《Ecological Frontiers》：Predicting soil organic carbon and microbial biomass carbon changes in Ziwuling and Qinling Forest regions under future climate scenarios
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本研究基于CMIP6气候情景，利用改进的MEND模型模拟黄土高原（HL）和秦岭（QL）森林生态系统土壤有机碳（SOC）和微生物生物量碳（MBC）动态（2023-2100）。结果显示HL SOC积累显著高于QL，且MBC在HL因高温减排显著，而QL波动较小，不同模型间存在较大差异，表明参数化和气象输入存在不确定性。研究强调微生物过程对SOC调控的关键作用，以及区域差异化响应，为制定碳管理策略提供依据。
陈世一|邓春梅|李琳|李珊珊|岳明|王克峰
中国西北大学资源生物学与生物技术重点实验室（教育部资助），西安710069
摘要
本研究利用改进的微生物酶分解（MEND）模型，研究了在三种CMIP6气候情景下，子午岭（HL）和秦岭（QL）森林生态系统中土壤有机碳（SOC）和微生物生物量碳（MBC）的动态变化。通过整合七个地球系统模型（ESMs）的气象数据以及2021-2022年的土壤温度、湿度、呼吸作用和生化参数的野外观测数据，我们模拟了从2023年到2100年的SOC和MBC的变化情况。在所有情景下，HL的SOC始终高于QL，到2100年的累积增加量依次为SSP5–8.5（49.35 mg C/cm3）> SSP2–4.5（49.18 mg C/cm3）> SSP1–2.6（44.58 mg C/cm3）。相比之下，QL的SOC增加量最小（2.52–8.51 mg C/cm3），这归因于其较浅的土壤深度、接近中性的pH值以及较低的微生物效率。在高排放情景下，HL的MBC显著下降（到2073年减少了33.02%），而QL的波动较小，反映了微生物对变暖的不同适应能力。模型间存在显著差异，NorESM2-LM预测在SSP5–8.5情景下HL的SOC增加量最高（99.63 mg C/cm3），而CMCC-ESM2和TaiESM1则给出了较为保守的估计。这些变化突显了参数化和ESM提供的气象数据的不确定性。本研究强调了微生物过程在调节SOC动态中的作用，以及森林生态系统对气候强迫的不同响应。通过将区域特定的土壤特性与基于过程的建模相结合，我们的结果加深了对中国天然次生林中土壤碳-气候反馈机制的理解。这些见解强调了在气候变化背景下制定空间明确的碳管理策略以提高生态韧性的必要性。
引言
土壤作为陆地生态系统的基石，是生物与环境之间物质和能量交换的场所，为各种物理、化学和生物过程提供了必要的条件[1]，[2]。作为陆地有机碳（C）的最大储存库，土壤在陆地碳循环中起着关键作用，并显著影响气候变化的缓解和碳-气候反馈的调节[3]。此外，土壤与大气组成、气候模式和土地利用变化密切相关[4]。土壤有机碳（SOC）的储量大约是地球上所有陆地生态系统中植被积累量的两到三倍，也是大气中碳储量的两倍[5]。森林通过固定大气中的二氧化碳并将其转化为SOC，被认为是缓解气候变化的主要途径[6]。
生物地球化学循环促进了生态系统内的物质循环和能量转移，对于维持生态系统稳定性和实现国家碳峰值及中和目标至关重要。碳和氮（N）在生态系统中既是结构成分，也是必需的营养元素[7]。氮和磷是植物和微生物的必需营养素，可以显著限制陆地植被的初级生产力。在陆地氮循环中，土壤氮循环是一个特别关键的环节，受到土壤动物群和微生物相互作用的影响[8]，[9]，[10]，[11]。生态系统管理深刻改变了与碳和氮循环过程相关的土壤微生物功能基因的相对丰度[12]。
