《Journal of Hydrology: Regional Studies》：Cryogenic vacuum extraction bias misleads plant water source estimates: A correction framework based on soil properties
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稳定氢氧同位素（δ2H， δ18O）是研究水分在土壤、植物与大气间运移过程的基础示踪剂。低温真空抽提（cryogenic vacuum extraction, CVE）因其操作简便而成为从各类土壤中提取水分的主流方法，但土壤本身的性质，如土壤含水量（soil
稳定氢氧同位素（δ2H， δ18O）是研究水分在土壤、植物与大气间运移过程的基础示踪剂。低温真空抽提（cryogenic vacuum extraction, CVE）因其操作简便而成为从各类土壤中提取水分的主流方法，但土壤本身的性质，如土壤含水量（soil water content, SWC）和土壤黏粒含量（soil clay content, SCC），会限制提取效率，从而引入系统性的同位素抽提偏差（Δδ）。研究人员在亚热带季风区开展了为期两年（2022年4月至2024年3月）的野外研究，旨在（1）量化CVE所致Δδ的时空动态及其对双同位素关系和线条件过量（line-conditioned excess, lc-excess）的影响；（2）评估基于SWC–SCC的校正方法在野外条件下的适用性与潜在局限；（3）通过对比基于未校正与校正后土壤水同位素数据的MixSIAR植物水源估算结果，评估偏差校正对生态水文解释的影响。研究结果表明，CVE方法可引入额外的非平衡分馏；所采用的校正方法能够有效减小δS中的额外非平衡分馏，恢复被抑制的动力学分馏轨迹。未校正数据系统地高估了植物对表层土壤水分的吸收比例，而校正后的结果揭示了植物一种可塑性的抗旱策略。该研究强调了在利用CVE提取的土壤水同位素进行植物水源分配时，必须考虑抽提相关的同位素偏差。
一、研究背景与科学问题
稳定氢氧同位素（δ2H、δ18O）是研究土壤—植物—大气连续体中水分运移的重要示踪工具，被广泛用于量化土壤蒸发、识别植物水源、评估季节性水分利用以及探究生态水文分离现象。高质量土壤水的提取是此类研究的基础。当前土壤水提取技术主要分为机械法（如离心法和压榨法）和热力法（如低温真空抽提CVE、共沸蒸馏和微波蒸馏）。不同方法的水分回收率差异会导致所得土壤水同位素值出现显著差别，回收率越低，后续应用中的不确定性越大。低温真空抽提（CVE）因操作简便而成为主流方法，但研究表明CVE提取的土壤水同位素值（δS）受提取时间、真空度和温度等参数影响，其可靠性在很大程度上取决于水分回收率。即使在实验室再湿润的可控条件下，土壤本身的性质——如土壤含水量（SWC）和土壤黏粒含量（SCC）——也会限制提取效率，引入系统性的同位素抽提偏差（Δδ）。现有研究在以下三方面仍存在不足：第一，多数研究仅针对单一同位素（δ2H或δ18O）评估CVE所致偏差，忽略了二者共同作用的影响，导致CVE过程中发生的非平衡分馏（通常用lc-excess量化）在野外观测中未得到系统评估；第二，现有校正方法主要基于受控实验室实验标定，其对SWC与SCC垂直协同变化的自然土壤剖面的适用性，尤其是在经历季节性干旱的富黏土土壤中，尚需进一步评估；第三，CVE所致Δδ虽会改变δS值，但偏差校正对植物水源分配及干旱适应解释的影响程度，在对比性野外水分条件下尚缺乏评估。由于植物水源估算的不确定性会影响森林干旱恢复力和气候变化适应策略的评估，开展本项研究具有重要意义。
二、研究内容与主要结论
研究人员在亚热带季风气候区的湖南长沙次生林（30 m × 30 m样地）开展了为期两年（2022年4月至2024年3月）的野外监测。研究期间，连续采集降水、土壤、植物木质部样品，并同步监测气象变量、土壤温度和土壤含水量。研究目标包括：（1）量化CVE所致Δδ的时空动态及其对双同位素关系和lc-excess的影响；（2）评估基于SWC–SCC校正方法在野外条件下的适用性和潜在局限性；（3）通过对比基于未校正和校正后土壤水同位素数据的MixSIAR模型输出，评估偏差校正对生态水文解释的影响。
