2024, Vol. 45
2. 河北科技大学环境科学与工程学院, 石家庄 050018;
3. 根力多生物科技股份有限公司, 邢台 054001
, ZHOU Si-hao2 , NIU Hong-jin2 , ZHANG Xiao-xu2 , HUANG Ya-li2
, XING Ming-zhen3 , CHEN Xiao-bo1
2. College of Environmental Science and Engineering, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang 050018, China;
3. Genliduo Bio-tech Co., Ltd., Xingtai 054001, China
在我国耕地资源短缺、供需矛盾日益突出的背景下, 玉米-大豆复合种植受到了广泛关注[1 ~ 3]. 继2020年、2022年中央一号文件重点推广玉米-大豆复合种植技术后, 2023年中央一号文件进一步明确“扎实推进玉米-大豆带状复合种植”, 这表明在将来一段时间内, 玉米-大豆复合种植将在我国大面积普及与推广.
复合种植的增产增效一是通过不同类型农作物空间配置的差异, 对水、肥、光和热等自然资源充分利用, 提高土地资源的利用效率、增加土地生产率, 保障我国的粮食安全[4 ~ 8]；二是通过多样的根系分泌物影响, 改变土壤微生物群落结构、固定氮素营养、降低土传病害和病虫草害的发生, 保护农田环境[9 ~ 11]. 土壤微生物是土壤生态系统中最为活跃的组分, 在土壤结构改善、养分转换及植物生长等一系列生态过程中发挥重要的作用, 并且极易受到环境改变的影响, 被认为是评价土壤健康的指示生物[12 ~ 14]. 复合种植能够引起作物养分吸收和土壤环境的变化, 同时改变植物生理特征和根系分泌物特性, 从而影响土壤微生物群落[15 ~ 17]. Zou等[6]、Ablimit等[16]和王香生等[18]研究发现玉米-花生带状间作、小麦-红花间作和玉米-绿肥间作土壤微生物的丰富度和多样性均在一定程度上高于单作. 以上研究表明, 不同作物间的复合种植均能呈现出较显著的土壤微生物正向效应.
玉米-大豆带状间作是目前我国主要的复合种植模式之一, 该种植模式的土壤微生态效应已有部分研究, 但是该种植模式对作物根区微生物群落的主要调控区域尚未明确. 因此, 本文以黄淮海区域主推的玉米-大豆复合种植模式为研究对象, 对比分析单作和复合种植模式下, 玉米根区不同空间部位的细菌多样性, 探究复合种植模式对玉米非根际、根际及根系细菌群落的影响, 初步明晰复合种植主要调控的根区空间, 以期为玉米-大豆复合种植的推广提供理论依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况和试验设计试验田位于河北省邯郸市曲周县槐桥乡西漳头村（36°28′N, 114°07′E）, 属暖温带半湿润大陆性季风气候, 年平均气温13.1 ℃, 无霜期年平均201 d, 10 ℃以上积温4 472.0 ℃. 2018~2021年平均降雨量为689.1 mm, 主要集中在7~9月.
试验设置玉米-大豆复合种植（MS）和玉米单作（MM）两个处理, MS处理采用4∶4种植模式, 与MM处理行株距相同, 每个处理4次重复, 随机排列, 玉米品种为硕秋702, 大豆品种为石豆936. 收获期MM和MS玉米的理论产量分别是13.59 t·hm-2和15.67 t·hm-2, MS处理下的玉米理论产量比MM提高13%.
