廣西不同森林類型土壤有機碳的空間異質性

宋敏　彭晚霞　徐慶國　曾馥平　杜虎　張浩　曾昭霞

摘要： 采用經典統計學和地統計學相結合的方法，研究廣西10類主要森林類型不同土層（0～10、10～20、20～30、30～50、50～100 cm）土壤有機碳含量的空間異質性。結果表明：廣西森林不同土層土壤有機碳平均含量變化為8.01～29.78 g·kg1，變異系數在50.27%～74.89%之間；10～20 cm土層土壤有機碳的半變異函數符合球狀模型，其余土層符合指數模型，且擬合效果均較好；各土層土壤有機碳半變異函數的塊金效應為16.75%～49.33%，表現為強烈或中等強度的空間自相關性；Kriging插值結果顯示，不同森林各土層土壤有機碳含量的分布具有一定相似的空間分布特征，總體表現為北高南低，最高和最低值分別出現在東北和東南；廣西不同森林類型不同土壤深度土壤有機碳含量和變異系數不同，0～100 cm土壤有機碳平均含量的大小順序為硬闊>杉木>石山林>軟闊>竹林>八角>桉樹>油茶>櫟類>松樹，總體上土壤有機碳含量隨土壤深度的增加而降低，變異系數則相反。廣西森林土壤的空間異質性受結構性和人為因素的共同制約，其中結構性因素起主導作用。因此，加強自然林封育和人工林保育、優化調控桉樹林和經濟林種植規模是提高廣西森林固碳潛力的重要措施。

關鍵詞： 土壤有機碳， 空間異質性， Kriging， 森林類型， 廣西

中圖分類號： Q948.1

文獻標識碼： A

文章編號： 10003142（2017）11141810

Abstract： By combination of classical statistics， geostatistics and geographic information system， the spatial heterogeneity of soil organic carbon （SOC） in different layers （0-10， 10-20， 20-30， 30-50 and 50-100 cm） of ten kinds of major forest types in Guangxi were studied. Soil samples were collected from 115 sampling locations and 345 plots （50 m × 20 m）， according to 10 km × 10 km grid. The results showed that the average content of SOC in different forests in Guangxi ranged from 8.01 to 29.78 g·kg1 and the coefficient of variation （CV） ranged from 50.27% to 74.89%. The semivariagram of SOC in 10 - 20 cm soil layer was best fitted with exponential model whereas those in other soil layers were best fitted with spherical model. The nugget effect of semivariagram of SOC in all soil layers ranged from 16.75% to 49.33%， indicating a strong or a moderate spatial autocorrelation. Kriging interpolation results showed characteristics of spatial distribution of SOC in different soil layers were similar， i.e.， higher in the north while lower in the south， and the maximum and minimum occurred in the northeast and the southeast of Guangxi， respectively. The average of SOC and its CV varied with forest type and soil layer， and the average of SOC in 0 -100 cm layer followed the order： Castanopsis > Cunninghamia lanceolata > Cyclobalanopsis glauca > Liquidambar > Bambusa multiplex > Octagon > Eucalyptus > Camellia oleifera > Quercus > Pinus. On the whole， SOC decreased with increasing soil depth， while the CV exhibited an opposite trend. The spatial heterogeneity of SOC in forest of Guangxi was synthetically influenced by structural and human factors， while the structural factors played a dominant role. It is suggested that expanding the area of natural forests and plantations like Cunninghamia lanceolata while reducing the area of Eucalyptus and certain economic forests like Camellia oleifera will help increase carbon sequestration potential in forest of Guangxi.

