胡 堯，李 懿，侯雨樂

(阿壩師范學(xué)院，四川 汶川 623002)

?

岷江流域不同土地利用類型土壤養(yǎng)分及微生物群落多樣性研究

胡 堯，李 懿，侯雨樂

(阿壩師范學(xué)院，四川 汶川 623002)

以四川省岷江流域不同土地利用類型(次生林、人工林、灌草叢和坡耕地)土壤為研究對象，利用Biolog微平板法和磷脂脂肪酸甲酯(FAMEs)法系統(tǒng)研究微生物群落多樣性特征以及在不同土地利用類型的分布規(guī)律。結(jié)果表明：各土地利用類型土壤均略顯酸性，pH值高低依次為坡耕地、灌草叢、人工林和次生林，土壤電導(dǎo)率、容重和孔隙度有所波動；土壤養(yǎng)分含量和有效養(yǎng)分含量高低大致依次為次生林、人工林、灌草叢和坡耕地。不同土地利用類型土壤微生物群落代謝平均顏色變化率(average well color development，AWCD)隨培養(yǎng)時間延長而逐漸增加，土壤微生物群落代謝活性大小依次為次生林、人工林、灌草叢和坡耕地。土壤微生物對不同種類碳源的利用強(qiáng)度存在較大差異，羧酸類和碳水化合物類碳源是不同土地利用類型土壤微生物的主要碳源，其后依次為酚酸類、氨基酸類和聚合物類，而土壤微生物對胺類碳源的利用率最小。土壤微生物群落豐富度指數(shù)(H)、均勻度指數(shù)(E)、優(yōu)勢度指數(shù)(DS)和碳源利用豐富度指數(shù)(S)總體表現(xiàn)為次生林最高，人工林和灌草叢次之，坡耕地最低，不同土地利用類型間DS差異未達(dá)顯著水平(P>0.05)。主成分分析結(jié)果表明，從31個因素中提取的與碳源利用相關(guān)的主成分1和2分別能夠解釋變量方差的63.89%和18.55%，在主成分中貢獻(xiàn)最大的是羧酸類和碳水化合物類碳源；土壤微生物多樣性指數(shù)與土壤有機(jī)質(zhì)含量和全氮含量之間均達(dá)顯著或極顯著正相關(guān)，與pH值呈負(fù)相關(guān)，即土壤有機(jī)質(zhì)含量和全氮含量對土壤微生物多樣性影響較大。上述研究結(jié)果表明次生林土壤養(yǎng)分含量更高，更適合土壤微生物生存，這對于維持該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)功能穩(wěn)定性具有重要意義。

岷江流域；土地利用類型；土壤養(yǎng)分；土壤微生物；群落多樣性

四川岷江流域位于我國西南部,該區(qū)域地貌類型復(fù)雜多變,是我國土地利用類型呈現(xiàn)多樣化的重要區(qū)域[1-3]。土地利用是人類活動和自然作用相互影響的過程,人為干擾導(dǎo)致土地利用結(jié)構(gòu)類型變化多樣。隨著人口增長和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,岷江流域中下游人口與土地矛盾越顯突出,土地墾殖系數(shù)居高不下[4-5]。閩江流域可分為次生林、人工林、灌草叢和坡耕地,這些土地利用的變化可以改變土壤的理化性質(zhì)和生物學(xué)特性。合理的土地利用方式能夠改善土壤結(jié)構(gòu),增強(qiáng)土壤對外界環(huán)境的抵抗力,而不合理的土地利用方式則導(dǎo)致土壤侵蝕加速和土壤退化等[4,6-7]。土壤養(yǎng)分影響著土壤的透水性、緩沖性、耕性、保墑性和溫度等,是表征土壤肥力高低的重要指標(biāo)之一[8-9];土壤微生物參與土壤有機(jī)質(zhì)的分解、腐殖質(zhì)形成和養(yǎng)分循環(huán)等過程,土壤微生物群落結(jié)構(gòu)構(gòu)成是衡量土壤質(zhì)量和維持土壤肥力的重要指標(biāo)[10-11]。受技術(shù)和方法的限制,以往研究多側(cè)重于土壤微生物數(shù)量[12-13],而土壤微生物在組成和區(qū)系上的變化,應(yīng)結(jié)合土壤微生物多樣性開展研究。Biolog微平板法對功能微生物群落變化較為敏感,近年來廣泛用于評價土壤微生物群落功能多樣性。筆者以四川岷江中下游流域?yàn)檠芯繉ο?基于連續(xù)2 a的數(shù)據(jù)探討了紫紅壤區(qū)不同土地利用類型土壤養(yǎng)分和土壤微生物多樣性的差異,研究結(jié)果不僅可為揭示該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)土壤養(yǎng)分和微生物變化規(guī)律提供理論依據(jù),而且可對該區(qū)域農(nóng)林業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐與管理及土壤質(zhì)量提高等方面具有重要意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

