紅壤丘陵區(qū)土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量模擬3

解憲麗 孫 波 潘賢章

(中國(guó)科學(xué)院南京土壤研究所,江蘇南京210008)

紅壤丘陵區(qū)土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量模擬3

解憲麗 孫 波 潘賢章

(中國(guó)科學(xué)院南京土壤研究所,江蘇南京210008)

土壤的有機(jī)碳蓄積量及其動(dòng)態(tài)變化,不僅是維持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展的重要因素,而且在全球變化碳循環(huán)研究中具有重要地位。本文基于GIS技術(shù)和DNDC模型,以江西省余江縣為例,模擬研究了典型紅壤丘陵區(qū)不同土地利用方式下的土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量及其變化。結(jié)果表明:余江縣表層土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量為3.52×109kg,平均土壤有機(jī)碳密度為4.24 kg m-2。不同利用方式中,灌溉水田的土壤有機(jī)碳密度最高,其次是望天田、園地、林地和菜地,旱地的較低,草地的最低。該縣土壤有機(jī)碳庫(kù)的年度變化量為8.63×107kg,變化率為+2.45%。土壤有機(jī)碳密度下降的地區(qū)多位于農(nóng)田區(qū)內(nèi),特別是旱地,部分灌溉水田的碳密度略有增加,林地、園地、草地的土壤有機(jī)碳密度是增加的,其中園地的增幅最大。在不考慮土壤流失的情況下,自然植被覆蓋下的土壤碳截留能力強(qiáng)于農(nóng)業(yè)植被下的土壤,但是灌溉、施肥、種植綠肥等保護(hù)性農(nóng)業(yè)措施可以減少土壤碳的損失,甚至增加有機(jī)碳的儲(chǔ)量。

土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量;DNDC模型;紅壤丘陵區(qū);余江縣

由于大氣中CO2濃度增加引起的全球氣候變化,是目前國(guó)際社會(huì)普遍關(guān)注的重大環(huán)境問題。土壤有機(jī)碳的蓄積量在全球碳循環(huán)中具有重要地位,全球土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量0.1%的變化將導(dǎo)致大氣中CO2濃度1.0 mgL-1的變化[1]。土壤碳庫(kù)的源匯效應(yīng)在很大程度上取決于土地利用變化、土地管理和生態(tài)環(huán)境的改變,不恰當(dāng)?shù)霓r(nóng)業(yè)管理措施和土地利用方式極易引起土壤由匯到源的轉(zhuǎn)變[2-3]。人口增長(zhǎng)壓力導(dǎo)致的土地利用和土地覆被變化直接影響到土壤生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán),進(jìn)而對(duì)人類的生存環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展可能產(chǎn)生重要的影響[4]。由于長(zhǎng)期對(duì)土地資源的不合理利用,我國(guó)東南紅壤丘陵區(qū)的土壤退化問題極其嚴(yán)重[5]。探討該地區(qū)不同土地利用方式下的土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量及其動(dòng)態(tài)變化,不僅能為國(guó)家尺度和全球尺度的碳循環(huán)研究提供必要的區(qū)域信息,還可以為區(qū)域農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供決策依據(jù)。

