中国农田耕层土壤有机碳变化特征及控制因素

通过收集我国1980~2006年以来966个样点农田耕层土壤有机碳的实测数据,以及各样点的气温和降水数据,分析中国农田土壤有机碳变化特征,对变化的原因和发展趋势进行了探讨,对比分析了气温与降水对水稻土与旱作土固碳能力的差异,以及气温和降水对不同区域土壤有机碳的影响。结果表明:总体上我国实测点耕作表层土壤有机碳呈上升趋势,79%增幅样本主要集中在年增幅为0~3%的区间。农田土壤有机碳的含量受制于气温与降水,及水热条件的组合。20年来,全国农田土壤耕层有机碳含量的分布格局没变。农田土壤有机碳的变化,主要受人类活动的影响。土地利用方式对土壤固碳差异明显,水稻土有机碳水平明显高于旱地,水田耕层有机碳含量为旱地耕层有机碳含量的175~176%。     

川中丘陵地区近25年来农田土壤有机碳密度变化——以四川省盐亭县为例

根据盐亭县第二次全国土壤普查23个土壤剖面的采样记录,2007年采集了这23个土壤剖面样品,并分析测定其土壤有机碳含量,对比发现,盐亭县近25年来土壤平均有机碳密度上升2.70 t/hm2,上升幅度为5.65%,该县农田土壤具有微弱的碳汇效应.近25年来该县土壤有机碳密度变化复杂,不同土壤类型之间的变化差异较大.其中,水稻土、黄壤和紫色土有机碳密度均有不同程度的上升,而冲积土的有机碳密度则明显下降.而就土地利用方式而言,水田土壤的有机碳密度呈明显上升趋势(上升幅度15.38%),而旱地土壤有机碳密度则基本上保持稳定少变.该区今后应主要通过改良耕作措施,推广生态农业技术,增加土壤有机物质归还量;加强生态环境建设,搞好水土保持;灌溉水利工程建设进一步稳定和扩大水田面积等措施,以达到稳定和提高农田土壤有机碳储量的目的.     

皖江自然湿地土壤碳密度及其开垦为农田后的变化

于2005年分别采集了安徽沿江4个淡水湖泊的自然湿地及其周边围垦农田的代表性土壤剖面样品,测定了总有机碳含量,讨论了天然淡水湿地有机碳密度与深度分布特征及其开垦为农田后的变化。结果显示,湿地表层（0～30cm）和全剖面（0～100cm）中的碳密度分别为42．5～57．4t／hm^2和81．5～91．6t／hm^2;而农田则分别为22．4～48．4t／hm^2和41．4～76．5t／hm^2。湿地开垦为农田后,土壤表层和全剖面的土壤有机碳含量明显降低,且有机碳含量的变异性增大。表明湿地开垦为农田后,其碳库失去稳定性。但是,开垦的旱地土壤的有机碳含量和碳密度显著低于开垦的稻田,故湿地开垦为旱地更不利于湿地碳库保护。因而,将湿地垦殖为水田是相对较有利于湿地碳库保护的人为土地利用方式。湿地开垦的碳库损失可能是土壤的大气CO2源效应的主要途径。     

新垦沙地农田土壤有机碳时空变异特征

针对河西走廊临泽绿洲边缘区域的新垦沙地农田,采用传统统计学和地统计学相结合的方法研究田块尺度的土壤有机碳时空变异特征。结果表明：（1）在本研究的空间尺度内,土壤有机碳含量在2.66～6.90 g·kg-1范围之间变化,平均值为4.45 g·kg-1,变异系数为24.5%;其空间分布呈明显的斑块状,最佳的变异函数理论模型为指数模型,其块金值和基台值分别为0.13和1.28,偏基台值和基台值的比值及变程分别为0.90及18.24 m;土壤有机碳空间分布与全氮、碱解氮、速效磷、速效钾含量及电导率显著正相关（p＜0.01）,与pH值显著负相关（p＜0.05）。（2）在本研究的监测时间尺度内（2004-2010年）,土壤有机碳年平均值在3.81～4.71 g·kg-1幅度内变化,变异系数为6.8%,无明显的变化趋势;土壤有机碳含量年际间变化与播种量显著正相关,与作物产量显著负相关,而与施氮量、灌溉量和地上部生物量相关不显著。综上所述,新垦沙地农田土壤有机碳含量较区域水平低,其田块尺度的空间异质性是由成土母质、地形等区域因素作用的结果,而对农田管理影响下的新垦沙地农田土壤有机碳含量演变规律的研究需建立在更长时间尺度的土壤监测数据基础上。     

