综述：评估森林生态系统土壤有机碳动态的土壤计量学方法

这篇综述系统阐述了土壤计量学（Pedometric）方法在评估森林生态系统土壤有机碳（SOC）动态中的关键作用，重点介绍了时空模型（如Century模型）、地理空间技术（如遥感）与统计方法的整合应用，为气候变化 mitigation 和森林恢复决策提供了科学框架。

　　

ABSTRACT
土壤有机碳（SOC）的流失是大气CO₂浓度上升的主因之一。森林恢复中的SOC动态研究对缓解气候变化至关重要，而土壤计量学方法为此提供了量化工具。

方法论进展
通过空间显性模型（Spatially Explicit Models）和地理空间技术（如遥感），研究者能够更精准地预测不同环境下的SOC储量变化。Century模型因其在长期SOC驱动因素模拟中的可靠性脱颖而出，尤其在评估造林和择伐等管理实践时表现优异。

技术整合与挑战
结合机器学习等统计方法，土壤计量学实现了多尺度SOC动态预测。但现有模型在复杂环境（如异质性森林土壤）中的精度仍有局限，需开发更适应性的算法。

应用与展望
这些方法为制定森林恢复策略提供了数据支撑，例如通过SOC储量评估优化土地利用规划。未来需加强模型在极端气候条件下的鲁棒性研究，以提升全球生态韧性。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未添加非原文信息）