2023, Vol. 43文章信息
- 余李, 廖杨文科, 自海云, 潘畅, 周梦田, 曹超阳, 李孝刚
- YU Li, LIAO Yangwenke, ZI Haiyun, PAN Chang, ZHOU Mengtian, CAO Chaoyang, LI Xiaogang
- 杉木连栽对土壤细菌群落及其抑病能力的影响
- Effects of continuous planting of Chinese fir on soil bacterial community and disease inhibitory ability
- 生态学报. 2023, 43(12): 5038-5049
- Acta Ecologica Sinica. 2023, 43(12): 5038-5049
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb202204281185
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文章历史
- 收稿日期: 2022-04-28
- 网络出版日期: 2023-02-10
2. 南京林业大学, 南方现代林业协同创新中心, 南京 210037
2. Co-Innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China
杉木(Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.)是我国南方栽培最广的一种速生用材树种。根据第9次全国森林资源清查, 我国杉木人工林蓄积量达7.55亿m3, 在我国木材供应、水土保持和气候调节等方面发挥着重要作用。然而, 随着杉木人工林种植面积不断扩大, 加上针叶树自身局限性, 导致土壤地力退化现象日渐突出, 成为制约杉木林初级生产力提升和南方人工林生态系统稳定的突出问题。特别是, 由镰刀菌属、丝核菌属等土壤真菌病原体引起的杉木茎腐病、猝倒病、根腐病及枯梢病随连栽年限增加呈增长趋势, 导致林木过早死亡、枯萎, 严重危害杉木人工林初级生产力的可持续性, 是人工林土壤地力退化的重要障碍因素[1—3]。因此, 探究杉木人工林土壤病害发生机制, 有利于提高对人工林土壤地力退化过程的认知。
土壤微生物对土传病害的抑制和植物生长促生发挥关键调控作用[4], 其中一些关键微生物类群可以通过产生抑病物质影响土壤病原菌的致病力[5—6]。研究发现具有拮抗活性的假单胞菌、木霉菌和青霉在杉木人工林健康土壤中丰度较高, 是调控土壤病原菌对杉木危害的重要因素[7]。Ros等[8]系统评价了来自圆叶栎、圆柏、橄榄和旱生灌木等森林土壤对腐霉病原菌的抑制能力, 发现对腐霉菌抑制能力较强的土壤含有更多的拟杆菌和γ-变形杆菌。目前, 从土壤分离出的多数芽孢杆菌可分泌脂肽类化合物和挥发性有机物, 直接杀死或拮抗病原菌, 从而维持土壤对病原菌的抑制能力[9—10]。此外, 很多特定功能的放线菌可在土壤中形成稳定而广泛的生物膜, 分泌真菌细胞壁溶酶和硫肽, 干扰病原体的正常生理代谢过程[11—12]。因此, 人工林退化土壤中, 微生物群落尤其关键微生物类群调控土壤病原菌入侵能力的失调, 是导致土壤病害发生、地力退化的关键问题, 进而制约林木健康生长和初级生产力的实现。
对此, 本研究以一代、二代和三代杉木人工林以及天然次生林土壤为对象, 解析不同代际土壤细菌群落对典型土壤病原真菌的抑制能力；进一步结合高通量测序、随机森林模型分析, 探究杉木土壤细菌群落调控土壤抑病能力的作用机制, 旨在从土壤抑病能力的角度揭示杉木人工林土壤地力退化的微生物生态过程, 进而为杉木人工林生产力提升和可持续经营提供理论依据。
1 材料与方法 1.1 研究区概况研究区域位于福建省三明市大田县桃源国有林场(25°69′N, 117°85′E), 该地区以中低山及丘陵为主, 土壤类型主要为第四纪红黏土发育的红壤。区域属亚热带季风气候, 年平均气温15.3—19.4℃, 年降水量平均在1400—2000 mm, 降水季节以5—6月为主, 占全年降水量的30%—35%。区域森林覆盖率为88%, 其中大部分为人工林, 主要树种为杉木(Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.)和马尾松(Pinus massoniana Lamb.), 详见表 1。
| 不同连栽代数 Generations |
坡度 Slope/(°) |
坡向 Aspect |
土壤类型 Soil types |
林下植被 Undergrowth vegetation |
| 天然次生林 The natural secondary forest-NSF |
23 | 东 | 红壤 | 卷柏(Selaginella tamariscina (P. Beauv.) Spring 36.3%)、杜茎山(Maesa japonica (Thunb.) Moritzi. ex Zoll. 9.8%)、铁线蕨(Adiantum capillus-veneris L. 3.9%)、淡竹叶(Lophatherum gracile 18.6%)、冬青(Ilex chinensis Sims 5.9%)、柃木(Eurya japonica Thunb 3.9%)、野山姜(Alpinia japonica (Thunb.) Miq. 3.9%)、木荷(Schima superba Gardn. et Champ.3.9%)、胡颓子(Elaeagnus pungens Thunb 1%)、萝芙木(Rauvolfia verticillata (Lour.) Baill. 1%)、土茯苓(Rhizoma Smilacis Glabrae 5.9%)、栲树(Castanopsis fargesii Franch 1%)、蚊母树(Distylium racemosum Sieb.et Zucc. 2%)、栎树(Quercus L. 2%) |
| 一代林 The first generation-FCF |
24 | 东北 | 红壤 | 狗脊(Woodwardia japonica (L. F.) Sm. 26.0%)、毛蕨(Cyclosorus interruptus (Willd.)H.Ito 8.0%)、金星蕨(Parathelypteris glanduligera (Kze.) Ching 21.6%)、淡竹叶(Lophatherum gracile 13.0%)、金毛狗(Cibotium barometz (L.) J. Sm. 23.5%)、苦槠(Castanopsis sclerophylla (Lindl. et Paxton) Schottky 1.9%)、泡桐(Paulownia fortunei (Seem.) Hemsl. 1.23%)、福建观音座莲(Angiopteris fokiensis Hieron 4.9%) |
