2022, Vol. 43
2. 桂林理工大学岩溶地区水污染控制与用水安全保障协同创新中心, 桂林 541004;
3. 桂林理工大学广西环境污染控制理论与技术重点实验室, 桂林 541004
2. Collaborative Innovation Center for Water Pollution Control and Water Safety in Karst Area, Guilin University of Technology, Guilin 541004, China;
3. Guangxi Key Laboratory of Environmental Pollution Control Theory and Technology, Guilin University of Technology, Guilin 541004, China
土壤团聚体是土壤结构中的组成单元, 它能协调土壤的肥力水平、影响土壤微生物群落结构以及维持和稳定土壤结构, 保护土壤有机碳库[1].反过来, 土壤微生物是形成土壤团聚体最活跃的生物因素, 它们在分解有机质的同时, 还能向植物和微生物提供生长所需的养分, 从而影响到土壤团聚体的形成和稳定[2].因此, 研究土壤团聚体微生物群落结构对认识土壤微观过程机制有着重要意义.
稻田作为固碳潜力较大的特殊耕作土壤, 施肥能够提高团聚体中有机碳含量, 大团聚体和微团聚体中微生物活性也比较高[3].施加稻草能增加大团聚体和微团聚体的含量, 也能促进二者中有机碳的积累[4].与旱地和果园相比, 稻田土壤团聚体稳定性保持在较高水平且对土壤结构性破坏较小, 对土壤有机质的保持作用明显[5].且大团聚体在水稻土团聚体稳定性中起主导作用, 其含量是影响团聚体稳定性的直接影响因素[6].土壤团聚体中的孔隙结构和连通性为微生物提供了不同空间生态位, 从而产生不同代谢活动[7].而微生物碳在微团聚体中富集, 表明微生物对微团聚体的稳定性有积极的贡献[8].稻田土壤中的粉、黏粒组分比例较旱地的高[9], 其中的有机碳也比较高[10], 说明这部分碳是土壤中最受保护的碳[11], 所以也最为稳固.因此, 水稻土团聚体中微生物的群落结构是影响土壤结构稳定性和土壤有机碳含量的重要因素.
岩溶区的土壤是由石灰岩经过溶蚀风化而形成的, 因此与非岩溶区土壤相比, 岩溶区的土壤有较高的pH和较高交换态钙含量, 土壤有机碳含量也普遍较高, 是有机碳的巨大储库[12].岩溶区的土壤团聚体在形成过程中, 有机质与钙离子的结合是团聚体形成的主要胶结物质[13].在南方地区, 与同纬度的地带性红壤相比, 岩溶区的土壤具有较高的水稳定性和抗侵蚀能力[14].在团粒结构良好的岩溶区土壤中微生物活性和微生物数量也强于非岩溶区[12, 15], 且岩溶区与非岩溶的微生物群落结构有较大差异[16].但是, 对岩溶与非岩溶区土壤团聚体中微生物群落结构和功能类群异同的研究还未见报道.因此, 本文以岩溶与非岩溶稻田的耕层土壤为研究对象, 采用湿筛法分离团聚体, 分析岩溶区与非岩溶区稻田团聚体组分变化; 采用高通量测序, 揭示细菌群落在团聚体尺度上群落结构、关键类群和功能类群差异性, 以期为岩溶稻田土壤有机碳积累和稳定过程中微生物的作用机制提供理论依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况与采样2020年10月8日, 在广西桂林毛村岩溶试验场内进行采样.毛村岩溶试验场位于广西壮族自治区桂林市灵川县, 距离桂林市中心30 km, 属于亚热带季风气候, 年均降雨量为1 941.5 mm, 年均日照时数为1 607.7 h, 年均气温为18.7℃.选择的岩溶区(K: 25°11′06″N, 110°32′22″E)面积为378.40 m2, 土壤为石灰土, 非岩溶区(NK: 25°10′44″N, 110°31′36″E)面积为429.15 m2, 土壤为地带性红壤.岩溶区和非岩溶区的稻田样地平均分隔为3个小样地(岩溶区为126.1 m2, 非岩溶区为143 m2), 每个小样地设置3个采样点.试验稻田种植籼型三系杂交水稻, 插秧前各施用25.5 kg和28.9 kg含氮磷钾各18%的复合肥(N-P2O5-K2O), 7月10日各施用19.8 kg和22.5 kg复合肥(N-P2O5-K2O)作为追肥.在每个采样点采取0~20 cm的表层土壤后等量均匀为一个样本.样本带回实验室后, 挑除植物根系及石块等杂物, 一部分用于团聚体样品分离, 一部分研磨过2 mm筛, 用于微生物分析, 一部分在阴凉处自然风干研磨, 分别过0.83、0.25和0.15 mm筛后在阴凉干燥处保存, 用于土壤理化性质测定.
1.2 样品测试与处理 1.2.1 土壤团聚体筛分土壤团聚体的分离采用湿筛法, 分离方法根据Six等[17]的方法略加修改.主要过程如下: 称取相当于100 g干土的新鲜土壤, 在无菌水中浸没30 min, 使水分充满土壤孔隙.然后将其置于2 mm筛上, 上下振荡筛子3 cm, 频率为50次·min-1, 振荡3 min, 使全部土样通过2 mm筛子.用镊子收集清洗>2 mm筛上面漂浮的植物残渣和石砾等.将过筛后的土壤悬浊液置于0.25 mm筛上, 按上述操作继续振荡3 min, 再将滞留在筛网上的土壤颗粒用无菌水清洗收集至离心管中, 在4 000 r·min-1条件下离心30 min, 得到0.25~2 mm粒径的大团聚体, 将其进行冷冻干燥后装袋, 置于-80℃冰箱储存.重复以上步骤, 可以得到0.053~0.25 mm和 < 0.053 mm粒径的微团聚体和粉、黏粒组分.
