2026年2月，中国农业大学的Yi Dong等研究人员在《Earth System Science Data》期刊上发布了最新研究——《A 1 km soil organic carbon density dataset with depth of 20 and 100 cm from 1985 to 2020 in China》。
该研究通过结合Landsat数据、气候数据以及11,743个土壤样本，创建了中国1公里分辨率的土壤有机碳密度（SOCD）数据集，涵盖了1985至2020年间的变化，深度分别为0–20厘米和0–100厘米。土壤有机碳（SOC）是全球碳循环的重要组成部分，是衡量生态系统健康和农业生产力的关键指标。通过这一数据集，研究者能够追踪中国土壤有机碳的时空变化，为农业和气候变化缓解提供数据支持。该数据集的验证结果显示，研究方法与独立样本高度一致，展示了优异的预测准确性。
英文题目：A 1 km soil organic carbon density dataset with depth of 20 and 100 cm from 1985 to 2020 in China
中文译名：一份分辨率为1公里、深度分别为20厘米和100厘米的中国土壤有机碳密度数据集（1985年至2020年）
发布时间：2026年2月
发表期刊：Earth System Science Data
第一作者：Yi Dong et al
第一单位：中国农业大学
DOI：10.5194/essd-18-759-2026
土壤有机碳（SOC）是全球碳循环的重要组成部分，也是生态系统健康的重要指标，在农业生产力和气候变化缓解方面发挥着关键作用。为了追踪中国土壤有机碳的时空动态变化，本研究生成了1985年至2020年期间0-20厘米和0-100厘米深度的高分辨率（1公里）土壤有机碳密度（SOCD）数据集。通过整合Landsat影像数据、地形和气象数据以及11743个土壤剖面测量数据，我们使用随机森林集成学习方法生成了1985-2020年中国土壤有机碳密度数据集。特别地，我们开发了一种气候分区策略，以应对中国各地显著的环境异质性。我们对0-20厘米深度SOCD估算结果的独立测试样本验证表明，其与实际值高度吻合，0-20厘米SOCD估算的R²为0.63，RMSE为2.03 kg C m⁻²；0-100厘米SOCD估算的R²为0.62，RMSE为6.16 kg C m⁻²。此外，我们0-20厘米深度SOCD的估算结果与独立样本（R²=0.76，RMSE=1.75 kg C m⁻²）和Xu的数据集（R²=0.68，RMSE=1.70 kg C m⁻²）也吻合良好。此外，我们对0-100厘米深度SOCD估算结果与Dong等人（2024a）的独立测量数据进行验证，结果显示高度一致（R²=0.50，RMSE=4.93 kg C m⁻²）。此外，我们的土壤有机碳密度（SOCD）产品与现有的全球数据集（HWSD、SoilGrids250m 和 GSOCmap）具有高度一致性，其中与 SoilGrids250m 的拟合度最佳（R²=0.74，RMSE=1.03 kg C m⁻²）。将模型预测结果与来自中国 20 世纪 80 年代、2000 年代和 2010 年代的独立数据集进行比较，结果表明两者之间存在显著关联，并证明了模型在不同时期均表现出色。
（提示：AI翻译，如有不准确处，请阅读原文）
1️⃣ 气候分区模型提高准确性：
研究通过气候分区方法显著提高了土壤有机碳密度估算的准确性。与全球模型相比，气候分区模型在0–20厘米深度的土壤有机碳估算上，R2值提高了0.17，RMSE减少了0.35 kg C m−2，表明气候区分能够有效解决中国地区土壤碳密度的不均匀性问题。
2️⃣ 高质量数据集的跨时间验证：
该数据集通过与1980s、2000s、2010s的独立数据进行对比，显示了强一致性，R2值分别为0.78、0.76和0.73，RMSE值分别为0.90、1.02和1.07 kg C m−2，验证了数据集在不同时间段的准确性和可靠性。
3️⃣ 与全球数据集的对比：
通过与HWSD、SoilGrids250 m和GSOCmap等全球数据集进行对比，研究发现，研究中的土壤有机碳密度数据与SoilGrids250 m数据集具有最强一致性，R2为0.74，RMSE为1.03 kg C m−2，显示出本研究模型在中国土壤有机碳密度估算中的优势。
1️⃣ 土壤有机碳密度的空间分布变化：
在1985至2020年期间，中国不同地区土壤有机碳密度的变化体现了农业管理、土地利用变化和气候变化的影响。尤其是东北和西南地区的碳储存量较高，表明这些地区在湿润气候条件下更容易保持较高的土壤有机碳密度。
2️⃣ 不同土壤深度的碳储存趋势：
对于0–20厘米和0–100厘米深度的土壤，数据展示了土壤有机碳密度的时空动态。0–20厘米深度的土壤有机碳密度在2010年代有所增加，而在更深层（0–100厘米）则显示出较为稳定的趋势，反映了深层土壤碳积累过程的复杂性。
3️⃣ 土壤有机碳密度的气候区域差异：
在不同气候区域中，土壤有机碳密度的估算结果存在显著差异。半干旱区和半湿润区的SOCD模型表现最优，R2值分别为0.70和0.67，而湿润区则表现较弱，这表明湿润区的土壤碳储存受多种因素的综合影响，模型需要更精细的参数和更多的气候变量来提高预测能力。
本研究提供了一份中国1公里分辨率的土壤有机碳密度数据集，涵盖1985至2020年的时空变化，并成功应用气候分区模型提高了预测精度。通过对比多个全球土壤数据集，研究验证了本数据集的高一致性和准确性。未来，随着土壤数据的不断积累，模型的预测精度将进一步提升，支持更精确的土壤碳储存监测和农业管理。
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