森林土壤碳过程及其调控

森林土壤碳过程及其调控董玉红

土壤碳循环

土壤有机碳储量的研究方法

土壤有机碳的稳定性

土壤有机碳周转过程

全球气候变化对土壤碳过程的影响

人为经营措施对土壤碳过程的影响主要内容土壤碳循环全球碳循环自然界碳循环的基本过程：碳元素(主要是二氧化碳)在大气、海洋及生物圈之间转移和交换的过程。大气中的二氧化碳（CO2）被陆地和海洋中的植物吸收，然后通过生物或地质过程以及人类活动，又以二氧化碳的形式返回大气中。碳的存在形式碳在岩石圈中主要以碳酸盐的形式存在在大气圈中以二氧化碳和一氧化碳的形式存在在水圈中以多种形式存在在生物库中则存在着几百种被生物合成的有机物。这些物质的存在形式受到各种因素的调节。

地球上最大的两个碳库是岩石圈和化石燃料，含碳量约占地球上碳总量的99.9%。这两个库中的碳活动缓慢，实际上起着贮存库的作用。地球上还有三个碳库大气圈库、水圈库和生物库。这三个库中的碳在生物和无机环境之间迅速交换,容量小而活跃，实际上起着交换库的作用。土壤碳的储存A.植物及其根系的凋落，通过同化作用使碳储存在土壤有机碳中；B.土壤吸收大气中的CO2，主要有两种形式：a、土壤地球化学系统对CO2的吸收（高pH值、富钙化地球化学环境下，SOC—CO2—HCO3—；干旱、半干旱地区碱性、富钙化地球化学环境下，SOC—CO2—HCO3——CaCO3）；b、土壤有机碳积累，即土壤碳饱和容量的实现。A.土壤有机碳中的部分分解有机物和土壤微生物在短时间内通过分解作用释放出CO2；B.土壤中的腐殖质经过10到100年得时间分解释放出CO2；C.土壤中的木炭经过上千年的时间被侵蚀溶解，释放出CO2；D.以上三个过程释放出的CO2将会通过土壤的呼吸作用释放到大气中。E.在湿润气候条件下，通过土壤—水系统的移动以DOC形式和HCO3—形式向海洋沉积系统迁移；在干旱、半干旱条件下沉淀成为土壤无机碳酸盐（SIC）；F.植物根系生长过程中吸收土壤中的碳。土壤碳的输出土壤碳循环途径图解在干或湿环境下沉积的各种地上及地下凋落物，通过三种途径参与土壤碳循环：a、直接成矿；b、植物根系的腐殖质通过腐殖化作用成矿（这个过程比上一个成矿过程要缓慢得多）；上述两个过程形成的矿物释放出的CO2，通过土壤的呼吸作用释放到大气中；c、在厌氧环境中通过分解作用释放出CH4，排放到大气中。植物的根系呼吸释放的CO2，也属于土壤碳循环的一部分。通过淋溶侵蚀作用，碳被固定在土壤中。植物吸收土壤中的碳，通过呼吸作用释放CO2到大气中。另外，森林火灾也能把土壤中的碳带到大气中去。a.土壤活性有机碳是微生物生长的速效基质，其含量高低直接影响土壤微生物的活性。从而影响温室气体的排放。例如，土壤甲烷细菌、甲氧化菌、氨化细菌、硝化、反硝化细菌的迅速生长直接影响CO、CH4、N2O的产生、排放。b.土壤呼吸是全球碳循环中重要的流通途径,土壤呼吸的变化将显著影响大气CO2的浓度。控制土壤呼吸将能有效缓和大气CO2的升高和温室效应。土壤碳循环与大气圈由上图可以看出,土壤呼吸即使发生较小的变化也会等于或超过由于土地利用改变和(或)化石燃料燃烧而进人大气的CO2年输入量。所以土壤呼吸的变化能显著地减缓或加剧大气中CO2的增加,进而影响气候变化。土壤碳循环与生物圈a.植物通过光合作用吸收和固定大气中的碳素，通过根系吸收土壤中的养分，动物通过生物链把碳素从植物身上吸收，这时碳素进入生物圈成为植物生命活动的基础。b.植物以凋落物形式和动物尸体分解每年向土壤归还大量的养分和有机质。凋落物和枯枝落叶层不但是土壤碳的主要来源，而且覆盖地表，有效地阻滞土壤碳流失。两个过程构成了土壤圈与生物圈之间的碳素循环。土壤碳循环与水圈a.陆地表面的岩石、土壤与生物等经过各种自然营力,产生大量的有机与无机碳,以及河流自生的有机碳,经由河流进入海洋。大量土壤有机质被淋溶、冲刷进入河湖、汇入海洋,工业废物排放、富营养化和酸雨等现代环境问题都会影响河流碳通量,并且在很大程度上是加强了河流碳通量,使得淡水和近海成为附加的碳汇。b.土壤可溶性有机碳对污染物起着迁移载体的作用，是促进许多污染物向地表水体或地下水体迁移的重要因素。在含水多孔介质和地下含水层中，对重金属淋溶的促进作用尤其明显。c.碳可以转换为有机碳和无机的碳酸盐类(CaCO3),沉积在岩层中,而海洋中的海水化学性质,酸碱值和碱度则控制著海底碳酸盐类的埋积与溶解。土壤碳循环与岩石圈（土壤矿物）在岩石圈中，全球碳酸盐岩分布面积2200万km，约占陆地面积的15%，土壤层是比较关键和特殊的环节,土壤库中CO2含量的高低直接影响表层岩溶带岩溶作用的发生。非晶质矿物对碳的固定影响营养元素的可利用性以及表层土中易变土壤底质的分解,从而直接影响土壤—植被碳循环。在景观以及长时间尺度上,土壤有机质的数量与更新的最大变化可归因于土壤深部惰性碳的变化,而惰性碳库受土壤矿物控制。土壤矿物作为气候、母质以及土壤发育阶段的函数而变化,是可预测的,因此,对矿物如何影响土壤碳动态的研究可大大提高我们对土壤在全球碳循环中作用的理解。土壤碳循环与人类圈a.土壤碳循环研究是确定陆地生态系统对全球变化响应时间、方式及规模的有效方法,是认识农、林生态系统生产潜力的重要手段。b.人类活动引起的碳循环紊乱导致大气中CO2浓度的日趋升高,也引起了世界各国对潜在的全球变暖的关注,也许更严重的是引起我们对全球变暖和CO2从陆地碳库特别是土壤中进一步释放出来之间的可能的正反馈效应的担忧。c.日益加强的土地利用加速了土壤的碳呼吸,动植物残体和有机质分解增强,土壤贮存的碳大幅度减少,通过水土、大气输出而成为重要的碳源。土壤碳库在全球变化中的作用和意义土壤有机碳储量大，土壤碳库较小幅度的变动也可能对大气中温室气体的浓度以及全球变化产生重要影响，因此在调控地球表层生态系统的碳平衡和减缓温室气体方面具有重要的作用。在气候变化和人类活动等条件的综合影响下,将导致土壤有机碳蓄积量及动态平衡的变化，从而导致土壤有机碳库既可能成为碳汇也可能成为碳源，由此反过来对全球变化产生影响。因此，关于土壤有机碳库的研究日益成为全球碳循环研究的热点，同时也成为全球变化问题研究的核心内容之一。土壤有机碳储量的研究方法土壤有机碳库土壤有机碳库(SOCP)是指土壤中有机碳的总量。植物通过光合作用固定的大气中的碳素,一部分以有机质的形式贮存于土壤中。不同学者选用的数据和取的土层深度不同，对SOCP的估算值不同，有的估算值为3000～5000Pg，有的估算值为2500Pg或700～3000Pg、1200～1600Pg；有的对1m土层内的估算值为1555Pg。但其范围可能是1200～1600Pg，为陆地植物碳库的2～3倍、全球大气碳库的2倍。陆地生态系统中的土壤碳库，以森林土壤中的碳为最多，占全球土壤有机碳的73%；其次是草原土壤的碳，占全球土壤有机碳的20%左右。粗略地估计我国的SOCP为185.7Pg碳，约占全球土壤总碳量的12.5%。土壤有机碳密度土壤有机碳密度是指单位面积（1m2或1hm2）中一定厚度的土层中有机碳数量。一般情况下，指的是上部1米的土层，因此，有机碳密度的单位常用kgC/m2或kgC/hm2表示。土壤的有机碳量是以植物残体形式进入土壤中有机物质的量与通过异氧呼吸为主要途径的有机物质损失量之间平衡的结果。在一定地区，植物生物量和残落物量在很大程度上受植被类型及其生产力的制约，土壤有机碳密度或浓度大小与气候条件如温度和水分密切相关，而在全球尺度上的土壤碳密度分布也应与各地区的气候特征密切关联。土壤碳储量的研究方法土壤碳库的研究方法土壤类型法植被类型、生态系统类型和生命地带法相关关系统计法模型方法土壤类型法

