关中地区农田土壤有机碳固存速率及影响因素：以陕西武功县为例

以武功县为例,通过计算农田土壤碳储量及固碳速率,明确关中地区农田土壤有机碳动态变化的规律,进而揭示农田土壤有机碳与自然因素、人为因素的关系.结果表明:①80%的样点0～20 cm农田土壤有机碳含量在8.0～12.0 g.kg-1之间,总体上呈现正态分布.②武功县2011年0～20 cm农田土壤有机碳密度为26.3 t.hm-2,低于全国农田耕层土壤有机碳密度平均水平(33.45 t.hm-2).近30年农田土壤固碳速率为71.3 kg.(hm2.a)-1,近5年农田土壤固碳速率为480 kg.(hm2.a)-1,近期固碳速率高于全国农田耕层土壤平均固碳速率[380.78 kg.(hm2.a)-1].③在半湿润平原地区,土壤有机碳含量主要受土壤类型、地貌类型、有机肥投入的影响,其中土壤类型可解释30.2%的有机碳变异性,地貌类型可解释37.7%,有机肥可解释32.1%.综合分析表明,武功县农田土壤有机碳密度在过去30 a间呈增加趋势,这可能与化肥的施用和秸秆还田有关,具体有多大的影响程度还需进一步研究.     

三江平原湿地不同土地利用方式下土壤有机碳储量研究

选取东北三江平原沼泽湿地5种土地利用方式,共16个土壤剖面,对土壤有机碳储量分布特征进行了研究.结果表明,不同土地利用方式下,土壤剖面有机碳含量与有机碳密度均呈自上而下降低的趋势,且随着深度的增加,垂直差异变小.开垦降低了土壤有机碳含量和有机碳密度,并改变了其在表层的分布结构特征.初步估算5种土地利用方式下土壤有机碳储量分别为:沼泽湿地1.58×104t/km2、退耕还湿地1.23×104t/km2、林地1.01×104t/km2、水田0.85×104t/km2、旱田0.99×104t/km2.开垦降低了湿地土壤有机碳储量,且对耕地的影响大于林地,而退耕还湿有利于土壤有机碳的固定及储量的增加.     

吉林前郭水田土壤有机碳垂向分布规律和储量研究

以吉林省前郭水田区为研究对象,空间尺度代替时间尺度方法,采用开发时间4～55 a共7个不同年限的土壤实测数据,研究1 m水田剖面土壤有机碳含量(SOC)的垂向分布规律,探讨近20年来水田土壤碳源、汇,估算了前郭水田土壤有机碳库储量,并结合吉林西部第二次土壤普查数据,进行不同土地利用类型土壤SOC的差异特征对比分析.结果表明,水田SOC自上而下逐层递减,随着开发年限的增加总体呈增长趋势,表土层(0～30 cm)有机碳储量(1 820.79 t)占1 m深土壤总有机碳储量(3 885.05 t)的46.87%,不同土地利用类型的土壤有机碳密度(SOCD)差异很大,从大到小依次为水田、旱田、盐碱地,水田开发是一个SOC积累的碳汇过程,有利于实现有机碳由表土层向底土层的转移.     

重庆市农田土壤有机碳时空变化与固碳潜力分析

区域土壤有机碳库、固碳潜力的估算,对全球气候变化中的碳循环研究具有重要意义.本研究基于1978—1979年全国第二次土壤普查和2007—2011年农业部"测土配方施肥"项目的数据,并结合大量前人调研资料和田间试验数据进行整理与比较分析.同时,采取土壤类型法估算了重庆市农田土壤碳库储量和碳密度;基于GIS分析了重庆市农田土壤碳密度的空间分布特征;对30年来各区县农田土壤碳量变化趋势进行拟合分析,估算了农田土壤固碳潜力.结果表明,土壤表层有机碳库总储量为233.54×106t,土壤有机碳密度平均值为3.08 kg·m-2;渝西南、渝东北和渝东南的农田土壤有机碳密度较高,长江干流沿岸及附近低山丘陵地区土壤有机碳密度较低;重庆市农田土壤固碳潜力约为30.82 Tg(以C计),农田土壤单位面积固碳潜力平均值为6.71 t·hm-2.     

