2018, Vol. 39
, CHEN Sheng-nan
, HUANG Ting-lin , ZHANG Hai-han , KANG Peng-liang , WANG Yue , ZHAO Zhen-fang , LIU Tong-tong
真菌种群结构在维持水体生态系统的正常运行中扮演着重要的角色[1, 2].真菌通过代谢途径分解水体中纤维素和木质素含量高的有机质, 并被水生动物取食进入食物链, 有时也可以分解一些动物组织, 是食物链中的重要一环[3, 4].水生真菌分解有机物引起营养物质迁移, 协同原生动物利用营养物质、促进水体物质能量流动, 使微生物种群通过多种物质新陈代谢和能量转换的途径调节水体水质[5, 6].水体真菌种群结构在维持淡水生态系统平衡起着重要的作用, 水生真菌作为一个几乎未被开发的自然资源宝库, 潜藏着巨大的研究及利用价值, 尤其是水生真菌种类繁多的代谢产物越来越受到研究者的重视.水生真菌还能在多种基质上生长, 引起水生植物和动物出现疾病.有些水生真菌还是水生植物的内生菌.大量文献集中研究了水库[5, 7, 8]和湖泊[9~11]沉积物中细菌和真菌种群.对于具有一定深度的湖库水体, 由于水体的季节性热分层, 每年都会进行混合状态与分层状态的周期性演替[6].这种独特的物理性热分层条件, 也使得微生物种群结构与其他水生环境差异显著.目前为止, 关于分层型水库水体真菌群落在热分层演化过程中的自然演替特征研究较少, 并且多以单一真菌种群的描述为主, 尚未有关于水体真菌群落功能多样性、群落结构组成以及参与生物地球化学循环情况的系统研究.
热分层对湖库生态系统的营养物质循环和新陈代谢方面起到重要的调控作用[12].在季节性物理热分层状态下, 水体一般沿水深从上向下依次划分为变温层、斜温层(温跃层)和等温层[13].大量研究表明, 热分层能够调控垂向水质变化和藻类种群丰富度的分布[11].另外, BIOLOG技术被运用在细菌群落功能多样性对于水体热分层变化所产生的响应研究中, 结果表明不同水层的细菌种群代谢功能存在显著差异.热分层能显著地影响水库水体微生物群落碳源代谢活性的垂向演替[8, 14].然而, 为了深入揭示深水型水源水库的功能微生物种群, 需要进一步研究垂向水体的真菌种群结构.
随着分子生物技术的发展, 高通量DNA测序技术为水环境微生物种群结构研究提供了新方法.其中, Illumina MiSeq高通量测序技术和多元统计分析被广泛地应用在土壤[15]、沉积物[16, 17]和湿地[18]细菌种群和真菌群落的研究中. Yu等[19]研究了亚热带深水型水库热分层对细菌种群结构的影响, 结果表明变温层和等温层的水质物化性质和细菌种群方面有明显的差异.张雅洁等[20]利用高通量DNA测序技术研究了北京市北海公园景观湖水体细菌种群结构与水质的关系, 认为水温是影响北海湖微生物群落结构的最主要环境因子.课题组前期利用Illumina MiSeq高通量DNA测序技术研究了金盆水库热分层期间水体细菌种群结构多样性垂向演替特征, 结果表明金盆水库热分层期间细菌种群垂向分布差异显著, 水体溶解氧、电导率、硝态氮和总氮是驱动细菌种群垂向演替的主要水质因子[21].然而, 纵览国内外研究进展, 有关热分层诱导水源水库真菌种群垂向迁移的研究却鲜见报道.