是在土壤剖面数据基础上，以土壤类型作为分类单元来估算SOC的蓄积量。根据土壤各种分类层次聚合土壤剖面数据计算各类土壤的碳密度，再和区域或国家尺度土壤图上的相应土壤类型的面积相乘，就可以得到SOC蓄积总量。同时，根据土壤类型图，将计算所得的土壤碳密度与土壤类型单元相匹配，可以表现土壤碳密度的空间分布格局和规律。优点：由于同类土壤往往会具有相似的影响土壤碳蓄积的调控因素，因此该方法容易识别土壤有机碳的空间格局，减少估算的不确定性，是目前进行土壤有机碳储量研究较为常用的方法。不足：土壤类型法的应用是以大量实测剖面数据以及对土壤类型准确划分为前提的，且仅考虑土壤类型的因素。实测数据的缺乏和对植被、土地利用方式以及人类活动等影响因素的忽略，都会在一定程度上对估算结果产生影响。植被类型、生态系统类型和生命地带法

该方法是以植被、生命地带或生态系统类型作为分类单元，在确定各种单元类型的土壤有机碳密度与该类型分布面积的基础上，计算出SOC蓄积量。优点：使用该方法不仅能较容易了解不同植被、生态系统和生命地带类型的土壤有机碳库蓄积总量，而且能更好地反映温度、降水等气候因素、植被以及生态系统类型的分布对SOC蓄积的影响。相关关系统计法相关关系统计法是通过分析一定剖面数据SOC的蓄积量与样点的各种环境因子、气候因子和土壤属性之间的相关关系，建立一定的数学统计关系，来计算SOC的蓄积量。建立土壤有机碳含量与降水、温度、土壤厚度、土壤质地、海拔高度和容重之间的相关关系是普遍采用的一种方式。不足：但由于各区域的SOC的主要控制因素可能不同，相关性表现不一，因此所确定的统计关系需要得到验证后方可应用，由此影响了该方法的推广和应用。模型方法运用模型方法估算土壤碳库及固碳潜力成为目前研究SOC一种重要的方法和途径，原理：是在认识和掌握土壤碳循环过程与机理的基础上，建立SOC的表征、评估或预测模型，然后通过输入大量实测数据，来对区域的SOC储量进行估算；在此基础上还可以根据SOC的影响因素或管理措施的变化来做情景分析，从而估计、评估和预测区域或国家尺度的土壤固碳潜力。不足：但由于模型的正确运用与否，有赖于进一步对土壤碳循环过程的认识和把握，且模型参数化过程较为复杂，对数据的完善有很高的要求，如果模型参数和构建机理与研究区的实际情况存在较大差异，就会使模拟结果出现较大的偏差。遥感估算土壤碳储量的可行性

遥感(RemoteSensing)幻作为一门新兴的综合性探测技术科学,建立在现代物理学、空间科学、电子计算机技术、数学和地球科学理论的基础上,己在地理学、地质学、生态学、环境科学、大气科学和海洋学等学科领域得到了广泛的应用。

在地球上进行资源和环境调查时,依靠传统的地面调查非常困难;而遥感可以在短时间内对同一地区进行重复探测,获取大面积同步观测数据,并且不受地形阻隔等限制,因而能够研究地球表面不同周期的动态变化。

此外,遥感获得的地物电磁波特性数据综合反映了地球上许多自然和人文信息。例如,地球资源卫星Landsat和CBERS(中巴地球资源卫星(ChinaBrazilEarthResourceSatellite)可以综合反映地质、地貌、土壤、植被、水文等特征。

因而从20世纪70年代早期Landsat一MSS数据的使用开始,各种传感器的卫星多光谱测量,即TM(ThematicMappe)、SPOT多线列(MLA)、全色线列(PLA)、印度遥感卫星(IRS)线性成像自扫描传感器(LISS-l,-II和-III)、广域传感器(WiFS)和全色PAN)传感器开始广泛应用于土壤调查中。常用遥感方法:遥感影像直接估算法植被指数法光谱测定分析法遥感影像直接估算方法表层土壤有机碳含量不同其光谱反射率不同，即反映在遥感影像上的象素值存在差异。因而利用遥感影像如何直接获得表层土壤有机碳储量及其空间分布格局已经成为当前土壤学研究的一个热点。Chen等在美国南部乔治亚洲CrisP县115公顷的试验田中选择了28个采样点,分析地表土壤有机碳含量与红、绿、蓝波段的图像亮度值之间的统计关系,建立了一个对数方程预测地表有机碳含量:

公式(l)中R、G、B分别表示红、绿、蓝波段的图像亮度值。

研究结果显示,裸露地表的高分辨率遥感影像能够定量化分析土壤表层有机碳含量的空间变异性。

该方法由于简便、准确,也可以应用于实际的农业生产管理。当然,该方法也存在两点局限性:其一,由于其它土壤特性(例如铁含量的存在)产生一些“噪音”;其二,该方法只能应用于地表裸露的土壤,进一步的研究需要考虑更多的非可见光波段的使用。

同时,还有利用彩色航空、航天影像和光谱值来估算土壤有机质的研究。例如,Frazier和Cheng使用Landsat-TM波段率制作有机质含量图,发现TM1、3、4和5波段是最重要的。Frazier和Jarvis评价了测量的土壤属性与观测的TM反射数据之间的联系。利用Landsat-TM测量而估计的土壤表面反射性对于估算裸露土壤表层有机碳是潜在的精确和有效的方法

