研讨提醒藻源碳调控海洋溶解性碳库机制

来源：欧宝体育官方app免费下载    发布时间：2025-08-29 12:07:59

　　中国科学院华南植物园研讨员王法明团队与合作者，经过超高分辩质谱解析不同类群与成长阶段的溶解有机碳分子组成，并结合遥感与机器学习方法，在全球标准上评价浮游植物对溶解有机碳动态的奉献，并提醒了藻源碳调控海洋溶解性碳库机制。相关效果近来发表于《天然-通讯》（

　　浮游植物（藻）是海洋溶解性有机碳的大多数来自，它们发生的溶解有机碳一方面以生物可降解溶解性有机碳的方式被微生物快速耗费，并在转化进程中部分进入慵懒溶解有机碳库；另一方面也可直接排泄慵懒溶解有机碳。无论是直接转化仍是直接排泄，这些慵懒溶解有机碳终究都会对海洋溶解有机碳库的长时刻堆集发生重要奉献。因而，藻源碳的组分特征是调控海洋溶解有机碳库规划与稳定性的重要的条件。但是，因为浮游植物物种多样且成长阶段快速改变，不同类群在成长与阑珊进程中的碳分配与开释特征复杂多变，严峻限制了咱们对藻源碳特征及其效果机制的深化了解。

　　针对上述科学问题，研讨人员在国家重点研制方案、国家天然科学基金等项目的赞助下，首要使用超高分辩率质谱技能，体系地量化了六个典型藻门（蓝藻门、绿藻门、硅藻门、金藻门、甲藻门和定鞭藻门）类群在成长时刻与衰亡期下，不同碳馏分（胞内溶解有机碳，胞外结合态溶解有机碳及胞外溶解态溶解有机碳）中生物可降解溶解性有机碳及慵懒溶解有机碳的相对占比。成果发现，在所有的试验藻株中，界说为难以被分化的慵懒溶解有机碳都占其总有机碳的10%以上。这一成果突破了传统对藻源碳多以活性碳为主的认知，也强化了藻类可直接开释慵懒溶解有机碳这一现象的普适性。

　　紧接着，在取得这些类群特异的碳分配参数后，研讨人员进一步结合卫星反演的类群分辩叶绿素浓度数据，构建了机器学习模型，用于猜测海洋表层溶解有机碳浓度。成果显现，引进类群特异的碳分配参数后，模型的猜测精度显着提高（成长时刻和阑珊期的R2别离达0.92和0.80），远超未考虑此类信息的模型（R2仅为0.69和0.46）。

　　最终，根据这一优化模型，本研讨生成了全球标准的海洋溶解有机碳数据集，不只发现海洋表层溶解有机碳库的物种奉献度，其间硅藻门对该溶解有机碳库的改变奉献最大，解说了高达63.8%的变异；更提醒了不同成长季下藻源溶解有机碳的差异性，成长时刻发生的固执型溶解有机碳显着高于阑珊期。这些现象意味着未来浮游植物爆发保持的时刻及气候驱动的群落结构改变，将深刻影响着海洋溶解有机碳动态与碳循环进程。

　　该研讨为了解和猜测全球碳循环供给了新的视角和东西，也为评价气候均匀状况随时刻的改变布景下海洋碳汇功用的改变供给了要害科学依据。