1.2.2 土壤理化性质测定土壤理化性质指标参考文献[18].土壤pH测定采用无CO2蒸馏水做浸提剂, 按照水土比2.5∶1的比例浸提, 用PHS-3C型pH计(上海仪分科学仪器有限公司, 中国)直接测定; 土壤有机碳(SOC)采用高温外热重铬酸钾氧化-容量法测定; 土壤速效磷(AP)采用碳酸氢钠法测定; 土壤总磷(TP)采用酸溶-钼锑抗比色法测定; 土壤碱解氮(AN)采用碱解扩散法测定; 土壤总氮(TN)采用PerkinElmer 2400元素分析仪(Perkin Elmer公司, 美国)测定; 交换性钙(Ca2+)和交换性镁(Mg2+)用Optima 7000 DV电感耦合等离子体发射光谱仪(Perkin Elmer公司, 美国)测定.
1.2.3 土壤团聚体稳定性评价土壤团聚体大小分布情况和水稳定性特征指标用平均质量直径(mean weight diameter, MWD)和几何平均直径(geometric mean diameter, GMD)表示, 其值越大, 团聚体的平均粒径团聚度越高, 稳定性越强.计算公式如下[19, 20]:
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(1) |
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式中: xi为第i粒级团聚体平均直径[本研究中各级团聚体平均直径分别为: 大团聚体(1.125 mm), 微团聚体(0.151 5 mm)和粉、黏粒组分(0.026 5 mm)], wi为第i级团聚体的质量.
1.3 微生物群落结构测定与分析微生物测序为重复样品的混合样测序.使用Soil DNA Kit试剂盒(Omega美国)对土壤微生物进行DNA提取.选取引物序列(515F: 5′-GTG CCA GCM GCC GCG GTA A-3′)和(805R: 5′-GAC TAC HVG GGT ATC TAA TCC-3′)为通用测序引物对细菌V4区域进行扩增[21].PCR反应条件为起始95℃ 5 min, 然后变性94℃ 30 s, 退火设置为52℃ 30 s, 延伸设置为72℃ 1.5 min, 并将变性、退火和延伸进行35次循环, 最后72℃ 10 min.对每个样品进行3次PCR扩增, 并用2%琼脂糖凝胶电泳检测扩增产物.检测后使用OMEGA胶回收试剂盒切胶回收PCR产物, TE缓冲液洗脱回收目标DNA片段.样品送至生工生物工程(上海)股份有限公司, 使用Illumina MiSeq系统测序.得到双端序列数据, 先去除引物接头序列, 再根据PE reads之间的overlap关系, 将成对的reads拼接(merge)成一条序列, 然后按照barcode标签序列识别并区分样品得到各样本数据, 最后对各样本数据的质量进行质控过滤, 得到各样本有效数据.使用UPARSE算法在按照97%相似性对非重复序列进行OTU聚类, 在聚类过程中去除嵌合体, 得到OTU的代表将所有优化序列比对至OTU代表序列, 选出与代表序列相似性在97%以上的序列使用.使用Blast比对UNITE数据库对细菌分类信息进行比对, 不满足条件的序列则被归为unclassified.
本研究中将门和属水平的OTU进行统计分类, 把OTU相对丰度大于1%的菌列为优势细菌门和属, others表示未分类和OTU相对丰度小于1%的门和属.基于微生物群落丰度和微生物分类信息, 使用FAPROTAX在线软件进行细菌功能预测[22].筛选各个粒径团聚体细菌相对丰度>0.1%的OTU进行网络分析.
1.4 数据分析与统计数据处理采用Microsoft Excel 2019, 土壤理化性质差异性分析采用SPSS 25中的独立样本t检验, 团聚体组成差异与细菌在团聚体上丰度差异性分析采用SPSS 25中单因素ANOVA检验.在检验差异之前, 对所有数据进行正态性和方差齐性检查, 使用P=0.05时的最小显著差异来确定差异性.相关性分析采用SPSS 25中斯皮尔曼分析.主坐标分析(PCoA)使用OmicShare Tools在线网络绘制.优势细菌门、属的群落结构组成图和细菌功能类群丰度图用Origin 2017绘制.细菌内部互作网络使用Cytoscape 3.8.2软件中CoNet插件分析, 使用4种统计学算法Pearson correlation、Spearman correlation、Bray-Curtis dissimilarity和Kullback- Leibler dissimilarity, 使用Brown方法对P值进行整合, 选择显著相关(P＜0.05)的数据进行后续分析, 使用benjaminihochberg方法作为多重测试校正方法, 最终获取网络[23].得出的相关性数据导入Gephi 0.9.2, 使用Fruchterman Reingold布局进行数据可视化.共线网络最后连线分为正连线(co-presence)和负连线(mutual-exclusion), 表示OTU之间的正或负相互作用关系.利用Cytoscape中Network Analyzer工具, 获取网络的网络拓扑指数.
2 结果与分析 2.1 岩溶区与非岩溶区稻田理化性质岩溶区与非岩溶区水稻土壤理化性质如表 1所示, 岩溶区水稻土的pH、SOC、AP、TP、C/N、AN、TN、Ca2+和Mg2+均显著高于非岩溶区水稻土.
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表 1 土壤理化性质1) Table 1 Physical and chemical properties of soil |
如表 2所示, 岩溶区与非岩溶3种粒径团聚体中SOC含量均是粉、黏粒组分最高, 大团聚体其次, 微团聚体最小.岩溶区微团聚体SOC含量显著小于非岩溶区, 粉、黏粒组分团聚体SOC含量显著高于非岩溶区, 大团聚体SOC含量在岩溶区与非岩溶区无差异.
