土壤颗粒有机质研究进展

土壤颗粒有机质（POM）是指粒径大小为53～2000μm土壤颗粒中的有机质,主要由不同分解阶段植物残体和微生物分解产物组成,具有比重小、C／N高、易被微生物分解等特征,与轻组有机质的性质相似,是土壤营养物质的重要来源．气候条件、农业耕作与管理方式、土地利用变化、施肥等外界条件对POM有明显影响,一般认为POM变化对外界条件的响应比总有机质（SOM）的变化更为敏感．POM在土壤团聚体特别是微团聚体中的分布影响土壤C吸存．未来的研究趋势包括：标准化POM的分离方法、在控制条件下研究新形成的POM的来源与去向、POM分解对温度变化的敏感性以及结合密度、颗粒大小及团聚体分组的技术手段去研究土壤有机C动态和C吸存机制．     

气候因素对土壤有机质组成和性质的影响

云南省哀牢山徐家坝自然保护区不同海拔的土壤有机质组成和性质与气候因素的相关分析结果表明，土壤有机质的组成（Ｈ／Ｆ），胡敏酸的光学特征（Ｅ＿４／Ｅ＿６）和ＣａＣｌ＿２的絮凝极限（ＦＬ值），除ＦＬ和Ｅ＿４／Ｅ＿６与年均降雨量不呈显著相关关系外，其它数值均与年均温、≥１０℃积温和年均降雨量呈显著（ｐ＜０．０１，ｎ＝７）的相关关系，并服从一元二次方程Ｙ＝Ａ＋ＢＸ＋ＣＸ￣２．由此证明了气候因素对土壤有机质组成和胡敏酸的性质有显著的影响。     

贡嘎山东坡土壤有机质及氮素分布特征

The distribution of soil organic matter (SOM) and nitrogen on Gongga Mountain was studied in this paper. The results showed that the content of SOM and nitrogen (N) of A horizon had an ascending trend with the increase of the elevation. The vegetation types distributed higher than the mixed broad-leaved and coniferous forest have the irregular trends. In the transitional zone vegetation such as mixed trees and treeline, the content of SOM and N is higher than other vegetation types. The distribution of SOM and N of A horizon is dependent on the synthetic effect of climate and vegetation types. The vertical distribution of SOM and N in soil profiles has the similar trends for all kinds of vegetation types, i.e., the content of A horizon is higher than that of the B and C horizons, which is the same to the distribution of dead animal and plant in soil. The soil C:N is between 7 and 25, which is relatively low comparing to the appropriate C:N of 25-30. The ratio of soil carbon to nitrogen (C:N) increases with the increase of the elevation, but its vertical distribution in soil horizons varies with different vegetation types. The N exists in SOM mainly in the form of organic nitrogen, and the soil C:N correlates significantly with SOM.     

土壤黑碳的研究进展

本文对土壤黑碳（Black Carbon）的形成与降解、测定方法、影响因素及其在土壤中的作用等方面的研究进展进行评述,并提出未来应重点加强的几个研究方向：1）黑碳测定的标准物质和标准方法的研究;2）火烧历史和频率对黑碳的影响研究;3）黑碳降解机理方面的研究．     

土壤黑碳的研究进展

本文对土壤黑碳(Black Carbon)的形成与降解﹑测定方法﹑影响因素及其在土壤中的作用等方面的研究进展进行评述,并提出未来应重点加强的几个研究方向:1)黑碳测定的标准物质和标准方法的研究;2)火烧历史和频率对黑碳的影响研究;3)黑碳降解机理方面的研究.     

