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- 利用水体光学特征参数估算流域土壤有机碳密度的模型方法,涉及一种估算流域土壤有机碳密度的方法,属于水体及土壤环境参数评价领域。本发明是为了解决目前测量土壤有机碳密度的方法耗时长和成本高的问题。本方法如下:一、获得水体样品数...
- 尚盈辛宋开山温志丹于翔霏
- 基于结构方程模型的安徽省土壤有机碳密度影响因素分析
- 2025年
- 研究土壤有机碳密度的影响因素,对调节气候变化、农业可持续发展等具有重要意义。以安徽省为例,估算0~10cm、10~20 cm、20~30 cm和30~100 cm土层的土壤有机碳密度(soil organic carbon density, SOCD),运用结构方程模型分析气候、地形、植被、土壤含水量、人类活动等环境因子对SOCD的影响。结果表明:(1)在0~30 cm土层中SOCD呈现逐渐降低的趋势,0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm 3个土层的SOCD平均值分别为2.09、1.63和1.10 kg/m2;30~100 cm土层的SOCD平均值为4.46 kg/m2;(2)全省土壤有机碳密度空间分布呈自北向南方向逐渐增长趋势。0~10 cm和10~20 cm土层SOCD高于5.00 kg/m2的区域主要分布在江淮丘陵区和沿江平原区;20~30 cm土层SOCD高于3.00 kg/m2的区域呈点状分布在皖南丘陵山区;30~100 cm SOCD的高值主要分布在皖南山地丘陵区;(3)在0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm土层的结构方程模型中,土地利用对SOCD的正向影响最大,影响系数分别为0.22、0.20、0.22,年均温对SOCD的负向影响最大,影响系数为-0.04、-0.03、-0.03。30~100 cm土层中受到年降雨量的影响最大,但土地利用和归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)的影响并不显著(p>0.05)。地形通过土地利用、NDVI、年降水量和年均温4个路径影响SOCD。人类足迹通过NDVI影响SOCD,对NDVI的影响达到极显著水平(p<0.001)。本研究构建的结构方程模型初步说明了不同环境因子之间的关系,对SOCD的调节和农业可持续发展提供了理论依据。
- 谷欣逾赵明松李欣雨祁奥姜宗德
- 关键词:土壤有机碳密度结构方程模型影响因素
- 我国七大农业区耕地土壤有机碳密度的影响因素分析
- 2025年
- 为探究影响我国耕地土壤有机碳密度(Soil Organic Carbon Density,SOCD)空间布局的关键因素,基于“中国高分辨率国家土壤信息格网基本属性数据集(2010—2018年)”,以农业区为研究单元建立分层回归模型和空间回归模型,分析水热、植被、施肥和秸秆还田等相关指标与耕地SOCD的关系。结果表明:1)全国各农业区耕地SOCD的分布呈现较大差异,水田SOCD由高到低表现为东北>华南>长江中下游>西南>黄淮海>甘新>黄土高原区;旱地SOCD由高到低为东北>华南>西南>长江中下游>甘新>黄土高原>黄淮海区;最高均为东北区(水田7.6±2.39,旱地6.58±2.75),甘新区、黄土高原区及黄淮海区较低(水田分别为3.08±1.29、3.09±0.38和3.15±0.43,旱地分别为3.24±1.27、3.11±0.97和2.78±0.36)。2)根据分层回归模型一(HRMⅠ),自然因素对大部分农业区耕地SOCD的空间差异起着主导作用(R^(2)>0.5),加入人为因素指标后的分层回归模型二(HRMⅡ)对各农业区耕地SOCD空间分布差异的解释水平有不同程度的增加,其中黄淮海区最为显著(△R^(2)=0.152,P=0.001<0.01)。3)通过模型参数检验,长江中下游区采用线性回归模型,东北区采用空间误差模型,其他农业区采用空间滞后模型。