陜西省土壤無機碳的時空分布特征及影響因素

馮曉琳，張楚天，許晨陽, 2，耿增超, 2，胡斐南，杜偉, 2

陜西省土壤無機碳的時空分布特征及影響因素

馮曉琳1，張楚天1，許晨陽1, 2，耿增超1, 2，胡斐南3, 4，杜偉1, 2

1西北農林科技大學資源環(huán)境學院，陜西楊凌 712100；2西北農林科技大學西北農業(yè)農村部植物營養(yǎng)與農業(yè)環(huán)境重點實驗室，陜西楊凌 712100；3西北農林科技大學黃土高原土壤侵蝕與旱地農業(yè)國家重點實驗室，陜西楊凌 712100；4中國科學院水利部水土保持研究所，陜西楊凌 712100

【目的】土壤無機碳對于調節(jié)全球碳循環(huán)有重要作用，然而我國區(qū)域尺度上土壤無機碳的分布特征及影響因素尚不明確。對陜西省土壤無機碳時空分布和關鍵影響因子進行研究可為明確無機碳在陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)中的作用和地位提供參考和依據?！痉椒ā渴占兾魇?980s和2010s兩期的65個和142個土壤樣本以及相關的地形因素、氣候條件、土地利用類型、植被狀況和土壤性質數據，采用方差分析和隨機森林（Random Forest，RF）模型分析土壤無機碳含量的時間和空間分布特征，并探討土壤無機碳含量變化的影響因素?！窘Y果】陜西省1980s各區(qū)域的土壤無機碳含量表現為：陜北＞關中＞陜南；與1980s相比，2010s陜北土壤無機碳含量下降了31.5%，關中地區(qū)基本保持不變，陜南小幅度上升。1980s到2010s，0—100 cm剖面上不同土層無機碳含量的降幅范圍為20.6%—27.7%，其中以0—20和80—100 cm土層降幅最大。隨機森林模型分析表明，年平均降水量、容重、pH是影響1980s和2010s土壤無機碳含量變化的重要因素，在年平均降水量450—650 mm時土壤無機碳含量最高；土壤無機碳含量隨著pH的增加而增加；低容重土壤無機碳含量高于高容重土壤?！窘Y論】總體來看，陜西省土壤無機碳含量呈現從北向南逐漸降低的趨勢。與1980s相比，2010s陜西省表層土壤和陜北地區(qū)整個土壤剖面無機碳含量顯著下降，1980s和2010s陜西省土壤無機碳含量主要受年平均降水量、pH、容重的調控。

土壤無機碳；時空分布；隨機森林模型；陜西省

0 引言

【研究意義】全球氣候變化是人類所面臨的重要生態(tài)環(huán)境問題之一，以CO2形式排放到大氣中的碳對氣候變化有著深刻的影響[1]。土壤碳庫是最大的陸地碳庫（約2 500 Pg），大于大氣碳庫（867 Pg）和植被碳庫（560 Pg）的總和[2]。土壤碳包括有機碳（SOC）和無機碳（SIC），土壤有機碳庫變化對大氣CO2濃度有重要的調節(jié)作用[3]。目前，對于土壤有機碳在固碳循環(huán)中發(fā)揮的作用已有大量研究成果，但關于土壤無機碳在碳循環(huán)中作用的研究相對較少。然而，土壤無機碳庫可以通過吸收和釋放CO2直接調節(jié)全球碳循環(huán)[4]，比如，大氣中的CO2可以通過某些過程（如碳酸鈣風化作用）以土壤無機碳的形式封存在土壤中，使得沉積物中土壤無機碳含量較高[5]；也可以通過影響土壤的物理和化學性質發(fā)揮間接作用[6]。因此研究土壤無機碳的分布特征和影響因素對于全球碳循環(huán)研究必不可少。全球土壤無機碳庫主要分布于干旱和半干旱地區(qū)，以碳酸鹽形式存在[7]，干旱區(qū)土壤無機碳庫約是有機碳庫的2—5倍[8]。因此，研究干旱區(qū)土壤無機碳庫對全面認識土壤碳庫動態(tài)及全球碳循環(huán)具有重要意義?！厩叭搜芯窟M展】土壤無機碳含量及分布受到多種因素的影響，包括地形、氣候、土地利用類型等[9]。在小區(qū)域范圍內，土壤理化性質和植被狀況同樣也會對土壤無機碳含量及分布產生影響[10]。而有研究指出黃土高原陜西境內土壤無機碳含量與降水量、溫度的相關性并不顯著，因此土壤無機碳含量的影響因素存在爭議[11]?！颈狙芯壳腥朦c】目前關于陜西省土壤無機碳的研究地點主要集中在陜西省北部[12-13]，很少涉及陜西省全域土壤無機碳含量空間分布的報道，且在已有研究中，尚缺乏土壤無機碳含量與成土因子（地形因子、氣候條件、植被狀況、土地利用、土壤性質等因素）之間相互影響關系的系統(tǒng)分析。陜西省境內地形地貌和氣候差異較大，因此該區(qū)土壤無機碳的空間分布特征和影響因素更加復雜。陜北北部長城沿線屬中溫帶氣候，關中及陜北大部屬暖溫帶氣候，陜南屬北亞熱帶氣候。陜北及關中地區(qū)土層深厚，含有豐富的碳酸鈣，而陜南地區(qū)土壤則為中性或酸性，土體碳酸鈣儲量大幅降低?！緮M解決的關鍵問題】本研究以陜西省為研究區(qū)域，收集了1980s和2010s的共207個土壤剖面數據，對陜西省土壤無機碳含量分布特征及地形、氣候、植被、土地利用、理化性質等因子進行系統(tǒng)分析，研究結果有助于揭示區(qū)域尺度土壤無機碳的分布變化及其主要影響因素，為明確無機碳在陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)中的作用和地位提供參考和依據。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

