美国土壤有机碳分解速率差异大 ^{CEFR B1}

研究人员利用国家生态观测网络（NEON）在20个地点采集土壤样本，并在统一的实验室条件下孵育了18个月。期间他们测量了二氧化碳排放并记录了26项土壤性质，用以估算每个样本的基础衰变速率和碳利用效率。

团队使用机器学习方法识别出与分解变异最相关的测量项。预期的重要因素如土壤类型、pH值和氮含量确实有影响；此外，真菌丰度以及某些形态的铁和铝与分解速率存在强烈关联，这些矿物能稳定矿物相关有机碳，令其在土壤中持续数十年或数百年。

研究者建立了一个能够再现156个土壤样本间差异的AI模型，并把该模型应用于美国本土，按网格绘制了衰变速率和碳利用效率的空间分布图。结果显示区域间存在显著差异，这提示现有气候模型需要考虑地球化学与微生物控制的作用。