2019, Vol. 40
2. 南京林业大学生物与环境学院, 南京 210037
2. College of Biology and Environment, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China
山地生态系统是陆地系统组成部分之一, 具有重要的生态系统功能[1].在山地生态系统中, 植物、土壤、气候等环境条件随海拔梯度发生剧烈变化, 为研究生物群落海拔分布格局及其对环境变化的响应提供天然实验室[2].迄今为止, 动植物的海拔生物多样性分布模式已经被广泛研究, 表现为在低或中海拔多样性最高[1].土壤微生物在生物地球化学循环和生态系统功能维持中起着重要作用[3], 但是对其海拔分布格局的研究仍落后于动植物[4].目前已有研究表明土壤微生物多样性的海拔分布模式有递减式[5]、驼峰式[6]、下凹式[7]、阶梯式[1]等, 也有研究发现土壤微生物呈无明显海拔分布模式[8], 所有的这些研究都集中在一个较大的垂直间隔和对比鲜明的生态系统.此外, 还有一些学者研究了较小尺度海拔范围内的土壤微生物, 发现土壤微生物在这些较小海拔范围内多具有明显的海拔分布模式[9~11].可见, 目前在海拔梯度上没有统一的微生物多样性分布模式[11].
关于微生物群落分布格局, Bass-Becking[12]和De Wit等[13]认为“微生物无处不在, 但受环境选择”, 虽然所有的微生物是世界性分布, 但是特定的环境中大多数物种只是潜在的; 而扩散限制假说则认为微生物生物地理学和大型生物相似, 存在着生物地理学模式[14, 15], 但实际上往往是这两大观点的综合作用.近年来研究结果显示, 土壤微生物群落的分布与土壤pH[16]、土壤养分含量[3]、植被类型[17]、海拔[6]等环境因子密切相关, 支持微生物群落空间分布的环境选择作用.因此, 在研究土壤微生物群落空间分布格局的形成和维持机制时, 应同时考虑当下环境因素(土壤理化性质)和历史因素(海拔)[10].
黄山位于我国安徽省南部黄山市境内, 地处我国南北植物区系交替地带, 具有特殊的地理环境和局部小气候, 形成了明显的植被和土壤山地垂直分带[18], 是研究微生物群落海拔分布特征的理想场所.近年来, 国内外学者对该区域的动植物[18, 19]和土壤真菌[20]等方面进行了研究, 但是对土壤细菌海拔分布状况的研究较少.因此, 本文分析了黄山670~1 780 m整个海拔梯度范围内的土壤细菌群落结构特征及其土壤环境影响因素, 以期为黄山土壤生态系统物种多样性的认识和保护提供依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况黄山(118°01'~118°17'E, 30°01'~30°18'N)位于安徽省南部, 主峰莲花峰高1 864 m, 景区面积为154 km2, 地处中亚热带区, 全山年均气温7.8℃, 年均降雨量2394.5 mm.黄山植被海拔差异明显, 植被类型主要是喜暖性针叶林、常绿落叶阔叶混交林和山顶矮林草甸[18].黄山土壤的海拔分布也较明显, 自下而上为黄红壤、黄壤、暗黄棕壤、酸性棕壤, 且局部分布着山地草甸土和山地草甸沼泽土[19].
1.2 样品采集2017年10月, 在黄山景区内沿温泉、云谷寺、光明顶一线的南坡进行采样, 按约每100 m的海拔间隔设置一块样地, 样地基本情况见图 1和表 1.采样时尽量避开人为扰动较大的区域.每块样地分别设置3个20 m×20 m的样方.去除地表覆盖物后, 在每个样方内用直径38 mm的土钻按S型采集10个表层10 cm深的土样, 混匀后装入无菌自封袋, 用冰盒运回实验室.剔除根系、石块等杂物后, 将土样分为两份:一份保存于-80℃超低温冰箱用于土壤DNA提取; 一份风干后用于土壤理化性质和酶活性测定.