岷江流域自然資源和水能資源十分豐富,流域內(nèi)紫色土分布于四川盆地段,是重要的耕地資源。岷江流域源于岷山南麓,是長江支流中水量最大的流域,干流全長735 km,落差約3 560 m,流域面積達(dá)13.3萬km2。以都江堰市以上河段為上游,都江堰市至樂山市大渡河匯入處為中游,樂山至宜賓長江匯合處為下游段。上游河段屬峽谷型河流,地形復(fù)雜,兩岸耕地、人口分布少;中游和下游經(jīng)丘陵平原區(qū),地勢平坦,兩岸耕地、人口分布較多,農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá),為該文研究區(qū)域。

岷江流域大部分屬亞熱帶氣候區(qū),上游受山地的影響,屬溫帶-亞寒熱帶氣候類型,干流沿江氣溫自上游至下游逐漸升高,年平均氣溫為5～9 ℃,上游山區(qū)氣溫日較差大,都江堰市以下至宜賓的平原丘陵地區(qū)氣溫已無明顯差別,年平均氣溫約為17 ℃,最低氣溫約為-4 ℃,最高氣溫約為38 ℃。岷江流域降雨季節(jié)變化明顯,汛期暴雨頻發(fā),尤其集中在6—9月,夏秋兩季雨量可占全年的80%以上,沿干流上游河谷松潘縣至汶川段多年平均年降水量為400～700 mm,自汶川縣映秀灣以下至都江堰市是岷江干流的降雨中心,多年平均年降水量達(dá)1 100～1 600 mm,岷江中下游多年平均年降水量為900～1 300 mm[14]。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計

在岷江流域選取坡耕地、次生林、人工林和灌草叢,布設(shè)4個水平投影面積為100 m×100 m的小區(qū)。坡耕地:流域內(nèi)傳統(tǒng)種植方式,種植有豌豆、蔬菜和煙草等,伴生有紫莖澤蘭群落,植被覆蓋度<10%。次生林:封育多年后形成的以大戟科、樟科、殼斗科和茜草科等植物為主的森林群落,覆蓋度>80%。人工林:流域綜合治理,農(nóng)戶將大部分坡耕地進(jìn)行退耕還林,主要種植馬尾松林,林間伴生有灌木、草本及苔蘚等,覆蓋度為50%～80%。灌草叢:主要為熱性灌草叢,與人工林相鄰,以灌木杜鵑占優(yōu)勢,草本植物有馬蘭、三色堇和旱金蓮等,覆蓋度為20%～40%。4種土地類型均為紅壤,略顯酸性。

1.3 樣品采集

于2013和2014年的9月中旬,對4種土地利用類型取樣,每種土地利用類型設(shè)置3個樣地,每個樣地相距約100 m,每個樣地設(shè)置5個采樣點(diǎn)作為重復(fù)取樣,5個采樣點(diǎn)之間各間隔3 m。為了保證取樣的一致性,取樣點(diǎn)坡度均小于5°,采用四分法取樣(保留約1 kg),每個采樣點(diǎn)取樣深度為0～20 cm混合土樣(除去地表枯落物層)。所取樣品分為2個部分,一部分鮮土現(xiàn)場過2 mm孔徑篩后在4 ℃冰箱保存,另一部分帶回實(shí)驗(yàn)室風(fēng)干并去除雜質(zhì)后供測定養(yǎng)分和有效養(yǎng)分。同時,在采樣點(diǎn)周圍利用環(huán)刀取表層(0～10 cm)土壤(原狀土)帶回實(shí)驗(yàn)室測定并計算土壤容重和孔隙度,采用排水稱重法測定土壤比重,土壤孔隙度=(1-容重/比重)×100。

1.4 測定方法

1.4.1 土壤養(yǎng)分的測定

一部分土壤樣品經(jīng)自然風(fēng)干(20 d)后,除去植物根系、石子等顆粒型物質(zhì)后過2 mm孔徑篩。指標(biāo)測定方法如下:土壤pH值采用電極電位法(2.5∶1 的水土質(zhì)量比浸提液);土壤電導(dǎo)率采用電導(dǎo)法;土壤有機(jī)質(zhì)含量采用重鉻酸鉀-外加熱法;土壤全氮含量采用半微量凱氏定氮法;土壤有效磷含量采用NaHCO3浸提-鉬銻抗比色法;土壤有效氮含量采用NaOH-H3BO3法;土壤有效鉀含量采用乙酸銨浸提-火焰光度計法[15];土壤有效銅、鋅、鐵和錳含量采用DTPA提取-原子吸收光譜法[16]。

1.4.2 土壤微生物群落功能多樣性的測定

另取一部分于4 ℃條件下保存的新鮮土樣,過2 mm孔徑篩后采用Biolog微平板法測定微生物代謝能力,取10 g新鮮土壤,加入90 mL無菌的0.145 mol·L-1NaCl溶液,搖床振蕩30 min,樣品稀釋1 000倍,用Biolog排槍取100 μL接種于Eco板上,初次讀數(shù)后,于25 ℃條件下恒溫培養(yǎng),每隔12 h于Biolog儀器上590 nm波長處讀數(shù),共培養(yǎng)216 h[17-18]。