我国水平地带性土壤中有机质的空间变化特征

主要根据全国第二次土壤普查的成果，对我国水平地带性土壤中有机质的含量和胡敏酸与富里酸比值的空间变化特征进行了概括，进而探讨了在不同自然和人因素影响下，土壤有机质的累积状况与稳定性特征。     

小区域水平土壤有机质动态变化的评价与分析

采用动态比较的方法，分析评价了中国科学院千烟洲试验站站区范围内开垦利用后土壤有机质含量的总体变化情况及不同利用方式下变异特点。结果表明，具有我国南方低丘红壤区典型特点的千烟洲试验站在人为利用后，站区土壤有机质含量总体呈上升趋势，１１年间土壤有机质平均含量由原来１４．７８ｇ／ｋｇ上升到目前的１５．１３ｇ／ｋｇ。不同土壤之间，原土有机质含量较低的砂红壤、水稳土、潮土有机质含量分别增加了１．４１ｇ／ｋｂ     

莱州湾海岸带土壤光谱分析与有机质反演研究

利用土壤光谱反射率预测海岸带典型土壤有机质含量。对莱州湾海岸带典型地区97个土壤样本的光谱反射率特性进行分析,把光谱曲线划分为4个区域,提取每个区域的代表性特征参数,与土壤有机质含量进行相关性分析,最终选用458～587.1nm区间的挠度(相关系数达0.87)作为自变量进行模型回归,并利用均方根误差(RMSE)和预测残差(RPD)进行模型检验与评价。结果表明,以458～587.1nm区间的挠度作为自变量建立的对数函数预测模型具有较高的精度和稳定性,经验证计算出其RMSE为0.39,RPD为2.5,该模型应用效果较好。     

黄土丘陵沟壑区县域土壤有机质空间分布特征及预测

分析、预测土壤属性空间变异及其动态是区域土地质量评价和可持续土地利用的一个重要组成部分。在陕西省横山县采集了254个耕层(0~20cm)土样,利用数字地形与遥感影像分析技术,提取了相关地形与遥感指数,分析不同土地利用类型、不同地形条件下土壤有机质空间变异及分布特征,并利用相关因子进行回归预测分析。结果表明,县域土壤有机质平均含量很低,变异性较大。不同土地利用类型土壤有机质差异显著,其中以水稻田有机质含量最高,而林地和灌木林地相对较低。不同土地利用类型土壤有机质含量次序为:水稻田>川地>梯田>坝地>荒草地>坡耕地>林地>灌木林地。不同坡度分析表明,“0~3°”这一坡度等级有机质含量显著高于其它坡度等级;不同坡向有机质含量差异不显著,但不同坡向有机质含量存在一个明显的趋势,阴坡有机质含量整体上要比阳坡高。相关分析表明土壤有机质与高程h呈现负相关关系,与坡向的余弦值COSα正相关,与复合地形指数CTI正相关;土壤有机质和修正后的土壤调节植被指数(MSAVI)以及湿度指数(WI)正相关。利用相关环境变量及遥感指数进行多元线性逐步回归分析,预测结果不甚理想,存在一个平滑效应,对于残差解释相对较低,须进一步研究以更好的解释残差。     

我国中亚热带山地土壤有机质研究

本文研究中亚热带地区湖南连云山、万洋山各垂直地带的A层土壤的有机质某些性质的垂直变化规律.TC、TN、Kos、HA/FA、总酸度、羧基和酚羟基含量均表现为随海拔的增高而增加的趋势,E4/E6的结果则相反.Ca键腐殖质变化不明显,Fe.Al键腐殖质、紧结态腐殖质均随海拔的升高而增加.G0%和G1%含量随海拔的升高而减小,G2%含量随海拔的升高而增加,G1/G2比值表现为基带土壤＞0.5,而山地土壤＜0.5.基带土壤中G2组有机碳在复合体有机碳总量中所占的比例较小,山地土壤中G2组有机碳占的比例却最大,都超过50%.聚类分析表明海拔高度对低海拔和高海拔地带土壤的有机质性质的影响小于中间过渡地带.     

