吕静雅 吕汪汪 孙建平 李博文 周阳 阿旺 刘云霞 贾跃凤伍晶 刘世章 斯确多吉 汪诗平
1.中国科学院青藏高原研究所,北京 100101;2.西藏低碳草牧科技有限公司,拉萨 850000;3.西藏大学,拉萨 850000;4.中国科学院大学,北京 100049
作为最大的陆地生态系统碳库,全球土壤碳库储量为2157~2293 Pg(一般用于计量碳储量,1 Pg=1015g),其中有机碳库的范围在1462~1548 Pg(土壤深度为0~100 cm)[1],超过大气(760 Pg)和植被(500 Pg)碳库的总和[2,3]。土壤有机碳的存在影响土壤性质、肥力和陆地-大气界面碳循环,进而影响植物生长和全球碳循环[4]。因此,土壤有机碳是减缓气候变化和碳-气候反馈的核心,且在生态系统恢复力和生产方面发挥着重要作用[5]。然而,全球正经历着以变暖为主要特征的气候变化过程[6]。这种变化过程为土壤有机碳库的平衡带来了各种直接或间接的影响[7,8]。当前研究表明,在全球气候变暖的背景下,土壤有机碳的损失会加剧,然而土壤有机碳库10%的变化就相当于30 年的人为排放量[9-12]。因此,土壤有机碳库即使仅产生微小的变化,也可能对大气二氧化碳浓度产生较大影响,进一步加剧全球气候变暖并产生正反馈。由此可见,土壤有机碳库对变暖的响应在全球碳循环中起到了关键作用,稳定土壤有机碳库则成了土地管理和当前应对未来气候变化的重要手段。
根据土壤有机碳稳定性的定义和机理,研究将土壤有机碳划分为不同组分,用于探究其抵抗外界干扰的能力。长期以来,人们认为土壤有机碳中的物理化学结构是决定土壤有机碳稳定性的关键因素[2,13]。随着分离手段和光谱分析技术的进步,人们开始重视土壤有机碳其他组分的作用,以及官能团和内部微观结构的影响和响应[13-16]。另外,为了定量探究和预测土壤有机碳随外界干扰的响应,数值模型模拟也应运而生,并根据传统热力学理论划分土壤有机碳的结构。因此,本文将从有机碳物理、化学、生物属性和模型应用几个方面对土壤有机碳分组及稳定性检测手段(表1)进行综述。这些指标和方法均可用于衡量实验室培养和现场观测实验的土壤有机碳稳定性。
表1 土壤有机碳分组及其方法Table 1 Methods of SOC fractions separation and analysis
此外,土壤有机碳库的大小取决于碳输入和输出之间的动态平衡[17]。受化学稳定性、物理保护性以及生物化学稳定性影响,土壤有机碳抵抗干扰的能力增加,在环境中的平均留存时间延长[16,18]。因此,作为输入源的植物及微生物、微生物消耗以及土壤矿物等均是影响土壤有机碳稳定的重要影响因素,而分析这些影响因素对土壤有机碳的作用(图1)则有助于对未来气候变化下土壤有机碳库的平衡响应作出更准确的预测和评估。
图1 土壤有机碳稳定性的影响因素作用示意图Figure 1 Summarizing the effects of SOC stability key factors
根据土壤有机碳各组分在不同提取溶剂中的溶解性、水解性和化学反应,化学分组主要包括三类。第一类是依据土壤有机质与水或酸碱的水解能力提取的有机碳,包括溶解性有机碳、微生物量碳、可酸碱提取的腐殖质、可有机溶剂提取的烷烃和脂肪酸。其中,溶解性有机碳(Dissolved organic carbon,DOC)因其在土壤中的易迁移能力和部分物质的高微生物可利用性,在物质循环过程中起到了重要作用。DOC由数千种化合物组成,而能被鉴定出的大多为低分子量物质,包括有机酸、糖和氨基酸等[19],因此没有一个通用的化学定义。