2022, Vol. 43
2. 土壤多尺度界面过程与调控重庆市重点实验室, 重庆 400715
2. Chongqing Key Laboratory of Soil Multi-Scale Interfacial Process, Chongqing 400715, China
土壤溶解性有机质(dissolved organic matter, DOM)是土壤有机质的活性组分, 是迁移性最强的易被微生物吸收利用的碳(C)源, 同时也是生态过程变化的敏感指标[1, 2].作为碳“源-汇”的重要组成部分, DOM能显著影响全球碳循环以及CO2和CH4等温室气体排放[3, 4].中国作为世界上最大的农业有机废弃物产生国, 面对潜力巨大的废弃物资源, 我国的整体利用率仍然偏低[5~7].通过减少氮肥投入和有机物料还田来管理养分资源, 是实现作物高产和农田环境保护的重要途径[8, 9].有研究表明[10~13], 农业有机物料富含C等营养元素, 将其还田会对土壤理化性质和土壤微生物产生重要影响[14].而土壤微生物的活性强弱能直接影响土壤DOM的生物降解能力, 最终影响土壤C排放[15, 16].Hui等[17]的研究通过土壤DOM的生物降解培养试验发现, 有机肥料的投入相较于对照和常规施肥能提高土壤DOM的含量和微生物活性, 增加CO2和N2O的排放.万菁娟等[18]研究可溶性有机物输入对亚热带森林土壤CO2排放及微生物群落的影响表明, 添加不同来源可溶性有机物影响了土壤微生物群落, 其中土壤G+、G-、放线菌及真菌PLFAs含量和CO2排放量均高于培养前.但Ji等[19]的研究表明, 有机物料的添加阻碍了土壤DOM的生物降解, 从而减少了CH4的排放.因此, 外源有机物料添加是否必然会提高土壤DOM的微生物活性和加速DOM的生物降解, 仍然存在争议.
Biolog-ECO是一种通过测试微生物对单一碳源利用程度, 反映微生物群体水平的生理功能轮廓及多样性的分析方法, 通过得到被测微生物群落的代谢特征指纹来分辨微生物群落的微小变化, 最大限度地保留微生物群落原有的代谢特征, 对于评价样品对碳源底物利用能力具有优势[20~22].张璐等[23]利用Biolog-ECO方法研究有机物料对植烟土壤微生物群落功能多样性的影响时表明, 有机物料的施用增加了土壤有机碳和微生物生物量含量、提高了土壤酶活性, 改善了土壤养分状况, 有助于增强土壤微生物的碳源利用能力, 提高微生物群落功能多样性.韦安培等[24]的研究基于Biolog-ECO方法发现, 秸秆还田能够明显改善土壤理化性质, 进而显著提高土壤的微生物碳源代谢能力和代谢活性, 最终增加了小麦产量.然而, 现有研究多集中于土壤微生物群落的碳源利用特征[25, 26], 而针对有机物料还田对土壤DOM碳源代谢能力的研究结果尚不明确.因此, 本文以稻田土壤为研究对象, 采用Biolog-ECO方法, 揭示有机物料还田对土壤和土壤DOM碳源代谢能力和微生物群落结构的影响, 以期为农业生产科学施肥和土壤固碳减排提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 试验地概况研究区位于四川省都江堰市天马镇境内(30°44′~31°22′ N, 103°25′~103°47′ E), 试验点属中亚热带季风湿润气候, 全年气候温暖湿润, 年均气温15.2℃, 年均降水量近1 200 mm, 无霜期280 d, 平均海拔643 m.田间定位试验始于2011年, 该区采用稻麦轮作的种植制度, 试验地土壤为水稻土, 试验开始前0~20 cm耕层土壤理化性质为: pH 6.63, SOM(有机质)28.4 g·kg-1, AN(碱解氮)113 mg·kg-1, AP(有效磷)8.5 mg·kg-1, AK(速效钾)53 mg·kg-1.
1.2 试验设计田间试验共设置3个处理.①T1:常规施肥、②T2:猪粪替代50%氮肥、③T3:猪粪替代50%氮肥+秸秆全量还田, 每个处理3个重复, 小区面积20 m2, 随机区组排列.各试验处理的水稻季施肥情况如表 1所示.
|
表 1 水稻季不同处理施肥情况/kg·hm-2 Table 1 Fertilization of different treatments in field experiment/kg·hm-2 |
供试材料: 猪粪均由都江堪德宏农业公司提供, 为干湿分离的腐熟猪粪; 秸秆来自前茬小麦; 无机肥料分别为市售尿素(46.4% N)、过磷酸钙(12% P2O5)和氯化钾(60% K2O), 水稻品种冈优22, 小麦品种选用中优838.
1.3 土壤样品采集与分析于2020年9月水稻收获后, 采集0~20 cm的土壤样品, 每个田块按“S”形采样法采集5个点, 在去除土壤中石砾和植物残茬后将土样混匀为1份土壤样品.土样带回实验室后一部分置于4℃冰箱保存, 用于微生物功能多样性的测定; 另一部分冻干后, 用于土壤可溶性有机质(DOM)的提取.
土壤pH采用电位法测定(水土比为2.5∶1); 土壤有机碳采用重铬酸钾容量法测定; 土壤铵态氮和硝态氮含量用0.5 mol·L-1 KCl溶液浸提, 采用紫外分光光度计测定; 土壤质地采用比重法测定(参考国际制分级).
