2022, Vol. 42文章信息
- 郑洁, 程梦华, 栾璐, 孔培君, 孙波, 蒋瑀霁
- ZHENG Jie, CHENG Menghua, LUAN Lu, KONG Peijun, SUN Bo, JIANG Yuji
- 秸秆还田对玉米根际氨氧化微生物群落及红壤硝化潜势的影响
- Effects of straw returning on the ammonia-oxidizers and nitrification in the rhizosphere of maize in a red soil
- 生态学报. 2022, 42(12): 5022-5033
- Acta Ecologica Sinica. 2022, 42(12): 5022-5033
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb202104010853
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文章历史
- 收稿日期: 2021-04-01
- 网络出版日期: 2022-02-11
2. 中国科学院大学, 北京 100049;
3. 南京师范大学生命科学学院, 南京 210023
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
3. College of Life Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China
根际微生物作为土壤生物群落中最活跃且具有决定性影响的组分之一, 在土壤-植物生态系统中参与了土壤有机质等养分循环和能量流动。揭示植物—根际微生物根际对话过程及其调控机制, 对促进植物生长发育和生产力的提高至关重要[1-2]。氮是陆地生态系统中控制植物生长的关键限制营养元素, 根际土壤微生物驱动着土壤—植物系统中氮素循环过程, 将氮素转化为可被植物吸收的形态, 满足植物的氮素需求。硝化作用是土壤氮素形态转化的关键步骤之一, 我国农田生态系统硝化活性较高, 以自养硝化作用为主[3-4]。作为自养硝化过程的氨氧化过程是第一和限速步骤, 主要由含氨单加氧酶基因(amoA)的氨氧化古菌(ammonia-oxidizing archaea, AOA)和氨氧化细菌(ammonia-oxidizing bacteria, AOB)共同驱动, 在有氧环境下将氨氧化为亚硝酸盐[5]。近年来, 全程氨氧化微生物(Comammox)的发现使人们对氮循环有了全新的认识, 但是深入研究发现Comammox大都来自铵贫瘠的生境, 而在高底物浓度的农田土壤硝化过程中典型的氨氧化微生物(AOA和AOB)扮演的角色并不能被Comammox所取代[6-7]。农田生态系统中, 环境因子(pH、NH4浓度等)和农田管理措施(种植方式、施肥管理等)决定着土壤中氨氧化微生物的生态位分异, 影响群落的丰度和硝化潜势[8]。研究表明低pH和低NH4浓度条件下, AOA在氨氧化过程中发挥着主导作用, 而AOB则倾向于主导中性和碱性土壤, 以及高NH4浓度环境的氨氧化过程[9-10, 11]。Wu等[12]和Su等[13]研究发现, 不同的施肥管理方式会显著影响AOA和AOB的群落结构。可见, 研究AOA和AOB群落对农田管理措施和环境因子的响应机制一直是农田生态系统研究的热点问题, 对深入认识氮素转化机制具有重要意义。
红壤是中国南方地区的主要土壤类型, 其分布地区气候条件优越。由于红壤酸性强, 土质粘重, 脱硅富铁铝化现象严重, 导致土壤氮素供应失衡[11]。与此同时, 农田过度施用氮肥, 加剧土壤酸化, 导致氮素转化功能微生物丰度和代谢活性下降, 降低了作物生产力和氮素养分利用率, 同时还会对环境造成负担[14]。研究表明, 秸秆还田是培肥地力, 改良土壤性状的有效途径之一。作为土壤养分和有机物质的重要来源, 秸秆分解刺激了土壤微生物的活性, 通过提高土壤氮素有效性加速氮素循环, 促进作物生长发育[15]。但是秸秆还田存在腐解慢、与作物争氮和土壤疏松等不利因素, 导致作物出苗困难、诱发病虫害等问题[16]。因此, 揭示秸秆还田的高效激发效应, 对建立贫瘠红壤快速培肥的调控技术具有重要的实践价值。
