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;
4. 兰州大学草地农业科技学院, 兰州 730020
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;
4. College of Grassland Agricultural Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730020, China
人类采矿活动、森林砍伐等扰动行为降低了土壤肥力, 危害了人类健康[1~3]. 露天采矿不可避免地会对土地进行剥离和挖损等处理, 从而使矿区原有的地表形状有所变化. 中国大部分采石场采掘和堆放废物采用植物移除的方法[4], 严重损害了原有植被[5], 制约了矿区植被的可再生性[6, 7], 甚至造成植物灭绝[8]. 因此, 开发有效的技术以修复被危害的生态系统是当前迫切需要解决的问题[9]. 在采石场, 土壤微生物是生态环境的重要组成部分[10~13], 不同植被恢复类型与其所处土壤中的微生物相互影响、相互协调, 逐步构成了生态功能具有差异的土壤生态系统[14, 15]. Ahammed等[16]的研究表明, 丛枝菌根真菌与绝大多数陆地植物形成互惠关系, 从而对矿区土壤结构和化学性质的改良起到促进作用. 而不同的植被恢复类型所形成的土壤化学组分、理化性质和酶活性等方面的差异, 使土壤的营养状态在微生物群落中呈现出明显的差异[17]. 因此, 土壤微生物不仅可以作为一项重要的土壤生态评估指标, 而且在维护采石场植被生态系统功能方面具有重要作用[18~20]. 此外, 土壤微生物是影响土壤营养物质转化与有机质累积的重要因素[21], 其种群结构改变也能反映出土壤质量的变化[22, 23]. Li等[24]的研究表明, 微生物对植物生长和土壤养分有积极影响, 可用于废弃矿山的生态恢复.
随着我国对生态环境的高度重视, 露天矿山废弃地的恢复和生态建设问题在国内外逐渐受到关注, 已成为众多学者重视的研究课题[25]. 生长在采矿弃土中用于植物修复的本土植物引起了人们的极大兴趣[26].
根际土壤因子与微生物之间的关系一直是一个热门的研究方向, 微生物作为土壤中的重要分解者, 可以促进土壤养分的转化, 主要用于樟子松、侧柏、野樱桃、紫穗槐、沙棘、白蜡、文冠果和紫花苜蓿等植物[27]. 根际微生物活动和代谢对土壤养分循环、生物量和有机质分解等过程具有重要影响[28]. 目前国内外相关学者开展的研究取得了一定成果, 郭洋楠等[29]研究土壤微生物多样性在半干旱草原煤矿沉陷区受沉陷和人工复垦植干扰下的响应, 探寻土壤微生物种群、数量、物种多样性和遗传多样性与土壤因子之间呈现出的不同的相互作用关系. 王迎[30]的研究成果明确了油松人工林根际和非根际土壤P有效性的动态特征及其与微生物P代谢限制的关系. Teixeira等[31]研究了土壤碳储量对微生物群落的结构和功能的影响, 探究不同微生物与土壤之间的关系；邹狮等[32]探究了不同植被类型对黑土中微生物的影响, 挖掘植被类型与土壤中微生物的分布关系. 但针对不同植被恢复类型对土壤微生物多样性影响的研究尚不多见, 目前仍存在以下2个欠缺：①冀北区域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缺少特定采石场植被修复类型对土壤微生物物种组成以及群落多样性的影响状况的分析.
针对以上问题, 本文以冀北承德地区6种不同植被恢复类型[刺槐（CH）、油松（YS）、沙棘（SJ）、苜蓿（MX）、棉槐（MH）和对照（CK）]为研究对象, 采用Illumina-HiSeq测序平台, 利用双末端测序（Paired-End）方法, 构建小片段文库进行测序, 探讨不同植被恢复类型下土壤细菌和真菌群落组成, 并深入分析了其与土壤环境因子的相关性关系, 研究结果揭示了冀北承德地区采石场生态系统中的微生物群落结构特征, 以期为冀北承德地区的矿山生态修复以及资源的开发利用提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况研究区为河北省承德市两个典型的白云石采石场：红石峦采石场和双庙采石场（见图 1和表 1）. 红石峦村是河北省承德市双桥区牛圈子沟镇下辖的行政村, 设置的分析样方为种植3 a的油松和沙棘以及未种植植被的对照组. 双庙村是河北省承德市双桥区大石庙镇下辖的行政村, 设置的分析样方为种植3 a的刺槐、棉槐和苜蓿. 该区域处于华北和东北两个地区的连接过渡地带, 位于燕山山脉东段沉陷带与高原后背斜过渡带, 地势自西北向东南逐渐降低, 属于低山丘陵区[33]. 多年的采矿活动对原有的地形地貌及生态环境造成了巨大的影响, 矿区地貌受损严重, 存在众多裸露的高陡边坡, 原始植被几近毁灭, 仅有少量灌木和草本植被残存, 最近5~10a当地政府逐渐开始筹集资金、组织力量进行矿区生态修复.
