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物探与化探, 2025, 49(1): 215-228 doi: 10.11720/wtyht.2025.2325

生态地质调查

洛阳市农田土壤碳汇规律研究

夏炎,, 王润涛, 杜倩倩, 王喜宽,, 吕红杰, 侯进凯, 李炳辉

河南省第一地质矿产调查院有限公司,河南 洛阳 471023

Carbon sink in farmland soils in Luoyang City, China

XIA Yan,, WANG Run-Tao, DU Qian-Qian, WANG Xi-Kuan,, Lyu Hong-Jie, HOU Jin-Kai, LI Bing-Hui

Henan First Geology and Mineral Survey Institute Co., Ltd., Luoyang 471023, China

通讯作者: 王喜宽(1969-),男,正高级工程师,从事地球化学相关领域研究工作。Email:nmgwxk@126.com

第一作者: 夏炎(1984-),男,本科,工程师,从事地质勘查、地球化学研究工作。Email:1139936863@qq.com

责任编辑: 蒋实

收稿日期: 2023-07-19   修回日期: 2024-04-8  

基金资助: 中国地质调查局多目标生态农业地球化学调查项目(200414200006)
洛阳市自然资源局硒资源详查项目(洛公交易采购[2018]053号)
河南省豫地科技集团有限公司项目(豫地矿科研〔2021〕Z-8号)

Received: 2023-07-19   Revised: 2024-04-8  

摘要

依据不同时期洛阳市多目标区域地球化学调查点的重复采样分析数据,研究农田土壤全碳、有机碳的密度、储量空间分布特征、变化规律与影响因素。结果表明,2005年多目标调查区农田表层土壤全碳含量平均值为1.57%,全碳密度平均值为44.74 t/hm2;有机碳含量平均值为1.12%,有机碳密度平均值为34.27 t/hm2;全碳密度平均增长0.709 t/hm2,有机碳密度平均增长6.643 t/hm2;全碳年均增加量41.73 kg/(hm2·a),有机碳年均增加量390.75 kg/(hm2·a);全碳储量1 251.13万t,有机碳储量887.959万t;全碳储量变化量19.828万t,有机碳储量变化量185.78万t,均呈增长特征。2018年多目标调查区农田表层土壤全碳含量平均值为1.18%,全碳密度平均值为34.27 t/hm2;有机碳含量平均值为1.07%,有机碳密度平均值为30.94 t/hm2;全碳密度平均减少9.642 t/hm2,有机碳密度平均增长4.727 t/hm2;全碳年均增加量-2 410.5 kg/(hm2·a),有机碳年均增加量1 181.75 kg/(hm2·a);全碳储量196.35万t,有机碳储量177.261万t;全区农田土壤表层全碳储量为1 447.481万t,有机碳储量为1 065.22万t;全碳储量变化量-55.241万t,呈减少特征,有机碳储量变化量27.082万t,呈增加特征。研究区总体上全碳减少35.413万t,有机碳储量增加212.862万t;全碳与有机碳、CaO、MgO、N、P呈显著正相关,有机碳与全碳、N、P呈显著正相关,pH与CaO呈显著正相关;施肥增加了农田土壤中有机碳和全碳含量,全碳受CaO影响显著;碳酸盐区发育的碱性土壤环境下呈碳汇特征;在南部土壤变酸性环境下,土壤中碳酸盐类分解,形成碳损失和钙减少。该研究成果为洛阳市碳达峰、碳中和研究提供了重要科学依据。

关键词： 洛阳市; 农田土壤; 碳汇; 有机碳; 全碳

Abstract

This study investigates the spatial distribution characteristics, temporal changes, and influencing factors of total carbon density, organic carbon density, and reserves in the farmland soils in Luoyang City based on repeated sampling data from multi-purpose regional geochemical survey points over different periods. The results indicate that in 2005, the topsoils in the multi-purpose survey area exhibited an average total carbon content of 1.57%, an average total carbon density of 44.74 t/hm2, an average organic carbon content of 1.12%, and an average organic carbon density of 34.27 t/hm2. With annual average increases in the total carbon density and organic carbon density of 0.709 t/hm2 and 6.643 t/hm2, respectively, this year witnessed increases in the total carbon and organic carbon of 41.73 kg/(hm2·a) and 390.75 kg/(hm2·a), respectively. The respective reserves of total carbon and organic carbon were 12.511 3 million tons and 8.879 59 million tons, with respective increases of 198.28 thousand tons and 1.857 8 million tons. In 2018, the topsoils in the multi-purpose survey area displayed an average total carbon content of 1.18%, an average total carbon density of 34.27 t/hm2, an average organic carbon content of 1.07%, and an average organic carbon density of 30.94 t/hm2. With annual average increases in the total carbon density and organic carbon density of 9.642 t/hm2 and 4.727 t/hm2, respectively, this year witnessed increases in the total carbon and organic carbon of -2,410.5 kg/(hm2·a) and 1,181.75 kg/(hm2·a), respectively. The respective reserves of total carbon and organic carbon were 1.963 5 million tons and 1.772 61 million tons. The total carbon reserves in topsoils in the whole study area were 14.474 81 million tons, including organic carbon reserves of 10.652 2 million tons. The total carbon reserves decreased by 552.41 thousand tons, while the organic carbon reserve increased by 270.82 thousand tons. Overall, the study area experienced a total carbon decrease of 354.13 thousand tons and an increase in the organic carbon reserves of 2.128 62 million tons. The total carbon showed significant positive correlations with the contents of organic carbon, CaO, MgO, N, and P, the organic carbon displayed significant positive correlations with the contents of total carbon, N, and P, and there was a significant positive correlation between pH and the CaO content. Fertilization led to an increase in the organic carbon and total carbon contents in farmland soils, with total carbon being significantly affected by the CaO content. In the carbonate areas, alkaline soil environments exhibited carbon sink characteristics. In the southern regions with acidified soil environments, the decomposition of carbonates in soils led to carbon loss and reduced calcium content. The results of this study provide important scientific evidence for research on peak carbon dioxide emissions and carbon neutrality of Luoyang City.

Keywords： Luoyang City; farmland soil; carbon sink; organic carbon; total carbon

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本文引用格式

夏炎, 王润涛, 杜倩倩, 王喜宽, 吕红杰, 侯进凯, 李炳辉. 洛阳市农田土壤碳汇规律研究[J]. 物探与化探, 2025, 49(1): 215-228 doi:10.11720/wtyht.2025.2325

XIA Yan, WANG Run-Tao, DU Qian-Qian, WANG Xi-Kuan, Lyu Hong-Jie, HOU Jin-Kai, LI Bing-Hui. Carbon sink in farmland soils in Luoyang City, China[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2025, 49(1): 215-228 doi:10.11720/wtyht.2025.2325

0 引言

气候变化是当前国际社会普遍关心的重大问题。根据联合国粮农组织 (FAO) 报告,农业已成为第二大温室气体来源,但同时也具有巨大的固碳减排能力。农田生态系统是巨大的碳库,是陆地碳循环的重要组成部分[1]。由于绝大部分作物碳在短时间内重新以CO2形式返回大气,因此农田生态系统碳源汇研究主要关注其土壤碳库的变化[2]。目前,农田土壤碳汇尚无统一定义,参考韩松等[3]对土壤碳汇的定义,认为农田土壤碳汇是指作物生长过程中通过光合作用吸收大气中的二氧化碳并将其以有机质的形式存储在土壤碳库中,从而降低大气中二氧化碳等温室气体的浓度。目前农田土壤碳汇研究主要针对农田土壤有机碳库,不同学者对国家和区域尺度农田土壤有机碳库的变化进行了估算,但其结果存在较大差异[4]。研究表明,亚洲农田土壤碳储量最高,约占全球农田土壤总碳储量的1/3;其次是欧洲和北美洲,各占21%~22%;而非洲和澳洲最低,合计约占10%[5];我国农田土壤碳汇平均值为(0.017±0.005)Pg C/a[6]。因此,精确测定农田土壤有机碳库是目前研究的重点,且土壤全碳含量、全氮含量之间相关作用显著[7],因此土壤中全碳及有机碳的影响因素也是重要的研究内容。

