生态学报  2017, Vol. 37 Issue (21): 7293-7303

文章信息

郑洁, 刘金福, 吴则焰, 洪伟, 何中声, 蓝亦琦, 刘思迪
ZHENG Jie, LIU Jinfu, WU Zeyan, HONG Wei, HE Zhongsheng, LAN Yiqi, LIU Sidi.
闽江河口红树林土壤微生物群落对互花米草入侵的响应
Soil microbial community of mangrove forests and its responses to the invasion of Spartina alterniflora in the Minjiang River Estuary
生态学报. 2017, 37(21): 7293-7303
Acta Ecologica Sinica. 2017, 37(21): 7293-7303
http://dx.doi.org/10.5846/stxb201608141667

文章历史

收稿日期: 2016-08-14
网络出版日期: 2017-07-11
闽江河口红树林土壤微生物群落对互花米草入侵的响应
郑洁 1,2,3, 刘金福 1,2,3, 吴则焰 1,2,4, 洪伟 1,2,3, 何中声 1,2,3, 蓝亦琦 1,2,3, 刘思迪 5     
1. 福建农林大学湿地保护研究中心, 福州 350002;
2. 福建农林大学海峡自然保护区研究中心, 福州 350002;
3. 福建省高校生态与资源统计重点实验室, 福州 350002;
4. 福建农林大学生命科学院, 福州 350002;
5. 烟台大学生命科学学院, 烟台 264000
摘要: 采用磷脂脂肪酸标记法(PLFA)研究外来入侵植物互花米草对闽江河口湿地红树林土壤微生物群落结构的影响,并探讨其主要影响因素。结果表明:从3种不同植被群落土壤(红树林群落MC、红树林-互花米草混生群落MS、互花米草群落SC)共检测到22种PLFA生物标记,MS土壤微生物PLFA生物标记总量明显高于其他植被群落,3种植被群落土壤理化性质和酶活性的变化趋势为:MC > MS > SC,表明互花米草入侵后土壤微生物量增加,而理化性质和酶活性均有明显下降,红树林湿地土壤质量发生了明显退化。3种植被群落土壤中含量最高的PLFA生物标记是16:0,16:1w7c,9Me15:0w,18:1w12c。土壤中特征微生物相对生物量存在明显差异,细菌分布量最大,其次是真菌和放线菌,原生动物分布量最小。群落多样性指数呈相似规律,MS土壤微生物类群多样性指数均小于MC,表明互花米草入侵后土壤微生物群落多样性指数均有下降。通过主成分分析,基本能区分出3种不同植被群落微生物群落的特征。土壤理化性质、酶活性间存在相关性,有机碳、全氮、蔗糖酶、过氧化氢酶与革兰氏阴性菌、放线菌呈显著或极显著正相关。研究结果表明互花米草入侵在一定程度上具有影响红树林群落土壤营养代谢循环的潜力,特别是关于碳、氮、磷等的循环及酶活性,改变部分有利于自身生长的土壤环境相关的微生物类群含量,竞争有利环境,迅速扩张实现入侵。
关键词: 互花米草     红树林     土壤微生物     PLFA     外来植物入侵    
Soil microbial community of mangrove forests and its responses to the invasion of Spartina alterniflora in the Minjiang River Estuary
ZHENG Jie 1,2,3, LIU Jinfu 1,2,3, WU Zeyan 1,2,4, HONG Wei 1,2,3, HE Zhongsheng 1,2,3, LAN Yiqi 1,2,3, LIU Sidi 5     
1. Wetland Reserve Research Center, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, China;
2. Cross-strait Nature Reserve Research Center, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, China;
3. Key Laboratory of Ecology and Resources Statistics of Universities and Colleges in Fujian Province, Fuzhou 350002, China;
4. College of Life Sciences, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, China;
5. College of Life Sciences, YanTai University, Yantai 264000, China
Abstract: In the present study, soil microbial communities of mangrove forests and its responses to the invasion of Spartina alterniflora were analyzed using phospholipid fatty acid analysis (PLFA). Soil physic-chemical properties and enzyme activities were measured in the Minjiang River Estuary. The results showed that: There were 22 PLFAs that were significantly different in soil samples from mangrove communities (MC), Mangrove-S. alterniflora (MS), and S. alterniflora communities (SC). The MS soil exhibited richer PLFAs than the other vegetation types. The physic-chemical properties and enzyme activities in soils of different vegetation communities were in the order of MC > MS > SC. Following the invasion of S. alterniflora, the soil microbial biomass of mangrove communities increased, and the physic-chemical properties, enzyme activities significantly decreased, and the quality of mangrove wetland soil was degraded. The PLFAs biomarkers of three species with the highest contents were 16:0, 16:1w7c, 9Me15:0w, and 18:1w12c. There was a significant difference in the relative biomass of soil microbial biomass. Bacteria exhibited the richest distribution, followed by fungus, actinomycetes, and protozoans. Community diversity indices showed a similar pattern, MS soil microbial community diversity indexes were less than those of MC. The soil microbial community diversity indexes decreased following the invasion of S. alterniflora. Principal component analysis was able to distinguish the characteristics of microbial communities in different vegetation communities. The soil physic-chemical properties were closely correlated with enzyme activities, and SOC, TN, sucrose, and catalase were significantly correlated with the PLFAs of gram-positive bacteria and actinomycetes. The results of this study showed that the invasion of S. alterniflora has the potential to affect nutrient metabolism in the mangrove community, especially with regard to the C, N and P cycles, and the enzyme activities. S. alterniflora can change the microbial biomass to create favorable soil environments for their growth to achieve the rapid invasion.
Key words: Spartina alterniflora     mangrove     soil microbial community     PLFA     exotic plant invasion    

