변수 간의 상관관계를 시각화하기 위해 주성분 분석(PCA)을 수행하여 식물 특성, 토양 영양소, 토양 효소 활성 및 미생물 특성의 주성분(PC)을 추출하고 첫 번째 주성분인 PC1을 독립 변수로 대체했습니다( 표 S3 ). SEM은 Amos 소프트웨어(v.24)를 사용하여 수행했으며, 적합도 통계에는 R² , 카이제곱(χ² ) , 자유도( df ), 아카이케 정보 기준(AIC) 및 근평균제곱오차(RMSEA) 가 포함되었습니다. 분석 전에 모든 데이터는 Z 점수를 사용하여 표준화했습니다 .사회를 위한 과학 미래 지구 온난화에 대한 불확실성을 이해하고 줄이는 것은 사회와 생태계를 보호하는 데 필수적입니다. 인간 활동으로 인한 이산화탄소 배출 은 기후 변화의 주요 원인이지만, 지구 시스템의 반응, 즉 이산화탄소 1톤 배출로 인한 추가 온난화 정도는 여전히 불확실합니다. 본 연구는 특히 고배출 미래 시나리오에서 육지, 해양, 대기 간의 피드백을 고려하여 이러한 불확실성을 줄이는 새로운 접근 방식을 개발했습니다. 지구 온도 예측의 정확도를 높임으로써, 본 연구는 산업화 이전 수준 대비 2°C 및 3°C의 임계 온난화 지점을 넘어서기 전에 배출할 수 있는 총 이산화탄소량인 "잔여 탄소 예산"에 대한 보다 신뢰할 수 있는 추정치를 제공합니다 .