現(xiàn)階段有關(guān)東南紅壤丘陵區(qū)土壤碳儲(chǔ)量的研究并不多見,已有的研究大多基于定點(diǎn)采樣分析[6-9]。而在區(qū)域尺度上定量預(yù)測(cè)土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量的時(shí)空變化,基于過程的土壤有機(jī)質(zhì)模型與GIS的結(jié)合將是必需的。土壤有機(jī)質(zhì)模型以氣象、土壤、土地利用和農(nóng)田管理為驅(qū)動(dòng)條件,對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)的產(chǎn)生、分解和轉(zhuǎn)化等過程進(jìn)行數(shù)字模擬,以達(dá)到預(yù)測(cè)土壤有機(jī)碳動(dòng)態(tài)的目的。目前土壤有機(jī)質(zhì)循環(huán)模型已開發(fā)出多種,應(yīng)用尺度也已經(jīng)由點(diǎn)位擴(kuò)展到區(qū)域。1995年在英國(guó)洛桑(Rothamsted)農(nóng)業(yè)實(shí)驗(yàn)站舉辦的“應(yīng)用長(zhǎng)期觀測(cè)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)土壤有機(jī)質(zhì)模型”國(guó)際高級(jí)學(xué)術(shù)討論會(huì)上 ,RothC、CENTURY、DAISY、CANDY、NCSOIL、DNDC等 6 個(gè)模型被評(píng)選為表現(xiàn)優(yōu)秀的土壤有機(jī)質(zhì)模型[10]。其中由New Hampshire大學(xué)李長(zhǎng)生教授等開發(fā)的DNDC模型[11-14]以其比較精確的模擬結(jié)果和簡(jiǎn)單的參數(shù)輸入被廣泛應(yīng)用,國(guó)內(nèi)有些科學(xué)家已開始使用DNDC模型預(yù)測(cè)土壤碳儲(chǔ)量及其變化。1995-1998年間中國(guó)和美國(guó)科學(xué)家使用DNDC模型對(duì)中國(guó)和美國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中土壤有機(jī)碳的動(dòng)態(tài)進(jìn)行了全國(guó)范圍的預(yù)測(cè)[15-16]。王立剛等利用中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)曲周實(shí)驗(yàn)站的氮磷化肥配施長(zhǎng)期定位試驗(yàn)和翻免耕長(zhǎng)期定位試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證DNDC模型,其模擬值與實(shí)測(cè)值之間吻合程度較好[17]。韓冰等在遼寧省農(nóng)田土壤碳庫(kù)分布及變化的模擬分析研究中使用了DNDC模型,對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證的結(jié)果表明DNDC模型模擬的結(jié)果與野外實(shí)測(cè)結(jié)果能夠較好的符合[18]。江西省余江縣是我國(guó)亞熱帶東部典型的低丘紅壤分布區(qū)。本研究以余江縣為例,基于GIS工具和生物地球化學(xué)模型-DNDC模型,模擬研究典型紅壤丘陵區(qū)土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量及其動(dòng)態(tài)變化,分析影響我國(guó)丘陵紅壤地區(qū)土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量變化的因素,為提高紅壤固碳能力提供依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)介紹

余江縣位于江西省東北部 ,在北緯 28°04′-28°37′、東經(jīng)116°41′-117°09′之間 ,屬信河流域下游。全縣面積931 km2,以低丘地形為主。紅壤是余江縣面積最大、分布最廣泛的一類土壤,占全縣土壤面積64.67%;水稻土是余江縣面積最大、分布最廣的耕作土壤,是全縣土壤面積的32.28%,潮土占全縣土壤面積的0.53%。余江縣屬亞熱帶濕潤(rùn)氣候區(qū),光熱、水資源豐富,年平均氣溫為17.7℃,年平均降水量為1 752.1 mm,年蒸發(fā)量平均1 373.3 mm。一年間干濕期非常明顯,雨季是3-6月,降水量占全年總降水量的60%。這種氣候現(xiàn)象有利于土壤侵蝕的發(fā)展。該縣植被屬中亞熱帶常綠闊葉林帶,但原生植被已破壞殆盡,現(xiàn)主要為人工林或荒草、灌叢次生植被,植被覆蓋度較差。

