趙廣帥，李運生，高靜，李發(fā)東

黃河下游灌區(qū)土壤碳儲量及碳密度分布

趙廣帥1,2，李運生1*，高靜3，李發(fā)東1

1. 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)觀測與模擬重點實驗室，北京 100101；2. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3. 北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院，北京 100875

土壤碳（C），特別是土壤有機碳（SOC），對于提高作物產(chǎn)量和減少溫室氣體排放具有重要影響，深入理解SOC空間分布特征對于未來區(qū)域生態(tài)環(huán)境和農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展也具有重要作用。黃河下游引黃灌區(qū)是我國重要的糧、棉生產(chǎn)基地，具有50年以上的引黃灌溉歷史，長期引黃灌溉對區(qū)域土壤C儲量和分布的改變毋庸置疑。以往關(guān)于土壤C的估算多集中于較大尺度，受采樣數(shù)據(jù)量和大區(qū)域環(huán)境因素復(fù)雜變異影響，結(jié)果經(jīng)常出現(xiàn)較大差異，并且對于大型水利灌溉對土壤C分布的長期影響研究較少，尤其對于我國黃河下游引黃灌區(qū)土壤C分布的研究稀缺。本文通過收集黃河下游魯、豫灌區(qū)相關(guān)統(tǒng)計資料，灌區(qū)土壤、水文資料等，分7層（0～5 cm、5～10 cm、10～20 cm、20～40 cm、40～60 cm、60～80 cm、80～100 cm）采集0～1 m剖面土壤樣品，利用GIS空間差值、空間統(tǒng)計方法，分析不同土層、土地利用、土壤類型碳儲量和碳密度（CD）空間分布特征，為研究區(qū)長期引黃灌溉條件下生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供依據(jù)。結(jié)果表明研究區(qū)（面積54153 km2）1 m土層總碳（TC）儲量為1045.13 Tg，SOC儲量達815.76 Tg，其0～20 cm，20～40 cm，40～60 cm，60～80 cm和80～100 cm分別占23.44%，20.06%，18.95%，18.83%，18.72%。估算1 m土層耕地和荒地SOC儲量分別約為610 Tg和18.99 Tg，而草地和林地僅為25.97 Tg和16.41 Tg；不同土壤成土類型之間，半水成土所占的比例最大（約77.82%），初育土最?。s5.49%）。1 m土層平均總碳密度（TCD）為(19.37±1.48) kg·m-2，而平均有機碳密度（SCD）為(15.12±1.14) kg·m-2，其變化范圍從荒地的(14.98±0.91) kg·m-2到林地的(16±1.15) kg·m-2，同一或不同土地利用類型各層儲量變化略有不同，主要是受人類活動、植被凋落物輸入以及地下水環(huán)境等影響。不同的土壤類型間SCD則介于鹽堿土(14.76±0.81)kg·m-2與半淋溶土(15.22±1.01)kg·m-2之間，黃河泥沙沉積和地表、地下水循環(huán)決定研究區(qū)成土環(huán)境和成土過程，不同土壤類型C儲量值受其影響較大。研究區(qū)平均SCD高于全國（9.60 kg·m-2）和全球（10.6 kg·m-2）平均水平，但相比其他地區(qū)，SCD垂直變異低。