陜西省位于西北內陸腹地，東經105°29'—111°15'，北緯31°42'—39°35'，橫跨黃河和長江兩大流域中部，是連接我國東、中部地區(qū)和西北、西南的重要樞紐。陜西省南北長約880 km，東西長約160—490 km，總面積為20.58萬km2。陜西省年均降水量為965.2 mm，年均溫度為13.0 ℃。從北向南可分為陜北高原、關中平原、秦巴山地3個地貌區(qū)，其中高原面積為926萬hm2，水土流失嚴重，生態(tài)環(huán)境脆弱；山地面積為741萬hm2，平原面積為391萬hm2。主要山脈有秦嶺、大巴山等。陜西省境內自然條件與土壤類型復雜多樣。陜北地形以高原為主，屬于中溫帶氣候，年均降水量為579.4 mm，年均溫度為10.6 ℃，代表性土壤類型有淡栗鈣土、黃綿土等。關中主要以平原地形為主，屬暖溫帶氣候，年均降水量為954.8 mm，年均溫度為13.2 ℃，代表性土壤類型有褐土、黑壚土等。陜南屬北亞熱帶氣候，年均降水量為 1 333.7 mm，年均溫度為14.4 ℃，代表性土壤類型有黃棕壤、黃褐土等[14]。

1.2 研究方法

1.2.1 數據來源

（1）土壤數據：1980s（1979—1985年）數據來源于陜西省第二次土壤普查數據結果匯總資料—《陜西土種志》[15]和《陜西土壤》[16]；2010s（2014—2017年）數據來源于陜西省土系調查成果資料—《中國土系志·陜西卷》[17]。兩期土壤無機碳剖面數據分別為65個和142個，各有13個和16個土類。每個土壤剖面包括：剖面厚度、碳酸鈣含量、容重、pH等土壤物理和化學性質，以及土地利用類型數據。土壤無機碳含量用碳酸碳含量乘以0.12來表示，即碳（C）含量表示。土壤剖面按照土壤發(fā)生層采樣，層次及深度參差不齊。為便于對比分析，本研究根據剖面層次厚度加權平均方法[18]將土壤剖面發(fā)生層次土壤碳數據轉換為等間隔深度的土壤剖面層次（0—20、20—40、40—60、60—80和80—100 cm）。部分樣點采集深度僅為40 cm或60 cm，采用線性深度加權法對更深層次的土壤無機碳含量進行填充[19]。

（2）陜西省30 m分辨率的ASTER GDEM數據 來源于地理空間數據云（http://www.gscloud.cn），海拔、坡度、坡向、曲率為DEM的派生數據。

