近年来, 从农业生产系统释放的氮与城市污水排入周围水体, 再汇入湿地, 造成水体生态系统严重退化, 因此控制污染物入河, 对受污染水体进行生态修复就显得尤为重要^{[1, 2]}.湿地在维护生物多样性、保持水土、涵养水源、调节气候和降解污染物等方面发挥着不容小觑的作用^[3].湿地生态系统中的沉水植物对废水过滤^[3]和有毒物质去除^[4]具有重要作用, 是重要的污染净化体.微生物可以维持生物圈生态系统的健康, 促进生物地球化学循环和生态功能调节^[5].其中, 细菌的数量众多, 广泛存在于土壤和水体中, 可以通过自身的代谢过程与生存的微环境发生相互作用, 从而快速响应和应对周围环境的干扰^[6], 特别是水生植物附生细菌群落还可以将有机污染物(如碳、氮、磷和硫等有机营养物质)分解成无机化学成分, 从而影响和调节水体质量, 实现水质的净化^[7].

浮游微生物主要是自由生的水体微生物, 而附生微生物广泛分布于固体表面, 如岩石、沉积物、池塘、河流、湿地、湖泊和海洋环境中的沉水植物表面, 其中包括藻类、原生动物、真菌和细菌^[8].有研究表明, 浮游细菌(planktonic bacterial, PB)群落的组成与附生细菌(epiphytic bacterial, EB)群落非常相似, 只是在属或种的水平上有所不同^[9].浮游细菌可以沉降到沉水植物的表面, 是附生细菌的重要来源, 而从沉水植物释放的附生细菌也会影响浮游细菌的数量^{[8, 9]}.也有研究指出浮游和附生细菌群落二者之间既存在共有类群, 也有各自的特有类群, 且与周围的浮游细菌群落相比, 附生细菌群落具有更大的多样性和独特的群落组成^[10].其原因是, 不同植物叶片上复杂的物理和生化特征或同种植物不同生长阶段的分泌物塑造均会影响附生细菌群落的组成^[11].此外, 环境因素如水流、光照、温度、pH、氧化还原电位和营养有效性等对附生细菌群落也有重要影响^{[12, 13]}.因此, 浮游细菌与附生细菌群落之间存在着复杂的相互关系.

目前对浮游与附生细菌群落的研究大多集中在物种共有率方面, 而二者在湿地中对环境变化的响应机制与功能多样性是否一致, 鲜有研究.因此, 以榆古桥湿地为研究样地, 选取湿地常见沉水植物苦草(Vallisneria natans)叶表附生细菌群落和水体浮游细菌群落为研究对象, 探究浮游细菌和附生细菌群落组成和多样性分布格局, 旨在揭示以下问题：①浮游与附生细菌群落的物种组成特征; ②浮游与附生细菌群落多样性格局及其影响因素; ③附生细菌群落功能及其生态意义.本研究结果将为理解附生细菌群落多样性维持机制提供理论依据.通过全面了解湿地生态系统中细菌群落组成和结构多样性、分布特征及其在生态系统中的作用, 对于未来更好地运用附生微生物降解污染物和净化水质方面具有深远意义.

选取太原市地表径流入汾河的河道湿地为研究区.该河道湿地始建于2011年, 位于汾河二坝桥南(112°23′03″E, 37°36′28″N), 属北温带季风气候, 年均降雨量456 mm, 年均气温9.5℃.研究区面积约0.2 km², 流经该湿地的水来自污水处理厂的出水、农田退水、部分郊区居民生活污水, 经河道湿地处理后排入汾河.主要湿地植物为菖蒲(Acorus calamus)、水葱(Scirpus validus)、睡莲(Nymphaea tetragona)和苦草等.本实验于2020年9月中旬在该湿地的入水口、中段和出水口3个采样点采集水体用于收集浮游细菌(PB1、PB2和PB3)群落, 并在3个采样点采集苦草植株用于附生细菌(EB1、EB2和EB3)群落的收集, 水体和植株在每一采样点均有3次重复.采样所用工具、塑封袋或其他物品都经过事先灭菌.采集的水体样品装入无菌塑料桶, 植株样品装于无菌自封袋中, 并迅速放在冷藏箱冷藏, 当天运回实验室后置于4℃冰箱保存.

