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文献分享丨土壤碳循环研究（1）
2026-06-08

土壤碳循环作为全球碳循环的核心环节，近年来受到生态学、气候学和土壤科学界的广泛关注。土壤有机碳库是陆地生态系统中最大的碳库，储量约为1500-2400Pg C，是大气碳库的2-3倍。在全球气候变化背景下，土壤碳循环研究对于理解碳收支平衡、预测气候变化趋势以及制定碳中和策略具有重要意义。

现在的研究越来越关注土壤微生物群落对碳循环的调控作用、气候变化响应研究、新型技术方法应用。土壤碳研究已从单一的“总碳测定”向多组分、多尺度、多过程的方向发展，涉及总碳、有机碳、活性碳、惰性碳、微生物残体碳等多个指标，不同指标对应不同的生态意义和检测方法。目前，土壤碳稳定性机制的不确定性、激发效应（Priming Effect）的机制与预测、气候变化对土壤碳库的影响、微生物群落对碳循环的调控机制、土壤碳模型的改进与尺度转换以及人为管理如何影响土壤碳库是研究的主要热点。

文献案例1：土壤碳的形成主要由饱和度不足及现有矿物相关碳所促进，而非微生物碳利用效率


文献分享丨土壤碳循环研究（1）

英文题目：Soil carbon formation is promoted by saturation deficit and existing mineral-associated carbon, not by microbial carbon-use efficiency

发表期刊：Science Advances（IF:12.5）

发表时间：2021.08

样本类型：土壤

检测技术：13C同位素示踪、18O-H2O标记法+土壤物理分级以及Picarro气体分析仪等仪器结合结构方程模型与多水平统计检验

研究内容

矿物结合态有机碳（MAOC）是陆地上最大的有机碳库，但其形成机制仍不明确。传统观点认为现有MAOC会阻碍矿物质上的额外碳储存，但这一观点难以与MAOC以多层结构堆积的观测结果相吻合——后者表明现有MAOC实际上可能促进更强的碳滞留效应。通过针对美国15个农业区域的118份土壤开展的实验研究，我们发现MAOC的形成既受现有MAOC的影响，也与其对应因素——MAOC饱和度缺陷密切相关。即使在考虑了与MAOC浓度相关的土壤物理化学特性后，现有MAOC对新MAOC形成的促进作用依然存在。与现有理论相反，我们发现MAOC的形成并未明显受微生物碳利用效率（CUE）的影响。我们的研究结果表明，在农业土壤中，决定新MAOC形成的最关键因素是现有MAOC含量及饱和度缺陷，而非微生物CUE。


研究路线

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研究结果

在118份土壤中，新MAOC生成量与原有MAOC含量呈极显著正相关，且MAOC饱和亏缺越大，新MAOC形成量越高，即便剔除无定形铁铝、交换性钙、粉黏粒等土壤理化性质的干扰后，原有MAOC对新MAOC形成的正向促进作用依然显著；与当前主流理论相悖，微生物CUE及微生物生长速率对MAOC形成效率无显著影响，既无法解释高低碳输入处理间MAOC形成效率的差异，也不能预测处理内MAOC生成量的变异；低碳输入处理下13C-DOC转化为MAOC的效率达37%，显著高于高碳输入处理的23%，主要因为低碳输入更利于DOC通过有机-有机相互作用直接吸附形成MAOC，减少了微生物呼吸造成的碳损失，而高碳输入会增强微生物对DOC的摄取与呼吸消耗，整体证实农业土壤中新MAOC的形成主要由土壤基质特征（原有MAOC、MAOC饱和亏缺）驱动，而非微生物CUE，且碳输入方式与浓度可通过调控直接吸附与微生物转化路径影响MAOC形成效率。

