矿业可以提供大量的物质和能源, 极大地促进社会经济的发展^[1~3].然而, 长期大规模采矿活动会产生大量尾矿和采矿废物, 对陆地生态系统构成持续威胁, 并给当地居民带来健康风险^[4~6].当采矿废物如黄铁矿（FeS₂）、砷黄铁矿（FeAsS）和黄铜矿（CuFeS₂）等硫化矿物暴露于水、空气和微生物活动时, 会产生大量的酸性矿山排水（acid mine drainage, AMD）^[7~9].AMD主要特征是含有极端酸性、高盐度、重金属和类金属^[9~11].未经处理的AMD以多种方式影响生态系统, 包括简化食物链、消除物种和干扰生态稳定性, 所有这些都会对生态系统造成直接和间接的选择性压力^{[12, 13]}.联合国最近将AMD列为继全球变暖之后的第二大全球问题, 这揭示了这一环境挑战的重要性^[14].目前, 我国对于AMD对环境影响的研究主要集中在南方湿润地区, 而关于西北干旱区荒漠草原AMD污染的研究相对较少.

微生物参与特定的土壤生化反应, 对健康生态系统的土壤养分调节、生物地球化学循环和生态系统过程中发挥至关重要的作用^{[15, 16]}.微生物作为土壤中最丰富的生命形式, 可以快速适应环境变化, 以反映其敏感性和弹性, 并提供对复杂环境健康和功能的洞察^{[15, 17, 18]}.因此, 微生物群落结构可以作为干扰和修复进展的高度敏感生物指示器^[19~21].环境因子在塑造土壤微生物群落方面发挥重要作用^{[22, 23]}, 而AMD进入土壤会导致土壤环境因子发生显著变化, 并形成微生物生存的极端环境^[24].Zhang等^[25]研究发现AMD污染造成的极端条件会降低微生物多样性, 并影响其相关的生态系统功能.Xu等^[13]研究发现AMD入侵不仅会降低土壤微生物群落的多样性, 还会改变微生物的系统发育模式.Chen等^[26]研究表明长期AMD污染会促进微生物群落发生变化, 同时改变土壤中细菌基因功能的表达.尽管已有研究描述AMD对土壤细菌群落的影响, 但人们对AMD污染作用下荒漠草原土壤细菌群落组成、结构和相互作用的关系如何变化仍不清楚, 尤其在土壤剖面上.

因此, 为了了解AMD泄漏对干旱区荒漠草原不同深度土壤理化性质以及细菌群落分布的影响, 分别在AMD污染区和清洁区采集剖面土壤样品.本研究旨在：①探究AMD对荒漠草原土壤剖面理化性质的影响；②分析AMD对土壤剖面细菌群落结构和多样性的影响；③识别影响细菌群落结构的主要环境因子；④掌握AMD污染对细菌之间相互作用的影响.本研究结果有利于增加人们对AMD泄漏对干旱区荒漠草原不同深度的土壤环境因子以及土壤细菌群落特征的了解, 可为该地区土壤生态环境修复提供参考资料.

富蕴县（88°10′~90°31′E, 45°00′~48°03′N）位于新疆维吾尔自治区北部边境地区, 从阿尔泰山脉南麓延伸至准噶尔盆地北部.气候类型属于温带大陆性气候, 海拔317~3 863 m, 包括山区和盆地交替的复杂地貌.该地区平均温度4.6℃, 年平均降雨量为208.41 mm, 年蒸发量为1 743 mm.根据中国草地资源分类系统, 富蕴县有10种草地类型, 其中荒漠草原面积最大, 占该县草地面积的71.4%.喀拉通克铜镍矿的密集采矿活动, 在该地区产生了大量尾矿, 并露天堆积于荒漠草原中.尾矿库（86°39′58″E, 46°44′10″N）位于冶炼厂南部2 km处, 库容设计级别为五等库, 占地面积约3.5×10⁵ m², 坝体采用采矿废物构筑而成, 尾矿砂采用传统湿排法进行处置, 排尾量约1 000 t∙d^-1[27].该尾矿库于2019年年底完成闭库.但是尾矿库在役期间（2003~2010年）, 由于坝体渗漏形成大量AMD, 对该地区的荒漠草原土壤生态系统造成严重危害.

