2018, Vol. 39
2. 云南香格里拉市纳帕海湿地管理局, 迪庆 674400;
3. 浙江大学环境与资源学院环境科学研究所, 杭州 310058
, XIAO De-rong1 , YAN Peng-fei1 , LIU Zhen-ya1 , MA Jin-cheng2 , CHEN Zhi-ming2 , GE Rong2 , TIAN Wei2 , WANG Hang1,3
2. Napa Lake Wetland Management Bureau in Shangrila City, Diqing 674400, China;
3. Institute for Environment Science, College of Environment & Resource Science, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China
土壤微生物是草地生态系统的重要组成部分, 推动着整个环境中物质和能量的流动和转移, 它对维持高寒草甸生态系统稳定具有深远影响[1].由于土壤微生物对土壤环境条件的变化异常敏感, 因此微生物群落结构不仅可以作为衡量草地生态环境功能的指标, 也能够较好地指示草地生态系统的健康变化[2].高寒草甸中分布有大量的泥炭地, 是重要的碳“汇”, 微生物群落代谢直接关系到泥炭土壤中有机碳的降解和转化, 以及泥炭的沉积速率[3].然而, 受不同土地管理制度、人为开采以及放牧等干扰的影响, 泥炭地功能逐渐丧失, 进而导致泥炭地土壤微生物的数量、结构、组成和功能发生变化.大量研究显示, 外界干扰会改变土壤理化结构进而影响土壤微生物群落结构, 对土壤健康构成威胁[4].
放牧是草地的主要利用方式之一, 主要通过牲畜的采食、践踏、卧息和排泄粪便等方式对地表植被、土壤养分以及土壤微生物产生影响[5].藏猪扰动型放牧是目前仅存在于我国海拔3 000~4 000 m藏族自治区的一种特有放牧方式, 是当地藏民生产、生活的一部分.藏猪放牧主要采取散养模式, 在白天散养状态下不进行人工投食, 藏猪主要依靠取食高寒草甸植物茎叶以及地下草根层生活, 晚上关入猪圈后会进食一部分牧草和水分.在散养状态下, 藏猪对原位土壤进行剧烈翻拱, 一方面破坏地表植物造成亚表层土壤裸露, 另一方面破坏地下草根层造成土壤结构发生改变[6].藏猪放牧干扰增加了土壤有机质矿化和养分流失, 造成土壤板结, 进而可能影响微生物的组成、结构及多样性, 增加土地退化风险[7].土壤微生物的数量和群落功能多样性能够在一定程度上指示土壤质量及其可持续利用性, 作为土壤退化的指示生物之一, 能够指示草地生态环境和生态系统功能的变化[8].因此, 研究掌握土壤微生物与藏猪放牧的关系对增强草原生态系统保护、恢复及重建工作具有重要的理论和实践意义.
近年来, 对草地生态系统土壤微生物多样性的研究主要集中在牛羊放牧方式下的土壤环境因子、微生物数量及时空分布变化分析[9].与牛羊放牧相比, 其他生物或人为直接作用的强干扰过程将加速土壤肥力衰退, 导致生产力下降, 引起更加严重的生态问题.在以往研究中对强生物干扰下的土壤微生物多样性和群落结构变化的报道相对较少, 尤其以藏猪干扰型放牧为代表的土壤微生物群落变化和土壤退化特征研究尚未见诸报道.本文以滇西北高寒草甸为研究对象, 通过对猪拱强干扰下的土壤理化指标进行分析, 探讨了土壤微生物的多样性变化特征和强生物扰动型放牧下土壤微生物群落结构组成特征, 进一步对核心群落进行比较, 鉴定出强扰动下的指示微生物, 并将它们与土壤退化因子进行耦合分析, 揭示出对环境变化较为敏感的微生物, 以期为高寒草甸生态系统的保护、恢复及重建提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况纳帕海位于青藏高原东南缘、横断山脉中段的香格里拉市境内(27°49′~27°55′N, 99°37′~99°41′E), 平均海拔3 260 m, 面积3 100 hm2(图 1).区域气候属寒温带高原季风气候区, 冬季受青藏高原冷空气的影响, 年均温仅为5.4℃, 水量补给主要靠降雨.纳帕海四面环山, 生态系统相对独立, 从北向南依次为湖泊、沼泽、沼泽化草甸、陆生草甸等景观类型[10].区域生境寒冷, 植物凋落物分解缓慢, 有机质在土壤中大量积累, 土壤坡面下发生潜育化和泥碳化过程, 形成典型的季节性淹水沼泽化草甸等类型.