。李欣宇利用影像结合地面采样数据分析黑龙江省黑土分布区表层土壤有机碳空间分布格局，发现表层土壤有机碳浓度与TM5波段呈显著正相关，与TM4、TM5波段影像像素值之间满足二次多项式回归关系，回归模型对表层土壤有机碳空间分布格局具有较好的预测效果。以上研究说明,利用高分辨率遥感影像信息直接或间接地估算裸地土壤有机碳储量的空间变异在土壤碳循环研究中具有相当大的潜力,如何优化两者之间的关系,建立土壤有机碳光谱模型将是未来土壤有机碳储量估算中的一个行之有效的方法。然而,遥感影像估算土壤有机碳含量方法仍存在许多困难,例如对森林覆盖下的森林土壤调查以及土壤性质分析就很困难。植被指数估算方法植被覆盖下的土壤有机碳不能直接使用卫星或航空影像数据来观测和计算。然而大多数传感器可以提供与土壤有机碳模型相关的大部分参数（如植被状态、土壤含水量等）。因此，必须依靠替代指数，如植被指数、土壤含水量、植被生物量等与模型相结合来从遥感数据中获得土壤有机碳信息基于植被指数建立土壤有机碳光谱模型的第一步，

就是揭示不同土壤对植被所产生的不同光谱响应。遥感技术在这个方面的应用是推导归一化差异植被指数Smith等、Levine等在美国缅因州国际纸业集团的北方森林实验站开展了类似研究，

进建立了NDBVI与土壤有机碳之间的关系。Otta用Person瞬间相关检验了土壤表层土壤碳与NDVI中位值之间的相关关系。其他控制土壤碳累积的因素也能通过一定的遥感技术间接预测碳状况土壤湿度代表排水类型,显示了与NDVI中位值有着显著的正相关关系(r=0.75p=0.025,n=10)。Conover使用Spear’srank相关系数检验解释排水类型的排列,发现,NDVI最高值与排水情况较好的土壤相联系,而,NDVI最低值与有机碳大量积累但排水条件很差的土壤有一定关系。Mattikalli等研究了美国俄克拉荷马州沃希托河流域的微波遥感影像与剖面土壤特性之间的关系团。通过多时段的微波遥感影像获取亮度温度(BrightnessTemperatureTB)来计算土壤含水量的变化,并对土壤的剖面特性(土壤水压传导率Ksat)进行了估算。结果显示,土壤含水量及其变化与土壤质地之间有着直接的关系,沙质土和壤质土具有明显的土壤含水量和排水量特性,由微波遥感获得的表层土壤含水量可以用来估算土壤剖面的水压特性。该结果对于土壤的水压特性研究具有重要意义。目前这些研究还集中在小区域,尚未扩展到更大的空间尺度,需要开展更多的不同区域或国家尺度的研究,来有效地验证NDVI与土壤有机碳以及土壤含水量之间的关系。未来的研究中,需要改善土壤有机碳和遥感数据之间的模拟关系，比如土地管理历史的信息(例如树木砍伐、杀虫剂使用、植树、干扰时间)等。立地年龄或干扰历史应作为控制因素来确定它们对NDVI的影响。此外,可以将NDVI考虑为景观水平上的单一变量，这种作法优于在土壤制图单元中靠植被群落类型来隔离NDVI。同时土壤碳的遥感估算还需要一定数量的采样数据，否则很难从统计角度上解决土壤对NDVI或其他植被属性的影响。其他方法例如使用模型预测土壤属性，

是未来研究获取足够地面验证数据的一个选择。光谱分析技术测定土壤碳含量光谱分析方法能获取扫描样品的平均组成,时间以分钟或秒计算,仪器购买后分析费用大大降低。这样,一个土壤样品的平均构成可能靠对样品从顶部到底部的扫描得到。例如经过试管的旋转,能够扫描完整的土壤样品表面,获得平均碳含量。在实验室对测量的土壤光谱数据进行微分光谱处理后,可以用逐步回归的方法筛选一些对预测土壤有机碳含量重要的波段。通过光谱测定方法获取的土壤信息是对航空遥感影像方法的宝贵补充,因为它能够提供与影像不同的地面客观辐射能信息

。研究发现,在实验室测定0.4-2.4μm范围内有机质含量变化的土壤光谱时,近红外波长范围0.8-2.4μm

没有因土壤有机质存在而引起的吸收峰。预测土壤有机质含量时,可见光区域比近红外区域更有用。此外,研究还发现土壤有机质在0.5–1.1μm波长区域内的反射存在显著的差异侧。当土壤有机质含量增加时,整个短波区域光谱反射一般是减少的。当土壤有机质含量高于2%时,由于有机质光谱反射的降低可能会掩盖土壤光谱其他特征的吸收。含量在0.5~5%时,估测精度较高。由于土壤质地与土壤有机质含量有重要的关系,通过遥感手段获取土壤质地,也可以从侧面反映土壤有机碳储量的情。

Coleman等使用手持式辐射计建立光谱与有机质之间的关系,发现TM1、2、3和7波段是淤泥含量(siltContent)关键性识别波段,TM2、6波段是识别粘土含量的关键性波段

。预测土壤有机质含量(%)的最佳波段为0.62μm和0.56μm,其预测模型：公式中O为土壤有机质含量(%),K为待定系数。研究结果表明,土壤光谱的实验室控制测量对于描述土壤性质、光谱特征、土壤分类、发生学和土壤调查是有意义的。近红外反射(NIR,750~250nm)光谱是一项重要的分析技术,具有快速、简便的优点,并且能够同时对多种土壤成分进行分析。土壤值的标定由吸收光谱和实验室分析而建立的回归方程实现。研究结果表明,NIRS在测量植物和调落物成分以及调落物分解方面是一项很有潜力的技术。此外,NIRS还可以快速测量大量样本的”12C/13C”

