2015, Vol. 36
2. 福建省高校森林生态系统过程与经营重点实验室, 福州 350002;
3. 武夷学院生态与资源工程学院, 南平 354300
, LIN Yong-ming1,2
, MA Rui-feng1, DENG Hao-jun1,2, DU Kun1,2, WU Cheng-zhen1,2,3, HONG Wei1,2
2. Key Laboratory for Forest Ecosystem Process and Management of Fujian Province, Fuzhou 350002, China;
3. College of Ecology and Resources Engineering, Wuyi University, Nanping 354300, China
土壤微生物对全球生态系统功能如有机质分解、 养分运输、 土壤结构稳定以及温室气体的产生和环境污染物的调节与净化发挥着关键作用[1,2]. 土壤微生物是土壤生态系统最为活跃的组分，是土壤肥力的重要调控因子，也是土壤微生态系统物质循环的重要驱动因子之一[3]，其指标通常被用来评价退化生态系统中生物群系与恢复功能之间的关系. 地下土壤微生物与土壤养分进行复杂的交互作用，为地上植物的生长提供了重要保障，地球上90%以上的有机物矿化过程都是由细菌和真菌完成的[4]，它们承受长期胁迫或暂时性扰动的能力可以在一定程度上反映生态系统在各个过程的稳定性[5]. 土壤微生物群落结构及其多样性特征对外界环境变化的反映比植物和动物更为敏感[6,7]，是生态环境恢复过程中的先锋指示者[8].
“5 ·12”汶川特大地震重灾区位于四川盆地西缘龙门山断裂带，东西跨度约70 km，南北跨度约400 km，属四川盆地向青藏高原的过渡区域[9, 10, 11]，也是青藏高原高寒山地植被区与东北温暖湿润森林区的结合地带. 地震重灾区地质构造复杂，多高山峡谷地貌，滑坡、 崩塌、 泥石流等灾害频发，水土流失严重，生态环境十分脆弱[12]. 高强度的地震灾害不仅能够直接通过崩塌、 滑坡、 泥石流等次生地质灾害摧毁大面积的森林群落，同时还可以通过对土壤环境的影响间接导致受灾区域幸存植被在随后的几年内死亡[13,14]. 地震对植物生长的间接影响，其主要原因是地震扰动后，在土体移动过程中，土壤紧实度降低，表层土疏松，进而导致土壤水肥流失，土壤温度升高，而植物根系生境与土壤环境密切相关，从而影响植物机体的生理过程[15].
目前关于地震灾区生态系统恢复的研究主要集中在立地条件、 土壤侵蚀与植被受损特征、 恢复模式等方面[16, 17, 18, 19, 20]，而作为土壤-植被系统中对环境因子变化最为敏感且活跃程度最高的微生物群落特征却未见报道. 有鉴于此，本文运用Biolog-ECO技术，对地震灾区不同气候类型、 不同恢复方式(自然恢复、 人工治理)下土壤微生物群落的碳源代谢多样性进行研究，通过探讨气候类型、 恢复方式以及受损程度对土壤微生物群落碳源代谢的影响，以期为准确评估灾区受损植被-土壤系统的恢复潜力及完善典型区域生态恢复措施提供新的思路和方法.
1 材料与方法 1.1 研究区与样地概况
汶川地震重灾区位于四川盆地西北部和青藏高原东缘的过渡地带，地理位置为东经102°49′~105°38′、 北纬30°45′~33°03′，受灾区域总面积达26410 km2，呈走向为西南-东北的条带状分布，两端距离最长约350 km. 灾区以龙门山为界，东南山麓为亚热带湿润季风气候，西北岷江河谷为典型半干旱干热河谷气候，本研究选取了受灾程度严重、 气候特征典型且处于同一纬度带上的汶川县和绵竹市作为研究区，其中汶川县位于四川盆地西北部边缘，东经102°51′~103°44′，北纬30°45′~31°43′，研究样地所在威州镇位于县境北部岷江与杂谷脑河交会处，海拔1325 m，属于典型的半干旱干热河谷气候区，气温年较差小，日较差大，春季气温回升较快，秋季下降迅速，≥10℃的积温大，持续时间长，低温稳定，年平均气温11.2~12.9℃，最热月平均气温20~21.9℃，最冷月气温0.4~2.4℃，降水较为充沛，干湿季明显，但是由于蒸发量大，全年水分亏损，年平均降水量416 mm，雨季平均降雨量425.2 mm，干季平均降雨量81.9 mm. 绵竹市地处四川盆地西北部，东经103°54′~104°20′，北纬30°09′~31°42′，研究样地所在汉旺镇平均海拔650 m，属于山前冲洪积扇状平原区，气候温和，降水充沛，四季分明属于亚热带季风性湿润气候区，年平均气温15℃，年最大降雨量为1421.4 mm(1961年)，年最小降雨量为699.3 mm(1965年).