利用采水器在每个采样点收集水样3 L, 运回实验室后通过微孔滤膜(0.2 μm, 50 mm diameter, Millipore, 津腾, 天津)过滤2.5 L, 后将滤膜置于灭菌离心管中放于-20℃冰箱用于浮游细菌群落的DNA提取, 剩余的0.5 L用于水体理化性质(W1、W2和W3)分析, 一个月内进行相关的实验分析.叶表附生细菌群落取样方法如下：①将采集的完整叶片称重后放入无菌管中, 每g样本加入10 mL 0.1 mol·L^-1磷酸钾缓冲液(pH=8.0); ②样本超声洗涤1 min, 涡旋10 s, 此步骤重复2次; ③将洗涤后的样本取出, 重复上述实验步骤①和②; ④将两次洗涤液混合, 过0.2 μm滤膜, 过滤后的滤膜用液氮速冻, 转移至-20℃冰箱保存, 用作后续附生细菌群落的DNA提取.

水体的pH、溶解氧(DO)、电导率(EC)、硝态氮(NO₃^－)和铵态氮(NH₄⁺)含量用便携式水质监测仪(Aquread AP-2000, UK)原位测定; 化学需氧量(COD)用重铬酸盐法测定; 总碳(TC)、总有机碳(TOC)和无机碳(IC)含量用TOC分析仪(Shimadzu, TOC-VCPH, Japan)测定; 总磷(TP)含量用全自动间断化学分析仪(Cleverchem Anna, DeChem-Tech, Germany)测定.

样品DNA提取：先用1×PBS缓冲液洗脱滤膜上的微生物, 然后用Fast DNA SPIN(MP Biomedicals, Solon, OH, USA)试剂盒, 参照说明书提取滤膜上微生物的DNA.提取好的DNA样品测定浓度和纯度后进行PCR扩增, 采用引物338F(5′-ACTCCTACGGGAGGCAGCA-3′)和806R(5′-GGAC TACHVGGGTWTCTAAT-3′)扩增细菌16S rDNA的V3-V4高可变区.扩增体系和反应条件参照Liu等^[14]的方法进行.PCR产物通过胶回收纯化后在Illumina MiSeq测序平台上进行高通量测序, 生物信息学分析方法参照文献[14]描述的方法进行.本研究在上海美吉生物科技有限公司完成测序和生物信息服务.之后, 将获得的原始序列在FLASH中进行合并, 并使用QIIME去除嵌合体, 按照97%的相似性进行操作分类单元(operational taxonomic units, OTU)聚类, 细菌序列使用SILVA库进行比对, 置信阈值为70%.最后, 按最小样本的序列数对所有样本进行抽平后进行后续统计分析.

在统计分析之前先对不符合正态分布的水体理化参数做对数转化以保证方差齐性, 在SPSS 20.0(IBM SPSS statistics, USA)软件中对不同采样点的水体理化性质、浮游和附生细菌群落相对丰度以及α多样性指数的差异采用one-way ANOVA分析, 并通过Duncan检验进行多重比较; 在Canoco(version 5.0, USA)软件中通过PCoA(principal co-ordinates analysis)排序比较不同样点间浮游和附生细菌群落空间分布的相似性, 并通过(vegan)R软件包中的ANOSIM(analysis of similarities)函数检验组间差异; 为减小环境因子之间的共线性, 对水体理化因子进行了方差膨胀因子筛选(VIF), 然后通过冗余分析(RDA)检验VIF < 10的环境因子对细菌群落的影响程度; 网络构建和网络性质参数获取均在Molecular Ecological Network Analyses Pipeline(http://ieg4.rccc.ou.edu/mena)网站上完成^[15].本研究以0.930为阈值构建浮游与附生细菌群落的网络, 获得不同类群间的Pearson相关性之后, 利用Gephi 0.9.1计算共现网络参数并对网络图可视化, 根据节点的模块内连通性及模块间连通性可以将网络中节点的拓扑学作用分为4个类型^[16], 利用SigmaPlot 14.0对分析结果进行可视化.最后, 通过FAPROTAX对各点间浮游及附生细菌群落做功能预测.所有统计分析的置信区间均为95%.

