兰州大学泛第三极环境中心以“Lower soil organic carbon mineralization and temperature sensitivity along a freeze-thaw erosion gradient in permafrost soils”为题，在《Catena》期刊发表研究成果。该成果第一作者为兰州大学泛第三极环境中心博士后许茜，刘勇勤教授为通讯作者。本研究以青藏高原中部多年冻土区为研究对象，结合室内培养、土壤理化分析及微生物组学方法，系统探究了冻融侵蚀梯度下土壤有机碳矿化及其温度敏感性（Q10）的变化特征。研究发现，冻融侵蚀土壤具有较低的有机碳含量、矿化速率及温度敏感性，并伴随着微生物群落组成及碳循环功能潜力的变化。该研究为认识冻融侵蚀背景下多年冻土碳循环及其气候反馈提供了新的科学依据。

多年冻土区储存着大量土壤有机碳，气候变暖引起的多年冻土退化可能加速有机碳分解与释放，进而影响全球碳循环及其气候反馈。土壤有机碳矿化温度敏感性（Q10）是表征土壤碳分解对升温响应的重要参数。冻融侵蚀是寒区广泛存在的地表过程，可通过破坏土壤结构及驱动坡面物质迁移，改变土壤碳、氮和水分分布。然而，相较于多年冻土融化和活动层增厚，冻融侵蚀对土壤有机碳矿化及其温度敏感性的影响仍缺乏系统认识，其潜在的土壤碳底物和微生物调控机制也尚不明确。针对上述科学问题，本研究在青藏高原中部沱沱河流域沿不同冻融侵蚀梯度采集7个多年冻土土芯，共获得130份不同深度的土壤样品，结合0 ℃和10 ℃室内培养实验、土壤理化性质测定、微生物群落分析及宏基因组测序，系统评估了冻融侵蚀背景下多年冻土土壤有机碳矿化及其温度响应的变化，并探讨了相关的土壤碳底物和微生物影响因素。

研究结果显示，冻融侵蚀梯度下多年冻土土壤有机碳矿化及其温度敏感性呈现显著差异。尽管升温普遍促进土壤有机碳矿化，但冻融侵蚀土壤的矿化速率及其对温度变化的响应明显低于无侵蚀土壤。其中，无侵蚀土壤的平均温度敏感性系数（Q10）为7.14，而冻融侵蚀土壤仅为3.00，且矿化速率和Q10总体随土壤深度增加而降低。进一步分析发现，冻融侵蚀梯度和土壤层位均与Q10变化显著相关，凸显了地表侵蚀过程及土壤垂向差异在多年冻土碳温度响应中的重要性（图2）。

土壤碳组分的变化为理解上述温度响应差异提供了重要线索。与无侵蚀土壤相比，轻度和重度侵蚀土壤中的土壤有机碳（SOC）、颗粒有机碳（POC）及矿物结合态有机碳（MAOC）含量均显著降低，土壤水分和部分氮素指标也呈现不同梯度的变化。这些差异反映了冻融侵蚀背景下土壤碳底物及其理化环境的变化特征，提示土壤碳底物特征可能与多年冻土有机碳矿化及其温度敏感性密切相关。（图3）。

除土壤碳底物外，微生物群落及其代谢功能也表现出明显的侵蚀梯度响应。随着冻融侵蚀梯度增加，土壤细菌丰度显著降低，微生物群落组成发生改变，而群落α多样性的变化相对有限。宏基因组分析进一步揭示，无侵蚀土壤中与几丁质和纤维素降解相关的多类功能基因，以及有氧呼吸和发酵相关功能基因的丰度较高，表明不同侵蚀梯度下微生物碳底物降解与能量代谢潜力存在明显差异。这些发现从微生物群落组成和功能潜力两个层面，为理解冻融侵蚀梯度下土壤有机碳矿化的变化提供了新的证据（图4、图5）。

进一步整合土壤理化性质、碳组分及微生物特征发现，土壤有机碳矿化温度敏感性并非仅与单一环境因子相关，而是与碳底物和微生物特征存在多方面联系。Q10与SOC、总氮（TN）、碳氮比（C:N）、硝态氮（NO3⁻-N）、POC、MAOC及微生物生物量等指标呈显著正相关。其中，SOC是随机森林分析中唯一具有显著置换重要性的预测因子，表明土壤有机碳含量与Q10变化具有尤为密切的联系。结构方程模型进一步揭示了冻融侵蚀梯度、土壤理化性质、碳底物及微生物特征之间的潜在关联路径，其中微生物特征与Q10呈显著正向关联。研究结果共同指向土壤碳底物和微生物特征在多年冻土有机碳矿化温度响应中的重要作用，为理解冻融侵蚀背景下多年冻土碳循环变化及其气候反馈提供了新的科学依据（图6）。

原文链接： https://doi.org/10.1016/j.catena.2026.110659

图1：研究区概况及多年冻土采样设计。（a）青藏高原沱沱河流域研究区位置；（b）多年冻土土芯钻探与采样；（c）研究区相对坡位空间分布；（d）冻融侵蚀空间分布。

图2：冻融侵蚀梯度下土壤有机碳矿化及其温度敏感性。（a–c）不同侵蚀梯度下土壤的有机碳矿化速率；（d–f）不同侵蚀梯度下Q10的垂向变化；（g–j）不同侵蚀梯度、土壤层位及深度下Q10的比较与变化关系。

图3：冻融侵蚀梯度下多年冻土土壤理化性质的垂向变化。（a）土壤含水量、pH和电导率；（b）土壤无机碳、有机碳和总碳；（c）硝态氮和铵态氮。

图4：冻融侵蚀梯度下土壤微生物群落特征。（a–d）微生物丰富度和Shannon多样性；（e）微生物群落组成的主坐标分析；（f–g）不同采样点及侵蚀梯度下微生物门水平群落组成。

图5：冻融侵蚀梯度下微生物碳循环功能潜力。（a–b）碳循环相关微生物类群及功能基因组成；（c–d）碳水化合物活性酶及碳循环代谢通路的功能基因差异；（e–h）几丁质降解、纤维素降解、有氧呼吸及发酵相关功能潜力的比较。

图6：Q10与土壤碳底物、理化性质及微生物特征的关系。（a）Q10与环境及微生物指标的相关性；（b）随机森林分析识别Q10的主要预测因子；（c）Q10与主要影响因素的关系；（d）结构方程模型分析Q10变化的潜在关联路径。