景宁望东垟高山湿地自然保护区沼泽土壤有机碳含量分布特征

为了研究山地沼泽土壤有机碳的分布特征,在浙江省南部景宁望东垟高山湿地自然保护区内的森林沼泽、草本沼泽和针阔混交林地中,设置采样地,于2018年9月6～8日,分别采集0～10 cm、10～30 cm、30～60 cm和60～100 cm深度的土壤样品,测定土壤有机碳含量及其活性组分含量,并分析其与其它土壤理化指标的关系。研究结果表明,随着土壤深度的增加,森林沼泽、草本沼泽和针阔混交林地土壤有机碳含量总体上逐渐减小,10～30 cm深度土壤轻组有机碳和颗粒有机碳含量显著低于0～10 cm深度土壤,各深度土壤可溶性有机碳含量差异不大;在0～10 cm、10～30 cm和30～60 cm深度土层,森林沼泽土壤中的可溶性有机碳含量占有机碳含量的比例显著高于草本沼泽,草本沼泽土壤中的颗粒有机碳含量占有机碳含量的比例显著高于森林沼泽和针阔混交林地,草本沼泽土壤有机碳库较稳定;森林沼泽和针阔混交林地土壤有机碳含量与土壤中的全氮和全磷含量显著相关,森林沼泽、草本沼泽和针阔混交林地土壤中的有机碳各活性组分含量与土壤有机碳含量显著相关。     

松辽平原黑土有机碳含量时空分异规律

松辽平原典型黑土分布区土壤有机碳的空间分异规律及不同开垦年限土壤有机碳含量变化的研究结果表明:随着纬度的增加,黑土总有机碳平均含量由11.43g/kg增加至20.83g/kg,有机碳组分含量和HA/FA比值均表现出增加的趋势。随着土壤剖面加深,黑土总有机碳及其组分含量均呈下降的趋势,土壤中的HA-C逐步被FA-C和HU-C所替代。土壤开垦前50年,黑土总有机碳及其组分含量下降迅速,以后下降趋于缓慢,至开垦130年后,有机碳含量水平基本处于相对稳定状态,变化不明显。     

三工河流域绿洲土壤有机碳的空间分布

为理解大尺度下土壤有机碳的空间分异特征,运用遥感与GIS技术,结合地统计学方法研究了三工河流域农业绿洲0~20 cm土层土壤有机碳的空间格局特征。结果表明:①流域尺度的土壤有机碳含量的理论变异函数符合球形模型,F检验达到极显著水平,在2~20 km的中尺度上具有中等强度的空间变异性和自相关性;②流域空间尺度上,土壤有机碳主要变化在4.5~6 g\5kg-1和10.5~12 g\5kg-1范围中,阜康绿洲区土壤有机碳含量明显要高于阜北绿洲区。土壤有机碳平均含量耕地最高,其次为草地,最低的为裸地。流域空间土壤有机碳储量为17.07×105 t,单位面积土壤有机碳储量:阜康绿洲>全流域>阜北绿洲。     

黑河绿洲区耕作影响下的土壤粒径分布及其与有机碳的关系

选取黑河绿洲区典型土壤类型为研究对象,分析耕作对土壤粒径分布及其与土壤总有机碳、活性有机碳、惰性有机碳关系的影响。结果显示:非耕地(灰钙土、灰褐土、栗钙土)转变为耕地后,改变了10～50μm粗粉粒、50～250μm细砂粒、250～1000μm粗砂粒的含量,对<5μm的粘粒含量影响小。而风沙土变为耕地土壤后,土壤颗粒出现了细化现象。土壤粒径分布的变化也波及到了土壤颗粒与有机碳的关系,耕地与非耕地中存在异同点。相同之处在于,以50μm作为分界点,土壤总有机碳、活性有机碳、惰性有机碳与<50μm的粉粒、粘粒土壤颗粒含量呈正相关,与>50μm的砂粒呈负相关。不同之处为:耕地中土壤有机碳仅与5～10μm、10～50μm、50～250μm有关;非耕地中土壤有机碳与<1μm、1～5μm、5～10μm、10～50μm、50～250μm、250～1000μm的含量有关。分析表明,耕作是引起土壤活性有机碳增加及土壤有机碳与土壤粒径之间的关系发生变化的内在原因。     