Key words： soil organic carbon， spatial heterogeneity， Kriging， forest type， Guangxi

在人類活動的影響下，全球碳循環發生了顯著改變，因大氣CO2等溫室氣體濃度持續增加而導致的溫室效應增強、氣候變暖、大氣環流變化等一系列生態環境問題受到了國際社會高度的關注（丁仲禮等， 2009）。森林生態系統是陸地生態系統的主體，也是世界上除海洋之外最大的碳庫，占全球陸地總碳儲量的46%（Zhang & Wang， 2010），其維持著全球植被碳庫的86%和土壤碳庫的73%（Pan et al， 2011； Woodwell et al， 1978），在維護全球氣候系統、調節碳平衡、減緩大氣溫室氣體濃度上升等方面具有不可替代的作用（羅云建等， 2009）。土壤有機碳是陸地生態系統重要的碳庫，對全球氣候變化背景下大氣二氧化碳濃度變化有重要影響（Huang et al， 2010），同時也是評價土壤肥力的重要指標。森林生態系統中土壤碳的來源、去向及其動態變化對于陸地生態系統的碳源/碳匯有著重大貢獻，其固碳功能越來越引起科學家們的重視（Zhou et al， 2006； Luyssaert et al， 2008）。土壤空間異質性是土壤的一個重要的屬性，不同尺度的土壤空間異質性對土壤的結構與功能及植被空間格局都有重要的影響（John et al， 2007； 宋同清等， 2009； 劉璐等， 2010； 張志霞等， 2013），關于土壤有機碳空間異質性的研究涉及到不同區域（路鵬等， 2005）、土地利用類型（熊漢鋒和王運華， 2005； 郭曉敏等， 2006）等方面。運用地統計學方法，既能有效地揭示屬性變量在空間上的分布、變異和相關特征，又能有效地解釋空間格局對生態過程與功能的影響（郭旭東等， 2000； 李步杭等， 2008）。

廣西地處中國南疆， 地跨北熱帶、南亞熱帶、中亞熱帶三個生物氣候帶， 具有氣候溫和、熱量充足、雨量充沛的氣候特點， 非常適宜森林植物的生長（杜虎等， 2016）。第八次森林資源清查結果表明，廣西林地面積1 527.17萬hm2，占全區土地面積的64.27%。森林面積1 509.75萬hm2，占林地面積的98.86%，森林覆蓋率為56.51%，林木綠化率為57.73%?；盍⒛究傂罘e55 816.60萬m3，其中森林蓄積48 834.12萬m3，占87.49%。該研究以廣西森林土壤為研究對象，應用經典統計學、地統計學和GS+ 相結合的方法，對研究區土壤有機碳含量空間異質性進行分析，以期從空間變異方面認識廣西森林土壤碳生態學過程。

1研究區概況與研究方法

1.1 研究區概況

研究區地理坐標為104°26′～112°04′ E、20°54′～26°24′ N，總面積為23.67萬km2，處于云貴高原東南邊緣，兩廣丘陵的西部，南邊朝向北部灣，地勢呈現為四周多山地，而中部與南部多為平地，屬山地丘陵性盆地地貌。該區域屬于亞熱帶季風氣候區，全區年平均氣溫在 16.5～23.1 ℃之間，極端最高氣溫為33.7～42.5 ℃，極端最低氣溫為-8.4～2.9 ℃，區域年降水量均在1 070 mm以上，大部分地區為1 500～2 000 mm，雨季（4—9月）降水量占全年降水量的70%～85%。該植被區域類型為亞熱帶常綠闊葉林區域，植被類型多樣，物種種類豐富，以常綠樹種為主。