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图 1 研究区现状示意 Fig. 1 Schematic of the current state of the study area |
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表 1 样地基本信息 Table 1 Basic information of study area |
1.2 样品采集和保存
基于红石峦和双庙采石场不同植被恢复类型划分了油松、沙棘、刺槐、棉槐、苜蓿以及空白对照这6种样地, 每种样地设置3个10 m × 10 m样方, 利用五点取样法每小区选取5个点, 除去表层凋落物后在树干基部找到侧根, 然后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[34], 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 研究方法 1.3.1 土壤环境因子测定土壤理化性质的测定方法如下[35]：土壤pH值使用pH计在土壤∶水（1∶2.5）的悬浮液中振荡30 min后测定；碱解氮含量（AN）采用扩散法进行测定；速效磷含量（AP）采用碳酸氢钠浸提-钼锑抗分光光度法进行测定；土壤有机质含量（SOM）采用重铬酸钾氧化-分光光度法进行测定；速效钾（AK）采用1.0 mol·L-1 NH4Ac浸提-火焰光度法测定；土壤全氮含量（TN）采用半微量凯氏法测定；土壤全磷含量（TP）采用硫酸-高氯酸消煮-钼锑抗分光度法；土壤全钾含量（TK）采用连续流动法进行测定. 土壤脲酶（UR）活性采用苯酚钠-次氯酸钠比色法测定；土壤蔗糖酶（SUC）活性采用3, 5-二硝基水杨酸比色法测定；土壤磷酸酶（PHO）活性采用磷酸苯二钠比色法测定；过氧化氢酶（CAT）活性采用高锰酸钾滴定法.
1.3.2 高通量测序技术使用TGuideS96磁珠法土壤/粪便基因组DNA提取试剂盒完成核酸的提取. 使用338F/806R（5'-ACTCCTACGGGAGGCAGCAG-3'/5'-GGACTACHVG GGTWTCTAAT-3'）对细菌16S RNA基因序列的V3-V4区进行PCR扩增, 使用ITS1F/ITS2（5'-CTTGGTC ATTTAGAGGAAGTAA-3'/ 5'-GCTGCGTTCTTCATCG ATGC-3）对真菌ITSRNA基因序列进行PCR扩增. PCR反应条件：95℃预变性5 min, 25次循环, 95℃变性30 s, 50℃退火30 s, 72℃延伸40 s, 继续72℃延伸7 min. 接着将PCR产物用1.8%的琼脂糖凝胶电泳进行纯度检测. 扩增后PCR产物使用1.8%的琼脂糖进行电泳检测, 根据电泳结果用ImageJ软件定量. 目标区域PCR产物（10 μL体系）与磁珠按照1∶1混匀后进行磁珠筛选片段, 8~10 μL洗脱. 每个样品取样150 ng进行混样, 用MonarchDNA胶回收试剂盒进行切胶回收. 使用试剂盒进行文库构建, 构建完成以后使用Qsep-400方法进行质检和文库检测, 使用Illumina NovaSeq6000进行上机测序, 测序工作委托北京百迈克生物科技有限公司完成.
1.3.3 数据处理方法采用SPSS 25软件进行单因素方差分析（ANOVA）, 分析不同植被恢复类型对土壤理化性质的影响（P < 0.05）；采用非度量多维标定法（NMDS）反映植被类型对微生物群落结构的影响；使用Usearch软件对Reads在97.0%的相似度水平下进行聚类、获得OTU. 基于OTU结果可以推算出香农维纳指数（Shannon-Wiener index）、Chao1指数等来进一步分析样品.