基于GIS的安徽省土壤有机碳密度的空间分布特征

在GIS技术支持下,建立安徽省土壤数据库,揭示安徽省土壤有机碳密度空间分布特征.结果表明:安徽省0-100cm土体中土壤有机碳密度在0.92-40.97 kg/m2之间,均值为10.39 kg/m2;从空间分布上看,从北向南有机碳密度逐渐增加,有机碳密度大部分在3～19 kg/m2之间,其分布面积占总面积的89.72%;在各土壤类型中山地草甸土有机碳密度最大,而潮土、黄褐土、石质土有机碳密度较小;草地的有机碳密度最大,耕地最小;土壤有机碳密度与海拔高度之间存在高度相关,随着坡度、降雨量的增加,平均有机碳密度逐渐加大.     

黄河源区高寒草地土壤有机碳储量及分布特征

选择位于黄河源区的青海省果洛藏族自治州为研究区,利用第二次全国土壤普查所得的土壤剖面数据以及55个典型土壤剖面的地理位置、土层深度、有机质含量、面积、理化分析数据和1:50万数字化土壤类型图,在GIS的支持下利用土壤类型法对黄河源区草地土壤碳库进行了估算。结果表明,黄河源区土壤碳密度较高,平均土壤有机碳密度为29.97 kg/m²,高寒草地土壤有机碳库主要由高山草甸土和高山草原土的有机碳库构成,研究区土壤有机碳总储量达15×10⁸tC。区域草地土壤有机碳密度及储量呈明显的水平和垂直分异规律。     

基于多光谱和地理加权回归模型的石嘴山城市 土壤有机碳空间分布研究

城市土壤有机碳（SOC）分布受城市建设、工业发展等人为因素的影响表现出明显的空间差 异。为揭示石嘴山市 SOC 受城市化、工业化等人类活动的影响，分别利用普通克里格法（OK）、多元 线性回归克里格法（RK）、遥感反演方法（RS）和遥感-地理加权回归克里格法（RGWRK）预测石嘴 山市 SOC 空间分布。结果表明：石嘴山市 SOC 含量在 1.31 ~ 66.92 g·kg^{- 1} 之间变化，其平均值为 17.61 g·kg^-1。石嘴山市不同功能区 SOC 含量存在显著差异（p < 0.05），具体表现为工业区>医疗区> 商业区>道路>住宅区>公园>农田>科教区；SOC 含量变异系数为 66.27%，呈中等程度变异；其最佳 拟合模型为高斯模型，C₀（/ C₀+C）为 0.02，属于强空间自相关。SOC 与遥感影像波段 DN 值的差值 （B1-B7、B3-B7、B4-B7）和地形因子（高程、坡度、起伏度）之间存在着极显著的相关性（p < 0.01）； 通过对 4 种方法的结果进行对比可知以各波段 DN 值差值与地形因子为输入量，利用 RGWRK 预测 的 SOC 精度最高，相比 OK 精度提高了 10.05%，相比 RK 精度提高了 8.79%，相比 RS 精度提高了 8.92%；研究区 SOC 含量呈北高南低的趋势，工业区 SOC 含量是郊区农田 SOC 含量的 1.92 倍，表明 城区 SOC 含量有富集的趋势。     

山东省人口空间分布格局的多尺度分析

人口空间分布具有一定的尺度依赖性,从不同尺度上对人口空间分布格局进行分析,可以更确切、真实地揭示人口的空间分布规律,为制定区域发展规划、灾害评价、环境保护等提供科学依据。本文以山东省为研究区,运用空间自相关方法和统计相关分析方法,比较市级、县级、1 km三个尺度上人口分布的空间自相关性及其与环境—经济因子的统计相关性,试图探讨不同尺度下人口的空间分布模式及影响(指示)因素,从不同尺度揭示人口的空间分布格局特征。结果表明:①从不同尺度对人口的空间分布格局进行分析,可以得到从宏观到微观不同详细程度的信息。从市级尺度分析,可以得到山东省整体的人口空间分布特征;从县级尺度分析,可以得到山东省各市内部的人口空间分布特征;从1 km尺度分析,可以得到山东省各县内部的人口空间分布特征。②不同尺度上,人口的空间分布格局特征不同。市级和县级尺度上,人口分布受环境—经济因子的影响表现出与一些因子显著相关,而受空间集聚的作用较小;1 km尺度上,人口分布与环境—经济因子的相关性较小,而主要受空间集聚的作用,在县内部,人口往往集中分布于某一区域,呈现出典型的集聚分布模式。     