溶液光密度平均顏色變化率(average well color development,AWCD,IAWCD)、Shannon-Wiener物種豐富度指數(shù)(H)、Shannon-Wiener均勻度指數(shù)(E)、碳源利用豐富度指數(shù)(S,被利用碳源總數(shù),即光密度≥0.25的所有微孔光密度總和)和Simpson優(yōu)勢度指數(shù)(DS)的計算公式[19-20]:

IAWCD=∑(Ci-Ri)/n。

(1)

式(1)中,Ci為每個培養(yǎng)基孔的光密度;Ri為對照孔的光密度;n為培養(yǎng)基孔數(shù),Biolog-Eco板n值為31。

H=-∑Pi(ln Pi)。

(2)

式(2)中,Pi為第i孔的相對光密度與整個微平板相對光密度總和的比值,計算公式為

Pi=(Ci-Ri)/∑(Ci-Ri)，

DS=1-∑Pi，

E=1-Pi2。

主成分分析采用培養(yǎng)96 h后的光密度,提取2個主因子,進(jìn)而分析不同土地利用類型土壤利用碳源的結(jié)構(gòu)。

1.4.3 土壤微生物群落結(jié)構(gòu)多樣性的測定

(1)將3.0 g新鮮土壤和15 mL 0.2 mol·L-1KOH甲醇溶液混合加入35 mL離心管中,同時加入100 μL標(biāo)樣(十九烷酸),37 ℃條件下溫育1 h。

(2)加3 mL 1.0 mol·L-1醋酸溶液中和pH值,然后加10 mL正己烷,使磷脂脂肪酸甲酯(FAMEs)轉(zhuǎn)到有機(jī)相中,按3 000 r·min-1離心10 min(離心半徑為5 cm),然后在氮?dú)饬鳁l件下?lián)]發(fā)去除溶劑,將FAMEs溶解在0.5 mLV(正己烷)∶V(甲基丁基醚)=1∶1的混合液中。

(3)進(jìn)行氣相色譜(GC-MS)分析,得到土壤微生物的磷脂脂肪酸組成圖譜,進(jìn)而得到不同脂肪酸的含量和種類。

1.5 數(shù)據(jù)分析方法

采用Excel 2008和SPSS 17.0進(jìn)行統(tǒng)計分析和單因素方差(one-way ANOVA)分析,顯著性分析采用LSD法。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同土地利用類型土壤理化性質(zhì)

不同土地利用類型土壤理化性質(zhì)具有明顯差異,不同土地利用類型土壤略顯酸性,pH值變化范圍為6.2～7.3,坡耕地和灌草叢土壤pH值顯著高于次生林和人工林(P<0.05)(表1);土壤電導(dǎo)率變化范圍為75～103 μS·cm-2,灌草叢顯著低于坡耕地、次生林和人工林(P<0.05);土壤容重變化范圍為0.87～1.23 g·cm-3,坡耕地和灌草叢土壤容重顯著高于次生林和人工林(P<0.05);土壤總孔隙度變化范圍為35.7%～42.6%,次生林和人工林土壤總孔隙度顯著高于坡耕地和灌草叢(P<0.05)。

表1 不同土地利用類型土壤理化性質(zhì)

Table 1 Physico-chemical properties of the soils relative to land use

土地利用類型pH值電導(dǎo)率/(μS·cm-2)容重/(g·cm-3)孔隙度/%坡耕地7.3±0.6a103±9a1.18±0.08a36.2±3.5b次生林6.2±0.5b98±14ab0.87±0.15b42.6±2.7a人工林6.3±0.8b95±8b0.91±0.06b40.8±3.1a灌草叢6.8±0.7a75±7c1.23±0.14a35.7±2.9bF值25.6928.1431.5829.27

同一列數(shù)據(jù)后英文小寫字母不同表示不同土地利用類型間某指標(biāo)差異顯著(P<0.05)。

2.2 不同土地利用類型土壤養(yǎng)分

不同土地利用類型土壤養(yǎng)分含量具有明顯差異(表2),土壤w(有機(jī)質(zhì))變化范圍為12.15～16.27 g·kg-1,次生林和人工林均顯著高于坡耕地和灌草叢(P<0.05);土壤w(全氮)變化范圍為0.97～1.24 g·kg-1,次生林和人工林均顯著高于坡耕地和灌草叢(P<0.05);土壤w(有效磷)變化范圍為22.17～29.42 mg·kg-1,次生林和人工林均顯著高于坡耕地和灌草叢(P<0.05),坡耕地則顯著低于人工林、次生林和灌草叢(P<0.05);土壤w(有效鉀)變化范圍為81.57～96.32 mg·kg-1,不同土地利用類型土壤有效鉀含量差異均達(dá)顯著水平(P<0.05);土壤w(有效鋅)變化范圍為1.56～2.03 mg·kg-1,坡耕地和灌草叢顯著低于次生林(P<0.05);土壤w(有效鐵)變化范圍為7.64～9.91 mg·kg-1,次生林和人工林均顯著高于坡耕地和灌草叢(P<0.05);土壤w(有效錳)變化范圍為12.52～15.18 mg·kg-1,坡耕地顯著低于次生林、人工林和灌草叢(P<0.05)。

