高寒泥炭地是一種獨(dú)特的生態(tài)系統(tǒng)，主要分布在高緯度地區(qū)，如北極和高山地帶。它們通常是由厚厚的腐殖質(zhì)層覆蓋的濕地，其中含有大量的泥炭和水。
高寒泥炭地是凈CO2交換的重要場所，對于全球氣候變化的響應(yīng)非常敏感。然而，由于極端干旱的氣候條件，高寒泥炭地面臨著許多挑戰(zhàn)，其生態(tài)系統(tǒng)的健康和穩(wěn)定性受到嚴(yán)重影響。
極端干旱事件下，高寒泥炭地會如何變化？接下來我們來了解一篇相關(guān)論文。
高寒泥炭地微生物CAZymes基因和凈CO2交換對5年連續(xù)極端干旱事件的非同步響應(yīng)
全球氣候模型預(yù)測，未來極端干旱事件頻率會增加。極端干旱會嚴(yán)重影響陸地碳（C）庫、碳通量及碳循環(huán)過程，尤其會顯著降低陸地生態(tài)系統(tǒng)C匯強(qiáng)度，甚至將其轉(zhuǎn)化為C源。泥炭地?fù)碛芯薮蟮奶純α?，在有效緩解溫室效?yīng)，應(yīng)對氣候變化方面發(fā)揮著重要作用。但干旱會加速泥炭地土壤有機(jī)碳分解，增加碳排放，形成正反饋效應(yīng)。然而，關(guān)于未來不斷增加的極端干旱事件下凈生態(tài)系統(tǒng)交換（NEE）變化及參與土壤有機(jī)質(zhì)（SOM）分解的微生物碳水化合物活性酶（CAZymes）的功能基因尚不清楚。
基于此，中國林業(yè)科學(xué)研究院濕地與氣候變化研究團(tuán)隊以青藏高原東部若爾蓋國家級自然保護(hù)區(qū)高寒泥炭地（33°47′56.61′′ N，102°57′28.43′′ E，3430 m.a.s.l.）為研究區(qū)域，依托模擬極端干旱的野外控制實(shí)驗平臺，通過宏基因組測序技術(shù)、不同CO2通量組分的原位監(jiān)測和室內(nèi)試驗相結(jié)合，旨在解決以下問題： （1）確定極端干旱處理下高寒泥炭地NEE的變化；（2）表征參與SOM分解的微生物CAZymes功能基因及分類群以及（3）評估土壤微生物有機(jī)質(zhì)分解在調(diào)節(jié)生態(tài)系統(tǒng)CO2匯功能中的貢獻(xiàn)。
作者于2019年6月18日至9月25日測量了NEE和生態(tài)系統(tǒng)呼吸（Re），并利用PS-9000便攜式土壤碳通量自動測量系統(tǒng)（北京理加聯(lián)合科技有限公司）測量了總土壤呼吸（Rs）和微生物呼吸（Rm）。每次極端干旱事件結(jié)束后，收集0-10 cm、10-20 cm和20-30 cm土壤，進(jìn)行生化分析，包括總氮（TN）、土壤有機(jī)碳（SOC）、溶解有機(jī)碳（DOC）、土壤體積含水量（SWC）、硝酸鹽（NO3-）、銨鹽（NH4+）和微生物生物量碳（MBC）。此外，還進(jìn)行了土壤樣品的DNA提取、測序文庫構(gòu)建及宏基因組測序。
【結(jié)果】
圖2 2019年不同時期極端干旱對NEE的影響。A生長季早期極端干旱事件；B生長季中期極端干旱事件；C生長季后期極端干旱事件。
圖3 NEE與水熱因子的Pearson相關(guān)系數(shù)(n = 108)。
圖4 不同時期極端干旱后微生物（細(xì)菌和真菌）門對SOM分解微生物酶基因的貢獻(xiàn)。
【結(jié)論】
在經(jīng)歷連續(xù)5年極端干旱事件后，生長季早期和中期極端干旱事件使泥炭地NEE分別平均下降48%和26% 。在早、中期極端干旱事件發(fā)生后，參與SOM分解的微生物CAZymes功能基因豐度均呈下降趨勢，而在后期呈上升趨勢。參與這些分解基因的微生物群落主要來自變形菌門和放線菌門。研究指出NEE變化主要受到土壤水熱因子和生態(tài)系統(tǒng)總初級生產(chǎn)力（GPP）的影響，與SOM酶分解基因相關(guān)性較弱。而土壤微生物呼吸與參與易降解碳分解的微生物CAZymes功能基因呈顯著正相關(guān)。這一重要發(fā)現(xiàn)增進(jìn)了人們對高寒泥炭地SOM的微生物分解潛力和生態(tài)系統(tǒng)碳匯功能對極端干旱事件響應(yīng)的理解，強(qiáng)調(diào)了泥炭地生態(tài)系統(tǒng)不同層級之間CO2通量變化的復(fù)雜性，為準(zhǔn)確預(yù)測高寒泥炭地碳-氣候變化反饋提供了重要的科學(xué)依據(jù)。
點(diǎn)擊下方鏈接，閱讀全文：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650319513&idx=1&sn=3e0d04433d6736e608c667ad5ccc55d3&chksm=bee1866689960f70e4f0f564528576eaa44be7bd5c0312a93374d4df58fe0d862160509201a9&token=1477351363&lang=zh_CN#rd