广西南亚热带耕地土壤有机碳分布特征及其影响因素分析

摘要：【目的】探究广西南亚热带耕地土壤有机碳的分布特征及其影响因素，为推进区域的碳中和与农业可持续发展提供科学依据。【方法】以广西南亚热带东部和西部自然地理地域特征典型县域容县和田东县为样本县，实地采集土壤样品，检测获得土壤有机碳相关数据，运用经典统计学方法与空间自相关分析法分析土壤有机碳的空间分布特征，并揭示影响有机碳密度的重要因素。【结果】广西南亚热带耕地表层土壤有机碳密度均值东部为64.20 t/ha，西部为36.75 t/ha，东部远高于西部。有机碳密度莫兰指数（Moran’s I指数）东部为-0.154，在空间上呈负相关性；西部为-0.002，更多表现为随机分布。从耕地类型上看，东部水田有机碳密度为67.21 t/ha，旱地为51.15 t/ha；西部水田有机碳密度为36.18 t/ha，旱地为36.65 t/ha，总体上表现为东高西低的分布格局，且存在较大差异。在纵向分布上，东部与西部的土壤有机碳密度均在剖面0～30 cm达最高值。相关分析结果表明，耕地土壤有机碳密度与降水量、土壤含水量和全氮呈显著（Plt;0.05，下同）或极显著（Plt;0.01，下同）正相关，与海拔和土壤容重呈显著负相关；地温和坡度与耕地土壤有机碳密度的相关性不显著（Pgt;0.05，下同），但与水田土壤有机碳密度分别表现为极显著负相关和显著正相关；土壤pH在东部与有机碳密度呈极显著负相关，但在西部相关性不显著。随机森林回归模型分析结果显示，降水量（19.3%）及土壤含水量（17.0%）和全氮（15.8%）对有机碳密度的相对重要性较高。【结论】广西南亚热带耕地土壤有机碳分布在横向上表现为东高西低，在纵向上随着土层深度的增加而下降，主要受地形、气候、土壤理化性质、耕地与作物类型等因素的影响。

关键词：土壤有机碳；影响因素；耕地；南亚热带；广西

中图分类号：S153.6文献标志码：A 文章编号：2095-1191（2024）11-3286-12

Distribution characteristics of soil organic carbon and its influencing factors in cultivated land in south subtropical region of Guangxi

LI Hai-yan1， ZHOU Hui-jie1，2*， ZHOU Yong-zhang3， HU Qi-peng3，WU Yu-dan1， ZHANG Xiao-jia1

（1School of Geography Science and Planning， Nanning Normal University， Nanning， Guangxi 530001， China；Key Laboratory of Environmental Evolution and Resource Utilization of Beibu Gulf， Ministry of Education， Nanning， Guangxi 530001， China； 3Center for Earth Environment amp; Resources， Sun Yat-sen University，Guangzhou， Guangdong 510275， China）

Abstract：【Objective】To explore the distribution characteristics and influencing factors of soil organic carbon in the south subtropical cultivated land of Guangxi， which could provide scientific basis for promoting regional carbon neu‐tralization and sustainable agricultural development. 【Method】Taking Rongxian County and Tiandong County， which were typical counties with eastern and western natural geographic features of south subtropical region in Guangxi， as sample counties， soil samples were collected in the field， soil organic carbon related data were obtained by testing， and classical statistical methods and spatial autocorrelation analysis were applied to analyze the spatial distribution characteris‐tics of soil organic carbon， and to reveal important factors affecting the density of organic carbon. 【Result】The average surface soil organic carbon density of cultivated land in the south subtropical region of Guangxi was 64.20 t/ha in the east and 36.75 t/ha in the west， which was much higher in the east than in the west. The Moran’s I index for organic carbon density in the east was -0.154， indicating a spatially negative correlation， whereas in the west， the Moran’s I index was -0.002， suggesting a more random distribution. From the perspective of land types， the organic carbon density of the paddy field in the east was 67.21 t/ha， and that of dry land was 51.15 t/ha. The organic carbon density of paddy field was 36.18 t/hain the west， and that of the dry land was 36.65 t/ha. The overall distribution pattern was high in the east and low in the west， and there was a big difference. In the vertical distribution， the soil organic carbon density in the east and west reached the highest value in the profile of 0-30 cm. Correlation analysis showed that soil organic carbon density was sig‐nificantly（ Plt;0.05， the same below） or extremely significantly（ Plt;0.01，the same below） positively correlated with pre‐cipitation， soil water content and total nitrogen， and significantly negatively correlated with altitude， soil bulk density. The correlation between ground temperature and slope and soil organic carbon density of arable land was not significant （Pgt;0.05， the same below）， but the two showed extremely significant negative correlation and significant positive correla‐tion with paddy soil organic carbon density respectively. Soil pH was extremely significantly and negatively correlated with organic carbon density in the east， but not significantly correlated in the west.The results of random forest regression model analysis showed that the relative importance of precipitation（ 19.3%）， soil water content（ 17.0%） and total nitro‐gen（ 15.8%） to organic carbon density was higher.【 Conclusion】The distribution of soil organic carbon in the south sub‐tropical cultivated land of Guangxi is high in the east and low in the west in the longitudinal direction， and decreases with the increase of soil depth in the vertical direction， which is mainly affected by topography， climate， soil physical and

chemical properties， cultivated land and crop types.