2 结果与分析 2.1 不同植被恢复类型对根际土壤环境因子的影响从表 2可以看出, 不同植被恢复类型会对土壤因子产生的影响是不同的. 与对照组相比, 油松对土壤pH的降低效果最为显著, 也能显著促进土壤速效磷含量的提高. 沙棘能使土壤碱解氮（AN）含量、全钾（TK）含量和蔗糖酶（SUC）活性得到显著提升；苜蓿显著提高了土壤有机质（SOM）含量、全氮（TN）含量、速效钾（AK）含量和微生物碳（MBC）含量；棉槐显著提高了土壤有机质（SOM）含量、全磷（TP）含量和过氧化氢酶（CAT）活性；刺槐也能使样地的微生物氮（MBN）含量和脲酶（UR）活性显著提高.
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表 2 不同植被类型的土壤理化性质 Table 2 Soil physical and chemical properties of different vegetation types |
2.2 不同植被恢复类型对土壤微生物物种组成的影响 2.2.1 细菌物种分布
门水平下主要优势细菌群落为变形菌门（Proteobacteria）、酸杆菌门（Acidobacteriota）和拟杆菌门（Bacteroidetes）[图 2（a）], 占总细菌群落相对丰度的70%以上, 其中, 变形菌门（Proteobacteria）的相对丰度最大. 油松的变形菌门相对丰度较其他植被稍低, 酸杆菌门的相对丰度较高, 沙棘的拟杆菌门相对丰度较高；细菌在属水平下前10的优势物种相对丰度占比在20%~30%之间, 属水平下不同恢复植被土壤根际细菌的相对丰度差距较大[图 2（b）], 各组属水平下uncultured_bacterium_c_Subgroup_6与Sphingomonas所占比例略高于其他细菌属占比, 对照组中, 甲基营养菌（Methylotenera）的相对丰度略高于其他组, 复绿沙棘组中Allorhizobium⁃Neorhizobium⁃Pararhizobium⁃Rhizobium细菌的相对丰度高于其他植被类型组, 所有处理组中门水平和属水平的细菌种类都存在差异, 尤其是跟对照组对比差异显著.
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1、2、3为SJ, 4、5、6为YS, 7、8、9为CK, 10、11、12为CH, 13、14、15为MH, 16、17、18为MX（3组重复处理）, 下同 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, 在不同植被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）, 占总细菌群落相对丰度的60%以上[图 3（a）]. 不同植被恢复类型对真菌相对丰度的影响是不同的. 与对照组相比, 油松降低了子囊菌门的相对丰度且提高了担子菌门的相对丰度；沙棘提高了子囊菌门的相对丰度且降低了担子菌门的相对丰度；真菌在属水平中前10的优势物种相对丰度在15%~55%之间, Suillus在FLW组中相对丰度较高, 而其余组占比极小. Sarocladium在沙棘组中相对占比高, Unclassified和Others在属水平下的相对丰度较高, 门水平下相对丰度较小, 不同植被类型的相对丰度差别较大[图 3（b）]. 在油松中, 乳牛肝菌属（Suillus）为优势菌属；在沙棘中, 帚枝霉属（Sarocladium）、篮状菌属（Talaromyces）和异茎点霉属（Paraphoma）为优势菌属, 均与对照组存在较大差异.
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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 |
如图 4所示, 根际细菌群落结构受植被类型的影响较大. 5个植被群落的ACE指数与和对照组大致相同, 苜蓿和刺槐差异显著（P < 0.05）. 在Chao1指数中, 5个植被群落比对照组略高, 仍然是苜蓿和刺槐差异明显. 在香农指数和辛普森指数中, 棉槐和沙棘的群落差异最为显著（P < 0.001）, 油松和沙棘、苜蓿和沙棘、刺槐和沙棘也差异显著（P < 0.01）.
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*表示显著水平, P < 0.05, **表示显著水平, P < 0.01, ***表示显著水平, P < 0.001 图 4 不同植被根际土壤细菌Alpha多样性 Fig. 4 Alpha diversity of rhizosphere soil bacteria of different vegetations |
如图 5所示, 所有组的真菌群落ACE指数差异不明显, 油松和苜蓿的Chao1指数存在显著差异（P < 0.05）. 在Shannon和Simpson指数中, 苜蓿、棉槐和刺槐的值最大, 沙棘的最小, 油松、苜蓿和沙棘群落之间均存在显著差异（P < 0.01）.