2005年,中国地质调查局与河南省原国土资源厅合作,在洛阳市伊洛河盆地开展了多目标区域地球化学调查。2018年,洛阳市自然资源局在2005年多目标区域地球化学调查区的南部空白区进行了多目标区域地球化学调查。两次工作获得了土壤全碳、有机碳以及土壤pH等54项指标的地球化学精确数据。2022年,河南省第一地质矿产调查院有限公司在洛阳市前期多目标区域地球化学调查采样点上,选择有代表性点位进行了原点位重新采样分析,据此对比研究2005年、2018年、2022年土壤全碳、有机碳、pH、CaO、MgO、K2O、SiO2、Al2O3、Fe2O3、Na2O、N、P、Se、Mo、Cu、Zn、Ni、Cr、As、Hg、Cd、Pb 等指标变化。本项研究基本查明了洛阳市农田土壤全碳、有机碳、微量元素等指标的变化及碳汇变化规律,探讨了洛阳市农田土壤碳汇变化的影响因素,为洛阳市农田生态系统碳汇研究提供了重要依据,同时为洛阳市功能农业发展提供了新思路。

1 研究区概况

研究区位于河南省中西部洛阳市,覆盖了洛宁县、宜阳县、新安县、洛阳市区周边、孟津区、偃师区、伊川县广泛分布的第四系、新近系发育区,总体上呈NE向展布。区内地貌以平原和低山丘陵为主,西部为中低山地貌,地形总体西南高、东北低,伊河、洛河自西南向东北穿过研究区,西、南部区域为有色金属、贵金属矿山集中分布区。图1为2005年和2018年分别完成的1∶25万多目标区域地球化学调查范围。

图1

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图1   洛阳市2005年、2018年1∶25万多目标区域地球化学调查范围及2022年重复采样点位

Fig.1   The scope of 1∶250,000 multi-target regional geochemical surveys in 2005 and 2018 and the repeated sampling sites in 2022 in Luoyang City


洛阳地区是河南省传统农业种植区,本次研究区包括了洛阳市主要的农业区,是我国重要农畜产品粮食、棉花、烤烟、油料等生产基地。该区土地肥沃,地理气候条件适中,小麦、玉米、烟叶、豆类、芝麻等农产品和肉类、禽蛋、奶类等畜产品产量均居河南省前列。

研究区北部、西部、南部、东南部的中低山及丘陵区分布古近系、白垩系、三叠系、二叠系、石炭系、奥陶系、寒武系、中元古界、太古宇地层,伊川县西南部的丘陵区分布喜马拉雅早期玄武岩,南部分布燕山期花岗岩。第四系、新近系分布区是主要农业种植区,其余较老地层与岩体分布区内的平缓坡地也有农田分布。

2 材料与方法

2.1 样品采集

2.1.1 样品布设

多目标区域地球化学调查按照1点/km2密度采集表层土壤样品,每4 km2内4个点组合为1件分析样。2005年多目标调查区分析组合样1 452件,2018年多目标调查区分析组合样279件,两个片区共分析组合样品1 731件。本次根据已有的1∶25万多目标区域地球化学调查资料,按照土壤全碳和有机碳含量特征、地形地貌以及土壤类型,兼顾空间分布均匀性和合理性,在原多目标调查的1 731个点位中选择有代表性的181个组合分析样单元格,于2022年在多目标调查1点/km2的原点位重新采样,每4 km2内4个点组合为1件样品进行分析测试。由于洛阳市区周边城区扩大和龙门石窟区已变成建筑区和绿化区,因此未布置重复采样工作。

2.1.2 样品采集

以农田区土壤为采样介质,采样深度为0~20 cm。采样时选择地势平缓、土壤厚度大的地块,在采样定点位置周围30~50 m范围内以对角线法或者“S”形5处采集子样组合为一个样品。采样时去除表面杂物,上下均匀采集地表0~20 cm深的土柱,去除样品中的草根、砾石等杂物,装入布样袋并套上聚乙烯塑料袋。采样当日送交野外样品加工组,样品经阴干,过20目(0.84 mm)筛,送交实验室进一步加工后分析。

2.2 样品分析测试

土壤样品测试由河南省第一地质矿产调查院有限公司实验室完成。全碳依据《区域地球化学样品分析方法》(DZ/T 0279.25—2016)执行,有机碳依据《土壤有机碳的测定燃烧氧化—非分散法》(HJ 695—2014),pH 依据《土壤pH的测定》(NY/T 1121.2—2006),K2O、SiO2、Al2O3、Fe2O3、Na2O、CaO、MgO依据《土壤和沉积物11种元素的测定》(HJ 974—2018),N依据《森林土壤氮的测定》(LY/T 1228—2015),P依据《森林土壤磷的测定》(LY/T 1232—2015)测定。土壤容重依据《土壤容重的测定》(NY/T 1121.4—2006)测定。

2005年多目标地球化学调查样品分析满足规范DZ/T 0258—2005的要求;2018年多目标地球化学调查和2022年数据分析质量满足规范DZ/T 0258—2014的要求。各指标检出限均满足相关规范要求,分析准确度、精密度的合格率均为100%,报出率均为100%,抽样合格率均为100%,重复样合格率达100%;pH值的测定值与标准值之间的绝对偏差均小于0.1,满足规范要求;说明本次及以前分析质量可靠。全碳、有机碳CaO的分析准确度、精密度等具体质量参数分析见表1。测试误差不会对不同期次调查数据的比较结果带来明显的影响,如果有影响也主要是在变化范围内变化率较低的点位,不掩盖总体趋势变化。

表1   不同时间样品分析质量统计

Table 1  Statistics of sample analysis quality at different times

时间项目CaOTCCorg项目CaOTCCorg
2005年ΔlgCB-0.003 120.001 58-0.002 3精密度
(RSD)/%		4.285.035.18
2018年-0.003 170.001 67-0.002 54.755.635.89
2022年-0.003 20.001 68-0.002 64.885.395.36
2005年ΔlgCB
合格率		100%100%100%合格率100%100%100%
2018年100%100%100%100%100%100%
2022年100%100%100%100%100%100%
2005年抽样及重复
样合格率		100%100%100%报出率100%100%100%
2018年100%100%100%100%100%100%
2022年100%100%100%100%100%100%

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2.3 统计分析

各元素(指标)变化率计算公式为:

B=A1-A2A2×100,

式中:B为变化率;A1为2022年调查数据;A2为对应点位2005年调查数据或2018年调查数据。

碳密度指单位面积内一定深度土壤中含有机碳的质量,计算公式为:

DTC=TC×ρ×(H/100)×(1-α),

DSOC=SOC×ρ×(H/100)×(1-α),

式中:DTC为全碳密度(kg/m2);DSOC为有机碳密度(kg/m2);TC为土壤全碳含量(10-3);SOC为土壤有机碳含量(10-3);ρ为土壤容重(g/cm3);H为土层厚度(cm),本次取20 cm;α为土壤中大于2 mm砾石的体积百分数,由于研究区处于伊洛河盆地以及黄土区为主的土壤区,大于2 mm的砾石极少,因此忽略不计。