在操作上,DOC 是指能被冷、热水或稀盐溶液提取后通过0.45µm 孔径滤膜的一系列具有不同大小、组成和结构的有机分子连续体或混合体[20]。酸碱分馏是利用土壤有机质在酸、碱溶液中的不同溶解度将其分成胡敏酸、富里酸和胡敏素。实验过程中常以盐酸(HCl)和硫酸(H2SO4)作为主要的酸性提取溶液以氢氧化钠(NaOH)和焦磷酸钠(Na4P2O7)为主要的碱性提取溶液[21]。第二类是氧化的土壤有机碳,根据不同氧化剂(如:高锰酸钾、重铬酸钾和次氯酸钠等)分离出易氧化态碳和不易氧化态碳[22]。这些氧化剂可模拟酶在土壤中的作用,用于氧化未被矿物保护的有机质[21-23]。第三类是从有机矿物组合中分离出土壤有机质。因为氢氟酸(Hydrofluoric acid,HF)可以破坏矿物,所以研究人员常用2%或10%的HF 从有机-矿物复合物中分离出土壤有机碳[24]。这种方法目前可作为核磁共振碳谱分析或分子生物标志物提取的预处理[25,26]。化学提取的方法多用于非根系土中有机碳的分组。然而,在使用过程中,大多数化学分组法过程复杂,且只能提取出20%~60%的土壤有机碳,效率较低,为实验结果带来不确定性[4,27],因此分离的各类碳库很难解释土壤有机碳库的稳定性。
随着化学表征技术的发展,人们可以对土壤有机碳的成分和碳化学结构进行定性和定量分析。光谱法可以表征土壤有机碳的官能团信息,以探究有机碳的化学稳定性。常用的光谱法有核磁共振碳谱(13CNMR,13C -Nuclear magnetic resonance spectroscopy)[28-30]、近红外成像技术(NR,Near infrared)[31,32]和漫反射傅里叶变换红外光谱(DRIFT,Diffuse reflectance infrared Fourier transform spectroscopy)[33,34],其中13CNMR 和DRIFT 结合,以及单独NR 均可以解析土壤有机碳的含量[4]。但是,光谱无法获取土壤有机碳化学组分信息,因此研究中常用热分析法观察土壤有机碳的结构。常用的热分析方法包括热重法(Thermogravimetry)[35]、岩石岩热解法(Rock-Eval pyrolysis)[36]和热解气相色谱-质谱联用(gas-chromatography/Mass-spectrometry)[37]。虽然光谱法和热分析不会改变土壤有机碳的原始物理化学结构,但它们也无法做到微生物生物量碳和腐殖质的定性定量。
由于土壤有机碳的物理保护性,有机碳与不同粒径的土粒结合程度或土壤团聚体的包裹都会影响其分解动态。依据该原理,物理分组可根据有机碳密度、粒径大小和空间分布分成密度分组法、颗粒分组法和团聚体分组法。相比较于化学分组法,物理分组法因其对土壤原始结构的破坏性较小,能最大程度地保持原土状态而被广泛使用。
密度分组法使用1.6~2.0 g/cm3的溶液将土壤中相对密度较低的轻组有机碳和相对密度较高的重组有机碳离心分开[38-40]。轻组有机碳中存在动植物和微生物死亡残体,具有较高的C/N,周转速度较快[41]。在研究过程中发现土壤呼吸速率、微生物量碳和氮等均与轻组分有机碳含量显著正相关,且轻组分有机碳通常被认为是微生物碳和能量的重要来源[42]。重组有机碳通常被认为是矿物结合态有机碳,主要成分包括腐殖质,分解程度较高,具有较低的碳氮比,周转速度十分缓慢。利用密度分组法可对活性碳库和惰性碳库粗略区分,其中轻组有机碳不含黑炭时可代表活性碳库,重组有机碳代表慢性碳库和惰性碳库,在探究土壤有机碳稳定性时被广泛使用。