| 二代林 The second generation-SCF |
23 | 北 | 红壤 | 芒萁(Dicranopterisdichotoma (Thunb.) Berhn. 39.5%)、毛蕨(Cyclosorus interruptus (Willd.)H.Ito 10.9%)、狗脊(Woodwardia japonica (L. F.) Sm. 15.5%)、淡竹叶(Lophatherum gracile 15.5%)、金星蕨(Parathelypteris glanduligera (Kze.) Ching 5.4%)、芦苇(Phragmites australis (Cav.) Trin. ex Steud 9.3%)、地胆草(Elephantopus scaber L. 1.6%)、铁线蕨(Adiantum capillus-veneris L.2.3%) |
| 三代林 The third generation-TCF |
24 | 西南 | 红壤 | 盐肤木(Rhus chinensis Mill 21.2%)、芒萁( Dicranopterisdichotoma (Thunb.) Berhn. 20.4%)、山莓(Rubus corchorifolius L. f. 14.6%)、朱砂根(Ardisia crenata Sims 1.5%)、乌桕(Sapium sebiferum (L.) Roxb. 1.5%)、山茶(Camellia japonica L. 0.7%)、菝葜(Smilax china L. 5.1%)、金星蕨(Parathelypteris glanduligera (Kze.) Ching 16.8%)、毛蕨(Cyclosorus interruptus (Willd.)H.Ito 16.1%)、泡桐(Paulownia fortunei (Seem.) Hemsl. 0.7%)、秤星树(Ilex asprella (Hook. et Arn.) Champ. ex Benth 1.5%) |
| NSF：天然次生林, the natural secondary forest；FCF：一代林, the first generation Chinese fir plantation；SCF：二代林, the second generation Chinese fir plantation；TCF：三代林, the third generation Chinese fir plantation | ||||
于2020年10月, 在林场内选择一代杉木林(FCF), 二代杉木林(SCF)和三代杉木林(TCF)等三种不同代际杉木人工林, 并选择附近天然次生林(NSF)为对照林型, 以青冈栎、苦槠、米槠、栲树等阔叶树为主。为避免其它树种种植历史对土壤的影响, 所选一代杉木林的林龄为20—25a；同时为保留代际间的遗留效应, 所选二代、三代杉木林的林龄主要为3—10a。每种代际的林型选3个代表性的种植斑块, 每个斑块面积约为1—1.3 hm2。按照“上坡、中坡和下坡”各随机设置2m×2m样方, 记录样方内的植物种类。每个斑块内, 在移去林下土壤表层凋落物后, 土钻采集0—20 cm土壤, 随机采集15个点混合为一个土壤样品, 放入便携式冷藏箱, 尽快带回实验室。样品过2 mm筛去除土壤碎石等杂物后, 分装为三份, 一份放于4℃冷藏, 用于后续微生物培养实验；一份放于-20℃冰箱冷冻, 用于土壤DNA提取；另外一份自然风干, 用于土壤理化性质的测定。
1.3 试验方法 1.3.1 不同代际杉木林土壤理化性质测定土壤pH采用土水比1∶2.5的电极法测定；有机质(Soil organic matter, SOM)含量采用H2SO4消解, 重铬酸钾氧化法测定；全磷(Total phosphorus, TP)含量用硫酸-高氯酸消解, 有效磷(Available phosphorus, AP)含量用0.05 mol/L HCl-0.025 mol/L的1/2 H2SO4提取, 采用钼锑抗比色法测定[13]；全氮(Total nitrogen, TN)含量采用H2SO4消解, 凯氏定氮法测定；全钾(Total potassium, TK)含量用氢氟酸-高氯酸消解, 速效钾(Available potassium, AK)用1 mol/L乙酸铵提取, 通过火焰分光光度计测定[14]。
1.3.2 不同代际杉木林土壤对病原真菌的抑制能力分别采用平板隔空对峙和平板直接对峙的体外培养试验, 分析不同代际杉木土壤对病原真菌的抑制能力。供试菌株分别为尖孢镰刀菌(Fusarium oxysporum)和立枯丝核菌(Rhizoctonia solani), 由南京林业大学森林病理实验室提供。首先, 将相当于5 g干重的新鲜土壤和45 mL磷酸盐缓冲液(KH2PO4, 1g/L, pH=6.5)混合, 放置于4℃和150 rpm的摇床上震荡1.5 h。之后将悬浮液在47 kHz下超声两次, 每次超声1 min, 超声结束后再次震荡0.5 h, 以获取土壤细菌悬液用于后续试验[15]。
土壤悬液与病原菌的平板隔空对峙实验参考Garbeva等[16]的方法, 将200 μL的土壤悬液涂布于限碳水酵母琼脂培养基(Carbon-limited water yeast agar medium, WYA), 3 d后在含有1/5马铃薯葡萄糖培养基(Potato dextrose agar medium, PDA)的培养皿上盖接有病原真菌菌饼, 然后用封口膜与WYA培养基底盖合并, 25 ℃下培养3 d, 测量病原菌的菌丝直径。以培养皿底盖涂布等量无菌水为对照(Control check, CK)。土壤悬液与病原菌的直接对峙实验参考Chen等[17]的方法, 将60 μL土壤悬液涂布在WYA培养基一侧, 对照接种等量无菌水, 25℃培养3 d后在另一侧分别接种立枯丝核菌和尖孢镰刀菌菌饼, 25℃下培养3 d, 测量病原菌的菌丝直径, 并计算抑制率, 公式如下：
