青藏高原高寒草原生态系统土壤碳磷比的分布特征_王建林
青藏高原高寒草地土壤有机碳来源、周转及驱动因素
青藏高原高寒草地土壤有机碳来源、周转及驱动因素青藏高原高寒草地土壤有机碳来源、周转及驱动因素青藏高原是世界上最大的高原，位于中国西部，海拔平均超过4000米。
作为一个高寒草地生态系统的代表，青藏高原的土壤有机碳在全球碳循环中起着重要的作用。
了解青藏高原高寒草地土壤有机碳的来源、周转和驱动因素，对于保护和管理这一生态系统具有重要的意义。
首先，青藏高原高寒草地土壤有机碳的主要来源是植物残体。
在高寒生态系统中，气候寒冷且湿度较低，植物生长受到限制，但仍有一定数量的植物生长和死亡。
这些植物残体逐渐腐败分解，释放有机碳进入土壤。
此外，青藏高原高寒草地土壤有机碳的来源还包括土壤动物的排泄物和死亡体。
土壤动物是高寒草地生态系统的重要组成部分，它们以植物残体为食物，通过排泄物和死亡体进入土壤的方式将有机碳输入到土壤中。
有机碳的来源还包括一部分来自大气沉降的有机物质，尤其是在降雨期间，降雨中的溶解有机碳经过径流进入土壤。
青藏高原高寒草地土壤有机碳的周转主要通过微生物的活动完成。
微生物是土壤生态系统中最主要的生物组分，它们通过降解植物残体和其他有机物质的代谢过程，将有机碳分解为二氧化碳并释放到大气中。
此外，一部分土壤有机碳被微生物转化为生物团聚体，保护和储存在土壤中，形成长期的碳库。
除了有机碳的来源和周转过程外，驱动青藏高原高寒草地土壤有机碳的因素也非常重要。
雨量、温度和土壤性质是影响土壤有机碳的关键因素。
由于高寒地区降雨量较少，土壤中的有机碳相对较低。
同时，寒冷的气候和低温条件下微生物的活动相对较慢，导致土壤有机碳的降解速率较低。
此外，土壤性质如土壤有机质含量、土壤质地和通透性也会影响土壤有机碳的积累和稳定性。
综上所述，青藏高原高寒草地土壤有机碳的来源主要包括植物残体、土壤动物排泄物和死亡体以及大气沉降。
其周转过程主要通过微生物的降解和转化完成。
同时，雨量、温度和土壤性质是影响土壤有机碳的主要驱动因素。
对于了解土壤有机碳的来源、周转和驱动因素，可以为保护和管理青藏高原高寒草地生态系统提供科学依据，促进生态环境的可持续发展综合上述分析，青藏高原高寒草地土壤有机碳是由多种来源形成的，包括植物残体、土壤动物排泄物和死亡体以及大气沉降。
青藏高原高寒草甸生态系统中的碳循环
青藏高原高寒草甸生态系统中的碳循环青藏高原是世界上最大的高原，面积约为250万平方公里，其中90%以上的区域海拔高度在4000米以上，被誉为世界屋脊。
青藏高原是全球生态系统中最重要的之一，其中高寒草甸生态系统是其中重要的一部分。
高寒草甸生态系统与全球碳循环密切相关，对于全球气候变化有着不可忽视的作用。
本文将对青藏高原高寒草甸生态系统的碳循环进行探讨。
一、高寒草甸生态系统的碳储存青藏高原高寒草甸生态系统的碳储存量巨大，据估计，其中的土壤碳储量为全球土壤碳库的10%以上。
高寒草甸生态系统的土壤碳储量不同于其他生态系统，主要为有机质的形式。
高寒草甸土壤中的有机质来自于草地上的植被残体和动物遗体，以及微生物的代谢产物等，其中60%以上来自于根系。
高寒草甸生态系统土壤碳储量的储存主要与植物的生长和分解有关。
在植物的生长过程中，通过光合作用吸收二氧化碳，生成有机物，将碳储存在植物体内。
同时，植物根系中的大量细根会释放有机物质，促进土壤微生物的代谢，形成土壤有机质储存。
当植物死亡或落叶时，这部分碳会被释放到土壤中，同时土壤中的微生物会分解这些有机物，释放出CO2和甲烷等温室气体。
这一过程的速率与青藏高原高寒草甸生态系统的温度、湿度和土壤pH等因素密切相关。
二、高寒草甸生态系统碳循环的动态变化高寒草甸生态系统的碳循环是一个复杂的生态系统过程，包括生物吸收、土壤反应、土壤有机质形成和分解等。
在青藏高原的草地中，草本植物贡献了大部分的生物吸收。
同时，降雨和气温等地理和气象因素对底物流动也有重要作用，进一步影响土壤碳循环。
碳循环过程中，土壤-植物固定的碳数量通常大于腐解碳的总量，因而这种生态系统通常被称作碳密集型美術馆。
自然条件复杂多变，常互为对比的景观格局通常呈现梯度状态，导致相邻区域植被的差异。
同时，较为显著的人类活动干扰在高寒草甸生态系统内也极为普遍，如过度放牧和开垦等，这些干扰会改变地表碳动态变化的速率和方向。
青藏高原高寒草原生态系统土壤CO_2排放及其碳平衡
中国科学 D 辑 地球科学 2004, 34 (增刊Ⅱ): 193~199 193青藏高原高寒草原生态系统土壤CO 2排放及其碳平衡*张宪洲** 石培礼 刘允芬 欧阳华(中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101)摘要 青藏高原海拔高, 气压低, 太阳辐射强, 气候寒冷, 其主体部分为海拔4000 m 以上的高寒地区. 由于严酷的自然条件的限制, 对高海拔地区的土壤CO 2排放的研究非常少, 尤其对海拔4500 m 以上的高寒草原生态系统土壤的CO 2排放研究更不多见. 本试验采用静态箱式法, 通过对高原高寒草原生态系统(西藏: 班戈县, 90.01°E, 31.23°N, 海拔4800 m)土壤CO 2排放的2周年的定点观测, 结果表明: 青藏高原高寒草原生态系统土壤CO 2排放的日变化呈现单峰曲线, CO 2排放最高点出现在当地时间的14︰00左右, 最低点出现在当地时间的凌晨5︰00左右, 在夏季这种特征尤其明显; 高寒草原生态系统土壤CO 2排放亦呈现明显的季节变化, 夏季增强, 冬季明显减弱; 根据计算, 高寒草原生态系统土壤CO 2排放年日平均值和年总量分别为21.39 mgCO 2·m −2·h −1和187.46 gCO 2·m −2·a −1, 结合高寒草地净生产量的观测结果, 表明青藏高寒草原生态系统是碳汇.