《Geoderma》：Aridity dependency of soil plant- and microbial-derived carbon in mongolia plateau in northern China
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本研究针对干旱如何影响区域尺度土壤有机碳（SOC）中植物源碳（PDC）和微生物源碳（MDC）固存这一关键科学问题，在蒙古高原沿约3000公里干旱梯度进行了系统调查。研究发现，PDC和MDC均随干旱加剧而同步下降，并识别出在干旱度约为0.47时，微生物碳泵的主导路径由ex vivomodification（体外修饰）转换为in vivoturnover（体内周转）。该研究揭示了不同干旱条件下SOC固存的主导机制及其驱动因子，为预测气候变化背景下干旱区碳动态提供了新见解。
在全球气候变化的背景下，干旱化趋势导致干旱区面积显著扩张，加速了土地退化和荒漠化进程。干旱区作为重要的陆地碳汇，储存着约646 Pg的土壤有机碳（SOC），其储量超过了地球表面所有植物的总生物量。SOC主要来源于植物通过光合作用固定的碳和固碳微生物的贡献，进入土壤后经微生物加工形成植物源碳（PDC）和微生物源碳（MDC）。这两类碳源的相对比例决定了SOC的组成、积累、稳定性和周转。然而，在区域尺度上，干旱度对PDC和MDC固存的影响尚不明确，这限制了我们理解和预测全球变暖背景下干旱区土壤碳动态的能力。蒙古高原是北半球最大的干旱生态系统，对气候变化和土地利用压力极为敏感，是研究这一问题的理想区域。
为了填补这一知识空白，研究人员在蒙古高原沿约3000公里的样带设置了90个采样点，测量了PDC、MDC及相关生物和非生物变量，旨在：（1）探究PDC和MDC如何响应自然干旱梯度；（2）识别微生物体外修饰和体内周转路径之间转换的关键节点，并通过微生物碳利用效率（CUE）和土壤胞外酶活性进行验证；（3）确定不同碳泵路径下驱动PDC和MDC积累的内在机制。研究人员假设，PDC和MDC会随干旱加剧而同步减少，并且存在一个干旱度阈值，使得微生物碳泵的主导路径发生转换。
本研究的关键技术方法包括：在蒙古高原沿3000公里样带进行大范围野外采样，采集表层（0-10 cm）土壤；利用氨基糖作为微生物源碳（MDC）的生物标志物，木质素酚作为植物源碳（PDC）的生物标志物进行定量分析；采用18O标记水（H218O）示踪法测定微生物碳利用效率（CUE）；通过微孔板荧光分析法测定土壤碳、氮、磷获取相关的胞外酶活性；并运用结构方程模型（SEM）分析生物和非生物因子对PDC和MDC积累的调控路径。
3.1. 蒙古高原PDC和MDC的格局与分布
研究结果显示，土壤PDC和MDC在蒙古样带的90个采样点表现出显著的空间变异。PDC范围在0.01至2.66 g/kg之间，平均值为0.74 g/kg；MDC范围在0.45至26.91 g/kg之间，平均值为11.07 g/kg。两者均呈现出从东向西递减的整体空间趋势。森林生态系统的平均PDC和MDC含量（分别为22.81和2.21 g/kg）显著高于草原（10.64和0.54 g/kg）和荒漠生态系统（1.44和0.04 g/kg）。基于PDC和MDC对SOC的相对贡献，研究识别出一个干旱度转换点（aridity = 0.47）。在干旱度<0.47的半湿润-半干旱区，PDC对SOC的贡献超过MDC；而在干旱度>0.47的半干旱区，MDC对SOC的贡献则超过PDC。
3.2. 不同干旱模式下的CUE和酶活性
为验证微生物体外修饰和体内周转的主导性，研究分析了不同干旱区的CUE和胞外酶活性。结果表明，在干旱度<0.47的区域，CUE以及碳（纤维二糖水解酶、β-1,4-葡萄糖苷酶）、氮（β-1,4-N-乙酰葡糖胺糖苷酶、亮氨酸氨基肽酶）、磷（碱性磷酸酶）获取相关胞外酶活性均显著高于干旱度>0.47的区域。较低的CUE和较高的胞外酶活性表明，在较湿润条件下，微生物更倾向于通过分泌酶来分解凋落物（体外修饰路径）；而在较干旱条件下，较高的CUE和较低的酶活性则表明微生物更倾向于将吸收的碳同化为自身生物质（体内周转路径）。
3.3. 不同干旱组PDC和MDC的积累
PDC及其木质素酚组分（香草基V、紫丁香基S、肉桂基C）在干旱度<0.47区域的含量显著高于干旱度>0.47的区域。同时，干旱度<0.47区域的C/V和S/V比值较高，而S型和V型酚的酸醛比较低，表明该区域PDC积累更多且降解程度较低。类似地，MDC及其组分（葡糖胺GluN、半乳糖胺GalN、胞壁酸MurN、细菌残体碳BNC、真菌残体碳FNC）在干旱度<0.47区域也显著更高。此外，干旱度<0.47区域的真菌与细菌残体碳比值也更高，表明真菌对MDC的贡献在较湿润条件下相对更大。在SOC组成方面，干旱度<0.47区域，PDC是SOC的最大贡献者（47.28%），其次是细菌残体碳（30.52%）和真菌残体碳（8.13%）；而在干旱度>0.47区域，未表征碳源成为主导（34.32%），PDC和细菌残体碳的贡献分别降至24.49%和14.65%，而真菌残体碳的贡献则升至18.95%。
3.4. 不同干旱区环境变量对PDC和MDC积累的调控
结构方程模型（SEM）揭示了不同干旱条件下PDC和MDC积累的关键驱动因子。在干旱度<0.47区域，植物碳输入和微生物活性对PDC和MDC均具有显著的直接正效应。土壤养分有效性通过促进微生物活性间接影响PDC积累。在干旱度>0.47区域，气候（年均降水量）是MDC积累的主要限制因子。植物碳输入通过调控微生物生物量碳间接影响MDC。值得注意的是，植物碳输入是该区域PDC的唯一直接调节因子。
研究结论表明，沿蒙古高原干旱梯度，PDC和MDC均随干旱加剧而减少。研究识别出一个关键的干旱度转换点（~0.47），标志着微生物碳泵主导路径的转变。在转换点以下（较湿润），体外修饰路径主导，凋落物碳输入是PDC的主要调节因子，微生物生物量碳是MDC的关键控制因子；在转换点以上（较干旱），体内周转路径主导，根系碳输入和年均降水量是PDC和MDC的主要限制因子。真菌残体碳对SOC的贡献受干旱度影响较小，且始终高于细菌残体碳，这与其细胞壁结构（几丁质、黑色素）更稳定、菌丝网络促进团聚体形成以及K-对策生活史策略有关。
该研究的重要意义在于，通过识别干旱梯度下PDC和MDC积累的生物和非生物控制因子，深化了对干旱区土壤碳汇机制的理解。研究提出的微生物碳泵路径转换框架，为预测未来气候变化情景下干旱区碳循环的响应提供了新的理论依据，强调了在未来碳管理策略中需同时考虑植物和微生物源碳的重要性。论文发表于土壤科学领域著名期刊《Geoderma》。
