生态群落作为一个复杂的生物群体, 其构建过程和结构动态受到漂变(drift)、扩散(dispersal)、成种(speciation)和选择(selection)这4个基本过程的影响^[1], 其中前三者一定条件下倾向于中性随机过程(neutral stochastic processes)^[2], 而选择为确定性过程(deterministic processes), 符合生态位理论(niche theory), 由生物因子和非生物的环境因子决定. 4个基本过程对群落动态的影响机制及其相对重要性已然成为生态学研究的中心议题, 也是目前群落生态学最具争议的问题^[3].尤其是Hubbell的中性理论得到诸多实验的验证之后, 更加剧了“随机性-确定性过程”的争议, 涌现了大量与此相关的研究结果^{[4, 5]}.从刚开始认为的二者之一过渡到目前二者共同作用, 认为随机过程和确定性过程是两个极端^[6], 二者之间形成此消彼长的连续体(continuum)^{[6, 7]}.不同的生境、研究尺度、群落物种数量、生态位重叠及物种迁移能力等可能影响确定性过程和随机过程对群落动态格局的相对重要性^[8].然而, Clark等对随机过程和确定性过程连续体的假说提出质疑, 认为“随机性只是统计模型的一种属性, 而不是本质, 模型确实代表一种连续体, 但是没有证据表明群落结构动态就是由这个连续体引起的”^{[3, 9]}.因此, 需要大量不同尺度和生境的野外数据, 对群落构建的“随机性-确定性二元说”进行验证.目前对这一理论的验证结果主要来自于植物群落, 动物和微生物群落的证据较少.微生物在分类、系统发生和代谢方面具有高度的多样性, 在地球物质化学循环和能量流动过程中发挥重要作用.尽管如此, 微生物多样性和分布的过程和机制仍然知之甚少^{[10, 11]}.微生物群落结构和功能的研究近年来备受关注^[12~14], 针对生态学理论是否适合于微生物, 或是利用微生物对之前的生态学理论(群落构建理论)进行验证, 取得了长足的进展^{[15, 16]}.微生物物种丰富, 扩散能力较强, 为中性随机理论的发展提供了数据支持^[15~17], 然而, 在不同尺度和生境下研究结论不尽一致^[18~21].污染生境下微生物的生长受各种污染物的胁迫, 对微生物群落的构建产生一定的影响^[22], 反过来, 微生物对土壤有机污染物具有一定的分解作用^[23], 改变有毒金属价态, 减少其毒性, 从而有利于土壤环境质量的改善^[24].尾矿常作为重金属污染生境, 用以研究微生物群落的结构和功能动态.

尾矿是矿石经过粉碎、浮选精矿后余下的粉末状尾矿砂的堆积区, 可以看成是理化性质均一的人工原生裸地.中条山北方铜业公司十八河尾矿库建库50余年来, 随着采矿年限的延长形成了一定时间序列和生态梯度的尾矿库坝面(图 1), 坝面土壤有机质的含量、土壤理化性质、土壤酶活性、植物群落等会发生相应的改变, 土壤微生物群落结构和功能呈现一定的演替特征.本研究调查了1~45 a的尾矿库坝面样地的环境因子、植物和微生物群落结构和多样性, 以此分析在小尺度条件下微生物群落和植物群落的多样性和丰富度的时空格局, 以及环境因子、植物和微生物群落之间的驱动关系.