取样调查于2014年6月进行，试验区域分别设置在汶川县威州镇和绵竹市汉旺镇，治理工程位于试验区域内的生态治理典型示范区内，竣工时间均为2011年3月. 其中威州镇属于典型半干旱干热河谷气候，基带土壤为棕壤和河谷褐土. 威州镇治理区样地设置在滑坡体上，表面着生的植被类型为典型的先锋群落，主要物种包括狗尾草(Setaria viridis)、 人为种植的一年生洋槐(Robinia pseudoacacia)和岷江柏(Cupressus chengiana)等，植被覆盖度约为45%，治理措施以挡土墙、 铁网石笼为主，挡土墙设置于坡脚以稳定坡面，从坡脚向上3~5 m间距按同一等高线布设铁网石笼，每一石笼间以1 m株间距种植岷江柏； 未受损样地和受损未治理设置在相近处，未受损样地地表植被以白刺花(Sophora davidii)、 狗牙根(Cynodon dactylon)、 刺果蔷薇(Rosa acicularis)等多年生草本和低矮灌木为主，植被覆盖度为75%，受损未治理样地地表裸露，“砂石化”严重，植被覆盖率低仅为5%. 汉旺镇属于典型亚热带湿润季风气候，基带土壤为黄壤及其亚类. 汉旺镇受损样地设置在崩塌体上，以竹栅栏为主要治理措施，从坡脚向上3 m间距按同一等高线布设竹栅栏，从中坡向上以2 m间距按同一等高线布设石片叠梯，竹栅栏与石片叠梯间均以1.5 m株间距种植竹柳(Salix maizhokunggarensis)，现在植被以飞生蓬(Conyza canadensis)、 川滇盘果菊(Prenanthes henryi)、 竹柳(Salix fragilis)等为主要优势种，植被覆盖度约为60%； 未受损样地设置在相近处，现有地表植被以莎草(Cyperus rotundus)、 刺槐(Robinia pseudoacacia)、 扁桃(Amygdalus communis)等为主，样地上坡分布有少量人工林，如核桃(Carya hunanensis)、 红枫(Acer palmatum)等，植被覆盖度达85%. 受损未治理样地设置在绵竹市汉旺镇清平乡内的滑坡体上，以裸地为主，基本无植被覆盖. 样地位置及基本概况见表 1.
 | 表 1 样地概况 Table 1 Survey of sample plots |
1.2 土壤样品采集与养分测定
于每个试验样地沿坡向设置1条5 m×100 m的样带，以垂直高度20 m的间距把样地分为上坡、 中坡、 下坡，每个坡位设置3个5 m×5 m样方进行灌木调查，在每个5 m×5 m样方对角线上两端取2个2 m×2 m小样方进行草本调查，同时记录样方内出现的少量乔木. 在每个坡位沿“S”形采集6个0~20 cm土壤样品，分为2份，1份样品装入无菌保鲜袋，并用冰盒暂时保存，带回实验室放入冰箱4℃保存，过2 mm筛后用于土壤微生物群落碳源代谢多样性测定； 另一份装入自封袋带回实验室自然风干，过0.149 mm筛后用于土壤养分测定. 在土壤样品取样点附近，对0.5 m×0.5 m小样方内的灌草植被刈割法全部取样，然后装入含有变色硅胶的自封袋带回实验室用烘干法测定其生物量.