土壤团聚体由有机物的胶结作用以及动植物活动的团聚作用所形成,是土壤的基本单元,在土壤有机质固存及循环过程中起到重要作用[43,44]。表层土中约有90%的有机碳存在于团聚体中,且不同粒级的团聚体中有机碳分布、含量和稳定性存在明显差异[45,46]。此外,因为土壤团聚体对土壤有机碳具有保护和减缓降解的作用,所以许多研究中常常会利用土壤团聚体分级技术来评价土壤有机碳的稳定性[45,47]。通过计算留在相邻两个筛子间粒级的质量与土壤总质量的比值,一般将土壤团聚体分成三个组分[48-51],分别为大团聚体(>250 μm)、微团聚体(53 μm<x<250 μm 或20 μm<x<250 μm)和粉黏团聚体(<53 μm 或<20 μm)。大团聚体通过土壤微小团聚体与菌丝、处于分解状态的根系和矿物质胶结缠绕而成[52];微团聚体主要由矿物结合态有机质组成,通过多价阳离子和多糖形成[43];粉黏团聚体包括粉粒(2~53 μm)和黏粒(<2 μm),存有土壤中70%的有机碳,通常被认为是土壤团聚体的基本单元[49,53]。根据团聚体分馏出的有机碳是多种功能土壤有机碳组分的结合体,因此该方法可作为获得均质分组的预处理手段。在操作过程中,土壤团聚体分馏通常使用干筛或湿筛加超声/消解的方法。干筛选用风干土壤样品,通常能真实反映土壤团聚体粒径分布特征,但湿筛和超声/消解能获得微团聚体,且研究通常会根据团聚体的水稳定性或机械稳定性,选择合适的筛分方式[43,54]。此外,小于20 μm 的团聚体仅能通过超声处理才能从大团聚体中释放,但这种方式对小于2 μm的团聚体影响不大[55]。
颗粒分组利用六偏磷酸钠或超声波,可将土壤有机碳分为颗粒有机碳(>53 μm)和矿物结合态有机碳(<53 μm)[56,57]。利用沉降时间的差异,矿物结合态有机碳还可以进一步分离成粉粒和黏粒[58]。颗粒分组法与团聚体分组法相似,但这种方法会破坏团聚体结构。颗粒分组可以产生与密度分组具有相似的周转周期的馏分,但其因为操作简单、耗时较短,且分离出的两种有机碳组分具有不同的组成、持久性和功能,因此可用于存在异质性的土壤有机碳组分中,且在大样本量的研究中受到广泛应用[59,60]。MEMS(The Microbial Efficiency-Matrix Stabilization)假说认为,颗粒有机碳主要由植物凋落物和根系转化的轻质量组分组成,含有更多的植物源碳如纤维素、半纤维素等,周转周期较矿物结合态有机碳更短[61,62]。矿物结合有机碳则主要以微生物碳组成,具有更低的C/N,且受化学键和物理隔离的影响,微生物和酶很难分解该部分有机碳,因此一直是研究土壤有机碳稳定或固存的重要对象[23,62]。然而,近年来的研究发现植物在矿物结合态有机碳的形成过程中占据了重要的地位,且矿物结合碳有机碳在短期微生物矿化过程中的作用不容忽视[60,63]。
根据不同的研究需求,以上这些方法均可以联合使用。例如,团聚体分组和密度分组结合可进一步分离团聚体,用于探究部分土壤有机碳的周转过程[64]。结合颗粒分组和密度分组,颗粒有机碳可被分离成轻组分颗粒有机碳和重组分颗粒有机碳,进一步将不同周转周期和功能的有机碳组分分离开[39,65,66]。除了以上这些方法,高梯度磁分离和光谱分析也根据不同研究需求应用广泛。高梯度磁分离技术(High-gradient magnetic separation,HGMS)可用于探究土壤中铁氧化物固定的有机碳之间的差异,量化铁氧化物在固定过程中的差异,模拟不同风化程度的土壤中有机质的固定潜力[67]。利用X 光电子计算机断层扫描技术(Xray computed tomography)和扫描电子显微镜(SEM,scanning electron microscopy)可以探究SOC 内部结构,如:孔隙和土壤颗粒上附着的微生物残体等,从而了解微观尺度下土壤有机碳稳定性的影响机制[68,69]。目前,物理和化学方法以及二者结合的方法仍然无法完全均分土壤有机碳的功能组分,但这些方法可以为特定土层和土壤类型的稳定机制提供参考。