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图 1 纳帕海区位图与采样区域示意 Fig. 1 Geographic locations of Napahai and the sampling sites |
根据统计年鉴, 2008年以前纳帕海藏猪放牧规模较小, 且多以圈养为主, 2008年以来随着市场对藏猪需求增加, 散养藏猪数量剧增, 在综合管控下, 纳帕海藏猪的载畜量平衡在115头·km-2, 超出当地实际承载力(40头·km-2), 放牧面积约占整个纳帕海面积的5%左右[11].此次调查区域位于布伦草原, 该区域属于沼泽化草甸, 土壤类型为泥炭土(泥炭深度1.0~1.5 m), 季节性淹水, 土壤母质为高度发育的泥炭层, 区域均靠近居民点附近, 白天散养状态下的放牧时长为每天5.5 h.依据姚茜等[7]的研究结果, 于2016年5月生长盛期在每个区域内调查藏猪扰动较为明显、扰动深度在5~8 cm的猪拱景观斑块(平均扰动次数达2~3次, 属典型猪拱斑块), 随机设置0.5 m×0.5 m的样方.通过严格筛选典型猪拱斑块, 确保干扰强度的一致性.在猪拱斑块内随机设置12个样方, 每个样方间隔3~4 m.在每个样方内, 利用对角线多点(共5点)混合取样的方法对0~10 cm表层土壤进行采样.在猪拱斑块内设置样方的同时, 选取临近位置分别设置12个对照样方(无藏猪翻拱区).结合现场调查、高分卫星遥感影像数据判读以及草根层发育状况分析, 确保所选取的对照样方在历史上没有被藏猪干扰过, 能够反映该区域的长期放牧效应(共8 a).另外, 对照样方与藏猪扰动样方区位临近, 具有相对一致的气候、水文与地貌特征.
1.3 土壤样品理化生指标分析在每个调查样方中分别齐地刈割25 cm×25 cm植株, 同时挖取地下部分带回实验室放置于65℃的烘箱中烘干至恒重, 用电子天平分别进行称重.土壤理化性质测定参照鲍士旦[12]的土壤农化分析方法, 其中, 有机质采用重铬酸钾容量法; 全氮采用半微量凯氏定氮法; 速效磷采用碳酸氢钠浸提钼锑抗比色法; pH值采用酸度计法.利用环刀法一次性连续测量土壤容重、总孔隙度、土壤含水率等基本理化指标.参照文献[13], 土壤微生物生物量碳利用氯仿熏蒸法进行测定.
1.4 土壤细菌DNA提取与PCR扩增土壤样品总DNA采用Power soil DNA Isolation Kit(MOBIO公司, 美国)试剂盒进行提取, 每个样方中采集1个土壤样品的混合样, 12个样方分别对应12个DNA样品.利用Nanodrop 2000c检测DNA的质量, 之后进行细菌16S rRNA基因的PCR扩增.扩增引物为338F(ACTCCTACGGGAGGCAGC AG)和806R(GACTACHVGGGTWTCTAAT). PCR反应条件为：98℃预变性3 min; 98℃变性30 s; 50℃退火30 s; 72℃延伸30 s; 27个循环; 72℃后保温5 min, 于4℃保存.电泳PCR产物使用AxyPrepDNA凝胶回收试剂盒(AXYGEN公司)进行切胶回收纯化, 之后根据电泳初步定量结果, 将回收纯化的PCR产物用QuantiFluorTM-ST蓝色荧光定量系统(Promega, 美国)进行检测定量.根据定量结果和测序量要求, 取PCR产物构建测序文库.构建好的文库在Illumina PE300测序平台上进行测序操作.