本文通过高通量测序技术, 以深水型水源水库金盆水库为研究对象, 在对水库水质监测基础上, 分析了热分层对水体真菌群落所产生的影响; 其次以热分层为切入点, 分析金盆水库在热分层演化过程中水体真菌群落的演变特征.具体研究内容为：基于金盆水库热分层演化过程中水体环境的演变, 比较真菌群落在水体分层状态下上下水体之间的差异; 分析真菌群落在长期分层状态下的演变特征; 调查真菌种群结构与水体环境因子之间的偶联关系, 以期为探明深水型水源水库水体微生物群落结构对物理性热分层的响应提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 研究样地概况金盆水库坐落于陕西省西安市周至县(107°43′~108°24′E、34°42′~34°01′N), 属深水型峡谷型水库, 夏季和秋季处于分层状态, 冬季上下水体混合[13].金盆水库作为西安市主要供水水源, 库区面积4.55 km2, 总容积2.0×108 m3, 每年向西安市提供生活饮用原水3.0×108 m3, 日平均供水量为7.8×105 m3.金盆水库全年最大水深94 m, 最低水位44 m, 平均水深60 m, 水位波动较大[6, 13, 22].课题组前期研究表明, 金盆水库热分层现象出现在每年的8~11月[13, 22].因此本研究选取稳定分层期(2016年9月16日), 采集垂向水体进行水质和真菌结构垂向分布解析.在金盆水库主库区设置3个典型采样点, 分别为采样点A(34°02′49″N、108°12′17″E)、B(34°02′46″N、108°12′20″E)和C(34°02′8″N、108°11′34″E), 水样采自变温层(0.5 m、10 m)、斜温层(25 m、40 m)、等温层(60、70 m)水深, 采用直立式有机玻璃取样器, 每个水深采2 L水样, 并立即送往实验室进行分析[6, 13, 22, 23].
1.2 水质指标测定水体样品的温度、溶解氧(DO)、pH、电导率、氧化还原电位(ORP)及叶绿素a(Chl-a)用Hydro-lab DS5型(HACH, USA)多参数水质分析仪进行水库水体原位测定[13, 22], 每个样点, 分别在水深0.5、10、25、40、60、70 m进行测定.根据文献[24]总氮(TN)、总磷(TP)、硝氮(NO3--N)、氨氮(NH4+-N)、高锰酸盐指数采用紫外-可见分光光度计(UVmini-1240, 日本岛津)进行测定, 铁(Fe)和锰(Mn)采用原子吸收法测定, 数据为3次平均值(n=3).
1.3 水体真菌群落结构分析 1.3.1 水体微生物总DNA提取分别取1 L的水样经0.22 μm醋酸纤维滤膜过滤, 采用水体DNA提取试剂盒(Omega, USA)提取水体微生物总DNA, 按照说明书的提取步骤进行.利用1%琼脂糖凝胶电泳检测抽提的DNA检测, 分析DNA的完整性和相对浓度(Nano Drop 2000, USA), -20℃保存待用[21].
1.3.2 水体真菌种群结构高通量测序本研究中使用Illumina MiSeq高通量DNA测序技术诊断热分层期间金盆水库垂向水体真菌种群组成.采用真菌通用引物(ITS1F-ITS2R)对内部转录间隔区(ITS)进行PCR扩增(C-1000, Bio-Rad, USA). PCR扩增体系为50 μL体系：2.0 μL脱氧核苷(2.5 mmg·L-1), 1 μL引物(1 μmg·L-1), 0.4 μL高保真DNA聚合酶(TaKaRa), 4 μL的5倍FastPfu Buffer, DNA模板(10 ng), 预混液25 μL、超纯水(Millipore)补足体系. PCR扩增程序包括：94℃预变性2 min; 94℃变性45 s, 57℃退火30 s, 72℃延伸30 s, 28个循环; 72℃延伸5 min.每个样本重复3次(n=3), 将同一样品的PCR产物混合后用2%琼脂糖凝胶电泳(Bio-Rad, USA)检测, 使用DNA凝胶回收试剂盒(Aaygen公司)切胶回收PCR产物, Tris-HCl洗脱、1%琼脂糖凝胶电泳检测.参照电泳初步定量结果, 将PCR产物用蓝色荧光定量系统(Promega, USA)进行定量, 之后按照每个样品的测序量要求, 进行相应比例的混合进行测序.高通量DNA测序在上海凌恩生物科技有限公司进行.
