Прогнозирование регионального органического углерода в глубоких почвах

Полевой отбор проб в сочетании с лабораторным анализом — наиболее распространенный, но трудоемкий метод получения данных об органическом углероде почвы (SOC) на больших глубинах. В качестве альтернативы для региональной оценки используются математические функции, описывающие распределение SOC по глубине. Однако сравнение различных функций и их применение в основном ограничивалось локальным масштабом.

Исследователи под руководством Цзинцзин Ван составили региональные наборы данных SOC на основе измерений и базы данных ISRIC. Они сравнили семь функций распределения по глубине и определили, что отрицательная экспоненциальная функция наиболее эффективно моделирует вертикальное распределение SOC в разных регионах. Была обнаружена линейная корреляция параметров этой функции (C_e и k) с содержанием SOC в верхнем слое почвы (0-40 см).

На основе этого ученые разработали быстрый подход для прогнозирования концентрации SOC в глубоких почвах (до 500 см) на региональном уровне. Подход хорошо зарекомендовал себя в различных регионах. Работа опубликована в журнале Science China Earth Sciences.