Nature：基于深度学习方法合作揭示全球土壤碳储存机制
期刊：Nature
中文题目：微生物碳利用效率促进全球土壤碳储存
英文题目：Microbial carbon use efficiency promotes global soil carbon storage
作者： Feng Tao, Yuanyuan Huang, Bruce A. Hungate, Stefano Manzoni, Serita D. Frey, Michael W. I. Schmidt, Xiaomeng Huang & Yiqi Luo,?et al.
发表日期：2023年5月24日
摘 要
土壤比其他陆地生态系统储存了更多的碳。土壤微生物通过许多途径影响有机质的积累和损失，在土壤有机碳(soil organic carbon，SOC)的形成、储存和流失过程中发挥着重要作用。微生物碳利用效率(carbon use efficiency，CUE)作为一个综合指标，有可能作为SOC储量变化的预测因素，但CUE在SOC持久性中的作用仍未解决。该研究利用全球尺度数据集、微生物过程显式模型、数据同化、深度学习和荟萃分析，探讨了CUE与SOC储存之间的关系，以及与气候、植被和土壤属性之间的相互作用。研究发现，CUE与SOC含量呈正相关，在确定全球有机碳储量及其空间变化方面，CUE的重要性至少是其它因素(如碳输入、碳分解或垂直运输等)的四倍。该研究揭示了微生物CUE是全球有机碳储量的主要决定因素，理解微生物过程及其环境依赖性可能有助于预测SOC对气候变化的反馈。
研究背景
土壤有机碳(SOC)的损失可能会加速全球变暖，而将二氧化碳固存为有机碳有助于减缓气候变化，但有关有机碳形成和保存的问题仍存在争议。一个经典的理论强调植物碳输入和土壤有机质分解驱动有机碳储存与维持，但影响全球SOC储量及其空间分布的潜在机制仍然未知。近期研究强调土壤微生物的重要作用，不仅分解有机碳，也在其生长和死亡过程中直接产生有机碳。微生物碳利用效率(CUE)是能够度量有机质积累和损失平衡的综合指标，描述了微生物代谢过程中碳在生物合成和矿化分解间的分配，有潜力作为全球SOC储量动态的有力预测因子。目前，CUE与SOC储量是正相关还是负相关尚有争议。其次，CUE相对于其他控制因素对SOC储量的相对影响仍未得到很好的解决。
科学假设
（1）高CUE有利于通过增加微生物生物量，进而增加微生物残体和副产物，促进SOC储存，表现为CUE与SOC储量间的正相关关系（图1a）；
（2）高CUE通过增加微生物生物量还可能促进胞外酶的产生，最终加速SOC分解，表现为CUE与SOC储量间的负相关关系（图1b）。
图1 决定微生物CUE和SOC储量相关性的两条对立路径
a: 第一条路径是通过增加微生物生物量和副产物从而促进SOC的储存；
b: 第二条路径是通过增加微生物生物量和随后的胞外酶从而促进SOC的分解。
研究结果
结果1：CUE与SOC呈正相关，高CUE主要促进SOC积累
* 整合已发表研究中的132对CUE和SOC数据，并进行Meta分析，结果显示微生物CUE与SOC含量呈正相关（图2a）。
* 通过自主开发的过程驱动和数据驱动融合的深度学习建模方法（PRODA）从全球有机碳数据库中57267个SOC数据反演CUE，结果显示，在全球尺度上，CUE与SOC也呈现正相关（图2b）。
图2 CUE-SOC相关性
a: 从132个数据的meta分析中得到CUE-SOC的关系；
b: 利用基于全球分布的57267个垂直剖面的SOC数据的微生物模型进行数据同化得到的CUE-SOC的关系。
* 这种正相关关系随着土壤深度的增加而减弱（图3），推测有机质可能在土壤深处与矿物颗粒有更强的相互作用。