1.5 数据处理和统计分析细菌16S rRNA基因序列利用Quantitative Insights Into Microbial Ecology (QIIME)平台进行分析.首先对双向序列进行拼接, 检查其中存在测配错误的序列, 去除嵌合体序列, 得到高质量的序列进行下一步分析.根据UCLUST按照97%相似性将全部基因序列聚类, 去除singleton的OTU, 得到代表性OTU序列.应用软件Mothur中的summary.single命令, 计算种群丰富度Chao1指数、PD whole tree指数、Shannon和Simpson多样性指数, 利用Weighted Unifrac PCoA对物种β多样性进行分析.将代表性OTU序列与RDP参考数据库对比, 得到物种信息, 然后分别在门、属水平进行分析得到物种分布图.在此基础上, 通过Venn图找到核心群落, 并对核心群落的功能进行比较.运用Canoco 4.5生态学多元统计分析模型分析样本的空间差异特征, 利用蒙特卡洛置换检验分析环境因子对微生物群落影响的显著性水平, 用典型对应分析(CCA)找出对环境变化敏感的微生物.使用SPSS软件进行统计分析, 研究土壤生化指标与多样性指数、物种丰度在P=0.05水平上的统计差异性.
2 结果与分析 2.1 藏猪扰动下的植物生物量与土壤理化指标由表 1可知, 与对照相比, 藏猪干扰明显降低了植物地下生物量和土壤含水率(P < 0.05), 提高了土壤容重.藏猪干扰过后的土壤地上生物量、容重、有机质、活性有机碳、速效磷指标的变化与对照相比边际显著(P < 0.1).受猪拱扰动后的土壤pH、总氮、以及土壤微生物生物量碳等指标呈现降低趋势, 但处理间无显著差异(P>0.05).
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表 1 植物生物量指标与土壤理化指标 Table 1 Plant biomass and the basic physico-chemical indicators of soils |
2.2 藏猪扰动下土壤微生物群落多样性分析 2.2.1 α多样性
由表 2可知, 对照中检测到OTU数目为3 064个, 藏猪干扰下的物种数减少到2 152个.与对照相比, 藏猪干扰下的土壤微生物Chao1与PD whole tree指数分别显著(P < 0.001)降低了29.4%和23.6%. Shannon与Simpson指数也表现出相似的规律, 可见藏猪放牧导致土壤微生物多样性显著下降.
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表 2 干扰土壤与非干扰土壤微生物α多样性指数分析 Table 2 The α diversities of the microbial communities in pig disturbed and undisturbed soils |
稀释曲线反映了样品的取样深度, 可以用来评价测序量是否足以覆盖所有类群.从图 2(a)可以得知, 随着测序深度增加, 不同处理下的土壤样品稀释曲线基本趋于平缓, 能够较为真实地反映出样本中的微生物群落结构.总体上, 平均每个样本的测序深度达45 000条序列, 对照中曲线平台期出现时间较为滞后, 表明土壤微生物种类更为丰富. Rank-Abundance曲线[图 2(b)]进一步揭示了物种的丰度和均匀度.在水平方向上, 对照中的土壤样品物种丰度大于干扰下的土壤, 且对照中的曲线更为平滑, 微生物物种分布更为均匀.
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图 2 物种相对丰度稀释曲线 Fig. 2 Rarefaction curves of species relative abundances |
Weighted Unifrac PCoA分析表明(图 3), 干扰与对照区分明显, 组间(between-subject)样本空间距离达0.197, 干扰和对照样品之间的微生物群落组成具有较大差异.排序结果较好地反映了土壤微生物群落在干扰和对照中的整体状况, 且区分度较高.
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图 3 干扰与非干扰土壤微生物群落结构β多样性分析 Fig. 3 The β diversities of the microbial communities in pig disturbed and undisturbed soils |
在门分类水平上[图 4(a)], 两种处理方式下微生物群落具有显著差异, 对照样品中, 优势群落为变形菌(Proteobacteria, 32.6%)、酸杆菌(Acidobacteria, 22.9%)和绿弯菌(Chloroflexi, 19.6%).而在干扰下土壤微生物优势群分别为变形菌(45.33%)、拟杆菌(Bacteroidetes, 18.2%)、酸杆菌(13.5%).与对照相比, 变形菌和拟杆菌在干扰土壤中显著增多, 分别增加了约35.0%和84.7%.在属分类水平[图 4(b)], 干扰和对照中的土壤微生物群落结构差异性更为显著.与对照比较, 藏猪干扰下的土壤微生物中拥有更多的鞘氨醇单胞菌(Sphingomonas, 22.7%)和薄层菌(Hymenobacter, 18.6%), 而在对照下硝化螺菌(Nitrospira, 38.0%)、红游动菌(Rhodoplanes, 33.3%)占优势.