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采用试剂盒(MP Biomedicals, SantaAna, CA, USA)从0.3 g土壤样品中提取总DNA。使用NanoDrop5000微量紫外分光光度计(Thermo Scientific, Wilmington, USA)确认DNA的最终浓度和质量。采用16S r RNA的V3和V4区域引物来扩增, 引物序列为338F/518R(5′-ACTCCTACGGGAGGCAGCAG-3′)/(5′-ATTACCGCGGCTGCCTGG-3′)[18]。PCR扩增反应体系(共24 μL)：5 μL 5 x反应缓冲液(Takara Bio, Otsu, 日本), 2 μL dNTP (2.5 mM), 1 μL每种引物(10 μM), 1 μL DNA模板, 0.25 μL Fast Pfu DNA聚合酶(5U/μL) 和14.75 μL ddH2O。PCR扩增反应为：95℃预变性3 min；95℃变性30s, 55℃退火30 s, 72℃延伸30 s, 30个循环；72℃延伸10 min。通过2.0%琼脂糖凝胶电泳检测PCR产物纯化效果, 采用Illumina MiSeq平台对16S rRNA基因样本进行测序。测序后, 使用QIIME2 (https://docs.qiime2.org/2019.7/tutorials/overview/)分析原始数据。去除长度 < 200bp或那些与引物和条形码不匹配的低质量序列, 将剩余序列与数据库(http://greengenes.secondgenome.com/)进行比对[19]。使用DADA2对序列进行质量过滤、去噪、拼接和去除嵌合体等步骤后, 对每个样本的测序量进行统计。
1.3.4 实时定量PCR检测(qPCR)利用实时定量PCR (quantitative real-time PCR, qPCR) 测定不同代际杉木土壤的总细菌丰度。反应体积共20 μL：2 μL的模板DNA, 10 μL的2x SYBR® Green master-mix, 0.2 μL的正反引物以及7.6 μL的ddH2O。qPCR程序如下：95℃预变性15 min, 95℃变性1 min, 57℃退火30 s, 72℃延伸1 min, 40个循环。将标准DNA样本进行系列稀释(1×108、1×107、1×106、1×105、1×104、1×103), 以不同基因标准质粒的对数值为横坐标, 以测得的Ct值为纵坐标, 绘制标准曲线[20]。细菌丰度以每克干土的目标基因拷贝数表示。
1.4 数据分析基于邓肯(Duncan)双尾法的单因素方差分析确定不同代际土壤样品各因子指标、微生物α-多样性以及各组间微生物丰度差异。所有统计差异显著性和相关性检验水平为P＜0.05。使用R语言软件中的“Vegan”包分析微生物群落多样性, 计算OTU水平上香农指数和丰富度等[21]。基于SPSS和Origin2021软件对土壤理化和多样性进行分析并绘制差异柱状图。基于R语言软件, 运用“random Forest”包确定关键微生物物种以及构建随机森林回归模型, 在此基础上利用Origin 2021软件绘制关键类群的丰度热图和在不同代际土壤间丰度差异较大的重要微生物与抑菌性相关性散点图, 并使用在线网址(https://www.genescloud.cn/chart/CorHeatmap)对关键菌属和土壤理化性质进行相关性热图分析。
2 结果分析 2.1 不同代际杉木林土壤理化性质在不同代际杉木人工林中, 随代际的增加, 土壤含水率、pH、SOM和TN的含量呈显著下降趋势, 而土壤TP含量呈显著上升趋势(P＜0.05)(图 1)。与一代杉木人工林相比, 二代林和三代林土壤含水率分别减少3.1%和20.6%, pH分别下降1.5%和4.7%, 土壤SOM分别下降15.8%和35.6%, 土壤TN分别下降7.7%和31.5%, 但土壤TP含量分别增加12.0%和21.2%。另外, 二、三代林土壤中AP含量显著高于一代林土壤(P＜0.05), 而土壤TK和AK在人工林土壤中的含量差异不显著(P>0.05)。此外, 天然林土壤的TK、AK和AP含量均显著高于人工林土壤, 且其余养分含量也相对较高, 但土壤TP含量却显著低于人工林土壤(P＜0.05)。
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| 图 1 不同代际杉木林土壤理化性质 Fig. 1 Soil physicochemical properties of Chinese fir forests in different generations NSF：天然次生林, the natural secondary forest；FCF：一代林, the first generation Chinese fir plantation；SCF：二代林, the second generation Chinese fir plantation；TCF：三代林, the third generation Chinese fir plantation; 图中的数值为“平均值±标准偏差”(n=3); 不同小写字母表示不同代际杉木林土壤理化性质差异显著(P＜0.05) |
不同代际杉木林土壤对病原菌的抑制能力显著不同, 一代杉木林土壤对病原真菌的总体抑制率高达83.2%, 二代林为77.4%, 分别比三代林土壤高24.8%和19.0%(P＜0.05)(图 2)。根据尖孢镰刀菌和立枯丝核菌菌丝延长的总体结果可知, 立枯丝核菌对不同代际杉木林土壤响应敏感(P＜0.05), 而尖孢镰刀菌菌丝生长在不同代际杉木林之间无显著差异(P > 0.05)。相对于天然林土壤来说, 杉木人工林土壤对镰刀菌和丝核菌菌丝生长的抑制作用均显著低于天然林土壤, 其总体抑制率分别显著低出一代、二代和三代人工林土壤14.2%、19.2%以及34.6%(P＜0.05)。
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| 图 2 不同代际杉木林土壤对病原真菌的抑制能力 Fig. 2 Inhibition of the growth of pathogenic fungi by the soil of Chinese fir forest with different generations |
分别采用Richness、Pielou和Shannon指数对物种丰富度、均匀度和多样性进行评估(图 3)。在不同代际杉木人工林土壤中, Richness指数差异不显著(P>0.05), Pielou指数表现为一代林显著高于二代林(P＜0.05), 但与三代林土壤无显著差异(P>0.05), 而Shannon指数表现为一代和三代林土壤显著高于二代林土壤(P＜0.05)。与天然林相比, 杉木人工林土壤的Richness指数均与天然林土壤无显著差异(P>0.05)。另外, 二代和三代人工林土壤的Pielou指数显著低于天然林土壤(P＜0.05), 而二代人工林土壤的Shannon指数显著低于天然林土壤(P＜0.05)。
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| 图 3 不同代际杉木林土壤细菌群落结构与组成 Fig. 3 The structure and composition of soil bacterial community in Chinese fir forests of different generations Acidobacteria, 酸杆菌门；Proteobacteria, 变形菌门；Chloroflexi, 绿弯菌门；Actinobacteria, 放线菌门；Verrucomicrobia, 疣微菌门；Planctomycetes, 浮霉菌门；Others, 其它微生物 |
