E-mail Alert Rss
 

物探与化探, 2024, 48(5): 1368-1376 doi: 10.11720/wtyht.2024.1436

生态地质调查

基于土壤有机碳含量的黑土层厚度预测及影响因素分析

刘凯,1,2,3, 戴慧敏1,2,3, 刘国栋1,2,3, 梁帅1,2,3, 魏明辉1,2,3, 杨泽1,2,3, 宋运红,1,2,3

1.中国地质调查局 沈阳地质调查中心,辽宁 沈阳 110034

2.自然资源部 黑土地演化与生态效应重点实验室,辽宁 沈阳 110034

3.辽宁省黑土地演化与生态效应重点实验室,辽宁 沈阳 110034

Organic carbon content-baesd prediction and influencing factors of black soil layer thicknesses

LIU Kai,1,2,3, DAI Hui-Min1,2,3, LIU Guo-Dong1,2,3, LIANG Shuai1,2,3, WEI Ming-Hui1,2,3, YANG Ze1,2,3, SONG Yun-Hong,1,2,3

1. Shenyang Center of China Geological Survey, Shenyang 110034,China

2. Key Laboratory of Black Soil Evolution and Ecological Effect, Ministry of Natural Resources, Shenyang 110034,China

3. Key Laboratory of Black Soil Evolution and Ecological Effect, Liaoning Province, Shenyang 110034,China

通讯作者: 宋运红(1983-),女,高级工程师,从事生态地质和土地质量调查研究综合研究工作。Email:yun-hong408@163.com

第一作者: 刘凯(1989-),男,高级工程师,2014年毕业于吉林大学,主要从事生态地质调查研究工作。Email:liu.kai@mail.cgs.gov.cn

责任编辑: 蒋实

收稿日期: 2023-10-11   修回日期: 2024-01-8  

基金资助: 中国科学院战略性先导科技专项(XDA28020302)
中国地质调查局项目(DD20221779)

Received: 2023-10-11   Revised: 2024-01-8  

摘要

黑土层厚度是黑土的一项基本属性,是衡量土壤肥力和侵蚀程度的重要指标,其空间预测的研究对支撑我国黑土地保护工程、保障粮食安全具有重要意义。本文参考土壤系统分类中黑土层的诊断特征,将有机碳含量高于成土母质6×10-3作为黑土层的判定标准,并利用有机碳在土壤垂向剖面上的指数分布规律,推算出黑土层厚度的计算公式。基于多目标区域地球化学调查获取的62 896个表层土壤和15 687个深层土壤的有机碳测试数据,对松辽平原黑土层厚度进行了详尽的空间预测分析,并探讨了黑土层厚度与土壤类型和气候因子之间的关系。 结果显示,松辽平原黑土层厚度在0~165 cm之间,中位数为23.33 cm。黑土层空间分布呈现出显著的非均质性,整体呈西南薄、东北厚的分布特点。沼泽土和泥炭土的黑土层平均厚度最大,在60~80 cm之间,其次为黑土,平均厚度为56 cm,白浆土和草甸土的黑土层平均厚度在40~50 cm之间。黑土层厚度的空间分布与气候条件关系紧密,主要表现为与温度呈显著的负相关,与降雨量呈正相关。同时,研究发现年均温0 ℃是影响黑土厚度的一个重要温度阈值,当年均温高于0 ℃时,黑土层平均厚度在80 cm以上,并且不再随温度发生变化。随着气候变暖,年均温0 ℃等温线的南移可能对黑土层厚度产生重要影响。

关键词： 黑土地; 黑土层厚度; 土壤有机碳; 多目标区域地球化学; 中国东北

Abstract

Black soil layer thicknesses, anessential attribute of black soil,serves as a significant indicator for measuring the fertility and erosion degree of black soil. Their spatial prediction holds critical significance for supporting China's black land conservation and ensuring food security.Considering the diagnostic characteristics of black soil layers in soil system classification, this study regarded soil layers with organic carbon content higher than 6×10-3 of soil parent materials as black soil layers.Moreover, it derived the calculation formula for the thicknesses of black soil layers relying on the exponential distribution pattern of organic carbon in the vertical soil profile. Based on the 62 896 topsoil and 15 687 deepsoil organic carbon data obtained from the multi-purpose regional geochemical survey, this study conducted detailed spatial prediction of the thicknesses of black soil layers in the Songliao Plain and analyzed their relationship with soil types and climate factors. Key findings are as follows:(1) The thicknesses of black soil layers in the Songliao Plain range from 0 to 165 cm, with a median of 23.33 cm;(2) The spatial distribution of black soil layers exhibits significant heterogeneity, characterized by thin southwestern and thick northeastern portions;(3) The black soil layers of swampy soil and peat soil manifest the largest average thicknesses between 60 and 80 cm, followed by those of typical black soil (average thickness: 56 cm) and those of albic soil and meadow soil (average thickness: 40~50 cm);(4) The spatial distributions of the thicknesses of black soil layers are closely associated with climatic conditions, primarily showing a significant negative correlation with temperature and a positive correlation with rainfall;(5) The mean annual temperature of 0 ℃ is a significant temperature threshold for the development of thick black soil layers.Above this temperature, the average thickness of black soil layers exceeds 80 cm and no longer changes with temperature. With global warming, the southward shift of this 0 ℃ is otherm may significantly influence the thicknesses of black soil layers.

