土壤调节服务与土壤属性及环境因子在农业用地中的连通性

《Frontiers in Environmental Science》：Connectivity between regulating soil-based ecosystem services, soil properties, and environmental factors within agricultural land

　　

专业术语翻译的论文摘要 土壤构成了一个复杂的陆地系统，其中许多生物和非生物因素相互交叉并相互作用。土壤提供土壤生态系统服务（soil ecosystem services, SESs）的能力因其性质而异。基于土壤的调节生态系统服务（regulating soil-based ecosystem services, rSESs）在维持环境稳定性、农业生产力和土壤抵抗气候及人为压力方面发挥着关键作用。尽管这一研究主题日益重要，但rSESs内部的相互联系仍未被充分认识，尤其是在国家空间尺度上。因此，在本研究中，研究人员旨在找出被归类为rSESs的单个SESs、土壤属性和环境指标之间的关系。为此，分析了单个SES值在不同土壤农学类别和土地利用类别中的分布。该分析和统计评估以波兰农业用地为例，针对中欧土壤气候带进行。研究结果证实，土壤质地（soil texture）在rSESs的分布中起着关键作用。然而，rSESs并非作为一个独立现象运作，而是作为一个自我调节的系统。土壤质地在此系统中起着首要作用，并受到土壤有机碳（soil organic carbon, SOC）储量、有效水容量（available water capacity, AWC）和植被密度的强力支持。研究结果表明，高SOC和细质地的土壤可以作为缓冲带，限制和减缓气候变化的影响。所有这些结果都证实了土壤作为一个非常复杂的系统，在环境中调节着水、能量和营养物质的循环与流动。研究人员相信，本研究中提出的方法将成为制定土壤保护计划、新的土壤管理策略以及适应持续的气候和土地利用变化的政策的重要基础。

论文解读文章

研究背景与目的

土壤是一个复杂的陆地系统，其提供生态系统服务的能力取决于多种理化性质。在这些服务中，基于土壤的调节生态系统服务（rSESs），包括碳封存、养分循环、水分调节和侵蚀控制，对于维持环境稳定性、保障农业生产力和增强土壤对气候及人为压力的抵抗力至关重要。然而，以往的研究多聚焦于单一的生态系统服务，缺乏对rSESs内部功能交互及其与环境驱动因素之间联系的综合性、大规模空间评价，特别是在中东欧地区。此外，由于气候变暖和土地利用变化带来的压力不断增加，土壤维持rSESs的能力正在持续下降。因此，本研究旨在评估影响波兰（作为中欧土壤气候带的代表）rSESs的主要因素，具体目标包括：（i）建立rSESs与植被指数、气候变量、土壤及地形特征之间的关系；（ii）利用多变量和网络分析方法检验rSESs之间的功能连通性和相互作用。研究人员假设，土壤质地和土地利用是rSESs功能和空间分布的主要驱动力。

主要技术方法

研究区域覆盖波兰的全部农业用地。首先，研究人员收集了四组共73个环境协变量，包括土壤属性（如土壤质地、类型）、地形因子（基于30米DEM）、植被指数（基于2018-2022年Sentinel-2数据）和历史气候数据（来自WorldClim）。其次，采用分位数回归森林（QRF）算法结合递归特征消除（RFE）对土壤指标进行数字制图，预测了阳离子交换量（CEC）、pH、速效钾（av-K）、速效磷（av-P）、速效镁（av-Mg）、粗碎屑、砂粒、粉粒、粘粒含量、容重（BD）和土壤有机碳（SOC）含量。建模使用了约16,000至41,000个国家土壤监测点数据，并通过15折交叉验证重复10次进行评估。随后，基于这些预测的土壤属性，分别计算了四个单项SES：碳封存（CSEQ，结合SOC储量和净生态系统生产力NEP）、养分供给（NPROV，综合CEC、pH、P、K、Mg）、水分调节（WATER，综合产水量WY、有效水容量AWC和饱和导水率Ks）和侵蚀控制（EROSION，基于RUSLE模型计算潜在与实际侵蚀之差）。最终，通过几何平均法整合得到综合rSES指数。在统计分析阶段，研究人员从栅格数据中随机抽取了100万个样本，并结合土地利用类别和土壤农学类别进行分析。运用了莫兰指数（Moran’s I）评估空间自相关性，使用主成分分析（PCA）识别变异的主要来源，并采用桑基图（alluvial diagram）可视化rSES、SES、土壤指标和环境协变量之间的多层次流动关系。

