美国南部行栽作物土壤健康潜力与农场管理实践的区域性评估

《Journal of Soil and Water Conservation》：On-farm progress toward soil health potential in Southern US row crops

　　本文系统评估了美国南部七个主要棉花产区在不同管理实践（如减少耕作、覆盖作物）下土壤健康指标（土壤有机碳SOC、团聚体稳定性ASI、碳矿化潜力CMP）和有机碳储量的区域性差异。研究发现，土壤健康管理系统（SHMS）相较基线系统可显著提升土壤健康指标（11%-22%），达到参考系统（多年生植被）潜力的11%-39%。研究强调了基于区域和土壤特性的背景化土壤健康评估的重要性，为规模化土壤健康管理提供了数据支撑。

　　

引言

农民和牧场主日益致力于管理土地，在生产农产品的同时增强生态系统功能，包括有机碳（C）储存、养分和水循环以及侵蚀防治。由于这些生态系统功能强烈依赖于土壤条件（例如土壤结构和微生物活动），了解土壤功能相对于其潜力的表现是评估管理成果的重要组成部分。土壤健康指标和有机碳储量测量提供了在管理相关时间尺度上土壤功能变化的可量化代理。这些测量是农场层面目标设定和监测的有效工具，也是跟踪供应链层面实现自愿性可持续性标准进展的可扩展基础。

土壤健康指标的解释通常涉及对测量值（或测量值的统计摘要）在时间和/或空间上的比较。在同一地点重复测量土壤健康指标或有机碳储量可以揭示土壤功能对管理变化的动态响应。在单个实验地点（无论是研究站还是商业农场）跟踪土壤健康动态的主要优点是，由管理以外的因素（即“地点效应”）驱动的测量值背景变异减少，并且处理可以重复（例如，每个处理有多个小区或条带），以区分管理效应与预先存在的站点内变异性。

然而，为了使土壤健康测量在像农业这样具有许多不可控风险的行业中对决策有用，将管理因素与土壤健康结果联系起来至关重要，而无需等待多年数据积累。作为重复采样的替代方案，研究人员通常通过比较不同土地利用或管理系统下的土壤（在大约同一时间采样，“空间换时间采样”）来估计管理效应。这种方法在整个土壤科学史上一直被用于量化相邻和/或具有相似固有特性和地点特征的土壤上土地利用变化对土壤的累积效应。当每个采样点的土地利用或管理系统变化的时间已知时，数据可用于估计变化率或重建土壤属性随时间变化的轨迹。通过空间换时间研究估计的变化率不一定与通过重复采样确定的速率一致。尽管如此，空间换时间研究对于提高我们对不同土壤属性对管理变化敏感性的理解以及约束可能的土壤健康结果预期是非常宝贵的。

空间换时间方法的有效性取决于一个假设，即土壤在相同的管理系统下将达到相似的测量值。这一假设的合理性可以通过比较土壤的固有特性和地点特征来严格评估。土壤的质地和矿物学、景观位置和气候背景会强烈影响该土壤预期的土壤健康指标值和有机碳储量范围。例如，在其他因素相同的情况下，粘土含量较高、气候较冷或较湿、或排水不良的景观位置的土壤往往具有较高的土壤有机碳浓度。固有土壤属性和环境因素可以直接（例如，矿物学对团聚体稳定性的影响）和间接地（通过土壤有机碳的介导效应）影响其他土壤健康指标。即使在采样点非常接近的情况下，对固有土壤属性的评估也很重要，因为短距离（例如几十米）内的土地利用模式可能表明影响土地利用适宜性的土壤特性的自然梯度，并可能影响测量值。

对于大型数据集，非管理因素对土壤健康指标和有机碳储量的影响可以通过统计分析来解决，例如，通过比较相似土壤和/或气候组的数据，或将非管理因素作为模型协变量。统计模型使得将发现推广到单个采样点之外成为可能，这对于在邻近农场表现出有限管理特征范围（例如相似的耕作强度）的地区解释农场土壤健康数据尤为重要。考虑到非管理因素对土壤健康指标和有机碳储量的影响已被发现因地区和测量方法（例如，不同团聚体稳定性方法对质地的敏感性不同）而异，不同指标对非管理因素的敏感性以及跨区域关系的相似程度是广泛区域土壤健康空间换时间研究的开放性问题。

