GCB | 基于36年5个生态系统观测数据发现表层土壤深度提高生态系统的生产力和稳定性

陆地生态系统生产力对全球粮食安全和促进碳固存至关重要,但生产力受到气候变化以及火灾、干旱、洪水、霜冻频率增加和生物多样性减少的压力。了解控制生态系统初级生产力变异的不同因素和机制,为维持生态系统初级生产力和增强生态系统恢复力提供了科学依据。土壤是陆地碳、养分和生物群的主要储存库,是植物生长和全球生态系统繁荣的核心栖息地。肥沃的土壤不仅能提高作物产量,还能增强对气候变化的适应能力。大多数研究集中在生物方面或在农田中进行。然而,土壤性质和机制对所有陆地生态系统都很重要。

**该研究团队利用36年间(1986-2021年)美国5个生态系统(农田、森林、草地、牧场、灌丛)的全国范围内的表层土壤深度观测数据(n = 2401)和总初级生产力(GPP)的多尺度数据集,研究表层土壤深度对生态系统生产力的控制作用。**目标是解决以下问题:(1)表土深度与GPP的关系在不同的生态系统中是否一致(例如,自然生态系统与管理生态系统)?(2)这种关系是否受到不同气候条件的影响?(3)与其他环境控制因素相比,这种关系对GPP的影响有多强?(4)表层土壤深度对生态系统生产力对气候变化的敏感性有多大影响?

研究发现:表层土壤深度与GPP之间的关系主要与水分有效性有关,这在干旱地区的草地、灌丛和农田下尤为显著(r 分别为0.37、0.32、0.15,p< 0.0001)。在干旱区,表层土壤深度每增加10 cm, GPP增加114 ~ 128 g C m−2每年。在保持其他变量(气候、植被、母质、土壤类型)不变的情况下,表土深度对GPP的正向控制主要发生在农田(0.73,置信区间为0.57 ~ 0.84)和灌木地(0.75,置信区间为0.40 ~ 0.94)。深层表层土与浅层表层土的GPP差异较小,无统计学差异。表层土壤深度对干旱区生产力有正向控制作用,但其贡献(系数:0.09 ~ 0.33)与热(系数:0.06 ~ 0.39)相似,低于水(系数:0.07 ~ 0.87)。不同生态系统和气候区的生态系统生产力对极端气候的适应能力存在差异。 表层土壤深度增加了极端气候条件下大多数生态系统的稳定性,降低了GPP的变异性,特别是在灌丛和草地中。 干旱区表土的保持、土壤深度表征和水分保持机制的改善对气候变化下的固碳生态系统服务至关重要。这些发现和关系也应该包括在地球系统模型中。

图1 美国(CONUS)五个生态系统表土深度和总初级生产力(GPP)

原文链接 ↓

https://doi.org/10.1111/gcb.16944

本文首发于"生态学者"微信公众号!

相关推荐
独自归家的兔几秒前
大模型通义千问3-VL-Plus - 视觉推理(图像列表)
人工智能·计算机视觉
Spring AI学习2 分钟前
Spring AI深度解析(8/50):模型评估体系实战
人工智能·spring·microsoft
周名彥4 分钟前
1Ω1[特殊字符]⊗雙朕周名彥|二十四芒星非硅基华夏原生AGI体系·授权绑定激活发布全维研究报告(S∅-Omega级·纯念主权终极版)
人工智能·去中心化·知识图谱·量子计算·agi
骚戴7 分钟前
架构设计之道:构建高可用的大语言模型(LLM) Enterprise GenAI Gateway
java·人工智能·架构·大模型·gateway·api
周名彥8 分钟前
100%纯念主动显化·无被动·无操控·无依赖·可验证·[特殊字符][特殊字符]⚜️[特殊字符]智能體工作流集群超級數據中心集群IPO集群GUI集群AGI集群
人工智能·神经网络·去中心化·知识图谱·agi
小尧嵌入式9 分钟前
C++11线程库的使用(上)
c语言·开发语言·c++·qt·算法
知识分享小能手10 分钟前
CentOS Stream 9入门学习教程,从入门到精通,CentOS Stream 9 中大数据 —语法详解与实战案例(15)
大数据·学习·centos
cvyoutian10 分钟前
PyTorch 多卡训练常见坑:设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 后仍 OOM 在 GPU 0 的解决之道
人工智能·pytorch·python
蓝色汪洋17 分钟前
luogu填坑
开发语言·c++·算法
美摄科技19 分钟前
一键成片SDK,AI智能剪辑引擎,精准理解内容语义
人工智能