Nature正刊受质疑!

科技   2024-11-10 00:02   贵州  



    *仅供个人参考


摘要

土壤比其他陆地生态系统储存更多的碳。土壤有机碳(SOC)如何形成和持续仍然不确定,这使得理解它将如何响应气候变化具有挑战性。有人认为,土壤微生物在有机碳的形成、保存和流失中起着重要作用。尽管微生物通过多种途径影响土壤有机质的积累和流失,但微生物碳利用效率(CUE)是一个综合指标,可以捕捉这些过程的平衡。尽管CUE有可能作为SOC储存变化的预测因素,但CUE在SOC持久性中的作用仍未解决。在这里,本研究使用全球规模的数据集、微生物过程显式模型、数据同化、深度学习和元分析的组合,考察了CUE与有机碳保存的关系,以及与气候、植被和土壤性质的相互作用。本研究发现,在确定全球有机碳储量及其空间变化方面,CUE的重要性至少是其他评估因素(如碳输入、分解或垂直运输)的四倍。此外,CUE与SOC含量呈正相关。本研究的发现指出微生物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


Nature2023年)刊登Tao等人的研究,声称微生物碳利用效率(CUE)是决定全球土壤有机碳(SOC)储存的关键因素,而植物碳(C)输入的影响相对较小。然而,He等人在2024年对此发表的一篇Matters Arising文章中,对这一结论提出了质疑。他们主要从两个方面提出证据:

首先,通过重新分析Tao等人(2023年)所提供的132CUESOC的观测数据,并将CUE替换为NPP,在应用与Tao等人相同的线性混合效应模型后发现,NPPSOC变异的解释度高达71%,超过了CUE55%。这一发现并不支持Tao等人的主要观点,即CUESOC空间变异的解释能力远超过植物C输入。

其次,He等人(2024年)还讨论了模型结构和参数不确定性对模型预测稳健性的影响,特别强调了忽略C输入和关键微生物参数可能对SOCC输入变化敏感性的影响。通过探讨不同密度依赖的微生物周转速率对SOC的影响,他们指出,在模型中考虑微生物周转的密度依赖性可以显著提高C输入对SOC影响的敏感性。

因此,He等人强调,有必要进一步审视统计和过程模型的结构,以深化我们对CUE如何影响陆地SOC动态的理解。这篇文章不仅为理解SOC储存的驱动机制提供了新的视角,同时也突显了在生态系统碳循环研究中,模型选择和参数设定的重要性。


微生物碳利用效率(CUE)被定义为微生物生物量生长碳与基质碳吸收的比例,因此提供了微生物驱动的土壤有机碳(SOC)积累和损失的有用指标。在最近发表在《自然》杂志上的一项研究中,作者使用数据驱动的机器学习方法得出结论,基于CUE与碳含量之间的正相关关系,CUE促进了全球碳储量的储存,并且基于敏感性分析,CUE的重要性至少是其他六个评估因素的四倍,即植物C输入、C输入分配、非微生物C转移、基质可分解性、环境修改和垂直运输。作者同意该文章的观点,即科学界对CUE和SOC之间关系的共识很重要,而且越来越多地使用大数据方法提供了一个机会,可以从多个数据聚合中综合并可能产生新的见解。然而,作者认为,他们的研究排除了重要的数据集,缺乏对社会形成复杂性的机制考虑,因此他们的结论需要澄清。

1所示。微生物碳利用效率(CUE)概念图及土壤有机碳稳定机制。MCP,微生物碳泵;MnCP,矿物碳泵;MAOC,矿物伴生有机碳;POC,微粒有机碳。

作者认为,对于SOC地层而言,稳定性比产量(CUE)更重要。有机碳的积累和持续受到多种因素的影响,包括生物、化学和物理过程。微生物对碳的利用代表了有机碳形成的最初级阶段(1)。在评估SOC存储时,必须认识到稳定过程更重要——这在很大程度上被忽视了Tao提出了模型的结构。微生物残体可能具有增强的抗分解稳定性(微生物碳泵)[6]。但研究也越来越多地表明,微生物生物量的产生和由此产生的残体导致一系列有机化合物,这些有机化合物本身通过各种化学和物理过程(例如,用于进一步分解和/或矿物基质的物理化学保护的高活化能)而稳定下来,不会分解。研究发现,残体的积累不仅依赖于CUE,还强烈依赖于C组分的保存机制,尤其是土壤矿物质含量,残体的积累发生在粘土含量高的土壤中。在其他研究中,CUE被发现与持久性矿物相关的有机碳呈负相关,这表明残体的产生并不是有机碳持久性的主要驱动因素。在本研究中,优质凋落物对微生物生长的刺激促进了有机碳分解,抵消了凋落物质量对有机碳稳定的积极作用。因此,在某些环境中,CUESOC是解耦的,而不是耦合的。这种脱钩也反映在Tao等人的扩展数据图5c中,在>100 cm的土壤中,CUESOC之间没有显著的相关性。

