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为探究草原植物生物量（APB）与气候、土壤及物种多样性的关系，研究人员分析 116 个草原数据。结果发现 APB 与年平均降水量（MAP）等呈单峰关系，氮与植物多样性影响 APB。这为全球植被和碳模型提供关键依据。
在广袤的地球表面，草原占据着约三分之一的陆地面积，不仅是众多生物的栖息地，还在全球碳循环中扮演着重要角色，其储存的陆地碳约占总量的三分之一 。然而，对于草原生态系统中至关重要的植物生物量（Aboveground plant biomass，APB），科学界却缺乏有效的预测模型。以往许多研究在探索植物生物量与环境之间的关系时，往往假设两者呈线性关系，并且忽视了环境变量之间的相互作用。这种简单化的处理方式，使得研究结果难以准确反映真实的生态过程，也限制了对草原生态系统的深入理解和科学管理。
为了填补这一知识空白，来自全球多个研究机构的科研人员携手开展了一项大规模研究。其中，第一作者 Marie Spohn 来自瑞典农业科学大学（Swedish University of Agricultural Sciences，SLU） 。研究团队以全球六大洲的 116 个天然和半天然草原为研究对象，这些草原涵盖了广泛的气候和土壤条件，为全面分析植物生物量与环境因子的关系提供了丰富的数据基础。
研究人员在这些草原站点收集了标准化的 APB、植物多样性以及环境数据。在数据收集过程中，他们严格遵循统一的采样协议，确保数据的准确性和可比性。例如，APB 是在植物生物量达到峰值时进行测量，通过破坏性采样的方法，精确获取植物地上部分的生物量 。土壤样本的采集和分析也十分严谨，涵盖了多种土壤特性指标，如土壤总氮含量、土壤 pH 值、土壤黏土含量等。同时，研究人员还获取了详细的气候数据，包括年平均降水量（Mean annual precipitation，MAP）、年平均温度（Mean annual temperature，MAT）等。
基于这些丰富的数据，研究人员运用了多种数据分析方法，包括线性和二次模型拟合、结构方程模型（Structural equation modeling，SEM）等，深入探究 APB 与各环境因子之间的关系。
研究结果显示，APB 与 MAP 之间呈现出显著的二次曲线关系，即单峰关系 。在 MAP 处于较低到中等水平时，APB 会随着 MAP 的增加而上升；但当 MAP 超过 1138mm 后，APB 反而会下降。这表明过高的降水量可能对植物生长产生负面影响，例如导致土壤养分淋失、土壤酸化等问题，进而抑制植物生物量的积累。此外，APB 与干旱指数（Aridity index，AI）、土壤总氮含量也呈现出类似的单峰关系 。AI 反映了降水与蒸发的综合影响，在 AI 梯度的极端干旱和湿润两端，APB 都相对较低，说明适宜的水分平衡对于维持较高的植物生物量至关重要。而土壤总氮含量在适度范围内有利于 APB 的增加，但超过一定阈值（5.96g kg-1土壤）后，APB 会下降，这可能与高氮条件下的氮毒性有关。
研究还发现，土壤氮与植物多样性在影响 APB 时存在显著的交互作用 。在土壤氮含量较低的情况下，植物多样性与 APB 呈正相关，即植物多样性的增加有助于提高 APB；然而，当土壤氮含量处于中等水平（4 - 7g 氮 kg-1土壤）时，两者的关系则变为负相关，APB 会随着植物多样性的增加而减少 。类似地，大气氮沉降与植物多样性在影响 APB 时也存在类似的交互模式，在低植物多样性水平下，大气氮沉降对 APB 的促进作用更为明显，而在高植物多样性水平下，这种促进作用则减弱。
通过结构方程模型，研究人员进一步揭示了各变量之间的复杂关系 。MAP 不仅直接影响 APB，还通过对土壤氮的影响间接作用于 APB，并且土壤氮对 APB 的影响总体上比 MAP 更为强烈 。此外，研究还发现 MAP 与 MAT 在影响 APB 时存在显著的交互作用，但当考虑多个环境因子共同作用时，这种交互作用对 APB 的影响并不显著 。
这些研究结果具有重要的科学意义和实际应用价值。从科学角度来看，研究明确了 APB 与多种环境因子之间的单峰关系以及变量之间的交互作用，为深入理解草原生态系统的运行机制提供了关键证据 。以往许多研究因未考虑这些复杂关系，导致对植物生物量的预测存在偏差。而本研究的发现有助于纠正这些偏差，完善生态系统理论。从实际应用角度出发，研究结果对全球植被和碳模型的改进具有重要指导意义 。目前，许多全球模型在预测草原植物生物量时存在误差，本研究建议在模型中纳入这些交互和单峰关系，能够显著提高模型对初级生产的预测能力，从而更准确地评估草原生态系统在全球碳循环中的作用，为应对气候变化、制定合理的生态保护和管理策略提供科学依据。
在研究方法上，研究人员主要采用了以下关键技术：一是标准化的数据采集方法，在六大洲的 116 个草原站点收集 APB、植物多样性和环境数据，保证数据的广泛代表性；二是运用线性、二次函数模型以及结构方程模型，分析变量之间的关系，探究其内在机制。
研究结论部分表明，APB 与 MAP、AI、土壤氮等环境因子通过单峰函数相关，且这些因子与其他生态系统特征在影响 APB 时存在交互作用。植物多样性与氮的交互作用显著影响 APB，在低氮时两者正相关，中氮时负相关。这一研究成果强调了在分析和模拟全球尺度植物生物量时，考虑这些复杂关系的重要性，为全球植被和碳模型的优化提供了关键依据，有助于更准确地预测草原生态系统对环境变化的响应，进而为生态保护和可持续发展提供有力支持。
