【摘 要】
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土壤是陆地生态系统中拥有最大碳储存潜力的碳库,因此在全球碳循环与平衡、气候变化等研究中广受关注。土壤有机碳（Soil Organic Carbon,SOC）作为土壤重要属性,是评估土壤肥力与质量的重要指标,影响农事生产、气候变化、土地退化防治和生态系统服务功能等各个方面。明确SOC的空间分布特征及其储量是研究其在全球碳循环中的地位作用以及将SOC的变化纳入环境过程建模的基础,本文以江汉平原为研究区
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土壤是陆地生态系统中拥有最大碳储存潜力的碳库,因此在全球碳循环与平衡、气候变化等研究中广受关注。土壤有机碳（Soil Organic Carbon,SOC）作为土壤重要属性,是评估土壤肥力与质量的重要指标,影响农事生产、气候变化、土地退化防治和生态系统服务功能等各个方面。明确SOC的空间分布特征及其储量是研究其在全球碳循环中的地位作用以及将SOC的变化纳入环境过程建模的基础,本文以江汉平原为研究区,绘制高空间分辨率下1m深土壤有机碳储量（soil organic carbon stock,SOCstock）。以土壤数字制图（Digital soil mapping,DSM）为基本框架,本文利用江汉平原历史土壤数据,结合高精度环境协变量数据,采用随机森林方法建立土壤-景观预测模型,绘制不同深度SOC含量、SOC密度及其不确定性分布图,分析其空间分布特征;分析比较不同土壤类型及土地利用方式下SOC含量及密度差异;计算1m深SOCstock。主要研究内容及结果如下:（1）基于66个历史实测样点数据,分别提取90 m分辨率的地形、气候、生物、土壤、土地利用等环境协变量,建立了基于“Scorpan”函数的土壤-景观预测模型。结果显示建模集的R2为0.84,RMSE为1.88;经50次随机抽样放回,验证的R2达到0.59,RMSE为2.61。其中,表层（0～30 cm）模型精度R2达到0.60,RMSE为2.62;中间层（30～60 cm）模型精度及深层（60～100 cm）模型精度较低,RMSE分别为3.70和4.93,表明模型对于表层土壤的预测能力高于深层土壤,在今后的研究中要探究更多手段提高下层SOC预测精度。（2）SOC含量与密度在垂直深度上,基本表现为随深度增加而减少的趋势。表层SOC含量最高为16.81 g kg-1,密度最高达6.41 kgm-2。空间分布上不同深度SOC含量及密度由东南向西北减少,中间层（30～60 cm）此分布趋势最为明显。SOC含量制图不确定性表现出相反的趋势,表层不确定性最小,而中间层表现出最大不确定性。（3）SOC含量与密度呈正相关。江汉平原不同土壤类型之间平均SOC含量及密度关系为:1)表层黄褐土>红壤>水稻土>沼泽土>潮土>黄棕壤;2)中间层为沼泽土>红壤>水稻土>黄褐土>潮土>黄棕壤>;3)深层为黄棕壤>水稻土>红壤>黄褐土>沼泽土>潮土。不同土地利用方式下:1)表层为耕地>草地>城镇用地>未利用地>林地;2)中间层为为耕地>草地>未利用地>城镇用地>林地;3)深层为耕地>林地>城镇用地>草地>未利用地。SOC含量及密度因土壤理化性质差异、质地结构、人类扰动强度、种植结构等多方面的原因而不同。（4）通过DSM技术,我们得到90 m分辨率下1 m深度SOC含量及密度图,不同深度SOCstock与含量及密度呈现一样的趋势,为表层（709.13×105t）>（608.2×105t）>中间层（475.53×105t）,即得到江汉平原1 m深度总SOCstock为1792.86×105t。本研究探明了研究区SOCstock基线,为后期土壤质量评估、农业政策制定等提供科学参考依据。
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