Tosti等发现秸秆猪粪配施通过调节秸秆中的碳氮比可以加快微生物的矿化作用, 显著提高有机氮的矿化与矿质氮的微生物固持, 进而增加作物产量[17]。Yu等发现秸秆生物炭可以增加微孔生境的可用性, 提高微生物生物量和多样性[18]。不同秸秆还田方式对培育土壤肥力、增强功能微生物活性具有重要影响, 但目前关于秸秆还田处理对根际氨氧化微生物群落和功能的影响机制尚不明确。为此, 本研究以南方典型旱地红壤为研究对象, 依托秸秆还田长期定位试验(9年), 通过Illumina高通量测序技术, 研究不同秸秆还田处理对玉米根际氨氧化微生物多样性和群落结构、以及硝化潜势的影响, 旨在揭示不同秸秆还田处理对根际氮转化微生物调控机制, 以期为建立科学高效的秸秆还田措施、提高氮肥利用率提供科学依据。
1 材料与方法 1.1 研究区概况田间试验于2010年设置在江西省鹰潭市中国科学院红壤生态实验站(116°55E, 28°13N), 属中亚热带季风气候, 年平均气温17.8℃, 年降水量约为1795 mm, 其土壤为第四纪红黏土发育的红壤(黏化湿润富铁铝土)。田间试验小区面积为100 m2(5 m×20 m)。土壤酸性较强、有机质低。试验地开始前表层土壤(0—20 cm)的基本理化性质为：pH 4.73, 有机碳2.52 g/kg, 全氮0.40 g/kg, 全磷0.23 g/kg, 碱解氮38.30 mg/kg, 全钾11.95 g/kg, 速效磷0.76 mg/kg, 速效钾47.58 mg/kg, 阳离子交换量12.12 cmol/kg。
1.2 试验材料与设计试验共设置5个处理, 分别为：不施肥(CK)；氮磷钾肥(NPK)；氮磷钾肥+秸秆(NPKS)；氮磷钾化肥+秸秆猪粪配施(秸秆猪粪按9∶1的碳配比施用, NPKSM)；氮磷钾肥+秸秆生物炭(NPKB)。试验供试作物为玉米(Zea mays L., 苏玉24), 每年4月份种植, 7月份收获。每个处理设置3个重复, 随机区组排列。秸秆生物炭是利用风干玉米秸秆在生物炭炉中450 ℃下通过厌氧闷烧制成。不同秸秆还田处理(NPKS、NPKSM、NPKB)每年的碳输入量为1000 kg/hm2, 各处理的化肥的施入量为：尿素(N, 150 kg/hm2), 钙镁磷肥(P2O5, 75 kg/hm2), 无机钾肥(K2O, 60 kg/hm2), 所有氮磷钾肥、秸秆、猪粪和生物炭在玉米种植前一次性施入土壤并翻耕混匀。
1.3 样品采集与土壤性质测定在2019年7月玉米收获前, 采集不同秸秆还田处理的根际土壤(0—20 cm)。采用S型取样法, 在每一个小区中随机选择10株玉米植株, 抖落表面土壤, 然后将植物根际土壤抖落至盆中混匀, 用无菌自封袋密封, 置于带有干冰的采样箱中带回实验室。所有土壤样品共分为三份：经自然风干过筛后用于土壤理化性质分析；保存于-20 ℃冰箱在一周内完成氨氧化微生物的硝化潜势测定；保存于-80 ℃冰箱用于土壤基因组总DNA提取分析。土壤pH采用水浸提电位法(土/水比为1∶2.5), 土壤含水量(Moisture)采用烘干法, 有机碳(SOC)采用重铬酸钾-外加热法, 全氮(TN)采用凯氏定氮法, 全磷(TP)采用高氯酸-硫酸酸溶-钼锑抗比色法, 速效磷(AP)采用碳酸氢钠提取法, 速效钾(TK)采用原子吸收分光光度法, 铵态氮(NH4+-N)和硝态氮(NO3--N)采用2 mol/L KCL溶液浸提, 流动分析仪测定[19]。
1.4 高通量测序与荧光定量PCR分析采用MoBio PowerSoil DNA(MIBIO laboratories Inc., Carsbad, USA)试剂盒提取土壤样品DNA。通过NanoDrop®ND-2000检测DNA浓度质量, 然后进行1.2%(w/v)的琼脂糖凝胶电泳, 检测DNA片段大小。AOA的扩增引物为Arch-amoA 26F(5′-GACTACATATTCTACACWGACTGGGC-3′)和Arch-amoA 417R(5′-GGTGTCATATATGGAGGCAACGTTGG-3′)；AOB的扩增引物为amoA-1F(5′-GGGGTTTCTACTGGTGGT-3′)和amoA-2R(5′-CCCCTCKGSAAAGCCTTCTTC-3′)。