基于不同圖量法的土壤有機碳儲量估算方法比較

基于不同圖量法的土壤有機碳儲量估算方法比較

1土壤類劃分參數(shù)的方法土壤有機碳（si）作為耕地系統(tǒng)土壤肥力的重要組成部分，在提高土壤肥力、保持作物產量、質量狀況和水處理方面發(fā)揮著重要作用。此外，秘書還是土壤碳數(shù)據(jù)庫的主要組成部分，在全球碳循環(huán)中發(fā)揮著重要作用。SOC庫是陸地植被碳庫的近3倍,是全球大氣碳庫的近2倍。由于SOC的巨大庫容,其較小幅度的變化就可能影響全球氣候變化。因此,在當前全球氣候變化問題已經(jīng)成為世界各國所必須面對的挑戰(zhàn)的背景下,準確估算SOC儲量對于定量碳截存和碳通量變化具有重要的理論和現(xiàn)實意義。目前對SOC儲量的估算存在很大差異,如對全球SOC儲量的估算結果從710PgC到3000PgC,對中國SOC儲量的估算結果從50PgC到185.7PgC。SOC儲量的估算方法主要有土壤類型法、生命帶法(模型法)、植被類型法,其中土壤類型法應用最為廣泛。土壤類型法是按照某種連接方法將土壤剖面的SOC密度值賦予土壤圖圖斑,通過GIS獲得土壤圖圖斑面積,從而實現(xiàn)對SOC儲量的估算。但由于比例尺的限制,土壤圖制圖單元在不同比例尺條件下有所不同。由于隨剖面數(shù)量的增加SOC密度的變異系數(shù)增大,因此基本制圖單元的變化將會使屬性數(shù)據(jù)與空間數(shù)據(jù)的連接對區(qū)域SOC儲量估算的不確定性產生影響。即使以同樣的數(shù)據(jù)基礎估算,由于連接方法不同,估算的結果也會有較大差異。如于東升等基于1∶100萬的全國土壤圖和7292個土壤剖面數(shù)據(jù),以土類為研究單元,將土類中各亞類SOC密度的面積加權平均值和中值分別賦予相應的土類,估算的結果分別為92.51PgC和72.69PgC,二者相差27%?；?∶400萬的全國土壤圖,王紹強等利用2473個土壤剖面數(shù)據(jù),以各土種的面積為權重計算各基本制圖單元的SOC密度值,估算的全國SOC儲量為92.42PgC;而解憲麗等利用2456個土壤剖面數(shù)據(jù),將各剖面SOC密度的中值作為相應制圖單元的SOC密度,估算的全國1m土層SOC儲量為84.4PgC,比前者低10%。另外,Zhao等、李忠等和徐香蘭等以土種面積為權重計算相應分類單元的平均SOC密度;姜小三等、甘海華等以算術平均值作為相應分類單元的平均SOC密度,對我國不同區(qū)域SOC儲量進行了估算?；谥袊寥榔詹楹头诸愊到y(tǒng)的特點,Shi等提出了基于土壤學專業(yè)知識的連接方法,根據(jù)土壤成土母質相同或相近、土壤類型一致與相似性、土壤剖面點位置與分布區(qū)域一致或鄰近等原則,把每個土壤剖面的屬性數(shù)據(jù)與相對應的土壤圖圖斑相連接,能夠反映同一制圖單元不同空間位置上圖斑之間碳密度的變異性,土壤圖越詳細效果越好。于東升等利用這種方法基于1∶100萬的全國土壤圖和7292個土壤剖面數(shù)據(jù)估算全國1m土層SOC儲量為89.4PgC。Zhao等和Liu等均應用了這種方法。屬性數(shù)據(jù)與空間數(shù)據(jù)的連接能夠引起對SOC儲量估算的巨大差異,在估算過程中不能忽視。