本次研究采用面积密度趋势法计算碳储量,基本原理是:农田土壤是一个由各种物质(元素)组成的自然与人为活动相结合的体系,具有扩散趋势性,因此本次在计算出各点位密度后,通过插值分析制作出全碳、有机碳密度等值线图。不同的色界区域代表着该色界范围内的面积,根据3次调查成果将区域内农田土壤按照地块选择出来,总面积代表该密度范围内的农田土壤面积,密度值则以两色界的平均值作为该区域的密度值,色界范围内农田土壤面积与密度的积为该区域内农田土壤碳储量,各色界区域内碳储量之和为研究区农田土壤碳储量。碳储量计算公式为:

TC储=∑(STC,i×DTC,i),

SOC储=∑(SSOC,i×DSOC,i),

式中:TC储为研究区农田土壤全碳总储量(t);STC,i为全碳在某色界区域内的农田土壤面积(hm2);DTC,i为该区域内全碳密度(t/hm2)。SOC储为研究区农田土壤有机碳总储量(t);SSOC,i为有机碳在某色界区域内的农田土壤面积(hm2);DSOC,i为该区域内有机碳密度(t/hm2)。

3 结果与讨论

3.1 全碳、有机碳、pH、CaO含量特征

3.1.1 含量变化特征

研究区北部的2005年多目标调查区,从2005年到2022年,pH值变异系数均很小,说明pH空间分布均匀,均值变化轻微变碱性;全碳变异系数均较小,空间分布较均匀,全碳含量稍有增长;有机碳变异系数均较小,空间分布较均匀,有机碳含量增长相对较大;CaO变异系数中等,空间分布相对不均匀,CaO含量增长相对较大(表2)。

表2   洛阳市土壤pH值、全碳、有机碳、CaO含量特征

Table 2  Content characteristics of pH, total carbon, organic carbon and CaO in soil of Luoyang City

项目北部2005年多目标调查区(n=145)南部2018年多目标调查区(n=36)
时间最小值最大值均值变异系数时间最小值最大值均值变异系数
pH2005年6.958.327.890.032018年5.909.267.590.13
2022年5.318.567.910.052022年5.747.866.900.06
全碳2005年0.772.611.530.272018年0.702.451.510.29
2022年0.673.311.570.272022年0.492.571.180.44
有机碳2005年0.412.730.890.362018年0.511.600.900.27
2022年0.473.211.120.32022年0.462.471.070.44
CaO2005年0.9811.284.300.492018年1.5511.173.860.64
2022年1.1111.894.570.422022年0.896.982.280.50

注:n为样品数;全碳、有机碳、CaO含量单位为%,pH无量纲。

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研究区南部的2018年多目标调查区,从2018年到2022年,pH值变异系数均很小,说明pH空间分布均匀,均值变化呈酸性;2018年全碳变异系数较小,空间分布较均匀,2022年全碳变异系数中等,空间分布相对不均匀,说明2018~2022年全碳含量减少明显;2018年有机碳变异系数较小,空间分布较均匀,2022年有机变异系数中等,空间分布相对不均匀,说明2018~2022年有机含量增长;CaO变异系数中等,空间分布不均匀,CaO含量减少明显(表2)。

从上述特征看出,南部调查区农田土壤变酸性,全碳和CaO呈减少特征,土壤中碳酸盐类被分解。

3.1.2 含量空间分布特征

对多目标调查和本次调查的全碳、有机碳进行等值线图编制对比,如图2所示。结果显示,不同时期的全碳、有机碳总体空间分布趋势一致,同一时期全碳与有机碳的趋势总体一致。全碳、有机碳高背景区主要分布在城市区及其周边寒武系、奥陶系、石炭系、二叠系等沉积岩中的碳酸盐和煤系地层分布区;全碳、有机碳低背景区主要分布在西北部黄土分布区,西南部无碳酸盐类分布区,说明全碳、有机碳含量受自然环境和人类活动影响,在城市区附近以人类活动影响为主,远离城市区以自然环境影响为主。

图2

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图2   洛阳市不同时期土壤全碳、有机碳等值线分布

a—多目标调查全碳等值线;b—本次调查全碳等值线;c—多目标调查有机碳等值线;d—本次调查有机碳等值线

Fig.2   Isograms of total carbon and organic carbon in different periods of soil in Luoyang City

a—multi-objective survey full carbon contour; b—full carbon contour of this survey; c—multi-objective investigation of organic carbon contours; d—this survey of organic carbon contours


3.1.3 含量变化率特征

研究区北部2005年多目标调查区,从2005~2022年,pH值变化率平均为0.28%,总体变化微弱,稍向碱性变化;全碳变化率平均为6.55%,总体增加较少;有机碳变化率平均为33.44%,增加显著;CaO有机碳变化率平均为14.47%,增加较显著(表3)。

表3   洛阳市土壤全碳、有机碳含量变化率统计

Table 3  Statistical table of change rate of total carbon and organic carbon content in soil of Luoyang City %

项目北部2005年多目标调查区(n=145)南部2018年多目标调查区(n=36)
时间最小值最大值均值时间最小值最大值均值
pH2005~
2022年		-26.3510.400.282018~
2022年		-26.7422.54-7.80
全碳-39.46240.916.55-71.7255.63-19.45
有机碳-50.08167.2133.44-60.90141.8323.47
CaO-54.45352.1714.47-77.6046.67-30.70

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研究区南部2018年多目标调查区,从2018~2022年,pH值变化率平均为-7.80%,总体变化较弱,比北部地区向酸性变化明显;全碳变化率平均为-19.45%,总体减少明显,较北部减少明显;有机碳变化率平均为23.47%,增加显著,低于北部地区增加率;CaO有机碳变化率平均为-30.70%,减少显著,比北部地区减少更加明显(表3)。

3.1.4 变化率空间分布特征

洛阳市全碳、有机碳、pH、CaO变化率分布如图3所示。研究区内农田土壤全碳呈明显增长特征的区域主要分布在宜阳到伊川之间的熊耳山东部区域、宜阳县和新安县北部山区,洛宁县西部洛河上游一带,东南部伊川县东部丘陵山区,主要为2005年调查区范围;明显负增长的区域是研究区东北部黄河一带、洛宁县东部一带的2005年调查区范围内,南部嵩县—汝阳县一带的2018年调查区范围内。

图3

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图3   洛阳市土壤全碳、有机碳、pH、CaO变化率分布

Fig.3   Distribution of total carbon, organic carbon, pH and CaO change rates in soil of Luoyang City


研究区内绝大部分农田土壤有机碳呈明显增长特征,呈负增长的区域主要零星分布在东南部、西南部山区;在洛阳市区南部到偃师区的伊洛河沿岸基本未变化。

从空间分布上看,研究区pH呈负增长,土壤变酸性的区域主要分布在研究区南部2018年多目标调查区。

3.1.5 全碳、有机碳含量及其变化率影响因素

对不同时期全碳、有机碳、pH、CaO与主要元素N、P及K2O等氧化物的含量及其变化率进行Pearson相关性分析,结果见表4、表5。

表4   洛阳市土壤全碳、有机碳、pH与主要元素及氧化物的含量相关性分析

Table 4  Correlation of total carbon, organic carbon, pH, main elements and oxide content in soil of Luoyang City

