北京理加联合科技有限公司

LICA United Technology Limited

服务热线: 13910499761 010-51292601
企业邮箱
应用支持 Application Support
News 应用支持

华北和东北地区土地利用和气候变化对土壤有机碳的影响

日期: 2020-05-15
浏览次数: 62


华北和东北地区土地利用和气候变化对土壤有机碳的影响

华北和东北地区土地利用和气候变化对土壤有机碳的影响

土壤有机碳(SOC)源和汇之间的平衡会影响温室气体以及全球气候SOC储量的微小变化会影响碳循环,并可能显著增加或降低大气中的碳浓度。土壤碳的变化受气候和土地利用的影响,并且在不同土壤中也会发生变化。为了更好地理解土壤有机碳的动力学及其驱动因子,作者收集了华北和东北地区1980年代和2000年代的数据,其中2000年代的样品利用ASD Fieldspec ProFR vis–NIR光谱仪进行了漫反射光谱的测定用于土壤碳的预测,并对各个时期土壤有机碳的空间变化进行了数字土壤制图。在1980年代,在30公里的方格中采集了585个土壤样品,并在2003年和2004年对该区域进行了重新采样(1062个样品)。该地区土地利用类型主要是农田,森林和草地。土地利用,地形因素,植被指数,可见近红外光谱和气候因素作为预测因子,使用随机森林预测土壤有机碳浓度及其时间变化。1985年平均土壤有机碳浓度为10.0 g kg-1,而2004年为12.5 g kg-1。在这两个时期中,土壤有机碳变化相似且从南到北增加。据估计土壤有机碳储量在1985年为1.68 Pg,在2004年为1.66 Pg,但是不同土地利用下土壤有机碳变化是不同的。在过去的20年中,平均气温升高,大面积森林和草原转化为农田。农田土壤有机碳增加了0.094 Pg+9%),而森林和草地土壤有机碳分别损失了0.089 Pg−25%)和0.037 Pg−25%)。结论是,土地利用是该地区土壤有机碳变化的主要驱动力,而气候变化在不同地区的贡献则不同。在土地利用的转换下,土壤有机碳损失显著,而农田具有土壤有机碳封存的巨大潜力。


1 结果
1.1 土壤有机碳浓度
2004年样品的总SOC平均浓度为12.5 g kg-1,略高于1985年的SOC浓度(10.0 g kg-1)(2)。在1985年,各土地利用类型表现为农田8.3 g kg-1)<裸地10.0 g kg-1)<草地15.1 g kg-1)<沼泽16.0 g kg-1)<森林17.1 g kg-1)。在2004年表现为裸地11.1 g kg-1)<农田12.2g kg-1)<森林12.7g kg-1)<草地13.3g kg-1)<沼泽20.8 g kg-1)。随着时间的变化,农田,沼泽和裸地土壤的SOC增加了,而森林和草地降低了。1985年的土壤由于较高的标准偏差而显示出比2004年更高的变化(3)。

华北和东北地区土地利用和气候变化对土壤有机碳的影响

华北和东北地区土地利用和气候变化对土壤有机碳的影响

1.2 土壤有机碳浓度空间模型
4总结了预测模型的校准和独立验证,其中1985年样品的校准LCCC0.910.90–0.92),2004年为0.971985年独立验证LCCC0.650.39-0.902004年为0.840.77-0.90)。在校准和验证水平,1985年的RMSEs均高于2004年。由于样品密度较高,LCCCRMSE较低,因此2004年的模型比1985年的模型更稳定。
2显示了环境协变量在1985年和2004年预测模型中的重要性。在这两个时期一些协变量重要性相似,例如坡度,TWIMBI,温度,降水和土地利用。植被和气候因素是重要的预测指标,尤其是温度,降水,NDVIVNDVI。坡向,曲率和MBI2004SOC预测的贡献不大,且坡向是两个时期中最不重要的因素。2004年土壤样品光谱的PCA在预测模型中表现出很高的重要性。从PC1PC3重要性依次降低。
华北和东北地区土地利用和气候变化对土壤有机碳的影响