1.2 樣方設置與調查

廣西森林總面積為1 509.7萬 hm2，總蓄積為48 834.1萬 m3，其中松（Pinus）、杉（Cunninghamia lanceolata）、桉（Eucalyptus）、八角（Octagon）、櫟類（Quercus）、硬闊的椎屬（Castanopsis）、軟闊[楓香（Liquidambar）、荷木（Schima Superba）、木姜子（Litsea pungens）]、竹[毛竹（Phyllostachys pubescens）、叢生竹（Bambusa multiplex）]、石山林[青岡（Cyclobalanopsis glauca）、潤楠（Machilus）、肥牛樹（Cephalomappa sinensis）、南酸棗（Choerospondias axillaris）、香椿（Toona sinensis）、任豆（Zenia insignis）、菜豆（Radermachera sinica）、梔子皮（Itoa orientalis）]、油茶（Camellia oleifera）等10個典型森林生態系統占全區森林總面積和總蓄積的89.60%和99.80%（表1）。參照IPCC關于《土地利用、土地利用變化和林業優良做法指南》（Penman et al， 2003）對系統隨機抽樣的建議，采用網格法（約為0.1經緯網格）進行樣點布置。本研究共設置115個調查樣點，各樣點設置3個重復樣地，共計345個樣地，樣地面積為1 000 m2（50 m × 20 m），詳見杜虎等（2016）研究。按各林型、各林齡在各市（縣）面積和蓄積加權進行樣點布置（表1、圖1）。調查時記錄各樣地經緯度、坡向、坡度、坡位、海拔及各項自然條件，森林的樹種組成、林齡、層次、結構、郁閉度、下木和草本地被植物的狀況，人工林記錄其造林措施和經營活動（杜虎等， 2016）。

1.3 樣品采集與分析

2012年9—11月，在樣地網格的4個角和中間位置按0～10、10～20、20～30、30～50、50～100 cm五層次采集土壤樣品，各點同層次樣品混合成一個土樣。對于喀斯特地區土層深度不足1 m的，采至基巖層。樣品取完后帶回實驗室，剔除動、植物殘體，自然風干后土樣過100目篩，采用重鉻酸鉀—濃硫酸外加熱法測定土壤有機碳含量。

1.4 數據處理

本研究通過加權平均法計算0～100 cm深度森林土壤有機碳平均含量。應用SPSS 16.0軟件對研究區各土層森林土壤有機碳含量進行描述性統計分析，采用GS+對數據進行半方差函數擬合，ArcGIS 9.3進行Kriging插值繪制土壤有機碳含量空間分布圖。運用Duncan法進行不同土層深度有機碳含量方差分析（α=0.05）。

2結果與分析

2.1 經典統計分析

由表2可知，廣西森林土壤有機碳平均含量變化范圍為8.01～29.78 g·kg1，其含量隨剖面深度的增加依次降低。其中0～10 cm土層土壤有機碳含量最高，50～100 cm土層土壤有機碳含量最低。整體來看，研究區0～100 cm深度土壤有機碳平均含量為12.67 g·kg1。廣西森林土壤有機碳含量的標準差和變異系數較大，分別為6.00%～14.97%和50.27%～74.89%，表明了其變異屬中等程度變異，有必要用地統計學原理和方法對其進行空間變異性分析。采用KS法進行5%的檢驗水平下的非參數檢驗，結果表明原始數據均存在著偏態效應，對數據進行自然對數轉換之后其結果均滿足正態分布的要求（KS值 >0.05）。

2.2 空間結構特征

表3顯示，50～100 cm土層擬合程度相對較差，R2為0.529，而其他土層擬合程度相對較好，決定系數為0.688～0.843， 各土層的殘差（RSS）均很小，為0.012～0.024，各模型能很好地反應土壤有機碳含量的空間結構特征。研究區土壤有機碳含量變異函數值的最佳擬合模型除10～20 cm土層的為球狀模型外，其余均為指數模型。各土層塊金值介于0.067～0.256之間。50～100 cm深度土壤有機碳塊金效應值低于25%，其呈現強烈的空間自相關性；其余各土層的塊金效應均在25%～75%之間，土壤有機碳表現為中等強度的空間自相關性。

