丁倩 ，張弛 *

1.中國科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所/荒漠與綠洲生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆 烏魯木齊 830011；2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3.中國科學(xué)院中亞生態(tài)與環(huán)境研究中心，新疆 烏魯木齊 830011

土壤有機(jī)碳（soil organic carbon，SOC）是土壤有機(jī)化合物中的碳元素。土壤碳儲(chǔ)量是地球表層其他各碳庫的2倍以上（Batjes，1996），SOC是土壤碳庫的重要組成部分，在全球碳循環(huán)中扮演著重要角色，間接影響全球氣候變化。陸地生態(tài)系統(tǒng)作為地球表層系統(tǒng)重要的碳庫參與全球碳循環(huán)（方精云等，2007；Heimann et al.，2008；Piao et al.，2009；Pan et al.，2011）。中國是全球陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，中國陸地面積約占全球 6.4%，2010年中國土壤SOC儲(chǔ)存量為77.79—95.21 Pg（Xu et al.，2019），占全球SOC儲(chǔ)量（1359 Pg）的5.72%—7%（Post et al.，1982）。已有研究表明中國陸地生態(tài)系統(tǒng) SOC密度動(dòng)態(tài)顯著影響全球碳儲(chǔ)量收支平衡（Levine et al.，2008；Piao et al.，2009）。

由于 SOC動(dòng)態(tài)對(duì)全球環(huán)境可持續(xù)發(fā)展具有重要意義，因此對(duì)影響SOC格局的環(huán)境控制因子（包括自然因素和人類干擾）進(jìn)行解析是全球碳循環(huán)研究的關(guān)鍵。國內(nèi)外學(xué)者對(duì) SOC的區(qū)域空間分布格局開展了大量研究，包括基于生態(tài)過程的模擬（Yu et al.，2012）和基于DSM-時(shí)空替代（Stockmann et al.，2015）等方法的近似研究。但當(dāng)前研究因?yàn)槿狈?duì)于影響 SOC空間分布關(guān)鍵因子的綜合定量歸因分析，造成其評(píng)估模型和模型參數(shù)的有效性存在爭議，導(dǎo)致對(duì) SOC時(shí)空分布及變化的研究具有很大的不確定性。對(duì)于中等尺度和大尺度 SOC儲(chǔ)量估算的不確定性范圍處于20%—50%之間（王紹強(qiáng)等，2003）。

目前針對(duì)地理事物或現(xiàn)象的空間分布影響因素定量歸因的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法極少，地理探測器模型是Wang et al.（2010）、王勁峰等（2017）、Wang et al.（2016）提出的用于檢驗(yàn)地理事物現(xiàn)象是否存在空間分異性的工具，最初應(yīng)用于疾病空間傳播與成因分析（Wang et al.，2010），之后在人文經(jīng)濟(jì)、自然地理及生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用（裴志林等，2019），如城市流動(dòng)人口房租收入格局影響因素研究（李在軍等，2020）、地質(zhì)災(zāi)害影響因子定量研究（劉小青等，2020）、流域景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空變化驅(qū)動(dòng)因素研究（張文靜等，2020）等。地理探測器模型在分析SOC空間分布影響因子方面在國內(nèi)也已經(jīng)有所應(yīng)用。在較小區(qū)域尺度上，多位學(xué)者利用地理探測器模型對(duì)珠江三角洲地區(qū) SOC影響因子進(jìn)行分析，如分析土地利用方式、景觀特征、坡度、海拔等不同地理因素對(duì)固碳能力的影響（Xu et al.，2017），識(shí)別珠江三角洲核心區(qū)農(nóng)田耕層 SOC儲(chǔ)量的時(shí)空變化及其影響因素（任向?qū)幍龋?018a），以及構(gòu)建SOC含量多元復(fù)合模型（任向?qū)幍龋?018b）及SOC影響因子體系（周偉文，2018）。其他學(xué)者通過地理探測器模型對(duì)寧夏賀蘭山東麓SOC（陳鋒等，2020）及寶天曼自然保護(hù)區(qū)SOC（李理等，2020）空間異質(zhì)性影響因素進(jìn)行了研究。在中等區(qū)域尺度上，有學(xué)者采用地理探測器方法對(duì)中國東南部沭陽、如皋和上海3個(gè)地區(qū)SOC在1981—2011年的時(shí)空變化的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了探索（Xie et al.，2020）。目前尚無關(guān)于全國大范圍尺度 SOC的空間分異性影響因子的研究。