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表 2 团聚体SOC含量1) Table 2 Soil organic carbon content of aggregates |
2.2 岩溶区与非岩溶区土壤团聚体组成分布
如表 3所示, 岩溶区和非岩溶区水稻土团聚体回收率分别为96.37%和94.58%.粉、黏粒组分在岩溶区和非岩溶区质量分数分别为36.94%和45.50%, 且在3个粒径中质量分数最高.大团聚体质量分数在岩溶区和非岩溶区占比分别为30.94%和18.30%, 前者显著高于后者; 岩溶区和非岩溶区土壤团聚体的平均质量直径分别为0.41 mm和0.27 mm, 二者几何平均直径分别为0.15 mm和0.10 mm, 岩溶区的这两个指标均显著高于非岩溶区, 表明岩溶区土壤团聚体具有较高的稳定性.
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表 3 岩溶与非岩溶区稻田土壤团聚体粒径分布和稳定性1) Table 3 Particle size distribution and stability of paddy soil aggregates in karst and non karst areas |
2.3 团聚体细菌群落结构分析
从细菌群落主坐标分析(PCoA)可以看出, 岩溶与非岩溶间微生物群落结构存在明显差异(图 1).细菌群落主坐标分析总变异度为87.20%.在第一主坐标轴上, 岩溶与非岩溶区均能显著分开.在第二主坐标轴上, 无论是岩溶区还是非岩溶区, 大团聚体和微团聚体距离较近, 且能跟粉、黏粒组分显著区分开.这说明细菌在大团聚体和微团聚体中群落结构相似, 但与粉、黏粒组分有较大差异.
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Full表示全土, Mac表示0.25~2 mm大团聚体, Mic表示0.053~0.25 mm微团聚体, SC表示 < 0.053 mm粉、黏粒组分, K表示岩溶区, NK表示非岩溶区, 下同 图 1 细菌群落主坐标分析(PCoA) Fig. 1 Principal coordinate analysis of bacterial community |
岩溶区与非岩溶区全土及团聚体细菌门分类水平相对丰度见图 2.从中可以看出, 在门水平上, 有9个门为细菌优势门, 它们分别为酸杆菌门(Acidobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、拟杆菌门(Bacteroidetes)、绿弯菌门(Chloroflexi)、厚壁菌门(Firmicutes)、芽单胞菌门(Gemmatimonadetes)、浮霉菌门(Planctomycetes)、变形菌门(Proteobacteria)和疣微菌门(Verrucomicrobia)共9个门为细菌优势门, 它们的相对丰度分别为8.96%~21.69%、3.74%~31.25%、1.63%~8.31%、1.26%~6.13%、0.82%~8.13%、0.31%~1.44%、1.87%~2.65%、27.72%~38.11%和2.04%~2.80%, 占细菌总OTU的81.13%~83.79%.根据单因素分析, 岩溶区的变形菌门、酸杆菌门、拟杆菌门、绿弯菌门和芽单胞菌门在3个团聚体粒径中的相对丰度均显著高于非岩溶区, 而放线菌门和厚壁菌门在3个团聚体粒径上的相对丰度均显著降低.岩溶区的变形菌门(38.06%、38.09%和38.11%)的相对丰度随着团聚体粒径增大而减小, 非岩溶区与之相反.非岩溶区放线菌门(30.53%、30.66%和31.25%)、浮霉菌门(1.87%、1.91%和2.15%)和疣微菌门(1.76%、2.04%和2.93%)的相对丰度随着团聚体粒径增大而减小.岩溶区微团聚体中的绿弯菌门和放线菌门(6.13%和7.35%)的相对丰度均显著高于粉、黏粒组分(2.79%和3.75%); 粉、黏粒组分中的酸杆菌门和拟杆菌门(21.69%和8.31%)的相对丰度均显著高于微团聚体(19.73%和5.46%).以上结果表明岩溶与非岩溶区不同粒径上的门水平上多种微生物的相对丰度差异显著.
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图 2 岩溶区与非岩溶区稻田土壤团聚体在细菌门水平分类 Fig. 2 Classification of soil aggregates in karst and non-karst paddy fields at phylum levels |
岩溶区与非岩溶区稻田土壤团聚体细菌在属水平分类如图 3所示, 节杆菌属(Arthrobacter)、芽单胞菌属(Gemmatimonas)、地杆菌属(Geobacter)、酸杆菌(Acidobacteria Gp1、Gp3、Gp4、Gp6、Gp7)、鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas)和芽孢八叠球菌属(Sporosarcina)为细菌优势属, 相对丰度为细菌总OTU的24.82%~40.29%.根据单因素分析, 岩溶区芽单胞菌属、酸杆菌(Gp3、Gp4、Gp6)、鞘氨醇单胞菌和芽孢八叠球菌属在3个团聚体粒径中的相对丰度均显著高于非岩溶区, 而节杆菌属、地杆菌属和酸杆菌Gp1在3个团聚体粒径中的相对丰度均显著较低.岩溶区地杆菌属(0.28%、0.32%、0.42%)和酸杆菌Gp1(0.10%、0.11%、0.14%)的相对丰度随着团聚体粒径增大而减小.非岩溶区Spartobacteria genera incertae sedis(0.85%、1.03%和1.51%)的相对丰度随着团聚体粒径增大而减小.岩溶区的粉、黏粒组分中鞘氨醇单胞菌、酸杆菌Gp4和酸杆菌Gp3相对丰度(9.52%、3.58%和1.32%)显著高于微团聚体(7.31%、2.53%和0.96%).以上结果表明岩溶与非岩溶区不同粒径上的属水平上多种微生物的相对丰度差异显著.