1.2 DNDC模型簡(jiǎn)介

DNDC(Denitrification2Decomposition,反硝化 -分解模型)模型由兩個(gè)部分組成:第一部分包含土壤氣候子模型、植物生長(zhǎng)子模型、有機(jī)質(zhì)分解子模型等3個(gè)子模型,其作用是根據(jù)輸入的氣象、土壤、植被、土地利用和農(nóng)田耕作管理數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)植物-土壤系統(tǒng)中諸環(huán)境因子的動(dòng)態(tài)變化;第二部分包含硝化反應(yīng)子模型、脫氮反應(yīng)子模型、發(fā)酵反應(yīng)子模型,這部分的作用是由土壤環(huán)境因子來預(yù)測(cè)上述3個(gè)微生物參與化學(xué)反應(yīng)的速率。模型的輸入數(shù)據(jù)庫(kù)包括兩個(gè)部分:一部分儲(chǔ)存直接與地理坐標(biāo)有關(guān)的數(shù)據(jù),如地形、氣候、植被類型、土壤類型、人口、牲畜種類和密度等;另一部分儲(chǔ)存與地理坐標(biāo)沒有直接關(guān)系的數(shù)據(jù),如農(nóng)作物生理特性、耕作制度、化肥種類和土壤理化性質(zhì)等。當(dāng)DNDC運(yùn)行時(shí),它自動(dòng)讀入每個(gè)模擬單元的氣象、土壤、作物類型(植被類型)及田間管理數(shù)據(jù),據(jù)此對(duì)每一個(gè)單元中的植被類型進(jìn)行為期一年的模擬,由此計(jì)算出土壤中各種碳庫(kù)的年度動(dòng)態(tài),由各模擬單元的匯總可計(jì)算區(qū)域土壤有機(jī)碳庫(kù)的年度變化?；蛘咭部梢灶A(yù)測(cè)各模擬單元在某時(shí)間的初始(baseline)土壤有機(jī)碳庫(kù),從而預(yù)測(cè)區(qū)域土壤有機(jī)碳庫(kù)[19]。

1.3 空間數(shù)據(jù)庫(kù)

DNDC模型通常采用行政邊界來劃分模型模擬的單元,但行政單元內(nèi)部各種驅(qū)動(dòng)因子通常是不一致的。土壤有機(jī)碳的動(dòng)態(tài)受氣候、土質(zhì)、植被和人類活動(dòng)等生態(tài)驅(qū)動(dòng)力的影響,這些影響因子組合上的任何變化,都會(huì)改變土壤有機(jī)碳。因此在對(duì)余江縣土壤有機(jī)碳庫(kù)進(jìn)行模擬時(shí),本研究采用土壤-土地利用離散單元作為模擬單位。在對(duì)土壤有機(jī)碳庫(kù)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),根據(jù)每個(gè)模擬單元土壤有機(jī)質(zhì)含量的最大值和最小值,分別用DNDC模型估算其土壤碳庫(kù)的范圍,得出平均值。

土地利用底圖采用1∶5萬余江縣土地利用圖。本研究對(duì)土地利用類型進(jìn)行了合理歸并,共分為9類(見表1)。土壤底圖采用1∶5萬余江縣土壤圖。由于余江縣土地面積較小,鑒于同一土屬的土壤屬性(特別是質(zhì)地)基本一致,因此本研究使用土屬作為余江縣土壤碳庫(kù)預(yù)測(cè)時(shí)所使用的土壤類型圖的基本制圖單元(見表2)。

表1 余江縣不同土地利用類型的土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量Tab11 Soil organic carbon storage under different land use types in Yujiang County

1.4 屬性數(shù)據(jù)庫(kù)

(1)土壤理化性質(zhì)。2001年在余江縣根據(jù)地形、土地利用方式和土壤類型采集了80個(gè)土壤表層(0-20 cm)樣品,分析了土壤理化性質(zhì)。模型模擬中使用的土壤參數(shù)包括:有機(jī)碳含量、粘粒含量、pH和容重。對(duì)于面積很小的沒有采樣的土屬,使用第二次土壤普查《余江縣土壤》①江西省余江縣土壤普查辦公室,余江縣土壤,1986。中相應(yīng)土屬的典型土種數(shù)據(jù)替代。