生物学分组主要用于测定微生物生物量碳或潜在可矿化碳(或微生物可降解碳)。在实验室中,通常使用氯仿熏蒸提取法或氯仿熏蒸培养法测定微生物生物量碳(Microbial biomass carbon)[70]。氯仿熏蒸可杀死土壤中的微生物,使其残体和内容物释放至土壤中。其中,氯仿熏蒸提取法计算的是熏蒸和未熏蒸土壤中溶解的有机碳的差值,而氯仿熏蒸培养法则计算的是熏蒸和未熏蒸土壤释放的CO2差值。可矿化碳则可用微生物分解有机质过程中呼吸释放的二氧化碳量(每单位微生物量产生的CO2,qCO2)计算。在研究中,土壤有机碳矿化能力指标(如:有机碳矿化速率)常用于衡量土壤有机碳稳定性,即在有机碳维持一定量的前提下,指标数值越高,有机碳越不稳定。室内(室内培养)[71-73]和室外(野外原位实验)[74-76]都可以观测有机碳矿化能力。其中,野外原位实验能更好地反映自然条件下土壤有机质对不同处理的响应,但其培养周期较长,且不确定因素较多,很难精准定量土壤不同组分的矿化能力。因此,室内实验常常被用于辅助探究土壤有机碳在控制变量下的利用程度。
按来源划分,土壤有机碳主要包括植物凋落物碳、微生物活体碳、微生物残体碳和动植物分泌物碳,其贡献可利用生物标志物计算。
植物凋落物碳可以用微生物难降解的化合物如木质素酚类、碱水脂类化合物和非纤维素糖代替计算。其中木质素是维管植物细胞壁的主要成分,无法由微生物合成,因此被广泛用于表征土壤有机碳中的植物源碳[77-79]。目前常用碱性氧化铜氧化法提取的三种木质素酚单体指示土壤中木质素的含量,分别为香草基酚类(Vanillyl phenols,V 类单体)、肉桂基酚类(Cinnamyl phenols,C 类单体)和紫丁香基酚类(Syringyl phenols,S类)[80]。此外,这三种木质素酚单体浓度不仅可以指示土壤中木质素代表的植物源碳对土壤有机碳的贡献,还能通过彼此之间的比值判断木质素的植物来源或降解程度[81,82]。然而,研究表明,虽然木质素酚在植物残体中大量存在,但是在矿质土壤以及稳定碳库中占土壤有机碳比例很小[23,83]。相比于木质素酚,角质和软木脂在土壤中更稳定[2,84,85]。角质素类单体主要存在于植物叶片角质层中,由带有环氧基和羟基的正羧酸组成[86-88]。软木脂则主要集中在植物根部,由羧酸、ω-羟基羧酸和烷二酸组成[87,89]。因此,角质和软木脂可以分别指征植物叶片和根系,二者的比值可用于指示草地土壤中地上/地下碳的输入比例[90,91]。非纤维素糖是指示土壤性质的重要碳水化合物之一,其中五碳糖中的阿拉伯糖(Arabinose)和木糖(Xylose)主要来源于植物,六碳糖中的半乳糖(Galactose)和甘露糖(Mannose)主要来源于微生物[51,79,92]。研究中常用两类纤维素糖的比值计算植物多糖的微生物转化率。但值得注意的是,植物组织和根系分泌物中也存在半乳糖和甘露糖,因此在研究土壤有机碳来源时,可能伴随有一定的不确定性[93]。
土壤微生物生物量是土壤中活的细菌、真菌、放线菌和原生动物等的总量[94]。这些微生物的存在影响着土壤的理化性质和碳平衡,在全球碳循环中起到不可忽视的作用。磷脂脂肪酸(FLFA)是活体微生物细胞膜中磷脂的组成成分,在微生物细胞死亡后可被迅速分解,因此常用于指示土壤中的微生物活体[94-96]。由于磷脂脂肪酸具有生物特异性,因此也常用于指示土壤中细菌和真菌等微生物生物量以及微生物群落结构[97]。此外,基于磷脂脂肪酸浓度,可以评估微生物作为“分解者”功能时的微生物碳利用效率(CUE)[98]。
