面臨的挑戰
現有機理過程模型有待進一步改進
相對于兩期調查數據差減及長期試驗數據直接外汽車材料推等方法的諸多局油氣分離器改良版限性，過程模型整合了影響 SOC 動態的更多機理，能夠反映氣候、土壤、耕作管理等的空奧迪零件間變異性對 SOC 動態的影響，并且易于與土壤數據庫、地理信息系統（GIS）、遙感等手段結合，因此已經成為大尺度 SOC 變化藍寶堅尼零件速率及固碳潛力研究的主流方法。
多庫土壤碳周轉模型（如 RothC保時捷零件、Century 等）在揭示不同尺度 SOC 庫的變異性以及由于管理措施和土地利用變化而導致的土壤碳庫水箱水變化方面均被證明是有效的，但在 SOC 對氣候Audi零件變化響應的適用性方面還有爭議，主要問題是離散分庫劃分中的難分解/惰性碳庫對溫度變化的響應汽車零件進口商是否像假定的那樣敏感性很小。同時，多庫土壤碳德系車零件周轉模型中，微生物作物分解者的作用也被隱含在分解速率常數中，沒有明確表達。
而目前新出現的微生物模型則直接把土壤碳周轉福斯零件和微生物生物量及生理機能耦合，對于探討全球變暖和 SOC 間的反饋很有用。但是，該方法還存在震蕩效應及對碳輸入響應的不敏感性等問題。
因此，對農田土壤來說，在模型方面如何能同時有效Bentley零件的反映管理措施及氣候Benz零件變化對 汽車空氣芯SOC 的影響，還面臨巨大挑戰。
土壤基礎數據分辨率低、更新慢、缺乏生物學指標
中國土壤資源豐富多樣、空間分異明顯。同時，在農業汽車機油芯高強度利用、工業化及城鎮化進程快速發展的背景下，土壤資源受人為活動影響強烈，土壤屬性的變異性極強。土壤基本屬性信息（SOC、容重、機械組成、pH 值等）是固碳潛力估算模型德系車材料的最基本驅動數據，同時 SOC 等直接觀測數據也是模型參數校正及估算結果驗證的關鍵。
然而，在初始土壤條件信息方面，目前可用的最精細的國家尺度土壤數據也僅為基于 20 世紀 80 年代第二汽車零件報價次全國土壤普查成果建立的 1:1000000 土壤數據庫。相較我國土壤的變異性而言，該數據的分辨率依然偏低。在模型參數校正及估算結果驗證方面，目前可用的主要是不同地汽車冷氣芯區零散的土壤調查及 SOC 數字制圖數據。這些數據對我國典型農田區臺北汽車材料的空間覆蓋不夠完整，覆蓋的時段則更少。此外，土壤賓士零件基礎信息的更新非常慢，或者說在國家尺度上基本沒有更新。同時，表征土壤生物屬性的微生物量、微生物多樣性等空間分布基礎信息極度缺乏，嚴重制約了國家尺度農田土壤固碳潛力汽車零件研究。
缺乏不確汽車零件貿易商定性的定量評估，制約了應用效果
由于土壤有機質形成機理和周轉過程認識、觀測數據誤差、時空分辨率及可獲水箱精取性等因素限制，農田BMW零件 SOC變化速率及固碳潛力估算結果中必然包含一定的不確定性。這些不確定性會VW零件通過隨后的分析及應用過程加以傳斯柯達零件遞，從而對土壤資源可賓利零件持續管理決策產生重大影響。
然而，目前土壤評估結果所提供的不確定性Skoda零件定量信息非常有限，綜合考慮模型結構、內部參數及外部驅動數據不確定性的評估更少。中國國家尺度農田土壤固碳潛力及速率估算的不確定性空間分布信息則基本沒有，在很大程度上制約了相關研究成果在國家農汽車材料報價田土壤臺北汽車零件碳分區管理及指導土壤資源可持續利用中的實際應用效果。
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