（3）氣候數據：來源于中國科學院資源環(huán)境科學數據中心資源環(huán)境數據云平臺（http://www.resdc.cn），為1980—1989年和2014—2015年1 km分辨率的年平均降水量和年平均溫度數據。

（4）歸一化植被指數（NDVI）數據：來源于中國科學院資源環(huán)境科學數據中心資源環(huán)境數據云平臺1981—1985年8 km分辨率的NDVI數據（http:// www.resdc.cn）和來源于地理空間數據云2015—2016年的MODND1M中國NDVI合成產品，分辨率為500 m（http://www.gscloud.cn）。利用ArcGIS 10.3將所有的協(xié)變量柵格數據重采樣為100 m分辨率，并提取至點。

1.2.2 數據統(tǒng)計分析 使用SPSS 25.0分析土壤無機碳含量和海拔、坡度、坡向、曲率、年平均降水量、年平均溫度、土地利用類型、歸一化植被指數、容重、pH的關系，并進一步進行用單因素方差分析和Duncan檢驗的兩兩多重比較（＜0.05），比較各因子不同區(qū)間土壤無機碳含量平均值的差異。使用Origin 2021繪制圖形。

1.2.3 隨機森林模型分析 隨機森林（RF）模型是一種集成學習方法，屬于機器學習的一部分。隨機森林模型具有提高預測精度、減少過擬合、對缺失數據和多元共線性不敏感的特點，能夠處理大量定量和定性數據，且預測效果穩(wěn)定，被證明對土壤屬性有較好的預測效果[20]。它集成了多個CART決策樹，從原始樣本中運用bootstrap重抽樣法隨機選擇多個樣本，建立決策樹模型。隨機森林模型建立過程中涉及兩個關鍵參數：mtry和ntree。mtry為每次重建決策樹模型時的節(jié)點分裂數；ntree為決策樹數目，即使用bootstrap重抽樣法選擇樣本的次數。這兩個關鍵參數的確定基于RF模型操作中產生的實際誤差大小。隨機森林的分類結果是由每棵分類決策樹的輸出結果進行投票來決定的，而在回歸預測中，預測值為所有回歸樹輸出結果的平均值，表達式為：

式中，為預測值；θ是一個獨立分布的隨機向量，它能夠決定決策樹的生長；為輸入矩陣；(;θ)為第棵回歸樹的輸出結果；是回歸樹的數量。

使用R語言軟件中的Random Forest包進行建模。其中土壤無機碳含量作為預測變量，海拔、坡度、坡向、曲率、年平均降水量、年平均溫度、土地利用類型、歸一化植被指數、容重、pH作為模型的解釋變量，分析各變量對土壤無機碳含量影響的相對重要性。為了消除變量共線性對模型擬合的影響，真實地反映兩個變量間相關的性質和密切程度，進一步進行偏相關分析法來分析土壤無機碳含量與各變量之間的關系。建模時樣點隨機被分為兩個集進行訓練（80%）和測試（20%），通過測試集的決定系數（2）和均方根誤差（RMSE）來評估訓練后模型的預測性能。

2 結果

2.1 陜西省土壤無機碳的時空分布特征

陜西省不同區(qū)域在1980s和2010s土壤無機碳含量剖面分布如圖1所示。從圖中可以看出，1980s和2010s各區(qū)域土層之間的土壤無機碳含量差異顯著。1980s各區(qū)域土壤無機碳含量隨著土壤深度的增加而增大，其中陜北（12.06 g·kg-1）和關中（10.33 g·kg-1）80—100 cm土層的土壤無機碳含量達到最大；陜南（2.75 g·kg-1）60—80 cm土層的無機碳含量最高（圖1-A），同一土層內各區(qū)域的土壤無機碳含量為陜北＞關中＞陜南。2010s各區(qū)域土壤無機碳含量整體上呈現出隨著土壤深度的增加而增大的趨勢，陜北（8.73 g·kg-1）和關中（9.41 g·kg-1）80—100 cm土層的土壤無機碳含量最大，占0—100 cm土層土壤無機碳含量的21.6%和22.0%；而陜南（2.42 g·kg-1）土壤無機碳含量則是在20—40 cm土層處達到最大，占總體土壤無機碳含量的21.9%（圖1-B），同一土層內各區(qū)域的土壤無機碳含量以關中最大，陜北次之，陜南最小。