生物炭对农田土壤-植物系统有机碳储量的影响

为探究生物炭对农田土壤有机碳储量以及作物固碳量的作用效应,在长江中下游地区地带性土壤黄棕壤上设置田间小区试验,采用玉米-小麦轮作方式,在不同生物炭用量[0.0 kg/(m~2·a)-(CK)、0.5 kg/(m~2·a)-(BC1)、4.5 kg/(m~2·a)-(BC2)]条件下,对土壤有机碳含量、作物生物量、作物光合固碳量等指标进行了测定分析,并估算了试验条件下农田土壤-植物系统有机碳储量。结果表明:(1)在0~20cm土层,BC2处理两季玉米收获时的土壤有机碳储量(3.72和3.77 kg/m~2)分别比CK处理增加18.93%和19.23%。小麦季BC2的土壤有机碳储量达3.43 kg/m~2,也比CK增加了12.83%。BC1处理比CK虽有增加,但未形成显著差异。土壤有机碳含量是土壤有机碳储量增加的基础。(2)两季玉米收获时其BC1处理的单株固碳量未显著高于对照,BC2处理的玉米单株固碳量(80.06和80.69 g/株)则分别比对照提高6.46%和7.16%。在小麦季,2个生物炭处理的植株单株固碳量均高于对照,尤以BC2处理较为突出,其单株固碳量达到3.06 g/株,比对照显著提高16.17%。作物生物量对植株单株固碳量有显著贡献。(3)就土壤-植物系统有机碳储量而言,BC2处理下,在两季玉米收获时该值分别为4.42和4.50 kg/m~2,显著高于CK处理,增幅达16.75%和17.09%。小麦季BC2处理的土壤-植物系统有机碳储量也达到了3.70 kg/m~2,比CK显著提高13.07%。在三季作物中,土壤有机碳储量占整个土壤-植物系统有机碳储量的80%~93%,土壤是农田生态系统碳增汇的主要来源,减少土壤碳排放可以使整个农田生态系统固定更多的碳。     

安徽滁州地区土壤有机碳储量分布特征研究

利用多目标区域土壤地球化学调查取得的土壤地球化学数据及安徽省第二次土壤普查数据对滁州地区土壤有机碳储量分布特征、有机碳密度及有机碳储量时空变化规律等问题进行了研究。结果表明滁州地区近30年间土壤有机碳储量减少了8.39Mt。区内大部分地区土壤碳储量表现出"碳源"效应,仅局部地区呈现出"碳汇"效应。滁州地区0～0.2m表层土层有机碳储量为53.74Mt,有机碳密度平均为3.42kg/m2,略低于全国平均水平。滁州地区0～1.8m表层土层中,72%的土壤有机碳储量赋存于0～1.0m土壤中。通过对滁州地区不同统计单元的中层土壤有机碳储量及密度的分析,系统查明了土壤有机碳的分布特征,为土壤碳循环研究提供了参考依据。     

不同施肥措施下长江经济带地区农田土壤有机碳含量的变化分析

收集整理1992年1月至2022年5月长江经济带地区长期定位施肥试验文献,提取并整合了其中农田土壤有机碳的资料.采用归一化处理和变化速率的分析方法,研究长期不同施肥措施下长江经济带地区农田土壤有机碳含量的总体变化,并比较3种耕作模式及不同土壤类型下土壤有机碳含量的变化差异,判断分析试验持续年限长短对土壤有机碳动态的影响.结果表明,在长期不同施肥措施下,我国长江经济带地区农田土壤有机碳含量整体呈上升趋势,无机氮肥磷肥配施(NP)、无机氮磷钾肥配施(NPK)、单独施用有机肥(O)和有机无机肥配施(NPKO)处理均能增加农田土壤的有机碳含量,其中以NPKO处理为最大,而单独施用无机氮肥(N)则会降低土壤有机碳含量.旱田、水田和水旱轮作农田土壤有机碳含量变化速率分别为0.22、 0.24和0.16g·(kg·a)^-1,3种耕作模式在土壤固碳效果方面并无显著性差异.O和NPKO处理下所带来的有机碳相对快速增加效应在旱田土壤中的持续年限最高不超过28 a,而在水田及水旱轮作土壤中依然可以持续到28 a以上.在不同的土壤类型下,土壤有机碳含量的变化速率存在着一定的差异,平均有机...     