PCR反应体系为20 μL：2×SYBR Premix 10 μL, 0.8 μL上下引物, 1 μL DNA模板, 加ddH2O补足。PCR扩增条件为：94℃预变性2 min, 94℃变性30 s, 55 ℃退火30 s, 72℃延伸30 s, 72℃终末延伸10 min, 循环30次。PCR产物纯化回收后制备测序文库, 通过Illumina Miseq平台进行高通量测序。生物信息学分析采用Mothur软件包对原始序列进行质量筛选, 对保留的序列进行修剪。选择与barcode完全匹配的序列, 将其分配到古菌和细菌的amoA基因的单独文件中。使用FrameBot工具进一步进行筛选后, 采用RDP中FunGene数据库对AOA和AOB的amoA进行相似度检索。最后, 对每个样本的序列读数进行聚类, 使用CD-HIT-EST得出基于97%相似度的OTU[20]。
AOA和AOB的amoA基因拷贝数用荧光定量法测定, 反应在ABI StepOne TM实时荧光定量PCR仪上进行。所用引物与上述相同, 反应体系为：2×SYBR®Premix Ex Taq 10 μL, 上下引物各0.5 μL, DNA模板1 μL, 最后用ddH2O补至20 μL。反应程序为：95℃预变性1 min, 94℃变性45 s, 57℃退火45 s, 72℃延伸45 s, 72℃终末延伸10 min, 重复循环40次。每个样品3个重复, 并设3个用无菌水作为空白对照。
1.5 氨氧化微生物功能的测定称取5 g(等量干质量)土壤, 置于50 mL 2 mM (NH4)2SO4和10 mM NaClO3的溶液中, 摇床震荡25℃培养(150 rpm), 分别于0 h、8 h、24 h、30 h、48 h、60 h和72 h取悬浮液, 用Griess试剂在室温下显色。取7支10 mL比色管分别加入0 mL、0.025 mL、0.05 mL、0.1 mL、0.15 mL、0.2 mL、0.25 mL的NaNO2的标准溶液, 加蒸馏水至5 mL, 加0.2 mL的0 mg/L、0.025 mg/L、0.05 mg/L、0.1 mg/L、0.15 mg/L、0.2 mg/L、0.25 mg/L Griess试剂, 在波长520 nm处以蒸馏水为参比, 依次测定吸光值, 各值减去空白对照后制作标准曲线。根据标准曲线计算得到NO2--N浓度, 潜在氨氧化速率根据每克干土中NO2--N随时间的累积量进行计算。为了区分AOA和AOB对硝化潜势的相对贡献, 添加1-辛炔对土壤中AOB的活性具有明显的抑制作用, 但是却不会影响AOA的活性[21]。因此, 设置2个实验组, 不添加1-辛炔的实验组可表征AOA和AOB的总硝化潜能, 添加1-辛炔(4 μM)的实验组可表征AOA的硝化能力, 总硝化潜能减去添加1-辛炔的实验组可表征AOB的硝化能力, 以每小时每克干土中NO2--N的增加速率表示(μg NO2--N g-1干土h-1)。
1.6 数据处理使用Chao 1指数表征丰富度, 以Shannon指数表征多样性。采用主坐标分析(principal co-ordinates analysis, PCoA)计算两两样本间Bray-Curtis距离, 研究样本群落组成的差异性。相关性分析和方差分析等在SPSS 24.0中完成, 不同处理之间利用Tukey法进行单因素方差分析, 不同字母表示处理间差异显著(P < 0.05)。多元分析统计在Rstudio软件中完成, 其中微生物多样性、主坐标分析(PCoA)和相似性分析(ANOSIM)通过vegan包完成。随机森林分析通过randomForest程序包计算, 并通过rfUtilities和rfPermute程序包分别检验模型和每个变量的P值。结构方程模型(SEM)在AMOS 23.0软件中分析。