Keywords： black land; thickness of a black soil layer; soil organic carbon; multi-purpose regional geochemical survey; Northeast China

PDF (4274KB) 元数据 多维度评价 相关文章 导出 EndNote| Ris| Bibtex  收藏本文

本文引用格式

刘凯, 戴慧敏, 刘国栋, 梁帅, 魏明辉, 杨泽, 宋运红. 基于土壤有机碳含量的黑土层厚度预测及影响因素分析[J]. 物探与化探, 2024, 48(5): 1368-1376 doi:10.11720/wtyht.2024.1436

LIU Kai, DAI Hui-Min, LIU Guo-Dong, LIANG Shuai, WEI Ming-Hui, YANG Ze, SONG Yun-Hong. Organic carbon content-baesd prediction and influencing factors of black soil layer thicknesses[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2024, 48(5): 1368-1376 doi:10.11720/wtyht.2024.1436

0 引言

黑土地肥力高、性状好,被誉为耕地中的“大熊猫”,是大自然赋予人类的宝贵资源。我国黑土地主要集中于东北地区,是国家粮食安全的“稳定器”和“压舱石”[1]。受大规模、高强度开发利用及气候变化等多种因素影响,东北黑土地逐渐“变薄、变瘦、变硬”,退化问题日趋严峻[2-3]。黑土地“变薄”主要是指黑土层厚度的减薄,由于缺少大规模的野外实地调研,目前鲜有关于东北地区黑土层厚度空间分布的研究,因此难以对黑土地退化情况做出科学判断。

黑土层厚度是黑土地的一项基本属性,也是衡量土壤肥力和侵蚀程度的重要指标[4-5]。目前关于土壤厚度制图的研究较多,而黑土层厚度的大尺度研究较少。土壤厚度图多根据实地调查的土壤厚度数据和环境变量进行模型预测,例如Wang等[6]利用地理统计学、地理信息系统和第二次全国土壤调查的1 627个土壤数据库,研究了中国土壤厚度的空间分布特征。Malone等[7]通过3个大型观测数据集和空间环境变量创建了澳大利亚国家土壤厚度图。也有研究人员利用探地雷达对土层厚度进行预测[8],但这种方法仅限于局部地区,难以推广到区域尺度。在黑土层时空变化方面,刘凯等[9]于2017年对第二次土壤普查的61个土壤剖面进行了重新调查,发现典型黑土区黑土层厚度在近40年内平均减少了12 cm,并认为气温升高和侵蚀作用是导致黑土层减薄的主要原因,但其研究范围仅限于典型黑土区,并且样品数量有限。

在土壤学中,目前并没有黑土层的明确定义。2022年,我国颁布的《中华人民共和国黑土地保护法》中,将黑土地定义为具有黑色或者暗黑色腐殖质表土层,性状好、肥力高的耕地。在土壤系统分类中,暗沃表层与黑土层的定义最为接近,可以作为黑土层判定标准的重要参考。暗沃表层的诊断特征包括厚度、颜色、有机碳含量、盐基饱和度、土壤结构等5个方面[10],其中关键之一是要求暗沃表层的有机碳含量≥6×10-3,同时,为了消除局部地区成土母质有机碳含量偏高的影响,还规定暗沃表层的有机碳含量应比成土母质高出6×10-3[11],这为黑土层厚度的预测提供了新的思路。

本文利用多目标区域地球化学调查获取的松辽平原表层和深层土壤样品有机碳数据,根据黑土层有机碳含量的划分标准,尝试建立黑土层厚度的推算公式,并对松辽平原黑土层厚度的空间分布特征和影响因素进行分析。

1 研究区范围

松辽平原位于大、小兴安岭和长白山之间,北起嫩江中游,南至辽东湾,总面积约26万km2(图1a)。松辽平原为温带大陆性季风气候,年均温由北至南在-1~9 ℃之间变化,年均降雨量在340~720 mm之间,由西南向东北方向逐渐增加(图1b、c),约90%的降水发生在5~9月。松辽平原成土母质以第四系松散堆积物为主,东部主要为中更新统冲湖积物,西部为晚更新统冲积物,沿现代河流为全新统冲积物。土壤类型多样,包括黑土、黑钙土、草甸土、盐碱土、风沙土、棕壤、暗棕壤等。

