新的估算策略改进了农田土壤碳采样

地球土壤中储存的碳比大气中多得多。这种土壤碳的很大一部分是有机形式(碳与碳结合)，称为土壤有机碳(SOC)。值得注意的是，与土壤中的无机碳不同，SOC 的数量以及其形成或消失的速度会受到人类的影响。自大约 10,000 年前出现以来，农业已导致大量 SOC 作为二氧化碳释放到大气中，从而导致气候变化。

因此，量化农田中 SOC 的数量对于监测碳循环和制定可持续管理实践至关重要，这些实践可以最大限度地减少碳排放并将碳从大气中隔离到土壤中，以减少或扭转农业对气候的影响。

“准确有效的 SOC 估算至关重要，”伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校农业生态系统可持续性中心 (ASC) 和自然资源与环境科学系 (NRES) 的研究科学家 Eric Potash 说。“需要估算 SOC 以实施将气候变化最小化的政策。研究人员需要估算 SOC 以制定可持续的管理实践。农民需要估算 SOC 才能参与新兴的碳信用市场。”

量化 SOC 的传统且最可靠的方法是通过土壤采样，在实验室进行分析(“湿化学”测量)。但是应该对现场的哪些位置进行采样?准确估计应该取多少样本?每个额外的土壤核心都会增加大量的劳动力和费用——如何优化采样的不确定性可能会导致大量的额外成本。

在能源部 (DOE) SMARTFARM 项目的新出版物中，Potash 和其他 SMARTFARM 研究人员评估了估算 SOC 的策略。他们的目标是开发一种估算策略，以最大限度地提高准确性，同时最大限度地减少采样的土壤芯数。

SMARTFARM 项目是由 NRES 关凯宇的合著者和 Blue Waters 教授领导并由能源部高级研究计划署能源 (ARPA-E) 资助的项目，致力于开发一种精确的解决方案来测量和量化温室气体排放和作物生产过程中 SOC 的变化。

“我们的目标是收集黄金标准的地面实况数据，并开发新技术来量化生物能源作物的田间碳排放量，提高产量并改善环境可持续性，”ASC 创始董事关说。

这项工作是通过前所未有的数据收集工作实现的。

“我们在一个 SMARTFARM 站点以每英亩 3 个样本收集了 225 个土壤样本。使用 Giddings 探针收集了 1 米深的样本。这种密集采样水平以前从未做过，”共同作者 DoKyoung 说Lee，作物科学教授，SMARTFARM 项目的联合 PI，也是 ASC 的创始教员。

在这项工作中，研究人员通过评估估算 SOC 所涉及的两个步骤来解决这个问题：(1)决定在田地中的何处采集土壤样本;(2) 确定用于计算估计值的统计规则(称为估计器)。通过使用伊利诺伊州中部的一个商业田地，该田地已被密集抽样以测量 SOC，可以评估各种策略在该田地估计 SOC 的性能。

研究人员发现，在典型的中西部农业领域，他们可以利用公开的土壤调查和卫星图像来有效地选择样本位置。与随机选择采样位置相比，这应该将实现给定 SOC 量化准确度所需的样本数量减少约 28%。

“对于监测 SOC 库存的研究人员和机构，这项研究提供了一种提高准确性的策略，支持采样方法的成本优化，”共同作者、作物科学助理教授兼 ASC 副主任 Andrew Margenot 说。

“未来的研究可以将这些发现作为比较新的 SOC 库存估计策略的基准，并作为如何评估这些策略的演示，”Potash 说。

该研究团队目前正在从更多领域收集数据，以测试概括他们的发现的能力，并进一步改进 SOC 估计策略。团队成员还在开发一种软​​件工具，以使农民和研究人员可以使用他们改进的采样方法。

该研究发表在Geoderma上。

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