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World File Search System土壤质地
菲律宾巴拉望岛波多黎各城市和巴塔拉省选定的超镁铁质土壤的碳存储潜力
摘要。这21个世纪的主要环境挑战是二氧化碳引起的气候变化，有限的研究重点是森林形成（例如超镁铁）的土壤碳捕集潜力。然而，了解土壤的物理化学特性对于确定土壤有机物的碳储存潜力至关重要，土壤有机物的碳储能是在巴拉望岛岛的矿物质富生态系统中进行了研究的。来自Brgy的超镁铁质森林。Rio Tuba，Batarazaw和Sitio Magarwak，Brgy。sta。卢尔德（Lourdes），菲律宾波多黎各城市，被考虑进行本研究。Pearson和Kruskal-Wallis检验用于建立土壤物理化学参数的层次结构，例如碳，pH，质地，粒子和散装密度，孔隙率和有机物（OM）涉及碳储能。大多数超镁铁质的土壤是沙质壤土或沙质粘土壤土，其散装BD和Clayey，其储存的碳比沙质土壤更多。在土壤特性中，土壤质地，尤其是粘土质土壤，在土壤有机碳（SOC）池中比土壤pH（p = 0.59），土壤孔隙率（0.39），散装密度（0.37）和颗粒密度（0.32）具有更大的影响力（P =1.46e⁻³）。SOC与BD成反比，土壤孔隙率直接受土壤深度影响。SOC和有机物在深度下降，而在根际层处较高的碳固相，从表层土壤中的4–7％到下层土壤中的3-5％。波多黎各普林斯加城的超镁铁矿地区储存的有机碳（99.05吨HA –1）比巴塔拉扎（Bataraza）（85.68吨ha –1）。
南大洋的不对称性贡献了全球热量和碳吸收
增加土壤有机碳（SOC）赋予土壤健康，生物多样性，基础碳固执并改善土地退化的益处。一个建议是增加SOC，以使SOC与粘土比（SOC/粘土）超过1/13，但仅基于粘土的SOC水平正常化就会产生误导性的土壤结构的迹象，并有可能存储额外的碳。在Poeplau＆Don（2023）的工作基础上为针对预测的SOC进行了基准测试，我们提出了一个替代指标：观察到的与“典型” SOC（O/T SOC）之间的比率用于泛欧应用。在这里，“典型” SOC是不同pedo气候区域中的平均集中度，PCZ（与现有的SOC指标不同，在欧洲融合了土地覆盖物和气候以及土壤质地），由矿物质（<20％有机物）表层（<20％的有机物）表层（0-20 cm）确定，在2009年至2018年，在欧洲的Lucas，欧洲最大的土壤监控计划（lucas）的lucas Monitor Monitorsing（n = n55）。回归树建模得出的12个PCZ，典型的SOC值范围为5.99 - 39.65 g kg -1。与SOC/粘土等级进行比较的新索引类是从每个PCZ的SO/T SOC分布的四分位数中建立的；这些被称为：“低”（低于25％），“中级”（第25％和50个百分点），“高”（在第50％和第75个百分位数之间）和“非常高”（高于第75个百分位数）。与SOC/粘土相比，O/T SOC对粘土含量，土地覆盖和气候的敏感性较小，地理上偏斜的偏差，并且更好地反映了土壤孔隙率和SOC库存的差异，支持2个EU土壤健康任务目标（巩固SOC库存；改善土壤
基本和应用农业
碳（c）土壤中的隔离在提高土壤质量中通过推荐的管理实践在内起着至关重要的作用本研究旨在评估基于水稻的农作物模式对土壤C的影响和表面（0-15 cm）和地下土壤（15-30 cm）的养分状态。五种基于稻米的裁剪模式的土壤[Boro（冬季大米） - 倒影 - 福罗 - 福洛 - 阿曼（季风大米），Boro-Fallow- Aman-Mustard，Boro，Boro- AUS（夏季稻） - Aman，Aman，Aman，蔬菜 - 蔬菜 - 杂货 - 弗洛尔 - 阿曼），来自Mymensingh bangladesh的农民领域。散装土壤被物理分级为颗粒有机物（POM：> 53 µm）和矿物相关的OM（MOM：<53 µm），以评估有机C（OC）分布。大块土壤的土壤pH值，电导率，土壤质地，养分（OC，氮（N），磷（P），钾（K）和硫（S））内容。结果表明，所有研究的参数在农作物模式和土壤深度之间均有显着变化。表面土壤含有比所有基水稻种植模式下的地下土壤更高的OC，N，P，K和S。总体而言，与包括休闲时期的模式相比，在农作物模式中发现了相对较高的大量营养素（P，K，S）浓度。相比之下，OC和N是Boro-Fallow-Fallow场中最高的，其次是蔬菜 - 休闲 - 阿曼和其余三种模式，这可能对应于土壤的干扰。与不稳定的POM相比，所有基于大米的农作物模式的MOM（大概是稳定的OC）的比例明显，这表明土壤中帕迪土壤在土壤中的OC中的能力。但是，这种能力可能会受到模式的影响，也可能受到管理系统（例如耕作和营养管理）的影响。这些发现表明，有必要更多地关注种植模式的选择和适当的土地/或作物管理，以在可耕地的土壤中进行更高的C隔离。