碳儲量；碳密度；引黃灌區(qū)；土地利用；土壤類型

黃河下游引黃灌區(qū)是從桃花峪到入海口之間以黃河干流水量為灌溉水源的灌區(qū)，地處半濕潤地區(qū)，人口密集、經(jīng)濟發(fā)展迅速，是我國重要的糧、棉生產(chǎn)基地（劉蕾，2010）。黃河下游引黃灌溉工程已經(jīng)有50年以上的歷史，經(jīng)過50年的發(fā)展逐步成為擁有設(shè)計灌溉面積357.9 萬hm2，引水能力達4250 億m3，灌溉就成為該區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)作物高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的必要條件。據(jù)統(tǒng)計1950—1999年，共計引黃水量3100.4億m3（秦明周等，2001），目前平均每年引水量為78.5億m3（鄭利民，2007）。長期引黃灌溉對區(qū)域土壤碳儲量和分布的改變是毋庸置疑的。劉作新等（劉作新等，2004）對半干旱區(qū)的長期研究認(rèn)為，灌溉可提高作物生物碳量和產(chǎn)量；趙加瑞等（趙加瑞等，2008）在陜西交口灌區(qū)的研究表明，渭河水灌溉與井水灌溉相比土壤表層有機質(zhì)（SOM）含量明顯增加；董林林等（董林林等，2011）對寧夏引黃灌區(qū)的不同土壤類型SOC含量研究認(rèn)為灌溉耕作可使SOC含量增加，并且灌溉耕作時間越長，表層SOC含量越高，灌溉耕作在增加SOC含量的同時，減小了SOC含量在空間分布上的差異。灌溉對SOC影響需要進一步深入的研究，特別是影響機理的理解與分析，才能準(zhǔn)確解釋不同研究區(qū)間結(jié)果的差異。土地利用變化和土壤類型對農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)SOC庫的變化均能產(chǎn)生影響（李發(fā)東等，2011；李隨民等，2010）。在相對均一的母質(zhì)和氣候條件下，土地利用類型有可能成為影響碳儲量的主要因素（Ata Rezaei等，2005），其變化對土壤的影響表現(xiàn)在兩方面: 一是直接影響SOC的分布及含量，二是通過影響與SOC的形成和轉(zhuǎn)化有關(guān)的因子間接產(chǎn)生影響（張婷等，2013），同時，土壤類型以及與之相對應(yīng)的土壤質(zhì)地和結(jié)構(gòu)、土壤剖面性質(zhì)、土壤礦物組成及土壤環(huán)境都會影響SOC庫的狀況（Chivenge等，2007；Flowers等，2005；Nichols，1984；徐歡歡等，2010；張國盛等，2005）。定量分析土壤碳儲量，不僅可為改善土壤肥力提供技術(shù)支持，也為計算固碳潛力提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（Fu等，2010；Huang等，2006）。以往關(guān)于土壤碳的估算多集中于較大尺度，受采樣數(shù)據(jù)量和大區(qū)域環(huán)境因素復(fù)雜變異影響，結(jié)果經(jīng)常出現(xiàn)較大差異，并且對于大型水利灌溉對土壤碳分布的長期影響研究較少，尤其對于我國黃河下游引黃灌區(qū)土壤碳分布的研究稀缺。本文通過收集黃河下游灌區(qū)相關(guān)統(tǒng)計資料、灌區(qū)土壤、水文資料等，結(jié)合實地取樣，利用GIS技術(shù)，估算黃河下游魯、豫引黃灌區(qū)當(dāng)前農(nóng)田系統(tǒng)及其他生態(tài)系統(tǒng)0～1 m土體碳儲量，分析長期引黃條件下土壤環(huán)境及碳儲量情況，探討土壤碳在空間上的分布規(guī)律，為長期引黃灌溉條件下研究區(qū)生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1研究區(qū)概況

研究區(qū)位于黃河下游，面積約5.4萬km2，地跨河南、河北、山東三?。▓D1）。整個區(qū)域絕大部分為河流沖積平原，地勢平坦，利于農(nóng)業(yè)耕作，氣候?qū)倥瘻貛О霛駶櫞箨懠撅L(fēng)氣候區(qū)，降水集中，光熱資源豐富，利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。土地利用主要以耕地為主大約占全區(qū)面積的75%，其次為建設(shè)用地約占15%，草地和水域各約占3%，林地和未利用土地各占2%（圖2）。土壤類型主要以半水成土、半淋溶土、鹽堿土和初育土為主，占全區(qū)面積的99%以上（圖3）。

圖1 研究區(qū)位置和采樣點分布Fig.1 The geographic location anddistribution of study areaand sampling points

圖2 研究區(qū)土地利用圖(來源：資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心，精度為1 km)Fig.2 The land use of study area