关键词 土壤CO 2排放 高寒草原 青藏高原2004-07-14收稿, 2004-10-12收修改稿*国家重点基础研究发展规划项目(编号: G1998040800, G2002CB412501)、国家自然科学基金项目(批准号: 30170153, 30470280)、中国科学院知识创新工程重大项目(编号: KZCXI-SW-01-01A)和中国科学院地理科学与资源研究所创新工程主干项目(编号: CXIOG-E01-03-03)共同资助 ** E-mail: zhangxz@早在19世纪, 土壤微生物活动和土壤CO 2呼吸就开始引起人们的注意[1], 在19世纪后半叶和20世纪初的几年中, 人们就开始了土壤呼吸的研究, 但在随后几十年中, 土壤呼吸研究的报道很少[2]. 在20世纪60年代以后, 有关研究再度兴起, 不仅深度得以深化, 而且由于测量方法的改进、仪器的改善以及相关因素的综合考虑, 精度得到进一步提高. 特别是近10余年来, 随着全球气候变化成为公众和科学界的关注热点之一, CO 2作为一种最重要的温室气体, 其源、汇及通量的精确测定格外受到重视.从70年代国际生物圈计划(IBP)实施以来, 对全球生态系统的生物生产力进行了广泛研究, 关于典型陆地生态系统的碳平衡研究已经有不少报道[3]. 土壤是全球碳收支的一个重要分室, 是陆地生态系统194中国科学D辑地球科学第34卷最大的碳库, 达1500 PgC, 是大气碳库750 PgC的2 倍[4], 土壤呼吸是生态系统碳循环向大气释放CO2的主要碳源, 估计全球土壤呼吸每年释放到大气的碳通量达到68~75 PgC[5,6]. 我国对碳循环的研究已有十几年的历史, 对森林[7,8]和草地生态系统[9~13]的温室气体排放进行了广泛的研究, 但对青藏高原地区, 除了在贡嘎山[14]、海北[9,15]和五道梁[16,17]地区分别对森林生态系统和草地生态系统进行了相关的研究之外, 对高原腹地的土壤温室气体排放的研究还非常少[18,19].青藏高原的主体部分为高寒地区, 在这种寒冷的气候条件下, 每年植被层的凋落物的分解速率很低, 尤其是分布在海拔4000 m以上的、作为青藏高原主体部分的高寒草甸和高寒草原, 其土壤层碳的释放是缓慢的, 土壤层长时期碳的累积量是巨大的. 在未来全球变化情景下, 高原土壤层的C排放和植被层的C吸收对全球变化更为敏感, 因此高原C的源、汇转换在时间尺度上要比平原地区快得多. 青藏高原对其上空大气来讲究竟是C的源还是汇, 强度有多大? 这个问题将会成为世界全球变化研究中的焦点, 解决这个问题不但填补了有关全球变化的空白, 而且也许会对有关全球C平衡研究中的一些不确定性问题提供全新的解释.本研究的目的就是通过对青藏高原高寒草原生态系统土壤CO2排放的2周年的定点观测, 定量地描述青藏高原高寒草原生态系统土壤CO2排放的日变化和季节变化特征, 估算青藏高原高寒草原生态系统的碳平衡.1 研究方法1.1 研究区概况本试验测定点设在西藏班戈县的高寒草原地区(90.01°E, 31.23°N, 海拔4800 m), 属亚寒带气候区. 该地区高寒缺氧, 气候干燥, 多大风天气, 年平均气温为−1.2℃, 年相对湿度为48%~51%, 年降水量380 mm, 年日照时数为2852.6~2881.7 h, 总辐射可达8360 MJ·m−2·a−1, 差不多是内地沿海地区的两倍, 全年无绝对无霜期. 生态系统为紫花针茅(Stipa pur-purea Griseb)为建群种的丛生禾草或根茎苔草高寒草原, 群落混生有较多青藏苔草(Carex moocroftii Falx. Ex Boott), 形成二者共优的高寒草原生态系统. 本区土壤类型为高山草原土, 0~40 cm土壤有机碳含量为1.1%, 全氮含量为0.067%, pH为8.2.1.2 观测方法土壤CO2排放的观测采用静态箱法. 采样箱用不透明PVC板制成, 底面积为50 cm×50 cm, 采样箱高度为30 cm. 采样箱带有一个用于抽取箱内气体的注射器(100 mL), 采样箱内还安置了用于使箱内空气均匀12 V风扇和用于读取箱内气温的温度表.在每次观测时, 观测前24 h在样地里布置3个重复样点, 将采样箱底圈压进每个重复样点的5 cm深的土壤里, 采样箱底圈注水用于密封, 并剪去底圈内地上部分的植物. 在每次取样时, 每个重复在扣箱后0, 10, 20, 30 min时抽取气样, 用100 mL注射器抽取箱内气样直至注满贮气袋(1 L), 然后利用LI-COR 6252型CO2红外线分析仪测定气样的CO2浓度. 采样时间从1999年10月开始到2001年7月结束. 在生长季每个月测定两次, 在非生长季每个月测定一次. 在每个测定日, 在当地时间7︰00~9︰00和15︰00~17︰00各采集气体1次; 对用于日变化分析的气体采样则从早上当地时间7︰00开始每隔3 h每个重复取样1次, 全天测定8次. 在整个试验期间共实施了22次(日)观测, 其中有6次(日)为日变化的观测. 另外, 在采样地点还设置一套地温表(0, 5, 10, 15, 20 cm温度), 在每个重复样点取样的同时观测地温. 逐日气象资料如地温资料来自于离观测样点2 km远的班戈县气象站.生物量取样是选择3个50 cm×50 cm的样方, 自地表剪掉地上部分的植物, 放进塑料袋内, 带回到实验室烘干称重. 关于根的观测, 是在3个测定样方内将根带土挖出装入塑料袋, 带回实验室将根筛出, 用水洗净, 风干后将材料放进65℃烘箱中烘干至恒重. 生物量在2000年1月7日和2000年8月27日各测定了1次, 用于计算当年的生物生产力.1.3 通量计算土壤CO2排放通量的计算可用下面公式:增刊Ⅱ张宪洲等: 青藏高原高寒草原生态系统土壤CO 2排放及其碳平衡195,m V m F D h D t A tΔΔ==ΔΔ (1) 公式(1)中F 为温室气体排放通量(mg ·m −2·h −1), V 为观测箱的容积, A 为采样箱底面积, D 为箱内气体密度(D = n/V = P/RT , 单位为mol ·m −3, P 为箱内气压, T 为箱内气温, R 为气体常数), Δm/Δt 是气体浓度在观测时间内随时间变化的直线斜率, h 为观测箱高度.2 结果与讨论 2.1 高寒草原生态系统土壤CO 2排放特征 2.1.1 日变化在整个试验期间共进行了6次土壤CO 2排放日变化的观测(图1), 主要集中在春季、秋季和夏季. 在冬季, 班戈的气候条件非常严酷, 无法进行土壤CO 2图1 高寒草原生态系统土壤CO 2排放的日变化196中国科学 D 辑 地球科学第34卷排放日变化的观测. 