研究得出以下主要结论：CVE方法可引入额外的非平衡分馏到δS中；基于SWC–SCC的校正方法能够有效降低δS中的额外非平衡分馏；校正恢复了被抑制的动力学分馏轨迹；未校正数据会系统地高估植物对表层土壤水分的吸收；校正后的结果揭示了植物一种可塑性的干旱抵抗策略。
三、关键技术方法
本研究采用的主要技术方法包括：利用低温真空抽提系统（LI-2100，中国）提取土壤和植物水分，提取温度105 °C、真空度低于15 Pa；使用离轴积分腔输出光谱仪（Model 35EP，Los Gatos Research，美国）测定降水、土壤水和木质部水的氢氧同位素比值；应用Wen等（2021）基于SWC–SCC建立的多元线性回归经验模型对土壤水同位素进行校正；使用MixSIAR混合模型量化不同土壤深度水源对植物木质部水的贡献比例，采用“Process + Residual”乘法误差结构，并通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法估计误差项；利用多元方差分析（MANOVA）检验五个潜在水源在双同位素空间的可分离性；运用配对t检验和Wilcoxon符号秩检验评估校正前后数据及MixSIAR输出的差异。样本队列来源：研究样地位于中国长沙亚热带季风气候区的次生林内，优势树种为香樟（Cinnamomum camphora）、马尾松（Pinus massoniana）和枫香（Liquidambar formosana）。研究期间共收集降水样品348个，土壤样品214个，植物木质部样品138个。
四、研究结果
4.1 气象变量、土壤温度和土壤水分的时空变化
研究期间气象变量表现出明显的季节性变化，气温和降水呈现强季节性周期。极端干旱年（2022年4月—2023年3月）降水总量为1120.1 mm，显著低于相对湿润年（2023年4月—2024年3月）的1544.2 mm。极端干旱期（2022年8月—2023年1月）降水仅125.1 mm，占全年降水11.2%。土壤温度的变化趋势与气温一致，表层（0–20 cm）波动大于深层（>40 cm）。SWC在时间上并非直接跟随降水输入，1—6月较高，7—10月较低；垂直方向上，表层（0–20 cm）平均SWC为21.7%，显著高于深层（60–100 cm）的9.0%。
4.2 降水、土壤水和木质部水的δ2H和δ18O时间变化
降水、土壤水和植物木质部水的同位素表现出大体相似的季节性模式，但在干旱期出现显著差异。极端干旱期间（2022年8月—11月），未校正的土壤水同位素（δuncorrected）相对于降水显著富集，δ18O平均富集2.1‰，δ2H平均富集10.4‰。线性回归分析显示，在相对湿润年，土壤水线（SWL）和木质部水线（XWL）的斜率接近局地大气降水线（LMWL）；而在极端干旱年，SWL（δ2H = 4.4δ18O – 22.0，R2 = 0.44）和XWL（δ2H = 3.2δ18O – 25.5，R2 = 0.66）显著偏离LMWL，斜率大幅降低。SWC与土壤水lc-excess的系统性关系表明，越干燥的土壤条件导致越偏离LMWL，说明低SWC条件下方法本身的偏差加剧了观测到的分馏。
4.3 同位素偏差校正对土壤水同位素的影响
基于SWC–SCC的校正方法对δS产生了显著影响。校正后的δ2H和δ18O（δcorrected）总体较未校正值更富集，反映了去除贫化偏差的效果。极端干旱年校正幅度最大，δ2H平均富集4.3‰，δ18O平均富集0.5‰。SWC与Δδ之间存在强正相关关系（R2 > 0.96），表明低土壤水分显著加剧负向Δδ。敏感性分析显示，将逐层SCC替换为样地平均值35.6%后，对Δδ的最大影响仅为δ2H的0.34‰和δ18O的0.06‰，均小于分析精度。这表明在该样地SWC是校正的主导因子，SCC贡献相对较小。在校正过程中发现，高SWC时期（如2022年4—6月，SWC > 35%）校正出现偶尔的正向Δδ，即校正后δS反而更贫化，研究人员将其解释为“过度校正”，可能源于经验模型参数在高SWC条件下的适用性局限。
