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中国科学院战略性先导科技专项(XDA05050509): 作品数：15 被引量：207H指数：10; 相关作者：赵永存史学正徐胜祥于东升王美艳更多>>; 相关机构：中国科学院中国科学院大学中国科学院研究生院更多>>; 发文基金：中国科学院战略性先导科技专项国家自然科学基金中国科学院知识创新工程重要方向项目更多>>; 相关领域：农业科学天文地球更多>>

省域土壤有机碳空间分布的主控因子——土壤类型与土地利用比较被引量：37: 2013年; 基于河北省第二次全国土壤普查数据,运用方差分析和回归分析对比了河北省土壤类型和一级土地利用类型对0～20 cm深土壤有机碳空间分布的影响,探讨了省域土壤有机碳空间分布的主控因子。研究结果表明,土壤类型和土地利用是河北省表层土壤有机碳密度空间分布的重要影响因子。其中土壤类型对土壤有机碳密度空间分布的影响与土壤分类级别相关,土壤分类级别越低,对土壤有机碳密度空间变异的反映能力越大。与土壤类型相比,土地利用对表层土壤有机碳密度空间分异的解释能力要大于土类,但小于亚类和土属。为此,在省域尺度对土壤有机碳密度进行区域预测和估算时应将土地利用和土壤类型结合起来作为土壤有机碳空间分布的主控因子,优先考虑土地利用后,在相同土地利用类型内再尽量以低级土壤分类进行空间预测或估算。; 顾成军史学正于东升徐胜祥孙维侠赵永存; 关键词：土壤类型土地利用土壤有机碳

中国保护性耕作农田土壤有机碳变化速率研究——基于长期试验点的Meta分析被引量：28: 2013年; 保护性耕作对于培肥地力、保障粮食安全、缓解气候变化等具有重要意义。本研究搜集了1980～2012年8月有关中国农田保护性耕作的157个试验点的303对田间定位试验数据,采用Meta分析方法定量分析了保护性耕作下我国农田耕层土壤(旱地0～20cm,水田0～15cm)有机碳(SOC)变化特征。结果表明,与传统耕作(CT)相比,传统耕作+秸秆还田(CTS)、免耕(NT)和免耕+秸秆还田(NTS)三种保护性耕作均能显著提高SOC含量,变化速率分别为NTS(0.52 g kg-1a-1)>NT(0.35 g kg-1a-1)>CTS(0.22 g kg-1a-1);三种保护性耕作下SOC变化速率为水田>旱地,一年两熟制>一年一熟制;保护性耕作下,SOC积累与否及其幅度并不完全取决于其初始有机碳含量,短期试验(≤5a)SOC增加速率是长期试验(>5a)的1.75倍,如果仅采用短期试验结果可能高估保护性耕作的固碳潜力。; 田康赵永存邢喆孙维侠黄标胡文友; 关键词：保护性耕作农田土壤 META分析

黄淮海农业区旱地土壤有机碳变异性的空间尺度效应被引量：6: 2013年; 土壤有机碳（SOC）具有空间变异性，其变异程度依赖于空间尺度，多尺度研究SOC变异性特征及其对空间尺度拓展的响应对精确估算土壤碳储量具有重要意义。本研究以黄淮海农业区为研究区域，利用全国第二次土壤普查资料记录的1875个土壤剖面，设定4级行政区尺度，即大区、省级、市级和县级，研究了不同土壤深度（0～20、20～30、30～50、50～70和70～100cm）有机碳含量的变异性特征及其对行政区尺度拓展的响应。研究结果表明：黄淮海农业区SOC含量变异系数均值随着行政区尺度的增大和土壤深度的增加而增大，范围为县级尺度0～20cm表层的33．68％到大区尺度70～100cm底层的81．02％；两行政区尺度间的跨度越大，其变异度越大，尺度间变异度呈明显的阶梯状，表现为3个尺度等级（大区一县级）〉2个尺度等级（省级一县级和大区一市级）〉1个尺度等级（省级一市级，市级一县级和大区一省级）；SOC含量变异系数均值与行政区面积为显著对数关系Y=a＋b×In（x），随着土壤深度的增加，SOC变异性对尺度的响应也越快。实际采样过程中，研究区域越大，采样深度越深，所需要的采样点数目越多。; 王美艳史学正于东升徐胜祥檀满枝赵永存; 关键词：土壤有机碳含量

