2025, Vol. 46
2. 河海大学水文水资源学院，南京 210098;
3. 中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与流域水安全重点实验室，南京 211135;
4. 中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室，南京 211135;
5. 江苏省水利科学研究院，南京 210017;
6. 河海大学地理与遥感学院，南京 211000
, SU Rui1,2 , HE Xiao-wei2 , LI Qi-sheng3,4 , HUANG Rui5 , ZENG Jin3,4 , ZHAO Da-yong1,2,6
2. College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing 210098, China;
3. Key Laboratory of Lake and Basin Water Safty, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 211135, China;
4. State Key Laboratory of Lake Science and Environment, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 211135, China;
5. Jiangsu Hydraulic Research Institute, Nanjing 210017, China;
6. College of Geography and Remote Sensing, Hohai University, Nanjing 211000, China
城市湖泊湖滨带是陆地和水体相互作用的关键区域，氮素（如硝酸盐和氨）的输入和转化直接影响湖泊水质[1]，其独特的自然环境可以截留更多的输入氮，被截留的氮可在湿地自身系统内进行植物吸收、土壤吸附和脱氮过程（包括反硝化和厌氧氨氧化等）[2]. 不同于植物和土壤对氮的短期固定或同化，湖滨带的植物-微生物介导的脱氮过程作为生物地球化学循环的重要组成部分，可以将氮转化为气态产物氧化亚氮（N2O）或氮气（N2）永久除去，从而减少湖泊中的氮负荷，防止湖泊富营养化，同时提升湖泊的景观价值和生态服务功能[3]. 作为脱氮的中间产物，N2O是一种寿命较长[（116±9）a]的温室气体和平流层臭氧消耗物质，其温室效应约为二氧化碳的300倍[4]. 在过去的几个世纪里，大气中的N2O体积分数已从270×10-9增加到332×10-9[4，5]. 其中，湿地生态系统是重要的N2O排放源[6]，而城市湖泊湖滨带，尤其是植物生长区，因其独特的环境条件和生物活动，成为了氮素转化和N2O排放的重要区域，对全球氮循环和气候变化具有显著影响[6，7].
反硝化和厌氧氨氧化作用是湖泊湖滨带脱氮最重要的两个过程[8]. 反硝化是通过4种酶将NO3--N逐步还原为N2，每一种酶都会产生中间产物，即亚硝酸盐（NO2--N）、一氧化氮（NO）和N2O；厌氧氨氧化是使用NH4+-N作为电子供体将NO2--N还原为N2的过程；硝化作用可以为反硝化和厌氧氨氧化提供氮底物（NO3--N和NO2--N）[9，10]. 反硝化作用是N2O的最主要源，而反硝化最后一步N2O的还原也是N2O的唯一已知生物汇[11]. 因此，含有亚硝酸盐还原酶编码基因nirS和nirK的微生物被称为N2O产生菌，而含有N2O还原酶编码基因nosZⅠ和nosZⅡ的微生物被称为N2O还原菌[12]. N2O的排放是N2O产生和还原过程平衡的结果[13]，N2O产生和还原微生物群落的组成、结构和功能是影响N2O排放的重要因素. 湖滨带水生植物可以通过根系对养分的吸收等改变根际土壤的理化性质，根系泌氧形成的氧气梯度也会影响微生物驱动的根际氮循环过程，如硝化细菌在高氧区域活动，而反硝化细菌在低氧或无氧区域进行反硝化作用[14]. 因此，不同种类水生植物的根系特性、根际分泌物、氮吸收能力以及与微生物相互作用等的差异，可能使不同水生植物对植物根际脱氮过程和N2O排放的影响不同. 与反硝化相比，厌氧氨氧化在脱氮过程中不产生强效温室气体N2O，因此厌氧氨氧化对脱氮的贡献增加可能意味着来自反硝化的N2O排放减少，因其高效率和低N2O排放被认为是一种更可持续的氮去除策略[15]，在减少温室气体排放方面发挥着重要作用. 近年来，许多研究运用15N同位素配对法（15N isotope pairing technique，15N-IPT）发现反硝化和厌氧氨氧化过程分别在不同生态系统的脱氮过程中起主导作用，并在生物地球化学氮循环中发挥着重要作用[16~18]. 因此，城市湖泊湖滨带植物生长区反硝化和厌氧氨氧化对脱氮的相对贡献和对N2O排放的影响及微生物机制都需要进一步研究.
