森林土壤有机碳深度分布模型的构建与应用

了解森林土壤有机碳(soc)的深度分布模式对正确估算森林碳储量,充分发挥森林碳汇功能,减缓全球气候变化有着重要意义.选取寒温带针叶林、温带落叶林、亚热带针阔混交林、热带常绿阔叶林等4类森林生物群系,建立soc深度分布数据库,构建soc质量密度的深度分布模型;使用nash-sutcliffe效率系数(e)、误差百分比(pe)、决定系数(r2)等统计参量评定模型的模拟效果;利用构建的深度分布模型外推更深层soc密度.研究结果表明:(1)本文所构建的森林soc深度分布模型模拟值与观测值较为吻合,nash-sutcliffe效率e、误差百分比pe和决定系数r2平均为0.74、6.95%、0.88(p<0.05),模型模拟能力较高(e>0.6),模拟误差值低于可接受的临界值(pe<±15%),说明构建的模型可以对该地区森林soc密度值进行估算;(2)寒温带针叶林0-20cm层soc质量密度较高,热带常绿阔叶林较低;20cm以下则是寒温带针叶林较低,热带常绿阔叶林较高,热带常绿阔叶林具有更深层的soc分布;用0-100cm深度的soc来表征区域soc储量时结果偏低.若考虑0-200cm深度,0-100cm深度soc值平均偏低约21.8%,在热带地区这种偏低趋势可能更加突出,误差可能更大.(3)模型对表层soc密度有偏低预测趋势,对深层soc密度预测值可能偏高;作为一个森林soc深度分布模拟工具,模型可以在有限区域条件下估算不同深度soc密度值.