2.3 空間分布格局

圖2顯示，研究區各土層森林土壤有機碳含量的分布具有一定相似的空間分布特征，總體表現為西南向東北遞增的變化，桂東北區域土壤有機碳含量相對較高，桂東南區域土壤有機碳含量較低。0～10 cm和10～20 cm兩個土層森林土壤有機碳分布特征類似，高值區主要分布在桂北部。20～30、30～50和50～100 cm土層森林土壤有機碳分布特征類似，皆在東北部有三大高值斑塊。整個0～100 cm土層森林土壤有機碳含量的分布呈由東北向西南方向遞減的趨勢。整個剖面森林土壤有機碳含量分布的變化特征為隨土層深度的增加而含量逐漸降低，這是因為表層森林土壤有大量的植被凋落物和根系分泌物存在。

2.4 不同森林類型土壤有機碳垂直分布

廣西不同森林類型、不同土壤深度土壤有機碳含量不同，總體上均隨土壤深度的增加呈下降趨勢（表4），0～10 cm土層的森林土壤有機碳含量均顯著高于其他層次，10～20 cm土層的土壤有機碳含量也均顯著高于50～100 cm土層，10～20 cm與20～30 cm土壤有機碳杉木、松樹、桉樹、石山林和軟闊差異顯著，20～30 cm與50～100 cm土層之間除八角、櫟類外其他森林類型差異顯著；不同森林類型0～100 cm土壤有機碳平均含量的大小順序為硬闊>杉木>石山林>軟闊>竹林>八角>桉樹>油菜>櫟類>松樹，硬闊顯著高于杉木林和石山林，杉木林和石山林差異不顯著，但顯著高于其他森林，石山林和軟闊、竹林差異不顯著，但顯著高于其他五類森林，竹林與八角、桉樹林差異不顯著，但顯著高于油茶、櫟類和松樹林，其他林型差異不顯著。不同森林類型同一層次的土壤有機碳含量的差異不同，但各層總體上呈現的趨勢與0～100 cm土壤有機碳含量相似。

由表5可知，0～100 cm土層森林土壤有機碳含量總體處于中等程度變異，變異的大小順序為松樹>石山林>櫟類>八角>桉樹>竹林>油茶>硬闊>杉木>軟闊。不同樹種不同土層的變異系數差異不同，其中軟闊各土層變異系數的差異較小，為22.43%～35.93%，最大變異系數在20～30 cm土層；櫟類50～100 cm呈弱變異，僅為8.84%，最大值出現在10～20 cm；其他森林的變異系數最大值主要出現在20～30、30～50和50～100 cm土層。

3討論與結論

廣西森林土壤有機碳平均含量為8.01～29.78 g·kg1，且隨土壤深度的增加而降低，均呈中等程度變異，變異系數為50.27%～74.89%，與前人研究的結果相似（張繼光等， 2008），總體趨勢上，有機碳含量越低變異系數越大，30～50 cm土層土壤有機碳的變異系數為67.95%，50～100 cm土層則高達74.89%?？梢姀V西森林各層土壤有機碳可能受較為強烈的人為干擾和自然因素的共同影響，經典統計分析不能有效反映土壤有機碳空間結構性、隨機性、相關性等空間分布信息，有必要采用地統計學原理和方法對其進行空間變異性分析。地統計學的區域化變量理論是建立在本征假設或二級平穩假設基礎上，樣本點的觀測值必須符合正態分布或近正態分布（王政權， 1999），否則用傳統的半變異方法計算出的半變異函數值是有偏的。因此，在統計分析前一般先采用3S即3倍標準差識別異常值，分別用最大和最小值替換（馬風云等， 2006），然后對數據進行轉化（McGrath et al， 2004）。廣西區森林土壤各層土壤有機碳在進行對數轉換后，除10～20 cm土層土壤有機碳的半變異函數符合球狀模型外，其余均符合指數模型，且擬合效果均較好。