通过高通量测序分析发现土壤样本中共检测出35个细菌门, 其中酸杆菌门(Acidobacteria)、变形杆菌门(Proteobacteria)、绿弯菌门(Chloroflexi)、放线菌门(Actinobacteria)、疣微菌门(Verrucomicrobia)、浮霉菌门(Planctomycetes)和WPS-2占土壤细菌总丰度的96.4%。方差分析发现, 杉木连栽显著改变了土壤中细菌菌群在门水平上的丰度(图 3和表 2)。在杉木人工林土壤中, 酸杆菌门(Acidobacteria)在二代林土壤中的丰度(34.6%)高于一代(29.4%)和三代林(29.1%)土壤。变形杆菌门(Proteobacteria)在一代林土壤中的丰度显著高于二代和三代林土壤(P＜0.05), 并且随代际增加呈现逐减的趋势。绿弯菌门(Chloroflexi)在一代林土壤中的丰度显著低于二代和三代林土壤(P＜0.05)。浮霉菌门(Planctomycetes)和疣微菌门(Verrucomicrobia)的丰度无显著差异(P>0.05)。放线菌门(Actinobacteria)在三代林(18.31%)土壤中的丰度显著高于一代林(12.7%)和二代林(9.7%)土壤(P＜0.05), 而WPS-2在三代林土壤中的丰度显著高于一代林和二代林土壤(P＜0.05), 且随代际的增加而提高。此外, 对于天然林土壤来说, 酸杆菌门(Acidobacteria)的丰度均显著高于人工林土壤, 而绿弯菌门(Chloroflexi)则相反(P＜0.05)。另外变形杆菌门(Proteobacteria)的丰度显著高于二代和三代林土壤(P＜0.05)；放线菌门(Actinobacteria)的丰度显著高于二代林, 但显著低于三代林(P＜0.05), 而WPS-2的丰度显著高于一代林, 但显著低于三代林(P＜0.05)。
| 类型 Taxonomy |
天然次生林 The natural secondary forest-NSF |
一代林 The first generation-FCF |
二代林 The second generation-SCF |
三代林 The third generation-TCF |
Anoa方差分析 | |
| F | P.sig. | |||||
| Acidobacteria酸杆菌门 | 38.32±2.85a | 29.44±0.68b | 34.64±1.19b | 29.07±0.86b | 22.028 | ** |
| Proteobacteria变形菌门 | 35.84±1.58a | 36.29±1.42a | 29.20±0.63b | 26.18±0.48c | 58.197 | ** |
| Chloroflexi绿弯菌门 | 5.19±0.82c | 13.93±1.05b | 18.95±1.24a | 18.50±1.48a | 88.605 | ** |
| Actinobacteria放线菌门 | 12.90±0.49b | 12.65±0.26b | 9.69±0.39c | 18.31±0.93a | 116.972 | ** |
| Verrucomicrobia疣微菌门 | 1.39±0.82a | 1.69±0.62a | 1.63±0.14a | 1.41±0.05a | 0.265 | |
| Planctomycetes浮霉菌门 | 1.56±1.16a | 1.21±0.61a | 1.27±0.16a | 1.32±0.32a | 0.159 | |
| WPS-2 | 1.17±0.11b | 0.79±0.07c | 1.08±0.11b | 1.88±0.05a | 82.552 | ** |
| “**”表示“P＜0.01” | ||||||
利用“随机森林”机器学习算法分析了土壤细菌类群对土壤抑病能力的影响。使用基于均方误差百分比增长率(%IncMSE) 分析参数的重要性, 结果展示贡献度排名前20的关键科分析。结果如图 4所示, 杉木人工林土壤中, Solibacteraceae_(Subgroup_3)、unclassified_Acidobacteriales、Desulfarculaceae、uncultured_Elsterales、Babeliales、Mycobacteriaceae、Bdellovibrionaceae、RCP2-54、Chromobacteriaceae和27F-1492R的丰度随代际增加呈下降趋势。而unclassified_Actinobacteria、Ktedonobacteraceae、B12-WMSP1、WPS-2和GAL15的丰度随代际增加而提高。Rhizobiales_Incertae_Sedis、Caulobacteraceae和Unknown_Family_Subgroup_6表现为先降低后升高的趋势, 而Rhodomicrobiaceae和Phaselicystidaceae则相反。另外, 与天然林相比, 人工林土壤中Solibacteraceae_(Subgroup_3)、unclassified_Acidobacteriales、Babeliales、Mycobacteriaceae、Caulobacteraceae、Bdellovibrionaceae、RCP2-54、Chromobacteriaceae和27F-1492R的丰度显著较低, 而unclassified_Actinobacteria、Rhizobiales_Incertae_Sedis、Ktedonobacteraceae、B12-WMSP1、Unknown_Family_Subgroup_6、Phaselicystidaceae、GAL15均高于天然林土壤。
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| 图 4 不同代际杉木林土壤差异关键菌科的随机森林模型及其与病原菌抑制率的相关性 Fig. 4 Random forest model of key microbiota and correlation between key microbiota and fungistasis of soil |