4)耕地SOCD的影响机制在各农业区既有共性也有差异,海拔高度(X_(5))和秸秆还田面积(Z_(7))对各农业区耕地SOCD全部为正向影响(各区X_(5)、Z_(7)对应系数均>0),水热和植被条件、土壤侵蚀、化肥施用、灌溉、农业机械使用和粮食产量对不同农业区的耕地SOCD的影响存在差异。综上,全国耕地SOCD空间分布差异较大,影响各农业区耕地SOCD差异的关键因素不同;应针对不同农业区气候和土地利用条件,采取相应的耕地土壤有机碳固存策略,长江中下游区、华南区和西南区使用生物炭等土壤改良剂、推广精准配比施肥等,东北区采用土壤改良剂、推广保护性耕作技术,黄淮海�
- 王欢吕国玮
- 关键词:影响因素
- 油松飞播林土壤有机碳密度的影响因素
- 2024年
- 森林土壤碳库是森林生态系统碳库的重要组成部分,对于调节陆地生态系统碳循环和大气CO_(2)浓度变化起着非常重要的作用。以往的研究主要探究了各种因素(如地形、植被、土壤理化性质等)与森林土壤碳之间的单因子或多因子关系。然而,对于多因子中的关键因子识别及其相互作用机制尚不清楚。本研究利用陕西省商洛市丹凤县50块油松(Pinus tabuliformis)飞播林标准地调查数据,采用结构方程模型探究土壤有机碳密度的影响因素。选取了林分结构、物种多样性、生物量、土壤理化性质等方面的23个指标作为观测指标,形成乔木特征,林下灌、草及凋落物特征,其他土壤理化性质和土壤有机碳密度4个潜变量,构建偏最小二乘法的结构方程模型。结果表明:(1)最终的结构方程模型筛选出12个观测变量,其他土壤理化性质中筛选出3个观测变量,分别为土壤全氮、土壤全磷、土壤含水量;林下灌、草及凋落物特征潜变量中筛选出5个观测变量,分别为灌木Simpson指数、草本Simpson指数、草本Margalef指数、草本生物量、凋落物层厚度;乔木特征潜变量中筛选出3个观测变量,分别为乔木Simpson指数、林分大小比数、乔木物种数。(2)其他土壤理化性质是土壤有机碳密度的直接影响因素(路径系数为0.877,P<0.01),林下灌、草及凋落物特征与乔木特征是土壤有机碳密度的间接影响因素(路径系数分别为0.552和-0.299,均P<0.01)。(3)林下灌、草及凋落物特征通过直接影响其他土壤理化性质(路径系数为0.630,P<0.01)进而影响土壤有机碳密度,乔木特征通过直接影响林下灌、草及凋落物特征(路径系数为-0.541,P<0.01)进而影响土壤有机碳密度。本研究为揭示不同驱动因素之间的关系提供了新的见解,对于理解飞播林土壤有机碳调节有重要意义。
- 张君钰吴普侠卜元坤苏少峰李卫忠
- 关键词:土壤有机碳密度油松飞播林结构方程模型
- 中国滨海盐沼湿地土壤有机碳密度、分布及影响因素
- 2024年
- 滨海盐沼湿地是重要的“蓝色碳汇”,在应对全球气候变化方面具有重要意义。基于中国海岸线10处滨海湿地进行实地调查采样,研究裸滩、自然芦苇湿地、围垦芦苇湿地、互花米草入侵湿地4种覆被类型及其不同土层有机碳密度、空间分布及影响因子。结果表明:中国滨海盐沼湿地1 m深度土壤有机碳密度平均为119.39±18.62 t/hm^(2)。不同覆被类型土壤有机碳密度从大到小依次为:裸滩(127.10±18.17 t/hm^(2))>自然芦苇湿地(121.84±19.07 t/hm^(2))>围垦芦苇湿地(117.30±16.11 t/hm^(2))>互花米草入侵湿地(111.30±18.17 t/hm^(2))。不同气候带有机碳密度为温带(133.09±15.64 t/hm^(2))高于亚热带(113.46±15.72 t/hm^(2))和热带(113.65±19.18 t/hm^(2))。土壤有机碳密度随纬度降低呈波动下降趋势,并从土壤表层向深层递减。相关分析表明,土壤有机碳密度与纬度、碳氮比、容重、pH值呈显著正相关,与年平均温度、年平均降水量、土壤全氮和土壤含水量呈显著负相关。基于第二次湿地资源调查数据,估算得到我国盐沼湿地土壤总碳储量为39.985×10^(6) t。研究结果为科学评价滨海蓝碳的固碳功能及固碳机制提供了基础数据。
- 刘恩俊李传良熊静吴明邵学新
