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Zonal patterns and driving factors of soil organic carbon density in Zhejiang Province, China

土壤碳 环境科学 高度(三角形) 土地利用 植被(病理学) 陆地生态系统 经度 自然地理学 降水 生态系统 驱动因素 土地利用、土地利用的变化和林业 中国 全球变化 地理 纬度 气候变化 生态学 土壤科学 土壤水分 气象学 医学 几何学 数学 大地测量学 病理 考古 生物
作者
Xuqing Li,Fĕi Li,Dan Wang,Jianfeng Hou,Zhihui Wang,Rui Cao,Wanqin Yang
出处
期刊:Geoderma Regional [Elsevier]
卷期号:34: e00679-e00679
标识
DOI:10.1016/j.geodrs.2023.e00679
摘要

The complex topography and intensive land use and land cover change (LUCC) might shift the spatial pattern of soil organic carbon (SOC) density. However, the effects of LUCC caused by development on the distribution and driving factors of SOC density remain unclear. As one of the most developed regions in China, Zhejiang Province has experienced intensive land use change and has various vegetation types, making it an ideal location to analyse the zonal pattern and driving factors of SOC density in terrestrial ecosystems. To do that, a dataset was built with data collected from existing literature. The average SOC density in Zhejiang Province was 69.75 Mg ha−1, ranging widely from 6.44 to 301.90 Mg ha−1 depending on land and vegetation types. We found that forests had the highest mean SOC density (78.30 Mg ha−1), while cropland had the lowest (45.69 Mg ha−1). Meanwhile, the SOC density of unmanaged land was significantly higher than that of managed land (P < 0.001). Additionally, SOC density varied greatly with longitude and altitude, showing a decreasing zonal pattern from west to east and from high to low altitude. The RF model indicated that vegetation type, stand age, mean annual temperature (MAT), soil pH, and mean annual precipitation (MAP) were the five most important factors affecting SOC density in this area, but the effects differed between managed and unmanaged lands. These results aid with understanding the dynamics of SOC pools in terrestrial ecosystems and inform policy-making to mitigate global climate change. These findings provide valuable insights into the dynamics of SOC pools in terrestrial ecosystems, enabling more effective policymaking to mitigate the impact of global climate change.
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