玄武湖是南京市最大的的城市浅水湖泊[19]. 与南京城区其他湖泊湿地相比，玄武湖水生植物群落的物种相对丰富，分布也相对均衡[20]. 莲（Nelumbo nucifera）、芦苇（Phragmites australis）和马蹄金（Dichondra micrantha）是城市浅水湖泊中常见的水生植物，常被用于湖泊的净化修复. 本研究运用原位温室气体通量测定、15N同位素标记、实时荧光定量PCR和高通量测序等技术，研究目的包括：①比较玄武湖湖滨带莲、芦苇和马蹄金生长区原位N2O排放通量、反硝化和厌氧氨氧化速率、氮循环功能基因（nirK、nirS、hzsB、nosZⅠ、nosZⅡ、氨氧化细菌和古菌amoA基因）丰度，以及总细菌和反硝化菌群落组成及多样性；②探讨城市湖泊湖滨带不同种类植物-微生物介导的N2O排放和脱氮过程的驱动因子，以期为全面理解水生植物在湖泊生态修复中的作用提供理论依据，也对加强城市湖泊湿地的氮素管理和控制N2O排放等问题具有重要的现实意义.
1 材料与方法 1.1 样品采集玄武湖湖滨带植物种类资源丰富，其中，莲（N. nucifera）、芦苇（P. australis）、和马蹄金（D. micrantha）分别形成了典型的优势分布区，且3种植物在9月生长较为旺盛，为比较玄武湖湖滨带不同种类植物优势区根际沉积物的脱氮过程和N2O排放提供了理想的研究对象. 2022年9月，以莲、芦苇、和马蹄金这3种优势植物为研究对象，在每种植物生长区设置3个重复样方，将采样间隔设置在10 m以上且多个采样点不相连，测定原位N2O通量后，采集莲、芦苇和马蹄金优势区植物及根际沉积物等样品. 具体方法如下：从莲、芦苇和马蹄金覆盖区采集新鲜根际沉积物样品放入密封袋中. 同时，采集湖水至少200 mL，储存在放有冰袋的保温箱中，尽快运回实验室进行后续处理分析. 采集回的新鲜沉积物样品一部分尽快进行脱氮速率的测定，另一部分使用冷冻干燥机（ALPHA 1-2，CHRIST，德国）进行冻干处理. 将冻干后的沉积物样品研磨，再过2 mm筛，储存在-70℃环境中进行进一步处理.
1.2 原位N2O通量的测定N2O原位通量测定采用静态箱-气相色谱法. 在不同植被覆盖区小心地放置直径34 cm、高50 cm的静态箱，避免扰乱沉积物. 静态箱中风扇以50 r·min-1转速运行10 min，待系统稳定后，用胶带密封静室和通风口以防止气体泄漏，并关闭风机，使用50 mL注射器从连接通风口的特氟龙管中，抽取50 mL转移到铝箔气体袋中，作为零时刻的气体样品. 每隔5 min采集气体样品，期间风扇运行4 min，使腔内气体循环. 每个采样点在0~25 min内收集6个气体样品，同时记录采样时的温度[21]. 气袋带回实验室后，立即使用配备有电子捕获检测器（ECD）的气相色谱仪（Agilent GC7890B，CA，美国）测定N2O质量分数并根据时间进行线性拟合，按照公式（1）计算N2O原位通量[22].
| $ F=\frac{M}{V_0} \times H \times \frac{\mathrm{d} c}{\mathrm{d} t} \times \frac{273}{273+T} \times k $ | (1) |
式中，F为N2O通量[以N2O计，μg·（m2·h）-1]；M为N2O分子中氮的摩尔质量（g·mol-1）；V0为标准状态下气体的摩尔体积；H为采样箱体高度（m）；dc/dt为N2O质量分数变化速率（μg·h-1）；T为采样时箱内实时温度（℃）；k为量纲转换系数. 本研究中的相关系数满足要求（R2 > 0.9）.
1.3 沉积物理化指标的测定测定沉积物的理化指标包括：含水率、pH、烧失量（LOI）、总氮（TN）、总磷（TP）、烧失量与总氮的比值（C/N）、氨氮（NH4+-N）、硝酸盐（NO3--N）和亚硝酸盐（NO2--N）. 含水率采用冻干法测定. 使用马弗炉在550℃下燃烧4 h来测定LOI. 根据国标（GB/T 11894-1989），通过碱性过硫酸钾消解-紫外分光光度法测定TN含量，使用钼酸铵分光光度法测定TP含量. 用KCl萃取（沉积物∶水为1∶5）后，用特定电极（PHB-4，REX，中国）测定pH. 使用连续流动分析仪（San++，Skalar，荷兰）测定溶解性无机氮（NH4+-N、NO3--N和NO2--N）的含量.