土壤DOM的提取及测定: 将冷冻干燥后的土壤磨碎, 过60目筛后按10∶1水土比加入超纯水(Millipore), 振荡(25℃, 200 r·min-1, 16 h)、离心(4 000 r·min-1, 30 min)后, 过0.45 μm微孔滤膜, 得到滤液为土壤DOM, 存放在高硼硅棕色玻璃瓶中置于4℃冰箱保存.采用Vario TOC cube(Elementar, Germany)分析仪测定液体样本的DOC浓度.T1、T2和T3试验处理提取的DOM分别标记为DT1、DT2和DT3.
Biolog-ECO试验: Biolog技术通过分布于96孔中的碳源底物来分析评价土壤微生物功能多样性.Biolog-ECO板含有6类31种碳源(4种聚合物、10种糖类、7种羧酸、6种氨基酸、2种胺类和2种酚类).称取相当于10.00 g干土的新鲜土壤于100 mL三角瓶中, 加入90 mL灭菌的生理盐水(0.85% NaCl), 用无菌棉花塞封口.振荡30 min后, 静置15 min, 用移液枪吸取10 mL上清液, 加入90 mL灭菌生理盐水.按逐步稀释法, 将土壤悬液稀释为10-3 g·mL-1.在超净工作台中用移液枪将制备好的土壤悬液接种到Biolog-ECO板的各孔中.将接种好的Biolog-ECO板盖好盖子, 放入25℃的培养箱中培养7 d(共计168 h).每隔24 h用酶标仪在590 nm下测定各孔的吸光度值(同理将DOM接种到Biolog-ECO板上并测定DOM的微生物群落功能多样性).
1.4 数据处理与统计分析土壤及DOM微生物群落利用碳源的能力用Biolog-ECO板的平均颜色变化率(AWCD)表示, 微生物群落多样性指数分析采用Shannon(H)指数、Simpson指数(D)和McIntosh指数(U)表征.
|
(1) |
式中, Ci为所测定的31个碳源孔吸光值; R为对照孔吸光值; n为碳源数目.
群落Shannon指数(H):
|
(2) |
式中, Pi为第i孔相对吸光值与整板平均相对吸光值总和的比, 即:
|
(3) |
群落Simpson指数(D):
|
(4) |
群落McIntosh指数(U):
|
(5) |
采用SPSS 22软件进行One-way ANOVA(单因素方差分析)、Pearson相关性分析和PCA主成分分析; 采用R 3.4.3软件进行富集分析; 采用Excel 2019软件进行数据处理和绘图.
2 结果与分析 2.1 土壤理化性质从表 2可以看出, T1、T2和T3处理的SOC、DOC和NH4+-N含量无明显差异; 与T1处理相比, T2和T3处理显著增加了土壤pH值, 分别提高了0.36和0.97个单位; 相较于T1和T3处理, T2处理的NO3--N含量分别显著提高了273%和105%, 而T1和T3处理间差异不显著; 对于土壤质地而言, T3处理的黏粒和粉粒含量显著大于T1和T2处理, T1和T2处理之间土壤质地差异不显著.
|
|
表 2 不同施肥处理下的土壤性质1) Table 2 Soil properties under different fertilization treatments |
2.2 微生物群落AWCD
平均颜色变化率(AWCD)反映了微生物群落对底物碳源的利用水平, 是判定土壤微生物群落代谢碳源能力的重要指标. AWCD值越高表明微生物密度越高、活性越大, 反之亦然.由图 1(a)可知, T1、T2和T3处理的AWCD值均呈现随时间增加而上升的趋势, 在整个培养期间, T1(0.02~0.49)和T3(0.02~0.51)处理的AWCD值均大于T2(0.01~0.21)处理.对土壤DOM而言[图 1(b)], 仅DT3处理的AWCD值随时间增加而不断上升; 且DT3处理的AWCD值在整个培养期间均显著高于DT1和DT2处理, 并在培养168 h后达到最高值(0.805); 除培养第48 h, DT1(0.10)处理的AWCD值显著大于DT2(0.02)处理外, 其余时段DT1和DT2处理的AWCD值基本一致且趋近于0.
|
图 1 不同处理的土壤及其DOM微生物群落的平均颜色变化率 Fig. 1 Average well color development of soil and DOM microbe community in different treatments |
微生物对不同碳源的利用强度可以反映微生物的代谢功能类群, 根据化学基团的性质将Biolog Eco板上的31种碳源分成6类, 进一步分析每类碳源的相对利用率.由图 2(a)可以看出, 在整个培养期间T1、T2和T3处理对6大类碳源的利用强度虽然存在差异, 但随着时间增长呈现出大致相同的变化趋势.除对糖类、聚合类和胺类的利用程度不断减小外, T1、T2和T3处理对其他3种碳源的利用强度随着培养时间的增长总体上呈现逐渐增加的趋势; T1、T2和T3处理在培养24 h时对糖类的利用强度在整个培养期间显著大于其他碳源, T3处理(0.03~0.28)对胺类的利用强度基本上在整个培养期间高于T1(0.04~0.25)和T2(0.03~0.20).T2处理(0.14~0.26)对羧酸类的利用强度在整个培养期间均大于T1(0.13~0.16)和T3(0.09~0.17)处理.
|
图 2 土壤及其DOM微生物群落对不同碳源的相对利用率 Fig. 2 Relative utilization rates of different carbon sources by soil and DOM microbial communities |
从图 2(b)得出, 在整个培养期间DT1、DT2和DT3处理对6大类碳源的利用强度存在差异且随着时间增长呈现出不同的变化趋势.其中DT3处理对氨基酸类、胺类和酚酸类的利用强度较高, 且在整个培养期间高于DT1和DT2处理; 而DT1和DT2处理对糖类和聚合类这两类碳源的利用强度在整个培养期间均大于DT3处理.