2 结果与分析 2.1 不同秸秆还田处理的土壤理化性质和硝化潜势不同秸秆还田处理对玉米根际土壤理化性质的影响显著(表 1)。试验小区的土壤呈酸性, NPKSM和NPKB处理显著提高了土壤pH(P < 0.05), 但土壤含水量没有显著差异(P>0.05)。与CK处理相比, 不同秸秆还田处理下土壤SOC、TN、TP、AP和AK显著提高(P < 0.05)。NPKSM处理的土壤TN、TP和AP均显著高于其他处理(P < 0.05), NPKB处理中SOC含量最高, NPKS处理的AK含量最高。不同秸秆还田处理土壤的NO3--N和NH4+-N差异显著, 分别介于0.7—3.64 mg/kg和12.62—20.35 mg/kg之间。NPKS处理下土壤NO3--N显著高于NPKSM、NPK和NPKB处理(P < 0.05), 而NPKSM和NPKB处理下NH4+-N显著高于NPKS和NPK处理(P < 0.05)。土壤硝化潜势在不同秸秆还田处理间均有显著差异(图 1, P < 0.05)。AOA群落的硝化潜势(PNAAOA)介于0.015—0.058 μg NO2--N g-1干土h-1之间, 其中NPKSM和NPKS处理显著高于CK、NPK和NPKB处理(P < 0.05)。AOB群落的硝化潜势(PNAAOB)介于0.007—0.033 μg NO2--N g-1干土h-1之间, 其中NPKSM处理最高, NPKS、NPKSM和NPKB处理显著高于CK和NPK处理(P < 0.05)。不同秸秆还田处理中AOA介导的土壤硝化潜势对土壤总硝化潜势(PNAtotal)的贡献高于AOB。
| 处理 Treatments |
pH | 含水量 Moisture/% |
有机碳 SOC/ (g/kg) |
全氮 TN/ (g/kg) |
全磷 TP/ (g/kg) |
速效磷 AP/ (g/kg) |
速效钾 AK/ (mg/kg) |
硝态氮 NO3--N/ (mg/kg) |
铵态氮 NH4+-N/ (mg/kg) |
| 对照CK | 4.49±0.02a | 17.59±2.99a | 3.48±0.26a | 0.45±0.1a | 0.25±0.01a | 0.72±0.15a | 85.83±8.7a | 0.7±0.15a | 12.62±0.38a |
| 氮磷钾肥NPK | 4.48±0.02a | 19.82±1.32a | 4.26±0.21ab | 0.57±0.01b | 0.44±0.03b | 8.08±0.41b | 103.33±7.26ab | 2.08±0.22b | 14.5±0.52b |
| 氮磷钾肥+秸秆 NPKS |
4.5±0.04a | 20.75±1.71a | 5.84±0.51bc | 0.7±0.02c | 0.45±0.01b | 6.38±0.09ab | 149.17±22.93c | 3.64±0.26c | 15.66±0.3ab |
| 氮磷钾肥+ 秸秆猪粪配施 NPKSM |
4.55±0.02ab | 21.42±0.88a | 7.62±0.76cd | 0.79±0.02d | 0.7±0.04c | 40.11±4.02c | 135.83±8.7bc | 2.09±0.24b | 20.35±1.41c |
| 氮磷钾肥+ 秸秆生物炭 NPKB |
4.64±0.05b | 21.45±1.21a | 7.97±0.89d | 0.7±0.03c | 0.41±0.03b | 7.56±1.88b | 129.17±9.17bc | 1.68±0.29b | 18.91±0.77c |
| 同一组中数据后跟不同小字母表示差异显著(P < 0.05), 对照CK: no fertilizer; 氮磷钾肥NPK: chemical nitrogen, phosphorous and potassium fertilizer; 氮磷钾肥+秸秆NPKS: NPK fertilizer and straw; 氮磷钾肥+秸秆猪粪配施NPKSM: NPK fertilizer and straw combined with pig manure; 氮磷钾肥+秸秆生物炭NPKB: NPK fertilizer and straw biochar; 有机碳SOC: soil organic carbon; 全氮TN: total nitrogen; 全磷TP: total phosphorus; 速效磷AP: available phosphorus; 速效钾AK: available potassium; 硝态氮NO3--N: nitrate nitrogen; 铵态氮NH4+-N ammonium nitrogen | |||||||||
