粒度分馏法测定矿物结合有机碳的偏差评估：对温带农业土壤的定量分析

《Geoderma》：How biased is size fractionation derived mineral-associated organic carbon?

本研究针对粒度分馏法测定矿物结合有机碳（MAOC）可能因细颗粒有机碳（fPOC）污染导致高估的问题，系统比较了粒度与密度分馏法在40种不同质地和有机碳含量土壤中的适用性。结果表明，fPOC对MAOC的平均污染率仅为2.2%，但在有机碳丰富的砂质土壤中污染率可达212%。研究强调粒度分馏法适用于多数土壤，但高有机碳砂质土壤需结合密度分馏以准确评估MAOC含量，为土壤碳库研究提供了重要方法学依据。

　　

土壤有机碳（SOC）的稳定性和周转速率对全球碳循环和气候变化预测具有重要影响。为了更好理解土壤碳的动态变化，科学家通常将SOC分为两个主要组分：颗粒有机碳（POC）和矿物结合有机碳（MAOC）。POC主要由未分解或半分解的植物残体组成，周转较快；而MAOC则通过与土壤矿物的相互作用而稳定，周转较慢，被认为是土壤中长期储碳的关键。目前，分离这两种组分的主流方法有物理粒度分馏（基于颗粒大小，如湿筛法）和物理密度分馏（基于颗粒密度，如在重液中的浮选法）。其中，粒度分馏法因其快速、成本低、回收率高，且与矿物-有机质相互作用的概念模型（主要关注粉粒和粘粒组分）高度契合，近年来被广泛应用，尤其是在高通量研究中。

然而，粒度分馏法存在一个潜在缺陷：在分散土壤团聚体后，一些细小的、但并未与矿物结合的颗粒有机碳（即细颗粒有机碳，fPOC）可能会通过筛孔（如50 μm），被错误地归入MAOC组分中。这种“污染”可能导致对稳定碳库的高估，特别是在POC含量较高的土壤（如砂质土壤）中，进而影响对土壤碳稳定机制和最大储碳潜力的准确评估。尽管有零星研究提及此问题，但缺乏对不同类型土壤中fPOC污染程度和性质的系统性量化评估，以及粒度与密度分馏法的全面比较。因此，明确粒度分馏法的偏差大小、影响因素，并评估fPOC的理化性质（究竟更接近POC还是MAOC），对于正确解读基于该方法的大量研究数据至关重要。

为了解决这些问题，由Christopher Poeplau领衔的研究团队在《Geoderma》上发表了他们的研究成果。他们设计了两项实验来系统评估粒度分馏法测定MAOC的偏差。第一项实验选取了40份来自德国农业土壤 inventory 存档的耕层土壤（0-10 cm），这些土壤构成了一个有机碳含量（10, 30, 50, 80 g kg^-1）和质地（按粉粒+粘粒含量分10级）的梯度矩阵。研究人员首先对土壤进行粒度分馏（以50 μm为界），然后对得到的细粒组分（<50 μm）进一步进行密度分馏（密度1.6 g cm^-3），从而分离出真正的MAOC（重组分）和混入的fPOC（轻组分）。第二项实验则利用已有的德国农业土壤 inventory 数据集，直接比较了140份土壤样本分别通过密度分馏法（MAOC_density）和粒度分馏法（MAOC_size）得到的MAOC含量，以验证第一项实验的发现。研究中对所有分馏组分进行了总碳、总氮、δ¹³C同位素等分析，并运用了线性回归、方差分析等统计方法。

主要研究结果

3.1. 不同组分中有机碳的分布

在40份经过详细分馏的土壤中，MAOC平均占总SOC的63.0%，粗颗粒有机碳（cPOC，>50 μm）占34.7%，而fPOC的平均贡献仅为2.2%。然而，有6份（15%）砂质土壤（砂粒含量高，SOC含量也较高）表现出异常高的fPOC比例，最高可达总SOC的18.2%。回归分析表明，MAOC和cPOC的含量能很好地由土壤总SOC和粘粒含量解释（调整R²分别为0.62和0.77），而fPOC含量与SOC正相关，与粘粒含量负相关，但模型解释度较低（R² = 0.38），表明其分布受特定土壤条件影响较大。

