当前世界环境

介绍

全球净二氧化碳(CO₂)的排放量在2010年至2019年期间大幅增加至431亿吨。这增加了CO₂大气中的浓度加剧了气候变化¹最终以土地退化的形式引起严重的生态问题。农业贡献了世界二氧化碳总量的24%₂集约化农业、林业、土地利用变化和农业管理不善造成的排放²。因此，制定减少碳排放并将其储存在环境中的策略是很重要的。土壤有机碳是土壤质量评价的重要依据^3.。土壤碳动态调节着碳循环，是陆地生态系统中最大的有机碳汇。顶部1m的土壤剖面储存了近1200至1600 Pg的全球有机碳，其中印度土壤含有约9 Pg C，占喜马拉雅地区总有机碳的33%⁴。然而，土壤有机碳变化显著，并取决于土壤特征、季节和地形。

由于植被覆盖和应对策略的改变，土地利用/土地覆盖类型通过土壤生物物质的输入和输出速率对碳通量产生巨大影响⁵。有机碳是一个连续体，因此分为不同的功能池:不稳定池(活性)和非不稳定池(被动)，被动池因其高周转率而敏感⁶。然而，非稳定池更持久，并形成有机化合物⁷。因此，不稳定有机碳对土地利用变化的影响更大，而非不稳定有机碳对总碳储量的影响更大⁸。由于矿化速度较慢，气候较冷的地区有更多的有机碳和不稳定碳。然而，与世界各地的温和土壤相反，土壤温度升高和土壤侵蚀问题加剧降低了印度炎热和半温和山区的有机碳水平⁹。此外，平衡有机碳水平的最佳管理策略需要验证和实践，特别是在土壤肥力自然较差的地区¹⁰。

了解丘陵地区不同土地利用系统的有机碳和CMI对保护生产力和减少环境影响至关重要。迄今为止，对西北喜马拉雅地区的碳储存和维持土壤-植物-大气平衡的重要研究仍然缺乏。因此，本研究在生态系统水平上考察土壤有机碳动态和CMI，并考察各指标在不同土地利用模式下的深度波动。

方法

研究区域的特征

在印度北阿坎德邦的champaat发现了三种截然不同的土地利用方式。champaat属于亚温带气候，位于北纬29°20'09.97"和东经80°05'27.70"之间，海拔约为平均海平面以上1615米。表1阐明了所有位点特征。

表1:不同土地利用方式的土壤属性

土地利用类型	位置	土壤pH值范围	土壤质地等级	描述	管理实践
混交林	拉鲁瓦帕尼，北纬29°20'13.11"，东经80°05'20.88"。	5.2 - -5.5	细壤土	天然植被以橡树和松树树种为主。	为收集薪材和其他非木材林产品而进行的人为干扰。
农业用地	马德利，北纬29°20'40.64"，东经80°06'16.19"。	7.2 - -7.8	粗细的壤土	用有机肥料种植小麦、玉米、土豆和豇豆的田地。	定期对地上生物量进行除草和收获。
茶园	杜德波卡拉，北纬29°18'36.66"，东经80°08'04.15"。	6.2 - -6.5	细壤土	茶园下的田地。	除草和定期收获地上生物量。

土壤取样和分析

5个独立样本(30厘米×30厘米×30厘米)于3 - 9月抽取0-15 cm和15-30 cm不同土层的土壤样品。人工分离不同的植物碎屑和石块。土壤组分经过均质、粉碎、筛分，保存在气密袋中，在室温下进行进一步分析。

土壤有机碳组分

采用湿式氧化扩散法对两种碳组分进行了分析¹¹同时还分析了不稳定碳¹²。

碳管理指数

所有重要指标均采用公式计算¹³。此外，碳组分的任何变化都会影响CMI和CPI。该指数的计算方法如下:

碳管理指数(CMI) = CPI ×LI ×100

碳池指数(CPI) =土壤样品总碳(mg/g)

对照土壤总碳(mg/g)

稳定性指数(LI) =土壤样品中碳的稳定性

对照土壤中碳的不稳定性

C (L)的不稳定性=被KMnO氧化的碳组分₄

未被KMnO氧化的碳₄

统计分析

采用相关系数法(Pearson’s)分析了不同碳分数、LI和CMI之间的关系。采用方差分析方法比较了不同土地利用方式(包括不同土层)对土壤有机碳、土壤有机碳和土壤有机碳的影响。使用Microsoft Excel和SPSS window version 22。