图1

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图1   松辽平原数据范围及气候条件

Fig.1   Data range and climatic conditions of the Songliao Plain


2 数据和方法

2.1 数据来源

土壤有机碳数据来源于多目标区域地球化学调查,采样时间为2003~2018年。表层土壤(0~20 cm)采集密度为1个样品/km2,深层土壤(150~200 cm)采集密度为1个样品/4 km2。样品在室温下风干后,用木槌压碎并通过20目尼龙筛,具体细节可参考文献[12]。表层土壤按4 km2大格、深层土壤按16 km2大格对格子内样品等质量组合成1个分析样品。每件组合样品都进行了有机碳、常量元素、微量元素等54种指标的测试分析,其中有机碳测试方法为重铬酸钾容量法,样品分析过程中进行了内部和外部控制,以确保测试质量[13]。在本研究中,共使用了62 896个表层土壤测试结果和15 687个深层土壤的测试数据,数据分布范围见图1a。

研究使用的气候数据(年均温和年降雨量)来自中国科学院资源环境科学与数据中心的中国气象背景数据集(http://www.resdc.cn)。

2.2 黑土层厚度计算方法

根据土壤系统分类中黑土层(mollic epipedon)的判别标准[11,14],选取有机碳含量作为黑土层的判定指标。具体要求是:黑土层有机碳含量需比成土母质有机碳含量高6×10-3。多目标区域地球化学调查中深层样的采样深度为150~200 cm(平均深度180 cm),用以代表成土母质的有机碳含量TOC深。因此在土体中,有机碳含量≥TOC深+6×10-3的土层厚度可认定为黑土层的厚度。

在平原区,土壤有机碳含量均表现为从表层至深层递减,且表层递减速率快,深层逐渐减慢的特点。多数研究表明,有机碳含量在垂向的变化通常符合指数函数模型,即:

土壤深度=a·eb·TOC

式中:TOC为土壤有机碳含量;a、b为系数。该函数必定要通过本数据库中表层土壤(平均深度为10 cm)和深层土壤(平均深度是180 cm)两个点,因此将其代入指数函数:

10=a× eb·TOC表,
180=a× eb·TOC深 。

经整理后,可计算出a和b:

a=eTOC深×ln10-TOC表×ln180TOC深-TOC表
b=ln10-ln180TOC表-TOC深。

将式(4)和式(5)代入式(1)中,并将黑土层的有机碳含量标准TOC标设定为TOC标=TOC深+0.6×10-2,计算所得的土壤深度即为黑土层厚度。经整理得到以下公式:

黑土层厚度=e(5.19-1.734TOC表-TOC深)

式中:TOC表为表层土壤有机碳含量,TOC深为深层土壤有机碳含量,单位均为%,黑土层厚度单位为cm。

为了验证公式的合理性,选取4种情况进行比较。在图2中,4条颜色曲线为不同情况下计算的有机碳含量与深度的指数分布曲线。A表示表层土壤有机碳TOC表=20×10-3,深层土壤有机碳TOC深=4×10-3,黑土层有机碳含量划定标准TOC标为10×10-3,计算的黑土层厚度为60.7 cm;B表示表层土壤有机碳TOC表=15×10-3,深层土壤有机碳TOC深=4×10-3,黑土层有机碳含量划定标准为10×10-3,计算的黑土层厚度为37.1 cm;C表示表层土壤有机碳TOC表=15×10-3,深层土壤有机碳TOC深=2×10-3,黑土层有机碳含量划定标准为8×10-3,计算的黑土层厚度为47.3 cm;D表示表层土壤有机碳TOC表=7×10-3,深层土壤有机碳TOC深=2×10-3,黑土层有机碳含量划定标准为8×10-3,计算的黑土层厚度为5.6 cm。A、B比较说明,成土母质的有机碳含量相同时,表层有机碳含量越高,黑土层越厚;B、C比较说明,表层有机碳含量相同时,成土母质有机碳含量越低,黑土层越厚。以上结果与黑土层判定标准和发育机理一致,说明公式是可靠的。而D的情况表明,当表层土壤有机碳含量与成土母质有机碳含量差值小于6×10-3时,计算的黑土层厚度会小于10 cm,我们将这种情况认定为不存在黑土层。

图2

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图2   不同情况下土壤有机碳含量在垂向上的指数分布曲线

Fig.2   Exponential distribution curves of soil organic carbon content in the vertical direction under different conditions


具体操作如下:在ArcGIS中,将每个表层土壤点与对应位置的深层土壤点的有机碳属性进行连接,使每个表层土壤点具有TOC表和TOC深两个指标,代入公式(6),即可获得每个表层土壤点的黑土层厚度值。通过计算共获得松辽平原黑土层厚度值62 896个,随后在ArcGIS中利用克里金插值绘制黑土层厚度的空间分布图。