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图 4 土壤微生物在门和属分类水平上的群落结构特征 Fig. 4 Soil microbial community compositions at the phylum and genus levels |
利用Venn图可以展示出样本OTU数目组成的相似性及重叠状况, 从而找到对照和干扰下的核心微生物群落.对照中共发现136个OTU, 约占总数的13.5%[图 5(b)], 而在干扰下[图 5(a)], 共发现71个OTU, 约占总数的6.90%, 放牧干扰导致核心微生物数量降低了47.8%.进一步对核心群落进行Venn分析, 得出OTU在两种处理下的重叠状况[图 5(c)].研究发现, 仅在对照中发现的特有微生物OTU数目为120个, 仅在干扰中发现的特有微生物OTU数目为55个.
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图 5 微生物OTU分布Venn图 Fig. 5 Venn chart of microbial OTU distributions |
进一步对对照与干扰中特有OTU进行分析, 揭示各处理下的关键指示微生物物种信息.分析发现, 在对照中存在大量“unclassified”微生物, 其他优势菌包括酸微菌目(Acidimicrobiales, 5.40%)、红螺菌目(Rhodospirillales, 5.33%)以及粘球菌目(Myxococcales, 4.92%)等[图 6(b)].通过文献对比, 进一步对它们的功能进行解析(表 3), 酸微菌参与土壤生物降解; 红螺菌作为一类反硝化菌, 起着降解环境或土壤中污染物的功能; 粘球菌可以同化利用根际植物源碳, 它是一类抵御植物病害和具有生物防治功能的微生物.
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图 6 干扰与非干扰土壤核心微生物群落结构特征 Fig. 6 Core microbial community structures exclusively-found in pig disturbed and undisturbed soils |
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表 3 核心微生物相关功能 Table 3 Core microbes and their related functions |
在干扰中存在的特有微生物主要包括伯克霍德氏菌目(Burkholderiales, 23.4%)、假单胞菌目(Pseudomonadales, 16.6%)、鞘脂单胞菌目(Sphingomonadales, 10.0%)、放线菌目(Actinomycetales, 5.74%)、柄杆菌目(Caulobacterales, 5.60%)以及鞘脂杆菌目(Sphingobacteriales, 4.90%)[图 6(a)].其中伯克霍德氏菌具有固氮和生物病害防治功能, 它产生的挥发性有机化合物可以抑制植物病原真菌菌丝的生长, 并把有毒代谢物质作为碳源、氮源利用从而将其降解; 假单胞菌适于在寒冷的极端环境中生存, 具有解磷, 联合固氮的作用; 鞘脂单胞菌参与产氢、固氮、分解有机物等土壤物质循环过程, 在修复土壤污染、降解大分子物质并在生物防治功能等方面发挥着积极作用; 而放线菌作为一种寄生菌, 可以对土壤污染物进行降解, 它同时具有物种多样性和代谢多样性的属性, 在自然界物质循环和提高土壤肥力等方面有着重要的作用.除此之外, 在干扰土壤中发现的特有微生物还包括具有同化利用根际植物源碳的鞘脂杆菌; 耐寒、嗜冷且黏附于细菌、藻类、吸收其营养的柄杆菌.由此表明, 在干扰胁迫下优势微生物的群落结构及功能发生转变, 以更好地适应外界环境条件改变, 并发挥积极作用.
2.4 藏猪干扰下微生物群落结构与环境因子的相关性分析CCA排序统计结果(图 7)反映了在属分类水平上不同丰度的土壤微生物对土壤条件的相似适应性以及土壤微生物与土壤理化因子在梯度上的分布格局.第一轴特征值为54.1%, 包含了大部分的土壤环境信息和微生物群落信息, 可以较好地解释各环境因子以及样本之间的关系.其中, 地上生物量对微生物群落结构的影响最为显著(P < 0.05), 除此之外, pH值和土壤有机质的影响达到边际显著水平(P < 0.1).按物种来分, 红游动菌属(Rhodoplanes)、硝化螺菌属(Nitrospira)等分布较为集中且与含水率、速效磷、有机质以及地上、地下生物量等环境因子所形成的夹角较小, 由此表明土壤中这些微生物对土壤环境因子的响应较为敏感.