结果

混交林的TOC最高在表层和亚表层都有差异有统计学意义(P < 0.05);显然由于本地植被提供了大量的凋落叶和根系生物量。然而，茶园的记录最低因为，如图1和表2所示。所有土地利用系统在0-15 cm深度均表现出较高的POC值，其中混交林的POC值最高(表2和图2)。茶园由于土壤持续利用，POC最小有机物稳定性降低。不同体系中不稳定碳(LC)和非稳定碳(NLC)的比例随深度的增加而显著降低。各种管理措施容易改变不稳定池，混交林中不稳定碳的显著价值是由于全年长期供应易分解的植物碎片。

所有指标都有助于评价土壤的重要性和数量。总的来说，有一点不同混交林在2种不同土层下的不稳定性指数最高(表2和图3)。0 ~ 15 cm深度，混交林碳库指数最高(0.88)，其次是农业(0.59)，茶园(0.47)。最高CMI值(67.76)表明西喜马拉雅森林生态系统具有维持土壤有机碳的可持续性(图4)。将外部碳输入纳入农业土壤，在土壤深度和土壤深度均记录到显著的CMI值即。分别为41.89和31.36。CMI值以茶园(21.62和15.75)，可能是由于侵蚀问题和不适当的管理措施。表3表示年代不同碳组分间呈显著正相关。

图1:不同土地利用类型下的总有机碳(TOC) 点击此处查看图

图2:不同土地利用类型下的颗粒有机碳(POC)。 点击此处查看图

表2:3种土地利用系统在不同土壤深度下的不同碳组分值。

土地利用类型	TOC	POC	信用证	缴送工作	李	消费者价格指数	CMI
深度(0-15厘米)
混交林	43.0一个	5.45一个	3.12一个	13.5b	0.77一个	0.88一个	67.76一个
农业用地	29.58b	3.51b	2.60b	14.24一个	0.71b	0.59b	41.89b
茶园	21.96c	2.42c	1．42c	11.81c	0.46c	0.47c	21.62c
深度(15-30厘米)
混交林	36.3一个	4.12一个	2.93一个	13.1一个	0.76一个	0.77一个	58.52一个
农业用地	22.08b	2.47b	1.95b	11.7b	0.64b	0.49b	31.36b
茶园	16.42c	1.05c	1.01c	10.1一个	0.45c	0.35c	15.75c

图3:不同土地利用类型的不稳定指数。 点击此处查看图

图4不同土地利用类型的碳管理指数。 点击此处查看图

表3:不同土壤深度下各土壤有机碳组分间的相关系数(Pearson’s)。

	TOC	POC	信用证	缴送工作	李	CMI
深度(0-15厘米)
TOC	1
POC	0.99**	1
信用证	0.93**	0.92**	1
缴送工作	0.55	0.54	0.82**	1
李	0.89**	0.89**	0.99**	0.87**	1
CMI	0.99**	0.99**	0.95**	0.63	0.93**	1
深度(15-30厘米)
TOC	1
POC	0.96**	1
信用证	0.97**	0.99**	1
缴送工作	0.96**	0.99**	0.99**	1
李	0.88**	0.97**	0.96**	0.98**	1
CMI	0.99**	0.97 * *	0.98**	0.97**	0.91**	1

