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自工业革命以来，人类大量使用化石燃料及改变土地利用方式等过程驱动大气二氧化碳(CO2)不断升高，导致大气CO2由280 μmol·mol−1上升至目前410 μmol·mol−1，涨幅约46%。按照这一涨幅，预计21世纪末大气CO2将超过700 μmol·mol−1[1]。大气CO2等气体的持续升高将会对各个生态系统产生深远影响，尤其是全球碳的转化与平衡。陆地土壤碳库是地球表面最大的碳储存场所，比植被和大气碳库的总和还要多，其有机碳的储存量约1 200~1 600 Pg，全球0~30 cm土层的有机碳为684~724 Pg，0~1 m土层碳为1 462~1 548 Pg[2]。土壤有机碳(SOC)能够提供植物生长需要的营养元素，有效改善土壤的质量和提高土壤的蓄水保肥能力，因此，SOC是土壤质量和农艺可持续性的重要指标。根据土壤有机碳库的周转速度及对外界因素的敏感程度，可将其分为惰性有机碳库和活性有机碳库，其中活性有机碳库包括可溶性碳(DOC)、微生物量碳(MBC)、轻组有机碳(LFOC)和可矿化碳(MC)等[3]。评价SOC的指标包括碳含量、化学结构组成、分解速率、SOC稳定性等[4]，其中碳含量、化学组成结构等目前已有精准的检测方法，分解速率的测定由于高空间异质性、高背景水平、土壤采样策略、采样后处理和较短的实验时间等原因，并不十分准确。SOC稳定性取决于SOC不同组分的构成及其与环境的相互作用，不同土壤中的SOC组分和来源不尽相同且变数很大。目前，有关SOC稳定性的研究逐渐增多，但大气CO2升高对SOC稳定性的影响及其机制研究相对较少。土壤有机碳稳定性指SOC的可矿化性[5]，是SOC结构和特定环境的综合反应，是在当前条件下抵抗干扰和恢复原有水平的能力。它是由土壤的理化生物性质所决定的，是自然和人为因素共同作用的结果[6]。大气中CO2与SOC间的转化与平衡是相互影响的，CO2是植物光合作用的原料，大气CO2升高，植物的光合作用会相应地增强，改变植物的生长发育过程，植物地上地下部分的生物量增加，从而提高了土壤中光合有机碳的输入，使土壤成为潜在的碳汇[7]。此外，植物地下部分增加分泌的生物量也会为微生物的生长提供能量，使微生物的活动更加活跃，呼吸作用增强，可能会导致SOC含量有所下降[8]。大气CO2升高改变SOC含量的同时，还可能改变SOC的可矿化性，从而间接影响植物的生长。然而，目前的相关研究主要关注大气CO2升高对SOC储量、化学结构组成、分解速率等的影响，较少涉及其对稳定性的影响研究。因此，本研究基于现有的研究成果，利用多种有机碳稳定性指标来讨论大气CO2升高以及CO2和外源氮交互作用对SOC稳定性的影响，探讨大气CO2升高对SOC稳定性影响的主要机制及时间尺度效应，以期对相关领域的研究起到一定的推动作用。
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生物指标主要包括SOC矿化率、微生物熵、微生物代谢熵等，其数值越低，表明SOC稳定性越高[5]。土壤有机碳矿化是SOC在微生物作用下被分解为简单无机化合物并释放CO2的过程，SOC矿化率是指单位有机碳下SOC累积矿化量的大小，可以反映SOC矿化潜力及其稳定性[9]。MARHAN等[10]通过矿化实验发现：大气CO2持续升高3 a(580 μmol·mol−1)显著提高了SOC矿化率，然而当土壤中存在小麦Triticum aestivum残渣时，残渣的分解影响到了SOC的矿化效果，使SOC矿化率降低了18.6%。刘娟等[11]通过SOC矿化培育实验发现：FACE处理(大气CO2升高200 μmol·mol−1)后的SOC矿化率为65.83 mg·kg−1·d−1，显著提高了35%。陈栋等[12]在刘娟等[11]研究的基础上，继续以FACE平台长期定位试验水稻Oryza sativa土为研究对象。通过60 d土壤有机碳矿化培养试验发现：14 a内高CO2处理下的SOC含量增加了14.6%~18.6%，SOC的矿化速率提高了33.1%~34.0%，SOC稳定性显著下降。在森林生态系统中，TANEVA等[13]以8 a内大气CO2持续升高200 μmol·mol−1的土壤为研究对象发现：土壤的呼吸速率显著高于对照组，其中表层(0~5 cm)土壤的有机碳矿化速率显著提高了31.7%~46.8%，深层(5~15 cm)土壤提高了7.0%~12.2%，SOC稳定性大大减弱。
微生物熵是指单位有机碳下微生物量碳(MBC)的大小，微生物代谢熵是指单位MBC下土壤呼吸强度，表征了微生物呼吸消耗碳的比例大小[14]。微生物熵和微生物代谢熵均反映了微生物对有机碳的利用效率，其数值升高，则SOC稳定性降低[15]。龙凤玲等[16]发现：大气CO2升高[(700±20) μmol·mol−1]2 a后，森林土壤总有机碳含量显著提高，土壤微生物熵大幅增加了51.05%~244.05%，表明SOC稳定性显著下降。赵光影等[17]发现：大气CO2升高(700 μmol·mol−1)2 a后，湿地土壤微生物熵增加了2%~5%，土壤微生物活性略微增加，SOC稳定性减弱不显著。有研究表示：微生物对大气CO2升高的反应可能取决于土壤质地[18]。BUTTERLY等[19]首次研究了大气CO2升高对3种不同土壤类型中MBC的影响，发现MBC受土壤特异类型和深度的影响较大，在浅层(0~5 cm)土壤中，石灰质土壤的微生物熵提高了10.91%，色溶胶土壤和改性土壤分别降低了40.00%和52.03%；在深层(5~15 cm)土壤中，石灰质土壤和色溶胶土壤的微生物熵分别提高了282.2%和18.7%，改性土壤中降低了41.0%。CO2升高导致石灰质土壤中的SOC稳定性显著下降，微生物在色溶胶土壤和改性土壤中并不活跃。XU等[20]也研究了大气CO2升高对不同土壤质地的SOC稳定性的影响，结果与BUTTERLY等[19]的研究类似，SOC稳定性的降低仅仅存在于石灰质土壤中，其稳定性从小到大依次为改性土壤、色溶胶土壤、石灰质土壤。
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化学指标包括土壤活性有机碳/总有机碳比、碳氮比、烷基化程度、芳香度等，其中土壤活性有机碳包括溶解性有机碳(DOC)、易氧化有机碳(ROC)、大团聚体结合碳和颗粒有机碳(POC)等。土壤活性有机碳/总有机碳比值越大，即SOC的活性越大，微生物越容易分解，SOC稳定性也越低[5]。大部分研究表明：自然生态系统中随着大气CO2长期升高，SOC活性组分比率增加，SOC转化速度加快，有机碳活性增大，因此有机碳稳定性相应下降[21-24]。赵光影等[17]发现：大气CO2持续升高(350 μmol·mol−1)2 a后，湿地生态系统中植株根系分泌物增多，土壤微生物活跃，因此易分解有机碳的含量显著增加，其中DOC和ROC分别增加了8.30%和4.50%，DOC/SOC和ROC/SOC分别增加0.03%~5.70%和0.20%~1.40%，其SOC稳定性轻微减弱。PROCTER等[18]模拟3种草地生态系统发现：大气CO2持续升高4个生长期，SOC含量几乎都没有变化，却加快了其更新循环过程，其中黑色黏土POC含量大幅增加(上升约4倍)，沙质土中POC增加50%，不稳定碳比例增加，SOC稳定性相应下降；在粉质黏土中，最古老和最顽固的矿物结合碳含量在土层垂直梯度下降了23%。农田生态系统的研究也发现：中短期大气CO2升高(＜10 a)提高了表层土壤(0~5 cm)中DOC、ROC、POC、大团聚体结合碳等易分解有机碳的比率，有机碳活性增大容易被土壤中的微生物分解，有机碳的稳定性有所下降[12, 25]。关松等[26]发现：大气CO2持续升高1 a(570 μmol·mol−1)，水稻土壤表层(0~15 cm)及深层(15~30 cm)有机碳含量均增加9.90%左右，表层土壤中DOC增加了42.90%，DOC/SOC增加30.40%，即表层SOC稳定性显著下降，而深层SOC稳定性几乎没有变化。种植不同品种农作物的土壤对大气CO2升高的响应可能存在区别。HU等[27]利用运行10 a的FACE平台检测了2个水稻品种土壤对CO2升高的响应，结果表明：高响应水稻品种分泌的根系生物量更大，土壤中的DOC增多，其DOC/SOC增加10.00%~67.00%，SOC稳定性下降。也有部分研究表明：短期内大气CO2升高对SOC活性组分无显著影响，如陈婧等[28]研究发现：在干旱农田生态系统中，1 a内大气CO2持续升高(275.0±6.6) μmol·mol−1后，正常和升高温度下土壤中的SOC和DOC含量均无显著差异。
