干旱区山地-绿洲-荒漠系统土壤有机碳储量的时空动态变化及其子系统差异驱动机制

《Carbon Balance and Management》：Machine learning reveals distinct drivers of soil organic carbon across the mountain-oasis-desert system of northwest China

　　**摘要**山地-绿洲-荒漠系统（MODS）是干旱地区由地貌格局与水文学过程相互作用所塑造的独特景观模式。然而，大多数土壤有机碳（SOC）制图研究将干旱景观视为均质单元，关于SOC模式及其与环境关联性在MODS各子系统间的差异仍缺乏定量证据。作为对气候变化和人类活动高度敏感的关键生态系统，理解这些响应对于区域土壤碳管理和生态恢复至关重要。本研究在河西走廊地区（HXR）建立了基于生态系统的建模框架，为不同子系统分别构建SOC预测模型，旨在探究MODS中SOC储量的时空动态变化并识别其关键驱动因素。结果表明，引入遥感（RS）变量显著提高了模型性能，将平均R2从0.51提升至0.58。在所测试的模型中，XGBoost表现最佳，为干旱地区SOC制图提供了有效工具。对表现最优的XGBoost模型进行Shapley加性解释（SHAP）分析发现，MODS各子系统的主要预测因子存在显著差异：山地和荒漠生态系统以地表短波辐射（SRAD）为主导，而绿洲生态系统则以差异植被指数（DVI）为主导。此外，偏最小二乘路径模型（PLS-PM）揭示了气候变化与人类活动在不同生态子系统上的对比影响：气候因子在山地子系统中影响最为显著，而绿洲子系统中集约化的人类管理成为土壤碳循环的主要驱动力。2001年至2023年间，绿洲地区SOC储量以0.17 t C ha?1 year?1的速率显著增加，可能与土地利用变化和农业管理有关。约19.3%的研究区域经历了显著的SOC储量下降。本研究通过解析各子系统特有的SOC模式与环境关联性，推进了干旱地区生态系统导向的SOC评估，所建立的框架也为MODS的差异化碳管理提供了依据。