2.4 微生物碳代谢功能多样性指数Shannon、Simpson和McIntosh指数可以反映土壤微生物功能多样性.如图 3(a)~3(c)所示, 在整个培养期内(24~168 h), T1、T2和T3处理的Shannon指数变化趋势存在差异.培养初期(24~48 h), 各处理的Shannon指数呈增加趋势, 其中T1处理变幅(1.95)显著大于T2(0.36)和T3处理(0.78).培养96 h后, T3处理的Shannon指数大于T1和T2处理.与培养时间24 h相比, 培养结束后各处理的Shannon指数增长率为: T1(245.99%)>T3(77.30%)>T2(15.61%).对Simpson指数而言图 3(b), 在整个培养期内(24~168 h), T1、T2和T3处理的Simpson指数变化趋势相似, 均表现为在培养初期(24~48 h)先增加后平稳的趋势; 与培养时间24 h相比, 培养结束后各处理的Simpson指数均增加, 变幅表现为: T3(0.93)>T1(0.92)>T2(0.39).对McIntosh指数而言[图 3(c)], T1、T2和T3处理的变化基本上随培养时间增加而稳步上升, 其中T2处理显著低于T1和T3处理; 与培养时间24 h相比, 培养结束后T3处理的McIntosh指数增幅最大, 为4.04, 而T1和T2处理的变幅分别为4.01和1.95.
|
(a)~(c)表示土壤, (d)~(f)表示土壤DOM; 不同小写字母表示同一时段不同处理在0.05水平差异显著(P＜0.05) 图 3 不同处理土壤及DOM微生物群落功能多样性指数 Fig. 3 Functional diversity indices of soil and DOM microbial communities under different treatments |
图 3(d)~3(f)为土壤DOM的微生物碳代谢功能多样性指数.如图 3(d)所示, 在整个培养期内(24~168 h), DT1、DT2和DT3处理的Shannon指数变化趋势存在差异; 培养初期(24~48 h), DT1、DT2和DT3处理的Shannon指数均呈增加趋势, 变幅为0.02~1.71, 其中DT1处理(1.71)的Shannon指数变幅明显高于DT2和DT3处理; 在48~168 h培养期内, 除DT3处理的Shannon指数呈平缓增加趋势外, 其他处理的呈波动式变化; 与培养时间24 h相比, 培养结束后各处理的Shannon指数变幅表现为: DT3(0.74)>DT1(0.37)>DT2(-0.14).从图 3(e)可以看出, 仅DT3处理的Simpson指数随培养时间增加而平缓上升; 培养初期(24~48 h), DT1和DT3处理的Simpson指数分别显著增加了150.95%和17.71%; 在48~168 h培养期内, 除DT1处理的Simpson指数呈波动式变化外, 其他处理的变化并不显著; 与培养时间24 h相比, 培养结束后DT3处理的Simpson指数增长率最大, 为20.86%, 其次是DT1(12.45%)和DT2(12.20%).对McIntosh指数而言[图 3(f)], 在整个培养期内(24~168 h), 仅DT3处理基本呈现出随培养时间增加而稳步上升的趋势, DT1(除培养第48 h外)、DT2处理的McIntosh指数变化不明显且趋近于0; 培养初期(24~48 h), 除DT2处理外, 其余处理的McIntosh指数呈增加趋势, 且DT3处理(1.37)明显高于DT1(0.52); 与培养时间24 h相比, 培养结束后各处理的McIntosh指数变幅表现为: DT3(5.59)>DT2(0.07)>DT1(-0.05).
2.5 微生物群落碳源利用特征当培养时间达到120 h时, 不同处理间土壤和DOM的Shannon、Simpson和McIntosh指数的差异性分别趋于稳定, 因此分别选取培养120 h的土壤和DOM微生物群落代谢活性吸光值, 对不同处理的微生物利用碳源底物情况进行主成分分析.从表 3可以看出, 对土壤微生物利用碳源底物情况进行主成分分析时, 第1主成分和第2主成分累计贡献率为41.86%; 对PC1贡献较大(荷载绝对值>0.50)的碳源有13种, 分别为羧酸类4种, 糖类4种, 氨基酸类2种, 胺类1种, 聚合物类1种, 酚酸类1种.对PC2贡献较大(荷载绝对值>0.50)的碳源有13种, 分别为羧酸类4种, 氨基酸类3种, 胺类2种, 聚合物类2种, 糖类2种.进一步对土壤DOM微生物利用碳源底物情况进行主成分分析发现(表 3), 第1主成分和第2主成分累计贡献率为82.79%, 其中对PC1贡献较大的碳源有27种, 分别为糖类8种、氨基酸类6种、羧酸类6种、聚合物类4种、胺类2种和酚酸类1种; 对PC2贡献较大的碳源有3种, 均为糖类.