1.2土壤樣品采集與分析

2010年3月～10月期間，在研究區(qū)內(nèi)具代表性大塊土地上采集土壤樣品，土樣采集共分7層：0～5 cm、5～10 cm、10～20 cm、20～40 cm、40～60 cm、60～80 cm、80～100 cm。全區(qū)共獲取土壤剖面108個（圖1）。土壤樣品自然風(fēng)干后，將大塊樣品輕輕

敲碎，挑出未分解的植物凋落物等，并過2 mm篩，挑出其中的石礫稱重，重量法確定土壤樣品中＞2 mm石礫含量；過篩后的土樣進一步磨細后過100目篩，然后測定其部分理化屬性，其中土壤EC、pH值采用EC/pH計測定，總碳（TC）和SOC采用TOC儀測定(Vario TOC, Elementar, Germany)，具體方法為:分別稱取兩份（每份2 g）過篩后土壤樣品, 一份加入0.5 mol·L-1鹽酸20 ml, 充分去除樣品中的碳酸鹽，離心、烘干，用TOC儀測定樣品SOC含量；另一份不作處理直接通過TOC儀測定樣品TC含量。0～40 cm土壤容重采用環(huán)刀法測定，40～100 cm采用以下公式推算（Song等，2005）：

非耕種土壤：γ=1.3565×e-0.0046×SOC；耕種土壤：γ=1.3770×e-0.0048×SOC

其中γ為土壤容重（g·cm-3），SOC為SOC含量（g·kg-1）。

圖3 研究區(qū)土壤類型圖（來源：中國1:100萬土壤柵格數(shù)據(jù)庫）Fig.3 The soil types of study area

1.3碳密度和儲量計算方法

利用Arcgis軟件Kring插值模型，依據(jù)采樣數(shù)據(jù)將研究區(qū)插值成1×1 km2網(wǎng)格，每個網(wǎng)格碳密度（CD）和TC可按如下計算（Rodríguez-Murillo等，2001；Schwartz等，2002）：

CDij為單元格j在土層i碳密度(kg·m-2), TCi(Tg)為土層i碳儲量, Cij(g·kg-1)為單元格j在土層i的碳含量, BDij(g·cm-3)為單元格j在土層i的容重，frag為大于2 mm粗粒所占百分比, hi(cm)土層i的厚度, Sj(km2)單元格j的面積。

整個研究區(qū)TC為：

土層i平均CD為:

其中Si為土層i的面積.

當(dāng)計算不同土地利用或土壤類型的TC和CD時，先計算某一類型土地（k）面積（Sk）；然后計算每個網(wǎng)格的CD，即上述的CDij，同時設(shè)置參數(shù)β，如果網(wǎng)格屬于土地類型k，則β=1，否則β=0，則土地類型k在土層i的碳儲量(TCik)，整個0～1 m土層總儲量(TCk)及平均CD（CDik）計算公式如下：

2 結(jié)果與討論

2.1不同土層碳儲量和碳密度

研究區(qū)0～1 m剖面TC儲量為1045.13 Tg，其中表層0～20 cm儲量最高，約占總儲量的23.19%，0～60 cm儲量隨深度降低，與表層0～20 cm相比，40～60 cm儲量下降約18.54%，60 cm以下儲量變化不大。SOC儲量815.76 Tg，約占全國SOC總儲量的0.91%（史學(xué)正等，2007；王紹強等，2000；趙生才，2005；），表層0～20 cm SOC儲量最高，隨深度增加儲量不斷下降，但表層較深層下降快，40～60 cm儲量下降了約19.18%，而80～100 cm儲量與40～60 cm相比僅下降1.17%（具體見表1）。0～1 m剖面平均總碳密度（TCD）為(19.37±1.48) kg·m-2，有機碳密度（SCD）為(15.12±1.14) kg·m-2。表層0～20 cm CD最大，隨深度增加CD不斷下降，40～60 cm TCD和SCD分別下降了18.49%和19.44%，60 cm以后CD變化不大（圖4）。