项目地区pH全碳有机碳NPSiO2Al2O3K2ONa2OCaOMgOFe2O3
pH2022年10.24**-0.10-0.120.04-0.25**-0.37**-0.22**0.130.53**0.39**-0.44**
2005年10.35**-0.21*-0.45**-0.08-0.44**-0.36**-0.100.070.51**0.23**-0.29*
2018年10.14-0.26-0.31-0.05-0.180.120.06-0.38*0.61**0.23-0.18
全碳2022年0.24**10.66**0.23**0.25**-0.53**-0.42**-0.34**-0.060.72**0.27**-0.36**
2005年0.35**10.34**-0.070.21*-0.48**-0.61**-0.42**0.150.67**0.10-0.53**
2018年0.1410.76**0.67**0.24-0.05-0.45**0.06-0.200.43**0.02-0.21
有机
碳		2022年-0.100.66**10.37**0.32**-0.140.01-0.05-0.130.01-0.060.01
2005年-0.21*0.34**10.64**0.34**0.140.23**0.11-0.10-0.25**-0.20*0.02
2018年-0.260.76**10.91**0.190.31-0.42*-0.140.06-0.22-0.17-0.27
CaO2022年0.53**0.72**0.01-0.080.11-0.59**-0.60**-0.42**0.0910.44**-0.51**
2005年0.51**0.67**-0.25**-0.44**-0.03-0.81**-0.63**-0.45**-0.1010.19*-0.35**
2018年0.61**0.43**-0.23-0.200.24-0.52**-0.130.26-0.2410.36*0.12

注:2022年样品数为181件,2005年样品数为145件,2018年样品数为36件; “**”表示在0.01级别(双尾)相关性显著,“*”表示在0.05级别(双尾)相关性显著。表5同。

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表5   洛阳市土壤全碳、有机碳及pH与主要元素及氧化物的变化率相关性分析

Table 5  Correlation of the change rate between total carbon, organic carbon, pH, major elements and oxide in soil of Luoyang City

项目地区pH全碳有机碳NPSiO2Al2O3K2ONa2OCaOMgOFe2O3
pH2022年10.11-0.06-0.13-0.05-0.09-0.22**-0.30**0.090.31**0.14-0.37**
2005年1-0.03-0.07-0.10-0.05-0.02-0.050.03-0.050.10.05-0.14
2018年1-0.03-0.18-0.25-0.26-0.140.170.004-0.230.43**0.23-0.07
全碳2022年0.1110.51**0.22**0.19**-0.43**-0.49**-0.47**0.22**0.74**0.29**-0.44**
2005年-0.0310.4**0.140.18*-0.50**-0.38**-0.47**0.120.79**0.41**-0.31**
2018年-0.0310.90**0.87**0.140.10-0.58**-0.280.110.27-0.12-0.47**
有机
碳		2022年-0.060.51**10.43**0.33**-0.07-0.08-0.17*0.060.100.08-0.13
2005年-0.070.4**10.32**0.4**-0.140.09-0.060.0010.090.19*0.08
2018年-0.180.90**10.96**0.090.21-0.39*-0.30.10-0.01-0.19-0.42
CaO2022年0.31**0.74**0.10-0.060.12-0.58**-0.60**-0.49**0.0810.33**-0.45**
2005年0.10.79**0.09-0.050.1-0.59**-0.55**-0.56**-0.0310.39**-0.37**
2018年0.43**0.27-0.01-0.060.01-0.49**-0.260.16-0.41*10.15-0.02

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在不同时期、不同区域内,与pH值及其变化率呈显著正相关的是CaO,呈正相关性的是MgO;在含量相关性中,pH与全碳呈显著正相关,在变化率中无相关;说明土壤pH主要受碳酸盐类物质影响。有研究表明,研究区氮、磷、钾养分投入量大,导致农田土壤存在肥料利用率低下、大量元素富集、中—微量元素缺乏等养分问题,加速了土壤酸化的进程[8]。土壤pH主要受碱性物质CaO、MgO和酸性物质K2O、Fe2O3、Al2O3的影响显著,碱性物质增高,土壤pH变碱性,酸性物质增加,土壤变酸性。研究区pH与N、K2O呈负相关,与P虽然相关性微弱,但也主要是负相关,说明施肥促进了土壤酸化。pH与Fe2O3、Al2O3、SiO2以负相关为主,铁硅铝质呈酸性,其含量增高时,土壤中碳酸盐类相对减少,土壤呈酸性,pH值降低。研究区农田土壤pH与有机质在含量中呈负相关,在变化率中基本无相关。对比国内同类型地区发现,贵州省毕节地区植烟区农田土壤pH与有机质呈显著正相关[9],云南省罗平烟区植烟土壤pH与有机质基本无相关[10],说明不同地区在不同的农业措施下,土壤pH与有机质相关性不同。

在不同时期、不同区域内,与全碳的含量和变化率呈显著正相关的是有机碳、CaO,呈正相关的是N、P、MgO,与Fe2O3、Al2O3、SiO2、K2O呈负相关。土壤全碳含量、全氮含量互为显著影响因子,且为正相关关系[7]。研究区全碳增长主要与有机碳、CaO的增长关系密切,同时与铁硅铝质减少有关,反映了土壤中碱性物质与酸性物质呈此消彼长特征。全碳的含量与pH呈正相关,但变化率与pH无相关,说明土壤酸碱性变化对全碳无影响。全碳的含量和变化率与N、P呈正相关,研究区氮磷肥的施加提高了农作物产量,增加了土壤有机碳含量,相应地也增加了全碳含量。全碳的含量和变化率与K2O呈负相关,土壤中K2O含量远大于N、P含量,同时研究区施加的钾肥少于氮磷肥,说明影响其他指标与全碳含量和变化率的相关性的主要是土壤中赋存的K2O。

在不同时期、不同区域内,与有机碳的含量和变化率呈显著正相关的是全碳、N、P,与其他指标相关性较弱,有机碳主要受全碳、N、P的影响。施肥可以显著提高我国农田土壤0~20 cm的有机碳含量[11]。张娜娜等[12]对 64个施加化肥后的土壤对照研究的分析结果表明,长期施用化肥可显著提高有机碳的含量。施加氮磷肥提高了农作物生物量,促进了土壤中有机质的增长。土壤pH与有机碳相关性微弱,说明土壤有机碳与pH互相影响较弱。

在不同时期、不同区域内,与CaO的含量与变化率呈显著正相关的是pH、全碳、MgO,呈显著负相关的是Fe2O3、Al2O3、SiO2、K2O,说明土壤中铁硅铝质与碳酸盐类呈此消彼长特征。全部土壤样品有机碳含量与碳酸钙含量之间无显著相关关系,但在0.002~0.053 mm、<0.002 mm团聚体中二者含量显著负相关[13]。研究区2005年和2018年调查区有机碳含量与CaO含量之间呈负相关,2022年全区有机碳含量与CaO含量之间无相关性。研究表明,在北方钙质碱性土壤中,碳酸钙含量增加,土壤可溶性有机碳含量及其抗氧化能力反而降低[14],这与研究区北部2005年调查区内钙碱性土壤有机碳含量变化一致。南部2018年调查区土壤以硅铝质为主,有机碳增加,土壤变酸性,碳酸盐分解,同时降水较多,钙质被淋溶。