1.2 样品采集与测定于玉米收获期采集非根际土、根际土和根样品. 采样方法为五点取样法, 其中非根际土壤使用灭菌土钻采集玉米行间两株玉米中间部位5~20 cm深度的土壤样品；根际土壤和根样品采集则用灭菌小铲挖取深度为5~20 cm的玉米根部. 将上述采集样品低温（4 ℃）运送至实验室后, 在无菌环境下将非根际土壤样品混合均匀, 分成两份：一份自然风干, 用于土壤理化性质和土壤酶活性的测定, 另一份存于-80 ℃用于高通量测序. 根际土壤和根样品处理方法参考文献[19], 简述如下：将根系上松散土壤抖落干净后, 放入装有30 mL PBS缓冲液（0.5 mol·L-1, pH 7.4）的50 mL离心管中, 振荡5 min后, 取出根系用无菌吸水纸吸干水分放入离心管中, 即为根样品；剩余土壤悬浮液在转数10 000 r·min-1下离心8 min, 收集沉淀获得根际土壤样品；将上述两个样品均保存于-80 ℃用于高通量测序.
根据鲁如坤[20]的方法测定土壤理化性质：pH测定采用水∶土比为2.5∶1的电位法测定；电导率（EC）采用水∶土比为5∶1的电极法测定；有机质（SOM）采用重铬酸钾容量法-外加热法测定；碱解氮（AN）采用碱解扩散法测定；有效磷（AP）采用碳酸氢钠浸提-钼锑抗比色法测定；速效钾（AK）采用乙酸铵浸提-火焰光度法测定；全氮（TN）采用凯氏定氮法测定. 土壤碱性磷酸酶（ALP）、蔗糖酶（SC）、脲酶（UE）以及过氧化氢酶（CAT）活性测定参考文献[21].
采用TGuide S96磁性土壤/粪便DNA试剂盒[天根生化科技（北京）有限公司]提取DNA. 以提取的DNA片段为模版, 用引物338F：5'-ACTCCTACGGGA GGCAGCA-3'和806R：5'-GGACTACHVGGGTWTCTA AT-3'扩增细菌16S rRNA基因的高变区V3-V4. 扩增产物采用2%琼脂糖凝胶电泳检测, 将符合要求的PCR产物经VAHTSTM DNA Clean Beads磁珠纯化后, 采用TruSeq DNA Kit构建文库. 使用Agilent 2100 Bioanalyzer对文库的片段范围及浓度进行检测, 检测合格的文库送至北京百迈客生物科技有限公司, 利用Illumina NovaSeq 6000测序平台测序.
1.3 数据分析使用QIIME2 2020.6等软件, 对测序得到的原始数据进行过滤、拼接、去噪并去除嵌合体序列, 将相似度 > 97%的序列聚类到同一操作分类单元（ASV）中, 并结合R语言软件统计各个样品的α多样性指数, 采用Binary jaccard算法对不同样品细菌群落结构的β多样性进行分析, 利用Gephi软件绘制菌群相关性网络图. 通过R软件进行Pearman交互分析, 利用“stats”包在R语言中进行相关性热图的绘制. 使用IBM SPSS Statistics 26软件进行单因素ANOVA方差分析, 比较MM与MS玉米根区的土壤理化性质、酶活性及细菌群落多样性指数的差异.
2 结果与分析 2.1 土壤理化性质和酶活性玉米单作（MM）和玉米-大豆复合种植（MS）模式下非根际土壤理化性质差异显著（表 1）. 与MM相比, MS提高了玉米非根际土壤的SOM、AK、AP和TN的含量, 增幅分别为20.21%、16.02%、61.77%和22.83%, 其中SOM含量在P < 0.01水平差异显著, AK、AP和TN含量在P < 0.05水平差异显著. 对于EC和pH两个指标来说, MS处理均低于MM处理, 其中EC值较MM显著降低（P < 0.05）. 表 2为两处理玉米土壤酶活性变化, 与MM相比, MS显著增加了土壤中ALP、SC、UE和CAT的活性（P < 0.05）, 增幅分别为11.86%、15.49%、8.62% 和9.94%.