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图 7 微生物属水平群落结构与环境因子的CCA分析 Fig. 7 CCA analyses linking the environmental factors and microbial community structures at the genus level |
土壤微生物分布及其变化在不同土壤类型中存在显著差异.有研究发现, 若尔盖泥炭沼泽退化湿地4种不同土壤类型中的微生物总数变化趋势表现为泥炭土>草甸土>沼泽>风沙土[27].此次采样点为典型高寒草甸泥炭沼泽土, 对照中(藏猪未干扰)检测到的微生物物种数较多, 且物种分布更为均匀, 这与前人的研究结果一致. Kraigher等[28]对泥炭沼泽中的微生物进行研究发现, 土壤有机碳与土壤微生物生物量成正比.在本研究中, 对照泥炭土壤样品中的总有机碳含量较高, 进而微生物生物量碳的含量也较高.靳亮等[29]对尕海湖湿地泥炭微生物多样性分析后发现, 样品中Chao1和Shannon指数分别为605和5.62, 而本研究发现对照泥炭土壤样品的Chao1和Shannon指数分别为4577和9.36, 可见高寒草甸泥炭土壤微生物物种总数更为丰富且群落多样性更高.
在相同的土壤类型中, 发现不同地区的泥炭土壤微生物群落结构具有一致性.唐杰等[30]对若尔盖高原泥炭湿地不同退化阶段的土壤微生物群落多样性研究发现, 变形菌纲和拟杆菌门为土壤微生物中的优势类群.而本研究发现在门水平上, 对照土壤中的优势菌群为变形菌(32.6%)、酸杆菌(22.9%)、绿弯菌(19.6%).对比前人研究结果, 在不同地区的泥炭地中都发现变形菌为土壤的优势菌.同时, 陈伟等[31]发现纳帕海泥炭地土壤样本中的优势菌群为变形菌门、绿弯菌门和放线菌门, 这也与本研究结果十分接近.其中, 绿弯菌是一类具有绿色的色素, 通过光合作用产生能量的细菌.纳帕海高原湿地是我国境内高海拔低纬度的地区, 常年光照时间长, 特殊的地理区域为绿弯菌等微生物的繁殖和生长创造了有利条件.
滞水性是高寒草甸生态系统的主要特征, 土壤水分增加导致泥炭土壤通气性变差, 减缓有机质分解速率, 使有机质及其他一些营养元素更易于累积[32].本研究发现, 无干扰的对照土壤中水分含量较高, 相应的有机质含量也较高.同时, 田应兵等[33]对若尔盖湿地进行研究时发现, 土壤水分含量与土壤有机碳、全氮等含量成正相关性, 这也与本研究中水分较高的对照土壤具有相同的规律.土壤pH是微生物群落结构的影响因素之一, 能够对细菌群落多样性产生显著影响[34].笔者发现, pH偏中性的泥炭地对照土壤中的硝化螺菌属、红游动菌属占有较高的比例, 而这两种细菌分别具有硝化与反硝化的功能.它们的生存需要一个较为稳定的土壤酸碱环境, pH偏酸或偏碱都不利于这两种菌的生长, 这可能是导致其成为优势菌落的原因之一.除此之外, 在高原高寒泥炭土壤中依然存在大量人类未知的微生物物种, 这些微生物在目前已有的测序手段下还不太清楚, 它们在推动土壤发生、发育等方面可能扮演着重要的角色, 仍需要人们进一步探索.
3.2 放牧扰动作用下的土壤微生物群落及多样性变化高寒草甸区域放牧、土地利用方式改变、矿物开采等干扰过程均对土壤微生物产生深刻影响[35], 而过度放牧则会引起土壤微生物群落结构的显著改变[36].有学者在对轻度牛羊放牧下的土壤微生物多样性研究发现, Chao1和Shannon指数下降不明显[37], 可见轻度牛羊干扰不足以使微生物多样性发生变化.猪拱干扰破坏了土壤的物理结构, 导致物种群落结构变化显著, 土壤微生物群落多样性显著降低, 同时也为一些新的微生物生长创造了环境. Wardle等[38]认为同一地区植物群落能够维持的微生物生物量差异明显.笔者发现植被覆盖率较低的猪拱土壤中, 微生物生物量碳的含量也较低.为此推测, 植物群落以及归还给土壤的植物残体数量和质量的差异, 是造成土壤微生物生物量变化的重要原因.同时, 陈懂懂等[39]对牛羊放牧条件下高寒草甸土壤微生物研究发现, 植物生物量、土壤养分与微生物生物量之间相关性并不显著, 这与本实验对猪拱干扰放牧的研究结果有所不同.分析其原因, 这可能与生态系统的干扰差异有关, 牛羊放牧条件下, 植物和土壤微生物之间存在对土壤碳氮元素的竞争.而在藏猪强干扰下, 植被凋落物和根残余量不断减少、土壤肥力降低, 从而限制了微生物的生长及其对土壤碳氮元素的累积, 彼此相关性更为明显.高雪峰等[40]以内蒙古典型草原为研究对象, 发现牛羊践踏为代表的轻度放牧甚至促进了土壤微生物生物量碳的增加, 比无放牧活动的区域反而增加了55.2%.而本研究发现, 藏猪放牧限制了土壤养分的分解与转化, 与对照相比, 藏猪放牧干扰下检测到的土壤微生物物种数目降低了29.8%, 且微生物生物量碳也明显减少了34.2%, 这与赵吉[41]对强干扰放牧下微生物数量下降30.0%的研究结果一致.随着草地生产力下降、土壤有机质来源减少, 显著影响了微生物的生存与繁殖.另外, 在猪拱强干扰下, 土壤容重增加、通气性变差, 也是导致微生物数量减少的原因.