3.2 全碳及有机碳密度变化特征

3.2.1 表层土壤全碳及有机碳密度

对2022年各调查区土壤碳密度进行分区统计(见表6),在2005年调查区范围内,表层土壤全碳密度最小值为11.48 t/hm2,最大值为95.91 t/hm2,平均44.74 t/hm2;有机碳密度最小值为10.86 t/hm2,最大值为73.61 t/hm2,平均31.75 t/hm2。2018年调查区内表层土壤全碳密度最小值为14.55 t/hm2,最大值为79.62 t/hm2,平均34.27 t/hm2;有机碳密度最小值为13.65 t/hm2,最大值为76.54 t/hm2,平均30.94 t/hm2。全部调查区表层土壤全碳密度最小值为11.48 t/hm2,最大值为95.91 t/hm2,平均42.66 t/hm2;有机碳密度最小值为10.86 t/hm2,最大值为76.54 t/hm2,平均31.59 t/hm2。全区及不同区域内有机碳密度相差较小,而全碳密度在2005年调查区明显高于2018年调查区,分析原因为2005年调查区分布有较大面积的碳酸盐区,碳酸盐的主要成分CaO和全碳呈增长特征,而2018年调查区内碳酸盐分布区较少,这与该区域内土壤变酸性造成碳酸盐分解,钙质与全碳被淋溶有关。

表6   洛阳市土壤全碳及有机碳密度特征值

Table 6  Characteristic values of total carbon and organic carbon density in soil of Luoyang City

区域样品数项目最小值最大值均值标准偏差变异系数
2005年多目标调查区145全碳密度/(t·hm-2)11.4895.9144.7412.430.28
有机碳密度/(t·hm-2)10.8673.6131.758.810.28
2018年多目标调查区36全碳密度/(t·hm-2)14.5579.6234.2715.690.46
有机碳密度/(t·hm-2)13.6576.5430.9414.300.46
全区181全碳密度/(t·hm-2)11.4895.9142.6613.750.32
有机碳密度/(t·hm-2)10.8676.5431.5910.100.32

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3.2.2 与国内外对比

研究区两个时间段的多目标调查均未分析土壤容重,因此未计算土壤有机碳密度。但从土壤有机碳含量可以看出,本次调查的土壤有机碳含量明显比2005年调查区和2018年调查区含量增高。

与国内外表层土壤有机碳密度相比(表7),研究区农田土壤有机碳密度明显低于全球各地表层土壤,这与表层土壤中包括有机碳密度高的森林土壤有关。研究区位于我国中部地区,农田土壤有机碳密度高于2011年中国北部、西北的有机碳密度,稍高于中国中南部、东部的有机碳密度,低于中国西南、东北部的有机碳密度,也低于2008年、2011年中国农田土壤有机碳密度,高于河南省2014年耕地土壤有机碳密度。总体上,研究区农田土壤有机碳密度偏低,但与河南省2018年土壤有机碳密度相比已有很大提升,与本次研究得出的研究区有机碳主要呈正增长趋势的结论一致。

表7   研究区与国内外农田土壤碳密度对比

Table 7  Comparison of soil carbon density between the study area and domestic and foreign farmland

国家和地区有机碳密度/
(t·hm-2)		文献发表时
间/年
全球表土47. 8[15]2019
欧盟农田表土53.0[15]2019
美国表土50. 3[15]2019
巴西表土44.1[15]2019
印度表土63.8[15]2019
中国自然土壤48.7[16]2005
中国农田土壤(2008)38.5[17]2008
中国农田土壤(1981)28.6[18]2018
中国农田土壤(2011)32.9[18]2018
中国东北农田土壤(2011)42.2[18]2018
中国北部农田土壤(2011)21.2[18]2018
中国东部农田土壤(2011)30.4[18]2018
中国西南农田土壤(2011)34.1[18]2018
中国中南农田土壤(2011)29.6[18]2018
中国西北农田土壤(2011)21.0[18]2018
中国土壤91.7[19]2003
河南省耕地土壤23.9[20]2014
2005年调查区31.75本次研究2023
2018年调查区30.94本次研究2023

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从表7中可见,不同区域农田土壤有机碳密度各不相同,但农田土壤有机碳随着时间增长总体呈增长特征。我国目前的耕地碳汇水平较低,耕地土壤有机碳库占我国表层土壤有机碳库比例较低,其中耕地土壤有机碳库约50亿t,而表层土壤有机碳库约380~390亿t;耕地有机碳密度约为36.7 t/hm2,相比自然土壤有机碳密度(48.7 t/hm2)水平仍较低[16,21-22]。研究区农田土壤有机碳密度与我国总体情况一样,具有很大的固碳潜力。

3.2.3 碳密度变化

研究区2005年调查区内(表8),土壤全碳密度变化量最小值为-28.73 t/hm2,最大值为67.78 t/hm2,平均0.71 t/hm2;土壤有机碳密度变化量最小值为-31.51 t/hm2,最大值为28.90 t/hm2,平均6.64 t/hm2。总体上研究区全碳呈微弱增加趋势,其中有机碳增加相对较多。

表8   洛阳市土壤碳密度变化特征

Table 8  Characteristics of soil carbon density change in Luoyang City

区域样品数项目最小值最大值均值标准偏差
2005年多目标调查区145全碳密度变化量/(t·hm-2)-28.7367.780.7112.05
有机碳密度变化量/(t·hm-2)-31.5128.906.648.31
2018年多目标调查区36全碳密度变化量/(t·hm-2)-37.9223.01-9.6414.87
有机碳密度变化量/(t·hm-2)-21.2541.894.7313.92
全区181全碳密度变化量/(t·hm-2)-37.9267.78-1.3513.28
有机碳密度变化量/(t·hm-2)-31.5141.896.269.67

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研究区2018年调查区内(表8),土壤全碳密度变化量最小值为-37.92 t/hm2,最大值为23.01 t/hm2,平均-9.64 t/hm2;土壤有机碳密度变化量最小值为-21.25 t/hm2,最大值为41.89 t/hm2,平均4.73 t/hm2。研究区有机碳总体呈正增长,个别区域呈负增长。

全研究区土壤全碳密度变化量最小值为-37.92 t/hm2,最大值为67.78 t/hm2,平均-1.35 t/hm2;土壤有机碳密度变化量最小值为-31.51 t/hm2,最大值为41.89 t/hm2,平均6.26 t/hm2。

本次研究区农田土壤全碳和有机碳的动态变化中,有机碳总体呈增长特征。以往研究表明,河南省农田生态系统碳汇呈明显增加趋势,农作物产量增幅越大,碳汇也越大;单位面积产量越大,碳汇强度也越高[23]。1980~2000年,中国农田表土有机碳储量总体增加了311.3~401.4 Tg。从分布面积来看,53%~59%的农田土壤有机碳含量呈增长趋势,30%~31%呈下降趋势,4%~6%基本持平[24]。本次研究的2018年多目标调查区与这一趋势基本一致,2005年调查区有机碳以增长为主,占比83.22%。土壤有机碳时空变异特征表明,农田土壤有机碳存在强烈的空间相关性,农田土壤有机碳增加受土壤类型、地貌类型、外源物质投入的影响[25-26]。

研究区全碳增长区主要分布在碳酸盐岩区,区内煤矿较多。曹建华等[27]研究表明,碳酸盐岩与其他岩石相比,其岩溶作用过程消耗大气CO2形成的碳汇效应更加显著。碳酸盐岩的化学风化吸收大气CO2过程的表达式为[28] :

$\mathrm{CaCO}_{3}+\mathrm{CO}_{2}+\mathrm{H}_{2} \mathrm{O}=\mathrm{Ca}^{2+}+2 \mathrm{HCO}_{3}^{-},$
$\begin{array}{c}\mathrm{CaMg}\left(\mathrm{CO}_{3}\right)_{2}+2 \mathrm{CO}_{2}+2 \mathrm{H}_{2} \mathrm{O}=\mathrm{Ca}^{2+}+\mathrm{Mg}^{2+}+ \\4 \mathrm{HCO}_{3}^{-}\end{array}。$

