鹰潭站在土壤微生物源碳估算方法方面取得进展
作者：鹰潭站 更新时间：2024-8-27 09:09:40
中国科学院南京土壤研究所鹰潭站梁玉婷研究员课题组联合中国科学院沈阳应用生态研究所、南京大学、德国卡塞尔大学、瑞士苏黎世联邦理工学院、瑞士洛桑大学、美国俄克拉何马大学、美国Old Dominion大学、丹麦奥胡斯大学等国内外研究单位在更新MDC估算公式方面取得了重要进展。相关研究成果以" Reducing the uncertainty in estimating soil microbial derived carbon storage "为题，已在线发表在《美国科学院院刊》（PNAS）上。
土壤有机碳（SOC）是陆地生态系统中最大的碳库，在减缓气候变化和提高土壤生产力方面发挥着至关重要的作用。微生物源碳（Microbial derived carbon，MDC，也称为微生物残体碳）是持久性SOC库的主要组成部分。氨基糖分析法是目前估算土壤中 MDC 浓度最普遍和最广泛接受的方法。然而，由于样本量有限以及忽略了细菌群落组成的影响，目前通过氨基糖来估算 MDC的公式存在巨大的不确定性。
该团队利用全球数据库和人工智能技术使目前流行的MDC估计公式中的一些关键参数的相对标准误差平均减少了71%，并将细菌群落组成在全球差异对估算MDC的影响降到了最低。他们利用修正后的公式估计了全球MDC储量约 758 Pg，约占总SOC储量的 40%。这项工作在提高MDC估算公式的准确性的同时保留了公式的简便性与实用性。鉴于 MDC独特的生物化学和功能，这项研究对建模工作以及预测当前和未来气候情景下的陆地-大气碳平衡具有直接影响。
该成果得到国家自然科学基金、国家重点研发计划、中国科学院战略性先导科技专项、江苏省自然科学基金、中国科学院青年创新促进会等的支持。
土壤有机碳（SOC）是陆地生态系统中最大的碳库，在减缓气候变化和提高土壤生产力方面发挥着至关重要的作用。微生物源碳（Microbial derived carbon，MDC，也称为微生物残体碳）是持久性SOC库的主要组成部分。氨基糖分析法是目前估算土壤中 MDC 浓度最普遍和最广泛接受的方法。然而，由于样本量有限以及忽略了细菌群落组成的影响，目前通过氨基糖来估算 MDC的公式存在巨大的不确定性。
该团队利用全球数据库和人工智能技术使目前流行的MDC估计公式中的一些关键参数的相对标准误差平均减少了71%，并将细菌群落组成在全球差异对估算MDC的影响降到了最低。他们利用修正后的公式估计了全球MDC储量约 758 Pg，约占总SOC储量的 40%。这项工作在提高MDC估算公式的准确性的同时保留了公式的简便性与实用性。鉴于 MDC独特的生物化学和功能，这项研究对建模工作以及预测当前和未来气候情景下的陆地-大气碳平衡具有直接影响。
该成果得到国家自然科学基金、国家重点研发计划、中国科学院战略性先导科技专项、江苏省自然科学基金、中国科学院青年创新促进会等的支持。
论文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2401916121