1.4 脱氮速率的测定使用15N同位素配对技术测定反硝化和厌氧氨氧化潜在速率[18]. 测定前，将新鲜沉积物样品中明显的杂质和根去除，尽可能保证样品均质化. 对于反硝化和厌氧氨氧化速率，使用质量比为1∶7的新鲜沉积物和底层水体制备泥浆，用氦气曝气10 min并利用磁力搅拌器充分搅拌混匀，得到均匀的泥浆样品. 用20 mL注射器将泥浆样品分装入12 mL Labco（Labco Exetainer，Lampeter，UK）顶空进样瓶中，然后在培养箱中恒温避光预培养48 h（25℃，170 r·min-1）以耗尽N底物和O2. 预培养结束后，使用1 mL注射器，向瓶中加入150 μL K15NO3储备液（终浓度为100 μmol·L-1，以N计），然后立即向其中一半的样品中加入300 μL的50% ZnCl2溶液固定，作为零时刻的起始样品. 另外一半样品于恒温25℃下避光振荡培养12 h（25℃，170 r·min-1），然后用300 μL的50% ZnCl2溶液终止反应，作为12 h的终止样品. 使用膜进样质谱仪（MIMS，Bay Instruments，Easton，MD）测定每个样品中溶解的28N2、29N2、30N2、O2和Ar的信号值并记录，计算反硝化、厌氧氨氧化速率. 潜在总脱氮速率以潜在总N2产生速率表示，计算方式为潜在反硝化速率和厌氧氨氧化速率之和[23].
利用公式（2）和公式（3）根据培养过程中得到的29N2和30N2丰度的线性回归方程，计算潜在反硝化和厌氧氨氧化速率[23，24]：
| $ R_{\mathrm{d}}=2 N_{30}+\frac{N_{30} \times 2 \times\left(1-F_{\mathrm{n}}\right)}{F_{\mathrm{n}}} $ | (2) |
| $ R_{\mathrm{a}}=N_{29}+\frac{N_{30} \times 2 \times\left(1-F_{\mathrm{n}}\right)}{F_{\mathrm{n}}} $ | (3) |
式中，Rd和Ra分别为潜在反硝化和厌氧氨氧化的速率[以N计，nmol·（g·h）-1]；N29和N30分别为29N2和30N2的总产率[以N计，nmol·（g·h）-1]；Fn为总硝酸盐中15N的分数.
1.5 DNA提取和氮循环功能基因丰度的测定DNA的提取和实时荧光定量PCR实验参考He等[25]和Su等[26]的方法. 使用MP土壤DNA快速提取试剂盒（Fast DNA® SPIN Kit for Soil土壤DNA快速提取试剂盒）进行沉积物DNA提取和纯化. 对细菌16S rRNA[27]、古菌16S rRNA[28]、nirK[29]、nirS[30，31]、hzsB[32]、nosZⅠ[33]、nosZⅡ[34]、氨氧化细菌[30]和古菌amoA[35]进行qPCR实验. 质粒DNA、样品DNA和阴性对照都分别做2个平行，使用LongGene PCR仪（杭州朗基，中国）进行定量PCR扩增. 扩增结果的标准曲线需要具有可行度和线性关系（回归方程可决系数R2 > 0.99），扩增效率为82%~106%.
1.6 Illumina MiSeq高通量测序和测序数据处理按照He等[25]的描述，使用qiime2处理双端原始序列. 首先，在QIIME2工件中导入双端序列. 然后使用dada2插件合并序列、去除嵌合体和减少低质量读取，生成具有不同扩增子序列变体（ASV）计数的特征表和特征序列[36]. 通过taxonkit软件[37]获得含目标基因的核苷酸序列和相应的分类学信息，用于构建目标基因分类器[38]. 选用q2-feature-classifier插件，通过classification-sklearn分类方法将核苷酸序列和相应的分类信息导出到分类器文件中，然后对物种的特征序列进行标注[39]. 利用qiime2中的多样性插件计算ASVs丰富度、Shannon指数. 使用未加权UniFrac（unweighted UniFrac）距离来分别计算不同植物区根际沉积物nirK和nirS型反硝化细菌群落的β多样性，并基于unweighted UniFrac距离矩阵分别进行非度量多维尺度分析（non-metric multidimensional scaling，NMDS），比较不同组nirS和nirK群落的组成差异；运用相似性分析（ANOSIM）对不同植物区根际沉积物nirK和nirS型反硝化细菌群落的β多样性差异进行显著性检验.