进一步将12个丰度变异较大的关键科与病原菌抑制率进行线性回归分析发现(图 4), Solibacteraceae_(Subgroup_3) (P＜0.01)、Babeliales (P＜0.01)、Mycobacteriaceae (P＜0.01)、Bdellovibrionaceae (P＜0.05)、Chromobacteriaceae (P＜0.01)和27F-1492R (P＜0.05) 与病原菌抑制率呈显著正相关, 而Unknown_Family_Subgroup_6 (P＜0.01)、GAL15 (P＜0.01)、unclassified_Actinobacteria (P＜0.01)、Ktedonobacteraceae (P＜0.01)、B12-WMSP1 (P＜0.01)和WPS-2 (P＜0.05)则与病原菌抑制率显著负相关。通过相关性热图, 进一步分析了与土壤抑病能力显著相关的关键差异科与土壤理化性质的关系(图 5)。与抑菌性呈正相关的微生物主要受土壤TP和AP负调控, 但受土壤含水率、pH、SOM、TN和AK正调控。相反, 与抑菌性呈负相关的微生物类群均受土壤TP和AP正调控, 但受土壤含水率、pH、SOM、TN和AK呈负调控。
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| 图 5 土壤差异关键微生物(科水平)和土壤理化性质的热图分析 Fig. 5 Heatmap analysis of soil key community (family level) and soil physicochemical properties 采用Spearman相关性, 仅显示R>0.6的科, * P＜0.05, ** P＜0.01; 粉色区域为科水平上与土壤抑病能力呈正相关的差异关键微生物, 蓝色区域为与土壤抑病能力呈负相关的差异关键微生物 |
微生物作为土壤生态系统最活跃的部分, 是评价土壤健康状况的关键生物指标[22—23]。其中, 一些土壤微生物类群, 如镰刀菌属(Fusarium sp.)、丝核菌属(Rhiaoctonia sp.)、终极腐霉(Pythium ultimum Trow.)等包含多种植物病原菌, 能够通过侵染植物根部影响植物生长健康[2, 24]。本研究发现, 随着杉木人工林连栽次数的增加, 土壤对病原真菌的抑制能力呈显著下降趋势, 且与杉木人工林相比, 天然林土壤对病原菌的抑制能力更高。这说明杉木连栽导致了土壤抑病能力下降, 造成土壤中潜在致病菌大量定殖, 进而影响林木生长和健康维持[25—27]。对不同代际杉木人工林土壤理化性质分析发现, 影响林木生长的重要限制因子—磷元素含量在连栽杉木林土壤中显著积累, 而土壤含水率、pH、SOM和TN含量随连栽代数的增加而下降。然而, 这些下降指标在杉木三代林与天然林间无显著差异。同样, 研究发现土壤高温灭菌可有效控制连作土壤对植物生长的影响, 有的还可明显促进植物生长[4, 28], 说明土壤营养状况一般不是引起连栽下人工林土壤退化的主要因素。因此, 长期单一连栽导致的土壤抑病能力下降可能是引起杉木人工林土壤地力退化的重要原因之一, 进而制约了人工林初级生产力的实现。
群落多样性有利于微生物群落稳定性的维持, 而群落组成调控土壤行使不同生态功能, 进而影响土壤抑病能力[29—30]。大量研究表明土壤微生物群落多样性的下降和物种组成的变化是引起土壤病害发生的重要原因[31—33]。在本研究中, 杉木连栽显著改变土壤细菌群落组成, 而对群落整体α-多样性影响较小, 这一结果表明土壤一些细菌类群对杉木种植的响应较整体微生物群落更敏感。越来越多证据表明, 土壤生态功能的实现与关键微生物类群密切相关, 当受到病原菌入侵时, 关键微生物的存在能够增强土壤对真菌病原体的抵抗力[34—36]。本研究通过随机森林模型并结合线性回归分析发现Solibacteraceae_(Subgroup_3)、unclassified_Acidobacteriales、Babeliales、27F-1492R等类群在抑病能力最高的天然林土壤中显著富集, 且与土壤抑病能力呈显著正相关。研究发现Solibacteraceae_(Subgroup_3)对土壤某些致病真菌(Fusarium oxysporum)具有拮抗活性, 进而增加了土壤抑病能力[37]。也有研究表明健康土壤中Solibacteraceae_(Subgroup_3)的相对丰度较高, 有利于植株健康生长[38—39]。然而, 与土壤抑病能力呈负相关的Ktedonobacteraceae、B12-WMSP1、WPS-2等类群在三代杉木土壤中显著富集, 这可能抢占了土壤中部分有益菌群的生态位, 进而导致关键有益微生物类群无法在土壤中有效定殖[40]。因此, 土壤细菌群落中不同类群的生态互作是影响土壤对病原菌抑制能力的关键。
土壤理化性质是调控微生物群落组成的重要生态因子[41]。相关性热图分析发现, 与土壤抑病呈正相关的Solibacteraceae_(Subgroup_3)等关键类群主要受土壤含水率、pH、SOM和TN正向调控, 受土壤TP和AP负向调控, 而与土壤抑病能力呈负相关的Ktedonobacteraceae等类群则相反。有研究表明, Solibacteraceae_(Subgroup_3)有利于在较高pH值的土壤中富集, 且受到土壤氮素含量的调控, 一般来说pH值较高的土壤对病原菌的抑制作用更大[42—44], 而Ktedonobacteraceae与土壤有机质含量呈负相关关系[45]。因此, 杉木连栽后土壤理化性质的变化影响了不同微生物类群生存能力, 进而改变了微生物群落调控土壤抑病能力。同时, 杉木三代林土壤AP的富集, 意味着与土壤抑病呈负相关的微生物类群可能具有更高的磷转化能力, 进而占据了对病原菌具有拮抗效应微生物的生态位[46—47]。因此, 未来杉木育林实践中可以通过土壤理化环境的合理调控, 诱导与土壤抑病能力相关的微生物类群, 以提高土壤微生物群落对病原菌的抑制能力, 这是维持杉木人工林健康和生产力可持续经营的重要方向。
4 结论杉木连栽显著降低了土壤细菌群落对病原菌的抑制能力, 这可能是造成人工林土壤地力退化的重要障碍因素之一。同时, 杉木连栽导致与土壤抑病能力呈正相关的微生物类群丰度显著下降, 而与土壤抑病能力呈负相关的类群丰度上升, 这一变化与土壤典型理化因子密切相关。本研究从土壤抑病能力角度探讨了连栽下土壤退化的机制, 加深了土壤微生物群落在杉木人工林土壤地力退化作用的认知, 为杉木人工林生产力可持续经营和土壤地力提升提供了科学依据。
| [1] |
Huang L, Kim K T, Yang J Y, Song H, Choi G, Jeon J, Cheong K, Ko J, Xu H B, Lee Y H. A high-quality draft genome sequence of Colletotrichum gloeosporioides sensu stricto SMCG1#C, a causal agent of anthracnose on Cunninghamia lanceolata in China. Molecular Plant-Microbe Interactions, 2019, 32(2): 139-141. DOI:10.1094/MPMI-05-18-0144-A |