|
|
表 3 31种碳源的主成分载荷因子 Table 3 Loading factors of principle components of 31 sole-carbon sources |
结合图 4(a)和表 3可以得出, T1、T2和T3处理的微生物能同时利用PC1和PC2轴所荷载的碳源, 其中T3处理对碳源的利用程度高于T2和T1处理.T1、T2和T3处理所对应的投影点均分布于PC1和PC2轴的正端, 可见这3种处理的土壤微生物能同时利用PC1和PC2轴所荷载的碳源(氨基酸类、羧酸类、糖类和胺类).对土壤DOM而言, DT1、DT2和DT3处理的微生物主要利用PC1轴所荷载的碳源, 其中DT3处理对碳源的利用程度高于DT1和DT2处理. DT1和DT2处理所对应的投影点主要分布于PC2轴的正端但趋近于0, 表明两者虽然主要利用PC2轴所荷载的碳源(糖类)但利用率很低; DT3处理对应的投影点主要分布于PC1轴的正端, 表明其主要利用PC1轴所荷载的碳源(糖类、氨基酸类、羧酸类、聚合物类、胺类).
|
图 4 不同处理土壤及DOM微生物碳源利用特性的主成分分析 Fig. 4 PCA analysis of carbon utilization for microbial communities in soil and DOM treated by different organic fertilizers |
为进一步探究土壤和DOM微生物的碳源喜好, 利用R 3.4.3软件对土壤和DOM微生物群落功能结构进行富集分析.如图 5所示, 与T1相比, T2处理减少了在吐温80、γ-羟丁酸、L-精氨酸、L-苯丙氨酸和苯乙胺的富集, 增加了在吐温40的富集; T3处理增加在D-半乳糖酸γ-内酯、i-赤藓糖醇和D-葡糖胺酸的富集, 减少了在D-苹果酸的富集. DT1和DT2的微生物富集趋势一致, 基本不在任何碳源产生富集; DT3处理的微生物在多个碳源产生富集, 并在氨基酸类和胺类包含的所有碳源下产生富集, L-丝氨酸(氨基酸类)和苯乙胺(胺类)是DT3处理的微生物富集程度最高的两个碳源.
|
A1. 吐温40; A2. 吐温80; A3. α-环式糊精; A4. 肝糖; B0. D-半乳糖酸γ-内酯; B1. D-纤维二糖; B2. α-D-乳糖; B3. β-甲基-D-葡萄糖苷; B4. D-木糖/戊醛糖; B5. i-赤藓糖醇; B6. D-甘露醇; B7. N-乙酰-D葡萄糖氨; B8. 1-磷酸葡萄糖; B9. D, L-α-磷酸甘油; C1. D-半乳糖醛酸; C2. γ-羟丁酸; C3. 衣康酸; C4. α-丁酮酸; C5. D-苹果酸; C6. 丙酮酸甲酯; C7. D-葡糖胺酸; D1. 2-羟基苯甲酸; D2. 4-羟基苯甲酸; E1.L-精氨酸; E2. L-天门冬酰胺; E3. L-苯丙氨酸; E4. L-丝氨酸; E5. L-苏氨酸; E6. 甘氨酰-L-谷氨酸; F1. 苯乙胺; F2. 腐胺 图 5 土壤和DOM的微生物群落富集分析气泡图 Fig. 5 Pathway analysis of soil and DOM microbial communities |
本研究中, 猪粪配合秸秆还田处理显著增加土壤微生物功能多样性和碳源代谢能力, 这与宁赵等[27]的研究结果一致, 其通过长期不同施肥条件的大田试验发现, 与常规施肥相比, 有机物料还田(秸秆和有机肥)能显著增加微生物量碳和微生物生长速率, 改善土壤环境.这是因为化肥、猪粪及秸秆配施可为土壤微生物生长繁殖提供大量速效养分, 猪粪和秸秆二者的投入提供了大量生物有效性碳源及部分外源菌群, 避免由单施化肥引起的土壤酸化和养分不均衡, 增加土壤微生物多样性.同时新鲜外源有机碳还会产生激发效应, 提高与养分代谢有关的微生物群落的丰度和活性[26].此外, 施用有机物料(猪粪+秸秆)能显著增强土壤微生物群落多样性和均匀度, 使土壤微生物在多种碳源上产生富集(图 5), 有利于其碳源代谢能力的提高.本研究中, 猪粪替代50%化肥处理的土壤微生物碳源代谢能力低于常规施肥处理, 这与基于Biolog-ECO方法的土壤微生物碳源代谢结果不一致[28~30]; 一方面可能是因为猪粪投入提高了土壤环境中C∶养分比值, 高于微生物最优生长所需元素比例的阈值, 使微生物将多余的C以溢流呼吸或代谢分泌物的形式释放, 从而降低了土壤微生物碳源利用率; 另一方面, 单施化肥会使参与N的芳香化合物降解的氧化酶受到抑制, 降低土壤微生物对能量的需求[27].