在土壤-植被生态系统中, 根际土壤微生物作为最活跃和具有决定性影响的组分之一, 起到参与土壤中能量流动、营养循环及有机物转化的作用, 探索植物、土壤、微生物三者相互作用的根际对话过程及其调控机制, 对植物生态过程调控、生长发育等具有重要功能作用[1-2]。外来植物通过根系分泌物、淋溶物、凋落物等释放的化感物质, 对根际微生物群落结构有选择塑造作用, 反过来根际微生物群落结构变化对植物化感物质释放、土壤营养循环、能量流动、信息传递有重要影响, 进而影响植物生长发育过程[3-4]。可见, 揭示外来植物入侵对土壤营养代谢循环、根际微生物的影响机制是很有必要的。

互花米草(Spartina alterniflora)作为外来入侵物种, 其生态适应性广, 繁殖能力强, 引入后在中国沿海滩涂爆发或大面积扩散, 占据本地物种生态位, 通过改变入侵地的生长环境, 形成单一优势群落, 降低当地生物多样性, 严重破坏原生态系统的结构和功能[5-7]。已有关研究主要集中在互花米草的繁殖特性[8]、能量利用特点[9]、与入侵地物种间的竞争作用[10]、对入侵地生态系统的影响[11]、入侵机制[12-13]及其防治技术等方面。随着研究深入, 互花米草入侵对土壤生态系统过程和土壤生物多样性的影响受到许多学者的关注:王刚等[14]、张祥霖等[15]均探讨了互花米草入侵对入侵地土壤碳、氮等理化性质产生影响;周虹霞等[16]采用BIOLOG GN平板技术探讨了互花米草入侵对滨海潮间带盐沼土壤微生物多样性的影响, 等等。Zhang等[17]、Zeleke等[18]、Yuan等[19]研究表明互花米草能影响被入侵地土壤的细菌群落结构, 氨氧化细菌、产甲烷菌和硫酸盐还原菌的丰度会有所增加。而研究互花米草对入侵地植被根际土壤微生物群落结构与功能的影响, 并不多见。

福建省分布有941.9 hm2红树林, 是中国天然红树林分布最北的省份[20]。自引入互花米草以来, 全省互花米草面积已达4166 hm2, 红树林湿地不断遭到入侵, 湿地面积萎缩, 退化严重[21]。可见, 探讨互花米草入侵后红树林根际微生物群落结构变化规律及如何有效保护红树林湿地已成为迫在眉睫。为此, 以闽江河口湿地红树林群落为研究对象, 拟采用磷脂脂肪酸法(PLFA)探讨湿地不同植被群落土壤微生物群落的结构特征, 探讨互花米草入侵后土壤微生物群落组成、土壤酶活性和理化性质的关系, 旨在揭示互花米草入侵的土壤学机制, 为红树林、互花米草根际土壤微生物之间的化感作用的研究提供理论依据, 也为外来植物入侵的湿地生态系统的保护与恢复提供科学依据。

1 材料与方法 1.1 研究区概况

研究区域位于闽江河口湿地面积最大的鳝鱼滩湿地(119°34′12″—119°41′40″ E、26°00′36″—26°03′42″ N), 面积约为3120 hm2, 见图 1。鳝鱼滩湿地是由闽江中泥沙淤积形成的河口潮滩, 地理位置独特, 位于南亚热带和中亚热带的过渡带, 气候温暖湿润, 雨量充沛, 是典型的季风气候区, 年降水量约1350 mm, 年平均气温19.3℃。其土壤主要为滨海盐土和沙土, 含盐量较高, pH值呈酸性到中性。该湿地滨海临江, 终年受潮汐影响, 属正规半日潮型。区内主要植被类型可以分为滨海盐沼、沙生和红树林3种植被类型, 自2002年发现互花米草群落入侵之后, 迅速蔓延, 与秋茄(Kandelia candel)、藨草(Scirpus triqueter)、短叶茳芏(Cyperus malaccensis)、芦苇(Phragmites communis)等土著优势种群落产生竞争。到2010年为止已经形成大约306.94 hm2的互花米草盐沼, 主要分布于平行于海岸线的潮滩内缘[22]。所研究的红树林群落多为人工种植的秋茄群落(树龄为7 a以上), 自2010年互花米草逐渐向秋茄群落周围入侵, 形成大小不一的入侵斑块, 占据秋茄群落的生态位, 抑制幼苗的生长, 群落扩张和自我更新缓慢[23]

