2021, Vol. 42
细菌是湖泊水生态系统的重要组成部分, 同时也是水体物质能量循环的主要参与者[1~3]. 近年来, 以河流和湖泊等水域作为主要研究区, 对不同时间阶段、不同空间环境下细菌群落特征及影响因素等开展了广泛研究[4~6], 这为分析湖泊等水体微生态环境奠定了丰富的理论基础. 其中, 浮游细菌对水环境变化敏感, 水体理化指标等的改变往往会导致浮游细菌群落结构的变化[7~10].
在一些典型气候区, 如我国蒙新高原内的湖泊, 由于冬季寒冷, 常会经历5~6个月的冰封期[11]. 而结冰过程的“冷冻浓缩”效应, 往往会导致冰下水体理化性质变化明显[12], 进而可能对水体细菌群落结构特征产生影响. 现有研究成果显示, 北方寒旱区水体中不仅蕴含丰富的微生物资源, 且由于典型的地理位置和气候条件, 生存于其中的微生物多具有区域性生理过程[13~15]. 所以, 开展冰封关键时期湖泊冰、水中浮游细菌群落结构特征及理化指标变化的对比分析, 不仅可以弥补以往研究中“结冰过程分析”的不足, 也可为寒旱区湖泊冰封-非冰封状态下水生态环境演变对比提供基础数据.
基于此, 本文选择位于内蒙古高原的达里湖作为研究对象, 通过对2019年1月湖泊冰-水界面处的底层冰体(底冰)和冰下表层水体(表水)等样品采集, 结合样品理化指标参数的测试, 利用Illumina MiSeq测序方法, 对冰封状态下底冰和表水中浮游细菌群落组成、优势细菌门类相对含量进行了对比分析. 进一步, 讨论了冰封状态下浮游细菌群落结构对水体理化指标参数变化的响应关系, 以期为深入研究中国北方寒区湖泊水体微生物群落结构对结冰过程的响应提供理论参考.
1 研究区概况达里湖位于内蒙古自治区赤峰市克什克腾旗(43°12′~43°24′N, 116°24′~116°40′E, 图 1), 其东北为贡格尔草原, 西南是浑善达克沙地. 在地理位置上, 达里湖地处东亚夏季风影响区的边缘地带, 属于中温带气候区, 年均气温1~2℃, 每年11月上旬到次年4月中旬为湖泊冰封阶段[11, 16], 气温低于-20℃的天数超过100 d, 1月温度最低, 平均气温-22℃. 此外, 达里湖区域年降水量约为350~400 mm和年均蒸发量约为1 300 mm[16, 17].
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图 1 研究区及取样点概况示意 Fig. 1 Study area and sampling locations of Dali Lake |
利用近5年的卫星遥感影像进行反演, 结果显示达里湖水面面积平均约为189 km2, 年均变化范围在1%左右[17], 湖盆西南深东北浅, 最大深度约13 m, 平均深度约6.5 m. 达里湖无河流外泄, 补给来源主要为大气降水、地下水及河流输入, 而蒸发成为湖泊主要的排泄方式[19]. 在冬季, 由于湖冰的覆盖, 湖泊水体与外界交换减弱, 且流动缓慢, 垂向交换近于停滞[16], 这也为分析冰封引起的湖泊水体中元素迁移及细菌群落结构变化提供了良好基础.
2 材料与方法 2.1 样品采集根据地形、地貌及水文特征, 结合达里湖每年11月下旬开始冰封、1月冰层达到最厚的结冰过程特征, 在湖内共设计15个取样点, 依次命名为DL-1、DL-2、DL-3、DL-4、DL-5、DL-6、DL-7、DL-8、DL-9、DL-10、DL-11、DL-12、DL-13、DL-14和DL-15(图 1和表 1), 并于2019年1月中旬采集了15个取样点湖冰-水交汇的底层湖冰(冰底以上5 cm处冰体)和冰下表层水(在测量冰厚的基础上, 选取冰下湖水上部0~10 cm处水体)等两类样品(下称“底冰、表水”), 其中DL-1和DL-10取样点水体全部冻结, 因此未采集到表水样品, 而DL-2和DL-5号取样点底冰样品可能受到污染, 未检测到底冰的有效数据.