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图 3 岩溶区与非岩溶区稻田土壤团聚体在细菌属水平分类 Fig. 3 Classification of soil aggregates in karst and non-karst paddy fields at genus levels |
表 4列出了全土优势细菌属与土壤理化性质相关性, 其中, 节杆菌属、酸杆菌Gp3和鞘氨醇单胞菌属与pH值呈正相关, 芽单胞菌属、酸杆菌(Gp4、Gp6)和鞘氨醇单胞菌属与SOC呈正相关, 节杆菌属和地杆菌属与交换性钙呈负相关, 芽单胞菌属与交换性钙呈正相关.表 5为不同团聚体中细菌主要门和属与SOC相关性, 微团聚体中绿弯菌门与SOC呈负相关, 地杆菌属和酸杆菌Gp1与SOC呈正相关.
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表 4 全土属与理化性质相关性1) Table 4 Correlation between whole soil genus and physicochemical properties |
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表 5 土壤团聚体主要门和属与SOC相关性 Table 5 Correlation between SOC and phylum and genus of soil aggregates |
2.4 土壤团聚体细菌内部网络共线分析
以岩溶区和非岩溶区土壤团聚体细菌OTU(相对丰度>0.1%)为数据源构建土壤团聚体细菌共生网络(图 4), 其中, 从表 6可以看出, 岩溶区各个团聚体节点数和总边数均大于非岩溶区, 表明岩溶区团聚体中微生物相互作用强于非岩溶区.各个团聚体中细菌正相关边均大于负相关边, 表明团聚体内部细菌共存以协同互惠为主.岩溶区微团聚体正相关边数有854条, 占比65.5%, 负相关边数448条, 占比34.4%, 与其他的团聚体相比, 岩溶区微团聚体的节点数和正相关边占比最高, 这表明在岩溶区微团聚体中细菌以协同互惠为主.土壤团聚体大小影响细菌群落的共生模式, 不同大小团聚体中关键类群不同.根据高连接度(degree>0.15)、高接近中心度(closeness centrality>0.12)、低介数中心度(betweenness centrality < 0.10)选择出关键类群[24], 岩溶区大团聚体为: Acidobacteria Gp3、Acidobacteria Gp6、Proteobacteria和Nitrospira; 微团聚体为: Sphingomonas、Microvirga、Chloroflexi、Acidobacteria Gp4和Acidobacteria Gp6;粉、黏粒组分为: Acidobacteria Gp6、Proteobacteria和Bacteroidetes. 非岩溶区大团聚体为: Acidobacteria Gp1、Proteobacteria和Acidobacteria Gp17;微团聚体为: Proteobacteria、Acidobacteria Gp6和Acidobacteria Gp16;粉、黏粒组分为: Acidobacteria Gp6、Acidobacteria Gp16、Proteobacteria和Firmicutes.从门水平上看, 各个团聚体中的关键类群基本属于变形菌门和酸杆菌门, 表明变形菌门和酸杆菌门为各个团聚体中最具影响的关键类群.
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不同颜色节点表示不同物种的门分类水平, 节点大小表示物种连接度大小, 红色连线表示正相关边, 绿色连线表示负相关边 图 4 土壤团聚体细菌共生网络 Fig. 4 Co-occurrence networks of bacterial in soil aggregates |
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表 6 土壤团聚体网络拓扑指数1) Table 6 Topological index of soil aggregate |
2.5 团聚体细菌功能预测分析
本研究中, 共预测出46个有效细菌功能类群, 选择相对丰度大于0.1%的功能作为主要功能类群[25], 共得到17个主要细菌功能类群(图 5), 它们分别为化能异养类(chemoheterotrophy)、需氧化能异养类(aerobic chemoheterotrophy)、尿素分解类(ureolysis)、铁呼吸类(iron respiration)、固氮类(nitrogen fixation)、硝化作用类(nitrification)、需氧亚硝酸盐氧化类(aerobic nitrite oxidation)、硫化物呼吸作用类(respiration of sulfur compounds)、硫酸盐呼吸类(sulfate respiration)、芳香化合物降解类(aromatic compound degradation)、碳氢化合物降解(hydrocarbon degradation)、甲基营养(methylotrophy)、发酵(fermentation)、几丁质分解类(chitinolysis)、硝酸盐还原(nitrate reduction)、硝酸盐呼吸(nitrate respiration)和氮呼吸(nitrogen respiration).岩溶区全土和3个粒径团聚体细菌主要功能类群总丰度均比非岩溶区高.岩溶区土壤化能异养类菌与需氧化能异养类菌相对丰度在大团聚体、微团聚体和粉、黏粒组分中的丰度分别为15.52%与14.62%、15.30%与14.38%和16.89%与15.97%, 均显著高于非岩溶区.岩溶区大团聚体中几丁质分解类菌相对丰度为0.46%, 显著高于粉、黏粒组分(0.39%), 且显著高于非岩溶区.非岩溶区3个粒径团聚体中尿素分解类菌丰度为3.17%、3.83%和2.98%, 显著高于岩溶区.以上结果说明岩溶区土壤团聚体细菌功能类群与非岩溶区有显著差异.
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图 5 岩溶区与非岩溶区水稻土全土及团聚体细菌功能类群相对丰度 Fig. 5 Relative abundance of bacterial function prediction of paddy soil aggregates in karst and non-karst areas |
本研究中, 岩溶区稻田大团聚体质量占比显著高于非岩溶区稻田, 团聚体平均质量直径和几何平均直径均高于非岩溶区, 表明岩溶区稻田土壤团聚体的稳定性较高[26].对本研究区毛村3种不同演替阶段石灰土研究结果表明, 土壤均以>0.25 mm团聚体为主, 且交换态钙与大团聚体比例呈显著正相关关系[27], 表明交换态钙能够促进土壤大团聚体形成.用交换性钾替代交换性钙会破坏土壤团聚体, 这反证了钙对土壤团聚体形成的促进作用[28].有机碳浓度的增加通常会增加土壤的阳离子交换容量[29].这与本研究中岩溶区土壤有较高的土壤有机碳含量和阳离子交换量的结果是一致的.在大团聚体中, 参与不稳定土壤有机质降解的酶的活性也较低, 从而减缓矿化, 有利于土壤有机质的积累[30], 而土壤有机质是土壤颗粒的重要粘黏剂[1], 提高了大粒径水稳性团聚体含量[13].本研究中非岩溶区土壤为红壤土, 石灰土的稳定性均比红壤土的高[31].综上所述, 岩溶区特殊的土壤特性能显著改变水稻土土壤团聚体的分布及稳定性, 主要表现在大团聚体含量的增加以及稳定性的提高.
