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基于光谱数据的南疆农田土壤有机碳含量估算模型研究

2021-01-13郝梦洁鲁新新郭又波阿迪力亚森蒋青松

塔里木大学学报 2020年4期
关键词:方法模型

张 丽 郝梦洁 鲁新新 郭又波 阿迪力·亚森 蒋青松

(塔里木大学信息工程学院,新疆 阿拉尔 843300)

随着全球气候变化研究的深入,围绕全球气候变化中土壤有机碳库的研究受到普遍关注[1]。土壤有机碳(soil organic carbon,SOC),是指土壤中存在各种形式和状态的碳化合物[2],包括动物、植物和微生物的遗骸以及降解和合成的产物。这是土壤中天然有机物的精细非生物形式的通用名称。土壤有机碳作为土壤最重要的组成成分,是土壤质量的核心,是准确评价土壤肥力的重要依据,也是全球碳循环和气候变化研究的一个重要内容,地球表面最大的碳库是陆地土壤,陆地上的有机碳储量约为1 550 Pg[3]。农田土壤具有比较高的固碳潜力,并且可以有效地减少大气中二氧化碳(CO2)的浓度,其中有机碳的含量是判断该土壤质量极其重要的指标之一,有机碳含量的减少不仅会导致农田生态的退化,而且还会降低农田的可持续利用性[4]。由于土地利用的变化,自19世纪以来,大气中二氧化碳的大部分增加是由于将自然土壤转化为永久性农业用地而导致的。农田上的土壤碳沉积直接影响大气中碳沉积的源汇效应。在全球陆地生态系统的碳库中,农业土壤碳存储在很大程度上被人类破坏,并使得其可以进行短期的人为调控[5]。荒漠地区的发展和农业用地的耕作,导致养分的流失和土壤结构的破坏以及土壤中二氧化碳的降解。农业用地是大气中温室气体积累的主要因素[6]。……

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