1.4 数据分析垂向水体水质指标统计分析采用单因素方差分析(One way-ANOVA)进行(Tukey‘s HSD检验, SPSS16.0).高通量DNA测序序列首先根据OTU得到所有样品的有效序列, 然后对得到的读子(reads)质量用Fast QC软件进行质控过滤[25], 接着根据读子(reads)之间的重叠关系, 将成对的reads拼接成一条序列, 最后按照OTU(operational taxonomic units)和引物序列拆分得到每个样本的优质序列, 并在过程中根据正反OTU和引物方向校正序列方向以及用Search软件去除嵌合体.测序所得的优质序列通过QIIME(http://qiime.org/tutorials/index.html)进行处理, 区分样本后进行OTU聚类分析和物种分类学分析.基于OTU聚类分析结果, 可以对OTU进行真菌多样性指数(Shannon、Simpson、Chao1和ACE指数)分析[20, 21, 26~28].另外, Coverage指样品真菌群落文库的覆盖度, 数值越高, 说明样本中序列被测出的概率越高, 而没有被检测出的概率越低; 采用Chao1和ACE指数估计样本中所含OUT数目, 在生态学中常用来估计物种总数, 数值越高说明物种总数越多; 真菌群落多样性Shannon和Simpson表示：Shannon值越小, 群落多样性越低, 而Simpson值越小, 群落多样性越高.运用分类学信息, 可以在各个分类水平上进行真菌群落结构的统计分析.采用R软件(Version 2.1.1)建立维恩(Venn)图, 可用于统计多个样品中所共有和独有的OTU数目, 可以比较直观地表明检测样品的OTU数目组成相似性及重叠情况[29].采用R软件(Version 2.1.1)建立柱状图, 可以观测样本在纲水平上的真菌群落结构, 将多个样品的真菌群落结构分析放在一起对比时, 还可以观测其变化情况[30, 31].利用R软件(Version 2.1.1)构建真菌属水平上的热图(heat map), 用颜色变化来反映二维矩阵的数据信息, 通过颜色梯度反映不同样本在属水平上群落组成的相似性和差异性[32].采用主成分分析(principal component analysis, PCA)方法, 运用CANOCO(Version 4.5)软件解析水体真菌群落与水质之间的关系.在主轴PC1和主轴PC2构成的平面中, 箭头表示水质因子, 向量长短代表着相应水质指标在主轴中的作用, 箭头位于的象限表示水质因子与轴间相关性的正负, 并采用蒙特卡洛置换检验(Monte Carlo permutation)统计水质与真菌群落的相关性[17, 33].
2 结果与讨论 2.1 热分层对水库水质垂向分布影响金盆水库为典型深水型水源水库, 形成稳定的变温层、斜温层和等温层结构[22, 34].水质参数在变温层(0.5 m和10 m)和等温层(60 m和70 m)产生了明显的垂向变化, 水温和pH在变温层最高, 水温从表层水体温度22.33℃逐渐降到底层水体温度7.21℃, 变温层水体温度达到了21.98℃±0.54℃, 在等温层水温降低到8.22℃±1.18℃, 等温层水体温度显著低于变温层(P < 0.05).水体pH为8.18, 沿垂向方向逐渐降低(图 1).溶解氧浓度在变温层达到最大(7.56 mg·L-1±0.75 mg·L-1), 在60 m水深处显著降低(P < 0.05), 底部(70 m)为厌氧状态.电导率在斜温层25 m处显著降低, 随着水深增加显著升高, 最大值出现在60 m水深处.叶绿素a最大值出现在0.5 m处, 最小值出现在水深60 m(P < 0.05).在营养盐含量方面, 热分层期间垂向上差异显著.总氮、硝氮、氨氮以及总磷含量在变温层显著低于等温层, 总氮含量变化范围为1.230~1.520 mg·L-1, 硝氮含量变化范围为1.000~1.237 mg·L-1, 氨氮变化范围为0.113~0.244 mg·L-1, 总磷变化范围为0.018~0.036 mg·L-1.研究发现热分层期间总铁和总锰最高浓度出现在等温层, 总铁浓度变化范围为0.090~0.230 mg·L-1, 总锰浓度变化范围为0.020~0.050 mg·L-1.研究结果表明金盆水库热分层对水质参数有显著影响, 这也印证了金盆水库热分层期间温度梯度的存在是直接促进斜温层形成的主导因素, 由于斜温层的稳定存在阻碍了上下水层间溶解氧和化学元素的交换, 在等温层缺氧/厌氧条件下导致了沉积物中营养元素的加速释放, 使得底部浓度升高.同时, 由于沉积污染物内源释放加剧, 导致底层水体的电导率升高.这和曾明正等[35]的研究发现, 周村水库热分层期间水温、DO、pH和Chl-a在等温层是低于变温层的理论相符.马越等[22]的研究也发现金盆水源水库热分层期间不同水层的总氮、硝氮和氨氮浓度差异显著, pH沿垂向方向呈降低趋势.水体总铁浓度最高出现在等温层区域, 可能是由于厌氧诱导表层沉积物中铁释放至上覆水体. Yang等[36]的研究表明在金盆水库水体分层状态下, 水质参数垂向梯度变化显著, 这与本研究结果一致.
