王新婷 苏 伟
摘要： 土壤有机碳（Soil organic carbon, SOC）在全球碳循环中起着至关重要的作用，随着全球气候变化和人类活动 的影响，土壤有机碳密度（
Soil Organic Carbon Density, SOCD）不断发生变化。 本研究提出了一种基于气候区划与随 机森林模型的 SOCD 估算方法，开发了我国 1980s-2020s 长时间序列、空间分辨率为 1 km 的 SOCD 产品，并分析了 我国 1980s-2020s SOCD的空间异质性及演变规律。 利用Landsat系列卫星影像、高程数据、气象数据和实测SOCD 数据，构建基于随机森林模型的数字土壤制图方法，估算中国 0 ~ 20 cm 表层 SOCD 时空分布。 研究结果表 明，考虑气候分区的模型预测精度（R² = 0.55，RMSE 为2. 19 kg/m²）优于全局模型（R² = 0.46, RMSE 为 2.36 kg/m²）。 气象 因素对SOCD 的影响显著，气温升高会加速微生物代谢速率，促进土壤有机物质分解，导致 SOC释放增加；降水对 土壤水分状况有直接影响，适宜的土壤含水率有利于SOC积累。 通过与黑河流域的实测数据进行验证，模型估算 结果与实测数据达到了较高一致性（R² = 0.69, RMSE 为 2.01 kg/m²）。 研究结果为中国 SOCD的精确估算与分析 提供了科学依据，对于优化农业实践，提升土壤碳汇功能，实现国家“双碳”目标具有重要指导意义，有助于推动可 持续农业发展和生态环境保护。
关键词： 土壤有机碳密度； 随机森林模型； 空间异质性； 时空变化
中国表层土壤有机碳密度估算与时空演变分析.pdf