土壤碳激发效应(PE)的关键调控因子识别：数据整合揭示非生物因素的主导作用

编辑推荐：针对土壤碳激发效应(PE)驱动因素的争议性问题，研究人员通过meta分析、增强回归树(BRT)和线性混合模型(LMM)揭示：底物碳输入、SOC含量、土壤C/N比和pH是PE主要决定因子（解释65%变异），其中土壤pH和C/N比的随机效应(39.7%)超越底物碳输入的固定效应(38.6%)，为全球碳平衡预测提供了新视角。

　　土壤碳激发效应(Priming Effect, PE)在碳循环中扮演关键角色，但其驱动机制长期存在争议。通过整合meta分析、增强回归树(Boosted Regression Tree, BRT)和线性混合模型(Linear Mixed Model, LMM)三大方法，研究发现：难降解物质输入在森林和草原土壤中引发负PE，但在强酸性土壤(pH≤5.0)可能转为正效应。当土壤C/N_比<10或底物C/N_比<20时，PE强度显著升高。BRT模型锁定四大核心调控因子——底物碳输入、土壤有机碳(SOC)含量、土壤C/N_比和pH，它们共同解释65%变异（单因子贡献均>10%）。LMM分析更揭示有趣现象：当控制土壤温湿度等随机效应时，底物碳输入与PE强度呈正相关，而土壤pH和C/N_比的随机效应(39.7%)甚至超越底物碳与SOC的固定效应(38.6%)。该研究突破传统微生物视角，首次量化非生物因素对PE的调控权重，为构建多变量碳循环模型提供了理论基石。