基于不同尺度的中国区域经济差异

采用变异系数、泰尔指数、空间自相关和尺度方差等统计方法从地带、省级、地级和县级4 个尺度对1998-2009 年中国区域经济差异进行测度和空间格局比较分析。① 差异测度研究表明, 自1998 年以来, 中国区域经济差异在4 个尺度上均表现出扩大的趋势;省级、地级和县级单元人均GDP具有显著的空间自相关性, 其中地级和县级人均GDP的空间自相关程度呈扩大趋势。② 尺度方差及其分解研究表明, 尺度方差及其构成大小依次排列均为县级、地级、省级、地带, 即尺度越小, 尺度方差越大, 对区域经济差异的贡献份额也越大。③ 空间格局研究表明, 不同尺度区域经济空间关联格局总体相对稳定, HH类型集聚区大多分布于东部沿海地区, LL类型在中西部地区的大规模集聚是不同尺度区域经济空间自相关性的主要原因;各尺度显著空间关联类型对总体空间自相关和区域经济差异的影响各不相同。     

马占相思人工林土壤有机碳的异质性

以鹤山站马占相思林土壤为研究对象,对相关土壤、生物指标进行了分析。对马占相思人工林土壤的地统计学研究结果表明:马占相思人工林土壤有机碳和全氮在空间分布上存在着较为显著的空间自相关性,即自相关部分的空间异质性占主导地位,分别占总空间异质性程度的81.3%和84.2%。土壤有机碳分布的空间特征与土壤全氮分布空间特征具有较一致的空间异质性;林木根生物量的分布特征未表现出与土壤有机碳分布的一致空间异质性,这说明根生物量的分布特征在表层土0-15 cm有机碳的空间分布差异上不是主导因子。林地碳、氮不但存在传统统计学上的线性相关,它们也具有景观层次上的空间自相关,指数模型的拟合表明,在7.62 m小尺度范围内,土壤有机碳的空间自相关性存在,在6.60 m尺度范围内,全氮的空间自相关性存在。     

贫困县村级居民点空间分布离散度与农村居民纯收入关联格局分析

在城市群离散度度量方法的基础上,构建村级居民点空间分布离散度评价模型,采用GIS网络分析、叠加分析和统计分析,对研究区288个行政村进行居民点空间分布离散度评价,并与反映村级经济发展的重要指标——农村居民纯收入进行关联分析,在全县、不同地貌与不同经济圈层条件下,分别分析离散度综合指数(DCI)与经济发展的关联格局关系。结果表明：研究区居民点的离散度从城关镇到外围呈聚集—离散分布,具体表现为城关镇及其他乡镇政府所在地（即经济中心）的DCI较小,外围等非经济中心部分及山区DCI较大;DCI不仅随农村居民纯收入的增大而减小,还受其周围值的影响;山地条件下DCI与农村居民纯收入的负相关关系较丘陵及平原地区明显;经济圈的辐射作用对DCI与农村居民纯收入的影响很大。因此需要系统整治规划农村居民点,并可通过增设经济中心等方式,提高农村居民的经济发展水平,从而降低居民点的空间分布离散度,进而改善居民点的空间分布格局,巩固扶贫开发成效。     

黄河流域水蚀区土壤侵蚀空间尺度效应分析

以黄河、延河、杏子河、纸坊沟四级流域尺度为例,应用信息熵原理分析了各级流域尺度上土壤水力侵蚀与 其影响因子之间的空间相关性,通过比较各因子在不同空间尺度上与土壤侵蚀的相关性,定量分析了土壤侵蚀过 程的空间尺度效应。分析结果给出了降雨、地形、土质、植被等因子在不同流域尺度上对土壤侵蚀的影响大小,以及 每个尺度上各影响因子重要性的主次顺序。总体而言,随着流域空间尺度的增大,各因子对土壤侵蚀的影响具有放 大或缩小效应,影响因素的主次顺序随之易位,其中微观因子的控制作用有所减小,而宏观因子的控制作用则逐渐 突显。本文建立的流域土壤侵蚀空间尺度效应的定量分析方法和分析结果有助于解决当前土壤侵蚀评估模型普遍 存在的尺度转化和区域通用性问题。     