同位素比。虽然和标准的化学方法相比,NIRS方法在准确度上有所降低,但由于其提供了一种简单快捷的测量方法,因而在农业经济碳储量的估测中已得到了良好的应用。因此作者认为,虽然在土壤标定方面NIRS还存在一些偏差,但由于其具有使用快速、操作简便和仪器可靠等优点,使得该技术可以合理地应用于大景观尺度的土壤制图以进行土壤碳监测。研究还显示,中红外光谱段(2500--2500nm或400-4oocm-1)的分辨率可能比近红外光谱的分辨率高。近红外和中红外光谱的确定需要相关土壤碳量光谱信息的标准化,可以通过使用多变量统计程序或过程例如逐步回归、主成分回归和最小二乘法(PLS)来实现。在确定土壤碳含量特别是样品的多样性增加时,中红外则表现出更大的分辨率。土壤反射光谱特性是土壤的基本特性之一,它与土壤的物理性质有着密切的关系,研究不同土壤的反射光谱特性是土壤遥感的一项基础工作,在土壤遥感波段的选择和图像解译上具有重要意义。关于土壤反射光谱特性的诸多研究,从不同侧面论证了土壤反射光谱特性与影像特征的相关性、最佳波段的选择、影响光谱的因素等。这些研究成果为应用遥感信息进行土壤调查及理化性质的分析提供了依据。复杂的土壤光谱特征需要发展各种光谱分析技术和土壤遥感信息提取方法,并且根据实际应用目的及精度要求来确定所使用的遥感处理和分析手段。随着进一步地改善和补充,光谱测定法会更加广泛地应用于土壤科学中。土壤碳循环研究是确定陆地生态系统对全球变化响应时间、方式及规模的有效方法,是认识农、林生态系统生产潜力的重要手段。遥感提供了一种估算土壤有机碳储量的有效方法,并且遥感技术和数据还可以部分地解决土壤碳储量由点尺度上推到区域尺度所带来的尺度扩展问题。(1)在估算土壤有机碳含量的研究中,采用航空航天卫星影像与实验室光谱分析相结合的方法是行之有效的。两种方法的有效结合,可更合理地进行土地资源的清查和利用,进行土壤肥力的评价和作物估产,更有效地进行土壤改良和防止土壤侵蚀等。同时,在应用遥感技术方法时为便于比较和计算,土壤剖面的采样应考虑土壤等间隔厚度而不是土层。(2)土壤光谱特征极其复杂,土壤质地、湿度、有机质、氧化铁含量及土壤结壳等因素对土壤光谱特征都有影响。复杂的土壤光谱特征需要发展各种光谱分析技术和土壤遥感信息提取方法,并且根据实际应用目的及精度要求来确定所使用的遥感处理和分析手段。(3)高光谱传感器能够以极高的光谱分辨率探测土壤有机质的精细光谱特征,使得从卫星上进行土壤地球化学填图成为可能。多角度遥感技术和雷达遥感技术的发展也为土壤研究和相关应用提供了新的技术途径。随着遥感、地理信息系统和计算机技术的发展,利用碳循环模型与遥感、GIS技术相结合,模拟大规模尺度的碳循环过程将是今后研究的主要方向不同空间尺度的土壤碳库研究不同空间尺度的土壤碳库研究

全球尺度的土壤碳库研究

区域尺度的土壤碳库研究不同生态系统的土壤有机碳储量研究国家尺度的土壤碳库研究

全球尺度的土壤碳库研究国家尺度的土壤碳库研究随着碳循环研究的深入开展，为了提高全球尺度的土壤碳库的估算精度，同时也为了在国际谈判中能够提供更为有效的数据依据，各国学者纷纷加强了国家尺度上的土壤碳库研究。

Lacelle（1997）根据加拿大数字土壤地图和1500个土壤剖面数据，计算出加拿大0-30cm和0-100cm深度的土壤有机碳储量分别为72.8Pg和262.3Pg。

Scottetal.（2002）根据土壤类型、气候和土地利用将新西兰分为39类景观单元，并利用近2000个剖面数据库估算出新西兰0-10cm、10-30cm和30-100cm深度的土壤有机碳储量分别为1.15Pg、1.43Pg和1.60Pg。

Bernoux（2002）估算了巴西0-30cm土层的SOC储量为36.4±3.4Pg。由于气候、土壤等自然地理因子的地带性变化，森林碳循环和碳蓄积呈现出相应的空间变化规律。Dixon等人在查阅大量文献的基础上总结了全球森林生态系统1987-1990年间土壤和植被的碳蓄积和碳通量，得出如下规律:①当空间位置由低纬度向高纬度变化时，森林生态系统生物量碳密度有降低的趋势，而土壤碳密度有升高的趋势；②全球森林生态系统土壤碳蓄积约为生物量碳蓄积的2.2倍；③森林生态系统在高纬度地区表现为碳汇，而在低纬度地区表现为碳源。Dixon没能区分森林枯落物碳库在森林固碳过程中的应有地位，事实上，在中高纬度地区，森林枯落物是一个相当重要的碳库。

中国国家尺度的土壤有机碳库的估算结果表区域尺度的土壤碳库研究（1）国外

Singhetal.（2007）对印度半干旱Rajasthan地区的土壤有机碳进行了估算，结果表明，该地区和0–100cm的土壤有机碳储量为1.23Pg。

Meersmansetal.（2008）根据比利时国家土壤普查数据的6900多个数据以及结合Flanders的土地利用矢量图和土壤数字地图，研究了该区域的土壤有机碳储量及其影响因素。（2）国内：大区SuperDistrict省（直辖市）Province碳密度SOCD(t/ha)碳储量SOCS(Pg,109t)华北地区北京,天津,河北,山西,内蒙古91.213.79东北地区辽宁,吉林,黑龙江181.9

14.25华东地区上海,江苏,安徽,浙江,江西,福建,山东83.06.31中南地区湖北,湖南,河南,广东,广西,海南98.29.72西南地区重庆,四川,贵州,云南,西藏103.823.60

西北地区陕西,甘肃,宁夏,青海,新疆72.3

21.10港澳台地区香港,澳门,台湾102.80.37

流域Watersheds碳密度SOCD(tC/ha)碳储量SOCS(Pg,1015g)黑龙江流域211.014.06辽河流域79.42.06海滦河流域84.22.69黄河流域104.38.46淮河流域67.11.75长江流域120.021.05东南沿海诸河流域93.62.64珠江流域115.46.03云南、西藏、新疆国际河流诸河流域107.79.26内流河流域59.621.14不同生态系统的土壤碳库研究（1）国外：

Dixonetal.（1994）研究得出了全球森林土壤碳库为787Pg，占全球土壤碳的73%。Birdetal.（2002）通过对加拿大和西伯利亚的纬度样带上的森林SOC调查，明确了该地区森林SOC的储量及其空间分布。（2）国内森林生态系统SOC：方运霆等（2004）通过对鼎湖山自然保护区自然植被和次生植被的土壤有机碳贮量及其分配特征分析，发现混交林碳贮量贡献最大张城等（2006）对中国东部地区7个典型森林的土壤样区碳储量进行了野外调查与对比研究，分析了6种土壤类型和28种植被类型的SOC储量及其随深度的变化。不同的研究对于我国森林碳储量的估算值存在较大差异,这些差异主要来自于各研究所建立的森林生物量模型、土壤厚度估计的差异,以及研究方法各有偏重和一定的局限性所致。

不同气候带的天然林土壤碳储量的空间变化规律是，从热带至温带森林土壤碳储量总体上呈增加的趋势，其中热带与亚热带地区相近似，略低于温带地区土壤碳储量。但是，不同气候带人工林土壤碳储量之间和天然林与人工林土壤碳储量之间的差异并不十分明显。

森林土壤碳含量的变化规律是温带地区天然林和人工林表层土壤碳含量均相对高于热带、亚热带地区。

我国森林生态系统的平均碳密度基本趋势是随纬度的增加而增加，其中植被的平均碳密度随纬度的增加而减小，土壤碳密度约是植被碳密度的3.4倍,其区域特点与植被碳密度呈相反趋势,随纬度升高而增加。凋落物层平均碳密度是随水热因子的改善而减小。