图 1 研究区与采样点位置图 Fig. 1 The study area and sampling spots in the tidal marsh of the Minjiang River estuary
1.2 野外采样及土壤性质测定

2016年4月在闽江河口鳝鱼滩湿地按照互花米草的不同入侵程度分别选取未受入侵的红树林群落(Mangrove community, MC), 全为互花米草占据的互花米草群落(S. alterniflora community, SC)和受入侵的红树林-互花米草混生群落(Mangrove-S. alterniflora, MS), 共3块典型的样地, 每块样地面积为10—20 m2, 且相距约为20 m。选取3种不同群落中长势较好的植被根际土壤各3份, 共计样品9份(红树林-互花米草混生群落土壤取自于秋茄红树林)。将土样带回实验室后, 将每种群落里的3个土壤样品充分混合, 分成2份。由于湿地土壤含水量高, 故一份在室内通风阴凉处晾至2—3 d, 待水分稍干之后, 过2 mm筛子, 放在4℃冰箱保存, 用于土壤微生物群落特征及酶活性测定, 另一份自然风干后过筛, 用于理化性质的测定。土壤pH值用水浸提电位法(土水比为1:2.5), 有机碳(SOC)用重铬酸钾-外加热法, 全氮(TN)用半微量凯氏法, 全磷(TP)用硫酸-高氯酸消煮法测定, 全钾(TK)用NaOH熔融火焰光度法。脲酶活性用靛酚蓝比色法测定, 蔗糖酶活性用3, 5-二硝基水杨酸比色法测定, 酸性磷酸酶活性用磷酸苯二钠比色法测定, 过氧化氢酶活性用KMnO4滴定法测定, 多酚氧化酶活性采用邻苯三酚比色法测定, 每个处理均设无基质对照, 且每个处理3次重复, 整个试验设无样品无基质对照[24-25]

1.3 磷脂脂肪酸的分离与气相色谱检测

采用PLFA生物标记法进行土壤微生物群落结构分析, PLFA的提取过程和分析方法[26]:称取4 g新鲜土壤于50 mL离心管中, 加入20 mL 0.2 moL/L的KOH甲醇溶液, 漩涡振荡5 min, 将其放置在37℃摇床中温育1 h, 每隔10 min漩涡振荡1 min, 进行脂肪酸释放和样品的甲醇化。加入3 mL 1.0 moL/L醋酸(冰乙酸)用于中和pH值, 漩涡振荡1 min。加入10 mL正己烷, 使磷脂脂肪酸转移到有机相中, 漩涡振荡1 min, 2600 r/min离心15 min。将离心管上层的正己烷转移到干净的试管中, 吹氮气使溶剂挥发至全干。将PLFA溶解在1 mL体积比为1:1的正己烷/甲基叔丁基醚溶液中, 静置3—5 min, 待其充分溶解, 转入GC小瓶, 加入10 μL浓度为1 μg/mL的内标(i19:0), 用于GC-MS检测。所用有机溶剂均为色谱纯。采用Varian240GC-MS检测磷脂脂肪酸, 全自动进样装置, 方法如下:进样口温度为280℃, 分流比为20:1, 柱温箱程序升温为70℃起始, 保持1 min, 以20℃/min升温至170℃, 保持2 min, 再以5℃/min升温至280℃, 保持5 min, 最后以40℃/min升温至300℃, 保持1.5 min。

1.4 土壤微生物群落PLFA的标记分析与含量测定

磷脂脂肪酸法(PLFA)广泛应用于描述土壤微生物群落的结构组成和多样性研究, 通过标记分析和含量测定, 可识别微生物量和土壤微生物群落结构。磷脂脂肪酸标记的命名参考Frostagard等采用的方法[27]。根据不同微生物类群的PLFA特征谱图不同, 在高度专一性基础上具有多样性的原理, 可用PLFA标记分析微生物群落中不同群体, 在分类上, 微生物类群大致分成4大类:细菌、真菌、放线菌与原生动物[28]。从已有的研究结果可总结出a15:0, i15:0, a16:0, i16:0, a17:0, i17:0等为革兰氏阳性细菌的PLFA标记;cy17:0, cy19:0, 16:1w5c, 16:1w7, 18:1w5c, 18:1w7c等为革兰氏阴性细菌的PLFA标记;10Me17:0, 10Me18:0, 10Me16:0等为放线菌的PLFA标记;18:3w6c(6, 9, 12), 18:1w9c, 18:2w6c等为真菌的PLFA标记;20:4w6c(6, 9, 12, 15)等为原生动物的PLFA标记。磷脂脂肪酸测算用峰面积和内标曲线法, 内标为i19:0, 含量用μg/g表示[29]

1.5 数据处理与统计分析

数据处理和制图采用Excel 2010软件, 采用DPSv 7.05版与SPSS 22统计软件进行方差分析、多样性指数分析、主成分分析和相关性分析。PLFA生物标记多样性指数分析Shannon-Wiener(S1)、Brillouin(B)、Mcintosh(M)多样性指数和Pielou均匀度(P)、Simpson优势度指数(S2)[29]。多样性指数计算方法如下。

