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中国农田土壤固碳潜力与速率:认识、挑战与研究建议

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中国科学院院刊 2018年第2期33卷 191-197页

作者：赵永存徐胜祥王美艳史学正中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室南京210008

土壤有机碳作为土壤肥力形成的基础,不但影响土壤质量、功能和粮食产量,而且在全球气候变化中扮演重要角色。在我国土壤资源同时面临保障粮食安全、发挥生态系统服务功能和应对气候变化等多重挑战的背景下,准确把握中国农田土壤固碳潜... 详细信息

土壤有机碳作为土壤肥力形成的基础,不但影响土壤质量、功能和粮食产量,而且在全球气候变化中扮演重要角色。在我国土壤资源同时面临保障粮食安全、发挥生态系统服务功能和应对气候变化等多重挑战的背景下,准确把握中国农田土壤固碳潜力及速率,对于实现土壤资源合理利用和农业可持续发展具有重要意义。文章首先介绍了对中国农田土壤有机碳变化速率和土壤固碳潜力的基本认识以及研究中面临的挑战,而后从基础研究、土壤信息平台、方法体系及研究成果与国家农业管理决策支撑方面提出了研究建议。

关键词：中国农田土壤有机碳变化速率固碳潜力

山东省典型褐土有机碳演变模拟中的不确定性来源研究

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第四纪研究 2014年第4期34卷 865-872页

作者：刘晓宇赵永存秦发侣史学正中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室南京210008 中国科学院大学北京100049

准确把握土壤有机碳(SOC)时空演变规律对全球气候变化政策的制定具有重要意义。模型是预测区域SOC动态的常用手段,然而,由于模型模拟单元内输入参数需通过现有的少量数据上推获取,必然导致其存在不确定性,这往往增加模拟结果的不确定性... 详细信息

准确把握土壤有机碳(SOC)时空演变规律对全球气候变化政策的制定具有重要意义。模型是预测区域SOC动态的常用手段,然而,由于模型模拟单元内输入参数需通过现有的少量数据上推获取,必然导致其存在不确定性,这往往增加模拟结果的不确定性。本研究以山东省济南市历城区的长期监测点验证CENTURY模型的适用性;并以山东省典型褐土为例,在区域尺度上通过全局敏感性分析,定量化山东省SOC模拟结果对模型输入参数的敏感性。结果表明,山东省典型褐土中SOC呈增长趋势,SOC密度从1987年的1.9kg C/m^2增长到2007年的2.9kg C/m^2;模拟SOC对于各输入参数的敏感性不同,且随着时间而变化;秸秆收获比例和有机肥施用量的总敏感性指数最高(分别为0.37和0.20),是主要的不确定性来源;农田管理调查应强调秸秆还田和有机肥施用量,以减小模拟结果的不确定性。

关键词：土壤有机碳典型褐土 CENTURY模型全局敏感性分析农业管理措施

不同方法预测苏南农田土壤有机质空间分布对比研究

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土壤学报 2018年第5期55卷 1051-1061页

作者：谢恩泽赵永存陆访仪史学正于东升土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所) 南京210008 中国科学院大学北京100049

准确把握土壤有机质(SOM)的空间分布规律对于土壤资源的高效持续利用具有重要意义。以江苏南部为研究区,以辅助因子与SOM的相关性强弱及辅助因子的可获取性为切入点,运用普通克里格(OK)、回归克里格(RK)和随机森林(RF)方法,结合地形、... 详细信息