土纲土纲OrdersST-Orders碳密度SOCD(tC/ha)碳储量SOCS(Pg,1015g)淋溶土Alfisols134.116.41火山灰土Andisols146.30.04干旱土Aridisols36.346.26新成土Entisols28.123.84有机土Histosols994.76.26始成土Inceptisols102.834.39软土Mollisols2.911.65氧化土Oxisols86.150.46灰土Spodosols588.50.08老成土Ultisols119.49.54变性土Vertisols72.830.20Altitude（m）SOCD(tC/ha)SOCS(Pg,1015g)Altitude（m）SOCD(tC/ha)SOCS(Pg,1015g)<25084.52.342500-3000119.62.71250-500108.821.723000-3500124.53.78500-1000105.418.253500-4000171.05.821000-150059.57.834000-5000126.111.581500-200074.17.225000-600049.54.112000-2500103.63.72>600032.00.04碳储量估算不确定性土壤碳蓄积量的不确定性土壤分类系统的不统一，采样方法的差异，以及选用不同的土壤碳蓄积量计算方法和参数估计方法使目前的土壤碳蓄积量的估算存在极大的不一致，土壤实测数据不充分和缺乏连续、可靠、完整、统一的土壤剖面数据也使碳密度量测的可行性大打折扣

。土壤碳含量、质地、容重等理化性质存在很大的空间差异，气候、母岩、植被和土地利用对土壤碳库容量的综合影响也很难确定，各地区土壤厚度和面积统计资料来源不同也是蓄积估算不确定性存在的重要原因之一。不同尺度上的影响因子及主要控制因子也存在很大差异，所以由此得到的土壤碳蓄积机理过程模拟及其潜在分解、固定和储存能力分析都会有所不同。

黄土高原不同土壤类型有机碳密度与储量特征

数据来源于第二次土壤普查成果《中国土种志》，相关土壤类型共30种，剖面数据1504个。基于栅格土壤碳库空间格局模拟与估测抽样设计收集2010年美国陆地卫星遥感图像，采集1∶5万基础地理底图，目视勾绘出思茅松林分布图斑。以此为基础，建立300m×300m的地图格网，求算格网点的经纬度，对格网编号，建立随机抽样的抽样框，抽取随机样本点27个。野外调查与试验测：设立样地进行调查和土壤采样分析。关联因子的选取：气象因子（年均气温和年降水量）、植被指数、地形因子（坡度、坡向和坡位）精细化评估模型研建林分因子的连续模拟与表达：将30m的陆地卫星遥感图像进行栅格计算，得到景谷地区的NDVI，构建和表达思茅松林在像元尺度上覆盖度的变化。立地生态因子的连续模拟与表达：利用30m的数字高程模型DEM，生成思茅松林区30m×30m的坡度、坡向指数、海拔、坡位的栅格地图，实现生态因子的连续化表达。龄级的推断和解译：对遥感图像解译的图斑，结合地面调查数据和2005年完成的森林资源二类调查数据，推断和解译出每个图斑的龄级。统计建模的样本数据的准备：将野外抽样的GPS样地文件生成点状地图，将该地图与年均温、年平均降水量、坡度、坡向指数、海拔、坡位、NDVI、龄级进行叠加，进行重采，获得建模的样本数据。回归分析“利用SPSS软件，将上述数据导入进行逐步回归，获得精细化评估模型:通过统计可以得出，景谷县思茅松林下土壤有机碳密度集中在9～12kg/m2，研究区的土壤总平均碳密度为11.39kg/m2，景谷县思茅松的土壤有机碳储量为78239046.7。思茅松林土壤碳库空间格局的连续化模拟：以坡度、坡向指数、海拔、坡位、NDVI、龄级等30m的栅格地图为自变量，代入上述回归模型，得到土壤碳库连续化碳密度分布图。对土壤有机碳密度图进行重分类，并与思茅松林分图进行叠加，生成思茅松林下土壤有机碳密度图。土壤有机碳的稳定性土壤有机碳稳定机制土壤有机碳的稳定机制决定着土壤固定和储备有机碳的能力，对有机碳稳定机制的研究，将为政府制定有效的温室气体减排措施提供依据。土壤有机碳的稳定机制主要包括:(1)有机碳的难降解性;(2)金属氧化物和粘土矿物与有机碳的相互作用;(3)土壤团聚体的物理保护导致的生物与有机碳空间隔离;(4)土壤生物学机制，主要指土壤生物自身对有机碳稳定性的直接贡献。(Lützowetal.,2006)进入土壤的有机物，除了物理破碎和淋洗过程外，在微生物和酶的选择作用下，碳水化合物和蛋白类物质(包括水提取的、酸解的糖类如单糖，多糖和多肽、氨基酸等)最先分解，有机物的颗粒减小，碳氮比也下降，导致较难降解的复杂化学结构物质(如具有芳香环结构的木质素和烷基结构的碳)富集。某些活性有机物(如纤维素、多肽、蛋白质)可以与难降解的有机化合物(如木质素、多酚等)形成复合构造，导致微生物很难利用。微生物和土壤动物的代谢产物也是难降解有机碳的重要组成，一般来说细胞壁比细胞内容物难降解，真菌和放线菌的合成产物比细菌的难降解。某些微生物，特别是放线菌还能形成类似腐殖质的多聚物，而微生物的某些胞外酶(过氧化物酶，酚氧化酶)可以将酚氧化成醌，与其他物质反应生成芳香多聚物。可见，土壤有机碳自身的难降解性可以来自物理、化学及生物学过程。腐殖质和黑碳。难降解有机碳的来源(Lützowetal.,2006)土壤有机碳是由复杂多变的有机分子单体和化合物组成，土壤不同组分间化学结构的差异表现为土壤有机碳稳定性的差别。土壤中的糖类物质(氧烷基碳)多为不稳定、易分解的碳组分，而富含脂肪类物质(烷基碳)或木质素(芳香族碳)的土壤有机碳由于内在的分子特性而表现为相对稳定且不易分解。因此，土壤碳是否能够稳定的固持，更取决于土壤碳的化学组成和结构。使用氢氧化钠或焦磷酸钠分离出腐殖酸、富里酸和胡敏素。6MHCl酸解法，它与经典的碱液连续提取法(分离腐殖物质)最大的缺点均是不能区分均质的有机碳功能组分，然而，新的研究不断验证了酸解残余碳(Non2hydrolyzableresidue，NHC)比土壤总有机碳年代久得多。Tan等用6MHCl酸解得到NHC，证明难降解性保护机制对土壤有机碳的稳定性具有最重要的作用。采用可见/红外光谱和傅立叶变换红外光谱研究土壤有机质的光谱学特性发现，西双版纳次生林转变为橡胶园后，胡敏酸中羧基和酚基结构比例降低，而脂肪族、芳香族和多聚糖比例增加。利用13C核磁共振波谱分析方法研究土壤有机质的化学结构发现，与马尾松人工林比较，南亚热带3种阔叶人工林的土壤表层具有较低的烷基碳、较高的氧烷基碳和较低的烷基碳/氧烷基碳比值，说明了马尾松人工林土壤比3种阔叶人工林土壤具有较高的化学稳定性。有机碳难降解性的评价

土壤金属氧化物(以铁铝氧化物为代表)，粘粒含量及其表面性质(比表面积和表面电荷)、粘土矿物组成会强烈影响土壤有机碳的稳定性，尤其是高价铁铝氧化物和粘土矿物通过配位体置换、高价离子键桥、范德华力和络合作用等会导致有机碳的生物有效性明显下降，即土壤有机碳稳定性提高。