王少昆等[42]对不同强度放牧后的土壤微生物分布特征研究发现, 适度的牛羊放牧有利于微生物的生长繁殖, 微生物的活动会分泌一些植物生长所必需的营养物质和生长元素, 从而促进退化草场的恢复.根据“中度干扰理论”, 适度放牧有利于提高生态系统的生产力[43].随着土壤裸露程度增加, 周围植物在裸露地表上迅速繁殖, 并随机占据新的生态位, 裸地为植物生长提供了适宜的生境, 反而有利于植物更新, 并加速生态系统养分循环速率.在对遭受干扰土壤中的微生物进一步研究中, 学者发现随着放牧强度增加, 土壤细菌数量会显著下降, 而放线菌的数量将有所升高[44], 这与本研究发现的干扰土壤放线菌丰度高于对照的结果一致.对核心OTU进一步分析, 在猪拱干扰中发现存在有大量放线菌目微生物, 作为一种寄生菌, 它可以产生众多的抗生素和具有生物活性的次生代谢产物, 在自然界的物质循环和提高土壤肥力等方面有着重要的作用[21, 22].由此可以推测猪拱等强干扰活动为一些特殊的微生物创造了生存条件, 而干扰过后的土壤微生物群落结构更为简单, 且趋于一致.本研究中, 藏猪“翻拱”取食行为具有特殊性, 高强度的猪拱干扰往往会超过植物的受损阈值和补偿性生长限度, 进而影响土壤微生物群落组成, 导致生态系统遭受不可逆的破坏.适度的猪拱放牧干扰也可能会促进和维持生态系统的稳定, 然而与牛羊放牧相比, 藏猪放牧所能维持的生态阈值可能远远低于牛羊放牧.因此需要加强对藏猪放牧生态阈值的研究, 并对藏猪放牧的破坏力进行客观评价, 分析藏猪放牧的环境容量, 并找出能够维持土壤微生物多样性较为合理的藏猪放牧强度, 进而为滇西北高原生态环境的保护提供理论依据.
4 结论(1) 采用16S rRNA基因高通量测序技术对藏猪干扰和对照土壤样品中的微生物进行测序分析, 发现对照中的OTU数目为3 064个, 干扰后的土壤可检测到的物种数急剧减少到2 152个, 且干扰下Chao1和PD whole tree指数均显著降低. Rank-Abundance曲线进一步揭示出对照下土壤样品微生物物种分布更为均匀, 而β多样性分析也表明, 对照与干扰之间的微生物群落结构具有显著的差异.
(2) 泥炭土壤在门水平的优势菌主要包括变形菌、酸杆菌和绿弯菌.与门水平相比, 干扰下的微生物在属水平上的变化更加显著, 其中鞘氨醇单胞菌和薄层菌在干扰后的土壤中显著增加, 而硝化螺菌和红游动菌则显著降低.
(3) 在对照中发现136个核心OTU, 干扰下发现71个核心OTU.放牧干扰条件下的指示微生物主要包括伯克霍德氏菌、假单胞菌、鞘脂单胞菌以及放线菌等, 其功能多与环境胁迫有关, 并在环境胁迫下发挥积极作用.
(4) CCA排序结果表明：在属分类水平下的硝化螺菌、红游动菌等微生物对土壤环境因子的响应较为敏感.
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