准确把握土壤有机质(SOM)的空间分布规律对于土壤资源的高效持续利用具有重要意义。以江苏南部为研究区,以辅助因子与SOM的相关性强弱及辅助因子的可获取性为切入点,运用普通克里格(OK)、回归克里格(RK)和随机森林(RF)方法,结合地形、气候、土壤类型、土壤理化性质和施肥、碳投入等辅助数据预测了苏南地区农田SOM含量(0~20 cm)的空间分布。结果表明,三种方法预测的SOM空间分布总体趋势相似,表现为东高西低,但局部分异还存在差异;OK预测的精度最低,100次预测的均方根误差(RMSE)均值为6.97 g·kg^(-1)。RK和RF的预测精度则均高于OK方法,表现为整合与SOM相关性最强的辅助因子全氮(TN)时,RK和RF预测的RMSE分别降低至5.25 g·kg^(-1)和4.97 g·kg^(-1),而移除相关性最强的辅助因子TN后,RK和RF预测的RMSE亦较OK方法低,分别为6.21 g·kg^(-1)和6.29 g·kg^(-1);移除TN后,RK的预测精度稍高于RF,表明在其他辅助数据与SOM相关性相对较弱的条件下,RK方法有助于提高本研究区SOM预测精度;同时,尽管RK和RF的预测精度依然较OK高,但RK和RF对SOM方差的解释度则分别由51%和55%降低至了29%和28%。这表明,目前容易获取且相对廉价的辅助数据,对本研究区的SOM空间预测方面,还面临着数据质量低、预测精度不足等问题。

关键词：空间预测克里格插值模型随机森林预测模型有机质

2001—2010年中国农作物可还田量的时空演变

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土壤 2016年第6期48卷 1188-1194页

作者：王轶虹史学正王美艳赵永存土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所) 南京210008 中国科学院大学北京100049

作物收获后的地上秸秆和地下根系部分是农田土壤有机质的主要来源。准确估算农作物收获残余物(CSRE)可归还到农田中的生物量可以帮助认识秸秆和根系在农田土壤碳循环中的作用。本文采用2011—2012年全国实测水稻、小麦、玉米、大豆、油... 详细信息

作物收获后的地上秸秆和地下根系部分是农田土壤有机质的主要来源。准确估算农作物收获残余物(CSRE)可归还到农田中的生物量可以帮助认识秸秆和根系在农田土壤碳循环中的作用。本文采用2011—2012年全国实测水稻、小麦、玉米、大豆、油菜、棉花6种作物的生物量获得的干燥系数(DC)、收获指数(HI)和根冠比(R/S),结合2001—2010年以县为单位的农业统计数据估算了可归还到农田中的农作物收获残余物生物量。2001—2010年中国农田产生的CSRE总量为3.5 Pg C。6种作物种,水稻产生的CSRE总量最多,为106.4 Tg C,玉米年均增加量最大,为C 6.5 Tg/a。2001—2010年,以县级行政单元估算的单位面积CSRE值在0.01~9.32 t/(hm^2·a)之间变动,全国平均值为C 3.20 t/(hm^2·a)。农田产生的CSRE空间分布不平衡,黄淮海区、长江中下游区和西南区的四川盆地CSRE可还田量较高。2001—2010年间,全国大部分地区农田产生的CSRE量呈增加趋势,黄淮海区、长江中下游地区中北部、四川盆地和东北地区上升趋势明显,且CSRE年际波动较小。华南地区农作物CSRE量减少趋势明显,但是年际波动较小。CSRE量波动较大的区域主要是西北地区。农田产生的CSRE量与气温和降水有相关关系,但是不显著。

关键词：农作物收获指数根冠比 CSRE 空间变化气候因子

张家港土壤表层铜含量空间预测的不确定性评价研究

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土壤学报 2007年第6期44卷 974-981页

作者：赵永存黄标孙维侠邵学新王志刚土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所) 南京210008

定量土壤重金属含量空间分布预测结果的不确定性对于控制土壤空间数据的应用风险具有重要意义。采用序贯指示模拟方法对张家港土壤表层（0～15cm）Cu含量的空间不确定性进行了定量评价。结果表明，张家港东部的集约农业区及中北部的冶... 详细信息