图 1

Fig. 1

图中显示样地及恢复年限 图 1 研究区样地概貌 Fig. 1 Sampling profile of the study area

十八河尾矿库(35°26′~35°27′N, 111°66′~111°67′E)位于山西省运城市垣曲县境内. 1969年开工建设, 1972年投入使用, 在初期土坝基础上将矿砂采用机械堆筑、碾压处理的方式堆筑14道子坝, 堆积总高度84 m, 总坡比1:6.坝面不做覆土处理, 植被均为自然恢复, 以草本为主, 有少量灌木.研究区属大陆性季风气候, 年均降雨量为780 mm, 年均气温14℃. 2015年7~10月进行野外调查取样.样地设置如图 1所示, 共分3个梯度：45~40 a堆筑的初期坝(长时间恢复, 坝面约有5~3 cm厚的土壤), 30~15 a堆筑的子坝(较长时间恢复, 坝面约3~1cm厚土壤), 5a与1a前新排出的矿砂(短时间恢复, 坝面约有1~0 cm厚的土壤).所取的样品均为矿砂和土壤的混合物, 在本文中均称为土壤样品.沿梯度设置3条采样带, 间隔40~50 m; 每个梯度设置3个1 m×1 m的样方.调查植物群落的物种、高度、盖度、多度、生物量等.根据《中国植物志》和《山西植物志》对植物种类进行鉴定.土壤及土壤微生物样品的采集分为6个梯度, 分别为1、5、15、30、40和45 a, 样方内采集土壤样品, 深度为0~20 cm, 每个样方的3个土壤样品混合.密封于塑料自封袋中, 置于冰盒, 快速运回实验室.样品分成两份, 一份置于-20℃冰箱, 用于提取基因组; 另一份风干处理, 用于土壤理化性质的测定.

土壤pH用HANNA HI3221测定(1:2.5土/水质量比); 孔隙度(Por)由土壤容重和密度计算得出; 土壤粒度用激光衍射粒度分析仪(Matersizer 3000 Laser Diffraction Particle Size Analyzer, UK)测定; 总氮(TN)、总碳(TC)和总硫(TS)含量用元素分析仪(Elementar Vario MACRO)测定; 重金属元素(As、Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Zn)含量用(ICP-AES) (iCAP 6000, Thermo Fisher, UK)测定.

矿区植被多样性测度方法采用了Pielou均匀度指数、Shannon-Wienner多样性指数及Simpson优势度指数.过氧化氢酶活性的测定用高锰酸钾滴定法, 土壤蔗糖酶活性的测定采用3, 5-二硝基水杨酸比色法, 土壤脲酶活性的测定采用苯酚钠-次氯酸钠比色法, 土壤呼吸用美国PP Systems公司的CIRAS-2光合作用测定仪测定.

利用土壤试剂盒(Felix bio-tech, USA)提取45、15和1 a的矿砂土壤样本微生物的宏基因组DNA.扩增细菌的16S rRNA V3区片段, 采用通用引物：正向338F (5′-ACTCCT ACG GGAGGCAGCA-3′), 反向534R (5′-TTACCGCGGCTGCTGGCAC-3′); 扩增真菌的ITS1区片段, 采用通用引物：正向ITS1(5′-TCCGTAGGTGAACCTGCGG-3′), 反向ITS2(5′-GCTGCGTTCTTCATCGATGC-3′). PCR产物胶回收后进行定量, 构建克隆文库, 定量并质检后, 采用Illumina MiSeq平台进行测序, 通常在97%的相似水平下对序列进行OTU的聚类和后续的生物信息分析.本研究的测序和生物信息服务在上海派森诺生物科技有限公司完成.

数据分别采用SPSS17.0、Excel和Canoco4.5, R i386 3.3.1软件进行处理和分析.不同恢复年限样品理化性质的均值比较采用单因素方差(One-way ANOVA)分析, 多重比较采用Tukey检验, 主成分分析(principle component analysis, PCA)方法分析土壤理化性质、土壤酶活性等样地生态梯度的变化趋势.非度量多维测度尺度(NMDS)分析土壤理化性质对微生物群落组成的影响, Mantel检验分析土壤微生物结构、植物多样性对土壤质量的影响.高通量测序结果运用Mothur软件中uchime的方法去除嵌合体序列.应用软件Mothur中的summary.single命令, 计算4种常用的生物多样性指数.使用QIIME软件构建微生物的系统发育树, 并用R程序ggtree程序包进行可视化分析.

