台湾表层土壤有机碳封存潜力高分辨率制图：提升土壤碳储存的关键路径

本研究针对区域尺度土壤有机碳(SOC)封存潜力(SOCsp)量化难题，通过高密度采样(>1样点/km2)结合边界线(BL)和分位数回归(QR)方法，构建了台湾表层土壤SOCsat估算模型。研究发现BL法估算潜力是QR法的2.1倍，随机森林模型验证R2达0.54-0.57，揭示稻田土壤封存潜力显著高于森林土壤，为制定碳汇农业政策提供科学依据。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，土壤作为陆地生态系统中最大的有机碳库，其碳汇功能日益受到重视。然而，传统研究多集中于温带地区，对亚热带岛屿型生态系统的土壤碳封存潜力(SOC_sp)缺乏系统认知。台湾地区地形复杂、土地利用集约度高，但现有土壤碳模型难以精准预测其SOC_sp空间分布，制约了碳中和政策的制定。

台湾农业委员会农业试验所的研究团队在《Geoderma》发表重要成果，通过整合30,489个采样点的67,493份土壤数据（平原区采样密度>1样点/km²），创新性地比较了边界线(BL)、分位数回归(QR)和Hassink三种方法对土壤有机碳饱和容量(SOC_sat)的估算效果。研究采用激光粒度分析仪测定<53μm细粒组分，结合总有机碳分析仪(TOC)校正灼烧失重法(LOI)数据，运用随机森林算法构建了90米分辨率数字土壤模型。

在"3.1 描述性分析"部分，数据显示台湾表层土壤(0-30cm)有机碳密度(SOCD)呈右偏分布，85.2%样点低于5kg m^-2，细粒组分平均占比58.6%，为后续饱和容量分析奠定基础。"3.2 SOC_sat估算方程建立"揭示BL法斜率(0.44)显著高于QR法(0.28)，但意外发现BL结果与Hassink方程高度吻合，证实细粒组分质量比例是控制SOC_sat的关键因素。

"3.3 SOC饱和容量与封存潜力估算"显示，QR法估算的SOCD_sp均值(1.98kg m^-2)仅为BL法的48%，表明方法选择对潜力评估影响显著。"3.4 空间模型性能"中随机森林模型的R²稳定在0.54-0.57，验证了土壤类型、年均温(MAT)和海拔是核心预测因子。"3.5 变量重要性分析"进一步指出土壤类型贡献度达64-79%，而土地利用类型影响较弱，反映台湾破碎化农田的复杂管理特征。

"3.6 SOC封存潜力计算与制图"的突破性发现表明：台湾平原区稻田SOC_sp高达8.10kg m^-2，是森林土壤的3.6倍；全岛总潜力达50-118Mt C，相当于年碳排放量的0.63-1.48倍。值得注意的是，34%森林土壤SOC_fine已超饱和，而黏质耕作土仍具较大提升空间。

讨论部分强调三个关键科学价值：首次证实1:1型高岭石主导的亚热带土壤SOC_sat上限为41g C kg^-1细粒组分；揭示QR法更适合作为台湾农业区技术可达目标，而BL法代表理论最大值；建立的90米分辨率SOC_sp图谱为"4‰倡议"提供本土化实施依据。研究建议未来应关注深层土壤(30-60cm)和颗粒有机碳(POC)库的封存潜力，并通过覆盖作物、轮作等农艺措施提升耕层碳汇。

该研究不仅填补了岛屿生态系统土壤碳模型空白，其创新性提出的"双目标估算框架"(QR技术目标与BL理论目标)为全球土壤碳管理提供了新范式。特别是在台湾这种耕地碎片化显著的区域，研究证明通过优化稻田管理可实现显著碳汇增益，这对全球亚热带集约农业区具有重要借鉴意义。