表2 不同土地利用類型土壤養(yǎng)分含量

Table 2 Nutrient contents in the soils relative to land use

土地利用類型w(有機(jī)質(zhì))/(g·kg-1)w(全氮)/(g·kg-1)w(有效磷)/(mg·kg-1)w(有效鉀)/(mg·kg-1)w(有效鋅)/(mg·kg-1)w(有效鐵)/(mg·kg-1)w(有效錳)/(mg·kg-1)坡耕地12.15±2.14b0.97±0.13b22.17±1.56c81.57±6.23d1.56±0.54b7.64±1.23b12.52±2.03c次生林16.27±3.02a1.24±0.18a28.31±2.67a96.32±7.89a2.03±0.42a9.85±2.04a15.18±1.87a人工林15.18±1.58a1.20±0.12a29.42±2.14a94.48±5.14b1.89±0.38ab9.91±1.56a14.87±2.04ab灌草叢13.74±2.84b0.98±0.08b25.23±2.78b87.35±4.28c1.62±0.47b7.69±1.98b13.58±1.56bF值35.7831.4824.3629.4726.2335.1729.58

同一列數(shù)據(jù)后英文小寫字母不同表示不同土地利用類型間某指標(biāo)差異顯著(P<0.05)。

2.3 不同土地利用類型土壤微生物群落代謝平均顏色變化率

微生物群落功能多樣性反映微生物的生態(tài)功能,土壤微生物群落代謝IAWCD是判斷土壤微生物群落利用碳源能力的重要指標(biāo),反映土壤微生物的代謝活性。各土地利用類型土壤開始培養(yǎng)后每隔24 h測定IAWCD,IAWCD隨時間的動態(tài)變化見圖1。

圖1 不同土地利用類型土壤微生物

隨著培養(yǎng)時間的延長,不同土地利用類型土壤微生物碳源利用總體上呈逐漸增加趨勢,培養(yǎng)初始24 h內(nèi)IAWCD變化不明顯,灌草叢和坡耕地土壤微生物碳源利用在培養(yǎng)24～72 h內(nèi)IAWCD快速增長,此時微生物活性旺盛,72 h后增長緩慢,192 h后急劇增長;次生林和人工林土壤微生物碳源利用在培養(yǎng)72 h后急劇增長,并且增長幅度逐漸變大;在培養(yǎng)48 h以前,不同土地利用類型土壤微生物碳源利用基本相一致,在48 h以后,相同時間次生林和人工林土壤微生物碳源利用顯著高于灌草叢和坡耕地,而灌草叢和坡耕地土壤微生物碳源利用基本相似;相同時間土壤微生物碳源利用高低大致依次為次生林、人工林、灌草叢和坡耕地,局部有所波動。

2.4 不同土地利用類型土壤微生物對碳源利用強(qiáng)度

根據(jù)不同土地利用類型土壤微生物碳源利用情況,綜合考慮其變化趨勢,選取光密度增加較快的120 h時的IAWCD進(jìn)行土壤微生物群落代謝多樣性分析,按化學(xué)基團(tuán)的性質(zhì)將Eco板上的31種碳源分成氨基酸類、羧酸類、碳水化合物類、胺類、聚合物類和酚酸類6類。6類碳源均呈現(xiàn)隨著培養(yǎng)時間的延長微生物利用碳源的量逐漸增加的趨勢。每類碳源的IAWCD平均值見表3。由表3可知,土壤微生物對不同種類碳源的利用強(qiáng)度存在較大差異。不同土地利用類型土壤微生物對6種碳源的利用率高低排序大致相同,高低依次為次生林、人工林、灌草叢和坡耕地,次生林利用率最高,坡耕地最低。不同土地利用類型對氨基酸類、碳水化合物類、羧酸類、聚合物類、胺類和酚酸類利用率變化范圍分別為0.35～0.68、0.73～1.25、0.78～1.24、0.31～0.52、0.13～0.19和0.46～0.67。次生林、人工林和灌草叢對氨基酸類利用率分別比坡耕地高94.29%、68.57%和17.14%,對碳水化合物類利用率分別比坡耕地高71.23%、54.79%和26.03%,對羧酸類利用率分別比坡耕地高58.97%、44.87%和34.62%,對聚合物類利用率分別比坡耕地高67.74%、41.94%和3.23%,對胺類利用率分別比坡耕地高46.15%、15.38%和23.08%,對酚酸類利用率分別比坡耕地高45.65%、41.30%和30.43%。整體來看,羧酸類和碳水化合物類碳源是土壤微生物的主要碳源,其后依次為酚酸類、氨基酸類、聚合物類,而土壤微生物對胺類碳源的利用率最小。