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图注：微生物CUE和生长速率均无法解释不同碳输入处理之间或内部MAOC形成效率的差异。（A）不同碳输入处理间MAOC形成效率的差异（以MAOC中回收的%13C-DOC百分比表示：低碳组n=115；高碳组n=118）。（B）微生物CUE（低碳组n=111；高碳组n=110）；（C）微生物生长速率（低碳组n=108；高碳组n=99）。箱线图中碳输入处理间的星号表示处理间差异达到P<0.05水平。（D）两种碳输入处理下MAOC的形成效率随CUE的变化关系；（E）两种碳输入处理下MAOC的形成效率随微生物生长速率变化的关系。

文献案例2：青藏高原东部高山峡谷地区土壤δ13C的空间变异及其驱动因素

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英文题目：The spatial variation and drivers of soil δ13C in an alpine-gorge region on the eastern Qinghai-Tibetan Plateau

发表期刊：Catena（IF:6.2）

发表时间：2024.04

样本类型：土壤

检测技术：野外采样+室内同位素测定为基础，融合遥感反演、地形提取、4种空间预测模型对比、方差分解与结构方程模型


研究内容

土壤稳定碳同位素（土壤δ13C）能够反映土壤碳代谢过程，并记录环境与植被变化信息；因此，绘制土壤δ13C的空间分布图（即土壤δ13C等值面）有助于我们更深入地理解生态系统碳循环的空间变异性。然而，获取土壤δ13C等值面的有效方法仍面临挑战，尤其是在地形复杂的山区地区。本研究共采集了150份土壤样本并测定其土壤δ13C值，旨在探究青藏高原东部高山峡谷地区（以复杂地形为特征）土壤δ13C的空间变异规律。研究选取了普通克里金插值法、多元线性回归、随机森林回归及地理加权回归（GWR）四种预测方法进行比较，以确定最适合绘制土壤δ13C等值面的模型。通过方差分解分析和结构方程模型，探讨了植被类型、地形特征、土壤性质及空间因素对土壤δ13C空间变异的影响机制。结果显示：不同植被类型的土壤δ13C值存在显著差异，范围介于-27.155‰至-9.647‰之间；土壤δ13C的空间异质性呈现中等程度变化，且主要受空间结构因素主导；相较于其他模型，GWR模型在模拟土壤δ13C时具有更高的预测精度。土壤碳氮比与归一化差值植被指数是决定土壤δ13C空间变异性的主要因素；其他地形和土壤因素则通过影响这两个因素，间接调控土壤δ13C的空间分布。本研究建立了有效的工具（GWR模型）用于绘制土壤δ13C等值面图，并揭示了青藏高原东部高山峡谷地区土壤δ13C空间变异性的控制因素——这些发现对深入理解山地生态系统中的土壤碳循环具有重要意义。


研究路线

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研究结果

在所有土壤样品中，土壤δ13C的平均值为-23.679‰，变化范围在-27.155‰至-9.647‰之间。不同植被类型间的土壤δ13C存在显著差异（P<0.001），其中干旱河谷灌丛的土壤δ13C平均值最大，且显著高于其他植被类型（P<0.05）。土壤δ13C的空间异质性表现为中等程度变异，变异系数为14.714%。在不同植被类型中，干旱河谷灌丛下土壤δ13C的变异系数最大（24.091%），表明该植被类型下土壤δ13C的空间变异性高于其他植被类型。空间分布呈低海拔高值、高海拔低值，热点集中于干暖河谷，冷点位于高海拔山脊；生物、非生物与空间因子共解释69.573%变异，土壤C/N与归一化植被指数（NDVI）是核心主控因子，海拔、地形等通过影响二者间接调控。青藏高原东部高山峡谷区土壤δ13C受植被与地形驱动、空间异质性中等，GWR模型可高效实现复杂地形土壤δ13C空间制图，为山区生态系统碳循环研究提供方法与数据支撑。