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图 1 黄山研究样地分布 Fig. 1 Distribution of sampling sites in Mount Huangshan |
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表 1 样地概况 Table 1 Basic condition of sampling sites |
1.3 分析方法 1.3.1 土壤理化性质的测定
土壤含水率(SM)用烘干法测定; 土壤容重(BD)用环刀法测定; 土壤pH用电位法测定, 水土比2.5: 1;全氮(TN)用半微量凯氏定氮法测定; 碱解氮(AN)用碱解扩散法测定; 全磷(TP)用酸溶-钼锑抗比色法测定; 有效磷(AP)用双酸浸提-钼锑抗比色法测定; 全钾(TK)用氢氧化钠碱熔-火焰光度法测定; 有效钾(AK)用乙酸铵浸提-火焰光度法测定; 总有机碳(TOC)用重铬酸钾氧化外加热法测定[21].
1.3.2 土壤酶的测定土壤酸性磷酸酶(ACP)活性用磷酸苯二钠比色法测定, 取5 g风干土加入2.5 mL甲苯摇匀15 min后, 加入20 mL 0.5%磷酸苯二钠, 于37℃下培养24 h, 酶活性以24 h后1 g土中释放出来的酚毫克数表示; 土壤脲酶(UE)活性用靛酚蓝比色法测定, 取5 g风干土加入1 mL甲苯, 反应15 min后再加入10 mL 10%尿素液和20 mL柠檬酸盐缓冲液(pH 6.7)于37℃培养24 h, 酶活性以24 h后1 g土中NH4+-N的毫克数表示; 土壤蔗糖酶(SC)活性用3, 5-二硝基水杨酸比色法测定, 取5 g风干土加入15 mL 8%蔗糖溶液、5 mL磷酸缓冲(pH 5.5)和5滴甲苯, 混匀后于37℃培养24 h, 定时取样后加入3, 5-二硝基水杨酸, 沸水浴加热5 min, 酶活性以24 h后1 g土中葡萄糖毫克数表示[22].
1.3.3 土壤DNA提取和高通量测序用E.Z.N.A. soil试剂盒(Omega Bio-tek, USA)提取土壤总DNA.对V3~V4区进行PCR扩增, 引物为338F(ACTCCTACGGGAGGCAGCAG)和806R(GGACTACHVGGGTWTCTAAT). PCR反应体系为20 μL: 5×FastPfu缓冲液4 μL, 2.5 mmol·L-1 dNTPs 2μL, 正负向引物各(5 μmol·L-1) 0.8 μL, FastPfu聚合酶0.4 μL, DNA模板1 μL. PCR扩增程序为: 95℃预变性3 min; 27个循环(95℃变性30 s, 55℃退火30 s, 72℃延伸30 s); 72℃延伸10 min.扩增后用2%琼脂糖凝胶回收PCR产物, 用AxyPrep DNA凝胶回收试剂盒(Axygen Biosciences, USA)纯化, Tris_HCl洗脱, 2%琼脂糖电泳检测. PCR产物用QuantiFluorTM-ST蓝色荧光定量系统(Promega, USA)检测定量.在上海美吉生物医药科技有限公司Illumina Miseq PE300平台进行高通量测序.
1.3.4 序列数据分析原始序列用Trimmomatic软件进行质控, 用FLASH软件进行拼接:用UPARSE 7.1软件进行聚类, 按97%的相似度对序列进行聚类获得操作分类单元(OTU).用RDP Classifier 2.2对序列进行物种分类注释, 比对Silva数据库(SSU128), 置信度阈值为70%.按最小样本序列数统一抽取38 702条有效序列来研究土壤细菌群落结构.
1.4 数据分析用SPSS 20.0进行单因素方差分析, Duncan法用于显著性检验, 显著性水平为P＜0.05.用R软件生成Venn图, 用于统计高、中、低海拔样本中所共有和独有的OTU数目.用Mothur 1.30.1计算土壤细菌群落的α多样性指数, 包括谱系多样性PD指数、Shannon指数、Simpson指数、Chao1指数、ACE指数和Good's物种覆盖度.用R软件pheatmap包绘制丰度前15细菌门与各土壤理化性质和酶活性的Spearman相关性热图.用Pearson相关分析检验细菌群落α多样性(Chao1和PD指数)与土壤理化性质和酶活性之间的相关性.基于unweighted UniFrac群落距离算法和Bray-Curtis环境因子距离算法, 用Mantel和偏Mantel检验670~1 870 m细菌β多样性和环境因子的关系(permutations=999).