(2)植被類型生理參數(shù)。DNDC模型在早期主要是針對(duì)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)開發(fā)的,所以其數(shù)據(jù)庫(kù)中強(qiáng)調(diào)了農(nóng)作物類型和農(nóng)田管理措施等參數(shù),在對(duì)非農(nóng)田土壤進(jìn)行模擬時(shí),本研究在其參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)中增加與自然植被有關(guān)的參數(shù)。有關(guān)林地、灌木林地及園地的生物量和凈生產(chǎn)量參考方精云等[20]發(fā)表的文章中有關(guān)江西省的數(shù)據(jù)。

(3)田間管理數(shù)據(jù)。研究區(qū)的各種耕作管理措施,包括耕作制度、產(chǎn)量、播種期和收獲期等,相關(guān)數(shù)據(jù)主要參考黃國(guó)勤等[21-22]的有關(guān)中國(guó)南方耕作制度的文獻(xiàn)。

(4)人口、牲畜、化肥等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。本研究采用土壤-土地利用離散單元作為模擬單元。由于目前的人口和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)只按照行政單元統(tǒng)計(jì),需要對(duì)其進(jìn)行從行政單元到模擬單元的轉(zhuǎn)換,本研究采用密度內(nèi)插法獲得各模擬單元的人口、牲畜、化肥等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。具體作法如下:根據(jù)余江縣2000年統(tǒng)計(jì)年鑒②,查找出各鄉(xiāng)的人口、牲畜數(shù)量,然后根據(jù)各鄉(xiāng)的面積進(jìn)行平均,繪制出余江縣的人口、牲畜的種類和密度圖,再與土壤圖和土地利用圖疊加,得到各模擬單元的人口、牲畜的種類和密度。

表2 余江縣不同土屬的有機(jī)碳儲(chǔ)量Tab12 Organic carbon storage of different soil types in Yujiang County

(5)氣象數(shù)據(jù)。采用余江縣氣象站1990年的逐日氣象數(shù)據(jù),包括日最高、最低氣溫和日降水量③。

2 結(jié)果和討論

2.1 不同土地利用方式下的土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量

根據(jù)DNDC模型模擬,余江縣土壤有機(jī)碳庫(kù)(0-20 cm)總量為3.52×109kg,平均土壤有機(jī)碳密度為4.24 kg m-2。表1中列出了不同土地利用類型下各模擬圖斑的土壤有機(jī)碳密度最小值、最大值以及面積加權(quán)平均值,采用面積加權(quán)平均值代表不同土地利用類型下的土壤有機(jī)碳密度。由于篇幅所限,本文略去余江縣土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量的空間分布圖。從不同土地利用方式的土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量分布上看,有較明顯差異。其中灌溉水田的碳儲(chǔ)量最多(2.20×109kg),占總量的62.6%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其面積百分比43.7%。其次是林地(0.88×109kg),占總量的24.9%,但低于其面積百分比30.5%。不同土地利用方式下土壤有機(jī)碳密度的大小順序是:灌溉水田>望天田>園地(經(jīng)濟(jì)林)>林地(包括灌木林)>菜地>旱地>草地。不同土地利用方式下土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量的差別與農(nóng)田耕種施肥制度和生態(tài)環(huán)境條件決定的土壤有機(jī)碳輸入和輸出之間的平衡有關(guān)。