圖1 陜西省1980s（A）和2010s（B）各區(qū)域土壤無機碳含量的空間分布（平均值±標準誤）

不同時期各區(qū)域土壤無機碳含量如圖2-A所示。從圖中可以看出，1980s各區(qū)域土壤無機碳含量存在顯著差異（＜0.05），各區(qū)域土壤無機碳含量總體表現為：陜北（11.81 g·kg-1）＞關中（8.40 g·kg-1）＞陜南（1.99 g·kg-1）。在2010s，陜北（8.10 g·kg-1）和關中（8.55 g·kg-1）的土壤無機碳含量差異不顯著，但陜北和關中的土壤無機碳含量顯著高于陜南（2.21 g·kg-1）。與1980s土壤無機碳含量相比，2010s陜北土壤無機碳含量大幅度下降，降幅為31.5%，關中基本保持不變；陜南地區(qū)小幅度上升，但差異不顯著。

1980s各土層無機碳含量均顯著高于2010s的土壤無機碳含量（圖2-B）。1980s研究區(qū)0—100 cm土層無機碳含量變化范圍為8.57—10.30 g·kg-1，無機碳含量呈現出隨著土壤深度的增加而增大的趨勢，80—100 cm時無機碳含量最大。2010s各土層土壤無機碳含量除60—80 cm土層外呈現出隨著土壤深度的增加而增大的趨勢，在80—100 cm土層處無機碳含量最高（7.44 g·kg-1），占0—100 cm土層土壤無機碳含量的21.7%。不同土層無機碳含量隨時間變化降幅不同，伴隨剖面深度增加，0—20、20—40、40—60、60—80、80—100 cm土層的無機碳含量降幅依次為27.1%、22.0%、20.6%、27.2%、27.7%。

2.2 陜西省土壤無機碳含量的影響因素

2.2.1 土壤無機碳含量的描述性統(tǒng)計分析 陜西省1980s和2010s土壤無機碳含量及相關變量的描述性統(tǒng)計結果見表1。與干旱半干旱區(qū)土壤無機碳含量的均值13.17 g·kg-1相比[21]，研究區(qū)1980s（9.17 g·kg-1）和2010s（6.88 g·kg-1）土壤無機碳含量較低，變異系數為70.4%和90.0%，介于0.1—1，屬于中等程度變異。1980s和2010s其他環(huán)境因子中，海拔均值分別為878.31和908.74 m，變異性較?。黄露茸兓^大，變化范圍在0.20—18.37和0.37— 32.38°；年平均降水量為658.62和645.23 mm，最高可達1 448.37和993.64 mm；年平均溫度變化范圍在4.90—15.83和4.72—16.78 ℃；歸一化植被指數均值接近，分別為0.64和0.63。研究區(qū)1980s和2010s土壤容重均值為1.35和1.50 g·cm-3，容重較大，土壤孔隙度較?。籶H均值為8.1和8.3，土壤偏堿性。在各相關因子中，除了曲率的變異性較強，容重和pH變異較小外，其他因子變異程度均為中等變異。

圖2 陜西省土壤無機碳含量的時間分布特征（平均值±標準誤）

表1 陜西省1980s和2010s樣點土壤無機碳含量及各因素描述性統(tǒng)計

2.2.2 地形因素的影響 1980s和2010s土壤無機碳含量隨著海拔的升高先增大后減小，分別在海拔700—1 000 m（11.51 g·kg-1）和1 000—1 300 m（8.61 g·kg-1）時，土壤無機碳含量最高；均在海拔400—700 m時土壤無機碳含量最低，分別為6.41和4.07 g·kg-1（圖3-A、3-E）。1980s和2010s土壤無機碳含量在各坡度組間均不存在顯著差異（圖3-B、3-F）。1980s和2010s不同坡向之間土壤無機碳含量均差異不顯著（圖3-C、3-G）。此外1980s土壤無機碳含量呈現出隨著曲率的增大而減小的趨勢（圖3-D），而2010s土壤無機碳含量隨著曲率的變化則呈現出與1980s土壤無機碳含量變化完全相反的趨勢（圖3-H）。

