土壤有机碳含量

摘要： 近年来许多研究发现山溪性小河流具有瞬时大通量、受极端气候事件控制、沉积物快速输运等特性,但是由于缺乏充足的监测数据和系统总结,其对全球沉积物输运的影响被低估,导致对于这个不同于大河流域的河海交互和风化传输系统的研究是不充分的。揭示不同气候带山溪性河流在自然变化与人类活动共同影响下的沉积物输运特征有助于深入理解地球表生过程和全球海陆相互作用机制。总结了全球土壤有机碳含量,中国南北方温带和热带的山溪性河流的泥沙等气象水文数据和黏土矿物等矿物学数据,结果表明:(1)全球山溪性河流流域的土壤有机碳含量较高。在中国,热带山溪性河流流域初级生产力高于温带流域,所以其土壤有机碳含量高于温带流域;在热带各流域中,台湾岛上的河流地形坡降比最高,所以其是中国土壤有机碳高含量地区。山溪性河流将沉积物快速输运到河口和海岸带地区,大大提高了有机碳的埋藏效率,因此其是研究全球有机碳源汇过程不容忽视的组分。(2)在中国,无论温带还是热带,山溪性河流均对极端气候事件响应强烈,而且流域面积越小、地形越陡峭的河流对极端气候事件的响应越强烈。(3)无论构造活动是否强烈,中国山溪性河流沉积物的矿物学特征都可以精确地指示物源信息,构造稳定带和流域坡降比较低的山溪性河流,其沉积物能够更精确地记录古气候特征。(4)山溪性河流沉积物对人类活动非常敏感,现有的人类活动对其改造要远低于大河流域。

摘要： 以博斯腾湖西岸湖滨绿洲为研究区,将野外原位高光谱实测数据和土壤有机碳(SOC)含量作为基础数据,通过对原始光谱进行4种数学变换,探索不同光谱变换形式下的弓曲差(C)、差值光谱指数(DSI)、简单比值土壤指数(RSI)、亮度光谱指数(BSI)、归一化土壤指数(NDSI)与SOC含量的关系,并建立基于随机森林法(RF)的SOC含量估算模型。结果表明:(1)研究区SOC含量主要集中在5.25~78.76 g/kg,平均值为21.82 g/kg,变异系数为69.11%,呈中等变异性;(2)在光谱数据lgR下,SOC含量与DIS指数相关系数最高,相关系数为0.80,最佳组合波段为(1758 nm,1752 nm);(3)基于不同光谱指数与弓曲差(C)建立的模型验证集精度R^(2)和RMSE分别介于0.67~0.84和5.85~8.45 g/kg,模型的RPD均在1.66以上;在基于光谱数据lg(1/R)变换下,模型的验证集R^(2)=0.82、RMSE=3.52 g/kg、RPD=3.99,可以较好地估算研究区SOC含量,为干旱半干旱地区湖滨绿洲SOC含量反演提供依据和参考。

摘要： 土壤有机碳的空间分布与储量估算是全球碳循环与气候变化的关键研究领域之一。以西南典型低山喀斯特槽谷小流域内四种典型植被演替阶段下的土壤为研究对象,分析了植被类型演替对土壤有机碳含量、储量及固碳潜力的影响。结果表明:研究区内不同植被演替阶段下的土壤有机碳含量为9.12~12.37 g/kg,有机碳储量为41.55~60.42 Mg C/hm^(2)。不同植被演替阶段下土壤有机碳含量与储量具有相似的变化规律,其中在植被类型上表现为林地>耕地>灌丛>草地,在垂直方向上随土壤剖面深度的增加而降低。在0-30 cm土层深度内,林地下的土壤有机碳储量最大,为60.42 Mg C/hm^(2);与林地相比,研究区内草地类型的固碳潜力最大,可达18.87 Mg C/hm^(2);灌丛地次之,为12.37 Mg C/hm^(2);耕地最小,仅为2.73 Mg C/hm^(2)。以上研究结果说明,研究区内植被演替对土壤有机碳含量和有机碳储量具有显著影响,植被演替将促进土壤有机碳的截获,提高土壤有机碳的含量和储量。