余江縣灌溉水田的有機(jī)碳密度最高,這與其耕作制度有關(guān)。首先,水耕熟化作用使農(nóng)田中的土壤有機(jī)碳得到穩(wěn)定和提高,根據(jù)我國(guó)第二次土壤普查資料的統(tǒng)計(jì),全國(guó)水田土壤有機(jī)碳含量普遍高于旱地土壤[23]。紅壤荒地開墾作為水稻田后,在前30年中其有機(jī)碳含量隨著水耕熟化過程而不斷增加,到30年后趨于穩(wěn)定,余江縣的高度熟化的水稻土表層有機(jī)碳含量達(dá)到19.0(±1.20)g kg-1[9]。其次,余江縣的灌溉水田通常實(shí)行肥-稻-稻三熟制,一般在9月下旬至10月初,二季晚稻齊穗灌漿初期,將紫云英(綠肥)散播于稻田中。紫云英一般畝產(chǎn)1 500-2 000 kg,高的可達(dá)2 500-3 000 kg,甚至高達(dá)5 000 kg[22]。綠肥生長(zhǎng)迅速、莖葉繁茂、株叢密集、根系發(fā)達(dá),能有效減少水土流失、改善土壤結(jié)構(gòu)、提高土壤肥力,為農(nóng)作物提供多種有效養(yǎng)分,并是牲畜的好飼料,畜牧業(yè)的發(fā)展能為農(nóng)作物提供大量的優(yōu)質(zhì)有機(jī)肥[22-24]。種植綠肥還可以減少耕作干擾,降低土壤有機(jī)碳礦化速率,而且綠肥的生長(zhǎng)季長(zhǎng),蒸騰速率高,導(dǎo)致土壤含水量降低,影響土壤微生物活性,使土壤呼吸降低[25]。因此,綠肥作為有機(jī)培肥作用的重要方式,可以通過影響土壤理化特性、作物根系生長(zhǎng)以及殘茬數(shù)量和質(zhì)量、土壤微生物數(shù)量和活性等方面,維持和提高土壤碳含量水平。已有研究表明,糧草輪作以及在輪作中增加有較高生物量產(chǎn)出和較高秸稈C/N比的作物的種植,結(jié)合秸稈還田可以有效地降低傳統(tǒng)種植制度對(duì)土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量的衰減效應(yīng)。合理的輪作可以加速農(nóng)田土壤碳的匯集,在輪作中加入長(zhǎng)綠牧草可以增加土壤碳含量[26]。

不同地區(qū)的農(nóng)田其有機(jī)碳密度也存在較大差別,主要與施肥量的差異有關(guān)。由圖1、2可以看出,農(nóng)田和經(jīng)濟(jì)園林土壤的有機(jī)碳儲(chǔ)量與施用氮肥量之間呈現(xiàn)較高的相關(guān)性?；实氖┯每梢燥@著提高農(nóng)作物生物產(chǎn)量,從而增加土壤中作物殘茬和根等有機(jī)質(zhì)的輸入來改變土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量。此外,據(jù)采樣分析測(cè)算,高肥力旱地土壤的有機(jī)碳密度比低肥力旱地土壤高2.2 kg m-2(0-20 cm),高肥力水田土壤的有機(jī)碳密度比低肥力水田土壤高1.5 kg m-2(0-20 cm)[8]。

圖1 農(nóng)田模擬單元土壤碳儲(chǔ)量(106kg)與所施氮肥量(ton)的散點(diǎn)圖Fig.1 Relationship between nitrogenous fertilizer and soil organic carbon storage of farmlands

圖2 園地模擬單元土壤碳儲(chǔ)量(106kg)與所施氮肥量(ton)的散點(diǎn)圖Fig.2 Relationship between nitrogenous fertilizer and soil organic carbon storage of economic forests

余江縣林地、草地等自然植被覆蓋下的土壤有機(jī)碳密度較低,主要原因在于亂砍亂伐以及不合理土地利用導(dǎo)致了該縣自然植被覆蓋度較差、土壤侵蝕嚴(yán)重、養(yǎng)分貧瘠,導(dǎo)致不僅進(jìn)入土壤中的有機(jī)質(zhì)較少,土壤截留碳的能力也較低。

余江縣不同土地利用方式下土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量的差異與地形也有一定的關(guān)系。林地等自然植被主要位于丘陵上坡度較高的位置,因此土壤養(yǎng)分的流失也較為嚴(yán)重,而灌溉水田則主要位于河流兩岸平原和坡底部位,土壤養(yǎng)分流失不嚴(yán)重還可以接受坡頂物質(zhì)的部分沉積,因此其土壤碳儲(chǔ)量水平較高。