不同施肥处理(T1、T2和T3)下土壤微生物活性及碳源代谢能力的差异一定程度上导致了土壤DOM微生物功能多样性的差异.通过相关性分析发现(表 4), 土壤DOM的微生物活性和多样性指数与土壤pH值呈正相关, 与土壤砂粒含量呈负相关.土壤溶解性有机质(DOM)虽然只占土壤总有机质的一小部分, 但却是土壤中最活跃的有机碳库, 容易被微生物吸收利用.本研究中, 猪粪替代50%氮肥+秸秆全量还田处理的AWCD值、Shannon、Simpson和McIntosh指数均高于常规施肥和猪粪替代50%氮肥处理, 其原因可能是土壤酸碱度和土壤质地的改变[31, 32].土壤pH值被认为是影响土壤微生物种类和结构的主要因素, 一方面对土壤微生物在生物群落和区域尺度上的多样性和群落组成有重要影响, 另一方面也能影响土壤微生物参与土壤碳氮循环的速率[27].土壤微生物对土壤pH值的变化十分敏感, 一般情况下, 最适宜其生长的土壤pH值区间为6.5~7.5.而土壤酸化会导致土壤环境恶化, 降低土壤微生物量和微生物活性[31].费裕翀等[33]的研究发现pH值是影响土壤微生物群落碳代谢功能多样性指数的重要环境因子, 土壤微生物多样性指数与pH值呈正相关关系.本研究中猪粪替代50%氮肥+秸秆全量还田处理相较于其他处理提高了土壤pH值, 使土壤由酸性向中性转变, 为土壤微生物提供了适宜的生境.有研究表明, 土壤pH值还会对土壤DOM分子量的结构产生影响, 较低的pH值会增加DOM大分子量的比重, 不利于DOM的生物降解[34, 35].因此土壤pH值升高会增加土壤DOM中微生物的数量与活性, 加速其生物降解.此外, 土壤DOM光谱特征数据表明, 猪粪替代50%氮肥+秸秆全量还田处理下土壤DOM的芳香化和腐殖化程度显著高于常规施肥和猪粪替代50%氮肥处理(数据未发表), 促使微生物对猪粪替代50%氮肥+秸秆全量还田处理的土壤DOM中难降解碳源的分解, 且该处理微生物在难降解碳源上的富集印证了这一结果.土壤质地作为土壤重要的物理性质之一, 也能通过影响土壤孔隙度、养分状况及含水量, 从而影响土壤微生物的生存环境和代谢活性[32].王群艳等[32]通过对同一母质不同质地的固碳微生物的研究表明, 土壤质地是影响自养固碳微生物群落结构和多样性的重要因素, 较高的黏粒含量有利于维持更高的自养固碳微生物多样性和活性, 因此壤质黏土较砂质黏壤土有较高的可溶性有机碳含量和固碳细菌群落多样性.本研究中, 猪粪替代50%氮肥+秸秆全量还田处理的土壤黏粒含量高于其他处理, 增加了土壤DOM含量, 为微生物活动提供更多碳源, 因此, 猪粪替代50%氮肥+秸秆全量还田处理的土壤DOM微生物多样性指数和碳源代谢能力高于常规施肥、猪粪替代50%氮肥处理.
|
|
表 4 微生物群落多样性及土壤性质相关性分析1) Table 4 Correlation of microbial community indexes and soil properties |
主成分分析和富集分析能共同反映微生物群落代谢的碳源偏好.有研究表明, 氨基酸类和胺类是区分不同施肥处理土壤微生物群落代谢特性差异的主要碳源, 糖类和氨基酸类是微生物利用的主要碳源[36~40].本研究中, 不同施肥处理下土壤微生物的主要碳源利用均为氨基酸类、羧酸类、糖类和胺类, 但利用程度存在一定差异, 添加秸秆猪粪的T3处理利用程度高于T1和T2处理.其中起分异作用的碳源是吐温40、吐温80、i-赤藓糖醇、D-半乳糖酸γ-内酯、D-葡糖胺酸、γ-羟丁酸、D-苹果酸、L-精氨酸和苯乙胺.与土壤微生物不同的是, 氨基酸类、羧酸类、聚合物类和胺类是区分不同施肥处理土壤DOM微生物群落代谢特性差异的主要碳源.其中, 糖类、氨基酸类、羧酸类、聚合物类和胺类均是猪粪替代50%氮肥+秸秆全量还田处理的主要利用碳源; 其他两个处理的主要利用碳源仅为糖类, 且利用率很低, 这与常规施肥、猪粪替代50%氮肥处理较低的土壤DOM碳源代谢能力和微生物多样性有关.基于微生物群落的富集的结果, 猪粪替代50%氮肥+秸秆全量还田处理促进了微生物在多个碳源产生富集, 涵盖了氨基酸类和胺类的所有碳源.而常规施肥和猪粪替代50%氮肥处理的微生物富集趋势一致, 基本不在任何碳源上产生富集.这可能是由于土壤生境和施肥处理的差异, 造成了土壤和土壤DOM的微生物群落组成的差异, 导致不同的微生物类群对于碳源种类具有不同的偏好[41~45].
4 结论(1) 不同施肥处理下, 土壤微生物群落多样性指数和碳源代谢能力的差异一定程度上造成了土壤DOM微生物活性的差异.猪粪替代50%氮肥+秸秆全量还田能显著增加土壤和土壤DOM微生物群落多样性和碳源代谢能力.土壤pH和土壤质地的改变是引起土壤和土壤DOM微生物碳源代谢能力差异的主要因素.
(2) 氨基酸类、羧酸类、糖类和胺类是各施肥处理下土壤微生物的主要利用碳源, 猪粪替代50%氮肥+秸秆全量还田能提高其碳源利用程度.不同施肥处理下土壤DOM微生物的主要利用碳源与土壤微生物存在差异, 常规施肥和猪粪替代50%氮肥处理的土壤DOM微生物主要利用碳源仅为糖类, 猪粪替代50%氮肥+秸秆全量还田处理增加了对氨基酸类、羧酸类、聚合物类和胺类的利用, 促进了土壤DOM微生物碳源偏好的多元化.
