在土壤有机碳的分解过程中，微生物残体可能是土壤稳定碳库的重要来源，其分解模式与植物来源碳的分解模式具有明显地差异。但现有的地球系统模型并没有考虑到微生物衍生的碳库，这使得全球土壤有机碳储量的估算仍存在很大的不确定性。因此，将微生物残体碳库纳入土壤碳循环过程模型对于模拟与预测碳循环以及气候变化是至关重要的。

基于此，我院白娥教授课题组将微生物残体碳库分别纳入一级动力学模型及Michaelis-Menten模型，建立了两种名为Michaelis-Menten necromass decomposition (MIND)和first order necromass decomposition (FOND)的模型用于模拟微生物残体碳库 (图1)，并利用13C标记的微生物残体分解实验的观测数据验证了模型的有效性与准确性。

结果表明，新建立的土壤有机质模型比现有的模型性能更好，Michaelis-Menten模型比一级动力学模型拟合地更好。13C标记的微生物残体碳的分解曲线可以用MIND和FOND模型很好地拟合(图2)。微生物生物量中13C的回收率呈现出先快速增长而后逐渐降低的过程。约10-25%的微生物残体碳迅速转移到微生物生物量碳中。微生物残体碳的快速库在100天内迅速分解，而微生物残体的矿物吸附库的变化相对较小。利用留一交叉验证方法和观测数据中呼吸释放的CO2中13C回收率进行验证，发现这两个模型都有较高的精度(图3)。由新建立的模型估计，全球不同生态系统土壤中微生物残体碳占总土壤有机碳的10-27%。由此可见，土壤中微生物残体碳库不容被忽视。

研究成果以“Improved model simulation of soil carbon cycling by representing the microbially derived organic carbon pool”为题发表在The ISME Journal期刊上。博士生樊宪磊为第一作者，白娥教授为通讯作者。该研究得到重点研发项目、国家自然科学基金和国家青年拔尖人才计划的支持。

图1. MIND和FOND模型结构

图2. 模拟土壤有机碳库中13C和呼吸CO2中13C的回收率

图3. 呼吸CO2中13C的模拟回收率与实测回收率之间的回归分析

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41396-021-00914-0