研究区碳酸盐岩区在化学风化作用下吸收大气中的CO2,使岩石中的CaCO3转变为土壤中的Ca2+,促使土壤中Ca、C含量增加。全碳含量减少区主要在东北部黄河一带,区内农业较为发达,推断主要是缺少外源补充下被农作物吸收、水土淋溶,造成含量降低。在南部中元古界熊耳群火山岩分布区,由于土壤变酸性,土壤中CaCO3分解为CaO和CO2,Ca被淋失以及农作物吸收,CO2主要被释放到大气和被农作物吸收,因此南部土壤全碳、CaO均为负增长区。

目前众多研究者对土壤碳库的研究侧重于有机碳,对全碳的研究较少。本次研究发现,土壤全碳与CaO、MgO呈显著正相关,在空间分布与变化特征上具有较高的耦合性,CaO、MgO对土壤碳汇的影响显著,其中CaO对全碳影响最大。

研究区有机碳主要呈正增长,这与众多研究结果一致[29⇓-31]。在东南部和西南部山区有机碳呈负增长,这些地区农业生产条件较差,灌溉主要靠雨水,施肥根据雨水多少决定。洛阳市区附近的龙门石窟一带有机碳呈微弱变化,该区以前的农田现在大多变成林地,保留的少量农田施肥量较少,因此土壤有机碳基本未变。伊河、洛河交汇处是区内的农业较发达区,理论上应该是有机碳正增长区,但2021年该区域发生洪水,土壤有机质容易被洪水冲刷向下游携带,推断是由洪水冲刷造成有机碳减少。

3.2.4 碳密度年均变化量

根据表9,北部伊洛河盆地2005~2022年表层土壤全碳年均增加量41.73 kg/(hm2·a),有机碳年均增加量390.75 kg/(hm2·a)。南部地区2018~2022年表层土壤全碳年均增加量-2 410.50 kg/(hm2·a),有机碳年均增加量1 181.75 kg/(hm2·a)。

表9   洛阳市土壤碳密度变化量

Table 9  Scale of carbon density change in soil of Luoyang City

调查区全碳/(kg·(hm2·a-1))有机碳/(kg·(hm2·a-1))
2005年41.73390.75
2018年-2 410.501 181.75

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两个区域表层土壤碳年均变化量明显不同。根据研究,1981~2011年期间我国农田表层土壤有机碳密度平均值由28.6 t/hm2上升至32.9 t/hm2,年固碳速率约140 kg/hm2[18]。研究区2005年调查区有机碳年固碳量是其2.79倍。研究表明,长期单施化肥情景下华北平原旱地土壤年均固碳速率为(130±27) kg/(hm-2·a)[31]。相较于施用有机肥、秸秆还田及免耕等技术,单施化肥处理的土壤固碳速率最低,为129 kg/(hm-2·a),化肥配施有机肥对土壤的固碳作用最大,达到了889 kg/(hm-2·a)[32]。20世纪末开始推广的免耕、秸秆还田、有机肥投入等保护性农业措施是我国农田土壤碳汇增强的主要原因[4]。本次研究的2005年调查区已进入21世纪,农业生产取得了较大发展,化肥的连续施用、秸秆还田及免耕等技术的不断推广,致使土壤中有机质积累量明显高于21世纪前和单施化肥的情况。

在2018年多目标调查区,表层土壤全碳密度显著减少,有机碳密度显著增加,年均变化增长率与2005年多目标调查区以及其他研究区差异显著。有机碳增长幅度较大与该区域内近几年降雨量较多、施肥量增加有关。有机碳与氮、磷呈显著正相关,施肥量的增加促进了土壤中有机碳的显著增加。全碳呈显著负增长,与CaO一致,区内主要分布熊耳山群火山岩和正长岩、花岗岩类。土壤酸性增强,土碳酸盐分解,由于农作物对Ca、C的吸收以及雨水的淋溶作用,使该区内全碳呈显著负增长。

3.3 研究区碳储量特征

3.3.1 农田土壤全碳及有机碳储量

不同时期调查区农田土壤全碳及有机碳储量统计结果见表10。研究区北部2005年多目标调查区全碳储量1 251.13万t,南部2018年多目标调查区全碳储量196.35万t。全区农田土壤表层全碳储量为1 447.481万t。

表10   洛阳市土壤全碳及有机碳储量

Table 10  Total carbon and organic carbon reserves in soil of Luoyang City

区域面积/km2面积/hm2全碳密度/
(t·hm-2)		全碳储量
(万t)
2005年调查区2 796.634279 663.42444.7371 251.130
2018年调查区572.9185 7291.74734.272196.350
合计3 369.552336 955.17142.9581447.481
区域面积/km2面积/hm2有机碳密度/
(t·hm-2)		有机碳储量
(万t)
2005年调查区2 796.634279 663.42431.751887.959
2018年调查区572.91757 291.74730.940177.261
合计3 369.552336 955.17131.6131 065.220

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研究区北部2005年多目标调查区有机碳储量887.959万t,南部2018年多目标调查区有机碳储量177.261万t。全区农田土壤表层有机碳储量为1 065.22万t。

北部调查区面积远大于南部,因此储量的绝对值上北部调查区全碳和有机碳储量均远大于南部调查区。

3.3.2 农田土壤全碳及有机碳储量变化量

不同调查区农田土壤全碳及有机碳储量变化统计结果见表11。2005年多目标调查区土壤全碳储量变化量19.828万t,呈增长特征;2018年多目标调查区全碳储量变化量-55.241万t,呈减少特征。研究区全碳储量减少35.413万t。

表11   洛阳市农田土壤全碳及有机碳汇变化

Table 11  Change table of total carbon and organic carbon sink in farmland soil of Luoyang City

区域面积/km2面积/hm2全碳密度变化
/(t·hm-2)		全碳汇变
化/(万t)
2005年调查区2 796.634279 663.4240.70919.828
2018年调查区572.91857 291.747-9.642-55.241
合计3 369.552336 955.171-1.051-35.413
区域面积/km2面积/hm2有机碳密度变
化/(t·hm-2)		有机碳汇变
化/(万t)
2005年调查区2 796.634279 663.4246.643185.780
2018年调查区572.91857 291.7474.72727.082
合计3 369.552336 955.1716.317212.862

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2005年多目标调查区土壤有机碳储量变化量185.78万t,呈增长特征;2018年多目标调查区有机碳储量变化量27.082万t,呈增加特征。研究区有机碳储量增加212.862万t。

全碳在北部调查区呈增长特征,与北部地区碳酸盐岩发育、土壤呈中—碱性为主的特征有关;南部地区土壤呈酸性,碳酸盐岩不发育,土壤中的碳酸盐在酸性环境下容易分解,造成全碳损失,呈减少特征。有机碳则在南、北调查区均呈增长特征,说明农业生产促进了土壤中有机碳的增长。

3.4 综合分析

从有机碳含量以及变化率分析,研究区农田土壤中有机碳含量明显呈增加特征。本次调查显示研究区有机碳与全碳比值最小值为36.10%,最大值为98.62%,平均值76.88%,有机碳占据了全碳的绝大部分,全碳与有机碳呈显著正相关。N、P与有机碳呈显著正相关,施肥提高了农作物生物量,增加了土壤中有机碳含量。据研究,全球每年约60%的温室气体排放来自农业[33],主要是由化肥投入引起的[34]。生产化肥消耗的能源主要是化石燃料,因此间接造成农业生产中温室气体排放巨大。如果只考虑农田生态系统中的土壤有机碳,则主要呈增长特征。未来采用绿色能源生产化肥,农业生产中温室气体排放会大幅降低。

