印度西北部不同土地利用方式下土壤短期碳矿化特征及其调控机制

推荐：本研究针对印度西北部地区不同土地利用方式（农田、森林、人工林和灌木林）对土壤碳矿化（Cmin）的影响展开探究，通过28天室内培养实验结合一室模型分析，揭示了土壤呼吸速率与有效磷（P）、黏粒含量和容重的显著相关性。结果表明，森林土壤的碳矿化潜力（Co）最高，且添加小麦残茬后CO2排放量提升8.96倍，为区域碳循环模型优化和可持续土地管理提供了科学依据。

　　

在气候变化与碳循环研究领域，土壤呼吸作为微生物活性的"晴雨表"，其动态变化直接影响全球碳平衡。印度西北部旁遮普邦作为典型农业区，长期集约化耕作导致土壤有机碳（SOC）持续流失，但不同土地利用方式如何调控土壤碳矿化过程尚不明确。这一科学盲区使得区域碳汇潜力评估和可持续管理策略缺乏数据支撑。

针对这一挑战，来自印度的研究团队在《Soil Advances》发表了一项开创性研究。他们采集了沙希德·巴加特·辛格纳加尔地区四种典型土地利用类型（农田、森林、人工林和灌木林）的32份表层土壤（0-15 cm），通过28天恒温恒湿培养实验，结合一室/二室模型拟合，首次系统揭示了该区域土壤碳矿化的驱动机制。研究创新性地同步分析了原始土壤与添加2%小麦残茬（w/w）的处理组，并引入POXC（高锰酸盐可氧化碳）作为活性碳库指标。

关键技术方法包括：基于卫星遥感（LISS-III）的土地利用分类、标准化的室内CO₂捕获滴定法、一阶动力学模型拟合，以及土壤理化性质（黏粒、容重、POXC等）的标准化测定。样本队列来自印度旁遮普邦具有代表性的四种生态系统，每种土地利用类型各8个重复。

研究结果

土壤理化性质
森林土壤展现出最优的碳储存特征：SOC含量（0.623%）显著高于农田（0.365%），POXC（1427 mg C kg^-1）比农田高55%。值得注意的是，农田因耕作扰动导致容重（1.48 Mg m^-3）显著高于自然植被覆盖的土壤。

土壤呼吸特征
28天累积CO₂排放呈现明显层级：森林（0.097 mg C g^-1土壤）≈灌木林（0.089）>人工林（0.065）>农田（0.058）。添加小麦残茬后，所有土地类型的C_min提升5-6倍，但排序格局不变，证实土地利用类型是碳矿化的首要控制因素。

模型拟合结果
一室模型（C_min = C_o(1-e^-kt)）优于二室模型，表明有机质分解主要受单一碳库驱动。森林土壤的潜在矿化碳库（C_o=0.067 mg C g^-1）比农田高63%，但速率常数k（0.145 day^-1）仅高17%，说明其碳释放更持久稳定。

调控机制解析
回归分析揭示：69%的C_o变异由黏粒（β=-0.705）和容重（β=-0.796）解释；而71%的k值变异与黏粒（β=-0.839）、SOC（β=0.676）和有效磷（β=0.237）相关。特别发现有效磷通过促进微生物活性成为关键调控因子。

结论与意义
该研究首次证实印度西北部森林生态系统具有更高的碳封存潜力，其机制在于：1）植物残体输入维持高SOC和POXC；2）低容重改善孔隙结构；3）磷有效性促进微生物代谢。相较之下，农田管理应注重减少耕作扰动、增加有机物料还田。

这项研究为发展中国家农业区的碳循环建模提供了关键参数，提出的"黏粒-容重-磷有效性"调控三角理论，为全球类似气候区的土地可持续管理提供了范式。特别是POXC作为易氧化碳库指标的应用，为快速评估土壤健康提供了新思路。未来研究可结合分子生物学技术，进一步解析不同土地利用下微生物群落对碳矿化的调控机制。