(1) Shannon-Wiener多样性指数(S1)

计算公式为:

S1=-∑PilnPi

式中, Pi=Ni/N, Ni为处理i的特征PLFA个数, N为该试验中总特征PLFA个数。

(2) Pielou均匀度指数(P)

计算公式为:

P=-∑PilnPi/lnS

式中, S为群落中PLFA生物标记出现的频次, 即丰富度。

(3) Simpson优势度指数(S2)

计算公式为:

S2=1-∑Pi2

式中, Pi种特征PLFA占该试验中总的特征脂肪酸个数比例。

(4) Brillouin多样性指数(B)

计算公式为:

B=N-1lg[N!/n1!n2! …ni!]

式中, n1为第1个PLFA生物标记的个体数量, n2为第2个PLFA生物标记的个体数量, ni为第i个PLFA生物标记的个体数量, N为所有供试处理中PLFA生物标记出现的个体总和。

(5) Mcintosh多样性指数(M)

计算公式为:

式中, N为特征PLFA总数。

2 结果分析 2.1 不同植被群落土壤理化性质与酶活性的比较

3种不同植被群落土壤部分基本理化性质见表 1。3种土壤的pH值差别不显著, 介于(5.82±0.03)—(5.89±0.07)之间。SOC含量差异显著, 介于(15.91±0.35)—(24.39±0.96)g/kg, TN、TP、TK含量差异均显著, 分别介于(1.24±0.08)—(1.84±0.07)g/kg, (0.71±0.04)—(1.02±0.04)g/kg, (13.82±0.34)—(16.89±0.42)g/kg之间。3种不同植被群落土壤养分含量大小排序的总体趋势为MC>MS>SC。比较3种土壤养分状况, 结果表明MC土壤养分状况优于SC群落, 当入侵植被进入后, MC土壤养分含量明显下降, 呈退化趋势。

表 1 不同植被群落土壤部分理化性质(平均数±标准误) Table1 Basic Soil physic-chemical properties at different vegetation communities
植被群落类型
Vegetation types
pH 有机碳
SOC/(g/kg)
全氮
TN/(g/kg)
全磷
TP/(g/kg)
全钾
TK/(g/kg)
MC 5.89±0.07a 24.39±0.96a 1.84±0.07a 1.02±0.04a 16.89±0.42a
MS 5.82±0.03a 20.68±0.734b 1.47±0.06b 0.77±0.05b 14.15±0.28b
SC 5.87±0.04a 15.91±0.35c 1.24±0.08c 0.71±0.04c 13.82±0.34c
  同一列中数据后跟相同小字母表示差异不显著(P<0.05); MC:红树林群落Mangrove community;MS:红树林-互花米草混生群落Mangrove-S. alterniflora;SC:互花米草群落S. alterniflora community

3种不同植被群落土壤酶活性测定结果见表 2。MC土壤中Suc、Ure、CAT、PHO、PPO的含量均为最高, 总体呈MC>MS>SC的趋势。3种土壤中Suc、CAT、PHO含量均有显著差异, 而MS、SC土壤的Ure含量和MC、MS土壤的PPO含量差异不显著。3种土壤中PHO和PPO的含量远远低于其他3种土壤酶的含量。

表 2 不同植被群落土壤酶活性 Table2 Soil enzyme activities at different vegetation communities
植被群落类型
Vegetation types
蔗糖酶
Suc/
(mg g-1d-1])
过氧化氢酶
CAT/
(mL g-1(2h)-1)
脲酶
Ure/
(mg g-1 d-1)
酸性磷酸酶
PHO/
(mg g-1 d-1)
多酚氧化酶
PPO/
(mg g-1 d-1)
MC 21.17±2.29a 17.84±1.53a 3.89±0.11a 0.13±0.04a 0.61±0.04a
MS 16.48±0.81b 16.56±1.12ab 3.16±0.23b 0.09±0.02b 0.59±0.02a
SC 10.57±0.71c 14.92±1.61b 2.88±0.47b 0.08±0.03c 0.51±0.19b
2.2 不同植被群落土壤微生物的PLFA分析 2.2.1 土壤微生物的PLFA种类和总量的比较

在闽江河口鳝鱼滩湿地3种不同植被群落土壤中共检测到22种PLFA生物标记, 见表 3。其中MC土壤中PLFA生物标记有20种, 总含量为(89.40±6.15)μg/g;MS土壤中PLFA标记有19种, 总含量为(97.31±18.88)μg/g, SC土壤中PLFA标记有21种, 总含量为(33.94±6.47)μg/g。从表 3中可知不同植被群落土壤微生物的PLFA种类差别不大, 而不同类型微生物的PLFA含量差别明显, MS土壤中PLFA生物标记总含量明显高于MC和SC。每种类型土壤中均有不同的生物标记分布, 代表着不同类型的微生物, 在3种植被群落土壤中完全分布的PLFA生物标记有18种, 包括i15:0, a15:0, 16:1w7c, 16:0等, 而有些PLFA生物标记只在某种植被群落土壤中有分布, 属不完全分布, 此类PLFA生物标记有4种, 即30:0, 20:0, 24:0, 22:4w7c。生物标记24:0仅在MC土壤中分布, 生物标记30:0仅出现在SC土壤中。