土壤养分参照文献[21]进行，其中土壤总有机碳(TOC)和全氮(TN)采用元素分析仪(意大利，EA3000)测定； 全磷(TP)含量采用碱熔-钼锑抗显色法测定； 全钾(TK)含量采用碱熔-原子吸收分光光度法(仪器名称AA7002原子吸收分光光度计)测定. 1.3 土壤微生物碳源代谢多样性测定
Biolog-ECO技术通过测定分布于96孔中的不同类型碳源底物的分解情况来评价土壤微生物生理代谢特征，Biolog-ECO生态板购自BIOLOG公司(BIOLOG,Inc.,CA,USA)，采用酶标仪(TECAN Infinite 200，Switzerland)在590 nm波长下进行测定和数据读取. Biolog-ECO生态板内含有6大类31种碳源，其中碳水化合物(12种)氨基酸(6种)、 羧酸(5种)、 多聚物(4种)、 酚酸(2种)、 胺类(2种). 具体试验方法参见文献[22]. 1.4 数据分析与统计
土壤微生物群落利用碳源的整体能力，用平均颜色变化(average-well-color-development，AWCD)表示，具体计算方法如下：
式中，Ci为所测定的31个碳源孔吸光值，R为对照孔吸光值，n为碳源数目，本研究中为31.
本研究采用AWCD值在144 h的数据计算Biolog-ECO生态板中土壤微生物的群落代谢类型，此时AWCD值在0.25~0.6之间，这样可以对颜色变化率基本相同情况下Biolog-ECO板的碳源利用情况进行比较，而不考虑接种密度带来的差异[23]，同时由于AWCD正向反应的最低阈值0.25，这样可以在最短的时间内各处理间达到较好的分辨率[24]. 土壤微生物功能多样性指数分析选取Shannon多样性指数(H)、 Shannon均匀度指数(E)、 优势度指数(DI)和McIntosh丰富度指数(UI). 具体计算方法见文献[25]. 数据用EXCEL 2007建库作图，利用SPSS 19.0对土壤数据进行单因素方差分析(One-Way ANOVA)、 皮尔逊(Pearson)相关分析，利用国际通用软件CANOCO 5.0进行主成分(PCA)分析. 2 结果与分析 2.1 不同气候区土壤环境养分特征分析
比较不同气候区内不同受损治理情况下土壤环境的各养分含量可知(表 2)，同一气候区内，不同受损治理情况下土壤有机碳、 全氮含量具有显著差异，均表现为未受损区>受损治理区>受损未治理区，而全磷和全钾含量差异不显著. 相同受损治理情况下，不同气候区内土壤环境的各养分含量差异不显著，在未受损区和受损治理区有机碳和全氮含量基本表现为亚热带湿润季风气候区>半干旱干热河谷气候区，全磷和全钾含量则与之相反，受损未治理区规律不明显.
| 表 2 各样地土壤养分特征 1)/g ·kg-1 Table 2 Soil nutrient characteristics of the sample plots/g ·kg-1 |
AWCD反映了土壤微生物群落对碳源的综合利用情况及其利用活性. 依192 h内碳源孔吸光测定值，计算出土壤微生物AWCD值并绘制其时间动态变化曲线(图 1). 可知，192 h内亚热带湿润季风气候区受损未治理样地土壤微生物群落碳源利用能力普遍较低，其吸光值均在0.1以下，其它各类样地在24 h之内AWCD值较低，碳源基本未被利用，24 h以后，AWCD值开始出现变化，随着培养时间的延长，碳源开始被大量利用，在48~72 h和120~144 h内出现拐点. 总体上AWCD值呈“S”型曲线变化，144 h后半干旱干热河谷气候区各样地以及亚热带湿润季风气候区受损未治理样地AWCD值变化趋于稳定，而亚热带湿润季风气候区未受损样地和受损治理样地AWCD值继续增强. 48 h以后，除亚热带湿润季风气候区受损未治理样地外，AWCD值在任意时间点均表现为亚热带湿润季风气候区>半干旱干热河谷气候区. AWCD值在48~132 h内表现为SHMC-U>SHMC-R>SDHC-R>SDHC-U>SDHC-D>SHMC-D，132h之后表现为SHMC-R>SHMC-U>SDHC-U>SDHC-R>SDHC-D>SHMC-D.