图3 不同深度土层CUE-SOC关系
a, b, c分别表示0-30cm、30-100cm和>100cm土层中微生物CUE与SOC之间的关系。
结果2：在全球范围内，CUE和SOC呈现低纬度低值和高纬度高值的格局
* 热带地区，微生物降低了对有机质合成的碳分配比例，以适应高温环境中维持代谢所需的更多能量。非微生物碳转移与CUE和SOC也呈一致模式（图4a, b, c），可能与有机物-矿物相互作用有关。
* 热带地区植物碳输入更多，可传输到深层土壤的碳也更多，但较低的微生物CUE可能限制了有机碳的积累（图4d, e）。
* 寒冷区域，高分解率表明SOC更容易损失，这可能是由于缺乏有机物和矿物的相互作用。同时寒冷地区表现出较低的环境影响，可能是通过低温、永冻土固定等降低了分解速率（图4f, g），从而限制了有机碳损失。
* 北方冻土区有机质从地表向下的垂直迁移比其他地区更为显著，这可能与融冻泥流有关（图4h）。
图4 全球SOC储量及相关过程组分分布图
a, SOC储量；b,微生物CUE; c, 非生物转化碳；d, 植物碳输入；e，碳输入分配；f，底物可分解性；g，环境变量；h，垂直迁移速率。所示值是通过使用最佳猜测模型使用数据校准进行预测的。
结果3：CUE是全球SOC储量及其空间变化的最重要预测因子
* 去除CUE将导致模型对于SOC空间变异的解释比例下降40%，绝对误差增加（图5a）。
* 全球土壤有机碳储量增加10.0%，需要CUE 增加2.0%，基础土壤有机碳分解速率降低8.4%，环境变化增加11%，非微生物碳转移增加11%（图5b）。即微生物CUE解释全球SOC储量及空间分布的重要性是其他过程的四倍以上。
图5 微生物CUE是全球土壤有机碳储量的主要调节因子
a，通过PRODA方法中的空间显示模型和微生物模型去除某一过程组分，计算SOC储量与空间变异的变化量，量化这一组分对SOC储量的影响；
b，进一步通过改变某一过程组分的比例，计算全球SOC储量相应的变化。
研究意义
本研究立足于过去两百年的土壤碳循环理论，以微生物碳利用效率为变量，整合了微生物过程对土壤有机碳储存的双重控制机制，定量评估微生物的相对贡献，该研究结果有助于未来的研究优先考虑除了SOC分解和有机碳输入之外的微生物过程的影响，以改进对SOC动态的预测。进一步了解CUE背后的微生物过程及其环境依赖性，对于预测SOC对气候变化的反馈和增强SOC固存至关重要。
研究创新之处
1、本研究基于世界上最大的土壤有机碳数据库，利用人工智能技术结合过程模型开发了“过程驱动和数据驱动融合的深度学习建模（PRODA）方法”；
2、将站点尺度的数据-模型融合结果扩展到全球尺度，创造性地揭示了微生物CUE在决定SOC储量方面的重要作用；
3、首次系统评估了各种土壤碳循环过程对全球土壤有机碳储存的相对贡献。
对我们开展工作启示
研究揭示了微生物碳利用效率与土壤有机碳储量的关系，为通过土地管理影响微生物过程促进土壤固碳和实现碳中和目标提供了科学理论基础，研究构建的机理模型生态大数据与人工智能相融合的新范式也为其他相关领域研究提供了新思路。
整合已发表研究的Meta分析还不足以揭示潜在机制，结合站点尺度数据-微生物模型的结果增加其可信度；基于模型数据反演微生物CUE在SOC储量的重要性上，还需要考虑时间变化、环境变化、微生物的生理适应及遗传适应等因素。
文献来源：
https://doi.org/10.1038/s41586-023-06042-3
声明：以上中文翻译为译者个人对于文章的概略理解，论文传递的准确信息请参照英文原文。
撰稿人：赵畅
审核：杜军
终审：鲁鹏