土壤烷基化程度(即烷基碳/烷氧碳)和芳香度[即芳香碳/(烷基碳+烷氧碳+芳香碳)]可以反映SOC的降解和稳定程度[29-30]。烷基碳和芳香碳化学结构稳定，是SOC中比较稳定的部分，比例越高则SOC稳定性越好。目前，关于大气CO2升高方面的研究较少。陈栋[31]利用FACE平台研究了中长期(14 a)尺度下的农田土壤烷基化程度和芳香度的变化，发现大气CO2升高对各年代土壤均无显著影响，从时间尺度整体来看，不考虑CO2处理的影响，2004−2015年SOC芳香度显著降低了19.05%~22.73%，烷基化程度无显著差异。总的来说，SOC中稳定性组分减少，降低了SOC稳定性。
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同位素标记法被用来定量SOC的转化率，可以直接反映SOC稳定性。基于15N在有机质分解、碳氮比逐渐降低过程中的分馏作用，和有机质分解产物与矿质颗粒结合形成稳定的SOC稳定机制。CONEN等[32]建立了自然生态系统中适用的SOC稳定性定量评价方法，该方法灵敏可靠，所测定结果被称为SOC的相对稳定性。CLERCQ等[33]证实该方法同样适用于农田SOC稳定性的定量评价。陈栋[31]基于新型有机质转化概念模型[颗粒有机质(POM)转化成矿物结合态有机质(mOM)]计算SOC相对稳定性，结果发现中长期大气CO2升高条件下，SOC相对稳定性显著降低了34.74%~67.11%，而在短期尺度下，SOC稳定性却有所增加(2.43~3.74倍)。
热指标主要包括SOC热重比，即单位有机碳下SOC矿化前后热重量差值的大小，是1种新兴土壤有机物稳定性评估指标，目前还未在大气CO2升高领域被广泛应用[5]。显然，大部分中长期模拟试验表明：大气CO2升高提高了农田、自然湿地和森林等生态系统SOC稳定性间接指标(SOC矿化率、微生物熵、DOC/SOC、POC/SOC等)[21, 34-35]，降低了SOC稳定性，即不管SOC含量升高与否，中短期尺度下大气CO2升高会降低稳定老碳的比率，导致不同程度的激发效应，降低了SOC稳定性。长期CO2浓度升高降低了SOC的可分解性，可能使活性碳提高引起的激发效应削弱，即长期CO2升高降低SOC稳定性的趋势将逐渐减缓[4]。
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大气CO2的持续升高间接影响植物-土壤-微生物系统的氮循环过程，改变土壤氮的供应能力，可能造成土壤氮限制[36]。长期CO2升高通过作用于硝化和反硝化过程，可能会促进、降低或不改变土壤氮净转化速率[37-39]。同时，氮源的增加也会引起生态系统的结构和功能发生变化，加快土壤酸化等问题，影响SOC稳定性[40]。目前，有关大气CO2升高与外源氮对SOC稳定性影响的文献主要涉及2个方面：①施加氮肥，主要研究农田和草原生态系统；②大气中的氮沉降，主要研究森林生态系统。
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氮转化改变的方向和程度主要取决于土壤中氮的水平和类型。在氮限制土壤中，长期CO2升高降低了土壤中的有效态氮，即提高土壤有机质的碳氮比，氮的相对缺乏导致激发效应加剧，加速土壤中稳定碳的分解，从而将有机氮转化释放供植物吸收利用[20, 41]，也就是说，在氮限制的条件下，长期CO2升高将会导致SOC稳定性的降低。因此，通过添加氮肥来改善CO2升高引起的土壤有效氮限制，从而抑制土壤中稳定碳的分解，减少总有机碳的损失，使SOC能够保持其稳定性[42]。然而，当土壤中含有充足氮源的时候，施氮将会促进作物、植物根系生物量和分泌物的增多，促使土壤团聚体的形成和稳定，进而保护SOC组分不被分解，甚至有可能增强SOC稳定性[25]。
PATERSON等[43]以自然生长的黑麦草Lolium perenne为研究对象，发现高浓度CO2和氮肥添加单独处理时，SOC矿化速率均显著增加，两者共同处理时SOC矿化率更高，SOC稳定性也随之降低。大量研究表明：施肥和CO2升高会促进植物的光合作用，提高植物产量和根系分泌物，导致土壤中不稳定有机碳增多[44]。寇太记等[45]研究了大气CO2升高和不同氮肥水平对水稻—小麦轮作制中SOC更新的影响，发现高CO2促进了作物向土壤中输送更多的碳，高CO2高氮处理比高CO2低氮处理的SOC更新率高2%左右，SOC含量增加。但是也有研究表明：施肥和CO2升高显著降低了土壤中DOC等不稳定有机碳成分，这是由于不稳定碳是土壤微生物的主要能量来源，根系分泌物的增多使微生物活跃起来，土壤微生物尤其是根际微生物的大量活动会导致土壤不稳定有机碳大量损失[46]。肖列等[47]发现：对于种植多年生C4草本植物白羊草Bothrioch loaischaemum的草地来说，CO2、施氮水平及两者交互作用对根际和非根际土壤DOC含量和DOC/TOC均无显著影响。近期农田13C-CO2连续标记实验发现：大气CO2升高条件下，促进了光合同化碳向地下的输入，促进了SOC的更新与循环，然而氮肥的施用仅仅促进了植物地上部分的生长，但并不能促进13C在土壤中的积累，反而降低了光合13C在土壤中的分配比例[48]。
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世界范围内的化石燃料燃烧、工业发展、含氮化肥使用等，导致全球的氮循环加速，生态系统中的氮沉降也显著增加。在没有氮肥输入的自然和半自然生态系统中，氮沉降加速残落物和根的分解，减缓了大气CO2升高引起的氮限制，从而抑制土壤中稳定碳的分解，减少总有机碳的损失[49]。然而，当系统中的氮超过植物及土壤微生物对氮的蓄积能力时，生态系统将出现氮饱和的情况，导致土壤硝酸盐淋溶、土壤酸化等问题，进一步影响到陆地生态系统中的碳循环过程[50]。
CHEN等[21]和ZHANG等[23]利用开顶箱(OTC)发现：CO2升高和氮沉降显著提高了森林生态系统土壤中的ROC和POC，ROC/SOC显著增加了7.8%~44.6%，POC/SOC增加了0.3%~12.6%，活性有机碳比例增多，SOC稳定性下降。张继舟等[51]在模拟氮沉降和大气CO2增加对三江平原小叶章Deyenxia angustifolia群落土壤总有机碳的影响时发现：短期内大气CO2升高和氮沉降并不会影响到土壤总有机碳含量，且一定量的大气CO2升高会增加土壤中氮素的含量，过量的大气CO2反而减少土壤氮素。有研究认为：植物根系生物量的增加会引起碳输入的增多，但同时也会使土壤微生物的活动变得活跃，导致SOC加速分解，输入与分解达到平衡时，SOC含量看似并未发生变化，若是土壤中稳定碳被分解则其稳定性减弱[52]。龙凤玲等[16]在模拟大气CO2上升和氮添加对南亚热带模拟森林生态系统的影响时发现：高CO2高氮处理下，微生物熵显著增加了11.49%~29.97%，SOC稳定性降低。SAIYA-CORK等[53]研究表明：氮沉降使凋落物和土壤酶活性大部分增加，加速了生态系统中凋落物的分解，却抑制了土壤有机物的分解，因此可能使SOC含量增加，然而稳定性降低。
大气CO2升高和外源氮对生态系统的影响并不是单一孤立的，两者共同影响着不同生态系统中SOC的稳定性，其影响因素是多样的，如土壤理化性质、土壤微生物、凋落物成分、植物根系生长等[38, 54-56]。目前，碳氮交互作用对SOC稳定性影响的研究有限，存在很大的不确定性，还需要今后不断地深入研究。
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有机碳在土壤中是否稳定主要取决于土壤环境因子(如土壤微生物、活性矿物表面、团聚体、养分、湿度、温度等)对有机碳的作用，是一个很复杂的过程，各种环境因子间相互影响[57]。大气CO2升高时，对环境因子产生影响进而改变了SOC的含量及稳定性。目前，研究中的观点有：①大气CO2升高可以提高部分植物的光合速率和净初级生产量，增加植物根系分泌物、根生物量和其他根际沉积物向土壤的碳输入，这可能会直接刺激土壤中微生物的生长和活性，从而加强土壤的呼吸作用，增加了SOC的矿化速率[58-59]，甚至改变土壤微生物群落结构，最终可能促进土壤中稳定碳的分解，甚至产生显著的激发效应，改变SOC的含量和组成。②大气CO2升高改变植物体内有机物的化学成分[60]，例如植株氮含量降低、碳氮比升高等[25, 27]，从而改变输入土壤有机物的化学组成，可能导致土壤微生物可利用能源减弱，降低微生物碳的利用效率，影响SOC的分解速率[61-62]，甚至增强激发效应[63-65]。③大气CO2升高促进了全球的碳循环，增加了土壤的碳通量和碳氮比，进而导致土壤微生物缺乏分解、合成等活动所需要的氮源，抑制了微生物的呼吸作用，土壤中的碳得到了积累。然而，当土壤中出现极端氮限制时，也会引起土壤碳的激发效应，促进SOC分解[66]。④大气CO2升高带来的综合影响可能会改变土壤的原有质地，而部分研究认为：土壤质地对SOC的存储起着重要作用[67]，进而影响SOC稳定性，例如土壤团聚体越大，其内部土壤有机质越多，同时大颗粒团聚体避免了有机质的可接触性，有利于SOC的保存[68]。此外，土壤垂直深度也会影响SOC的稳定性，深层缺氧环境下的SOC转化速率慢，相应的也更稳定[69]。