Key words： soil organic carbon； influencing factors； cultivated land； south subtropics； Guangxi

Foundation items： Joint Project of National Natural Science Foundation of China（U1911202）； Natural Resources Digital Industry College Construction Projec（t Guijiaogaojiao〔2021〕50）

1. 引言

【研究意义】为应对全球气候变化，我国明确提出碳达峰、碳中和行动目标。巩固提升生态系统的碳汇能力是实现区域碳中和的重要途径之一。农田生态系统作为陆地生态系统的重要组成部分，具有巨大的碳储量与固碳潜力。前人研究显示，固碳潜力主要集中在农田土壤（姜勇等，2007），我国农田表层土壤有机碳储量的年均增速为140 kg/ha（Zhao et al.，2018）。此外，土壤有机碳直接影响土壤生产力，可增加作物产量（张维理等，2020；Arunrat et al.，2020）；土壤有机碳是影响耕地质量和农业可持续发展的重要因素（孔祥斌等，2019；Adhikari et al.，2019）。通过分析不同地理地貌单元耕地土壤有机碳及其影响因素，揭示耕地固碳潜力，整体把握陆地生态系统的碳汇能力，对实现双碳目标，减缓全球气候变化，以及促进农业可持续发展均具有重要意义。【前人研究进展】土壤有机碳是一个传统的研究课题，前人对全国、省域、市域，以及农作区等不同空间尺度的研究分析表明，不同区域的农田土壤有机碳存在显著差异，这种差异主要源于气候、土壤类型、耕作方式等多种因素的综合影响（张伟畅等，2015；王文俊，2019；李宝珍等，2022）。在全国尺度上，程琨等（2009）、李金全等（2016）基于耕地土壤采样数据分析，结果表明我国农田土壤有机碳含量整体呈上升趋势，有机碳含量由高到低的区域排序为华南gt;西南gt;东北gt;华东gt;华北gt;西北，总体上呈从西到东、从北到南递增的趋势，与区域的气候条件、土壤类型及种植制度差异有关。而在省域尺度上，南方的农业大省土壤有机碳密度相对较高，主要受地形与气候条件的影响。靳熙（2014）、代杰瑞等（2015）分别估算河南省和山东省的耕地表层土壤有机碳密度，结果分别为23.9和22.18 t/ha；Sun等（2022）、程金等（2023）分别对云南省和福建省的耕地土壤进行实地采样，估算得到有机碳密度分别为48.4和40.6 t/ha，其中云南省有机碳密度的主要影响因素是海拔、温度、降雨量等，福建省有机碳密度具有空间聚集性，气候、海拔、土壤质地及pH是主要影响因素。市域与农作区尺度的分析显示，不同种植制度与农田管理水平的土壤有机碳存在显著差异。孔祥斌等（2019）估算得到北京市耕地表层土壤平均有机碳密度为22.51 t/ha，非粮作物的土壤有机碳密度略高于粮食作物，地形、土壤条件和种植类型对土壤有机碳密度均有影响；张婧婷等（2022）对华北平原农田有机碳进行研究，发现施用无机肥、有机肥及秸秆还田管理措施可有效提高22%～48%的土壤有机碳固定速率。综合来看，影响有机碳分布的因素主要是自然环境与人为活动的作用；在大尺度上，有机碳密度的分布主要受气候因素控制，而在小尺度上，人为因素的作用更为显著（Wiesmeier et al.，2019；韩天富等，2022；赵明月等，2022）。不同耕作类型（田慎重，2014）、秸秆还田方式（郝小雨等，2022）、土地利用变化（陈其和魏媛，2023；孙欣欣等，2023）、施肥措施（刘欣宇等，2023）、植被修复（张穗粒等，2023）等是影响土壤有机碳密度的主要人为因素。【本研究切入点】我国亚热带具有独特的地理优势，由于季风环流和青藏高原的影响，雨热同季，气候适宜，以27%左右的国土面积承载着全国大约47%的耕地面积及78%的稻田分布（国家统计局，2022），固碳价值高，但目前针对亚热带耕地土壤有机碳的研究较少。【拟解决的关键问题】以广西容县和田东县为研究区域，通过实地采样与检测，分析南亚热带耕地土壤有机碳密度的空间分布特征，并探讨其影响因素，以期为评价自然资源固碳潜力，稳步实现“双碳”目标，促进农业可持续发展提供科学依据。

1 材料与方法

1. 1 研究区概况

广西南亚热带地处广西中部偏南，主体位于北回归线以南，大致以武宣县东部—贵港市—横州市—上思县东北部一线为界，东部多为平原丘陵，湿热多雨，适宜水田开发；西部山地盆地广布，地形复杂，干旱少雨，多为旱地作物。容县和田东县分别位于广西东部和西部，自然地理地域特征典型。容县地势由南向东北倾斜，年均气温21.3 ℃，雨量较充沛，年均降水量1698.9 mm，年均蒸发量1772.1 mm，气候湿润；田东县地势南北高，中间低，地形起伏大，年均气温22.2 ℃，水量偏少，年均降水量1165.8 mm，年均蒸发量1681.7 mm，气候干旱。容县水田占比90.08%，田东县旱地与水田的比例约为6∶4；二者土壤类型以红壤、赤红壤和水稻土为主，主要种植水稻、蔬果等。

1. 2 数据来源

本研究采用的数据主要包括土壤数据、数字高程数据（DEM）和气象数据。其中，土壤数据来源于耕地碳汇实地土壤采样调查结果，包括土壤有机质、耕地种植类型、土壤质地等数据；DEM从中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台（https：//www.gscloud.cn/）下载，分辨率为30 m，海拔和坡度数据从DEM中提取；降水量和地温数据来自中国科学院资源环境科学数据平台（https：//www.resdc.cn/）（徐新良，2017；谢云东和蒋晨凯，2022）。

1. 3 研究方法

1. 3. 1 样品采集与测定 土壤样品采集于2022年7—8月当地农作物收获后至下一季农作物播种前的间隔。平行于经纬度将区域划分为4 km×4 km网格，按照面积优先、兼顾耕地利用类型的原则，选取20年土地利用类型不变的耕地，进行水田、旱地与水浇地样点的分配和布局，以保证样点的代表性，降低估算结果的不确定性。样点以表层样点为主，采样深度0～30 cm；剖面样点约占20%，按0～15 cm、15～30 cm、30～60 cm和60～100 cm分层采样。各县布设表层样点40个，剖面样点12个（图1），对应获得表层样数据40份，剖面样数据48份，合计每县获得土壤数据88份。