在土壤健康促进实践（例如免耕和覆盖作物）采用率较低或这些实践仅最近才被采用的地区，进行土壤采样以量化此类实践（或整合多种实践的系统）的长期效应构成了重大挑战。以美国南部的植棉县为例，2022年免耕和覆盖作物的中位采用率分别为耕地面积的15%和5%。在覆盖作物面积低于耕地面积5%的211个县，可能无法采样足够多的有覆盖作物和无覆盖作物的田块来统计量化覆盖作物对土壤健康测量的影响。然而，免耕和覆盖作物的采用率在植棉县之间差异很大：31个县的免耕率超过50%，24个县的覆盖作物采用率超过20%。

土壤健康促进实践采用率较高的地区为量化管理对土壤健康指标和有机碳储量的影响提供了重要机会，但这些系统的测量值不一定涵盖全部潜在值范围。或者，对管理良好的多年生植被下的土壤进行采样提供了一种量化给定土壤和区域可实现的测量值的方法。多年生植被体现了最小物理干扰和最大活体覆盖时间的情况，即使在土壤健康促进实践采用有限的地方也提供了参考。

在本研究中，我们评估了管理和非管理因素对美国南部七个区域商业农场推荐的土壤健康测量组合——土壤有机碳浓度、团聚体稳定性指数和碳矿化潜力——以及有机碳储量的影响。这些地区是主要的棉花产区，在管理系统特征（典型的作物生产实践、实践变化和多年生植被类型）上有所不同，并具有固有土壤特性和气候的梯度。在这些区域内部和跨区域，我们试图量化（1）非管理因素对土壤健康指标值和有机碳储量的影响，（2）参考条件下的潜在测量值，以及（3）通过实践变化在行栽作物生产中已经实现的测量值改进。我们为解决这些目标而开发的统计模型为背景化土壤健康数据和设定区域及土壤特异性的管理成果目标提供了基础。

材料与方法

研究区域

七个研究区域横跨美国南部五个州，总面积近3000万公顷。我们使用主要土地资源区（MLRA）来组织调查。在MLRA内采样使我们能够量化在相似形成条件（由于每个MLRA内相对均质的气候、母质和地貌）的土壤上，不同管理系统对土壤健康和有机碳储量的影响。在本研究中，我们将一个“区域”定义为MLRA和州边界的交集。

区域年平均温度范围从德克萨斯州南部高地的15.4°C到德克萨斯州墨西哥湾沿岸草原的21.4°C。区域年平均降水量范围从德克萨斯州南部高地的490毫米到阿拉巴马州墨西哥湾沿岸平原的1560毫米。所有区域的土壤均形成于沉积母质中。沉积物物理化学性质、沉积模式（冲积、风积、海相/河海相）、年龄（白垩纪至第四纪）和岩化程度（未固结沉积物与沉积岩）驱动了区域间固有土壤特性（例如质地和矿物学）的变异。土壤目包括新成土、始成土、软土、淋溶土和老成土。

我们选择的七个区域占2019年至2023年美国棉花种植面积的58%和棉花包产量的48%。与棉花轮作的作物因地区而异，包括玉米、大豆、花生、冬小麦和高粱。

土壤采样

我们优先对每个区域的主要植棉土壤进行了采样，具体如下：我们根据土壤表层质地和自然排水等级对国家合作土壤调查制图单元组分进行分类；此后，我们将每种独特的土壤质地和排水等级组合称为土壤健康采样组（SHSG）。然后，我们使用USDA NASS耕地数据层时间序列估算了每个SHSG的棉花轮作（四年中至少一年种植棉花的作物轮作）总面积。我们选择了代表每个区域至少75%棉花轮作面积的SHSG作为采样优先项。这种优先排序策略使我们能够在统计功效（即每个SHSG更多样本）和空间适用性（即区域内用于棉花生产的SHSG范围内的更多样本）之间取得平衡。

我们在每个优先SHSG下，针对三种一般类型的管理系统进行了土壤采样，我们分别称之为基线系统、土壤健康管理系统（SHMS）和多年生参考系统。区分基线和SHMS的管理实践因地区而异，作为参考采样的土地利用类型也不同。基线系统代表了一个区域内使用的主要作物生产实践组合（例如耕作类型和频率）。SHMS的定义特征是与基线相比实践的改变（例如减少耕作、采用覆盖作物或放牧经济作物残茬）。区分基线和SHMS的具体实践变化因地区而异。采用后的时间因地区、经营方式（采样前总体中位数为5年，范围从2到30年）以及实践而异，减少耕作和免耕的采用时间比覆盖作物更长。

