森林土壤测定标准

中科院华南植物园副研究员郑棉海团队联合美国康奈尔大学教授骆亦其等科研人员，研究揭示长期氮沉降调控热带森林土壤碳排放的格局及机制。相关研究12月1日发表于《自然地球科学》（Nature Geosciences）。同月5日该期刊再次以研究简报（Research Briefing）的形式进行了报道。人类活动所导致的大气CO2增加已成为当前重要的科学话题并引起了广泛的政治和社会关注。土壤是陆地生态系统最大的碳库，至少有一半的土壤有机碳储存于森林中。热带和亚热带森林主导全球森林碳循环，它们占据全球森林78%总碳排放和55%总碳吸收。人类活动也导致大气氮沉降加剧。氮沉降通过影响植物生长和微生物活性改变森林土壤呼吸及碳排放，但目前学术界关于氮沉降如何影响森林土壤呼吸的认识主要源于短时间尺度的研究。由于氮沉降是个长期的生态环境过程，缺乏长期且连续的研究将无法准确认识氮沉降调控森林土壤碳排放的格局及机制。研究人员依托我国最早建立的模拟森林氮沉降研究平台——广东省鼎湖山国家级自然保护区，发现长期氮沉降对南亚热带森林土壤碳排放的影响呈现阶段性变化。研究平台包括3种典型森林类型：季风常绿阔叶林、针阔叶混交林和马尾松针叶林。9-13年长期氮添加处理后，森林土壤呼吸呈现“无显著变化-显著降低-无显著变化”的三阶段格局。相比低、中氮处理，高氮处理缩短了三阶段格局的时间。在整个实验过程，氮添加累计减少土壤CO2排放总量为6.53-9.06 Mg CO2 ha-1，氮添加减少土壤CO2排放的效率为5.80-13.13 Mg CO2 Mg N-1。研究人员还基于鼎湖山模拟氮沉降样地测定的849项有关土壤、植物和微生物碳氮循环数据，构建了氮沉降调控热带森林土壤碳排放的机理框架。这些结果表明过去许多短期氮添加实验无法准确反映森林土壤呼吸响应氮沉降的格局。该研究成果为氮沉降促进热带森林土壤碳固持现象提供了重要证据，也为全球气候变化的预测和生态系统碳中和目标的实现提供新的依据。上述研究得到国家自然科学基金重点项目、面上项目、中科院青促会项目和中国生态学会青年人才托举工程项目等资助。郑棉海副研究员为该论文第一作者，张炜副研究员和莫江明研究员为共同通讯作者。此外，鲁显楷研究员、黄娟副研究员、毛庆功助理研究员、王森浩博士，以及合作者骆亦其教授、叶清研究员和刘菊秀研究员、岭南师范大学张涛博士也参与该项工作。

近日，中国科学院武汉植物园研究人员利用光谱技术建立了森林土壤光谱反演预测模型，从而较好地实现对高异质性森林SOC和TN的快速预测。森林土壤预测模型　　快速、廉价、准确地获取土壤中碳(C)、氮(N)含量信息是当前土壤质量评价和全球土壤碳库收支管理研究的基础和前提，而土壤空间异质性加大了人们对土壤属性动态监测的难度和成本。　　森林土壤是调控陆地生态系统碳收支平衡的重要基础。利用近地高光谱遥感技术实现多层次森林土壤C、N含量信息的快速、高效、无损、低成本建模估测，有望为当前土壤C、N动态研究及制图开辟新的途径，必将有助于加深对土壤C、N空间异质性及影响因素的理解，对于森林土壤碳库管理和持续经营具有重要意义。然而，受土壤层次的影响，土壤属性的高光谱反演模型的预测能力降低，限制了模型的应用。　　中国科学院武汉植物园助理研究员姜庆虎在研究员刘峰的指导下，以中亚热带(八大公山)森林不同层次土壤为例，利用光谱技术建立了该区表层和亚表层土壤有机碳(SOC)和全氮(TN)的光谱反演预测模型，从而较好地实现对高异质性森林SOC和TN的快速预测。其中，光谱模型对SOC预测的R2为0.79-0.90，对TN预测的R2为0.66-0.86。在此基础上，针对模型难以实现层次间的传递性应用问题，利用spiking法并借助加权算法，成功解决了这一难题，使得预测模型的传递性得到大幅提升。该研究的开展，为快速获取高异质性土壤属性信息提供了潜在的可能。　　该研究得到国家自然科学基金(31270515,31470526)和国家重点基础研究发展计划(2014CB954004)的资助，结果发表在Geoderma杂志上。