土壤異質性是由結構性因素和隨機性因素共同作用的結果，土壤空間格局則由不同尺度的自然作用和過程控制，采樣尺度對變量空間異質性有較大影響。且空間異質性一般隨研究尺度的增大而增加。地統計學方法進行變量的空間分析在較大區域進行比較合適，而面積過小時，由于空間變異趨勢微弱，隨機變異所占比例相對增加，可能不利于進行空間相關性分析（路鵬等， 2005）。本研究的對象為廣西全區的森林土壤，面積較大，采樣的尺度也較大（10 km×10 km）。研究表明廣西森林各土層土壤有機碳塊金值較小，介于0.067～0.256，表明當前的采樣尺度范圍內由采樣誤差和隨機因素等引起的變異較小，采樣密度能夠充分揭示研究區土壤有機碳的空間結構（李雙異等， 2006）；廣西森林各土層的土壤有機碳半變異函數的塊金效應為16.75%～49.33%，表現為強烈的空間自相關性和中等強度的空間自相關性，說明結構性因素對研究區土壤有機碳空間變異起主導作用，而隨機性因素對其影響相對較?。ㄠw建國，2002）；變程為0.351°～13.629°，與經典統計分析的變異系數變化規律相似，土壤有機碳含量最低的50～100 cm土層的塊金效應（16.75%）和變程（0.351°）最小，空間相關性最強，表明土層越深其空間變異受結構性因素特別是土壤的影響越大，人為干擾和隨機性因素的影響越小。廣西森林雖然由不同的森林類型構成，但在亞熱帶和中熱帶季風氣候的長期共同作用下，經過歷史沉淀，廣西森林土壤逐步發育成較成熟的12個土類，其中北部地區為紅壤→山地紅壤→山地黃壤→山地黃棕壤→山地矮林草甸土； 南部地區為赤紅壤 （或磚紅壤）→山地赤紅壤→山地黃壤。濱海鹽土分布在廣西沿海一帶，平行于海岸線呈帶狀分布；石灰土主要分布于桂西、桂東北、桂中的巖溶地區。全區以紅壤、黃壤、赤紅壤和石灰土的面積較大。伴隨森林土壤的演變和日趨成熟，土壤有機碳也隨之發生演變。不過，在研究區采取大尺度采樣，雖然更適于擬合趨勢值（巫振富等， 2013），但不能在小尺度上揭示其空間變異細節，有待于進一步開展不同森林類型、不同土壤類型、不同立地條件等小尺度的研究，分析不同尺度上空間信息的相似性和相異性，以提高對研究區土壤有機碳分布規律預測的精度。

土壤是形態和演化過程都十分復雜的自然綜合體，受成土母質、地形、氣候、植被等成土因素及人為干擾活動的影響，具有復雜性和空間變異性（王政權， 1999； Goovaerts， 2001； 劉付程等， 2004； 李雙異等， 2006）。Kriging方法是地統計學估計值方法的總稱，它是建立在半變異函數理論模型及結構分析基礎上，在有限區域內對區域化變量進行無偏最優估值的一種方法（李雙異等， 2006）。本研究采用的是普通克立格法，插值結果表明，廣西森林各土層土壤有機碳含量的分布呈現桂北高而桂南低的特點，其中以東北部最高，這與陳曦（2014）利用廣西土壤普查數據結合土壤圖和相關地形DEM圖估算的結果一致。這可能因為桂北分布有有機碳含量較高的山地土壤和石灰土，而桂南以有機碳含量較低的磚紅壤和赤紅壤為主，高溫多雨導致土壤的呼吸強度高和養分流失嚴重，大量分布的桉樹林也消耗了眾多的土壤養分。隨著土壤深度的增加，土壤有機碳受地表活動特別是人為干擾的影響減弱，植物根系分布和有機質來源減少，土壤有機碳含量降低，主要受結構性因素特別是土壤母質的影響，土壤有機碳含量變異系數增大，塊金效應和變程減小，空間異質性增強，土壤有機碳分布出現了一些局部特征，其中50～100 cm土層土壤有機碳分布的斑塊破碎率明顯增加。