红壤丘陵区土壤有机碳组分对土地利用方式的响应特征

土地利用方式影响土壤有机碳(SOC)及其组分,进而决定了碳库的稳定性.以林地为参照,分析我国红壤丘陵区农田(水田和旱地)SOC及其活性组分[可溶性有机碳(DOC)、微生物生物量碳(MBC)和颗粒有机碳(POC)]和惰性组分[矿物结合态有机碳(MAOC)]含量,探讨土壤有机碳组分对土地利用方式的响应特征.结果表明,与旱地和林地相比,水田SOC、 MBC、 POC和MAOC含量均为最高.DOC含量以林地显著高于旱地和水田(P0.001).SOC各组分占SOC的比例,即DOC/SOC、 MBC/SOC、 POC/SOC和MAOC/SOC范围分别为0.22%～0.93%、 1.62%～2.70%、 31.08%～40.00%和43.22%～56.82%.活性组分(MBC和POC)含量与占比趋势一致,均以水田林地旱地.MAOC含量以水田最高、旱地最低,MAOC/SOC则以旱地最高、水田最低.相关分析表明,水田、旱地和林地中MBC、 POC和MAOC分别与SOC呈极显著正相关(P0.001),而DOC与SOC及其它组分均无显著相关性(P0.05);旱地、林地中POC与MBC呈极显著正相关(P0.001);水田、旱地MAOC与MBC呈极显著正相关(P0.001);3种土地利用方式下POC与MAOC呈极显著正相关(P0.001),POC/MAOC以水田最大,旱地最低.因而,与旱地和林地相比,水田SOC的活性组分比例高、惰性组分比例低,且其活性组分POC与微生物生物量关系不紧密,而惰性组分与微生物生物量显著相关.综上,农业利用显著改变红壤丘陵区土壤有机碳及其组成,水田虽有利于SOC固持,但其不稳定性组分占比较高,可能容易因不当耕作管理而丢失.     

黄土丘陵区土地利用变化对深层土壤有机碳储量的影响

通过研究黄土丘陵子午岭林区5种典型土地利用类型土壤剖面有机碳分布特征,分析了天然乔木林转变为人工乔木林、天然乔木林转变为农田、天然灌木林转变为农田及撂荒后土壤有机碳变化特征.同时,以浅层(0~100 cm)土壤为对照,探讨了土地利用变化对深层(100~200cm)土壤有机碳储量的影响.结果表明,在0~200 cm剖面上,天然乔木林、天然灌木林、人工乔木林、撂荒地、农田土壤有机碳含量分别为5.85、3.96、4.98、3.09、3.20 g·kg-1,天然乔木林、人工乔木林土壤有机碳含量显著高于天然灌木林、撂荒地和农田(p0.05).各土地利用类型下浅层和深层土壤有机碳含量分别占0~200 cm土壤有机碳含量的58%~73%和27%~42%,不同土地利用类型间浅层土壤有机碳含量差异显著,但深层土壤有机碳含量差异不大.土地利用变化对土壤有机碳储量影响显著.天然乔木林转变为人工乔木林、天然乔木林转变为农田、天然灌木林转变为撂荒地、天然灌木林转变为农田4种土地利用转变方式0~200 cm土壤有机碳储量分别减少了9.68、52.90、20.20、12.49 t·hm-2,减幅为7%、39%、21%、13%,其中,浅层土壤减少了2%~48%,深层土壤减少了12%~22%.相对于林地开垦为农田而言,农田退耕还林后土壤有机碳的恢复要慢得多.研究结果揭示了浅层和深层土壤有机碳对土地利用变化的敏感性,反映了深层土壤有机碳具有较大的稳定性.     

黄土丘陵区县域农田土壤近30年有机碳变化及影响因素研究：以甘肃庄浪县为例

通过采样分析,结合20世纪80年代全国第二次土壤普查土壤有机碳数据,对庄浪县农田耕层(0~20 cm)土壤近30年有机碳变化及影响因素进行研究.结果表明:①全国第二次土壤普查时土壤平均有机碳含量为6.80 g·kg-1,2011年为8.90g·kg-1.近30年有机碳含量增加了30.9%,表现为碳汇效应.有机碳含量增加的农田面积约占庄浪县耕地总面积的90%.②在现有管理措施和农田投入下,黄绵土有机碳的稳定水平约为11.0 g·kg-1.有机碳积累量呈现出离稳定值越远变化越大、离稳定值越近变化越小的规律.③近30年土壤有机碳含量变化受海拔高度、初始有机碳含量和土壤类型等因素的显著影响,其中海拔高度对有机碳变化的影响程度最大,初始有机碳含量、土壤类型、产量及有机肥用量对土壤有机碳变化的影响次之,坡向对有机碳变化的影响最小.     