2.2.3 氣候條件的影響 如圖4-A、4-C所示，1980s和2010s土壤無機碳含量整體上隨著年平均降水量的增加而減少，分別在年平均降水量450— 550和550—650 mm時土壤無機碳含量最高（13.35和9.90 g·kg-1），均在≥750 mm時土壤無機碳含量最低，分別4.68和2.18 g·kg-1。1980s和2010s年平均溫度對于土壤無機碳含量有顯著影響，均在年平均溫度11—13 ℃時土壤無機碳含量最高，且在年平均溫度≥13℃時土壤無機碳含量顯著下降（圖4-B、4-D）。

2.2.4 土地利用類型的影響 土地利用類型對1980s和2010s土壤無機碳含量的影響如圖5所示。不同土地利用類型的土壤無機碳含量有所不同。1980s草地的土壤無機碳含量（17.26 g·kg-1）顯著高于農田（8.33 g·kg-1）、林地（4.87 g·kg-1）和荒地（8.45 g·kg-1），而農田、林地、荒地的無機碳含量差異不顯著。2010s草地無機碳平均含量最高，為10.06 g·kg-1，荒地次之（9.21 g·kg-1），農田無機碳平均含量為6.14 g·kg-1,園地為6.43 g·kg-1，林地土壤無機碳平均含量最低，為5.69 g·kg-1。

2.2.5 植被狀況的影響 如圖6所示，1980s和2010s土壤無機碳含量在歸一化植被指數均在≤0.4和0.4—0.6的范圍內呈增加的趨勢，0.6—0.8和≥0.8范圍內下降。1980s和2010s土壤無機碳含量整體上均呈現出隨著歸一化植被指數的增大先增大后減小的趨勢，1980s和2010s土壤無機碳含量隨著歸一化植被指數的變化范圍分別為6.15—12.61和6.11— 8.98 g·kg-1。

2.2.6 土壤性質的影響 土壤性質對無機碳含量的影響如圖7所示。從圖7-A、7-C可以看出，1980s和2010s土壤無機碳含量隨著容重的增加而減小，均在容重≤1.33 g·cm-3時土壤無機碳含量最大（13.37和11.12 g·kg-1）。此外，1980s和2010s土壤無機碳含量受到土壤pH的影響，土壤無機碳含量隨土壤pH增加有明顯的分界線，酸性（pH ≤6.5）和中性（pH = 6.5—7.5）土壤無機碳平均含量極低，當土壤呈堿性（pH≥ 7.5）時土壤無機碳含量顯著增加，且隨著土壤堿性的升高，土壤無機碳含量逐漸增加，變化范圍分別為從0.75—12.34 g·kg-1到0.54—8.96 g·kg-1（圖7-B、7-D）。

2.3 隨機森林模型分析

2.3.1 變量重要性分析 使用隨機森林模型分別對1980s和2010s的海拔、坡度、坡向、曲率、年平均降水量、年平均溫度、土地利用類型、歸一化植被指數、容重和pH共計10個因子對土壤無機碳含量影響的重要性進行分析。通過調整RF模型的參數，均在mtry=4，ntree=200時對土壤無機碳含量的擬合效果最好，2分別為0.40和0.37，RMSE為3.69和4.64。進一步對各變量的重要性進行排序，RF模型以均方誤差增加率（IncMSE（%））為變量重要性衡量指標，該值越大則變量重要性最高。從圖8-a中可以看出在1980s，年平均降水量、pH、曲率、歸一化植被指數、坡度、容重是影響土壤無機碳含量的重要因素。而2010s影響土壤無機碳含量的主要因素是年平均降水量、pH、容重、年平均溫度、海拔、歸一化植被指數（圖8-b），其中年平均降水量和pH的相對重要性遠大于其他因子。

箱體上小寫字母表示各組間土壤無機碳含量差異顯著（P＜0.05）。箱形圖紅色和黑色的圓點分別表示平均值和異常值。箱體中的水平線對應于數據的中位數。箱體的上邊緣線、下邊緣線、上誤差線、下誤差線分別表示第 25、75、5、95 百分位數。下同