3.2. 分离出的fPOC组分的生物地球化学特征

分离出的fPOC组分的有机碳含量平均为241.1 g kg^-1，远低于纯植物残体（约400 g kg^-1），表明其中含有大量矿物颗粒，即fPOC本身也被MAOC所“污染”。fPOC的碳氮比（C:N ratio）和δ¹³C值更接近于MAOC，而与cPOC有显著差异。统计检验证实，fPOC与MAOC在这两个指标上无显著差异，而两者均与cPOC存在极显著差异。这说明fPOC在性质上更接近稳定碳库，而非易分解碳库。

3.3. 包含与不包含fPOC贡献时细粒组分的碳负载

计算细粒组分（粉粒+粘粒）的有机碳负载（单位质量细粒组分所含的碳量）时发现，当包含fPOC时，碳负载随粉粒+粘粒含量的增加呈指数下降，尤其在砂质土壤中负载值很高。当扣除fPOC的贡献后，这种指数下降趋势减弱，更适合用线性模型描述。这表明，砂质土壤中观察到的高碳负载现象部分源于fPOC的混入，但并非完全由方法偏差造成。

3.4. 土壤 inventory 样本的密度与粒度分馏比较

对140份农业土壤的比较发现，对于砂粒含量低于800 g kg^-1且SOC含量低于20 g kg^-1的土壤，两种方法得到的MAOC含量非常接近。然而，对于22份有机碳丰富的砂质土壤，粒度分馏法显著高估了MAOC含量（MAOC_size > MAOC_density），最大高估幅度达212%。相反，在极细质地的土壤中，粒度分馏法测得的MAOC略低于密度分馏法，这可能与分散能量不同导致的团聚体分散不完全有关。

结论与意义

本研究首次系统量化了温带农业土壤中使用粒度分馏法测定MAOC时fPOC污染带来的偏差。结果表明，对于绝大多数土壤，fPOC对MAOC的污染可以忽略不计（平均仅2.2%），且fPOC在性质上更接近MAOC。粒度分馏法和密度分馏法在广泛土壤范围内得出的MAOC含量高度一致，支持了粒度分馏法作为一种快速、经济、高回收率方法在常规应用中的可行性。

然而，研究明确指出了一个重要例外：有机碳丰富的砂质土壤（>800 g kg^-1 砂粒，>20 g kg^-1 SOC）不适合单独使用粒度分馏法。在这类土壤中，fPOC污染严重，会导致对MAOC的显著高估。这类土壤通常具有较宽的碳氮比，其有机质可能源于历史土地利用（如泥炭地或石楠荒地），其POC可能本身就具有相对稳定性，使得基于矿物结合的稳定碳库概念在此类土壤中的应用需要谨慎。

此外，研究澄清了关于砂质土壤细粒组分高碳负载的争议。虽然fPOC的混入会加剧这一现象，但即使在扣除fPOC后，砂质土壤的碳负载仍高于细质地土壤，表明高负载可能部分源于真实的机制（如有限的矿物表面接收了相对较多的碳输入），而非纯粹的方法假象。

总之，这项研究为理解和解释基于物理分馏（尤其是粒度分馏）的土壤碳研究提供了关键的方法学依据。它强调了在选择分馏方法时考虑土壤性质（特别是质地和有机碳含量）的重要性，并指出对于POC含量高的特殊土壤，结合粒度与密度分馏或采用更精细的多级分馏方案可能更能准确揭示土壤碳组分的真实特征和稳定性。这对于全球土壤碳模型校准、土壤固碳潜力评估以及相关气候政策的制定都具有重要的参考价值。