本研究基于已公開的4440個(gè)中國土壤樣點(diǎn)數(shù)據(jù)集（徐麗等，2018），采用地理探測器對(duì)影響SOC密度空間分布的多個(gè)自然和人類相關(guān)因子進(jìn)行量化分析，以期揭示中國 SOC庫的主要控制因子并探討主控因子的空間變異格局，為今后更加準(zhǔn)確合理的 SOC儲(chǔ)量和分布的空間化模型的構(gòu)建和參數(shù)確定提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 SOC的決定因子及其代理變量

SOC密度由碳輸入和碳分解決定。碳輸入方式包括凋落物等植被殘?bào)w、動(dòng)物殘?bào)w和排泄物、人為施肥等。碳分解主要受土壤溫度（Zhou et al.，2019）、土壤濕度（Wiesmeier et al.，2019）等土壤環(huán)境因素，以及土壤微生物豐度和土壤酶活性制約（Wieder et al.，2015）?？蓪⒂绊戧懙厣鷳B(tài)系統(tǒng)SOC密度的空間分布的因素的代理變量歸納為自然因素和人為因素兩大類。自然因素包括氣候因素、海拔高度因素、植被因素、陸地生態(tài)系統(tǒng)類型。人為因素主要是人口密度和土地利用方式。氣候因素包含溫度和降水，溫度和降水首先影響地表生物量以及土壤溫度和土壤濕度，進(jìn)而影響凋落物等 SOC輸入和分解。相比深層土壤，通常深度為 0—20 cm的表層SOC含量對(duì)氣候因素變化的響應(yīng)更顯著。海拔高度因素通過影響溫度、降水和光照最終對(duì) SOC含量造成影響（De Brogniez et al.，2014）。植被是SOC輸入的重要來源，同時(shí)植被量與生物量呈正相關(guān)，動(dòng)植物是碳源，而土壤微生物影響SOC的分解。人口密度是衡量人類活動(dòng)對(duì) SOC影響程度的重要指標(biāo)。土地利用方式?jīng)Q定了陸地生態(tài)系統(tǒng)的類型（森林生態(tài)系統(tǒng)、草地生態(tài)系統(tǒng)、濕地生態(tài)系統(tǒng)等），每種生態(tài)系統(tǒng)都有其特殊的碳輸入和碳分解特性因而有機(jī)碳儲(chǔ)量不同（Xu et al.，2019）。根據(jù)以上分析，本研究選取了6個(gè)代理變量以分析影響SOC分布的地理因素（圖1）。

圖1 SOC決定因子及其代理變量Fig.1 SOC determinants and their proxy variables

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

陸地生態(tài)系統(tǒng)表層 SOC密度數(shù)據(jù)使用徐麗等（2018）在中國科學(xué)數(shù)據(jù)發(fā)表的2010s陸地生態(tài)系統(tǒng)土壤碳數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集是基于 2010—2014年發(fā)表文獻(xiàn)檢索和實(shí)驗(yàn)測量，通過直接實(shí)驗(yàn)獲取、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)直接整理和文獻(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換推導(dǎo)3種方法收集匯總，數(shù)據(jù)集包括地上植被碳密度、地下植被碳密度和不同深度（0—20、0—100 cm）的SOC密度，每類數(shù)據(jù)包含碳密度數(shù)據(jù)、采樣點(diǎn)經(jīng)緯度位置、采樣點(diǎn)所屬陸地生態(tài)系統(tǒng)類型等內(nèi)容。本研究從該數(shù)據(jù)集中選取具有完整代理變量數(shù)據(jù)的4440個(gè)采樣點(diǎn)的 0—20 cm土壤碳密度數(shù)據(jù)作為中國陸地生態(tài)系統(tǒng)SOC密度的抽樣采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)。