2 结果与分析 2.1 土壤理化性质及酶活性的海拔变化特征 2.1.1 土壤理化性质如表 2所示, 不同海拔土壤含水率差异显著, 最高海拔1 780 m的土壤平均含水率最大, 为65.50%;而不同海拔土壤容重无显著差异, 最低海拔670 m处的土壤容重最大, 为1.27 g·cm-3.黄山土壤均为酸性, 海拔1 370 m的土壤酸性最强(pH 4.10), 与670 m(pH 5.31)、1 080 m(pH 5.78)和1 165 m(pH 5.64)存在显著差异.不同海拔土壤养分之间存在不同程度的显著性差异.土壤全氮和碱解氮含量总体上随海拔升高而增大; 1 690 m高山矮林的土壤全氮和碱解氮含量最高且明显高于其他海拔, 分别是7.27 g·kg-1和574.05 mg·kg-1.不同海拔土壤全磷和有效磷含量存在显著差异, 但无明显海拔变化规律, 且1690 m的土壤全磷和有效磷含量最高, 分别为0.80 g·kg-1和4.35 mg·kg-1.土壤全钾含量随海拔升高而显著增大, 但有效钾含量无明显的海拔分布规律.各海拔之间的土壤有机碳含量存在显著差异, 有机碳含量总体上随海拔升高而增加.
2.1.2 土壤酶活性不同海拔土壤蔗糖酶活性差异显著, 而不同海拔土壤酸性磷酸酶、脲酶活性无显著差异(表 2).土壤蔗糖酶活性总体上随海拔升高而增强, 1 690 m山地矮林的蔗糖酶平均活性最高, 达89.39 mg·(g·d)-1.最低海拔670 m的土壤酸性磷酸酶、脲酶和蔗糖酶活性均最低.土壤理化性质和酶活性的相关性分析(表 3)表明, 土壤酸性磷酸酶活性只与土壤有效钾含量显著相关; 土壤脲酶活性与土壤碱解氮、有效磷含量均显著正相关; 土壤蔗糖酶活性与土壤含水率、全氮、碱解氮、全磷、全钾和总有机碳含量均显著正相关, 与土壤容重显著负相关.
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表 2 不同海拔土壤理化性质和酶活性1) Table 2 Soil physicochemical properties and soil enzyme activities across different altitudes |
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表 3 土壤理化性质和酶活性Pearson相关性1) Table 3 Pearson correlation between soil enzyme activities and soil physicochemical properties |
2.2 16S rRNA测序结果与多样性分析
本研究中, 优化序列共2 043 838条, 最多69 355条, 最少49 151条.将12个海拔梯度分为3组:低海拔A~D、中海拔E~H和高海拔I~L(图 2).低海拔共有4 305个OTU, 中海拔共有4 750个OTU, 高海拔共有4 445个OTU.低海拔和中海拔共有的OTU为4 237个, 低海拔和高海拔共有的OTU为3 978个, 高海拔和中海拔共有的OTU为4 154个.低海拔特有的OTU为122个, 中海拔特有的OTU为251个, 高海拔特有的OTU为65个. 3组的OTU数一共为5 023个, 它们共有的OTU为3 892个.
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图 2 不同海拔土壤样品细菌OTU数量韦恩图 Fig. 2 Venn diagram of OTU number from soil samples at different altitudes |
单因素方差分析表明, 670~1 780 m各海拔梯度之间的Shannon指数差异显著(F=2.43, P=0.03), 其余各指数差异均不显著(P＞0.05). PD指数、Shannon指数和Simpson指数能反映各样品土壤微生物群落多样性.海拔1 165 m处的Shannon指数最大, Simpson指数最小; 875 m处的Shannon指数最小, Simpson指数仅次于最大均值(770 m), 说明1 165 m的细菌群落多样性最高, 875 m的多样性最低. Chao1和ACE指数反映群落丰富度. 1 165 m处Chao1和ACE指数最大, 875 m处的Chao1和ACE指数最小, 说明1 165 m的土壤细菌总数和菌群丰富度最高.覆盖度值越高, 样本中序列被测出的概率越高, 没有被测出的概率越低, 反映测序结果是否代表样本中微生物的真实情况[23].各海拔土壤样品测序的覆盖度为98.26%~98.65%, 说明本次测序结果能充分反映供试土样微生物的真实情况.在670~1 780 m整个海拔范围内, 土壤细菌群落多样性无明显海拔分布规律; 875~1 370 m小海拔范围内, 细菌群落多样性沿海拔梯度先增高后降低, 呈单峰模式(表 4).