土壤有机碳被草的输入缓冲
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nh0530684.pdf
应用。土壤水分含量会影响生物圈的生理生物成分，并通过表面能和水分通量将地球表面与大气联系起来。SM 是大气的水源，通过陆地的蒸散，包括植物蒸腾和裸土蒸发。此外，SM 条件可以通过控制土壤的渗透能力和将降雨分配到径流来影响陆地表面的水文模式。生态水文学侧重于植被 - 水 - 气候关系之间的联系，已发现其对 SM 动态可用性具有复杂的依赖性（Garcia-Estringana 等人2013 年；Mulebeke 等人2013 年）。所有这些过程都高度体现了 SM 的非线性行为和复杂的反馈机制。因此，SM 的量化条件是建模农业、水文气候和气象属性的重要输入。一组成分以不同的时间和空间尺度控制陆地表面 SM 的动态。因此，天气和气候的变化都受到 SM 条件的影响。Reynolds (1970) 将 SM 分为静态（例如土壤质地和地形）和动态（例如降水和植被）控制要素。对 SM 的评估取决于相关变量的状况。这些元素中的许多都是相互关联的，并且在空间和/或时间上各不相同，这使得识别 SM 模式及其驱动变量之间的关系变得复杂。2021 )。景观要素，包括地形、植被和土地利用，是 SM 的空间和时间控制要素。SM 的空间变化与地形特征（例如坡度、海拔和地形湿度指数）密切相关。因此，在以前的一些研究中，地形属性被用于通过回归、地理空间和水文建模来估计 SM 模式的参数（例如，参见 Western 等人。1999 、2004 ；Adab 等人。2020 ；Li 等人。此外，各种研究都注意到了植被覆盖（例如类型和分布）对 SM 变化的影响。此外，空间属性对植被的影响（通常从遥感图像中解释）也被用于生成 SM 模式（Mohanty 等人。2000 ；Hupet & Vanclooster 2002 ）。通常，SM 的长期时间序列可以在空间上检测到与天气或水文条件。在较大的研究区域中，网络和测量 SM 的种类仍然受到限制，此外，由于过度变化和参数之间缺乏相关性，从现场测量中获得可靠的近似值是一项具有挑战性的任务。在 SM 的几个应用中，各种各样的卫星产品都有可能帮助水文学家测量大面积的 SM 状况。由于遥感器无法直接测量 SM 含量，因此需要提取可以解释测量信号和 SM 含量之间关系的基于数学的方法来解释测量信号和 SM 含量之间的关系。2021 ; Zhu 等人。2021 ）。自 20 世纪 70 年代以来，已经开发出一些遥感技术，通过测量从光学到微波领域的电磁波谱特定区域来分析和绘制 SM（Musick & Pelletier 1988；Engman 1991；Wang & Qu 2009）。微波遥感技术包括 Aqua 卫星上的先进微波扫描辐射计-地球观测系统 (AMSR-E)（自 2002 年起）、土壤湿度和海洋盐度卫星（SMOS，自 2009 年起）、多频扫描微波辐射计（MSMR，自 1999 年起）和土壤湿度主动被动 (SMAP)（自 2015 年 1 月起），目前正在运行，每天在全球范围内生成卫星记录。虽然这些方法提供了许多测量大规模 SM 的技术，但它们的分辨率几乎很低（通常约为 25 公里），不再适用于小集水区或学科尺度。光学/热红外遥感记录被称为表面温度/植被指数法，可提供更高的分辨率（约 1 公里）。最近，Zhang & Zhou（2016）提出了一种新方法，可以通过光学/热遥感进行 SM 估计，该方法特别依赖于 SM 与表面反射率和温度或植被指数之间的关联。该领域的检索策略，如热惯性，强调土壤热特性或三角测年技术，表明 SM、归一化差异植被指数 (NDVI) 和给定区域的陆地表面温度 (LST) 之间的联系正在不同的应用中使用。然而，由于缺乏足够的空间数据（包括地形或低密度植被覆盖图和数据），它们的应用受到限制。用于估计 SM 的遥感植被指数（例如，NDVI、归一化差异水指数 (NDWI) 和归一化多波段干旱指数 (NMDI)）是合适的替代方案；然而，SM 的分布不能通过单一参数和通过计算出特定地表坡向强度之间的参数修改来预测。人们已经做出了大量努力，通过建立遥感 LST 与植被指数之间的联系来利用卫星图像估计 SM（例如，Dari 等人。遥感图像的实际优势之一是，除了地形数据外，还可以通过图像获得具有高空间分辨率（30 米至 1 公里）的植被和 LST 参数。利用从遥感图像中提取的结构化景观因素而不是现场测量来预测 SM 状况，可以快速实时地跟踪 SM 状况。