中國六大區(qū)域空間分布數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://www.resdc.cn/）發(fā)布的中國自然地理分區(qū)數(shù)據(jù)庫，用于對(duì)采樣點(diǎn)位置的分區(qū)和可視化顯示（圖 2a），分區(qū)數(shù)據(jù)綜合自然地理特征和人文地理特征將中國分為東北、中南、華東、華北、西北和西南六大區(qū)域（圖 2b）。其他地理代理變量數(shù)據(jù)也均來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心。2010年中國人口密度柵格數(shù)據(jù)反映了 2010年全國人口的空間分布狀況，每個(gè)柵格大小為1 km×1 km，數(shù)據(jù)單位為person·km?2。2010年中國年均氣溫?cái)?shù)據(jù)和 2010年中國年均降水量數(shù)據(jù)是利用 ANUSPLIN插值軟件基于樣條函數(shù)插值理論（Hutchinson，1995）對(duì)全國2400多個(gè)氣象觀測站點(diǎn)數(shù)據(jù)插值生成，原始數(shù)據(jù)單位分別為0.1 ℃和0.1 mm，利用ArcGIS10.6軟件的柵格計(jì)算器工具計(jì)算后得到單位分別為℃和mm的年均氣溫和降水量數(shù)據(jù)。利用衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)、通過最大值合成法生成的 2010年歸一化植被指數(shù)（Normalized difference vegetation index，NDVI）數(shù)據(jù)反映中國空間尺度上的植被覆蓋狀況。中國海拔高度（Digital elevation model，DEM）空間分布數(shù)據(jù)基于美國奮進(jìn)號(hào)航天飛機(jī)的雷達(dá)地形測繪（SRTM）V 4.1數(shù)據(jù)重采樣生成，分辨率為250 m。

對(duì)各代理變量數(shù)據(jù)如表1所示進(jìn)行重分類分級(jí)分區(qū)，并可視化顯示（圖2c—g）。利用ArcGIS 10.6軟件提取多個(gè)數(shù)據(jù)到點(diǎn)工具，提取4440個(gè)土壤采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的年均溫度、降水量、海拔高度、NDVI、人口密度分級(jí)分區(qū)數(shù)值，便于后續(xù)分析。人口密度按照一般分級(jí)原則（黨安榮，1990）分為8個(gè)區(qū)間，溫度每5 ℃劃分1個(gè)區(qū)間，降水量依據(jù)大比例尺制圖的常用分級(jí)分為 8個(gè)區(qū)間（尚宗波等，2001），DEM先根據(jù)平原（＜200 m）、丘陵（200—500 m）、山地（500—1000 m）、高原（＞1000 m）5個(gè)基本地形劃分，再將大于1000 m區(qū)域每隔1000 m劃分為1個(gè)區(qū)間。由于NDVI無常用分類標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)其采用自然斷點(diǎn)法進(jìn)行重分類，劃分為9個(gè)區(qū)間，自然斷點(diǎn)法根據(jù)數(shù)據(jù)內(nèi)在的分布規(guī)律識(shí)別分類間隔，在避免人為干擾的情況下使各組之間差異最大（楊淑萍等，2019；劉彥隨等，2017）。

表1 代理變量重分類區(qū)間Table 1 Reclassification interval of proxy variables

圖2 采樣點(diǎn)及各代理變量空間分布Fig.2 Spatial distribution of sampling points and various proxy variables

1.3 研究方法

地理現(xiàn)象普遍具有空間分層異質(zhì)性，即空間分異性?？臻g分異性是空間數(shù)據(jù)的基本性質(zhì)，研究對(duì)象可以分為不同區(qū)或類，即分層，各分層內(nèi)部具有相似性，各分層之間差別明顯，即各分層內(nèi)部方差小于各層間方差。地理探測器基于統(tǒng)計(jì)學(xué)非中心F分布、F統(tǒng)計(jì)量和t統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行空間方差分析，對(duì)空間分異性背后的影響因子進(jìn)行量化的有效統(tǒng)計(jì)分析方法，包括分異及因子探測器、交互作用探測器、風(fēng)險(xiǎn)探測器和生態(tài)探測器4個(gè)部分。

1.3.1 分異及因子探測器

分異及因子探測器可以探測因變量Y（陸地生態(tài)系統(tǒng)表層SOC密度）的空間分異性，以及探測各影響因子Xi（人口密度、溫度、降水量、NDVI、DEM、陸地生態(tài)系統(tǒng)類型）對(duì)因變量的空間分異解釋程度大小，并檢驗(yàn)解釋程度大小的可信程度。解釋程度大小用q表示，公式為：

對(duì)q進(jìn)行簡單變換即可滿足非中心F分布：

q取值介于0—1之間。q值越大，空間分層異質(zhì)性越強(qiáng)，自變量Xi對(duì)因變量Y的解釋程度越強(qiáng)；q=1時(shí)，Y存在完全的空間分異性，自變量Xi可以完全解釋因變量Y空間分異性，即Y的空間分異性完全由Xi決定；q=0時(shí)，Y完全隨機(jī)，Xi不能解釋Y的空間分異性，Xi與Y無關(guān)。

