在不同土壤气候条件下，土壤有机碳的非线性阈值响应及其空间异质性

土壤有机碳（SOC）在山东半岛与西南山东两种气候条件下的空间异质性与非线性阈值响应机制。基于地统计学与机器学习模型（随机森林、SHAP分析），研究发现：Jiaodong沿海地区SOC受硝酸盐（NO3?-N=10.0 mg·kg?1）和铁（Fe=12.0 mg·kg?1）双阈值调控，低NO3?-N下Fe增强SOC稳定，高NO3?-N下Fe抑制SOC；西南内陆地区TN（>3.25 g·kg?1）主导SOC积累，但高NO3?-N（>27 mg·kg?1）导致SOC下降。该方法揭示了气候-土壤协同作用下的SOC动态规律，为区域化碳管理提供新框架。

　　
本研究聚焦于中国山东省的两种不同气候-土壤耦合区（海洋性季风气候的胶东半岛与大陆性气候的西南山东），通过整合地统计学模拟与可解释机器学习方法，系统解析了土壤有机碳（SOC）空间异质性的驱动机制及非线性阈值响应规律。研究揭示了滨海与内陆农业生态系统在碳稳态调控上的本质差异，为区域精准碳管理提供了科学依据。

### 一、研究背景与科学问题
土壤有机碳作为陆地最大碳库，其空间分布的不确定性（误差±30%）严重制约地球系统模型预测精度（CMIP6）。传统线性模型难以捕捉滨海区Fe-有机矿物互作与内陆氮限制的复杂机制，导致碳动态评估存在系统性偏差。本研究通过构建"地统计学-机器学习"双框架，重点解决以下科学问题：
1. 不同气候-土壤耦合区SOC空间异质性形成机制
2. 关键环境因子（NO3?-N、Fe、TN、CEC）的非线性阈值效应
3. 多因子耦合调控的机制解析

### 二、方法论创新
研究采用复合分析框架突破传统研究局限：
1. **空间概率建模**：通过序贯高斯模拟（SGS）构建1000个随机实现，量化SOC空间不确定性（标准差0.017-7.00 g·kg?1）
2. **可解释机器学习**：集成随机森林（RF）与SHAP分析，揭示双阈值协同效应（如Fe浓度12 mg·kg?1与NO3?-N 10 mg·kg?1的交互临界点）
3. **分段回归验证**：采用局部加权平滑（LOESS）对模型输出进行二次验证，确保阈值发现的稳健性

### 三、核心发现与机制解析
#### （一）空间异质性特征对比
1. **胶东半岛（海洋性气候）**：
- 空间尺度：10-42.6 km（短程异质性主导）
- 典型分布：西部丘陵区SOC达21.04 g·kg?1，东部沿海区降至9.64 g·kg?1
- 关键因子：Fe有效性（0-12 mg·kg?1阈值）与NO3?-N的协同调控

2. **西南山东（大陆性气候）**：
- 空间尺度：68 km（长程异质性主导）
- 典型分布：东南高山区SOC达31.42 g·kg?1，西北平原区降至11.32 g·kg?1
- 关键因子：TN累积（>3.25 g·kg?1）与CEC（>12 cmol·kg?1）的阈值效应

#### （二）非线性调控机制
1. **滨海区双阈值协同效应**：
- NO3?-N阈值（10 mg·kg?1）：低于此浓度Fe正效应被掩盖，高于则激活微生物矿化保护
- Fe有效性阈值（12 mg·kg?1）：低于促进有机质矿化，高于抑制矿化过程
- 交互效应：当NO3?-N>10 mg·kg?1且Fe>12 mg·kg?1时，SOC稳定性提升2.3倍

2. **内陆区单阈值主导效应**：
- TN临界值（3.25 g·kg?1）：低于触发碳矿化，高于促进微生物遗骸积累
- CEC双阈值（10.8→12.1 cmol·kg?1）：分别对应有机质物理保护与化学结合能级跃迁
- TN-CEC耦合效应：当TN<4 g·kg?1时CEC负贡献显著（-2.5 SHAP值），超过阈值后转为正协同（+3.0 SHAP值）

#### （三）模型性能对比
| 模型 | 胶东半岛（R2adj） | 西南山东（R2adj） | RMSE |
|--------------|------------------|------------------|--------|
| 线性回归 | 0.57 | 0.97 | 0.02-0.55 |
| 随机森林 | 0.99 | 0.99 | 0.005-0.01 |
| XGBoost | 0.99 | 0.99 | 0.02-0.03 |
| SVM-RBF | 0.98 | 0.96 | 0.017-0.35 |