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表 1 达里湖不同取样点水深及冰厚监测结果/m Table 1 Ice thickness and water depth in different sampling locations in Dali Lake/m |
具体取样过程: 利用冰钎等工具将冰层逐渐钻透, 根据实际冰层厚度, 在完全贯穿冰层前, 采集底冰样品, 并置于聚乙烯瓶中; 在钻透冰层、测量冰厚后, 利用取水器, 采集表水约1.0 L. 分取适量表水和底冰融水样品, 进行常规理化指标测试; 再将剩余的表水和底冰融水样品, 先经5 μm无菌微滤孔滤膜过滤杂质颗粒后, 再经0.22 μm无菌微滤孔滤膜过滤收集浮游细菌[20], 过滤完成, 滤膜分别置于10 mL无菌离心管中, 放置在-20℃以下条件中保存, 用于后续实验分析.
2.2 理化指标测试利用多参数水质监测仪, 结合便携式光学法溶解氧测定仪、电导率仪和塞氏圆盘等对样品中pH、溶解氧(DO)和电导率(EC)等理化指标进行现场测定, 同时测量冰厚和冰下水深(表 1). 此外, 化学需氧量(COD)、总氮(TN)、氨氮(NH4+-N)、总磷(TP)、溶解性总磷(DTP)和溶解态无机磷(DIP)等理化指标则是在内蒙古农业大学水资源利用与保护自治区重点实验室及达里湖观测站完成, 具体测试方法参照文献[21].
2.3 DNA提取与PCR扩增样品DNA提取前期处理工作在同济大学海洋地质国家重点实验室完成, 按照FastDNA Spin Kit试剂盒说明步骤提取基因组总DNA. DNA产物利用16S rRNA对V4-V5区扩增引物进行PCR扩增, 引物选择515F(5′-GTGCCAGCMGCCGCGGT AA-3′)-806R(5′-GGACTACVSGGGTATCTAAT-3′). 修饰后的通用引物含有不同的Tag标签用于区别样品. PCR扩增体系20 μL, 其中含5×FastPfu缓冲液4μL、2.5 mmol·d-1 NTPs 2 μL、正向引物(5μmol·L-1)0.8 μL、反向引物(5 μmol·L-1)0.8 μL、FastPfu聚合酶0.4μL、DNA模板10 ng. 增补ddH2O至20μL. PCR扩增的反应条件为: 94℃, 5 min; 30×(94℃, 30 s; 54℃, 30 s; 72℃, 45 s); 10 min. 最后, 利用上海美吉生物医药科技公司MiSeq PE300测序仪(Illumina Inc. San Diego. CA.USA)完成序列测定[14].
2.4 数据处理对原始数据进行拼接、去杂质及非特异性片段后, 基于有效数据进行OTU聚类和物种分类分析, 将具有≥97%相似性的序列分配给相同的OTU. 选取每类中最长的序列为代表序列, 在QIIME中调用Blast方法对序列数据库进行比对, 获得每个OTU代表序列的分类学信息. 本次实验样品的平均序列长度为253.3 bp, 最短为224.3 bp, 最长为314.8 bp.
利用QIIME计算样品Shannon、Sobs、Heip和Coverage等α多样性指数; 利用R语言程序绘制Venn图; 利用CANOCO软件(4.5版本)进行优势细菌与环境因子的冗余分析(RDA, redundancy analysis), 利用ANOSIM分析用于检验组间差异是否显著大于组内差异, 在进行环境因子相关性分析前, 利用VIF方差膨胀因子分析方法对自相关因子进行甄别.
