谱估计在西伯利亚苔原土壤和土壤特性与植物物种组成的关系

文摘

预测全球变暖将在北极最为明显,严重影响冻土环境。由于其庞大的空间范围和土壤有机碳的大量库存,有机质分解率和相关的碳通量变化在北极永久冻土土将极大地影响全球碳循环。我们探索潜在的土壤光谱估算土壤碳属性和调查土壤性质和植被组成之间的关系。土壤样品收集在西伯利亚,在每个采样点和植被的描述。首先,实验室的土壤属性相关的光谱反射率湿和干样品使用偏最小二乘回归(PLSR)和逐步多元线性回归(SMLR)。SMLR,使用选定的波长与C和N,收益率较高的校正精度C和N PLSR收益率的良好预测模型K和适度模型博士使用这些模型,土壤特性更大数量的样本,确定相关植物物种组成和土壤属性。这一分析表明,在植被类土壤特性的变化很大,但植被组成可用于定性估计的土壤属性。

1。介绍

北极正在经历的最高利率变暖与世界其他地区相比,(1),对高纬度地区的生态系统可能会有很大的影响2,3]。大的和潜在的不稳定的碳池存储在北极土壤有潜力大的温室气体排放的形式都有限公司₂和CH₄温暖的和潜在的干燥条件下,导致全球变暖的一个积极的反馈(4]。进一步说,气候变化可能会影响植被发展和影响苔原生态系统的水和能量交换,以影响冻土融化深度(5,6和伴随的土壤碳释放到大气中7- - - - - -9]。增加土壤有机质分解的反应温度是生态系统对全球变化的一个关键方面10]。有人建议,温暖和干燥的气候在北极地区可能增加分解率,因此,释放更多的公司₂比现在大气中(11,12]。

除了预期的土壤自身的改变,植被发展变化观察和预期未来的气候变暖。土壤植物物种组成可能大大影响利率过程,包括分解(13]。在一般情况下,物种在一个生长形式(禾草状的常绿灌木,落叶灌木,和苔藓)更类似于他们的影响分解比物种属于不同的增长形式,禾草状的垃圾有最快的速度和窝落叶灌木和苔藓的最慢的利率(14,15]。高夫et al。16)发现,土壤pH值显著相关,植物物种丰富度和密度更大的空间尺度上。

非生物土壤因素对植被的发展有强烈的影响,因为植物生长在苔原地区通常由温度和营养有限的可用性(17,18]。没有知识的土壤化学成分不可能估计和大小的植被变化将如何发生,从而限制我们理解climate-vegetation-permafrost反馈。预计北极植物更主导的灌木与气温上升18),积极反馈,夏季大气加热通过减少地表反照率(19,20.]。另一方面,增加灌木覆盖可能也与此同时导致夏季土壤冷却和降低冻土解冻的阴影土壤表面(6),所以可能会减缓土壤碳的代谢。更多的知识对土壤性质和植被组成之间的关系但是需要准确预测气候导致的后果植被变化对土壤碳池在北极。

由于大量冻土土壤碳储量和潜在的高释放大量的二氧化碳和甲烷,冻土苔原土壤对全球气候的作用过程具有重要意义。因此,我们需要知道大土壤的碳含量,以及不同空间。此外,我们需要确定其他土壤特性,如pH值和营养,为了评估这些可能会影响碳流动率和植被的发展。然而,土壤分析的成本高和野外工作面临着许多物流困难由于难接近的苔原地区。

反射光谱技术已经被证明是一个强大的工具快速评估多个土壤属性(21,22)在两个实验室和现场设置(23]。然而,反射光谱技术的适用性依赖于标定数据库的建设,这是一般网站具体。虽然已发表的众多论文估计土壤有机碳和其他土壤特性在不同环境(24),我们最好的知识没有一个专注于高度有机冻土,因此没有模型可以确定土壤属性的反射率。因为裸露的土壤表面发生很少在冻土环境中,使用遥感植被代理将是至关重要的,可能的土壤属性空间上连续的估计。