為了探明基本制圖單元及連接方法對區(qū)域SOC儲量估算的影響,本文以中國滇黔桂地區(qū)為例,利用相同的土壤剖面數(shù)據(jù)和1∶50萬土壤圖,分別以土屬、亞類和土類為研究單元,以不同的連接方法對區(qū)域SOC儲量進行估算,探尋適合不同制圖單元下SOC儲量估算的最佳連接方法,為SOC估算提供依據(jù)。2材料和方法2.1西南中低山地氣候。在我國,我國研究區(qū)域為中國滇黔桂地區(qū)(圖1),包括云南省、貴州省和廣西壯族自治區(qū),位于20°53′48″~29°15′00″N和97°31′52″~112°03′25″E之間,面積為806400km2,約占中國陸地面積的8.4%。該區(qū)地勢西北高、東南低,山地廣布,地形復雜,山地面積約占78%。特別是西部橫斷山縱谷區(qū)(位于云南省元江以西,面積占全區(qū)的26.5%),屬橫斷山脈南段,西部與喜馬拉雅山相連,嶺谷高差懸殊,最低海拔為76m,最高為6740m。滇黔桂地區(qū)處于亞熱帶季風氣候區(qū),由于處于低緯度,海拔變化懸殊,因此氣候類型多樣,氣候的區(qū)域差異和垂直變化十分明顯。該區(qū)土壤具有明顯的水平地帶性和垂直地帶性。水平地帶性表現(xiàn)為從南向北的磚紅壤、赤紅壤、紅壤的依次更替,垂直地帶性表現(xiàn)為燥紅土、紅壤、黃壤、黃棕壤、棕壤、暗棕壤、棕色針葉林土、亞高山草甸土和高山寒漠土的依次更替,另外還有大面積的石灰?guī)r土、紫色土和水稻土分布。2.2土壤剖面數(shù)據(jù)庫土壤剖面數(shù)據(jù)來源于《廣西土種志》、《貴州土種志》和《云南土種志》中記載的共798個典型土壤剖面,其中有265個土壤剖面被《中國土種志》收錄。根據(jù)中國土壤發(fā)生分類系統(tǒng)(GeneticSoilClassificationofChina,GSCC),這些土壤剖面分屬798個土種,265個土屬,60個亞類和26個土類?；谄拭鏀?shù)據(jù),建立了土壤剖面數(shù)據(jù)庫,其中包括土壤類型、土壤理化性質、采樣點位置及土種分布面積等信息,其中798個土種的統(tǒng)計面積共計47.45Mhm2?？臻g數(shù)據(jù)來自廣西壯族自治區(qū)1∶50萬土壤圖1、貴州省1∶50萬土壤圖2和云南省1∶50萬土壤圖3。土壤圖的制圖單元系統(tǒng)也是基于GSCC,最小分類單元為土屬;土壤面積為78.04Mhm2。2.3學習方法2.3.1土壤理化性質對于一定剖面深度D(cm)的土壤,有機碳密度SOCDD(kgC/m2)的計算公式如下:SOCDD=∑i=1n(1?δi%)×ρi×Ci×Ti100SΟCDD=∑i=1n(1-δi%)×ρi×Ci×Τi100式中:n為土層數(shù),δi%為第i層>2mm礫石含量(體積百分含量),ρi為第i層土壤容重(g/cm3),Ci為第i層土壤有機碳濃度(g/kg),土壤有機碳含量是土壤有機質含量乘以0.58(Bemmelen轉換系數(shù))得到的,Ti為第i層土層厚度(cm)。先計算每個土種剖面的碳密度,本研究中計算的剖面碳密度的深度為0~100cm,對于剖面沒有容重記載的剖面,采用同一土屬的其它剖面相應土層的平均容重代替。2.3.2建立土壤數(shù)據(jù)庫首先將土壤圖數(shù)字化,然后利用基于土壤學專業(yè)知識連接方法將土壤剖面數(shù)據(jù)庫與數(shù)字化土壤圖連接,建成基于土壤學專業(yè)知識的土壤數(shù)據(jù)庫。