3.2 岩溶区土壤特性对水稻土团聚体细菌群落结构与关键类群的影响本研究中岩溶区全土及团聚体中酸杆菌门、变形菌门、绿弯菌门、酸杆菌(Gp3、Gp4、Gp6)和鞘氨醇单胞菌属的相对丰度较非岩溶区土壤显著提高.变形菌门和酸杆菌门为岩溶区的最优势菌门, 这与本研究团队对岩溶区不同空间稻田土壤细菌群落的研究结果基本一致[32].酸杆菌(Gp6、Gp4)和鞘氨醇单胞菌属为岩溶区最优势菌属, 这些优势菌在岩溶区各个团聚体粒径中丰度都很高.白云岩和石灰岩表面栖息着多种自养菌和异养菌(含变形菌、放线菌和酸杆菌等)[33], 本研究中土壤全土中酸杆菌Gp3和鞘氨醇单胞菌属与pH呈正相关关系, 这说明岩溶生态偏碱富钙的特殊环境为其提供了适合生长的环境.岩溶区全土及各个团聚体粒径酸杆菌(Gp4和Gp6)相对丰度显著高于非岩溶区, 土壤中的CO2是岩溶作用的重要来源物质, 而CO2浓度的升高能提高酸杆菌(Gp4和Gp6)相对丰度[34], 这说明酸杆菌(Gp4和Gp6)在岩溶区有很强的适应性.本研究的PCoA分析结果表明, 细菌在粉、黏粒组分中的分布与大团聚体和微团聚体有较大的差异.团聚体内部孔隙大小和排列分布对有机质起着保护作用, 微生物生活在土壤孔隙中, 土壤网络结构影响它们接触到的有机质、氧和水分, 因此团聚体内部微生物分布就不相同[2, 35].在本研究中, 岩溶区微团聚体中的土壤有机碳含量最低, 且微团聚体中的绿弯菌门的丰度与土壤有机碳呈负相关.绿弯菌门的细菌能氧化CO, 这种代谢形式可能是其在营养物质缺乏的逆境条件下的策略[36], 是适应低碳土壤环境的表现[37].
本微生物网络分析被用来可视化群落成员间的共生现象, 它能对微生物潜在相互作用网络提供新见解以及揭示微生物群落成员共享的生态位[38].有研究表明绿弯菌能促进淀粉降解和加速与碳循环相关功能的抗干扰能力[39], 影响这种生态多功能抗干扰能力的不是细菌的丰富度、丰度和比例, 而是关键微生物类群[40].绿弯菌门作为岩溶区微团聚体中的关键类群, 其对微团聚体中细菌群落的结构和功能有着重要影响[24], 也说明其是维持该微环境地球化学循环的关键类群[41].本研究中, 变形菌门和酸杆菌门均为各个团聚体的关键类群, 这两个门的细菌作为土壤中高丰度的细菌, 对微生境变化的抵抗力可能更强.在钙含量高的土壤中, 细菌等微生物的活动十分活跃[26], 且在营养物质高得多的土壤中, 会产生多种营养水平或资源级联[42], 土壤生态系统功能可能与生物多样性相耦合, 这种生态位互补性使得不同功能特征的相关物种共存[43].本研究中, 岩溶区微团聚体中细菌之间的负连线减少, 正连线数量最高, 因为微团聚体中的生存空间是有限的, 栖居的微生物必须协同互惠才能更好地生存[44].而随着养分可利用性的提高, 土壤微生物的碳利用率增加, 微生物生长效率提高[45], 但也有研究表明较活跃的微生物生长会加快微生物对SOC的分解利用, 从而导致SOC的损失[46], 而微团聚体中存在比大团聚体更易分解的有机质[40], 这可能是本研究中微团聚体中SOC含量最低的原因.
3.3 岩溶区土壤特性对水稻土团聚体细菌功能类群的影响岩溶区土壤中微生物群落组成发生明显变化, 这就改变了它们在土壤中的功能.岩溶区各个团聚体中化能异养类菌和需氧化能异养类菌均高于非岩溶区.与本研究样地同纬度墨西哥的岩溶区微生物功能预测研究表明, 土壤微生物有着很高的碳代谢作用[47], 它们通过转化有机质来支持微生物生长.在岩溶区, 耕地土壤中的细菌群落主要是化学异养菌[48], 这类细菌的碳源都来自有机物, 岩溶区较高的土壤有机碳能给微生物提供充足的碳源.在本研究中, 化能异养类菌与需氧化能异养类菌中的变形菌为主要菌群.变形菌门的许多细菌为共营养细菌, 它们能利用营养丰富的土壤中不稳定的碳[49], 保持优势生长, 表明岩溶区全土与团聚体中的变形菌门不仅是优势菌门也是关键类群.大团聚体含有较多的不稳定的碳[50], 这部分碳能够刺激多为共营养型的几丁质分解菌的生长[51], 这可能是岩溶区大团聚体几丁质分解类菌丰度大于其在粉、黏粒组分的丰度的原因.