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*表示显著水平, P < 0.05, **表示显著水平, P < 0.01, ***表示显著水平, P < 0.001 图 5 不同植被根际土壤真菌Alpha多样性 Fig. 5 Alpha diversity of rhizosphere soil fungi of different vegetations |
NMDS分析结果显示（如图 6）, 细菌群落角度下刺槐、棉槐、苜蓿相距较近, 相似性较高, 对照组的群落组成与其他类型相距较远, 差异显著（stress=0.027 5）；真菌中刺槐、棉槐、苜蓿相似性较高, 油松的群落组成与其他类型相距较远, 差异显著（stress=0.068 6）.
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图 6 NMDS分析 Fig. 6 NMDS analysis |
为了探究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（a）], 变形菌门（Proteobacteria）类、酸杆菌门（Acidobacteria）类和拟杆菌门（Bacteroidetes）类占比较大, 均超过10%, 其中, 变形菌门（Proteobacteria）类的相对丰度最大, 为37.59%；如图 8（a）显示, 不同细菌在各自网络中存在潜在拓扑作用, 一共有15个模块中心点, 主要来源于变形菌门（Proteobacteria）、放线菌门（Actinobacteria）、拟杆菌门（Bacteroidetes）、酸杆菌门（Acidobacteria）和疣微菌门（Verrucomicrobia）, 其中以变形菌门（Proteobacteria）为主.
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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 at gate level |
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图 8 Zi-Pi图 Fig. 8 Zi-Pi Diagram |
真菌群落的共现网络显示[图 7（b）], 门水平下, 子囊菌门（Ascomycota）类、担子菌门（Basidiomycota）类和未被分类（Unclassified）相对丰度均超过10%, 其中, 子囊菌门（Ascomycota）类的相对丰度最大, 为51.81%；由图 8（b）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, 有4个模块中心点, 来源于球囊菌门（Glomeromycota）、子囊菌门（Ascomycota）和担子菌门（Basidiomycota）；有4个连接点, 来源于子囊菌门（Ascomycota）和球囊菌门（Glomeromycota）；有两个网络集线点, 来源于担子菌门（Basidiomycota）.
2.5 不同恢复类型微生物群落与土壤因子的网络热图分析Mantel分析表明[图 9（a）], 属水平的细菌群落结构与SOM、TN、MBC、MBN、UR、PHO和CAT呈现出极显著相关性（P < 0.01）, ACE、Chaos1、Simpson和Shannon指数均与MBC、MBN和UR呈现出极显著相关性（P < 0.01）, ACE与SOM、TP和PHO呈现显著相关性（P < 0.05）, Simpson与PHO, Shannon与TN和AK呈显著相关（P < 0.05）；图 9（b）显示属水平的真菌群落与AN、SOM、TN、MBC和PHO呈现出极显著相关性（P < 0.01）, 与MBN、UR和SUC呈现出显著相关性（P < 0.05）, ACE指数与TN、MBC、PHO呈现出极显著相关性（P < 0.01）, 与SOM、MBN和UR呈现出显著相关性（P < 0.05）, Simpson和Shannon与TN极显著相关（P < 0.01）, 与AK和PHO显著相关（P < 0.05）. 除此之外, 土壤因子之间也存在明显的相关性, SOM与TN、TP和MBC极显著正相关（P < 0.001）, SUC与UR和CAT显著负相关（P < 0.01）, AK与MBC和CAT显著正相关（P < 0.01）, 与PHO显著负相关（P < 0.01）.
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*表示P < 0.05, **表示P < 0.01, ***表示P < 0.001 图 9 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 maps of genus-level community structure, Alpha diversity, and soil factors |
通过VPA分析, 来量化不同环境因子对细菌和真菌群落结构组成变化的贡献率. 把土壤变量分为3组：微生物量碳氮（CN）、养分（nutrient, N）和酶活性（enzyme, E）, 门水平下一共解释了细菌群落89%的总变异[图 10（a）], 其中, 微生物量碳氮因子单独解释了8%, 养分因子单独解释了26%, 酶活性因子单独解释了10%. 养分因子与微生物量碳氮因子、酶活性因子的共同作用分别为22%和18%, 微生物量碳氮因子与E呈现抑制作用, 因此养分因子的单独作用在细菌门水平群落中最大, 单独作用大于共同作用的影响.