本研究的目标是(1)评估如果反射光谱学领域或稍微控制条件可以成功地应用于评估土壤特性影响碳周转和西伯利亚北极苔原植被发展环境(2)调查主要土壤特性的变化和分布在这个区域,和(3)之间的关系进行调查植被组成和土壤性质的有机层和评估如果植物成分可以作为一个代理来估计土壤特性。我们使用反射率测量校准偏最小二乘回归(PLSR)模型和逐步多元线性回归模型(SMLR)总C,总氮、pH值、总K, P,和土壤水分。然后选择模型具有良好的性能应用于估计更多的土壤样本的属性。最后,土壤特性之间的关系,及其与植物物种组成进行了讨论。

2。材料和方法

2.1。网站描述和测量

测量在一个低北极苔原网站内Kytalyk自然保护区在东西伯利亚北部,俄罗斯(70°49′N, 147°28′E)。研究现场占地面积9公里²位于北岸的Berelekh (Yelon)河,Indigirka河的一条支流,大约30公里的西北小镇Chokurdakh。研究区由一个沿着河泛滥平原地区和一个广泛的平原与解冻湖泊和排水解冻湖泊。唯一大的高差(ca 20 - 30米)是由更新世河流阶地的存在。年平均气温−10.5°C, 1月平均温度−34.2°C, 7月平均温度+ 10.4°C。年平均降水量212毫米,其中约一半落如雪(25]。土壤冻结了大部分,但最大冻土消融。50厘米深度在夏季。虽然只有细微的差别在地形区域,有一个大微地形和水文的变化,从而导致大量的植被类型的变化。植被的研究网站由禾草状的混合物,牧草,苔藓,灌木和归类为G4 (tussock-sedge、矮灌木和苔藓苔原)和S2(小灌木丛苔原)北极环极植被图(CAVM) [26]。田野调查是在2008年的夏天,包括土壤和植被的光谱测量,结合土壤样品的收集和植被的描述。

2.2。方法

2.2.1。土壤描述和抽样

土壤采样是在两个方面得到一个好的印象差异和空间变化的土壤属性和类型。首先,土壤剖面描述是由沿短横断面(ca 2 - 9米长),研究了土壤剖面的变化支配下植物功能类型。这样做是为了三个地方:横断面1位于更新世河流阶地,横断面2山坡上从这个阳台排水解冻湖,和横断面3位于排水解冻湖(图1)。描述土壤的冻结层(视野和厚度、质地、分解阶段,孟塞尔颜色),和一个位置在每个样冻土钻用于样本冻层。第二,收集土壤样本37块在整个区域。随机抽样是在不同的主要植被类型,确保类似数量的样本主要植被类型。对于这些情节,分解的厚度(不可见了植物纤维)和略分解(植物仍然仍然可见)有机层是光谱分析测量和收集样本。所有样品()是风干确定水分含量和他们准备实验室光谱测量。植被在描述收集土壤样本的情节,让我们指出物种身份和估计植物部分覆盖。

2.2.2。光谱测量和实验室元素分析

土壤样品的光谱反射率测量ASD Fieldspec经典FR,从350 - 2500 nm,加上ASD接触探针。白色spectralon校准面板用作参考。对于大多数样品这样做是在野外条件下(,进一步称为fieldspectra),虽然这是不可能的10个样本来自冻结土壤矿物。对所有样本(),水分含量是由重新鲜和风干样品。此外,风干样品的反射率测量(进一步称为实验室pectra)。冷冻样本都包括在这个数据集,溶化后,干燥。土壤样本的一部分()被发送到实验室(本月。土壤理化和生物问题的科学,Pushchino)进行化学分析。确保全范围的全属性表示,这些样本,样本中选择所有的视野,景观元素,并从所有主要植被类型都包括在内。有机土壤样本分析了pH值、总磷、钾、N和C,而矿物的土壤样品吗另外分析了Mg,曹,铁吗₂O₃。