应用基于PLSR的土壤-环境模型预测土壤属性被引量：11: 2012年; 土壤-环境模型对于正确理解土壤属性与环境因子间的关系,以及进行土壤属性预测与制图均具有重要的意义。研究区位于陕西省长武县内多年退耕还林还草沟壑区域,采集72个土壤表层样本,选择3/4的样本作为建模集,其余1/4的样本作为验证集;环境因子选择容易获取的地形因子和由遥感影像提取的植被因子和湿度因子,建立基于偏最小二乘回归(PLSR)的土壤-环境模型。结果表明:全氮、速效钾、全钾、有机质与环境因子间均有显著相关性;建立的PLSR模型可解释土壤属性的空间变异从23%(全氮)到27%(全钾);与逐步回归方法构建的模型相比,利用PLSR构建的土壤-环境模型可以更好地表征土壤属性与环境变量间的关系,拟合精度和预测精度也相对较高,说明PLSR建立的模型可以更好地应用于相似区域的土壤属性预测。; 王昌昆潘贤章周睿刘娅李燕丽解宪丽

2001-2010年中国农田生态系统NPP的时空演变特征被引量：25: 2017年; 植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是地表碳循环的重要组成部分,而农业NPP代表了农田生态系统通过光合作用可固定大气中CO2的能力,决定了农田土壤可获得的有机碳含量。测算中国农田生态系统产生的NPP并分析其时空变异规律,探索其影响因子,对于了解全球碳循环,预测未来生态变化趋势具有重要意义。基于MOD17A3数据集,利用一元线性回归趋势线法和相关系数法定量分析了农田生态系统NPP的时空演变特征和气候因子对农田NPP的影响。结果表明,2001—2010年中国农田NPP平均值变化范围为C 0.21~17.24 Mg hm-2 a-1,平均值为4.12 Mg hm-2 a-1。从时间变化来看,NPP年际变化呈现先增加后下降的趋势。从空间分布来看,表现为南方高,北方低,其中,甘新区、黄土高原区、东北区、内蒙古及长城沿线区和黄淮海区北部NPP值较低,<3 Mg hm-2 a-1;四川盆地、山东丘陵、长江中下游滨海和沿江平原、云南、贵州、海南等地NPP值较高,>5 Mghm-2 a-1。从变化趋势来看,黄淮海农业区、黄土高原区、新疆的绿洲农业区和长江中下游农业区南部上升趋势明显,东北农业区、四川盆地和长江中下游农业区下降趋势明显。2001—2010年,中国农田中有22%的像元NPP平均值与降水呈显著相关,7%的像元与气温呈显著相关,反映了农田生态系统受人类活动影响较大。; 王轶虹史学正王美艳赵永存; 关键词：农作物气候因子

山东省典型褐土有机碳演变模拟中的不确定性来源研究被引量：3: 2014年; 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。; 刘晓宇赵永存秦发侣史学正; 关键词：土壤有机碳

2001—2010年中国农作物可还田量的时空演变: 2016年; 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。; 王轶虹史学正王美艳赵永存; 关键词：农作物根冠比气候因子

不同样点数量对土壤有机质空间变异表达的影响被引量：12: 2015年; 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。; 海南赵永存田康黄标孙维侠史学正; 关键词：土壤有机质

服务于流域水文研究的中国多尺度土壤数据库: 土壤是人类赖以生存和发展的物质基础,是陆地生态系统的核心,为了在全球尺度、国家尺度和区域尺度上解决资源、环境和生态的相关问题,就必须要建立相应的土壤数据库。; 史学正于东升徐胜祥孙维侠赵永存; 文献传递

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被引量：16: 2016年; 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。; 郭乃嘉史学正赵永存徐胜祥王美艳孔超; 关键词：土壤有机质农田管理

中国科学院战略性先导科技专项(XDA05050509)

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机构

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