本研究中大部分水体理化参数在3个采样点间均有显著差异.COD、EC、NH₄⁺、NO₃^-、TP、TC、TOC和IC的浓度从入水口到出水口显著下降; pH则呈现相反的趋势, 从入水口到出水口显著增加; DO浓度在中段达到最大(表 1).

表 1 (Table 1)

表 1 水体理化参数1) Table 1 Physicochemical parameters of water 采样点 入水口 中段 出水口 pH 7.44±0.20c 7.85±0.03a 8.03±0.08a ρ(DO)/mg·L-1 3.45±0.14c 9.44±0.10a 7.68±0.65b ρ(COD)/mg·L-1 98.33±8.74a 73.33±8.39b 60.67±5.51b EC/μS·cm-1 1 352.67±1.53a 1 089.67±1.53b 969.00±3.61c ρ(NH4+)/mg·L-1 4.73±1.70a 2.66±0.53ab 1.60±0.51b ρ(NO3-)/mg·L-1 14.80±1.45a 10.91±1.18b 8.07±1.44c ρ(TP)/mg·L-1 1.76±0.09a 1.26±0.06b 0.53±0.11c ρ(TC)/mg·L-1 53.96±6.29a 36.39±8.74b 23.66±3.51b ρ(TOC)/mg·L-1 24.87±1.53a 14.95±2.27b 11.89±7.66b ρ(IC)/mg·L-1 29.09±7.82a 21.44±7.77ab 11.78±4.52b 1)数值为平均值±标准差, 不同小写字母表示在3个采样点差异显著(P < 0.05)

表 1 水体理化参数1) Table 1 Physicochemical parameters of water

本研究的浮游与附生细菌群落隶属于57个门, 167个纲, 385个目, 638个科, 1 222个属, 2 525个种, 6 525个OTU.这里将相对丰度大于1%的分类群定义为优势类群, 其余则合并为其他(others).

浮游和附生细菌群落的优势门分别有9个和15个, 二者共同的优势门包括变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteriota)、拟杆菌门(Bacteroidota)、蓝藻门(Cyanobacteria)、疣微菌门(Verrucomicrobiota)、蛭弧菌门(Bdellovibrionota)、厚壁菌门(Firmicutes)和绿弯菌门(Chloroflexi).浮游细菌群落的优势门还包括Armatimonadota, 附生细菌群落的优势门还包括酸杆菌门(Acidobacteriota)、髌骨菌门(Patescibacteria)、粘球菌门(Myxococcota)、脱硫菌门(Desulfobacterota)、硝化螺旋菌门(Nitrospirota)、芽单胞菌门(Gemmatimonadota)和浮霉菌门(Planctomycetota)[图 1(a)和图 1(b)].

图 1

Fig. 1

(a)浮游优势细菌门, (b)附生优势细菌门, (c)前20个浮游优势细菌属, (d)前20个附生优势细菌属, (e)浮游与附生优势细菌门组间差异检验, (f)浮游与附生优势细菌属组间差异检验 图 1 浮游与附生优势细菌群落组成及其组间差异 Fig. 1 Composition of planktonic and epiphytic dominant bacterial communities and their differences between groups

浮游细菌群落的优势属有40个, 相对丰度较高的前10个分别是湖栖菌属(Limnohabitans)、norank_ f__Sporichthyaceae、norank_ f__Rhizobiales_Incertae_Sedis、norank_ f__norank_o__Chloroplast、分枝杆菌属(Mycobacterium)、hgcI_clade、Armatimonas、多核杆菌属(Polynucleobacter)、红杆菌属(Rhodobacter)和乳酸杆菌属(Limnobacter).附生细菌群落的优势属有37个, 相对丰度较高的前10个分别是红杆菌属(Rhodobacter)、嗜甲基菌属(Methylophilus)、unclassified_ f__Comamonadaceae、norank_ f__norank_o__Chloroplast、嗜热杆菌属(Exiguobacterium)、黄杆菌属(Flavobacterium)、甲基营养型反硝化菌属(Methylotenera)、鞘氨醇单胞菌属(Sphingorhabdus)、norank_ f__Caldilineaceae和气单胞菌属(Aeromonas)[图 1(c)和图 1(d)].

