预测区域尺度深层土壤有机碳的方法

深层土壤有机碳(soil organic carbon, SOC)在陆地生态系统碳循环中发挥着重要作用,对其准确估算是科学认识土壤碳汇潜力的基础.然而,如何准确估算区域尺度深层土壤SOC一直是亟需解决的难题.文章建立了基于深度分布函数的预测区域深层土壤SOC的经验方法,利用全球4个不同区域的土壤剖面SOC数据库对该方法的适用性进行评估,并验证了该方法在中国黄土高原地区的应用.结果表明,在本研究所选择的深度分布函数中,负指数函数对土壤剖面SOC的模拟效果最佳,其参数C_e和k分别与0～20cm土层SOC含量和0～40cm土层SOC变化率呈现显著的线性关系.基于这些关系,建立了预测区域尺度负指数函数C_e和k的经验方程.结合负指数函数与经验方程,形成了预测区域尺度深层土壤SOC的经验模型.该模型能准确预测黄土高原样点和区域尺度500cm土层土壤SOC.因此,本研究提出的方法可简单、快速、准确地预测区域尺度深层土壤SOC.