研究显示，在滨海氧化环境（Fe3?占主导）中，NO3?-N通过调控Fe价态（Fe3?→Fe2?还原）影响有机质矿化速率，形成"低氮保碳-高氮稳碳"的动态平衡。而在大陆性还原环境（Fe2?为主）中，TN通过调节微生物C/N比（<150时碳固定效率提升37%）和CEC（>12 cmol·kg?1时阳离子桥接增强）实现碳富集。

### 四、应用启示与管理建议
1. **滨海农业区（胶东半岛）**：
- 实施分层施肥策略：在Fe有效性>12 mg·kg?1区域控制NO3?-N投入（<10 mg·kg?1）
- 创新管理措施：通过添加钙镁磷肥（CEC提升0.8 cmol·kg?1）打破NO3?-Fe协同负反馈
- 监测重点：沿海低SOC区（标准差>5 g·kg?1）的Fe有效性波动

2. **内陆农业区（西南山东）**：
- 建立TN-CEC双阈值预警系统：当TN<4 g·kg?1且CEC<12 cmol·kg?1时触发碳保护干预
- 推广精准配肥技术：根据土壤CEC动态调整钙镁肥用量（每提升1 cmol·kg?1可增强TN碳转化率18%）
- 重点治理区：西北平原（TN<3.25 g·kg?1且CEC<10 cmol·kg?1）的碳流失热点

3. **模型应用拓展**：
- 开发区域适配的SOC预测系统：胶东需强化Fe有效性监测，西南山东侧重TN与CEC联合诊断
- 建立动态阈值数据库：涵盖不同母质（潮土/褐土）、灌溉强度（>300 mm/a区域需调整）的参数修正
- 碳汇潜力评估：在TN>4 g·kg?1且CEC>12 cmol·kg?1区域，单位面积年固碳量可达2.8 t·ha?1

### 五、理论贡献与方法论突破
1. **机制层面**：
- 首次揭示滨海氧化环境中"NO3?-Fe双阈值协同效应"：当NO3?-N>10 mg·kg?1时，Fe3?还原速率提升至0.8 mg·kg?1·d?1，促进有机质化学结合
- 解析大陆性还原环境中"TN-CEC正反馈"：每增加1 g·kg?1 TN可激活0.23 cmol·kg?1 CEC的桥接能力

2. **方法论**：
- 开发SHAP-LOESS联合验证流程：将SHAP重要性排序与分段回归相结合，确保非线性阈值发现的稳健性
- 建立空间异质性量化指标：提出"变异梯度指数（VGI）= (σSOC/meanSOC)×ln(range)"综合评估模型

3. **模型扩展**：
- 将时间序列纳入分析框架：引入2010-2022年观测数据构建动态阈值（每年变化±0.15 g·kg?1）
- 开发多尺度耦合模型：将0-20 cm表层碳（年周转率0.8-1.2）与20-50 cm次表层碳（周转率3-5年）关联

### 六、研究局限与未来方向
1. **现存局限**：
- 土壤剖面分层效应未充分体现（仅分析0-20 cm）
- 微生物功能群落的直接观测数据缺失
- 长期气候情景（如RCP8.5）下的模型泛化性待验证

2. **未来研究重点**：
- 建立多剖面（0-20 cm/20-50 cm）耦合预测模型
- 开发基于宏基因组学的微生物功能调控模块
- 构建动态阈值预警系统（集成气象预报数据）

3. **跨尺度应用**：
- 将研究成果纳入IPCC AR6碳循环模块
- 开发区域尺度碳通量反演算法（空间分辨率500 m）
- 设计基于阈值管理的精准农业干预方案（如：当NO3?-N>10 mg·kg?1时自动触发铁补充）

本研究突破传统单因子调控范式，建立"气候-土壤-管理"三维调控模型，为《4×1000》战略实施提供了关键科学支撑。在滨海农业区，通过控制NO3?-N与Fe的有效性组合，可使SOC年固存量提升15-20%；在内陆区实施TN-CEC协同管理，预计可使耕作层SOC增加8-12 g·kg?1，相当于年固碳量达1.2-1.8 Mg·ha?1。