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图注：不同植被覆盖类型下土壤δ13C（‰）的描述性统计。图中不同的小写字母表示不同植被类型间土壤δ13C存在显著差异。CV：变异系数；DVS：干谷灌木林；VMEF：山谷-山地生态交错带阔叶混交林；SBMF：亚高山阔叶混交林；SCBMF：亚高山针叶-阔叶混交林；自洽场：亚高山针叶林；AS：高山灌木林；AM：高山草甸。***，P<0.001。

文献案例3：中国黑土长期施肥条件下土壤有机碳动态：基于稳定碳同位素的证据

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英文题目：Soil organic carbon dynamics under long-term fertilization in a black soil of China:Evidence from stable C isotopes

发表期刊：scientific reports（IF:4.8）

发表时间：2016.02

样本类型：土壤

检测技术：采用土壤物理分级（湿筛法分离团聚体、重液离心法分离密度组分+稳定碳同位素δ13C质谱分析技术


研究内容

不同肥料对土壤各组分中有机碳（C）的储存与周转影响尚不明确。本研究结合土壤分级分离技术与同位素分析方法，探究了持续施用肥料25年后土壤有机碳（SOC）的变化动态。实验共采集五类土壤样本：初始水平样本（CK）及四种施肥处理组（无机氮肥N；平衡无机肥NPK；无机肥加农家粪MNPK；无机肥加玉米秸秆残渣SNPK），这些样本被分为四种粒径组（>2000μm、2000-250μm、250-53μm及<53μm）和三种密度组：游离轻质组分（LF）、团聚体内部颗粒有机质（iPOM）以及矿物相关有机质（mSOM）。物理分级分析表明，团聚体中的iPOM组分主导着碳储存量，平均占SOC总储存量的76.87%。总体而言，施用N肥和NPK肥虽未显著提升SOC总储存量，但增强了团聚体mSOM中的碳含量；而MNPK肥因同时提高了各粒级样本的LF、iPOM和mSOM中的SOC含量，实现了最大的SOC储存量（约5221.5gC·m2）。SNPK肥则在>250μm粒径团聚体中增加了SOC储存量，但在<250μm粒径团聚体中因LF和iPOM中SOC含量的变化反而降低了SOC储存量。


研究路线

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研究结果

在所有施肥处理中，LF的C:N较高，而mSOM的C:N较低。长期施肥导致LF、iPOM和mSOM的δ13C值相对于CK而言变得不那么负值化，其中SNPK处理下的土壤在所有土壤组分中δ13C负值化程度最低。此外，在各团聚体大小的土壤密度组分中，施肥土壤中C:N最低值出现在LF中，而C:N最低值则出现在大团聚体（>250μm）的mSOM中。使用δ13C同位素技术研究长期（25年）秸秆还田后农田不同等级土壤团聚体SOC含量,发现秸秆还田配合无机氮肥施用,<250μm团聚体中的SOC含量减小,而>250μm的SOC量逐渐增加,显示轻组有机碳向大团聚体中颗粒有机碳的转变。

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表1.长期施肥条件下土壤各层（0–20厘米）的δ13C值。数据以均值±标准误表示（n=3）。不同字母表示施肥处理间P<0.05时存在统计学显著差异。缩写：LF——轻质组分；iPOM——团聚体内有机质；mSOM——矿物结合有机质。
参考文献：
[1]King A E, Sokol N W. Soil carbon formation is promoted by saturation deficit and existing mineral-associated carbon, not by microbial carbon-use efficiency[J]. Science Advances, 2025, 11(24): eadv9482.

[2]Chen J, Chen M, Liu S, et al. The spatial variation and drivers of soil δ13C in an alpine-gorge region on the eastern Qinghai-Tibetan Plateau[J]. Catena, 2024, 242: 108085.

[3]Dou X, He P, Zhu P, et al. Soil organic carbon dynamics under long-term fertilization in a black soil of China: Evidence from stable C isotopes[J]. Scientific reports, 2016, 6(1): 21488.



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