1.7 统计分析通过单因素方差分析（ANOVA）和邓肯多重范围检验（Duncan's multiple range test），使用SPSS Statistics v.23.0（IBM）软件对不同种类植被优势区根际沉积物的理化性质、原位N2O通量、脱氮潜势、氮循环功能基因丰度、细菌及nirK和nirS功能基因群落α多样性指数（ASVs丰富度和Shannon指数）之间的差异进行统计分析. 通过“vegan”包中的主成分分析（PCA）比较了不同种类植被优势区根际沉积物理化性质的差异，通过“vegan”包中的典型对应分析（CCA）探讨了不同种类植被优势区根际沉积物的理化性质对nirK和nirS型反硝化细菌群落组成的影响. 使用R v.3.5.1和SigmaPlot v.12.5软件进行绘图.
用斯皮尔曼相关分析（Spearman's correlation analysis）评估环境因素（沉积物理化性质）和生物因素（功能微生物群落丰度及多样性）对反硝化、厌氧氨氧化速率和N2O通量的影响，并使用GraphPad Prism v.8.0软件进行相关性绘图.
2 结果与分析 2.1 植物根际沉积物理化性质对玄武湖湖滨带3种植物优势区根际沉积物理化性质进行分析，结果如图 1所示. 3种植物根际沉积物的pH、NH4+-N和TP存在显著差异（P < 0.05，单因素方差分析）. 芦苇的根际沉积物pH（7.06±0.39）显著高于莲（5.33±0.96）. 莲根际沉积物的ω（NH4+-N）[（19.69±2.97）mg·kg-1]显著高于芦苇[（5.26±3.93）mg·kg-1]和马蹄金[（5.25±3.93）mg·kg-1]，而芦苇根际沉积物的ω（TP）[（0.96±0.35）g·kg-1]则显著高于莲[（0.28±0.07）g·kg-1]. 芦苇根际沉积物的LOI最高[（10.85±5.37）%]，莲最低[（9.49±0.67）%]，而芦苇的ω（NO3--N）最低[（1.13±0.37）mg·kg-1]，马蹄金最高[（1.74±0.80）mg·kg-1]. 对于ω（NO2--N）的含量大小为：芦苇[（0.08±0.04）mg·kg-1] > 莲[（0.08±0.06）mg·kg-1] > 马蹄金[（0.05±0.01）mg·kg-1]，而C/N的值大小则为：马蹄金（0.55±0.21） > 芦苇（0.50±0.07） > 莲（0.45±0.05）. 对莲、芦苇和马蹄金的理化因子进行主成分分析（PCA）[图 1（j）]. 第一主成分（PC1）和第二主成分（PC2）共同解释了玄武湖湖滨带不同植物根际沉积物理化因子变化的67.2%. 从图 1中可以发现，玄武湖湖滨带不同植物理化因子差异受到LOI和TN（P < 0.001）、pH、NH4+-N、C/N、TP（P < 0.01）和NO3--N（P < 0.05）的显著影响.
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不同小写字母表示不同植物根际沉积物理化性质具有显著差异（单因素方差分析，邓肯多重范围检验，P < 0.05），*表示P < 0.05，**表示P < 0.01，***表示P < 0.001 图 1 玄武湖湖滨带不同植物根际沉积物理化指标及PCA分析 Fig. 1 Physicochemical indicators and PCA analysis of rhizosphere of different plants in Xuanwu Lake |
玄武湖3种植物区原位N2O排放通量（以N2O计，下同）为6.20~15.03 μg·（m2·h）-1. 其中，马蹄金覆盖区的N2O排放通量最高，为（15.07±0.06）μg·（m2·h）-1，芦苇优势区的N2O排放通量最低，为（6.35±0.20）μg·（m2·h）-1. 3种植物根际沉积物的原位N2O排放通量存在显著差异（P < 0.05，单因素方差分析）[图 2（a）].
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不同小写字母表示不同植物根际沉积物脱氮速率和N2O排放通量具有显著差异（单因素方差分析，邓肯多重范围检验，P < 0.05）；百分数表示厌氧氨氧化和反硝化在总脱氮过程中的占比 图 2 玄武湖湖滨带不同植物区沉积物脱氮速率和N2O排放通量 Fig. 2 Anaerobic denitrification rates and N2O emission fluxes of different plants in Xuanwu Lake |
玄武湖3种植物根际沉积物中，莲的脱氮速率（以N计，下同）最高，为（13.30±6.20）nmol·（g·h）-1，芦苇的脱氮速率最低，为（7.58±5.34）nmol·（g·h）-1. 马蹄金根际沉积物的脱氮速率介于两者之间，为（8.98±2.74）nmol·（g·h）-1[图 2（b）]. 具体而言，莲的反硝化速率和厌氧氨氧化速率最高，分别为（11.58±4.65）nmol·（g·h）-1和（1.72±1.56）nmol·（g·h）-1；芦苇的最低，分别为（7.17±4.89）nmol·（g·h）-1和（0.42±0.45）nmol·（g·h）-1；马蹄金为（8.02±3.62）nmol·（g·h）-1和（0.97±1.26）nmol·（g·h）-1[图 2（c）和2（d）]，介于两者之间. 此外，3种植物根际沉积物的反硝化速率显著高于厌氧氨氧化速率，反硝化作用主导了脱氮过程，平均占总脱氮速率的94.98%[图 2（b）].