研究结果

3.1 土地利用对单项SES和rSES评价的意义

研究发现，不同土地利用类型下的SES值分布存在显著差异。对于碳封存（CSEQ），牧场和草地的潜力最高（中位数为3.04），森林次之（中位数2.82），而耕地和建设用地最低。对于养分供给（NPROV），水域和无当前利用的土地中位数最高，分别为3.55和3.18，这可能与水体中养分富集有关。对于水分调节（WATER），未观察到与土地利用类型的明显依赖关系。对于侵蚀控制（EROSION），森林、建设用地和无当前利用的土地表现最好，而耕地和果园最差。综合来看，rSES的供给能力与土地利用强相关，顺序大致为：森林 > 牧场和草地 > 无当前利用土地 > 水域 > 建设用地 > 果园和种植园 > 耕地。值得注意的是，高度改造的建设用地显示出比集约化农业用地更高的rSES潜力，这可能归因于城市绿化的积极作用。

3.2 土壤质地类别对SES的影响

当按土壤农学类别（反映土壤质地）分析时，趋势更加清晰。养分供给（NPROV）和水分调节（WATER）的值随着粘粒含量的增加（从极轻到极重质地）而增长。碳封存（CSEQ）在不同质地类别间分布相对稳定，但在“其他”（主要为有机土）和极重质地土壤中中位数较高。侵蚀控制（EROSION）则在极轻质地土壤中表现出最高的中位数，这与其通常用于林业等非高强度农业用途有关。综合rSES指数显示，“其他”、中等、重和极重质地土壤的调节功能最高且最一致，而较轻质地土壤的rSES值较低。这表明，富含粘粒的土壤和有机质土壤在提供综合调节服务方面更具优势。

3.3 多元分析与网络分析

主成分分析（PCA）结果揭示了数据变异的主要来源。网络分析（桑基图）则直观展示了从rSES到单项SES，再到土壤指标，最后到环境协变量的多层次连接强度。结果显示，土壤有机碳（SOC）储量、有效水容量（AWC）和植被密度是支撑rSES的关键中间变量，而土壤质地（尤其是粘粒和砂粒含量）是影响这些变量的首要环境因素。气候变量（如温度、降水）和地形因子也通过影响土壤属性间接作用于rSES。

讨论与结论

讨论部分指出，研究结果确认了土壤质地是rSES分布的核心驱动因素，但rSES本身是一个自我调节的系统，而非孤立现象。高SOC和细质地土壤在缓解气候变化影响方面扮演着关键缓冲角色。研究强调了土壤作为一个复杂系统，在调节环境中的水、能量和养分循环与流动方面的整体功能。

研究结论总结如下：本研究通过对波兰农业用地的分析，成功建立了rSESs、土壤属性和环境因子之间的联系。研究证实，土壤质地是决定rSESs空间分布的首要因素，但其作用受到土壤有机碳储量、有效水容量和植被密度的强力支持。rSESs并非独立运作，而是作为一个相互关联的自调节系统。高土壤有机碳和细质地土壤对于缓冲和减缓气候变化后果至关重要。这些发现证实了土壤作为调节环境中水、能量和养分循环与流动的复杂系统的功能。研究人员认为，本研究所采用的方法将为制定土壤保护计划、新的土壤管理战略以及适应持续的气候和土地利用变化的政策奠定重要基础。