| [1] | Huang M, Li Z W, Chen M, et al. Dissolved organic matter released from rice straw and straw biochar: contrasting molecular composition and lead binding behaviors[J]. Science of the Total Environment, 2020, 739. DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.140378 |
| [2] | Feng Z J, Fan Z L, Song H P, et al. Biochar induced changes of soil dissolved organic matter: the release and adsorption of dissolved organic matter by biochar and soil[J]. Science of the Total Environment, 2021, 783. DOI:10.1016/j.scitotenv.2021.147091 |
| [3] | Jiang T, Bravo A G, Skyllberg U, et al. Influence of dissolved organic matter (DOM) characteristics on dissolved mercury (Hg) species composition in sediment porewater of lakes from southwest China[J]. Water Research, 2018, 146: 146-158. DOI:10.1016/j.watres.2018.08.054 |
| [4] |
马静, 徐华, 蔡祖聪, 等. 秸秆条带状覆盖对稻田CH4和N2O排放的影响[J]. 土壤学报, 2010, 47(1): 84-89. Ma J, Xu H, Cai Z C, et al. CH4 and N2O emissions from rice fields as affected by mulching of strips of wheat straws[J]. Acta Pedologica Sinica, 2010, 47(1): 84-89. |
| [5] |
张福锁, 王激清, 张卫峰, 等. 中国主要粮食作物肥料利用率现状与提高途径[J]. 土壤学报, 2008, 45(5): 915-924. Zhang F S, Wang J Q, Zhang W F, et al. Nutrient use efficiencies of major cereal crops in China and measures for improvement[J]. Acta Pedologica Sinica, 2008, 45(5): 915-924. DOI:10.3321/j.issn:0564-3929.2008.05.018 |
| [6] |
张俊伶, 张江周, 申建波, 等. 土壤健康与农业绿色发展: 机遇与对策[J]. 土壤学报, 2020, 57(4): 783-796. Zhang J L, Zhang J Z, Shen J B, et al. Soil health and agriculture green development: opportunities and challenges[J]. Acta Pedologica Sinica, 2020, 57(4): 783-796. |
| [7] |
郭瑞, 陈同斌, 张悦, 等. 不同污泥处理与处置工艺的碳排放[J]. 环境科学学报, 2011, 31(4): 673-679. Guo R, Chen T B, Zhang Y, et al. Review of carbon emission in the process of sludge treatment and disposal[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2011, 31(4): 673-679. |
| [8] |
黄容, 高明, 吕盛, 等. 锯木灰渣改良退化菜园紫色土壤的效果研究[J]. 土壤学报, 2018, 55(3): 695-706. Huang R, Gao M, Lü S, et al. Effect of saw dust ash ameliorating degraded vegetable garden purple soil[J]. Acta Pedologica Sinica, 2018, 55(3): 695-706. |
| [9] | Zhang W J, Wang X J, Xu M G, et al. Soil organic carbon dynamics under long-term fertilizations in arable land of northern China[J]. Biogeosciences, 2010, 7(2): 409-425. DOI:10.5194/bg-7-409-2010 |
| [10] | Shen J L, Tang H, Liu J Y, et al. Contrasting effects of straw and straw-derived biochar amendments on greenhouse gas emissions within double rice cropping systems[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2014, 188: 264-274. |
| [11] | Liu C Y, Wang K, Meng S X, et al. Effects of irrigation, fertilization and crop straw management on nitrous oxide and nitric oxide emissions from a wheat-maize rotation field in northern China[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2011, 140(1-2): 226-233. |
| [12] | Houben D, Daoulas G, Faucon M P, et al. Potential use of mealworm frass as a fertilizer: impact on crop growth and soil properties[J]. Scientific Reports, 2020, 10: 4659. DOI:10.1038/s41598-020-61765-x |
| [13] |
王青霞, 李美霖, 陈喜靖, 等. 秸秆还田下氮肥运筹对水稻各生育期土壤微生物群落结构的影响[J]. 应用生态学报, 2020, 31(3): 935-944. Wang Q X, Li M L, Chen X J, et al. Effects of nitrogen management on soil microbial community structure at different growth stages under straw returning in paddy soils[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2020, 31(3): 935-944. |
| [14] |
高文翠, 杨卫君, 贺佳琪, 等. 生物炭添加对麦田土壤微生物群落代谢的影响[J]. 生态学杂志, 2020, 39(12): 3998-4004. Gao W C, Yang W J, He J Q, et al. Effects of biochar on soil microbial community metabolism in wheat field[J]. Chinese Journal of Ecology, 2020, 39(12): 3998-4004. |
| [15] |
王春阳, 周建斌, 王祥, 等. 黄土高原区不同植物凋落物可溶性有机碳的含量及生物降解特性[J]. 环境科学, 2011, 32(4): 1139-1145. Wang C Y, Zhou J B, Wang X, et al. Contents and biodegradation of soluble organic carbon in different plant residues from the Loess Plateau[J]. Environmental Science, 2011, 32(4): 1139-1145. |
| [16] |
王妙莹, 许旭萍, 王维奇, 等. 炉渣与生物炭施加对稻田温室气体排放及其相关微生物影响[J]. 环境科学学报, 2017, 37(3): 1046-1056. Wang M Y, Xu X P, Wang W Q, et al. Effect of slag and biochar amendment on greenhouse gases emissions and related microorganisms in paddy fields[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2017, 37(3): 1046-1056. |