人類活動主要是通過改變土壤形成和發育的生態環境，從而影響著土壤和植被形成發育的方向，土地利用變化是人類活動對生態環境最綜合的表現，森林生態系統土壤主要受不同的森林類型和物種組成影響，不同的森林類型的生物量和凋落物返還量不同，根系分布及分泌物的數量和質量不同，土壤有機碳含量差異較大。本研究結果表明，廣西10類森林類型森林土壤有機碳含量以硬闊林土壤含量最高，杉木林和石山林次之，八角、桉樹、油茶和櫟類較低，0～100 cm土層的松樹土壤的有機碳含量最低，僅為6.03 g·kg1，那是由于松樹生長迅速，消耗土壤肥力過快，導致土壤有機質含量較低?？傮w而言，人工林土壤有機碳含量要低于天然林，這與王大鵬等（2014）的研究結果一致。此外，本研究發現不同類型的人工林土壤有機碳含量也有差異，具體表現為杉木>竹林>桉樹>油茶>松樹?？傮w變化趨勢與馬姜明等（2013）在桂北地區的調查研究結果稍微有些不同，其發現土壤有機碳含量表現為毛竹林>杉木林>桉樹林>馬尾松林。但兩者結果一致表明杉木林和竹林土壤有機碳含量要高于桉樹林和松林。因此，加強硬闊、石山林等自然林封育和杉木林、竹林等人工林保育是提高廣西森林固碳潛力的重要措施。

參考文獻：

CHEN X， 2014.Estimation of soil organic carbon reserves in Guangxi and comparion study with some provinces in China [J]. Sci Geogr Sin， 34（10）： 1247-1253. [陳曦， 2014. 廣西土壤有機碳儲量估算及與全國部分省區的比較研究 [J]. 地理科學， 34（10）：1247-1253.]

DING ZL， FU BJ， HAN XG， et al， 2009. Brief introduction to a cluster of projects of “research in key issues of international negotiation with regard to coping with climate change” by CAS [J]. Bull Chin Acad Sci， 24（1）： 8-17. [丁仲禮， 傅伯杰， 韓興國， 等， 2009. 中國科學院“應對氣候變化國際談判的關鍵科學問題”項目簡介 [J].中國科學院院刊， 24（1）： 8-17.]

DU H， ZENG FP， SONG TQ， et al， 2016. Spatial pattern of soil organic carbon of the main forest soils and its influencing factors in Guangxi， China [J]. Chin J Plan Ecol， 40（4）： 282-291. [杜虎， 曾馥平， 宋同清， 等， 2016. 廣西主要森林土壤有機碳空間分布及其影響因素 [J]. 植物生態學報， 40（4）： 282-291.]

GOOVAERTS P， 2001. Geostatistical modeling of uncertainty in soil science [J]. Geoderma， 103（1）： 3-26.

GUO XM， NIU DK， GUO X，et al， 2006. Study on spatial variability of soil nutrients for Moso bamboo forest in Fengxin [J]. Plant Nutr Fert Sci， 12（3）： 420-425. [郭曉敏， 牛德奎， 郭熙， 等， 2006. 奉新毛竹林土壤養分空間變異性研究 [J].植物營養與肥料學報， 12（3）： 420-425.]

GUO XD， FU BJ， MA KM，et al， 2000. The spatiotemporal variability of soil nutrients in Zunhua plain of Hebei Province： semivariogram and kriging analysis [J]. Acta Geogr Sin， 11（4）： 557-563. [郭旭東， 傅伯杰， 馬克明， 等， 2000.河北省遵化平原土壤養分的時空變異特征-變異函數與Kriging插值分析 [J]. 地理學報， 11（4）： 557-563.]

HUANG Y， SUN WJ， ZHANG W， et al， 2010. Changes in soil organic carbon of terrestrial ecosystems in China： A minireview [J]. Sci China Life Sci， 53（7）： 766-775.

JOHN R， DALLING JW， HARMS KE， et al， 2007. Soil nutrients influence spatial distributions of tropical tree species [J]. Proc Natl Acad Sci， 104（3）： 864-869.