3 结果与讨论 3.1 底冰和表水中理化指标差异在达里湖冰封时期, 湖面被厚层湖冰所覆盖, 由于结冰过程产生的“冷冻浓缩”效应[22, 23], 往往会导致冰下水体, 特别是冰下表层水部分理化指标参数出现明显变化.
对比底冰和表水中典型理化指标参数的含量变化, 可以发现两种不同状态湖水中的pH、EC、COD、TN和TP等典型理化指标参数的含量确实存在明显差异: 除个别取样点外, 多数取样点表水中EC、COD、TN和TP等指标参数的含量均比底冰中高(图 2). 就平均值而言, 除pH外, 表水中COD、TN、TP和DIP等指标参数的平均含量同样明显比底冰中的平均值高(表 2).
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图 2 底冰和表水中典型理化指标参数含量比较 Fig. 2 Comparisons of the physicochemical proxies between bottom ice and surface water |
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表 2 底冰和表水中理化指标参数平均值及冰-水变异率1) Table 2 Changes in the physicochemical proxies between bottom ice and surface water |
基于冰-水中各指标参数变异率的计算, 对于氮(N)、磷(P)等元素不同形态而言, 结冰过程中P元素变化最为明显, 如TP的冰-水变异率为0.52, DTP的冰-水变异率为0.55, DIP的冰-水变异率为0.53; 相对地, TN层冰-水变异率相对较小, 约为0.25, 而NH4+-N的冰-水变异率为0.41(表 2); 而对COD、DO、pH和EC等4个指标而言, EC的冰-水变化幅度最大(变异率为0.47), 而pH的冰-水变异率最小, 仅为0.01 (表 2), 由于湖冰中DO是在冰体融化后测定, 可能会导致测试结果偏小, 因此仅在此进行变化情况的初步展示, 不再讨论.
整体上, 通过底冰和表水中部分典型理化指标参数的对比, 可以发现结冰状态下表水中多数理化指标参数的平均值都比底冰中平均值明显升高, 指示了“结冰过程”中的冰体净化效应[23](图 2). 此外, 虽然在水平方向上, 不同取样点处底冰和表水的理化指标参数值变化存在一定程度的空间差异, 如表水中TN含量在DL-8至DL-15均出现明显下降. 但就整体而言, 冰封状态下的冰-水中多数理化指标参数的垂向差异的确比取样点间的水平差异要明显[22] (图 2).
3.2 底冰和表水中浮游细菌群落多样性对比为分析达里湖水体浮游细菌组成及变化特征, 在统计达里湖底冰和表水中共有及独有OTU个数的基础上, 绘制了Venn图. 同时, 对序列质量进行控制和筛选, 在各采样点样品分析结果群落覆盖度(Coverage指数)均高于99%, 显示测序结果可以反映样品真实性的基础上, 结合衡量样品丰富度、均匀度的Sobs和Heip指数及代表浮游细菌组成多样性的Shannon指数[24, 25], 对比分析了结冰状态下底冰和表水浮游细菌群落的结构差异.
冰封条件下, 达里湖底冰独有OTU为930个, 远远大于表水中独有的162个OTUs, 同时底冰和表水共享543个OTUs, 分别占到底冰OTU总数的约37%、表水OTU总数的约77% [图 3(a)]. 此外, α多样性指标参数值在底冰和表水样品也存在明显的差异性. 例如, 代表浮游细菌群落丰富度的Sobs指数在底冰中数值明显高于表水, 而代表浮游细菌群落均匀性的Heip指数却是在表水中的值明显高于底冰, 这显示虽然底冰中浮游细菌群落的丰富度较高, 但是群落结构并不均匀[图 3(b)]. 同时, 表水中浮游细菌群落的Shannon指数也明显比底冰中的高, 显示表水中浮游细菌群落的多样性更高[图 3(b)].