| [17] | Hui C, Liu B, Wei R, et al. Dynamics, biodegradability, and microbial community shift of water-extractable organic matter in rice-wheat cropping soil under different fertilization treatments[J]. Environmental Pollution, 2019, 249: 686-695. DOI:10.1016/j.envpol.2019.03.091 |
| [18] |
万菁娟, 郭剑芬, 纪淑蓉, 等. 可溶性有机物输入对亚热带森林土壤CO2排放及微生物群落的影响[J]. 林业科学, 2016, 52(2): 106-113. Wan J J, Guo J F, Ji S R, et al. Effects of dissolved organic matter input on soil CO2 emission and microbial community composition in a subtropical forest[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2016, 52(2): 106-113. |
| [19] | Ji M Y, Zhou L, Zhang S C, et al. Effects of biochar on methane emission from paddy soil: focusing on DOM and microbial communities[J]. Science of the Total Environment, 2020, 743. DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.140725 |
| [20] |
蔡进军, 董立国, 李生宝, 等. 黄土丘陵区不同土地利用方式土壤微生物功能多样性特征[J]. 生态环境学报, 2016, 25(4): 555-562. Cai J J, Dong L G, Li S B, et al. The characteristics of soil microbe function diversity in semi-arid loess hilly region[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2016, 25(4): 555-562. |
| [21] |
董立国, 蒋齐, 蔡进军, 等. 基于Biolog-ECO技术不同退耕年限苜蓿地土壤微生物功能多样性分析[J]. 干旱区研究, 2011, 28(4): 630-637. Dong L G, Jiang Q, Cai J J, et al. Analysis on functional diversity of edaphon communities in medicago sativa fields of different growth years based on Biolog-ECO plates[J]. Arid Zone Research, 2011, 28(4): 630-637. |
| [22] |
彭彩娟, 黄巧云, 陈雯莉. BIOLOG微平板技术检测农田土壤微生物群落结构的方法比较[J]. 华中农业大学学报, 2017, 36(3): 7-12. Peng C J, Huang Q Y, Chen W L. Comparison of different BIOLOG microplate technology for detecting carbon metabolism of farmland soils[J]. Journal of Huazhong Agricultural University, 2017, 36(3): 7-12. |
| [23] |
张璐, 阎海涛, 任天宝, 等. 有机物料对植烟土壤养分、酶活性和微生物群落功能多样性的影响[J]. 中国烟草学报, 2019, 25(2): 55-62. Zhang L, Yan H T, Ren T B, et al. Effects of organic matter on nutrient, enzyme activity and functional diversity of microbial community in tobacco planting soil[J]. Acta Tabacaria Sinica, 2019, 25(2): 55-62. |
| [24] |
韦安培, 丁文超, 胡恒宇, 等. 耕作方式及秸秆还田对土壤性质、微生物碳源代谢及小麦产量的影响[J]. 干旱地区农业研究, 2019, 37(6): 145-152. Wei A P, Ding W C, Hu H Y, et al. Effects of tillage methods and straw return on soil properties, metabolism of microbial carbon source and wheat yield[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2019, 37(6): 145-152. |
| [25] |
韩小美, 黄则月, 程飞, 等. 望天树人工林根际土壤理化性质及微生物群落特征[J]. 应用生态学报, 2020, 31(10): 3365-3375. Han X M, Huang Z Y, Cheng F, et al. Physiochemical properties and microbial community characteristics of rhizosphere soil in Parashorea chinensis plantation[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2020, 31(10): 3365-3375. |
| [26] |
刘燕, 李世雄, 尹亚丽, 等. 基于Biolog指纹解析黑土滩退化草地土壤微生物群落特征[J]. 生态环境学报, 2019, 28(7): 1394-1403. Liu Y, Li S X, Yin Y L, et al. Analysis on soil microbial community characteristics of black soil beach degraded grassland based on biolog fingerprint[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2019, 28(7): 1394-1403. |
| [27] |
宁赵, 程爱武, 唐海明, 等. 长期施肥下水稻根际和非根际土壤微生物碳源利用特征[J]. 环境科学, 2019, 40(3): 1475-1482. Ning Z, Cheng A W, Tang H M, et al. Microbial carbon source metabolic profile in rice rhizosphere and nonrhizosphere soils with different long-term fertilization management[J]. Environmental Science, 2019, 40(3): 1475-1482. |
| [28] |
刘红梅, 安克锐, 王慧, 等. 不同施肥措施对华北潮土区玉米田土壤微生物碳源代谢多样性的影响[J]. 农业环境科学学报, 2020, 39(10): 2336-2344. Liu H M, An K R, Wang H, et al. Effects of fertilization regimes on the metabolic diversity of microbial carbon sources in a maize field of fluvo-aquic soil in North China[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2020, 39(10): 2336-2344. |
| [29] |
陆思旭, 贺丽燕, 王旭东. 耕作措施对玉米田耕层土壤微生物群落功能多样性的影响[J]. 干旱地区农业研究, 2020, 38(5): 15-22. Lu S X, He L Y, Wang X D. Effects of different tillage measures on metabolic functional diversity of soil microbial community in surface soil of maize field[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2020, 38(5): 15-22. |
| [30] | Tang H M, Xiao X P, Li C, et al. Microbial carbon source utilization in rice rhizosphere and nonrhizosphere soils with short-term manure N input rate in paddy field[J]. Scientific Reports, 2020, 10. DOI:10.1038/s41598-020-63639-8 |
| [31] |
