西安交通大学吴一平团队SH：揭示气候变化下中国表层土壤有机碳的动态平衡及调控策略​

Fig. 2. Future annual mean temperature (a) and precipitation (b) projections in China of the five Global Circulation Models (GCMs) under the Representative Concentration Pathway (RCP) 2.6, 4.5, and 8.5 scenarios. The shadow band of each curve indicates the standard deviation of all GCM projections. The yellow vertical shadow regions mark the three key periods.

针对未来气候情景，研究选取了CMIP5计划的5个全球气候模型（GCMs），在RCP 2.6、4.5、8.5三种排放路径下生成21世纪气候预测数据，并通过Delta空间降尺度方法将原始分辨率提升至1 km，结合基线期（2006-2018年）空间差异修正消除系统性偏差，使温度与降水预测的局地精度提升至R²>0.85（图2）。植被净初级生产力（NPP）则基于5个地球系统模型（ESMs）的预测数据，通过计算不同时期NPP变化率与气候轨迹的动态耦合，克服原始数据分辨率粗（1.25°-3.75°）及基线期均值（4.8 Pg C/yr）与实测值（~3.4 Pg C/yr）的偏差。

Fig. 3. Responses of organic carbon in the top 20 cm soil to the single impact of warming (a), wetting (b), and the combined impact of warming and wetting (c) under the three carbon emission pathway scenarios during different periods. The color numbers mark the average changes in SOC under the three scenarios during different periods compared with the historical level.

实验设计涵盖三类核心场景：（1）单因子升温实验（固定其他驱动因子为2010-2014年均值）以量化温度独立效应；（2）单因子降水变化实验；（3）气候因子联合作用下的SOC动态模拟。进一步通过迭代调整NPP输入量，计算抵消气候诱导碳流失的临界值，并结合GCM气候预测与ESM-NPP变化率，模拟21世纪中后期SOC的时空演变（图3），揭示区域碳汇/流失风险的空间异质性。该方法通过数据驱动与过程模拟的融合，有效降低了传统模型参数化不确定性，为区域碳管理提供了高分辨率的动态决策支持。

Fig. 4. The critical additional biomass carbon inputs to offset the potential SOC loss induced by climate change during the three key periods.

研究结果表明，单纯气候变暖情境下，中国表层土壤有机碳储量在21世纪末将减少605.3 Tg C（1.72%），其中RCP 8.5情景下2090年代的碳损失最为显著（达-65.87 g C/m²）。尽管降水增加可在局部区域抵消部分升温的负面影响，如RCP 8.5情景下2090年代降水正效应为44.38 g C/m²，但其补偿作用不足以逆转整体碳流失趋势，最终净损失仍达48.05 g C/m²。 为实现碳平衡，2030s、2060s和2090s需分别提升18.5%、38%和46.5%的植被净初级生产力。 结合ESM预测的NPP增长趋势（如RCP 8.5情景下2090年代增幅达55%），SOC流失趋势在部分排放情景下可被部分抵消，甚至在RCP 4.5和RCP 8.5情景下2090年代实现小幅回升（分别增加2.3‰和0.8‰）。

Fig. 6. Spatial patterns of the historical SOC (a) and the changes in SOC under RCP2.6 (b), RCP4.5 (c), and RCP8.5 (d) scenarios during the 2030s and 2060s.

区域差异分析显示（图6、图7）， 东北、西南及青藏高原边缘地区因初始SOC含量高且对气候变化敏感，面临显著的碳流失风险， 如东北地区2090年代在RCP 8.5情景下损失达341.72 Tg C； 而 华北、西北地区则因降水增加和植被恢复潜力，可能转变为碳汇 （华北地区2090年代预计增加181.15 Tg C）。温度与SOC的负相关性在半干旱/半湿润区尤为显著，揭示了水热耦合条件对土壤碳分解的调控作用。与基于过程的地球系统模型相比，数据驱动模型通过整合多源观测数据降低了参数不确定性，但其对土地利用变化和极端气候事件的表征不足可能导致局部碳流失风险被低估。