2025, Vol. 46
2. 河北农业大学国土资源学院, 保定 071001;
3. 河北农业大学资源与环境科学学院, 保定 071001
, ZHAO Xin3 , ZHAO Yu-pu3 , WANG Xing-yu2 , ZHANG Yu-tong2 , LIANG Yue-bing3 , WEN Ya-xuan3 , CHEN Ya-heng2
2. College of Land and Resources, Hebei Agricultural University, Baoding 071001, China;
3. College of Resources and Environmental Sciences, Hebei Agricultural University, Baoding 071001, China
土壤微生物是土壤中最活跃的组分之一[1~3], 被认为是植物的“第二大基因组”[4], 可以合成、分解代谢有机质, 参与碳[5]、氮[6]、磷[7]和钾[8]等元素转化, 在植物生长、土壤元素循环等过程中均起到重要作用[9, 10]. 然而, 露天采矿等人类活动主要采用移除植物的方法[11], 不可避免地会对矿区土地造成不同程度的损害[12], 从而影响土壤微生物的正常生理活动, 削弱土壤的理化性质. 因此, 开发有效的技术来修复这些被危害的生态系统刻不容缓. 植被修复是目前恢复土壤微生物多样性及其分布的常见措施之一[13], 植被动态会影响微生物群落多样性和生态系统过程. Wu等[14]的研究结果表明, 植被覆盖对土壤微环境的影响, 提高了西南金沙江河谷的土壤质量. 植被恢复也可以通过增加有机物质的输入来提高土壤养分含量, 为微生物提供更丰富的碳源, 从而促进微生物的生长和繁殖. Yang等[15]的研究采用共生菌根与土壤改良剂相结合的方式, 构建了黑麦草-AMF-土壤改良剂联合修复技术, 实现了土壤pH值、有机质、碱解氮和有效磷含量的显著改善. Lu等[16]的研究表明, 与未覆盖植被的样品相比, 有植被的样品显示土壤动物个体和群体数量显著增加. 植被修复在不同土壤基质中的效果也是不同的. Kong等[17]的研究表明苔藓生物结皮对细菌真菌群落丰富部分的影响取决于土地利用类型；Chen等[18]对北方森林的研究中论证了尾矿砂上层有利于草类繁殖, 而覆盖层和次生覆盖层则支持禾本科、杂草和灌木的混合；Maltseva等[19]对垃圾场岩石的研究中显示, 蓝藻和藻类的组成和数量与造林树种和性质有关；Jain等[20]对粉煤灰改良土中上麻风树植株生长及产量响应研究中论证了适量比例的粉煤灰对植被的生长有促进作用.
随着我国对生态环境的高度重视, 矿山的植被修复已被广泛关注[21~25], 其对土壤微生物群落结构的影响也成为了很多学者重点研究的课题. 目前国内外相关学者开展的研究取得了一定成果, 具体表现在以下3个方面：①有机肥在植被修复中的应用, 例如, 鲍锐等[26]的研究证明了有机肥对植物有较强修复作用；邓正昕等[27]的研究以柠檬园土壤为研究对象, 有机肥通过调节土壤pH直接影响土壤反硝化作用, 而调节反硝化微生物丰度, 间接影响土壤反硝化作用；②植被恢复类型对土壤丰富和稀有微生物的影响, 例如, 林思诺等[28]的研究表明, 尖峰岭热带森林土壤真菌多样性受到海拔的影响, 稀有门随海拔梯度的变化是真菌Beta多样性海拔变异的重要来源；Chabrerie等[29]的研究表明植物和微生物群落之间的关系可以是间接的, 并由生态系统的其他元素介导；③植被恢复类型对土壤必需营养元素功能微生物的影响, 例如, 陈浮等[30]的研究表明植被恢复通过直接影响过氧化氢酶和有效磷来调控碳氮磷循环；Deng等[31]的研究表明植被类型和种植密度对土壤硫的TS和生物利用性有显著影响. 但针对不同矿山恢复类型对土壤微生物群落结构的影响的研究尚不多见, 目前仍存在以下3个问题：①缺少具体的植被修复类型对土壤因子的影响程度的分析；②缺少植被修复类型对土壤微生物物种分布分析；③缺少不同方法下特定植被类型与土壤因子的关系.
针对以上问题, 本研究在冀北承德地区分别选择客土、尾矿砂和排土场混合土这3种不同土壤基质样地采集土壤, 基于刺槐根际微生物多样性特征分析结果, 对样品在各个分类水平上进行分类学分析, 获得各样品在门、纲、目、科、属和种分类学水平上的群落结构图, 分析不同样品在物种多样性方面存在的差异大小. 本文揭示了不同土壤基质中土壤因子对植物根际微生物多样性的影响, 以期为矿区废弃地恢复工程植被选择提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况研究区概况如表 1所示, 样地1为露天白云岩建筑采石场修复区, 位于冀北承德市双庙矿区, 属于低山丘陵区[32], 经过多年开采, 形成较多陡峭边坡, 近些年逐渐进行了以客土覆盖为主的生态修复工程；样地2为孤山子露天铁矿的尾矿库, 此矿种属于超贫钒钛磁铁矿, 选矿过程中产生大量铁尾矿砂, 当地多直接栽培刺槐作为恢复生态的主要措施；样地3为宝丰矿业的露天铁矿排土场修复区, 排土场基质多为土石混合物, 土壤条件复杂, 多种植抗逆性较强的刺槐和棉槐等乔木.
|
表 1 研究区信息 Table 1 Study area information |
1.2 微生物多样性研究样品的设置与采集
本研究的刺槐根际土壤样本采集自客土（FT）、排土场混合土（PTC）和铁尾矿砂（WKS）这3种基质中, 采集前首先除去表层凋落物, 然后由树干基部找到侧根, 沿侧根生长方向追踪, 找到细根部分（< 2 mm）, 抖落掉松动的土后, 用无菌软毛刷轻轻刷取仍然附着在根系上的土壤作为根际土壤样品, 将各土样混合均匀并去除杂根、凋落物后用无菌的自封袋密封之后分为两部分进行分别处理. 一部分平铺风干并过筛后, 用于测定土壤中养分的情况和酶活性, 一部分迅速放进干冰中, 送至百迈克生物科技有限公司对土壤中的微生物进行Illumina-MiSeq高通量测序.