本研究在尾矿库的坝面沿筑坝时间设置6个取样梯度, 分别为1、5、15、30、40和45 a(图 1).土壤理化性质测定与分析结果显示, 长时间恢复(45 a、40 a)的土壤pH(7.9)呈降低趋势, 与1~30 a样地土壤pH(大于8.2)差异显著.土壤总碳、总氮含量随恢复时间呈上升趋势, 第40 a、45 a的坝面土壤总碳含量是第1 a的2.5~3倍, 总氮含量是第1 a的5~7倍.土壤酶是土壤营养质量的重要指示, 坝面土壤过氧化氢酶、脲酶和蔗糖酶活性以及土壤呼吸强度随恢复时间都有显著的提高^[25], 说明长时间恢复后, 土壤营养状况有所改善, 土壤质量提高.尾矿库坝面土壤理化特征沿样带形成了一定的生态梯度, 本文基于这一生态梯度对驱动植物群落和微生物群落结构动态的主要因素进行分析.

尾矿坝长时间(40~45 a)恢复的样地中, 植被的建群种有木贼(Equisetum hyemale)、白茅(Imperata cylindrica)、牡荆(Vitex negundo)、披碱草(Elymus dahuricus Turcz)、艾(Artemisia argyi)等; 较长时间(30~15 a)恢复样地的植被建群种有白羊草(Bothriochloa ischaemum)、铁杆蒿(Artemisia sacrorum)、猪毛蒿(Artemisia scoparia)等; 5 a与1 a短时间恢复, 主要植被有狗尾草(Setairaviridis)、猪毛蒿、白羊草等.尾矿库坝面植物多样性变化明显(图 2), 随着恢复年限的增加, 植物群落多样性(Shannon指数)和均匀度(Pielou指数)明显升高, 45 a、40 a植物Simpson指数较30、15和5 a有所降低. 30 a恢复样地植物均匀度指数更接近长时间恢复的样地.

图 2

Fig. 2

图 2 坝面植物多样性指数沿恢复年限变化趋势 Fig. 2 Changes in the plant diversity indexes along the successional chronosequence of plant communities in the tailings dam

尾矿坝土壤营养贫瘠, 缺乏植物生长必需的营养物质.土壤有机质和氮素是限制植物群落生长的主要因子(表 1), 植物群落Shannon多样性指数、Simpson多样性指数与土壤总碳呈极显著相关关系, 与总氮显著相关; 而且植物生物量与总碳、总氮均呈极显著正相关关系.由于选矿时浮选剂的使用, 尾矿坝面土壤呈碱性.植物生物量、Shannon多样性指数与土壤pH呈极显著或显著负相关, 碱性土壤不利于植物定植.尾矿坝土壤重金属含量高, Cu、Zn、Cr、As均超标, 但植物生物量、植被多样性仅与Mn、Pb含量相关, 而与其它重金属没有显著相关性.土壤酶活性和土壤呼吸在土壤物质循环和能量代谢过程中起着重要作用, 可作为反映土壤质量变化的重要指示物, 土壤中的营养物质(总碳、总氮)与土壤酶活性, 土壤呼吸极显著正相关.过氧化氢酶、脲酶和蔗糖酶均为酸性酶, 其活性与pH值呈极显著负相关.土壤酶与重金属没有显著相关性(脲酶与重金属Mn和Zn极显著正相关, 蔗糖酶活性也与Mn呈显著正相关).由此可见, 在区域小环境中土壤营养、土壤理化性质以及胁迫因子决定植物群落结构的动态特征.

表 1 (Table 1)

