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土壤生物群和功能受到各种人为压力因素的影响，包括气候变化、化学污染或微塑料。这些压力因素并非孤立发生，土壤特性和功能似乎受同时作用的全球变化因子数量的方向性驱动。然而，目前仍然缺乏用于识别多个共同作用的 GCF（全球变化因子）净相互作用的成熟方法，并且对此类影响的潜在机制了解不足。该研究旨在探讨多种 GCF 对土壤特性和功能的联合作用，考察因子数量和 GCF 组合差异的影响。作者设计了一个具有 2、5 和 8 个因子水平的微观实验（图 1），以检验以下假设：（i）除了因子数量之外，因子差异也可以帮助预测土壤对多种共同作用的 GCF 的生物和生态响应；（ii）因子间差异越大或因子数量越多，对土壤特性和功能的联合作用与预期作用的偏差就越大；（iii）因子差异或因子数量可能导致因子相互作用（协同或拮抗）的出现。![]()
图1.实验设计和分析工作流程
研究表明，不仅因子数量很重要，因子差异性也是预测因子联合效应的关键。通过分析土壤特性和功能与三个零模型预测的偏差发现：因子差异越大、因子数量越多，与零模型的偏差越大，并引发土壤功能（分解速率、纤维素酶和 β-葡萄糖苷酶活性）上更频繁地发生协同因子净相互作用，这为理解因子的高维效应提供了机制见解。总体而言，该研究强调了在未来研究相互作用因子时考虑因子相似性的重要性。![]()
图2.不同土壤特性对单独或不同数量因子（2、5 和 8 个共同作用的因子）施加的全球变化因素的响应
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图3. 不同土壤酶活性对单独或不同数量因子（2、5 和 8 个共同作用的因子）施加的全球变化因素的响应
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图4. 计算 150 个多因子处理的土壤响应与零模型预测和净相互作用类型分类的偏差
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图5. 土壤响应（分解速率、土壤 pH 值和水稳性土壤团聚体）与三个零模型预测的重标度偏差与归一化差异指数之间的相关性
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图6.土壤酶活性与三个零模型预的重标度偏差与归一化差异指数之间的相关性
素材来源：生态循环圈
原文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-024-52511-2