1.3.2 交互作用探測器

交互作用探測器用于識(shí)別各影響因子Xi（人口密度、溫度、降水量、NDVI、DEM、陸地生態(tài)系統(tǒng)類型）的兩兩交互作用對(duì)因變量Y（陸地生態(tài)系統(tǒng)表層 SOC密度）的空間分層異質(zhì)性解釋程度的增強(qiáng)或減弱作用。通過比較單個(gè)因子X1和X2分別對(duì)因變量Y的解釋程度q(X1)和q(X2)，與X1、X2兩個(gè)影響因子交互作用時(shí)對(duì)Y的解釋程度q(X1∩X2)，確定影響因子交互作用的類型，根據(jù)判別方法（表2）進(jìn)行探測。

表2 交互作用類型及判別依據(jù)Table 2 Interaction types and discriminant basis

1.3.3 風(fēng)險(xiǎn)探測器

風(fēng)險(xiǎn)探測器可以探測各影響因子Xi（人口密度、溫度、降水量、NDVI、DEM、陸地生態(tài)系統(tǒng)類型）的不同分區(qū)的SOC密度均值，并通過t檢驗(yàn)來檢驗(yàn)各影響因子的不同分區(qū) SOC密度均值是否存在顯著性差異（P＜0.05）。利用風(fēng)險(xiǎn)探測可以檢測SOC密度的低值區(qū)和高值區(qū)。

1.3.4 生態(tài)探測器

生態(tài)探測器可以通過F檢驗(yàn)探測各影響因子對(duì)SOC密度的空間分異性的影響程度之間是否具有顯著性差異（P＜0.05）。

2 結(jié)果

2.1 SOC分異性影響因子探測及生態(tài)探測

利用分異和因子探測器探測陸地生態(tài)系統(tǒng)類型、人口密度、溫度、降水量、NDVI、DEM對(duì)中國陸地生態(tài)系統(tǒng)表層（0—20 cm）土壤有機(jī)碳密度的影響（表3）。各影響因子q值均大于0，且P值均為0，說明SOC在各影響因子分區(qū)的空間分布存在空間異質(zhì)性且結(jié)果可信。對(duì)于 SOC的空間分異性，各影響因子的解釋程度排序?yàn)椋簻囟?(0.22)＞NDVI (0.16)＞DEM (0.12)＞ 陸 地 生 態(tài) 系 統(tǒng) 類 型(0.09)＞降水量 (0.06)＞人口密度 (0.04)。中國陸地生態(tài)系統(tǒng)表層土壤有機(jī)碳密度的空間分異性是自然因素和人為因素共同作用的結(jié)果。溫度、NDVI和DEM對(duì)SOC空間分異性的解釋程度較強(qiáng)，人口密度的解釋程度最弱，具有人文與自然雙重性質(zhì)陸地生態(tài)系統(tǒng)類型的解釋程度也較弱。因此，對(duì)于中國陸地生態(tài)系統(tǒng)表層土壤有機(jī)碳密度空間分異性主要是自然因素的影響，人文因素影響較小。

表3 SOC影響因子q值及P值Table 3 q and P values of SOC influential factors

2.2 SOC影響因子交互探測

利用交互作用探測器探測影響因子兩兩交互，共同對(duì)SOC空間分異性的影響（表4）。任何兩個(gè)影響因子的交互作用對(duì)中國陸地生態(tài)系統(tǒng)表層SOC密度空間分異性影響的解釋程度均大于單個(gè)因子的解釋程度，均為增強(qiáng)作用，大多數(shù)為非線性增強(qiáng)，溫度因子與其他因子的交互作用大多數(shù)為雙因子增強(qiáng)。交互作用解釋程度較大的前6對(duì)交互分別為：溫度∩降水量＞溫度∩DEM＞溫度∩NDVI＞溫度∩陸地生態(tài)系統(tǒng)類型=DEM∩陸地生態(tài)系統(tǒng)類型=DEM∩NDVI，這6對(duì)影響因子的交互作用的解釋程度均在0.3以上。溫度與其他影響因子的交互作用解釋程度較強(qiáng)，人口密度與其他影響因子的交互作用均較弱。

表4 SOC影響因子交互作用的q值（交互作用類型）Table 4 q values of interaction of SOC influential factors (interaction type)