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图 10 3类土壤因子对门水平群落的解释度 Fig. 10 Interpretation of three types of soil factors at phylum level communities |
在门水平真菌群落中[图 10（b）], 3类土壤因子（CN、N和E）的共同作用为负. 微生物量碳氮因子单独解释了1%, 养分因子单独解释了13%, 酶活性因子的解释度为负. 养分因子与微生物量碳氮因子、酶活性因子的协同作用分别解释了40.4%和47.4%, 微生物量碳氮因子与酶活性因子的协同作用解释了1%. 由此, 可以得出养分因子和酶活性因子的协同作用在真菌门水平群落中最大, 协同作用大于单独作用的影响.
3 讨论 3.1 不同植被恢复类型与土壤因子的关系不同植被恢复类型会使土壤环境因子形成显著的差异[36, 37]. 除刺槐外, 其它植被均会降低土壤pH, 油松的效果最显著（表 2）. 这可能是由于油松的根系可以改善土壤结构, 使土壤疏松通气, 从而降低土壤pH[38]. 在6种植被恢复类型中, 沙棘所在的根际土壤中检测到最高的碱解氮含量, 其次是油松, 它们所处的根际土壤碱解氮含量明显高于对照组（表 2）. 推测是由于沙棘的根系固氮作用导致碱解氮含量的升高[39]. 苜蓿和棉槐的根际土壤中速效磷含量与对照组相差不大, 沙棘和刺槐明显少于对照组, 油松显著高于对照组（表 2）. 可能是由于沙棘和刺槐在生长过程中, 会吸收并利用土壤中的磷元素, 也可能其根系会分泌一些有机酸等物质, 以上物质可以与土壤中的磷元素发生化学反应, 将其转化为难以被植物直接吸收利用的形态, 从而降低土壤中速效磷的含量[40, 41]. 土壤有机质是土壤固相部分的重要组成成分[42], 是植物营养的主要来源之一. 棉槐的根际土壤中的有机质含量最高, 且显著高于对照组（表 2）. 可以推测种植棉槐能提高土壤有机质含量, 促进植物的生长发育, 促进微生物和土壤生物的活动[43]. 苜蓿中的土壤微生物碳含量显著高于其他植被类型（表 2）, 说明种植苜蓿可以提高土壤生物碳含量. 推测苜蓿残茬和根系在分解过程中会释放出大量的有机物质[44], 以上有机物质可以为土壤中的微生物提供营养来源, 促进微生物的生长和繁殖, 从而增加微生物碳含量.
3.2 不同植被恢复类型与微生物多样性的关系植被恢复类型的不同对土壤微生物群落类型与多样性有显著的影响[45]. 本研究表明, 在门水平上6种植被恢复类型的土壤细菌优势菌门为变形菌门、酸杆菌门和拟杆菌门[图 2（a）], 这与王岳等[46]针对榆林沙区不同植被类型对土壤微生物群落结构影响的研究结果基本一致, 这可能与菌群的适应性直接相关[47]. 与对照组相比, 酸杆菌门在其余5种植被恢复类型的土壤中相对丰度有明显提升, 这可能是由于酸杆菌门有很强的嗜酸性[48, 49], 土壤pH的下降致使酸杆菌门进行了一定繁殖. 但这3种类群在6种植被恢复类型中的相对丰度各有差异, 油松的变形菌门的相对丰度下降效果最显著, 酸杆菌门的相对丰度上升也最显著[图 2（a）]. 由此, 可以推测矿区植被恢复有助于平衡细菌的数量[50], 提高细菌的多样性. 土壤真菌优势菌门为子囊菌门和担子菌门[图 3（a）], 与张树萌等[51]对宁南山区天然草地土壤真菌优势菌群的研究结论一致. 由此推测, 子囊菌门和担子菌门在土壤植被恢复中扮演着主要分解者的角色[52, 53]. 不同植被恢复类型对真菌相对丰度的影响也是不同的. 对于子囊菌门, 油松对其相对丰度起了显著的负作用, 而沙棘对其形成了显著的促进效果[图 3（a）]. 这可能与不同植被根际土壤营造的不同根际环境有关[54]. 6种植被恢复类型中, 苜蓿和刺槐的ACE指数和Chao1指数差异显著[P < 0.05, 图 4（a）和图 4（b）], 由此推测, 可能由于两种植被的恢复造成了较大的土壤环境因子的差异, 致使苜蓿和棉槐根际微域土壤具有不同的物种多样性、生态平衡和群落结构. 另外, 不同处理组的组间差异也十分明显（stress < 0.02, 图 5）, 可以得出, 土壤细菌和土壤真菌在不同植被恢复类型的种群丰度、优势种群等指标具有差异, 说明不同的植被恢复类型对土壤微生物菌群的影响有差异.