- 关键词:盐沼湿地碳储量碳密度土壤
- 基于机载高光谱影像的农田尺度土壤有机碳密度制图被引量:4
- 2024年
- 准确监测土壤有机碳密度SOCD(Soil Organic Carbon Density)对调控土壤碳汇、合理利用土壤资源具有重要意义。机载高光谱影像为精细化SOCD制图提供了重要数据源。由于机载高光谱在数据收集过程中易受到外部因素的影响,光谱中存在噪声影响SOCD的估算精度。因此,本研究旨在探究基于机载高光谱影像估算SOCD的技术流程。对原始光谱进行预处理,包括一阶微分FD(First Derivative)和包络线去除CR(Continuum Removal)变换。采用遗传算法GA(Genetic Algorithm)选择特征波段,并结合不同回归方法,如偏最小二乘回归PLSR(Partial Least Square Regression)、多元线性回归MLR(Multiple Linear Regression)、支持向量机SVM(Support Vector Machine)和人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)估算SOCD。结果表明,在经过GA特征波段选择后,原始光谱、FD光谱和CR光谱预测SOCD的精度均有所提高。使用原始光谱特征波段,PLSR、MLR、SVM和ANN共4种模型预测SOCD的决定系数R~2分别为0.672、0.621、0.551和0.678。使用FD与CR光谱特征波段的R~2范围分别在0.452—0.593和0.332—0.602,具有较大的误差。利用原始光谱的特征波段进行SOCD数字制图,不同回归模型预测的SOCD在空间上具有较为相似的变化趋势,与SOCD测量值较为相近,绝对误差较大的点多出现在采样点边缘附近。
- 刘潜王梦迪郭龙王冉贾中甫胡献君唐乾坤石铁柱
- 关键词:土壤有机碳密度遗传算法
- 有限样本下土壤有机碳密度空间分布预测模型对比分析被引量:1
- 2024年
- [目的]探讨不同机器学习模型在有限样本条件下预测表层土壤有机碳密度(SOCD)空间分布的精度和适用性,为黄土高原流域尺度碳库研究提供参考。[方法]基于延河子流域有限样本,对比多元线性逐步回归(SR)、随机森林(RF)、极端梯度提升(XGB)、支持向量机(SVM)这4种机器学习模型对表层土壤(0—20 cm)SOCD的预测精度和稳定性。[结果](1)在有限样本条件下,4种机器学习模型均可以较好地预测流域尺度SOCD空间分布,其中SVM模型精度最优,其50次预测的RMSE,R^(2),MAE平均值分别为0.74,0.43,0.64;(2)不同土地利用类型的SOCD均值估算结果大小一致且具有显著差异,均为灌木林>林地>草地>耕地,研究区总有机碳储量(0—20 cm)为2.39×10^(6 )t;(3) SOCD空间分布预测因子重要性评价结果表明地形因子、NDVI_(max)、近红外波段地表反射率(B5)以及K-T变化中的Brightness因子对模型预测精度具有显著贡献。[结论]研究表明在有限样本条件下机器学习模型结合相关变量因子可有效应用于黄土高原流域尺度表层SOCD空间分布反演及碳库研究。
- 袁可张晨赵建林汪珍亮杨节许中胜
- 关键词:土壤有机碳黄土高原
- 不同演替阶段3种林型土壤有机碳密度及影响因素
- 2024年
- 研究不同演替阶段3种林型土壤有机碳积累特征,为评估东北原始林区土壤有机碳储量及碳汇管理提供理论依据。以相同坡位、不同林龄的椴树红松林成熟林、中幼龄林及次生杨桦林为研究对象,探讨3种林型土壤有机碳密度及活性有机碳分布特征,分析土壤有机碳密度与活性有机碳组分(可溶性有机碳、微生物量碳)、氮组分(速效氮)及容重等理化性质的相关性。结果表明:3种林型土壤有机碳密度均随土层的加深而降低,综合0~30 cm土层,次生杨桦林土壤有机碳密度最高[(17.11±1.13)kg/m^(2))];椴树红松林成熟林居中[(14.69±1.31)kg/m^(2)];椴树红松林中幼龄林最低[(12.06±1.26)kg/m^(2)],且三者之间差异显著。土壤有机碳密度与有机碳、可溶性有机碳、速效氮呈极显著正相关(P<0.01),与全氮、孔隙度、C/N呈显著正相关(P<0.05)。相对于椴树红松林,次生杨桦林更利于土壤有机碳固存。土壤有机碳、可溶性有机碳、速效氮极显著影响3种林型土壤有机碳积累;全氮、孔隙度、C/N显著影响土壤有机碳积累。