从图1可以看出, 高寒草原土壤CO 2排放的日变化呈现单峰曲线, CO 2排放最高点出现在当地时间的14︰00左右, 最低点出现在当地时间的凌晨5︰00左右, 在夏季这种特征尤其明显; 土壤CO 2排放与0 cm 地温和5 cm 地温关系紧密.2.1.2 季节变化在整个试验期间共进行22次土壤CO 2排放观测, 其中6次为日变化观测(图1), 我们可以直接计算得到这6次的土壤CO 2排放日平均值和日总量. 从6次日变化的观测中也可以看出, 土壤CO 2排放的日均值非常接近每日8︰00的观测值(图1), 因此对于没有进行日变化观测的而只进行一天两次观测的其他16次观测, 我们可以直接用上午7︰00 ~ 9︰00的观测值作为日均值来计算其日总量. 图2表示了土壤CO 2排放日总量的季节变化状况. 从图2可以看出, 高寒草原土壤CO 2排放日总量季节变化呈单峰曲线的特征, 最小值出现在冬季12~1月, 2000年1月7日的土壤呼吸量仅有0.096 g CO 2·m −2·d −1; CO 2排放最大值出现在夏季6~7月, 2000年6月28日的土壤呼吸量可达1.44 g CO 2·m −2·d −1.2.2 土壤CO 2排放通量与地温的关系从上述高原高寒草原土壤CO 2排放的日变化特征和年变化特征来看, 土壤CO 2排放与土壤温度密切相关, 土壤温度应该是决定土壤CO 2排放量大小的主导因子. 在这里, 我们分析了土壤CO 2排放与0 cm 地温和5 cm 地温的相关性(图3). 从图3可以看出, 土壤CO 2排放与0 cm 地温和5 cm 地温有着良好的指数关系, 但0 cm 地温与土壤CO 2排放的关系似乎比5 cm 地温的关系更为显著.2.3 土壤CO 2排放年总量土壤CO 2排放年总量的估算方法有两种. 一种是利用土壤CO 2排放季节变化的数据(图2)直接估算土壤CO 2排放的年总量; 另一种方法是利用土壤CO 2排放与0 cm 和5 cm 的相关关系式(图3)来计算土壤CO 2排放年总量. 由于我们在整个试验期间观测次数的限制(22次), 用第一种方法直接估算土壤CO 2排放的年总量会带来一定的误差, 因此采用第二种方法来估算土壤CO 2排放年总量比较合适. 根据土壤CO 2排放与0cm 和5cm 的相关关系式(图3), 采用逐日0cm 地温资料来估算土壤CO 2排放年总量, 逐日0cm 地温资料来自于离观测样点2 km 远的班戈县气象站. 图4为利用逐日0 cm 地温资料计算了1999年、2000年和2001年逐日的土壤CO 2排放总量, 并与实测资料进行了比较.图2 高寒草原生态系统CO 2排放的季节变化增刊Ⅱ张宪洲等: 青藏高原高寒草原生态系统土壤CO 2排放及其碳平衡197图3 土壤CO 2排放与0 cm 和5 cm 地温的关系图4 1999~2001年高寒草原生态系统土壤CO 2排放年变化为了消除由于逐年气候变动造成土壤CO 2排放年际间变化的影响, 我们统计得到了1981~2000年20年平均逐日0 cm 的地温资料, 并以此计算了土壤CO 2排放的逐日的日总量(图5)和年总量, 用以代表在平均气候状况下的土壤CO 2排放, 计算得到的土壤CO 2排放年日平均值和年总量分别为21.39 mgCO 2·m −2·h −1和187.46 gCO 2·m −2·a −1.2.4 高寒草原生态系统的碳平衡净生态系统生产力是表示生态系统碳平衡的指标, 是生态系统净初级生产力与土壤异养呼吸的差值, 净生态系统生产力为负值表示生态系统为碳源, 若为正值, 则表明生态系统是碳汇.草原生态系统的净初级生态系统生产力由一年中生长季最大生物量与非生长季最小生物量的差值198中国科学 D 辑 地球科学第34卷表1 高寒草原净初级生产力的确定植物量/g ·m −2时间 项目 A B C平均2000-01-7地上枯萎物 73.36 81.72 69.80 74.96 根系生物量 793.28 837.72 749.00 793.32 2000-08-27地上生物量 118.68 86.96 100.12 101.94 当年凋落物 11.52 7.76 9.24 9.48根系生物量969.56 851.48 901.64 907.56NPP = 101.94 + 9.48 + (907.56 - 793.32) = 225.66 g·m −2图5 平均气候状况下的高寒草原生态系统土壤CO 2排放的年变化来确定. 以2000年为例, 在2000年1月7日草地休眠期和2000年8月27日草地生物量最大时期分别测定地上、地下部分和当年凋落物的量, 计算出高寒草原生态系统年净初级生产力为干物质225.66 g ·m −2·a −1(表1). 根据班戈样点的实际测定, 高寒草地植物地上地下部分混合样含碳量为干物重的43%, 由此可以推算班戈高寒草原生态系统的净初级生产力为97.03 gC ·m −2·a −1.土壤呼吸包括根系呼吸和土壤微生物异氧呼吸, 异氧呼吸占整个土壤呼吸的45%~48%[20~22]. 以2000年为例, 由逐日的土壤CO 2排放得到2000年高寒草原土壤呼吸年总量为211.16 gCO 2·m −2·a −1, 按异氧呼吸占整个土壤呼吸的45%来计算, 可以推算出班戈高寒草原生态系统的异氧呼吸为25.91 gC ·m −2·a −1. 联系到上述得到的2000年班戈高寒草原生态系统的净初级生产力为97.03 gC ·m −2·a −1, 由此可以计算得到2000年班戈高寒草原生态系统的碳平衡即净生态系统生产力为71.12 gC ·m −2·a −1, 表明班戈高寒草原生态系统是碳汇.3 结论(1) 高寒草原土壤CO 2排放的日变化呈现单峰曲线, CO 2排放最高点出现在当地时间的14︰00左右, 最低点出现在当地时间的凌晨5︰00左右, 在夏季这种特征尤其明显; 土壤CO 2排放与0 cm 地温和5 cm地温关系紧密.(2) 高寒草原CO 2排放的日总量季节变化呈单峰曲线的特征, 最小值出现在冬季12~1月, 冬季最小的土壤CO 2排放仅有0.096g CO 2·m −2·d −1; 最大值出现在夏季6~7月, 可达1.44g CO 2·m −2·d −1.