基于高光谱遥感的土壤有机碳含量估算研究进展

土壤有机碳库是人类可以对其施加影响的最大生物圈碳库,其储量的估算和动态变化研究是全球碳循环研究中的重要内容．传统的各种估算和监测方法存在一定的问题,而利用高光谱遥感估算土壤有机碳含量具有便捷快速、节约成本、非破坏性和准确度高的优势,同时,从机载高光谱传感器获取的土壤图像数据对于估算大尺度区域土壤有机碳含量和跨时空动态研究具有相当大的潜力．但是,基于高光谱遥感数据的监测受到很多因素的影响,包括土壤有机碳含量的差异、成土母质、土壤含水量、土壤质地等以及与土壤有机碳光谱响应特性较为接近的氧化铁的影响．另外,野外土壤表面状态（如植被覆盖、表面粗糙度、土壤含水量和沙石等）以及大气、光照和辐射条件等也都对研究结果和估算精度产生较大的影响．今后该领域的研究应致力于对各影响因素的深入研究,同时寻求更多有效的计量方法提高估算模型的稳定性,并最终应用高光谱遥感数据开展区域尺度土壤有机碳含量的估算．     

若尔盖高原湿地生态恢复过程中土壤有机质的变化研究

采用野外调查和室内分析结合的方法研究了若尔盖高原湿地生态恢复过程中土壤有机质的数量、分布及质量变化，以探讨生态恢复过程对湿地土壤肥力的影响。结果表明，在若尔盖高原湿地生态恢复过程中，土壤类型发生相应的生态演替，其恢复演替序列为风沙土→草甸土→沼泽土→泥炭土。随着湿地生态系统的逐步恢复，土壤有机质的含量大幅度提高，土壤有机碳的氧化稳定性趋于增强，土壤腐殖质组成中胡敏酸的含量逐步提高，胡敏酸的E4值增大，E4／E6值减小，土壤腐殖质的品质改善。土壤有机质的数量、分布及质量变化均表现出与湿地生态条件和环境变化的高度一致性，湿地生态恢复有利于湿地土壤肥力水平的提高。     

黑土坡耕地土壤有机质空间变异及其与土壤侵蚀的关系——以黑龙江省鹤山农场为例

选取黑龙江省鹤山农场面积为0.91 km²的典型黑土区的坡耕地作为研究样地。按横纵100 m间隔共采集101个样点,运用地理信息系统和地统计学相结合的方法研究分析0~15 cm土层有机质空间变异及其与土壤侵蚀的关系。结果表明：位于典型黑土区样地的有机质含量集中在3%~5%范围内,均值为4.13%,高于黑龙江省的有机质平均水平。有机质含量空间变异明显,且主要受土壤侵蚀的影响：高侵蚀区对应低有机质区,中度侵蚀区对应中等有机质区,沉积区对应高有机质区。顺坡种植平均坡度2.2°时,每侵蚀1 000 t/km²土壤,有机质含量降低0.8%。土壤有机质空间变异可采用球状模型表达,自相关明显,进一步表明土壤侵蚀导致的再分布。对比分析确定200 m采样间距能够能准确表达该区表层有机质含量的空间特征,为精准施肥提供了采样依据。     

中国耕地有机质含量变化对土地生产力影响的定量研究

在土地持续利用与管理研究中，土地质量变化对土地生产力影响的定量研究是核心内容之一。借助新古典经济学的生产函数法，构建了我国耕地的生产函数模型，定量模拟了我国耕地有机质含量变化的边际产出率性和边际生产力。初步结果表明，由于我国长期存在耕过度利用导致有机质含量及肥力下降问题，当前提高耕地质量的增产潜力十分可观。     

伊犁山地不同海拔土壤有机碳的分布

以乌孙山北坡、科古琴山南坡为例,分析伊犁山地南北坡土壤有机碳的分布特征和影响因素。结果表明:①0-50 cm范围内,高寒草甸、草甸草原土壤有机碳含量较高,荒漠草原土壤有机碳含量最低。土壤有机碳含量均随土壤深度的增加而降低,高寒草甸随土壤深度的增加土壤有机碳下降幅度最大;②伊犁山地土壤腐殖化程度高,氮矿化能力强。大部分海拔的土壤碳氮比随土壤深度的增加而减少。河谷南坡碳氮比降低速率要大于河谷北坡。③土壤有机碳与全氮、全磷以及土壤含水率表现出良好的正相关性;与pH值表现出较好的负相关性,特别是20-50 cm处。植被类型分布和人类活动影响对土壤有机碳垂直变化影响显著。     

