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山西农业大学| ER: 中国农田添加生物炭的土壤有机碳固存效率:基于颗粒态与矿物结合态有机碳的视角

  • 2026-10-23 01:10:50
山西农业大学| ER: 中国农田添加生物炭的土壤有机碳固存效率:基于颗粒态与矿物结合态有机碳的视角

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题目:Soil organic carbon sequestration efficiency with biochar addition across the croplands of China: A perspective from particulate and mineral-associated organic carbon

中国农田添加生物炭的土壤有机碳固存效率:基于颗粒态与矿物结合态有机碳的视角

期刊:Environmental Research

IF 7.7√

https://doi.org/10.1016/j.envres.2026.123777

摘要

土壤有机碳(SOC)通常被划分为颗粒态有机碳(POC)和矿物结合态有机碳(MAOC)。生物炭已被广泛用于提升土壤肥力、作物产量和碳固存能力。有机碳固存效率(OCse)是评估外源有机碳转化为土壤有机碳库能力的一个指标。然而,在全国尺度上,添加生物炭后POC、MAOC和SOC中OCse的定量化研究仍十分缺乏。为此,本研究整合构建了一个数据集,旨在评估、解释和预测中国农田添加生物炭后POC、MAOC和SOC中的OCse。结果表明,生物炭添加对POC、MAOC和SOC中的OCse均有积极影响,且POC中的OCse高于MAOC。影响生物炭添加后POC、MAOC和SOC中OCse的因素是多重的,包括气候条件、土壤性质、试验操作及农业管理措施等。通过机器学习算法,研究稳健地生成了中国农田表土POC、MAOC和SOC中OCse的高分辨率分布图。在全国尺度上,POC、MAOC和SOC的OCse均值及范围分别为81.2%(8.5%–443.0%)、64.1%(12.4%–424.4%)和136.4%(17.8%–791.3%)。POC、MAOC和SOC的OCse在不同地理区域、气候带、土壤质地、土地类型和种植强度下呈现出空间异质性。具体而言,南方地区、暖温带至热带气候、黏质土壤、水田以及中等种植强度条件下,POC、MAOC和SOC的OCse均较高。总体而言,本研究揭示了土壤碳固存的机制性认识,并为生物炭的可持续管理提供了有价值的指导。

摘要图

图1.中国农田施用生物炭的研究点位的地理位置(a)、Whittaker生物群系(b)及土壤质地(c)分布特征。

表1 中国农田施用生物炭的表土中颗粒态有机碳(POC)、矿物结合态有机碳(MAOC)及土壤有机碳(SOC)的固存效率(OCse)。数值表示均值(范围)。0、1、1.5、2、3 表示年种植频率。其中,0 代表一年内无作物;1 代表一年一熟;1.5 代表两年三熟;2 代表一年两熟;3 代表一年三熟

图2. 添加生物炭后颗粒态有机碳(POC)、矿物结合态有机碳(MAOC)及土壤有机碳(SOC)的固存效率(OCse,a)及其对含量(b)和储量(c)的效应量。误差棒表示95%置信区间。

图3.调控添加生物炭后颗粒态有机碳(POC)、矿物结合态有机碳(MAOC)及土壤有机碳(SOC)固存效率(OCse)的影响因素。影响因素包括气候条件(年平均气温,a;年平均降水量,b)、土壤性质(背景有机碳,c;土壤质地,d)、试验操作(生物炭添加量,e;生物炭添加时长,f)以及农业管理措施(土地类型,g;种植强度,h)。

图4.添加生物炭后,各影响因素对颗粒态有机碳(POC,a)、矿物结合态有机碳(MAOC,b)及土壤有机碳(SOC,c)固存效率(OCse)的模型平均重要性。

图5.用于预测颗粒态有机碳(POC,a)、矿物结合态有机碳(MAOC,b)及土壤有机碳(SOC,c)固存效率(OCse)的随机森林(RF)算法验证。R²:决定系数;RMSE:均方根误差;MAE:平均绝对误差

图6.中国农田施用生物炭的表土中颗粒态有机碳(POC,a和b)、矿物结合态有机碳(MAOC,c和d)及土壤有机碳(SOC,e和f)固存效率(OCse)及其标准差(SD)的预测分布图。

图7. 调控添加生物炭后颗粒态有机碳(POC)、矿物结合态有机碳(MAOC)及土壤有机碳(SOC)固存效率(OCse)影响因素的概念框架。

论文DOI

10.1016/j.envres.2026.123777

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