2022年4月, 在尾矿库西北部AMD泄漏污染区挖掘深度为1 m的土壤剖面A, 在尾矿库南部挖掘一个未受AMD污染的剖面B作为对照（图 1）.在每个土壤剖面用无菌铲按照20 cm的深度进行等距取样, 同时设置3个重复.因此, 本研究共采集30个土壤样品.样品采集后, 立即放入无菌聚乙烯袋中, 并保存在车载冰箱中（4℃）, 然后在48 h内送到实验室进行后续分析.

图 1

Fig. 1

图 1 采样点示意 Fig. 1 Sampling sites

收集的土壤样品分为两个亚组.每个样品的一部分保存用于无机地球化学分析, 另一部分用于16S rRNA扩增子测序.对于地球化学分析, 土壤样品在通过200目尼龙筛之前, 先放置室内进行风干并彻底研磨.用pH计在1∶2.5（土壤∶水）下测量土壤pH值.用电导率仪在1∶5（土壤∶水）下测量土壤电导率（EC）.为了测定金属总量, 首先使用微波消解器用HNO₃、HCl、HF、HClO₄的混合物消解土壤样品.通过电感耦合等离子体质谱法（inductively coupled plasma-mass spectrometry, ICP-MS）测定所得消解溶液中Cu、Ni、Cd、Cr、Pb、Zn和As的总浓度.空白样品、平行样品和经认证的土壤标准物质, 用于元素分析的质量控制.

按照制造商的说明, 使用土壤DNA试剂盒（MN NucleoSpin 96 Soi, MACHEREY-NAGEL, Germany）从0.5 g充分混合的样品中提取DNA.使用正向引物388F 5'-ACTCCTACGGGAGGCAGCA-3'和反向引物806R 5'-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3'对16S rRNA基因序列的V3-V4区域进行PCR扩增.PCR反应体系为：2.5 µL × Forward Primer（2 µmol·L^-1）, 2.5 µL×Reverse Primer（2 µmol·L^-1）, 5 µL×Taq PCR Master Mix, 10 µL × 2Q5 HF MM. PCR扩增条件为：95℃ 5 min；98℃ 30 s, 65℃ 30 s, 72℃ 40 s, 25个循环；72℃ 7 min.使用1.8%琼脂糖凝胶电泳进行检测, 通过凝胶回收试剂盒（Monarch DNA, 上海金畔生物科技有限公司, 中国）切胶回收PCR产物, Tris-HCl洗脱.本研究中所有样品的测序和生物信息服务均在北京百迈客生物科技有限公司Illumina HiSeq 2500平台完成.

α-多样性分析包括Shannon指数、Chao1指数和Faith_PD指数, 反映不同剖面的物种丰度和多样性, 使用Kruskal-Wallis非参数检验和Dunn's检验进行组间差异性分析.使用基于ASVs水平的主坐标分析（principal coordinate analysis, PCoA）进行β-多样性分析, 并通过相似性分析（analysis of similarities, ANOSIM）对不同污染条件下的土壤细菌群落差异进行检验.线性判别分析效应大小分析（LDA effect size, LEfSe）用于寻找不同剖面的生物标识, LDA > 4.5.利用冗余分析（redundancy analysis, RDA）探究细菌群落组成与土壤理化性质之间的关系, 并通过Spearman相关性分析探究主要细菌门与土壤理化性质的相关性.使用“WGCNA”软件包构建不同剖面细菌的共现网络.用“igraph”软件包计算网络的拓扑属性, 并用Gephi软件（v 0.9.2）将共生网络可视化.网络中节点的拓扑属性以Zi（模块内连通度）和Pi（模块间连通度）的阈值进行分类, 可分为4种类型：网络中心点（Zi > 2.5；Pi > 0.62）、模块中心点（Zi > 2.5；Pi ≤0.62）、连接点（Zi ≤ 2.5；Pi > 0.62）和外围节点（Zi ≤ 2.5；Pi ≤ 0.62）.