总体而言，大气CO2升高对提高多种生态系统中SOC能力是有限的[70-71]，但是会逐渐改变SOC结构组成，甚至改变分解有机碳的微生物群落结构，从而影响SOC稳定性[4, 72]。
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综上所述，在中长期尺度下，大气CO2升高能够改变土壤中有机碳总量及其稳定性。目前，已有的SOC稳定性间接性指标很多(生物指标、化学指标等)，总结归纳出不同时间尺度下不同SOC稳定性指标的年变化率，将其作为SOC稳定性变化程度。如图1所示：以处理时间为自变量，SOC稳定性变化程度为因变量，可观察不同时间尺度对SOC稳定性的影响程度。
图 1 大气CO2升高对SOC稳定性影响的时间尺度效应
Figure 1. Time scale effect of elevated atmospheric CO2 on SOC stability
土壤中活性有机碳组分增多，则SOC稳定性下降。从图1可以看出：在大部分情况下，大气CO2升高导致了SOC稳定性变差，然而，随着处理时间的延长，SOC稳定性的变化逐渐变小。由此可见，土壤本身是具有适应能力的，适应了CO2升高的条件，SOC稳定性逐渐回归。也有部分数据表示：SOC稳定性是增加的，或许与土壤本质及种植的植物类型有关[62, 70]。据近年来的报告显示：大气CO2逐年上升且涨幅也在逐年增加[1]，因此，长期大气CO2升高如何改变SOC稳定性还需要进一步研究。
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土壤有机碳库是地球上最大且最具活动性的生态系统碳库之一，其微小变化将直接影响到其他的生态系统碳库。大气CO2升高促进了植物的光合作用，增加了植物向土壤中的光合碳输送，然而这并不意味着SOC含量是增加的，光合碳的过多输入也会刺激植物根部的生长，根部生物量的增加促进了微生物活性，进而提高了SOC的周转速率。大气CO2升高还可能改变植物体内有机物成分，改变土壤中碳氮交互作用，改变土壤质地，同样影响SOC的分解和转化，最终改变SOC稳定性。目前，有关大气CO2升高对SOC稳定性的研究大部分是基于自然生态系统的研究，CO2升高能带来土壤有机碳库的快速积累，但这种积累是短暂的，而且并不稳定。从中长期尺度来看，CO2升高改变了SOC稳定性，由于土壤的自我调节适应性，SOC稳定性降低的速率逐渐减缓。当大气CO2升高与氮耦合时，SOC稳定性下降，而氮素充足时则对SOC影响不显著。
SOC稳定性的改变通过影响土壤物质循环间接反馈到植物的生理生长，然而目前这方面的研究很少，从而潜在低估了生态系统水平上大气CO2升高带来的影响[4]。目前，农业生产系统提出“减氮增效”措施，但从稳定性的角度来看，减氮可能会使未来高CO2条件下的SOC稳定性降低加剧，意味着土壤的可持续能力可能受到挑战。如何采取有效措施保持SOC的稳定性，还需在今后的研究中去探索。
Effects of the mole fraction of elevated atmospheric CO2 on soil organic carbon stability
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摘要: 随着工业的不断发展，全球大气二氧化碳(CO2)呈明显增加趋势。大气CO2的增加将会影响土壤有机碳(SOC)转化和更新，进而改变土壤碳的稳定性。研究大气CO2升高对SOC稳定性的影响，不但是评价陆地生态系统对气候变化反馈效应的重要环节，也对实现碳元素在土壤中的有效储存，对保持土壤肥力的可持续性具有重要意义。利用现有的文献资料，综述了大气CO2升高对SOC稳定性的影响及其稳定性指标(生物指标、化学指标、其他指标等)，外源氮和大气CO2升高的交互作用对SOC稳定性的影响，以及SOC稳定性随时间尺度的变化趋势等。总结发现：大气CO2升高导致活性有机碳(溶解性有机碳、颗粒性有机碳、易氧化有机碳等)比例增多，SOC稳定性降低，尤其在氮限制的环境中，SOC稳定性更差。总结近年的研究成果发现：随着高CO2处理时间的加长，SOC稳定性降低速率逐渐减小，表明土壤本身具有一定的适应能力和自我恢复能力。最后展望了SOC稳定性变化对植物生理、生长的反馈影响。未来大气CO2升高对SOC稳定性的影响研究，应该着力于提高农田生态系统土壤肥力可持续性及提高农作物的产量产能。图1参74Abstract: The fast development of the industry has been accompanied with a significant increase of the global atmospheric CO2, which will affect the transformation and renewal of soil organic carbon (SOC), and then its stability. Therefore, an exploration of the effects of elevated atmospheric CO2 on SOC stability is not only an important attempt to evaluate the feedback effect of terrestrial ecosystem on climate change, but also of great significance to the effective storage of element C in soil and the sustainability of soil fertility. With an overview of previous researches, this study is aimed at a summary of the effects of elevated atmospheric CO2 on SOC stability and its stability indexes (biological index, chemical index, other index, etc.), the interaction between exogenous N and elevated atmospheric CO2 on SOC stability as well as the variation trend of SOC stability over time. The results showed that elevated atmospheric CO2 resulted in an increase in the proportion of labile organic carbon (readily oxidized carbon, particulate organic carbon, dissolved organic carbon, etc.), and a decrease in SOC stability, especially in nitrogen limitation environment. It was also found, with a summary of the research findings in recent decades, that there was a gradual decrease in the SOC stability reduction rate with the increase of high CO2 treatment time, indicating that the soil itself is equipped with the capacity to adapt and recover on its own. In conclusion, given the the feedback effect of SOC stability variation on plant physiology and growth, future researches on the effects of elevated atmospheric CO2 on SOC stability should be focused on promoting the sustainability of soil fertility in farmland ecosystem and increasing crop production and productivity. [Ch, 1 fig. 74 ref.]