2.2 不同土壤類型的有機(jī)碳儲(chǔ)量

根據(jù)模擬結(jié)果匯總得到的余江縣各土屬的表層土壤碳儲(chǔ)量(見表2)。水稻土的碳儲(chǔ)量為2.20×109kg,約占總量的63%,遠(yuǎn)高于其面積百分比44%;紅壤的碳儲(chǔ)量為1.29×109kg,約占總量的37%,明顯低于其面積百分比46%;潮土的面積很少(0.53%),其有機(jī)碳儲(chǔ)量也很少,僅占總量的0.49%。該縣水稻土的平均有機(jī)碳密度為5.51 kg m-2,紅壤的為3.05 kg m-2。

水稻土的有機(jī)碳儲(chǔ)量水平通常與土壤的養(yǎng)分含量水平相關(guān),因?yàn)榉柿Ω叩母魍寥榔渖a(chǎn)作物的根系和殘茬的數(shù)量和質(zhì)量較高,因而有機(jī)質(zhì)的輸入較多,土壤碳密度較高。潴育水稻土的面積最大,占全縣土壤總面積的38%,占水稻土總面積的87%,集中分布于河流兩岸平原及山丘溝谷中地形較為開闊平坦的部位,是在地面水與毛管水共同作用下形成的,屬形成發(fā)育良好的一類土壤,土體中水氣肥協(xié)調(diào),通常為高產(chǎn)田,土壤養(yǎng)分含量水平較高,因而其土壤碳儲(chǔ)量水平較高。淹育水稻土的面積少而零星,主要分布在低中丘地區(qū)高平地段的溝谷排田及丘陵地塊,屬地表水型水稻土,多為天然水灌溉的“望天田”,淹水時(shí)間不長(zhǎng),氧化還原程度較弱,屬初期發(fā)育階段的水稻土,余江縣的淹育水稻土一般距村莊較遠(yuǎn),耕作管理粗放,施肥量也較少,一年只種一季,通常屬低產(chǎn)田。余江縣的潛育水稻土約占水稻土總面積的10%,多分布在丘陵溝谷等排水差的低洼地位,土壤的全量養(yǎng)分含量水平高,潛力大,但由于長(zhǎng)期處于漬水還原狀況,有機(jī)質(zhì)的礦化程度及生物吸收量低,還原性物質(zhì)多,同時(shí)土粒分散,結(jié)構(gòu)性差,其有效肥力較低。

余江縣紅壤有機(jī)碳儲(chǔ)量水平較低,原因主要有兩個(gè)。首先,紅壤是亞熱帶生物氣候條件下形成的一種地帶性土壤,土壤養(yǎng)分含量低是紅壤的重要農(nóng)化特性。在亞熱帶生物氣候條件下,土壤有機(jī)質(zhì)雖有一定量的積累,但礦化分解也很快,其活性腐殖質(zhì)約占有機(jī)質(zhì)總量的31.1%,說明在紅壤有機(jī)質(zhì)總量中有1/3易于礦化分解,腐殖質(zhì)組成以富里酸為主,表明土壤有機(jī)質(zhì)腐殖化程度低[27]。其次,余江縣土壤的區(qū)域分布主要是水稻土和紅壤之間的枝形土壤組合,而該縣的土壤侵蝕主要發(fā)生在紅壤上。第二次土壤普查表明,紅壤侵蝕面積已占總面積的45.3%,在侵蝕紅壤中,中度和強(qiáng)度侵蝕紅壤又占其侵蝕面積的40%[28]。紅壤侵蝕的過程常常伴隨著養(yǎng)分的流失,造成土壤中的有機(jī)質(zhì)含量較低。