表3 不同土地利用類型土壤微生物對碳源利用強(qiáng)度

Table 3 Carbon sources utilization intensity of soil microbes in the soils relative to land use

土地利用類型對不同碳源利用強(qiáng)度氨基酸類碳水化合物類羧酸類聚合物類胺類酚酸類坡耕地0.35±0.09c0.73±0.23c0.78±0.07c0.31±0.08c0.13±0.05b0.46±0.08c次生林0.68±0.11a1.25±0.18a1.24±0.13a0.52±0.12a0.19±0.04a0.67±0.07a人工林0.59±0.16b1.13±0.21ab1.13±0.18ab0.44±0.09b0.15±0.06ab0.65±0.13ab灌草叢0.41±0.17c0.92±0.16b1.05±0.24b0.32±0.13c0.16±0.03ab0.60±0.15bF值23.4731.2521.7823.5430.7826.46

同一列數(shù)據(jù)后英文小寫字母不同表示不同土地利用類型間某指標(biāo)差異顯著(P<0.05)。

2.5 不同土地利用類型土壤微生物群落多樣性

土壤微生物群落多樣性指數(shù)可用來指示群落利用碳源的程度,根據(jù)培養(yǎng)96 h時IAWCD計算土壤微生物群落的H、DS、E和S(表4)。結(jié)果表明,不同土地利用類型土壤微生物群落功能多樣性指數(shù)存在一定差異,不同土地利用類型土壤微生物H變化范圍為0.98～2.98,次生林和人工林顯著高于坡耕地和灌草叢(P<0.05);E變化范圍為0.36～0.92,次生林和人工林顯著高于坡耕地和灌草叢(P<0.05);DS變化范圍為0.95～0.99;S變化范圍為8.5～22.3,次生林和人工林顯著高于坡耕地和灌草叢(P<0.05)。

表4 不同土地利用類型土壤微生物群落多樣性

Table 4 Soil microbial community diversity in the soils relative to land use

土地利用類型HEDSS坡耕地0.98±0.13c0.39±0.08b0.96±0.12a8.5±0.8c次生林2.98±0.35a0.92±0.06a0.99±0.18a22.3±1.6a人工林2.63±0.28a0.86±0.09a0.96±0.10a21.7±2.3a灌草叢1.56±0.19b0.49±0.04b0.96±0.16a13.5±1.8bF值31.5836.8029.5732.15

H為物種豐富度指數(shù)；E為均勻度指數(shù)；DS為優(yōu)勢度指數(shù)；S為碳源利用豐富度指數(shù)。同一列數(shù)據(jù)后英文小寫字母不同表示不同土地利用類型間某指標(biāo)差異顯著(P<0.05)。

2.6 不同土地利用類型土壤微生物群落碳源利用類型的主成分分析

主成分分析能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行降維,并將多個變量通過線性變換后選出幾個重要變量。主成分提取的原則是特征值大于1的前n個主成分(累計方差貢獻(xiàn)率大于85%)。因此,通過方差分解主成分分析,共提取3個主成分(表5),從31個因素中提取的與碳源利用相關(guān)的主成分1和2分別能解釋變量方差的63.9%和18.6%,前3個主成分累積貢獻(xiàn)率達(dá)92.8%,因此,第1、2和3主成分為所要解釋的主成分。

表5 方差分解主成分提取分析

Table 5 Extraction of principal components in variance decomposition analysis

主成分初始特征值提取特征值方差貢獻(xiàn)率/%累積貢獻(xiàn)率/%120.8663.8963.8924.4018.5582.4432.5910.3992.8341.365.8298.65

31個碳源在3個主成分上的載荷值見表6,初始載荷因子反映了主成分與碳源利用的相關(guān)性。由表6可知,與第1主成分具有較高相關(guān)性的碳源有24種(載荷因子絕對值>0.5),與第2主成分具有較高相關(guān)性的碳源有7種，與第3主成分具有較高相關(guān)性的碳源只有4種。綜合來看，在主成分分離中起主要貢獻(xiàn)作用的是羧酸類和碳水化合物類碳源(具有較高的載荷因子，按載荷因子絕對值的平均值計)。

2.7 土壤養(yǎng)分與微生物多樣性之間相關(guān)性

土壤養(yǎng)分是土壤微生物的重要碳源和氮源,為了探討土壤養(yǎng)分與土壤微生物群落多樣性之間的關(guān)系,對土壤養(yǎng)分與微生物群落多樣性進(jìn)行相關(guān)性分析(表7)。結(jié)果表明,土壤微生物群落功能多樣性各指標(biāo)與土壤pH值之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,與土壤有機(jī)質(zhì)含量、全氮含量和有效養(yǎng)分含量等呈正相關(guān)關(guān)系。