LI BH， ZHANG J， YAO XL， et al， 2008. Seasonal dynamic sand spatial distribution patterns of herbs diversity in broad leaved Korean pine（Pinus koraiensis）mixed forest in Changbai Mountains [J]. Chin J Appl Ecol， 19（3）： 467-473. [李步杭， 張健， 姚曉琳， 等， 2008. 長白山闊葉紅松林草本植物多樣性季節動態及空間分布格局 [J]. 應用生態學報， 19（3）： 467-473.]

LI SY， LIU HY， ZHANG XD， et al， 2006. Spatial variability of soil fertility quality indices in northeast China [J]. Chin J Soil Sci， 37（2）： 220-225. [李雙異， 劉慧嶼， 張旭東， 等， 2006. 東北黑土地區主要土壤肥力質量指標的空間變異性 [J]. 土壤通報， 37（2）： 220-225.]

LIU FC， SHI XZ， YU DS，et al， 2004. Characteristics of spatial variability of total soil nitrogen in the typical area of Taihu Lake basin [J]. Geogr Res， 23（1）： 163-170. [劉付程， 史學正， 于東升， 等， 2004. 太湖流域典型地區土壤全氮的空間變異特征 [J]. 地理研究， 23（1）： 163-170.]

LIU L， ZENG FP， SONG TQ， et al， 2010. Spatial heterogeneity of soil nutrients in karst areas Mulun National Nature Reserve [J]. Chin J Appl Ecol， 21（7）： 1667-1673. [劉璐， 曾馥平， 宋同清， 等， 2010. 喀斯特木論自然保護區土壤養分的空間變異特征 [J]. 應用生態學報， 21（7）：1667-1673.]

LU P，PENG PQ， SONG BL， et al， 2005. Geostatistical and GIS analyses on soil total P in the typical area of Dongting Lake Plain [J]. Sci Agric Sin， 38（6）： 1204-1212. [路鵬， 彭佩欽， 宋變蘭， 等， 2005. 洞庭湖平原區土壤全磷含量地統計學和GIS分析 [J]. 中國農業科學， 38（6）： 1204-1212.]

LU P， HUANG DY， SONG BL，et al， 2005. Spatial variability of soil nutrition in the typical landscape unit of red soil hilly in subtropical region [J]. Plant Nutr Fert Sci， 11（6）： 717-723. [路鵬， 黃道友， 宋變蘭， 等， 2005. 亞熱帶紅壤丘陵區典型景觀單元土壤養分的空間變異 [J].植物營養與肥料學報， 11（6）：717-723.]

LUO YJ， ZHANG XQ， WANG XK，et al， 2009. Forest biomass Estimation method and their prospcets [J]. Sci Silv Sin， 45（8）： 129-134. [羅云建， 張小全， 王效科， 等， 2009. 森林生物量的估算及其研究進展 [J]. 林業科學， 45（8）： 129-134.]

LUYSSAERT S， SCHULZE ED， BORNER A， et al， 2008. Old growth forests as global carbon sinks [J]. Nature， 455（7210）： 213-215.

MA FY， LI XR， ZHANG JG， et al， 2006. Spatial heterogeneity of soilmoisture in Shapotou sandfixing artificial vegetation area [J]. Chin J Appl Ecol， 17（5）： 789-795. [馬風云， 李新榮， 張景光， 等， 2006. 沙坡頭人工固沙植被土壤水分空間異質性 [J]. 應用生態學報， 17（5）： 789-795.]

MA JM， LIANG SC， YANG DL， et al， 2013. Characteristics of content and density of soil organic carbon in Eucalptus grandis × E. urophylla forest and the other three forest types in northern Guangxi [J]. J Ecol Environ， 22（8）： 1282-1287. [馬姜明，梁士楚，楊棟林， 等， 2013. 桂北地區桉樹林及其他三種森林類型土壤有機碳含量及密度特征 [J]. 生態環境學報， 22（8）： 1282-1287.]