摘要： 国家雨养区管理局(NRAA)首席执行官Ashok Dalwai表示,在近70年里,印度的土壤有机碳(SOC)含量从1%下降到0.3%。土壤有机碳是土壤有机质的主要成分,赋予土壤保水能力、结构和肥力。Dalwai表示,SOC含量急剧下降会影响土壤生产力,因为影响土壤微生物正常生存。生物肥料和堆肥可以提高土壤的有机碳含量,集约化种植作物的土壤缺乏适当堆肥是土壤有机碳含量下降的原因,农民应该减少对杀虫剂和化肥的依赖。在近70年里,印度约51%的土地通过大、小和微灌进行了灌溉,而51%的耕地是靠雨养。微灌可以节省30%~40%的水,并且提高作物产量,灌溉土地上的农作物产量平均每英亩3 t,而雨育土地上的农作物产量仅为每英亩1.1 t。

摘要： 杉木Cunninghamia lanceolata纯林的长期经营容易出现土壤退化、地力减弱、生物多样性下降等一系列生态问题。营造杉木阔叶混交林是平衡森林经营经济效益与生态效益的有益尝试。研究采用单因素方差分析、非参数Spearman相关分析等统计方法,分析了粤西杉木阔叶混交林地土壤的理化特性,探讨林地土壤碳、氮、磷等养分保持的杉木阔叶混交林模式。结果表明:土壤有机碳含量、碳氮比、碳磷比在不同杉木混交林模式间有极显著差异,氮磷比没有差异。各土壤生态化学计量在不同杉木混交林间的变化趋势并不一致。土壤有机碳含量、碳氮比在不同杉木林地土壤中的占比间有显著差异,其余无显著差异。纯杉木林的土壤有机碳含量、碳氮比、碳磷比均最低,氮磷比最高。土壤生态化学计量与土壤化学因子相关性较强,与土壤物理因子相关性较弱。其中,与土壤化学因子中全氮含量、碱解氮含量的相关性较强,与土壤物理因子中的毛管持水量有一定的相关关系。土壤有机碳含量、碳氮比、碳磷比、氮磷比在不同树木高度级下均无显著差异;氮磷比,土壤有机碳含量、碳磷比、碳氮比在不同径级间均有显著差异,并且随着林木径级升高,土壤有机碳含量、碳氮比、碳磷比呈现出显著升高趋势,氮磷比呈现出降低趋势。杉木混交林对比杉木纯林能明显提高土壤有机碳含量,积累土壤养分,改良土壤性状。其中,混交比例为1∶1的杉木和火力楠Michelia macclurei混交林表现更优。

摘要： 【目的】探究不同灌丛土壤有机碳含量分布特征,为改善该地生态系统碳汇管理提供理论参考依据。【方法】以祁连山大野口流域的5种典型灌丛土壤有机碳为研究对象,通过测定不同深度土壤有机碳含量和土壤pH值、土壤密度、含水量和总孔隙度,并采用灰色关联法,分析5种典型灌丛0~60 cm土壤有机碳含量分布特征及其影响因素。【结果】1)5种典型灌丛土壤有机碳含量均值由大到小表现为吉拉柳(74.93 g·kg^(-1))>金露梅(62.05 g·kg^(-1))>鬼箭锦鸡儿(41.02 g·kg^(-1))>鲜黄小檗(34.71 g·kg^(-1))>甘青锦鸡儿(13.74 g·kg^(-1));2)5种典型灌丛土壤有机碳含量最高值均出现在0~10 cm,表现出表层富集现象,其中金露梅灌丛和吉拉柳灌丛表层富集现象更加明显,并随土层深度加深逐渐减小;3)pH值与鲜黄小檗灌丛、鬼箭锦鸡儿灌丛、吉拉柳灌丛为较高关联度,土壤密度与甘青锦鸡儿灌丛为较高关联度,含水量与鲜黄小檗灌丛为较高关联度,总孔隙度与金露梅灌丛为较高关联度。【结论】5种典型灌丛不同土壤理化因子与土壤有机碳含量具有中等或以上的关联度。因此,在研究祁连山排露沟流域灌丛土壤有机碳环境变化时,也应将不同植被类型和土壤理化因子作为影响土壤有机碳含量的主要因素进行测定和分析。