1.3 微生物DNA提取、PCR扩增及测序基于建库测序, 提取样品总DNA后, 根据保守区设计得到引物, 在引物末端加上测序接头, 进行PCR扩增并对其产物进行纯化、定量和均一化形成测序文库, 建好的文库先进行文库质检, 质检合格的文库用Illumina NovaSeq 6000进行测序. 高通量测序（如Illumina NovaSeq等测序平台）得到的原始图像数据文件, 经碱基识别分析转化为原始测序序列, 结果以FASTQ文件格式存储, 其中包含测序序列的序列信息以及其对应的测序质量信息. 数据预处理主要有如下3个步骤：①质量过滤：首先使用Trimmomatic v0.33软件, 对测序得到的Raw Reads进行过滤；然后使用cutadapt 1.9.1软件进行引物序列的识别与去除, 得到不包含引物序列的Clean Reads；②双端序列拼接：使用Usearch v10软件, 通过overlap对每个样品的Clean Reads进行拼接, 然后根据不同区域的长度范围对拼接后数据进行长度过滤；③去除嵌合体：使用UCHIME v4.2软件, 鉴定并去除嵌合体序列, 得到最终有效数据.
1.4 数据处理微生物多样性分析包括以下操作：对原始16S rRNA或ITS基因结果测序序列进行质控, 包括低质量过滤、长度过滤, 得到高质量序列；将高质量序列进行聚类/去噪, 并根据Feature的序列组成得到其物种分类；基于特征分析结果, 对样品在各个分类水平上进行分类学分析, 获得各样品在门、纲、目、科、属和种分类学水平上的群落结构图；通过Alpha多样性分析研究单个样品内部的物种多样性, 统计了各样品的Ace、Chao1、Shannon及Simpson指数, 绘制了样品香农指数曲线；通过Beta多样性分析来比较不同样品在物种多样性方面存在的差异大小. 根据距离矩阵获得相应PCoA图；在物种分类学组成层面, 通过组间差异显著性分析, ANOVA方差分析进一步衡量不同样本组间的物种丰度组成差异；根据物种在各样本中的组成分布, 构建RDA环境因子排序回归分析.
2 结果与分析 2.1 测序结果由图 1（a）可看出, 3种土壤共有细菌2 402种, 其中客土土壤特有细菌21种, 排土场土壤特有细菌18种, 尾矿砂土壤特有细菌14种, 其中客土与排土场土壤共有细菌102种, 客土与尾矿砂土壤共有细菌48种, 尾矿砂与排土场土壤共有细菌49种；三者共有细菌2 402种. 由图 1（b）可看出3种土壤共有真菌1 059种, 其中客土土壤特有真菌54种, 排土场土壤特有真菌103种, 尾矿砂土壤特有真菌88种, 其中客土与排土场土壤共有真菌180种, 客土与尾矿砂土壤共有真菌64种, 尾矿砂与排土场共有真菌172种；三者共有细菌1 059种. 可以看出3种恢复类型下土壤细菌和真菌种类具有一定的相似性.
|
图 1 细菌和真菌群落韦恩图 Fig. 1 Venn diagram of bacterial and fungal communities |
门水平下主要优势细菌群落为变形菌门（Proteobacteria）、酸杆菌门（ Acidobacteriota）, 如图 2（a）, 占总细菌群落相对丰度的60%以上, 其中, 变形菌门（Proteobacteria）的相对丰度最大. 客土的酸杆菌门相对丰度较其他恢复类型稍低；属水平下不同恢复类型土壤根际细菌的相对丰度差距总体不显著, 如图 2（b）, 尾矿砂土壤中, RB41的相对丰度大于其他组, 所有处理组中门水平和属水平的细菌种类都存在差异.
|
图 2 不同恢复类型下细菌物种分布柱状图 Fig. 2 Histogram of bacterial species distribution under different restoration types |
门水平下, 在不同恢复类型中主要真菌优势群落为子囊菌门（Ascomycota）、担子菌门（Basidiomycota）, 占总细菌群落相对丰度的40%以上, 如图 3（a）. 不同恢复类型对真菌相对丰度的影响是不同的, 相同恢复类型下也有差异. 客土样本1的子囊菌门显著高于同类样本, 排土场样本7、8和9的Mortierellomycota显著高于同类样本；属水平下不同处理的相对丰度差别较大, 如图 3（b）. 在客土样本1中, Fusarium为优势菌属；在排土场样本7、8和9中, Mortierella为优势菌属, 均与其他样本存在较大差异.
|
图 3 不同恢复类型下真菌物种分布柱状图 Fig. 3 Histogram of fungal species distribution under different restoration types |
土壤pH的大小不仅影响植被的生长[33~35], 而且是土壤肥力的重要影响因素[36, 37], 特别是与土壤养分释放[38]和土壤微生物活性[39]有关. 从表 2可以看出, 3种土壤pH均呈弱碱性, 但不同恢复类型会对土壤pH产生显著的影响, 客土组pH最高, 排土场组pH最低. 客土具有最高的AN, 其次是排土场, 排土场与尾矿砂AP最低且差异不显著. 客土的SOM、TN、TK、AK、MBC、MBN和PHO的含量均显著高于其类型的土壤, 其中客土的AK和MBC含量远远显著于排土场和尾矿砂.
|
|
表 2 不同植被类型的土壤理化性质1） Table 2 Physicochemical properties of soil with different vegetation types |
2.3 不同恢复模式下微生物多样性差异
如图 4所示, 刺槐根际细菌群落结构受不同恢复类型的影响较大. ACE指数中, 排土场土壤中的刺槐与其他组差异较显著（P < 0.05）. 在Chao1指数中, 仍然是排土场较高. 在香农维纳指数和辛普森指数中, 排土场组与客土组之间有显著相差异性（P < 0.05）, 客土与尾矿砂组之间有十分显著的差异性（P < 0.01）.