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表 4 细菌群落α多样性指数 Table 4 The α diversity indices of bacterial communities |
2.3 细菌群落结构
本次测序共得到34门、85纲、171目、328科、557属.相对丰度大于3%的优势细菌门共7个[图 3(a)], 分别是变形菌门(Proteobacteria)、酸杆菌门(Acidobacteria)、放线菌(Actinobacteria)、绿弯菌门(Chloroflexi)、浮霉菌门(Planctomycetes)、疣微菌门(Verrucomicrobia)和硝化螺旋菌门(Nitrospirae).其中, 变形菌门(34.09%~42.71%)、酸杆菌门(20.48%~42.71%)、放线菌门(9.69%~15.89%)、绿弯菌门(8.50%~15.50%)相对丰度较大.相较于其他海拔, 1780 m的变形菌门(34.09%)和放线菌门(9.69%)相对丰度最低, 绿弯菌门(15.50%)和浮霉菌门(7.06%)相对丰度最高.
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图 3 优势细菌门和优势细菌目相对丰度 Fig. 3 Relative abundance of dominant bacterial phyla and dominant bacterial orders |
各海拔土壤细菌目中相对丰度大于3%的有15个[图 3 (b)].其中, 根瘤菌目(Rhizobiales, 14.50%~19.21%)、红螺旋菌目(Rhodospirillales, 6.06%~13.42%)、酸杆菌门下的未定种类(norank_c_Acidobacteria, 7.81%~13.26%)和Solibacterales(3.45%~7.77%)以及酸杆菌目(Acidobacteriales, 3.42%~8.32%)、弗兰克氏菌目(Frankiales, 2.60%~7.90%)的相对丰度较大.黄单胞杆菌目(Xanthomonadales)在1 370 m的相对丰度最高(4.65%).纤线杆菌目(Ktedonobacterales, 7.97%)和浮霉状菌目(Planctomycetales, 6.80%)在1 780 m的相对丰度最高.醋微菌目(Acidimicrobiales)在1 690 m的相对丰度最高(4.56%).
2.4 土壤性质和酶活性对细菌群落的影响 2.4.1 细菌群落结构与土壤性质及酶活性的相关性土壤环境因子pH、全氮TN、总有机碳TOC与土壤细菌群落结构之间存在密切相关关系[16].如图 4所示, 土壤pH与硝化螺旋菌门(R=0.766)、Latescibacteria(R=0.855)及拟杆菌门(Bacteroidetes, R=0.427)呈极显著正相关关系(P＜0.01), 与绿弯菌门呈显著正相关关系(R=0.422, P＜0.05);与厚壁菌门(Firmicutes, R=-0.832)和衣原体门(Chlamydiae, R=-0.494)呈极显著负相关关系(P＜0.01), 与酸杆菌门呈显著负相关关系(R=-0.355, P＜0.05).土壤TN与厚壁菌门呈极显著正相关关系(R=0.477, P＜0.01), 与放线菌门(R=0.338)、衣原体菌门(R=0.361)和Saccharibacteria(R=0.384)呈显著正相关关系(P＜0.05);与硝化螺旋菌门(R=-0.407)和Latescibacteria(R=-0.398)呈显著负相关关系(P＜0.05).土壤TOC与放线菌门呈极显著正相关关系(R=0.456, P＜0.01), 与厚壁菌门(R=0.374)及Saccharibacteria(R=0.402)呈显著正相关关系(P＜0.05);与硝化螺旋菌门呈极显著负相关关系(R=-0.435, P＜0.01), 与Latescibacteria呈显著负相关关系(R=-0.384, P＜0.05).上述结果表明, 土壤pH和碳氮养分含量对硝化菌门、厚壁菌门和Latescibacteria这3类菌群的影响均显著.环境因子聚类分析表明, 土壤pH单独聚为一类, 对不同海拔土壤细菌群落结构差异性影响最大.硝化螺旋菌门、芽单胞菌门(Gemmatimonadetes)、厚壁菌门和衣原体菌门这些菌群主要起固氮和固碳作用[24], 与脲酶和蔗糖酶活性显著相关(P＜0.05).