摘要： 该研究以2 km×2 km的UTM网格为研究单元,结合经典统计学与地统计学方法研究了东莞市森林生态系统的土壤有机碳含量的空间分布规律。结果表明:四层土层有机碳含量的半方差函数值均较小。L1与L2两层的土壤有机碳含量为线性模型,空间结构特征较弱;L3与L4两层为指数模型,空间结构特征为中等强度。各土层空间自相关指数Moran’I数值基本上接近0,表明空间上的正负自相关均不明显。这种结果进一步证明了控制土壤有机碳含量空间异质性的关键影响因素是林分因子,包括林分类型、林龄、凋落物状况等因素。经克里格插值绘制的各土层土壤有机碳含量分布图显示,L1、L2两层土壤有机碳含量变异特征差异较小,空间变异性小,依赖性小,破碎化程度较高;而L3与L4层的土壤有机碳含量变异特征较相似,空间依赖性相对较高,破碎化程度较低。

摘要： 稻田是地球上最大的人工湿地生态系统。同一个小的地貌单元内,稻田和旱地错落分布,具有相似的母质和气候条件。通常,旱地土壤有机碳含量较低,而相邻稻田土壤却具有突出的有机碳固持能力。解析稻田和旱地土壤有机碳来源和稳定性、阐明两类土壤有机碳固持途径,可为农田土壤有机碳库管理提供有力科学依据。

摘要： [目的]探讨祁连山不同植被类型土壤有机碳含量及密度的分布规律,为祁连山区土壤碳库的科学管理及精确估算提供科学依据.[方法]选择分布在祁连山排露沟流域的青海云杉林、灌木林、草地等3种典型植被为研究对象,通过野外调查取样和室内测定分析,研究了3种植被类型土壤有机碳含量及密度的分布特征.[结果]3种植被类型0～60 cm土层平均有机碳含量为31.74～65.19 g·kg-1,青海云杉林土壤有机碳含量显著高于灌木林和草地(P0.05);0～60 cm土层平均有机碳密度为12.61～18.65 kg·m-2,青海云杉林与灌木林之间差异不显著(P>0.05),但与草地差异显著(P<0.05);灌木林土壤有机碳含量及密度变异程度较为剧烈.随着土层深度的增加,青海云杉林土壤有机碳含量呈先增大后减小趋势,10～20 cm土层有机碳含量显著高于其它土层,而其它土层含量较为接近;灌木林和草地土壤有机碳含量呈减小趋势,具有明显的"表聚现象".随着土层深度的增加,青海云杉林土壤有机碳密度也呈先增大后减小趋势,10～20 cm土层有机碳密度显著高于其它土层,表层有机碳密度明显低于其它土层;灌木林和草地土壤有机碳密度呈减小趋势.0～40 cm土层有机碳密度占整个剖面的66.99％ ～77.56％,40 cm以下土壤有机碳密度较小.[结论]祁连山区青海云杉林更有利于土壤有机碳的储存和积累,3种植被类型大部分土壤有机碳存储在0～40 cm土层.

摘要： 选择城市5种典型人工林群落采样并布置室内恒温培养试验,观测了培养过程中土壤有机碳矿化量大小和动态变化过程,并比较了不同人工林土壤固碳能力高低.结果表明,城市不同人工林土壤有机碳、微生物生物量碳含量差异明显,有机碳含量变化为香樟(CC)>桂花(OF)>池杉(TA)>竹林(BM)>草坪(LP),微生物生物量碳含量变化为桂花(OF)>竹林(BM)>香樟(CC)>池杉( TA)>草坪( LP),且同一人工林土壤的有机碳、微生物生物量碳含量随土层的加深而显著降低(p草坪(LP)>香樟(CC)>池杉(TA)>竹林(BM),而有机碳矿化率大小依次为草坪(LP)>桂花(OF)>池杉(TA)>竹林(BM)>香樟( CC),表明草坪最不利于土壤有机碳积累,而香樟则有利于土壤有机碳含量增加。