圖4 年平均降水量和年平均溫度對1980s（A、B）和2010s（C、D）土壤無機碳含量的影響

圖5 土地利用類型對1980s（A）和2010s（B）土壤無機碳含量的影響

圖6 歸一化植被指數對1980s（A）和2010s（B）土壤無機碳含量的影響

圖7 容重和pH對1980s（A, B）和2010s（C, D）土壤無機碳含量的影響

2.3.2 偏相關分析 為排除變量共線性的干擾，進一步對1980s和2010s土壤無機碳含量與各變量進行偏相關分析，單變量偏相關分析結果如圖9所示。1980s和2010s土壤無機碳含量在海拔、坡度、坡向和曲率影響下的變化范圍均較小，說明地形因子對土壤無機碳含量的影響很小。氣候因子中，年平均降水量對土壤無機碳含量有較強的負向影響，在400—800 mm范圍內土壤無機碳含量變化劇烈，隨著年平均降水量的增加，土壤無機碳含量先升高后降低。當年平均降水量＞800 mm時，土壤無機碳含量趨于穩(wěn)定。對于年平均溫度，土壤無機碳含量在0—13 ℃的范圍內變化較小，在年平均溫度＞13 ℃時快速下降。1980s和2010s不同土地利用類型的土壤中無機碳含量均較為接近（9.35—9.9和6.72—6.83 g·kg-1），表明土地利用類型對土壤無機碳含量的影響很小。歸一化植被指數對土壤無機碳含量的影響整體上呈現出隨著歸一化植被指數的增加先增大后減小的趨勢。土壤容重在1—1.3 g·cm-3范圍內土壤無機碳含量變化不顯著，在＞1.3 g·cm-3時土壤無機碳含量快速下降，在此范圍之外，土壤無機碳含量隨容重增加的變化不顯著。土壤無機碳含量與pH呈正相關關系，在pH大于7.5時土壤無機碳含量急劇增加。

MAP：年平均降水量Average annual rainfall；Curvature：曲率；NDVI：歸一化植被指數Normalized vegetation index；Slope：坡度；BD：容重Bulk weight；SD：坡向Slope direction；Altitude：海拔Above sea level；MAT：年平均溫度Mean annual temperature；LUT：土地利用類型Land use type

3 討論

3.1 陜西省土壤無機碳含量的變化趨勢

圖2結果表明，在區(qū)域尺度上，陜西省土壤無機碳含量的分布從北向南呈現逐漸降低的趨勢。在1980s，陜北土壤無機碳顯著高于關中，關中土壤無機碳含量顯著高于陜南。這與張瑞[22]的研究結論一致。在2010s，由于陜北土壤無機碳含量下降明顯，陜北與關中土壤無機碳含量差異不顯著，但都顯著高于陜南地區(qū)。涂夏明等[11]對2009年黃土高原陜西境內關中和陜北地區(qū)的土壤無機碳含量空間分布的研究也表現為關中和陜北地區(qū)差異不大?？傮w來看，由于陜西省南部降水量多，使得在濕潤氣候條件下，淋溶強度較大，增強了土壤風化和發(fā)育，而北部干旱少雨，蒸發(fā)量高，土壤無機碳淋溶降低[23]，所以導致了南部土壤無機碳含量要低于北部。1980s和2010s陜西省各區(qū)域土壤無機碳含量整體上均隨著土壤深度增加而增加（圖1），這與SHI等[24]的研究結果一致，主要是由于陜西省土壤母質以第四紀沉積物黃土為主，其富含碳酸鈣，因此剖面底層土中無機碳含量較高，而伴隨土壤逐漸發(fā)育熟化，碳酸鈣發(fā)生淋溶，因此伴隨剖面從上到下，無機碳含量逐漸升高。

本研究發(fā)現，1980s到2010s各土層無機碳含量都呈現下降的趨勢，其中表層的下降幅度為27.1%（圖2-b）。TAO等[25]對中國旱地農田的土壤無機碳密度變化和驅動因子的分析表明，1980s和2010s之間 0—20 和20—40 cm土層無機碳含量密度分別降低38.0%和27.0%，并將其歸因為氮肥施用和土壤水分收支狀況，本文研究結果與其接近。與1980s相比，2010s陜西省陜南土壤無機碳含量小幅度上升，關中地區(qū)土壤無機碳含量基本保持不變，而陜北土壤無機碳含量大幅下降，降幅為31.5%（圖2-A），這可能與陜北化學肥料施用量大幅增加有關。根據陜西省統(tǒng)計年鑒，與1988年相比，陜北地區(qū)在2015年的平均化肥施用量增幅為43.3%，而同期關中地區(qū)和陜南地區(qū)的施肥量變化幅度較小[14]。氮肥等化學肥料的施用引起土壤酸化[25-26]，使得土壤無機碳含量大量損失，因此陜北化肥使用量增加導致了其土壤無機碳含量的損失顯著高于關中和陜南。