表6 31種碳源的主成分載荷因子

Table 6 Main component load factors of 31 carbon sources

碳源類型PC1PC2PC3空白———丙酮酸甲酯(羧酸類)0.919-0.2140.217吐溫-40(聚合物類)0.903-0.043-0.025吐溫-80(聚合物類)0.846-0.276-0.335α-環(huán)糊精(聚合物類)0.5630.017-0.275糖原(碳水化合物類)0.841-0.178-0.149D-纖維二糖(碳水化合物類)0.3450.935-0.068D-半乳糖醛酸(羧酸類)0.9280.103-0.125γ-羥基丁酸(羧酸類)0.924-0.1350.483衣康酸(羧酸類)0.803-0.5460.135α-丁酮酸(羧酸類)0.487-0.4790.763D-蘋果酸(羧酸類)0.747-0.147-0.262L-精氨酸(氨基酸類)0.985-0.2350.589L-天門冬酰胺酸(氨基酸類)0.9910.141-0.146L-苯基丙胺酸(氨基酸類)0.2780.2130.285L-絲氨酸(氨基酸類)0.9830.045-0.416L-蘇氨酸(氨基酸類)-0.5470.5890.373葡萄糖-L-谷氨酸(氨基酸類)0.893-0.246-0.151苯基乙胺(胺類)0.6370.0100.217腐胺(胺類)0.947-0.147-0.135α-D-乳糖(碳水化合物類)0.5470.425-0.539β-甲基-D-葡萄糖苷(碳水化合物類)0.4230.847-0.120D-木糖(碳水化合物類)0.7150.6130.127i-赤蘚糖醇(碳水化合物類)0.568-0.2560.851D-甘露醇(碳水化合物類)0.8930.2470.058N-乙酰基-D-葡萄胺(碳水化合物類)0.8250.7350.193D-葡糖胺酸(羧酸類)0.796-0.3120.337葡萄糖-1-磷酸(碳水化合物類)0.3140.9340.008D,L-α-磷酸甘油(碳水化合物類)0.902-0.227-0.017D-半乳糖酸-γ-內(nèi)酯(碳水化合物類)0.915-0.141-0.129

“—”表示無數(shù)據(jù)。

表7 土壤養(yǎng)分與微生物多樣性之間相關(guān)性

Table 7 Correlation coefficients between soil nutrients and soil microbial community diversity

指標(biāo) HEDSSpH值-0.565*-0.357-0.269-0.494電導(dǎo)率0.2190.519*-0.2470.512*容重-0.156-0.3650.089-0.127孔隙度0.534*0.2170.3780.105有機(jī)質(zhì)含量0.913**0.905**0.569*0.856**全氮含量0.904**0.874**0.593*0.816**有效磷含量0.623**0.514*0.3540.563*有效鉀含量0.721**0.4130.522*0.557*有效鋅含量0.569*0.2340.3050.503*有效鐵含量0.685**0.596*0.513*0.371有效錳含量0.614**0.1250.3690.547*

H為物種豐富度指數(shù);E為均勻度指數(shù);DS為優(yōu)勢度指數(shù);S為碳源利用豐富度指數(shù)。*和**分別表示在α=0.05和α=0.01水平上相關(guān)顯著。

H與有機(jī)質(zhì)含量、全氮含量、有效磷含量、有效鉀含量、有效鐵含量和有效錳含量呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),與孔隙度和有效鋅含量呈顯著正相關(guān)(P<0.05),與pH值呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.05);E與有機(jī)質(zhì)含量和全氮含量呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),與電導(dǎo)率、有效磷含量和有效鐵含量呈顯著正相關(guān)(P<0.05);DS與有機(jī)質(zhì)含量、全氮含量、有效鉀含量和有效鐵含量呈顯著正相關(guān)(P<0.05);S與有機(jī)質(zhì)含量和全氮含量呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),與電導(dǎo)率、有效磷含量、有效鉀含量、有效鋅含量和有效錳含量呈顯著正相關(guān)(P<0.05)?？梢?土壤養(yǎng)分與微生物群落功能多樣性具有密切相關(guān)性。

3 討論與結(jié)論

岷江流域不同土地利用類型土壤養(yǎng)分和有效養(yǎng)分含量高低大致依次為次生林、人工林、灌草叢和坡耕地,局部有所波動,主要是由于土壤中有機(jī)質(zhì)來自于地表枯枝落葉層的分解和積累,次生林凋落物量多,植被蓋度和生物量相對較高,土壤有機(jī)質(zhì)積累多而分解相對少,因此有機(jī)質(zhì)含量較高[8-9];人工林由于受人為擾動的影響,加上林分結(jié)構(gòu)單一,因此,其有機(jī)質(zhì)含量低于次生林而高于灌草叢;坡耕地受人類活動的劇烈影響,地表沒有積累的枯枝落葉層,有機(jī)質(zhì)含量最低。