2.3 植物根际沉积物氮循环功能基因丰度玄武湖湖滨带不同植物根际沉积物的细菌、古菌和功能基因丰度存在差异（图 3）. 总细菌、总古菌和氮循环相关功能基因丰度大小均为：马蹄金根际沉积物 > 莲根际沉积物 > 芦苇根际沉积物（图 3）. 对于反硝化功能基因，nirS基因拷贝数为2.81×106~3.26×108 copies·g-1 [图 3（d）]，高于nirK基因拷贝数1.31×105~5.65×106 copies·g-1 [图 3（c）]；nosZⅠ基因拷贝数为3.18×106~1.25×108 copies·g-1 [图 3（e）]，nosZⅡ基因拷贝数为1.63×106~1.12×108 copies·g-1 [图 3（f）]，两者差异不大. 与厌氧氨氧化过程有关的hzsB基因拷贝数为9.41×105~1.56×107 copies·g-1 [图 3（i）]，其丰度低于反硝化功能基因. 此外，氨氧化细菌和古菌amoA基因拷贝数分别为5.81×104~4.01×105 copies·g-1 [图 3（h）]和9.64×104~5.06×106 copies·g-1 [图 3（g）].
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不同小写字母表示不同植物根际沉积物理化性质具有显著差异（单因素方差分析，邓肯多重范围检验，P < 0.05）；圆圈内数值表示氮循环过程中氮的价态变化；点型虚线箭头表示硝化作用，线型虚线箭头表示反硝化作用，实线箭头表示厌氧氨氧化作用 图 3 玄武湖不同植物根际沉积物总细菌、古菌及氮循环功能基因丰度 Fig. 3 Abundance of total bacteria, archaea and nitrogen cycle functional genes in rhizosphere sediments of different plants in Xuanwu Lake |
玄武湖不同植物根际沉积物中总细菌和nirS群落的ASVs丰富度差异不显著，但马蹄金根际沉积物中nirK群落的ASVs丰富度显著高于莲和芦苇（P < 0.05，单因素方差分析）[图 4（a）~4（c）]. 不同植物根际沉积物中细菌和nirK群落香农指数存在显著差异（P < 0.05），均为马蹄金最高，莲最低[图 4（d）~4（f）]. 基于细菌群落、携带nirK和nirS基因的微生物群落使用基于非加权UniFrac距离的非度量多维标度（NMDS）分析不同样品组中微生物群落组成的差异[图 4（g）~4（i）]，结果表明：总细菌和nirK（ANOSIM，R=0.810 7，P=0.003）和nirS（ANOSIM，R=0.769 5，P=0.004）功能微生物群落组成在不同植物根际沉积物之间存在显著差异（图 4）.
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不同小写字母表示不同植物根际沉积总细菌、nirK和nirS群落多样性具有显著差异（单因素方差分析，邓肯多重范围检验，P < 0.05） 图 4 玄武湖不同植物根际沉积物总细菌、nirK和nirS群落多样性和组成 Fig. 4 Diversity and composition of bacteria, as well as nirK- and nirS-harboring bacterial communities in rhizosphere sediments of different plants in Xuanwu Lake |
总细菌以及携带nirK和nirS基因的细菌群落在科水平上的相对丰度如图 5所示. 3种植物根际沉积物中，总细菌的优势科为丛毛单胞菌科（Comamonadaceae，9.70%）、红环菌科（Rhodocyclaceae，6.54%）和螺杆菌科（Helicobacteraceae，4.74%）. 其中，Comamonadaceae的相对丰度在莲中最高，在芦苇中最低；Rhodocyclaceae的相对丰度在芦苇中最高，在莲中最低；而Helicobacteraceae的相对丰度则在莲中最高，马蹄金中最低. 大多数携带nirK的细菌属于硝化杆菌科（Nitrobacteraceae，28.57%）、叶杆菌科（Phyllobacteriaceae，10.96%）和根瘤菌科（Rhizobiaceae，8.61%），其中，Nitrobacteraceae的相对丰度在芦苇中要显著低于莲和马蹄金，而Rhizobiaceae在芦苇中要显著高于莲和马蹄金. 食球菌科（Zoogloeaceae，14.63%）、假单胞杆菌科（Pseudomonadaceae，6.29%）和（Azonexaceae，6.06%）则在nirS群落中占优势，其中，Zoogloeaceae的相对丰度在芦苇中要显著低于莲和马蹄金，而Azonexaceae在芦苇中则高于莲和马蹄金.