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Key words:
- soil science /
- soil organic carbon /
- stability /
- elevated atmospheric CO2 /
- N addition
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随着城市化加速发展，不透水地面逐渐增多，城市热岛效应(urban heat island effect，UHI)日益凸显。学者们多从热环境时空变化[1−2]、影响机制及驱动力[3]、城市热岛效应缓解方法[4]等方面展开研究，但较少关注景观网络在缓解热岛效应中的作用。这些研究表明，地表温度受斑块间的热交换影响显著，热源与热汇的连通性是影响热流动的重要因素。然而，地表温度难以反映整体格局和连通性，需要合适的方法来准确描述热环境的空间格局。对城市热岛的研究侧重于整体区域尺度或是斑块水平上的统计分析，忽视了景观网络对缓解城市热环境的作用。陈利顶等[5]利用“源-汇”理论，将热环境与生态过程结合，为解决城市热环境问题提供新思路。
城市绿地对缓解城市热岛效应具有重要作用[6]，当绿地覆盖面积在40%以下时，绿地系统的空间格局将对环境的增势以及降温产生主要影响[7]，在有限的城市空间中增加大面积的绿地已经难以实现，因此通过优化绿地空间格局来缓解城市热岛效应尤为重要。基于景观生态学“源-汇”理论，识别城市热岛像元与绿地像元，构建多层级生态网络，将是缓解城市热环境的重要手段。生态网络构建方法主要包括形态空间格局分析方法(morphological spatial pattern analysis，MSPA)、最小累积阻力模型以及重力模型等 [8−9]。MSPA方法强调景观内部结构性的连接，可以准确地将前景要素划分为核心、孤岛、孔隙、边缘、环道、桥接和支线等7类，为后期廊道以及生态节点的识别提供理论依据[10−12]。近年来MSPA方法也逐渐应用到城市热岛的研究中，以达到缓解城市热岛效应的目的。景观连通性指数包括整体连通性指数(integral index of connectivity，IIC)、可能连通性指数(probability of connectivity，PC)等，反映了景观对生态过程中能量流动的促进或阻碍作用大小，良好的景观连通性有助于构建稳定的生态环境[13]。最小累积阻力模型是指物种从源地向目标迁移扩散过程中，穿越不同景观表面所需耗费的最小代价的模型[14]，最小累积阻力模型与重力模型相结合能更好地识别生态廊道间的相互作用强度，以筛选具有重要作用的关键廊道。目前，大多数研究利用MSPA、景观连通性指数、最小累积阻力模型等方法进行绿地生态网络的构建，但利用该方法体系构建缓解城市热环境的多层级生态网络的研究相对较少。
本研究以成都市中心城区为研究对象，基于“源-汇”理论，利用MSPA与景观连通性指数，筛选研究区“源”“汇”景观，利用最小累积阻力模型、重力模型以及水文分析模块构建“源-源”“汇-汇”“源-汇”景观廊道以及生态节点，最终形成具备“补偿-运输-作用”功能的多层级景观网络格局，确定需要重点保护的生态用地、重要廊道以及关键节点，提出优化策略，为成都市生态网络空间的构建提供有效支撑。
1. 研究区域与数据来源
1.1 研究区域概况
成都市位于川西平原，30°22′~30°96′N，103°68′~104°49′E，地势较为平坦，由于地形影响，夏季炎热，冬季寒冷。本研究的中心城区(图1)包括郫都区、新都区、青白江区、温江区、金牛区、成华区、龙泉驿区、青羊区、武侯区、锦江区、双流区等11个行政区，总面积为3 732.06 km2。中心城区处于全国两大静风区之一，建筑及人口密度高，地表通风能力弱[15]，不利于城市内部热量扩散，城市热环境矛盾突出，因此具有研究城市热岛效应的典型特征。
1.2 数据来源与处理
所用数据包括2020年空间分辨率为30 m的Landsat 8 OLI卫星影像数据(
http://earthexplorer.usgs.gov )，空间分辨率为30 m的DEM高程数据(https://www.gscloud.cn/ )，以及《成都市国土空间总体规划(2020—2035年)》(草案)等相关规划图件。利用ENVI软件对获取的遥感影像预处理后利用覃志豪等[16]的单窗算法反演地表温度；利用监督分类的方法，将研究区2020年的土地利用类型细分为草地、林地、耕地、水域以及城乡建设用地等5种类型，通过实地调研踏勘与高分辨率遥感影像的目视判别，对分类结果进行校正，最终解译精度达89%以上。2. 研究方法
2.1 生态源地的识别与评价
2.1.1 “源-汇”景观划分
通过计算城市区域与周边地区的平均温度之差来确定相对热岛强度，相对热岛强度越高，相应区域内热岛效应越明显[17]。在ArcGIS中通过计算不同用地类型的相对热岛强度来判别“源-汇”景观。按照LAL等[18]和贾玉雪等[19]的研究将计算结果中相对热岛强度(H)≥0的斑块定义为对城市热环境有促进作用的“源”景观，H＜0的景观定义为“汇”景观。
2.1.2 空间形态格局分析
将“源”景观作为前景，赋值为2，“汇”景观作为背景，赋值为1，并将其转化为30 m×30 m栅格数据；运用Guidos Toolbox软件对其进行MSPA分析，设置8邻域的连通规则，边缘宽度为1，获得7种景观类型：核心区、边缘、孤岛、桥接区、环道、支线和孔隙。按相同步骤将“汇”景观作为前景，“源”景观作为背景，得到“汇”景观的空间形态格局。
2.2 基于景观连通性评价筛选生态源地
景观连通性指数可以衡量不同空间单元之间景观要素的连通性。量化景观要素在生态源地之间进行扩散或者迁移的难易程度，也是衡量生态过程之间联系程度的重要指标[20]。利用Conefor 2.6软件，通过计算IIC、PC以及斑块重要性(dI’)来衡量不同核心斑块的重要程度[21]。考虑研究区内斑块的面积和连通性，通过反复测试计算，设定斑块连接性阈值为2 000，连通概率为0.5。最后，基于景观连通性指数dI’值大小综合评估核心区斑块的景观重要程度。
2.3 阻力面构建
根据研究区现状以及数据的可获取性，最终选取用地类型、高程、坡度以及归一化植被指数(NDVI)来构建综合阻力面。其中高程决定了城市内不同区域的温度分布，坡度影响空气流动和热量累积，不同用地类型对城市热环境产生不同影响，而NDVI则反映了植被覆盖情况，对城市温度、热岛效应和空气质量有重要影响。采用专家打分法确定因子阻力值，并采用层次分析法(AHP)计算其权重值(表1)，通过叠加分析最终生成综合阻力面(图2)。可以看出，研究区内阻力值的呈现由中心向四周扩散，逐渐递减，尤其是东南方向的递减最为明显。
表 1 赋予不同影响因子的阻力值Table 1 Resistance values assigned to different impact factors影响因子 类型分级 赋予阻力值 所占权重 影响因子 类型分级 赋予阻力值 所占权重 用地分类 林地 10 0.520 坡度/( º ) 0~10 10 0.078 水地 20 10~20 30 草地 30 20~30 50 耕地 50 30~40 70 未利用土地 70 40~50 90 建设用地 100 ＞50 100 高程/m ＜200 10 0.078 归一化植被
指数(NDVI)−1.00~−0.20 10 0.201 200~400 30 −0.20~0.30 30 400~600 50 0.30~0.50 50 600~800 70 0.50~0.70 70 800~1 000 90 0.70~1.00 90 ＞1 000 100 2.4 景观生态廊道的构建
在ArcGIS中，利用Cost-distance工具构建研究区的累积耗费距离表面。利用Cost-path构建多对多的潜在生态廊道，以连接不同的“源-汇”景观。最后，利用重力模型[22]计算生态廊道间的相互作用强度，通过筛选合适的强度阈值，确保所有的“源-汇”景观均被连通，从而提取出“源-源”“汇-汇”“源-汇”生态廊道。
2.5 生态节点的识别
识别生态廊道中的关键点和障碍点能够为物种的迁徙及物种保护区的划分和规划提供科学依据[23−24]。在ArcGIS中，运用水文分析模块，对累积耗费距离表面进行水流方向、汇流累积量等一系列分析计算。通过对比不同阈值设定下最小阻力路径的完整性与连通性，最后确定阈值为500构建研究区内的低阻力廊道。运用ArcGIS中的Intersect工具将低阻力值廊道与“源-源”“汇-汇”廊道进行相交分析从而获得不同生态节点，包括生态障碍点与生态关键点，其中生态关键点是生态廊道中能量流动密度较大的点，需要对关键点进行有效利用与保护；对障碍点则需进行生态修复来提升廊道整体的连接度，以保障冷热能的有效传递。
2.6 构建缓解城市热环境多层级“源-汇”景观生态网络
将“源-源”“汇-汇”“源-汇”廊道共同相交[25]，得到一级补偿廊道；将“汇-汇”“源-汇”廊道进行相交，得到二级输送引导廊道；将“源-源”“源-汇”廊道进行相交，得到三级作用廊道，完成廊道的“补偿-运输-作用”的完整体系，构建完整的多层级“源-汇”生态景观网络。
3. 结果与分析
3.1 生态源地的识别与评价
3.1.1 “源-汇”景观的识别
从图3A可以看出：“源”景观在研究区中部呈现聚集特征，“汇”景观大多分散分布在研究区的西北部以及东南部。其中，“汇”景观斑块总计
98342 个，占研究区域总面积的62.1%，以大面积的带状水域和块状绿地为主；“源”景观斑块总计212 231个，占研究区域总面积的37.9%，由大面积建设用地组成。3.1.2 基于MSPA的“源-汇”景观分析
从“源-汇”景观的MSPA格局分析(图3B)可以看出：“源”核心景观密集地分布在研究区中部，多为城市建设用地；研究区西北以及东南两侧的“源”景观核心斑块较为破碎，景观连通性较差。研究区中部的“汇”景观由于城市绿地破碎化严重导致空间连通性较差。对比不同景观要素类型面积比(表2)发现：“源”景观核心区面积为1 169.33 km2，占“源”景观前景要素总面积的31.83%；“汇”景观核心区面积为2 053.78 km2，占“汇”景观前景要素总面积的55.91%，对城市热岛效应起重要作用。最终，分别筛选面积在0.01 km2以上的源、汇核心斑块作为重要核心斑块，以进行景观连通性分析。
表 2 “源”“汇”景观要素不同类型面积占比Table 2 Area proportion of different types of “source” “sink” landscape elements景观类型 “汇”景观面
积占比/%“源”景观面
积占比/%核心区 55.91 31.83 孤岛 0.07 0.14 孔隙 2.46 1.61 边缘区 3.32 3.77 环岛 0.06 0.04 桥接区 0.06 0.08 支线 0.21 0.26 3.1.3 基于景观连通性的生态源地筛选
将dI’值大于0.1的斑块作为研究的生态源地，分别筛选出24 个“源”“汇”生态源地(图3C)，其中“源”景观生态源地占研究区总面积的28.81%，“汇”景观生态源地占研究区总面积的53.60%。“汇”生态源地主要分布在青白江生态带、龙泉山国家森林片区、三圣乡片区、青龙湖湿地公园片区、兴隆湖湿地公园片区以及江安河流域段，而“源”景观生态源地主要分布在金牛区、成华区、锦江区、青羊区以及武侯区(简称“五城区”)。
3.2 多层级“源-汇”景观廊道
3.2.1 “源-汇”景观廊道构建