 | SHMC-U：亚热带湿润季风气候未受损样地； SHMC-R：亚热带湿润季风气候受损治理样地； SHMC-D：亚热带湿润季风气候受损未治理样地； SDHC-U：半干旱干热河谷气候未受损样地； SDHC-R：半干旱干热河谷气候受损治理样地SDHC-D：半干旱干热河谷气候受损未治理样地，下同 图 1 土壤微生物碳源利用动力学特征 Fig. 1 Total carbon utilization kinetic characteristics of soil microbial community |
根据培养144 h后的吸光值可知，总体上，亚热带湿润季风气候区对31种碳源的利用强度整体水平较高且能够对较多种类的碳源进行利用. 如图 2所示，根据吸光值大小，各样地吸光值在0.5以上的碳源数量分别为SHMC-R(19)>SHMC-U(14)>SDHC-R(9)>SDHC-U(8)>SDHC-D(7)>SHMC-D(0)，各样地吸光值在1.0以上的碳源数量分别为SHMC-R(9)>SHMC-U(7)>SDHC-R(4)>SDHC-U(3)>SDHC-D(2)>SHMC-D(0).
 | A2: β-甲基-D-葡萄糖苷(碳水化合物)β-Methyl-D-Glucoside,A3: D-半乳糖酸-γ-内脂(碳水化合物)D-Galactonic Acid Lactone,A4: L-精氨酸(氨基酸类)L-Arginine,B1: 丙酮酸甲酯(羧酸类)Pyruvic Acid Methyl Ester,B2: D-木糖(碳水化合物)D-Xylose,B3: D-半乳糖醛酸(碳水化合物)D-Galacturonic Acid,B4: L-天门冬酰胺(氨基酸类)L-Asparagine,C1: 吐温40(多聚物)Tween 40,C2: i-赤藓糖醇(碳水化合物)i-Erythritol,C3: 2-羟基苯甲酸(酚酸类)2-Hydroxybenzoic Acid,C4: L-苯基丙氨酸(氨基酸类)L-Phenylalanine,D1: 吐温80(多聚物)Tween 80,D2: D-甘露醇(碳水化合物)D-Mannitol,D3: 4-羟基苯甲酸(酚酸类)4-Hydroxybenzoic Acid,D4: L-丝氨酸(氨基酸类)L-Serine,E1: α-环式糊精(多聚物)α-Cyclodextrin,E2: N-乙酰-D-葡萄糖胺(碳水化合物)N-Acetyl-D-Glucosamine,E3: γ-羟基丁酸(羧酸类)γ-Hydroxybutyric Acid,E4: L-苏氨酸(氨基酸类)L-Threonine,F1: 肝糖(多聚物)Glycogen,F2: D-葡萄糖胺酸(碳水化合物)D-Glucosaminic Acid,F3: 衣康酸(羧酸类)Itaconic Acid,F4: 甘氨酰-L-谷氨酸(氨基酸类)Glycyl-L-Glutamic Acid,G1: D-纤维二糖(碳水化合物)D-Cellobiose,G2: α-D-葡萄糖-1-磷酸(碳水化合物)α-D-Glucose-1-Phosphate,G3: α-丁酮酸(羧酸类)α-Ketobutyric Acid,G4: 苯乙胺(胺类)Phenylethylamine,H1: α-D-乳糖(碳水化合物)α-D-Lactose,H2: D,L-α-磷酸甘油(碳水化合物)D,L-α-Glycerol Phosphate,H3: D-苹果酸(羧酸类)D-Malic Acid,H4: 腐胺(胺类)Putrescine 图 2 地震灾区不同气候区土壤微生物对31种碳源的利用 Fig. 2 Utilization of 31 kinds of carbon sources by the soil microbial community in different climate zones |
吸光值越大，说明土壤微生物对碳源的利用能力越强，即亚热带湿润季风气候未受损区土壤微生物对吐温40、 L-苯基丙氨酸、 吐温80、 α-环式糊精、 N-乙酰-D-葡萄糖胺、 L-苏氨酸、 α-D-乳糖的利用能力较强； 亚热带湿润季风气候受损治理区土壤微生物对L-天门冬酰胺、 吐温40、 L-苯基丙氨酸、 吐温80、 α-环式糊精、 N-乙酰-D-葡萄糖胺、 γ-羟基丁酸、 苯乙胺、 D，L-α-磷酸甘油的利用能力较强； 亚热带湿润季风气候区受损未治理区样地对各类碳源的利用能力均较弱； 半干旱干热河谷气候区未受损样区土壤微生物对吐温40、 吐温80、 衣康酸的利用能力较强； 半干旱干热河谷气候区受损治理区土壤微生物对L-天门冬酰胺、 D-甘露醇、 L-丝氨酸、 D-纤维二糖的利用强度较强； 半干旱干热河谷受损未治理区土壤微生物对吐温40、 吐温80的利用强度较大.
