近日，中国科学院南京土壤研究所张甘霖课题组、中国科学院地理科学与资源研究所黄元元课题组，联合北京大学、清华大学、浙江大学、北京林业大学、美国康奈尔大学、科罗拉多州立大学、法国气候与环境科学实验室等8个国家的26家单位的相关学者，使用数字土壤制图技术估算了全球2 m土壤内无机碳的储量为2305 Pg（Pg: 十亿吨），未来30年内氮添加相关土壤酸化将导致表层土壤（0.3 m）丢失23 Pg无机碳，当前每年1.13 Pg的无机碳会通过土壤流失至内陆水体。作为参考，全球植物的碳储量大约为450 Pg，人类活动每年向大气碳排放约9.5 Pg，而全球1m土体土壤有机碳储量约为1500 Pg。该研究首次揭示了全球尺度土壤无机碳储量的脆弱性，对精准模拟预测气候变化下的土壤碳库的动态具有重要意义。
研究成果以“Size, distribution and vulnerability of the global soil inorganic carbon”为题，于2024年4月11日在线发表于Science，黄元元与宋效东为论文共同第一作者，黄元元与张甘霖为论文共同通讯作者。
土壤是地球表层最大的碳库之一，在应对全球气候变化方面具有重大作用。土壤碳库主要包括土壤有机碳和无机碳两部分，土壤有机碳或无机碳的微小变化均可能导致大气中二氧化碳浓度的较大变化。在自然状态下，土壤无机碳基本处于平衡的状态，主要包括原生碳酸盐（来源于成土母质，未经风化成土作用）与次生碳酸盐（土壤发育过程中形成的产物），存在着“土壤有机碳 ⇆ 二氧化碳 ⇆ 土壤无机碳”的微循环系统。随着全球变化和全球碳循环研究的深入，国内外关于土壤有机碳库的时空分布、碳排放定量评估、碳循环、驱动因素与调控机制研究已取得重要进展。土壤无机碳主要以碳酸盐的形式存在，更新周期较长且相对稳定，通常认为其对现代碳循环的贡献较小，在碳循环研究中经常被忽略，然而大量人为活性氮的引入可能打破这种平衡。
针对上述研究缺陷，研究人员收集构建了全球土壤无机碳数据集（55077个土壤剖面，223593个样本）（图1），通过融合影响土壤无机碳变化的驱动因素，开发了数据驱动的双类别土壤无机碳密度预测模型，系统估算了全球2 m土壤无机碳的储量及其空间分布格局，识别了驱动土壤无机碳空间变异的主要环境变量。通过构建无机碳与土壤pH的通用函数关系揭示了碳酸盐的化学计量特征，进而面向不同共享社会经济路径（SSP）情景，阐明了pH变化与无机碳储量的空间耦合机制，估算了本世纪末土壤pH的变化对表层土壤无机碳（0.3 m）的影响。
1. 准确揭示了全球土壤无机碳分布格局。地表2 m土壤储存了2305±636 (±1 SD) Pg 的无机碳（图2）。与传统观点一致：高无机碳密度主要分布在干旱地区（例如中东、非洲撒哈拉沙漠、北美洲中西部）。研究发现在寒湿带、暖湿带地区土壤（尤其是富钙冲积物或钙质母质的靠近河流、湖泊和沿海地区）也储存了大量的无机碳；地质条件与风成作用在局地尺度对无机碳储量具有较强影响，例如喀斯特地区土壤主要含有岩石化无机碳（原生碳酸盐），黄土沉积导致中亚地区土壤富含碳酸盐。
干旱、半干旱、半湿润地区面积虽不足全球的一半，却储存了全球80%的土壤无机碳，干旱土、新成土贡献了50%的土壤无机碳储量（~1150 Pg），土壤无机碳储量前5高的国家分别是俄罗斯、美国、中国、加拿大、澳大利亚。
2. 土壤pH调控全球土壤无机碳分布。基于合作博弈机制计算每个环境变量的平均边际贡献率，夏普利值（Shapley value）揭示：土壤pH贡献了无机碳29%的空间变异性，其次分别是气温年较差（4.9%）、气温季节性变动系数（3.0%）、土壤阳离子交换量（2.6%）、最冷季度气温（2.3%）、土壤粉粒含量（2.3%）（图3）。基于Sigmoid函数量化了土壤无机碳与pH的耦合关系，这种耦合关系在不同土壤类型、深度、植被覆盖条件下发生显著变化。强碱性地区的深部土壤比表层土壤储存了更多的无机碳，说明如果整个土体发生相同程度的酸化，深度土壤可能会流失更多的无机碳。
3. 量化了未来不同情景下土壤酸化对全球土壤无机碳储量的影响。至本世纪末，表层土壤pH降低0.1-0.5，可能会导致全球土壤无机碳丢失9-55 Pg，丢失潜力最高的5个国家分别是美国、澳大利亚、阿根廷、俄罗斯、墨西哥。未来全球变暖及其对水文循环的改变可能会导致土壤pH的变化，间接地导致表层土壤无机碳储量在SSP1-2.6（气温上升1.8˚C）、SSP2-4.5（气温上升2.7˚C）、SSP5-8.5（气温上升4.4˚C）情景模式下分别下降1.35 Pg、3.45 Pg、5.83 Pg，全球农田土壤无机碳则分别降低0.43 Pg、0.35 Pg、0.18 Pg。
在土壤无机碳时空预测模型的基础上，耦合了土壤pH变化、氮肥施用量、未来氮肥管理政策情景。至2050年，由氮沉降与氮肥施用共同导致的土壤酸化会继续降低土壤无机碳，在SSP1-2.6-High-Ambition-N（低N投入）、SSP2-4.5-Medium-Ambition-N（中等N投入）、SSP5-8.5-Low-Ambition-N（高N投入）复合情景下会分别丢失10 Pg、14 Pg、23 Pg，在SSP5-8.5-Low-Ambition-N情景下，由于农田土壤的快速酸化，印度与中国的土壤无机碳潜在耗散最高。
此项研究受国家自然科学基金（31988102、42322102、42130715）、中国科学院战略性先导科技专项（B类）（XDB0740300）和第二次青藏高原综合科学考察研究（2019QZKK0306-02）共同支持。
图1 土壤无机碳（SIC）数据集及其统计分析
图2 土壤无机碳密度空间分布图与模型精度
图3 土壤无机碳空间分布的主要驱动因素
原文链接：http://www.issas.ac.cn/xwzx/kjjz/202404/t20240412_7091755.html