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(a) 底冰和表水中OTU分布Veen图; (b) 底冰和表水中α多样性指标参数的差异; 星号表示两组样本间的显著性差异情况：*表示0.01 < P≤0.05, **表示0.001 < P≤0.01, ***表示P≤0.001 图 3 底冰和表水中OTU及α多样性指数组间差异 Fig. 3 Compositions of the OTUs and α indexes between bottom ice and surface water |
在冰封状态下的达里湖, 底冰和表水中浮游细菌群落的α多样性指标参数存在显著的差异, 底冰中虽然存在较多的独有OTU, 即浮游细菌群落的丰富度较高, 但显然在冰封这种极端环境中, 浮游细菌的多样性、均匀度却受到影响, 相对较低.
3.3 底冰和表水中优势浮游细菌门类结构特征比较基于底冰和表水中浮游细菌群落结构特征相关指数的差异, 在门类水平上对冰封状态下底冰-表水中优势浮游细菌群落组成特征进行了对比分析. 在计算过程中, 将相对含量小于1%的浮游细菌门类以others统一归类[14].
虽然Proteobacteria (变形菌门)、Actinobacteria (放线菌门)、Cyanobacteria (蓝细菌门)、Bacteroidetes (拟杆菌门)和Verrucomicrobia(疣微菌门)等优势细菌门类在多数取样点底冰和表水样品中的相对含量及整体平均相对含量均排在前5位[图 4(a)和4(b)], 但是不同优势细菌门类的平均相对含量却呈现明显差异, 显示底冰和表水中优势浮游细菌门类的组成结构(即相对含量)存在显著变化.
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(a) 底冰和表水中主要浮游细菌门类相对含量取样点间差异; (b) 底冰和表水中主要浮游细菌门类相对含量整体变化; (c) 底冰和表水中主要浮游细菌门类相对含量组间差异检验 图 4 门类水平上底冰和表水中优势浮游细菌群落结构特征 Fig. 4 Characteristics of the bacterioplankton community in bottom ice and surface water |
在底冰中, Proteobacteria的相对含量占有绝对优势, 平均为62.91%. 在部分取样点, Proteobacteria的相对含量甚至超过90%[图 4(a)和4(b)]; 而Actinobacteria相对含量相对较小, 平均为19.92%, Cyanobacteria相对含量平均为7.01%, Bacteroidetes相对含量平均为4.74%, Verrucomicrobia相对含量平均为2.52%. 相对地, 在表水中, Proteobacteria的相对含量明显下降, 平均相对含量占比仅为25.15%, 明显小于Actinobacteria为40.37%的平均相对含量. 当然, 除去个别取样点外(如DL-15), 不同取样点表水中Actinobacteria相对含量的差异幅度不大, 最高为46.77%, 与平均相对含量的差异不大(40.37%). 其他优势细菌门类, 如Cyanobacteria相对含量平均为13.05%, Bacteroidetes相对含量平均为12.59%, Verrucomicrobia相对含量平均为2.76%. 整体上, 相对于底冰样品, 上述优势细菌门类的相对含量均出现了一定幅度的上升[图 4(b)].
此外, Tenericutes (软壁菌门)和Gemmatimonadetes (芽单胞菌门)的相对含量在表水样品中也超过了1%, 且明显高于底冰样品中的相对含量[图 4(a)和4(b)]. 而Planctomycetes(浮霉菌门)在部分底冰样品中的相对含量超过1%, unclassified_k__norank_d__Bacteria(未分门类的反硝化细菌)则在部分表水样品中的相对含量超过1%[图 4(a)]. 通过对相对含量排在前15位的优势浮游细菌门类进行组间差异检验, 可以发现相对含量差异明显的优势细菌门类主要集中Proteobacteria、Actinobacteria、Cyanobacteria和Bacteroidete等4个细菌门类[图 4(c)], 基本对应了不同细菌门类在底冰和表水中相对含量的变化特征.