表 3 不同植被群落土壤微生物PLFA的类型及含量/(μg/g) Table3 Types and contents of PLFA in soils of different vegetation communities
序号
No.
生物标记
Biomarkers
微生物类型
Microbial group
不同植被群落Different vegetation communities
MC MS SC
1 30:0 细菌 0 0 0.12±0.02b
2 i14:0 革兰氏阳性细菌 3.06±0.54b 4.57±1.06a 1.41±0.32c
3 9Me15:0w 放线菌 8.57±2.83a 6.35±1.20a 2.33±0.34b
4 a15:0 革兰氏阳性细菌 4.31±0.97b 6.76±1.26a 1.55±0.30c
5 15:0 好氧细菌 1.38±0.29ab 1.89±0.76a 0.59±0.14b
6 22:4w7c 真菌 0 2.33±1.29a 0.48±0.16b
7 i15:0 革兰氏阳性细菌 1.96±0.48b 3.56±1.10a 1.25±0.16b
8 16:0 革兰氏阳性细菌 19.38±1.92a 22.20±6.26a 5.94±1.69b
9 16:1w7c 革兰氏阴性细菌 9.43±1.66a 7.25±1.51a 3.03±1.46b
10 16:1w9c 真菌 2.41±0.71ab 4.24±1.45a 1.55±0.15b
11 cy19:0 革兰氏阴性细菌 3.04±1.61a 3.44±0.42a 1.06±0.10b
12 21:1w9c 真菌 1.32±0.29a 1.67±0.56a 1.07±0.15a
13 a17:0 革兰氏阳性细菌 4.11±0.51b 10.89±2.36a 2.93±0.77b
14 cy17:0 革兰氏阴性细菌 2.51±0.10a 2.05±0.28b 0.81±0.08c
15 18:1w12c 真菌 6.15±1.45a 5.47±0.19a 2.14±0.21b
16 18:2w6t(6, 9) 真菌 3.24±0.54a 2.65±0.59a 3.41±4.34a
17 18:1w9c 真菌 4.13±1.02a 3.16±1.05ab 1.62±0.17b
18 18:0 嗜热解氢杆菌 4.13±1.25a 5.06±0.38a 1.61±0.21b
19 20:5w3c
(3, 6, 9, 12, 15)
原生动物 2.48±0.78a 2.60±0.73a 0.44±0.02b
20 18:1w2c 真菌 2.00±0.72a 1.17±0.88ab 0.16±0.03b
21 20:0 细菌 1.53±0.48a 0 0.44±0.12b
22 24:0 细菌 4.26±0.23a 0 0
不同PLFA生物标记总量Total content of deferent PLFA biomarkers 89.40±6.15a 97.31±18.88a 33.94±6.47b

3种植被群落土壤中PLFA生物标记含量最多的是16:0(革兰氏阳性细菌), 在土壤PLFA生物标记总量中占有绝对的优势, 所占的百分比依次为21.67%、22.81%、17.50%, 表明其在土壤中起主要作用。MS土壤中PLFA生物标记种类最少但含量最多;SC土壤中PLFA生物标记种类最多, 含量最少;MC土壤中PLFA种类相比较多于MS土壤, 少于SC土壤, PLFA总含量居中。不同的植被群落土壤中微生物的种类和PLFA含量存在较大的差异, 表明不同土壤中的微生物所起的作用也有很大的不同。9Me15:0w, 16:0, 16:1w7c, a15:0, 18:1w12c是MC土壤中含量较多的5种PLFA, 占总PLFA含量的54.07%;在PLFA含量的54.35%;SC土壤中9Me15:0w, 16:0, 16:1w7c, a17:0和18:2w6t(6, 9)这5种PLFA占总PLFA含量的51.86%。从总体上看, 在不同植被群落土壤中, PLFA生物标记种类基本上均以9Me15:0w, 16:0, 16:1w7c为主。

2.2.2 土壤特征微生物类群PLFA含量的比较

不同植被群落土壤中特征微生物PLFA含量存在着较大差异, 总含量及其相互之间比值见表 4。由表 3表 4可知土壤微生物中细菌的种类最多且含量最高, 其次是真菌, 而放线菌和原生动物的种类和含量, 相对较少。土壤中代表革兰氏阳性细菌PLFA含量最多, 代表原生动物PLFA含量最少;革兰氏阳性细菌、革兰氏阴性细菌之间和细菌、真菌之间PLFA含量差别明显, 相互间的比值较大。MS土壤中革兰氏阳性细菌、真菌、原生动物PLFA含量最多, 而SC土壤含量最低, 总体排序是MS>MC>SC;3种土壤中革兰氏阴性细菌、放线菌大小排序为MC>MS>SC。革兰氏阴性细菌和革兰氏阳性细菌之间比值大小排序为MC>SC>MS;真菌/细菌大小排序为SC>MC>MS。