4.4 同位素数据质量的改进
校正显著改善了同位素数据的几何特征。在双同位素空间中，未校正数据点偏向LMWL右下方，表现出更负的lc-excess值；校正后数据点整体向右上方移动，更接近LMWL，SWL斜率发生轻微顺时针旋转。全剖面平均lc-excess从未校正的?11.9‰提高到校正后的?11.1‰，向零值方向移动。深度差异上，深层土壤（60–100 cm）lc-excess增加最大（1.4‰），表层（0–10 cm和10–20 cm）增加较小（0.5‰和0.3‰），这与深层SWC持续较低导致更大CVE偏差的物理机制一致。
4.5 土壤校正对MixSIAR估算的影响
应用土壤同位素校正后，MixSIAR模型输出的置信区间宽度（CIWs）在表层和深层总体收窄1.7%–14.9%，表明校正后的土壤剖面提供了更清晰的同位素分离，缓解了未校正模型中的“等终性”问题。全研究期的统计比较（配对t检验与Wilcoxon符号秩检验）显示，校正导致特定土层植物水源贡献比例发生显著变化。表层（0–10 cm）在三物种中均达到显著差异（Cinnamomum camphora、Liquidambar formosana和Pinus massoniana分别p = 0.005、0.019和0.015），20–40 cm土层也表现出显著或边缘显著差异（p = 0.038、0.011和0.063）。未校正数据系统地高估了植物对表层水分的吸收，而校正后的结果在表层和中间层之间重新分配了水源比例。
五、讨论与结论
讨论部分围绕三个核心议题展开。第一，SWC和SCC条件引入的非平衡分馏。研究证实SWC是该亚热带森林土壤CVE所致Δδ的主控因子，SWC与Δδ呈强线性关系（R2 > 0.96）。虽然SCC在理论上具有重要作用，但在SWC与SCC垂直共变的野外条件下，SCC的独立效应低于测量精度。机制上，CVE过程是自然蒸发动力学的反向过程：自然条件下残余土壤水经历非平衡分馏而富集重同位素，而实验室CVE收集的蒸气沿逆轨迹演化，提取不完全时测得的蒸气相对贫化，2H相对18O的富集减弱，导致观测蒸发线斜率偏高。校正的本质是系统性重构分馏轨迹，恢复被抑制的动力学分馏效应。第二，基于SWC和SCC校正土壤水同位素。校正使SWL发生顺时针旋转从而降低斜率，揭示强烈蒸发条件下低斜率非平衡分馏的真实轨迹。校正幅度表现出时间异质性：旱季校正显著，而高SWC时期校正微弱甚至方向反转，提示经验参数在近饱和条件下可能存在过度校正。第三，CVE偏差校正对生态水文解释的影响。偏差校正显著改变了植物水分利用策略的生态学解释。未校正数据使中间土层（20–40 cm）因较大负偏差而部分模拟了表层富集同位素特征，导致MixSIAR模型错误地将更多水分吸收归因于表层，形成系统的“表层水偏差”。校正后数据揭示了更可塑的植物水源策略：以Cinnamomum camphora为例，未校正结果暗示“干旱回避”策略，而校正结果显示向中间土层的显著转移（p = 0.038），表明物种主动竞争干燥但可获取的过渡带水分。
研究结论为：在两年观测期内，校正后与未校正的δ2H和δ18O在所有土层均存在显著差异（p < 0.01）；敏感性分析显示SWC对校正幅度的影响大于SCC层间变异；校正使土壤水平均lc-excess从?11.9‰提升至?11.1‰，SWL发生轻微顺时针旋转；未校正数据倾向于高估表层（0–10 cm）土壤水贡献，校正后估算在表层与中间层（20–40 cm）之间发生重新分配；0–10 cm层贡献差异对三个物种均显著，20–40 cm层对两个物种显著。研究同时指出局限性：校正系数未经本地标定，部分土层SCC超出原始标定范围（18%–32%），高SWC条件下出现反向校正，且校正值未通过原位孔隙水或独立参考方法验证。未来研究应在更宽SWC和SCC范围内进行本地校准，并在干旱和高湿条件下采用独立方法验证。总体而言，该研究强调了在使用CVE提取的土壤水同位素进行植物水源分配时必须考虑抽提相关的同位素偏差，否则可能导致对水源深度和干旱条件下植物水分利用的误解。基于SWC–SCC的框架提供了进一步测试的基础，但更广泛的应用需要在假设普适性之前进行本地校准和独立验证。