3.2 陜西省土壤無機碳含量變化的歸因

研究發(fā)現，地形因素中海拔對陜西省土壤無機碳含量有正向的影響（圖3-A、3-E）。海拔與土壤無機碳含量之間的正相關歸因于年平均降水量和年平均溫度隨海拔升高而降低[27]。氣候條件中的年平均降水量是影響1980s和2010s土壤無機碳含量最重要的因素（圖8、9），本研究發(fā)現在降水量＞600 mm時土壤無機碳含量迅速下降（圖4-A、4-C），降水量增多使得環(huán)境濕度的增加，有助于有機碳累積，通常會導致土壤酸度相對較低。較低的土壤酸度對應于土壤溶液中較高的H+含量，這將減少的碳酸鹽沉淀，導致土壤無機碳損失[28]。而本研究中年平均溫度對于土壤無機碳含量有顯著的正向影響，這與DANG等[29]報道的土壤無機碳含量與年平均溫度呈正相關的結論一致，與YANG等[30]在西藏草原的研究結果相反。這可能是由于環(huán)境溫度的升高削弱了有機碳的積累，導致有機碳礦化產生相對較低的CO2分壓。較低的CO2分壓使得產生了更多的碳酸鹽沉淀，增強了無機碳的累積[31]。此外本研究發(fā)現，年平均溫度＞13.0 ℃，隨著溫度升高土壤無機碳含量呈現下降的趨勢；年平均溫度＜13.0 ℃時，土壤無機碳含量隨著年平均溫度的升高而增加（圖4-B、4-D）。這與近期對青藏高原高寒草原土壤無機碳在自然氣候梯度上動態(tài)變化的規(guī)律相似[32]。

不同土地利用方式下土壤無機碳含量不同，其含量大小為：草地＞荒地＞園地＞農田＞林地，這與崔麗峰等[33]發(fā)現的黃土高原地區(qū)不同土地利用類型和植被覆蓋類型下土壤無機碳含量的大小順序基本一致。不同土地利用類型意味著其上覆蓋的植被類型和植被生長狀況不同，NDVI作為衡量植被生長狀態(tài)的重要指標，在本研究中對土壤無機碳含量也有顯著的影響（圖6）。NDVI越大，其上覆蓋的植被蓋度、生長力和林齡越大[34]，其土壤無機碳含量也逐漸降低。這可能是因為與沒有植被覆蓋的荒地相比，森林地上凋落物、細根生物量和土壤有機碳儲量較高，這可以促進土壤無機碳溶解和淋溶，從而影響土壤無機碳含量[35]。農田則由于長期人為耕作活動而導致土壤無機碳加速分解，使得土壤無機碳含量降低。我國農田土壤中大約有51%的耕地面積遭受土壤無機碳損失[36]。

土壤性質深刻影響著土壤無機碳含量，容重對于土壤無機碳含量有重要的影響（圖7、8），低容重土壤無機碳含量顯著高于高容重土壤（圖7-a、7-c），這可能是因為容重較低的土壤孔隙較大，使得大氣中的CO2能較為容易地進入土壤，形成更多的土壤無機碳[37]。pH則是與土壤無機碳含量呈顯著正相關關系，其對土壤無機碳含量影響的重要性僅次于年平均降水量（圖8），在堿性土壤中土壤無機碳含量遠高于中性和酸性土，這與以往研究中的報道一致[38]。較高的土壤酸度對應于土壤溶液中較高的H+含量，這將減少的碳酸鹽沉淀[39]，導致土壤無機碳降低。大氣氮沉降和大量施用氮肥是造成土壤酸化的主要因素，土壤酸化使得土壤無機碳以CO2形態(tài)釋放到空氣中，造成土壤無機碳大量損失[40-41]。