为判别黑土层厚度的影响因素,将黑土层厚度与气候因子进行相关分析和制图,相关操作在Orgin 2021中完成。

3 结果

3.1 表层和深层土壤有机碳含量空间分布

松辽平原表层土壤有机碳含量在(0.2~174.1)×10-3之间,中位数为11.8×10-3,深层土壤有机碳含量在(0.11~50.3)×10-3之间,中位数为3.1×10-3。表层和深层土壤有机碳含量比值的中位数是3.98,说明有机碳在表层相对于深层土壤(成土母质)富集了4倍左右。表层土壤有机碳含量空间分布规律明显,整体呈西南低、东北高的分布格局(图3a)。深层土壤有机碳整体处于较低水平,空间分布规律略差,仅东北部地区有机碳含量略高(图3b),达到5×10-3。

图3

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图3   松辽平原表层土壤(a)和深层土壤(b)有机碳含量空间分布

Fig.3   Spatial distribution of organic carbon content in surface soils (a) and deep soils (b) of the Songliao Plain


3.2 黑土层厚度空间分布

松辽平原黑土层整体呈西南薄、东北厚的分布特点(图4a)。黑土层厚度在0~165 cm之间(图4b),平均值31.56 cm,中位数为23.33 cm。黑土层厚度在0~10 cm之间的土壤点有22 547个,占全部数据的38.85%,主要分布在西部和南部地区。黑土层厚度与表层土壤有机碳含量为显著正相关关系(图4c),黑土层最厚的区域与有机碳含量高的区域基本吻合。

图4

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图4   黑土层厚度计算结果

a—黑土层厚度空间分布;b—黑土层厚度统计直方图;c—表层土壤有机碳含量与黑土层厚度散点图

Fig.4   Calculation results of black soil layer thickness

a—spatial distribution of black soil layer thickness; b—statistical histogram of black soil layer thickness; c—scatter plot of surface soil organic carbon content versus black soil layer thickness


按照不同土壤类型统计(图5),沼泽土和泥炭土的黑土层最大,在60~80 cm,其次为黑土,平均厚度为56 cm,白浆土和草甸土的黑土层平均厚度在40~50 cm之间,水稻土和黑钙土黑土层平均厚度约为30 cm,其他类型土壤黑土层厚度均低于20 cm。不同土壤类型黑土层厚度的变异系数(CV值)均较大(图5),除沼泽土CV值为0.4外,其他土壤类型的黑土层厚度CV值均大于0.5,达到强变异水平。

图5

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图5   不同类型土壤黑土层平均厚度统计

Fig.5   Statistical of the average thickness of the black soil layer in different types of soils


3.3 黑土层厚度与气候的关系

图6a、b显示了黑土层厚度与年均温和年降水量之间的关系。黑土层厚度与年均温之间整体上表现为明显的负相关关系,特别是当年均温在1~6 ℃之间时,黑土层厚度随着气温的升高而线性减小(R2=0.99,P≤0.01);而当年均温高于6 ℃或者低于1 ℃时,黑土层厚度较稳定,与温度关系不明显。黑土层厚度与年降雨量的关系相对复杂,在年降雨量350~530 mm内,黑土层厚度随年降雨量升高而增加;在年降雨量530 mm左右时,黑土层平均厚度达到58.37 cm;而随着降雨量继续增加,黑土层厚度呈波动性变化。

图6

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图6   黑土层厚度与年均温和降雨量散点图

Fig.6   Scatter plot of black soil layer thickness and annual mean temperature and precipitation


由于温度和降水之间往往具有一定相关性,为了更直观地反映二者对黑土层厚度的影响,根据年均温和年降雨量的区间对所有样品进行整合。图6c显示,在同样的年降雨量范围内,黑土层厚度均随着年均温降低而增加。在年均温<0 ℃时,黑土层厚度均较大,在60 cm以上,此时黑土层厚度与年降雨量并没有明显关系,而当年均温>0 ℃后,黑土层厚度随年降雨量增加而呈一定的增加趋势。

4 讨论

4.1 黑土层厚度计算公式的合理性

本研究采用的黑土层计算公式有两个前提,一是选取指数函数作为有机碳含量在土壤垂向上的分布函数,二是将1.8 m深度的土壤有机碳含量认定为成土母质的有机碳含量。下面对这两个前提的合理性进行分析。

首先,众多学者对土壤有机碳含量的垂向分布规律开展过研究。不同地区土壤有机碳垂向特征并不一致,但在东北平原广泛分布的黑土、草甸土、黑钙土中,已有多项研究表明有机碳含量均呈现出相似的规律性,即由表层至深层含量递减,且表层递减速率快,深层递减速率减慢,直至有机碳含量稳定,整体上呈指数分布的特征[15-16]。同时,郝翔翔等[17]对黑土区农田、林地、裸地、草地等土壤有机碳含量的对比结果显示,这种指数分布规律并不以土地利用方式的不同而变化。奚小环等[18]对中国14个省市414条土壤剖面数据进行分析发现,有机碳分布状态存在地区性和沉积类型之间的差异,但垂向上仍以指数分布函数为主。在此基础上,众多关于土壤有机碳库的计算都是基于有机碳的指数模型而进行的[19]。因此,本文利用有机碳含量的指数分布模型来推算不同深度的有机碳含量是可行的。