表 4 不同植被群落土壤中的特征微生物类群PLFA总量及比值/(μg/g) Table4 Contents and ratio of Microbial groups PLFA in soils of different vegetation communities
特征微生物类群
Microbial groups
不同植被群落Different vegetation communities
MC MS SC
革兰氏阳性细菌G+ 32.84 48.01 13.21
革兰氏阴性细菌G- 15.003 12.75 4.81
革兰氏阴性细菌/革兰氏阳性细菌(G-/G+)/% 45.67 26.57 36.43
真菌Fungi 18.29 21.71 10.46
真菌/细菌Funji/Bacteria(%) 38.24 35.72 58.07
放线菌Actinomycete 8.57 6.35 2.33
原生动物Protozoon 2.48 2.60 0.44
2.2.3 不同植被群落土壤微生物群落多样性指数的比较

不同植被群落土壤PLFA生物标记的种类和含量存在差异, 所代表的不同微生物群落也存在一定差异, 可用群落多样性指数来表示。由表 5可知SC土壤微生物群落Simpson指数、McIntosh指数均高于MC和MS, 大小排序为SC>MC>MS;3种土壤微生物群落的均匀度指数、Brillouin指数总体趋势是MC>MS>SC。MC土壤和SC土壤微生物群落在各项多样性指数上存在着显著差异, 即两种土壤中各自存在着某些差异较大的优势微生物群落;MC和SC的Shannon-Wiener指数差异不显著, 较MS高, 表明土壤微生物群落种类多且分布均匀。MS是SC入侵MC所形成的群落, 其土壤微生物群落多样性指数均较MC小, 即在入侵机制下MC土壤微生物群落多样性有衰退。

表 5 不同植被群落土壤微生物类群多样性指数 Table5 Soil microbial communities′ diversity indices of different vegetation types
植被群落类型
Vegetation types
Simpson指数
Simpson index
Shannon-Wiener指数
Shannon-Wiener index
均匀度指数
Pielou index
Brillouin指数
Brillouin index
McIntosh指数
McIntosh index
MC 0.92±0.01b 3.90±0.05a 0.90±0.01a 3.45±0.06a 0.78±0.01b
MS 0.90±0.01c 3.71±0.01b 0.89±0.003a 3.43±0.04a 0.76±0.01b
SC 0.94±0.02a 3.88±0.13a 0.88±0.03b 3.09±0.04b 0.85±0.05a
2.2.4 不同植被群落土壤微生物PLFA的主成分分析

对不同植被群落土壤微生物PLFA进行主成分分析, 见图 2, 共提取出4个主成分, 与土壤微生物群落PLFA生物标记相关的2个主成分分析的累积贡献率达93.19%, 其中第1主成分(PC1)和第2主成分(PC2)分别解释变量方差的63.58%和29.61%。MC土壤位于第1主成分正端, 第2主成分正端;MS土壤位于第1主成分正端, 第2主成分负端;SC土壤位于第1主成分负端, 第2主成分负端。单个PLFA初始载荷因子主成分分析结果见图 2, 对第一主成分起主要作用的PLFA是i14:0, 9Me15:0w, a15:0, 15:0, 16:1w7c, cy17:0, 16:0, 18:1w9c, 18:0;对第2主成分其起主要作用的PLFA是20:0, 24:0。

图 2 不同植被群落土壤微生物PLFA的主成分分析(A)单个磷脂脂肪酸初始载荷因子主成分分析(B) Fig. 2 Principal components analysis of different microbial groups PLFA in soils of different vegetation communities(A) PLFA contributing to soil microbial communities ordination pattern(B)
2.3 不同植被群落土壤部分理化性质与酶活性的相关性

不同植被群落土壤部分理化性质与酶活性的相关性分析结果见表 6。由表 6可知土壤pH值与其他理化性质、酶活性存在一定的相关性, 而相关性均不显著。SOC与TN、PPO呈显著正相关, 与Suc、CAT呈极显著正相关;TN与TP、TK、Suc、CAT、PHO间的相关性显著, 与Ure间的相关性极显著, 均呈正相关;TP与TK、Ure、PHO间均呈极显著正相关;TK与Ure呈显著正相关, 与PHO呈极显著正相关。土壤酶活性之间存在一定的相关性, 均呈正相关, Suc与PPO呈显著相关, 与CAT呈极显著相关;CAT与PPO间的相关性显著;Ure与PHO间的相关性极显著。