采样时利用GPS进行空间定位，取样时记录土地利用类型、土壤类型及耕作管理信息等；远离人为活动范围100 m以上，避开堆肥边、灌水口边等对土壤性质产生影响的地方。在样品检测中，参考鲍士旦（2000）的方法测定土壤理化指标，其中土壤有机质含量测定采用重铬酸钾氧化—外加热法，土壤容重测定采用环刀法，pH测定采用玻璃电极法，全氮测定采用凯氏定氮法，全磷测定采用碱熔—钼锑抗分光光度法，机械组成测定采用比重计法，含水量测定采用重量法。为保证样品采集及检测质量，对检测的样品实行质量监控测试，以减少系统分析误差。1. 3. 2 土壤有机碳密度计算 土壤有机碳密度是指单位面积内一定深度土层中碳元素的质量。分别计算表层0～30 cm，剖面0～30 cm、30～60 cm、60～100 cm等不同层位土壤的有机碳密度，计算公式（徐艳等，2005）如下：

式中，DSOC

为土壤有机碳密度（t/ha）；SOC为第ii层土壤有机碳含量（g/kg），由有机质含量除以1.724

转换得到；γi为样地第i层土壤平均容重（g/cm）；Hi为第i层土层厚度（cm）；δi为第i层土壤粒径大于2 mm颗粒的比例（%）。

1. 3. 3 空间自相关分析 全局空间自相关莫兰指数（Moran’s I指数）用于分析在一定空间内变量之间的依赖关系（杨静涵等，2020）。通过全局Moran’s I指数衡量土壤有机碳密度的空间集聚特征，取值范围是［-1，1］，Moran’s I指数lt;0表示空间负相关，Moran’s I指数趋近于0表示空间不相关，Moran’s I指数gt;0表示空间正相关；指数越接近1，表明区域存在越强的空间相关性，越接近0表明相关性越弱。Moran’s I指数计算公式如下：

式中，n为研究区样本量；wij为第i、j区域的空间权重系数，若i、j区域相邻，则w 1，否则等于0；xiji和xj分别为i、j处的有机碳密度，x为平均值。

1. 4 统计分析

利用SPSS 25.0分析各因素的土壤有机碳密度差异，采用随机森林回归模型分析各因素对土壤有机碳密度影响的重要性。空间自相关分析在GeoDa 1.20中完成，运用ArcGIS 10.5完成土壤采样点空间分布的可视化，以Origin 2023制图。

2 结果与分析

2. 1 土壤有机碳密度横向分布特征

广西南亚热带的耕地表层（距地表30 cm）土壤有机碳密度估算结果如表1所示。东部的耕地表层土壤有机碳密度均值为64.20 t/ha，主要分布范围为60.00～90.00 t/ha，占比44.23%；整体的变异系数为38.67%，各级的有机碳密度变异系数均小于25.00%，表明变化幅度较小。

西部的耕地表层土壤有机碳密度均值为36.75 t/ha，主要分布范围为25.00～50.00 t/ha，占比34.62%；整体的变异系数为56.50%，土壤有机碳密度的变化幅度为中等变异，其他级的有机碳密度变化幅度较小。总体而言，西部的土壤有机碳密度小于东部，但变化幅度大于东部。

对表层土壤有机碳密度进行空间自相关分析，如图2-A所示，广西南亚热带东部耕地表层土壤有机碳密度的全局Moran’s I指数为-0.154，|Z|为1.46，P为0.048，表明有机碳密度的分布在空间上呈负相关性，有机碳密度高低对周围的有机碳存在负向集聚效应；如图2-B所示，西部耕地表层土壤有机碳密度的全局Moran’s I指数为-0.002，|Z|为0.16，P为0.390，表明有机碳密度在空间上整体呈随机分布，有机碳密度的分布更多受结构性因素的影响。

2. 2 土壤有机碳密度纵向分布特征

由图3-A可知，广西南亚热带东部水田土壤有机碳密度范围为4.49～137.19 t/ha，随着土层的加深，有机碳密度均值呈先下降后上升的变化趋势，0～30 cm土层的有机碳密度均值最高，达69.54 t/ha；旱地土壤有机碳密度分布在18.43～110.46 t/ha，随着土层的加深，土壤有机碳密度的差异变大，有机碳密度均值逐渐减小。由图3-B可知，西部旱地土壤有机碳密度分布在4.26～99.83 t/ha，有机碳密度随土层的加深呈下降趋势，0～30 cm土层的有机碳密度均值最高（45.04 t/ha）；水田土壤有机碳密度范围为4.23～70.31 t/ha，随着土层的加深，有机碳密度的差异持续变大，均值不断减小。因水浇地面积不足1%，故忽略不计其有机碳密度。

2. 3 耕地土壤有机碳影响因素分析

2. 3. 1 地形气候对土壤有机碳密度的影响 由图4-A可知，随着海拔的升高，耕地土壤有机碳密度呈逐渐下降趋势；海拔为、100～200 m、200～300 m、300～400 m和gt;400 m时，耕地土壤有机碳密度分别为57.76、52.92、50.96、34.25和25.25 t/ha。耕地土壤有机碳密度与海拔呈显著负相关（Plt;0.05，下同）；但在耕地类型上，水田、旱地土壤有机碳密度与海拔的相关性均不显著（Pgt;0.05，下同）（表2）。

由图4-B可知，耕地土壤有机碳密度与降水量整体上呈正相关；降水量为、1160～1200 mm、1700～1740 mm和gt;1740 mm时，土壤有机碳密度分别为26.29、45.05、64.17和64.24 t/ha，随着降水量的增加，土壤有机碳密度表现为上升趋势。经相关分析，耕地土壤有机碳密度与降水量呈极显著正相关（Plt;0.01，下同）；在耕地类型上，水田土壤有机碳密度与降水量呈极显著正相关，而旱地土壤有机碳密度与降水量的相关性不显著（表2）。同时，在地理分布上，东部的降水量大于西部，有机碳密度相对也高于西部。

由图4-C可知，耕地土壤有机碳密度随着地温的升高呈先上升后下降的变化趋势；地温在、23.5～24.0 ℃、24.0～24.5 ℃、24.5～25.0 ℃和gt;25.0 ℃时，耕地土壤有机碳密度分别为31.38、48.97、64.13、53.75和29.51 t/ha，地温24.0～24.5 ℃的耕地土壤有机碳密度显著高于和gt;25.0 ℃的土壤有机碳密度。经相关分析，整体上耕地土壤有机碳密度与地温的相关性不显著；在耕地类型上，水田土壤有机碳密度随地温升高而降低，与地温呈极显著负相关，而旱地土壤有机碳密度与地温无显著相关性（表2）。