4 结论(1) 岩溶区稻田中大团聚体质量占比显著高于其在非岩溶区中的占比, 团聚体平均质量直径和几何平均直径也显著高于非岩溶区, 表明岩溶区的特殊环境促进了大团聚体的形成, 团聚体稳定性较高.
(2) 岩溶区稻田土壤团聚体细菌群落结构较非岩溶区有显著差异.岩溶区团聚体酸杆菌门、变形菌门、酸杆菌(Gp3、Gp4、Gp6)和鞘氨醇单胞菌属等相对丰度均高于非岩溶区.与非岩溶区相比, 岩溶区变形菌门、地杆菌属和酸杆菌Gp1属相对丰度随着团聚体粒径增大而减小.岩溶区微团聚体中的绿弯菌门的相对丰度显著高于粉、黏粒组分.
(3) 3个粒径团聚体中细菌群落之间的正连线大于负连线.变形菌门和酸杆菌门为3个粒径团聚体中的关键类群.与非岩溶区相比, 岩溶区的微团聚体中细菌以协同互惠为主.
(4) 岩溶与非岩溶区土壤团聚体细菌功能类群差异显著.化能异养类菌、需氧化能异养类菌为岩溶区3个粒径团聚体中最优势功能类群.与非岩溶区相比, 岩溶区几丁质分解类菌相对丰度显著较高, 且大团聚体中几丁质分解类菌相对丰度显著高于粉、黏粒组分.
| [1] |
王清奎, 汪思龙. 土壤团聚体形成与稳定机制及影响因素[J]. 土壤通报, 2005, 36(3): 415-421. Wang Q K, Wang S L. Forming and stable mechanism of soil aggregate and influencing factors[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2005, 36(3): 415-421. DOI:10.3321/j.issn:0564-3945.2005.03.031 |
| [2] |
李娜, 韩晓增, 尤孟阳, 等. 土壤团聚体与微生物相互作用研究[J]. 生态环境学报, 2013, 22(9): 1625-1632. Li N, Han X Z, You M Y, et al. Research review on soil aggregates and microbes[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2013, 22(9): 1625-1632. DOI:10.3969/j.issn.1674-5906.2013.09.027 |
| [3] | Huang S, Sun Y N, Zhang W J. Changes in soil organic carbon stocks as affected by cropping systems and cropping duration in China's paddy fields: a meta-analysis[J]. Climatic Change, 2012, 112(3-4): 847-858. DOI:10.1007/s10584-011-0255-x |
| [4] | Mohamed I, Bassouny M A, Abbas M H H, et al. Rice straw application with different water regimes stimulate enzymes activity and improve aggregates and their organic carbon contents in a paddy soil[J]. Chemosphere, 2021, 274. DOI:10.1016/j.chemosphere.2021.129971 |
| [5] |
陈山, 杨峰, 林杉, 等. 土地利用方式对红壤团聚体稳定性的影响[J]. 水土保持学报, 2012, 26(5): 211-216. Chen S, Yang F, Lin S, et al. Impact of land use patterns on stability of soil aggregates in red soil region of south China[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2012, 26(5): 211-216. |
| [6] |
廖超林, 黎丽娜, 谢丽华, 等. 增减施有机肥对红壤性水稻土团聚体稳定性及胶结物的影响[J]. 土壤学报, 2021, 58(4): 978-988. Liao C L, Li L N, Xie L H, et al. Effect of increased or decreased application of organic manure on aggregates stability and soil cement in red paddy soil[J]. Acta Pedologica Sinica, 2021, 58(4): 978-988. |
| [7] | Wilpiszeski R L, Aufrecht J A, Retterer S T, et al. Soil Aggregate microbial communities: towards understanding microbiome interactions at biologically relevant scales[J]. Applied and Environmental Microbiology, 2019, 85(14). DOI:10.1128/AEM.00324-19 |
| [8] | Totsche K U, Amelung W, Gerzabek M H, et al. Microaggregates in soils[J]. Journal of Plant Nutrition and Soil Science, 2018, 181(1): 104-136. DOI:10.1002/jpln.201600451 |
| [9] | Liu K L, Huang J, Li D M, et al. Comparison of carbon sequestration efficiency in soil aggregates between upland and paddy soils in a red soil region of China[J]. Journal of Integrative Agriculture, 2018, 18(6): 1348-1359. |
| [10] |
唐贤, 黄伟濠, 卢瑛, 等. 广东省赤红壤区土壤团聚体有机碳和铁氧化物特征及稳定性[J]. 水土保持学报, 2021, 35(2): 200-209. Tang X, Huang W H, Lu Y, et al. Characteristics and stability of organic carbon and ferric oxidein in soil aggregates and aggregate stability in lateritic red soil region, Guangdong province[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2021, 35(2): 200-209. |
| [11] | Nandan R, Singh V, Singh S S, et al. Impact of conservation tillage in rice-based cropping systems on soil aggregation, carbon pools and nutrients[J]. Geoderma, 2019, 340: 104-114. DOI:10.1016/j.geoderma.2019.01.001 |
| [12] |
曹建华, 袁道先, 潘根兴. 岩溶生态系统中的土壤[J]. 地球科学进展, 2003, 18(1): 37-44. Cao J H, Yuan D X, Pan G X. Some soil features in karst ecosystem[J]. Advance in Earth Sciences, 2003, 18(1): 37-44. DOI:10.3321/j.issn:1001-8166.2003.01.006 |
| [13] |
任娇娇, 周运超, 刘兵, 等. 石灰岩发育土壤团聚体形成机制研究[J]. 中国岩溶, 2019, 38(5): 722-728. Ren J J, Zhou Y C, Liu B, et al. Study on aggregate formation mechanism of soil in limestone[J]. Carsologica Sinica, 2019, 38(5): 722-728. |
| [14] |
胡乐宁, 苏以荣, 何寻阳. 桂西北喀斯特典型土壤的大团聚体分级特征研究[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2013, 31(3): 213-219. Hu L N, Su Y R, He X Y. Characteristic of soil aggregate structure in different typical soils in karst region of northwest Guangxi, China[J]. Journal of Guangxi Normal University (Natural Science Edition), 2013, 31(3): 213-219. DOI:10.3969/j.issn.1001-6600.2013.03.034 |
| [15] |
张春来, 黄芬, 杨慧, 等. 岩溶生态系统中的碳循环特征与碳汇效应[J]. 地球与环境, 2013, 41(4): 378-387. Zhang C L, Huang F, Yang H, et al. Characteristics of carbon cycle and the effect of carbon sink in karst ecosystem[J]. Earth and Environment, 2013, 41(4): 378-387. |