|
不同星号表示显著水平, *表示P < 0.05, **表示P < 0.01, ***表示P < 0.001 图 4 不同恢复类型土壤细菌Alpha多样性 Fig. 4 Alpha diversity of soil bacteria in different restoration types |
如图 5所示, ACE指数显示排土场与客土组之间有十分显著的差异性（P < 0.01）. Chao1指数数据表明, 排土场与尾矿砂有显著相关性（P < 0.05）, 排土场与客土组有十分显著差异性（P < 0.01）. Simpson和Shannon指数显示, 排土场、客土和尾矿砂组物种多样性排序排为：土场 > 客土 > 尾矿砂, Simpson指数中客土与尾矿砂组之间有显著的差异性（P < 0.05）, Shannon指数中客土与尾矿砂之间有显著的差异性（P < 0.01）.
|
不同星号表示显著水平, *表示P < 0.05, **表示P < 0.01, ***表示P < 0.001 图 5 不同恢复类型土壤真菌Alpha多样性 Fig. 5 Alpha diversity of soil fungi by different restoration types |
如图 6（a）, PCoA分析表明, 尾矿砂和客土组细菌聚集性较高, 组内变异较小；排土场聚集性较低, 组内变异较大. PC1主坐标轴解释率为45.93%, PC2主坐标轴解释率为19.83%, 两者累计解释样本组成差异的65.76%. PC1可将尾矿砂组的细菌群落与客土组明显区分开, 说明PC1是导致尾矿砂组和客土组群落差异的主要因素.
|
图 6 细菌和真菌PCoA分析 Fig. 6 PCoA analysis of bacteria and fungi |
如图 6（b）, 尾矿砂和客土组真菌聚集性较高, 组内变异较小；排土场聚集性较低, 组内变异较大. PC1主坐标轴解释率为18.62%, PC2主坐标轴解释率为12.77%, 两者累计解释样本组成差异的31.39%. PC1可将尾矿砂组的细菌群落与客土组明显区分开, PC2可将尾矿砂组、客土组与排土场组明显区分开, 说明PC1和PC2是导致真菌群落差异的主要因素.
2.4 分子生态网络为了探究3种矿山修复模式的土壤基质（客土、尾矿砂和排土场混合土）不同细菌和真菌门水平的共现性特征, 构建了基于门水平的共现网络图. 在门水平细菌共现网络中（图 7）, 在客土、排土场和尾矿砂3种土壤基制中, 变形菌门（Proteobacteria）类占比最大, 均超过30%, 酸杆菌门（Acidobacteria）类占比较大, 均超过20%；如图 8显示, 不同细菌在各自网络中存在不同的潜在拓扑作用, 客土组中有8个模块中心点, 排土场组有4个, 尾矿砂组有2个模块中心点.
|
图例百分数为相对丰度 图 7 细菌和真菌基于门水平的共现网络图 Fig. 7 Co-occurrence network diagrams of bacteria and fungi based on gate level |
|
图 8 Zi-Pi图 Fig. 8 The Zi-Pi diagram |
真菌群落的共现网络显示（图 7）, 门水平下, 在客土、排土场和尾矿砂这3组中, 子囊菌门（Ascomycota）类和担子菌门（Basidiomycota）类相对丰度均超过10%, 其中, 客土的子囊菌门（Ascomycota）类的相对丰度最大, 高达54.01%, 尾矿砂和排土场紧随其后, 分别为46.42%和43.73%；由图 8可以看出, 有一定数量的连接点（connectors）、模块中心点（module hubs）和网络集线点（network hubs）出现, 表明有数据具有程度不同的相关性, 其中, 尾矿砂有8个模块中心点, 排土场有5个模块中心点, 客土组有2个.
2.5 土壤环境因子与微生物群落结构的耦合关系图 9（a）的Mantel分析表明, 属水平的细菌群落结构与pH、TK、MBC、PHO和CAT呈现出极显著相关性（P < 0.01）, ACE、Chao1和Shannon指数均与AN呈现出极显著相关性（P < 0.01）, Simpson与CAT呈极显著相关性（P < 0.01）, 与TK为显著相关性（P < 0.05）；图 9（b）显示属水平的真菌群落与pH、TP、TK、MBC、MBN和PHO呈现出极显著相关性（P < 0.01）, 与SUC呈现出显著相关性（P < 0.05）, ACE指数与pH、TK和AK呈现出极显著相关性（P < 0.01）, 与TP和MBC呈现出显著相关性（P < 0.05）, Chao1指数与pH和TP之间的相关性极显著（P < 0.01）, Simpson指数与AN、TP和CAT呈显著相关性（P < 0.05）, Shannon指数与CAT之间呈极显著相关性（P < 0.01）. 除此之外, 土壤因子之间也存在明显的相关性, AP、TK、AK、MBC和MBN均与pH成显著正相关关系（P < 0.01）, MBC与pH、AN、AP、SOM、TN、TK和AK呈现极显著正相关关系（P < 0.001）.
|
不同星号表示显著水平, *表示P < 0.05, **表示P < 0.01, ***表示P < 0.001 图 9 细菌和真菌属水平群落结构、Alpha多样性与土壤因子的网络热图 Fig. 9 Network heat map of community structure, Alpha diversity, and soil factors at the level of bacteriaand fungi |
冗余分析表明图 10（a）, 酸杆菌门（Acidobacteria）与TP和SUC为正相关关系, 与TN、SOM和MBC等为负相关关系, 拟杆菌门（Bacteroidetes）与TN、SOM、MBC和AK等成正相关关系, 疣微菌门（Verrucomicrobia）与MBC和AK等成正相关关系, 蓝藻门（Cyanobacteria）与TK和CAT呈现正相关关系. 总体可见, 影响细菌群落的主要土壤因子为SUC、TN、AK、TK和UR. 图 10（b）表明, 基克塞洛霉菌（Kickxellomycota）与SUC呈现正相关关系, 与TP、CAT和pH等为负相关关系, 罗泽罗霉菌（Rozellomycota）与TP和SUC等成正相关关系, 骈胝孢子菌（Calcarisporiellomycota）与CAT、AN和SOM等成正相关关系, 子囊菌门（Ascomycota）与TK、AK和pH等呈现正相关关系.
