空间分布不均匀的观测数据导致对全球土壤呼吸量的高估

《Global Change Biology》：Spatially-Uneven Observations Cause Overestimation of Global Soil Respiration

　　

摘要

观测站点的空间不均匀性可能会阻碍全球土壤呼吸作用（R_S）的准确量化。我们利用Voronoi体积在环境特征空间中评估了站点的代表性，并采用迭代修剪策略确定了一个具有代表性的最优子集（1363个站点）。以基于过程的模型作为基准，我们开发了一个代表性最优模型（RM），用于模拟1982年至2022年的全球R_S动态。与全集模型（FM）相比，RM显著提高了与基准数据的空间一致性，并改善了与FLUXNET观测结果和大气CO₂波动的吻合度。忽略站点代表性会导致全球R_S被高估6.4?PgC?year^?1（实际为94.1?PgC?year^?1），同时低估了其长期趋势和年际变化。干旱地区对这一下调估计的贡献超过50%，反映了水分限制区域的校正偏差。这些发现表明，优化现有数据集的代表性可以有效减少系统偏差并改进全球碳预算的核算。虽然扩大观测网络仍然是长期优先事项，但我们建议将空间代表性优化常规整合到数据驱动的工作流程中，以立即纠正结构采样偏差。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明

本研究支持的数据可在以下存储库中公开获取：全球土壤呼吸数据库（SRDB v20250503a），网址为https://github.com/bpbond/srdb；北京师范大学GIMMS NDVI v1.2数据集，网址为https://doi.org/10.5281/zenodo.8253971；通过Google Earth Engine获取的ERA5-Land再分析和SoilGrids v2.0数据集，网址为https://code.earthengine.google.com/；以及通过FAO土壤门户获取的Harmonized World Soil Database（HWSD v2.0），网址为https://www.fao.org/soils-portal/data-hub/soil-maps-and-databases/harmonized-world-soil-database-v20/https://esgf-node.ornl.gov获取，TRENDY v14 DGVM集合数据可在https://globalcarbonbudget.org/datahub获取。FLUXNET数据库的站点级验证数据可在https://fluxnet.org/获取，2024年全球碳预算数据（Friedlingstein等人，2025）可在https://globalcarbonbudget.org/获取。本研究中生成的源代码、优化后的观测子集、核心处理数据集和不确定性估计已存档在Zenodo上（第一部分：代码和核心数据），网址为https://doi.org/10.5281/zenodo.18946302https://doi.org/10.5281/zenodo.18948381。