由图4-D可知，随着坡度的增加，耕地土壤有机碳密度呈先下降后上升再略有下降的变化趋势；坡度在lt;2°、2°～4°、4°～6°、6°～10°和gt;10°时，耕地土壤有机碳密度分别为44.99、41.15、57.02、61.79和57.11 t/ha，坡度在6°～10°时的土壤有机碳密度达最高值，但总体差异不显著。相关分析结果（表2）显示，整体上坡度与耕地土壤有机碳密度的相关性不显著；但从耕地类型来看，水田土壤有机碳密度与坡度呈显著正相关，旱地的相关性则不显著。

2. 3. 2 土壤理化性质对土壤有机碳密度的影响

基于皮尔逊相关系数分别对广西南亚热带东部和西部耕地土壤有机碳密度与土壤理化性质进行相关分析，结果如表3和表4所示。东部土壤有机碳密度与土壤pH、全氮分别呈极显著负相关和极显著正相关，与含水量、容重分别呈显著正相关和显著负相关，与砾石比例、全磷的相关性不显著；同时，砾石比例与土壤容重呈显著正相关，其他因子之间相互影响，共同对有机碳密度产生作用（表3）。西部土壤有机碳密度与含水量、容重分别呈显著正相关和显著负相关，与其他因子的相关性不显著；同时各因子之间相互关联，紧密联系（表4）。

2. 3. 3 耕地与作物类型对土壤有机碳密度的影响不同耕地类型的土壤有机碳密度统计分析结果如表5所示，广西南亚热带东部的水田土壤有机碳密度（67.21 t/ha）高于旱地（51.15 t/ha），变异系数小于旱地；西部则相反，旱地土壤有机碳密度（36.65 t/ha）高于水田（36.18 t/ha），变化也更稳定。从作物类型上看，广西南亚热带东部的水稻土壤有机碳密度变异系数较小，有机碳密度高于玉米；西部的玉米土壤有机碳密度略高于水稻，变化也更稳定（表6）。

2. 3. 4 各因素对土壤有机碳密度影响的重要性分析 利用随机森林回归模型进一步分析各因素对广西南亚热带耕地土壤有机碳密度影响的重要性，结果（图5）显示，降水量（19.3%）及土壤含水量（17.0%）和全氮（15.8%）对有机碳密度的相对重要性较高，并与有机碳密度呈显著正相关；pH（9.4%）、容重（8.8%）、地温（8.0%）、砾石比例（6.2%）、全磷（5.4%）、坡度（5.1%）和海拔（4.7%）对有机碳密度的相对重要性较低；而作物与耕地类型的相对重要性不足1.0%，暂忽略不计。

3 讨论

本研究以样本县域为例，在实地采样基础上，探究广西南亚热带耕地土壤有机碳的分布特征及其影响因素。结果显示，广西南亚热带东部表层土壤有机碳密度均值为64.20 t/ha，西部表层土壤有机碳密度均值为36.75 t/ha，东、西部差距较大；同时，东、西部耕地表层土壤有机碳密度相对较高，随着土层的加深，整体上表现为下降趋势。这可能与研究区域的地形气候和耕作方式有关，气候变化，不同的地形、耕地及作物类型均会影响有机碳密度的分布。

地形和气候对有机碳密度的分布具有明显影响。广西南亚热带东部农田多集中在平原、低丘处，面积大且农业投入较多，土壤肥沃耕地质量较好，利于有机碳的积累与沉淀，因此东部耕地土壤有机碳密度远高于西部，与张伟畅等（2015）、张婧婷等（2022）的研究结果一致。广西南亚热带耕地土壤有机碳密度随坡度的增加呈先下降后上升再略有下降的变化趋势，当坡度lt;4°时，有机碳密度逐渐下降，而后缓慢上升。程金等（2023）的研究结果也显示有机碳密度随坡度逐渐增加呈先下降后上升的变化趋势。这可能是由于研究区域山多地少，而耕地主要分布在坡度0°～4°，坡度gt;4°时多为园地，其土壤有机碳密度相对较高。随海拔的升高，广西南亚热带耕地土壤有机碳密度呈下降趋势，与孔祥斌等（2019）研究北京市得出的结果相反。王秀丽等（2013）、鲍丽然等（2023）认为，降水量与海拔呈正相关，海拔通过影响降水进而影响区域土壤有机碳密度分布，从而区域土壤有机碳密度分布与海拔呈正相关。但本研究结果显示，广西南亚热带耕地土壤有机碳密度与海拔呈显著负相关；而在耕地类型上，水田、旱地土壤有机碳密度与海拔相关性并不显著，表明广西耕地土壤有机碳密度与海拔的相关性可能主要通过海拔影响水田和旱地的分布格局，进而影响有机碳密度分布结果。

降水量和温度是影响有机碳循环的重要因素。土壤有机碳密度随降水量的升高而增加。降水可提高植物生产力，使更多有机碳进入土壤碳库，并增加土壤含水量，减缓有机碳的分解转化（Wang et al.，2019；Sun et al.，2022）。本研究中，广西南亚热带东部近沿海，降雨充沛；西部近内陆较干旱，因此土壤有机碳密度在耕地类型上显示水田高于旱地，空间上表现为东部高于西部，与降水量自东向西减少的趋势相符。本研究结果显示，在地温升高的条件下，土壤有机碳密度呈先上升后下降的变化趋势。温度对土壤有机碳的影响复杂，一方面，随着温度升高，土壤微生物与酶活性逐渐增强，可促进土壤有机碳分解，加快有机碳矿化速率（Wang et al.，2019）；另一方面，高温条件下植物的生长速度会加快，从而增加土壤有机碳含量，同时在厌氧条件下，微生物活性较弱，会抑制有机碳矿化，因此水田的有机碳矿化率相对旱地较低（李宝珍等，2022；Wei et al.，2022）。而研究区的水田有机碳密度与温度呈极显著负相关，可能是由于区域的温度升高，提高了土壤的微生物活性与生物量，从而加速土壤有机碳矿化，与陈晓芬等（2019）、程金等（2023）的研究结果一致。