表 1 不同环境因子与植物多样性的相关性1) Table 1 Relationship among the different environmental factors and plants diversity pH PS TC TN C/N As Cu Mn Ni Pb pH 1 PS 0.53* 1 TC -0.84** -0.41 1 TN -0.70** -0.44 0.80** 1 C/N 0.54* 0.3 -0.46 -0.74** 1 As -0.60* -0.11 0.37 0.44 -0.36 1 Cu -0.16 0.45 0.19 0.03 -0.24 0.19 1 Mn -0.72** -0.26 0.61* 0.61* -0.60* 0.51* 0.25 1 Ni -0.54* 0.08 0.45 0.46 -0.47 0.46 0.50* 0.70** 1 Pb -0.37 0.18 0.35 0.41 -0.59* 0.49 0.66** 0.61* 0.54* 1 Zn -0.55* -0.15 0.46 0.57* -0.64** 0.46 0.23 0.83** 0.57* 0.70** PB -0.60* -0.38 0.68** 0.65** -0.52* 0.19 0.08 0.39 0.47 -0.58* Si 0.73** 0.44 -0.76** -0.58* 0.22 -0.2 0.21 -0.56* -0.2 0.41 Sh -0.76** -0.52* 0.82** 0.59* -0.25 0.15 -0.12 0.58* 0.3 -0.49 Pi -0.64** -0.31 0.72** 0.48 -0.13 0.3 -0.12 0.38 -0.1 -0.1 Cat -0.72** -0.73** 0.75** 0.92** -0.56* 0.3 -0.41 0.45 0.29 -0.2 Ure -0.79** -0.72** 0.71** 0.79** -0.46 0.49 -0.39 0.75** 0.44 0.07 Suc -0.81** -0.78** 0.87** 0.86** -0.50* 0.26 -0.24 0.61* 0.34 -0.23 SR -0.81** -0.71** 0.87** 0.71** -0.38 0.34 -0.15 0.67** 0.38 -0.3 Zn PB Si Sh Pi Cat Ure Suc SR Zn 1 PB -0.02 1 Si -0.27 -0.56* 1 Sh 0.23 0.63** -0.96** 1 Pi 0.25 0.35 -0.87** 0.79** 1 Cat 0.4 0.62** -0.59* 0.62* 0.41 1 Ure 0.68** 0.39 -0.63** 0.64** 0.53* 0.81** 1 Suc 0.31 0.71** -0.73** 0.80** 0.54* 0.90** 0.84** 1 SR 0.29 0.74** -0.67** 0.74** 0.56* 0.73** 0.73** 0.90** 1 1) Rel:相关性, PS：土壤粒度, TC：总碳, TN：总氮, C/N：碳氮比, As:砷, Cu:铜, Mn:锰, Ni：镍, Pb:铅, Zn:锌, PB:植物生物量, Si: Simpson指数, Sh: Shannon指数, Pi: Pielou均匀度指数, Cat:过氧化氢酶, Ure：脲酶, Suc:蔗糖酶, SR：土壤呼吸; *表示P < 0.05, **表示P < 0.01

表 1 不同环境因子与植物多样性的相关性1) Table 1 Relationship among the different environmental factors and plants diversity

尾矿库坝面植物和土壤理化性质在时间序列上形成了明显的生态梯度, 那么微生物群落组成和结构在这一生态梯度下的变化趋势是否呈现一定的演替规律呢.为此, 选择恢复45、15和1 a样地的土壤进行宏基因组高通量测序, 分析土壤微生物群落结构和多样性(表 2).表中可以看出, 随着恢复年限增加, 细菌群落OUT数、丰富度指数(Chao1、ACE)、多样性指数(Shannon、Simpson)均呈显著升高趋势, 表明随着恢复年限的增加细菌丰富度和多样性显著增加.真菌序列数在恢复1年样地最大, 群落丰富度指数与细菌相似, 但多样性指数与细菌相反, 随恢复时间逐渐降低.微生物群落系统发育树(图 3)显示, 细菌群落[图 3(a)]主要包括变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、厚壁菌门(Firmicutes)、酸杆菌门(Acidobacteria), 其中变形菌门(39.7%~63.4%)、放线菌门(20.6%~28.9%)相对丰度最高.此外, 还有拟杆菌门(Bacteroidetes)、绿弯菌门(Chloroflexi)、芽单胞菌门(Gemmatimonadetes)等.真菌群落[图 3(b)]主要包括子囊菌门(Ascomycota)、担子菌门(Basidiomycota)、接合菌门(Zygomycota)等, 其中子囊菌门(58.2%~77.4%)相对丰度最高.

