在土壤有机碳的分解过程中，微生物产物(如微生物残体和微生物代谢产物)可能形成一个重要的稳定碳库，其分解模式与植物来源的碳不同。但目前的地球系统模型没有单独模拟这个微生物衍生的碳库，并且在估计全球SOC储量上还存在较大的不确定性。因此将这一机制纳入过程模型中以更好地模拟与预测碳循环和气候变化仍然很重要。

　　基于此，生物地球化学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 - Mentennecromass decomposition (MIND)和first order necromass decomposition (FOND)的模型来模拟微生物残体库 (图1)，并根据13C标记的微生物残体分解实验的观测数据来验证该模型的有效性与准确性。

　　模拟结果表明，我们提出的新型土壤有机质模型表现出比现有模型更好的性能，Michaelis-Menten模型比一级动力学模型更好。13C标记的微生物残体碳的分解曲线可以用MIND和FOND模型很好地模拟(图2)。MBC中13C的回收在开始时经历了一个快速增长阶段，然后逐渐下降，约10-25%的微生物残体碳迅速转移到MBC，微生物残体碳的快速库被模拟为在100天内迅速分解，模拟的微生物残体矿物吸附库的变化都相对较小。基于LOOCV方法和观测呼吸的CO2中13C的回收率进行验证，我们发现这两个模型都有较高的精度(图3)。根据我们的模型估计，全球不同生态系统土壤中微生物残体碳占总SOC的范围为10-27%，因此不应被忽视。

　　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。生物地球化学组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