不同的回归方法用于与化学分析的光谱测量。作为参考的技术,我们使用偏最小二乘回归(PLSR)所有土壤属性(总C,总N、pH值、总磷、和总K和水分)。这种方法经常被使用来开发土壤性质模型来确定,例如,实验室领域的有机碳和机载设置(27- - - - - -29日]。PLSR在说(30.),所有反射光谱转换为明显的吸光度,意味着中心转换完成,和光谱去噪使用Savitzky-Golay过滤器。模型是评价分析交叉验证,利用均方根误差(RMSE)和Akaike信息准则(AIC)选择适当的数量的潜在变量。

此外,我们调查的可能性在反光域中使用已知的吸收特性来估算土壤碳和氮。因为样品是高度有机,我们假设吸收特性与碳和氮在植物材料(例如,在组件如木质素和纤维素)仍然可以观察到土壤反射光谱。因此,我们使用碳和nitrogen-related波长被伦(31日)结合逐步多元线性回归(SMLR)估计总C和总N在土壤样品。回归模型是适合实验室光谱和光谱和评估通过分析交叉验证、使用R软件包(32]。模型性能评估使用R²、RMSE和性能比偏差(RPD),根据定义的标准Chang和Laird [33]。如果可以建立适当的预测模型、土壤属性估计土壤样本。这导致一个完整的分析的描述土壤资料,稍微的分析分解和强烈分解有机层完整的植被的37个位置描述。

由于连续植被,土壤光谱的无损测量是不可能的。因为植物物种组成与非生物因素和潜在的重要来源土壤的变化过程,包括分解率(13),我们调查了植物物种组成和土壤性质之间的关系。植被分为四个主要描述植物功能类型(干草丛常绿灌木,落叶灌木,湿润泥炭藓莎草和湿莎草池),采用双向指示种分析(TWINSPAN) Windows v2.3 [34勃洛克所述[35]。箱线图每个植被类土壤物理和化学性质是由调查土壤性质和植被类型之间的关系。

3所示。结果与讨论

3.1。土壤剖面和化学性质

土壤剖面描述为三个短横断面图所示2。在每个样,微貌和活动层厚度以固定的10厘米的距离,和代表地方的植被组成完整的概要描述。从水平面,深度上显示设在,相对高度内的最高点相比,相应的配置文件。由于冻土的存在在第一计,所有土壤分为Gelisol据美国农业部土壤分类。更新世岭(样1),土壤有机层顶部由粘土质/淤泥的父母存款。有机层主要可以细分的地平线,紧随其后的是一个Ao地平线与分解有机物质。在有些地方,Oi地平线是可见的,稍微分解有机物质。一个O层的存在取决于植被类型(例如,苔藓vaginatum小丘)和水文条件(例如,潮湿的条件泥炭藓(泥炭苔藓))。有机层厚度主要变化5至15厘米,但偶尔发生(25厘米)厚层。矿物沉淀层由粘土/肥沃的泥土,橄榄色到黑橄榄灰色颜色和持续超越我们最大采样深度(92厘米)。可以看到斑点的铁氧化土壤解冻,这表明有氧过程发生在永久冻土。矿质土的总C含量介于1.97%和4.86%。较高的C发现内容的深度> 60厘米,是由一些有机小依然存在。土壤剖面样2中,边坡的排水解冻湖泊盆地更新世岭,丝毫没有巨大差异与横断面1在山脊之上,虽然厚O视野缺席。矿石B层的山脊上的纹理一样,和氧化痕迹。排水解冻湖盆的概要文件没有不同于其他地方的地平线Oi。要么一个小有机层是在干燥的位置,或形成了一层湿有机地平线(H)是目前较低的部分。 Usually, a small organic layer with decomposed material is found between the organic layer and the mineral B horizon, only the profile on the location with泥炭藓缺乏这Ao地平线。抽样时,顶部的冻土矿质土的顶部,这表明冻土解冻与土壤或植被组成成分。