对浮游和附生细菌群落中优势类群在门和属水平上的相对丰度进行Wilcoxon秩和检验.15个优势细菌门中有10个优势门的相对丰度在浮游和附生细菌群落中存在显著差异.其中, 变形菌门、绿弯菌门、酸杆菌门、髌骨菌门、粘球菌门、浮霉菌门、脱硫菌门和硝化螺旋菌门的相对丰度在附生细菌群落中较高.而放线菌门和Armatimonadota则是在浮游细菌群落中较高[图 1(e)].

在属水平, 40个优势细菌属中有30个优势属的相对丰度在浮游和附生细菌群落中存在显著差异.在前15个中, 有8个优势属在浮游细菌群落中的相对丰度大于附生细菌群落, 包括湖栖菌属、norank_ f__Rhizobiales_Incertae_Sedis、norank_ f__Sporichthyaceae、分枝杆菌属、hgcI_clade、Armatimonas、多核杆菌属和乳酸杆菌属.而有7个优势属在附生细菌群落中的相对丰度大于浮游细菌群落, 包括红杆菌属、鞘氨醇杆菌属、黄杆菌属、unclassified_ f__Comamonadaceae、嗜甲基菌属、甲基营养型反硝化菌属和norank_ f__Caldilineaceae[图 1(f)].

浮游和附生细菌群落的α多样性存在显著差异.附生细菌群落的OTU数和Shannon指数显著高于浮游细菌群落(P < 0.05), 而浮游细菌群落的Simpson指数显著大于附生细菌群落(P < 0.05).浮游细菌群落的α多样性在3个采样点间存在显著差异, PB3的OTU数与Shannon指数最低, Simpson指数达到最高, 而附生细菌群落的α多样性在各样点间均无显著差异(P>0.05, 图 2).

图 2

Fig. 2

黑色小写字母表示不同采样点间浮游细菌群落的差异; 红色小写字母表示不同采样点间附生细菌群落的差异; 大写字母表示浮游和附生细菌群落之间的差异; 不同字母表示差异显著 图 2 浮游与附生细菌群落的α多样性 Fig. 2 The α diversity of planktonic and epiphytic bacterial communities

基于Bray-Curtis距离的PCoA分析可知浮游细菌群落和附生细菌群落的β多样性存在显著变化.如图 3(a)和图 3(b), 各样点间浮游(ANOSIM, r=1.000, P < 0.01)和附生(ANOSIM, r=0.992, P < 0.01)细菌群落在空间上存在显著分离.从图 3(c)可以看出, 浮游细菌群落和附生细菌群落具有明显的空间异质性(r=1.000, P=0.001).

图 3

Fig. 3

(a)浮游细菌群落, (b)附生细菌群落, (c)浮游与附生细菌群落 图 3 不同采样点间细菌群落在OTU水平基于Bray-Curtis距离的PCoA排序 Fig. 3 PCoA ordination diagram of bacterial communities between different sampling sites at OTU level based on bray-Curtis distance

根据方差膨胀因子筛选出VIF小于10的环境因子, 通过冗余分析(RDA)确定了浮游和附生细菌群落空间结构变化的驱动因子.水体DO、IC、TP、NH₄⁺和TOC是导致细菌群落结构发生变化的重要因子(P < 0.05).浮游细菌群落RDA的前两个轴解释了89.52%的总变异[图 4(a)], 附生细菌群落RDA的前两个轴解释了60.44%的总变异[图 4(b)], 说明水体理化因子对浮游细菌群落的影响大于对附生细菌群落的影响.