表1 整個1 m深度土壤剖面碳儲量（TC，總碳儲量；SOC，有機碳儲量）Tab.1 The carbon storage of the whole soil profile in 1 m depth

表層0～20 cm碳儲量最高，主要原因在于植被凋落物輸入和微生物活動以及其他碳輸入主要集中在表層，并隨深度增加不斷減少（潘根興等，

2003）；而0～5 cm碳儲量較5～10 cm略低，是由于表層SOC更容易被氧化分解（張東輝等，2000）。雖然SOC儲量隨深度降低，但從整體上來看，其垂直變化不明顯，最大變幅不超過20%，原因在于研究區(qū)主要是河流沖積平原，土壤質(zhì)地相對其他區(qū)域均一，并且黃河懸浮泥沙的平均有機質(zhì)（SOM）含量約為7.9 g·kg-1，大部分為難分解的自然腐殖質(zhì)（Chen等，2004），因此，垂直變化不大。與其他地區(qū)相比研究區(qū)CD值偏大，1 m深度SCD是全國平均水平的（9.60 kg·m-2）1.58倍（Yu等，2005），全球平均水平（10.6 kg·m-2）的1.43倍（Batjes等，1996），但研究區(qū)CD的垂直變異較其他地區(qū)小，表層0～20 cm SCD與全國的估算（4.35 kg·m-2）十分接近，但表層以下的SCD是全國平均水平(6.21 kg·m-2)的2倍以上（Xie等，2007），這與Wang等（Wang等，2004）人的研究也存在差別。黃河泥沙吸附大量SOM，下游沖、沉積平原土壤初始碳含量高。黃河每年由上游輸送到下游的泥沙量平均為16 Gt（許炯心，2002），SOM平均含量為7.9 g·kg-1，并且大多數(shù)為難分解的自然腐殖質(zhì)（Chen等，2004），實測黃河水中可溶性碳（DC）和可溶性有機碳（DOC）含量分別為(37.3±10) mg·L-1和(7.9±4) mg·L-1，遠高于其它河流（Chen等，2006；Ni等，2008）。劉京等在黃河中游研究也表明關(guān)中地區(qū)渭河及其兩岸土壤SCD最大，最高達30 kg·m-2以上（劉京等，2012）；同時，高強度的農(nóng)業(yè)耕作管理（如施肥、灌溉等）增加土壤碳含量（潘根興等，2005；宋永林等，2002）。

圖4 平均碳密度的垂直變化Fig.4 The vertical changes of the average carbon density

2.2不同土地利用類型碳儲量及碳密度

計算研究區(qū)不同土地利用類型碳儲量及CD（表2），結(jié)果表明耕地作為研究區(qū)主要土地利用類型，其碳儲量最大，其次為建筑用地，草地、未利用土地、林地因面積較小，三者C儲量之和僅為耕地的9.83%。1 m剖面土層林地TCD最大，未利用土地最小，林地比未利用土地高約5%；SCD也是林地最大，未利用土地最小，與林地相比未利用土地低7%。1 m深度范圍內(nèi)五種主要土地利用類型TCD大小順序為：林地＞耕地＞建設(shè)用地＞草地＞未利用土地；SCD大小順序為：林地＞草地＞建設(shè)用地＞耕地＞未利用土地（表2）。從不同土層間的變化來看（圖5），林地各層TCD較其他土地利用類型大，耕地、建設(shè)用地、草地0～60 cm基本一致，但60 cm以下，耕地、建設(shè)用地TCD略有升高，草地則不斷降低，而未利用土地TCD各層都較低，但由于干擾較小，60 cm以后TCD垂直分布均勻，80～100 cm土層略高于草地。與TCD類似，林地各層SCD最大，其次為草地0～80 cm較高，而耕地、建設(shè)20～100 cm SCD略高于未利用土地。盡管不同土地利用類型間CD不同，但差異不大，方差分析結(jié)果也表明差異性不明顯（F=0.176，P=0.948）。