定量土壤重金属含量空间分布预测结果的不确定性对于控制土壤空间数据的应用风险具有重要意义。采用序贯指示模拟方法对张家港土壤表层（0～15cm）Cu含量的空间不确定性进行了定量评价。结果表明，张家港东部的集约农业区及中北部的冶金和电子类企业聚集区土壤表层Cu含量较高，其空间预测的波动性也较大，而该市南部土壤Cu含量较低，空间表达的波动性也较小；序贯指示模拟的模拟实现图像没有平滑效应，当给定一个Cu含量阈值时，序贯指示模拟可以定量任-空间位置Cu含量大于该阈值的概率，同时序贯指示模拟也可以评价描绘Cu含量大于该阈值的区域的空间不确定性。

关键词：土壤制图空间不确定性随机模拟

人为与环境因子对农田土壤有机质影响的比较研究——以典型黑土区和水稻土区为例

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土壤学报 2016年第5期53卷 1097-1106页

作者：郭乃嘉史学正赵永存徐胜祥王美艳孔超土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所) 南京210008 中国科学院大学北京100049

目前关于土壤有机质(SOM)影响因子的研究多涉及单一或少量因素,缺少环境因子与农田管理相结合的详细分析。为综合分析环境和人为因素对农田SOM的影响,利用2011年采集于典型黑土样区的281个样点和水稻土样区的193个样点,结合相应农田管... 详细信息

目前关于土壤有机质(SOM)影响因子的研究多涉及单一或少量因素,缺少环境因子与农田管理相结合的详细分析。为综合分析环境和人为因素对农田SOM的影响,利用2011年采集于典型黑土样区的281个样点和水稻土样区的193个样点,结合相应农田管理调查数据,采用双样本Kolmogorov-Smirnov检验、Kendallτ相关分析、随机森林模型进行对比研究。结果表明,通过综合环境与农田管理措施数据,随机森林方法可以较好地预测农田SOM含量,对其变异的解释度达到80%以上。人为与环境因素对SOM变异的解释能力在两样区间存在差异。SOM含量水平在黑土区受环境因子影响为主,在水稻土区受人为因子主导。相对重要性分析显示黑土区水热条件、黏粒含量影响显著,水稻土区田间管理作用明显。

关键词：土壤有机质影响因子农田管理随机森林模型

不同工业企业周围土壤-作物系统重金属Pb、Cd的空间变异及其迁移规律

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土壤学报 2009年第1期46卷 52-62页

作者：严连香黄标邵学新赵永存孙维侠阮心玲土壤与农业可持续发展国家重点实验室中国科学院南京土壤研究所南京210008 中国林业科学研究院亚热带林业研究所浙江富阳311400 河南大学环境与规划学院河南开封475000

对苏南不同排污方式的3个工业企业周围土壤-作物系统的重金属空间变异、迁移及影响因素进行了深入研究。研究表明:污水排放分别导致了氧化铅厂(F1)和化工厂(F2)周围农田土壤中Pb和Cd的聚集,其上作物的重金属吸收量也明显提高。而以大气... 详细信息

对苏南不同排污方式的3个工业企业周围土壤-作物系统的重金属空间变异、迁移及影响因素进行了深入研究。研究表明:污水排放分别导致了氧化铅厂(F1)和化工厂(F2)周围农田土壤中Pb和Cd的聚集,其上作物的重金属吸收量也明显提高。而以大气排放为主的冶金企业(F3)导致土壤中重金属的轻微积累,也显著提高了作物中Pb的含量。在空间分布上,污水排放企业周围土壤和作物重金属的强烈聚集区出现在企业排污口附近约50m范围内,并随着距企业距离的增加重金属含量呈指数降低,高于土壤背景值的污染范围分别为400m(F1)和100m(F2)。进入土壤的Pb和Cd主要聚集在土壤表层0～20cm范围内。在企业污水灌溉的影响下,水稻Pb和土壤Pb、水稻Cd和土壤Cd均呈显著的指数关系;小麦Cd和土壤Cd呈显著的线性关系。当小麦和水稻Cd含量超过国家食品卫生标准(0.2mgkg-1)时,土壤中有效Cd含量分别为0.360mgkg-1和0.319mgkg-1,全Cd分别为1.50mgkg-1和1.42mgkg-1。而在大气污染的影响下,土壤-作物中的重金属无明显的相关性。

