一种扩展现有温度模型的新模式：在寒冷环境中，土壤呼吸作用与温度之间存在负相关关系

《CATENA》：A new pattern expanding current temperature models: A negative correlation between soil respiration and temperature in cold environments

土壤呼吸（Rs）与温度的U型关系在中国生态系统中被揭示，低温区（MAT <3.75℃）因水分增加抑制微生物活性导致Rs负相关，传统模型低估冷区Rs达32%。月尺度Rs与温度正相关，年尺度因数据聚合（Jensen不等式）和空间异质性产生偏差，需改进模型参数化以提升碳预算预测精度。

　　土壤呼吸（Rs）是生态系统中仅次于净初级生产力的第二大碳通量，因此评估Rs与温度之间的关系对于碳预算评估和气候变化预测至关重要。这项研究基于中国自然生态系统的多尺度观测数据，比较了不同Rs-温度模型的表现，重点关注低温条件下Rs的响应特征。研究发现，年尺度的Rs与年平均温度（MAT）之间呈现出U型关系，即在低温地区（MAT < 3.75°C），Rs与温度呈负相关，而在温带地区则表现为正相关。这一发现与以往认为Rs随温度上升而增加的主流观点相悖，提示我们需要重新审视现有模型在寒冷环境中的适用性。

在温带地区，Rs通常随着温度升高而增加，这种现象被广泛归因于微生物和植物根系活动的热增强效应。然而，在寒冷地区，如青藏高原和东北冷温带，研究显示Rs与温度之间存在负相关关系。这种非预期的逆向模式可能源于土壤水分含量的增加，而这种增加与温度升高相关。随着温度上升，土壤水分含量增加，可能限制了氧气的扩散和供应，从而抑制了微生物的呼吸作用。这种间接的抑制效应可能超过了温度对微生物代谢活动的直接促进作用，导致Rs在低温条件下随温度升高而减少。

传统模型，如Van’t Hoff、Lloyd-Taylor和Arctangent模型，未能准确捕捉寒冷地区Rs与温度的负相关关系，系统性低估了这些地区的Rs值，低估幅度可达32%。相比之下，月尺度的Rs与月平均温度（MMT）之间保持正相关，没有表现出负相关趋势。这种尺度依赖性的差异可能源于Rs响应的时空异质性以及Jensen不等式的影响。Jensen不等式指出，在非线性关系中，依赖变量的平均值无法通过独立变量的平均来准确估计，这可能导致在年尺度上Rs的估算值高于月尺度。

研究进一步分析了不同环境因素对Rs的影响机制，采用结构方程模型（SEM）探讨了MAT、土壤水分含量（SMC）和叶面积指数（LAI）对Rs的直接和间接作用。在低温条件下（MAT < 3.75°C），温度对Rs的影响主要通过SMC的增加间接抑制，而在较高温度下，MAT对Rs的直接影响占主导地位。此外，SMC和LAI的变化也对Rs产生了显著的间接效应，尤其是在寒冷环境中，这些因素可能通过改变土壤物理结构和微生物活动条件，进一步影响Rs的动态变化。

为了评估现有模型在寒冷地区对Rs的低估问题，研究模拟了中国范围内2000年至2018年的Rs变化，并与传统模型进行对比。结果表明，U型模型在寒冷地区预测的Rs值比其他模型高1%至32%，尤其是在MAT < 3.75°C的区域。这一发现对于改进区域和全球碳循环模型具有重要意义，因为如果传统模型未能准确反映寒冷地区的Rs-温度关系，将导致对净生态系统生产力（NEP）和碳预算的系统性低估。这种低估的程度在某些地区甚至可以与碳汇能力相媲美，可能影响对碳平衡的判断。

此外，研究还发现，月尺度的Rs-温度响应曲线通常低于年尺度曲线，尤其是在低温条件下。这种差异部分归因于Jensen不等式，即在非线性关系中，年尺度的Rs估算值可能高于月尺度。同时，月尺度的Rs在相同温度条件下表现出更广泛的地理分布，寒冷地区的Rs值高于温暖地区，这反映了土壤微生物和植被在寒冷环境中的长期适应性。由于在较低温度下，观测数据更多来自相对温暖的区域，因此导致年尺度的Rs平均值偏低，进一步加剧了与月尺度之间的差异。

研究结果不仅揭示了Rs-温度关系在不同时间尺度上的复杂性，还为改进土壤碳通量的预测模型提供了新的视角。特别是在寒冷地区，现有的线性模型可能无法准确描述Rs的动态变化，而U型模型则更能够捕捉这种非线性特征。因此，未来的研究需要更加关注寒冷环境下的Rs-温度关系，并考虑引入非线性模型以提高预测的准确性。此外，扩大对寒冷生态系统Rs的现场观测数据，有助于减少模型参数的不确定性，从而提升对全球碳循环的理解和预测能力。

研究还指出，尽管U型模型在温度范围?10至25°C之间表现良好，但在更宽的温度区间内，其预测准确性可能下降。因此，为了确保模型在更广泛的气候条件下适用，有必要对模型参数进行重新校准和优化。这不仅有助于提高区域和全球尺度的碳循环模拟精度，还能够减少未来气候变化预测中的不确定性。

综上所述，本研究通过多尺度观测和模型比较，揭示了Rs与温度之间在不同环境条件下的复杂关系，特别是在寒冷地区。研究结果强调了现有模型在寒冷环境中的局限性，并提出了改进模型参数化和模拟方法的建议。这些发现对于更准确地评估土壤碳通量、理解碳循环机制以及制定应对气候变化的策略具有重要意义。同时，研究还提醒我们，在进行多尺度分析时，应避免使用线性方法进行尺度转换，而应采用分区域模拟和非线性处理方法，以减少由于尺度不匹配导致的偏差。未来的研究需要进一步探索不同气候条件下的Rs-温度响应机制，并结合更多现场数据和实验结果，以验证和优化现有模型的适用性。