MCGRATH D， ZHANG CS， CARTON OT， 2004. Geostatistical analyses and hazard assessment on soil lead in Silver mines area， Ireland [J]. Environ Poll， 127（2）： 239-248.

PAN Y， BIRDSEY RA， FANG J， et al， 2011. A large and persistent carbon sink in the worlds forests [J]. Science， 333（6045）： 988-993.

PENMAN J， GYTARSKY M， HIRAISHI T， et al， 2003. Good practice guidance for land use， landuse change and forestry [J]. IPCC， 35（5）：103-105.

SONG TQ， PENG WX， ZENG FP，et al， 2009. Spatial heterogeneity of soil moisture in dry season in Mulun National Nature Reserve in karst area [J]. Chin J Appl Ecol， 20（1）： 99-104. [宋同清， 彭晚霞， 曾馥平， 等， 2009. 喀斯特木論自然保護區旱季土壤水分的空間異質性 [J]. 應用生態學報， 20（1）： 99-104.]

XIONG HF， WANG YH， 2005. Spatial heterogeneity of soil nutrients in wetland of Liangzi Lake [J]. Plant Nutr Fert Sci， 11（5）： 584-589. [熊漢鋒， 王運華， 2005. 梁子湖濕地土壤養分的空間異質性 [J]. 植物營養與肥料學報， 11（5）： 584-589.]

WANG DP， WANG WB， ZHENG L， et al， 2014. Compared of soil organic carbon of different plantations in China [J]. J Ecol Environ， 23（4）： 698-704. [王大鵬， 王文斌， 鄭亮， 等， 2014. 中國主要人工林土壤有機碳的比較 [J]. 生態環境學報， （4）：698-704.]

WANG ZQ， 1999. Statistics and its application in ecology [M]. Beijing： Science Press： 71-99. 王政權， 1999. 地統計學及在生態學中的應用 [M]. 北京： 科學出版社：71-99.]

WOODWELL GM， WHITTAKER RH， REINERS WA， et al， 1978. The biota and the world carbon budget [J]. Science， 199（4325）： 141-146.

WU JG， 2002. Landscape ecology： pattern， process， scale and hierarchy [M]. Beijing： Higher Education Press. [鄔建國， 2002. 景觀生態學： 模式、流程、規模和層次結構 [M]. 北京： 高等教育出版社.]

WU ZF， ZHAO YF， QI L， et al， 2012. Effect of scale of model on prediction of soil organic matter in complex landscape region [J]. Acta Pedol Sin， 50（2）： 296-305. [巫振富， 趙彥鋒， 齊力， 等， 2013. 復雜景觀區土壤有機質預測模型的尺度效應 [J]. 土壤學報， 50（2）： 296-305.]

ZHANG JG， CHEN HS， SU YR，et al， 2008. Spatial and temporal variability of surface soil moisture in the depression area of karst hilly region [J]. Acta Pedol Sin， 45（3）： 544-549. [張繼光， 陳洪松， 蘇以榮， 等， 2008. 喀斯特山區洼地表層土壤水分的時空變異 [J]. 土壤學報， 45（3）： 544-549.]

ZHANG QZ， WANG CK， 2010. Carbon density and distribution of six Chinese temperate forests [J]. Sci China Life Sci， 53（7）： 831-840.

ZHANG ZX， XU MX， WU YB， et al， 2013. Spatial variability of soil organic carbon of croplands in the hilly Loess Plantau region of China： a case study in Zhuanglang County， Gansu Province [J]. Plant Nutr Fert Sci， 19（4）： 955-963. [張志霞， 許明祥， 吳永斌， 等， 2013. 黃土丘陵區縣域農田土壤有機碳空間變異性-以甘肅莊浪縣為例 [J]. 植物營養與肥料學報， 19（4）： 955-963.]

ZHOU GY， LIU S， LI Z， et al， 2007. Oldgrowth forests can accumulate carbon in soils [J]. Science， 314（5804）： 1417.