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图 5 总细菌、nirK和nirS在科水平上的相对丰度堆叠图和相对丰度热图 Fig. 5 Stacked bar chart and heatmap of relative abundances at the genus level for total bacteria, nirK, and nirS |
通过典型对应分析（CCA）探讨了玄武湖湖滨带植物根际沉积物的理化性质对nirK和nirS型反硝化细菌群落组成的影响（图 6）. 前2个轴共同解释了nirK群落组成变化的46.19%，pH（P < 0.01）和NH4+-N（P < 0.05）与nirK群落的组成密切相关[图 6（a）]. 对于nirS型反硝化细菌群落，前2个轴共同解释了群落组成变化的38.83%，pH、NH4+-N（P < 0.01）和TP（P < 0.05）显著影响nirS群落的组成[图 6（b）].
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* 表示P < 0.05，**表示P < 0.01，*** 表示P < 0.001 图 6 nirK和nirS型反硝化细菌群落组成的典型对应分析（CCA） Fig. 6 Canonical correspondence analysis (CCA) of the community composition of nirK and nirS-type denitrifying bacterial community |
湿地植物根际沉积物的反硝化、厌氧氨氧化和N2O排放与微生物群落和环境因素有关. 相关分析的结果表明：反硝化速率与总细菌群落ASVs丰富度呈显著正相关关系，并随着nirS基因丰度、含水率、烧失量、TN和NO2--N的增加而增加（图 7）. 厌氧氨氧化速率与NO2--N呈显著正相关关系，随总细菌丰度、hzsB基因丰度、烧失量、TN和NO3--N的增加而增加（图 7）. 厌氧氨氧化速率在总脱氮速率中的占比与NO2--N呈显著正相关关系（P < 0.05）. pH、TP和C/N与反硝化和厌氧氨氧化速率呈现负相关关系. 与脱氮过程相同，湿地植物区N2O排放通量也与细菌16S rRNA群落ASVs丰富度存在显著正相关关系（P < 0.05）. 同时，湿地植物区N2O排放通量与nirS和nosZⅡ（P < 0.01）、hzsB、nosZⅠ、氨氧化细菌和古菌amoA（P < 0.05）等氮转化过程相关功能基因丰度均呈显著正相关关系.
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1. N2O通量，2. 反硝化速率，3. 厌氧氨氧化速率，4. 总脱氮速率，5. 反硝化在脱氮过程中占比，6. 厌氧氨氧化在脱氮过程中占比；*表示P < 0.05，**表示P < 0.01，***表示P < 0.001 图 7 N2O排放通量和脱氮速率与环境因子和微生物群落多样性、丰度斯皮尔曼相关性热图 Fig. 7 Spearman correlation heatmap of N2O emission flux and denitrification rate with environmental factors and microbial community diversity and abundance |
玄武湖3种植物根际沉积物原位N2O排放通量均为正值，说明湿地湖滨带是大气N2O的排放源，但不同植物之间N2O通量存在差异（图 2）. 如Li等[40]在研究中发现，不同生态系统之间N2O排放通量差异很大，而湿地土壤N2O排放速率最高为（59.73±5.08）μg·（m2·h）-1. 万晓红等[41]测得白洋淀湖滨带N2O排放通量为4.31~203 μg·（m2·h）-1. 而在本研究中，N2O通量为6.20~15.03 μg·（m2·h）-1，平均值为（11.67±4.05）μg·（m2·h）-1，与其他研究相比略低[6，42]. 可能原因为玄武湖植物根际沉积物中无机氮含量低于其他湿地生态系统[42，43]，NH4+-N、NO3--N和NO2--N是沉积物中N2O产生的重要中间体或底物[44]，较低的无机氮含量可能是导致玄武湖沉积物N2O通量较低的主要原因. 此外，玄武湖根际沉积物中nirK和nirS基因丰度较低，也会导致其较弱的反硝化作用和较低的N2O通量[45，46].