地形、气候和土壤母质等自然地理因素还会通过间接影响土壤的理化性质，继而对有机碳密度的分布产生影响。总体上，研究区域的土壤理化性质中，土壤含水量和全氮与有机碳密度呈正相关，土壤容重的增大会使有机碳密度逐渐降低，土壤pH与东部的有机碳密度呈极显著负相关，与西部的相关性则不显著。研究区降水量东多西少，而含水量受降水直接影响，土壤水分充足时可促进有机物合成，减缓有机碳分解，从而提高有机碳密度，因此有机碳密度也表现为东高西低，与杨亦恂等（2022）、冯雪琦等（2024）的研究结果一致。同时，研究区东部地形更为平缓，相对于西部更适宜种植，化肥投入可能多于西部，土壤肥力提高，土壤有机碳的固定效率随之增强，与有机碳密度自东向西减少的规律相符，与Zhao等（2018）的研究结果一致。土壤pH影响微生物活性，偏酸性或中性的土壤中微生物代谢活性显著提高，有助于加快有机碳分解，过高会对有机碳的分解和转化产生负作用（戴万宏等，2009；刘书田，2016）。土壤容重的增加意味着土壤孔隙度减少，可能限制了氧气和水分等物质的流动与交换，进而影响有机物质的分解和储存（杨智杰等，2010）。研究区东部土壤偏弱酸性，土壤容重小于西部，因此有机碳分解矿化作用较为缓慢，有机质含量更多，有机碳密度也相对高于西部。

耕地不同土层、不同作物类型的有机碳密度均存在明显差异。整体上，广西南亚热带东、西部各耕地类型的表层土壤有机碳密度相对较高，肥料、秸秆等碳投入可有效提高有机碳固存效率，耕作管理在一定程度上会增加碳积累，与骆坤等（2013）、张婧婷等（2022）的研究结果相似。随着土层的加深，土壤紧实，透气性和热量相对较差，有机碳密度整体上呈下降趋势，与张宏斌等（2016）、王文俊（2019）的结论一致。已有研究表明，水田的有机碳密度总体上高于旱地，水田特殊的厌氧环境可阻碍有机质分解和促进有机碳沉积，同时水稻会施用较多有机肥，进行秸秆还田管理可有效增加土壤有机碳（高燕等，2019；韩天富等，2022）。本研究结果也表明，广西南亚热带东部水田的土壤有机碳密度明显高于旱地，水田的固碳速率更明显；而西部旱地的表层土壤有机碳密度略高于水田，可能与气候、种植作物有关，西部水分蒸发较为强烈，旱地作物种植面积更大，且玉米的土壤有机碳密度相对水稻较高，与杨亦恂等（2022）的研究结果基本一致。

本研究运用经典统计学方法与空间自相关分析对耕地土壤有机碳的空间分布与变化幅度进行分析，初步揭示了广西南亚热带土壤有机碳密度的分布特征及其影响因素，但受限于时间和经费等原因，仍存在一定的不足和局限性。虽然通过选择典型样本县域和样点选择采用面积优先原则，以最大程度降低结果的不确定性，但样本县和样点数量偏少，结果难免与实际情况会产生一定的差异。未来应考虑适当增加样本县和样点，提高实测数据的精度，为提升耕地土壤质量和固碳能力提供理论支持。

4 结论

广西南亚热带耕地土壤有机碳分布在横向上表现为东高西低，在纵向上随着土层深度的增加而下降，主要受地形、气候、土壤理化性质、耕地与作物类型等因素的影响。明确土壤有机碳的分布特征及其影响因素，有助于制定更加科学合理的土地利用政策与农业管理措施。

参考文献（（References））：

鲍丽然，李瑜，张风雷，岳甫均，罗恺，邓海，严明书. 2023. 重庆市表层土壤有机碳空间分布、影响因素及对碳减排的贡献［J/OL］. 中国地质.（ 2023-08-01）［2024-02-01］. http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.1167.P.20230731.1716.004.html. ［Bao L R，Li Y，Zhang F L，Yue F J，Luo K，Deng H，Yan M S. 2023. Spatial distribution，influencing factors and contribution to carbon emission reduction of topsoil orga-nic carbon in Chongqing，China［J/OL］. Geology in China. （2023-08-01）［2024-02-01］. http：//kns.cnki.net/kcms/ detail/11.1167.P.20230731.1716.004.html.］ doi：10.12029/gc202 30505002.

鲍士旦. 2000. 土壤农化分析［M］. 北京：中国农业出版社. ［Bao S D. 2000. Soil agrochemical analysis［M］. Beijing：China Agriculture Press.］

陈其，魏媛. 2023. 贵州省土地利用变化对生态系统碳储量的影响［J］. 自然资源情报，（2）：28-34.［ Chen Q，Wei Y. 2023. Impact of land use change on ecosystem carbon stocks in Guizhou［J］. Natural Resources Information，（2）：28-34.］ doi：10.3969/j.issn.1674-3709.2023.02.004.

陈晓芬，吴萌，江春玉，刘明，李忠佩. 2019. 不同培养温度下长期施肥红壤水稻土有机碳矿化特征研究［J］. 土壤，51（5）：864-870.［ Chen X F，Wu M，Jiang C Y，Liu M，Li Z P. 2019. Mineralization characteristics of soil organic car‐bon at different temperatures in red paddy soil under long-term fertilizations［J］. Soils，51（5）：864-870.］ doi：10.13758/ j.cnki.tr.2019.05.004.

程金，黄文卿，张世昌，张卫清，黄功标，张江周，吴良泉. 2023. 福建省表层土壤有机碳密度空间分布及影响因素分析［J］. 农业资源与环境学报，40（4）：805-816.［ Cheng J，Huang W Q，Zhang S C，Zhang W Q，Huang G B，Zhang J Z，Wu L Q. 2023. Spatial distribution and influen-cing factors of topsoil organic carbon density in Fujian Province，China［J］. Journal of Agricultural Resources and Environment，40（4）：805-816.］ doi：10.13254/j.jare.2022.551.