基于最小成本路径构建“源-源”廊道276条，“汇-汇”廊道266条，“源-汇”廊道690条。利用重力模型最终筛选出“源-源”廊道102条，总长度为2 081.6 km，“汇-汇”廊道141条，总长度为1 907.8 km，“源-汇”廊道325条，总长度为7 698.0 km (图4)。其中“源”景观23、24号生态源点与“汇”景观23号生态源点仅由单条景观廊道连通，表明它们在整个热环境中相对独立，呈孤岛状分布，受到其他景观斑块的影响较小，导致在整个热传导的过程中不能发挥良好的作用。
3.2.2 不同类型生态廊道与城市景观格局的空间关系
统计不同行政区内各廊道的占比情况(表3)发现：新都区、郫都区与双流区内各类“源-汇”重要廊道最多，主要以毗河、岷江等河流，部分廊道呈簇团状分布，说明在研究区冷热交换过程中起到了重要作用；由于五城区分布有大片的“源”景观生态源地，且建筑密度相对较高，区域内各层级“源-汇”重要廊道分布较少，导致其在冷热交换过程中发挥的作用较小。尤其是成华区建筑密度为14.49%，各层级廊道占比都相对较低，区域内大量热空气堆积不易扩散，热岛效应明显。
表 3 研究区各行政区景观廊道分布Table 3 Distribution of landscape corridors in each administrative district行政区 建筑密度/% “源-源”廊道长度/km 所占比例/% “汇-汇”廊道长度/km 所占比例/% “源-汇”廊道长度/km 所占比例/% 新都区 20.50 825.32 26.6 642.65 17.2 23 563.22 21.87 郫都区 20.43 518.02 16.7 810.47 21.8 17 422.12 16.17 双流区 12.72 509.82 16.4 689.71 18.6 23 944.23 22.22 温江区 19.12 357.46 11.5 233.84 6.2 9 438.32 8.76 龙泉驿区 11.16 345.57 11.1 171.33 4.6 9 768.86 9.06 金牛区 18.99 229.24 7.3 379.07 6.2 5 423.08 5.03 青白江区 15.01 201.95 6.5 31.16 0.8 3 699.39 3.43 成华区 14.49 90.75 2.9 18.13 0.5 2 827.71 2.62 锦江区 18.01 11.05 0.3 177.75 4.7 3 295.24 3.06 青羊区 28.09 7.04 0.2 303.22 8.2 3 500.85 3.25 武侯区 22.20 5.26 0.2 409.52 11.0 4 882.50 4.53 3.2.3 生态关键点与生态障碍点的数量与空间分布特征
利用水文分析模块获取低阻力廊道95条，将低阻力廊道与“源-汇”廊道相交分析得到生态障碍点148个，生态关键点103个(图5A)，其中生态关键点在青羊区、武侯区以及锦江区与双流区交汇处出现堆积现象，导致该区域出现功能廊道不能充分利用的问题。生态关键点整体分布与“汇”景观生态源地分布情况大致相同，这意味着加强“汇”景观源地的生态建设，降低周边阻力值，将会有效提升网络连通性。而生态障碍点大多聚集在建筑密度相对较高的区域，生态障碍点堆积处出现大量的热能无法有效被传输，加强生态障碍点的生态修复对城市热量的传导具有重要作用。
图 5 低阻力廊道、生态障碍点与关键点分布(A)及“源-汇”多层级景观网络示意图(B)Figure 5 Distribution of low-resistance corridors, ecological barrier points and key points (A), and “source-sink” multi-level landscape network (B)3.2.4 缓解热环境的多层级生态网络构建
多层级“源-汇”景观网络中(图5B)，一级补偿廊道36条，主要由岷江、毗河和其他河流廊道构成，分布在研究区西部以及北部，在城市中发挥着冷热空气交换的重要作用，是补充能量的主要途径；二级输送引导廊道125条，主要分布在西部、南部以及北部的三环路附近，起到将冷空气运输和分配的作用，是实现能量传递的次要路线；三级作用廊道86条，主要分布在研究区西北以及东北部，主要承担实现热空气的运输和分配的任务，是“源-汇”景观能量交换过程的末端环节。3种廊道共同作用，实现了廊道的“补偿-输送-作用”的功能，以达到缓解城市热岛效应的作用。
4. 缓解城市热环境的优化策略
4.1 生态源地优化
优化生态网络中的“源-汇”景观源地对改善城市热环境具有重要作用。在五城区中大量建筑密度高、人口高度密集的“源”景观生态源地，应加强垂直绿化、屋顶绿化等来增加植被覆盖率；在源地周围增加社区口袋公园、绿化带等构建缓冲区，以改善城市生态环境。对于龙泉驿区、双流区等植被覆盖率高、生态质量好的“汇”景观生态源地，可建设生态公园和自然保护区、引进生态景观设计等，以增强其改善气候环境的生态效能。
4.2 生态节点优化
对区域内生态障碍点来说，可以推广绿色建筑以有效地吸收太阳辐射，对新建城区的建筑布局进行合理规划，降低建筑密度、增加绿色基础服务设施以降低城市表面的温度，有效改善城市热岛效应。对生态关键点可退耕还林、扩大区域植被绿化面积、建立生态缓冲区等来降低生态关键点周边的阻力值，以确保生态关键点与生态廊道的连通性，保障热量之间的相互流通。
4.3 生态廊道优化
一级补偿廊道多依托水系以及绿道进行构建，是调节气候的关键要素，可对其进行生态规划保护，包括河道整治、整合岸线资源以及拓宽绿道宽度等。二级输送引导廊道相当于城市通风廊道，可对廊道布局、地形特征和内部设施等方面合理规划，以保证冷空气的输送，尤其需注重绿地植被结构的优化设计，确保其通透性。三级作用廊道主要起热交换的作用，可以拓宽廊道横截面、加强沿线绿化建设等提高其作用效率。
4.4 生态网络的空间联系
通过生态缓冲区的建设提高生态关键点与障碍点的生态环境质量，增强与生态廊道的有效连接与过渡，强化“源”“汇”景观生态源地之间的相互渗透，增加绿色基础设施建设，减弱高密度建成区对自然生态环境的干扰，推进城市生态环境多层次、立体化、网络化的建设思路，整体提升生态网络缓解城市热岛效应的能力。
5. 讨论与结论
本研究共筛选“源” “汇”景观源地24个，“源-源”廊道102条，“汇-汇”廊道141条，“源-汇”廊道325条，生态关键点103个，生态障碍点148个。多层级景观网络中，一级补偿廊道36条，二级输送廊道125条，三级作用廊道86条，分布在研究区北部、南部与西北部。
与其他研究相比[15−16]，本研究利用MSPA方法提取研究区内与城市热环境相关的“源-汇”景观核心斑块，计算景观连通性筛选“源-汇”景观生态源地，使生态源地识别过程更科学，减少生态源地识别的主观性；运用最小累积阻力模型与重力模型，最终构建多层级生态网络优化格局，该研究方法框架将为缓解城市热环境提出新的研究思路。综合运用水文分析模块构建的低阻力廊道与不同类型的“源”“汇”景观生态廊道相交，获取缓解城市热环境的生态关键点与生态障碍点，同时，将不同类型的“源”“汇”生态廊道进行相交，构建多层级的“源-汇”生态网络，分析城市建设开发状况与生态网络的空间格局关系，可更直观地揭示出生态网络脆弱区域存在的生态问题。
本研究仅对2020年的城市热环境数据展开分析，城市景观格局不断地发生变化，根据不同时期城市景观格局与城市热岛效应之间的动态变化关系，筛选具有高稳定性、高连通性的源地，综合构建缓解热环境的优化生态网络空间格局，将是后期研究的重点方向。生态网络建设是一个复杂的过程，涉及诸多因素，需要从不同尺度进行多层次分析和构建。增强城市与周边地区生态斑块之间的联系，保护核心生态斑块的完整性，保护区域的生物多样性并促进城市的可持续发展是其最终目的，因此从多尺度协同角度出发来构建综合生态网络，也是后期研究的重要方向。
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[1] IPCC. Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Working Group I Contribution to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[R]. Cambridge: Cambridge University Press, 2013. [2] BATJES N H. Total carbon and nitrogen in the soils of the world [J]. Eur J Soil Sci, 1996, 47(2): 151 − 163. [3] 何姗, 刘娟, 姜培坤, 等. 经营管理对森林土壤有机碳库影响的研究进展[J]. 浙江农林大学学报, 2019, 36(4): 818 − 827. HE Shan, LIU Juan, JIANG Peikun, et al. Effects of forest management on soil organic carbon pool: a review [J]. J Zhejiang A&F Univ, 2019, 36(4): 818 − 827. [4] CARRILLO C, DIJKSTRA F, LECAIN D, et al. Elevated CO2 and warming cause interactive effects on soil carbon and shifts in carbon use by bacteria [J]. Ecol Lett, 2018, 21(11): 1639 − 1648. [5] PLANTE A F, FERNÁNDEZ J M, HADDIX M L, et al. Biological, chemical and thermal indices of soil organic matter stability in four grassland soils [J]. Soil Biol Biochem, 2011, 43(5): 1051 − 1058. [6] 吴庆标, 王效科, 郭然. 土壤有机碳稳定性及其影响因素[J]. 土壤通报, 2005, 36(5): 743 − 747. WU Qingbiao, WANG Xiaoke, GUO Ran. Soil organic carbon stability and influencing factors [J]. Chin J Soil Sci, 2005, 36(5): 743 − 747. [7] 邢军会, 倪红伟, 王建波. 二氧化碳浓度升高与氮沉降对三江平原小叶章群落生物量累积及其分配格局的影响[J]. 