摘要： 本发明涉及一种基于TM影像辅助的农田土壤有机碳含量数据获取方法，采用全新设计方法，采用少量样本数据进行插值、重采样分析后，能够获得更多采样点数据，即快速获取面域高分辨率的土壤有机碳密度数据，所获数据具有可靠性高的优势，而且本发明能够解决成本与样点数量之间的矛盾，即利用少量样本数据，通过TM影像辅助即可获取高密度样点数据，降低成本的同时，又保证了能够获取足够数量的样点数据，能够快速、大幅提升空间分辨率，大幅提升获取数据工作效率；综上，本发明设计方法大幅降低了数据获取所需时间和经济成本，能够为数字农业大数据分析提供了数据支撑，填补了当前数据获取困难的技术空白。

摘要： 本发明提供一种土壤有机碳含量时空预测制图方法，及SOC含量预测技术领域，包括以下步骤：根据平缓地区长时间序列高时空分辨率遥感数据，提取连续变化的时空相关因子；定量表征时空相关因子的变化模式，构建平缓地区的SOC含量数字制图环境协同变量；采用随机森林算法方法构建环境协同变量与SOC含量间的预测模型；运行预测模型进行空间预测制图，获得SOC含量数字图；基于初始值数据和模型参数构建RothC模型；根据RothC模型，预测得到SOC密度变化图，将SOC密度变化图转化为SOC含量变化图；将SOC含量变化图中预测年份的预测值与SOC含量数字图中对应的数据相加进行SOC含量时空制图，实现预测年份的SOC含量数字制图。

摘要： 本发明公开了一种秸秆还田配施无机养分提高土壤有机碳含量的方法。属于秸秆还田技术领域。在待改善土壤中施入如下组分：12.5g/kg的秸秆、16.3~49.0mg/kg的硝酸铵、12.2~36.5mg/kg的磷酸二氢钾和3.3~10.0mg/kg的硫酸铵。与现有技术相比，本发明取得的有益效果为：本发明认为秸秆和土壤元素组成的差异限制了秸秆的高效腐殖化进程。故本发明在秸秆还田的同时添加了无机养分，在秸秆C转化中遵循C:N:P:S=10000:860:169:129养分需求比例。养分和外源有机物料的添加会增强天然SOC的矿化和分解作用，同时秸秆碳将以恒定的碳与养分的比例形成新的土壤SOC。

摘要： 本发明提供一种土壤有机碳含量时空预测制图方法，及SOC含量预测技术领域，包括以下步骤：根据平缓地区长时间序列高时空分辨率遥感数据，提取连续变化的时空相关因子；定量表征时空相关因子的变化模式，构建平缓地区的SOC含量数字制图环境协同变量；采用随机森林算法方法构建环境协同变量与SOC含量间的预测模型；运行预测模型进行空间预测制图，获得SOC含量数字图；基于初始值数据和模型参数构建RothC模型；根据RothC模型，预测得到SOC密度变化图，将SOC密度变化图转化为SOC含量变化图；将SOC含量变化图中预测年份的预测值与SOC含量数字图中对应的数据相加进行SOC含量时空制图，实现预测年份的SOC含量数字制图。

摘要： 本发明公开了一种基于地形和遥感数据的土壤有机碳含量估测方法，包括采集土壤样品得到第一采样点数据，进行数据处理得到符合预设要求的第一Landsat5遥感数据和第一DEM数据；搭建inception神经网络模型，将处理后的数据输入至inception神经网络模型中进行训练得到土壤样品的有机碳含量预测值；根据土壤样品的有机碳含量预测值和预设的损失函数计算得到损失值进行反向传播更新inception神经网络模型的网络参数并迭代训练次数，当训练次数达到预设次数时，得到训练好的inception神经网络模型；采集土壤检测品得到第二采样点数据，对第二采样点数据进行数据处理得到符合预设要求的第二Landsat5遥感数据和第二DEM数据，并输入至训练好的inception神经网络模型，可准确估测得到土壤有机碳含量值。