B层的土壤采样到92厘米的最大深度揭示了碳含量平均2.84%的冷冻矿质土沿横断面,最大值为4.86%在更新世岭。相比平均Yedoma土壤C含量2.56% (36),我们的网站显示C含量略高的采样深度。这意味着活性层厚度的增加将使C的分解量略高于估计兹莫夫et al。36]。

一般来说,非常大的土壤成分的差异在近距离观察,使连续的土壤属性的空间映射一个艰巨的任务。强烈的空间变化与土壤成分对应空间微形貌的变化,表面水文、和植物物种组成。例如,有机层的厚度可以改变5到25厘米之间的距离不到1米。

表1展示了实验室的统计汇总分析和土壤属性之间的相关性。所有土壤属性的值表明,范围大,变化是高的。土壤一般酸,虽然在某些情况下中性pH值测量。如预期平均总C含量高,土壤矿物的水平较低。总K和总C表现出非常高的相关性(),这两个属性显然是与总N (与C和总总K)。总P和pH值不是强与其他土壤属性。频率直方图如图3,化学分析表明,样本的选择是做得好,因为所有土壤属性的全面覆盖。

3.2。土壤光谱分析

一般来说,土壤矿物最低反射率测量在实验室(图4)。主要吸收特性造成大约1400和1900 nm剩余的水样本。略分解视野显示较高的反射率在近红外和吸水特性更明显。一阶导数强调小的吸收特性的存在在1535海里,在1700和1800 nm和2200至2320纳米,这对植物与吸收特性,由于木质素的存在、淀粉、纤维素、氮、和蛋白质(31日]。最为明显的吸收特性略有分解样品,但目前分解样品。矿物的土壤光谱吸收特性存在约2200海里,粘土是父母造成的材料(37),但也有机层显示一个小这个波长的吸收特性。现场观测显示土壤中氧化铁矿物的存在,这是化学分析的支持。然而,土壤矿物的光谱特征显示了铁氧化物没有明确的吸收特性。

使用实验室光谱,好找到校准总K和总C,使用PLSR(表2)。适合总K主要是由于强烈的相关性与C和N(总表1),而不是特定的吸收特性通过k PLSR模型总N收益率有点低的结果0.75和1.97 RPD,只是把它作为一个温和的预测模型,但8因素用于符合这一模式。这是相对较高的,给定的校准数据集的大小。pH值适度模型(B类根据Chang和Laird的分类33])预测模型可以安装,但RPD 1.42这个模型在这个类的低水平,表明预测的pH值,而应该比定性定量解释。总P无法预测从光谱数据。1.28和RPD0.38表明,该PLSR模型不能可靠地应用于其他土壤光谱。

SMLR使用吸收特性描述柯伦(31日)会产生很好的结果的预测总N和总C(表2)。特别是对于总C估计提高强劲,RMSE 2.59%;实现了一半的RMSE PLSR模型,这也是表达了高(0.95)和RPD (4.43)。必须指出的是,最后保存的波长数目多元线性回归模型,而高总C,这可能限制使用这个模型的其他领域。RMSE比在其他研究结果(24),但考虑到是可以接受范围的数据集和高水平的总C在这项研究。总N,模型性能也提高了,虽然比C总量少,但旁边的回归中使用的因素主要是减少了。因为总K有很强的相关性,总C我们检查如果总K的间接估计,使用预测总C值和两个属性之间的关系,产生一个更好的预测。事实并非如此,但结果比得上直接与PLSR光谱获得的价值。观测值与预测值的散点图如图表现最好的方法5。