江西省不同农田利用方式对土壤碳、氮和碳氮比的影响

基于江西省16582个农田耕层(0~20 cm)土壤样点数据,运用实地调查、数理统计与地统计学等分析方法,探讨了不同农田利用方式(水旱轮作、一季旱地、两季旱地、一季水田和两季水田)对土壤有机碳(SOC)、氮含量(TN)和碳氮比(C∶N)的影响.结果表明,江西省耕层土壤SOC、TN含量和C∶N比分别为5.22~34.56 g·kg~(-1)、0.26~3.06 g·kg~(-1)和2.98~52.67,均处于中等偏上水平.经半方差函数分析,江西省土壤SOC、TN和C∶N比的空间变异主要是由随机性因素引起的;方差分析显示,不同土地利用方式下耕地土壤中SOC、TN和C∶N比存在显著差异,土壤SOC和TN含量表现为两季水田水旱轮作一季水田一季旱地两季旱地,而土壤C∶N比则表现为两季水田两季旱地一季水田水旱轮作一季旱地,土壤C∶N比对估测区域土壤有机碳储量具有良好的指示作用,因此,从土壤C∶N比角度考虑,水田更有利于SOC的贮存,有利于增加土壤汇集碳氮的能力.Pearson相关性分析表明,5种利用方式下经度、纬度和海拔与土壤SOC、TN含量和C∶N比具有显著的相关关系.     

缙云山不同土地利用方式下土壤团聚体中活性有机碳分布特征

于缙云山阳坡同一海拔高度处选择了亚热带常绿阔叶林(简称林地)、荒地、坡耕地和果园4种土地利用方式,在0~60 cm的土壤深度内每隔10 cm采集一个土壤样品,测定大团聚体(2 mm)、中间团聚体(0.25~2 mm)、微团聚体(0.053~0.25 mm)以及粉+黏团聚体(0.053 mm)这4种粒径团聚体内的土壤活性有机碳(labile organic carbon,LOC)的含量,分析缙云山不同土地利用方式对团聚体LOC的影响.结果表明,各粒径团聚体中LOC含量均随土壤深度的增加而显著降低,呈现出明显的垂直递减性;在0~60 cm土壤深度的各土层上,基本上均表现为林地和撂荒地各粒径团聚体中LOC含量高于坡耕地和果园.采用土壤等质量方法计算LOC储量,显示大团聚体LOC储量为林地(3.68 Mg·hm-2)撂荒地(1.73 Mg·hm-2)果园(1.43 Mg·hm-2)坡耕地(0.54 Mg·hm-2);中间和微团聚体LOC储量为撂荒地(7.77 Mg·hm-2和5.01 Mg·hm-2)林地(4.96 Mg·hm-2和2.71 Mg·hm-2)果园(3.55 Mg·hm-2和2.10 Mg·hm-2)坡耕地(1.68 Mg·hm-2和1.35 Mg·hm-2);粉+黏团聚体LOC储量为撂荒地(4.32 Mg·hm-2)果园(4.00 Mg·hm-2)林地(3.22 Mg·hm-2)坡耕地(2.37Mg·hm-2).除粉+黏团聚体LOC储量略低于果园外,林地和撂荒地其他粒径团聚体LOC储量均高于果园和坡耕地,表明林地开垦为果园和坡耕地会导致LOC的降低,而坡耕地撂荒则会促进LOC的增加.林地和荒地LOC主要分布在中间团聚体,而果园和坡耕地则为粉+黏团聚体内LOC储量最高,表明在土地利用的转变过程中,粒径较大的团聚体更容易积累或损失LOC.4种土地方式下各粒径团聚体中LOC分配比例随土壤深度的增加而降低,果园和坡耕地各粒径团聚体内LOC分配比例略高于林地和撂荒地,表明林地和撂荒地土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)性质更稳定,更有利于碳在土壤中的留存,从而减少SOC矿化分解向大气的释放.相关分析表明,土壤团聚体LOC含量与土壤团聚体总有机碳含量呈极显著正相关关系,表明团聚体LOC可以作为衡量西南地区山地土壤团聚体有机碳动态的一个敏感性指标.     