整体上, 达里湖底冰和表水中主要优势浮游细菌门类相对含量构成与多数淡水湖泊中优势浮游细菌门类结构相似[26, 27]. 不过, 需要注意地是底冰中Proteobacteria菌门相对含量与夏季中层水体中的相对含量较为接近[14]. 冰封条件下, 由于湖泊冰盖的形成, 在引起元素迁移的同时[22, 23], 也对冰-水中浮游细菌群落结构特征产生了影响. 特别地, 导致Proteobacteria、Actinobacteria和Cyanobacteria等优势浮游细菌门类的相对含量出现了明显的冰-水差异.
3.4 底冰和表水中优势细菌门类与典型水体理化指标的相关性细菌作为湖泊水生态系统中的重要组成部分, 其群落结构和水体理化指标参数变化存在密切联系. 基于水体中COD、EC、TN、TP、DIP、DTP和NH4+-N等水体理化指标参数的变化, 在VIF方差膨胀因子分析方法对自相关环境因子进行甄别基础上, 利用冗余分析(RDA, 在DCA分析基础上进行, 两种菌群的lengths of gradient第一轴数值均小于3)及SPSS软件分析了门类水平上浮游细菌群落变化与各理化指标参数间的相互关系.
在冰封状态下, 底冰和表水中理化指标参数变化和大部分的菌群结构变化存在良好的相关性, 这显示浮游细菌群落结构组成的确会对水体理化指标参数变化产生一定程度的响应. 同时, 由于结冰过程导致的水体理化指标改变, 同一优势细菌门类对“冰、水”中相同理化指标的响应关系并不一致. 结果显示, TP和DTP等指标参数的变化是影响底冰中浮游细菌群落结构特征的主要因子, 而NH4+-N和DIP等指标参数则是影响表水中浮游细菌群落结构变化的主要因子(图 5).
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图中蓝色和红色圆点分别表示底冰和表水的取样点, 绿色三角代表优势细菌门类, 黑色箭头代表不同水体理化指标参数 图 5 底冰和表水中浮游细菌菌群与水体理化指标参数的RDA分析 Fig. 5 RDA of the major bacterioplankton phyla and water physicochemical proxies in bottom ice and surface water |
基于SPSS软件数据分析, 选取样品中平均相对含量较高的Proteobacteria、Actinobacteria、Cyanobacteria和Bacteroidetes等7个优势浮游细菌门类分别与NH4+-N和DIP等典型理化指标进行了相关性分析(表 3). 如在表水中, Proteobacteria与DIP呈明显的负相关, 与NH4+-N呈显著正相关, 而Actinobacteria、Bacteroidetes和Gemmatimonadetes等则与DIP呈明显的正相关, 与NH4+-N呈显著负相关. 此外, Verrucomicrobia与NH4+-N呈明显的负相关. 对于其它理化指标, 如EC同样是影响表水中优势浮游细菌门类相对含量的主要因素, 与Actinobacteri、Bacteroidetes和Cyanobacteria呈明显正相关, 与Proteobacteria呈明显负相关. 而COD则分别与Bacteroidetes和Tenericutes相对含量呈明显负相关. 相对地, 在底冰中, Proteobacteria与TP和DTP等指标参数呈现明显负相关, 而Actinobacteri和Cyanobacteria等则与TP和DTP等指标参数呈现明显正相关(表 3).
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表 3 浮游细菌优势细菌门类相对含量变化和典型水体理化指标参数的相关性1) Table 3 Relationships between the major bacterioplankton phyla and water physicochemical proxies in bottom ice and surface water |
显然, 结冰过程造成的N和P等不同形态营养元素由“冰”到“水”的迁移变化幅度及“冰”、“水”物理状态的改变[23], 导致底冰和表水中优势浮游细菌结构组成对理化指标的变化产生不同程度的响应. 整体上, 在冰封状态下的达里湖, 如TP和DTP等含量变化成为影响底冰中优势细菌门类相对含量变化的因子, 而DIP和NH4+-N等含量变化则成为影响表水中优势细菌门类相对含量变化的因子. 这与夏季开放状态下达里湖表层水体浮游细菌群落结构变化的主要因素存在差异[14].