- 刘学梁素钰王琪瑶李云红杜倩
- 关键词:有机碳密度
- 天然盐度梯度下闽江河口湿地土壤有机碳密度及储量变化被引量:2
- 2024年
- 为了探究不同盐度条件下闽江河口湿地土壤剖面有机碳密度和储量的变化特征,根据天然盐度梯度,选取塔礁洲(0.172 mS/cm)、道庆洲(0.175 mS/cm)、蝙蝠洲(0.962 mS/cm)和鳝鱼滩(1.392 mS/cm)4处湿地作为研究样地,分别钻取100 cm深的土壤剖面样品,通过2 cm间隔高分辨率,测定土壤pH、容重、含水率和总有机碳含量,揭示不同湿地土壤剖面有机碳密度和储量的变化特征及其影响因素。结果表明,闽江河口塔礁洲、道庆洲、蝙蝠洲和鳝鱼滩4处典型湿地土壤剖面有机碳密度分别为91.16 kg/m^(2)、92.71 kg/m^(2)、63.21 kg/m^(2)和98.30 kg/m^(2);闽江河口湿地表层土壤有机碳含量高于深层土壤,但深层土壤有机碳密度明显高于表层土壤,随着剖面深度的增加,有机碳密度不断增加;塔礁洲、道庆洲、蝙蝠洲和鳝鱼滩4处湿地0~100 cm土壤剖面有机碳储量分别为455.80 t/hm^(2)、463.55 t/hm^(2)、316.03 t/hm^(2)和491.52 t/hm^(2);随着局地盐度增加,土壤剖面有机碳储量增加,深层土壤有机碳储量高于表层土壤;随着土壤容重、盐度和深度的增加,土壤有机碳密度和有机碳储量逐渐升高,但是不同湿地局地环境特征的差异使得土壤有机碳密度和有机碳储量对土壤含水率的响应程度不同;植被类型、季节水热变化和人类活动是影响闽江河口湿地土壤有机碳储量的重要因素。对比中国不同区域、不同类型土壤深层有机碳储量,发现闽江河口湿地土壤有机碳储量较高,土壤类型和区域沉积环境是影响不同区域土壤有机碳储量差异的重要因素。
- 陈昭一杨艳丽武政谌小慧刘元恭仝川张彦
- 关键词:闽江河口湿地土壤剖面有机碳碳储量
- 未来气候情景下甘南草地土壤有机碳密度的时空预测与分析被引量:1
- 2024年
- 研究草地土壤有机碳密度的时间和空间分布特征,并探究有机碳密度与影响因素之间的关系,对甘南自治州草地生态系统管理和维护具有重要意义,有助于实现“双碳”目标,促进碳汇和减缓气候变化.以甘肃省甘南藏族自治州为研究对象,基于SSP126和SSP585这两种CMIP6未来气候情景数据,运用CENTURY模型模拟预测2023~2100年甘南草地土壤有机碳密度的时空变化,结果表明:①2023~2100年,总有机碳密度、缓性有机碳密度、惰性有机碳密度均呈现下降趋势,活性有机碳密度先波动下降再波动上升.同时,SSP585情景下的总有机碳、活性、缓性和惰性有机碳密度均高于SSP126情景;②MannKendall突变分析表明土壤总有机碳密度之差(Δsomtc)的突变发生在2030年;土壤活性碳密度之差(Δsom1c)的突变发生在2027年;③研究期内,在SSP126情景下,甘南州草地土壤有机碳密度平均值为7505.69 g·m^(-2),在SSP585情景下则为7551.87g·m^(-2).甘南州草地土壤有机碳密度整体呈现西部高东部低,变异系数整体比较稳定的特点;④偏相关分析结果表明未来气候情景下,降水与土壤有机碳密度呈正相关,温度与土壤有机碳密度呈显著负相关;⑤Theil-Sen Median趋势分析和MannKendall检验结果表明,在两个气候情景下,甘南州的土壤有机碳密度整体呈现下降趋势,其中碌曲县的下降趋势相对最快,迭部县最缓慢.
- 李钊张美玲张锐祺田景王晨
- 关键词:气候情景
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- 于东升

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