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表 1 单作/复合种植玉米土壤理化性质1） Table 1 Physical and chemical properties of bulk soil under monocropping/intercropping |
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表 2 单作/复合种植玉米土壤酶活性/U·g-1 Table 2 Soil enzyme activities of bulk soil under monocropping/intercropping/U·g-1 |
2.2 玉米根区细菌多样性
表 3为MM与MS模式下, 玉米非根际土壤（RB）、根际土壤（RS）及根样品（R）的细菌α多样性指数差异分析.MM-RB与MS-RB的细菌α多样性指数基本相同；MS-R的ACE、Chao1、Simpson和Shannon指数较MM-R呈现上升趋势, 但二者之间不存在显著性差异；MS对玉米根际土壤样品的细菌α多样性影响最大, MS-RS的ACE、Chao1、Simpson和Shannon指数较MM-RS分别增加48.28%、48.27%、9.74%和16.90%, 均达到显著差异（P < 0.05）.
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表 3 单作/复合种植玉米非根际、根际以及根内的α多样性指数1） Table 3 The α index of bacteria in bulk soil, rhizosphere soil, and root under monocropping/intercropping |
图 1为玉米根区细菌群落属水平上的PCoA图, 由图 1（a）可以看出两种处理模式下RB样品中的细菌群落在属水平上差异不显著. 而在图 1（b）中, RS样品水平和垂直坐标轴分别贡献了总体样品30.88%和16.36%的解释度, 差异极显著（PERMANOVA检验, R2 = 0.26、P = 0.001）；在图 1（c）中, 两种处理模式下R样品差异显著, 水平和垂直坐标轴分别贡献了总体样品39.53%和14.76%的解释度（PERMANOVA检验, R2 = 0.202、P = 0.04）. 从上述两种处理下玉米根区不同空间β多样性比较的结果可以看出, MS对玉米根际土壤和根内β多样性影响最为明显.
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图 1 单作/复合种植玉米的PCoA分析 Fig. 1 Principal co-ordinates analysis of bacteria under monocropping/intercropping |
对比分析MM和MS处理下的玉米RB样品的优势细菌门, 发现二者前10位的优势菌门均相同, 其中丰度 > 5%的优势菌门由高到低依次为：变形菌门（Proteobacteria）、酸杆菌门（Acidobacteriota）、芽单胞菌门（Gemmatimonadota）、甲烷氧化菌门（Methylomirabilota）和粘菌门（Myxococcota）[图 2（a）]. 对前10位的优势菌群进行显著性分析发现, MS-RB中硝化螺旋杆菌门（Nitrospirota）丰度升高且与MM-RB相比具有极显著差异[P < 0.01, 图 2（b）].
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（a）门水平物种组成, （b）非根际土壤门水平（RB）, （c）根际土壤门水平（RS）, （d）根内门水平（R）；a1.MM-RB, a2.MS-RB, a3.MM-RS, a4.MS-RS, a5.MM-R, a6.MS-R；b1.Proteobacteria, b2.Acidobacteriota, b3.Gemmatimonadota, b4.Methylomirabilota, b5.Myxococcota, b6.Actinobacteriota, b7.Bacteroidota, b8.Chloroflexi, b9.Nitrospirota, b10.Firmicutes；c1.Proteobacteria, c2.Firmicutes, c3.Acidobacteriota, c4.Actinobacteriota, c5.Gemmatimonadota, c6.Bacteroidota, c7.Methylomirabilota, c8.Myxococcota, c9.Chloroflexi, c10.Nitrospirota；d1.Proteobacteria, d2.Firmicutes, b3.Actinobacteriota, b4.Bacteroidota, b5.Myxococcota, b6.Nitrospirota, b7.Acidobacteriota, b8.Gemmatimonadota；*表示差异显著（P < 0.05）；**表示差异极显著（P < 0.01） 图 2 单作/复合种植玉米门水平的菌群组成 Fig. 2 Composition of bacterial phyla under monocropping/intercropping |
MM和MS两种模式下RS样品的优势菌门也基本相同[图 2（c）], 其中丰度 > 5%的优势菌门由高到低依次为：变形菌门（Proteobacteria）、厚壁菌门（Firmicutes）、酸杆菌门（Acidobacteriota）、放线菌门（Actinobacteriota）和芽单胞菌门（Gemmatimonadota）. 对比分析两种模式前10位优势菌门, MS-RS降低了Proteobacteria和Firmicutes两个高丰度菌门的丰度, 增加了其余8个相对低丰度菌门的丰度, 其中Acidobacteriota、Gemmatimonadota、Methylomirabilota和Nitrospirota显著增加（P < 0.05）, Bacteroidota、Myxococcota和Chloroflexi的丰度增加更是达极显著水平（P < 0.01）.