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图 4 总丰度前15细菌门与土壤理化性质及酶活性相关性热图 Fig. 4 Correlation heat map of the top 15 bacterial phyla and soil physicochemical properties as well as enzyme activities |
Pearson相关性分析(表 5)表明, 在670~1 780 m, 土壤含水率和pH对土壤细菌群落谱系多样性(PD指数)及丰富度(Chao1指数)的影响均达显著水平(P＜0.05).而在875~1 370 m相对较小的海拔范围内, 土壤pH和全钾是影响菌群谱系多样性及丰富度的主要环境因子(P＜0.01).蔗糖酶和脲酶与微生物数量有关[22], 本研究结果表明细菌群落丰富度与脲酶活性显著相关(P＜0.05), 与蔗糖酶活性无显著相关关系(P＞0.05).
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表 5 土壤理化性质及酶活性与细菌群落多样性Pearson相关性 Table 5 Pearson correlation between α-diversity indices and soil physicochemical properties as well as enzyme activities |
Mantel分析(表 6)表明, 670~1 780 m海拔范围内, 土壤细菌群落与海拔、土壤pH和碳氮含量具有显著相关性(P＜0.05).偏Mantel分析表明, 土壤pH对细菌β多样性在该海拔范围内的分布模式的贡献率最大.
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表 6 细菌群落与环境因子的Mantel和偏Mantel检验 Table 6 Mantel and Partial Mantel test between bacterial communities and environmental factors |
3 讨论 3.1 不同海拔土壤理化性质及酶活性特征
随着海拔梯度的变化, 土壤类型、植被类型、气候等发生变化, 从而造成土壤理化性质与养分供应情况的海拔差异[25].本研究发现, 土壤含水率呈显著海拔差异, 且1780 m草甸土的含水率最大, 而土壤容重无显著海拔差异.海拔升高导致气温下降、降雨量增大、空气湿度增加, 使土壤水分蒸发减弱, 因此土壤含水量随海拔升高而增大[3].草甸土表层草甸植物覆盖度较高, 根系较集中, 使表层水分渗透力较差[26], 从而导致草甸土含水率较高.本研究中土壤全氮、碱解氮、全钾和总有机碳含量总体上随着海拔升高而增加.秦松等[27]的研究结果也证明, 有机质、氮、磷、钾元素与海拔显著正相关.此外, 地形对土壤理化性质的影响也较明显, 海拔是主导因素, 坡度坡向等微地形条件造成山体起伏, 对土壤质地影响较大[28].黄山明显的海拔差异和特殊的地形条件, 导致土壤理化性质存在不同程度的海拔差异.
土壤酶活性与土壤性质、土壤类型等环境条件密切相关, 被广泛作为土壤质量和土壤生物活性的重要指标[29].本研究发现土壤蔗糖酶活性存在显著海拔差异, 且该酶活性总体上随着海拔升高而增强; 而土壤酸性磷酸酶和脲酶活性无显著海拔差异, 且该两种酶活性无明显的海拔分布特征(表 2). Chang等[30]研究了600~1 400 m的人工毛竹林下土壤, 发现土壤脲酶和酸性磷酸酶活性均随海拔升高而增强.曹瑞等[31]研究了川西1 563~3 994 m的5种不同海拔生态系统土壤, 发现随着海拔升高, 有机层(0~15 cm)土壤蔗糖酶、脲酶和酸性磷酸酶活性均呈现出先增加后减少再增加的海拔变化趋势, 且存在显著的海拔差异.也有研究表明多数土壤酶活性沿海拔无显著变化情况[32].说明土壤酶活性的海拔分布情况因地而异.本研究发现, 土壤脲酶和蔗糖酶与土壤养分之间存在显著正相关关系(表 3), 符合前人研究结果[10, 33].磷酸酶参与磷酸单酯的水解[34], 与土壤有机质、全氮、速效磷含量密切相关.但是本研究未发现酸性磷酸酶与土壤碳、氮、磷显著相关(表 3).将670 m的平均土壤有机质、全氮、全磷和有效磷的数据剔除后, 与平均酸性磷酸酶活性做Pearson双尾相关性检验, 发现平均土壤有机质(P=0.022)、全氮(P=0.007)、全磷(P=0.004)及有效磷(P=0.009)含量与酸性磷酸酶活性显著相关, 可能是因为670 m处的土壤养分含量较其他海拔偏低.