有机碳在土体中的积累深度与植物根系和淋溶有机碳的到达深度有关。受植物根系深度的限制,在大多数土壤剖面中,有机碳含量在1 m以下趋于稳定[20],接近于成土母质的有机碳含量。淋溶有机碳可到达的深度更大[21],但由于其含量很低,并不会对有机碳总量产生显著变化[22]。因此,本研究中将1.8 m深度的土壤有机碳含量设定为成土母质的有机碳含量是可接受的。

4.2 黑土层厚度的空间分布影响因素

黑土层厚度的计算结果显示,松辽平原黑土层厚度在0~165 cm之间,中位数为23.33 cm,说明松辽平原黑土层平均厚度不足30 cm,这与前人的一些观点一致[23]。但黑土层的空间分布是极不均匀的,整体呈西南薄、东北部厚的分布格局。由黑土层判定原则和计算公式可知,表层土壤与深层土壤的有机碳含量差值大小决定了黑土层厚度计算结果。由于深层土壤有机碳含量的变化区间有限,主要在(0~5)×10-3之间(图3),因此表层土壤有机碳含量对黑土层厚度计算结果的影响很大。土壤表层有机碳含量越高,说明成土过程中有机碳的输入量大且易于保存,因此其对成土母质的“染黑”作用也越明显,越有助于黑土层的形成发育。

不同土壤类型的黑土层厚度具有一定差异性,沼泽土、黑土、草甸土的黑土层较厚,而风沙土、碱土、棕壤等土壤的黑土层偏薄,这与不同土壤的成土条件和成土过程有关。气候作为影响土壤形成的主要因素,在大尺度上的作用尤为重要[24],从图1和图4a中明显看出,黑土层厚度与气候条件具有较好的空间吻合度。图6a显示,温度对黑土层厚度具有显著的控制作用,是影响黑土层厚度空间分布的最主要因素。整体上看,年均温越高,黑土层厚度呈线性减少,这也是北部黑土层较厚,南部黑土层较薄的主要原因。图6c表明,在固定的温度范围内,降雨量会对黑土层厚度产生一定影响,即降雨量越高,黑土层发育的厚度越大,因此西部地区黑土层厚度普遍比东部要薄。

黑土层厚度差异的本质是有机碳积累的深度和程度不同。在全球及区域尺度上,气候始终是影响有机碳积累和保存的关键驱动因素[25]。降水通过决定陆地生态系统的净初级生产力,进而影响土壤碳的输入量[26]。高降雨量有利于植物生长和有机碳的积累,使得黑土层厚度增加。同时,降雨量的增加也加强了成土母质的风化作用,促进了稳定矿物的形成[27],从而在一定程度上抑制了微生物对土壤有机碳的分解,加速了黑土层的形成。

年均温与黑土层的负相关关系主要由温度对有机碳分解的控制作用所决定[28]。在更低的温度环境下,微生物对有机碳的分解能力减弱,导致有机碳含量相对更高[29-30]。图6表明,温度对黑土层厚度的影响程度要大于降雨,这与东北地区相关研究结论是一致的[31],主要因为降雨量只有在半干旱—干旱地区才起到主导作用[26],而在半湿润地区,温度是限制土壤有机碳稳定机制的核心因素。

此外,本次研究中发现,当年均温低于0 ℃时,黑土层普遍较厚(平均值大于80 cm),并且不再随温度的继续降低而变化,这可能代表着年均温0 ℃是限制黑土层发育的一个温度阈值[32]。Yu等[33]对美国黑土区的一项研究也发现了同样的规律,即当年均温高于0 ℃时,土壤有机碳含量呈“陡崖式”下降,这主要反映了冻结条件对微生物分解活性具有重要的控制作用,从而影响了黑土层的发育程度。因此,年均温0 ℃是有利于厚层黑土发育的一个重要条件,而当年均温升高超过0 ℃时,土壤有机碳分解速率将显著加快,并可能导致黑土层厚度的迅速减薄。东北地区是我国气候变化最明显的地区之一,年均温呈现显著上升趋势,升温速率约0.38 ℃/10 a[34],明显高于华北、华南、西北等地区[35]。因此,随着气候变暖,年均温0 ℃等温线可能南移,这对黑土层厚度的未来变化和生态效应将是一个不容忽视的潜在影响因素,应予以重点关注。

5 结论

1)本文以土壤系统分类中暗沃土层的有机碳含量诊断特征,基于土壤地球化学调查获取的表层和深层土壤有机碳数据,利用有机碳在垂向上的指数分布函数,创建了黑土层厚度的计算公式,并预测了松辽平原黑土层的空间分布。

2)温度和降雨量是影响黑土层厚度空间分布的重要因素,黑土层厚度随着年均温的降低和降雨量的升高而变大。

3)年均温0 ℃是影响黑土厚层的重要温度阈值。随着东北地区气温升高,年均温0 ℃等温线的南迁可能对黑土层厚度产生重要影响。

参考文献

宋运红, 刘凯, 戴慧敏, 等.