表 6 不同植被群落土壤部分理化性质与酶活性的相关性 Table6 Correlation analysis of soil physic-chemical properties and enzyme activities at different vegetation communities
因子
Factors
pH
有机碳
SOC
全氮
TN
全磷
TP
全钾
TK
蔗糖酶
Suc
过氧化
氢酶
CAT
脲酶
Ure
酸性磷
酸酶
PHO
多酚氧
化酶
PPO
pH 1
有机碳SOC 0.21 1
全氮TN 0.4 0.98* 1
全磷TP 0.58 0.92 0.98* 1
全钾TK 0.65 0.88 0.96* 0.99** 1
蔗糖酶Suc 0.21 0.99** 0.98* 0.92 0.88 1
过氧化氢酶CAT 0.21 0.99** 0.98* 0.92 0.88 0.99** 1
脲酶Ure 0.51 0.95 0.99** 0.99** 0.98* 0.95 0.95 1
酸性磷酸酶PHO 0.58 0.92 0.98* 0.99** 0.99** 0.92 0.92 0.99** 1
多酚氧化酶PPO -0.05 0.97* 0.89 0.78 0.73 0.96* 0.97* 0.83 0.79 1
  *:显著相关, P<0.05;**:极显著相关, P<0.01。SOC:Soil Organic Carbon;TN:Total Nitrogen;TP:Total Nitrogen;TK:Total Potassium;Suc:Sucrase;CAT:Catalase;Ure:Urease;PHO:Phosphatase;PPO:Polyphenoloxidase
2.4 不同植被群落土壤微生物PLFA与土壤养分因子性质的相关性

不同植被群落土壤微生物PLFA与土壤养分因子的相关性分析结果见表 7。土壤特征微生物类群PLFA与理化性质和酶活性间的相关性存在差异, 土壤pH值与放线菌总PLFA呈正相关, 与革兰氏阳性细菌、革兰氏阴性细菌、真菌、原生动物总PLFA呈负相关, 相关性均不显著;革兰氏阴性细菌总PLFA与SOC、Suc、CAT呈显著正相关, 与PPO呈极显著正相关;放线菌总PLFA与TN、PPO间的相关性显著, 与SOC、Suc、CAT间的相关性极显著;原生动物总PLFA与PPO呈显著正相关。

表 7 不同植被群落土壤微生物PLFA与土壤理化性质、酶活性的相关性 Table7 Correlation analysis of microbial groups PLFA and physic-chemical properties and enzyme activities at different vegetation communities
因子
Factors
pH 有机碳
SOC
全氮
TN
全磷
TP
全钾
TK
蔗糖酶
Suc
过氧化
氢酶
CAT
脲酶活性
Ure
酸性磷
酸酶
PHO
多酚氧
化酶
PPO
革兰氏阳性细菌G+ -0.64 0.62 0.45 0.25 0.17 0.62 0.62 0.34 0.26 0.8
革兰氏阴性细菌G- -0.03 0.97* 0.9 0.79 0.74 0.97* 0.97* 0.84 0.8 0.99**
真菌Funji -0.52 0.73 0.58 0.4 0.32 0.73 0.73 0.48 0.4 0.88
放线菌Actinomycete 0.12 0.99** 0.96* 0.88 0.83 0.99** 0.99** 0.91 0.88 0.99*
原生动物Protozoon -0.29 0.88 0.76 0.61 0.54 0.87 0.88 0.68 0.62 0.97*
3 讨论 3.1 互花米草入侵对红树林群落土壤理化性质、酶活性的影响

植被群落的演替可导致土壤养分库发生改变, 土壤碳、氮含量是土壤质量的生物指标, 土壤酶是微生物新陈代谢所分泌的活性物质, 在土壤生态系统的物质循环和能量转化过程中具有重要功能, 是土壤的肥力指标[15, 30]。闽江河口红树林群落土壤的SOC、TN、TP、TK和酶活性均大于红树林-互花米草混生群落、互花米草群落, 表明互花米草入侵后闽江河口湿地红树林群落土壤的部分理化性质和酶活性均有所下降, 土壤养分状况发生了明显退化, 此结果与张祥霖等[15]的研究结果相似。红树林群落土壤碳汇等功能出现衰退, 这与酶系统有关[31], 而酶活性作为微生物功能的体现, 反映土壤微生物群落功能的变化, 红树林群落土壤酶活性下降, 表明互花米草入侵改变了原土壤生态系统微生物群落功能。土壤微生物群落多样性也是土壤养分、酶活性、凋落物和根系分泌物等因素综合作用的结果, 反映了土壤肥力状况与营养代谢循环的密切关系。Ehrenfeld等[32]研究表明外来植物入侵与土壤营养代谢循环的关系密切, 由于互花米草的蔓延, 土壤微生物群落组成发生改变, 从而导致养分循环的变化。