多年生参考系统的选择是通过确定每个区域优先SHSG上存在多年生植被的主要土地利用方式后进行的。除了存在多年生植被外，选择标准还包括土壤保护（即广泛的活体覆盖和/或死植物残体）、在土壤采样前至少10年停止机械土壤扰动，以及没有过去集约化土地利用的形态指标（例如先前耕作下A层位的流失）。管理良好的牧场、干草场、果园和保育林通常符合这些标准，而草皮、过度放牧的牧场以及因历史退化（例如通过保护储备计划恢复的草地）而退出生产的多年生植被则不符合。在果园中，我们对长满草的巷道而不是除草剂处理的地面进行采样。虽然大多数参考点是旱地，但佐治亚州采样的参考点中有40%接受了补充灌溉。

通过每个区域的多个机构合作伙伴（包括USDA NRCS、县和州级合作推广机构、保护区、棉花加工厂和作物顾问）的帮助，招募了拥有一种或多种目标管理系统类型的土地管理者。这个招募过程以七个焦点区域为中心，但也招募了少量在相邻MLRA拥有相似土壤的管理者（占最终数据集的<5%）。

土壤采样是机会性地（即不随机化采样位置）根据每个经营单位存在的SHSG和管理系统进行的。每个经营单位平均采样三个管理单元（例如田块）。采样在2021年、2022年和2023年的春末夏初（4月中旬至6月下旬）进行，大约在每个地区典型的棉花种植日期后一个月。在每个采样点，使用推土钻或手动螺旋钻在10米半径内采集0-15厘米和15-30厘米深度区间的复合土壤样品。使用土壤刀在一个中心位置从0-6厘米深处采集土壤团聚体；在土壤表现出很少或没有团聚作用的地方，将无可采样团聚体记录为现场元数据的一部分。使用滑锤取芯器在团聚体采样点1米范围内，从0-15厘米和15-30厘米深度采集用于容重测定的芯样（直径7.5厘米）。

实验室分析与计算

样品被运送到商业土壤实验室进行分析，遵循土壤健康研究所的标准操作程序。复合样品和容重样品在32°C下用强制空气循环干燥至恒重，均质化（必要时用连枷磨和研钵捣碎），过2毫米筛，并分样用于后续分析和水分校正（105°C，24小时）。两个采样深度的复合样品均通过干烧法分析总碳和氮（N）浓度，并通过比重计法和湿筛法分析质地。0-15厘米的复合样品还分析了24小时碳矿化潜力（CMP）和pH值（土水比1:2）。

基于图像的土壤崩解分析用于量化团聚体稳定性。九个6毫米直径的土块（每个培养皿三个土块，共三个培养皿）在风干状态和浸入蒸馏水10分钟后分别拍照。团聚体稳定性指数（ASI，无量纲）按下式计算：ASI = 初始土壤面积 / 最终土壤面积。ASI范围约为0.12至1.0，较低值表示更大的崩解（较低的团聚体稳定性），值为1.0表示完全稳定的团聚体。每个样品的三个重复在统计分析前使用几何平均值进行汇总。所有图像处理均使用SlakeItEasy R包进行。

容重（克/立方厘米）计算为细土部分（<2毫米）的烘干质量 per 采样体积；对于视觉估计粗矿物碎片（>2毫米）体积含量<5%的样品，使用总烘干质量。

对于（1）滴加稀盐酸后产生气泡或（2）在具有白云质母质的县采集的土壤样品，通过改进的压力碳酸计法分析无机碳浓度。然后确定土壤有机碳浓度（SOC_conc，以百分比衡量），为总碳与无机碳之差（如果不符合测试标准，则假定无机碳为零）。

土壤有机碳储量（SOC_stock，兆克/公顷）针对0-15厘米和15-30厘米深度计算为：SOC_stock = SOC_conc × 容重 × 15，其中15是深度区间厚度（厘米）。请注意，此计算中的单位转换（百分比到质量分数，克/平方厘米到兆克/公顷）相互抵消，因此未显示。0-30厘米的SOC_stock确定为两个采样深度的SOC_stock值之和。在报告SOC_conc、SOC_stock和质地的结果时，我们用下标指定深度区间（例如SOC_conc,0-15）。

环境协变量

我们考虑了实验室测量的土壤质地和pH值，以及几个免费的地理空间数据产品，作为可能影响土壤健康指标值和有机碳储量的非管理因素（固有土壤特性和地点特征）的代理。为了表示每个采样点周围的一般气候条件，我们从DAYMET版本4（1公里分辨率）提取了1990年至2020年期间的年平均温度（MAT）和年平均降水量（MAP）的网格估计值。我们使用10米数字高程模型（通过elevatr R包访问的AWS Terrain Tiles）和WhiteboxTools地貌测量分析，推导出每个采样点的地形属性（坡度、局部起伏和平均曲率）。最后，我们从包含每个采样点的土壤制图单元的SSURGO中提取了主导排水等级。