3.3 不同植被恢复类型土壤因子与微生物群落的关系关于土壤理化性质与土壤微生物群落的关系, 国内外相关学者已经做了大量的研究[55, 56], 但是对于白云石采石场不同植被恢复类型土壤环境与微生物群落的关系的研究尚不多见. 土壤微生物群落对其所存在的植被类型、土壤环境因子等有不同的影响, 而有学者认为土壤因子是影响微生物群落多样性的最主要因素[57]. 虽然各菌门在不同植被类型下比例顺序有一定区别, 但总体差异不显著. 真菌群落与AN、SOM、TN、MBC和PHO呈现出极显著相关性（P < 0.01）[图 9（b）], 与张东旭等[58]认为有机质和有效磷是显著影响真菌群落的主要因子结果一致, 且Zhao等[59]通过研究不同植被恢复类型对半干旱裸露土壤微生物的影响发现有机质与土壤真菌群落之间也存在显著关系. 因此, 多施用有机肥、氮肥等有助于改善矿区土壤的真菌结构. 细菌的研究结果与真菌类似, 有一定区别但整体差异不显著. 通过各植被类型的横向对比, 排除干扰试验的其他因素, 结果表明在油松（FLW）植被所在的根际土壤中, 担子菌门的丰度明显增长, 推测二者具有协同作用, 有助于形成更为健康的微生物区系, 提升微生物群落整体的交互度和稳定性, 更好地保障其生态功能的发挥, 考虑其复杂的相互作用, 故对不同植被类型、土壤因子和微生物多样性进行研究.
4 结论（1）不同植被恢复类型对根际土壤环境因子的影响存在差异, 棉槐和苜蓿可以促进土壤有机质和微生物碳的提高, 刺槐和沙棘降低了根际土壤中速效磷的含量；油松显著提高了土壤中的速效磷含量, 沙棘显著提高了土壤中的蔗糖酶活性和全钾含量, 苜蓿显著提高了土壤中有机质含量、全氮含量、速效钾含量和微生物碳含量.
（2）在门水平下, 细菌和真菌的主要优势种为变形菌门、酸杆菌门和子囊菌门、担子菌门. 苜蓿和刺槐的细菌ACE和Chao1指数差异较显著（P < 0.05）, 棉槐和沙棘、油松和沙棘等的细菌的香农维纳指数和辛普森指数差异显著（P < 0.01）. 共现网络图中, 细菌的变形菌门和真菌的子囊菌门相对丰度最大. 属水平的细菌和真菌群落结构均与SOM、TN等呈现出极显著相关性（P < 0.01）, ACE指数与MBC呈现极显著相关性（P < 0.01）, Shannon与TN、AK呈显著相关（P < 0.05）, 土壤因子之间SOM与TN、TP和MBC极显著正相关（P < 0.001）.
（3）微生物丰度与土壤因子存在很高的相关性. 细菌门水平下, 酸杆菌门与微生物量氮含量、微生物量碳含量、全磷含量等成正相关, 蓝藻门等与土壤速效磷含量、过氧化氢酶、脲酶活性成正相关；真菌门水平下, 油壶菌门等与土壤全钾含量、酸碱性成正相关；养分因子的单独作用在细菌门水平群落中最大, 其与酶活性因子的协同作用在真菌门水平群落中最大.
（4）本文揭示了冀北承德采石场地区不同植被恢复类型土壤微生物群落组成及多样性的差异, 厘清了土壤环境因子与主要微生物之间的耦合关系, 可为类似背景条件的矿区土壤修复与生态环境保护提供理论依据.
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