3.2 互花米草入侵下红树林群落土壤理化性质、酶活性、微生物PLFA间的相关性

闽江河口湿地的红树林、互花米草、红树林-互花米草混生群落土壤理化性质和酶活性各因子间的相关性总体上呈正相关, Suc、CAT与TN、SOC呈显著或极显著相关, Ure、PHO与TN、TP、TK呈显著或极显著相关, 表明土壤中碳、氮、磷、钾等营养元素的供应与转化受蔗糖酶、过氧化氢酶、脲酶、酸性磷酸酶活性的影响。土壤中蔗糖酶可反映碳氮转化的速率, 脲酶可表示土壤氮素的供应状况, 酸性磷酸酶可影响土壤有机磷的分解转化, 过氧化氢酶影响土壤有机质转化的速度[26, 28]。互花米草入侵, 红树林土壤酶活性下降, 理化性质也随之改变。除pH值与土壤特征微生物类群PLFA基本上呈负相关, 土壤微生物PLFA与其他理化性质与酶活性间的相关性均呈正相关。革兰氏阴性细菌总PLFA与SOC、Suc、CAT、PPO呈显著或极显著相关, 放线菌总PLFA与SOC、TN、Suc、CAT、PPO间的相关性显著或极显著, 表明土壤部分理化性质和酶活性受土壤微生物含量变化的影响。微生物群落在土壤生态系统营养代谢循环中具有重要功能, 如硝化细菌在土壤氮循环中具有核心作用[17], 假单胞菌具有分解有机物作为碳源的能力[33], 解磷细菌能促进土壤无机磷酸盐的溶解和土壤有机磷的分解释放达到增加土壤有机磷含量的目的, 微生物群落的变化, 影响其功能的发挥。互花米草入侵下红树林群落土壤理化性质、酶活性、微生物PLFA间的相关性研究, 表明在微生物群落结构分析的基础上, 互花米草入侵有影响红树林群落土壤碳、氮、磷等的循环及酶活性的潜力。

3.3 互花米草入侵对红树林土壤微生物群落的影响

根际土壤微生物群落结构和多样性与植物的生长发育密切相关, 对外来植物的成功入侵有重要作用, 当地生态系统内的植物与土壤微生物间在长期发展过程中, 会形成一种平衡共生的状态, 外来植物入侵通过改变土壤微生物群落结构, 打破原有的平衡状态, 影响入侵地物种生长和群落更替[4, 34-35]。外来入侵植物改变土壤微生物群落的途径主要有两种, 一是土壤微生物群落会随地上植被群落的更替而改变, 外来入侵植物适应新的栖境后大面积扩散, 改变生长环境, 使入侵地生物多样性丧失。二是外来植物通过释放化感物质进入土壤, 受到微生物的加工、分解、转化等, 同时对根际微生物群落产生影响, 进而影响受体植物的生长发育[36-37]。如入侵北美的铺散矢车菊和斑点矢车菊分别通过根际分泌具有抗菌活性的化感物质8-羟基喹啉(8-hydroxyquinoline)和具有防御根际病原体危害的化感物质儿茶酚(catechin), 引起土壤微生物群落变化, 实现入侵[4, 38]。也有学者研究入侵中国的植物紫茎泽兰(Ageratina adenophora), 发现紫茎泽兰入侵区土壤真菌、自生固氮菌、氨氧化细菌数量都显著高于未入侵区, 通过改变入侵区土壤微生物群落结构, 加速入侵[39]。对闽江河口互花米草入侵下红树林湿地土壤微生物群落进行PLFA生物标记测定, 在数量上表征占优势的土壤微生物群落, 3种植被群落共发现22种PLFA生物标记, 其含量存在差异。红树林-互花米草混生群落土壤PLFA含量最多, 即土壤微生物量高于红树林群落, 这与互花米草入侵有关[16]。闽江河口互花米草入侵的红树林群落, 土壤中革兰氏阳性细菌、真菌、原生动物微生物类群含量增加, 革兰氏阴性细菌、放线菌微生物类群含量减少, 表明互花米草入侵后微生物群落结构发生改变, 进而可能影响了土壤的营养循环和能量流动。红树林-互花米草混生群落土壤微生物多样性指数均低于红树林群落, 表明互花米草入侵后微生物群落多样性也发生改变。土壤中参与养分循环和植物间竞争生存的功能性微生物类群结构和多样性的变化, 可能会影响红树林对养分的吸收, 进而有利于互花米草的竞争和扩张。互花米草的竞争化感作用明显[40], 与红树林根际土壤微生物之间的化感作用, 尚需进一步深入研究。

4 结论

通过对红树林、互花米草、红树林-互花米草混生群落根际土壤的理化性质、酶活性和土壤微生物群落PLFA的比较, 发现互花米草入侵改变了入侵地红树林土壤微生物群落结构, 显著提高了土壤中革兰氏阳性细菌、真菌的含量, 降低了革兰氏阴性细菌、放线菌的含量, 土壤SOC、TN、TP、TK和酶活性均有明显下降, 入侵地的红树林群落土壤生境退化。红树林生态系统树种少, 群落结构单一, 系统稳定性较差, 外来物种入侵威胁较大, 被入侵破坏后恢复难度大。互花米草入侵红树林群落, 土壤微生物群落结构的变化, 为互花米草入侵的研究提供了线索。互花米草入侵具有影响土壤碳、氮、磷等理化性质和酶活性的潜力, 影响红树林群落营养代谢循环, 改变部分有利于自身生长的土壤环境相关的微生物类群含量, 竞争有利的土壤环境, 并迅速扩张实现入侵。研究土壤微生物群落结构的变化, 为从微生物方面和分子水平来研究互花米草的入侵机制提供探索思路。运用PLFA法研究土壤微生物群落结构特征, 提供了较为准确的微生物多样性方面的信息, 将在后续研究红树林、互花米草根际土壤微生物之间的化感作用中得到进一步的应用。

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