蒙古森林土壤有机碳储量空间分异特征及其增汇潜力研究

本研究针对蒙古森林土壤有机碳(SOC)储量分布不清的问题，系统分析了5类森林土壤组的碳储量差异。研究人员采集316个剖面1558份样本，采用加权平均法计算0-100 cm深度SOC储量(均值88.5 Mg C ha?1)，发现Gleyic Umbrisols储量最高(141 Mg C ha?1)，首次估算蒙古森林总SOC储量为1.24 Pg，揭示0-30 cm土层贡献超57.7%碳储量的规律，为制定土壤特异性固碳策略提供科学依据。

　　

在全球气候变化背景下，土壤作为最大的陆地碳库，其有机碳(SOC)储量的微小变化都会对大气CO₂浓度产生显著影响。蒙古作为全球重要的生态屏障，其森林面积虽仅占全球的0.45%，但关于其森林土壤碳储量的系统研究长期空白。特别是不同土壤类型间SOC储量的分异规律、深层碳分布特征以及增汇潜力等关键科学问题尚未阐明，严重制约了该区域精准碳管理的实施。

研究人员在蒙古森林区域展开了一项开创性研究，对包括冻结 Umbrisols(Gelic)、薄层 Umbrisols(Leptic)、松软 Umbrisols(Mollic)、潜育 Umbrisols(Gleyic)和灰化土(Podzols Arenic)在内的5类主要森林土壤进行系统采样。通过316个土壤剖面的1558份样本分析，采用国际通用的加权平均法，首次建立了0-100 cm深度范围内的SOC储量基准值。研究发现蒙古森林土壤平均SOC储量达88.5 Mg C ha^?1，但不同类型土壤间存在显著差异(ANOVA: F=22.9, p<0.001)。其中分布在北部山麓的潜育 Umbrisols展现出最高碳储量(141 Mg C ha^?1)，而沙质林区的灰化土则储量最低(59 Mg C ha^?1)。值得注意的是，占蒙古森林面积最大的薄层 Umbrisols平均碳储量为78.6 Mg C ha^?1。

研究采用的关键技术包括：1) 多深度分层采样法(0-30 cm、30-60 cm、60-100 cm)；2) SOC含量、容重(bulk density)和砾石含量三参数联测法；3) 深度标准化加权计算模型；4) 基于土壤类型的空间异质性分析。样本来自蒙古全境具有代表性的森林生态系统。

【SOC储量垂直分布特征】
通过分层分析发现，0-30 cm表层土壤贡献了57.7-78.1%的SOC储量，凸显表层管理对碳汇的关键作用。其中潜育 Umbrisols表层碳聚集效应最显著，这与该土壤类型特有的水文条件促进有机质积累有关。

【土壤类型间储量差异】
方差分析显示五类土壤组间差异极显著(p<0.001)，除前述潜育 Umbrisols和灰化土的极端值外，冻结 Umbrisols(94.3 Mg C ha^?1)和松软 Umbrisols(86.7 Mg C ha^?1)呈现中间值。这种差异主要受成土母质、地形和微生物活性的综合影响。

【区域碳汇潜力评估】
研究首次估算蒙古森林土壤总SOC储量为1.24 Pg(1 Pg=10¹⁵ g)，并基于土壤饱和持碳量模型，计算出理论增汇潜力可达0.68 Pg，相当于蒙古当前森林土壤碳储量的55%。其中薄层 Umbrisols因其广泛分布而成为最具实施潜力的管理对象。

该研究建立了蒙古首个国家尺度的森林SOC储量基线，其创新性体现在：1) 揭示了土壤类型特异性分布规律，为精准碳管理提供靶向依据；2) 量化了深层碳(>30 cm)的贡献比例，修正了传统仅关注表层的估算偏差；3) 提出的0.68 Pg增汇潜力，为蒙古实现国家自主贡献(NDC)目标提供了土壤解决方案。研究结果发表于《Geoderma Regional》，对发展寒旱区森林土壤碳汇理论体系和指导区域碳中和实践具有双重价值。未来研究可结合稳定同位素技术，进一步解析不同土壤组碳周转的微生物驱动机制。