松辽平原典型黑土—古土壤剖面AMS14C年龄首次报道

[J]. 中国地质, 2020, 47(6):1926-1927.

[本文引用: 1]

Song Y H, Liu K, Dai H M, et al.

The first report of the AMS14C age of mollisol-paleosol profile of Songliao Plain

[J]. Geology in China, 2020, 47(6):1926-1927.

[本文引用: 1]

戴慧敏, 刘凯, 宋运红, 等.

东北地区黑土退化地球化学指示与退化强度

[J]. 地质与资源, 2020, 29(6):510-517.

[本文引用: 1]

Dai H M, Liu K, Song Y H, et al.

Black soil degradation and intensity in Northeast China:Geochemical indication

[J]. Geology and Resources, 2020, 29(6):510-517.

[本文引用: 1]

宋运红, 刘凯, 戴慧敏, 等.

35年来东北松辽平原耕地土壤全氮时空变化

[J]. 中国地质, 2021, 48(1):332-333.

[本文引用: 1]

Song Y H, Liu K, Dai H M, et al.

Spatio-temporal variation of total N content in farmland soil of Songliao Plain in Northeast China during the past 35 years

[J]. Geology in China, 2021, 48(1):332-333.

[本文引用: 1]

Gu Z J, Xie Y, Gao Y, et al.

Quantitative assessment of soil productivity and predicted impacts of water erosion in the black soil region of northeastern China

[J]. Science of the Total Environment, 2018,637:706-716.

[本文引用: 1]

Ergina E I, Gorbunov R V, Stashkina E F.

Maximum humus horizon thickness as a criterion for identifying standard soils in the Crimean Plain

[J]. Russian Agricultural Sciences, 2019, 45(5):453-457.

[本文引用: 1]

Wang S Q, Zhu S L, Zhou C H.

Characteristics of spatial variability of soil thickness in China

[J]. Geographical Research, 2001, 5(2):94-99.

[本文引用: 1]

Malone B, Searle R.

Improvements to the Australian national soil thickness map using an integrated data mining approach

[J]. Geoderma, 2020,377:114579.

[本文引用: 1]

Voronin A Y, Savin I Y.

GPR diagnostics of chernozem humus horizon thickness

[J]. Russian Agricultural Sciences, 2018, 44(3):250-255.

[本文引用: 1]

刘凯, 魏明辉, 戴慧敏, 等.

东北黑土区黑土层厚度的时空变化

[J]. 地质与资源, 2022, 31(3):434-442,394.

[本文引用: 1]

Liu K, Wei M H, Dai H M, et al.

Spatiotemporal variation of black soil layer thickness in black soil region of Northeast China

[J]. Geology and Resources, 2022, 31(3):434-442,394.

[本文引用: 1]

中国科学院南京土壤研究所土壤系统分类课题组, 中国土壤系统分类课题研究协作组. 中国土壤系统分类检索(第三版)[M]. 合肥: 中国科学技术大学出版社, 2001.

[本文引用: 1]

Soil System Classification Research Group, Nanjing Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, China Soil System Classification Research Group. Classification andretrieval of soil systemsin China (third edition)[M]. Hefei: University of Science and Technology of China Press, 2001.

[本文引用: 1]

Soil Survey Staff.

Keys to soil taxonomy (12th ed.)

[R]. United States Department of Agriculture,Natural Resources Conservation Service, 2014.

[本文引用: 1]

Li M, Xi X H, Xiao G Y, et al.

National multi-purpose regional geochemical survey in China

[J]. Journal of Geochemical Exploration, 2014,139:21-30.

[本文引用: 1]

Zhang Q.

A complete set of analytical schemes and nanlytical data monitoring systems for determinations of 54 components in multi-purpose geochemical mapping

[J]. Quaternary Sciences, 2005, 25(3):292-297.

[本文引用: 1]

Iuss W G W.

World reference base for soil resources 2014

[M]. Rome:FAO, 2015.

[本文引用: 1]

刘颖, 魏丹, 李玉影, 等.

黑龙江省主要类型土壤剖面养分分布研究

[J]. 黑龙江农业科学, 2015(11):31-35.

[本文引用: 1]

Liu Y, Wei D, Li Y Y, et al.