缙云山不同土地利用方式下土壤植硅体碳的含量特征

植硅体碳是长期封存土壤有机碳的一种形式,对土壤固碳有重要意义.以西南地区常见的6种土地利用方式(针阔叶混交林、竹林、果园、旱地、水田和荒草地)为研究对象,探讨了不同土地利用方式下植硅体碳含量在不同剖面上(0～20、20～40、40～60和60～100 cm)的分布规律,并估算了植硅体碳储量,分析了陆地生态系统碳汇特征.结果表明,在6种土地利用方式中,竹林土壤有机碳和植硅体含量在土壤剖面上的平均值均为最高,分别为16. 75 g·kg-1和59. 66 g·kg-1.在4个土层,竹林土壤植硅体含量均显著高于其他土地利用方式(P 0. 05).对植硅体碳而言,6种土地利用方式下的土壤植硅体碳平均含量变化范围在0. 55～1. 96 g·kg-1,其中竹林各土层的植硅体碳含量都高于其他土地利用方式.竹林土壤植硅体碳总储量(23. 45 t·hm-2)显著高于其他土地利用方式土壤植硅体碳总储量(P 0. 05).统计分析表明,土壤全硅与土壤植硅体、土壤植硅体碳均表现出极显著的正相关关系(P 0. 01).不同土地利用方式下土壤植硅体与植硅体碳的含量总体表现为随着土层深度的增加而下降,存在一定的表层富集现象.     

陕北黄土丘陵区不同土地利用方式下土壤碳剖面分布特征

黄土高原土层深厚,土壤剖面碳存储受土地利用方式影响明显.为探讨不同土地利用方式对深层土壤碳分布的影响,研究了人工经济林地(陕北米脂)、退耕还林地(神木)和防风固沙林地(榆林榆阳区)0~20.0 m土壤有机碳(SOC)和无机碳(SIC)的分布特征和差异.结果表明,在不同土地利用方式下SOC含量:矮化枣树(2.00 g·kg~(-1))未矮化枣树(1.54 g·kg~(-1))柠条林(0.97 g·kg~(-1))退化人工草地(0.81 g·kg~(-1))樟子松林(0.70 g·kg~(-1))荒草地(0.45 g·kg~(-1)),且各剖面之间SOC含量存在显著性差异(P0.05).在不同土地利用方式下SIC含量:矮化枣树(11.66 g·kg~(-1))≥未矮化枣树(11.59g·kg~(-1))柠条林(9.62 g·kg~(-1))退化人工草地(8.07 g·kg~(-1))樟子松林(4.32 g·kg~(-1))荒草地(0.47 g·kg~(-1));人工经济林和退耕还林(草)样地内所有土壤剖面之间SIC含量无显著性差异;人工经济林、退耕还林(草)剖面和防风固沙林地剖面SIC含量存在显著性差异(P0.05).矮化枣树、未矮化枣树、柠条林、退化人工草地、樟子松林和荒草地土壤剖面无机碳密度分别是有机碳密度的6.19、7.71、10.80、10.78、5.91和1.03倍.综上可见,不同土地利用方式之间土壤碳储量存在明显差异,无机碳的含量远高于有机碳.     

干热河谷不同利用方式下土壤活性有机碳含量及其分配特征

对比研究了干热河谷新银合欢林地、大叶相思林地、旱耕地和荒地土壤有机碳(SOC)、易氧化有机碳(ROC)、微生物生物量碳(MBC)和可溶性有机碳(DOC)含量及其分配比例.结果表明,4类利用方式下SOC含量在4.22～5.19g·kg-1之间,其差异不显著.新银合欢(2.14g·kg-1)和大叶相思林地ROC含量(2.03g·kg-1)显著高于旱耕地(1.38g·kg-1)和荒地(1.34g·kg-1);4类利用方式下,旱耕地MBC和DOC含量均最高,荒地最低.林地ROC分配比例是荒地和旱耕地的1.3～1.6倍;旱耕地MBC和DOC的分配比例均高于其他3类利用方式,林地和荒地MBC、DOC分配比例接近.植被凋落量和管理措施是不同利用方式下ROC含量差异的主要原因,而土壤含水量和植被凋落性质是4类利用方式下MBC、DOC含量变异的主要影响因素.干热河谷ROC含量变化可以敏感地指示SOC动态,但MBC、DOC含量变化则不能反映SOC动态.     