土壤pH值和EC测定结果表明（图 2）, 剖面A的pH值均低于剖面B, 而EC均高于剖面B.具体而言, 剖面A和剖面B的pH值范围分别为4.5~8.6和9.0~9.5, EC范围分别为2.9~5.3 mS·cm^-1和0.6~2.8 mS·cm^-1.在整个剖面上, 剖面A的pH值变化明显, 上层（0~40 cm）土壤pH值较低（< 7.0）, 而40 cm以下pH值明显增加（> 8.0）.相反, 剖面B在整个剖面上pH值无明显变化, 且pH值均大于9.0.剖面A与剖面B的EC变化趋势相似, 随着土层深度的增加差异逐渐减小.通常情况下, 中国西北干旱区土壤通常呈现高盐碱性, 这与研究区的气候类型和土壤母质有关^[28].然而, 在AMD影响下剖面A的pH值明显降低, EC进一步增大, 尤其是上层（0~40 cm）土壤, 其原因是AMD下渗以及酸性沉积物大量积累.AMD具有强酸性和高盐分含量, 进入土壤后会导致土壤pH值降低、EC值增加^[29~31].此外, AMD沉积物含有大量Fe³⁺、Al³⁺以及硫酸盐, 表现出较低的酸性和较高的EC^[31~33].Sánchez-Andrea等^[34]研究发现AMD河流底部的沉积物（0~45 cm）pH值范围为4.2~6.2, 这与本研究的结果相似.

图 2

Fig. 2

图 2 不同剖面的土壤理化性质 Fig. 2 Pysicochemical properties of soils in different profiles

重金属测定结果表明（图 2）, 在上层（0~40 cm）土层中, 剖面A的Ni、Cu、Cr、Pb和Cd含量明显高于剖面B.然而, 在40 cm以下, 剖面A的Ni、Cu、Cr、Pb和Cd含量急剧降低, 其含量大小与剖面B相近. 在剖面A中, Ni、Cu、Cr、Pb、Cd、As和Zn含量的最大值分别为1 889.7、832.9、637.0、53.1、0.8、11.1和82.5 mg·kg^-1.在剖面B中, Ni、Cu、Cr、Pb、Cd、As和Zn含量的最大值分别为41.7、3 7.6、74.4、18.8、0.2、9.8和78.0 mg·kg^-1.与新疆土壤背景值相比^[27], 剖面A的Ni、Cu、Cr、Pb和Cd的超标最大超标倍数分别为50.6、22.7、8.1、3.2和2.1, 剖面B的重金属含量均无明显超标.先前的研究也表明^{[35, 36]}, 该铜镍矿尾矿库周边表层（0~20 cm）土壤重金属污染严重, 尤其是Ni、Cu和Cr.一般情况下, 受AMD污染的土壤随着与污染源距离或土层深度的增加, 重金属污染会逐渐降低^{[25, 37]}.总体来说, AMD泄漏会导致剖面上层土壤pH值降低、EC和重金属含量增加.