|
图（a）中1~10表示细菌, 分别为：Proteobacteria、Acidobacteria、Actinobacteria、Bacteroidetes、Chloroflexi、Gemmatimonadetes、Verrucomicrobia、Cyanobacteria、Patescibacteria、Nitrospirae；图（b）1~10表示真菌, 分别为：Ascomycota、Basidiomycota、Mortierellomycota、Glomeromycota、Chytridiomycota、Rozellomycota、Olpidiomycota、Kickxellomycota、Calcarisporiellomycota、Blastocladiomycota；红色箭头表示微生物群落, 黑色箭头表示土壤因子 图 10 细菌和真菌群落与土壤因子的RDA分析 Fig. 10 RDA analysis of bacterial and fungal communities and soil factors |
如图 11, 通过对门水平细菌群落的VPA分析, 发现微生物量碳氮组（CN）、土壤酶活性组（enzyme）和土壤养分组（nutrient）这3类土壤因子对细菌群落贡献的总体解释率为0.880, 未解释率为0.120. 其中, 微生物量碳氮（CN）解释率为0.002, 土壤酶（enzyme）的解释率为0.093, 土壤养分（nutrient）的解释率为0.144. 三者共同解释率为0.114, CN与enzyme共同解释率为0.007, 与nutrient共同解释率为0.094；enzyme与nutrient共同解释率为0.426；真菌群落中微生物量碳氮组（CN）、土壤酶活性组（enzyme）和土壤养分组（nutrient）3类土壤因子对真菌群落贡献的总体解释率为0.36, 未解释率为0.64. 其中, 微生物量碳氮（CN）解释率为0.09, 土壤酶（enzyme）的解释率为0.05, 土壤养分（nutrient）的解释率为0.22. 三者共同解释率为0.02, CN与enzyme共同解释率为0.01, 与nutrient共同解释率为0.02；enzyme与nutrient共同解释率为-0.04.
|
图 11 3类土壤因子对细菌和真菌群落的解释度 Fig. 11 Interpretation of bacterial and fungal communities by three types of soil factors |
根据FAPROTAX分析结果可知（图 12）, 在客土土壤各区域内, 化能异养（chemoheterotrophy）平均相对丰度大约为33%, 有氧化能异养（aerobic-chemoheterotrophy）平均相对丰度约为25%, 仅次于chemoheterotrophy, 二者相差较小, 硝化作用（nitrification）平均相对丰度约占10%. 在排土场土壤各区域内, 化能异养（chemoheterotrophy）平均相对丰度大约为30%, 有氧化能异养（aerobic-chemoheterotrophy）平均相对丰度约为30%, 二者相差甚微, 硝化作用（nitrification）平均相对丰度为8%左右. 在尾矿砂土壤各区域内, 化能异养（chemoheterotrophy）平均相对丰度大约为27%, 有氧化能异养（aerobic-chemoheterotrophy）平均相对丰度约为20%, 仅次于chemoheterotrophy, 硝化作用（nitrification）平均相对丰度约为12%左右. 由此可见, 这3个区域内最主要的功能为化能异养和有氧化能异养作用. 在95%的置信区间范围内, 尾矿砂区域与排土场区域之间的功能差异性要略小于客土区域与尾矿砂区域之间的功能差异性, 所以尾矿砂与排土场之间的功能相似.
|
图 12 不同恢复类型下细菌FAPROTAX分析 Fig. 12 Bacterial FAPROTAX analysis plots under different recovery types |
通过FUNGuild结果分析可知（图 13）, 客土土壤中, FT1~FT6和FT9中植物病原体（plant pathogen）相对丰度较大, FT7和FT8中寄生真菌-植物病原菌-植物腐生菌（fungal parasite-plant pathogen-plant saprotroph）相对丰度较大. 尾矿砂土壤中, WKS1~WKS4, 寄生真菌-植物病原菌-植物腐生菌（fungal parasite-plant pathogen-plant saprotroph）相对丰度较大, WKS5~WKS9中, 植物病原体（plant pathogen）相对丰度较高. 排土场土壤中, PTC1~PTC3中, 排泄物腐生菌-植物腐生菌（dung saprotroph-plant saprotroph）相对丰度较大, PTC4~PTC9中, 寄生真菌-植物病原菌-植物腐生菌（fungal parasite-plant pathogen-plant saprotroph）相对丰度较高. 病理营养型（pathotroph）中, 子囊菌门（Ascomycota）相对丰度约为85%, 壶菌门（Chytridiomycota）相对丰度约为10%；腐生营养型（saprotroph）中, 子囊菌门（Ascomycota）相对丰度约为65%, 担子菌门（Basidiomycota）相对丰度约为30%；共生营养型（symbiotroph）中, 聚合菌门（Glomeromycota）相对丰度约为90%.