3.2 不同海拔土壤细菌群落结构及多样性本研究利用Illumina高通量测序技术对黄山不同海拔土壤细菌群落组成进行探究, 发现随着海拔升高, 土壤细菌OTU数目:中海拔＞低海拔＞高海拔; 但从整体来看高、中、低海拔的差异不明显, 细菌OTU组成重叠情况较明显, 共有OTU数高达3 892.本研究中, 变形菌门、酸杆菌门和放线菌门在各海拔土壤细菌群落中占绝对优势. Zhang等[35]研究沿海拔梯度常绿阔叶林、落叶阔叶林、针叶林和亚高山灌丛这4种植被类型下的土壤细菌群落, 发现酸杆菌门、放线菌门、变形菌门和疣微菌门占主要优势, 与本研究结果相似.变形菌门、酸杆菌门、放线菌门和疣微菌门主要起有机质分解作用[24], 本区670~1 780 m植被类型从针阔混交林过渡到山地草甸, 地表凋落物较多, 土壤养分较丰富, 因此土壤中分解有机质的微生物更具优势.就目水平而言, 本研究发现1 780 m的细菌目相对丰度与其他海拔差异较大, 可能是因为1 780 m的植被是草本植物, 而其他海拔样地的植被是木本植物.已有研究证明, 相较于其他植被类型, 天然草地的土壤细菌群落最丰富, 植被类型对土壤理化性质影响较大, 这种影响作用是基于植物凋落物及根系分泌物的不同, 从而影响土壤微生物群落组成[36].
揭示山地生态系统中群落演替和群落聚集的驱动力和机制对预测土壤生态服务功能对气候变化的响应至关重要[37].本研究发现, 土壤细菌群落多样性在670~1 780 m海拔范围内呈无明显海拔分布模式, 在875~1 370 m小海拔范围内呈单峰状分布.同时, 在670~1 780 m海拔范围内, 与细菌群落α多样性显著相关的环境因子土壤含水率、pH和碱解氮含量均无明显海拔分布模式; 在875~1 370 m范围内, 土壤pH值和全钾含量总体上先增大后减小(表 2和表 5).本研究首次揭示了黄山景区内土壤细菌群落的海拔分布模式, 该研究结果与前人研究结果类似.有研究发现, 长白山北坡530~2 200 m不同海拔的土壤细菌群落多样性呈无明显规律; 但是长白山苔原2 000~2 500 m的土壤细菌群落谱系多样性随海拔梯度呈单峰模式, 土壤碳氮含量是该细菌多样性海拔分布模式的主要影响因子[9, 16]. Han等[10]研究了长白山原始红松林699~1 177 m土壤细菌群落多样性及组成结构, 发现细菌多样性随着海拔上升呈驼峰状曲线变化, 并推测可能的原因是土壤含水率和地上植被组成.
3.3 土壤细菌群落与土壤性质及酶活性的关系本研究表明, 土壤pH对酸杆菌门、绿弯菌门和硝化螺旋菌门等优势菌群均影响显著, 且pH单独聚为一类, 对不同海拔菌群结构差异性影响最大(图 4). Pearson相关性分析(表 5)表明pH对菌群α多样性的影响极显著(P＜0.01), 且影响作用明显大于其他环境因子(相关系数最大).偏Mantel分析表明细菌β多样性不受海拔地形因子的影响, 主要受土壤pH影响(表 6).因此, 土壤pH是影响黄山土壤细菌群落海拔分布的主要环境因子.近年来大量研究表明, 土壤pH是影响细菌群落的最关键因子.土壤pH虽然不改变细菌群落本身, 但是直接或间接地和其他土壤变量, 如土壤养分可有效性、含水量等相互作用, 从而对土壤细菌群落分布、组成和多样性等产生影响. Siles等[33]的研究发现, 土壤pH和土壤细菌丰富度无相关关系, 但是和细菌群落结构及多样性显著相关. Shen等[16]的研究证明, 土壤pH是长白山土壤细菌群落沿海拔空间分布的决定因素. Lauber等[39]研究88份来自美国南北的土壤, 发现土壤pH值与细菌群落组成、谱系多样性均显著相关, 从而证明土壤pH对陆地范围内的土壤细菌群落结构起决定作用.本研究证明, 除了土壤pH外, 土壤氮含量、含水率等其他土壤化学性质也与细菌群落密切相关. Liu等[11]研究卧龙保护区3 000~3 945 m土壤细菌群落, 发现土壤pH、全氮和含水量与整个细菌群落关系密切. Ren等[2]研究了太白山北坡不同海拔土壤细菌群落, 发现土壤细菌群落和土壤含水量及容重显著相关.
