Nature Geoscience | 功能复杂性驱动土壤有机碳的持久性
碳进入土壤的历程就像市中心繁忙的高峰期。土壤中的一切都是熙熙攘攘的，每天或每小时都在发生变化。微生物在街道上，但碳很快就会在转角处消失，或者藏在犄角旮旯里。土壤中消耗碳的微生物永远无法确定明天是什么样子。可以这样想，有时土壤微生物看到了大量的碳，但却无法“食用”它。即使土壤微生物面前有一个完整的“碳杂烩”，但如果每一种碳都很少，它们也不知道该吃什么；即使有很多碳，但微生物仍然会挨饿，尤其是当它们不得不在疯狂的迷宫中适应不断变化的环境条件时。
科学家们认为，有了新的模型，他们就能准确地研究固碳作用。从而可以适当地评估大气中的碳。例如，利用从工程领域收集的建模技术，土壤科学家可以找到更好的管理方法来减少大气中的碳。过去的研究似乎是基于对有机碳为什么会停留在土壤中以及微生物如何吃掉它的错误理解来建立气候模型，因此未来需要一种新的思维，为IPCC和其他气候预测工作提供最佳模型。
康奈尔大学的Johannes Lehmann等人7月27日在Nature Geoscience上发表了题目为“Persistence of soil organic carbon caused by functional complexity”的研究论文，本文强调科学家应该开发新的模型，更准确地反映我们脚下的碳储存过程，以便有效地缓解大气中的二氧化碳。本文提出通过"功能复杂性"的视角--土壤碳的分子结构变化中时间和空间的相互作用，建立新的土壤碳存储模型。
土壤有机碳管理有可能通过减少大气中的二氧化碳来缓解气候变化。为了使这个策略奏效，必须考虑在不同的空间和时间范围内影响碳存储和再排放的过程。要实现这一点，就需要我们在概念上取得进步，将碳动力学从过程发生的规模与决策的规模联系起来。本研究建议可以从分解者的角度来理解土壤碳的持久性，这是功能复杂性的作用结果。功能复杂性是分子多样性和组成的时空变化之间的相互作用所致。例如，仅在同一地点就可以确定分子是否被分解，其中水分的快速变化导致有机物质的运输并限制了微生物群落的适应性，而更高的分子多样性可能会增加其代谢需求，从而可能限制分解。这种概念上的转变解释了微生物群落的新行为，将能够预测土壤碳的变化而无需调用实验上未观察到的顽固碳形态。功能复杂性是土壤碳持久性的驱动因素，因此土壤管理应该是一个持续的过程，而不是一次性行动。
功能复杂性包括分子多样性、空间异质性和时空变异性，这些因素影响着微生物群落的能量、碳和养分的投资回报。较低的分子多样性和随之而来的较高的单个分子浓度有利于分解者群落的专业化，而较高的多样性则增加了微生物利用这些分子的成本效益比。较高的空间异质性降低了分解者与基质相遇的概率。更大的时间变异性可能会降低微生物适应环境的能力，而水分波动也可能会增加基质向分解者的移动，因此，增加变异性可能会减少或增加持久性。
图 1｜功能复杂性与土壤有机碳的持久性
传统的土壤有机碳动力学是基于均匀分布（在微生物的尺度上），并且缓慢变化的有机物、微生物生物量和酶作为环境（土壤属性如质地；环境属性如水分）的函数。相反，允许在单个生物和有机物的尺度上发生的土壤系统行为的非线性反馈不同于单个相互作用的总和，由此产生的对环境条件或管理变化的反应是功能复杂性的特征。
图2｜土壤有机碳分解的涌现行为
调节环境，土地利用和管理变化对土壤系统的影响（包括聚集，矿物质相互作用，生物活性，多样性等）的孔隙尺度功能复杂性可以作为管理预测中集成的核心概念。了解土壤孔隙到剖面尺度的复杂性如何影响持久性将改变我们预测土壤有机碳动态并开发更复杂的固存管理的方式。
图3｜将分子、空间和时间的复杂性与土壤碳固定的管理和预测相结合
图 4｜再生土壤碳实验与促进功能多样性增加土壤碳持久性相一致。
土壤功能复杂性将指导全球土壤管理，并且气候-碳反馈预测的方式应该因地点和土地用途而异。同样，不同的下一代碳建模方法将允许测试假设的稳健性。正如已经实施的全球气候模型一样，在全球范围内操作的土壤碳固存的预测工具也应该在一个共同的试验台上进行比较。这样的集成方法将允许对其行为进行严格的比较，而不会因其他假设（例如边界条件或初始条件）而产生偏差。基于测得的功能复杂性和使用土壤响应类型进行规模提升的土壤有机碳模型具有产生与政策相关的土壤管理建议的潜力，这些建议是应对全球变化挑战所需的国际计划的基础。
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