3.5 冰封状态下浮游细菌群落结构变化及影响因素分析结冰过程往往导致湖泊水体受到“冷冻浓缩”效应的影响, 进而会引起表层湖水性质出现改变[22, 23] (图 2): 一方面, 结冰过程使冰下表水受大气环流、陆源输入等外界条件变化干扰的程度较小, 水体流动缓慢[16, 19]; 另一方面, 结冰过程的“冷冻浓缩”效应会导致底冰快速净化, 表水中营养盐迅速累积(图 2)[23]. 这些改变促使冰-水理化性质的改变, 可能影响浮游细菌菌群结构[28, 29].
作为冰封状态下变化最为明显的细菌门类, Proteobacteria平均相对含量由底冰中的绝对第一位转变为表水中的第二位, 而Actinobacteria平均相对含量则由底冰中的第二位转变为表水中的第一位. 如表 3所示, Proteobacteria和Actinobacteria平均相对含量无论在底冰还是表水中, 其对营养元素变化的响应关系均是相反的. 这显示冬季达里湖Proteobacteria平均相对含量可能主要受到P元素含量的限制, 而水体中N元素的富集则会明显促进其相对含量的增加[30, 31]; 相对地, 虽然Actinobacteria相对含量变化往往会受到富营养化程度等因素影响[32, 33], 但是P元素对Actinobacteria相对含量变化主要存在促进作用, 而N元素的富集显然抑制了其相对含量的增加(表 3). 同时, 虽然结冰过程导致不同形态N和P元素均发生迁移, 但是N元素在冰-水间的变化率却明显低于P元素的变化率(表 2), 显然表水中明显富集的P元素所引起的菌群结构改变可能部分抵消了N元素所引起的菌群结构改变程度(表 2和表 3), 导致表水中Actinobacteria的相对含量最终表现出增加趋势, 显示P元素的主导作用[34, 35].
结冰过程中水体其他物理指标的改变也会对浮游细菌门类的相对含量及结构特征产生影响. 在达里湖, EC的变化与多数浮游细菌门类存在明显的正相关, 即对多数细菌门类相对含量改变均产生明显促进作用. 不过, 表水中EC值的升高却抑制了Proteobacteria的发展, 这也可能成为Proteobacteria相对含量在表水中迅速下降的另一因素. 此外, 在表水中, Bacteroidetes和Cyanobacteria相对含量均与EC存在显著正相关, 这不仅和其多发现于高盐度、富营养化水体中存在一定程度的相关性[36, 37], 也再次说明了结冰过程中不同指标的变化幅度成为部分优势浮游细菌相对含量变化的关键影响因素之一.
显然, 结冰状态下“冰”和“水”理化指标的差异导致了优势细菌门类的结构出现一定程度变化. 基于OTU相对含量的分析, 结果显示底冰中相对含量前30位的OTU归属于27个菌种共7个菌门(Proteobacteria、Actinobacteria、Cyanobacteria、Bacteroidetes、Verrucomicrobia、Tenericutes和Gemmatimonadetes), 而表水中前30位的OTU归属于26个菌种共6个菌门(Proteobacteria、Actinobacteria、Cyanobacteria、Bacteroidetes、Verrucomicrobia和Tenericutes).