使用fieldspectra(即。,wet soil samples) the model performance decreases drastically, mostly to levels that are not acceptable for quantitative prediction of soil properties (RPD < 1.4). Only for total C a reasonable model could be fitted, using SMLR, but the RMSE is more than two times larger than the RMSE found for dried samples. This accuracy is comparable with the results using fieldspectra only of Knadel et al. [38),对他们的研究网站在丹麦,在碳显示类似的范围。准确性实验室pectra和fieldspectra之间的差异很可能与土壤湿度有关,通常降低可见光和近红外光谱的预测能力。有趣的是,水分不能被估计使用PLSR从fieldspectra (RPD = 1.05、表3),但是使用光谱干一些可以找到对应的反射率测量(RPD = 1.33、表2)。低土壤水分精度是最有可能造成非常高的土壤水分(20 - 95%)。自吸收特性相关的水可能在低湿度已经饱和,观察这些高水平之间的差异是不可能的反射光谱。

3.3。土壤属性每层

实验室光谱识别模型是用来预测土壤属性对所有采集到的样本37位置的详细描述植被,从土壤中所有样本收集资料。盒子的pH值、总K、C,和总N是由不同的视野(图6)。总K和pH值显示当深入土壤逐渐增加。的内容总C和总N随深度。有明显的中间值和四分位值的差异不同的视野,虽然在最小值和最大值范围有重叠。此外,有一个大变化在所有土壤属性略分解,分解层,可以看到从箱子的宽度,显示25%和75%分位数范围(图6)。只对土壤矿物所有土壤属性的变化是更多限制。总C有机层的水平相媲美了Michaelson et al。39)在阿拉斯加海岸平原和北部山麓,但土壤矿物样品在他们的研究显示更大的观测值的变化,由于大型地理研究的程度。

我们收集的数据,是不可能的,以评估我们的研究的总碳股票网站。作出这样的预测最大土壤采样深度应该增加,容重必须确定每个样本。在当前条件下,总有机层是在夏季早期解冻,但每一克碳基础上深永冻层矿物的土壤碳释放展示评级机构类似于有机土壤的土壤类型(40]。此外,水文的变化将有很大影响碳分解水文条件确定碳通量向大气中释放下有氧(主要是有限公司₂)或厌氧(CH₄率)的条件。据李et al。40),有氧条件下气候相比,有更大的影响类似数量的永久冻土融化在厌氧环境中。

3.4。土壤性质和植被类型之间的关系

twinspan分类结果在四个植被类,占主导地位的植物物种在表4。图7显示了预测土壤属性的箱线图植被类。单独的箱线图的稍微分解层(Oi地平线)和分解有机层(Ao地平线)。

的平均土壤pH值与所有植被类型,但植物群落内的变化显示了巨大差异。干草丛常绿灌木和湿莎草池,由苔藓angustifolium,略显大的pH值的变化分解有机层。潮湿的泥炭藓莎草科的植物,稍微分解层的pH值几乎没有变化。土壤中分解有机层平均不酸,对潮湿的pH值略高泥炭藓莎草科的植物,而其他植被类型。观察到的pH值与对应值在文献[16]。所有植被类型下土壤酸性比甲烷生成的最佳pH值6 (41),但甲烷生成已被证明发生在低pH值(pH = 3.1)42]。植物生长在苔原系统可以受到很多因素的限制,如土壤温度和营养的可用性。营养并不意味着直接的措施不足,但如果pH值低于6 P开始形成不溶性化合物与铁(Fe)和铝(Al)。N浓度对pH值不敏感,但植物使用效率取决于可用性的营养素。因此,大量的营养物质可用于植物生长可能是受到土壤pH值,结合低分解活动由于低温和低质量的有机材料。