表2 不同土地利用類型碳儲量及碳密度Tab.2 The carbon storage and carbon density of different land uses

不同土地利用類型間CD值差異不明顯，主要原因是一方面河流沖積平原土壤本身C含量較高，且地形較平緩，質(zhì)地較均一；另一方面農(nóng)業(yè)耕作（施肥、灌溉等）保持或提高了耕地的SOC含量（高亞軍等，2000）。林地和草地面積很小，與其他地區(qū)相比凋落物輸入少且分解較快，CD值偏低。林地1m剖面的SCD低于全國平均水平(19.4 kg·m-2)（Zhou等，2000），為全球平均值的85% (18.9 kg·m-2)（Dixon等，1994），草地的SCD約是全球溫帶草原平均水平的81%（Schlesinger等，1990），僅為新疆高山草甸的45%（Anwar等，2006）。研究區(qū)天然植被的生產(chǎn)力低，但微生物分解能力較大（Carter，1992；Yu等，2008）。未利用土地由于鹽分大量積累，SOC分解較慢，SCD偏高。耕地的SCD值較

大，與程先富等在安徽省的研究相比，研究區(qū)耕地的SCD約是其2倍，遠高于河南（7.46 kg·m-2）、山東（6.00 kg·m-2）兩省的SCD均值（于建軍等，2008；張保華等，2008）。耕地SCD基本接近研究區(qū)平均值，且20 cm以下比未利用土地略高，說明耕作至少未導(dǎo)致SOC的降低。

圖5 不同土地利用類型碳密度的垂直變化Fig.5 The vertical variation of the carbon density for different land uses

2.3不同土壤類型碳儲量及碳密度

從不同土壤類型來看（表3），研究區(qū)半水成土C儲量最大，占了全區(qū)總儲量的77%以上，其他土壤類型面積小，所占比例較少。不同土壤類型間CD大小略有不同（圖6），但差異不大，1 m深度范圍內(nèi)四種主要土壤類型TCD大小順序為：半淋溶土＞半水成土＞初育土＞鹽堿土；SCD大小順序為：半淋溶土＞初育土＞半水成土＞鹽堿土（表3）。以半水成土為基準(zhǔn)，不同土壤類型間TCD的變異不超過8%，SCD的變化約為3%。分析不同土層間的變化（圖8），TCD變化同1 m剖面的整體變化類似，但60 cm以后，半淋溶土TCD略低于半水成土，而半淋溶土0～20 cm SCD最低，20 cm以下高于其他土壤類型，初育土80 cm以后，SCD較半水成土低。

表3 不同土壤類型碳儲量及碳密度Tab.3 The carbon storage and carbon density of different soil types

圖6 不同土壤類型碳密度的垂直變化Fig.6 The vertical variation of the carbon density for different soil types

本區(qū)半水成土分布最廣，主要分布在黃河堤岸后，受黃河地下水補給及地表水灌溉影響的區(qū)域，

這些區(qū)域地勢較低，地下水位淺。半水成土TCD、SCD變化趨勢一致，0～60 cm CD隨深度不斷下降，至60 cm以后，CD值略微上升，說明半水成土碳有向深層富集的趨勢。沿海及其他部分區(qū)域由于海水入侵抑或地下水位淺，排泄不暢，蒸發(fā)強烈，造成地表積鹽，土壤主要以鹽堿土為主。鹽堿土各土層CD較其他類型低，原因是植被稀疏，凋落物輸入少。初育土主要源于黃河泥沙沖、沉積，TCD和SCD隨土層深度增加下降明顯。黃河泥沙來源于上游的黃土高原，泥沙中碳含量和沉積時間是決定初育土CD大小的主要因素，沉積時間早的土壤碳分解釋放量要大于新沉積的土壤。半淋溶分布面積較小，主要位于遠離黃河、海拔相對較高的區(qū)域，表層SCD較低，但20 cm以下，SCD較其他類型大，說明SOC向下淋溶?？傮w來說，不同土壤類型間CD略有不同，但差異不大，這進一步說明研究區(qū)土壤較均一，主要受黃河泥沙淤積和地表、地下水補給的影響。