|
图 13 不同恢复类型下真菌FUNGuild分析 Fig. 13 FUNGuild analysis of fungi under different recovery types |
将同一作物种植于不同土壤基质上会对土壤因子有不同的影响[40, 41]. 在对客土、排土场混合土和铁尾矿砂这3种土壤进行土壤理化性质测定过程中发现, 3种土壤pH均呈弱碱性, 客土组pH最高, 排土场pH最低. 可见客土对提高土壤pH有着一定的影响, 此结果与李品芳等[42]针对配制客土的pH值的变化随着土层深度增加而降低研究结果一致. 这可能是由于改良的客土土壤中含有石灰和石膏等碱性物质[43], pH值本身就高于原有土壤, 导致混合后的土壤pH值升高；也可能由于客土有效改善了土壤结构, 提高土壤通透性, 有利于土壤微生物的活动和有机质的分解, 从而产生更多的碱性物质, 进一步提高了土壤pH值. 客土组碱解氮含量最高, 另外, 客土组有机质、全氮、全钾、有效钾、微生物碳和微生物氮与磷酸酶等土壤因子含量均显著于其他两种土壤类型. 本研究结果与康营等[44]针对添加不同配比客土对改良铁矿废石复垦土壤碳排放的影响研究结果一致. 在此之中客土组的速效磷、有效钾和微生物碳含量远显著高于排土场和尾矿砂两组. 推测这也与客土土壤的自身性质有关, 其可能含有一些能够促进植物生长的微生物和酶类物质, 促进了土壤中各类土壤因子的转化和释放, 从而提高土壤因子的含量. 排土场组和尾矿砂组具有数值相近的全氮、速效酶、蔗糖酶和脲酶含量, 说明这两种类型的土壤在种植刺槐后对一部分土壤因子有着相似的作用. 总体而言, 在种植沙棘的土壤中, 客土相对于其他方法来说, 对土壤的理化性质具有较显著的改良作用. Xia等[45]的研究客土有植被覆盖与裸地相较之下, 绿化植物降低土壤pH值改良土壤碱性的作用较为明显；马赟花等[46]针对沙棘经客土改良后土壤的适应性的研究表明, 改良过的土壤能更好地提高植物的适应性；刘增文等[47]针对不同树种造林地腐殖质土的客土混合对枯落叶分解环境具有明显的改善. 由此可推测, 客土改良措施在改良土壤理化性质和土壤微生物群落活性中具有良好效益.
3.2 微生物多样性及群落结构的差异分析细菌ACE指数中, 排土场土壤中的刺槐与其他组差异较显著（P < 0.05）；在Chao1指数中, 仍然是排土场较高；在香农指数和辛普森指数中, 排土场组与客土组之间有显著相差异性（P < 0.05）. 这与李子旭等[48]关于不同恢复措施下微生物多样性的变化研究结果基本一致. 由此推测, 排土场组的细菌多样性与其他组相比具有一定差异性, 这可能是由于排土场的物理和化学性质, 如土壤酸碱度、有机质含量等和重金属含量等, 都可能发生改变. 这些变化直接影响微生物的生长和代谢, 因为微生物对其生存环境中的pH值、养分和水分等条件有特定的需求. 真菌ACE指数和Chao1数据显示排土场与客土组之间有十分显著的差异性（P < 0.01）. 这与陆兆华等[49]关于露天煤矿排土场边坡植被恢复群落稳定性研究结果基本一致. 由此推测, 排土场组的真菌多样性与其他组相比也具有一定差异性, 这可能是由于排土场通常由多种土壤和岩石混合而成, 其土壤结构、成分和质地多样性较高. 这种多样性为真菌提供了多种可能的生长环境, 从而可能吸引和维持更多的真菌种类. 相比之下, 客土往往是经过筛选和处理的土壤, 其多样性可能较低, 限制了真菌种类的生长范围. 由此得出, 排土场对于提高刺槐根际微生物多样性有着一定程度的促进作用.
3.3 土壤因子与微生物群落结构及功能的耦合机制分析土壤因子是影响微生物群落多样性的主要因素之一[50]. 本研究对不同恢复模式的微生物群落和土壤因子进行对应分析, 结果显示属水平的细菌群落结构与pH、TK、MBC、PHO和CAT呈现出极显著相关性（P < 0.01）. 这与庞通等[51]针对橡胶树根际细菌多样性的研究结果基本一致, 与徐扬等[52]关于土壤类型对花生根际微生物群落多样性的影响研究结果基本一致. 吴霞等[53]针对宁夏黄土丘陵区农田土壤细菌的研究表明, 细菌代谢功能与土壤pH、总有机碳、全氮和全磷均有显著相关性, 与本文结果具有一定差异性, 推测是由于地形地域和土壤类型等差别较大导致的. 在属水平细菌群落中, 不同恢复类型土壤根际细菌的相对丰度差距总体不显著, 其中, 疣微菌门（Verrucomicrobia）与MBC和AK等成正相关关系, 蓝藻门（Cyanobacteria）与TK和CAT呈现正相关关系. 门水平下主要优势细菌群落为变形菌门（Proteobacteria）、酸杆菌门（Acidobacteriota）, 客土组的酸杆菌门相对丰度较其他恢复类型稍低. 推测是由于客土本身土壤性质中包含限制酸杆菌门繁殖的因素. 由此可见, 不同土壤因子对不同细菌的影响不同, 进而造成对根际微生物多样性及活性的影响. 属水平的真菌群落与pH、TP、TK、MBC、MBN和PHO呈现出极显著相关性（P < 0.01）, 与SUC呈现出显著相关性（P < 0.05）. 这与巨天珍等[54]针对天水小陇山红豆杉林土壤真菌多样性及其与生态因子的相关性分析结果基本相似. 其中, 罗泽罗霉菌（Rozellomycota）与TP和SUC等成正相关关系, 子囊菌门（Ascomycota）与TK、AK和pH等呈现正相关关系. 门水平下, 在不同恢复类型中主要真菌优势群落为子囊菌门（Ascomycota）、担子菌门（Basidiomycota）, 占总细菌群落相对丰度的40%以上. 客土样本1的子囊菌门显著高于同类样本, 排土场样本7、8和9的Mortierellomycota显著高于同类样本. 推测是原土体中残留的某类土壤因子促进了相关真菌的生长繁殖. 由此得出, 不同土壤因子对不同真菌及其多样性的影响也是不同的. 进而说明刺槐在不同土壤中根际土壤养分不同, 不同改良措施对土壤微生物群落结构具有重要影响.
4 结论（1）3种恢复类型下土壤细菌和真菌种类和分布具有一定的相似性. 客土、尾矿砂和排土场土壤中共有细菌2 402种, 共有真菌1 059种, 占总数的70%以上. 其中, 客土与排土场土壤的相似性最高, 客土与排土场土壤共有细菌102种, 客土与排土场土壤共有真菌180种. 门水平下主要优势细菌群落为变形菌门（Proteobacteria）和酸杆菌门（Acidobacteriota）, 其中, 变形菌门（Proteobacteria）的相对丰度最大. 门水平下, 在不同恢复类型中主要真菌优势群落为子囊菌门（Ascomycota）和担子菌门（Basidiomycota）.