2132次实测资料的CUESOC的相关性。(a) CUESOC的相关性;(b) CUE与测井(SOC)的相关性。公开原始数据来自Tao等人的补充表S1[2]CUE:微生物碳利用效率;SOC,土壤有机碳。

同时,需要注意的是,相关性并不等于因果关系。在Tao等人中,模型派生的CUE是整个系统从SOC剖面中出现的属性,因此计算出的CUE与SOC相关也就不足为奇了(如图2b所示)。在微生物模型中,温度等重要因素没有得到很好的参数化,因此通过该模型的敏感性分析得出的温度对有机碳影响不大的结论值得怀疑。作者使用微生物模型来检验CUE - soc关系,但结果(他们的扩展数据图4)清楚地表明,CUE - soc相关性取决于所选择的参数,可以是正相关或负相关。尽管CUE和SOC之间可能存在正相关关系,但作者敦促在建立CUE和SOC之间的全球因果关系之前,应该进行更复杂的实证测量。
作者还指出,数据选择对相关性结果至关重要,有偏差的分析可能导致不确定性甚至误导性的结果。作者认为,他们的meta分析需要更多热带和干旱地区以及粘土的数据(他们的补充图S4),而作者认为基于132次测量的结果对于全球评估有些为时过早。实际上,132个测量数据的CUESOC之间的相关性非常弱(R2 = 0.11), CUElog (SOC)之间的相关性更弱(R2 = 0.07)(2)。这强烈表明,尽管CUESOC可能相关,但CUE在决定SOC方面并不起主要作用。作者使用Tao等人的补充表S1中的数据进行了随机森林分析,发现微生物生物量而不是CUE是有机碳最重要的预测因子之一(3)。此外,作者指出,他们的结果与英国景观尺度模式的发现一致。虽然该研究(168个测量值)的数据没有包含在Tao等人[2]在图2a中进行荟萃分析的132个测量值中,但该研究清楚地表明,土壤pH值是一个重要因素,也是“CUE-SOC关系pH值阈值以下不准确了.
总的来说,作者认为,尽管这项研究对作者理解CUE、微生物残体和SOC持久性之间的联系做出了重要贡献,但在CUE和SOC之间建立一个全球范围内强有力的因果关系还为时过早。作者谨慎地从大型数据集推断机制或因果关系。作者认为,更多地考虑SOC形成的机制过程和处理大数据时的谨慎,将有利于分析和结论。虽然数据科学的进步无疑推动了作者对许多领域的理解,包括土壤科学,但作者必须谨慎行事,不要过度简化复杂的系统。

 2。随机森林模型预测的环境因子的相对重要性

Reference:

He, Xianjin, Rose Z. Abramoff, Elsa Abs, Katerina Georgiou, Haicheng Zhang, and Daniel S. Goll. “Model Uncertainty Obscures Major Driver of Soil Carbon.” Nature 627, no. 8002 (March 7, 2024): E1–3. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06999-1.

Tao, Feng, Yuanyuan Huang, Bruce A. Hungate, Stefano Manzoni, Serita D. Frey, Michael W. I. Schmidt, Markus Reichstein, et al. “Microbial Carbon Use Efficiency Promotes Global Soil Carbon Storage.” Nature, May 24, 2023. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06042-3.

Tao, Feng, Johannes Lehmann, Ying-Ping Wang, Lifen Jiang, Bernhard Ahrens, Kostiantyn Viatkin, Stefano Manzoni, et al. “Reply to: Beyond Microbial Carbon Use Efficiency.” National Science Review, February 7, 2024, nwae058. https://doi.org/10.1093/nsr/nwae058.

Xiao, Ke-Qing, Chao Liang, Zimeng Wang, Jingjing Peng, Yao Zhao, Ming Zhang, Mingyu Zhao, Shuiqing Chen, Yong-Guan Zhu, and Caroline L Peacock. “Beyond Microbial Carbon Use Efficiency.” National Science Review, February 7, 2024, nwae059. https://doi.org/10.1093/nsr/nwae059.

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