张静静, 刘尊驰, 鄢创, 等. 土壤pH值变化对3种草原类型土壤碳氮磷生态化学计量特征的影响[J]. 草业学报, 2021, 30(2): 69-81. Zhang J J, Liu Z C, Yan C, et al. Effects of soil pH on soil carbon, nitrogen, and phosphorus ecological stoichiometry in three types of steppe[J]. Acta Prataculturae Sinica, 2021, 30(2): 69-81. |
| [32] |
王群艳, 吴小红, 祝贞科, 等. 土壤质地对自养固碳微生物及其同化碳的影响[J]. 环境科学, 2016, 37(10): 3987-3995. Wang Q Y, Wu X H, Zhu Z K, et al. Effects of soil texture on autotrophic CO2 fixation bacterial communities and their CO2 assimilation contents[J]. Environmental Science, 2016, 37(10): 3987-3995. |
| [33] |
费裕翀, 刘丽, 陈钢, 等. 不同有机肥处理对紫色土油茶林土壤微生物碳源利用的影响[J]. 中国土壤与肥料, 2020(5): 101-108. Fei Y C, Liu L, Chen G, et al. Effects of different organic fertilizer treatments on carbon source utilization of soil microbial communities of Camellia oleifera plantation in purple soil area[J]. Soils and Fertilizers Sciences in China, 2020(5): 101-108. |
| [34] | Wang H, Holden J, Zhang Z J, et al. Concentration dynamics and biodegradability of dissolved organic matter in wetland soils subjected to experimental warming[J]. Science of the Total Environment, 2013, 470-471: 907-916. |
| [35] | Li X M, Sun G X, Chen S C, et al. Molecular chemodiversity of dissolved organic matter in paddy soils[J]. Environmental Science & Technology, 2018, 52(3): 963-971. |
| [36] |
路花, 张美俊, 冯美臣, 等. 氮肥减半配施有机肥对燕麦田土壤微生物群落功能多样性的影响[J]. 生态学杂志, 2019, 38(12): 3660-3666. Lu H, Zhang M J, Feng M C, et al. Effects of half-reduced nitrogen fertilization combined with organic fertilizer on functional diversity of soil microbial communities in oat field[J]. Chinese Journal of Ecology, 2019, 38(12): 3660-3666. |
| [37] |
周凤, 耿增超, 许晨阳, 等. 生物炭用量对'土微生物量及碳源代谢活性的影响[J]. 植物营养与肥料学报, 2019, 25(8): 1277-1289. Zhou F, Geng Z C, Xu C Y, et al. Effect of biochar addition on soil microbial biomass and metabolic activities of carbon sources in Lou soil[J]. Journal of Plant Nutrition and Fertilizers, 2019, 25(8): 1277-1289. |
| [38] |
张婷, 孔云, 修伟明, 等. 施肥措施对华北潮土区小麦-玉米轮作体系土壤微生物群落特征的影响[J]. 生态环境学报, 2019, 28(6): 1159-1167. Zhang T, Kong Y, Xiu W M, et al. Effects of fertilization treatments on soil microbial community characteristics under the wheat-maize rotation system in fluvo-aquic soil region in north China[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2019, 28(6): 1159-1167. |
| [39] |
闫冰, 李俊生, 陆晴, 等. 北京城市公园绿地土壤微生物群落碳源代谢活性特征[J]. 环境科学研究, 2019, 32(9): 1567-1574. Yan B, Li J S, Lu Q, et al. Soil microbial carbon metabolic activity of green-land of urban park in Beijing[J]. Research of Environmental Sciences, 2019, 32(9): 1567-1574. |
| [40] |
王青霞, 李美霖, 陈喜靖, 等. 麦稻茬口期内施氮对土壤养分及微生物碳源利用的影响[J]. 生态环境学报, 2020, 29(6): 1130-1138. Wang Q X, Li M L, Chen X J, et al. Effects of nitrogen application on soil nutrients and microbial carbon source utilization during wheat-rice stubble period[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2020, 29(6): 1130-1138. |
| [41] | Lebrun M, Miard F, Bucci A, et al. The rhizosphere of Salix viminalis plants after a phytostabilization process assisted by biochar, compost, and iron grit: chemical and (micro)-biological analyses[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2021, 28(34): 47447-47462. |
| [42] |
李秋梅, 黎胜杰, 王欣丽, 等. 改变碳输入对沂蒙山区典型次生林土壤微生物碳源代谢功能的影响[J]. 生态学报, 2021, 41(10): 4110-4119. Li Q M, Li S J, Wang X L, et al. Influences of changing carbon inputs on soil microbial carbon metabolism in natural secondary forests in Yimeng mountainous area[J]. Acta Ecologica Sinica, 2021, 41(10): 4110-4119. |
| [43] | Zhang H, Cao Y F, Lyu J L. Decomposition of different crop straws and variation in straw-associated microbial communities in a peach orchard, China[J]. Journal of Arid Land, 2021, 13(2): 152-164. |
| [44] |
李茂, 林开敏, 郑鸣鸣, 等. 指数施肥对杉木苗期基质中微生物功能多样性的影响[J]. 应用与环境生物学报, 2021, 27(1): 54-61. Li M, Lin K M, Zheng M M, et al. Effects of nitrogen fertilization on microbial functional diversity in a light-medium for Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook seedlings[J]. Chinese Journal of Applied and Environmental Biology, 2021, 27(1): 54-61. |
| [45] |
张红, 曹莹菲, 徐温新, 等. 植物秸秆腐解特性与微生物群落变化的响应[J]. 土壤学报, 2019, 56(6): 1482-1492. Zhang H, Cao Y F, Xu W X, et al. Decomposition of plant straws and accompanying variation of microbial communities[J]. Acta Pedologica Sinica, 2019, 56(6): 1482-1492. |