L’efficacité de l’utilisation du carbone microbien (CUE) est un facteur clé influençant le carbone organique du sol, représentant la proportion de carbone converti en biomasse microbienne par rapport à celle perdue par la respiration. Les modèles de cycles du carbone traitent l’EOC comme une constante, sans tenir compte de sa variabilité en fonction des conditions environnementales. Dans une nouvelle perspective publiée dans Nature Communications, nous synthétisons les connaissances sur le CUE, ses facteurs de contrôle et ses bases de données afin d’approfondir les complexités, d’aborder les controverses et de proposer une approche globale pour quantifier les variations du CUE dans les modèles de cycle du carbone et leur impact sur les stocks de carbone simulés dans les sols.
Méthodes de mesure de la CUE microbienne
La CUE microbienne est mesurée par des méthodes telles que le marquage isotopique, la modélisation stœchiométrique et d’autres techniques. Chaque méthode a ses points forts et ses limites, avec une variabilité significative des résultats due aux différences dans les conditions expérimentales. Nous soulignons l’importance de faire la distinction entre les différentes méthodes de mesure et d’examiner méticuleusement les détails expérimentaux pour garantir la précision et la comparabilité des données d’une étude à l’autre.
Facteurs réglementaires régissant la CUE microbienne
La CUE microbienne est influencée par des facteurs biologiques (composition de la communauté microbienne, état physiologique) et abiotiques (température, humidité du sol, disponibilité des nutriments). Ces facteurs interagissent de manière complexe et il est donc essentiel de les prendre en compte lors de la modélisation de la dynamique du SOC. Nous soulignons le besoin de modèles qui capturent cette complexité afin de prédire avec précision les effets des changements environnementaux sur les processus microbiens et le SOC.
Disponibilité des données et défis
Les mesures sur le terrain de la CUE microbienne sont limitées, la plupart des données provenant d’incubations en laboratoire. Cette pénurie de données in situ, associée à des incohérences dans les méthodes de mesure, entrave la modélisation de la CUE à l’échelle mondiale. Nous soulignons l’importance de combler les lacunes en matière de données, en particulier dans les écosystèmes critiques tels que les forêts tropicales et les tourbières.
Relation SOC-CUE
La relation entre CUE et SOC est complexe et varie en fonction de facteurs environnementaux et biologiques. Bien qu’une CUE plus élevée soit généralement en corrélation avec une augmentation du SOC, cette relation n’est pas constante dans toutes les conditions.
Intégration des données génomiques aux modèles CUE et carbone
Les avancées en matière de données génomiques peuvent améliorer les prévisions de CUE microbienne en intégrant les caractéristiques microbiennes dans les modèles de carbone. Les modèles métaboliques à l’échelle du génome (GEM) et les modèles basés sur les caractéristiques offrent de nouveaux moyens de simuler les interactions microbiennes et de prédire la CUE.
Contrainte de la CUE à l’aide de la fusion de modèles et de données
Les techniques d’assimilation de données telles que l’inférence bayésienne peuvent affiner les modèles biogéochimiques en intégrant les données d’observation, offrant ainsi des prédictions de CUE. Nous discutons des approches innovantes qui combinent l’assimilation de données avec l’apprentissage profond pour créer des cartes globales de la CUE microbienne.
Diagnostiquer le CUE à partir de modèles existants ou d’archives de simulation
Nous proposons une méthode pour estimer le CUE microbien au niveau de l’écosystème en calculant le rapport entre la respiration hétérotrophe du sol et la décomposition brute au sein des modèles. Cette « CUE diagnostiquée par le modèle » offre une mesure simplifiée mais efficace pour évaluer la CUE microbienne sans mesures directes. L’analyse de la CUE diagnostiquée dans différents modèles peut aider à identifier les différences structurelles et à affiner les prévisions relatives au COS.
Conclusion
Nous soulignons la nécessité d’une approche à multiples facettes pour améliorer la compréhension et la modélisation de la CUE microbienne dans le cycle global du carbone. En intégrant diverses sources de données, en affinant les techniques de mesure et en développant des modèles sophistiqués, les chercheurs peuvent améliorer les prévisions de la dynamique du SOC, ce qui permettra en fin de compte d’améliorer les modèles climatiques et d’élaborer des stratégies d’atténuation plus efficaces.