(3) 土壤温度是决定土壤CO 2排放大小的主导因子. 土壤CO 2排放与0 cm 地温和5 cm 地温有着良好的指数关系, 但0 cm 地温与土壤CO 2排放的关系比5 cm 地温的关系更为显著.(4) 根据1981~2000年20年平均的逐日0cm 地温资料, 计算了土壤CO 2排放的逐日的日总量和年总量, 用以代表在平均气候状况下的班戈高寒草原土壤CO 2排放, 计算得到的土壤CO 2排放年日平均值和年总量分别为21.39 mgCO 2·m −2·h −1和187.46 gCO 2·m −2·a −1.(5) 根据2000年的数据计算, 班戈高寒草原生态系统的碳平衡即净生态系统生产力为71.12 gC ·m −2·a −1, 表明班戈高寒草原生态系统是碳汇.增刊Ⅱ张宪洲等: 青藏高原高寒草原生态系统土壤CO2排放及其碳平衡199参考文献1 Saussure Th D E. 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Separating soil respira-tion into plant and soil components using analyses of the natural abundance of carbon-13. Soil Science Society of American Jour-nal, 1999, 63: 1207~1213。
青海超净区高寒草甸土壤有机碳及养分分布特征
青海超净区高寒草甸土壤有机碳及养分分布特征王金贵;李希来;李宗仁;刘育红;盛海彦【摘要】青海省河南蒙古族自治县被联合国科教文组织誉为亚洲四大超净区之一,该区域土壤中的氮磷钾等养分除了来自大气沉降外,只有输出没有人为输入,这一生产管理方式是否会影响该地区草原生产的可持续性,目前鲜见报道.文章分析了青海省河南县高寒草甸土壤有机碳、全氮、全磷和全钾及速效养分含量的变化特征,以确定该区域土壤供肥能力.研究结果表明,河南县高寒草甸土壤中灌丛型草甸土壤有机碳含量最高,为79.07 g·kg-1,禾草型草甸最低,为57.89 g·kg-1;灌丛型草甸、杂类草型草甸和沼泽型草甸之间土壤有机碳差异不显著,与矮嵩草型草甸和禾草型草甸差异显著.土壤全氮含量同样为灌丛型草甸最高,为7.14 g·kg-1,禾草型草甸最低,为5.52 g·kg-1,但5种类型草甸土壤全氮含量均差异不显著.土壤全磷含量以杂类草型草甸最大,为2.0 g·kg-1;全钾含量以矮嵩草型草甸最大,为25.21 g·kg-1;而土壤全磷和全钾含量均以沼泽型草甸最小,分别为1.93 g·kg-1和21.10 g·kg-1,但5种类型草甸土壤的全磷和全钾含量均不显著.灌丛型草甸土壤碱解氮含量最高,为438.72 mg·kg-1;禾草型草甸最小,为391.10 mg·kg-1.灌丛型草甸和杂类草型草甸土壤碱解氮含量差异不显著,与沼泽型草甸、矮嵩草型草甸和禾草型草甸差异显著.沼泽型草甸土壤速效磷含量最大,为13.79 mg·kg-1,矮嵩草型草甸最小,为10.32 mg·kg-1;5种类型草甸土壤速效磷含量差异不显著.杂类草型草甸中土壤速效钾含量最高,为350.94 mg·kg-1,沼泽型草甸最小,为246.25 mg·kg-1;矮嵩草型草甸、禾草型草甸和杂类草型草甸土壤速效钾含量差异不显著,与灌丛型草甸和沼泽型草甸差异显著.土壤有机碳与全氮和碱解氮均呈极显著正相关.5种类型草甸土壤供氮、供钾潜力均极高,且速效钾含量已达到富钾水平,但供磷潜力较低.%Henan Mongolian Autonomous County of Qinghai Province has been recognizedas one of the four most super clean areas in Asia by the United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO). There is no artificial input of nitrogen, phosphorus, potassium and other nutrients into the soil, except from atmospheric precipitation. Whether this mode of animal husbandry management will affect the sustainability of grassland production in this area remains unknown. This study aims to analyze the distribution characteristics of soil organic carbon, total nitrogen, total phosphorus, total potassium and available nutrients in five different meadow soils. The results showed that in the shrubby meadow soil the organic carbon content was the highest at 79.07 g·kg-1; but the lowest in the dogstail meadow soil (57.89 g·kg-1). There was no significant difference among shrub meadow, forbs meadow and swamp meadow,except kobresia humilis meadow and forbs meadow.Similarly,the shrub meadow soil had the highest total nitrogen content of 7.14 g·kg-1, and the forbs meadow soil had the lowest (5.52 g·kg-1). However, there was no significant