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题名土壤微生物残体碳稳定性的全球空间分布及其驱动因素
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作者
郑宏锋
赵远
胡汗
李森
张理
梁玉婷
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机构
常州大学环境科学与工程学院
土壤与农业可持续发展全国重点实验室(中国科学院南京土壤研究所)
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出处
《土壤学报》
北大核心
2025年第5期1449-1459,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(42425703)资助。
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文摘
微生物残体碳主要由真菌残体碳和细菌残体碳构成,其中真菌残体碳化学组成更复杂,较难被微生物分解,在土壤中表现出更强的稳定性。真菌残体碳在微生物残体碳总量中的占比越高,微生物残体碳稳定性也越强。因此,真菌残体碳与细菌残体碳比值可作为指示微生物残体碳稳定性的关键指标。然而,由于缺乏全球尺度的观测数据,微生物残体碳稳定性的空间分布规律及其驱动因素尚不明确。本研究结合Meta分析和机器学习方法,探讨了全球范围内微生物残体碳稳定性的空间分布特征及其驱动因素。研究结果显示,全球尺度上,微生物残体碳稳定性的平均值为3.09。从生态系统类型来看,森林生态系统最高(3.94),而沙漠生态系统最低(1.09)。在气候带分布上,寒带地区最高(4.14),干旱气候带最低(1.69)。干旱指数分析显示,半湿润区域的微生物残体碳的稳定性最高(3.77),极度干旱区域最低(0.75)。总体而言,气候因子与微生物残体碳的稳定性呈负相关关系,年均温度较高或年蒸发量较大时,微生物残体碳的稳定性较低。土壤中有机碳、全氮和微生物量氮是微生物残体碳稳定性的关键因素,与微生物残体碳稳定性均呈正相关关系。此外,年均温和蒸发量通过影响土壤有机碳、全氮、全磷含量,间接调控微生物残体碳稳定性。本研究揭示了微生物残体碳稳定性的全球空间分布及其主要驱动因素,为制定基于残体稳定性的有机碳保护与提升的土壤管理策略提供理论支持。
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关键词
微生物残体碳稳定性
全球尺度
机器学习
驱动因素
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Keywords
Stability of microbial necromass carbon
Global scale
Machine learning
Driving factors
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分类号
S153.6
[农业科学—土壤学]
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