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图 1 热分层期水库水质指标垂向演替特征 Fig. 1 Vertical changes in water quality parameters of the JINPEN drinking water reservoir during thermal stratification |
通过Rank-abundance曲线[37]考察6个水深水体中真菌的物种丰度和物种均匀度(图 2).构建方法是统计单一样品中, 每一个OTU所含有的序列数, 将OTUs按丰度(所包含的序列条数)由大到小等级排序, 再以OTU等级为横坐标, 以每个OTU中所含的序列数(也可用OTU中序列数的相对百分含量)为纵坐标做图.真菌的物种丰度和物种均匀度可以用Rank-abundance曲线来解释.横轴方向, 曲线的宽度表明菌种的丰度, 菌种的丰度越高, 曲线在横轴上的数值越大; 样品中菌种的均度由曲线的形状(平滑程度)来反映, 曲线越平缓, 菌种分布越均匀.根据Illumina MiSeq高通量测序结果, 由图 2可见, 水深60 m的真菌种群丰富度最大, 水深0.5 m的真菌菌种群丰富度最小; 水深0.5 m的Rank-abundance最陡峭, 表示物种均度变化不均匀; 水深60 m的物种均度较均匀.
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图 2 不同水深水体的真菌群落等级-多度曲线 Fig. 2 Rank-abundance curves of the water fungal community at different water depths |
图 3分析可见, 在97%相似度水平下, 水深60 m的OTU数最高, 为347, 而水深0.5 m的OTU数最低, 为260. 6个不同水深点共有123个相同的OTU样本, 占总数的14.59%.金盆水库的真菌种群OTU数普遍低于细菌种群OTU数[21].由表 1分析可见, 不同水深之间真菌群落在多样性和丰富度上均有差异, 6个水深点真菌群落的覆盖度均达到99%, 说明真菌测序深度已经达到较高水平, 数据可信度高.从6个水深样点平均长度为435bp的序列中总共检测出211 804条高质量的序列数.另外, 在变温层、斜温层、等温层分别有72 755、68 108和70 941条序列数, 每层平均序列数分别为36 377、19 054和35 470.由ACE指数可知, 水深60 m菌群的丰富度较高, ACE指数为355, 40 m的ACE指数低至276. Chao1丰富度指数所表现的趋势和ACE指数大致相同. ACE指数和Chao1丰富度指数均高于OTUs值, 说明在水体中, 可能包含更多的未测得序列.通过与洱海[4]、滇池[38]水生真菌群落与多样性相比, 结果表明本研究水体的丰富度均高于其他两个水体. Shannon多样性指数在水深60 m最高, 水深40 m最低, Shannon值越大, 说明真菌群落多样性越高. Simpson指数代表OTUs在文库中分布的均匀度, Simpson指数越高, 表示文库中OTUs数分布越不均匀. 6个点的Simpson指数变化范围为0.09~0.22, 变幅较小, 说明不同水深水体间OTUs数的分布差异较小.刘晓英[4]对洱海水生真菌多样性与丰度进行分析, 发现Shannon指数高于本研究水体, 可能与研究的生态环境不同有关.吕德妍[39]对海浪河下游真菌群落多样性进行研究, 表明海浪河水体真菌种群的Shannon指数显著低于金盆水库水体. Luo等[38]对滇池真菌多样性研究发现Shannon指数也低于黑河金盆水库水体, 说明本研究的金盆水库水体真菌群落多样性更高, 原因可能是由于金盆水库位于秦岭、水库四周植被茂密, 土壤真菌种群丰富, 暴雨径流冲刷将大量林地土壤真菌携带至水库生态系统.丰富的水体真菌群落结构将在水库水体自净过程(如有机物生物分解)中发挥重要作用.
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图 3 不同水深水体的真菌群落OTUs韦恩图 Fig. 3 Venn diagram of the water fungal community at different water depths |
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表 1 不同水深水体真菌群落多样性指数分析1) Table 1 Water fungal community diversity indexes at different water depths |
2.3 水体真菌群落结构组成解析
由图 4分析可见, 金盆水库水体真菌主要是壶菌门(Chytridiomycota)和未知菌类.这与太湖不同湖区水体真菌的优势种群是子囊菌门和担子菌门结果不一致[40, 41], 可能的原因是检测中水体自然环境因子不同, 或是地理环境位置导致主要真菌优势种群存在差异.垂向分布可见, 水深10 m和水深25 m的真菌种群相似度高, 6个水深点的真菌群落分析得出主要属于4个门. 6个水深点的最主要类群均为Chytridiomycota, 此外, 水深60 m的主要类群是Ascomycota(18.89%); 水深70 m的主要类群是Ascomycota(23.93%); 其中水深10 m的壶菌门(Chytridiomycota)占比最大为47.98%.结果显示, 不同水深水体包括大量的未知真菌种类(Fungi unidentified), 说明金盆水库生态系统为特殊生境, 形成了特殊的真菌种类.