本研究中，玄武湖湿地植物根际沉积物反硝化速率为（8.92±4.33）nmol·（g·h）-1，这与Deng等[43]在长江河岸湿地沉积物的反硝化速率（11.51±1.55）nmol·（g·h）-1较为接近，但远高于黄河源区沉积物的反硝化速率[0.05~0.76 nmol·（g·h）-1][47]，可能原因是低海拔地区湿地沉积物有较高的温度和铵含量，以及较高水平的人为N输入，使得低海拔地区湿地沉积物的反硝化作用更为强烈[47，48]. Yao等[49]综合全球数据研究表明，相较于其他生态系统，厌氧氨氧化速率在湿地生态系统中最高，平均值为（2.17±0.31）nmol·（g·h）-1. 本研究中检测到的厌氧氨氧化速率为0.07~3.27 nmol·（g·h）-1，略低于长江河岸湿地沉积物[1.97~64.02 ng·（g·h）-1]，这可能与基质供应的差异有关，如有实验测得玄武湖NO3--N的含量要低于长江河岸湿地沉积物的含量[43]. 此外，本研究中反硝化作用引起的氮损失占总脱氮潜势的65.55%~97.82%，这与其他湖泊湿地生态系统类似，如Wang等[45]对高海拔湿地沉积物的研究中表明，反硝化作用导致51.7%~100%的氮损失. 但也有研究发现，在长江沿着河岸带，厌氧氨氧化是微生物氮素损失的主要来源，占总氮素损失的9.93%~86.38%[43].
3.2 反硝化微生物群落对环境因子的响应在本研究中，玄武湖湖滨带不同植物根际沉积物nirS基因丰度比nirK基因高2个数量级，说明nirS型反硝化菌在研究区中可能占主导地位. 这一模式与白洋淀湿地芦苇根际沉积物的研究中发现的模式相似[39]. 在长江中下游平原和云贵高原湖泊沉积物中，同样发现nirS基因的丰度（2.23×104~2.72×108 copies·g-1）均比nirK基因（2.15×104~2.05×107 copies·g-1）高1个数量级[50]. 本研究中，pH对nirK型和nirS型反硝化菌群均有显著影响（P < 0.01）. 不少研究证实，pH与nirK型和nirS型反硝化菌群落组成密切相关[51~53]. NH4+-N也是影响nirK型（P < 0.05）和nirS型（P < 0.01）反硝化群落的重要因素. 有研究表明，NH4+-N含量会影响nirK型和nirS型反硝化菌群落的丰度、多样性和组成[45，50，54]. 此外，nirK型反硝化菌在不同植物根际之间的差异较大，可能是因为nirK型反硝化菌对土壤温度、类型和酸碱度等土壤环境的变化更敏感[55]，这与刘爽等[56]的研究结果一致.
3.3 反硝化、厌氧氨氧化和N2O通量的影响因素 3.3.1 非生物因素对反硝化、厌氧氨氧化和N2O通量的影响玄武湖湖滨带潜在反硝化和厌氧氨氧化速率受到环境因素的影响. 在本研究中，NO2--N含量与潜在反硝化速率呈正相关关系，作为反硝化过程的电子受体，NO2--N含量是反硝化作用的重要驱动因子，这一结果与其他研究一致[42，57]. 而植物根际沉积物pH则与反硝化速率呈负相关关系. 有研究发现，过碱性环境可能不利于微生物生长和反硝化过程，土壤pH在一定范围内与反硝化呈负相关关系[58，59]. 本研究中，厌氧氨氧化速率与NO2--N呈显著正相关关系（P < 0.05）. 有研究表明，厌氧氨氧化过程的最佳NH4+-N/NO2--N值为1[60，61]，在具有相对丰富的NH4+-N供应的环境中，NO2--N含量通常为厌氧氨氧化速率的限制因素. 本研究中，玄武湖植物根际沉积物中NH4+-N含量约为NO2--N的272倍，远高于最佳NH4+-N/NO2--N值，因此，在本研究中同样发现厌氧氨氧化速率和NO2--N含量之间呈正相关. 玄武湖湖滨带潜在反硝化和厌氧氨氧化速率与LOI和TN呈正相关关系，C和N可以调节土壤微生物的丰度和活性[49]，因此沉积物中C和N的可用性常被认为是决定土壤反硝化和厌氧氨氧化速率的关键因素[62，63]. 此外，含水率、NH4+-N和NO3--N与反硝化和厌氧氨氧化速率之间的正相关关系，也已经得到普遍证明[57，64，65].
