土壤呼吸（Rs）占陆地生态系统呼吸的60%–90%，是全球碳收支的核心组分。Rs通常区分为自养呼吸（Ra）和异养呼吸（Rh），其中Rh主要来源于凋落物和土壤有机质（SOM）的微生物分解。凋落物源Rs
Rh中归因于凋落物分解的部分。由于凋落物与SOM在周转速率和底物质量上差异显著，单独量化凋落物源Rs对评估模型快速碳周转至关重要。长期DIRT实验提供了有力证据，但以往研究多聚焦宏观因子，对凋落物源Rs的空间显式预测和精细地形异质性关注不足，现有模型也常忽略网格内地形导致的局地差异。
本研究在团队前期建立的全球DIRT数据集基础上，通过高分辨率环境数据训练机器学习模型，识别凋落物源Rs关键因子，预测其全球格局和未来趋势。结果表明，凋落物源Rs平均占总Rs的30.9%，且地形对凋落物源Rs的影响强于气候和土壤因子，且这一规律在山区和非山区均成立。结合上杭山地森林碳源汇高频在线监测平台连续观测的凋落物源Rs数据，发现山脊凋落物源Rs是谷地的1.5
，证明了山地地形对凋落物源Rs的重要调控作用。进一步通过宏基因组测序和碳降解酶动力学实验，证明了地形通过调控GH基因家族改变底物分解差异。这些结果表明，山地地形是调控地表凋落物分解并贡献土壤CO2通量的重要因素，将该路径纳入地球系统模型有助于更准确地认识景观异质性对陆地碳循环的影响，并提升对气候变化响应的预测能力。
研究成果以Topography dependence of terrestrial litter-derived soil respiration为题发表于Global Change Biology。福建师范大学地理科学学院为第一单位，博士后谭思懿为第一作者，倪祥银研究员为通讯作者。本研究得到国家重点研发计划青年科学家项目、国家自然科学基金优秀青年基金和面上项目、福建省攻关青年基金、福建师范大学数学与生态学交叉团队等项目资助。
原文链接:https://doi.org/10.1111/gcb.71011