统计分析

我们使用贝叶斯层次模型来估计土壤健康指标和有机碳储量对管理的响应，同时考虑非管理因素的影响。本质上，我们将每个响应变量（即土壤健康指标、有机碳储量、容重或底土有机碳浓度）建模为管理系统类型和非管理因素的函数，并对其他一个或多个变量具有区域特异性偏移（类似于随机效应）。由于贝叶斯模型拟合的计算成本高，我们首先比较了单区域的频率论模型，以选择在区域内和跨区域有影响力的非管理因素子集。这个初步模型比较表明，质地（粘土或粘土+粉砂）对土壤健康指标和有机碳储量有强烈影响，MAT和MAP有中等影响，地形属性或排水等级的影响很小或没有。模型比较还表明土壤pH对CMP有非线性影响。因此，我们考虑了质地、MAT、MAP和pH用于多区域建模。

在多区域模型中，总体平均指标值和管理系统类型的影响被允许因区域而异。我们比较了包含不同非管理因素组合的模型（具有和不具有非管理因素与响应变量之间的区域特异性关系），使用留一法、帕累托平滑重要性采样和模型残差的视觉评估。最终选择的模型用于量化非管理因素的影响、潜在测量值以及SHMS和多年生参考相对于基线的平均差异。不包含零的95%分位数可信区间（95% CIs）被视为具有统计学意义。对于SOC_stock，我们仅在SOC_conc也存在显著差异时才将管理系统类型间的平均差异解释为显著。这个标准排除了SOC_stock平均差异由容重差异驱动的情况，并且与基于样条插值到等效土壤质量的SOC_stock结果几乎相同。有关建模和推断的更多细节，请参见在线补充材料。

结果与讨论

固有土壤特性、土壤健康指标和有机碳储量的趋势

土壤质地和pH在区域内部和跨区域变化很大，粘土含量从1%到78%不等，pH从4.5到8.4不等。粘土含量和pH在德克萨斯州墨西哥湾沿岸草原以及阿肯色州和密西西比州的南部密西西比河冲积平原区域内表现出最宽的范围内（最小和最大粘土含量之间差异>50%，最小和最大pH之间差异>3个单位）。在佐治亚州南部沿海平原和阿拉巴马州墨西哥湾沿岸平原的主要沙质景观中，采样的粘土含量范围（20%）要窄得多。这些区域内固有特性异质性的差异反映了跨区域沉积母质的不同沉积环境，并跟踪了用于棉花生产的土壤多样性差异。土壤质地和pH的中位数和95%百分位范围在不同管理系统类型之间相似，表明我们的采样策略是在区域相关的固有土壤特性和管理范围内平衡采样工作的有效手段。

区域中位土壤有机碳（SOC_conc和SOC_stock）和CMP在以变性土为主的两个区域（德克萨斯州墨西哥湾沿岸草原和北部黑土草原）最高，强调了粘土含量（以及相关的物理化学性质，如反应表面积和微孔性）作为驱动区域间SOC稳定化和微生物活动差异的重要因素。团聚体稳定性指数在最沙质的区域（佐治亚州南部沿海平原和阿拉巴马州墨西哥湾沿岸平原）最高。虽然沙质土壤中更高的团聚体稳定性可能看起来矛盾，但在本研究中使用的基于图像的崩解分析中，质地较粗的土壤表现出较低的面积膨胀率（更高的ASI）。所有三个土壤健康指标的最低中位值在德克萨斯州南部高地观察到，可能是由于该地区较冷、较干燥的气候下有机质输入速率降低。

在所有区域中，测量的土壤健康指标和有机碳储量的中位数往往从基线到SHMS再到参考系统逐渐增加。然而，测量的指标值和有机碳储量在管理系统类型内部表现出很宽的范围，这在SHSG优先排序导致我们采样广泛对比土壤质地的区域是可以预期的。我们通过将土壤质地（粘土或粘土+粉砂）作为多区域模型中的协变量来解释这种系统性变异的影响。