2.3 SOC風(fēng)險(xiǎn)探測

利用風(fēng)險(xiǎn)探測器探測陸地生態(tài)系統(tǒng)類型、人口密度、溫度、降水量、NDVI、DEM的個(gè)子區(qū)域兩兩間的SOC密度均值是否存在顯著性差異及SOC在各影響因子分區(qū)的高值區(qū)和低值區(qū)。陸地生態(tài)系統(tǒng)類型除農(nóng)田和灌叢的 SOC密度均值不存在顯著性差異外，其余類型之間均存在顯著性差異（P＜0.05）。濕地生態(tài)系統(tǒng)的SOC密度均值最高，而其他未分類生態(tài)系統(tǒng)的SOC密度均值最低（圖3a）。人口密度除 0—50 person·km?2分區(qū)與其他分區(qū)的SOC密度均值存在顯著性差異之外，其他分區(qū)之間無顯著性差異，且0—50 person·km?2分區(qū)的SOC碳密度均值最高（圖3b）。年均降水量除600—800 mm和800—1000 mm、1200—2000 mm和大于2000 mm兩組分區(qū)之間無顯著性差異外，其他分區(qū)之間均存在顯著性差異。年均降水量為800—1000 mm的區(qū)域SOC密度均值最大，降水量小于100 mm區(qū)域SOC密度均值最小（圖3c）。NDVI絕大多數(shù)分區(qū)之間的SOC密度均值存在顯著性差異，SOC密度均值的高值區(qū)域?yàn)镹DVI值為0.816—0.92的區(qū)域，低值區(qū)為 NDVI值為 0.116—0.2的區(qū)域（圖3d）。絕大多數(shù)溫度分區(qū)之間的SOC密度均值存在顯著性差異，?10— ?5 ℃區(qū)域的SOC密度均值最高，5—10 ℃區(qū)域的 SOC密度均值最低，小于?15 ℃和?15— ?10℃區(qū)域無采樣點(diǎn)（圖 3e）。大多數(shù) DEM 分區(qū)之間存在顯著性差異，海拔高度3000—4000 m的區(qū)域SOC密度均值最高，1000—2000 m區(qū)域SOC密度均最低（圖3f）。

圖3 影響因子分區(qū)SOC密度Fig.3 SOC density of the influential factor intervals

2.4 SOC生態(tài)探測

利用生態(tài)探測器探測陸地生態(tài)系統(tǒng)類型、人口密度、溫度、降水量、NDVI、DEM對(duì)中國陸地生態(tài)系統(tǒng)土壤有機(jī)碳密度的解釋程度的顯著性差異。除陸地生態(tài)系統(tǒng)類型和DEM、人口密度和降水量兩組比較無顯著性差異外，其他影響因子兩兩之間的解釋程度均存在顯著性差異（表5）。

表5 各影響因子解釋程度的顯著性差異Table 5 The significant differences of the interpretation degree of each influential factor

2.5 SOC分區(qū)探測

對(duì)中國六大分區(qū)分別進(jìn)行 SOC分異性及影響因子探測，并統(tǒng)計(jì)六大分區(qū)影響因子譜（表6），結(jié)果表明各分區(qū)影響因子有所差異。對(duì)于東北地區(qū)，解釋程度最大的影響因子為陸地生態(tài)系統(tǒng)類型，東北地區(qū)存在大量濕地，其濕地生態(tài)系統(tǒng)的 SOC密度遠(yuǎn)大于其他陸地生態(tài)系統(tǒng)類型。溫度是華北和西北地區(qū) SOC空間分異性的最重要影響因子，華北地區(qū)和西北地區(qū)大部分屬于干旱半干旱區(qū)，降水量較少，SOC密度的空間分異性主要受溫度影響，與中國陸地生態(tài)系統(tǒng)整體的空間分異性的關(guān)鍵影響因子一致。華東地區(qū)屬于中國沿海地區(qū)，降水量較大，SOC對(duì)于降水量的敏感性較高，降水量是華東地區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)表層 SOC密度空間分異性的重要因子。中南地區(qū)和西南地區(qū)地形崎嶇，DEM是兩個(gè)地區(qū)的最大解釋程度因子。

表6 六大分區(qū)SOC影響因子q值Table 6 q values of SOC influential factors of the six partitions