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图 4 不同水深水体真菌群落结构聚类分析 Fig. 4 Water fungal community with cluster tree at different water depths |
将序列按照彼此的相似性分类为多个单元, 一个单元就是一个OTU.对于在97%相似水平下的OTU进行生物信息统计分析.将6个水深点样本, 共1 247个OTU统计到纲类别上形成柱状图(图 5), 结果显示这1 247个OTU主要属于14个纲, 具体结果如图 5所示.水深0.5 m水体中的主要类别如下, Dothideomycetes(32.46%)、Microbotryomycetes(24.42%)、Chytridiomycetes(20.36%)、Sordariomycetes(10.43%); 水深10 m水体中的主要类别如下, Dothideomycetes(46.24%)、Sordariomycetes(15.89%)、Chytridiomycetes(12.71%)、Microbotryomycetes(11.56%); 水深25 m水体中的主要类别如下, Dothideomycetes(46.51%)、Chytridiomycetes(22.07%)、Cystobasidiomycetes(12.43%); 水深40 m水体中的主要类别如下, Dothideomycetes(49.92%)、Chytridiomycetes(26.29%)、Sordariomycetes(12.42%); 水深60 m水体中的主要类别如下, Dothideomycetes(40.80%)、Chytridiomycetes(11.00%); 水深70 m水体中的主要类别如下, Dothideomycetes(59.69%)、Sordariomycetes(13.94%). Illumina MiSeq高通量测序结果表明, 6个水样点的真菌种类均很丰富, 但优势菌群和多样性存在差异.具体而言, 座囊菌纲(Dothideomycetes)是各水深点中最占优势的种类(超过32.46%的比例), 除此之外, 壶菌纲(Chytridiomycetes, 26.29%)是水深40 m的优势菌种, 微球黑粉菌亚纲(Microbotryomycetes, 24.42%)是水深0.5 m的优势菌种, 粪壳菌亚纲(Sordariomycetes, 15.89%)是水深10 m的优势菌种.壶菌纲(Chytridiomycetes)在水体中普遍存在[42].国内外研究结果表明, 目前尚未有关分层水库真菌群落结构多样性的相关研究, 但是, 水库热分层期间水体细菌种群在不同水深差异显著[19], 说明热分层能够诱导微生物垂向发生迁移, 从而调控不同水层的水质质量.
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图 5 不同水深水体的真菌群落结构组成 Fig. 5 Water fungal community structure at different water depths |
为了更好地揭示水库热分层期间水质对水体真菌群落的影响, 采用多元降维统计分析.热图(heat map)和主成分分析(PCA)表明, 水库垂向水体真菌群落组成有显著的差异.热图可以直观地将数据值的大小以定义的颜色深浅反映出来.常根据需要将数据进行菌种或样品间丰度相似性聚类, 将聚类后数据表示在热图上, 可将高丰度和低丰度的菌种分类聚集, 根据颜色梯度及相似程度来表明多个样品在属水平上群落组成的相似性和差异性.在属水平上对样品和OTU类型进行聚类, 对聚类后各样品中不同OTU(不同菌属)所含序列的丰度作为热图(图 6), 能够反映出在菌属水平上各样本真菌群落结构的相似性和差异性. 图 6分析可见, 6个水深水体的真菌种类均很丰富, 但优势菌群和多样性差异, 红酵母属(Rhodotorula, 27.23%)、链格孢属(Alternaria, 24.28%)、分子孢子菌属(Cladosporium, 22.98%)、链格孢属(Alternaria, 32.00%)、亚隔孢壳属(Didymella, 17.47%)和分子孢子菌属(Cladosporium, 28.17%)分别是0.5、10、25、40、60和70 m的优势菌属. Unclassified的真菌占比最大, 说明水体中存在大量的未探明的真菌.刘晓英等[4]对洱海水生真菌多样性进行研究发现, 枝孢属(Cladosporium)是丰度较高的常见菌属.吕德妍等[39]对海浪河下游真菌群落多样性进行研究发现, 水体的优势菌属分别是曲霉属(Aspergillus)和青霉属(Penicillium).这与本研究的水体中的优势菌属不同, 可能是因为所处的自然生态环境不同造成的.