摘要： 本发明提供一种基于OPLS的森林土壤有机碳含量高光谱建模方法，属于土壤光谱采集与分析技术领域。该方法包括以下技术步骤：(1)土壤样品采集与处理；(2)土壤有机碳测定；(3)光谱反射率数据测定；(4)光谱反射率数据预处理；(5)光谱反射率数据变换；(6)初始模型建立与检验；(7)高光谱预测模型建立。本发明方法相较于传统的PLS方法，计算量少、稳定性好、精确度高、预测性能好，具有很好的实际应用价值。

摘要： 本发明公开一种便携式土壤有机碳含量检测仪，包括一结构主体，所述结构主体包括检测便携箱，所述检测便携箱内设有第一分隔板与第二分隔板，所述第一分隔板与第二分隔板将所述检测便携箱分隔为纵向分布的存储腔、控制腔及检测腔；所述控制腔内设有蓄电池、升降电机及控制主板，所述升降电机下端设有升降杆，所述升降杆下端设有有机碳检测仪；所述检测腔内设有样品放置盘，所述有机碳检测仪位于所述样品放置盘上方；通过检测便携箱的设置，实现实地对土壤进行检测，提高了土壤实地检测的便利性；且检测便携箱内设有存储腔、控制腔及检测腔，将实地采集的土壤放入检测腔内进行检测，检测结果通过控制面板的显示窗口进行显示。

摘要： 本发明提供一种土壤有机碳含量估算方法、设备、存储介质及程序产品。方法包括：获取土壤反射率光谱；根据土壤反射率光谱获取与土壤有机碳对应的特征光谱波段，特征光谱波段基于土壤有机碳的光谱特征和土壤反射率光谱的吸收特征确定；将特征光谱波段输入预设的土壤有机碳含量估算模型，得到土壤有机碳估算含量。相比传统估算模型将整个可见近红外波段用于土壤有机碳含量估算，本发明实施例通过从土壤反射率光谱获取土壤有机碳对应的特征光谱波段用于土壤有机碳含量估算，解决现有基于土壤反射率光谱的有机碳含量估算研究中存在的光谱数据冗余问题，实现降低模型的复杂度以及提高基于土壤反射率光谱的有机碳含量估算模型的估算精度。

摘要： 本发明公开了一种秸秆还田配施无机养分提高土壤有机碳含量的方法。属于秸秆还田技术领域。在待改善土壤中施入如下组分：12.5g/kg的秸秆、16.3~49.0mg/kg的硝酸铵、12.2~36.5mg/kg的磷酸二氢钾和3.3~10.0mg/kg的硫酸铵。与现有技术相比，本发明取得的有益效果为：本发明认为秸秆和土壤元素组成的差异限制了秸秆的高效腐殖化进程。故本发明在秸秆还田的同时添加了无机养分，在秸秆C转化中遵循C:N:P:S=10000:860:169:129养分需求比例。养分和外源有机物料的添加会增强天然SOC的矿化和分解作用，同时秸秆碳将以恒定的碳与养分的比例形成新的土壤SOC。

摘要： 本发明公开了一种基于水热条件预测土壤有机碳含量的预测方法，包括以下操作步骤：获得待测地区的气象台编号，获取预测地区逐日历史气象数据，包括年平均降水量P、≥10°C年平均积温T，其中P的单位为mm，T的单位为°C，则预测地区土壤有机碳含量C为：C为有机碳含量，单位为g·kg‑1，α、β、γ、ε为常数。本发明提供的基于水热条件预测土壤有机碳含量的方法，数据采用标准气象台站的历史数据，数据易得准确，预测结果准确，预测模型简单、实用并且精度高，为区域地块大数据模型的建立提供了数据保障。