difference in total nitrogen content among the five meadow soils. The maximum content of total P in forbs meadow soil was only 2.0 g·kg-1, and the maximum content of total potassium in the koberesia humilis meadow soil was much higher at 25.21g·kg-1; total phosphorus and total potassium content was the lowest in the swampy meadow soil at 1.93 g·kg-1and 21.10 g·kg-1, respectively, but the contents of total phosphorus and total potassium in the five meadow soils were not significant. Soil nitrogen content was the highest (about 438.72 mg·kg-1) in shrubby meadow and the lowest in dogstail meadow (391.10 mg·kg-1).The soil nitrogen content in shrubs and forbs meadow had no significant difference between them, but differed significantly among swampy meadow, kobresia humilis meadow and dogstail meadow. The available phosphorus content was the highest (13.79 g·kg-1) in the shrubby meadow soil and the lowest (10.32 g·kg-1) in the dogstail meadow soil without significant difference amongthe five meadow soils. The forbs meadow soil had the highest available potassium content (350.94 g·kg-1), and the swampy meadow soil had the lowest (246.25 g·kg-1). No significant difference existed among kobresia humilis meadow, dogstail meadow and forbs meadow except shrubby meadow and swampy meadow. Soil organic carbon was significantly correlated with soil total nitrogen and available nitrogen in the investigated grassland. The supplying potential of soil nitrogen and potassium in the five types of grassland was rather high, and the available potassium content had reached the rich potassium level, even though the supplying potential of phosphorus was lower.【期刊名称】《生态环境学报》【年(卷),期】2018(027)002【总页数】7页(P232-238)【关键词】超净区;高寒草甸;土壤;有机碳;速效养分;分布特征【作者】王金贵;李希来;李宗仁;刘育红;盛海彦【作者单位】青海大学农牧学院,青海西宁 810016;省部共建三江源生态与高原农牧业国家重点实验室,青海西宁 810016;青海大学农牧学院,青海西宁 810016;省部共建三江源生态与高原农牧业国家重点实验室,青海西宁 810016;青海大学农牧学院,青海西宁 810016;青海大学农牧学院,青海西宁 810016;青海大学农牧学院,青海西宁 810016【正文语种】中文【中图分类】S812.2;S158.3;X144土壤碳库是陆地生态系统中贮量最大的碳库（Smith，2010），据研究报道，全球土壤中的总碳量约为14×1017～15×1017 g，这一贮量是陆地生物总碳量（5.6×1017 g）的 2.5～3倍（刘淑丽等，2016）。
青藏高原东缘高寒天然草地牧草氮磷养分和生长状况的高光谱遥感研究
青藏高原东缘高寒天然草地牧草氮磷养分和生长状况的高光谱遥感研究青藏高原东缘高寒天然草地是中国特有的生态系统类型之一，其牧草是支撑青藏高原畜牧业发展的重要资源。
然而，由于高寒环境条件的限制和自然因素的影响，牧草的营养状况和生长状况容易受到影响。
因此，了解高寒天然草地牧草的养分状况和生长状态对于科学合理地利用该地区的牧草资源具有重要意义。
在过去的研究中，遥感技术的应用已经在地表覆盖类型的分类、植被指数的估算等方面取得了显著的进展。
然而，对于高寒天然草地的遥感研究相对较少。
因此，本研究旨在利用高光谱遥感数据探索青藏高原东缘高寒天然草地牧草的氮磷养分状况和生长状况。
本研究选取了青藏高原东缘某地区的4个 typyical 地方作为研究区域，获取了该区域的高光谱遥感数据。
首先，我们利用遥感数据进行了植被指数的计算，包括归一化植被指数（NDVI）、可见光波段反射率等。
然后，通过与已有的地面观测资料进行对比，验证了遥感计算的准确性。
接着，我们对牧草的氮磷养分状况进行了估算。
通过建立牧草氮磷养分与遥感指数之间的回归关系，我们可以利用遥感数据准确地估计牧草的氮磷养分。
最后，我们利用遥感数据对牧草的生长状况进行了研究。