（2）不同恢复类型对刺槐根际土壤环境因子的影响不同. 客土土壤的pH升高得最显著, 排土场土壤最不显著. 客土的SOM、TN、TK、AK、MBC、MBN和PHO的含量均显著高于其类型的土壤, 其中客土的AK和MBC含量远远显著于排土场和尾矿砂. 土壤酶与土壤养分的共同作用对细菌群落的影响最大, 酸杆菌门（Acidobacteria）与TP和SUC为正相关关系；土壤养分的单独作用对真菌群落的影响最大, 罗泽罗霉菌（Rozellomycota）与TP等成正相关关系.
（3）排土场土壤刺槐根际细菌和真菌多样性与其他组有显著差别, 各组的细菌和真菌群落结构也有显著的差异性. 细菌Proteobacteria在客土、排土场和尾矿砂土壤中的差异显著；真菌Rozellomycota在客土、排土场和尾矿砂土壤中的差异显著. 细菌群落结构与pH、TK等呈现出极显著相关性（P < 0.01）；真菌群落与pH、TP、TK等呈现出极显著相关性（P < 0.01）, 与SUC呈现出显著相关性（P < 0.05）.
| [1] | Kaur T, Devi R, Kour D, et al. Plant growth promoting soil microbiomes and their potential implications for agricultural and environmental sustainability[J]. Biologia, 2021, 76(9): 2687-2709. DOI:10.1007/s11756-021-00806-w |
| [2] | Vieira S, Sikorski J, Dietz S, et al. Drivers of the composition of active rhizosphere bacterial communities in temperate grasslands[J]. The ISME Journal, 2020, 14(2): 463-475. DOI:10.1038/s41396-019-0543-4 |
| [3] | da Cunha R L, Sala J, Machado M, et al. Distinctive genetic signatures of two fairy shrimp species with overlapping ranges in Iberian temporary ponds[J]. Freshwater Biology, 2021, 66(9): 1680-1697. DOI:10.1111/fwb.13782 |
| [4] | Chiurazzi M J, Nørrevang A F, García P, et al. Controlling flowering of Medicago sativa (alfalfa) by inducing dominant mutations[J]. Journal of Integrative Plant Biology, 2022, 64(2): 205-214. DOI:10.1111/jipb.13186 |
| [5] | Wen M, Yuan Q Q, QI H G, et al. Recent progress in metabolic engineering of microbial formate assimilation[J]. Applied Microbiology and Biotechnology, 2020, 104(16): 6905-6917. DOI:10.1007/s00253-020-10725-6 |
| [6] | Zhu L, Huang C H, Li W, et al. Ammonia assimilation is key for the preservation of nitrogen during industrial-scale composting of chicken manure[J]. Waste Management, 2023, 170: 50-61. DOI:10.1016/j.wasman.2023.07.028 |
| [7] | Janpum C, Pombubpa N, Monshupanee T, et al. Advancement on mixed microalgal-bacterial cultivation systems for nitrogen and phosphorus recoveries from wastewater to promote sustainable bioeconomy[J]. Journal of Biotechnology, 2022, 360: 198-210. DOI:10.1016/j.jbiotec.2022.11.008 |
| [8] | Wang X, Mohamed I, Ali M, et al. Potassium distribution in root and non-root zones of two cotton genotypes and its accumulation in their organs as affected by drought and potassium stress conditions[J]. Journal of Plant Nutrition and Soil Science, 2019, 182(1): 72-81. DOI:10.1002/jpln.201800026 |
| [9] | Wang X M, Yan B G, Fan B, et al. Temperature and soil microorganisms interact to affect Dodonaea viscosa growth on mountainsides[J]. Plant Ecology, 2018, 219(7): 759-774. DOI:10.1007/s11258-018-0832-4 |
| [10] | Geisen S, Heinen R, Andreou E, et al. Contrasting effects of soil microbial interactions on growth-defence relationships between early- and mid-successional plant communities[J]. The New Phytologist, 2022, 233(3): 1345-1357. DOI:10.1111/nph.17609 |
| [11] | Fathollahzadeh K, Mardaneh E, Cigla M, et al. A mathematical model for open pit mine production scheduling with Grade Engineering® and stockpiling[J]. International Journal of Mining Science and Technology, 2021, 31(4): 717-728. DOI:10.1016/j.ijmst.2021.03.011 |
| [12] | Wang L, Li F, Wang W, et al. Application research of comprehensive geophysical prospecting in a typical slope of abandoned open-pit in Beijing, China[J]. Exploration Geophysics, 2024, 55(2): 153-165. DOI:10.1080/08123985.2023.2265403 |
| [13] | Chen M H, He S Y, Li J Q, et al. Co-occurrence patterns between bacterial and fungal communities in response to a vegetation gradient in a freshwater wetland[J]. Canadian Journal of Microbiology, 2019, 65(10): 722-737. DOI:10.1139/cjm-2019-0147 |
| [14] | Wu H, Xiong D H, Xiao L, et al. Effects of vegetation coverage and seasonal change on soil microbial biomass and community structure in the dry-hot valley region[J]. Journal of Mountain Science, 2018, 15(7): 1546-1558. DOI:10.1007/s11629-017-4650-2 |
| [15] | Yang Q, Zhao Z Q, Hou H, et al. The effect of combined ecological remediation (plant microorganism modifier) on rare earth mine wasteland[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2020, 27(12): 13679-13691. DOI:10.1007/s11356-020-07886-2 |
| [16] | Lu P, Dai N H, Sun X Y, et al. Composition and structure of soil fauna community in the Dexing Copper Mine tailings pool after revegetation[J]. Turkish Journal of Zoology, 2018, 42(3): 307-315. |
| [17] | Kong Z Y, Zhong H, Jin X, et al. Linking microbial community structure to function underneath moss-dominated biocrusts in rare earth elements mine areas under a subtropical climate[J]. Land Degradation & Development, 2023, 34(13): 4057-4069. |
| [18] | Chen H Y H, Biswas S R, Sobey T M, et al. Reclamation strategies for mined forest soils and overstorey drive understorey vegetation[J]. Journal of Applied Ecology, 2018, 55(2): 926-936. DOI:10.1111/1365-2664.13018 |