虽然微生物活体碳仅占土壤有机碳的1%~2%,但长期的微生物同化过程导致微生物残留物的迭代持续积累,促进了一系列微生物残留物在内的有机物质的形成,最终导致此类化合物稳定于土壤中[99,100]。研究表明,微生物残体碳对土壤有机碳的贡献比例可超过50%[101]。氨基糖是微生物细胞壁的组成成分[102]。由于氨基糖能在微生物死亡后长期留存,所以目前已成为定量微生物残体对土壤有机碳贡献的最主要的方法之一。目前,根据酸水解的提取方法,一共有四种氨基糖可用于定量研究,分别为甘露糖(ManN)、胞壁酸(MurN)、氨基葡萄糖(GlcN)和氨基半乳糖(GalN)[103]。其中胞壁酸只来源于细菌,氨基葡萄糖主要来源于真菌,因此可用MurN/GlcN 的值来评估细菌和真菌残体在土壤有机质转化过程中的相对贡献[104]。在计算贡献率时,存在着一定的外推误差,主要原因是真菌和细菌残体碳的转换因子是特定条件下的计算值[93,98,105]。因此,在理想状态下,可以通过磷脂脂肪酸或分子分析测革兰氏阳性菌和革兰氏阴性菌的比例(G+/G-),以此计算特定土壤的转换因子。
土壤有机碳是一系列新旧有机碳化合物的统称。由于土壤碳库储量较大、成分复杂,因此土壤有机碳的周转模型通常都选择分室建模的方法,方便模拟土壤有机碳库对外界条件改变的响应变化[22,106]。大多数模型依据热力学理论将土壤有机碳划分为活性碳库、稳定碳库和惰性碳库,如:Roth-C[107,108]、CENTU-RY[109,110]、碳饱和模型[111-113]、Struc-C[114]、CLM[115]和TECO[116]等。这些碳库分别对应着不同的周转时间和组成成分。活性碳库的周转时间很短,是土壤中易被分解和利用的有机碳,包括颗粒有机碳、可溶性有机碳、微生物生物量碳或易氧化态碳等;稳定碳库的周转时间为几十年,包括与土壤颗粒结合的尺寸小于50 μm的完全降解产物,如腐殖质;惰性碳库的周转时间可上至千年,由有机物燃烧产生的木炭或其他烧焦物质组成,难以被微生物降解[106,117,118]。虽然这些周转模型有助于研究人员预测土壤有机碳对气候变化的响应,但在实际操作过程中,仍存在着许多限制和不足。例如:CENTURY 和Roth-C 模型均具有一定的地域限制[119][120],且这些模型的碳库难以和实际试验分馏手段对应上,以至于很多参数无法量化[121]。此外,研究表明,深层土壤碳分解对气候变化较表层土壤更敏感,且影响机制有所差异[122]。但是,当前模型的应用多集中在表层土壤中,对深层土壤碳库的研究亟待加深。
地上凋落物是土壤有机碳的主要来源之一,是连接植物碳库和土壤碳库的重要组成部分。研究表明,凋落物进入土壤后会受到土壤动物和微生物的作用,形成土壤有机碳。土壤动物会破碎和食用凋落物,其排泄物可被微生物食用进入微生物碳库[123]。微生物还会直接分解和同化不稳定的凋落物如可溶性有机质,形成的土壤有机碳可通过有机-矿物结合作用稳定。剩余的凋落物如木质素酚等结构化合物由于其较高的化学稳定性可被撕裂或直接组成土壤有机碳,或通过团聚体包裹稳定在土壤中[124]。凋落物的质量通常是影响分解的首要因素。一般来说,高质量的凋落物含有较高的氮含量、低C/N 和较少难分解的物质,其分解速率较低质量的凋落物更快,因此更受微生物的青睐[62,111]。