1.3 土壤碳的空间变化
3预测了1985年和20040-20 cm表土中SOC浓度。1985年研究区的SOC浓度从南到北增加。在南部,SOC浓度大部分在8g kg-1以下。中部海拔较高,其SOC浓度高于南部。在北部,SOC浓度随纬度显著增加。两个时期SOC的空间分布是相似的。在南半部,SOC浓度在810 g C kg-1之间,高于1985年。在北部,SOC浓度随纬度增加。
由于样品数量和地点的不同,两个时期的不确定性也有所不同(4)。北部地区预测不确定性最低。1985SOC预测的高度不确定性发生在海拔较高的中部和南部边缘。2004年的高度不确定性发生在样品密度较低的中北部地区。

华北和东北地区土地利用和气候变化对土壤有机碳的影响

华北和东北地区土地利用和气候变化对土壤有机碳的影响

1.4 土壤有机碳的变化
1985年至2004年之间,除农田外,所有土地利用的平均SOC浓度均下降。农是研究区最大的土地利用类型,其SOC浓度增加了0.5 g kg-14)。在森林土壤中,SOC减少量最大,为8.8 g kg-1-38%)。草地上的SOC浓度降低了21%。
研究发现,SOC浓度发生了显著变化,并且在初始浓度较高的地区,SOC的降低幅度更大。SOC的降低主要发生在研究区域的北部(中国东北)。减少量超过6 g kg-1 相反,初始SOC相对较低的南部地区(华北地区)SOC有所提高。
1985年和2004年土壤有机碳总储存量分别为1.68 Pg1.66 Pg。在不同的土地利用类型中,农田含有最多的有机碳,而森林和草地的有机碳含量远少于农田。二十年来森林土壤SOC损失了约25%(5),但农田土壤有机碳却增加了9%。草地土壤有机碳以25%速率增加了0.013 Pg

华北和东北地区土地利用和气候变化对土壤有机碳的影响

华北和东北地区土地利用和气候变化对土壤有机碳的影响

1.5 土地利用和气候变化对土壤有机碳变化的影响

在华北和东北地区,土地利用对SOC变化的贡献超过温度和降水变化(5)。在整个地区,对SOC变化的贡献中土地利用占38%,温度变化约占9%,而降水变化仅占5%。东北地区(42%)比华北地区(33%)的土地利用占比更大。整个研究区域,特别是东北和华北地区,温度变化对SOC均无显著影响。华北地区降水变化对SOC动态的影响很小(17%),而东北地区几乎没有影响。温度对东北地区的SOC变化没有显著影响,而华北地区占20%。华北地区气候变化对SOC变化的总贡献达到了35%,而土地利用为33%,但在总变化中共有19%的相互作用。
华北和东北地区土地利用和气候变化对土壤有机碳的影响
2 结论
研究估计了1985年至2004年之间0–20 cm表层土壤有机碳浓度和储存量的变化。数字土壤制图方法用随机森林模型中的环境协变量预测了两个时期SOC的空间变化。结果为:
(1) 随机森林可以在大尺度上有效地预测SOC空间变化。在这两个时期中,SOC浓度具有相似的趋势,东北地区的SOC较低,华北平原的SOC较高。华北地区土壤碳增加,而大多数东北地区则减少。
(2) SOC的总体储存量稳定。农田土壤中的碳储量增加0.094 Pg,增长率为9%。森林和草原土壤中发生显著的碳损失,均为-25%
(3) 在中国华北和东北地区,土地利用变化是SOC变化的主要驱动因子。与土地利用变化相比,气候变化对SOC变化的贡献相似,而东北地区的贡献较小。


Land use and climate change effects on soil organic carbon in North and Northeast China.pdf