| [19] | Maltseva I A, Maltsev Y I. Diversity of cyanobacteria and algae in dependence to forest-forming tree species and properties rocks of dump[J]. International Journal of Environmental Science and Technology, 2021, 18(3): 545-560. DOI:10.1007/s13762-020-02868-w |
| [20] | Jain S, Tembhurkar A R. Studies on growth and yield response of Jatropha curcas plant on fly ash amended soil[J]. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 2022, 53(11): 1391-1401. DOI:10.1080/00103624.2022.2046035 |
| [21] | Zhou S Y, Duan Y F, Zhang Y X, et al. Vegetation dynamics of coal mining city in an arid desert region of northwest China from 2000 to 2019[J]. Journal of Arid Land, 2021, 13(5): 534-547. DOI:10.1007/s40333-021-0007-3 |
| [22] | Ren H, Zhao Y L, Xiao W, et al. Influence of management on vegetation restoration in coal waste dump after reclamation in semi-arid mining areas: examining ShengLi coalfield in Inner Mongolia, China[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2021, 28(48): 68460-68474. DOI:10.1007/s11356-021-15361-9 |
| [23] | Corrêa R S, Balduíno A P D C, Teza C T V, et al. Vegetation cover development resulting from different restoration approaches of exploited mines[J]. Floresta e Ambiente, 2018, 25(4). DOI:10.1590/2179-8087.111617 |
| [24] | Hou X Y, Liu S L, Cheng F Y, et al. Vegetation community composition along disturbance gradients of four typical open-pit mines in Yunnan province of southwest China[J]. Land Degradation & Development, 2019, 30(4): 437-447. |
| [25] | López-Marcos D, Turrión M B, Martínez-Ruiz C. Linking soil variability with plant community composition along a mine-slope topographic gradient: implications for restoration[J]. Ambio, 2020, 49(1): 337-349. DOI:10.1007/s13280-019-01193-y |
| [26] |
鲍锐, 孔令明, 普建文, 等. 施用不同配比化肥与有机肥对莲藕植物学性状、产量及品质的影响[J]. 西南农业学报, 2019, 32(4): 911-915. Bao R, Kong L M, Pu J W, et al. Effects of different ratios of chemical fertilizer and organic fertilizer on botanical characters, yield and quality of lotus root[J]. Southwest China Journal of Agricultural Sciences, 2019, 32(4): 911-915. |
| [27] |
邓正昕, 高明, 熊子怡, 等. 有机肥配施生物炭对果园土壤反硝化微生物和酶活性的影响[J]. 环境科学, 2023, 44(12): 6955-6964. Deng Z X, Gao M, Xiong Z Y, et al. Effects of organic fertilizer combined with biochar on denitrifying microorganisms and enzyme activities in Orchard Soil[J]. Environmental Science, 2023, 44(12): 6955-6964. |
| [28] |
林思诺, 苏延桂, 吕坤, 等. 尖峰岭热带森林土壤真菌群落的海拔变化格局及驱动因素[J]. 应用生态学报, 2023, 34(2): 349-358. Lin S N, Su Y G, Lyu K, et al. Altitudinal pattern and driving factors of soil fungal community in the tropical forest of Jianfengling, Hai-Nan, China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2023, 34(2): 349-358. |
| [29] | Chabrerie O, Laval K, Puget P, et al. Relationship between plant and soil microbial communities along a successional gradient in a chalk grassland in north-western France[J]. Applied Soil Ecology, 2003, 24(1): 43-56. |
| [30] |
陈浮, 赵姣, 马静, 等. 植被恢复对黄土高原露天矿区土壤碳氮磷功能微生物类群的影响[J]. 土壤学报, 2023, 60(5): 1507-1519. Chen F, Zhao J, Ma J, et al. Effects of vegetation restoration on functional groups related to soil carbon, nitrogen and phosphorus cycles in open-pit mining area of the loess plateau[J]. Acta Pedologica Sinica, 2023, 60(5): 1507-1519. |
| [31] | Deng J, Guo P Y, Ji J F, et al. Effects of wetland restoration on sulfur and arylsulfatase in mangrove surface soils at Jinjiang Estuary (Fujian, China)[J]. Wetlands, 2019, 39(2): 393-402. |
| [32] |
闫丰, 赵鑫, 邵丽君, 等. 冀北采石场恢复区不同植被恢复类型对土壤微生物群落结构的影响[J]. 环境科学, 2025, 46(2): 603-614. Yan F, Zhao X, Shao L J, et al. Impact of different vegetation restoration types on soil microbial community structure in the restoration area of quarries in northern Hebei province[J]. Environmental Science, 2025, 46(2): 603-614. |
| [33] | Sugihara S, Fujimori Y, Shibata M, et al. Effects of 3-year cultivation on the soil nutrient status in a tropical forest and savanna of Central Africa, as determined by the microbial responses to substrate addition[J]. Soil Science and Plant Nutrition, 2018, 64(6): 728-735. |
| [34] | Boeraeve M, Honnay O, Jacquemyn H. Local abiotic conditions are more important than landscape context for structuring arbuscular mycorrhizal fungal communities in the roots of a forest herb[J]. Oecologia, 2019, 190(1): 149-157. |
| [35] | Cheng Q D, Cheng H G, Lu L, et al. Fate of nitrogen in overlying water with biochar addition to sediment in planted ditches[J]. Environmental Science: Processes & Impacts, 2018, 20(2): 384-394. |
| [36] | Bokhari S S, Qayyum G, Rafi U, et al. Bacillus cereus and Citrobacter freundii from Lumbricus terrestris facilitate vermicomposting and improve soil characteristics[J]. Pakistan Journal of Zoology, 2019, 51(5): 1769-1776. |