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| 图 1 不同秸秆还田处理的土壤硝化潜势 Fig. 1 Potential nitrification activity under treatments with straw returning 误差线表示标准误；不同小写字母表示PNAAOA和PNAAOB分别在各个处理间的差异显著性(P < 0.05); CK：不施肥；NPK：氮磷钾肥；NPKS：氮磷钾肥+秸秆；NPKSM：氮磷钾肥+秸秆猪粪配施；NPKB：氮磷钾肥+秸秆生物炭AOA: 氨氮氧化古菌; AOB: 氨氧化细胞 |
通过荧光定量PCR对不同秸秆还田处理下土壤AOA和AOB的amoA基因拷贝数进行分析, 结果表明, 所有处理中AOA的amoA基因的平均拷贝数(2.6×106拷贝/g)显著高于AOB(2.73×104拷贝/g)(P < 0.05, 图 2)。AOA的amoA基因拷贝数介于0.31×105—7.16×106拷贝/g, 与NPK处理比较发现, NPKS、NPKSM和NPKB处理下AOA的amoA基因拷贝数分别增加了4.88、9.64和1.93倍。AOB的amoA基因拷贝数介于0.26×104—4.93×104拷贝/g之间, NPKS、NPKSM和NPKB处理下AOB的amoA基因拷贝数分别比NPK处理增加了4.36、3.93和5.42倍。NPKSM处理下AOA的amoA基因拷贝数最高, 而NPKB处理下AOB的amoA基因拷贝数最高。
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| 图 2 不同秸秆还田处理的AOA和AOB的amoA基因丰度 Fig. 2 The amoA gene abundance of AOA and AOB under treatments with straw returning 不同小写字母表示各处理间差异显著(P < 0.0) |
不同秸秆还田处理的AOA和AOB群落多样性的Shannon和Chao1指数在各处理间均显著改变(P < 0.05, 图 3)。与CK处理相比, NPK处理提高了AOA的Shannon和Chao1指数, 但降低了AOB的Shannon和Chao1指数。与CK和NPK处理相比, NPKS、NPKSM和NPKB处理的AOA和AOB的群落多样性指数均显著增加(P < 0.05), 在AOA群落中, NPKB处理的Shannon指数最高, NPKS处理的Chao1指数最高；在AOB群落中NPKS处理的Shannon指数最高, NPKSM的Chao1指数最高。
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| 图 3 不同秸秆还田处理的AOA和AOB群落的Shannon指数与Chao 1指数 Fig. 3 The Shannon indices and Chao 1 richness of AOA and AOB under treatments with straw returning |
不同秸秆还田处理的AOA群落主要由Nitrosotalea(70.8%)、Nitrososphaera(25.1%)和Nitrosopumilus(0.24%)组成(图 4), 系统发育分析结果表明Nitrosotalea Cluster 1.1的相对丰度占70.8%, Nitrososphaera Cluster 9的相对丰度占12.3%, 其余主要由Nitrososphaera Cluster 1.1(4.5%)、Nitrososphaera Cluster 2(3.9%)和Nitrososphaera Cluster 7.2(3.1%)组成, 其中Nitrosotalea Cluster 1.1的相对丰度在CK处理中最高(90.1%), Nitrososphaera Cluster 2在NPKSM处理中相对丰度最高(8.5%), Nitrososphaera Cluster 9在NPKB处理中的相对丰度最高(37.1%)。