重建过去的气候变化有利于人们认识气候变化的规律从而更好地预测未来的气候变化，然而重建古代气候变化需要可靠的气候代用指标。微生物对外界环境变化非常敏感，特别是微生物细胞膜上的脂类，犹如人体的皮肤，对外界环境变化的响应异常敏感，可以用来重建古代气候变化。然而，基于微生物脂类的气候代用指标主要用于海洋环境，适用于陆地环境的指标却非常少，开发新的适用于陆地环境的气候代用指标具有重要的意义。
Wang 等2016年在国际上开创性地提出，细菌的3-羟基脂肪酸具有作为气候代用指标的潜力，他们利用湖北神农架海拔梯度表层土壤样品中的3-羟基脂肪酸分布特征，发现3-羟基脂肪酸的好几个参数可以作为温度代用指标，他们提出的这些气候代用指标被国际学者的后续研究所证实。然而，这些区域上建立的气候新指标是否适用于全球还亟需研究。
为了继续挖掘这些指标在全球范围的广谱性，本文采集和整理了全球范围内186个表层土壤样品，对其中的3-羟基脂肪酸的组成和分布进行了分析。结果表明Wang等（2016）在神农架表层土壤中建立的3-羟基脂肪酸的温度代用指标RAN₁₅和RAN₁₇在全球表层土壤样品中仍然适用，土壤pH指标RIAN在全球土壤中也仍然适用。
本文进一步利用机器学习的方法，根据3-羟基脂肪酸的分布特征用高斯过程回归预测了土壤的温度和pH，与经验公式相比机器学习的方法减小了计算误差。全球范围表层土壤3-羟基脂肪酸的温度和pH代用指标与其对应环境因子的线性关系及其校正公式，进一步证明这些代用指标的全球适用性及广泛的应用潜力。