4 結論

陜西省1980s各區(qū)域土壤無機碳含量為陜北最高，關中次之，陜南最低。與1980s相比，2010s陜北土壤無機碳含量下降了31.5%，關中地區(qū)基本保持不變，而陜南小幅度上升。自1980s到2010s，不同土層無機碳含量隨時間變化降幅不同，其在0—20、20—40、40—60、60—80、80—100 cm土層上的降幅依次為27.1%、22.0%、20.6%、27.2%和27.7%。1980s和2010s各區(qū)域土層之間無機碳含量均差異明顯，1980s和2010s土壤無機碳含量均具有隨著土壤深度增加而增大的趨勢。采用隨機森林模型對影響土壤無機碳含量的各因子進行重要性分析，結果表明，年平均降水量、pH、容重是影響1980s和2010s土壤無機碳含量的重要因素，在年平均降水量450— 650 mm時土壤無機碳含量最高，土壤無機碳含量隨著pH的增加而增加，低容重土壤無機碳含量高于高容重土壤。

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Spatiotemporal Distribution Characteristics and Influencing Factors of Soil Inorganic Carbon in Shaanxi Province

FENG XiaoLin1, ZHANG ChuTian1, XU ChenYang1, 2, GENG ZengChao1, 2, HU FeiNan3, 4, DU Wei1, 2

1College of Natural Resources and Environment, Northwest A&F University, Yangling 712100, Shaanxi;2Key Laboratory of Plant Nutrition and the Agri-environment in Northwest China, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Northwest A&F University, Yangling 712100, Shaanxi;3State Key Laboratory of Soil Erosion and Dryland Farming on Loess Plateau, Northwest A&F University, Yangling 712100, Shaanxi;4Institute of Soil and Water Conservation, Chinese Academy of Sciences & Ministry of Water Resources, Yangling 712100, Shaanxi

【Objective】Soil inorganic carbon (SIC) plays an important role in regulating global carbon cycle. However, the distribution characteristics and influencing factors of SIC at regional scales are not clear. The study on the temporal and spatial distribution of SIC and its key influencing factors in Shaanxi Province can provide the reference and basis for clarifying the role and status of inorganic carbon in the terrestrial ecosystem carbon cycle. 【Method】This study collected 65 and 142 soil samples from the 1980s and 2010s in Shaanxi Province, along with relevant data on geographical factors, climatic conditions, land use types, vegetation status and soil properties. Variance analysis and Random Forest (RF) model were used to analyze the temporal and spatial distribution characteristics of SIC content. The influencing factors of SIC content in Shaanxi Province were also discussed. 【Result】SIC content in the 1980s of Shaanxi Province was in the order of Northern Shaanxi ＞ Guanzhong of Shaanxi ＞ Southern Shaanxi. Compared with the 1980s, SIC content in Northern Shaanxi Province was decreased by 31.5% in 2010s, while it remained almost unchanged in Guanzhong of Shaanxi Province, which increased slightly in southern Shaanxi Province. From the 1980s to 2010s, the decrease of inorganic carbon content in different soil layers in 0-100 cm section ranged from 20.6% to 27.7%, with the greatest decreases in 0-20 cm and 80-100 cm soil layers. Random Forest model analysis showed that average annual rainfall, bulk density and pH were the top three most important factors affecting SIC content in both 1980s and 2010s, and SIC content was the highest when the average annual rainfall were 450-650 mm. Soil inorganic carbon content increased with the increase of pH. The inorganic carbon content of soil with low bulk density was higher than that of soil with high bulk density. 【Conclusion】In general, SIC content in Shaanxi Province showed a decreasing trend from north to south. Compared with the 1980s, SIC content in topsoil of Shannxi Province and also the whole soil profile of northern Shaanxi Province decreased significantly in the 2010s. The SIC content in the 1980s and 2010s were mainly influenced by average annual rainfall, pH and bulk density.

soil inorganic carbon (SIC); spatiotemporal distribution; Random Forest model; Shaanxi Province

10.3864/j.issn.0578-1752.2024.08.008

2023-05-30；

2023-07-17

國家自然科學基金（41701261）、陜西省自然科學基金（2023-JC-YB-263）、中央高?；究蒲袠I(yè)務費（2452020165）

馮曉琳，E-mail：fxl20170901@163.com。通信作者許晨陽，E-mail：xuchenyang@nwafu.edu.cn。通信作者耿增超，E-mail：gengzengchao @126.com

（責任編輯 李云霞）