《Soil Biology and Biochemistry》：Global Patterns and Environmental Predictors of Rhizosphere Microbial Carbon Use Efficiency
编辑推荐：
•全球平均根际微生物碳利用效率（CUE）为0.39。•根际微生物生长速率和呼吸速率显著高于对应的非根际土壤，而微生物碳利用效率虽较高但差异不显著。•在将海拔作为潜在混杂因素纳入考虑后，全球根际微生物CUE与土壤有机碳（SOC）的关系由负相关转变为正相关。•根际微生物CUE与溶解有
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全球平均根际微生物碳利用效率（CUE）为0.39。
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根际微生物生长速率和呼吸速率显著高于对应的非根际土壤，而微生物碳利用效率虽较高但差异不显著。
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在将海拔作为潜在混杂因素纳入考虑后，全球根际微生物CUE与土壤有机碳（SOC）的关系由负相关转变为正相关。
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根际微生物CUE与溶解有机碳（DOC）呈负相关关系。
引言
根际是一个生物活性强、资源丰富的土壤区域，由围绕植物根系的薄层土壤组成。受植物根系强烈影响，根际在生物、物理和化学性质上与远离根系的非根际土壤存在显著差异（Chen et al. 2023）。植物根系分泌的分泌物能够招募特定的微生物群落，这些微生物群落有利于植物自身的生长发育（Chen et al. 2025a）。同时，与非根际土壤相比，根际微生物生长的增强可以通过向周围土壤分泌土壤胞外酶来促进根际养分的矿化（Ai et al. 2012; Cui et al. 2021）。根际激发效应是由根系来源碳输入引发的一种特定激发效应形式，能够显著影响土壤有机质分解，进而影响全球土壤碳循环。已有研究表明，在土壤碳模型中忽略激发效应会导致对土壤碳封存量的显著高估（Guenet et al. 2018）。当将其纳入全球陆地表面模型（ORCHIDEE）后，激发效应改善了模型对全球土壤碳库的模拟，并在1901—2010年期间使土壤碳封存量减少了51%（12 ± 3 Pg C）（Guenet et al. 2018）。这一点尤为重要，因为尽管根际体积较小，但来自根系分泌物的额外新鲜碳输入、高微生物丰度和快速生长可能对全土呼吸速率（Rs）、微生物碳利用效率（CUE）产生超乎比例的影响，进而影响土壤碳储存。因此，鉴于根际是植物来源碳输入的直接界面，研究该区域内的碳分配过程对于将微生物代谢与土壤碳循环联系起来至关重要。
土壤微生物CUE是土壤碳动态的关键调节因子，反映了微生物将同化碳分配给生长与呼吸的比例，从而同时影响土壤有机碳（SOC）储存和二氧化碳（CO2）排放（Cui et al. 2024; Hu et al. 2025; Manzoni et al. 2012）。土壤环境变化对微生物CUE的影响日益受到关注，因为它是影响SOC储存生物地球化学建模和指导温室气体减排策略的关键参数（Tao et al. 2023; He et al. 2024）。虽然微生物CUE在生态系统模型中常被视为恒定参数（Allison 2025; Schimel 2023），但越来越多的证据表明，微生物CUE是一个动态的、综合性的指标，反映了多种生物和物理相互作用（Shi et al. 2025）。环境和生物属性对微生物CUE的相对影响可能随当地土壤条件而变化。特别是根际，其具有特化的微生物群落、更高的资源输入和陡峭的化学梯度，其微生物群落对土壤条件变化的响应方式可能与非根际土壤微生物群落不同。与非根际土壤相比，根际群落通常多样性较低，并以快速生长的r-策略者为主（de Vries & Wallenstein 2017; Ling et al. 2022），这种群落结构通常与较低的微生物CUE相关（Wang et al. 2025）。根际中更高的细胞密度和波动的资源供应可能进一步加剧微生物对可利用碳的竞争，从而降低群落CUE（Anthony et al. 2020）。相比之下，非根际土壤微生物CUE可能相对较低，原因是资源限制更为严重（Cui et al. 2025; Fu et al. 2024）以及在资源获取策略上的更大投入，例如单位生物量产生更多的酶，以释放单体资源为代价换取微生物CUE（Feng et al. 2021; Malik et al. 2020; Moorhead et al. 2023）。在考虑土地利用或环境变化等已被充分证实的非根际土壤微生物CUE控制因素时，这些模式在根际与非根际土壤之间是否存在差异也尚不清楚。综上所述，这些对比机制凸显了对根际和非根际土壤微生物CUE及其调控因素进行系统性、大规模比较的必要性。