| [37] | Sattar A, Naveed M, Ali M, et al. Perspectives of potassium solubilizing microbes in sustainable food production system: a review[J]. Applied Soil Ecology, 2019, 133: 146-159. |
| [38] | Souza L F T, Billings S A. Temperature and pH mediate stoichiometric constraints of organically derived soil nutrients[J]. Global Change Biology, 2022, 28(4): 1630-1642. |
| [39] | Ontman R, Groffman P M, Driscoll C T, et al. Surprising relationships between soil pH and microbial biomass and activity in a northern hardwood forest[J]. Biogeochemistry, 2023, 163(3): 265-277. |
| [40] | Yu X Q, Zhang Y Z, Shen M C, et al. Soil conditioner affects tobacco rhizosphere soil microecology[J]. Microbial Ecology, 2023, 86(1): 460-473. |
| [41] | Evin B, Smith E, Skillman V, et al. Abiotic soil factors associated with Verticillium dahliae inoculum density, root lesion nematode abundance, and potato yield in the Columbia Basin[J]. Plant Health 2020 Online, 2020, 110(12): 84. |
| [42] |
李品芳, 杨永利, 兰天, 等. 天津滨海盐渍土客土改良后的土壤理化性质与持水特性[J]. 农业工程学报, 2017, 33(7): 149-156. Li P F, Yang Y L, Lan T, et al. Physicochemical properties and water holding characteristics of Tianjin coastal saline soil improved by foreign soil[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2017, 33(7): 149-156. |
| [43] |
张玉芳, 李希来, 金立群, 等. 基于高寒矿区颗粒有机肥和羊板粪配施的无客土重构土壤理化性质分析[J]. 中国土壤与肥料, 2023(7): 129-137. Zhang Y F, Li X L, Jin L Q, et al. Analysis of soil physicochemical properties based on combined application of granular organic fertilizer and sheep board manure in alpine mining areas[J]. Soil and Fertilizer Sciences in China, 2023(7): 129-137. |
| [44] |
康营, 赵文廷, 张俊梅, 等. 添加不同配比客土对改良铁矿废石复垦土壤碳排放的影响[J]. 水土保持学报, 2021, 35(5): 346-353. Kang Y, Zhao W T, Zhang J M, et al. Effect of foreign soils with different addition proportions on carbon emission in a reclaimed soil of iron ore waste[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2021, 35(5): 346-353. |
| [45] | Xia J B, Ren J Y, Zhang S Y, et al. Forest and grass composite patterns improve the soil quality in the coastal saline-alkali land of the Yellow River Delta, China[J]. Geoderma, 2019, 349: 25-35. |
| [46] |
马赟花, 冯图, 李仰征, 等. 沙棘(Hippophae
rhamnoides)对经客土改良石漠化土壤的适应性[J]. 中国沙漠, 2021, 41(1): 228-233. Ma Y H, Feng T, Li Y Z, et al. Adaptability of the hippophae rhamnoides seedlings on different degrees of soil dressing for rocky desertification[J]. Journal of Desert Research, 2021, 41(1): 228-233. |
| [47] |
刘增文, 高文俊, 潘开文, 等. 岷江上游不同树种林地客土混合对土壤生物化学性质和枯落叶分解的影响[J]. 生态学报, 2007, 27(10): 4149-4156. Liu Z W, Gao W J, Pan K W, et al. Influences of soil mixing of different forests on the biochemical characteristics and litter decomposition on upper reach of Minjiang river[J]. Acta Ecologica Sinica, 2007, 27(10): 4149-4156. |
| [48] |
李子旭, 李建华, 张强, 等. 不同复垦措施下土壤微生物群落的响应及组装过程[J]. 环境科学, 2024, 45(12): 7326-7336. Li Z X, Li J H, Zhang Q, et al. Response and assembly process of soil microbial communities under different reclamation measures[J]. Environmental Science, 2024, 45(12): 7326-7336. |
| [49] |
陆兆华, 张琳. 露天煤矿排土场边坡植被恢复群落稳定性研究[J]. 煤炭科学技术, 2024, 52(1): 334-344. Lu Z H, Zhang L. Ecological stability evaluation of revegetation community on open-pit coal mine dump slopes[J]. Coal Science and Technology, 2024, 52(1): 334-344. |
| [50] | Yang Y, Cheng H, Gao H, et al. Response and driving factors of soil microbial diversity related to global nitrogen addition[J]. Land Degradation & Development, 2020, 31(2): 190-204. |
| [51] |
庞通, 李玉武, 兰国玉, 等. 基于宏基因组技术的橡胶树根际细菌多样性及驱动因素[J]. 西南农业学报, 2024, 37(3): 604-611. Pang T, Li Y W, Lan G Y, et al. Diversity and driving factors of rhizosphere bacteria in rubber trees based on metagenomic technology[J]. Southwest China Journal of Agricultural Sciences, 2024, 37(3): 604-611. |
| [52] |
徐扬, 张冠初, 丁红, 等. 土壤类型对花生根际土壤细菌群落多样性和产量的影响[J]. 生物技术通报, 2022, 38(6): 221-234. Xu Y, Zhang G C, Ding H, et al. Effects of soil types on bacterial community diversity on the rhizosphere soil of arachis hypogaea and yield[J]. Biotechnology Bulletin, 2022, 38(6): 221-234. |
| [53] |
吴霞, 蔡进军, 王长军, 等. 宁夏黄土丘陵区农田土壤细菌海拔分布特征[J]. 环境科学, 2024, 45(6): 3605-3613. Wu X, Cai J J, Wang Z J, et al. Altitude distribution characteristics of farmland soil bacteria in loess hilly region of Ningxia[J]. Environmental Science, 2024, 45(6): 3605-3613. |
| [54] |
巨天珍, 陈源, 常成虎, 等. 天水小陇山红豆杉(Taxus chinensis (Pilg.) Rehd)林土壤真菌多样性及其与生态因子的相关性[J]. 环境科学研究, 2008, 21(1): 128-132. Ju T Z, Chen Y, Chang C H, et al. The diversity of soil fungi and its relations with fertility factors in taxus chinensis (pilg.) rehd community of Xiaolongshan of Tianshui city[J]. Research of Environmental Sciences, 2008, 21(1): 128-132. |