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图 6 不同水深水体优势真菌群落热图分析 Fig. 6 Heat map of the water fungal community at different water depths |
本研究通过主成分分析解释各维度解释结果的百分比, 前两个主成分可以解释总变异的83%, 真菌种群结构的变异主要显示在PC1轴上, 解释总变异的57%, 而PC2解释总变异的26%.从图 7可以看出, 水深10、25和40 m的真菌种群相似度高.水质指标对各水深水体真菌群落多样性分布影响分析显示, TP、温度、DO对水深10、25和40 m的真菌种群结构影响较为显著(P < 0.05), 温度会影响真菌代谢活性、低温区会存在耐冷真菌; 电导率、NO3--N对水深60 m的真菌种群结构影响较为显著; Chl-a、pH对水深0.5 m的真菌种群结构影响较为显著(P < 0.05); TP、TN、NO3--N对水深70 m的真菌种群结构影响较为显著.其中电导率、Fe与温度(T)、DO、ORP呈负相关关系(P < 0.05), TP、TN、NO3--N与Chl-a、pH呈负相关关系(P < 0.05).研究运用高通量测序技术探究金盆水库热分层期间真菌种群的垂向演替特征, 结果表明水质物理、化学参数和真菌种群结构在变温层和等温层有显著地差异.课题组先前的研究也论证了水温、溶解氧、pH、TN、NO3--N对水体浮游植物和细菌种群结构有显著地影响[6, 13, 21], 说明水库水质因子可以诱导调控水体真菌发生垂向迁移.宣淮翔等[41]对太湖不同湖区水体及沉积物中的水生真菌多样性研究发现, 不同湖区的水生真菌多样性与湖区间不同营养水平有关, 其中TN、TP的浓度对于水体真菌种群结构具有较大的偶联作用.吕德妍[39]对海浪河下游流域水生真菌群落结构进行研究发现, 真菌多样性与河流温度变化极显著相关, 与磷含量呈显著相关.刘晓英[4]对洱海水生真菌多样性进行研究表明, 温度与水生真菌多样性相关性较大.目前, 针对饮水型水源水库生态系统功能微生物群落与水质健康的研究是一个热门课题[43], 水生真菌能分解有机物引起营养物质和碳源释放, 从而可以净化水体环境、帮助原生动物利用营养物质、促进碳循环.今后应将高通量DNA测序技术与稳定同位素标记(SIP)技术有机结合[44], 从群落结构和代谢通路角度综合性诊断水库水生真菌与水质健康的偶联机制, 进一步揭示水库物理特征(自然季节性热分层、扬水曝气混合诱导)调控水库水体真菌代谢活性的分子生物学机制.
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图 7 不同水深水体真菌种群结构与水质指标的主成分分析 Fig. 7 Principle component analyses of the water fungal community and water quality at different water depths |
(1) 金盆水源水库热分层期间形成稳定的变温层、斜温层和等温层垂向分层结构, 水体分层状态下, 水质参数在变温层和等温层产生了显著垂向变化.温度、pH、溶解氧沿垂向方向呈现减少趋势; 在营养盐含量上, 总氮、硝氮、氨氮以及总磷含量在变温层要显著低于等温层.
(2) Illumina MiSeq测序结果表明, 不同水深水体的真菌种类均很丰富, 但优势菌群和多样性存在差异, 红酵母属(Rhodotorula, 27.23%)、链格孢属(Alternaria, 24.28%)、分子孢子菌属(Cladosporium, 22.98%)、链格孢属(Alternaria, 32.00%)、亚隔孢壳属(Didymella, 17.47%)、分子孢子菌属(Cladosporium, 28.17%)是0.5、10、25、40、60、70 m水深的优势菌属.
(3) 主成分分析(PCA)表明, 水库热分层期间, 水体水质对真菌种群垂向结构有显著地影响, TP、温度、DO对水深10、25和40 m的真菌种群结构影响较为显著; 电导率、NO3--N对水深60 m的真菌种群结构影响较为显著; Chl-a、pH对水深0.5m的真菌种群结构影响较为显著; TP、TN、NO3--N对水深70 m的真菌种群结构影响较为显著.本研究为更全面地理解水源水库热分层对真菌群落多样性的调控作用提供科学依据.
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