再以省級區(qū)域為控制單元,分別以GSCC土類、亞類和土屬為研究單元,分別以各研究單元所包含的土壤剖面(土種)SOC密度的中值、算術平均值和面積加權平均值(以土壤剖面數(shù)據(jù)庫的中土種面積為權重)作為該研究單元的SOC密度,建成9個相互獨立的土壤數(shù)據(jù)庫?；贕SCC,10個數(shù)據(jù)庫分別被用來估算SOC儲量,以土壤圖上各圖斑所代表的面積為面積來源計算各土壤類型和全區(qū)面積加權SOC密度和SOC儲量。3結果與分析3.1土屬水平上的soc儲量和密度在不同制圖單元(土壤分類)水平上利用不同方法連接屬性數(shù)據(jù)與空間數(shù)據(jù),對滇黔桂地區(qū)SOC儲量的估算結果具有較大差異(表1)。在土類水平上利用中值法估算的結果最低(1m土層SOC儲量為8.91PgC,SOC密度為11.42kgC/m2);在土屬水平上利用PKB法估算的結果最高(1m土層SOC儲量為10.91PgC,SOC密度為13.98kgC/m2),二者相差18%。PKB法估算的結果與面積加權平均值法估算的結果接近,差異均在1.5%以內。除PKB法外,其它3種連接方法對SOC儲量的估算結果由大到小依次為:面積加權平均值法>算術平均值法>中值法。算術平均值法和中值法的估算結果均隨分類水平的降低而升高,而面積加權平均值法則是亞類水平最高,土屬水平最低。除PKB法外,在土類、亞類和土屬水平上其它3種連接方法間的最大差異分別為22%、16%和9%;而算術平均值法、中值法和面積加權平均值法在不同連接水平上的最大差異分別為4%、11%和2%,方法間的差異要大于鏈接水平間的差異。3.2估計結果對比從土類的角度對SOC儲量的估算結果進行分析更能體現(xiàn)對區(qū)域SOC儲量估算結果的差異性。該研究區(qū)的土壤共有26個土類,其中11個土類分布面積較大,占總土壤面積的96.9%。由于所采用的土壤圖比例尺較大(1∶50萬),制圖單元較為詳細(基本制圖單元為土屬),因此PKB法的估算結果與真值較為接近。以PKB法估算的結果為標準,對算術平均值法、中值法和面積加權平均值法進行比較?；?1種主要土類SOC密度估算值的比較結果見圖2。算術平均值法對11種主要土類SOC密度的估算結果與PKB法相差較大,對黃壤、紫色土和粗骨土的估算結果偏高,而對于石灰?guī)r土、棕壤和暗棕壤的估算結果則偏低;中值法的估算結果則普遍偏低,最大差值達到30%以上;而面積加權平均值法的估算結果,除赤紅壤和水稻土外,均與PKB法的估算結果相接近(差異<10%)。在不同分類水平上鏈接對土類SOC密度的估算結果的差異性在3種連接方法之間表現(xiàn)并不一致。中值法在不同連接水平上的差異最大,對6種主要土類估算結果的差異超過10%;其次是算術平均值法,對4種主要土類估算結果的差異超過10%;而面積加權平均值法在不同連接水平上對11種主要土類的估算結果最為一致,水平間的差異均在10%以內,其中有7種土類小于5%。4對計面積與土壤圖面積的估計結果分析從滇黔桂地區(qū)三省省級土種志中收集的798個土壤剖面的SOC密度值呈正偏態(tài)分布,因此中值小于算術平均值,從而導致利用中值法連接屬性數(shù)據(jù)與面積數(shù)據(jù)對SOC儲量的估算結果小于算術平均值法,兩種方法的估算結果均與PKB法的估算結果相差較大,這與趙永存對河北省的研究結果一致,說明無論是采用中值還是算術平均值對SOC儲量的估算結果均不理想。這也可以解釋為什么在數(shù)據(jù)資料相近的情況下,解憲麗等對全國SOC儲量估算的結果比王紹強等估算的結果低。