Biolog-ECO生态板上的31种碳源可以按照其化学基团的性质分成6大类，即碳水化合物、 氨基酸、 羧酸、 多聚物、 酚酸、 胺类. 不同类型样地土壤微生物对6大类碳源的利用能力明显不同(图 3)，反映了土壤微生物在数量和群落结构上的差异性.
 | Carbohydrates:碳水化合物； Amino acids氨基酸； Carboxylic acids:羧酸； Polymers:多聚物； Phenolic acids:酚酸； Amines amides:胺类； 不同大写字母表示在0.05水平上差异性显著 图 3 土壤微生物对6类碳源的利用 Fig. 3 Utilization of 6 types of carbon sources by the soil microbial community |
根据144 h的吸光值数据，计算各样地土壤微生物的Shannon多样性指数(H)、 Shannon均匀度指数(E)、 优势度指数(DI)和McIntosh丰富度指数(UI)(表 3). 总体上，不同气候类型区土壤微生物功能多样性差异显著(P<0.05). 亚热带湿润季风气候区内Shannon多样性指数、 均匀度指数均表现为未受损区>受损治理区>受损未治理区，McIntosh丰富度指数表现为受损治理区>未受损区>受损未治理区，优势度指数表现为受损未治理区>未受损区=受损治理区； 半干旱干热河谷气候区内Shannon多样性指数、 均匀度指数表现为未受损区>受损未治理区>受损治理区，McIntosh丰富度指数表现为受损治理区>未受损区>受损未治理区，优势度指数表现为未受损区=受损未治理区>受损治理区.
| 表 3 地震灾区不同气候区土壤微生物群落功能多样性指数 1) Table 3 Soil microbial community diversity index in different climate zones |
将144 h后平均颜色变化率AWCD值、 Shannon多样性指数(H)、 Shannon均匀度指数(E)、 优势度指数(DI)、 McIntosh丰富度指数(UI)与土壤养分各指标以及地上植被的群落平均盖度和群落平均生物量进行相关性分析后发现(表 4)Shannon多样性指数(H)、 Shannon均匀度指数(E)和优势度指数(DI)两两之间达到了极显著相关(P<0.01)，McIntosh丰富度指数(UI)与地上植被生物量和AWCD值达到了显著相关(P<0.05). 表征土壤微生物碳源利用强度的AWCD值和表征土壤微生物群落功能多样性的各指数与土壤养分虽然未达到显著相关水平，但与地上植被生物量存在显著正相关性. 由此说明影响土壤微生物群落功能多样性的主要因素可能与碳源物质的来源，地上植被的生产力等因素有密切关系并与土壤养分特征有一定联系.
| 表 4 地震灾区土壤环境与微生物群落功能多样性的相关关系 1) Table 4 Correlational analyses of soil environment factors and soil microbial community diversity |
2.6 不同气候区土壤微生物功能多样性的PCA分析及其环境解释
根据培养144 h不同碳源的吸光值，结合各样地的土壤养分特征、 地上植被盖度和生物量进行PCA分析(图 4). 排序轴第1轴的贡献率为63.52%，排序轴第2轴的贡献率为12.56%，前2轴累计解释了变量的76.08%. 箭头之间的夹角越小且箭头越长表示其相关性越强，大多数种类的碳源都与土壤有机质、 全氮、 地上植被的生物量和盖度具有较强的相关性. 样方间的距离长短表示其相似程度的大小，距离越近，相似程度越高，据此可以把研究样地分为三组，第一组为SHMC-U和SHMC-R； 第二组为SHMC-D，SDHC-U和SDHC-D； 第三组为SDHC-R. 不同样地在不同碳源投影点的相对位置代表该碳源在该类型样地的重要程度，顺着箭头方向表示其重要程度越大，反之则表示重要程度越小. SHMC-U和SHMC-R具有较为丰富的土壤有机质和全氮且地上植被覆盖度相对较高，生物量较大，故其土壤微生物对碳源的利用种类较多； SHMC-D和SDHC-D土壤养分含量较少且地上植被覆盖度低，生物量小，碳源种类稀少，故微生物对碳源的利用程度较弱，但是专一性相对较强. 未受损区与受损区样地与土壤养分及地上植被生物量的垂直距离较近，说明土壤环境因子是制约微生物碳源的利用能力的关键因子，而受损治理区与土壤养分及地上植被生物量的垂直距离较远，说明土壤微生物对人类活动的敏感性较强.