Study on nutrient distribution of soil profiles of main soil type in Heilongjiang Province

[J]. Heilongjiang Agricultural Sciences, 2015(11):31-35.

[本文引用: 1]

李春丽, 董军, 王鸿斌, 等.

不同利用方式对黑钙土腐殖质组分剖面分布特征的影响

[J]. 东北林业大学学报, 2022, 50(8):104-110.

[本文引用: 1]

Li C L, Dong J, Wang H B, et al.

Profile distribution characteristics of humus components in chernozem soil under different land use types

[J]. Journal of Northeast Forestry University, 2022, 50(8):104-110.

[本文引用: 1]

郝翔翔, 韩晓增, 李禄军, 等.

土地利用方式对黑土剖面有机碳分布及碳储量的影响

[J]. 应用生态学报, 2015, 26(4):965-972.

[本文引用: 1]

以典型黑土区29年长期定位试验处理下的土壤为对象，研究了农田、裸地、自然草地和落叶松林地4种土地利用方式下土壤剖面（0～200 cm）有机碳及碳储量的分布特征.结果表明： 不同土地利用方式下表层（0～10 cm）土壤有机碳含量差异最大，表现为草地&gt;农田&gt;林地&gt;裸地.农田10～120 cm各土层有机碳含量均低于草地、林地和裸地.与农田相比，自然草地对土壤有机碳提升作用明显，其0～60 cm各层土壤有机碳含量均显著高于农田；裸地表层（0～10 cm）土壤有机碳含量显著低于农田；落叶松林地0～20 cm有机碳含量与农田相比无明显变化，但其20～140 cm土层有机碳含量均高于农田.土壤剖面有机碳含量与pH值、容重、粉粒和粘粒含量呈显著负相关，与全氮和砂粒含量呈显著正相关.农田0～200 cm剖面有机碳储量显著低于其他3种利用方式，分别比草地、裸地和林地低13.6%、11.4%和10.9%.农田黑土在增加碳储量及改善环境方面具有很大潜力.&nbsp;

Hao X X, Han X Z, Li L J, et al.

Profile distribution and storage of soil organic carbon in a black soil as affected by land use types

[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2015, 26(4):965-972.

[本文引用: 1]

奚小环, 杨忠芳, 夏学齐, 等.

基于多目标区域地球化学调查的中国土壤碳储量计算方法研究

[J]. 地学前缘, 2009, 16(1):194-205.

[本文引用: 1]

土壤碳储量问题在碳循环和全球变化领域具有重要意义,长期以来这一基本参数的计算受到数据来源的制约。全国多目标区域地球化学调查采用双层网格化采样和分析,取得了大量高密度和高精度土壤地球化学数据,为土壤碳库的高精度计算提供了数据基础。文中重点探讨利用这些数据计算土壤碳储量的方法。首先提出针对多目标区域地球化学调查数据的&ldquo;单位土壤碳量(USCA)&rdquo;概念,用以代表调查数据基本面积单元(4 km2)的碳储量,并作为区域和全国尺度土壤碳储量计算的基本单位。在收集分析14个省市414条的土壤剖面数据的基础上,发现土壤有机碳(TOC)的垂直分布与无机碳和其他元素不同,存在指数分布规律,运用面积积分运算方法发现利用直线模型计算土壤有机碳库的误差(+20％~+100％)远大于指数模型的误差(-10％~+20％)。因此,文中建议 &ldquo;有机碳单位土壤碳量(USCATOC)&rdquo;需使用指数模型拟合后积分求算,而 &ldquo;无机碳单位土壤碳量(USCATIC)&rdquo;则使用直线模型, &ldquo;全碳单位土壤碳量(USCATC)&rdquo;采用两者加和计算。文中还分析了其他元素的垂直分布特征,并提出氮储量计算需采用与有机碳类似的方法,其他51种元素(氧化物)储量采用与无机碳类似的方案,按照直线模型计算单位土壤元素量和单位土壤氧化物量(USEA)。

Xi X H, Yang Z F, Xia X Q, et al.

Calculation techniques for soil carbon storage of China based on multi-purpose geochemical survey

[J]. Earth Science Frontiers, 2009, 16(1):194-205.

[本文引用: 1]

刘国栋, 李禄军, 戴慧敏, 等.

松辽平原土壤碳库变化及其原因分析

[J]. 物探与化探, 2021, 45(5):1109-1120.

[本文引用: 1]

Liu G D, Li L J, Dai H M, et al.

Change in soil carbon pool in Songliao Plain and its cause analysis

[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2021, 45(5):1109-1120.

[本文引用: 1]

Li M, Han X Z, Du S L, et al.

Profile stock of soil organic carbon and distribution in croplands of Northeast China

[J]. Catena, 2019,174:285-292.

[本文引用: 1]

Leinemann T, Preusser S, Mikutta R, et al.