图 4

Fig. 4

图 4 细菌群落与理化参数的RDA分析 Fig. 4 RDA analysis of bacterial communities and physicochemical parameters

基于细菌属水平构建了浮游和附生细菌群落的共现性网络图, 以探究浮游和附生细菌类群间的相互关系(图 5).在浮游细菌群落中, 包含165个节点及851条边, 而在附生细菌群落中, 包含375个节点及564条边, 正相关边数分别为93.890%和86.525%.相较而言, 浮游细菌群落的平均度、平均聚类系数、网络密度及连通性指数大于附生细菌群落, 而浮游细菌群落的平均路径长度和模块化程度却远远小于附生细菌群落.大多数节点都属于外围节点, 与不同模块间节点的连接较少(P_i=0).共有4个细菌属可以被认为是关键类群, 在细菌群落连接中具有重要作用.其中, 在浮游细菌群落中有3个节点属于连接器, 分别是隶属于拟杆菌门的norank_ f__env.OPS_17、厚壁菌门的Clostridium_sensu_stricto_1和变形菌门的UKL13-1.在附生细菌群落中只有一个节点属于模块中心, 为变形菌门的Bauldia(图 6).

图 5

Fig. 5

(a)浮游细菌群落的共现性网络, (b)附生细菌群落的共现性网络; 基于属水平对浮游与附生细菌群落进行网络分析, 每个节点表示一个细菌属, 不同的颜色表示属于不同的门, 节点的大小和连接度成正比, 节点之间的连线表示两个细菌属之间存在显著相关性, 红色的边表示正相关, 蓝色的边表示负相关 图 5 细菌群落的共现性网络 Fig. 5 Co-occurrence networks of bacterial communities

图 6

Fig. 6

图 6 浮游与附生细菌群落共现性网络的拓扑学作用 Fig. 6 Topological role of co-occurrence network of planktonic and epiphytic bacterial communities

根据细菌群落的16S序列的分类结果, 利用FAPROTAX工具对微生物群落功能进行注释, 共获得58个功能类群, 这些功能类群维持着湿地生物地球化学循环.本研究中化学异养是最主要的功能, 在附生和浮游细菌群落中分别占总OTU的21.71%和15.51%.此外, 浮游与附生细菌群落在C、N和S循环方面具有显著性差异的共有24个功能类群, 且附生细菌功能群的相对丰度均显著高于浮游细菌功能群(P < 0.01, 图 7).有关N循环的功能有12个, 包括尿素分解、硝酸盐还原、硝酸盐呼吸、氮呼吸、固氮、亚硝酸盐呼吸、亚硝酸盐反硝化、一氧化二氮反硝化、硝酸盐反硝化、反硝化作用、硝酸氨化和亚硝酸氨化; 有关C循环的功能有5个, 包括甲基营养、甲醇氧化、碳氢化合物降解、甲烷营养和几丁质分解; 与S循环相关的功能有7个, 包括硫化合物的呼吸作用、硫酸盐呼吸、硫化合物的暗氧化、亚硫酸盐呼吸、深色硫化物氧化、硫代硫酸盐呼吸和硫呼吸.

图 7

Fig. 7

*表示P < 0.05, **表示P < 0.01, ***表示P < 0.001 图 7 浮游和附生细菌功能类群组成差异性 Fig. 7 Differences in the composition of functional groups of planktonic and epiphytic bacteria

为了探索生态系统的结构和功能, 有必要了解微生物类群的数量和种类^[17].在本研究中分析了微生境(即苦草叶表和水体)以及环境梯度(不同样点间)对细菌群落的影响.优势物种通常被视为群落中具有重要功能的物种^[18].本研究发现优势细菌类群是典型的湿地细菌类群, 与之前对红树林湿地的研究一致^[19], 主要包括变形菌门、放线菌门、拟杆菌门、蓝藻门、疣微菌门、厚壁菌门和绿弯菌门[图 1(a)和图 1(b)].浮游与附生细菌群落在组成上存在明显差异, 放线菌门在浮游细菌群落中相对丰度较高, 这可能是因为在本研究区水体污染较严重, 而放线菌有很好的耐受性.此外, 浮游细菌中几个优势属为湖栖菌属、hgcI_clade、Armatimonas和多核杆菌属, 这些类群是典型的浮游细菌优势类群, 它们是水体专性菌, 缺乏在某些界面(如沉水植物叶子表面)生活的能力^[20].附生细菌群落中变形菌门的相对丰度较高, 该细菌类群在其他植物的附生细菌群落中也占主导地位^[21].其中特异性较高的细菌隶属于α-变形菌(α-Proteobacteria)的红杆菌科(Rhodobacteraceae), 有研究表明, 来自该群体的细菌是最初形成生物膜的关键成员^[22].此外, 许多反硝化菌大量存在于附生细菌群落中, 如假单胞菌属(Pseudomonas)、红杆菌属及嗜甲基菌属, 这可能是因为在氮污染生境中(表 1)促进了反硝化菌的增长^[23], 同时在叶表形成了生物膜增加了群落多样性(图 2), 且细菌群落的密度远大于水体, 从而它们的氮代谢效率更高, 更有利于反硝化的进行.因此, 叶表附生细菌群落在氮污染物去除过程中发挥重要作用.