另外,因为微生物衍生的有机碳易与矿物结合,且在矿物结合态有机碳中占比较高,所以高质量凋落物的分解更能促进有机碳稳定组分的形成和积累[62]。但是,凋落物质量对土壤有机碳稳定性的影响却并不总是如此。凋落物添加实验表明,高C/N 的凋落物也能有效地形成矿物结合碳有机碳,且低质量凋落物形成土壤有机碳的效率高于高质量的凋落物[98,125]。尤其在营养贫乏的土壤中或凋落物分解后期,植物残留物还能直接参与矿物结合有机碳的形成[124,126]。此外,研究发现,高质量凋落物输入能产生激发效应,增强土壤有机碳的分解,抵消凋落物质量对土壤有机碳稳定的积极影响[127,128]。
植物在生长过程中,其活根、死根和根系分泌物均能直接或间接影响土壤有机碳的物理、化学和生物稳定性,打破土壤碳流失和固存之间的平衡。由于激发效应的存在,作为土壤新鲜碳源的死根或根系分泌物,会使土壤有机碳矿化作用短暂增强,进而使土壤有机碳流失[129,130]。这种作用还会表现在抵抗性较强的矿物结合态有机碳上。研究表明,根系分泌物中含有的有机酸会与矿物络合,破坏矿物结合态有机碳,从而溶解释放部分有机碳,促进有机碳的微生物可利用性,加速微生物矿化作用,使土壤有机碳流失[131]。另外,由于根系和微生物会竞争根际可利用氮,产生的氮限制会增加植物和微生物对氮的需求,从而影响土壤有机碳的稳定性[132-134]。根据微生物掘氮(Nitrogen mining)理论,微生物在缺氮时会转而选择难矿化但富含氮素的有机质,促进了土壤有机碳的分解;而当微生物满足了自身的碳氮需求时,其分解有机质的能力最大化,也会使有机碳分解加速(微生物计量学理论,Stoichiometric decomposition theory)。但另一方面,受可利用氮限制,植物会改变自身策略,将较多光合产物运输至根部,增加了根系分泌物,从而又刺激微生物的生长代谢过程。
由死根或根系分泌物组成的新鲜的碳源输入还可能促进正向激发效应,即微生物利用易分解的根系碳生长、增殖,从而产生更多的微生物残体和分泌物,增加土壤有机碳含量,进而与土壤矿物结合提高土壤有机碳的稳定[135]。通常认为,根系的输入比地上植物更有利于土壤有机碳与矿物的结合[17]。另外,根系通过分泌黏性物质或改变土壤水分促进或破坏土壤大团聚体的形成,在生长过程中还会改变根际土壤孔隙的分布,影响土壤酶和微生物对土壤碳的贡献和利用[136,137]。
土壤微生物在土壤中的作用十分特殊。一方面,土壤异养微生物(包括细菌、真菌和古菌)以土壤有机碳(包括植物源碳和易分解有机碳等)为养分,用于自身的代谢和增殖,并以CO2形式释放至空气中。作为“分解者”,微生物会通过合成和分泌胞外酶分解土壤有机碳以便于自身吸收和利用。胞外酶是细胞表面或释放至环境中的酶,具有水解和催化氧化土壤有机质的能力,在“作业”过程中会释放大量的CO2,且其分解转化的产物能为微生物提供可利用的底物和能量[138]。不同类型的胞外酶对土壤有机质的作用不同,如:水解酶如α-葡萄糖苷酶和β-葡萄糖苷酶可以催化土壤中多糖、蛋白质等高分子和其他难利用的物质,碱性磷酸酶可水解磷酸酯和多聚磷酸化合物;酚氧化酶可氧化难降解的芳香族化合物,或间接促进水解酶的释放[139,140]。微生物直接吸收胞外酶分解或植物释放至土壤中的小分子或易分解有机碳,在自身代谢过程中以CO2形式释放至大气中,从而消耗土壤中累积的有机碳。除了释放胞外酶,微生物也会分泌有机酸促进土壤矿物溶解,释放其中的有机组分[141,142]。