3 討論

生態(tài)系統(tǒng) SOC儲(chǔ)量受自然因子和人類干擾的雙重影響。但在全國尺度上，表層SOC空間分異由自然因素主導(dǎo)，尤其以氣候因素為主，其次是NDVI和DEM。土壤深度越淺，氣候?qū)OC的影響越大（Jobbagy et al.，2000；Badgery et al.，2013；Gray et al.，2015；Hobley et al.，2015）。由于本研究關(guān)注 0—20 cm表層土壤，因此氣候因素占主導(dǎo)是合理的（Wiesmeier et al.，2019）。在氣候因素中，溫度對(duì)SOC的解釋程度遠(yuǎn)大于降水量。其他區(qū)域和國家尺度的研究也表明 SOC與溫度之間的關(guān)系比與降水更強(qiáng)（Allen et al.，2013；Wang et al.，2004），并且SOC分解率同溫度呈指數(shù)相關(guān)（Davidson et al.，2006；Von Luetzow et al.，2007；Conant et al.，2011），所以一般認(rèn)為氣溫與降水量的交互作用對(duì) SOC密度空間分異性解釋程度最大 SOC含量隨溫度的升高而降低（Jobbagy et al.，2000；Smith et al.，2005；Sleutel et al.，2007；Koven et al.，2017）。在本研究中，?10— ?5℃和10—15 ℃分區(qū)確實(shí)存在這種趨勢(shì)，但在 10—15 ℃之后的更高溫度分區(qū)卻出現(xiàn)了隨溫度升高 SOC密度反而上升的情況。原因可能是中國溫度較高的地區(qū)（暖溫帶、亞熱帶）植被覆蓋率和水熱協(xié)同（表現(xiàn)在溫度和降水間密切的交互效應(yīng)，表 5）更好，所以這些地區(qū)雖然氣溫增高會(huì)刺激碳分解但也有利于植被生產(chǎn)力和土壤碳輸入的增加。在區(qū)域尺度上，各分區(qū)的主要影響因子均為自然因素，與中國陸地生態(tài)系統(tǒng)整體情況一致，因此在大尺度或中等尺度規(guī)模，自然因素都是影響表層SOC密度空間分異性的主要因素。

NDVI是單因子探測中的第二重要影響因素，主要同表層土壤碳輸入呈正相關(guān)（Gray et al.，2015）。雖然有研究報(bào)道 SOC儲(chǔ)量與 DEM 相關(guān)（Leifeld et al.，2005；Neufeldt，2005；De Brogniez et al.，2014），但本研究顯示其效應(yīng)相對(duì)較弱。人為因素對(duì)中國陸地生態(tài)系統(tǒng)表層土壤碳密度的影響很小，可能因?yàn)橄嚓P(guān)研究所采集的數(shù)據(jù)樣方集中于人口密度較小的野外自然生態(tài)系統(tǒng)，如濕地、茂密森林等，而作為陸地生態(tài)系統(tǒng)類型中重要組成部分的城市采樣極少，未來需增加對(duì)城市土壤的研究。

SOC密度與影響因子之間的關(guān)系復(fù)雜，單個(gè)影響因子的作用相對(duì)較弱，而影響因子兩兩交互后的影響程度均產(chǎn)生極大的增強(qiáng)。說明SOC密度的空間分異性的復(fù)雜性，本研究僅利用當(dāng)前較為前沿的地理探測器工具進(jìn)行了兩因素的交互分析，對(duì)多個(gè)影響因子共同作用進(jìn)行定量歸因目前仍有難度。

4 結(jié)論

對(duì) SOC密度的空間分異性影響因子進(jìn)行量化有利于對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng) SOC儲(chǔ)量進(jìn)行更加準(zhǔn)確的建模和估算。利用地理探測器工具可以對(duì)中國陸地生態(tài)系統(tǒng)的表層 SOC密度影響因子進(jìn)行探測。影響中國陸地生態(tài)系統(tǒng)表層 SOC密度空間分異性的前三大影響因子按解釋程度大小排序?yàn)椋簻囟?0.22)＞NDVI (0.16)＞DEM (0.12)。氣候因素是關(guān)鍵影響因素。各影響因子之間均具有增強(qiáng)的相互作用關(guān)系。多種因子共同決定中國陸地生態(tài)系統(tǒng)表層SOC密度的空間分異，而非受單一因素影響。中國六大分區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)表層 SOC密度的空間分異性的主要影響因子雖然有所差異，但自然因素的影響較大。