3 結(jié)論

通過收集相關(guān)統(tǒng)計資料，結(jié)合實地取樣和GIS技術(shù)，研究黃河下游灌區(qū)土壤C儲量及分布，結(jié)果表明研究區(qū)（面積54153 km2）1 m土層TC儲量為1045.13 Tg，SOC儲量815.76 Tg。SOC儲量隨土層深度增加不斷下降，但TC儲量40～60 cm最小，說明部分碳酸鹽向深層富集。估算1 m土層耕地和荒地SOC儲量分別約為610 Tg和18.99 Tg，而草地和林地僅為25.97 Tg和16.41 Tg。同一或不同土地利用類型各層儲量變化略有不同，主要是受人類活動、植被凋落物輸入以及地下水環(huán)境等影響。不同土壤成土類型之間，半水成土所占的比例最大（約77.82%），初育土最?。s5.49%）。黃河泥沙沉積和地表、地下水循環(huán)決定研究區(qū)成土環(huán)境和成土過程，不同土壤類型C儲量值受其影響較大。0～1 m剖面平均TCD為(19.37±1.48) kg·m-2，SCD為(15.12±1.14) kg·m-2，其變化范圍從荒地的(14.98±0.91) kg·m-2到林地的(16±1.15) kg·m-2，不同的土壤類型間SCD則介于鹽堿土(14.76±0.81) kg·m-2與半淋溶土(15.22±1.01) kg·m-2之間。平均SCD高于全國（9.60 kg·m-2）和全球（10.6 kg·m-2）平均水平，但相比其他地區(qū)，SCD垂直變異低。

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Storage and Spatial Distribution of Soils Carbon in Lower Reaches of the Yellow River Irrigation District

ZHAO Guangshuai1,2, LI Yunsheng1, GAO Jing3, LI Fadong1
1. Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China；2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China; 3. Yanhua Middle School Attached to Beijing Normal University, Beijing 102500, China

Soil carbon, particularly the organic form (SOC), exerts an important role in crop production and the mitigation of greenhouse gas emissions. So a better understanding of SOC storage and the variability in SOC distribution will contribute a lot to

carbon storage; carbon density; yellow river irrigated district; land use; soil type

S153

A

1674-5906（2014）07-1113-08

中國科學(xué)院“百人計劃”項目；中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項（XDA05050502）；國家科技支撐課題（2013BAD05B03）

趙廣帥（1987年生），男，博士，主要從事農(nóng)業(yè)生態(tài)、水文研究。E-mail: zhaogsh@126.com

*通信作者：李運生（1962年生），男，副研究員，主要從事免耕農(nóng)業(yè)綜合研究和節(jié)水灌溉研究。E-mail: liys@igsnrr.ac.cn

2014-03-31

趙廣帥，李運生，高靜，李發(fā)東. 黃河下游灌區(qū)土壤碳儲量及碳密度分布[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報, 2014, 23(7): 1113-1120. ZHAO Guangshuai, LI Yunsheng, GAO Jing, LI Fadong. Storage and Spatial Distribution of Soils Carbon in Lower Reaches of the Yellow River Irrigation District [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2014, 23(7): 1113-1120.