2.3 土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量的年度變化

經(jīng)過模擬,余江縣土壤有機(jī)碳庫(kù)的年度變化量為8.63×107kg,變化率為+2.45%。表3中列出了不同土地利用類型下各模擬圖斑土壤有機(jī)碳密度變化量的最小值、最大值以及面積加權(quán)平均值,采用面積加權(quán)平均值代表不同土地利用類型下的土壤有機(jī)碳密度年度變化量。由于篇幅所限,本文略去余江縣土壤有機(jī)碳密度年度變化量的空間分布圖。對(duì)比余江縣土地利用圖和有機(jī)碳密度年度變化量分布圖(圖略)可以發(fā)現(xiàn),有機(jī)碳儲(chǔ)量下降的地區(qū)全部位于農(nóng)田區(qū)內(nèi),特別是旱地,但是大部分灌溉水田的碳儲(chǔ)量是增加的。林地、園地、草地等區(qū)域的碳儲(chǔ)量是增加的,特別是園地的增幅最大。

不同利用方式下土壤有機(jī)碳變化的模擬結(jié)果與孫波等的研究[29-30]一致。孫波等分析表明,在傳統(tǒng)耕作方式下的旱坡地土壤有機(jī)碳的年均侵蝕損失量為16.4 g m-2,有機(jī)碳的年均形成量為23.5 g m-2,年均礦化量為31.3 g m-2,盈虧為-24.2 g m-2;低產(chǎn)水稻田的有機(jī)碳年均形成量為52.5 g m-2,年均礦化量為65.6 g m-2,盈虧為-13.1 g m-2,但高產(chǎn)水稻田由于秸稈還田量大,有機(jī)碳循環(huán)處于盈余狀態(tài),因此土壤有機(jī)質(zhì)增加。李忠佩和吳大富[9]的研究表明,與1980年相比,余江縣水稻土表層有機(jī)碳儲(chǔ)量在1980-2002年間增加了1.12×108kg,年變化率為0.87%;在調(diào)查的5種水稻土中,潮砂泥田表層有機(jī)碳平均含量從18.8 g kg-1下降到16.8g kg-1,烏洪砂泥田不變,其他3種水稻土增加了2.89-5.52%。對(duì)于園地,由于具有施肥、灌水等措施,增加土壤中枯枝落葉等有機(jī)質(zhì)的輸入,因此其土壤碳儲(chǔ)量的增幅最高。

余江縣土壤碳儲(chǔ)量的年度變化模擬結(jié)果表明,人類耕種活動(dòng)會(huì)造成土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量減少,但是灌溉、施肥、種植綠肥等措施可以減少農(nóng)業(yè)土壤碳儲(chǔ)量的損失,甚至增加有機(jī)碳儲(chǔ)量。自然植被覆蓋下的土壤在沒有人類干擾的情況下其土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量應(yīng)是增加的。本研究在模擬時(shí)并沒有考慮土壤侵蝕對(duì)余江縣土壤有機(jī)碳庫(kù)年度變化量的影響。根據(jù)已有研究[29-30],紅壤丘陵區(qū)馬尾松林和針闊混交林的年均凋落量分別為1.01和0.86 kg m-2,土壤有機(jī)碳年均形成量分別為50.9和39.2 g m-2,土壤侵蝕引起的土壤有機(jī)碳年損失量分別為20.4和13.5 g m-2,土壤有機(jī)碳年均礦化量分別為40.2和27.8 g m-2,盈虧分別為-96.7和-21.3 g m-2。這說明是土壤侵蝕導(dǎo)致了紅壤丘陵區(qū)林地土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量的減少,而在沒有土壤侵蝕發(fā)生的情況下,林地下的土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量應(yīng)該是增加的。侵蝕是造成紅壤地區(qū)有機(jī)碳含量下降的主要原因,防治土壤侵蝕、種植林草、發(fā)展人工林及林糧林果間作,均是提高土壤有機(jī)碳不可忽視的環(huán)節(jié)[31]。

表3 余江縣不同土地利用方式的土壤有機(jī)碳密度年度變化量Tab13 Annual changes of soil organic carbon storage of different land use types in Yujiang County

