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史文娇研究组提出结合土层深度信息的土壤有机碳储量预测新方法

  土壤有机碳库是陆地生态系统中最丰富的碳库,空间分布和垂直分异格局对于有效应对气候变化和准确评价土地质量等方面发挥着重要作用。精细化的土壤有机碳储量空间预测有助于准确评估区域土壤有机碳储量,并科学理解生态系统碳循环过程。 

  近期,史文娇研究组提出了基于土层深度信息进行比例分配的土壤有机碳储量制图新方法:包括应用土壤有机碳百分比数据和等距对数比变换的垂直对数比法 (VLR)和考虑土地利用和垂直分布特征的垂直分布法 (VD)。对比以下五种方法的预测效果:包括以上两种新方法,广泛应用的指数函数和等面积样条函数法,以及深度信息的独立建模方法。进一步以上五种方法与广义线性模型 (GLM) 和随机森林模型 (RF) 结合,对中国东北三江平原地区不同土层的土壤有机碳储量进行了空间预测与精度验证。 

  研究表明,土壤有机碳储量并不总是随着土层深度的增加而减。需进一步结合土层深度垂直分布特征进行分类考虑。对于精度评估,指数函数法的预测易高估精度表现不佳,说明盲目使用深度信息可能会增加预测误差样条函数预测与无深度信息建模的效果相差不大;比例分配方法 (VLRVD) 比其他分层建模方法相比表现更好,特别是对于表层和中间层的土壤有机碳储量预测。从预测模型的角度来说,GLM  RF 表现出明显的集聚特征,丢失了原始数据分布范围特点。因此,推荐RF结合比例分配方法进行大尺度区域的空间预测。采用新方法计算三江平原土壤有机碳储量,与以往研究相比更加合理,具有土壤深度信息引入、环境变量结合和模型优化等优势。 

  论文第一作者为中科院地理资源研究所博士研究生张沫和东北地理所博士研究生任永星,通讯作者为中科院地理资源研究所史文娇研究员和东北地理所毛德华研究员。相关研究成果发表于农林和土壤科学领域一区Top期刊《Soil & Tillage Research(IF=7.366)。 

  论文信息:Zhang, M., Shi, W.*, Ren, Y., Wang, Z., Ge, Y., Guo, X., Mao, D.*, Ma, Y., 2022. Proportional allocation with soil depth improved mapping soil organic carbon stocks. Soil and Tillage Research 224, 105519. 

  网址:https://doi.org/10.1016/j.still.2022.105519  

 


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