研究区全碳受CaO、MgO影响显著,pH受全碳、CaO影响显著。当土壤酸性增强时,土壤碳酸盐分解,CaCO3→CaO+CO2,形成碳损失。研究区土壤酸化,全碳及CaO均呈负增长,说明有CO2释放,Ca被农作物吸收以及淋失。丁仲礼院士明确提出,碱性土壤固碳是未来碳中和的主要途径[35]。研究区土壤pH与全碳呈正相关,碱性土壤环境下大气中CO2与土壤中CaO结合形成CaCO3,使土壤全碳及CaO含量增加。

近年来越来越多的学者发现硫酸广泛参与了岩石矿物的化学风化[36],硫酸参与碳酸盐岩溶蚀不消耗大气或土壤中的CO2,当环境条件改变时该过程产生碳酸盐矿物沉淀而向大气净释放CO2,成为大气CO2源[37]。硫酸参与碳酸盐岩风化净释放CO2,已成为影响区域甚至全球碳循环的新科学问题[38]。硫化物氧化等形成的硫酸极大地增强了流域碳酸盐岩的风化,改变了区域碳循环,从而可能对全球碳循环产生深远的影响,未来有必要加强硫酸风化在流域碳循环方面的研究[39]。研究区南部2018年多目标调查区土壤变酸性,与该区域西部、南部有色金属矿集区密切相关。根据研究,我国通过大气沉降进入农田土壤中的重金属已经成为部分区域农田土壤重金属的最主要输入方式[40]。近十年我国农田土壤中的重金属(除Cu外)主要来自于大气沉降的贡献(50%~93%)[41]。从大尺度来说,大气沉降是许多种重金属的主要来源[42]。研究区南部、西南部上游山区分布较多的铅、钼、金矿区,土壤pH值变酸性趋势明显,区域内其他工业较少,主要是矿业开发集中区。经研究,熊耳山伏牛山矿区铅锌矿和钼矿区域污染最为严重,金矿区次之,萤石矿区未发现重金属污染,且区内存在轻度污染以上的水土面积很大[43]。本次研究发现,除靠近矿山的Cd、Pb局部点位有轻微污染外,其他地区和其余元素呈高背景特征,与距离矿山集中区距离较远有关。有色金属矿山开发产生的金属硫化物粉尘沉降到周边农田土壤,一方面导致土壤中Mo、Pb、Zn、Cd、Hg等含量明显增高,另一方面硫化物氧化形成的硫酸导致土壤中CaCO3分解,释放的Ca部分被农作物吸收,部分则迁移淋失,使土壤Ca含量减少,释放CO2造成土壤全碳减少。南部2018年多目标调查区全碳减少-55.241万t,有机碳增加27.082万t,总体是碳源,但全碳减少值得重视。

4 结论

1)研究区农田表层土壤2005年多目标调查区全碳含量平均1.57%,全碳密度平均44.74 t/hm2,有机碳含量平均1.12%,有机碳密度平均34.27 t/hm2;2018年多目标调查区全碳含量平均1.18%,全碳密度平均34.27 t/hm2;有机碳含量平均1.07%,有机碳密度平均30.94 t/hm2。2005年多目标调查区到2022年,全碳密度平均增长0.709 t/hm2,有机碳密度平均增长6.643 t/hm2;2018年多目标调查区到2022年,全碳密度平均减少9.642 t/hm2,有机碳密度平均增长4.727 t/hm2。全区全碳密度变化平均值-1.051 t/ hm2,有机碳密度变化平均值6.317 t/hm2。

2)2005年多目标调查区内表层土壤全碳年均增加量41.73 kg/(hm2·a),有机碳年均增加量390.75 kg/(hm2·a)。2018年多目标调查区内表层土壤全碳年均增加量-2 410.5 kg/(hm2·a),有机碳年均增加量1 181.75 kg/(hm2·a)。

3)2005年多目标调查区全碳储量1 251.13万t,有机碳储量887.959万t;2018年多目标调查区全碳储量196.35万t,有机碳储量177.261万t。全区农田土壤表层全碳储量为1 447.481万t,有机碳储量为1 065.22万t。2005年多目标调查区土壤全碳储量变化量19.828万t,有机碳储量变化量185.78万t,均呈增长特征;2018年多目标调查区全碳储量变化量-55.241万t,呈减少特征;有机碳储量变化量27.082万t,呈增加特征。研究区总体上全碳减少35.413万t,有机碳储量增加212.862万t。

4)全碳与有机碳、CaO、MgO、N、P呈显著正相关,有机碳与全碳、N、P呈显著正相关,pH与CaO呈显著正相关。施肥增加了农田土壤中有机碳和全碳含量,全碳受CaO影响显著。

5)碳酸盐区发育的碱性土壤环境下呈碳汇特征。在南部土壤变酸性环境下,土壤中碳酸盐类分解,形成全碳损失和钙减少。

6)本次研究的采样点位可以作为洛阳市农田生态系统碳汇研究的监测点。

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农业生态系统碳平衡对评估陆地生态系统的源和汇具有重要意义, 针对烤烟生长及管理的特殊性, 研究烟田生态系统碳收支, 为提升烟田管理及农业碳汇估算提供依据。本研究以定位试验为平台, 以单施化肥处理为研究对象, 于2015—2017年观测了烤烟生长季的碳收支。研究结果表明, 烤烟生物量平均为(5832.10±537.32) kg hm<sup>-2</sup>; 烟株碳含量平均为(42.14±0.05)%, 累积固碳量为(2459.25±233.78) kg hm<sup>-2</sup>。烤烟根系碳占烟株碳比例较高, 平均为24.94%。烤烟生长季湿沉降碳达到了115.32 kg hm<sup>-2</sup>, 干沉降碳量为6.54 kg hm<sup>-2</sup>, 两者占根系碳的20.01%。烟生长季碳输出总量为2464.98 kg hm<sup>-2</sup>, 其中CO<sub>2</sub>排放碳占碳支出的98.99%, 径流损失碳占支出的0.76%, 淋溶损失碳占支出的0.25%。烟田生态系统对大气而言是弱碳汇, 碳汇量116.13 kg hm<sup>-2</sup>。虽然烤烟固碳总量相对较低, 但其根系对土壤碳贡献却相对较高。

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农田生态系统在陆地生态系统碳循环中扮演着重要的角色。增加农田土壤有机碳的固定不仅可减少大气CO<sub>2</sub>含量，而且对保障国家粮食安全具有举足轻重的作用。近年来评估土壤固碳潜力已成为国际科学界研究的热点和难点。但由于不同研究者对&ldquo;潜力&rdquo;范畴的界定不同，全球或区域尺度农田土壤固碳潜力的估算还存在很大的不确定性。所谓固碳潜力，即土壤碳的饱和水平或土壤所容纳碳的最大能力。这一能力受区域气候、土壤类型、农业管理措施的综合影响。故此，合理地评价固碳潜力，应综合考虑气候、土壤和农业措施诸因素，并将宏观尺度与微观尺度的研究结合起来。从固碳潜力概念范畴及研究方法出发，阐述了农田土壤固碳潜力的研究现状，并结合生物潜力和物理化学潜力的研究，提出区域农田土壤固碳潜力的计量方案，并就该研究领域亟需回答的科学问题进行了探讨。