表 2 (Table 2)

表 2 不同生态梯度土壤微生物多样性指数1) Table 2 Diversity indexes of the microbial clonal library in soil with different gradients 类型 恢复年限/a 序列 OTU 多样性指数 Chao1 ACE Shannon Simpson 细菌 45 30572 6118 17 664.09 18 054.41 9.991 4 0.993 4 15 31267 4697 11 675.25 11 682.02 9.318 0 0.987 0 1 32885 364 447.02 424.76 3.850 8 0.815 6 真菌 45 47730 395 551.72 670.04 5.06 0.92 15 31701 365 502.28 573.28 5.04 0.92 1 71160 211 238.89 253.63 5.19 0.95 1)高通量测序建库过程中的PCR扩增会产生嵌合体序列, 测序过程中会产生点突变等测序错误, 为了保证分析结果的准确性, 需要对有效序列进行进一步过滤和去除嵌合体处理, 得到最终用于后续分析的优质序列

表 2 不同生态梯度土壤微生物多样性指数1) Table 2 Diversity indexes of the microbial clonal library in soil with different gradients

图 3

Fig. 3

图 3 尾矿坝面土壤微生物群落系统发育树 Fig. 3 Phylogenetic tree of the microbial community in the soil of the tailings dam

微生物群落结构如图 4所示, 在45、15和1 a样地中, 细菌群落共有的优势科(丰度≥1%)主要包括柄杆菌科(Caulobacteraceae, 8.9%、12.8%、47.4%)、鞘脂单胞菌科(Sphingomonadaceae, 3.7%、5.2%、2.2%)、丛毛单胞菌科(Comamonadaceae, 2.6%、2.1%、1.7%)、甲基杆菌科(Methylobacteriaceae, 1.4%、2.0%、9.0%)、微球菌科(Micrococcaceae, 2.3%、1.7%、3.5%)、微杆菌科(Microbacteriaceae, 1.5%、1.5%、6.2%)、类诺卡氏菌科(Nocardioidaceae, 3.0%、3.4%、10.8%).此外, 优势细菌科还有红螺菌科(Rhodospirillaceae)、慢生根瘤菌科(Bradyrh-izobiaceae)、生丝微菌科(Hyphomicrobiaceae)、链霉菌科(Streptomycetaceae)、链球菌科(Streptococcaceae)等[图 4(a)]. 3个样地中, 真菌群落共有的优势科(丰度≥1%)[图 4(b)]主要包括假球壳科(Pleosporaceae, 1.33%、16.9%、3.51%)、发菌科(Trichocomaceae, 6.3%、10.3%、15.9%)、丛赤壳科(Nectriaceae, 4.3%、2.4%、2.1%)、柔膜菌目未定(Hypocreales Incertae_sedis, 1.4%、1.3%、5.9%)、子囊菌门未确认(Ascomycota unidentified, 1.9%、1.4%、1.8%).此外, 优势真菌科还有毛壳菌科(Chaetomiaceae)、蜡壳耳科(Sebacinaceae)等.

图 4

Fig. 4

图 4 坝面土壤微生物群落优势科相对丰度 Fig. 4 Relative abundances of the dominant families of bacteria and fungi in the microbial community in the soil of the tailings dam

