我国高精度数字森林土壤数据库构建取得新进展

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文章导读

你看到“双碳”和森林碳汇，可能最先想到的是种了多少树，却很少追问：树下那一米土壤到底存了多少碳？过去全国尺度数据分辨率低、复杂森林类型难以看清，核算很容易停在“估算”。这次中国林科院基于8709个土壤剖面和41个环境变量，做出90米分辨率、覆盖0—100厘米多土层的森林土壤有机碳数据集，还给出不确定性范围。它会怎样改写碳汇核查和土壤碳管理的底账？

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我国高精度数字森林土壤数据库构建取得新进展

（a）全国森林土壤调查及采样地分布（b）全国森林植被分布

我国高精度数字森林土壤数据库构建取得新进展

土层深度（a）0–20 厘米、（b）20–40 厘米、（c）40–60 厘米以及（d）60–100 厘米的中国森林土壤有机碳含量分布图

土壤有机碳是陆地生物圈最大的有机碳库，对全球气候变化高度敏感。由于中国森林类型分布及环境梯度复杂，森林土壤有机碳具有极高的空间异质性，传统土壤普查成本高且数据成果分辨率低，缺乏国家尺度高分辨率的森林土壤有机碳数据。

针对以上问题，中国林科院森环森保所专家利用8709个独立测量的土壤剖面与41个环境协变量，通过多源数据融合、大规模实测数据与算法优化，构建了全国尺度90米分辨率的森林土壤有机碳数据集，发布多土层深度（0-100厘米）的森林土壤有机碳高分辨率空间预测基准，并提供了不确定性区间分布。本数据集对全国主要森林类型系统采样，与现有主流数据库（CSDLv2、ChinaSoilInfoGrids、SoilGrids2.0）空间分布比对，更能准确表征森林土壤的实际状态，解决了大尺度复杂环境梯度下国家尺度森林土壤有机碳数字土壤制图难题，为中国推进“双碳”战略、森林碳汇核查、制定优化土壤碳管理的政策提供了空间量化的基准数据。

上述研究成果以“A High-Resolution Forest Soil Organic Carbon Dataset for China Derived from an Enhanced Quantile Regression Forest Model”为题，于2026年3月发表在国际学术期刊《Scientific Data》上。中国林科院森环森保所博士研究生陈吉臻为论文第一作者，黄志霖研究员为通讯作者。该研究得到了“十四五”国家科技基础资源调查专项项目“高精度数字森林土壤数据库构建”（2021FY100800）资助。