研究结果表明，利用高光谱遥感数据可以准确地估计高寒天然草地牧草的氮磷养分状况。
牧草的氮磷养分与遥感指数之间存在显著的线性回归关系，这为利用遥感数据进行高寒天然草地氮磷养分估算提供了依据。
此外，遥感数据也可以有效地反映高寒天然草地牧草的生长状况。
通过遥感数据的分析，我们可以得到牧草的生长速率、生长期等信息，这对于合理管理高寒天然草地具有重要意义。
本研究的结果为青藏高原东缘高寒天然草地的管理和保护提供了科学依据。
通过利用遥感技术进行牧草养分和生长状况的监测，我们可以及时了解到牧草资源的变化情况，并采取相应的保护措施。
此外，在畜牧业管理中，我们也可以根据遥感数据对牧草资源进行科学评估，合理规划畜牧业发展策略。
青藏高原生态系统土壤有机碳研究进展
土 壤(Soils), 2009, 41 (4): 512~519青藏高原生态系统土壤有机碳研究进展①李 娜1,2， 王根绪1*， 高永恒1， 籍长志3（1 中国科学院成都山地灾害与环境研究所，成都 610041；2 中国科学院研究生院，北京 100049；3 内蒙古科技大学建筑与土木工程学院，内蒙古包头 014010）摘要：作为“世界第三极”的青藏高原，高寒生态系统是青藏高原主要的生态系统之一。
它本身是一个复杂而又特殊的系统，因其独特的自然地理环境而形成的高寒土壤更有其独特的性质。
本文首先综述了青藏高原高寒生态系统的土壤有机碳储量、估算方法的研究进展及造成估算结果差异的原因，随后对高寒土壤有机碳排放的观测试验进行了综述，探讨了气候变化对高寒生态系统土壤有机碳源汇效应的影响。
目前，全球变暖的趋势正在加剧，40 年来，青藏高原气温平均上升了约0.3 ~ 0.4℃，冻土面积正广泛退缩，这直接导致青藏高原高寒生态系统发生了以植被覆盖度减少、高寒草原草甸面积萎缩等为主要形式的显著退化，植被生产力和土壤有机碳输入量都减少，而温度升高加快了土壤有机碳分解速率，从而影响到高寒生态系统的碳循环和碳储量。
青藏高原土壤有机碳的源汇效应问题已成为研究的热点，但是到目前为止，温度升高到底如何影响土壤有机碳的动态变化没有明确的定论，为此，我们必须从长期的观测试验来说明气候变化对土壤碳库的源汇效应。
关键词：青藏高原；高寒生态系统；土壤有机碳；CO2排放；气候变化中图分类号： P934；P935.2；Q93-31陆地生态系统是全球碳（C）储存的主要场所，在全球的C收支平衡中占有重要的地位。
作为陆地生态系统的核心，土壤是连接地球上其他各大圈层的纽带。
土壤中的C含量是陆地上C的主要存在形式。
据估计[1-4]，全球约1400 ~ 1500 Gt的C是以有机质形式储存于土壤中的，是陆地植被C库（500 ~ 600 Gt）的2 ~ 3倍，是全球大气C库（750 Gt）的2倍，土壤贡献于大气CO2的年通量是燃烧化石燃料贡献量的10倍[4]。
青海省草地生态系统碳储量及其分布特征
青海省草地生态系统碳储量及其分布特征张琛悦;赵霞;辛玉春;唐文家;王蕾【期刊名称】《北京师范大学学报:自然科学版》【年(卷),期】2022(58)2【摘要】以第2次土壤普查形成的土壤图和草地资源清查图为本底,通过文献搜集及实测数据的结合,对青海省草地的碳储量进行了估算.结果表明:1)青海省草地生态系统碳储量约为6.12 Pg,平均碳面密度为18.08 kg·m^(-2),其中:地上植被碳储量(包括凋落物)为0.009 7 Pg,平均碳面密度为0.03 kg·m^(-2);地下植被碳储量为0.096 7 Pg,平均碳面密度为0.29 kg·m^(-2);土壤有机碳储量为6.01 Pg,平均碳面密度为17.76 kg·m^(-2);土壤储存的有机碳是植被的54倍多.2)从9大草地类来看,总碳储量从大到小依次为高寒草甸类(3.64 Pg)、高寒草原类(0.94 Pg)、低地草甸类(0.61 Pg)、温性草原类(0.35 Pg)、温性荒漠类(0.33 Pg)、温性荒漠草原类(0.08 Pg)、山地草甸类(0.08 Pg)、高寒草甸草原类(0.05 Pg)、高寒荒漠类(0.04 Pg);从5大功能区来看,总碳储量从大到小依次为三江源地区(3.95 Pg)、柴达木盆地(1.31 Pg)、祁连山地区(0.45 Pg)、青海湖流域(0.31 Pg)、河湟谷地(0.10 Pg).3)从9大草地类总碳面密度来看,低地草甸类的总碳面密度最高(57.37kg·m^(-2)),温性草原类的最低(14.04kg·m^(-2));从5大功能区总碳面密度来看,柴达木盆地的最高(24.41 kg·m^(-2)),河湟谷地的最低(14.05 kg·m^(-2)).【总页数】7页(P286-292)【作者】张琛悦;赵霞;辛玉春;唐文家;王蕾【作者单位】青海师范大学地理科学学院青海省自然地理与环境过程重点实验室青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室青海师范大学自然资源与环境建模室;青海省人民政府-北京师范大学高原科学与可持续发展研究院-高原土壤信息科学研究团队;青海省草原总站;青海省生态环境监测中心【正文语种】中文【中图分类】S812【相关文献】1.草地生态系统土壤有机碳储量及其分布特征2.山西典型天然草地碳分布特征及碳储量估算3.青海省高寒草地土壤无机碳储量空间分异特征4.青海省森林土壤有机碳氮储量及其垂直分布特征因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
青藏高原高寒沼泽草甸土壤酶活性与有机碳分布特征对增温与施氮的响应
青藏高原高寒沼泽草甸土壤酶活性与有机碳分布特征对增温与施氮的响应青藏高原是我国重要的生态屏障和水源地，具有丰富的高寒沼泽草甸生态系统。
然而，近年来气候变暖和人类活动的影响导致该地区生态环境发生了变化。
了解青藏高原高寒沼泽草甸土壤酶活性与有机碳分布特征对增温与施氮的响应，对于维护该地区生态平衡具有重要意义。
首先，我国青藏高原地处高寒地区，气候寒冷，年均气温低，土壤温度也较低。
青藏高原高寒沼泽草甸土壤酶活性对温度的敏感性较高。
研究表明，增温对土壤酶活性有着显著影响。
在一定范围内，温度升高可促进土壤酶活性的增加，但超过一定温度后，酶活性可能减弱或丧失。