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China's croplands have experienced drastic changes in management practices, such as fertilization, tillage, and residue treatments, since the 1980s. There is an ongoing debate about the impact of these changes on soil organic carbon (SOC) and its implications. Here we report results from an extensive study that provided direct evidence of cropland SOC sequestration in China. Based on the soil sampling locations recorded by the Second National Soil Survey of China in 1980, we collected 4,060 soil samples in 2011 from 58 counties that represent the typical cropping systems across China. Our results showed that across the country, the average SOC stock in the topsoil (0-20 cm) increased from 28.6 Mg C ha in 1980 to 32.9 Mg C ha in 2011, representing a net increase of 140 kg C ha year However, the SOC change differed among the major agricultural regions: SOC increased in all major agronomic regions except in Northeast China. The SOC sequestration was largely attributed to increased organic inputs driven by economics and policy: while higher root biomass resulting from enhanced crop productivity by chemical fertilizers predominated before 2000, higher residue inputs following the large-scale implementation of crop straw/stover return policy took over thereafter. The SOC change was negatively related to N inputs in East China, suggesting that the excessive N inputs, plus the shallowness of plow layers, may constrain the future C sequestration in Chinese croplands. Our results indicate that cropland SOC sequestration can be achieved through effectively manipulating economic and policy incentives to farmers.

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【Objective】For a long time, largely conventional tillage and burning straw cause much losses of Soil Organica Matter(SOM), which makes cropland be an emission source of Greenhouse Gas(GHG). In recent years, with no-tillage and straw returning being extended largely, as well as extensively using cropland management such as fertilizing and irrigating, organic carbon in cropland is rising again. It is supposed that cropland will be an important sink of GHG. By analyzing the change of soil organic carbon(SOC) under cropland management, carbon sequestration by cropland management in China was estimated and the character of carbon sink under cropland management in China was pointed.【Method】By reviewing lots of references and analyzing the change of SOC under cropland management in long-term experiment, we conceived cropland management scenarios. Meantime, according the areas partitioned by farming system in China, the quantity of carbon sink under cropland management was estimated and compared with the result of IPCC good practice guidance (GPG) Tier 2. Last, we used meta-analysis to estimate carbon sequestration by croplang management in China. 【Result】The total Chinese cropland carbon sink is 16.8～115.6Tg/a. It is different that SOC is influenced under different management in different area. Relationship between the annual ratio of SOC and original value in types of cropland management was analyzed. Both of them have distinct negative correlation. Saturation value of SOC is different under different managements.【Conclusion】The best management that increases SOC is using fertilizer and manure together. Next is straw returning, using manure and no-tillage. The last is using fertilizer, which even decreases the SOC. Last, We pointed the character of carbon sink under cropland management in China. Comparing with others, carbon sequestration of no-tillage, straw returning and using fertilizer and manure together is more.

González-Méndez B, Ruiz-Suárez L G, Siebe C.

N2O emission factors from a wastewater irrigated land in a semiarid environment in Mexico

[J]. Science of the Total Environment, 2020,709:136177.

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Guo Y L, Luo L G, Chen G X, et al.

Mitigating nitrous oxide emissions from a maize-cropping black soil in Northeast China by a combination of reducing chemical N fertilizer application and applying manure in autumn

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丁仲礼.

中国碳中和框架路线图研究

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Ding Z L.

Research on China’s carbon neutral framework roadmap

[C]// The 7th Annual Conference of the Faculty of Chinese Academy of Sciences.2021

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Huang Q B, Qin X Q, Liu P Y, et al.

Impact of sulfuric and nitric acids on carbonate dissolution,and the associated deficit of CO2 uptake in the upper-middle reaches of the Wujiang River,China

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黄奇波, 覃小群, 程瑞瑞, 等.

硫酸型酸雨参与碳酸盐岩溶蚀的研究进展

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Huang Q B, Qin X Q, Cheng R R, et al.

Research progress of sulfuric acid rain participating in the dissolution of carbonate rocks

[J]. Carsologica Sinica, 2019, 38(2):149-156.

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Xie Y C, Huang F, Yang H, et al.

Role of anthropogenic sulfuric and nitric acids in carbonate weathering and associated carbon sink budget in a Karst catchment (Guohua),south Western China

[J]. Journal of Hydrology, 2021,599:126287.

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谢银财, 于奭, 缪雄谊, 等.

青藏高原流域岩石风化机制及其CO2消耗通量:以拉萨河为例

[J]. 地学前缘, 2023, 30(5):510-525.

DOI:10.13745/j.esf.sf.2023.2.66      [本文引用: 1]

为研究青藏高原流域岩石风化机制及其对CO<sub>2</sub>消耗通量和气候变化的影响,于2019年11月至2020年10月对拉萨河流域控制断面进行一个完整水文年每月2次的监测和采样,结合水化学及δ<sup>13</sup>C<sub>DIC</sub>和$\partial^{34}\mathrm{S}_{\mathrm{SO}_4}$,探讨了流域水化学特征及其主要影响因素,基于化学计量平衡与正演模型方法定量计算了河流水体主要物质来源,并对流域岩石风化速率与大气CO<sub>2</sub>消耗通量进行了估算。结果表明:拉萨河流域水体中Ca<sup>2+</sup>和HCO<sup>3</sup><sub>-</sub>为主要的阳离子和阴离子,水化学类型为HCO<sub>3</sub>-Ca型,大气输入、人为输入、硅酸盐岩和碳酸盐岩风化端员对河水阳离子的年平均贡献率分别为6%、4%、21%和70%;河水化学计量学、δ<sup>13</sup>C<sub>DIC</sub>(-8.78‰~-1.35‰)和$\delta^{34} \mathrm{~S}_{\mathrm{SO}_{4}}$(-2.26‰~-1.10‰)变化均证明由煤系地层硫化物及矿床硫化物的氧化形成的硫酸(各占约50%)广泛参与了流域的化学侵蚀,硫酸对碳酸盐岩的风化作用旱季显著强于雨季。流域硅酸盐岩风化速率与大气CO<sub>2</sub>消耗通量的年平均值分别为5.20 t·km<sup>-2</sup>·a<sup>-1</sup>和118×10<sup>3</sup> mol·km<sup>-2</sup>·a<sup>-1</sup>;仅考虑碳酸风化作用时,流域碳酸盐岩风化速率与大气CO<sub>2</sub>消耗通量分别为22.5 t·km<sup>-2</sup>·a<sup>-1</sup>和202×10<sup>3</sup> mol·km<sup>-2</sup>·a<sup>-1</sup>;硫酸参与作用下,流域碳酸盐岩风化速率估算结果提高了31%(升至29.4 t·km<sup>-2</sup>·a<sup>-1</sup>),岩石(碳酸盐岩和硅酸盐岩)风化消耗大气CO<sub>2</sub>通量则降低了35%(降至207×10<sup>3</sup> mol·km<sup>-2</sup>·a<sup>-1</sup>)。硫酸参与流域碳酸盐岩的风化改变了区域碳循环,这是全球碳循环模型应该考虑的一个重要环节。

Xie Y C, Yu S, Miao X Y, et al.

Chemical weathering and its associated CO2 consumption on the Tibetan Plateau:A case of the Lhasa River Basin

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Review on the last ten years of research on source identification of heavy metal pollution in soils

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熊耳山—伏牛山矿区水土重金属污染分析

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Hu C J, Sun J W, Shang L N, et al.

Analysis of heavy metal pollution in soil and water of Xiong ershan-Funiushan mining area

[J]. Journal of Green Science and Technology, 2022, 24(2):137-143.

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