为了更好地理解根际微生物CUE的全球格局和预测因子，我们编制了一个包含212个根际微生物CUE观测值及相关物理、化学和生物变量的全球数据集，其中部分记录还包含配对的非根际土壤微生物CUE和相应的土壤性质。为评估土壤性质的影响，我们还利用SoilGrids 2.0提取了每个观测值对应的背景土壤的物理和养分性质（Poggio et al. 2021）。采用普通最小二乘法（OLS）、线性混合效应模型（LMM）和beta回归分析，结合随机森林建模，我们旨在回答以下关键问题：1）根际微生物CUE、微生物生长速率（MGR）和呼吸速率（Rs）的全球平均值是多少，它们与非根际土壤有何差异？2）根际微生物CUE与根际SOC含量之间有何关系，是否存在混杂效应影响它们之间的关系？3）哪些环境和土壤变量是根际微生物CUE及对应非根际土壤微生物CUE的主要预测因子？通过回答这些问题，本研究旨在确定全球尺度上根际微生物CUE的关键调控机制。作为编制和分析全球根际微生物CUE数据的首批综合性工作之一，本研究填补了微生物生态学中的一个关键知识空白。
章节片段
数据汇编
根际微生物CUE数据集是通过汇编Web of Science（基于普渡大学图书馆使用了所有数据库选项，所有数据库选项的具体列表包含在补充材料中）和万方数据中已发表的同行评审文章的数据构建的。我们使用了（（“碳利用效率” OR “C利用效率” OR “碳利用效率” OR “碳利用效率” OR “CUE” OR “C利用效率” OR “生长效率” OR
根际微生物CUE的模式及其与非根际土壤CUE的比较
全球平均根际微生物CUE为0.39 ± 0.15（平均值 ± 标准差，表1）。在不同生态系统类型中，草地生态系统的根际微生物CUE最高，为0.51 ± 0.26（图1a）。森林的根际微生物CUE（0.32 ± 0.14）显著低于农田（0.43 ± 0.11）和草地（图1a）。农田和草地之间的根际微生物CUE无显著差异（图1a）。
在以下方面无显著差异
微生物CUE、生长速率和呼吸——根际与非根际土壤
基于我们数据集中的配对根际和非根际土壤指标（表1），根际的MGR和Rs显著高于非根际土壤。虽然根际微生物CUE的平均值也高于非根际土壤，但差异不显著（表1）。此外，我们的根际微生物CUE中位数分别为0.38（18O-水标记法）和0.40（化学计量法）（图1b），高于全球非根际土壤CUE中位数（18O-水标记法）
结论
本研究对根际微生物CUE的全球格局和关键预测因子进行了全面评估。与非根际土壤相比，根际表现出显著更高的MGR和Rs，而微生物CUE仅表现出不显著的增加。重要的是，经混杂因素调整的LMM和beta回归分析显示根际微生物CUE与SOC之间存在正相关关系，而在未调整分析中观察到的负相关关系在很大程度上
CRediT作者贡献声明
Yang Chen: 写作——审阅与编辑，写作——原稿，可视化，验证，软件，方法学，调查，形式分析，数据管理，概念化。 Sylvie M. Brouder: 写作——审阅与编辑，验证，方法学。 Cynthia M. Kallenbach: 写作——审阅与编辑，验证。 Joshua P. Schimel: 写作——审阅与编辑，验证。 Avery W. Driscoll: 写作——审阅与编辑，验证，方法学。 Kevin M. Geyer: 写作——审阅与编辑，
资金
本研究由美国农业部国家食品与农业研究所农业与食品研究计划基础与应用科学项目资助，项目编号2024-67019-42333。
利益冲突声明
? 作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：鉴于Joshua P. Schimel担任《土壤生物学与生物化学》主编以及Cynthia M. Kallenbach担任《土壤生物学与生物化学》学科编辑委员会成员，他们未参与本文的同行评审，也未曾获取有关本文同行评审的信息。编辑流程的完全责任由
致谢：
本研究由美国农业部国家食品与农业研究所农业与食品研究计划基础与应用科学项目资助，项目编号2024-67019-42333。我们衷心感谢Stefano Manzoni博士和Chao Cai博士在整个写作过程中提供的宝贵反馈和指导。我们感谢所有数据被纳入本研究的作者。
Yang Chen|Sylvie M. Brouder|Cynthia M. Kallenbach|Joshua P. Schimel|Avery W. Driscoll|Kevin M. Geyer|Yichao Rui