浮游细菌群落与附生细菌群落不论是α多样性还是β多样性均存在显著差异(图 2和图 3).附生细菌群落的丰度和多样性显著高于浮游细菌群落, 这与多数研究结果一致^{[10, 20, 24]}.与许多陆生植物不同, 沉水植物完全浸没于水体中, 减少了紫外线的胁迫^[25], 这可能为细菌的生存创造了理想的栖息地.同时, 植物叶表可以分泌多种化学物质, 能为附生细菌提供更多的营养物质和微量元素, 从而支持更多的细菌类群, 是生产力和元素循环的热点区域^[10].值得注意的是, 浮游细菌群落的α多样性在3个样点之间存在显著差异(图 2), 且浮游和附生细菌群落的β多样性在3个采样点均存在显著差异(图 3), 说明水体理化性质也是影响浮游和附生细菌群落空间分布格局的重要因素.而附生细菌的α多样性在3个样点间没有显著差异, RDA分析又进一步发现, 理化因子对浮游细菌群落的影响大于附生细菌群落(图 4), 一定程度上说明了附生细菌群落生活的微环境即植物本身对外界环境的变化有一定的缓冲作用, 且是附生细菌群落结构与多样性形成的重要驱动因素.遗憾的是本研究仅测定了水体理化因素的一小部分, 并没有包括水的流速、其他有机污染物及植物本身的物理和生化特征.例如, 水流可以调节附生生物膜的生物量、分布和细菌多样性^[26].叶片的厚薄度、叶龄和时空变异等因素也可能影响附生细菌群落的组成, 以及不同微生物群落间的相互作用等, 这些因素的相对重要性也不容忽视^[11], 需要进一步研究.

相比研究单个物种, 微生物共生网络能够在一定程度上对生物进行系统级分析.生态网络可以代表一个生态系统中各生物之间的相互作用, 如捕食、竞争和互惠共生^[27], 物种(节点)通过成对的相互作用连接在一起.正负相关表示正负交互, 是网络中非常重要的特征^[15].正相关可能反映了物种之间的合作和生态位重叠, 而负相关可能反映了物种之间的竞争和生态位分离^[28].相比浮游细菌群落, 附生细菌群落的网络负边数比例较高(图 5), 表明附生细菌类群之间可能存在更大的竞争.这主要是由于浮游与附生细菌群落的栖息地类型不同, 附生细菌群落生活在植物叶表, 叶表通常会分泌多种营养物质, 从而刺激附生细菌群落的生长, 进而加剧对养分的争夺.而竞争可以稳定群落的共振荡, 促进网络的稳定性, 进而促进生态系统的稳定性^[15], 从而表明附生细菌群落比浮游细菌群落的结构更稳定.

