美国本土范围内，土壤颗粒物及与矿物相关的有机碳分解能力同时受到地球化学因素和微生物活动的共同影响

《One Earth》：Joint geochemical and microbial controls on soil particulate and mineral-associated organic carbon decomposability across the contiguous US

土壤碳分解受矿物和微生物共同调控，美国本土研究显示其稳定度差异达10倍，建立高分辨率分解参数地图可优化气候政策。

　　

科学造福社会

土壤储存的碳量超过了大气和植被总和，使其成为调节地球气候的重要因素。土壤中的碳是保持锁定状态还是以二氧化碳的形式重新释放到大气中，将决定地球变暖的速度。然而，预测土壤碳的分解过程非常困难。目前的地球系统模型通常假设在相同生物群落或土壤类型中，碳的分解速率是恒定的（不受环境因素影响）。实际上，土壤并非均匀分布，不同地点之间存在显著差异。虽然土壤的pH值和氮含量等特性已被广泛研究，但人们对土壤中的矿物质和微生物的关注却相对较少。如果不考虑这些因素，模型将难以准确预测未来的土壤碳排放。在我们的研究中，我们利用长期实验数据、机制模型和机器学习方法，分析了美国各地的土壤碳分解情况。我们量化了氮含量、金属和微生物等土壤特性如何影响碳的持久性以及微生物获取碳后的释放速度。研究发现，碳的分解能力存在超过10倍的差异，其中常被忽视的铁矿物质和真菌等因素发挥了重要作用。通过绘制颗粒碳和矿物相关碳的分解参数图，我们发现了美国西北部和东部地区的稳定“热点”区域，这些地区的碳损失风险较低。这一点至关重要，因为土壤是气候保护的关键组成部分。我们的地图为有针对性的土地管理和气候缓解措施提供了依据，有助于农民、土地管理者和政策制定者优先考虑保护措施，制定更有效的气候政策，并保护长期的土壤健康。将这些地图与地表模型结合使用，可以进一步提高大规模土地碳预测中的土壤异质性表现。

研究亮点

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美国各地的土壤碳分解速率和微生物碳利用效率存在10倍的差异

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土壤矿物质和微生物共同调节碳的分解能力

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我们制作了美国各地4公里分辨率的碳分解参数地图

总结

土壤是地球上最大的活跃碳库。然而，在多样化环境中对土壤碳分解进行建模仍然具有挑战性，因为大多数模型使用的是相同生物群落或土壤类型内统一的预设参数值。本研究利用来自20个国家生态观测站网络的156个土壤样本的大规模数据集和机制模型，量化了美国各地颗粒碳和矿物相关有机碳的分解参数（分解速率K和碳利用效率CUE）。研究发现，K和CUE在不同土壤之间存在10倍的差异，这种差异受到已知的（如pH值和氮含量）以及未被充分重视的地球化学和微生物因素（如草酸可提取铁、真菌丰度）的影响。通过整合关键预测因子，我们生成了K和CUE的网格化地图，揭示了美国本土不同地区颗粒碳和矿物相关有机碳的空间分解模式。我们的研究结果强调了将未被充分考虑的土壤因素纳入模型中的必要性，以改善空间异质性的碳分解估算。

图形摘要