关键词：重金属土壤作物空间变异迁移排污模式

基于产量的稻田肥力质量评价及障碍因子区划——以进贤县为例

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土壤学报 2017年第5期54卷 1157-1169页

作者：樊亚男姚利鹏瞿明凯胡文友黄标赵永存中国科学院土壤环境与污染修复重点实验室(南京土壤研究所) 南京210008 中国科学院大学北京100049 南京市环境保护科学研究院南京210019

土壤肥力质量评价及土壤肥力障碍因子分析,对于区域土壤利用和改良、指导农业生产结构布局具有重要意义。以江西省进贤县为研究区,通过水稻遥感解译测产,结合主成分分析进行土壤质量评价;采用综合指数法表征土壤肥力质量水平,分析该区... 详细信息

土壤肥力质量评价及土壤肥力障碍因子分析,对于区域土壤利用和改良、指导农业生产结构布局具有重要意义。以江西省进贤县为研究区,通过水稻遥感解译测产,结合主成分分析进行土壤质量评价;采用综合指数法表征土壤肥力质量水平,分析该区域低肥力质量区域主要障碍因素,并进行障碍因子区划。结果表明,该地区土壤肥力质量评价的最小数据集(MDS)指标包括:有机质、阳离子交换量(CEC)、全钾(TK)、交换性钙(***)、容重、粉黏比;土壤质量综合指数与水稻产量相关系数达到0.73(p<0.01),以当地水稻平均产量7.215 t hm^(-2)确定土壤质量综合指数阈值为0.65。分析得出,该地区影响土壤肥力的主要障碍包括有机质含量低和容重较大反映的低熟化度障碍、中量元素缺乏反映的酸化障碍、全钾含量低和高粉黏比反映的结构障碍等。根据障碍因素将研究区域划分为三大障碍区:东南部丘陵区主要障碍因子为酸化和土壤结构障碍;中西部低岗平原主要为土壤酸化障碍;北部滨湖区主要障碍为水稻土熟化程度低。通过对不同区域施行针对性改良措施有益于提高土壤肥力。

关键词：遥感解译估产土壤属性水稻土壤肥力质量评价土壤障碍因子

不同样点数量对土壤有机质空间变异表达的影响

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土壤学报 2015年第4期52卷 783-791页

作者：海南赵永存田康黄标孙维侠史学正中国科学院土壤环境与修复重点实验室(南京土壤研究所) 南京210008 中国科学院大学北京100049 土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所) 南京210008

以南京市六合区为研究区,通过完全随机和限制最小采样间距抽样分别设置5个样点系列,基于每个样点系列100次重复抽样的变异结构推断及空间预测误差结果,探讨了不同样点数量对土壤有机质(SOM)空间变异表达的影响。结果表明,两种抽样方式... 详细信息

以南京市六合区为研究区,通过完全随机和限制最小采样间距抽样分别设置5个样点系列,基于每个样点系列100次重复抽样的变异结构推断及空间预测误差结果,探讨了不同样点数量对土壤有机质(SOM)空间变异表达的影响。结果表明,两种抽样方式降低样点数量后推断的SOM含量的块金效应(C0/C0+C)均随样点数量减少而降低且限制最小采样间距抽样推断的C0/C0+C要低于完全随机抽样方法,说明适当的减少样点数量以便降低与SOM变异尺度不匹配的样点对变异结构推断的影响有助于提高SOM空间变异结构表达的可靠性。普通Kriging预测的SOM误差对比则表明,尽管两种抽样方式下空间预测的均方根误差(RMSE)随样点数量变化而波动,但均低于全部样点的预测误差;通过限制最小采样间距减少样点至250个时,SOM空间预测的RMSE最低,较全部样点预测误差降低了6%,因此,为了实现样点密度与SOM变异尺度相匹配,合理设置土壤采样点的间距及样点数量较单纯的增加采样点数量更为重要。

关键词：土壤有机质空间变异性完全随机抽样限制最小采样间距抽样尺度匹配