AOB群落主要由Nitrosospira组成, 其中Nitrosospira Cluster 9的丰度占61.9%, Nitrosospira Cluster 3a丰度占18.3%, 其余主要由Nitrosospira Cluster 10(6.8%)、Nitrosospira Cluster 3b(3.86%)、Nitrosospira Cluster 9(1.9%)等组成, Nitrosospira Cluster 9在CK处理中丰度最高(7.9%), Nitrosospira Cluster 12在NPK处理中丰度最高(85.8%), Nitrososphaera Cluster 3a在NPKSM处理中丰度最高(36.1%), Nitrosospira Cluster 10在NPKB处理中丰度最高(21.3%)。主坐标分析发现(PCoA), PCoA1轴和PCoA2轴分别解释了AOA群落结构45.27%和22.63%的差异, 解释了AOB群落结构44.49%和27.82%的差异(图 4)。不同秸秆还田处理下AOA和AOB群落结构在PCoA1轴和PCoA2轴上明显分异, ANOSIM分析表明不同秸秆还田处理下AOA(r=0.752, P < 0.01)和AOB(r=0.834, P < 0.01)群落结构的组间差异显著大于组内差异。
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| 图 4 不同秸秆还田处理的AOA和AOB群落组成和结构 Fig. 4 The composition and structure of AOA and AOB under different straw returning treatments |
土壤理化性质与氨氧化微生物基因丰度(Abundance)、多样性(Shannon指数、Chao1指数)和群落结构(Composition)的相关性分析表明(图 5), AOA丰度、Shannon指数、Chao1指数分别与SOC、TN、AK和NH4+-N呈显著正相关(P < 0.05)；此外, AOA丰度还与TP(r=0.82, P < 0.01)和AP(r=0.81, P < 0.01)呈极显著正相关, Chao1指数与TP(r=0.64, P < 0.01)和NO3--N(r=0.63, P < 0.01)呈极显著正相关, AOA群落结构与SOC(r=0.77, P < 0.01)、TN(r=0.68, P < 0.01)和NH4+-N(r=0.61, P < 0.05)均呈显著正相关。AOB丰度、Chao1指数分别与SOC、TN、AK和NH4+-N呈显著正相关(P < 0.05)；AOB群落的Shannon指数还与AK(r=0.64, P < 0.01)呈极显著正相关, Chao1指数还与TP(r=0.70, P < 0.01)和AP(r=0.64, P < 0.01)呈极显著正相关。土壤SOC、TN、TP、AP和NH4+-N与PNAAOA和PNAAOB均呈显著正相关(r=0.55-0.75, P < 0.05)。AOA丰度(r=0.68, P < 0.01)、Chao1指数(r=0.75, P < 0.01)与PNAAOA之间呈极显著正相关；AOB丰度(r=0.59, P < 0.05)、Shannon指数(r=0.60, P < 0.05)、Chao1指数(r=0.68, P < 0.01)与PNAAOB之间均呈显著正相关。
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| 图 5 土壤AOA和AOB群落与理化性质、硝化潜势的Pearson相关系数 Fig. 5 Pearson correlation coefficients between soil properties, PNA and AOA and AOB community amoA基因的拷贝数代表群落丰度(Abundance)；第一主坐标值(PCoA1)代表群落组成(Composition)；PNAAOA代表AOA群落的硝化潜势；PNAAOB代表AOB群落的硝化潜势, PNAAOA/AOB表示在AOA热图中是PNAAOA, 而在AOB热图中是PNAAOB; *：P < 0.05, **：P＜0.01 |