土壤微生物是生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,研究其群落結(jié)構(gòu)和功能多樣性對于揭示微生物、生態(tài)環(huán)境與植物之間的關(guān)系意義重大[19-20]。筆者研究結(jié)果表明,反映微生物活性及其功能多樣性的IAWCD表現(xiàn)為隨著培養(yǎng)時間的延長,碳源利用量逐漸增加,此與前人研究結(jié)果[17,19-20]相似。不同土地利用類型H、E、DS和S大小依次均為次生林、人工林、灌草叢和坡耕地,DS可反映群落中最常見物種,H反映了微生物群落物種變化度和差異度[17,21]。筆者研究結(jié)果顯示次生林土壤微生物群落種類最多且較均勻,而灌草叢和坡耕地H較接近,表明兩者的土壤微生物種類差異不大;H以次生林為最高,坡耕地最低,反映了次生林對碳源利用種類數(shù)較多。筆者研究還顯示羧酸類和碳水化合物類碳源是土壤微生物的主要碳源,其后依次為酚酸類、氨基酸類、聚合物類,而土壤微生物對胺類碳源利用率最小,與碳源利用相關(guān)的PC1和PC2分別能解釋變量方差的63.89%和18.55%,在主成分分離中起主要貢獻(xiàn)作用的是羧酸類和碳水化合物類碳源。此外,土壤微生物群落功能多樣性各指標(biāo)均與pH值呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,與土壤有機(jī)質(zhì)含量和全氮含量之間相關(guān)性均達(dá)顯著或極顯著水平,與土壤電導(dǎo)率和容重之間相關(guān)性基本未達(dá)顯著水平。由此可見,土壤養(yǎng)分與微生物群落功能多樣性具有密切相關(guān)性。

筆者利用Biolog微平板法和磷脂脂肪酸甲酯(FAMEs)法分析不同土地利用類型土壤微生物群落多樣性差異。Biolog微平板法僅僅表征土壤中快速生長的微生物活性,因此只能用于對環(huán)境微生物群落進(jìn)行比較、識別[22]。FAMEs法不需要對土壤微生物進(jìn)行培養(yǎng),可直接提取土壤微生物群落的脂肪酸,但分析結(jié)果的準(zhǔn)確性與實(shí)驗(yàn)過程是否造成污染等有很大關(guān)系[21-22]。因此,揭示土壤微生物多樣性分布格局,還需要結(jié)合其他技術(shù)。近年來分子生物學(xué)的發(fā)展為揭示微生物群落多樣性及組成提供了重要工具,未來需綜合運(yùn)用分子生物學(xué)技術(shù)做進(jìn)一步的長期深入研究。

[1] LI A,WANG A,LIANG S,etal.Eco-Environmental Vulnerability Evaluation in Mountainous Region Using Remote Sensing and GIS:A Case Study in the Upper Reaches of Minjiang River,China[J].Ecological Modelling,2006,192(1):175-187.

[2] CHIGIRA M,WU X,INOKUCHI T,etal.Landslides Induced by the 2008 Wenchuan Earthquake,Sichuan,China[J].Geomorphology,2010,118(3):225-238.

[3] 何其華,何永華,包維楷.岷江上游干旱河谷典型陽坡海拔梯度上土壤水分動態(tài)[J].應(yīng)用與環(huán)境生物學(xué)報,2004,10(1):68-74.

[4] LIU Y,XU Z,DUFFY R,etal.Analyzing Relationships Among Water Uptake Patterns,Rootlet Biomass Distribution and Soil Water Content Profile in a Subalpine Shrubland Using Water Isotopes[J].European Journal of Soil Biology,2011,47(6):380-386.

[5] GESS F W,GESS S K,LASALLE J,etal.Effects of Increasing Land Utilization on Species Representation and Diversity of Aculeate Wasps and Bees in the Semi-Arid Areas of Southern Africa[J].Hymenoptera and Biodiversity,1993，5：83-113.

[6] LAL R.Soil Carbon Sequestration Impacts on Global Climate Change and Food Security[J].Science,2004,304(5677):1623-1627.

[7] YAO H,HE Z L,WILSON M J,etal.Microbial Biomass and Community Structure in a Sequence of Soils With Increasing Fertility and Changing Land Use[J].Microbial Ecology,2000,40(3):223-237.

[8] JOHN R,DALLING J W,HARMS K E,etal.Soil Nutrients Influence Spatial Distributions of Tropical Tree Species[J].Proceedings of the National Academy of Sciences,2007,104(3):864-869.

[9] CONDIT R,ENGELBRECHT B M J,PINO D,etal.Species Distributions in Response to Individual Soil Nutrients and Seasonal Drought Across a Community of Tropical Trees[J].Proceedings of the National Academy of Sciences,2013,110(13):5064-5068.

[10]PAUL E A.Soil Microbiology,Ecology and Biochemistry[M].Salt Lake City,USA：Academic Press,2014：5.

[11]LAMB E G,KENNEDY N,SICLIANO S D.Effects of Plant Species Richness and Evenness on Soil Microbial Community Diversity and Function[J].Plant and Soil,2011,338(1/2):483-495.

[12]ISLAM K R,WEIL R R.Land Use Effects on Soil Quality in a Tropical Forest Ecosystem of Bangladesh[J].Agriculture,Ecosystems & Environment,2000,79(1):9-16.