MM-R和MS-R的优势菌门基本相同[图 2（a）], 未发现具有显著性差异的菌门[图 2（d）], 表明种植模式对根内门水平上的细菌群落影响较小.
2.3.2 属水平细菌群落结构玉米不同根区空间属水平上菌群结构如图 3（a）所示. 对优势属的分析表明, MM-RB和MS-RB中属水平上的菌群结构相似, 相对丰度 > 1%的菌属均相同且排序未变. 显著性分析结果表明, MS-RB土壤中unclassified Vicinamibacteraceae丰度显著降低（P < 0.05）.
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（a）属水平物种组成, （b）非根际土壤属水平（RB）, （c）根际土壤属水平（RS）, （d）根内属水平（R）；a1.MM-RB, a2.MS-RB, a3.MM-RS, a4.MS-RS, a5.MM-R, a6.MS-R；b1.unclassified Vicinamibacterales, b2.unclassified Vicinamibacteraceae, b3.unclassified Gemmatimonadaceae, b4.unclassified Geminicoccaceae, b5.MND1, b6.uncultured gamma proteobacterium, b7.uncultured Firmicutes bacterium, b8.Sphingomonas, b9.Haliangium, b10.Steroidobacter, b11.Bryobacter, b12.unclassified Microscillaceae, b13.Lysobacter；c1.Bacillus, c2.Pseudomonas, c3.Enterobacter, c4.unclassified Enterobacteriaceae, c5.Paenibacillus, c6.Pantoea, c7.unclassified Vicinamibacteraceae, c8.Sphingomonas, c9.unclassified Vicinamibacterales, c10.unclassified Gemmatimonadaceae, c11.unclassified Geminicoccaceae, c12.unclassified Comamonadaceae, c13.MND1, c14.uncultured gamma proteobacterium, c15.Acidibacter, c16.Devosia, c17.unclassified Microscillaceae；d1. Acidibacter, d2.Bacillus, d3.unclassified Bacillaceae, d4.Pseudomonas, d5.Sphingomonas, d6.unclassified Comamonadaceae, d7.Steroidobacter, d8.Pantoea, d9.unclassified BIrii41, d10.Dongia, d11.Devosia, d12.Lysobacter, d13.Pseudogracilibacillus, d14.unclassified Microscillaceae, d15.Paenibacillus；*表示差异显著（P < 0.05）；**表示差异极显著（P < 0.01） 图 3 单作/复合种植玉米细菌属水平的菌群组成 Fig. 3 Composition of bacterial genera under monocropping/intercropping |
相比非根际土壤, MM-RS和MS-RS优势菌属的排序和组成差异均较大, MS-RS中丰度由高到低依次为Bacillus、Pseudomonas、unclassified Vicinamibacteraceae、unclassified Vicinamibacterales、Sphingomonas、unclassified Gemmatimonadaceae、unclassified Micrococcaceae、unclassified Geminicoccaceae、unclassified Comamonadaceae和MND1. 对比MM前10的优势菌属, MS-RS中仅处于前两位的Bacillus和Pseudomonas的排序相同, 其他属均差异较大. 显著性分析表明, MS-RS中Pseudomonas和Enterobacter 的丰度显著降低, 而unclassified Vicinamibacteraceae、Sphingomonas、unclassified Vicinamibacterales、unclassified Gemmatimonadaceae、unclassified Geminicoccaceae、unclassified Comamonadaceae和MND1 等优势菌属的丰度显著升高（P < 0.05）.
