青藏高原高寒草地土壤非共生固氮速率数据集

尽管非共生固氮作为缓解高寒草地生态系统氮限制的关键途径至关重要，但由于该微生物过程的高度复杂性及缺乏系统的功能观测，我们对其贡献率的认知依然十分有限。在本数据集中，我们通过整合野外样带采样、¹⁵N同位素标记、随机森林建模与数字制图，绘制了青藏高原高寒草地非共生固氮速率的空间分布图。基于253个实测固氮速率数据，结合气候、土壤、植被等多源环境变量，利用机器学习模型估算了固氮速率的空间格局。通过多种算法比较，并采用交叉验证及与已发表的全球尺度模型进行对比，评估了模型的预测性能。结果表明，随机森林模型的精度最高，交叉验证R²为0.73，因此最终采用该模型生成了1公里分辨率的潜在非共生固氮速率空间分布图。基于该图计算得出，青藏高原高寒草地年非共生固氮总量约为0.50 Tg N，占区域外源氮输入的重要比例。本研究的精度优于传统回归模型得出的全球尺度估算结果，表明将直接固氮功能观测与机器学习算法结合，有助于提升对高寒生态系统氮循环关键过程的量化能力，尤其适用于地形复杂的高海拔地区。