山地草原生态系统中表层土壤有机碳的时空动态：非平稳性、非线性调控与遗留效应

《CATENA》：Spatiotemporal dynamics of topsoil organic carbon in mountain grassland ecosystems: Non-stationarity, nonlinear controls, and legacy effects

　　

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  山地草原土壤有机碳呈现以2011年为转折点的两阶段变化轨迹。
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  增强型CENTURY模型可实现2000至2023年1公里尺度的土壤有机碳制图。
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  因子相互作用使土壤有机碳的解释能力超越单一因子。
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  非线性驱动因子相互作用主导土壤有机碳的时空格局。
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  前一年碳库约束了土壤有机碳的年际变率。

引言

土壤有机碳是陆地生态系统中最大的碳库，其表征差异会显著影响气候-碳反馈的估算（Todd-Brown等，2013）。中纬度山地是碳循环研究的关键区域，因为其陡峭的环境梯度导致高度异质的土壤有机碳储量（Musielok等，2024）。作为大规模连续的地理单元，大型山系的水平和垂直跨度远大于孤立山体，极大增加了水热条件、植被类型和土壤性质的空间变异性。这种复杂性使得土壤有机碳的储存和周转难以预测（Zhang等，2023）。在干旱地区，山系高于荒漠背景，提供了相对湿润的栖息环境。因此，其碳密度显著高于周围生态系统，使其成为重要的区域碳汇（Li等，2022a）。深入阐明大型山系中土壤有机碳的格局及其潜在机制，对于更可靠地评估区域和全球碳循环至关重要。

既往研究为山地系统中土壤有机碳的动态提供了重要见解。土壤有机碳变化的控制因素在时间动态和空间分异上有所不同。在时间尺度上，土壤有机碳变化通常被理解为植物来源碳输入与有机质周转之间的净平衡，两者均受气候变化、植被生长、环境变化（如CO₂浓度升高和氮沉降）以及土地利用变化的调节（Bai和Cotrufo，2022；Li等，2022b；Zhang等，2023）。在空间上，欧洲、北美和亚洲的野外调查发现，气候、地形、土壤、植被和人为干扰是土壤有机碳变化的主要控制因素。海拔主要通过整合水热和生物梯度起作用，而非作为孤立的直接控制因素，这有助于解释为什么土壤有机碳-海拔关系常呈非线性（Bonfanti等，2025）。由于植被通过根系和凋落物提供碳源，不同山地草原类型之间的差异因此会改变土壤有机碳的输入和储存（Cao等，2013；Liu等，2016）。土壤性质和地形进一步通过有机质稳定化、水分再分配、侵蚀-沉积过程和植被分布来调节土壤有机碳的空间分异（Wiesmeier等，2019；Tan等，2024；Doetterl等，2025）。由于气候、植被、地形和土壤条件相互耦合，单因子或纯线性解释可能不足，这促使研究者明确分析非线性响应和因子相互作用（Musielok等，2024；Tan等，2024；Doetterl等，2025）。此外，颗粒态有机碳和矿物结合态有机碳对驱动因子的响应可能不同，这使得整体土壤有机碳格局的解读更为复杂（Lavallee等，2020；Zhang等，2024）。然而，大多数现有研究在局部尺度或单个山体上开展，因此未能涵盖大型山系的完整环境梯度和耦合时空控制。目前土壤有机碳模拟方法主要包括机器学习方法和过程模型（Ding等，2025）。诸如随机森林和人工神经网络等机器学习方法擅长拟合非线性关系并整合多源遥感数据，被广泛用于大尺度高分辨率土壤有机碳制图（Wadoux等，2020）。遗憾的是，机器学习提供的过程解释有限，且可能难以外推至未来气候-碳条件，这主要归因于训练数据中缺乏细粒度的时间信息（Li等，2022b；ElGhawi等，2025）。生态系统过程模型（如CENTURY和RothC）可以基于碳循环的机制性表征模拟土壤有机碳动态（Parton等，1987；Coleman和Jenkinson，1996），但它们经常面临参数可用有限、关键参数校准困难以及空间异质性表征不足等问题，在地形崎岖的山地区域尤为突出（Le No?等，2023）。近年来，结合两种建模范式优势的混合方法日益受到关注（Xie等，2024）。尽管取得这些进展，但同时保留过程约束、表征广泛的空间异质性并生成长期高分辨率土壤有机碳数据集仍具挑战性。

大型山系复杂的地貌拼贴和陡峭的环境梯度构成了当前土壤有机碳研究的主要障碍，阻碍了对长期碳动态和调控机制的全面理解。在此背景下，本研究聚焦于中国西北地区的祁连山——一个具有显著水平和垂直分异的中纬度干旱代表性山系。通过结合多源栅格数据和点状原位观测，我们采用机器学习方法对CENTURY模型进行空间参数化，从而将点尺度过程模型扩展至整个山系。这使我们能够生成祁连山草原2000至2023年逐年1公里分辨率的表层土壤有机碳密度（0–20厘米）数据集。随后，我们利用多种统计方法研究了土壤有机碳的时空动态及其潜在驱动机制。本研究的目的是：（1）构建一种兼具过程可解释性与稳健时空性能的土壤有机碳模拟框架，适用于大型山系；（2）揭示干旱山地表层土壤有机碳的长期演变，并区分关键影响因素在空间和时间上的作用。

章节摘要

研究区

祁连山位于青藏高原东北缘（93°31′–103°54′E，35°50′–39°59′N），总面积约2.0×10⁵平方公里（图1）。该区以山脉和河谷为主，地势总体呈现西北高、东南低的趋势。平均海拔约4000米。该地区属于大陆高原半干旱气候。在过去三十多年间，

土壤有机碳模拟验证

本研究开发的模型在模拟祁连山草原土壤有机碳方面表现良好（图3）。基于116个不同年份和地点的样本点验证（未剔除异常值），模拟值与观测值吻合良好，R²、RMSE和MAE分别为0.77、1.32千克碳·平方米和1.00千克碳·平方米。观测值与模拟值之间的拟合线性回归为y=0.79x+1.53，多数数据点分布在1:1线附近。

山地生态系统土壤有机碳模拟的改进

本研究证明，对过程模型中的关键参数进行空间化是提升山地草原土壤有机碳模拟可信度的有效途径（图3）。山地土壤有机碳建模的主要挑战不仅在于高度的空间异质性，还在于地形能够在短距离内重组温度、水分有效性和植被条件。这重塑了碳输入和分解环境，最终

结论

本研究开发了融合过程建模、机器学习和残差克里金方法的框架，生成了2000至2023年高分辨率逐年土壤有机碳数据集，揭示了复杂山地草原系统中土壤有机碳动态的尺度依赖性控制、阶段变化以及非线性滞后途径。所得数据集捕捉了山系土壤有机碳的空间梯度和年际动态。区域平均土壤有机碳密度为5.76千克碳·平方米。

作者贡献声明

滕如玉：撰写——初稿、可视化、验证、软件、调查。徐浩杰：撰写——审阅与编辑、监督、方法论、经费获取、正式分析、概念化。祁小连：验证、软件、调查、数据整理。杨雪梅：资源、经费获取。

利益冲突声明

作者声明，他们不存在可能影响本论文工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本研究得到以下资助：2024年中祁连山亚高山生态系统野外科学观测研究站开放基金（QLSKFJJ-2024-D0006）、中央高校基本科研业务费专项资金（lzujbky-2022-27），以及甘肃省自然科学基金（23JRRA1048）。感谢匿名审稿人的意见，这些意见显著提升了本文质量。

滕如玉|徐浩杰|祁小连|杨雪梅