程琨，潘根兴，田有国，李恋卿. 2009. 中国农田表土有机碳含量变化特征——基于国家耕地土壤监测数据［J］. 农业环境科学学报，28（12）：2476-2481. ［Cheng K，Pan G X，Tian Y G，Li L Q. 2009. Changes in topsoil organic carbon of China’s cropland evidenced from the national soil moni‐toring network［J］. Journal of Agro-Environment Science，28（12）：2476-2481.］ doi：10.3321/j.issn：1672-2043.2009.12.006.

代杰瑞，庞绪贵，曾宪东，王红晋. 2015. 山东省土壤有机碳密度的空间分布特征及其影响因素［J］. 环境科学研究，28（9）：1449-1458.［ Dai J R，Pang X G，Zeng X D，Wang H J. 2015. Soil carbon density and distribution and influen-cing factors in Shandong Province［J］. Research of Environ‐mental Sciences，28（9）：1449-1458.］ doi：10.13198/j.issn. 1001-6929.2015.09.15.

戴万宏，黄耀，武丽，俞佳. 2009. 中国地带性土壤有机质含量与酸碱度的关系［J］. 土壤学报，46（5）：851-860.［ Dai W H，Huang Y，Wu L，Yu J. 2009. Relationship between soil organic matter content（SOM） and pH in topsoil of zonal soils in China［J］. Acta Pedologica Sinica，46（5）：851-860.］

冯雪琦，赵星辉，刘占欣，张岩，谷启，张杰，郭二辉. 2024. 黄河孟津段河岸带土壤有机碳分布特征及影响因素分析［J/OL］. 河南农业大学学报（. 2024-01-23）［2024-02-01］. https：//link.cnki.net/urlid/41.1112.S.20240123.1519.008. ［Feng X Q，Zhao X H，Liu Z X，Zhang Y，Gu Q，Zhang J，Guo E H. 2024. Distribution characteristics and influen-cing factors of soil organic carbon in the riparian zone of Mengjin Section of the Yellow River［J/OL］. Journal of Henan Agricultural University（. 2024-01-23）［2024-02-01］. https：//link.cnki.net/urlid/41.1112.S.20240123.1519.008.］doi：10.16445/j.cnki.1000-2340.20240023.004.

高燕，张延，郭亚飞，梁爱珍. 2019. 不同秸秆还田模式对土壤有机碳周转的影响［J］. 土壤与作物，8（1）：93-101.［ Gao Y，Zhang Y，Guo Y F，Liang A Z. 2019. Effect of residue return patterns on soil organic carbon turnover—A review［J］. Soils and Crops，8（1）：93-101.］ doi：10.11689/j.issn. 2095-2961.2019.01.011.

国家统计局. 2022. 中国统计年鉴2022［M］. 北京：中国统计出版社.［ National Bureau of Statistics. 2022. China statis‐tical yearbook 2022［M］. Beijing：China Statistical Press.］

韩天富，都江雪，曲潇琳，马常宝，王慧颖，黄晶，柳开楼，刘立生，谢建华，吴远帆，张会民. 2022. 1988—2019年中国农田表土有机碳库密度变化及其主要影响因素［J］. 植物营养与肥料学报，28（7）：1145-1157.［ Han T F，Du J X，Qu X L，Ma C B，Wang H Y，Huang J，Liu K L，Liu L S，Xie J H，Wu Y F，Zhang H M. 2022. Factors affecting change in topsoil organic carbon pool density in Chinese farmlands from 1988 to 2019［J］. Journal of Plant Nutrition and Fer‐tilizers，28（7）：1145-1157.］ doi：10.11674/zwyf.2021560.

郝小雨，王晓军，高洪生，毛明艳，孙磊，马星竹，周宝库，迟凤琴，李伟群. 2022. 松嫩平原不同秸秆还田方式下农田温室气体排放及碳足迹估算［J］. 生态环境学报，31（2）：318-325.［ Hao X Y，Wang X J，Gao H S，Mao M Y，Sun L，Ma X Z，Zhou B K，Chi F Q，Li W Q. 2022. Estimation of greenhouse gas emissions and carbon footprint of farm‐land under different straw returning methods in Songnen Plain［J］. Ecology and Environmental Sciences，31（2）：318-325.］ doi：10.16258/j.cnki.1674-5906.2022.012.

姜勇，庄秋丽，梁文举. 2007. 农田生态系统土壤有机碳库及其影响因子［J］. 生态学杂志，26（2）：278-285.［ Jiang Y，Zhuang Q L，Liang W J. 2007. Soil organic carbon pool and its affecting factors in farmland ecosystem［J］. Chinese Journal of Ecology，26（2）：278-285.］

靳熙. 2014. 河南省耕地表层土壤有机碳储量估算与尺度效应分析［D］. 郑州：郑州大学.［ Jin X. 2014. Estimation of the organic carbon storage in cultivated surface soil and analysis of its scale effect in Henan Province［D］. Zheng‐zhou：Zhengzhou University.］

孔祥斌，胡莹洁，李月，段增强. 2019. 北京市耕地表层土壤有机碳分布及其影响因素［J］. 资源科学，41（12）：2307-2315.［ Kong X B，Hu Y J，Li Y，Duan Z Q. 2019. Distribu‐tion and influencing factors of soil organic carbon of culti‐vated land topsoil in Beijing［J］. Resources Science，41（12）：2307-2315.］ doi：10.18402/resci.2019.12.14.

李宝珍，周萍，李宇虹，李颜，魏晓梦，陈香碧，高威，吴金水. 2022. 亚热带稻田土壤持续固碳机制研究进展［J］. 华中农业大学学报，41（6）：71-78.［ Li B Z，Zhou P，Li Y H，Li Y，Wei X M，Chen X B，Gao W，Wu J S. 2022. Progress on the mechanism of sustainable carbon sequestration in subtropical paddy soils［J］. Journal of Huazhong Agricul‐tural University，41（6）：71-78.］ doi：10.13300/j.cnki.hnlkxb. 2022.06.008.

李金全，李兆磊，江国福，程浩，方长明. 2016. 中国农田耕层土壤有机碳现状及控制因素［J］. 复旦学报（自然科学版），55（2）：247-256.［ Li J Q，Li Z L，Jiang G F，Cheng H，Fang C M. 2016. A study on soil organic carbon in plough layer of China’s arable land［J］. Journal of Fudan Univer‐sity（Natural Science），55（2）：247-256.］ doi：10.15943/j.cnki.fdxb-jns.2016.02.016.