浮游细菌群落网络的平均度、网络密度及连通性指数较高, 表明浮游细菌群落之间的连通性及相互作用程度较高.附生细菌群落网络的平均聚类系数、平均路径距离及模块化程度较高, 表明其网络系统较为复杂, 而复杂的网络具有更高的资源和信息传递效率, 并支持更多的功能^[29].网络复杂度越高, 微生物群落越稳定, 它们对环境干扰的耐受力也就更强^[30].有研究将模块解释为生态位^{[31, 32]}, 因此较高的模块化值可能与附生细菌群落中更强的生态位分化有关, 这一结果与附生细菌群落网络中负边数较多从而存在较高的生态位分离相印证.微生物之间的相互作用可以快速响应环境因素的变化^[33], 并且网络的路径长度越短表明可以在越短的时间将环境波动传递到整个网络^[34].与附生细菌群落的网络相比, 浮游细菌群落网络的路径距离较短而连通性较高, 意味着浮游细菌群落可能更容易受到外部干扰, 而附生细菌群落网络的平均路径距离较长, 表明附生细菌群落对外部干扰的抵抗能力较强.

在网络拓扑属性中, 网络中心和连接器代表调节器、中介器或适配器^[35].模块中心可以被视为不同模块中的组成部分, 可能会调节重要功能, 但往往在整个群落中的较低级别发挥作用^[36].将集线器和连接器定义为关键物种, 如果移除这些分类群, 模块和网络也可能会分裂, 因此, 它们在网络结构中发挥着重要作用^[37].浮游细菌群落中有3个节点属于连接器, 表明这3个节点在不同模块间具有高度连通性, 附生细菌群落中只有一个节点属于模块中心, 表明这个节点在模块内具有高度的连通性^[16].因此, 浮游细菌群落的网络可能更加脆弱, 这些在不同模块间具有高度连通性的关键物种丢失可能会导致整个网络的大规模崩溃, 而附生细菌群落中的这个关键节点由于属于模块中心, 在模块内部连通性较强, 它的缺失可能不容易影响到其他模块, 因此, 对整个网络造成的伤害可能较小.这一结论在一定程度上也再次证实了附生细菌群落的网络相对更稳定且更容易抵抗外界干扰.

细菌群落的组成和多样性在一定程度上可以反映水体污染特征及其生态功能的演变^[38].本研究发现, 浮游和附生细菌群落最丰富的功能是化学异养, 且附生细菌群落的化学异养功能显著高于浮游细菌群落(图 7).这一结果不难理解, 在对细菌群落组成的研究中发现, 变形菌、酸杆菌、黄杆菌及疣微菌的丰度在附生细菌群落中显著高于浮游细菌群落, 而这些菌群都具有化学异养的功能^[20].异养细菌通常作为分解者, 在湿地生态系统中负责有机物的原位污染修复和降解^[39].

值得注意的是, 相对于浮游细菌群落来讲, 附生细菌群落具有更高的氮循环功能如反硝化作用.这可能是由于参与氮循环过程的硝化螺旋菌门和反硝化细菌红杆菌在附生细菌群落中的相对丰度显著高于浮游细菌群落.氮浓度的增加会刺激附生微生物的生长, 增加反硝化功能基因与硝化和反硝化细菌群落的相对丰度^[1], 从而促进硝化与反硝化过程的进行.这一结果与前人的研究一致, 沉水植物的附生细菌群落具有较高的反硝化功能, 并构成反硝化的热点区域^[40].在脱氮过程中, 沉水植物附生菌在硝化和反硝化过程中发挥着至关重要的作用, 因为它们改变了湿地中有利于硝化菌和反硝化菌的pH和DO浓度^[1].因此, 在湿地生态系统中, 沉水植物叶表的多种微生物在水体脱氮过程中的影响不容忽视.这些微生物类群中, 不同的微生物类群可能具有不同的功能特征, 预测这些微生物的功能作用有助于构建集合群落, 对废水微生物处理具有一定的指导作用.

(1) 在汾河二坝桥湿地, 水体浮游细菌群落和苦草叶表附生细菌群落的组成和多样性存在显著差异.环境因子是主导水体浮游细菌群落组成和多样性变化的主要因素, 而叶表特殊微环境是附生细菌群落组成和多样性形成的主要驱动力.

(2) 附生细菌群落有更高的生态位分化, 导致其更高的功能多样性.相较于浮游细菌群落, 附生细菌群落中异养细菌和反硝化细菌类群的丰度更高, 因此在湿地有机物降解与氮的去除过程中发挥更重要的作用.