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收集第二次土壤普查黄土高原374个土壤剖面数据（下图），包括地理位置，气候条件，土壤类型，土地利用，土壤有机质和碳酸盐含量。按照 Li and Zhao (2001)所述方法，计算获得0-20，20-50，50-100 cm土层的权重土壤有机碳(SOC)和无机碳(SIC)含量，进而得到这些土层的有机无机碳密度(SOCD和SICD)。

中国黄土高原位置及采样点分布。(I)-(VII)，土壤类型分区：(I)，褐土，淡棕壤区；(II)，黑垆土，黄绵土区；(III)，栗钙土，风沙土区；(IV)，棕钙土区；(V)，灰钙土，风沙土区；(VI)，灰漠土区；(VII)，甘-青高原土壤区。（来源：ScienceDirect）

通过因子分析，确定了7个潜因子变量，分别为不同土层SOC累积，不同土层 SIC 累积，环境温度，环境湿度，土壤类型，土壤酸度和土地利用。我们基于已有的知识建立了一个初始假设模型（下图），反映这些潜变量间的相互作用关系，通过AMOS软件的bootstrapping模式（由于数据的严重非正态分布）的结构模型方程拟合，得到了不同土层的这些潜变量的因果关系图（下图）以及它们之间的直接影响和间接影响。我们的模型可成功地拟合0-100，0-20，20-50，50-100 cm土层的数据（RMSEA ≤ 0.085, GFI ≥0.93），并且分别解释了31%, 25%, 30%和23%的土壤SOC累积的变异方差，以及16%, 9%, 15%和12%的土壤SIC累积的变异方差。　　

▲潜变量间相互作用的概念图。ENT，环境温度；LU，土地利用；ENM，环境湿度；ST，土壤类型；SAC，土壤酸度；SOC，土壤有机碳累积；SIC，土壤无机碳累积。（来源：ScienceDirect）

环境因子对不同土层碳累积贡献的结构方程模型拟合。(a) 0-100 cm；(b)0-20 cm；(c)20-50 cm；(d)50-100 cm。长方形指示的是观察变量，椭圆形指示的是潜变量；单向箭头指示一个变量（因）对另一个变量（果）的直接影响，双向箭头指示两个变量相关；图中仅展示了具有显著性检验的直接影响。（来源：ScienceDirect）

结果表明，环境温度和环境湿度是土壤有机碳密度(SOCD)变化的主要控制因素。这两者的总效应都是土壤类型和土地利用对SOCD的总效应(直接和间接效应之和)的两倍多。此外，随着土壤深度增大，环境温度对SOCD的直接负效应增加，环境湿度对SOCD的直接正效应减小。对于0~100 cm土层无机碳密度（SICD），土壤有机碳(SOC)含量是控制土壤无机碳密度(SICD)变化的最重要因素。环境温度和环境湿度主要通过对土壤类型、SOC含量或土壤pH间接影响SICD。我们的模型解释了0~100 cm土层碳积累变异量的40%，未解释的变异量可能是由于缺少土壤物理化学性质、输入有机碳的质量和土壤微生物的相关数据。