不同利用方式对江西省农田土壤碳氮磷生态化学计量特征的影响

根据江西省2013年采集的16582个农田耕层(0～20 cm)土壤样点数据,运用实地调查、经典统计学与地统计学等相结合方法,研究了江西省耕地土壤碳氮磷生态化学计量特征的空间变异性及不同农田利用方式对其的影响.研究结果表明:江西省耕地土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)和全磷(TP)平均含量分别为17.90、1.58和0.52 g·kg~(-1),土壤碳氮比(C∶N)、碳磷比(C∶P)和氮磷比(N∶P)平均值分别为11.72、38.29和3.38,土壤C∶N∶P比平均值为34.44∶3.03∶1,说明P是江西省耕地土壤主要的限制因素.此外,由于碳、氮、磷三者之间并不存在显著的两两相关性,表明江西省耕地土壤中不存在稳定的"Redfield ratio";半方差函数表明,江西省土壤碳、氮、磷生态化学计量特征具有中等程度的空间变异性,其空间变异特征主要受到随机性因素的影响;经ANOVA检验显示,不同农田利用方式对土壤碳氮磷生态化学计量特征影响显著(p0.05),土壤SOC和TN平均含量依次表现为:两季水田水旱轮作一季水田一季旱地两季旱地,土壤TP平均含量依次表现为:两季旱地两季水田一季水田一季旱地水旱轮作,土壤C∶N依次表现为:两季水田两季旱地一季水田水旱轮作一季旱地,土壤C∶P平均值依次表现为:水旱轮作两季水田一季水田一季旱地两季旱地,土壤N∶P平均值依次表现为:水旱轮作一季旱地两季水田一季水田两季旱地.总体而言,土壤碳、氮、磷生态化学计量比的变化特征是农田利用方式和环境因子综合作用的结果,土壤C∶N∶P比对土壤碳、氮、磷储量及养分的限制性具有重要的指示作用.     

石盘丘小流域不同土地利用方式下土壤氮磷流失形态及通量

为了解三峡库区小流域不同土地利用方式下土壤氮、磷流失特征,为农业非点源污染防控提供科学依据;采用田间试验的方法,研究了三峡库区石盘丘小流域水田、旱坡地、林地、柑橘园和菜地这5种土地利用方式下地表径流不同形态氮、磷流失浓度与通量的特征.结果表明：全氮流失通量的顺序为水田[17.73 kg·（hm²·a）^-1] > 柑橘园[4.86 kg·（hm²·a）^-1] > 旱坡地[4.33 kg·（hm²·a）^-1] > 菜地[4.00 kg·（hm²·a）^-1] > 林地[2.41 kg·（hm²·a）^-1];全磷流失通量的顺序为菜地[4.97 kg·（hm²·a）^-1] > 柑橘园[1.87 kg·（hm²·a）^-1] > 水田[0.93 kg·（hm²·a）^-1] > 林地[0.27 kg·（hm²·a）^-1] > 旱坡地[0.19 kg·（hm²·a）^-1];5种土地利用方式下氮、磷流失主要集中在降雨频繁的4~5月,占全年氮、磷流失总负荷的53.80%~96.52%和56.03%~87.78%;氮流失主要以硝态氮（16.16%~52.70%）的形态流失,全氮流失通量与径流量呈现出显著正相关关系（R²=0.9826）;在菜地中颗粒磷是磷流失的主要形态（83.30%）,但在其他土地利用方式中表现不显著.不同土地利用方式下不同形态氮、磷流失存在显著差异,其中菜地应针对强降雨情况下颗粒磷流失的问题采取措施,水田应避免在降雨集中时期施肥;科学施肥和合理地土地利用方式配置是治理小流域农业非点源污染的重要途径.     

密云水库上游流域土壤有机碳和全氮密度影响因素研究

为揭示影响密云水库上游流域土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)和全氮(total nitrogen,TN)密度的主要因子,采用野外采样、实验室分析和数理统计分析相结合的方法,研究了气候(温度和降水)、地形(海拔和坡度)、土壤理化性质(土壤容重、含水量、pH值和黏粒含量)以及土地利用方式等因素对SOC和TN密度的影响.结果表明,密云水库上游流域森林、草地、农田这3种土地利用类型表层(0～20 cm)SOC密度分别为4.77、6.79和2.90 kg.m-2,TN密度分别为0.41、0.69和0.30kg.m-2,3种土地利用类型之间SOC和TN密度差异显著(P<0.05);土壤含水量、土地利用方式、坡度、土壤pH值和黏粒含量是影响SOC密度的主要因子,土地利用方式、土壤黏粒含量和含水量则是影响TN密度的主要因子;气候、地形、土壤理化性质等区域环境因子共同解释了SOC和TN密度变异性的63.6%和53.4%,而环境因子和土地利用方式对SOC和TN密度变异性的综合解释程度分别为67.6%和57.8%.土地利用对SOC和TN密度变异性的贡献相对于环境因子而言较小,因此,建立高空间分辨率的区域环境因子数据库将是精确估算区域土壤碳氮贮量的关键环节.