《环境科学杂志》发表论文赏析
作者:杨艳,赵远,胡汗,梁玉婷
单位:常州大学环境科学与工程学院, 常州 213164,中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室, 南京 210008,常州大学环境科学与工程学院, 常州 213164,中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室, 南京 210008,中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室, 南京 210008
摘要:微生物残体碳(MNC)是土壤有机碳(SOC)的重要组成部分,在形成稳定性SOC和碳循环过程中起着至关重要的作用.然而,由于缺乏全球尺度的观测数据,MNC对SOC的贡献率和储量在全球的分布规律尚不清楚.基于Meta分析和机器学习技术相结合的方法,探讨MNC的贡献率和储量在全球范围内的空间分布特征与其驱动因素,并对比不同生态系统和不同土层中的差异.结果表明,MNC对SOC的贡献率和储量在全球总体呈现深层区(1~3 m)高于浅层区(0~1 m)的特征.具体而言,浅层区MNC的平均贡献率为47%,深层区为60%;浅层区MNC的平均储量为4.6 kg·m-2,深层区为5.2 kg·m-2. MNC浅层区和深层区的总储量分别为792 Pg和895 Pg. 与此同时,由于南北半球陆地面积差异,北半球MNC储量高于南半球.此外,SOC和pH是MNC贡献率的关键驱动因素,TN是MNC储量的关键驱动因素,MNC浓度对MNC的贡献率和储量都有直接且显著的影响.MNC对SOC的贡献率和储量在全球尺度不同生态系统和不同土层中均出现空间异质性,且它们的驱动因素也不同,这可以为研究SOC循环和减缓气候变暖问题提供理论依据.
关键词:微生物残体碳(MNC),MNC贡献率,MNC储量,Meta分析,机器学习,驱动因素,