对于根内细菌来说, MM-R和MS-R中优势属和其丰度较为相似, 共有的菌属为Acidibacter、Bacillus、unclassified Bacillaceae、Pseudomonas、Sphingomonas、Steroidobacter和Dongia等, 且两处理间的丰度差异不显著（P ≥ 0.05）.
2.4 玉米根区细菌相互作用网络表 4是玉米根区不同部位微生物互作网络拓扑指数. 相比MM, MS处理对玉米不同根区的微生物网络均造成了一定影响. MS-RB和MS-RS的平均聚类系数、图密度以及平均度升高, 表明MS使非根际和根际的微生物网络复杂性增加, 细菌群落内的相互作用更加紧密. 同时, MS-RB和MS-RS的模块性有所下降, 表明微生物群落抵抗外界干扰的能力下降. 对于MM-R和MS-R的微生物网络来说, MS增加了细菌网络的节点数、平均聚类系数和模块性, 表明MS处理增加了玉米根内细菌网络的复杂性和稳定性.
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表 4 细菌菌群相互作用网络的拓扑指数 Table 4 Topological index of interaction network |
由玉米根区不同部位微生物相互作用的网络图比较可知（图 4）, MS使玉米根区微生物网络的节点发生了变化. MM-RB土壤的模块枢纽为unclassified Vicinamibacterales、unclassified Gemmatimonadaceae和unclassified Vicinamibacteraceae, 而MS-RB的模块枢纽变为unclassified Vicinamibacterales和unclassified Gemmatimonadaceae. 对于根际土壤来说, MM-RS的模块枢纽为Pseudomonas、Bacillus和Enterobacter, 其中Pseudomonas和Enterobacter显著富集；而MS-RS的模块枢纽为Pseudomonas、unclassified Vicinamibacteraceae和unclassified Vicinamibacteraceae, 也均在根际土壤中显著富集. 两个处理条件下, MM-R和MS-R微生物网络均未出现模块枢纽.
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（a）MM-RB, （b）MM-RS, （c）MM-R, （d）MS-RB, （e）MS-RS, （f）MS-R 图 4 单作/复合种植玉米相互作用网络 Fig. 4 Analysis of bacterial interaction network under monocropping/intercropping |
为明确环境因子对微生物群落的影响, 对玉米非根际的环境因子与微生物菌群进行Mantel分析（表 5）, 发现在所测定的土壤环境因子中, TN、ALP以及CAT对玉米根际细菌分布贡献最大（P < 0.01）, EC也具有显著影响（P < 0.05）；AK则对根内细菌的分布具有显著影响（P < 0.05）.
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表 5 环境因子与细菌菌属的Mantel分析1） Table 5 Mantel analysis of environmental factors and bacterial genera |
进一步采用相关性热图分析了土壤环境因子与玉米根区细菌群落的相关性（图 5）. 环境因子对玉米非根际土壤细菌群落的影响分为两个分支, pH与EC归为一支, 其余9个环境因子归为一支, 两个分支对细菌群落的影响作用是相反的；另外发现, 所分析的11个环境因子中有6个因子与Nitrospira的丰度显著相关[图 5（a）]. 而对于根际土壤的细菌群落来说, TN对细菌菌群的影响最大, 20种菌属中有13个属与TN呈显著或极显著相关, 主要包括unclassified Vicinamibac-teraceae、Acidibacter、unclassified Comamonadaceae、uncultured gamma proteobacterium、Sphingomonas等[图 5（b）]. 其他环境因子只影响个别菌属, 比如ALP与unclassified Enterobacteriaceae 呈显著负相关, EC与Paenibacillus和Bacillus呈显著正相关[图 5（b）]. 环境因子对根内细菌群落的影响也分为相互聚合的两个分支, pH与EC归为一支, 其余因子归为一支, 其中unclassified Rhizobiaceae和unclassified Microscillaceae与大多数养分因子呈显著正相关, Haliangium则与大部分养分因子呈显著负相关[图 5（c）].