湖滨带植物根际沉积物的N2O通量会受到环境因素的影响. 本研究中，沉积物pH与N2O通量呈负相关. Yin等[66]发现，pH < 4.5的强酸性土壤中，强酸性条件塑造了较高的土壤真菌nirK基因和产N2O真菌的相对丰度，导致了酸性土壤的N2O高排放. 但也有研究认为，pH值过低可能导致低的反硝化速率和N2O通量[67]. C/N同样与N2O通量呈负相关关系，这与Li等[40]的研究结果一致. 作为N2O产生的重要N底物[68]，沉积物中NH4+-N和NO3--N含量与N2O通量呈正相关关系，有研究表明，NO3--N含量会影响可用底物含量和电子受体强度[69]，沉积物中N2O排放速率会随着含氮量尤其是NO3--N含量的增加而增加[40]. 此外，玄武湖湖滨带不同植物根际沉积物N2O通量存在显著差异，说明植物是影响N2O排放通量的重要因素[70~72]. 植物可以通过改变土壤理化性质而影响土壤微生物的活动进而影响土壤中N2O的产生[71]，也能通过影响反硝化功能微生物丰度、多样性和组成，从而间接调节反硝化速率和N2O排放[73].
3.3.2 微生物对反硝化、厌氧氨氧化和N2O通量的影响在本研究中，玄武湖3种植物根际沉积物的反硝化速率与nirK和nirS基因丰度关系并不密切（P > 0.05）. Zhang等[47]在研究中发现，微生物丰度对反硝化速率的控制作用不显著. Wang等[45]的研究结果也表明，河岸带反硝化作用不受所有反硝化细菌丰度的影响，而仅受关键属的影响. 但也有研究认为，反硝化速率与nirK和nirS基因丰度存在相关关系[57]. 与反硝化速率相似，本研究中同样未发现hzsB基因丰度与厌氧氨氧化速率之间的显著相关关系（P > 0.05）. Shan等[74]认为hzsB基因的丰度可能与厌氧氨氧化速率并不密切相关，甚至仅基于厌氧氨氧化细菌核酸基因丰度的研究也不能指示土壤中的厌氧氨氧化速率. 但也有研究发现，厌氧氨氧化速率与hzsB基因丰度呈显著正相关[62，75].
有研究认为，N2O主要由反硝化作用产生[76]，这与本研究中反硝化速率与N2O通量呈现正相关趋势一致. 由nirS或nirK基因编码的亚硝酸盐还原酶催化NO2--N还原是反硝化过程中最重要的限速步骤，也是N2O产生的主要来源[10，77]. 本研究发现，N2O的原位排放通量与总细菌、nirS型反硝化菌丰度间存在显著正相关，说明nirS是介导微生物N2O产生的关键类群. Li等[78]在反硝化菌丰度和N2O生成率之间也观察到显著相关性. 但也有研究认为，N2O通量与负责N2O产生的反硝化基因显示与N2O排放弱相关或不相关[6，79]. 本研究中，N2O通量与nosZⅠ和nosZⅡ基因丰度呈正相关，Bahram等[6]也发现编码消耗N2O的氧化亚氮还原酶的nosZ基因的丰度与N2O排放呈正相关，这进一步突出了反硝化作用对湿地沉积物中微生物来源的N2O的重要性. 在本研究中，N2O通量与氮转化相关功能基因丰度均呈正相关，说明随着功能基因丰度和多样性的增加，N2O排放量增加，这可能与反硝化和硝化在产生N2O方面的功能互补性有关[6].
4 结论（1）玄武湖湖滨带湿地植物区N2O排放通量为6.20~15.03 μg·（m2·h）-1，不同植物根际N2O排放通量存在差异（P < 0.05），其中马蹄金 > 莲 > 芦苇；反硝化和厌氧氨氧化速率分别为（8.92±4.33）nmol·（g·h）-1和（1.03±1.17）nmol·（g·h）-1，其中莲 > 马蹄金 > 芦苇，并且反硝化作用引起的氮损失占总脱氮潜势的65.55%~97.82%，主导脱氮过程.
（2）玄武湖湖滨带3种湿地植物根际沉积物中，nirK和nirS群落组成存在显著差异（ANOSIM，P < 0.005），硝化杆菌科（Nitrobacteraceae，28.57%）和食球菌科（Zoogloeaceae，14.63%）分别为nirK和nirS群落中的优势科；nirK群落α多样性存在差异但nirS群落差异不显著；此外，nirS基因丰度（1.09×109 copies·g-1）比nirK（3.00×107 copies·g-1）高2个数量级，表明nirS型反硝化菌在湿地N2O排放中可能占主导地位.
（3）pH、C/N、NH4+-N和NO3--N含量驱动了玄武湖湖滨带N2O排放通量的变化，而NO2--N、LOI和TN含量是玄武湖湖滨带潜在反硝化和厌氧氨氧化速率的主要驱动因子；此外，氮循环功能微生物功能基因丰度也是影响玄武湖湖滨带湿地植物区N2O通量和脱氮过程的重要因素.
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