土壤是陸地生態(tài)系統(tǒng)的核心，土壤圈是地球表面最大的碳庫，總碳儲量（TC）約為2300 Pg（1 m土體）（IPCC，2000）。土壤有機碳（SOC）是地球陸地生態(tài)系統(tǒng)最重要和活躍的碳庫，同時又是土壤肥力和基礎(chǔ)地力的最重要的物質(zhì)基礎(chǔ)（Tang等，2010）。一方面，提高SOC對于提高作物產(chǎn)量具有重要作用（Stevenson等，1999），另一方面，增加SOC有利于減緩溫室氣體排放（Lal等，1999；Post等，2000）。SOC作為土壤肥力和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵控制因素已被廣泛接受（Jobbagy等，2000；Tiessen等，1994；金峰等，2000），確定土壤碳儲量，深入理解SOC空間分布特征對于改善農(nóng)業(yè)管理實踐和土地可持續(xù)利用具有重要作用（McGrath等，2003）。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)是陸地生態(tài)系統(tǒng)和土壤圈的主要組成部分，是人類直接參與的生產(chǎn)系統(tǒng)，人類耕作、施肥、灌溉等管理活動都會影響農(nóng)業(yè)土壤碳庫的質(zhì)和量。中國作為世界上重要的農(nóng)業(yè)大國之一，提高中國農(nóng)田土壤碳收集能力對減緩全球溫室效應(yīng)具有重要影響（梁二等，2010）。研究表明，我國農(nóng)業(yè)土壤每年丟失73.8 TgC，而美國農(nóng)業(yè)土壤每年凈增72.4 TgC（李長生，2000），我國農(nóng)田土壤具有明顯固碳減排潛力（程紅等，2011）。SOC含量及其動態(tài)平衡直接影響土壤肥力和作物產(chǎn)量的高低，大量SOC的損失將造成土壤的退化和農(nóng)作物產(chǎn)量持續(xù)性的降低（孟勇等，2010）。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)土壤碳的研究對于農(nóng)田碳源、匯的特征，減緩溫室效應(yīng)，提高土壤質(zhì)量和保障糧食安全均具有重要意義。

sustainable development of regional ecological environments and agriculture. As an important grain and cotton production base, the Yellow River irrigated district has irrigation history of more than 50 years, and there is no doubt that long-term irrigation has changed in regional soil C storage and distribution. Previous study on soil C estimates are more conducted in larger scale, and the results often appear quite different due to the amount of sampling and the complexity of the regional variation in environmental factors, moreover there are less studies concerning to long-term influence of large-scale irrigation on soil C distribution, particularly in the lower Yellow River irrigated district. In this study, we collected relevant statistical data, soil and hydrological data and so on, taken samples from 7 layers of soil with a depth of 1 m (0～5 cm、5～10 cm、10～20 cm、20～40 cm、40～60 cm、60～80 cm、80～100 cm), using GIS spatial interpolation and spatial statistical methods, aimed at generalizing C storage and soil carbon density (CD) distribution characteristics in different depth or under different land uses and different soil types, so as to providing the basis for the development of ecological agriculture under long-term irrigation conditions in the study area. The study results are as follows: total carbon storage (TC) to 1 m soil depth was 1045.13 Tg, and soil organic carbon storage (SOC) amounted to 815.76 Tg, with proportions of 23.44%, 20.06%, 18.95%, 18.83%, and18.72% held at soil depths of 0～20 cm, 20～40 cm, 40～60 cm, 60～80 cm, and 80～100 cm respectively. Estimated SOC in cultivated and uncultivated lands were approximately 610 Tg and 18.99 Tg respectively, while grassland and forested land held just 25.97 Tg and 16.41 Tg respectively. C storage in different depth layer changes slightly under the same or different land uses, mainly due to human activities, vegetation litter inputs and influence of groundwater environment. Among different kinds of soil type, semi～hydromorphic soils accounted for the largest proportion (about 77.82%) of total storage, while entisoils accounted for the smallest (about 5.49%). Average total carbon density (TCD) was (19.37±1.48) kg·m-2to 1 m depth, while average soil organic carbon density (SCD) was (15.12±1.14) kg·m-2, and ranged from (16±1.15) kg·m-2in forested land to (14.98±0.91) kg·m-2in waste land. As to different kinds of soil type, SCD ranged from (14.76±0.81) kg·m-2of saline-alkali soil to (15.22±1.01) kg·m-2of semi-luvisols. The SCD of different soil types was largely affected by formation environment and formation process of soil which was determined by Yellow River silt deposition and surface and groundwater circulation. Average SCD was higher than both the national average (9.60 kg·m-2) for China and the planet as a whole (10.6 kg·m-2). However, SCD vertical variability was less apparent compared to other geographical regions.