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*表示P < 0.05, **表示P < 0.01；横坐标表示土壤的环境因子, 纵坐标表示微生物群落丰度信息；蓝色表示负相关, 红色表示正相关, 颜色越深, 相关性越高 图 5 单作/复合种植玉米环境因子与细菌群落之间的关系 Fig. 5 Relationship between environmental factors and bacterial community under monocropping / intercropping |
土壤养分含量与作物的生长和产量有密切的关系, 是衡量土壤肥力水平的重要指标[22, 23]. 与单作模式相比, 复合种植模式能够有效增加土壤养分, 提高土壤肥力[24]. 本研究发现, MS玉米非根际土壤的SOM、AK、AP和TN含量显著高于MM（表 1）. 复合种植土壤微生物活性增加, 促进了腐植质的分解, 从而提高土壤中SOM含量[4]. 另外, 对于玉米-大豆复合种植来说, 由于豆科植物的固氮作用, 使土壤酸化, 激活土壤中的有机磷, 从而增加土壤中AP以及TN的含量[25]. 在禾本科-豆科作物复合种植的研究中也发现了根际共生能够增加土壤中AK的含量[26].
土壤酶是土壤中重要的活性蛋白质, 直接参与土壤养分循环, 与土壤肥力和土壤环境质量密切相关, 可以表征土壤生化代谢作用强度以及对外界环境的适应能力[27, 28]. 本研究发现, MS处理显著增加了土壤ALP、SC、UE和CAT的活性（表 2）, 说明MS处理下土壤中磷的转化能力、有机碳累积和分解转化能力、氮素供应和转化能力以及与土壤呼吸相关的微生物活性显著提高[29 ~ 32]. 玉米-大豆复合种植对土壤酶活性的促进效果在前人研究中也取得相似的结果[33].
3.2 玉米-大豆复合种植对玉米根区细菌多样性的影响微生物对土壤生态过程和物质循环至关重要, 同时其群落构成也受农业实践、土壤肥力和种植模式等因素的影响[34]. 本研究发现MS处理增加了根区不同空间细菌α多样性, 且对根际的影响最为显著（表 3）. 非根际和根际土壤微生物菌群的差异一直是科研工作者研究的热点, 根际空间是植物与微生物互作和养分转化吸收的关键区域, 与植物生长状况关系非常密切, 同时受农业措施的显著影响[35]. 同样, 种植模式、作物种类所引起的微生物菌群β多样性的划分和聚集也多有报道[4, 16, 18]. 但是, 玉米-大豆复合种植所引起的玉米根区细菌群落结构的改变还没有得到一致的结论.
本研究中玉米根区空间优势菌门与之前的研究结果基本相同, 均为Proteobacteria、Acidobacteriota、Firmicutes、Actinobacteriota、Gemmatimonadota和Bacteroidota等[25, 36]. 另外本研究发现, MS处理的非根际和根际土壤中Nitrospirota的丰度均显著增加[图 2（c）]. Nitrospirota中的硝化螺旋菌属作为硝化细菌在土壤中广泛分布, 能够将亚硝酸盐（NO2-）氧化成硝酸盐（NO3-）[37], 在土壤氮代谢中起关键作用. 该菌门丰度增加表明复合种植有助于提供作物易于吸收的氮素养分, 维持土壤良好的理化状态.