中国农学通报, 2011, 27(13): 49 − 54. XING Junhui, NI Hongwei, WANG Jianbo. Effects of elevated CO2 concentration and N deposition on plant biomass accumulation and allocation in the communities of Deyeuxia angustifolia in Sanjiang Plain [J]. Chin Agric Sci Bull, 2011, 27(13): 49 − 54. [8] FONTAINE S, BARDOUX G, ABBADIE L, et al. Carbon input to soil may decrease soil carbon content [J]. Ecol Lett, 2004, 7(4): 314 − 320. [9] BHATTACHARYA S S, KIM K H, DAS S, et al. A review on the role of organic inputs in maintaining the soil carbon pool of the terrestrial ecosystem [J]. J Environ Manage, 2016, 167: 214 − 227. [10] MARHAN S, DEMIN D, ERBS M, et al. Soil organic matter mineralization and residue decomposition of spring wheat grown under elevated CO2 atmosphere [J]. Agric Ecosyst Environ, 2008, 123(1/3): 63 − 68. [11] 刘娟, 韩勇, 蔡祖聪, 等. FACE系统处理3年后淹水条件下土壤CH4和CO2排放变化[J]. 生态学报, 2007, 27(6): 19 − 20. LIU Juan, HAN Yong, CAI Zucong, et al. Changes of CH4 and CO2 emissions from soils under flooded condition after exposed to FACE (free-air CO2 enrichment) for three years [J]. Acta Ecol Sin, 2007, 27(6): 19 − 20. [12] 陈栋, 郁红艳, 邹路易, 等. 大气CO2浓度升高对不同层次水稻土有机碳稳定性的影响[J]. 应用生态学报, 2018, 29(8): 2559 − 2565. CHEN Dong, YU Hongyan, ZOU Luyi, et al. Effects of elevated atmospheric CO2 concentration on the stability of soil organic carbon in different layers of a paddy soil [J]. Chin J Appl Ecol, 2018, 29(8): 2559 − 2565. [13] TANEVA L, GONZALEZ-MELER M A. Decomposition kinetics of soil carbon of different age from a forest exposed to 8 years of elevated atmospheric CO2 concentration [J]. Soil Biol Biochem, 2008, 40(10): 2670 − 2677. [14] 聂阳意, 王海华, 李晓杰, 等. 武夷山低海拔和高海拔森林土壤有机碳的矿化特征[J]. 应用生态学报, 2019, 28(3): 748 − 756. NIE Yiyang, WANG Haihua, LI Xiaojie, et al. Characteristics of soil organic carbon mineralization in low altitude and high altitude forests in Wuyi Mountains, southeastern China [J]. Chin J Appl Ecol, 2019, 28(3): 748 − 756. [15] 康熙龙. 生物质炭施用对土壤有机碳矿化和分配及团聚体组成的影响[D]. 南京: 南京农业大学, 2015. KANG Xilong. Effects of Bllochar Amendment on Soil Organic Carbon Minerazation and Soil Aggregate Distribution and Organic Carbon Composition[D]. Nanjing: Nanjing Agricultural University, 2015. [16] 龙凤玲, 李义勇, 方熊, 等. 大气CO2浓度上升和氮添加对南亚热带模拟森林生态系统土壤碳稳定性的影响[J]. 植物生态学报, 2014, 38(10): 1053 − 1063. LONG Fengling, LI Yiyong, FANG Xiong, et al. Effects of elevated CO2 concentration and nitrogen addition on soil carbon stability in southern subtropical experimental forest ecosystems [J]. Chin J Plant Ecol, 2014, 38(10): 1053 − 1063. [17] 赵光影, 刘景双, 王洋, 等. CO2浓度升高对三江平原湿地活性有机碳及土壤微生物的影响[J]. 地理与地理信息科学, 2011, 27(2): 96 − 100. ZHAO Guangying, LIU Jingshuang, WANG Yang, et al. Effects of elevated CO2 concentration on active carbon in Sanjiang Plain freshwater marsh [J]. Geogr Geo-Inf Sci, 2011, 27(2): 96 − 100. [18] PROCTER A C, GILL R A, FAY P A, et al. Soil carbon responses to past and future CO2 in three Texas prairie soils [J]. Soil Biol Biochem, 2015, 83: 66 − 75. [19] BUTTERLY C R, PHILLIPS L A, WILTSHIRE J L, et al. Long-term effects of elevated CO2 on carbon and nitrogen functional capacity of microbial communities in three contrasting soils [J]. Soil Biol Biochem, 2016, 97: 157 − 167. [20] XU Qiao, JIN Jian, WANG Xiaojun, et al. Susceptibility of soil organic carbon to priming after long-term CO2 fumigation is mediated by soil texture [J]. Sci Total Environ, 2019, 657: 1112 − 1120. [21] CHEN Xiaomei, LIU Juxiu, DENG Qi, et al. Effects of elevated CO2 and nitrogen addition on soil organic carbon fractions in a subtropical forest [J]. Plant Soil, 2012, 357(1/2): 25 − 34. [22] HOFMOCKEL K S, ZAK D R, MORAN K K, et al. Changes in forest soil organic matter pools after a decade of elevated CO2 and O3 [J]. Soil Bio Biochem, 2011, 43(7): 1518 − 1527. [23] ZHANG Jing, TANG Xuli, HE Xinhua, et al. Glomalin-related soil protein responses to elevated CO2 and nitrogen addition in a subtropical forest: potential consequences for soil carbon accumulation [J]. Soil Biol Biochem, 2015, 83: 142 − 149. [24] KEIDEL L, LENHART K, MOSER G, et al. Depth-dependent response of soil aggregates and soil organic carbon content to long-term elevated CO2 in a temperate grassland soil [J]. Soil Biol Biochem, 2018, 123: 145 − 154. [25] WU Qicong, ZHANG Congzhi, YU Zhenghong, et al. Effects of elevated CO2 and nitrogen addition on organic carbon and aggregates in soil planted with different rice cultivars [J]. Plant Soil, 2018, 432(1/2): 245 − 258. [26] 关松, 窦森, 张大军, 等. 土壤腐殖质组成对大气二氧化碳浓度升高的响应[J]. 水土保持学报, 2006, 20(5): 186 − 188. GUAN Song, DOU Sen, ZHANG Dajun, et al. Responses of fractions of soil humus to free-air CO2 enrichment [J]. J Soil Water Conserv, 2006, 20(5): 186 − 188. [27] HU Zhengkun, ZHU Chunwu, CHEN Xiaoyun, et al. Responses of rice paddy micro-food webs to elevated CO2 are modulated by nitrogen fertilization and crop cultivars [J]. Soil Biol Biochem, 2017, 114: 104 − 113. [28] 陈婧, 陈法军, 刘满强, 等. 温度和CO2浓度升高下转Bt水稻种植对土壤活性碳氮和线虫群落的短期影响[J]. 生态学报, 2014, 34(6): 1481 − 1489. CHEN Jing, CHEN Fajun, LIU Manqiang, et al. Short-term effects of CO2 concentration elevation, warming and transgenic Bt rice cropping on soil labile organic carbon and nitrogen, and nematode communities [J]. Acta Ecol Sin, 2014, 34(6): 1481 − 1489. [29] 付琳琳. 