黄河流域A级旅游景区空间格局及其影响因素的多尺度分析北大核心CSCD

旅游景区合理布局是实现黄河流域旅游业高质量发展的内在要求与根本保障,识别景区空间格局及其影响因素如何随尺度发生变化,对黄河流域的景区多层级统筹管理具有重要现实意义。基于地理因素的空间尺度效应,从县域、市域、集聚区3个尺度构建了分析框架,利用统计与GIS技术揭示黄河流域A级景区多尺度空间格局,运用地理探测器、空间叠加分析等揭示各尺度影响因素及其差异特征。结果表明:(1)黄河流域A级景区整体呈东部和南部密集、西部和北部稀疏的空间格局,流域南部形成一个中高密度弧形带。随着研究尺度增大,景区集聚范围逐渐扩大,集聚程度逐渐降低;(2)县域尺度上,全国重点文物保护单位密度对景区格局影响程度最大,其次是植被覆盖度、年降水量、到最近河流距离、国家湿地公园密度。人口密度是市域尺度影响程度最大的主导因素,非主导因素在与各主导因素交互后形成强烈的增强效应。集聚区尺度景区格局主要受年降水量、植被覆盖度等自然环境因素的刚性约束;(3)3个尺度的影响因素明显不同,不同尺度景区格局并不是主导因子简单组合或累积的结果,而是自然环境、旅游资源、社会经济及区位复杂交互后的产物。     

干旱区典型流域土壤微量元素的空间变异特征研究

采用地统计方法,以新疆三工河流域为例,研究了干旱区流域土壤微量元素的空间异质性特征。结果表明,四种微量元素为对数正态分布;流域内土壤微量元素的空间异质性明显,微量元素含量绿洲区普遍高于荒漠区;其中,有效铁和有效锌含量基本属正常范围,有效锰含量处于普遍缺乏状态,有效铜含量较高;微量元素变异系数在42.28%~83.24%;四种微量元素含量空间变异具有各向异性特征,为中等强度的空间自相关性,表现为二阶趋势效应。用简单克立格法进行最优内插,考虑各向异性及趋势效应,制作研究区土壤微量元素含量的等值线图,分析结果表明其具有明显的空间分布规律。利用地统计学方法,对认识本区土壤微量元素的空间变异结构,流域农业生产合理布局、土壤资源综合治理都具有重要的意义。     

Spatial variation and driving mechanism of soil organic carbon components in the alluvial/sedimentary zone of the Yellow River

Alluviation and sedimentation of the Yellow River are important factors influencing the surface soil structure and organic carbon content in its lower reaches. Selecting Kaifeng and Zhoukou as typical cases of the Yellow River flooding area, the field survey, soil sample collection, laboratory experiment and Geographic Information System(GIS) spatial analysis methods were applied to study the spatial distribution characteristics and change mechanism of organic carbon components at different soil depths. The results revealed that the soil total organic carbon(TOC), active organic carbon(AOC) and nonactive organic carbon(NOC) contents ranged from 0.05–30.03 g/kg, 0.01–8.86 g/kg and 0.02–23.36 g/kg, respectively. The TOC, AOC and NOC contents in the surface soil layer were obviously higher than those in the lower soil layer, and the sequence of the content and change range within a single layer was TOCNOCAOC. Geostatistical analysis indicated that the TOC, AOC and NOC contents were commonly influenced by structural and random factors, and the influence magnitudes of these two factors were similar. The overall spatial trends of TOC, AOC and NOC remained relatively consistent from the 0–20 cm layer to the 20–100 cm layer, and the transition between high-and low-value areas was obvious, while the spatial variance was high. The AOC and NOC contents and spatial distribution better reflected TOC spatial variation and carbon accumulation areas. The distribution and depth of the sediment, agricultural land-use type, cropping system, fertilization method, tillage process and cultivation history were the main factors impacting the spatial variation in the soil organic carbon(SOC) components. Therefore, increasing the organic matter content, straw return, applying organic manure, adding exogenous particulate matter and conservation tillage are effective measures to improve the soil quality and attain sustainable agricultural development in the alluvial/sedimentary zone of the Yellow River.