| [16] |
张双双, 靳振江, 贾远航, 等. 岩溶区与非岩溶区3种土地利用方式下土壤细菌群落结构比较[J]. 中国岩溶, 2019, 38(2): 164-172. Zhang S S, Jin Z J, Jia Y H, et al. Comparison of soil bacterial community structures from three soil land-use between karst and non-karst areas under three kinds of land use[J]. Carsologica Sinica, 2019, 38(2): 164-172. |
| [17] | Six J, Elliott E T, Paustian K, et al. Aggregation and soil organic matter accumulation in cultivated and native grassland soils[J]. Soil Science Society of America Journal, 1998, 62(5): 1367-1377. DOI:10.2136/sssaj1998.03615995006200050032x |
| [18] | 鲁如坤. 土壤农业化学分析方法[M]. 北京: 中国农业科技出版社, 2000. |
| [19] |
罗晓虹, 王子芳, 陆畅, 等. 土地利用方式对土壤团聚体稳定性和有机碳含量的影响[J]. 环境科学, 2019, 40(8): 3816-3824. Luo X H, Wang Z F, Lu C, et al. Effects of land use type on the content and stability of organic carbon in soil aggregates[J]. Environmental Science, 2019, 40(8): 3816-3824. |
| [20] |
王兴, 钟泽坤, 张欣怡, 等. 长期撂荒恢复土壤团聚体组成与有机碳分布关系[J]. 环境科学, 2020, 41(5): 2416-2424. Wang X, Zhong Z K, Zhang X Y, et al. Relationship between the composition of soil aggregates and the distribution of organic carbon under long-term abandoned restoration[J]. Environmental Science, 2020, 41(5): 2416-2424. |
| [21] |
吴悦妮, 冯凯, 厉舒祯, 等. 16S/18S/ITS扩增子高通量测序引物的生物信息学评估和改进[J]. 微生物学通报, 2020, 47(9): 2897-2912. Wu Y N, Feng K, Li S Z, et al. In-silico evaluation and improvement on 16S/18S/ITS primers for amplicon high-throughput sequencing[J]. Microbiology China, 2020, 47(9): 2897-2912. |
| [22] | Louca S, Parfrey L W, Doebeli M. Decoupling function and taxonomy in the global ocean microbiome[J]. Science, 2016, 353(6305): 1272-1277. DOI:10.1126/science.aaf4507 |
| [23] | Shannon P, Markiel A, Ozier O, et al. Cytoscape: a software environment for integrated models of biomolecular interaction networks[J]. Genome Research, 2003, 13(11): 2498-2504. DOI:10.1101/gr.1239303 |
| [24] | Banerjee S, Schlaeppi K, van der Heijden M G A. Keystone taxa as drivers of microbiome structure and functioning[J]. Nature Reviews Microbiology, 2018, 16(9): 567-576. DOI:10.1038/s41579-018-0024-1 |
| [25] |
刘坤和, 薛玉琴, 竹兰萍, 等. 嘉陵江滨岸带不同土地利用类型对土壤细菌群落多样性的影响[J]. 环境科学, 2022, 43(3): 1620-1629. Liu K H, Xue Y Q, Zhu L P, et al. Effect of different land use types on the diversity of soil bacterial community in the coastal zone of Jialing River[J]. Environmental Science, 2022, 43(3): 1620-1629. |
| [26] |
刘红梅, 李睿颖, 高晶晶, 等. 保护性耕作对土壤团聚体及微生物学特性的影响研究进展[J]. 生态环境学报, 2020, 29(6): 1277-1284. Liu H M, LI R Y, Gao J J, et al. Research progress on the effects of conservation tillage on soil aggregates and microbiological characteristics[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2020, 29(6): 1277-1284. |
| [27] |
杨慧, 梁影, 徐觉明, 等. 岩溶区钙与土壤有机碳关系的研究进展[J]. 广西科学, 2018, 25(5): 505-514. Yang H, Liang Y, Xu J M, et al. Research progress of the relationship between soil calcium and soil organic carbon in karst area[J]. Guangxi Sciences, 2018, 25(5): 505-514. |
| [28] | Rowley M C, Grand S, Verrecchia é P. Calcium-mediated stabilisation of soil organic carbon[J]. Biogeochemistry, 2018, 137(1-2): 27-49. DOI:10.1007/s10533-017-0410-1 |
| [29] | Yuan T L, Gammon N, Leighty R G. Relative contribution of organic and clay fractions to cation-exchange capacity of sandy soils from several soil groups[J]. Soil Science, 1967, 104(2): 123-128. DOI:10.1097/00010694-196708000-00008 |
| [30] | Trivedi P, Delgado-Baquerizo M, Jeffries T C, et al. Soil aggregation and associated microbial communities modify the impact of agricultural management on carbon content[J]. Environmental Microbiology, 2017, 19(8): 3070-3086. DOI:10.1111/1462-2920.13779 |
| [31] | Guo F, Jiang G H, Yuan D X. Major ions in typical subterranean rivers and their anthropogenic impacts in southwest karst areas, China[J]. Environmental Geology, 2007, 53(3): 533-541. DOI:10.1007/s00254-007-0665-2 |
| [32] | Zhou J B, Jin Z J, Leng M, et al. Investigation of soil bacterial communities and functionalities within typical karst paddy field soils in southern China[J]. Fresenius Environmental Bulletin, 2021, 30(4): 3537-3548. |
| [33] | Tang Y, Lian B, Dong H L, et al. Endolithic bacterial communities in dolomite and limestone rocks from the Nanjiang canyon in Guizhou karst area (China)[J]. Geomicrobiology Journal, 2012, 29(3): 213-225. DOI:10.1080/01490451.2011.558560 |