利用Illumina 16S rRNA高通量测序技术, 在过滤掉低质量的序列后, 剖面A和剖面B分别产生了1 196 551和1 197 287个高质量16S rRNA的序列, 聚类后分别产生3 013和3 749个ASVs.相比于其他AMD污染环境^{[25, 38]}, 本研究所检测到的ASVs数量较低, 这可能与研究区的气候、土壤和水分条件有关.不同剖面ASVs的Venn图结果显示（图 3）, 剖面A的共享ASVs数量较低（13）, 特有ASVs数量随着土层深度的增加而增加.相反, 剖面B的共享ASVs数量较高（200）, 特有ASVs数量随着土层深度的增加而减少.这一结果表明, 由于AMD影响剖面A的细菌群落组成发生了显著改变.在门水平上, 不同剖面的细菌相对丰度结果显示[图 4（a）], 剖面A与剖面B的细菌群落组成存在显著差异.在剖面A中, 细菌的优势门为变形菌门（Proteobacteria）、厚壁菌门（Firmicutes）和放线菌门（Actinobacterota）, 范围分别为18.0%~70.8%、2.3%~41.8%和9.6%~21.3%（图 4）.在剖面B中, 细菌的优势门为拟杆菌门（Bacteroidota）和厚壁菌门（Firmicutes）, 范围分别为44.8%~63.3%和35.7%~53.5%[图 4（a）].在属水平上, 剖面A的细菌相对丰度差异较大, 而剖面B的细菌相对丰度差异较小[图 4（b）].在剖面A中, A1和A2主要以Thermithiobacillus（23.2%）为主, A3和A4以unclassified_Thiotrichaceae（12.9%）为主, A5以Lactobacillus（9.7%）为主.在剖面B中, 细菌主要以unclassified_Muribaculaceae、unclassified_Prevotellaceae和Alloprevotella为主, 相对丰度分别为18.9%、9.5%和9.5%. LEfSe分析进一步显示（图 5）, 剖面A和B中生物标识分别为Thermithiobacillus（Proteobacteria）和Alloprevotella, 分别是污染剖面和清洁剖面的生物标识.相关研究表明^{[39, 40]}, 变形菌门（Proteobacteria）通常是AMD污染环境中主要的细菌门, 这可能是因为该门中的细菌能够应对恶劣的生活条件, 例如极端pH值、贫养环境和富含重金属的环境.例如, 剖面A上层优势属Thermithiobacillus（Proteobacteria）能够耐受较低的pH值, 该物种不仅能够通过氧化硫化物或二价铁获得能量, 还可以通过Benson Calvin循环固定二氧化碳^[41].Sun等^[31]研究表明, AMD污染环境中变形菌门（Proteobacteria）和放线菌门（Actinobacterota）为主要的优势门.Chen等^[42]研究表明, 受AMD影响的河流形成了独特的微生态系统, 其中原核生物以变形菌门（Proteobacteria）、酸杆菌门（Acidobacteria）、泉古菌门（Crenarchaeota）、广古菌门（Euryarchaeota）为主, 真菌以子囊菌门（Ascomycota）、担子菌门（Basidiomycota）和壶菌门（Chytridiomycota）为主.Gao等^[43]通过LEfSe分析表明, 中度和轻度污染样品中的生物标识分别为变形菌门（Proteobacteria）和厚壁菌门（Firmicutes）.环境过滤在塑造极端环境（如AMD）中的细菌群落方面发挥主要作用^[44].AMD生态环境中长期酸性和重金属污染促进变形菌门（Proteobacteria）的进化, 在该类细菌中的嗜酸性铁代谢细菌是主要的优势群落^[26].在本研究中, 环境过滤选择和丰富了适应AMD环境的物种, 如变形菌门（Proteobacteria）、放线菌门（Actinobacterota）和酸杆菌（Acidobacteriota）, 并降低了不适应环境的物种, 如拟杆菌（Bacteroidota）和厚壁菌门（Firmicutes）.综上所述, AMD污染造成的各种环境条件限制, 促进了耐受性较强的细菌种群的生长和繁殖, 从而导致细菌群落组成发生变化.

