干旱梯度下交换性钙与土壤有机碳的非线性响应机制及其生态阈值研究

针对干旱梯度如何调控土壤有机碳(SOC)关键驱动因子这一科学问题，研究人员基于中国第二次土壤普查数据，采用机器学习、广义加性模型(GAM)和结构方程模型(SEM)揭示了SOC沿干旱梯度递减的空间格局，发现交换性Ca2+与干旱阈值(0-20cm层0.48，20-100cm层0.45)协同调控SOC的动态变化，为预测气候变化下土壤碳库响应提供了新见解。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，干旱事件频发正深刻影响着陆地生态系统的碳循环过程。土壤作为最大的陆地碳库，其有机碳(SOC)含量变化直接关联着大气CO₂浓度调控。然而，干旱如何通过干预关键驱动因子来影响SOC动态，特别是在复杂生态系统沿干旱梯度的非线性响应机制，仍是当前研究的薄弱环节。中国科学院土壤研究所的研究团队以中国东北地区为天然实验室，通过分析1980年代第二次全国土壤普查的近1000份剖面样本，首次揭示了干旱阈值对SOC驱动模式的调控规律，相关成果发表在《CATENA》上。

研究团队创新性地整合了机器学习算法、广义加性模型(GAM)和结构方程模型(SEM)三大技术手段。基于0-20cm和20-100cm两层土壤样本，结合气候与土壤属性数据，系统解析了SOC的空间分异特征。特别值得注意的是，研究利用全国性土壤普查建立的样本队列，确保了数据的地理代表性和生态梯度完整性。

研究结果呈现三大重要发现：

1. SOC的空间分布特征：在东北地区，SOC含量呈现从东北向西南沿干旱梯度递减的清晰格局，高值区集中于大兴安岭等森林区，低值区分布于中部农田带。机器学习预测显示，干旱度和交换性Ca²⁺是解释SOC空间变异的主导因子。

2. 干旱阈值效应：非线性分析首次量化出SOC对干旱的临界响应阈值（表层0.48，深层0.45）。当干旱度超越阈值后，SOC衰减速率显著加剧，该阈值恰好对应地理空间中黑土与淋溶土的分类边界。

3. 驱动因子互作机制：SEM模型阐明，在超阈值干旱环境下，交换性Ca²⁺的控制作用被放大，通过钙-有机质-矿物三元相互作用机制持续介导SOC含量，而其他驱动因子贡献度则相对收缩。

这项研究的重要突破在于建立了"干旱阈值-驱动因子重组-SOC响应"的完整理论框架。研究发现，交换性Ca²⁺在干旱胁迫下的调控优势，解释了传统模型中难以捕捉的SOC非线性变化现象。数值阈值0.45-0.48的确定，不仅为土壤分类提供了量化指标，更预警了未来气候变干可能引发的土壤碳库突变风险。

论文最后强调，干旱梯度研究为理解全球变化下的碳循环提供了新视角。特别是Ca²⁺介导的SOC稳定机制，提示在半干旱区土壤管理中应重视钙循环调控。该成果由Wen Huiying等研究者完成，获得国家重点研发计划等项目支持，为制定区域差异化碳管理策略奠定了科学基础。