对比不同根区菌门丰度的变化, 发现MS处理对根际空间的菌群结构影响最大. 在MS-RS样品中, 10个菌门中有8个菌门的丰度存在显著差异, 趋势体现为高丰度菌群丰度降低, 而低丰度菌群丰度显著升高, 从而使菌群的多样性增加（图 2）. Hu等[35]研究生物炭施用对非根际和根际土壤细菌和真菌群落构成时也发现, 土壤肥力的提升使土壤低丰度菌群丰度上升, 与本研究结果相似. 本研究中, 根际空间土壤丰度显著增高的菌群包括Acidobacteriota、Bacteroidota和Chloroflexi等. 其中, Bacteroidota为富营养型细菌, 而Acidobacteriota和Chloroflexi则为常见的寡营养型细菌. 富营养型物种适宜在养分和有效性高的土壤中生长, 优先利用简单有机碳, 表现出相对较快的生长速度；而寡营养型物种则偏向于养分含量和有效性低的贫瘠或退化土壤, 可分解利用顽固有机碳, 生长速率慢[38]. 而本研究发现, MS增加的菌群为不同的营养型, 其具体机制还有待深入研究.
进一步分析属水平上的差异菌群, 同样发现MS处理对根际空间菌群结构影响最大. MS-RS优势菌属中共有14个丰度发生显著变化, 其中12个丰度显著增加, 2个显著降低[图 3（c）]. 14个差异菌属中有10个属于Proteobacteria, 其中Pseudomonas和Enterobacter两个高丰度菌属显著降低, 而另外8个显著升高, 说明菌群的多样性上升. 在这些丰度显著上升的菌属中, Sphingomonas能够分泌植物生长激素, 刺激植物生长[39]. 另外4个显著上升的菌属分属于Acidobacteriota、Gemmatimonadota和Bacteroidota, 其中Unclassified Vicinamibacterales、unclassified Vicinamibacteraceae和Acidibacter具有加快土壤复杂有机物降解的功能[40, 41]. 总之, 无论在门还是属水平上, MS土壤菌群结构均呈现微生物多样性增加的趋势, 且具有促生和分解有机物功能的菌群富集, 这可能是MS增产的原因之一.
3.3 复合种植对土壤微生物网络的影响土壤微生物菌群及其网络受诸多环境因子的影响, 而土壤性质是微生物群落最为直接的影响因子. 本研究表明, 土壤SOM、pH、EC、CAT、SC和ALP等养分和酶活性与根区不同空间的部分细菌群落呈显著相关关系（图 5）. 菌群的结构和丰度决定着微生物的网络结构. 一般来说, 网络复杂性和群落稳定性呈正相关, 网络越复杂则群落结构越稳定[18, 42, 43]. 但是, Yuan等[44]和Hernandez等[45]关于网络的稳定性与复杂性的研究表明, 生态系统的复杂性增加到一定程度将削弱群落的稳定性. 本研究构建了MS和MM的土壤细菌网络并对其网络模块进行比较, 发现MS-RB和MS-RS的网络结构更加复杂, 网络中物种以正相关关系为主的模式聚集在不同的模块中, 但是模块之间的稳定性却较低. 另外, MS细菌网络的模块枢纽和外围节点也发生了变化, 该变化可能是由于MS导致土壤中具有特定功能的关键物种发生改变, 而这些物种通常对整个生态网络的功能以及稳定性至关重要. 后续的研究以发生变化的关键菌属为线索开展深入研究, 将有利于进一步深入理解玉米-大豆复合种植的增产增效机制.
4 结论玉米-大豆复合种植能够显著提高玉米土壤中的养分含量, 增强土壤中与养分循环相关的酶活性, 主要影响玉米根际土壤细菌群落的多样性和丰富度, 同时导致细菌网络结构复杂性增加. 在丰度增加的菌群中, 不同根区空间与氮循环相关的Nitrospirota菌群显著增加. 另外, 复合种植显著增加了与有机物降解、植物促生作用相关的细菌门和属的丰度, 其中部分细菌菌群的丰度与土壤养分和酶活性显著相关. 本研究可为玉米-大豆复合种植的增产机制和维持农业生态系统微生物多样性提供理论依据和实践指导.
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