《CATENA》：Environmental controls on soil organic matter composition across a glacial-landscape gradient: A case study of debris-covered glaciers in Gongga Mountain, Southwest China
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本研究利用吡咯烷-气相色谱-质谱联用技术，分析了贡嘎山双坡冰川超冰碴有机物（SDOM）的分子组成与环境控制因素，发现SDOM以脂类（27.96%）和芳香族化合物（25.56%）为主，东西坡存在显著差异，西坡分子多样性更高，并揭示了温度、湿度、植被类型及碎屑质地对SDOM组成的影响，为高海拔冰川环境土壤发育机制研究提供新证据。
毛文静|胡毅|胡阳|王子伟|龙倩倩|关卓|刘晨|刘桥|卢旭阳
中国科学院山地灾害与环境研究所，中国四川省成都市610299
摘要
冰川表面的碎屑形成了独特的生态界面，代表了土壤形成的早期阶段，在这一阶段，有机物的积累和转化反映了冰川系统与陆地系统之间的复杂相互作用。本研究使用热解-气相色谱-质谱法（Pyrolysis-Gas Chromatography–Mass Spectrometry, Py-GC/MS）分析了中国西南部贡嘎山两条被碎屑覆盖的冰川上冰川表面碎屑有机物（Supraglacial Debris Organic Matter, SDOM）的分子化学组成及其环境控制因素。尽管这两条冰川都由花岗岩基岩构成，但它们在冰川退缩速度、气候、植被类型和SDOM含量方面存在显著差异。Py-GC/MS分析鉴定了93种属于12个分子类别的化学化合物，这些化合物被归为八大主要类别：脂类、芳香族化合物、萜烯、含氮化合物、碳水化合物衍生物、木质素衍生物、酚类和未知化合物。其中脂类和芳香族化合物是主要成分，分别占热解产物的27.96%和25.56%。在冰川的东坡（海洛沟冰川，HG）和西坡（大功巴冰川，DG）之间观察到了SDOM组成的空间变化，其中DG的分子多样性和丰度更高。多种环境因素影响了SDOM的组成，包括元素组成（钾和钠）、氮和磷酸盐含量以及碎屑的质地（粘土和淤泥含量）。SDOM特征的空间分布随海拔和坡向的变化而系统性地变化，这反映了温度和湿度对早期土壤形成过程的影响。这些发现表明，在这些极端冰川环境中，SDOM的组成和初始土壤形成是由微生物活动与局部环境因素共同作用的结果。我们的研究为理解在高环境变化背景下高海拔土壤-景观系统的土壤形成过程提供了新的见解。
引言
土壤有机物（SOM）是陆地生态系统中最大的碳库之一，在生物地球化学循环和生态系统功能中起着基础性作用。这些生物地球化学过程影响着生态系统的质量、健康和服务功能（Ohno等人，2014；Sokol等人，2022）。SOM的化学组成对其分解和转化过程有显著影响（Lehmann等人，2020）。SOM中的某些分子结构，如芳香族化合物和木质素衍生物，通常更耐分解（Jones等人，2023），并且可以在较长时间内作为稳定的碳库存在（Pan等人，2019）。尽管已有大量研究探讨了森林、农业和湿地生态系统中的SOM动态，包括其分布特征（Shen等人，2024）、生化转化过程（VandenEnden等人，2021）、稳定性（Barré等人，2023）以及微生物相互作用（Tao等人，2023；Yarwood，2018），但我们对极端环境中的SOM了解仍然有限。尽管冰川环境具有独特的生物地球化学过程和对气候变化的高度敏感性，相关研究仍然十分有限。同时，气候变化加剧了极端事件的频率和强度，从而对生态系统稳定性和生物地球化学循环构成了严重威胁（Lou等人，2024）。对冰川环境中SOM的化学表征对于理解全球碳循环和生态系统对环境变化的响应至关重要。
被碎屑覆盖的冰川（Debris-Covered Glaciers, DCGs）具有连续的岩石碎屑层覆盖在冰川表面，是高海拔地区独特土壤-景观系统的代表，这些地区地形陡峭且冰川物质脱落速率高（Mayr和Hagg，2019）。这些冰川通过与周围景观的相互作用积累了大量的冰川表面碎屑，形成了从粘土到砾石的各种基质（Yang等人，2018）。冰川表面碎屑构成了冰川环境中土壤形成的初始阶段，类似于陆地生态系统中的早期演替阶段土壤（Ficetola等人，2024）。这些原始土壤中有机质（OM）的发展遵循一定的演替模式：新暴露的碎屑中OM含量最初很低（Alexander和Burt，1996；Anesio和Laybourn-Parry，2012），随后通过初级矿物风化、碳酸盐溶解、氮积累和生物定殖逐渐增加（He和Tang，2008）。不同冰川景观中的SDOM含量差异显著，例如在欧洲阿尔卑斯山为17.4至28.1克/千克干重（相比之下，冰川边缘碎屑仅为1.4克/千克干重（Freppaz等人，2021）；在格陵兰冰盖的消融区超过6%干重（Stibal等人，2010）；在北极Foxfonna冰川为1.14±0.23毫克/千克干重（Koziol等人，2019）。OM的积累创造了不同的微环境，并在生态演替过程中表现出明显的模式。这一过程始于地衣、苔藓和蓝细菌等初始定殖者，随后是生长迅速的维管植物，最终形成顶级群落（Caccianiga等人，2011；Tampucci等人，2017；Fickert等人，2022）。尽管这些过程对景观演化和土壤形成至关重要，但由于DCGs的恶劣条件和冰川表面碎屑系统的复杂性，我们对SDOM组成和动态的理解仍然有限。