 | 1: β-甲基-D-葡萄糖苷β-Methyl-D-Glucoside,2:D-半乳糖酸-γ-内脂D-Galactonic Acid Lactone,3:L-精氨酸L-Arginine,4:丙酮酸甲酯Pyruvic Acid Methyl Ester,5:D-木糖D-Xylose,6:D-半乳糖醛酸D-Galacturonic Acid,7:L-天门冬酰胺L-Asparagine,8:吐温40 Tween 40,9:i-赤藓糖醇i-Erythritol,10:2-羟基苯甲酸2-Hydroxybenzoic Acid,11:L-苯基丙氨酸L-Phenylalanine,12:吐温80 Tween 80,13:D-甘露醇D-Mannitol,14:4-羟基苯甲酸4-Hydroxybenzoic Acid,15:L-丝氨酸L-Serine,16:α-环式糊精α-Cyclodextrin,17:N-乙酰-D-葡萄糖胺N-Acetyl-D-Glucosamine,18:γ-羟基丁酸γ-Hydroxybutyric Acid,19:L-苏氨酸L-Threonine,20:肝糖Glycogen,21:D-葡萄糖胺酸D-Glucosaminic Acid,22:衣康酸Itaconic Acid,23:甘氨酰-L-谷氨酸Glycyl-L-Glutamic Acid,24:D-纤维二糖D-Cellobiose,25:α-D-葡萄糖-1-磷酸α-D-Glucose-1-Phosphate,26:α-丁酮酸α-Ketobutyric Acid,27:苯乙胺Phenylethylamine,28:α-D-乳糖α-D-Lactose,29:D,L-α-磷酸甘油D,L-α-Glycerol Phosphate,30:D-苹果酸D-Malic Acid,31:腐胺Putrescine,OM:有机质 Organic C，TN:全氮 TotalN,TP:全磷 Total P,TK:全钾 Total K,Coverage:植被盖度,Biomass:生物量 图 4 地震灾区不同气候区土壤微生物PCA排序 Fig. 4 Principle component analysis of soil microbial community diversity in different climate zones |
土壤微生物的功能多样性是表征土壤环境干扰和修复的敏感指标[26]. Biolog-ECO生态板试验中的平均颜色变化率(AWCD)是主要通过微生物氧化不同碳源底物的能力来反映土壤微生物的群落活性进而揭示不同碳源利用的生理剖面. 本研究运用Biolog-ECO技术比较不同气候类型下不同受损程度和恢复方式下土壤微生物群落的功能多样性特征.
土壤微生物对不同种类碳源的利用程度在一定时间范围内随着时间的延长而增强，且变化趋势呈“S”型，与前人研究结果一致[27]. 在土壤微生物群落碳源利用的动力学特征、 碳源利用类型以及功能多样性指数方面不同类型样地之间均存在一定差异，导致这种差异的主要因素与水热条件、 植被种类、 植被生产力、 地表枯落物、 土壤养分以及根系分泌物等生态因子有关[28]. 在特定的自然环境下，气候条件是制约土壤微生物群落多样性的一个重要原因. 罗海峰[29]通过对我国13个地区的土壤微生物群落进行研究，发现无论是可培养细菌的多样性还是细菌物种遗传多样性均具有显著差异，这主要是不同环境条件影响所致. 而李云等[30]通过研究不同气候条件对旱地红壤微生物群落代谢特征的影响证明红壤微生物的活性与月均温和累计降雨量呈显著正相关，本研究表明未受损区和受损治理区AWCD值均表现为亚热带湿润季风气候区>半干旱干热河谷气候区，主要是由于亚热带湿润季风气候区水热条件好，植被种类多且覆盖率高，土壤肥力条件优越，丰富的凋落物和根系分泌物为土壤微生物提供了充足的碳源. 受损未治理区AWCD值为半干旱干热河谷气候区>亚热带湿润季风气候区，主要原因是受损区植被覆盖率低，土壤结构松散，蓄水保肥能力弱，亚热带湿润季风气候区降水量大，进而养分流失严重，造成土壤微生物处于严重的胁迫生存条件.