| [2] |
蓝肖, 董利军, 黄开勇, 陈代喜, 李德伟, 莫柳园. 杉木主要病虫害种类及防治研究综述. 广西林业科学, 2015, 44(2): 162-167. DOI:10.3969/j.issn.1006-1126.2015.02.014 |
| [3] |
Huang L, Zhu Y N, Yang J Y, Li D W, Li Y, Bian L M, Ye J R. Shoot blight on Chinese Fir (Cunninghamia lanceolata) is caused by Bipolaris oryzae. Plant Disease, 2018, 102(3): 500-506. DOI:10.1094/PDIS-07-17-1032-RE |
| [4] |
Mendes R, Kruijt M, de Bruijn I, Dekkers E, van der Voort M, Schneider J H M, Piceno Y M, DeSantis T Z, Andersen G L, Bakker P A H M, Raaijmakers J M. Deciphering the rhizosphere microbiome for disease-suppressive bacteria. Science, 2011, 332(6033): 1097-1100. DOI:10.1126/science.1203980 |
| [5] |
Garbeva P, Hol W H G, Termorshuizen A J, Kowalchuk G A, De Boer W. Fungistasis and general soil biostasis-A new synthesis. Soil Biology and Biochemistry, 2011, 43(3): 469-477. DOI:10.1016/j.soilbio.2010.11.020 |
| [6] |
Berendsen R L, Pieterse C M J, Bakker P A H M. The rhizosphere microbiome and plant health. Trends in Plant Science, 2012, 17(8): 478-486. DOI:10.1016/j.tplants.2012.04.001 |
| [7] |
Byers A K, Condron L, O'Callaghan M, Waipara N, Black A. Soil microbial community restructuring and functional changes in ancient kauri (Agathis australis) forests impacted by the invasive pathogen Phytophthora agathidicida. Soil Biology and Biochemistry, 2020, 150: 108016. DOI:10.1016/j.soilbio.2020.108016 |
| [8] |
Ros M, Almagro M, Fernández J A, Egea-Gilabert C, Faz Á, Pascual J A. Approaches for the discrimination of suppressive soils for Pythium irregulare disease. Applied Soil Ecology, 2020, 147: 103439. DOI:10.1016/j.apsoil.2019.103439 |
| [9] |
Xu Z H, Shao J H, Li B, Yan X, Shen Q R, Zhang R F. Contribution of bacillomycin D in Bacillus amyloliquefaciens SQR9 to antifungal activity and biofilm formation. Applied and Environmental Microbiology, 2013, 79(3): 808-815. DOI:10.1128/AEM.02645-12 |
| [10] |
Yuan J, Raza W, Shen Q R, Huang Q W. Antifungal activity of Bacillus amyloliquefaciens NJN-6 volatile compounds against Fusarium oxysporum f. sp. Cubense. Applied and Environmental Microbiology, 2012, 78(16): 5942-5944. DOI:10.1128/AEM.01357-12 |
| [11] |
Bibi F, Strobel G A, Naseer M I, Yasir M, Khalaf Al-Ghamdi A A, Azhar E I. Microbial flora associated with the Halophyte-Salsola imbricate and its biotechnical potential. Frontiers in Microbiology, 2018, 9: 65. DOI:10.3389/fmicb.2018.00065 |
| [12] |
Cha J Y, Han S, Hong H, Cho H J, Kim D, Kwon Y, Kwon S K, Crüsemann M, Bok Lee Y, Kim J F, Giaever G, Nislow C, Moore B S, Thomashow L S, Weller D M, Kwak Y S. Microbial and biochemical basis of a Fusarium wilt-suppressive soil. The ISME Journal, 2016, 10(1): 119-129. DOI:10.1038/ismej.2015.95 |
| [13] |
Olsen S R, Cole C V, Watanabe F S, Dean L A. Estimation of available Phosphorus in soils by Extraction with Sodium Bicarbonate. Washington: U.S. Government Printing Office, 1954: 1-17.