生物质炭施用下稻田土壤有机碳组分、腐殖质组分及团聚体特征研究[D]. 南京: 南京农业大学, 2013. FU Linlin. The Study of Characteristics of Paddy Soil Organic Carbon Fractions, Huminstruvture and Aggregates under Different Biochar Amendments[D]. Nanjing: Nanjing Agricultural University, 2013. [30] 赵亚南. 长期不同施肥下紫色水稻土有机碳变化特征及影响机制[D]. 重庆: 西南大学, 2016. ZHAO Yanan. Characteristic and Mechanism of Organic Carbon Sequestration of Purple Paddy Soil under Long-Term Fertilization[D]. Chongqing: Southwest University, 2016. [31] 陈栋. 稻田土壤有机碳稳定性对大气CO2浓度升高的响应研究[D]. 无锡: 江南大学, 2018. CHEN Dong. Response of Soil Organic Carbon Stability under Atmospheric CO2 Concentration in a Paddy Field[D]. Wuxi: Jiangnan University, 2018. [32] CONEN F, ZIMMERMANN M, LEIFELD J, et al. Relative stability of soil carbon revealed by shifts in δ15 N and C∶N ratio [J]. Biogeosciences, 2008, 4(4): 123 − 128. [33] CLERCQ T D, HEILING M, DERCON G, et al. Predicting soil organic matter stability in agricultural fields through carbon and nitrogen stable isotopes [J]. Soil Biol Biochem, 2015, 88: 29 − 38. [34] INUBUSHI K, CHENG W, MIZUNO T, et al. Microbial biomass carbon and methane oxidation influenced by rice cultivars and elevated CO2 in a Japanese paddy soil [J]. Eur J Soil Sci, 2011, 62(1): 69 − 73. [35] AL-MALIKI S, JONES D L, GODBOLD D L, et al. Elevated CO2 and tree species affect microbial activity and associated aggregate stability in soil amended with litter[J]. Forests, 2017, 8(3): 70. doi: 10.3390/f8030070. [36] YIQI L, BO S, CURRIE W S, et al. Progressive nitrogen limitation of ecosystem responses to rising atmospheric carbon dioxide [J]. Bioscience, 2004, 54(8): 731 − 739. [37] CHENG Yi, ZHANG Jinbo, ZHU Jianguo, et al. Ten years of elevated atmospheric CO2 doesn’t alter soil nitrogen availability in a rice paddy [J]. Soil Biol Biochem, 2016, 98: 99 − 108. [38] 陈娜, 刘毅, 肖谋良, 等. CO2倍增和施氮对水稻不同生长期土壤反硝化细菌丰度的影响[J]. 环境科学研究, 2019, 32(4): 683 − 691. CHEN Na, LIU Yi, XIAO Mouliang, et al. Effect of elevated CO2 and nitrogen application on the abundance of soil denitrifying bacteria in different growth stages of rice [J]. Res Environ Sci, 2019, 32(4): 683 − 691. [39] USYSKIN-TONNE A, HADAR Y, YERMIYAHU U, et al. Elevated CO2 has a significant impact on denitrifying bacterial community in wheat roots[J]. Soil Biol Biochem, 2019, 142: 107697. doi: 10.1016/j. soilbio. 2019.107697. [40] 樊后保, 袁颖红, 王强, 等. 氮沉降对杉木人工林土壤有机碳和全氮的影响[J]. 福建林学院学报, 2007, 27(1): 1 − 6. FAN Houbao, YUAN Yinghong, WANG Qiang, et al. Effects of nitrogen deposition on soil organic carbon and total nitrogen beneath Chinese fir plantations [J]. J Fujian Coll For, 2007, 27(1): 1 − 6. [41] 邵兴华, 王爱斌. 施氮对水田和旱地有机碳和黑炭的影响[J]. 浙江农林大学学报, 2014, 31(4): 554 − 559. SHAO Xinghua, WANG Aibin. Organic carbon and black carbon with fertilization in paddy and upland soils [J]. J Zhejiang A&F Univ, 2014, 31(4): 554 − 559. [42] YAN Guoyong, XING Yajuan, WANG Jianyu, et al. Sequestration of atmospheric CO2 in boreal forest carbon pools in northeastern China: effects of nitrogen deposition [J]. Agric For Meteorol, 2018, 248: 70 − 81. [43] PATERSON E, THORNTON B, MIDWOOD A J, et al. Atmospheric CO2 enrichment and nutrient additions to planted soil increase mineralisation of soil organic matter, but do not alter microbial utilisation of plant- and soil C-sources [J]. Soil Biol Biochem, 2008, 40(9): 2434 − 2440. [44] ZHAO Guangying, LIU Jingshuang. Effects of elevated CO2 concentration on biomass and active organic carbon of freshwater marsh after two growing seasons in Sanjiang Plain, Northeast of China [J]. J Environ Sci, 2009, 21(10): 1393 − 1399. [45] 寇太记, 朱建国, 谢祖彬, 等. 大气CO2浓度升高和氮肥水平对麦田土壤有机碳更新的影响[J]. 土壤学报, 2009, 46(3): 459 − 465. KOU Taiji, ZHU Jianguo, XIE Zubin, et al. Effect of elevated atmospheric pCO2 and nitrogen level on replacement rate of soil organic carbon in winter wheat field [J]. Acta Pedol Sin, 2009, 46(3): 459 − 465. [46] WANG Xiaoguo, LI Changsheng, LUO Yong, et al. The impact of nitrogen amendment and crop growth on dissolved organic carbon in soil solution [J]. J Mt Sci, 2016, 13: 95 − 103. [47] 肖列, 刘国彬, 张娇阳, 等. CO2浓度升高、干旱胁迫和氮沉降对白羊草光响应曲线的影响[J]. 草地学报, 2016, 24(1): 69 − 75. XIAO Lie, LIU Guobin, ZHANG Jiaoyang, et al. Effects of elevated CO2, drought stress and nitrogen deposition on photosynthesis light response curves of Bothriochloa ischaemum [J]. Acta Agrestia Sin, 2016, 24(1): 69 − 75. [48] 任逸文, 肖谋良, 袁红朝, 等. 水稻光合碳在植物-土壤系统中的分配及其对CO2升高和施氮的响应[J]. 应用生态学报, 2018, 29(5): 1397 − 1404. REN Yiwen, XIAO Mouliang, YUAN Hongchao, et al. Allocation of rice photosynthates in plant-soil system in response to elevated CO2 and nitrogen fertilization [J]. Chin J Appl Ecol, 2018, 29(5): 1397 − 1404. [49] ZUO Xiaoan, KNOPS J M H. Effects of elevated CO2, increased nitrogen deposition, and plant diversity on aboveground litter and root decomposition[J]. Ecosphere, 2018, 9(2): e02111. doi: 10.1002/ecs2.2111. [50] BOBBINK R, HICKS K, GALLOWAY J, et al. Global assessment of nitrogen deposition effects on terrestrial plant diversity: a synthesis [J]. Ecol Appl, 2010, 20(1): 30 − 59. [51] 张继舟, 倪红伟, 王建波, 等. 