对于完整的生态系统其地上植被群落、 土壤环境与地下微生态系统是相互关联的，地上植被、 土壤养分与微生物群落之间具有显著的相互作用关系. 有关研究表明，植被覆盖与裸露地相比，植被下土壤微生物生物量碳显著高于裸露地且随着恢复年限的增长差异越来越大[31]，Waid[32]分析指出，植被是土壤生物赖以生存的有机营养物和能源的重要来源，同时活的植被也对植物凋落物的类型、 堆积深度、 水分含量等土壤生物定居的物理环境产生重要影响，在地质灾害频发的生态脆弱区植被与土壤环境的梯度效应更为显著[33]. 汶川地震之后，地震及其所引发的次生地质灾害对植被覆盖造成了严重破坏[34]，导致土地裸露、 土壤粗骨化、 水土流失加剧[16]. 受损未治理区由于缺乏植被覆盖，土壤水、 肥、 气、 热条件相对较差，故土壤微生物碳源利用种类最低，而人工治理措施不仅加强了土壤微生物对单一碳源利用的程度，也提高了碳源利用的种类，进而使土壤微生物群落的丰富度指数提高. 亚热带湿润季风气候区土壤微生物的碳源利用种类明显多于半干旱干热河区气候区，除了亚热带湿润季风气候区受损未治理区之外，其它各类样地土壤微生物功能多样性指数均表现为亚热带湿润季风气候区>半干旱干热河谷气候区，不同气候类型区内Shannon多样性指数和均匀度指数均表现为未受损区>受损治理区>受损区，一方面说明受损程度越高土壤微生物功能多样性越低，另一方面说明人工治理比自然恢复对土壤微生物功能多样性的贡献率更高.
将复杂的数据用二维图形表示出来，特征相近的样地在二维坐标图中位置相近，从而使研究者直观地感受到群落特征的差异性和协同性. 应用PCA对各类样地土壤微生物碳源代谢多样性进行研究，土壤微生物的碳源代谢多样性特征及其碳源代谢类型与土壤养分特征和地上植被特征密切相关，土壤与植被的差异对土壤微生物功能代谢的影响是第一位的，而气候条件、 受损程度以及恢复方式的不同主要是通过影响地上植被群落结构和土壤水肥特征来间接影响土壤微生物的功能代谢，土壤微生物群落结构和功能代谢特征对外界环境因子的扰动具有极强的敏感性，进而可以用来反映受损生态系统的恢复效果和恢复潜力.
4 结论
(1)应用Biolog-ECO生态板技术，实现了对汶川地震灾区不同气候区内未受损区、 受损治理区和受损未治理区样地土壤微生物群落碳源代谢特征的测定.
(2)研究区各样地土壤微生物群落碳源利用的AWCD值随时间变化均呈“S”型曲线，其中半干旱干热河谷气候区各样地AWCD值差异性不显著，而亚热带湿润季风气候区内未受损区和受损治理区AWCD值显著高于受损未治理区.
(3)研究区各样地土壤微生物群落碳源利用种类整体表现为亚热带湿润季风气候区>半干旱干热河谷气候区，各气候区内则为受损治理区>未受损区>受损未治理区.
(4)不同气候类型区内土壤微生物群落碳源代谢多样性指数差异显著，而同一气候区内各类型样地土壤微生物群落碳源代谢多样性指数差异性不显著，未受损区样地均具有最高的Shannon多样性指数和均匀度指数.
(5)研究区样地土壤微生物群落碳源代谢能力与地上植物生物量具有显著相关性，其在PCA二维坐标图中的排序位置与地上植物生物量、 植被盖度、 土壤有机碳和全氮含量相关性显著.
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