中国农田土壤固碳潜力与速率：挑战与建议
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行动建议
加强土壤有机质分解对温度变化响应的敏感性等基础研究
目前，关于土壤有机质分解对温度变化响应的敏感性尚存很大争议，这也是未来气候变化条件下，土壤对大气 CO2正负反馈的综合效应估算存在很大不确定性的主要原因之一。温度直接影响有机质分解速率，同时，环境因子也对土壤有机质分解产生影响，而环境因子本身也受气候变化影响。例如，气候和管理措施影响团聚体的形成，而团聚体对土壤有机质具有物理保护作用；温度影响有机质在矿物表面的吸附和解吸的化学过程；气候驱动的水平衡决定了土壤水膜的厚度，而可溶性有机碳和胞外酶通过土壤水膜进行扩散等。
因此，加强土壤有机质分解的温度敏感性等基础研究工作，对于改进现有 SOC 周转过程模型、准确估算 SOC 变化速率和固碳潜力具有重要意义。
强化数字土壤制图研究，丰富土壤基础数据，建立国家土壤信息服务平台
基于土壤空间变异先验信息建立土壤采样优化设计方案，整合遥感、近感、高光谱分析等技术，建立土壤基本属性快速获取方法，有效地降低土壤数据获取成本。加强土壤空间变异驱动因子定量识别研究，建立高强度人为作用影响下平原区农田土壤属性三维预测制图方法，为固碳潜力估算提供精细的土壤驱动数据。
建立土壤生物学指标的空间分布图以提供更全面的验证数据；建立历史土壤图的降尺度及空间和属性数据融合新方法，实现土壤遗产数据的高效利用，为固碳潜力研究提供高分辨率的初始土壤条件信息；建立包含多元土壤信息库、多服务模式的国家土壤信息服务平台，有效整合农田长期试验、土壤及农业管理措施区域调查等观测数据，实现土壤基础信息的有效共享，推进中国农田土壤固碳潜力研究。
建立系统化的研究方法体系，强化研究成果对土壤资源管理决策的支持作用
以土壤有机质形成机理和周转过程研究为基础，改进现有 SOC 过程模型，以数字土壤制图获取的 SOC、微生物量碳等多时段空间分布数据为依托，结合数据同化方法，实现模型内部参数校正以及固碳潜力估算结果的不确定性定量评估。整合模型结构改进、参数敏感性分析、参数校正、模型结构、参数及外部驱动数据的不确定性，建立系统化的中国农田土壤固碳速率及潜力研究方法体系。加强以 SOC 变化与相关政策关联性为切入点的研究工作，强化中国农田土壤固碳与相关政策之间的反馈研究，为我国土壤资源可持续利用管理提供强大的战略决策支撑。（作者：赵永存、徐胜祥 、王美艳、史学正 中国科学院南京土壤研究所 土壤与农业可持续发展国家重点实验室 《中国科学院院刊》供稿）