而面積加權平均值由于采用了各省土種志中記錄的各土種的面積作為權重,盡管這種面積存在較大的誤差(總土壤面積比土壤圖上的面積低39%),但對SOC密度的估算結果與PKB法較為接近,這可能是因為雖然土種志中所記載的土壤面積比土壤圖上的面積偏低,但各級土壤分類單元內部的土種所占的面積比例可能與通過土壤圖計算的結果較為接近。圖3為滇黔桂地區(qū)各土屬兩種面積的關系圖。從圖中可以看出,大多數(shù)土屬的土種志統(tǒng)計面積與土壤圖面積之間存在較強的線性關系,說明對大多數(shù)土屬而言,土種志中記載的面積占相應省內總土壤面積的比例與通過土壤圖統(tǒng)計的結果相差不大。從對各主要土類SOC儲量的估算結果來看,面積加權平均值法的估算結果要好于算術平均值法和中值法,而且在土類、亞類和土屬3個水平上連接的估算結果相差不大。但對于赤紅壤和水稻土SOC儲量的估算結果與PKB法的估算結果相差較大,對赤紅壤的估算結果比PKB法低8%~13%,而對水稻土的估算結果比PKB法低15%~19%。面積加權平均值法與PKB法對赤紅壤的估算結果相差較大,主要是因為土種志中赤紅壤某些土種的統(tǒng)計面積與真實值相差極為懸殊而引起的。由于所采用的土壤圖的基本制圖單元為土屬,因此可以從土屬水平上對土種志中的統(tǒng)計面積與利用土壤圖所計算的土壤面積進行比較(圖3)。從圖中可以看出,土種志統(tǒng)計面積與土壤圖上的土壤面積相差最大的土屬大多分布于云南省,這些土屬主要分布在云南省西部的橫斷山區(qū)。該地區(qū)山高谷深,地形極為復雜,而且有很多山區(qū)極為偏遠,在第二次土壤普查中進行面積統(tǒng)計時誤差較大。這些土屬主要分屬于赤紅壤和紅壤,這也使面積加權平均值法與PKB法對紅壤的估算結果相差也較大(6%左右)。對水稻土的估算結果,面積加權平均值法與PKB法之間相差也較大,這與水稻土的分布特征和SOC密度的變異性有關。三省1∶50萬土壤圖表明水稻土各類型的區(qū)域性分布特征并不明顯,各種類型往往相間分布;而且該研究區(qū)內水稻土不同類型間SOC密度變異性非常大(表2),在利用PKB法進行連接時可能產生較大誤差,而水稻土的統(tǒng)計面積與土壤圖中水稻土的面積差異相對較小(27%),所以面積加權平均值法對水稻土SOC密度的估算結果比PKB法更為準確。盡管對于少數(shù)土類,面積加權平均值法與PKB法的估算結果相差較大,但對大多數(shù)土類而言,二者的估算結果較為接近,這是由于所采用的土壤圖比例尺較大(1∶50萬),基本制圖單元較低(土屬)的緣故。如果采用比例尺更大、基本制圖單元更低(如土種)的土壤圖,PKB法連接效果將會更好,它不但能體現(xiàn)同一制圖單元不同空間位置上圖斑之間碳密度的變異性,而且估算結果較為準確;如果采用比例尺更小、基本制圖單元更高(如土類或亞類)的土壤圖,利用PKB法連接將會使部分土壤剖面由于土壤圖比例尺的限制而不能與土壤圖連接。這是因為隨著土壤圖比例尺的減小,部分土壤類型的制圖單元將被概化,一些土壤剖面所代表的土壤類型不能在土壤圖上得到體現(xiàn),因此不能根據(jù)土壤類型名稱將這些剖面連接到土壤圖圖斑。所以在土壤圖比例尺較小時,面積加權平均值法將會是最好的選擇。另外,由于土地利用變化對土壤有機碳儲量具有重要的影響,在采用較小比例尺土壤圖對SOC儲量進行估算時,利用土地利用現(xiàn)狀圖