**相关性在0.01水平上显著

讨论

原生植被TOC含量最高和趋向于降低深度¹⁴。此外，有几个因素显著影响任何系统的碳动力学¹⁵。研究表明，混交林中TOC的增加进一步有效地提高了土壤碳储量。我们的发现与研究结果一致，即森林生态系统根系密度越大，土壤C的积累就越大¹⁶。然而，由于较高的扰动和侵蚀问题，TOC降低¹⁷。我们的数据显示混交林下POC值较高。在喜马拉雅中部地区也发现了类似的结果¹⁸。另一方面，由于不与矿物质形成有机复合体，各种土地利用方式的POC较低¹⁹。活性碳或不稳定碳对任何环境变化反应迅速，因此被认为是土壤质量的早期或敏感指标^20.。土壤宏观中生态活动刺激了不稳定碳发行有限公司₂关于快速氧化²¹。数据证实，混交林表层具有较高的不稳定碳。这些发现证实，较高比例的不稳定碳更容易获得可矿化和快速水解的碳^22、23。较高的CMI和LI值反映了修复，较低的值表明C化合物的降解和耗竭²⁴。此外，高CMI的土地利用对碳固存有效，本研究报道了混交林较高的CMI。此外，竹林下的CMI值也较高²⁵。0 ~ 20 cm土层CMI值最低，表明集约化土壤管理导致土壤质量下降。CMI是评价不同土地利用方式下土壤有机碳动态变化的灵敏指标²⁶。

结论

研究表明，与其他土地利用系统相比，混交林加速了土壤有机碳含量，并在土壤圈中储存了最大的碳组分。CMI和所有其他碳组分在混合森林土壤中最高，因此被认为是维持西喜马拉雅地区土壤健康和确保长期肥力的最佳管理战略。此外，维持和重建自然(混交林)生态系统将加强土壤条件和耐久性。此外，任何土地利用的CMI值都有助于预测土壤侵蚀现象，这对坡地规划提供了有用的信息，并可能用于检查丘陵生态系统的径流和土地退化挑战。本研究的结果为土地利用和保护规划、农业面积多样化、耕地土壤养分的定期补充和适当的土壤管理策略提供了一个新的维度，可以为政府和决策者可持续利用喜马拉雅生态系统提供有用的信息。

