华北落叶松人工林发育过程中土壤有机碳库动态变化：基于光谱学、微生物组学和木质素分析的来源与组成解析

本研究针对人工林土壤有机碳(SOC)形成机制不清的科学问题，通过整合13C-NMR、PLFA、酶活性及木质素酚类等多维分析技术，揭示华北落叶松林发育过程中SOC数量-质量-来源的时序演变规律，发现25年林龄为SOC累积拐点，微生物源碳(MNC)对深层土壤碳库贡献显著，为人工林碳汇管理提供理论依据。

　　

研究背景
全球气候变化背景下，土壤作为陆地最大碳库(约1500 Pg C)的固碳潜力备受关注。人工林虽被公认为增强土壤有机碳(SOC)的重要策略，但关于林龄如何通过改变植物-微生物互作来调控SOC动态的过程仍存在三大谜团：其一，现有研究对SOC数量与林龄关系存在"正相关-负相关-无关联"的结论分歧；其二，深层土壤(20-40 cm)碳循环机制长期被忽视；其三，传统研究多聚焦SOC总量，而对其化学组成和来源解析不足。这些认知缺口严重制约着人工林碳汇功能的精准评估。

河北农业大学团队选择中国最大人工林基地——塞罕坝机械林场的华北落叶松(Larix principis-rupprechtii)为研究对象，创新性地采用多学科交叉方法，首次系统揭示人工林发育过程中SOC的"数量-质量-来源"三维演变规律。研究发现发表于《CATENA》，为人工林可持续经营提供了突破性理论支撑。

关键技术
研究选取7、18、25、34和44年五个林龄梯度的落叶松林，采集0-10、10-20和20-40 cm土层样本。运用¹³C核磁共振(NMR)解析SOC化学结构，磷脂脂肪酸(PLFA)表征微生物群落，酶活性分析反映碳转化功能，氨基糖和木质素酚类分别量化微生物源碳(MNC)和植物源碳(PC)。通过随机森林模型和偏最小二乘路径分析(PLS-PM)揭示驱动机制。

研究结果

1. SOC数量动态的"钟形曲线"
• SOC含量、微生物量、PC和MNC均呈现先增后减趋势，25年林龄达到峰值。例如25年林0-10 cm层SOC含量较7年林高58.3%，但44年林又降低31.6%。
• 深层土壤(20-40 cm)碳稳定性显著增强，MNC贡献率比表层高22.4%，表明微生物代谢产物在深层碳固定中起关键作用。

2. 木质素分解的"深度效应"
• 34-44年林龄的丁香基/香草基(S/V)比值降低而酸/醛(A/Ad)比值升高，显示木质素氧化程度随林龄加深。
• 20-40 cm土层的A/Ad比值较表层高37.5%，证实深层环境更利于木质素微生物降解。

3. 驱动因子的"层级分化"
• 随机森林显示PC主要受水解酶活性、容重和全氮(TN)调控，而MNC则与凋落物量、SOC/TN比关联更强。
• PLS-PM模型揭示PC和MNC对SOC库存在协同效应，25年林龄时两者平衡达到最优。

结论与意义
该研究首次阐明华北落叶松林SOC积累存在25年关键阈值，过熟林(>34年)反而导致碳库衰退。创新性发现微生物代谢产物(MNC)在深层土壤碳固定中的突出作用，其贡献率随林龄增长可达43.7%。通过建立"林龄-土壤深度-碳组分"三维框架，不仅解释了先前研究的结论矛盾，更提出了"中龄林碳汇最大化"的管理策略。研究成果为中国北方人工林碳汇功能提升提供了精准调控靶点，对实现"双碳"目标具有重要实践价值。