如上所述, 尾矿坝面土壤微生物群落组成和结构在不同的恢复年限具有显著差异.非度量多维度分析(NMDS, stress=0.01)结果(图 5)显示, 在科水平上土壤细菌(Micrococcaceae、Microbacteriaceae、Nocardioidaceae、Caulobacteraceae、Methylobacteriaceae、Methylobacteriaceae)丰富度主要受土壤养分(TC、TN、TS、C/N)、土壤孔隙度Por的影响, Micrococcaceae, Methylobacteriaceae还受土壤重金属Ni、Mn、As的影响, 此外鞘脂单胞菌科(Sphingomonadaceae)与其它细菌不同, 主要与重金属Cu、Cd、Zn、Pb的含量相关.土壤真菌(Hypocreales Incertae_sedis、Nectriaceae、Ascomycota unidentified、unidentified)与大部分细菌相似, 受土壤养分、土壤孔隙度影响. Nectriaceae、Ascomycota unidentified、unidentified等也与重金属Ni、Mn、As相关, Trichocomaceae受土壤pH、土壤粒度、Ps、Cr的影响.另外, 假球壳科(Pleosporaceae)受土壤理化性质的影响较小. Microbacteriaceae、Nocardioidaceae、Caulobacteraceae、Methylobacteriaceae和Hypocreales Incertae_sedis主要集中在恢复1a的样地, 而Micrococcaceae, Methylobacteriaceae、Nectriaceae、Ascomycota unidentified、unidentified主要集中在恢复45 a样地.总之, 土壤微生物群落结构动态在优势科水平主要与土壤养分相关, 部分科受重金属含量影响.

图 5

Fig. 5

图 5 非度量多维尺度(NMDS)分析微生物群落(优势科)与理化因子的相关性 Fig. 5 Non-metric multidimensional scaling (NMDS) of the correlation between the microbial community (dominant families) and the physicochemical factors

Mantel分析方法分析土壤微生物群落、植物群落多样性以及土壤质量之间的相关性(表 3).表中可以看出, 土壤细菌与真菌群落极显著正相关(r=0.956, P < 0.05).土壤细菌、真菌群落与植物多样性无显著相关性.细菌群落、真菌群落和植物群落均与土壤质量显著相关.说明生物因子(微生物间)和土壤理化性质是尾矿坝土壤微生物群落结构的主要驱动力.

表 3 (Table 3)

表 3 土壤微生物*与植物多样性、土壤质量的Mantel分析1) Table 3 Mantel analysis of the soil microbial diversity, plant diversity, and soil quality 项目 r P 细菌-真菌 0.956 0.002 细菌-植物 0.598 0.08 真菌-植物 0.671 0.091 细菌-土壤质量 0.730 0.029 真菌-土壤质量 0.817 0.037 植物-土壤质量 0.817 0.034 1)土壤微生物包括细菌和真菌的优势科; 土壤质量指土壤酶活性、土壤呼吸

表 3 土壤微生物*与植物多样性、土壤质量的Mantel分析1) Table 3 Mantel analysis of the soil microbial diversity, plant diversity, and soil quality

本文在小尺度(200 m×200 m)水平排除扩散限制对群落结构的影响, 分析环境因子(生物和非生物因子)对微生物群落结构和动态的影响.矿砂中重金属含量超标, 对植物和微生物具有一定的胁迫作用, 那么, 在重金属胁迫生境中环境因子如何驱动植物和微生物群落的多样性和结构形成是值得探讨的问题.

首先, 植物群落演替与土壤营养显著相关, 尤其是土壤总碳和总氮含量, 以及土壤的酸碱性.植物群落演替与土壤营养的之间具有一定的驱动关系^[26], 植被分布格局引起土壤异质性^{[27, 28]}.尾矿坝面起初土壤相对均一(以矿砂为主), 随恢复年代的增加, 土壤质地(粒径、孔隙度)、土壤有机质、氮和土壤酶活性的空间异质性显著增强, 同时植物群落结构也发生了显著变化.尾矿坝土壤呈碱性(pH 7.97~8.76), 植物群落多样性受pH的影响(表 1), 即当土壤pH处于较高水平时, 与植物群落多样性呈线性负相关.尾矿坝植物生物量、多样性与养分(TC、TN)含量极显著或显著正相关(表 1).在贫瘠的矿砂环境, 养分含量是影响先锋植物定植的限制因子.反过来, 植物的定植促进土壤营养的积累和循环, 植物生物量越大, 多样性越高, 凋落物越多, 土壤养分含量也越高.在本区中, 植物生物量和多样性不受土壤重金属含量的影响, 这可能是在本区土壤中的pH呈碱性, 植物对重金属的利用率较低, 且在长期的恢复条件下, 植物耐受性和抗性得以提高, 减轻了重金属的毒害作用^{[29, 30]}.