确认

作者感谢印度Haridwar Gurukul Kangri(被认为是大学)Kanya Gurukul校区环境科学系提供了必要的实验室设施。

利益冲突

作者声明无利益冲突。

资金来源

作者没有得到这项研究的资金支持。

参考文献

1. IPCC, C.C.。物理科学基础。2007。
2. 政府间气候变化专门委员会-评估报告联合国政府间气候变化专门委员会。2014.
3. 李建军，李建军。土壤有机质性质的研究进展。自然。2015;528(7580): 60-8。https://doi.org/10.1038 / nature16069。
   CrossRef
4. Bhattacharyya T, Pal D.K, Chandran P, Ray S.K, Mandal C, Telpande B.土壤碳储存容量对碳固存区域优先排序的影响。咕咕叫科学。2008；95：482 - 484。
5. 李春华，李春华。土壤有机碳储量和组分对不同土地利用变化的敏感性。Geoderma。2013;192:189 - 201。https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2012.08.003。
   CrossRef
6. 李文杰。农业土壤中挥发性有机质组分的研究。阿阿格龙。2005;85:221 - 268。https://doi.org/10.1016/s0065 - 2113(04) 85005 - 3。
   CrossRef
7. 李建军，李建军，李建军，等。土壤脂质含量测定方法的研究进展。Geoderma。2010;156:267 - 277。10.1016 / j.geoderma.2010.02.026。
   CrossRef
8. 何志林，杨建军，刘建军，刘建军，等。基于土壤有机质物理分块的土壤碳管理指数研究。土壤等。再保险年代。2007;96:195 - 204。
   CrossRef
9. 李建军，李建军，李建军。土壤团聚体动力学研究进展。j:。Nat。科学。2013;5:250 - 267。https://doi.org/10.31018/jans.v5i1.314
   CrossRef
10. Manna M.C, Bhattacharyya P, Adhya T.K, Singh M, Wanjari R.H, Ramana S, Tripathi A.K, Singh K.N, Reddy K.S, Subbarao A, Sisodia R.S, Dongre M, Jha P, Neogi S, Roy K.S, Rao K.S, Sawarkar S.D, Rao v.r r。气候变化情景下大豆-小麦系统碳组分和生产力。大田作物。2013;145:10-20。10.1016 / j.fcr.2013.02.004。
    CrossRef
11. Snyder J.D, Trofymow J.A.测定盆栽和土壤样品中有机和无机碳的快速准确湿氧化扩散法。普通土壤科学植物肛门。1984;15:587 - 597。
    CrossRef
12. 颗粒有机质在草地耕作序列中的变化。土壤科学与社会[J]。1992;56:777 - 783。
    CrossRef
13. 刘建军，李建军，李建军，等。基于土壤氧化程度的土壤碳组分及其碳管理指标的研究。欧斯特。j·阿格利司。Res。1995;46(7): 1459 - 1466。
    CrossRef
14. 皮亚诺杰，雷戈C.A.R.D.M, Vengen A.P, Egewarth J.F, Egewarth V.A, Mattei E, Oliveira P.S.R.D, Herrera J.L.D.农牧一体化系统土壤有机质组分和碳管理指数。生物科学。2020;36(3): 743 - 760。10.14393 / bj - v36n3a2020 - 47702。
    CrossRef
15. Lal R.大气CO的固存₂在全球碳库中能源环境。Sci。2008;1:86 - 100。https://doi.org/10.1039/b809492f。
    CrossRef
16. Paes E.D.C, Dias f.m.， Fernandes I.O, Pereira eg, Leite E.D.S, Lima J.M.D, Nobrega J.C.A.。巴西东北地区不同黏性土壤碳管理指数与碳储量。农业科学。2018;10(9): 284 - 291。10.5539 / jas.v10n9p284。
    CrossRef
17. Guimaraes d.v.， Gonzaga M.I.S, Neto J.O.M.。热带水果作物土壤有机质和碳储量的管理。r .胸罩。Eng。阿格利司。环境保护。2014;18(3): 301 - 306。10.1590 / s1415 - 43662014000300009。
    CrossRef
18. Kalambukattu J.G, Singh R, Patra A.K, Arunkumar K.中喜马拉雅地区不同土地利用制度下的土壤碳库与碳管理指数。农业学报B辑土壤植物科学。2013;63(3): 200 - 205。https://doi.org/10.1080/09064710.2012.749940。
    CrossRef
19. 潘特p.k.， Ram S, Bhatt P, Mishra A, Singh V.长期施肥试验下印度北部土壤有机碳不同库的垂直分布。普通土壤科学植物肛门。2020;52(3): 235 - 255。10.1080 / 00103624.2020.1859527。
    CrossRef
20. Sahoo uk, Singh S.L, Gogoi A, Kenye A, Sahoo s.s。印度东北部米佐拉姆邦不同土地利用类型对土壤有机碳库的影响。《公共科学图书馆•综合》。2019;14(7)。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0219969。
    CrossRef
21. 李春华，李春华。土壤有机碳的研究进展[j] .中国农业科学，2014。科学。代表。2018;8(5784)。https://doi.org/10.1038/s41598 - 018 - 24086 - 8。
    CrossRef
22. 张丽，陈晓，徐勇，金敏，叶晓，高华，褚伟，毛军，汤姆明。连续施肥与小麦残茬混作后10年土壤活性有机碳组分及酶活性。科学。代表。2020;10(11318)。10.1038 / s41598 - 020 - 68163 - 3。
    CrossRef
23. 库马尔A, Dwivedi G.K, Tewari S, Sah V.K, Singh H，库马尔P，库马尔N, Kaushal r。基于农林业系统在喜马拉雅山麓，印度。咕咕叫。Sci。2020;118(7): 1098 - 1103。https://doi.org/18520/cs/v118/i7/1093 - 1098。
    CrossRef
24. Debnath S, Attr B.J, Kumar A, Kishor A, Narayan R, Sinha K, Bhowmik A, Sharma A, Singh d.b。碧桃(Batsch)物候阶段对西北喜马拉雅地区土壤有机碳氧化库和活性库短期变化及碳循环酶活性的影响。土壤圈。2020;30(2): 1-13。
    CrossRef
25. Kaushal R, Tewari S, Thapliyal S.D, Kumar A, Roy T, Islam S, Lepcha S.T.S, Durai J.喜马拉雅山脚14年竹林不稳定和非稳定碳组分的积累。Heliyon。2021;7.10.1016 / j.heliyon.2021.e07850。
    CrossRef
26. Ghosh B.N, Meena V.S, Singh R.J, Alam N.M, Patra S, Bhattacharyya R, Sharma N.K, Dadhwal K.S, Mishra P.K.。施肥对印度西北喜马拉雅地区玉米-小麦轮作土壤团聚体、碳分布和碳管理指数的影响。生态。印度语的。2018:1-10。https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.02.050。
    CrossRef