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为解决过程导向的土壤有机碳（SOC）模型中温度（f (T)）和土壤水分（f (W)）响应函数对区域 SOC 模拟影响不明的问题，研究人员用 DLCM 模型评估 10 种 f (T) 和 9 种 f (W) 函数，发现不同函数致 SOC 变化显著，需精准函数提升预测，具重要科学意义。
土壤有机碳（Soil Organic Carbon, SOC）作为陆地生态系统碳循环的核心组成部分，其动态变化对全球气候调节、土壤肥力维持及生态系统稳定性起着至关重要的作用。然而，准确模拟 SOC 动态一直是生态学和气候科学领域的难点。当前，基于过程的 SOC 模型广泛应用于区域和全球尺度研究，但这些模型中用于描述温度（f (T)）和土壤水分（f (W)）对碳分解影响的响应函数，大多基于特定条件推导而来，其在不同区域的适用性和对模拟结果的影响尚不明确。例如，不同模型采用的 f (T) 和 f (W) 函数差异显著，导致全球或区域 SOC 储量估算结果相差可达数倍，严重制约了对碳 - 气候反馈机制的准确评估。因此，揭示气候响应函数在 SOC 模型中的不确定性，成为提升模型预测精度、完善碳循环理论的关键科学问题。
为解决这一难题，国内研究团队（由西北工业大学李慧文等学者组成）开展了一项针对气候响应函数对 SOC 模拟影响的系统性研究。该研究以秦岭山区为对象，利用自主开发的双层碳模型（Double Layer Carbon Model, DLCM），评估了 10 种 f (T) 和 9 种 f (W) 函数在 1982-2018 年期间对 SOC 动态的模拟效果。研究通过粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）校准模型参数，结合机器学习生成的基准地图，量化了不同响应函数组合对 SOC 模拟结果的影响差异。相关成果发表在《Environmental Modelling》，为改进土壤碳模型、精准预测气候变化下的碳循环提供了重要依据。
主要技术方法
研究采用以下关键技术：
- 模型构建与校准：运用 DLCM 模型模拟 SOC 动态，通过 PSO 算法优化模型参数，使初始 SOC 估算值与基于随机森林（Random Forest, RF）模型的基准地图在空间一致性上达到 R2>0.9，且 85% 以上区域的偏差（PB）小于 1%。
- 多函数对比实验：引入主流碳模型中的 10 种 f (T) 和 9 种 f (W) 函数，在保持模型结构、输入数据和参数一致的前提下，开展控制变量实验，量化不同函数组合对 SOC 模拟结果的影响。
- 数据验证与分析：利用实地观测数据验证模型性能，并通过统计分析（如均方根误差 RMSE 计算）评估不同函数的模拟精度差异。
研究结果
1. 模型性能验证
DLCM 估算结果与 RF 模型高度一致，表层和亚表层土壤的 R2 分别为 0.91 和 0.95，PB 分别为 - 1.57% 和 - 1.1%，RMSE 均小于 0.54，表明模型经过参数优化后具有较高的可靠性和空间一致性。
2. 气候响应函数对 SOC 模拟的影响
不同 f (T) 和 f (W) 函数组合导致 SOC 模拟结果差异显著：
- 温度响应函数的影响：单一 f (T) 函数的改变可使表层土壤 SOC 储量变化幅度达 37%，亚表层达 30%。例如，指数型函数与线性函数对温度敏感性的刻画差异，直接导致分解速率估算偏差，进而影响 SOC 累积量的预测。
- 水分响应函数的阈值效应：f (W) 函数揭示了土壤水分对微生物活动的双重作用 —— 适度水分促进分解，而极端干旱或涝渍则抑制分解。这种阈值效应在气候波动下尤为明显，不同函数对 “最佳水分阈值” 的定义差异，导致 SOC 动态模拟结果出现分异。
3. 函数组合在气候波动下的交互作用
在降水和温度年际变化较大的年份，f (T) 与 f (W) 的交互作用对 SOC 模拟结果的影响更为突出。例如，暖干气候条件下，部分函数组合预测 SOC 呈下降趋势，而另一些组合则显示稳定或上升，凸显了函数选择对碳源 / 汇判断的决定性作用。
结论与讨论
本研究通过模型实验首次系统量化了气候响应函数在区域 SOC 模拟中的不确定性，证实 f (T) 和 f (W) 的选择是导致模拟结果差异的核心因素之一。研究发现，现有模型中广泛使用的响应函数可能无法准确捕捉区域气候特征（如秦岭山区的季节性水热变化），进而导致碳储量估算偏差。这一结果为土壤碳模型的改进提供了明确方向 —— 需结合区域气候 - 土壤 - 植被特征，开发具有更高针对性的 f (T) 和 f (W) 函数，以提升模型对气候变化的响应精度。
此外，研究强调了在全球碳预算评估中纳入函数不确定性的重要性。当前，多数地球系统模型（ESMs）采用通用化的气候响应函数，可能低估区域碳循环的复杂性。本研究提出的 DLCM 模型框架及多函数对比方法，为跨模型比较和参数优化提供了可复制的技术路径，有助于推动 SOC 模拟从 “通用型” 向 “精准型” 转变，为制定区域性碳汇增强策略和气候变化应对政策提供科学支撑。
总之，该研究不仅揭示了 SOC 模型中气候响应函数的关键作用，更通过实证分析呼吁学界重视模型参数的区域适配性，为深化碳循环机制认知、完善气候预测模型奠定了重要基础。