铁铝氧化物土壤有机碳的积累和稳定性很大程度上取决于铁铝氧化物的巨大比表面积对可溶性有机物的吸附能力。Wiseman和Puttmann分析了德国中部的6种土壤后认为，铁铝氧化物决定了该地区土壤有机碳的稳定。越来越多的研究开始关注铁铝氧化物在土壤有机碳稳定上的巨大作用。特别在火山灰土、氧化土或酸性土壤中，非晶形铁铝氧化物与有机碳之间的相互作用可能是最主要的有机碳稳定机制。金属氧化物和粘土矿物与有机碳的相互作用(Lützowetal.,2006)土壤团聚体的物理保护导致的生物与有机碳的空间隔离是土壤有机碳主要的稳定机制之一。团聚体形成后内部孔隙降低，有机碳与矿物颗粒的接触更紧密。一般认为，有机碳被团聚体包裹后或者以颗粒形式存在于孔隙中，或者直接与组成微团聚体的矿物颗粒密切联系，所以可以用“隔离”和“吸附”过程描述不同级别(或尺度)上团聚体对有机碳的保护。较大的团聚体(如>250μm)中有机碳的分解需要足够的空气和水，孔隙度的减少直接阻碍分解进程，而微团聚体内(如20~250μm)的孔隙如小于细菌所能通过的限度(3μm)时，有机碳的降解只能依靠胞外酶向基质扩散，对生物来说这是极大的耗能过程，有机碳的分解因而降低;在粘砂粒或微团聚体级别(如<20μm)，有机碳与金属氧化物和粘土矿物的相互作用将占主导。物理稳定性(Lützowetal.,2006)(Sixetal.,2000)Garten等对森林下矿质土壤的有机质密度分组和团聚体颗粒分组的研究显示，矿质土壤中70%以上的有机碳是存在于粉砂和黏粒级的团聚体颗粒组中，是物理保护的，而未保护部分与温度的变异有显著的统计负相关，提示团聚体物理保护对有机碳固定的重要作用目前比较普遍接受的认识是:植物、微生物的碎屑形成微团聚体的核，高碳的新有机物质形成和稳定粗团聚体，而老有机碳闭封于细团聚体中。但仍认为粘粒物与高碳的腐殖物质的相互作用(依矿物类型而定)与SOC的保护及其容量的大小密切有关。有机质化学与同位素化学的结合研究的发展，特别是同位素加速质谱仪和13C、15N核磁共振质谱仪的应用为进一步认识土壤(团聚体)中有机碳的化学稳定作用提供了可能。最近，Mikutta等认为，土壤团聚体中存在有机碳的物理保护和化学稳定的双重作用，被保护的有机碳在土壤中经受固有的化学转化和稳定作用。生物稳定性微生物对有机碳的利用和转化主要包括真菌和细菌分别主导的途径，前者对有机碳的稳定性贡献更大，主要原因可能是微生物对基质的选择利用及代谢产物有差异。传统上真菌和细菌的生活史分别属于K2和r2策略，对不同质量的有机碳具有不同的偏好，当活性的有机碳被r2型生物所消耗，K2型生物可获得竞争优势，由于需要分配更多的能量来生产次生产物，真菌对有机碳的利用缓慢但利用效率更高。即使土壤中大量存在活性有机碳，K2型生物也无法充分利用，所以不同有机碳的分解过程并非耦合。此外，K2型生物(如真菌)自身生物体比r2型生物(如细菌)更难降解，因此真菌主导的微生物群落可导致土壤有机碳的积累及有机碳稳定性的提高。Sorensen等将磨细和未磨细的、经14C标记的有机物质分别与一种壤质砂土和一种黏土在25℃下培养6周。结果是磨细的处理(小于50μm)微团聚体中微生物14C明显大于未磨细的处理，

即增加的微生物碳量是黏粒和粉砂粒构成微团聚体保护的。由于细微植物有机质加入土壤后与土壤颗粒的紧密结合，

增殖的分解者微生物被保护，

而使植物有机碳比未磨细的更新慢，

而后者更容易被大分解者利用而以CO2

释放损失掉。(GrandyandNeff,2008)(Sixetal.,2002)BiocharTheseresultssuggestthatbiocharproducedfrombioenergyproductioncouldbereturnedtoforestsoilstoreplenishsoilnutrientstocksandenhanceCstorage,withlittletonoaffectontreegrowthintheshort-term.土壤有机碳周转过程土壤碳的转化过程

土壤有碳周转是指由输入、分解、转化、输出(以CO2、CH4等输出到大气中)过程构成的生态系统碳循环过程。

土壤有机碳的的动态变化主要取决于有机物质的输入量和输出量的相对大小，尤其与有机物质在土壤中的分解转化有密切关系。凋落物输入凋落物分解是森林土壤最主要的碳氮来源，凋落物和细根分解是过去几十年生态学领域的科研工作者始终关注的重要内容。虽然凋落物的分解受气候的影响很大，但在环境条件一致的条件下凋落物分解主要受凋落物初始化学组成调控(Klopatek,2008;FujiiandTakeda,2010)。凋落物输入影响土壤有机碳氮含量和C/N比(Kimetal.,2010)、活性有机质组分(Uselmanetal.，

2012)以及团聚体碳氮的分布(Chivengeetal.,2011)。凋落物分解实验方法：室内培养、盆栽、野外分解袋、凋落物添加和去除处理（DIRT）。

正常碳输入CT添加凋落物DL去除凋落物NL去除根系NR无碳输入NI双倍粗木质DWDIRT实验：Detritusinputandremovaltreatments

实验处理1956年美国FrancisHole博士：养分、有机质国外：美国、匈牙利，温带地区森林；国内：处理比较少，3个其他碳库组分：轻组有机碳、颗粒有机碳、高锰酸钾氧化碳、酸水解碳、碳稳定性等有影响无影响SOCTóthetal.，2007;Crowetal.，2009Nadelhofferetal.2004;Yanoetal.2005MBCHooker，2008;Fengetal.，2011Brantetal.，2006;Wangetal.，2010DOCCrowetal.，2009;Dannenmannetal.，2009Yano，etal.，2005土壤碳库：DIRT结果——影响不一致凋落物处理对凋落物层碳、氮贮量有显著影响，但对矿质土壤的影响很小Nadelhoffer等发现在Harvard森林DIRT实验的5年内，森林枯枝落叶层碳和氮含量均表现为随着地上凋落物和根输入的增加(减少)而增加(减少)的趋势。但是，矿质土壤没有表现出相似的趋势．Yano等在Andrews森林DIRT处理4年后研究发现，相对于对照CT和添加凋落物(DL)小区，双倍粗木质(DW)小区的O层的碳含量最高，而氮含量最低，因此，在O层DW小区的C∶N大约是CT和DL小区的两倍;而在A层DW、CT和DL处理对土壤总碳和总氮的影响不显著。

Park和Matzner在德国的Bavaria的一个落叶林研究发现凋落物处理2年后，去凋落物(NL)处理的Oi层基本消失，而添加凋落物(DL)的Oi层的碳、氮贮量则是对照的2倍，同时DL处理导致枯枝落叶层的C/N显著增加．而Oe层和Oa层的碳、氮贮量在各处理间则没有显著差异。Crow等在Bousson落叶林DIRT实验开始后12年(2003)发现，DIRT处理没有显著改变全土有机碳含量、C/N及有机碳在不同密度组分中的分配。矿质土壤对植物输入的处理反应不明显可能是因为大多数的植物输入都在枯枝落叶层，另外也可能是因为矿质土壤有机质比枯枝落叶层有机质更稳定。凋落物处理对矿质土壤碳、氮贮量和组成有显著影响。如Tóth等发现在SIK森林DIRT实验的前5年，去凋落物NL、去根系NR和无碳输入NI处理的(0～15cm)土壤有机碳、氮含量随着凋落物输入的减少而减少。

