温带河流内陆湿地土壤溶解有机质的光谱特征与机器学习解析：对碳循环调控的新见解

针对内陆湿地土壤溶解有机质(DOM)来源及特性对碳循环影响机制不清的问题，本研究以黑河流域(HRB)12个湿地为对象，结合紫外-可见光谱(UV-Vis)、三维荧光光谱(EEM-PARAFAC)与机器学习方法，揭示了DOM以蛋白类组分为主且生物有效性高的空间分异规律，发现DOM光谱特性比地理和土壤属性对溶解有机碳(DOC)动态具有更强直接调控作用，为预测湿地碳生物地球化学过程提供了新视角。

　　

湿地作为储存全球20%有机碳的关键碳库，其溶解有机质(DOM)的动态直接影响着碳循环和气候调节。然而，内陆河流湿地土壤DOM的来源、组成及其对溶解有机碳(DOC)命运的调控机制仍不明确。特别是在干旱半干旱区内陆河流域，DOM的空间异质性及其与环境梯度的关系研究更为匮乏。黑河作为中国第二大内陆河，其跨越3000米海拔梯度和多种气候带的独特地理格局，为探究环境因素如何塑造湿地土壤DOM的地球化学特征提供了理想研究场所。

针对这一科学问题，中国科学院等机构的研究团队在黑河流域上、中、下游12个典型河流湿地开展了系统性研究。通过耦合光谱学技术与机器学习方法，发现湿地土壤DOM主要呈现蛋白类组分主导、芳香度和疏水性低的特征，且下游湿地蛋白类荧光强度显著高于中上游。光谱指数表明DOM具有低腐殖化但高生物有效性的特点，尤其在下游湿地更为突出。更关键的是，机器学习分析揭示DOM光谱特性对DOC动态的直接影响力超越地理和土壤属性，其中生物指数(BIX)与DOC浓度显著负相关，而腐殖化指数(HIX)则呈正相关。该成果发表于《Water Research X》，为理解环境驱动下DOM特性调控碳归宿的机制提供了新认知。

研究主要采用四大关键技术：1) 多尺度采样设计：在黑河流域按海拔梯度选取12个湿地，分层(0-20cm和20-40cm)采集土壤样本；2) 光谱表征技术：通过紫外-可见光谱测定SUV₂₅₄
/SUV₂₆₀
指数，结合三维荧光光谱(EEM)进行区域积分(FRI)和平行因子分析(PARAFAC)解析DOM组分；3) 环境因子测定：包括气候数据、土壤理化性质(粒径、pH、养分等)和水文特征；4) 机器学习模型：运用随机森林(RFM)、方差分解(VPA)和偏最小二乘路径模型(PLS-PM)量化不同因素对DOC的贡献率。

【荧光组分特征】通过EEM-FRI和PARAFAC分析，识别出DOM中蛋白类组分(酪氨酸/色氨酸样)占比超60%，且下游湿地显著富集。可溶性微生物代谢产物(区域Ⅳ)含量仅次于蛋白类物质，表明湿地DOM主要来源于微生物活动。随着海拔升高，类富里酸和类腐殖质组分增加，反映陆源输入增强。

【光谱指数规律】SUV₂₅₄
均值(3.11 L mg C^-1
m^-1
)低于全球湿地平均水平，证实DOM低芳香性特征。荧光指数(FI)和生物指数(BIX)随海拔降低而升高，腐殖化指数(HIX)则相反，说明下游湿地DOM更具微生物源特征和生物可利用性。

【环境驱动机制】典范相关分析(CCorA)显示：土壤深度和湿度显著影响DOM芳香性；年均温(MAT)和年降水量(MAP)与荧光指数密切关联；砂质土壤和高pH环境促进微生物活动，进而增加DOM生物有效性。土壤碳氮养分则通过促进腐殖质形成增强DOM稳定性。

【碳归宿调控】随机森林模型表明环境因素可解释80.7%的DOC变异，其中BIX和HIX是关键预测因子。路径分析揭示DOM光谱特性对DOC的直接效应(0.48)大于土壤属性(0.37)，证实DOM组成是调控碳归宿的核心枢纽。值得注意的是，下游湿地亚土层DOC因富含易降解组分而具有更高碳排放风险。

该研究创新性地建立了"环境因子-DOM特性-DOC命运"的定量关系框架，揭示内陆湿地土壤DOM的高不稳定性可能加剧碳流失风险，尤其在气候变化背景下。成果不仅为湿地碳循环模型提供了关键参数，也为制定差异化的流域碳管理策略（如优先保护上游高稳定性碳库）提供了科学依据。未来研究需进一步整合土地利用变化和水文扰动因素，以更全面预测全球变化下内陆湿地的碳汇功能演变。