随机森林分析评估影响PNAtotal潜在因子的重要性(图 6), 结果表明土壤性质中TN(6.34%)、SOC(4.21%)和NH4+-N(3.97%)对PNAtotal影响显著(P < 0.05)；AOA的丰度(8.1%)、Shannon指数(5.32%)、Chao1指数(5.15%)和AOB的丰度(4.57%)、Chao1指数(5.88%)显著影响PNAtotal(P < 0.05)。结构方程模型(SEM, 图 6)分析发现, 土壤TN、SOC和NH4+-N直接影响AOA丰度和AOB多样性, SOC与AOA丰度(r=-0.496, P < 0.001)、AOB多样性呈负相关(r=-0.511, P < 0.001)。SOC和NH4+-N不仅直接影响PNAtotal, 还可以通过AOA丰度和AOB多样性间接影响PNAtotal, 而TN通过AOA丰度和多样性、AOB多样性间接影响PNAtotal。AOA丰度和多样性、AOB多样性与PNAtotal均呈正相关(r=0.333—0.444, P < 0.01)。AOA丰度和多样性影响PNAtotal的路径系数均高于AOB多样性。
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| 图 6 随机森林分析生物因子和非生物因子对土壤硝化潜势(PNAtotal)的平均预测重要性；土壤硝化潜势(PNAtotal)影响因子的结构方程模型 Fig. 6 Mean predictor importance (% of increased mean square error, MSE) of abiotic and biotic factors on PNAtotal based on random forest analysis; Structural equation modelling (SEM) to predict the influence factors of PNAtotal *：P < 0.05, **：P ＜0.01, ***：P ＜0.001; 单项箭头表示数据之间的因果关系, 箭头上的数字表示标准化的路径系数, 连线的粗细和路径系数呈比例缩放。实线表示正相关, 虚线表示负相关; Abundance: amoA基因的拷贝数, Diversity：群落的Chao 1指数, PNAtotal：AOA与AOB的总硝化潜势 |
在土壤肥力演变的研究中, 人为活动的扰动主要体现在耕作、施肥等管理措施上[22]。化肥中含氮的营养元素大量进入土壤中会导致土壤退化, 有机肥养分的释放速率又无法及时匹配作物生长需求, 但有机无机配施则有利于稳定土壤肥力[23]。施用秸秆、猪粪和生物炭都已被证实能够直接或间接地提升土壤肥力, 对作物生长产生积极影响[24-26]。本研究中, 三种秸秆还田处理下SOC、TN、TP、AP、AK、NH4+-N和NO3--N含量均显著高于CK和NPK处理, 表明不同秸秆还田处理都显著提高了土壤肥力。秸秆中含有大量较稳定的木质素、纤维素和半纤维素, 秸秆分解是农田有机碳的重要来源, 秸秆还田可以增加土壤SOC含量。郝翔翔等[27]研究发现秸秆还田能够显著增加土壤团聚体中SOC含量。Chen等[28]研究发现施用生物炭具有“负激发”效应, 抑制了微生物的碳矿化作用, 有助于增加土壤SOC库容容量, 这与本研究结果一致, NPKB处理土壤SOC含量最高。秸秆还田可以促进土壤无机氮的供应[29], 但是秸秆C/N比较高, 其中有机氮在矿化中具有缓释效应, 在腐解过程中易造成土壤碳氮比失衡, 因此需要补充一定量的外源氮素配合施入[30]。施肥导致土壤中氮素含量增加, 土壤中NO3--N会随之增加[31-32]。与秸秆相比, 猪粪C/N比低的特性能够激发秸秆氮快速矿化, 而且猪粪本身含有较高的SOC和NH4+-N[23, 33], 因此秸秆猪粪配施在促进秸秆中有机氮矿化的同时, 还能够增加土壤碳氮含量。本研究中秸秆还田显著增加土壤PNA, 表明肥力较高的土壤PNA较高。在不同秸秆还田处理下, 有机无机配施能够显著影响土壤性质和PNA, 秸秆猪粪配施能够快速提升土壤肥力, 并维持土壤氮素平衡供应[34-35]。
