#限定时光韩漫[超话]#
。专务要求小徐穿上高中校服和他do。
灵感来源见图，拖了将近三周我终于写出来了。（虽然实在累不想细化了55……
欢迎交流讨论，不喜请直接划走。含有内容，如接受不了请自行退出。已trigger warning，请勿举报，感谢配合。
：priv删at除ter.n汉et/p字/9957883
备用lanzou☁️的PDF：wwfs.lan删zouy.c除om/i64y汉字50t4ep9c
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【216】 2013年 Biogeochemistry
Improving estimates of maximal organic carbon stabilization by fine soil particles
1.先前模型的最小二乘线性回归的基本限制可能会低估细土壤组分C的最大稳定性。两个方法可以改进关于C最大值的估计，一是基于OM负荷的机制分析，一是基于边界线分析的统计分析。
2.线性回归对C饱和度估计的问题在于：1）使用的土壤数据可能并非C饱和。2）由于回归分析的性质，假定的过饱和的样品将过高。
3.在边界线分析中，仅将上10%归为碳饱和数据，其获得的碳饱和估计值是回归分析方法的2倍多。
4.与土壤矿物学相关的土壤性质，如SSA，OM负荷，应当更多的纳入碳饱和模型。但在缺乏这些因子的情况下，统计模型应该利用上端值upper envelope，而不是平均值。
5.Hassink(1997)和Six(2002)得到的最小二乘线性回归方程的斜率（0.37；0.21-0.41）比许多研究中得到的细颗粒组分中的C浓度低，说明C饱和被低估了。
6.本研究以20μm为界划分细组分，而不是50μm。因为Six（2002）发现这两者的回归参数有显著差异，而且选择20μm可以排除部分微团聚体的干扰。
7.1:1型矿物主导的土壤，SSA估计值为15 m2/g，2:1型矿物主导的土壤，SSA估计值为80 m2/g。
8.基于海洋沉积物和土壤的数据(Keil et al 1994;Mayer 1994)，单层等效C负荷约1 mg C /m2。用SSA和单层C负荷相乘计算细颗粒C含量（单位：mg C g-1 fraction），再用细颗粒质量归一化normalized。
9.边界线分析是一种用于估计自变量响应的上限或下限的技术。它最初由Webb(1972)提出，用于估计最大植物生产力，然后在其他研究中广泛用于评估相对于有限和独立因素的最大响应。边界线是通过将直线或曲线与边界上确定的点拟合而成的。
10.对MOC饱和和细颗粒含量的回归分析的mate分析表明，1:1型矿物主导土壤为0.23，2:1型矿物主导土壤为0.33。
11.矿物类型是否影响SOC储存有不同的结论。研究矿物类型对C储存的影响最大的干扰在于气候，特定矿物类型的优势受气候影响，而气候又同时影响SOC动态。
12.根据Hassink(1997)回归方程，有相当多的土壤为过饱和（15.8%）。1:1型矿物主导的土壤中过饱和现象较少，2:1型中较多，同时森林＞草地＞农田。
13.利用单层等效C负荷方法估计的预测值在1:1土壤中低于真实值，在2:1土壤中高于真实值。这说明单层C负荷的最大值不代表真正的最大值，或者低估了1:1型矿物主导土壤的SSA。1:1型矿物（如高岭石）主导的土壤有更高的铁氧化物含量。此外，使用单个SSA值估算大型数据集可能是不合理的，对每个样本的土壤单独测定SSA可能是C负荷估计的更合理的使用方法。
14.Schneider等人(2010)将DOC和无定形铁铝氧化物混合，形成的有机无机配合体的C负荷低于1.2 mg C/m2。
15.2:1型矿物主导的土壤的边界线法估计的斜率为0.84，这对应了SSA为80 m2/g，C负荷量为1 mg C /m2的估计。但是在1:1型矿物主导的土壤中边界线法估计的斜率为0.43，与其的C负荷法估计值不相互。似乎说明40 m2/g是1:1型土壤更相近的SSA。
16.尽管边界线分析减轻了传统最小二乘回归的一些局限性，但它本质上仍然是一种统计方法，依赖于编译的数据集，并且缺乏机制基础。与土壤粘土矿物学相关的土壤物理和化学性质，如比表面积和阳离子交换容量，应当纳入到预测C饱和的确定性模型。
17.草地和森林的C饱和现象的差异表明，即使在原生植被下、C输入和C输出达到平衡，SOC也不一定能达到最大的C稳定潜力。
Improving estimates of maximal organic carbon stabilization by fine soil particles