其次，随着恢复时间增加, 尾矿坝面土壤细菌群落的丰富度和多样性指数显著升高(表 2), 土壤真菌群落丰富度指数也升高, 但是多样性指数有所降低.在尾矿贫瘠环境中, 土壤养分对微生物群落的发展起主要作用, 随恢复时间增加, 土壤碳、氮含量的升高促进了微生物丰富度的提高^[31].在重金属浓度高的样地, 细菌多样性也高, 可能是细菌繁殖迅速, 对环境适应能力强, 能耐受高pH、高重金属含量的极端环境, 同时细菌胞外聚合物通过配位、吸附等作用使重金属发生迁移转化, 降低其生物毒性^[32]. 1 a样地的土壤营养贫瘠, 菌根真菌吸附在植物根系上, 与植物共生, 长时间恢复样地高浓度的重金属, 影响了真菌的多样性^[33].

再次，群落的结构和多样性决定其生态功能^[34].研究区优势细菌门有变形菌门、放线菌门、厚壁菌门、酸杆菌门[图 3(a)和图 4(a)], 这些微生物通过各种方法减轻重金属的毒害, 变形菌门的肠杆菌编码金属硫蛋白结合重金属^[35], 厚壁菌门的芽孢杆菌科分泌胞外聚合物吸附重金属, 使重金属发生迁移转化^[32].另外, 拟杆菌门、绿弯菌门、浮霉菌门、芽单胞菌门也能较好地适应矿区极端的环境^[36].优势真菌门有子囊菌门、接合菌门、担子菌门[图 3(b)和图 4(b)].丝状真菌(子囊菌门、接合菌门)可通过胞外分泌物的沉淀作用、细胞壁的吸附, 减轻重金属的毒害作用^[37].丛枝菌根真菌的原生质膜也可以吸附重金属离子, 并通过离子交换作用, 减轻重金属的毒害作用^[38].微生物参与土壤营养循环过程, 固氮菌、弗兰克氏菌和菌根真菌参与大部分的碳、氮循环, 假单胞菌属在氮循环过程中起关键作用.鞘脂单胞菌科与Cu、Pb、Zn、Cd等土壤重金属含量相关, 作为先锋物种, 在尾矿坝极端环境下耐受重金属的影响, 分解难分解的有机物^[39], 为后续植物、微生物生存提供养分.微生物群落优势科受到土壤养分的影响, 细菌群落优势科(鞘脂单胞菌科除外)、真菌群落优势科(假球壳科除外)丰富度均与土壤总碳、总氮及碳氮比相关(图 5), 土壤中的微生物群落形成特定的结构, 从而具备特定的功能.

本研究中, 土壤微生物(细菌、真菌)群落组成、植物多样性对土壤质量有显著影响(表 3), 是尾矿坝土壤生态系统恢复的主要驱动力.植物物种丰富度影响细菌(属水平)群落结构, 植物可以通过选择作用(碳输入、抗菌素的分泌、矿物风化)调节微生物的群落组成^{[40, 41]}.一些研究认为, 植物群落与真菌群落高度相关^[42], 在区域尺度上, 植物群落的组成可以预测真菌群落的分布, 且相比于非生物因素, 植物群落对真菌群落的影响更大^{[43, 44]}.细菌、真菌群落组成随植物群落的演替发生变化.而在本研究中, 土壤微生物(细菌、真菌)与植物多样性不相关, 可能是受到土壤pH的影响, 本研究尾矿砂土壤pH较高, 影响植物群落多样性, 植物根瘤、菌根的形成在尾矿坝较高pH的影响下, 仍处于发展阶段.

在本研究小尺度条件下, 由于尾矿土壤环境因子的特殊性, 致使土壤微生物群落结构和功能主要受到土壤因子决定, 生物因子的影响主要表现在细菌和真菌间的相互作用, 而植物群落与微生物群落间的关系表现不明显.因此, 在矿区土壤环境胁迫条件下, 确定性过程对微生物群落结构的构建发挥主要作用.