贡嘎山东坡土壤有机质及氮素分布特征

对贡嘎山东坡自然垂直带土壤有机质和氮素的分布特征的研究表明,贡嘎山东坡表层土壤有机质和全氮含量随海拔升高有上升趋势,但在针阔混交林以上出现波动,在群落过渡带处出现显著峰值,气候和植被类型的综合作用决定了有机质和氮素的空间分布。土壤有机质和氮素在土壤剖面中的垂直分布趋势一致,凋落物层和土壤A层高于B、C层,这与动植物残体在土壤中的垂直分布格局类似。群落过渡带在腐殖质A层出现氮素累积峰。土壤碳氮比介于7~25之间,相对较低,利于土壤腐殖质化和有机氮矿化。碳氮比随海拔升高而升高,在土壤剖面中的分布随植被类型不同而有所差异。土壤中的氮素主要以有机氮的形式存在于土壤有机质中,土壤碳氮比与有机质含量显著相关。     

区域水土流失研究综述

以区域水土流失为主题,分析并阐述了该领域的研究现状,指出了当前存在的主要问题,并对研究的今后发展方向进行了展望。     

黑土区土壤有机质和全氮含量遥感反演研究

以东北典型黑土区耕地为研究区,以Sentinel-2A（全球环境与安全监测计划的第二颗卫星,于2015年6月23日发射）影像作为数据源,构建光谱指数,分别采用多元逐步线性回归（Multiple Stepwise Linear Regression, MSLR）和随机森林（Random Forest, RF）算法建立土壤有机质（SOM）和土壤全氮（STN）预测模型,并采用十折交叉验证方法评估模型的性能。研究对比分析了不同气候、土壤类型和地形下土壤有机质和全氮的空间分布差异。研究表明：① 海伦示范区的SOM和STN含量最高,其年均温最低,高程最高,年降水量多,SOM含量升高,其年均温最低,年降水量多,STN含量升高;② 与基于多元逐步线性回归算法建立的SOM和STN预测模型相比,随机森林算法建立的SOM和STN预测模型,有着更高的精度和稳定性;③ 运用RF算法建立的SOM反演模型的R²为0.96,均方根误差为5.49 g/kg,STN反演模型的R²为0.95,均方根误差为0.27 g/kg; ④ 不同示范区统一建立SOM和STN预测模型,有助于提高预测精度,实现跨区域建模与制图。     

塔克拉玛干沙漠腹地沙尘暴过程大气颗粒物浓度及影响因素分析

利用Grimm1.108、Thermo RP 1400a、TSP以及CAWS-600等仪器,对2008年4月17日至23日发生在塔克拉玛干沙漠腹地的1次强沙尘暴过程的颗粒物质量浓度进行连续观测,结合天气资料分析得出:①Grimm1.108颗粒物分析仪监测结果表明,日平均浓度出现两个峰值区,主峰值出现在20日,次峰值出现在18日,而小时平均浓度高值区主要集中4月19日至20日,21日中午存在1个峰值区,其他时段浓度相对较低。②强沙尘暴发生时的分钟观测数据表明,随着风速的逐渐增强,沙尘暴强度逐渐增强,不同粒径颗粒物浓度达到最大值,>0.23 μm颗粒物总浓度为39 496.5 μg·m-3,>20.0 μm颗粒物总浓度为5 390.7 μg·m-3,随后浓度逐渐下降。③PM10和TSP的浓度变化同样反映沙尘天气的过程和强度,沙尘暴前期大气中颗粒物浓度远低于强沙尘暴期间,随沙尘天气减弱,颗粒物浓度明显下降。④沙尘天气过程中大气颗粒物浓度变化具有以下规律：晴天<浮尘天气<浮尘、扬沙天气<沙尘暴天气。风速大小直接影响大气中颗粒物浓度,风速越大颗粒物浓度越高。气温、相对湿度和气压是影响沙尘暴强度的重要因素,也间接影响大气中颗粒物浓度的变化。