图 3

Fig. 3

图 3 不同剖面ASVs的Venn图 Fig. 3 Venn diagram for different profiles of ASVs

图 4

Fig. 4

图 4 不同剖面细菌的相对丰度 Fig. 4 Relative abundance of bacteria in different profiles

图 5

Fig. 5

图 5 16S rRNA基因序列的LEfSe分析 Fig. 5 LEfSe analysis of 16S rRNA gene sequences

为了分析AMD对细菌α-多样性的影响, 在ASVs水平上计算了剖面A和B的细菌多样性指数.Chao1指数是用于估算群落中含ASVs数目的指数, Chao1指数越大, 表明群落的丰富度越高.Chao1指数结果表明[图 6（a）], 剖面A的Chao1指数范围为117.3~327.7, 剖面B的Chao1指数范围为257.5~273.3.除60~80 cm土层外, 剖面A的Chao1指数均显著低于剖面B. Zhang等^[25]研究表明, 随着污染程度降低AMD沉积物中的Chao1指数逐渐增大.不同矿区之间AMD环境中的细菌丰富度指数各不相同, 其原因主要是非生物环境因素阻止了适应力较差的物种在栖息地上的建立^[44].Shannon指数是用于衡量物种均匀度和丰富度的综合指标, Shannon指数越大, 表明群落的多样性越高.Shannon指数计算结果表明[图 6（b）], 剖面A的Shannon指数范围为4.6~7.2, 剖面B的Shannon指数范围为6.5~6.9.在0~20和20~40 cm土层中, 剖面B的Shannon指数显著高于剖面A；在剖面60~80 cm土层中, 剖面B的Shannon指数显著低于剖面A；在40~60和80~100 cm土层中, 剖面B和A的Shannon指数无显著差异.细菌的多样性指数在一定程度上受原生细菌群落多样性的影响.在本研究中, AMD对剖面A生境的影响随着深度增加而明显减弱, 因此剖面A上层土壤细菌多样性与剖面B差异较大, 而下层土壤细菌多样性与剖面B差异较小.Hao等^[44]研究了18个矿区的AMD沉积物, 发现其Shannon指数普遍较低, 范围为2.3~5.7. Faith_PD指数的计算基于细菌群落进化树, 该指数可以准确地反映细菌群落的多样性, 以评估细菌群落的稳定性和抗扰动能力.Faith_PD指数结果表明[图 6（c）], 剖面A的Faith_PD指数范围为11.7~27.3, 剖面B的Faith_PD指数范围为15.5~16.9.在0~20和20~40 cm土层中, 剖面A的Faith_PD指数显著低于剖面B, 而在其余土层中, 剖面A的Faith_PD指数显著高于剖面B. Chen等^[42]研究表明, 随着AMD污染程度的降低, 细菌的Faith_PD指数逐渐增加.

图 6

Fig. 6

*表示不同组别之间存在显著差异（P < 0.05） 图 6 不同剖面的多样性指数 Fig. 6 Diversity indices of different profiles

基于Bray-Curtis距离的PCoA分析了不同剖面的细菌群落的β-多样性. PCoA的结果显示了不同剖面的细菌群落组成, 其中67.1%的差异由PC1解释, 13.5%的差异由PC2解释（图 7）.剖面A和剖面B中的细菌群落表现出不同程度的离散趋势, 其中剖面A在不同土层间的物种离散较大, 而剖面B在不同土层间的物种却表现出一定的聚集性.另外, ANOSIM分析结果进一步表明, 剖面A和B之间的土壤细菌群落差异大于组内差异（R = 0.797, P = 0.001）.Aguinaga等^[45]通过ANOSIM分析也表明, 在AMD污染和无污染的湿地环境中, 细菌群落结构存在显著差异.环境条件与细菌直接和间接的相互作用影响细菌群落装配, 从而形成依赖环境的群落模式^[46]. Lear等^[47]研究结果表明, 在受不同程度AMD污染的溪流中, 细菌群落结构存在显著差异, 而pH值是细菌群落结构变异的决定因素.Chen等^[26]研究结果表明, AMD污染会促进细菌之间互惠共生网络的形成, 以便在强酸性的恶劣环境中更好地生存. Li等^[48]发现随着酸度和金属离子含量的增加, 细菌群落多样性下降, 但耐酸性铁和硫氧化菌含量会增加.此外, 在AMD污染环境中富集的硫酸盐还原菌（SRB）不仅可以降低环境酸度, 还能促进金属或类金属沉淀, 为AMD污染环境修复提供多种可能^[13].总之, AMD系统中的细菌群落可以通过改变多样性及结构来应对各种环境胁迫.