略分解层的总C含量一般高于分解层。此外,总C上层显示更多的变化不同的植物群落。大部分植被类型显示大总C含量差异略分解,分解层。莎草科的常绿灌木草丛/主导类的特点是大量的垃圾和密集的根源,导致高的总C略分解层。有机层的厚度也显示了大的变化在不同的植被类。平均而言,总有机层最薄的落叶灌木。结合总C含量相对较低,这种植被类型可能贡献至少在北极苔原土壤碳储量。然而,大型地面灌木生物量也可以构成一个重要的碳池,从而在灌木苔原地区碳排放总量。一些研究显示,温度的增加将导致增加灌木生长在北极苔原17,18,43- - - - - -45]。这意味着未来总C积累在苔原土壤将减少,因为有机层的厚度将平均下降和总C含量不高于其他植被类型。然而,会有一个权衡,增加大量的落叶灌木与未来气候变暖将促进碳储存,因为其相对较大的配置伍迪茎,慢慢分解(14]。

总N含量略分解层不显示大不同植被类别之间的差异。引人注目的是低湿莎草植被类内变化。分解层的总N含量一般低于0.5%略分解层,虽然为落叶灌木植被类差异很小。C / N比整体很高,表明有机物质在土壤中不包含大量的腐殖质。这主要是干草丛的常绿灌木类,由密集的禾草状的物种(苔藓vaginatum)较低的常绿灌木茂密的根源和相对大量的垃圾。

情节由落叶灌木显示较低的活性层厚度(ALT),对应灌木清除实验结果勃洛克et al。46),这表明灌木可以减少能量转移到土壤通过阴影土壤表面,因此可以降低ALT。泥炭藓和sedge-dominated湿地区显示出更高的ALT,可能由于土壤水分含量高,土壤导热系数增加。强大的植被组成和管理之间的关系,例如,在一项大规模的研究在阿拉斯加,在强大的ALT观察差异沿梯度从shrub-dominated贫瘠的苔原植被类型(47]。

正如所料,潮湿的土壤含水量最高植被类(泥炭藓莎草和湿莎草池),但是其他植被类型下土壤含水量的差异并不大,可能是因为我们初夏采样。因此,土壤含水量高(> 40%)对于大多数样本,所有植被类型下,禁止土壤特性的估计原位反射率测量。

3.5。对土壤属性的空间连续映射

植物物种组成和土壤之间的关系属性允许定性估计对于C和N在不同有机层,由于植被类内的有限的变异,但不够独特的关系作为一个代理为定量估计。知道植被类型,它可以确定如果一个高或低C和N可以预期。关于pH值,定性估计将有可能一些植物类的视野。特别是对于潮湿泥炭藓莎草,pH值的范围是小的分解和分解有机层。

事实上,某些植物物种的存在与土壤属性,打开了植被光谱和遥感应用的可能性。场反射测量可以用来估计存在和部分覆盖不同的物种,例如,通过使用光谱分离技术(48]。考虑到大空间植物物种组成的变化,使用空气或星载遥感数据要求高空间(< 1 m)和光谱分辨率。如今,这些只能从机载平台获得的。旁边,cokriging技术,使用植物作为代理变量结合精心设计的空间采样策略,可能提供的可能性空间的映射在北极苔原土壤属性。提出了谱方法允许快速和廉价的密集测量土壤特性的研究领域。可能性地图植被类与twinspan分类调查,自从twinspan决定随堂作业根据个别物种的存在和数量,这几乎是不可能与遥感数据来确定。

4所示。结论

显示结果表明,反射光谱可以用于快速量化多种土壤属性在西伯利亚冻土地带,虽然之前需要干燥的土壤样本测量反射率。因此,它可以是一个有用的工具来达到一个更高的采样密度在苔原生态系统土壤特性,在物流限制大量的收集和化学分析的样本。原位反射率光谱可用于确定总c .土壤特性显示出较大的变异在短距离,要求密集采样取得良好区域的估计,例如,碳储量。允许良好的碳储量的估算区域,重要的是要增加最大采样深度,并确定每个样本体积密度。因为植被种类和土壤之间的关系属性,可以使用植物物种组成对土壤特性给出一个定性指标。

附录

更多细节见表5。

承认

作者要感谢亚历山大·科诺诺夫Cryolithozone生物研究所的问题,雅库茨克,协助物流。

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