Multiple exchange processes on mineral surfaces control the transport of dissolved organic matter through soil profiles

[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2018,118:79-90.

[本文引用: 1]

Kindler R, Siemens J, Kaiser K, et al.

Dissolved carbon leaching from soil is a crucial component of the net ecosystem carbon balance

[J]. Global Change Biology, 2011, 17(2):1167-1185.

[本文引用: 1]

张之一.

黑土开垦后黑土层厚度的变化

[J]. 黑龙江八一农垦大学学报, 2010, 22(5):1-3.

[本文引用: 1]

Zhang Z Y.

The thickness changes of ah horizon after the phaeozems cultivated

[J]. Journal of Heilongjiang Bayi Agricultural University, 2010, 22(5):1-3.

[本文引用: 1]

Weil R R, Brady N C. The nature and properties of soils(15th edition)[M]. England: Pearson Education, 2015.

[本文引用: 1]

Shi Z, Allison S D, He Y J, et al.

The age distribution of global soil carbon inferred from radiocarbon measurements

[J]. Nature Geoscience, 2020,13:555-559.

[本文引用: 1]

Lyu H, Watanabe T, Kilasara M, et al.

Soil organic carbon pools controlled by climate and geochemistry in tropical volcanic regions

[J]. Science of the Total Environment, 2021,761:143277.

[本文引用: 2]

Doetterl S, Stevens A, Six J, et al.

Soil carbon storage controlled by interactions between geochemistry and climate

[J]. Nature Geoscience, 2015,8:780-783.

[本文引用: 1]

Lehmann J, Kleber M.

The contentious nature of soil organic matter

[J]. Nature, 2015, 528(7580):60-68.

[本文引用: 1]

Luo Z K, Wang G C, Wang E L.

Global subsoil organic carbon turnover times dominantly controlled by soil properties rather than climate

[J]. Nature Communications, 2019, 10(1):3688.

DOI:10.1038/s41467-019-11597-9      PMID:31417092      [本文引用: 1]

Soil organic carbon (SOC) in the subsoil below 0.3 m accounts for the majority of total SOC and may be as sensitive to climate change as topsoil SOC. Here we map global SOC turnover times (τ) in the subsoil layer at 1 km resolution using observational databases. Global mean τ is estimated to be [Formula: see text] yr (mean with 95% confidence interval), and deserts and tundra show the shortest ([Formula: see text] yr) and longest ([Formula: see text] yr) τ respectively. Across the globe, mean τ ranges from 9 (the 5% quantile) to 6332 years (the 95% quantile). Temperature is the most important factor negatively affecting τ, but the overall effect of climate (including temperature and precipitation) is secondary compared with the overall effect of assessed soil properties (e.g., soil texture and pH). The high-resolution mapping of τ and the quantification of its controls provide a benchmark for diagnosing subsoil SOC dynamics under climate change.

Davidson E A, Janssens I A.

Temperature sensitivity of soil carbon decomposition and feedbacks to climate change

[J]. Nature, 2006, 440(7081):165-173.

[本文引用: 1]

Wang S C, Wang Z Q, Heinonsalo J, et al.

Soil organic carbon stocks and dynamics in a mollisol region:A 1980s-2010s study

[J]. Science of the Total Environment, 2022,807:150910.

[本文引用: 1]

Schmidt M W I, Torn M S, Abiven S, et al.

Persistence of soil organic matter as an ecosystem property

[J]. Nature, 2011, 478(7367):49-56.

[本文引用: 1]

Yu W J, Weintraub S R, Hall S J.

Climatic and geochemical controls on soil carbon at the continental scale:Interactions and thresholds

[J]. Global Biogeochemical Cycles, 2021, 35(3):1-5.

[本文引用: 1]

贺伟, 布仁仓, 熊在平, 等.

1961-2005年东北地区气温和降水变化趋势

[J]. 生态学报, 2013, 33(2):519-531.

[本文引用: 1]

He W, Bu R C, Xiong Z P, et al.

Characteristics of temperature and precipitation in Northeastern China from 1961 to 2005

[J]. Acta Ecologica Sinica, 2013, 33(2):519-531.

[本文引用: 1]

虞海燕, 刘树华, 赵娜, 等.

1951-2009年中国不同区域气温和降水量变化特征

[J]. 气象与环境学报, 2011, 27(4):1-11.

[本文引用: 1]

Yu H Y, Liu S H, Zhao N, et al.

Characteristics of air temperature and precipitation in different regions of China from 1951 to 2009

[J]. Journal of Meteorology and Environment, 2011, 27(4):1-11.

[本文引用: 1]

/

〈 〉

京ICP备05055290号-3
版权所有 © 2021《物探与化探》编辑部
通讯地址：北京市学院路29号航遥中心 邮编：100083
电话：010-62060192；62060193 E-mail：whtbjb@sina.com , whtbjb@163.com