图 7

Fig. 7

图 7 不同剖面的细菌群落主坐标分析 Fig. 7 Principal coordinates analysis of bacterial communities in different profiles

冗余分析（RDA）用于量化土壤理化性质对细菌群落丰度和组成的影响.RDA分析结果表明[图 8（a）], 9种土壤理化性质对细菌群落的总解释量为57.21%.其中, pH、EC、Cr、Cu、Ni、Pb和As的射线较长, 表明其对细菌群落结构影响较大.变形菌门（Proteobacteria）和放线菌门（Actinobacterota）投影与Cr、Cu、Ni、Pb、Cd和EC射线呈正相关, 与pH射线呈负相关.拟杆菌门（Bacteroidota）和厚壁菌门（Firmicutes）投影与pH射线呈正相关, 与Cr、Cu、Ni、Pb、Cd和EC射线呈负相关.Spearman相关性分析结果进一步表明[图 8（b）], 土壤理化性质与前10种优势门具有显著相关性.其中, EC和重金属与大多数优势门呈正相关, 包括变形菌门（Proteobacteria）、放线菌门（Actinobacterota）、芽单胞菌门（Gemmatimonadota）和绿弯菌门（Chloroflexi）, 与拟杆菌（Bacteroidota）和厚壁菌门（Firmicutes）呈负相关.土壤pH值与变形菌门（Proteobacteria）、放线菌门（Actinobacterota）、芽单胞菌门（Gemmatimonadota）和绿弯菌门（Chloroflexi）呈负相关（P < 0.05）, 与拟杆菌（Bacteroidota）呈正相关（P < 0.001）.有研究表明^{[47, 49]}, pH是影响AMD系统中的主要环境因素.在本研究中, pH值、EC和部分重金属是驱动细菌群落结构变化的关键因子.高盐碱是荒漠草原的重要特征之一, 具有强酸性和高盐分含量的AMD进入土壤后会增加土壤pH值和EC梯度, 这是pH值和EC驱动荒漠草原土壤剖面细菌群落变化的原因之一.Lear等^[47]研究表明, pH值和EC是AMD溪流中细菌群落变化的主要驱动因素.Xu等^[13]研究也表明, pH值和硫酸盐是影响细菌多样性的关键土壤理化性质.pH值的显著变化会对单细胞生物施加压力, 同时pH值变化还会影响其他环境因子, 例如速效养分含量、可利用性重金属含量, 因此pH将通过直接或间接的方式驱动细菌群落组成的变化^[39].同样, EC是影响α-多样性最重要的因素之一, 它影响着原核生物类群沿不同环境梯度的生态分布^[25].此外, 重金属是AMD污染环境中细菌群落变化的重要驱动因素, 它能与重要的细胞结构蛋白、酶和核酸结合, 干扰生物体正常功能并导致毒性^[25].在本研究中, Cu、Ni、Cr和Pb等是荒漠草原土壤剖面细菌群落变化的重要驱动因素.Pan等^[37]研究表明AMD改变环境pH值和有毒重金属组分是影响土壤细菌群落的重要原因之一.综上所述, AMD通过形成较大的环境梯度（pH、EC和重金属）从而驱动荒漠草原土壤剖面的细菌群落变化.