| [34] | Gschwendtner S, Leberecht M, Engel M, et al. Effects of elevated atmospheric CO2 on microbial community structure at the plant-soil interface of young beech trees (Fagus sylvatica L.) grown at two sites with contrasting climatic conditions[J]. Microbial Ecology, 2015, 69(4): 867-878. DOI:10.1007/s00248-014-0527-x |
| [35] | Ananyeva K, Wang W, Smucker A J M, et al. Can intra-aggregate pore structures affect the aggregate's effectiveness in protecting carbon?[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2013, 57: 868-875. DOI:10.1016/j.soilbio.2012.10.019 |
| [36] |
鲜文东, 张潇橦, 李文均. 绿弯菌的研究现状及展望[J]. 微生物学报, 2020, 60(9): 1801-1820. Xian W D, Zhang X T, Li W J. Research status and prospect on bacterial phylum chloroflexi[J]. Acta Microbiologica Sinica, 2020, 60(9): 1801-1820. |
| [37] | De Vries F T, Shade A. Controls on soil microbial community stability under climate change[J]. Frontiers in Microbiology, 2013, 4. DOI:10.3389/fmicb.2013.00265 |
| [38] | Ma B, Wang H Z, Dsouza M, et al. Geographic patterns of co-occurrence network topological features for soil microbiota at continental scale in eastern China[J]. The ISME Journal, 2016, 10(8): 1891-1901. DOI:10.1038/ismej.2015.261 |
| [39] | Yang L Y, Barnard R, Kuzyakov Y, et al. Bacterial communities drive the resistance of soil multifunctionality to land-use change in karst soils[J]. European Journal of Soil Biology, 2021, 104. DOI:10.1016/j.ejsobi.2021.103313 |
| [40] | Delgado-Baquerizo M, Eldridge D J, Ochoa V, et al. Soil microbial communities drive the resistance of ecosystem multifunctionality to global change in drylands across the globe[J]. Ecology Letters, 2017, 20(10): 1295-1305. DOI:10.1111/ele.12826 |
| [41] | Xue Y F, Tian J, Quine T A, et al. The persistence of bacterial diversity and ecosystem multifunctionality along a disturbance intensity gradient in karst soil[J]. Science of the Total Environment, 2020, 748. DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.142381 |
| [42] | Banerjee S, Kirkby C A, Schmutter D, et al. Network analysis reveals functional redundancy and keystone taxa amongst bacterial and fungal communities during organic matter decomposition in an arable soil[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2016, 97: 188-198. DOI:10.1016/j.soilbio.2016.03.017 |
| [43] | Han S, Delgado-Baquerizo M, Luo X S, et al. Soil aggregate size-dependent relationships between microbial functional diversity and multifunctionality[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2021, 154. DOI:10.1016/j.soilbio.2021.108143 |
| [44] | Ye G P, Banerjee S, He J Z, et al. Manure application increases microbiome complexity in soil aggregate fractions: Results of an 18-year field experiment[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2021, 307. DOI:10.1016/j.agee.2020.107249 |
| [45] | Manzoni S, Taylor P, Richter A, et al. Environmental and stoichiometric controls on microbial carbon‐use efficiency in soils[J]. New Phytologist, 2012, 196(1): 79-91. DOI:10.1111/j.1469-8137.2012.04225.x |
| [46] |
梁超, 朱雪峰. 土壤微生物碳泵储碳机制概论[J]. 中国科学: 地球科学, 2021, 64(5): 680-695. Liang C, Zhu X F. The soil microbial carbon pump as a new concept for terrestrial carbon sequestration[J]. Science China Earth Sciences, 2021, 64(4): 545-558. |
| [47] | Santillán J, López-Martínez R, Aguilar-Rangel E J, et al. Microbial diversity and physicochemical characteristics of tropical karst soils in the northeastern Yucatan peninsula, Mexico[J]. Applied Soil Ecology, 2021, 165. DOI:10.1016/j.apsoil.2021.103969 |
| [48] | Cheng X Y, Yun Y, Wang H M, et al. Contrasting bacterial communities and their assembly processes in karst soils under different land use[J]. Science of the Total Environment, 2021, 751. DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.142263 |
| [49] | Bai Z, Xie H T, Kao-Kniffin J, et al. Shifts in microbial trophic strategy explain different temperature sensitivity of CO2 flux under constant and diurnally varying temperature regimes[J]. FEMS Microbiology Ecology, 2017, 93(5). DOI:10.1093/femsec/fix063 |
| [50] | Trivedi P, Rochester I J, Trivedi C, et al. Soil aggregate size mediates the impacts of cropping regimes on soil carbon and microbial communities[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2015, 91: 169-181. DOI:10.1016/j.soilbio.2015.08.034 |
| [51] | Che R X, Liu D, Qin J L, et al. Increased litter input significantly changed the total and active microbial communities in degraded grassland soils[J]. Journal of Soils and Sediments, 2020, 20(7): 2804-2816. DOI:10.1007/s11368-020-02619-x |