本研究利用整合分析法收集了近15年来在全球范围内开展的相关领域研究成果,建立土壤呼吸温度敏感性(Q10)数据库;同时获取环境因子变量,包含初始温度、增温幅度、增温时间、土壤含水率、土壤有机质含量、土壤氮含量、土壤pH值、年均温、年均降水量、海拔、纬度、生态系统类型.分别分析了不同生态系统类型下的Q10差异,并通过线性混合模型和随机森林模型分析各因子对Q10的影响程度和变量重要性评分.结果表明:不同生态系统的Q10值之间存在显著差异(P＜0.05),全球土壤呼吸Q10均值为1.92.Q10在不同生态系统中均值大小分别为:森林(1.70)、草甸(1.88)、农田(2.79)、湿地(1.53)、荒漠(2.18)、极地(2.02).初始温度、增温幅度、增温时间、土壤含水率、土壤pH值、年均温对Q10的影响具有显著性(P＜0.05).其中Q10随初始温度的升高而降低;增温幅度较大时,Q10值较小;Q10随增温时间的增加出现先升高后降低的趋势;土壤含水率、土壤pH值和年均温对Q10有正向影响.在影响土壤呼吸Q10的环境指标中,初始温度＞土壤pH值＞增温幅度＞土壤含水率＞纬度＞土壤有机质＞海拔＞土壤氮含量＞年均降水量＞年均温＞增温时间.其中,初始温度、土壤pH值是Q10的主要驱动因子,变量重要性分别为20.6％和19.9％.本研究可为进一步探索气候变化条件下土壤呼吸规律提供参考.

碳排放;土壤呼吸;温度敏感性;整合分析;随机森林

王陈里;张利杰;张仲富;崔婉哲;王好才;王行

西南林业大学云南省高原湿地保护修复与生态服务重点实验室,云南昆明650233;西南林业大学国家高原湿地研究中心/湿地学院,云南昆明650233;ITC国际航天测量与地球化学学院,荷兰恩斯赫德7514AE;中国科学院城市环境研究所,福建厦门361021

西南林业大学学报

[1]王陈里;张利杰;张仲富;崔婉哲;王好才;王行-.基于室内试验的土壤呼吸温度敏感性影响因素整合分析)[J].西南林业大学学报,2022(05):128-137

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