微生物群落是生态系统碳动态的重要调节者，土壤温度（TS）在决定生物过程速率方面起着重要作用。变暖趋势可能会加速碳损失，可能引发气候变化的正反馈循环[13]。同时，土壤湿度（MS）通过影响养分可用性、氧气扩散和移动性，显著塑造了土壤生物的栖息地，并影响陆地生态系统中的氮循环[14]，[15]。林下层（LC）在森林土壤的碳和氮循环中起着关键作用，是重要的碳储存库。植物残体的分解是土壤碳封存的基本调节过程[16]。此外，植物、土壤和微生物之间的碳通量与土壤呼吸作用（RS）密切相关，后者是全球碳循环的重要组成部分[17]，[18]。这一过程包括异养呼吸和根系呼吸，既包括实际的根系呼吸，也包括根际微生物呼吸。
黄土高原以其脆弱的生态环境而著称，是中国西部的天然生态屏障，其深层土壤中蕴藏着大量的有机碳[19]，[20]。位于黄土高原内的子午岭森林区域是一片保存相对完好的天然次生林，主要由Quercus wutaishanica Blume、Populus davidiana Dode和Betula platyphylla Suk等关键树种组成。对子午岭地区的综合研究具有重要的理论和实践意义，为了解土壤碳汇功能和天然次生植被的生态重要性提供了宝贵的见解[21]。相比之下，秦岭森林区域主要由年轻的林木组成，具有显著的碳封存潜力[22]。该区域是南北以及中国中部和西部亚热带与暖温带之间的分界线。该地区的主要植被类型是北方亚热带常绿阔叶林和落叶阔叶林。
本研究旨在实现两个目标：（I）通过实验和采样来表征两种土壤的差异，并确定SOC的变化；（II）阐明两个地区森林生态系统中SOC和微生物生物量碳在不同未来情景下的响应。
研究地点和野外数据收集
子午岭山脉（图1）位于黄土高原上，是一片保存相对完好的天然次生林，面积约为23,000平方公里。地形以黄土丘陵和沟壑为主，具有轻微的垂直分布。本研究在子午岭森林区域的双龙林场进行。该地区的气候属于暖温带大陆性季风气候，年平均气温为7.4°C，年降水量为576.7毫米。
MEND模型校准
本研究使用MEND模型模拟了两个不同地区的SOC动态：HL（子午岭森林）和QL（秦岭森林）。模型使用土壤观测数据进行了校准，包括RS、MBC、MBN、NH?+–N、NO??–N、SOMCN和MBCN等变量。
HL和QL两个研究地点的土壤物理化学性质总结在表1中。由于QL的土壤深度较浅（大约30厘米），模型模拟主要集中在0–30厘米的土壤深度范围内，以便进行比较。
在不同研究区域SSP气候情景模型下的SOC差异
SSP1–2.6气候情景模型是一种可持续性情景，设想未来的温室气体排放量较低，生态用地的保护得到加强。该情景预测，相对于工业革命前的多模型平均值，全球平均温度升幅将显著低于2°C[31]。该情景主要强调林业作为经济增长的主要驱动力，有助于增加地球的植被覆盖面积[32]。相比之下，
结论
本研究全面模拟和预测了在不同未来气候变化情景下，子午岭和秦岭森林地区SOC和MBC的空间和时间变化模式。结果揭示了不同区域之间的显著差异以及不同模型数据之间的差异。具体而言，预计从2023年到2100年，子午岭森林地区的SOC和MBC含量将明显高于秦岭森林地区。
CRediT作者贡献声明
陈世一：研究工作。邓春梅：数据分析。李琳：数据分析。李珊珊：数据分析。岳明：写作、审稿和编辑。王克峰：概念构思。
资助
本研究部分得到了陕西省秦岭北麓山地、河流、森林、农田、湖泊、草原和沙漠恢复项目（编号：2203-610100-04-05-321562）、国家自然科学基金（项目编号：41901059）和陕西省自然科学基金（项目编号：2020JQ-593）的支持。
利益冲突声明
本手稿的提交过程中不存在利益冲突，所有作者均已同意发表。我们代表所有合作者声明，所描述的工作是原创研究，未曾以任何形式在其他地方发表过，也未被其他机构考虑发表。所有列出的作者均已批准了附上的手稿。
