近日，中国农业大学草业科学与技术学院梁俊毅教授带领团队通过系统研究，发现土壤水势估算对土壤有机碳分解模型模拟和预测的重要性，研究成果“Towards improved modeling of SOC decomposition: soil water potential beyond the wilting point”在Global Change Biology上发表。
土壤是陆地生态系统中最大的碳库，在调节全球碳循环中起着至关重要的作用。土壤水势（soil water potential）是驱动土壤中水分流向和流速的驱动因素，能够显著影响土壤有机碳分解。土壤水势的估算依赖土壤水分特征曲线（soil water retention curve），当前的土壤水分特征曲线的测量范围一般在田间持水量（water holding capacity）到植物永久萎蔫点（permanent wilting point，-1.5MPa）之间。然而，在土壤中，微生物可以在低于-10MPa的水分条件下维持一定的活性，持续分解土壤有机碳，导致土壤微生物水分限制阈值（threshold）和土壤水分特征曲线的测量范围不匹配。测量范围之外的土壤水势只能通过土壤水分特征曲线外推得到，但这种外推违反统计学原理，可能导致获得的水势值估算出现严重偏差。此外，外推估算的土壤水势如何影响土壤有机碳分解的模拟和预测尚不清楚。
该研究发现外推土壤水分特征曲线与完整曲线之间存在较大差异，并且土壤水分特征曲线外推至其测量范围之外会显著低估土壤水势。研究者进一步结合土壤培养实验和有机碳分解模型相，发现外推的土壤水势显著高估了土壤微生物的水分限制阈，从而低估了干旱条件下土壤有机碳的分解。因此，土壤水分特征曲线的测量范围不应当局限于植物的永久萎蔫点（-1.5MPa）以上，而应该覆盖土壤微生物的水分限制阈值。准确的土壤水势估算对改善土壤有机碳分解模型模拟和预测非常必要，同时在未来气候多变情境下，对于准确预测陆地生态系统碳循环过程具有重要意义。
UNSODA数据库中土壤水分特征曲线干端的水势频率分布
利用van Genuchten模型拟合不同测量范围的土壤水分特征曲线
外推的土壤水势显著低估了干旱条件下土壤有机碳的分解
中国农业大学为论文的第一单位，草业学院梁俊毅教授和硕士研究生陈康丽为该论文的共同第一作者，梁俊毅教授为该论文的通讯作者。本研究受科技部（2021YFD1300503）、国家自然科学基金（32192462）、中央高校科学基金（2020RC009）和中国农业大学“人才培育发展支持计划”项目（1201-00109017）的资助。