构建了一个全球性的土壤有机碳矿化数据集，旨在深入理解土壤有机碳分解对温度的响应规律，并评估和改进当前地球系统模型中的相关预测。该数据集整合了来自191项研究的721种土壤，共包含近2.2万个数据点，涵盖了从-10°C到60°C的多种培养条件。
样本主要来自中国、欧洲和美国，严重缺乏非洲、高纬度等关键区域的代表；84%的样本集中于0-30厘米的表层土壤，忽略了储存大量碳的深层土壤；此外，大多数实验的培养温度与采样点的实际环境温度存在较大差异，这可能影响温度敏感性估算的准确性。
数据来源于https://doi.org/10.6084/m9.figshare.25808698 。
本数据集通过系统的文献检索与标准化流程构建。首先，从文中直接提取数值数据，并使用WebPlotDigitizer对图形数据进行数字化。随后，将所有碳矿化速率统一标准化为以土壤和有机碳为基准的单位，确保数据可比性。同时，整合了土壤性质、培养条件等元数据，并基于采样点坐标从WorldClim数据库提取了标准化气候变量。最终，将所有经过提取、标准化和整合的数据进行质量核查后归档发布。
数据集通过标准化流程整合了全球土壤培养实验数据，但其科学解释力受限于当前研究的系统性偏差。数据在空间上集中于中纬度地区，深度上严重缺乏深层土壤样本，且61%的实验温度设计与实地环境失准。这些局限性影响了其对全球碳循环的代表性，但数据集内部通过统一的单位换算、元数据匹配和气候数据补充，保证了自身的一致性与可追溯性，为评估模型偏差和研究空白提供了重要基准。
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