刘书田. 2016. 中国农田土壤有机碳时空分布规律及影响因素研究［D］. 长春：吉林农业大学.［ Liu S T. 2016. The rule of temporal and spatial distribution of soil organic carbon of cropland and its influencing factors in China［D］. Chang‐chun：Jilin Agricultural University.］

刘欣宇，卢江，孟璇，刘铮，宋鹏，李季，田光明. 2023. 不同施肥措施下长江经济带地区农田土壤有机碳含量的变化分析［J］. 环境科学，44（8）：4647-4654.［ Liu X Y，Lu J，Meng X，Liu Z，Song P，Li J，Tian G M. 2023. Analysis on change in soil organic carbon content of farmland in Yang‐tze River Economic Belt under different fertilizing mea‐sures［J］. Environmental Sciences，44（8）：4647-4654.］ doi：10.13227/j.hjkx.202204315.

骆坤，胡荣桂，张文菊，周宝库，徐明岗，张敬业，夏平平. 2013. 黑土有机碳、氮及其活性对长期施肥的响应［J］. 环境科学，34（2）：676-684. ［Luo K，Hu R G，Zhang W J，Zhou B K，Xu M G，Zhang J Y，Xia P P. 2013. Response of black soil organic carbon，nitrogen and its activity to long-term fertilization［J］. Environmental Science，34（2）：676-684.］ doi：10.13227/j.hjkx.2013.02.013.

孙欣欣，薛建辉，董丽娜. 2023. 基于PLUS模型和InVEST模型的南京市生态系统碳储量时空变化与预测［J］. 生态与农村环境学报，39（1）：41-51.［ Sun X X，Xue J H，Dong L N. 2023. Spatiotemporal change and prediction of carbon storage in Nanjing ecosystem based on PLUS model and InVEST mode［l J］. Journal of Ecology and Rural Environ‐ment，39（1）：41-51.］ doi：10.19741/j.issn.1673-4831.2022.0953.

田慎重. 2014. 基于长期耕作和秸秆还田的农田土壤碳库演变、固碳减排潜力和碳足迹分析［D］. 泰安：山东农业大学. ［Tian S Z. 2014. Responses of soil organic carbon pool，greenhouse gas emission and carbon footprint to a long-term tillage and residue management system［D］. Tai’an：Shandong Agricultural University.］

王文俊. 2019. 福建省土壤有机碳储量估算、时空分布特征及其影响因素［J］. 现代地质，33（6）：1295-1305.［ Wang W J. 2019. Reserve estimation，spatiotemporal distribution and its influencing factors of soil organic carbon in Fujian Province，China［J］. Geoscience，33（6）：1295-1305.］ doi：10.19657/j.geoscience.1000-8527.2019.06.15.

王秀丽，张凤荣，朱泰峰，周建，吴昊，杨黎芳. 2013. 北京山区土壤有机碳分布及其影响因素研究［J］. 资源科学，35（6）：1152-1158.［ Wang X L，Zhang F R，Zhu T F，Zhou J，Wu H，Yang L F. 2013. The distribution and impact factors of soil organic carbon in mountainous areas of Beijing［J］. Resources Science，35（6）：1152-1158.］

谢云东，蒋晨凯. 2022. 中国陆地年降水量频率分布参数数据集［EB/OL］.资源环境科学数据注册与出版系统.［ 2024-02-01］. https：//www.resdc.cn/DOI/doi.aspx？DOIid=103. ［Xie Y D，Jiang C K. 2022. China land annual precipita‐tion frequency distribution parameter dataset［EB/OL］. Registering and Publishing System of Resources and Envi‐ronment Science Data. ［2024-02-01］. https：//www. resdc.cn/DOI/doi.aspx？DOIid=103.］ doi：10.12078/2022090801.

徐新良. 2017. 中国气象要素平均状况空间插值数据集［EB/OL］. 资源环境科学数据注册与出版系统.［ 2024-02-01］. https：//www. resdc. cn/DOI/doi. aspx？DOIid=39. ［Xu X L. 2017. Spatial interpolation data set of average condition of meteorological elements in China［EB/OL］. Resource and Environmental Science Data Registration and Publishing System.［ 2024-02-01］. https：//www.resdc.cn/DOI/doi.aspx？DOIid=39.］ doi：10.12078/2017121301.

徐艳，张凤荣，段增强，张琳，孔祥斌. 2005. 区域土壤有机碳密度及碳储量计算方法探讨［J］. 土壤通报，36（6）：836-839.［ Xu Y，Zhang F R，Duan Z Q，Zhang L，Kong X B. 2005. Calculation method for density and storage of soil organic carbon［J］. Chinese Journal of Soil Science，36（6）：836-839.］ doi：10.3321/j.issn：0564-3945.2005.06.005.

杨静涵，刘梦云，张杰，张萌萌，曹润珊，曹馨悦. 2020. 黄土高原沟壑区小流域土壤养分空间变异特征及其影响因素［J］. 自然资源学报，35（3）：743-754.［ Yang J H，Liu M Y，Zhang J，Zhang M M，Cao R S，Cao X Y. 2020. Spatial variability of soil nutrients and its affecting factors at small watershed in gully region of the Loess Plateau［J］. Journal of Natural Resources，35（3）：743-754.］ doi：10. 31497/zrzyxb.20200318.

杨亦恂，姜晓旭，李名升，杨楠，封雪. 2022. 三江平原土壤有机碳含量及其密度的空间变异特征分析［J］. 土壤通报，53（6）：1313-1319.［ Yang Y X，Jiang X X，Li M S，Yang N，Feng X. 2022. Spatial variability of soil organic carbon content and density in the Sanjiang Plain［J］. Chinese Jour‐nal of Soil Science，53（6）：1313-1319.］ doi：10.19336/j.cnki.trtb.2021101804.