News / 相关新闻 More
2022 - 12 - 06
盐沼是地表过湿或季节性积水、土壤盐渍化并长有盐生植物的地段。滨海盐沼以草本植物为主,沿潮间带延伸,可忍受高盐条件和因涨潮引起的周期性淹水。盐沼植被生产力高,可为许多物种提供繁殖、觅食和越冬的场所。盐沼植被地上生物量(AGB)的估算为监测盐沼生态系统时空稳定性、生产力和地上碳储量提供了有用信息。然而,以往关于AGB的估算研究主要局限于站点水平,且通常基于单一植被类型。与野外地面调查方法相比,遥感(RS)卫星成本低、速度快、范围广,在盐沼植被结构和生物物理指标的空间估计方面更具优势。其中,UAV-LiDAR数据具有较高的时空分辨率,在滨海盐沼三维结构监测中具有很大潜力。然后目前,利用UAV-LiDAR数据估算盐沼植被AGB的研究有限。为了确定滨海盐沼潮沟对植被群落空间分布及其生物量的影响, 来自复旦大学的研究团队在上海崇明东滩滨海湿地(121°54′-121°55′E,31...
2022 - 11 - 18
土壤水力参数,如田间持水量(FC)和永久萎蔫点(PWP),在灌溉管理、干旱风险评估和土地利用规划等方面发挥着重要作用。这些水力特性是动态的,随土壤类型、作物类型和生长季而变化。传统方法估算大尺度水力特性费时费力,而土壤传递函数(PTF)作为一种替代方法,已被用于使用易测量的土壤特性(如土壤粒级、有机碳和容重)来估计土壤水力特性。这些预测参数在很大程度上受各种内在土壤特性如土壤质地、结构、有机质、容重和孔隙度的影响。随着光谱技术的不断发展,因其快速、低成本和无损测量,许多研究者已经利用可见近红外(Vis-NIR)光谱预测了土壤特性,而使用光谱数据绘制印度土壤类型水力特性的研究非常有限。基于此,在本研究中,一组研究团队在印度卡纳塔克邦高原北部地区收集了558个土壤样本,在实验室中测量了其FC, PWP和土壤含水量,并利用ASD FieldSpec光谱仪测量土壤光谱反射率。通过支持向量机、随机森...
2022 - 11 - 14
了解亚热带森林树种的准确信息对于森林可持续管理、生态系统服务评估、生物多样性监测以及生态环境保护至关重要。因此,亟待快速有效的方法对单个树种进行分类。传统的树种地面调查费事、费力、成本高,难以大面积实施。而遥感可以获取较大区域的特征信息。许多遥感数据,如超高分辨率RGB、机载高光谱和雷达数据,已广泛应用于单木分割和树种分类。然而以往都是利用其中一种或两种类型的数据进行研究,综合这三种遥感数据进行树种分类的研究十分有限。基于此,为填补研究空白, 研究者们于2019年8月在中国南方深圳的亚热带阔叶林聚龙山公园(114°23′28′′E,22°43′50′′N)基于UAV LiDAR,高光谱(Resonon Pika L高光谱成像仪)、超高分辨率RGB数据以及地面数据进行单个树种的分类。作者首次开发了watershed-spectral-textural-controlled...
2022 - 11 - 09
【摘要】土壤含水量的时空异质性影响着土壤水和植物茎木质部水的同位素组成。然而,土壤水分条件对广泛报道的土壤水-植物茎木质部水同位素偏差的影响尚缺乏系统地评估。为此,本研究连续两年在两个土壤水分条件不同的样地测定了柠条茎木质部水和土壤水的δ2H和δ18O值(利用全自动真空冷凝抽提系统LI-2100,北京理加联合科技有限公司)提取土壤和植物茎木质部中的水分,然后进行同位素测量)。结果表明,在较湿润的样地1,茎木质部水与土壤水在两年中都表现出明显的同位素偏差(两者的重叠率【研究区域】该试验是在中国黄土高原北部六道沟小流域 (38°46′-38°51′N,110°21′-110°23′E)进行。【研究方法】(1) 土壤束缚水同位素的计算本研究中,将张力计在−60 kPa压力下收集到的水分视为土壤移动水,而压力值大于−60 kPa时收集到的水分则视为土壤束缚水...
关闭窗口】【打印
Copyright ©2018-2023 北京理加联合科技有限公司
犀牛云提供企业云服务

北京理加联合科技有限公司

地址:北京市海淀区安宁庄东路18号光华创业园5号楼(生产研发)
          光华创业园科研楼四层
电话:13910499761 13910499762 010-51292601
传真:010-82899770-8014
邮箱:info@li-ca.com
邮编:100085

 

地址:深圳市宝安区创业二路玖悦雅轩商业裙楼3层瑞思BEEPLUS 3029室 手机:13910499772

 


 


  • 您的姓名:
  • *
  • 公司名称:
  • *
  • 地址:
  • *
  • 电话:
  • *
  • 传真:
  • *
  • 电子邮箱:
  • *
  • 邮政编码:
  • *
  • 留言主题:
  • *
  • 详细说明:
  • *
在线留言
关注我们
  • 官方微信
  • 官方手机端
友情链接:
X
1

QQ设置

3

SKYPE 设置

4

阿里旺旺设置

等待加载动态数据...

等待加载动态数据...

5

电话号码管理

  • 010-51292601
6

二维码管理

等待加载动态数据...

等待加载动态数据...

展开