多区域模型

多区域模型解释了土壤健康指标和有机碳储量变异的60%至70%，与其他区域尺度调查中农场土壤健康数据模型报告的R2相当或更高。容重模型的解释力较低（0-15厘米深度区间中位R2 = 0.44，15-30厘米深度中位R2 = 0.51），但在已发表的土壤传递函数校准R2范围内，尽管我们的模型很简单。除CMP和容重外的所有响应变量的模型都包括质地和气候协变量的区域变化效应。CMP模型包括MAT和MAP的区域变化效应，以及跨区域粘土+粉砂与CMP的单一关系。容重模型包括粘土的区域变化效应，并省略了MAT和MAP作为协变量。参数估计的摘要见补充表S2至S10。

土壤健康指标和有机碳储量对固有土壤特性和气候的敏感性

在所研究的区域中，土壤质地与土壤健康指标和有机碳储量的关系比MAT或MAP更强、更一致。图2说明了这些非管理因素如何与参考系统下的预期测量值相关联。按区域采样，最细质地的土壤比最粗质地的土壤具有高达181%更高的SOC_conc,0-15和61%更高的CMP，同时更容易崩解（较低的ASI）。然而，这些关系在总体粘土含量较低的区域（如佐治亚州南部沿海平原、阿拉巴马州墨西哥湾沿岸平原和德克萨斯州南部高地）不太明显，在这些区域，粉砂颗粒在土壤有机碳稳定中的作用可能更为突出。我们注意到，使用粘土+粉砂而不是粘土作为质地协变量会为南部密西西比河冲积平原富含粉砂的土壤的所有变量（CMP除外）的预测引入偏差，因此仅将粘土+粉砂用于CMP模型。

气候效应在德克萨斯州的区域最为明显。在南部高地，较暖地点的SOC_conc,0-15（低51%）和CMP（低70%）分别是较冷地点测量值的一半和三分之一。类似地，在德克萨斯州墨西哥湾沿岸草原，较湿地点的土壤表现出明显更高的SOC_conc,0-15（高48%）、ASI（高19%）和碳矿化潜力（高98%）。虽然降雨对团聚体稳定性的影响因地区而异，但来自佐治亚州和南部密西西比河冲积平原的观察表明，沙质和粉质土壤随着降雨量的增加更容易受到侵蚀，可能是由于土壤质地和矿物学的介导效应（例如，易侵蚀的云母砂和粉砂冲积物随着MAP增加而更容易崩解）。我们在15-30厘米深度区间发现了气候对SOC_conc的更清晰影响，这与先前发现的浅层底土中SOC_conc与气候耦合更强的结果一致。

我们在区域内部和跨区域检测到CMP与土壤pH之间存在驼峰关系，最大CMP出现在pH约6.4处。略酸性的条件已被证明在实验室中产生较高的碳矿化速率，并在田间的更细尺度pH梯度上增强真菌活性。

区域土壤健康潜力进展

在考虑了固有土壤特性和气候的影响后，我们发现，在所有七个区域中，一个或多个土壤健康指标在SHMS下相对于基线系统有所提高（图3）。在SHMS和基线之间，SOC_conc,0-15预期值的相对差异中位数在德克萨斯州南部高地为12%（95% CI: 2%, 25%），在德克萨斯州北部黑土草原为14%（3%, 29%），在佐治亚州南部沿海平原为18%（7%, 34%）。这一进展代表了每个区域通过比较多年生参考系统和基线系统可实现的SOC_conc,0-15潜在改进的20%至25%（分别为51% [30%, 73%]、67% [48%, 89%]和89% [69%, 114%]）。在其他四个区域，SHMS和基线之间SOC_conc,0-15的中位差异大于零，但这些估计的约束性较差（95% CI包含零）。SHMS和基线之间SOC_conc,0-15差异证据最弱的是阿肯色州和密西西比州的南部密西西比河冲积平原（分别为8% [–2%, 18%]和6% [–4%, 16%]）。这些相同区域的研究试验已经记录了具有实践变化（如减少耕作和使用覆盖作物）的系统下土壤碳高于基线系统。然而，这些地区的其他研究也显示，随着实践变化，土壤有机碳没有显著变化，特别是在产量和生物量受到负面影响的情况下。我们未能在所有七个研究区域的所有土壤健康指标中检测到SHMS和基线田块之间的显著差异，这不应被解释为当前实践无效的迹象，而是提醒评估土壤多功能性的重要性。土壤对管理的响应应包括多个土壤健康指标，认识到多个功能结果。