另一方面,作为输入源,微生物利用土壤有机质中的养分和能量完成自身的生长和繁殖,向土壤碳库输入其死亡残体和代谢物。通过分子结构表征和同位素标记实验,人们发现微生物残留物在一些土壤中倾向于和矿物结合,从而稳固在土壤中[143-146]。团聚体包裹或微生物黏附等空间上的物理隔离也使得这些有机碳免于分解利用[126,147,148]。随着土壤中微生物群落的周转和不断代谢,这些微生物源碳逐渐积累,持续贡献和影响土壤有机碳库。
黏粒矿物在土壤中广泛存在,以其较大的比表面积促进有机质与矿物的吸附结合。黏粒矿物与有机质可通过配位交换、阳离子键桥、静电作用、疏水作用、范德华力和氢键在土壤中形成稳定的土壤有机质复合体[16,18,149,150]。作为黏粒矿物的重要组成部分,铁氧化物以其相当高的比表面积和相较于其他黏土矿物组分(如:层状硅酸盐)对有机质更强的亲和力,受到人们的广泛关注[151,152]。人们发现铁氧化物和土壤有机碳的空间分布存在高度相关性,且两者含量存在显著正相关关系,表明铁氧化物对土壤有机碳的稳定性具有较大影响[153-155]。
在土壤环境中,铁氧化物以游离铁、无定形铁和晶质铁形态存在,对土壤有机碳的稳定起到了重要作用,它与土壤有机碳的耦合主要表现在固持和矿化两方面[152]。通过吸附和共沉淀,铁氧化物和有机碳能形成铁结合态有机碳(OC-Fe),从而降低有机碳的生物有效性,提高有机碳的稳定性[156,157]。铁氧化物还能作为胶结剂促进土壤团聚体的形成,对土壤有机碳起到物理保护作用,且不同晶型和类型的铁氧化物对团聚体的胶结强弱不同[158]。在湿地土壤中,铁异化还原是厌氧环境下有机物矿化的主要途径之一,即微生物在呼吸过程中利用Fe(Ⅲ)作为终端电子受体,代谢降解土壤和沉积物中的有机质,最终生成CO2和水[159,160]。还原过程产生的Fe(Ⅱ)又可在氧气或硝酸盐存在下被非生物氧化,或通过铁氧化细菌的新陈代谢被氧化。此外,在铁氧化物还原过程中,与其结合的有机碳被释放,提高了微生物可利用性。淹水时,土壤生成缺氧环境,大部分铁又被还原成Fe(Ⅱ),且由于植物根系可以释放氧气,所以这些二价铁能被氧化,在根系表面形成铁斑[161,162]。这些铁斑能稳定土壤有机碳,进而形成有机碳的“锈库”。传统观念认为,湿地土壤中有机碳的积累和损失主要受“酶栓”和“铁门”机制作用。“酶栓”机制是指缺氧环境中,酚氧化酶活性受到抑制,使有毒的酚类化合物大量积累,从而限制水解酶的活性,减少土壤有机碳的分解和矿化[163]。与“酶栓”机制相反,“铁门”机制指氧气增加时,Fe(Ⅱ)大量转化为Fe(Ⅲ),酚氧化酶活性下降且可溶性芳烃积累,抑制了土壤中水解酶的活性,促进有机物积累[159,164]。在此过程中,土壤中的有机物与亚铁转化的铁氧化物发生共沉淀。在酸性且含铁量较高的土壤中,芬顿/类芬顿反应对有机碳矿化的贡献可达30%以上。这类化学反应在作用过程中会产生活性氧,能氧化结构复杂的有机化合物,进一步促进有机碳分解[165,166]。
近年来,由于新技术的飞速发展,研究土壤有机碳的方法也日益增加,为探究土壤有机碳稳定性及其影响因素提供良好思路。然而,这些研究和分组方法仍然存在自身缺陷,为定量土壤有机碳大小及预测其稳定性对气候变化的响应带来不确定性。由于土壤有机碳的异质性,当前物理和化学方法仍然无法完全分离不同功能的土壤有机碳,且能够指示土壤有机碳来源的生物标志物存在来源重复和转换因子不同的问题。现有的模拟模型存在一定的地域限制和深度限制,且难以和实际试验中的分馏手段对应。因此,在未来应加强该领域研究,以降低由分组和研究方法带来的不确定性。此外,目前不同生态系统条件下土壤有机碳稳定性的主要影响因素仍有待进一步探究。在气候变化背景下,这些影响因素如何关联,是否存在交互作用仍是亟待解决的问题。