以相对含量占据明显优势的Proteobacteria和Actinobacteria菌门为例, 如底冰中Proteobacteria和Actinobacteria相对含量的负相关关系明显(R2=0.961, n=13), 而在表水中的相关性则出现明显下降[R2=0.386, n=12, 去掉DL-15取样点, 图 6(a)]. 在OTU水平上, 底冰中Proteobacteria主要来自7个菌种的8个OTU, 而表水中Proteobacteria则主要来自8个菌种的8个OTU. 其中, OTU4435(属于s__unclassified_g__Rheinheimera)、OTU3206(属于s__uncultured_bacterium_g__Herminiimonas)主要在底冰中出现, 而OTU2039(属于s__ unclassified _ f__Comamonadaceae)、OTU2562(属于s__unclassified_g__MWH-UniP1_ aquatic_ group)、OTU1992(属于s__uncultured_bacterium_g__Methylobacter)、OTU3714(属于s__ uncultured_bacterium_g__norank_ f__Chesapeake-Delaware_Bay)则主要在表水中出现[图(6b)]. 其次, 底冰中Actinobacteria主要来自9个菌种的9个OTU, 而表水中Actinobacteria则主要来自9个菌种的11个OTU. 其中OTU4071(属于s__uncultured_bacterium_g__Candidatus_Aquiluna)在底冰中出现, 而OTU797和OTU4075(属于s__unclassified_c__Actinobacteria)、OTU2331(属于s__uncultured_bacterium_g__hgcI_clade)、OTU4330(属于s__uncultured_actinobacterium _g__ norank_ f__Nitriliruptoraceae)则主要在表水中出现[图 6 (c)].
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(a) 表水和底冰中Proteobacteria与Actinobacteria的相对含量的相互关系; (b) Proteobacteria菌门中主要OTU在底冰和表水中的组成差异; (c) Actinobacteria菌门中主要OTU在底冰和表水中的组成差异. 其中(a2) 图中“表水”中深蓝色字体相关公式代表全部取样点中两者相对含量变化的关系, 黑色字体相关公式代表删除DL-15取样点后其余取样点间相关关系 图 6 底冰和表水中Proteobacteria与Actinobacteria的相互关系 Fig. 6 Relationships between Proteobacteria and Actinobacteria in bottom ice and surface water |
总之, 基于冰-水中优势浮游细菌门类中菌种类型改变以及主要OTU相对含量的变化, 如OTU4469(属于s__unclassified_g__Pseudomonas)和OTU2005(属于s__uncultured_ actinobacterium_g__CL500-29_marine_group) 相对含量均表现出了明显冰-水差异[图 6(b)], 可以发现浮游细菌群落结构的确对冰封状态做出了一定程度的响应: 由于不同浮游细菌生理习性的差异, 如s__unclassified_ f__Comamonadaceae的含量会受到表水中营养盐含量增加、污染指数升高等因素的积极影响[38, 39], 进而导致其在表水中的相对含量出现明显上升. 这也说明冰封状态下底冰、表水中主要浮游细菌群落结构的差异明显受到N和P等元素冰-水迁移幅度等因素的影响.
4 结论(1) 虽然底冰和表水中优势浮游细菌门类的组成特征相似, 但是冰封状态下底冰和表水中优势浮游细菌门类的平均相对含量出现较大程度的差异. 在底冰中, 以Proteobacteria成为相对含量最大的细菌门类, 平均相对含量达到63.64%; 而表水中, 平均相对含量第一的优势细菌门由Proteobacteria (26.75%)转变为Actinobacteria (40.37%). 整体上, 虽然冰封状态下达里湖主要优势浮游细菌门类与其他淡水湖泊相似, 但是冰盖的形成导致底冰中浮游细菌丰富度较高, 而浮游细菌的多样性却比表水中略低.
(2) 冰封状态下, 达里湖底冰、表水中优势浮游菌群门类对不同形态N、P元素及其他理化指标改变的响应程度并不一致. 如Proteobacteria在底冰中受到TP和DTP含量的抑制作用, 而在表水中受NH4+-N含量变化的促进作用; 相对地, Actinobacteria在表水中受NH4+-N含量变化的抑制作用, 而在底冰中受TP和DTP含量的促进作用. 整体上, TP和DTP含量变化成为影响底冰中优势浮游细菌结构变化的主要因素, 而DIP和NH4+-N含量变化成为影响表水中优势浮游细菌结构变化的主要因素. 这也说明浮游细菌群落结构即细菌种属构成的转变对冰封状态做出了一定程度的响应.
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