Kotroczó则发现早在SIK森林DIRT实验处理的第1年和第2年，在NL、NR和NI小区的土壤有机碳、有机氮含量和C/N开始下降；而添加凋落物DL和双倍粗木质DW小区，一开始增加的凋落物输入并没有增加有机质的含量，有机碳含量的增加则是在2年或3年之后，在对照、DL和DW处理的样地中，4年期间土壤有机氮的含量几乎仍然没有变化。

Crow等在针叶林DIRT实验开始后第5年)发现，DIRT处理虽然没有显著影响全土的有机碳含量和C/N，但改变了土壤轻组的有机碳含量，DW处理的轻组有机碳比例显著高于NI处理．

Wilson研究了Andrews森林DIRT处理10年后对土壤不同密度组分的影响，发现增加木质凋落物的输入(DW)使轻组中碳和氮含量具有增加的趋势，但重组中是否会有相似的变化则还需要进行长期的研究．除了NI小区难分解碳库减少外，其他小区难分解碳库仍然没有受到影响．DIRT实验10年后发现DL小区的轻组碳含量减少，表明土壤有机质分解出现明显的激发现象，为激发效应提供了进一步的证据。Aconceptualmodelofthresholdsandrangesofinfluenceoffactorsthatinfluencerateandcompletenessofdecomposition.Boxesontheleftrepresentsuggestedthresholds,beyondwhichdecompositionwillbeconstrainedregardlessofthelevelsofotherfactors.Boxesinthecenteraresuggestedideal(non-limiting)levelsfordecomposition.Boxesontherightarethesuggestedrangeswithinwhichthefactorislikelytoinfluencedecompositionrate.Notethatthisistherangeinwhichfactorswillbecorrelatedwithdecompositionrate;suchanalysesmaynotcapturetheover-ridinginfluenceoffactorswhicharebeyondthethreshold(leftcolumn)acid-unhydrolyzableresiduePathanalysisshowsdirectinfluenceoflitterchemistryandindirectinfluencesofmoistureandtemperature(fromZhangetal.2008).Solidlinesrepresentpositiveeffectsanddottedlinesrepresentnegativeeffects.Thethicknessofthearrowandtheassociatedvalueindicatethestrengthoftheeffect.ConceptualschemeoftheCflowduringdegradationofplantdebrisinsoil.AlthoughtheCisoriginallyderivedfromplantorganicmatter,themolecularcharacteristicsofthisCarederivedfrommicrobialbiomassbecauseitisprocessedbythemicrobes(LMWcyto.lowmolecularweightsolublecytosoliccompounds,DNA/RNAnucleicacids)(Miltner,2012)土壤呼吸土壤呼吸：是指土壤释放CO2的过程，严格意义上讲是指未经扰动的土壤中产生CO2的所有代谢作用，包括三个生物学过程（植物的根系呼吸、土壤微生物呼吸、土壤动物的呼吸）和一个非生物学过程（含碳化合物的化学氧化作用）。它所释放出的CO2是生物圈向大气圈释放CO2的主要来源之一。研究表明土壤呼吸释放的CO2

中约30％－50％来自根系的活动或自养呼吸作用，其余部分主要源于土壤微生物对有机质的分解作用，即异养呼吸作用。影响土壤呼吸的因素气候（光、温、水）

植物（植被类型、覆盖度、生长发育、光合产物分配、凋落物）

人为活动（土地利用方式、扰动方式）

土壤环境（土壤质地、微生物、有机质、温度、湿度、pH值）CO2土壤温度环境温度的升高，可以提高作物根系呼吸，加速土壤中有机质的分解和微生物活性，从而增加了土壤中CO2浓度及其向地表的扩散速率。温度对CO2释放量的影响是通过多种途径起间接作用。许多研究表明土壤呼吸在适宜的温度范围内和温度呈正相关，不同的研究得出的相关关系不同。Fang和Moncrieff（2001）在不同温度条件下对农田土壤和森林土壤进行培养，并测定CO2释放量，他们用10种不同的方程形式对培养测定结果与温度进行拟合，并求出相应的Q10，对不同方程的拟合效果和Q10的分析结果表明，Arrhenius方程轨迹的Q10值对实验结果具有最好的解释能力和理论基础，虽然在低温时可能低估了土壤的呼吸。一个简单的经验公式Rs＝a(T－Tmin)b在低温时更比Arrhenius和指数模型更有说服力。线性模型：R=a+bT

二次方程模型：R=aT2

Kucera-Kirkham模型（Kucera和Kirkham，1971）：R=a（T+10）b

Lomander模型（Lomander等，1998）：R=a（T-Tmin）b

一阶指数模型：R=aebt

O’Connel模型（O’Connel，1990）：Arrhenius模型（Lloyd-Tayor等，1994）：R=

Lloyd-Taylor模型（Lloyd-Tayor等，1994）：R=

Jenkinson模型（Jenkinson，1990）：R=

土壤温度土壤水分的变化对土壤呼吸的影响机制在于可溶性有机质、土壤的通透性、微生物与植物根系生命活动等都随土壤水分状况不同而发生相应的改变。在一定的水分含量范围内，CO2释放与水分含量呈显著的相关关系。土壤呼吸与水分条件的关系通常用线性、一元二次方程、双曲线方程和指数方程等来描述。土壤水分尽管这些模型有的能够很好地拟合特定条件下的数据，但是这些模型都缺乏普适性，水分量的变化对土壤呼吸的影响很难以一个统一的方程来描述。主要是由于实验方法和标准的不一致以及影响土壤呼吸因素的多样性，使得土壤呼吸与水分的相关关系也有不同的结果，有些研究相关，有些研究没有相关性，总的来说，最优的水分状况通常是接近最大田间持水量，当土壤处于过干或过湿状态时，土壤呼吸会受到抑制。土壤CO2排放在降雨后发生明显的改变，可能是由于降雨提高了土壤水分，反过来促进了土壤CO2的排放。大气降水对土壤呼吸的影响是因时、因地而异，在湿润的生态系统或有干湿交替季节的生态系统中比较湿润的季节，降水事件对土壤呼吸可能会产生明显的抑制现象；而在干旱的生态系统或有干湿交替季节的生态系统中比较干旱的季节里，降水事件可能会强烈地激发土壤呼吸。降雨在大多数情况下，土壤呼吸并不是受温度或湿度单因子的控制，而是受这两者的协同控制（Bowdenetal.,1998；Richardetal.,1998;MielnickandDugas,2000）。有研究表明，在0～35℃范围内，土壤呼吸速率与温度呈正相关，在一定含水量范围内（0.21～0.37kg·kg-1），土壤呼吸随含水量的增加而升高，当含水量超出该范围，土壤呼吸速率则随含水量的变化而降低（王淼等，2003），在研究土壤呼吸时应将两者进行综合考虑。土壤温、湿度对土壤呼吸的影响晴天土壤呼吸和土壤温度呈指数相关关系，雨天，和土壤温度不相关。多元回归分析表明，土壤呼吸随温度增加而增加，在土壤水分含量过高或过低时受到抑制。Leeetal.,2002土壤温、湿度对土壤呼吸的影响土壤温、湿度对土壤呼吸的影响