杨智杰，崔纪超，谢锦升，陈光水，杨玉盛. 2010. 中亚热带山区土地利用变化对土壤性质的影响［J］. 地理科学，30（3）：475-480.［ Yang Z J，Cui J C，Xie J S，Chen G S，Yang Y S. 2010. Effects of land use/cover change on soil properties in mid-subtropical mountainous area of southern China［J］. Scientia Geographica Sinica，30（3）：475-480.］ doi：10.13249/j.cnki.sgs.2010.03.013.

张宏斌，孟好军，赵维俊，高慧娟，赵永宏. 2016. 黑河流域中游芦苇湿地土壤碳垂直分布特征［J］. 生态科学，35（2）：123-127. ［Zhang H B，Meng H J，Zhao W J，Gao H J，Zhao Y H. 2016. Vertical distribution characteristic of soil carbon of reed wetland in middle region of Heihe Basin［J］. Ecological Science，35（2）：123-127.］ doi：10.14108/j.cnki.1008-8873.2016.02.019.

张婧婷，石浩，田汉勤，逯非，徐希燕，刘迪，刚诚诚，方善民，秦小羽，潘乃青，王思远. 2022. 1981—2019年华北平原农田土壤有机碳储量的时空变化及影响机制［J］. 生态学报，42（23）：9560-9576.［ Zhang J T，Shi H，Tian H Q，Lu F，Xu X Y，Liu D，Gang C C，Fang S M，Qin X Y，Pan N Q，Wang S Y. 2022. Spatial-temporal changes in and influen-cing mechanisms for cropland soil organic carbon sto-rage in the North China Plain from 1981 to 2019［J］. Acta Ecologica Sinica，42（23）：9560-9576.］ doi：10.5846/stxb

202202080310.

张穗粒，盛茂银，王霖娇，何娴娴，罗娜娜. 2023. 西南喀斯特长期植被修复对土壤有机碳组分的影响［J］. 生态学报，43（20）：8476-8492.［ Zhang S L，Sheng M Y，Wang L J，He X X，Luo N N. 2023. Effects of long term vegetation restorations on soil organic carbon fractions in the karst rocky desertification ecosystem，Southwest China［J］. Acta Ecologica Sinica，43（20）：8476-8492.］ doi：10.20103/j.stxb. 202208152346.

张维理，Kolbe H，张认连. 2020. 土壤有机碳作用及转化机制研究进展［J］. 中国农业科学，53（2）：317-331.［ Zhang W L，Kolbe H，Zhang R L. 2020. Research progress of SOC functions and transformation mechanisms［J］. Scientia Agri‐cultura Sinica，53（2）：317-331.］ doi：10.3864/j.issn.0578- 1752.2020.02.007.

张伟畅，周清，谢红霞，彭育桐，冯旖，吴婷华，张杨珠. 2015. 湘西山区农田耕层土壤有机碳储量及分布特性——以洪江市为例［J］. 南方农业学报，46（7）：1200-1205.［ Zhang W C，Zhou Q，Xie H X，Peng Y T，Feng Y，Wu T H，Zhang Y Z. 2015. Storage and distribution of organic car‐bon in plow layer of cultivated land in mountainous areas of western Hunan—A case study of Hongjiang City［J］. Journal of Southern Agriculture，46（7）：1200-1205.］ doi：10.3969/j：issn.2095-1191.2015.7.1200.

赵明月，刘源鑫，张雪艳. 2022. 农田生态系统碳汇研究进展［J］. 生态学报，42（23）：9405-9416.［ Zhao M Y，Liu Y X，Zhang X Y. 2022. A review of research advances on carbon sinks in farmland ecosystem［s J］. Acta Ecologica Sinica，42（23）：9405-9416.］ doi：10.5846/stxb202203280762.

Adhikari K，Owens P R，Libohova Z，Miller D M，Wils S A，Nemecek J. 2019. Assessing soil organic carbon stock of Wisconsin，USA and its fate under future land use and cli‐mate change［J］. Science of The Total Environment，667：833-845. doi：10.1016/j.scitotenv.2019.02.420.

Arunrat N，Pumijumnong N，Sereenonchai S，Chareonwong U. 2020. Factors controlling soil organic carbon sequestration of highland agricultural areas in the Mae Chaem basin，Northern Thailand［J］. Agronomy，10（2）：305. doi：10.3390/ agronomy10020305.

Sun T，Tong W J，Chang N J，Deng A X，Lin Z L，Feng X B，Li J Y，Song Z W. 2022. Estimation of soil organic carbon stock and its controlling factors in cropland of Yunnan Province，China［J］. Journal of Integrative Agriculture，21（5）：1475-1487. doi：10.1016/S2095-3119（21）63620-1.

Wang X Y，Li Y Q，Gong X W，Niu Y Y，Chen Y P，Shi X P，Li W. 2019. Storage，pattern and driving factors of soil organic carbon in an ecologically fragile zone of northern China［J］. Geoderma，343：155-165. doi：10.1016/j.geoder-ma.2019.02.030.

Wei L，Ge T D，Zhu Z K，Ye R Z，Peñuelas J，Li Y H，Lynn T M，Jones D L，Wu J S，Kuzyakov Y. 2022. Paddy soils have a much higher microbial biomass content than upland soils：A review of the origin，mechanisms，and drivers［J］. Agriculture，Ecosystems amp; Environment，326：107798. doi：10.1016/j.agee.2021.107798.

Wiesmeier M ，Urbanski L ，Hobley E U ，Lang B，von Lützow V，Marin-Spiotta E，van Wesemael B，Rabot E，Ließ M，Garcia-Franco N，Wollschläger U，Vogel H J，Kögel-Knabner I. 2019. Soil organic carbon storage as a key function of soils—A review of drivers and indicators at various scales［J］. Geoderma，333：149-162. doi：10.1016/j.geoderma. 2018.07.026.

Zhao Y C，Wang M Y，Hu S J，Zhang X D，Ouyang Z，Zhang G L，Huang B，Zhao S W，Wu J S，Xie D T，Zhu B，Yu D S，Pan X Z，Xu S X，Shi X Z. 2018. Economics and policy-driven organic carbon input enhancement dominates soil organic carbon accumulation in Chinese croplands［J］. Pro‐ceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，115（16）：4045-4050. doi：10.1073/pnas. 1700292114.

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