因此，了解土壤酶活性与温度的响应规律，可以为青藏高原沼泽草甸生态系统的管理和保护提供科学依据。
其次，青藏高原高寒沼泽草甸土壤中的有机碳是维持该生态系统稳定性的重要因素之一。
土壤有机碳含量是衡量土壤肥力和生态功能的重要指标之一。
施氮可促进青藏高原高寒沼泽草甸土壤有机碳的积累。
实验证明，适量的氮肥施用对土壤有机碳的增加有积极效应，但过量施氮可能导致有机碳的损失，甚至对生态系统造成不利影响。
因此，合理施氮和提高土壤有机碳含量是青藏高原高寒沼泽草甸生态系统管理的重要考虑因素。
最后，青藏高原高寒沼泽草甸土壤酶活性与有机碳分布特征受多种因素共同影响。
除了温度和氮素施用外，土壤酶活性和有机碳分布还受土壤pH值、水分状况、植物根系等因素的调控。
因此，在研究青藏高原高寒沼泽草甸土壤酶活性与有机碳分布特征对增温与施氮的响应时，需综合考虑多种因素的综合影响。
总之，了解青藏高原高寒沼泽草甸土壤酶活性与有机碳分布特征对增温与施氮的响应对于保护该地区生态环境具有重要意义。
进一步研究青藏高原高寒沼泽草甸生态系统的响应机制和调控措施，有助于优化生态系统管理，提高土壤肥力，促进生态系统的可持续发展综上所述，青藏高原高寒沼泽草甸生态系统的管理和保护需要考虑到响应规律、土壤有机碳含量和土壤酶活性与有机碳分布特征等因素。
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近年来，围绕青藏高原在土壤碳 储 量［９］、土 壤 温 室 气 体 排 放［１０］、土 壤 有 机 质 周 转 以 ［１１］ 及 土 壤 氮 循 环 等 ［１２］ 方 面 开 展 了 大 量 的 研 究 工 作 ，但 是 目 前 很 少 有 涉 及 整 个 高 原 面 上 跨 不 同 植 被 带 （不 同 自 然 地 带 ）高 寒 草 原 生 态 系 统 土壤碳磷比分布的研究报道。为此，本研究试图通过对青藏高原不同植被下高寒草原生态 系 统 土 壤 碳 磷 比 的 研 究 ，以 期 揭 示 不 同 植 被 － 土 壤 （不 同 自 然 地 带 ）内 高 寒 草 原 土 壤 碳 磷 比 的 空 间 分 布 特 征 ，为 理 解 青 藏 高 原 对 气 候 变 化响应的区域差异提供科学依据。
样法采集０～２０ｃｍ 土样，并用酒精燃烧法同步测定０～１０ｃｍ，１０～２０ｃｍ，２０～３０ｃｍ，３０～４０ｃｍ 土层的含水量，
用 环 刀 法 同 步 测 定 土 壤 容 重 。 同 时 ，现 场 调 查 每 块 样 地 中 植 物 种 数 、优 势 种 、平 均 高 度 和 平 均 盖 度 。 此 外 ，收 集 各
１．２ 样 品 的 采 集 与 分 析
２０１１年７－８月，作者沿黑阿、青藏、新藏公路沿线采集土样，共设置５４个采样点，每个采样点重复 ６ 个土壤
剖 面 。 在 采 样 时 ，鉴 于 青 藏 高 原 土 壤 年 轻 而 且 发 育 不 完 整 ，发 生 层 不 明 显 ，土 层 较 薄 ，故 采 用 机 械 取 样 法 采 样 ：０～
式 中，Ｚ 为待估计的土壤养分栅格值，ｚｉ 为第ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）个采样点的土壤碳磷比值，ｎ 为用于养分插值的采
草 （Ｃａｒｅｘ ｍｏｎｔｉｓ－ｅｖｅｒｅｓｔｉｉ）、拉 萨 小 檗 （Ｂｅｒｂｅｒｉｓ ｈｅｍｓｌｅｙａｎａ）－ 紫 花 针 茅 ＋ 白 草 （Ｐｅｎｎｉｓｅｔｕｍ ｃｅｎｔｒａｓｉａｔｉｃｕｍ ）、青
藏苔草＋紫花针茅、青藏苔草、羽 柱 针 茅（Ｓｔｉｐａ ｓｕｂｓｅｓｓｉｌｉｆｌｏｒａ ｖａｒ．ｂａｓｉｐｌｕｍｏｓａ）－ 紫 花 针 茅 － 禾 草、紫 花 针 茅
中 ：紫 花 针 茅 ＋ 干 生 苔 草 、固 沙 草 － 苔 草 － 紫 花 针 茅 、羽 柱 针 茅 － 紫 花 针 茅 － 禾 草 、固 沙 草 ＋ 劲 直 黄 芪 、藏 沙 蒿 、昆
仑针茅－窄叶苔草、金露梅－青藏苔草＋紫花针茅、紫花针茅 － 矮生嵩草 － 苔草、拉萨小檗 － 紫 花 针 茅 ＋ 白 草 等
样点相邻气象站的年均气温与年均降水量等气象资料。
３）土壤化学性质测定：将所采土壤样品装入土壤布袋，送 回 实 验 室 风 干 后，磨 细 过 １ ｍｍ 筛，用 于 土 壤 全 氮、
全磷、全钾、速效氮、速效钾、土壤 ｐＨ 值、有机质、总有 机 碳、总 碳 水 化 合 物、水 解 性 碳、水 溶 性 碳、活 性 碳、总 无 机
１０ｃｍ、１０～２０ｃｍ、２０～３０ｃｍ 以及 ３０～４０ｃｍ。采样点位置利用 ＧＰＳ 定位，同步记录海拔。在进行定点采集土 样的基础上，利用已公开发表的文献中有样点经、纬度信息的１３个高山草原土剖面数据 进 ［１４－１９］ 行集成分析，所有
样点的具体地理位置如图１所示。
１）生物量测定：在每块样地中，随机设１个１ｍ×１ｍ 样方，先用收获法测定地上生物量后，再在该样方中随
机设１个２５ｃｍ×２５ｃｍ 小样方，挖取该小样方土柱，土柱深度 ４０ｃｍ，并 按 １０ｃｍ 间 隔 进 行 分 层，将 分 层 的 土 柱
装入８０目尼龙袋中，用清水将泥沙冲洗干净后，用镊子拣取所有根系装入布袋中。 送回实验室置于 ８０℃ 的恒温
烘 箱 中 烘 至 恒 重 ，称 干 重 。
２）土样采集与土壤物理性质测定：设１个２５ｃｍ×２５ｃｍ 小样方，挖土壤剖面，剖面深度０～４０ｃｍ，用机械采
９个草地型属于山地灌丛草原带，紫花针茅＋杂类草和青藏苔草＋紫花针茅等 ２ 个草地型属于高山灌丛草原带，
紫 花 针 茅 ＋ 羽 柱 针 茅 、紫 花 针 茅 ＋ 垫 型 蒿 、紫 花 针 茅 ＋ 藏 沙 蒿 、紫 花 针 茅 ＋ 沙 生 针 茅 、紫 花 针 茅 ＋ 固 沙 草 等 ５ 个 草
地 型 属 于 山 地 半 荒 漠 与 荒 漠 带 ，青 藏 苔 草 、紫 花 针 茅 、紫 花 针 茅 ＋ 矮 火 绒 草 等 ３ 个 草 地 型 属 于 高 山 草 原 带 。
１０
ＡＣＴＡ ＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥ ＳＩＮＩＣＡ（２０１４）
Ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．２