图 8

Fig. 8

*表示相关性强（P < 0.05）, **表示相关性很强（P < 0.01）, ***表示相关性极强（P < 0.001） 图 8 细菌门与土壤理化性质冗余分析和相关性分析 Fig. 8 Redundancy and correlation analysis between bacterial phylum and soil physicochemical properties

细菌之间的共现网络可以提供大量的信息, 并已成功用于识别细菌之间的相互作用^[26].本研究分别针对AMD污染剖面和清洁剖面中的细菌构建了共现性网络[图 9（a）].共现网络中的连接数量可用于评估细菌之间的相互作用, 连接数量越多, 细菌相互作用越强^[50].剖面A和剖面B的网络分别由28 450边连接的614个节点、3 059个边连接的466个节点组成（表 1）, 这说明污染剖面的细菌相互作用强于清洁剖面.AMD污染会提高嗜酸菌的相对丰度^[31], 这可能是增加细菌之间相互作用的原因.细菌之间的相互作用可分为正效应和负效应, 分别代表了共生和竞争的相互作用.剖面A的网络负-正相关比例（2.20%）明显高于剖面B（0.13%）.这一结果说明, AMD污染剖面中细菌之间的竞争较为激烈, 这可能与AMD系统中的贫瘠的养分有关^[51].平均路径长度和直径在网络B中最大, 而模块化指数和介数在剖面A的网络中最大.模块化指数是反映网络划分的重要协变量, 它可以有效防止二次灭绝, 从而增加细菌群落的稳定性^[52], 这可能是细菌群落应对AMD污染胁迫的一种重要生存策略.此外, 还确定了不同剖面的关键ASV在各自网络中的潜在拓扑作用[图 9（b）].在剖面B的网络中有4个模块中心点, 它们均属于厚壁菌门（Firmicutes）.在剖面A的网络中未发现模块中心点.由于缺乏关键类群, AMD污染剖面降低了由关键物种的缺失导致的群落崩溃的风险, 从而保证群落在各种环境胁迫条件下的长期稳定.总之, AMD污染导致细菌群落产生了特定的生存策略, 从而促进群落的稳定和适应性.

图 9

Fig. 9

图 9 不同剖面的共现网络和Zi-Pi图 Fig. 9 Co-occurrence network and Zi-Pi diagrams for different profiles

表 1 (Table 1)

表 1 不同剖面细菌群落的网络特性 Table 1 Network characteristics of bacterial communities in different profiles 网络特征 剖面A 剖面B 节点数量 614 466 连接数量 28 450 3 059 正相关的连接 27 837 3 055 负相关的连接 613 4 网络直径 8 25 网络密度 0.151 0.028 聚类系数 0.73 0.57 平均路径长度 2.61 7.98 介数 0.066 0.003 模块化指数 0.52 0.33

表 1 不同剖面细菌群落的网络特性 Table 1 Network characteristics of bacterial communities in different profiles

（1）AMD污染会导致剖面上层土壤pH值显著降低、EC和重金属含量显著提高.其中pH值最低为4.5, ω（Cu）、ω（Ni）和ω（Cr）最高值分别为832.9、1 889.7和637.0 mg·kg^–1.

（2）AMD污染会改变土壤剖面细菌群落组成.污染剖面以变形菌门（Proteobacteria）、厚壁菌门（Firmicutes）和放线菌门（Actinobacterota）为主, 而清洁剖面以拟杆菌门（Bacteroidota）和厚壁菌门（Firmicutes）为主.

（3）细菌多样性分析表明, AMD会显著降低剖面上层土壤细菌的多样性, 并改变土壤剖面的细菌群落结构.

（4）冗余分析结果表明, 土壤理化性质能够解释土壤剖面细菌群落57.21%的变异, 其中EC、TP、TN、As、Zn和Pb是细菌群落变化的主要驱动因素.

（5）共现网络分析结果表明, AMD污染会增加细菌群落的复杂性、模块性和内部竞争, 从而保证细菌群落在各种胁迫下的长期稳定.