|
| [14] |
鲁如坤. 土壤农业化学分析方法. 北京: 中国农业科技出版社, 2000: 188-195.
|
| [15] |
Hol W H G, Garbeva P, Hordijk C, Hundscheid M P J, Gunnewiek P J A K, Van Agtmaal M, Kuramae E E, De Boer W. Non-random species loss in bacterial communities reduces antifungal volatile production. Ecology, 2015, 96(8): 2042-2048. DOI:10.1890/14-2359.1 |
| [16] |
Garbeva P, Hordijk C, Gerards S, De Boer W. Volatiles produced by the mycophagous soil bacterium Collimonas. FEMS Microbiology Ecology, 2014, 87(3): 639-649. DOI:10.1111/1574-6941.12252 |
| [17] |
Chen D L, Wang X X, Zhang W, Zhou Z G, Ding C F, Liao Y W K, Li X G. Persistent organic fertilization reinforces soil-borne disease suppressiveness of rhizosphere bacterial community. Plant and Soil, 2020, 452(1/2): 313-328. |
| [18] |
Fierer N, Jackson J A, Vilgalys R, Jackson R B. Assessment of soil microbial community structure by use of taxon-specific quantitative PCR assays. Applied and Environmental Microbiology, 2005, 71(7): 4117-4120. DOI:10.1128/AEM.71.7.4117-4120.2005 |
| [19] |
DeSantis T Z, Hugenholtz P, Larsen N, Rojas M, Brodie E L, Keller K, Huber T, Dalevi D, Hu P, Andersen G L. Greengenes, a chimera-checked 16S rRNA gene database and workbench compatible with ARB. Applied and Environmental Microbiology, 2006, 72(7): 5069-5072. DOI:10.1128/AEM.03006-05 |
| [20] |
An X L, Wang J Y, Pu Q, Li H, Pan T, Li H Q, Pan F X, Su J Q. High-throughput diagnosis of human pathogens and fecal contamination in marine recreational water. Environmental Research, 2020, 190: 109982. DOI:10.1016/j.envres.2020.109982 |
| [21] |
Dixon P. VEGAN, a package of R functions for community ecology. Journal of Vegetation Science, 2003, 14(6): 927-930. DOI:10.1111/j.1654-1103.2003.tb02228.x |
| [22] |
沈仁芳, 赵学强. 土壤微生物在植物获得养分中的作用. 生态学报, 2015, 35(20): 6584-6591. |
| [23] |
Fierer N, Wood S A, Bueno De Mesquita C P. How microbes can, and cannot, be used to assess soil health. Soil Biology and Biochemistry, 2021, 153: 108111. DOI:10.1016/j.soilbio.2020.108111 |
| [24] |
Prospero S, Botella L, Santini A, Robin C. Biological control of emerging forest diseases: How can we move from dreams to reality?. Forest Ecology and Management, 2021, 496: 119377. DOI:10.1016/j.foreco.2021.119377 |
| [25] |
吴则焰, 赵紫檀, 林文雄, 李建鹃, 刘书影, 周柳婷, 罗扬, 刘金福. 基于T-RFLP方法的连栽杉木根际土壤细菌群落变化研究. 生态学报, 2019, 39(19): 7134-7143. |
| [26] |
Wu Z Y, Li J J, Zheng J, Liu J F, Liu S Y, Lin W X, Wu C Z. Soil microbial community structure and catabolic activity are significantly degenerated in successive rotations of Chinese fir plantations. Scientific Reports, 2017, 7(1): 6691. DOI:10.1038/s41598-017-06768-x |
| [27] |
罗扬, 刘书影, 周柳婷, 白莹, 陈军, 林文雄, 吴则焰. 连栽杉木根际土壤镰刀菌属真菌群落变化规律. 生态学杂志, 2020, 39(9): 2921-2929. |
| [28] |
de Araujo A S F, Miranda A R L, Sousa R S, Mendes L W, Antunes J E L, Oliveira L M D S, de Araujo F F, Melo V M M, Figueiredo M D V B. Bacterial community associated with rhizosphere of maize and cowpea in a subsequent cultivation. Applied Soil Ecology, 2019, 143: 26-34. DOI:10.1016/j.apsoil.2019.05.019 |
| [29] |
Lefcheck J S, Byrnes J E K, Isbell F, Gamfeldt L, Griffin J N, Eisenhauer N, Hensel M J S, Hector A, Cardinale B J, Duffy J E. Biodiversity enhances ecosystem multifunctionality across trophic levels and habitats. Nature Communications, 2015, 6(1): 6936. DOI:10.1038/ncomms7936 |
| [30] |
Berg G, Köberl M, Rybakova D, Müller H, Grosch R, Smalla K. Plant microbial diversity is suggested as the key to future biocontrol and health trends. FEMS Microbiology Ecology, 2017, 93(5): fix050. |