3 結(jié) 論

應(yīng)用DNDC模型模擬余江縣表層土壤有機(jī)碳總儲(chǔ)量為3.52×109kg,其中灌溉水田有機(jī)碳儲(chǔ)量占總量的62.6%,林地占總量的24.9%,平均土壤有機(jī)碳密度為4.24 kg m-2。灌溉水田的土壤有機(jī)碳密度最高,其次是望天田、園地、林地和菜地,旱地和草地較低。這種差異主要是由耕作施肥和生態(tài)環(huán)境條件決定的,施用綠肥和化肥能增加耕作土壤的有機(jī)碳儲(chǔ)量。模擬結(jié)果表明,在沒有土壤侵蝕發(fā)生的情況下,余江縣土壤有機(jī)碳庫(kù)年度變化量為8.63×107kg,變化率為2.45%。有機(jī)碳儲(chǔ)量下降的地區(qū)大多位于農(nóng)田區(qū)內(nèi),特別是旱地,但是部分灌溉水田的碳儲(chǔ)量是有所增加的。林地、園地、草地等區(qū)域的碳儲(chǔ)量是增加的,特別是園地的增幅最大。

通過本研究可以看出,土地利用方式和土壤管理措施對(duì)土壤有機(jī)碳的截留起著非常重要的作用。對(duì)于農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng),土壤有機(jī)碳庫(kù)的源匯效應(yīng)與其耕作和施肥方式有關(guān)。合理的保護(hù)性農(nóng)田管理措施,例如施用有機(jī)肥、秸稈還田等,可以減少農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳損失,穩(wěn)定甚至增加土壤中的有機(jī)碳。對(duì)于自然生態(tài)系統(tǒng),采取減少砍伐、增加覆蓋度等保護(hù)性管理措施,可以增加土壤有機(jī)物質(zhì)的輸入、減少土壤養(yǎng)分的流失,從而減少陸地生態(tài)系統(tǒng)向大氣的CO2凈排放、增加陸地生態(tài)系統(tǒng)對(duì)大氣中碳的匯集。

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Simulating Soil Organic Carbon Storage and Its Dynamic Changes in a Typical Red Soil Hilly Region

XIE Xian2li SUN Bo PAN Xian2zhang
(Institute of Soil Science,Chinese Academy of Sciences,NanjingJiangsu 210008,China)

Soil organic carbon(SOC)storage and its dynamic change are not only important factors to maintain agricultural sustainable development,but also play an important role in global carbon cycle.Based on geographical information system(GIS)and soil organic carbon model—denitrification2decomposition model(DNDC),the SOC storage under different land use types and its annual change in a typical red soil hilly area,Yujiang County in Jiangxi Province,was simulated and analyzed.According to the simulation,the SOC storage in the surface soil horizons of Yujiang County were estimated to be 3.52×109kg,and the average SOC density was 4.24 kg m-2.The sequence of the SOC densities of different land use types is:irrigated paddy2rice>upland2rice>orchard>forests>vegetable land>cropland>grassland.The annual variation of the SOC storage of Yujiang County was+8.63×107kg with an increase of 2.45%without consideration of soil erosion.On the average cropland and vegetable land lost 0.04 kg m-2and 0.01 kg m-2respectively,whereas orchard,grassland and forests gained 0.54 kg m-2,0.21 kg m-2,and 0.17 kg m-2respectively.Land use types and soil management have important influence on soil carbon sequestration.Our results demonstrated that the performance of soil carbon sequestration under natural vegetation is generally higher than that under agricultural vegetation despite soil erosion.For farmland,the source/sink effect of SOC is highly related to the agronomic practices.Conservation managements,such as irrigation,fertilization,and green manure planting,can maintain the storage of SOC.

soil organic carbon storage;denitrification2decomposition model;red soil hilly region;Yujiang County

S153.6

A

1002-2104(2010)09-0146-07

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.09.025

2010-04-01

解憲麗,博士,助研,主要研究方向?yàn)橥寥蕾|(zhì)量演變、遙感及GIS應(yīng)用。

3國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)項(xiàng)目(No.2005CB121108)和國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.40801081)資助。

(編輯:王愛萍)