在这银装素裹的世界里，下雪不仅带来了诗意的画卷，还为大地覆盖了一层白色的绒毯，守护着生命的源泉，对土地土壤的呼吸也产生着影响。在漫长的冬季里，积雪和大地度过了一个又一个宁静的时光。积雪不仅保护了土地的水分，还防止了土地温度的剧烈变化；当春回大地，雪慢慢融化，雪水还会滋润着大地。在这些过程中，积雪下土壤中的微生物是一场狂欢还是一片沉寂呢？接下来跟随一篇优秀的文章来了解一下这些过程~积雪对有/无凋落物的温带森林土壤CO2及其δ13C值的影响永冻层和季节性积雪区域占全球陆地表面的60%左右，占全球土壤有机碳（C）储量的70%以上。积雪直接影响表土和大气之间的热交换，减少土壤温度波动的影响。在严寒条件下，较厚的积雪可防止土壤结霜，为地下微生物活动提供相对稳定的生活环境。然而，在全球气候变化背景下，北半球春季陆地积雪面积正逐年减少，预计本世纪末将减少25%。季节性积雪模式对全球气候变化具有复杂且多样的响应，可能会通过光、热、水和养分等资源再分配来影响森林生态系统的地上和地下过程。土壤呼吸作为土壤C循环的重要过程，占据森林生态系统呼吸的60%以上，气候变化导致的土壤呼吸的微小变化甚至会引起森林生态系统呼吸的重大变化。积雪和气温升高之间的相互作用影响土壤冻融循环，导致土壤性质和土壤CO2排放的变化。作者认为冬季积雪会影响不同季节土壤微生物呼吸及其δ13C值，且会随着林分和凋落物的存在而变化，然而，目前，关于该方向的研究十分有限。基于此，为尽可能降低其他环境因素的影响，研究者们在长白山森林生态系统国家野外科学观测研究站附近的温带森林林地（温带红松阔叶混交林（BKPF）和白桦林（WBF））采集带有凋落物的土柱带回实验室，一半去除凋落物，一半保留。人工雪（轻/重）覆盖，根据野外土壤温度和气温的全年变化，利用低温培养箱进行长期培养实验，合理设置不同季节的模拟温度水平变化。利用SF-3000+碳同位素分析仪测定土柱中的CO2排放量及土壤呼吸CO2的δ13C以研究人工积雪和凋落物的存在对中国东北长白山地区典型温带森林土壤异养呼吸及其δ13C值的影响。不同阶段加雪量及加雪时间研究结果不同培养阶段有/无凋落物的积雪覆盖的大型森林土柱的CO2排放量不同培养阶段有/无凋落物的积雪覆盖的大型森林土柱的平均CO2排放量箱线图不同培养阶段有/无凋落物的积雪覆盖的大型森林土柱释放CO2 的δ13C值的动态变化不同培养阶段有/无凋落物的积雪覆盖的大型森林土柱释放CO2 的δ13C平均值箱线图有/无凋落物下土柱CO2排放量与其相应δ13C值之间的关系研究结论该分析系统可用于研究实验室条件下未受干扰的大型土柱的异养呼吸变化及其相应的δ13C值。根据全年四个不同季节的室内模拟实验，人工积雪对森林土壤异养呼吸及其δ13C值的影响可能因季节、凋落物的存在和森林类型而异。在秋季冻融模拟中，与轻雪覆盖相比，重雪覆盖时的CO2排放量相对较大，土壤呼吸CO2的δ13C值也较小，这表明冬季结冰前积雪增加可能会增加温带森林地下土壤有机碳的分解。随着模拟春季冻融的进行，所有处理中土壤呼吸CO2的δ13C平均值变得不那么小，这与秋季冻融模拟期间观察到的δ13C值的变化相反。模拟春季冻融期间，重雪覆盖时土壤呼吸CO2的δ13C值比轻雪覆盖时更负，这与模拟秋季冻融期间和生长季观测到的δ13C值的变化相反。无论积雪以及凋落物是否存在，在模拟生长季节与非生长季节，所有大型土柱上均观察到土壤异养呼吸13C富集变化（平均约4.2‰），这可归因于土壤水分、释放到土壤中的有机碳化合物的数量和质量以及实验条件下的土壤微生物特性。通常，陆地生态系统土壤异养和自养呼吸的δ13C值的季节变化在一定程度上可以反映SOM分解对环境条件的响应。本研究结果强调了冬季积雪和凋落物的存在对温带森林全年土壤呼吸及其δ13C值的影响，需要未来在野外条件下进一步研究，通过适度考虑土壤理化和微生物特性以及细根生物量引起的激发效应对土壤呼吸δ13C和土壤碳动态的调节作用，探索关键的内在影响机制。