山地土壤厚度是深刻影响高原水文过程、生态系统结构与地表稳定性的关键属性，也决定着土壤有机碳储量和水储量的计算边界。区域碳／水储量评估通常采用固定深度方法，在浅土区可能导致并不存在的土层纳入储量计算。青藏高原地形复杂，土层厚度空间差异显著，土层下边界的可靠信息缺乏，已成为碳／水储量估算的主要不确定性来源。
针对这一问题，中国科学院成都山地灾害与环境研究所山地地表过程智能监测与模拟创新团队以青藏高原为研究区，构建了土壤厚度约束的碳／水储量估算框架。研究整合野外土壤剖面、遥感与地理环境数据，预测土壤厚度空间分布，并以实际土层下边界限定碳／水储量计算范围。在土壤有机碳研究中，将土壤厚度预测与等效土壤质量校正相结合，评估西藏地区土壤有机碳储量空间分布及不确定性；以实际土层为边界，可避免将浅土区基岩以下“虚拟土层”计入碳库，减少统一深度假设造成的高估，可靠预测区内0—100 cm土壤有机碳储量为4.72 PgC（90％预测区间：0.99—19.43 PgC）。在土壤水储量研究中，进一步将空间变化的土壤厚度引入逐月水分重建，刻画青藏高原浅层土壤水储量时空变化，发现固定深度方法可能在土层浅薄区高估土壤蓄水空间，并放大区域水储量及其增湿趋势；采用土壤厚度约束后，估算结果更贴近实际土层能够储水的范围，区域水储量均值由1255.85 km3降至504.06 km3，增湿趋势由＋10.78 km3／yr降至＋4.99 km3／yr。两项研究共同表明，准确识别土层下边界是提高山地碳／水储量评估可靠性的关键，为地形复杂、观测资料稀少地区碳／水储量评估与长期监测提供了新思路。
相关成果分别以“Integrating soil thickness and equivalent mass to refine organic carbon stock estimates across Tibet”和“A soil－thickness－constrained geospatial framework for reconstructing monthly shallow soil water storage across the Tibetan Plateau”为题，发表于数字土壤制图领域TOP期刊 Geoderma和遥感领域TOP期刊GIScience ＆ Remote Sensing上。成都山地所博士研究生张鑫为论文第一作者，范建容研究员为通讯作者。研究得到了西藏自治区重点研发计划项目（XZ202501ZY0091、XZ202402ZY0026）资助。
固定深度法与土壤厚度约束法估算土壤碳／水储量的概念对比
受土壤厚度约束的西藏可靠预测区内SOC储量（0–100 cm）的空间分布
青藏高原浅层土壤水分储量（SWS）的时间动态变化