| [31] |
刘丽, 徐明恺, 汪思龙, 张倩茹, 王楠, 潘华奇, 胡江春. 杉木人工林土壤质量演变过程中土壤微生物群落结构变化. 生态学报, 2013, 33(15): 4692-4706. |
| [32] |
Penton C R, Gupta V V S R, Tiedje J M, Neate S M, Ophel-Keller K, Gillings M, Harvey P, Pham A, Roget D K. Fungal community structure in disease suppressive soils assessed by 28S LSU gene sequencing. PLoS One, 2014, 9(4): e93893. DOI:10.1371/journal.pone.0093893 |
| [33] |
王胜男. 西南山区烤烟连作对土壤微生物多样性的影响及机制研究[D]. 西北农林科技大学, 2021.
|
| [34] |
Kinkel L L, Bakker M G, Schlatter D C. A coevolutionary framework for managing disease-suppressive soils. Annual Review of Phytopathology, 2011, 49: 47-67. DOI:10.1146/annurev-phyto-072910-095232 |
| [35] |
Gómez Expósito R, De Bruijn I, Postma J, Raaijmakers J M. Current insights into the role of rhizosphere bacteria in disease suppressive soils. Frontiers in Microbiology, 2017, 8: 2529. DOI:10.3389/fmicb.2017.02529 |
| [36] |
Schulz-Bohm K, Gerards S, Hundscheid M, Melenhorst J, De Boer W, Garbeva P. Calling from distance: attraction of soil bacteria by plant root volatiles. The ISME Journal, 2018, 12(5): 1252-1262. DOI:10.1038/s41396-017-0035-3 |
| [37] |
Mendes L W, Raaijmakers J M, de Hollander M, Mendes R, Tsai S M. Influence of resistance breeding in common bean on rhizosphere microbiome composition and function. The ISME Journal, 2018, 12(1): 212-224. |
| [38] |
Zhang M Y, Riaz M, Zhang L, El-Desouki Z, Jiang C C. Biochar induces changes to basic soil properties and bacterial communities of different soils to varying degrees at 25 mm rainfall: more effective on acidic soils. Frontiers in Microbiology, 2019, 10: 1321. |
| [39] |
Wu L K, Yang B, Li M L, Chen J, Xiao Z G, Wu H M, Tong Q Y, Luo X M, Lin W X. Modification of rhizosphere bacterial community structure and functional potentials to control pseudostellaria heterophylla replant disease. Plant Disease, 2020, 104(1): 25-34. |
| [40] |
Bauer M A, Kainz K, Carmona-Gutierrez D, Madeo F. Microbial wars: competition in ecological niches and within the microbiome. Microbial cell, 2018, 5(5): 215-219. |
| [41] |
Hermans S M, Buckley H L, Case B S, Curran-Cournane F, Taylor M, Lear G. Using soil bacterial communities to predict physico-chemical variables and soil quality. Microbiome, 2020, 8(1): 79. |
| [42] |
Sait M, Davis K E R, Janssen P H. Effect of pH on isolation and distribution of members of subdivision 1 of the phylum Acidobacteria occurring in soil. Applied and Environmental Microbiology, 2006, 72(3): 1852-1857. |
| [43] |
Höper H, Steinberg C, Alabouvette C. Involvement of clay type and pH in the mechanisms of soil suppressiveness to Fusarium wilt of flax. Soil Biology and Biochemistry, 1995, 27(7): 955-967. |
| [44] |
杨静, 林祎, 杨文浩, 周碧青, 毛艳玲, 邢世和. 不同施肥水稻土可溶性有机氮变化速率及对细菌的响应. 农业环境科学学报, 2021, 40(7): 1509-1518. |
| [45] |
Navarrete A A, Tsai S M, Mendes L W, Faust K, de Hollander M, Cassman N A, Raes J, van Veen J A, Kuramae E E. Soil microbiome responses to the short-term effects of Amazonian deforestation. Molecular ecology, 2015, 24(10): 2433-2448. |
| [46] |
Pieterse C M J, de Jonge R, Berendsen R L. The soil-borne supremacy. Trends in Plant Science, 2016, 21(3): 171-173. |
| [47] |
Shi R, Wang S, Xiong B J, Gu H Y, Wang H L, Ji C, Jia W J, Horowitz A R, Zhen W J, Asher J B, He X H. Application of bioorganic fertilizer on Panax notoginseng improves plant growth by altering the rhizosphere microbiome structure and metabolism. Microorganisms, 2022, 10(2): 275. |