土壤酶是由微生物或根系通过水解或氧化降解特定的有机化合物而合成的[40], 气候和土壤因子直接和间接地与森林类型相关, 从而显著影响土壤酶活性[34], 因此土壤性质、土壤酶、土壤微生物三者之间密切相关.已有研究证明土壤酸性磷酸酶、脲酶活性与土壤细菌群落密切相关[38].马转转等[41]的研究表明, 土壤细菌群落的丰富度指数与土壤脲酶活性显著正相关, 均匀度指数与土壤蔗糖酶活性显著正相关, 土壤脲酶活性是该研究区内细菌群落组成与结构的重要驱动因子之一.而本研究发现土壤脲酶、蔗糖酶活性与细菌群落结构组成和多样性密切相关, 而酸性磷酸酶与细菌群落无显著相关关系(图 4和表 5). Xiao等[42]的研究发现, 福建天宝岩自然保护区1 125~1 520 m森林土壤酸性磷酸酶活性为0.504~0.637 mg·(g·24 h)-1.因此, 推测可能的原因是本研究区各海拔的土壤酸性磷酸酶含量均较高, 无明显的海拔分布差异.
此外, 土壤细菌群落组成和多样性对海拔高度的响应不能解释为对海拔的简单响应, 可能是由于土壤有机质含量、温度等多种因素之间的相互作用所致[43].本研究区内, 随着海拔梯度升高森林植被类型也发生变化(表 1).已有研究证明, 土壤性质特别是pH对土壤细菌群落起主要影响作用, 植被起间接影响作用[44].本研究虽未直接研究地上植被对土壤细菌群落的影响, 但是不能排除植被通过改变土壤pH和氮含量等间接影响土壤细菌群落.然而, 本研究结果证明土壤pH是影响黄山细菌群落的主要环境因子, 进一步说明环境选择作用[45]显著影响该海拔梯度内的土壤细菌群落.
4 结论(1) 黄山670~1 780 m存在保存较为完整的森林生态系统, 该海拔范围内土壤含水率、pH和养分含量均存在显著差异.土壤蔗糖酶活性存在极显著海拔差异, 而土壤酸性磷酸酶和脲酶活性无明显海拔差异.
(2) 黄山土壤细菌OTU数目:中海拔＞低海拔＞高海拔, 但从整体来看高、中、低海拔的差异不明显, 细菌OTU组成重叠情况较明显.各海拔样地共有7个优势细菌门和15个优势细菌目. 1 780 m草甸土的土壤细菌目相对丰度与其他海拔的差异较大.
(3) 在875~1 370 m小海拔范围内, 土壤细菌群落多样性呈单峰式海拔分布模式; 而在670~1 780 m整个海拔范围内, 土壤细菌群落多样性无明显海拔分布模式.土壤pH是影响黄山土壤细菌群落海拔分布的主要土壤环境因子, 说明环境选择作用显著影响该研究区域土壤细菌群落.
致谢: 感谢黄山风景区管委会园林局对本研究土壤样本采集的支持.李卫正、李金彪、潘颖、王璐、曹莉、冯烨、杨瑞珍等在绘图、采样和实验方面提供帮助, 在此一并致谢！| [1] | Li J B, Shen Z H, Li C N, et al. Stair-step pattern of soil bacterial diversity mainly driven by pH and vegetation types along the elevational gradients of Gongga Mountain, China[J]. Frontiers in Microbiology, 2018, 9: 569. DOI:10.3389/fmicb.2018.00569 |
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