中国干旱地区土壤总磷的空间异质性：驱动因素分析及气候情景模拟

《Soil Science Society of America Journal》：Spatial heterogeneity of soil total phosphorus in drylands of China: Analysis of drivers and simulation of climate scenarios

土壤总磷时空分布及驱动机制研究：基于1108个样本的机器学习模型分析显示，0-30cm和30-100cm土层中STP储量分别为1.59±0.50和3.58±1.24Pg，草原则STP储量最高，灌木最低。空间分布主驱动因素为0-30cm气候因素（年均温）和30-100cm微生物因素（生物量磷）。未来IPCC情景下STP储量呈上升趋势，为干旱区土壤肥力调控提供数据支持。

　　

摘要

土壤总磷（STP）是指土壤中所有磷的含量，包括有机磷和无机磷两部分。总磷是维持生态系统生产力和养分平衡的重要元素。然而，由于气候变化和人为干扰的加剧，中国干旱地区土壤总磷的空间分布、影响因素及其未来趋势仍不明确。这限制了土壤磷资源的精确管理和地区的可持续发展。本研究基于1108个样点的总磷浓度数据，比较了五种机器学习模型的预测性能，选出了具有优异预测能力的极端梯度提升（eXtreme Gradient Boosting）模型，估算了总磷储量，绘制了其空间分布图，明确了主要影响因素，并预测了0至100厘米深度土壤层中的总磷未来变化趋势。研究结果如下：(1) 0至30厘米和30至100厘米深度的土壤总磷储量分别为1.59 ± 0.50Pg和3.58 ± 1.24Pg，其中草地中的总磷储量最高，灌木丛中的总磷储量最低。(2) 0至30厘米深度土壤总磷的空间分布主要受气候因素影响，尤其是年平均温度；而30至100厘米深度则主要受微生物因素影响，尤其是微生物生物量中的磷含量。(3) 根据IPCC提出的不同社会经济路径预测，所有地区的土壤总磷储量均呈上升趋势。这些结果有助于了解干旱地区对全球变化的响应，对于陆地生态系统的稳定性和磷资源的可持续利用具有重要意义，并为区域土壤肥力管理提供了数据支持。

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明

本研究收集和分析的数据可向通讯作者索取。Farr等人（2007）提供的空间数据（海拔、坡度和朝向）可在https://www.usgs.gov/获取。Peng等人（2019）提供的年平均温度数据可在https://doi.org/10.11888/Meteoro.tpdc.270961获取。Peng等人（2022）提供的年平均降水量数据可在https://doi.org/10.11866/db.loess.2021.002获取。Zomer等人（2022）提供的干旱指数数据可在https://doi.org/10.1038/s41597-022-01493-1获取。Shangguan等人（2022）提供的土壤湿度数据可在https://doi.org/10.11888/Terre.tpdc.272415获取。Liu等人（2022提供的土壤理化性质数据（pH值、沙粒含量、粘土含量、容重、粗颗粒含量、土壤有机碳和总氮含量）可在http://soil.geodata.cn获取。J. Yang和Huang（2021）提供的土地利用/土地覆盖数据可在https://doi.org/10.5194/essd-13-3907-2021获取。J. Gao等人（2023提供的中国区域250米分辨率归一化植被指数数据可在https://doi.org/10.11888/Terre.tpdc.300328获取。Mu等人（2022）提供的人为影响数据可在https://doi.org/10.1038/s41597-022-01284-8获取。需要注意的是，Peng等人（2022）提供的1公里范围、多情景、多模型的月降水量数据可在https://doi.org/10.11866/db.loess.2021.002获取；同样，Peng等人（2025提供的1公里范围、多情景、多模型的月温度数据可在https://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=164304785536614&ocId=1370获取。