在五个区域（佐治亚州南部沿海平原、德克萨斯州北部黑土草原、阿拉巴马州墨西哥湾沿岸平原以及阿肯色州和密西西比州的南部密西西比河冲积平原）检测到SHMS和基线之间的ASI差异，估计差异范围从佐治亚州的11%（0.3%, 32%）到黑土草原的19%（8%, 32%）。这一进展代表了ASI估计潜在改进的22%至39%。重要的是，我们还发现了管理对稳定团聚体存在概率的影响：我们在佐治亚州采样的沙土和沙壤土在SHMS下比在基线系统下出现表层团聚体（或任何土壤表层结构）的可能性高出282%（82%, 1,091%）。在德克萨斯州墨西哥湾沿岸草原或南部高地未检测到SHMS和基线之间的ASI差异。先前在南部密西西比河冲积平原已经记录了使用覆盖作物和轮作中包含高生物量经济作物可提高团聚体稳定性，这与我们的发现一致。虽然我们在德克萨斯州墨西哥湾沿岸草原的研究中未检测到ASI增加，但在与该MLRA条件相同的墨西哥北部，减少耕作确实导致了更高的团聚体稳定性。在德克萨斯州南部高地，也发现了通过作物多样化和牲畜整合改善团聚体稳定性。

在四个区域检测到SHMS和基线之间的CMP差异，进展为密西西比州南部密西西比河冲积平原的14%（2%, 30%）、德克萨斯州墨西哥湾沿岸草原的16%（2%, 36%）、阿拉巴马州墨西哥湾沿岸平原的21%（5%, 52%）和佐治亚州南部沿海平原的22%（8%, 47%），相当于潜在改进的10%至30%。CMP的估计差异在阿肯色州南部密西西比河冲积平原以及德克萨斯州北部黑土草原和南部高地具有高度不确定性。在德克萨斯州墨西哥湾沿岸草原，先前研究发现免耕在整个生长季节导致更高的CMP，这与我们的结果一致。减少耕作的使用已被证明可以改善密西西比河冲积平原和德克萨斯州墨西哥湾沿岸草原的微生物群落结构。

在三个管理对碳浓度有响应的区域，SHMS和基线之间的SOC_stock,0-15和SOC_stock,0-30差异大小与SOC_conc,0-15的差异相似。我们还发现，在阿拉巴马州墨西哥湾沿岸平原（13% [1%, 28%]）和德克萨斯州墨西哥湾沿岸草原（13% [1%, 27%]），SOC_stock,0-15在SHMS下 consistently 更高。由于SOC_stock,0-15是根据SOC_conc,0-15和容重计算的，我们预计在检测到SOC_stock,0-15差异的地方，一个或两个变量在管理系统之间会有所不同。然而，这两个差异都不显著，SOC_stock,0-15的差异可能是这两个区域的数值假象（例如，由于SOC_conc,0-15和容重之间的协变）。

在阿肯色州南部密西西比河冲积平原，0-15厘米的土壤碳浓度和储量在SHMS和基线之间都没有差异，但我们发现，在0-30厘米处，SOC_stock,0-30在SHMS下高出11%（3%, 21%），这是由SHMS对15-30厘米深度区间土壤碳的积极影响（19% [5%, 38%]）驱动的。由于该地区的SHMS和基线系统都在垄上种植作物，我们推测0-15厘米深度区间的SHMS效应无法检测到，是因为在垄维护（清沟/重新起垄）期间，低SOC_conc物质沉积在土壤表面。

迄今为止在SHMS下实现的SOC_stock进展代表了上部15厘米潜在改进的14%至26%，以及上部30厘米潜在改进的20%至33%。SOC_stock,0-15的潜在改进范围从德克萨斯州南部高地的55%（33%, 77%）到德克萨斯州墨西哥湾沿岸草原的93%（72%, 117%）。SOC_stock,0-30的潜在改进低于上部15厘米的估计值，从阿拉巴马州墨西哥湾沿岸平原的38%（20%, 56%）到德克萨斯州墨西哥湾沿岸草原的69%（52%, 89%），反映了在15-30厘米区间，多年生参考系统和基线系统之间SOC_conc差异较小。

我们评估管理对容重的影响主要是为了帮助解释SOC_stock的变化（见前面的讨论），而不是为了对容重本身做出推断。尽管如此，我们注意到，在任何区域的任一深度都没有检测到SHMS和基线之间的容重差异。在阿肯色州（–10% [–14%, –6%]）和密西西比州（–7% [–11%, –3%]）的南部密西西比河冲积平原，多年生参考系统在0-15厘米深度区间的容重低于基线系统。在15-30厘米深度区间，所有区域的多年生参考系统下的容重都