１．１ 研 究 区 概 况
研究区为青藏高原高寒草原，这里 年 均 温 －４～６℃，年 均 降 水 量 ５０～５００ ｍｍ。 跨 越 高 山 灌 丛 草 甸、山 地 灌
丛草原、山地半荒漠与荒漠、高山草原 等 ４ 个 自 然 地 带。 高 寒 草 原 植 被 涉 及 藏 沙 蒿 （Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｔｉｂｅｔｉｃａ）、固 沙 草
＊
土壤有机碳和磷素是土壤养分的重要组成部分［１］，也是植物生长发育的必需元素 。 ［２－４］ 土壤碳磷比 通 常 被 认 为是土壤磷素矿化能力的标志 。 ［５－６］ 一 方 面，土 壤 碳 磷 比 的 高 低 对 植 物 生 长 发 育 具 有 重 要 影 响 。 如 果 碳 磷 比 较 低，则有利于微生物在有机质分解过程中的养分释放，促进土壤中有效磷的增加；反之，碳 磷 比 较 高，则 会 出 现 微 生物在分解有机质的过程中存在磷受限，从而与植物存在对土壤无机磷的竞争，不 利 于 植 物 的 生 长 及 ＮＰＰ 的 增 加。另一方面，ＮＰＰ 的大小以及植物组织中的碳磷比又直接决定了植物体死亡以后枯落物分解进入土壤的量 和 速 率 ，对 生 态 系 统 碳 素 和 磷 素 的 平 衡 具 有 重 要 影 响 。 近 年 来 ，生 态 化 学 计 量 学 的 发 展 为 解 决 上 述 问 题 提 供 了 有 力 的工具，它主要强调活有机体主要组成元素（特别是 Ｃ、Ｐ）的关系。应用化学计量学方法，研究碳磷比的区域分布 规律已经成为近年来的研究热点 。 ［５］
第 ２３ 卷 第 ２ 期 Ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．２
草 业 学 报 ＡＣＴＡ ＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥ ＳＩＮＩＣＡ
９－１９ ２０１４ 年 ４ 月
青藏高原高寒草原生态系统土壤碳磷比的分布特征
王建林１，钟志明２＊ ，王忠红１，余成群２，沈振西２，张宪洲２，胡兴祥１，大次卓嘎１
（１．西藏农牧学院植物科学学院，西藏 林芝 ８６００００；２．中国科学院地理科学与资源研究所，北京 １００１０１）
１．３ 研 究 方 法
将所有样点０～４０ｃｍ 土层土壤碳磷比数据采用逆距离权重法（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ，简称ＩＤＷ）作空
间分布图。ＩＤＷ 是一种常用而简便的空间插值 方 法，它 以 插 值 点 与 样 本 点 间 的 距 离 为 权 重 进 行 加 权 平 均，离 插
１ 材 料 与 方 法
＊收 稿 日 期 ：２０１３－０４－２６；改 回 日 期 ：２０１３－０８－２９ 基 金 项 目 ：国 家 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 （Ｎｏ．４１０６１００８）和 国 家 科 技 支 撑 资 助 项 目 （Ｎｏ．２０１１ＢＡＤ１７Ｂ０５－４）资 助 。 作 者 简 介 ：王 建 林 （１９６９－），男 ，甘 肃 临 洮 人 ，教 授 。Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｚｗａｎｇｊｌ＠１２６．ｃｏｍ ＊ 通 讯 作 者 。Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈｏｎｇｚｍ＠ｉｇｓｎｒｒ．ａｃ．ｃｎ
碳等理化指标的测定。其中：土壤全氮和速效氮采用半微量凯氏法，土壤全磷测定采用 钼 锑 抗 比 色 法，土 壤 全 钾
和速效钾测定采用原子吸收分光光度法，土壤有机质、总有机碳、总碳水化合物和活性碳用 重 铬 酸 钾 氧 化 － 外 加
热法、土壤 ｐＨ 值采用电位法、水解性碳和水溶性碳用蒽酮法、总无机碳用双批未剂滴定法 进 ［２０］ 行测定。
摘要：利用６７个样点数据，研究了青藏高原高寒草 原 土 壤 碳 磷 比 的 分 布 特 征。 结 果 表 明，１）土 壤 碳 磷 比 的 平 均 值 为２４．４５，变化幅度为１．０５～１７７．６９。在水平方 向 上，土 壤 碳 磷 比 呈 现 出 西 北 高 东 南 低 的 总 体 态 势 和 斑 块 状 交 错 分布的格局，高值区主要集中在藏北高原腹地和喜马 拉 雅 北 麓 湖 盆 区，不 同 草 地 型 和 不 同 自 然 地 带 土 壤 磷 含 量 差 异显著；２）１９个草地型 不 同 土 层 （０～１０ｃｍ，１０～２０ｃｍ，２０～３０ｃｍ，３０～４０ｃｍ）碳 磷 比 的 平 均 值 分 别 为 ２６．１５， ３３．５９，３０．３３和２２．７６，表土层（１０～２０ｃｍ）与底土层（３０～４０ｃｍ）碳 磷 比 差 异 显 著。 土 壤 剖 面 自 上 而 下，碳 磷 比 可 分为低－高－低－高型、低－高－低型、高－低－高－低型、高－低 － 高 型 和 由 高 到 低 型 等 ５ 个 类 型；３）土 壤 碳 磷 比与植被盖度、植被高度、２０～３０ｃｍ 土壤容重、１０～２０ｃｍ 土 壤 含 水 量、３０～４０ｃｍ 土 壤 含 水 量、ＨＣＯ３－ 含 量 呈 显 著正相关关系，而与≥１０℃年积温、年均相对湿度、１０～２０ｃｍ 地下生物量、０～１０ｃｍ 土壤容重、０～１０ｃｍ 土壤 含 水 量 、速 效 钾 、有 机 质 、总 有 机 碳 、水 解 性 碳 含 量 呈 显 著 负 相 关 关 系 。 关 键 词 ：青 藏 高 原 ；高 寒 草 原 ；土 壤 ；碳 磷 比 ；分 布 特 征 中 图 分 类 号 ：Ｓ８１２．２９ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１００４－５７５９（２０１４）０２－０００９－１１ ＤＯＩ：１０．１１６８６／ｃｙｘｂ２０１４０散 点，已 知 其 坐 标 和 值 为 Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ） 通过距离加权值求 Ｚ 点值，则 Ｚ 值可通过以下公式计算。