土壤CO2浓度体现了地上及地下的生物活动,其细微的变化对大气CO2浓度和气候环境都有着极大的影响。由于传统监测方式限制,难以对其进行大尺度分析,本研究通过Fick定律推导进行土壤CO2浓度计算,并且在80×80m的范围内设置25个采样点进行时空动态情况分析。本文的研究结果如下:(1)通过Fick第一定律,实现通过碳通量推导计算土壤表层CO2浓度,推导所得的结果与传统方式监测所得的数据基本相同。(2)通过五种空间插值方法进行预测值准确度对比,发现协同克里金算法能够更加准确客观地描述土壤表层CO2浓度的空间分布情况。利用空间插值对土壤表层CO2浓度进行分析,能够准确分析其动态变化规律。(3)实验过程中,发现影响土壤表层CO2浓度因子主要是土壤温度、土壤湿度和降雨。其中,土壤表层CO2浓度与土壤温度变化基本呈现正相关,当受到降雨影响土壤湿度改变,土壤表层CO2浓度与土壤湿度反相关。(4)土壤表层CO2浓度空间分布受到降雨、土壤温度和土壤湿度等因素影响。本文实验周期稳定状态下,土壤表层CO2浓度的空间分布情况基本一致。(5)为了便于计算和分析,本文开发了土壤表层CO2浓度分析系统。用户通过本系统能够直接计算土壤表层CO2浓度,且能够直接查看其趋势和空间分布的情况。本研究探索了土壤表层CO2浓度影响因子和空间分布的动态变化规律,发现其受到土壤温度、土壤湿度及降雨影响明显。同时,本文提出的计算方法能够进行大尺度范围内土壤表层CO2浓度的时空动态特征分布。