模拟氮沉降和CO2浓度增加对三江平原小叶章群落土壤总有机碳和氮素含量的影响[J]. 地球与环境, 2013, 41(3): 216 − 225. ZHANG Jizhou, NI Hongwei, WANG Jianbo, et al. Effects of simulated nitrogen deposition and elevated CO2 concentration on soil organic carbon and nitrogen of Deyeuxia angustifolia community on the Sanjiang Plain [J]. Earth Environ, 2013, 41(3): 216 − 225. [52] van KESSEL C, HORWATH W R, HARTWIG U, et al. Net soil carbon input under ambient and-elevated CO2 concentrations: isotopic evidence after 4 years [J]. Glob Change Biol, 2000, 6(4): 435 − 444. [53] SAIYA-CORK K R, SINSABAUGH R L, ZAK D R. The effects of long term nitrogen deposition on extracellular enzyme activity in an Acer saccharum forest soil [J]. Soil Biol Biochem, 2002, 34(9): 1309 − 1315. [54] OSANAI Y, TISSUE D T, BANGE M P, et al. Plant-soil interactions and nutrient availability determine the impact of elevated CO2 and temperature on cotton productivity [J]. Plant Soil, 2017, 410(1/2): 87 − 102. [55] BLOOM A J, BURGER M, KIMBALL B A, et al. Nitrate assimilation is inhibited by elevated CO2 in field-grown wheat [J]. Nat Clim Change, 2014, 4(6): 477 − 480. [56] REICH P B, HOBBIE S E, LEE T D. Plant growth enhancement by elevated CO2 eliminated by joint water and nitrogen limitation [J]. Nat Geosci, 2014, 7(12): 920 − 924. [57] SCHMIDT M W I, TORN M S, ABOVEN S, et al. Persistence of soil organic matter as an ecosystem property [J]. Nature, 2011, 478(7367): 49 − 56. [58] 马红亮, 朱建国, 谢祖彬. 植物地上部分对大气CO2浓度升高的响应[J]. 生态环境学报, 2004, 13(3): 390 − 393. MA Hongliang, ZHU Jianguo, XIE Zubin. Study on response of vegetable aboveground to the elevated atmospheric CO2 [J]. Ecol Environ, 2004, 13(3): 390 − 393. [59] 罗艳. 土壤微生物对大气CO2浓度升高的响应[J]. 生态环境学报, 2003, 12(3): 108 − 111. LUO Yan. Response of soil microorganism to elevated atmospheric CO2 concentration [J]. Ecol Environ, 2003, 12(3): 108 − 111. [60] ZHU Chunwu, XU Xi, WANG Dan, et al. Elevated atmospheric [CO2] stimulates sugar accumulation and cellulose degradation rates of rice straw [J]. GCB Bioenergy, 2016, 8(3): 579 − 587. [61] MANZONI S, JACKSON R B, TROFYMOW J A, et al. The global stoichiometry of litter nitrogen mineralization [J]. Science, 2008, 321(5889): 684 − 686. [62] WANG Yanhong, YU Zhenhua, LI Yansheng, et al. Microbial association with the dynamics of particulate organic carbon in response to the amendment of elevated CO2-derived wheat residue into a mollisol [J]. Sci Total Environ, 2017, 607: 972 − 981. [63] PHILLIPS R P, FINZI A C, BERNHARDT E S. Enhanced root exudation induces microbial feedbacks to N cycling in a pine forest under long-term CO2 fumigation [J]. Ecol Lett, 2011, 14(2): 187 − 194. [64] KEILUWEIT M, BOUGOURE J J, NICO P S, et al. Mineral protection of soil carbon counteracted by root exudates [J]. Nat Clim Chang, 2015, 5(6): 588 − 595. [65] PUGH T A M, MÜLLER C, ARNETH A, et al. Key knowledge and data gaps in modelling the influence of CO2 concentration on the terrestrial carbon sink [J]. J Plant Physiol, 2016, 203: 3 − 15. [66] HU Shuijin, CHAPIN F S I, FIRESTONE M K, et al. Nitrogen limitation of microbial decomposition in a grassland under elevated CO2 [J]. Nature, 2001, 409(6817): 188 − 191. [67] RASMUSSEN C, HECKMAN K, WIEDER W R, et al. Beyond clay: towards an improved set of variables for predicting soil organic matter content [J]. Biogeochemistry, 2018, 137(5): 297 − 306. [68] von LÜTZOW M, KÖGEL-KGNABNER I, EKSCHMITT K, et al. Stabilization of organic matter in temperate soils: mechanisms and their relevance under different soil conditions-a review [J]. Eur J Soil Sci, 2010, 57(4): 426 − 445. [69] TFAILY M M, HESS N J, KOYAMA A, et al. Elevated [CO2] changes soil organic matter composition and substrate diversity in an arid ecosystem [J]. Geoderma, 2018, 330: 1 − 8. [70] QIAO Na, SCHAEFER D, BLAGODATSKAYA E, et al. Labile carbon retention compensates for CO2 released by priming in forest soils [J]. Global Change Biol, 2014, 20(6): 1943 − 1954. [71] GROENIGEN K J V, QI Xuan, OSENBERG C W, et al. Faster decomposition under increased atmospheric CO2 limits soil carbon storage [J]. Science, 2014, 344(6183): 508 − 509. [72] YANG Sihang, ZHENG Qiaoshu, YUAN Mengting, et al. Long-term elevated CO2 shifts composition of soil microbial communities in a Californian annual grassland, reducing growth and N utilization potentials [J]. Sci Total Environ, 2019, 652: 1474 − 1481. [73] 徐乔. 大气CO2浓度升高对稻田土壤有机碳的影响[D]. 北京: 中国科学院大学, 2014. XU Qiao. Effects of Elevated Atmospheric CO2 on Soil Organic Carbon in Rice Paddy Field[D]. Beijing: University of Chinese Academy of Sciences, 2014. [74] BLACK C K, DAVIS S C, HUDIBURG T W, et al. Elevated CO2 and temperature increase soil C losses from a soybean-maize ecosystem [J]. Global Change Biol, 2017, 23(1): 435 − 445. -
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