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土壤有机碳演变和全球气候变化息息相关,利用动态模型来模拟和预测土壤有机碳的演变现已成为研究的热点。但是,以前的研究多局限于中、小比例尺,对于大、中、小尺度系列制图尺度数据库的工作少有报道,而且对于使用不同系列制图尺度数据库对土壤有机碳模型模拟精度的影响还不清楚。在模型验证方面,也往往根据田间长期定位观测结果对模型进行验证,但从区域尺度上并没有对模型进行验证,这样的模拟或预测结果存在较大的不确定性。因此,本研究以模拟生物地球化学过程较为成熟的DNDC (DeNitrification and DeComposition)模型为例,选择基本上为水稻土的太湖流域作为研究区,通过模拟该地区230多万hm2水稻土在1:1400万、1:400万、1:100万、1:50万、1:20万和1:5万6种制图比例尺下1982~2000年19年间的土壤有机碳演变,并将不同制图尺度下的模拟结果与2000年该地区1000多个采样点实测值进行比较,尝试从区域角度验证并评价模型适宜性,以便为进一步修正模型和评估不同制图尺度下模拟精度提供理论依据。本文的主要研究结论如下:1)从不同制图尺度下的区域验证来看,太湖地区水稻土2000年土壤有机碳模拟值和实测值在1:20万、1:50万和1:400万3个制图尺度下相对误差都≤±5%,达到了模拟结果很准确的水平,其中在1:20万制图尺度下的相对误差最小,只有0.28%,模拟精度最高;1:5万和1:100万制图尺度下模拟值和实测值的相对误差分别为6.4%和5.1%,≤±10%,也达到了模拟结果可行的标准,而1:1400万的模拟值和实测值的相对误差为20.0%,说明模拟结果不可靠。从目前的大多数研究来看,我国的DNDC模型国家尺度模拟中土壤属性数据大多使用1:1400万土壤图和《中国土种志》资料,这有可能造成有机碳模拟的较大误差。2)太湖地区不同水稻土亚类6个制图尺度下的模型适宜性也有很大差异。漂洗型水稻土在1:20万制图尺度下的模拟精度最高,潴育型水稻土是太湖地区分布面积最大的亚类,1:400万是该亚类比较理想的模拟尺度。渗育型水稻土一般占到总水稻土面积的16%以上,该亚类在1:50万制图尺度下的模拟精度最高。潜育型水稻土的土壤有机碳含量是所有亚类中最高的,相对于其他亚类,DNDC模型对潜育型水稻土的有机碳模拟效果在各个制图尺度下都比较差,相对误差都超过10%,但相对而言,在1:50万制图尺度下的模拟精度最高。脱潜型水稻土分布面积一般占到总水稻土面积的18%以上,而且该亚类的土壤有机碳含量仅次于潜育型水稻土,在1:50万制图尺度下该亚类的模拟精度最高。淹育型水稻土是太湖地区分布面积最小的亚类,该亚类在1:5万制图尺度下模拟效果最好。3)不同制图尺度的数字化土壤图对碳储量模拟估算的影响也不同。从本研究来看,随着制图比例尺的减小,DNDC模型模拟的太湖地区水稻土2000年表层(0~30cm)有机碳总储量基本呈增加趋势,尤其在1:1400万制图尺度下的土壤有机碳总储量明显高于其他尺度。太湖地区土壤有机碳总储量主要受潴育型水稻土、潜育型水稻土、脱潜型水稻土和渗育型水稻土控制,这4个水稻土亚类的总储量占不同制图尺度下总储量的93%以上。但不同制图尺度影响最大的是潜育型水稻土和潴育型水稻土,尤其在1:1400万制图尺度下这2个水稻土亚类的有机碳总量明显高于其它尺度。4)不同制图尺度对太湖地区水稻土有机碳的年变化(dSOC)模拟也有很大影响,土壤属性数据最详细的1:5万制图尺度在1982~2000年19年来水稻土表层(0~30cm)有机碳总体呈升高趋势的面积达147万hm2,占总水稻土面积的63.4%,19年来固定土壤有机碳1.48 Tg;但在1:20万、1:50万、1:100万、1:400万和1:1400万5种制图比例尺下DNDC模型模拟的1982~2000年19年表层(0~30cm)水稻土分别亏损有机碳:0.78 Tg、2.86 Tg、2.33 Tg、0.44 Tg和7.86 Tg,说明由于不同类型土壤的有机碳属性特征不同,土壤制图比例尺的变化,使得区域内土壤总面积和各类型土壤的面积比例发生显著改变,从而导致土壤制图比例尺对有机碳模拟结果产生显著影响。5)不同管理措施和气候因子下太湖地区水稻土有机碳的情景分析表明,加大作物生物量还田、免耕或采取秸秆还田为基础的保护性耕作措施将有效的增加土壤有机碳含量,适度烤田和施用化肥也有利于土壤有机碳的积累。气候因子对土壤有机碳的影响较为复杂,总趋势是土壤有机碳随着温度的升高分解速度在加快,说明未来气候变暖必定会造成大量土壤有机碳的损失,这也与RothC模型模拟结果相一致。6)不同土壤数据单元对生物地球化学模型DNDC的土壤有机碳模拟精度有很大影响。目前国内应用最广泛的1:1400万“县级”单元法估算的太湖地区水稻土有机碳年变化(dSOC)与土壤属性最为详尽的1:5万“图斑”单元法模拟值在整个地区总量和“县级”单元水平上相差都很大,大多数“县级”单元之间的dSOC相对偏差高于300%;而1:5万“县级”单元法的模拟值与1:5万“图斑”单元法估算值之间dSOC差异相对较小,并且1:5万“图斑”单元法模拟的“县级”单元dSOC和整个地区dSOC总量基本都在1:5万“县级”单元法最大与最小值范围之间,这一方面验证了DNDC模型以“县”作为最小模拟单元,并用模拟值范围来表达区域dSOC方法的合理性,另一方面也说明了详细的土壤数据单元是保证地球生物化学过程模型模拟精度的重要因子。因此,在今后的国家和区域尺度有机碳模拟中使用更详细的土壤资料是非常必要的。