1.先前模型的最小二乘线性回归的基本限制可能会低估细土壤组分C的最大稳定性。两个方法可以改进关于C最大值的估计，一是基于OM负荷的机制分析，一是基于边界线分析的统计分析。
2.线性回归对C饱和度估计的问题在于：1）使用的土壤数据可能并非C饱和。2）由于回归分析的性质，假定的过饱和的样品将过高。
3.在边界线分析中，仅将上10%归为碳饱和数据，其获得的碳饱和估计值是回归分析方法的2倍多。
4.与土壤矿物学相关的土壤性质，如SSA，OM负荷，应当更多的纳入碳饱和模型。但在缺乏这些因子的情况下，统计模型应该利用上端值upper envelope，而不是平均值。
5.Hassink(1997)和Six(2002)得到的最小二乘线性回归方程的斜率（0.37；0.21-0.41）比许多研究中得到的细颗粒组分中的C浓度低，说明C饱和被低估了。
6.本研究以20μm为界划分细组分，而不是50μm。因为Six（2002）发现这两者的回归参数有显著差异，而且选择20μm可以排除部分微团聚体的干扰。
7.1:1型矿物主导的土壤，SSA估计值为15 m2/g，2:1型矿物主导的土壤，SSA估计值为80 m2/g。
8.基于海洋沉积物和土壤的数据(Keil et al 1994;Mayer 1994)，单层等效C负荷约1 mg C /m2。用SSA和单层C负荷相乘计算细颗粒C含量（单位：mg C g-1 fraction），再用细颗粒质量归一化normalized。
9.边界线分析是一种用于估计自变量响应的上限或下限的技术。它最初由Webb(1972)提出，用于估计最大植物生产力，然后在其他研究中广泛用于评估相对于有限和独立因素的最大响应。边界线是通过将直线或曲线与边界上确定的点拟合而成的。
10.对MOC饱和和细颗粒含量的回归分析的mate分析表明，1:1型矿物主导土壤为0.23，2:1型矿物主导土壤为0.33。
11.矿物类型是否影响SOC储存有不同的结论。研究矿物类型对C储存的影响最大的干扰在于气候，特定矿物类型的优势受气候影响，而气候又同时影响SOC动态。
12.根据Hassink(1997)回归方程，有相当多的土壤为过饱和（15.8%）。1:1型矿物主导的土壤中过饱和现象较少，2:1型中较多，同时森林＞草地＞农田。
13.利用单层等效C负荷方法估计的预测值在1:1土壤中低于真实值，在2:1土壤中高于真实值。这说明单层C负荷的最大值不代表真正的最大值，或者低估了1:1型矿物主导土壤的SSA。1:1型矿物（如高岭石）主导的土壤有更高的铁氧化物含量。此外，使用单个SSA值估算大型数据集可能是不合理的，对每个样本的土壤单独测定SSA可能是C负荷估计的更合理的使用方法。
14.Schneider等人(2010)将DOC和无定形铁铝氧化物混合，形成的有机无机配合体的C负荷低于1.2 mg C/m2。
15.2:1型矿物主导的土壤的边界线法估计的斜率为0.84，这对应了SSA为80 m2/g，C负荷量为1 mg C /m2的估计。但是在1:1型矿物主导的土壤中边界线法估计的斜率为0.43，与其的C负荷法估计值不相互。似乎说明40 m2/g是1:1型土壤更相近的SSA。
16.尽管边界线分析减轻了传统最小二乘回归的一些局限性，但它本质上仍然是一种统计方法，依赖于编译的数据集，并且缺乏机制基础。与土壤粘土矿物学相关的土壤物理和化学性质，如比表面积和阳离子交换容量，应当纳入到预测C饱和的确定性模型。
17.草地和森林的C饱和现象的差异表明，即使在原生植被下、C输入和C输出达到平衡，SOC也不一定能达到最大的C稳定潜力。
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继续听着那首《为你而来》，感受到的不仅是璇宝那优美的声音，也让我想起了在英语和语文方面的特长。多方面发展的璇宝真的很优秀。未来也许有更大的舞台在等着，也可能有璇宝梦想的那个万人演唱会。
愿你一直进步，一直在舞台上绽放自己的光芒。震撼全场。
“春去秋来，花开花落，但爱，永不凋谢”
"Sρrιng ᥲnd ᥲᥙtᥙmn ᥴomᥱ, fᥣoᥕᥱrs bᥣoom ᥲnd fᥲᥣᥣ, bᥙt ᥣovᥱ nᥱvᥱr fᥲdᥱs"
Quand le printemps vient en automne, les fleurs fleurissent et tombent, mais l’amour ne meurt jamais
@陈卓璇 https://t.cn/A6x0mGys
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