王永慧等在Soil Biology & Biochemistry发表论文

研究发现青藏高原高寒草地土壤呼吸的温度敏感性并不比其他地区高

土壤呼吸是陆地生态系统碳循环的关键过程之一，其温度敏感性 (Q₁₀) 是预测土壤呼吸对气候温暖化响应的关键参数，其数值的不确定性是导致预测结果具有不确定性的重要因素。以往的研究多以不同季节测定的土壤呼吸和温度间的回归关系估算土壤呼吸Q₁₀，其估算结果在不同生态系统之间、同一生态系统不同时间段之间存在巨大差异，且数值普遍与有氧代谢活动的理论温度敏感性 (Q₁₀ ≈2.4) 不符。近期的研究认为，传统Q₁₀估算方法未排除植被活动和土壤水分条件等与温度季节性共变的因素的干扰，其估算结果不能反映土壤呼吸的真实Q₁₀。这些研究利用通量塔 (Eddy covariance flux tower) 的CO₂通量数据或搜集的土壤呼吸数据，结合以奇异谱分析法 (Singular Spectrum Analysis，SSA) 等统计学方法剔除潜在的干扰因素，其估算的真实Q₁₀在不同生态系统间具有一致性，且数值与理论温度敏感性 (Q₁₀≈ 2.4) 相符，进而认为Q₁₀具有趋同性。然而，受到现有监测条件的限制，这一新认识尚缺少野外实测数据的佐证。一方面，检验Q₁₀趋同性，需在植被活动和土壤水分条件具有强烈季节性变化的生态系统中监测土壤呼吸，而这些生态系统多具有极端的环境条件，如青藏高原高寒生态系统。另一方面，奇异谱分析法需使用连续的、高频次的监测数据，而传统手动监测方式获取的数据难以满足该方法对数据监测频次的严苛要求。

本研究利用国际上先进的土壤呼吸连续自动观测技术 (Li-8150)、结合北京大学贺金生教授研究组设计的红外检测仪 (IRGA) 环境温度调控技术，实现了在青藏高原极端环境下土壤呼吸的连续监测 (图1)。通过连续6年对青藏高原高寒中生草地 (Alpine mesic grassland) 和连续3年对高寒草甸(Alpine meadow) 土壤呼吸的监测，将监测数据结合以传统回归法和奇异谱分析法等不同的Q₁₀估算方法，对Q₁₀趋同性假说进行了检验。研究表明，传统回归方法估算的土壤呼吸Q₁₀的均值为3.6，高于理论温度敏感性 (~2.4)。这是因为，随温度季节性共变的植被活动、土壤水分条件等非温度因素可通过促进土壤呼吸而导致对Q₁₀的高估。因而，传统回归法的估算结果不能反应土壤呼吸的真实温度敏感性，也不能直接用于预测土壤呼吸对气候温暖化的响应。剔除干扰因素后的土壤呼吸的Q₁₀均值为2.4，与理论温度敏感性 (Q₁₀ ≈2.4) 一致 (图2)。这些结果不仅为全球土壤呼吸Q₁₀趋同性假说提供了实证支持，也为准确估算Q₁₀提供了可行的方法，且估算的土壤呼吸Q₁₀数值有助于准确预测土壤呼吸对气候温暖化的响应。同时，这些结果也意味着即使在青藏高原的极端环境条件下，参与有氧代谢的生物化学过程有保守的特性。因此，将基于生物化学过程的有氧代谢活动的理论温度敏感性应用于生态系统尺度有其合理性。

研究论文“Convergence in temperature sensitivity of soil respiration: Evidence from the Tibetan alpine grasslands”于2018年4月5日正式被Soil Biology & Biochemistry杂志接收。论文第一作者王永慧现为我院教师；共同第一作者宋超为美国佐治亚大学博士生；共同作者李静宜为我院硕士研究生；北京大学贺金生教授为本文通讯作者。

在此，本论文的作者们感谢朱彪、汪涛、王旭辉、杨元合和赵利清等学者对本研究提供的珍贵意见和建议；感谢中国科学院西北高原生物研究所，及其下属的海北高寒草地生态系统研究站的科研人员和工作人员对本研究的大力支持。本研究得到科技部973项目，国家重点研发计划项目和国家自然科学基金委重点基金、面上基金及青年基金等项目的支持。

图1. 青藏高原高寒草甸景观 (a) 及Li-8150的自动监测叶室 (b)。

图 2. 基于传统回归法估算的土壤呼吸温度敏感性 (Q_{10_REG})和基于奇异谱分析法估算的剔除干扰因素的土壤呼吸温度敏感性 (Q_{10_SSA}) 的比较结果。图中水平及垂直直线表示Q₁₀的95%置信区间。上侧及右侧的箱线图表示青藏高原中生草地 (Mesic grassland，蓝色) 和草甸 (Meadow，红色) 的Q_{10_REG}及Q_{10_SSA}的95%和50%置信区间及均值。