传统的SOM分析方法主要依赖于通过氧化或比色技术量化总有机碳，如重铬酸钾氧化法（Walkley-Black方法）和水浴热比色法（Hossain等人，2023）。虽然这些传统方法成本效益高且广泛用于大规模土壤肥力评估，但它们无法揭示SOM的分子组成、结构特征和动态稳定性（Stibal等人，2010）。热解-气相色谱-质谱法（Py-GC/MS）提供了一种半定量工具，可以对SOM的复杂化学结构进行详细分子表征（Grandy等人，2007；De La Rosa等人，2008；Ma等人，2018）。该技术通过受控的热分解将有机大分子转化为可分析的挥发性化合物，随后通过高分辨率色谱分离和精确的质谱检测（Akoueson等人，2021；Gonzalez-Perez等人，2014）。Py-GC/MS的应用不仅限于基本的SOM鉴定，还可以提供OM的分子化学组成（Girona-Garcia等人，2019；Mazzetto等人，2019），从而实现对不同生态系统中的相对分子丰度的定性和定量评估（da Filicaia等人，2023；Grandy等人，2007）。
土壤-景观系统中SOM的发展和转化反映了环境因素与生物地球化学过程之间的复杂相互作用（Sokol等人，2022；Tonon等人，2010）。最近的研究揭示了土壤性质（如pH值、颗粒大小分布、含水量和养分循环）如何影响SOM的组成和稳定性（Cates等人，2022；Dungait等人，2012）。例如，在河流系统中，细小颗粒尺寸通过矿物结合和减少氧化作用有助于SOM的保存（Huang等人，2024）；而在森林生态系统中，地形位置通过影响局部能量状况来影响OM的分解（Liu等人，2022）。然而，这些环境控制因素与分子水平SOM组成之间的关系在极端环境中仍不甚明了。贡嘎山（29.33°–30.33°N，101.50°–102.25°E）为研究这些关系提供了理想的自然实验室，该地区有74条冰川沿山脊呈羽状分布，其中大多数冰川表面覆盖着大量碎屑。选择了两条具有代表性的被碎屑覆盖的冰川——海洛沟冰川（HG）和大功巴冰川（DG），因为它们在退缩速度、气候、植被类型和SDOM含量方面存在显著差异（表1）。这些差异使我们能够详细研究环境因素如何影响SOM的发展。本研究利用Py-GC/MS分析旨在：1）表征海洛沟冰川和大功巴冰川上SDOM的分子组成；2）考察东坡和西坡之间SDOM组成的差异；3）确定控制SDOM化学性质的关键环境因素及其与这些极端环境中土壤形成过程的机制关系。
研究区域
贡嘎山位于青藏高原的东南边缘，是横断山脉的最高峰，海拔达7556米（图1a）。该山的东坡和西坡之间存在明显的环境差异，反映了不同的气候和冰川学特征（图1b）。东坡的冰川发育良好，年平均温度为4.2°C，年平均降水量为
SDOM的化学组成
对贡嘎山冰川上SDOM的热解产物的Py-GC/MS分析鉴定了93种不同的化学化合物（表2；参见图S1中的代表性Py-GC/MS色谱图）。这些热解产物被分类为12个化学类别：醇类、烷烃、烯烃、烷基苯类、碳水化合物衍生物、脂肪酸、木质素衍生物、含氮化合物、酚类、多环芳烃（PACs）、萜烯和未知化合物（表3）。这12个化学类别被归为八大主要类别：
SDOM化学组成的表征
在本研究中，我们分析了DCGs中SDOM的化学组成，发现了12个类别中的93种化学分子（表2，参见表S2以验证文献）。尽管检测到了许多化学类别，但许多化合物的相对丰度较低，且仅出现在少数采样点。脂类占主导地位（相对丰度为27.96%），其次是芳香族化合物（25.56%）、萜烯（10.17%）和含氮化合物（5.30%）（图2a）。这种组成层次结构提供了重要的见解
结论
利用Py-GC/MS技术获得了贡嘎山典型冰川上SDOM的“指纹”特征。分析显示，SDOM包含93种化学分子，分为12个类别，其中脂类和芳香族化合物是主要成分。贡嘎山东坡和西坡的SDOM化学分子组成存在显著差异，其中HG的萜烯和含氮化合物比例较高，而DG的分子多样性更大
CRediT作者贡献声明
毛文静：撰写——初稿撰写、正式分析、数据管理。胡毅：撰写——审稿与编辑、项目管理、资金获取、正式分析、数据管理、概念构思。胡阳：方法学研究、数据管理。王子伟：数据管理。龙倩倩：数据管理。关卓：正式分析、数据管理。刘晨：资金获取、正式分析、数据管理。刘桥：撰写——审稿与编辑、方法学研究、正式分析、数据管理。卢旭阳：
资助
本研究得到了“自然资源耦合过程与效应重点实验室开放基金会”（2023KFKTB012和2023KFKTA005）、“国家自然科学基金”（42407039）、“中国博士后科学基金”（2024M753152）、“四川省科技计划”（2024NSFSC0839）、“中国科学院山地灾害与环境研究所科技研究计划”（IMHE-GJHZ-05和IMHE-ZYTS-10）的支持。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
我们感谢匿名审稿人在科学写作、热解化合物鉴定和分类方面提供的宝贵建议。同时感谢中国科学院贡嘎山高山生态系统观测与研究站提供的环境数据收集和野外协助。特别感谢团队成员在数据分析和碎屑样本收集方面的帮助。