土壤呼吸与湿度的函数关系可以表示为（Fang和Moncrieff，2001;Hui和Luo，2004）：R=1-e-aW+c当土壤体积含水量小于12%，土壤呼吸速率（R）与土壤湿度（M）：R=-128+2852M；而当土壤体积含水量大于12%时，二者关系为：R=201-198M（Davidson等，1998）

f()=a*+b(Stanford&Eppstein1974)orf()=a*(-b)/(opt-b)+b(Myersetal.1982)orf()=/(a1+)*a2/(a2+)(Bunneletal.1977)植被覆盖‘Rootsexertastronginfluenceonthetemperaturesensitivityofsoilrespiration‘(Booneetal.1998，Nature396)RhizosphereTotalsoilRoot-free减少碳输入降低土壤呼吸，增加碳输入则相反

(Crowetal.，2009;Subkeetal.，2011)。凋落物、根系对土壤呼吸的相对贡献差异很大，

美国Andrews森林根系呼吸占23%(Sulzmanetal.，2009)，刚果桉树林为59%(Epronetal.，2006)。添加凋落物产生正激发效应，即DL使SR增加的量>NL使SR减少的量(Nadelhofferetal.2004;Crowetal.2009;Wangetal.，2012)。

由于碳循环涉及地球多层圈间的复杂过程，仅仅依靠重复的野外观测和简单的相关分析，已远远不能解决陆地生态系统碳循环过程的机制问题。为了描述陆地生态系统碳循环过程、模拟气候变化和人类活动对碳循环过程的影响，模型模拟成为人们采用的最重要手段。碳周转模型从建模思路上划分，碳氮模型主要可以分成两类：统计回归模型和过程模型，统计模型属经验性模型，过程模型为机理性或半经验半机理性模型。统计模型通常依据实验测定或调查的碳循环分量与气候因子等已知的环境变量进行回归分析，建立模型进行外推。过程模型则从陆地生态系统的光合作用，呼吸作用和营养元素的循环等生理生态过程入手，研究各种环境、生物和气候因素对碳循环过程的综合影响。经验模型经验模型通常建立土壤碳循环特征变量与环境因子变量之间的相关关系，只在一定的范围内应用。土壤有机碳蓄积量与气候、质地、耕作等变量之间的相关关系，具有一定的空间局限性，需要得到一定的检验和验证，并相应调整参数才能应用到本区域上。由于经验模型中考虑的参数较少，更多的过程、机理被忽视，使得模型结果产生较大的不确定性。碳周转模型土壤有机碳库模型的发展已经从经验模型转向机理模型，综合考虑了动力学特点，并且集成碳循环的各个过程与气候模型，耦合研究陆地表层对全球变化的响应。国际上从20世纪70年代起开展土壤有机碳循环计算机模拟和预测研究，英国、美国、加拿大、荷兰、澳大利亚、俄罗斯、德国等国都建立了适合自己的土壤有机碳机理模。CENTURY模型CENTURY模型是目前应用较为广泛的反映土壤有机碳动态的模型，它以将土壤有机碳分为3个库的理论为基础，是从模拟草地生态系统发展而来，已经在世界很多地区的土壤碳循环研究中得到了检验。DNDC模型

DNDC模型是美国NewHampshire大学发展起来的，其目标是模拟生态系统中碳氮的生物地球化学循环，时间步长以日为单位，也是目前国际最为成功的模拟生物地球化学循环的模型之一。

实证研究JonasandLennart（2003）利用CENTURY模型结合GIS手段，对半干旱的苏丹的土壤有机碳储量进行了估算，表明，从1900到2000年期间，苏丹表层土壤有机碳（0-20cm）下降了6.8Mt，而从2000到2010年，土壤表层的最大的固碳潜力可达到17Mt。高鲁鹏等（2004）应用CENTURY模型，对东北地区自然状态下的黑土有机碳库进行了模拟，结果表明，在自然状态下，黑土有机碳库经历了一个由快到慢的增长过程，经过长时间积累，并最终趋于稳定。Li等（1997）利用DNDC模型模拟了20年以上的土壤有机碳的动态变化，并与欧洲和澳大利亚的5个站点11块样地的定点观测结果对比，表明，除1块样地外，其余样地的模拟值和实测值的土壤有机碳含量的百分比的平均差值在0.07%以下。韩冰等（2004）采用DNDC模型,估算了中国东北地区农田土壤碳储量为1.27Gt，平均碳密度为63.57t/hm2，是全国C平均值的1.4倍。模型的应用需要经过验证，对于区域模型的验证，应该同时考虑两个方面：一是模拟的方法和模型中的参数与实际情况是否符合，二是模型的输人数据库是否反映了当地的实际情况。对土壤有机碳动态的模拟验证DNDC模型对土壤有机碳动态的模拟

DNDC能较好的模拟土壤有机碳的动态变化，对照处理和施肥处理土壤有机碳含量的模拟结果都是随着时间的延长逐渐下降，化肥处理的土壤有机碳含量的降低比较缓慢。气候变化对土壤碳过程的影响全球气候变化全球气候变化（globalclimatechange）：全球气候变化是全球变化的核心，主要是指由于大气CO2

等温室气体浓度的上升所引起的全球变暖，以及由此引发的降水格局变化、冰川退化、海平面上升等一系列变化。2000-2006:1.9ppmy-11970–1979:1.3ppmy-11980–1989:1.6ppmy-11990–1999:1.5ppmy-12006大气CO2浓度：381ppm高出工业革命前35%NOAA2007;Canadelletal.2007，PNAS185018701890191019301950197019902010[CO2]全球CO2浓度的增加主要是化石燃料的使用，土地利用变化做出了另一种显著但较小的贡献(IPCC，2007)大气CO2浓度CO2浓度升高的影响:全球变暖IPCC，20010.74℃气温升高到21世纪末，温度上升1.1-6.4℃(IPCC，2007)

降水变化：中国大部分地区增加；未来许多区域暴雨或干旱事件将显著增多、增强。

N沉降增加：中国——三大沉降区之一近几十年来，由于人类活动诸如人口增长、矿物燃料燃烧、含氮化肥的生产和使用、畜牧业的大规模发展等，向大气中排放的含氮化合物越来越多，导致大气氮沉降成比例增加。目前，我国已成为继欧、美之后的第三大氮沉降集中区之一，从1961年至2000年，我国活性氮的排放从1.4×107t/a升至6.8×107t/a，，预计在2030年将上升至1.05×108t/a。上述因素影响森林生态系统生产力、凋落物、根系等(Körneretal.，2005;Jacksonetal.，2009;Talhelmetal.，2009;Drakeetal.，2011)土壤碳输入土壤碳循环及生物学机制？全球气候变化对碳过程的影响CO2升高对森林碳循环的影响PhotosynthesisNPPFinerootSoilcarbonpoolSoilrespirationElevated[CO2]LiquidambarstyracifluaintheunderstoryatDuke-F