全球泥炭地厚度与碳储量的数字化制图：揭示地球关键碳汇的空间分布与储量评估

研究人员针对全球泥炭地碳储量量化难题，采用数字土壤制图技术，结合Quantile Random Forest (QRF)算法，首次构建了1 km分辨率的泥炭厚度、容重(BD)和碳含量(CC)全球预测模型。研究覆盖6.75百万平方公里泥炭地，估算其碳储量为942±312 Pg C，为气候变化 mitigation 和生态保护提供了关键基线数据。

　　

泥炭地虽仅占陆地面积的5%，却储存着全球森林两倍的碳量，是应对气候变化的关键碳汇。然而，其异质性分布和复杂的水文生态过程使得全球泥炭地碳储量量化长期面临挑战。联合国环境规划署(UNEP)数据显示，全球泥炭地退化每年排放约2 Gt CO₂，相当于化石燃料排放量的5%。尤其在东南亚，排水后的热带泥炭地因农业扩张每年释放5亿吨CO₂。现有全球土壤碳库估算未充分纳入泥炭地数据，且缺乏高分辨率的厚度与碳含量空间分布信息，严重制约了碳循环模型的精度。

为填补这一空白，来自多个国际机构的研究团队在《CATENA》发表了全球首套泥炭地厚度与碳储量高分辨率地图。研究整合了全球泥炭数据库(GPM 2.0)和27,495个厚度观测点、19,406个容重(BD)及9,985个碳含量(CC)数据，采用分位数随机森林(QRF)算法，结合19类环境协变量（包括高程、气候、植被指数等），构建了区域化泥炭厚度模型和全球多层BD/CC预测模型。通过误差传递法则计算碳储量不确定性，最终生成1 km分辨率全球泥炭碳储量分布图。

关键技术方法包括：(1) 使用质量保持样条函数(mpsline2)标准化不同深度的BD/CC数据；(2) 采用Google Earth Engine (GEE)平台统一协变量空间分辨率；(3) 通过五折交叉验证优化QRF超参数；(4) 应用误差传播规则量化碳储量不确定性。数据来源涵盖国际土壤碳网络(ISCN)、全球土壤信息系统(WoSIS)等30余个数据库，并补充了印尼、瑞典等国的区域性泥炭地图数据。

研究结果：

1. 模型性能
   非洲泥炭厚度模型验证R²达0.61，表现最佳；BD模型平均R²为0.45，CC模型为0.22。特征重要性分析显示，高程和气候是拉丁美洲与东南亚的关键预测因子，而植被指数对浅层BD预测至关重要。

2. 空间分布特征

• 北方泥炭地：占全球储量83%，平均厚度2.07 m，碳密度132 Gg C km^-2
• 热带泥炭地：苏门答腊局部厚度超10 m，刚果盆地碳储量达28.7 Pg C
• 南半球：塔斯马尼亚以浅层泥炭为主（<0.5 m），但智利南部存在>400 Gg C km^-2的高碳区

1. 全球碳储量
   调整GPM范围后，"泥炭主导"区域（6.75百万km²）碳储量为942±312 Pg C。若包含"土壤镶嵌"类泥炭，总量可达1,344 Pg C，约占全球土壤有机碳(SOC)总量的三分之一。

讨论与意义：
该研究首次揭示全球泥炭碳储量可能被严重低估。与区域研究对比显示，刚果盆地预测结果与Crezee et al. (2022)的30 Pg C估算接近，但印尼泥炭地因数据局限可能存在高估。1 km分辨率虽无法捕捉小型泥炭地细节，但为全球碳循环模型提供了关键输入参数。

研究局限性包括：(1) 数据空间分布不均，非洲和南半球样本稀缺；(2) BD/CC模型受西伯利亚数据主导；(3) GPM可能包含非典型泥炭区域。作者建议未来优先补充热带地区观测数据，并尝试深度学习等算法提升预测精度。

这项成果不仅为《巴黎协定》下的国家自主贡献(NDCs)提供科学依据，更凸显了泥炭地保护在碳中和目标中的战略地位。开源建模框架允许持续集成新数据，推动全球泥炭地监测进入动态量化时代。