3.2 不同秸秆还田处理对根际氨氧化微生物群落结构和多样性的影响土壤中硝化作用的主要参与者是氨氧化微生物, 许多研究报道土壤氮素形态和pH是影响氨氧化微生物丰度的驱动因子[36]。长期施肥处理下养分投入量的差异, 引起土壤养分含量改变, 进而影响土壤氨氧化微生物群落组成、丰度变化[12]。在本研究中, 土壤中AOA丰度显著高于AOB丰度, 这主要是由于pH值决定了AOA和AOB的生态位分异, AOA适宜于在酸性环境中, 而AOB更倾向于碱性环境[37-38], 不同秸秆还田处理虽然影响了土壤pH, 但整体上土壤仍呈强酸性。秸秆还田为AOA和AOB生长提供大量的碳源和氮源, 刺激不同的AOA和AOB类群在根际土壤定殖[39]。与高珍珍等[39]和黄容等[40]的研究不同, 本研究发现秸秆还田处理下土壤AOA和AOB多样性指数以及群落结构均发生显著改变, 这可能是由于施用秸秆、猪粪和生物炭促进了一些特定AOA和AOB类群的生长。对比CK和NPK处理, NPKS、NPKSM和NPKB处理均显著增加了AOA群落中Nitrososphaera Cluster 9和AOB群落中Nitrosospira Cluster 3a类群的相对丰度, 导致多样性指数和群落结构的改变。长期有机无机配施导致土壤中NH4+-N浓度发生明显变化, 进而影响了群落组成和多样性[41]。在本研究中NPKS、NPKSM、NPKB处理的土壤NH4+-N浓度明显增加, 表明不同秸秆还田作为底物供应, 刺激了土壤中AOA和AOB群落变化。
3.3 不同秸秆还田处理对根际氨氧化微生物群落功能的影响硝化作用与土壤有机氮矿化、氮素肥力的供应密切相关, 是根际氮素内循环的中心环节, 其发生和速率不仅受到土壤中氨氧化微生物丰度和活性的制约, 还受环境因子的综合作用, 例如pH、有机碳、磷素和氮素含量等[42]。本研究中, 相关性和随机森林分析表明不同秸秆还田处理下土壤TN、SOC、AP、NH4+-N, 以及AOA和AOB丰度与多样性均是土壤PNA的主要影响因素。He等[22]研究表明有机无机配施通过提供基质、养分和适宜的生存环境刺激AOA和AOB生长, 猪粪自身携带的和秸秆分解矿化产生的大量NH4+-N, 能够促进土壤PNA增加。与王萍萍等[43]和Chen等[44]研究一致, 土壤PNA与TN含量呈显著正相关关系, 这可能因为秸秆还田作为输入底物, 为AOA和AOB生长需求提供大量的有效养分。相比CK和NPK处理, NPKSM处理下AOA和AOB种属变化明显, 优势菌转变为硝化能力更强的Nitrososphaera Cluster 3a[45], 因此AOA和AOB丰度和多样性变化是土壤硝化潜势升高的主要原因之一。Zhang等[46]研究发现在中国南方红壤中AOA主导土壤硝化作用, 这与本研究结果一致, AOA群落的PNAAOA显著高于AOB, 随机森林分析表明AOA群落丰度是PNAtotal最重要的预测因子, AOA丰度明显高于AOB丰度, 表明酸性土壤中AOA在与AOB竞争养分的过程中可能处于优势地位, 这为AOA主导土壤硝化作用提供了有力证据。本研究发现NH4+-N和TN通过AOA丰度和AOB多样性对PNAtotal产生正向影响, 研究学者证实TN和NH4+-N增加对土壤AOA丰度和AOB多样性产生正反馈效应[34-35]。秸秆还田处理通过改变土壤养分状况影响氨氧化微生物丰度和多样性, 进而决定了土壤硝化潜势。
4 结论不同秸秆还田处理显著改变了根际红壤的养分含量, AOA与AOB丰度、多样性以及群落结构均发生明显变化。相较于CK和NPK处理, 秸秆还田处理通过增加土壤SOC、TN、TP、AP、AK、NO3--N和NH4+-N含量, 显著提高了AOA和AOB丰度和多样性, 其中NPKSM处理增加最显著。土壤养分含量、AOA、AOB群落变化与硝化潜势显著相关, 其中NH4+-N和TN通过AOA丰度和AOB多样性对PNAtotal产生正反馈效应。本研究揭示了秸秆还田对根际氨氧化微生物群落和PNA的影响机制, 其中秸秆猪粪配施处理的提升效果最佳, 为提升微生物多样性和快速培育红壤地力提供了理论依据。
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