[13]OBERSON A,FRIESEN D K,RAO I M,etal.Phosphorus Transformations in an Oxisol Under Contrasting Land-Use Systems:The Role of the Soil Microbial Biomass[J].Plant and Soil,2001,237(2):197-210.

[14]宋述軍,周萬村.岷江流域土地利用結(jié)構(gòu)對地表水水質(zhì)的影響[J].長江流域資源與環(huán)境,2008,17(5):712-715.

[15]LORENZ K,LAL R.The Depth Distribution of Soil Organic Carbon in Relation to Land Use and Management and the Potential of Carbon Sequestration in Subsoil Horizons[J].Advances in Agronomy,2005,88:35-66.

[16]CHANTIGNY M H.Dissolved and Water-Extractable Organic Matter in Soils:A Review on the Influence of Land Use and Management Practices[J].Geoderma,2003,113(3):357-380.

[17]LAUBER C L,STRICKLAND M S,BRADFORD M A,etal.The Influence of Soil Properties on the Structure of Bacterial and Fungal Communities Across Land-Use Types[J].Soil Biology and Biochemistry,2008,40(9):2407-2415.

[18]SALLES J F,VAN J A,ELSAS J D.Multivariate Analyses of Burkholderia Species in Soil:Effect of Crop and Land Use History[J].Applied and Environmental Microbiology,2004,70(7):4012-4020.

[19]BERTHRONG S T,BUCKLEY D H,DRINKWATER L E.Agricultural Management and Labile Carbon Additions Affect Soil Microbial Community Structure and Interact With Carbon and Nitrogen Cycling[J].Microbial Ecology,2013,66(1):158-170.

[20]LIU F,WU J,YING G G,etal.Changes in Functional Diversity of Soil Microbial Community With Addition of Antibiotics Sulfamethoxazole and Chlortetracycline[J].Applied Microbiology and Biotechnology,2012,95(6):1615-1623.

[21]FILSER J,MEBES K H,WINTER K,etal.Long-Term Dynamics and Interrelationships of Soil Collembola and Microorganisms in an Arable Landscape Following Land Use Change[J].Geoderma,2002,105(3):201-221.

[22]HUTSCH B W.Tillage and Land Use Effects on Methane Oxidation Rates and Their Vertical Profiles in Soil[J].Biology and Fertility of Soils,1998,27(3):284-292.

(責(zé)任編輯： 李祥敏)

Soil Nutrients and Soil Microbial Community Diversity as Affected by Land Use in the Minjiang River Valley, Sichuan.

HU Yao, LI Yi, HOU Yu-le

(Aba Teachers University, Wenchuan 623002, China)

The Minjiang River Valley in Sichuan is a region diversified in type of land use (shrub-grassland, slope farmland, planted forest and secondary forest). Soil microbial community diversity and distribution of different types of land use in the region was studied using the Biolog plate and phospholipid fatty acid methyl ester (FAMEs) methods, separately. Results show that the soils regardless of whatever type of land use were undertended to be slightly acidic, following an order of slope farmland > shrub-grassland > planted forest > secondary forest in soil pH, fluctuated somewhat in soil electric conductivity, bulk density and total porosity, and followed an order of secondary forest> planted forest>shrub-grassland > slope farmland in content of soil nutrients and available nutrients. The soils varied significantly in functional diversity of microbial community relative to land use. Average well color development (AWCD) is an index that directly reflects soil microbial activity and functional diversity. It increased with the usage going on time. The soils displayed an order of secondary forest > planted forest > shrub-grassland > slope farmland in soil microbial community activity. Soil microbes′ use of carbon sources varied in intensity relative to type of the source. Carboxylic acids and carbohydrates were the major ones and followed by amino acids, phenolic acids, polymers, and amines. The soils also displayed the order of secondary forest > planted forest > shrub-grassland > slope farmland in Simpson index (H), Shannon-Wiener index (E), richness index (DS) and McIntosh index (S), but the differences between the four types of land use inDSwere not big enough to be rated as significant. Principal component analysis (PCA) shows that principal components No. 1 and No. 2 out of 31 affecting factors related to carbon source utilization explained 63.89% and 18.55% of the variation, respectively. Among the principal components, carboxylic acids and carbohydrates were the two major contributors. Correlation analysis shows that soil microbial diversity index was in significantly or very significantly positive relationship with the content of soil organic matter and of total nitrogen, but in negative one with pH, that is to say, the content of soil organic matter and the content of total nitrogen are the two major factors affecting soil microbial diversity. All findings mentioned above suggest that the soil under secondary forest is the highest in nutrient content and more favorable for survival of microorganisms, which play a very important role in maintaining stability of the ecosystem in this area.

the Minjiang River Valley; land use type; soil nutrient; soil microbe; community diversity

2015-12-18

四川省教育廳自然科學(xué)基金(16ZB0386);阿壩師范學(xué)院青年項(xiàng)目(ASC15-01)

S154.1；X176

A

1673-4831(2016)06-0971-07

10.11934/j.issn.1673-4831.2016.06.016

胡堯(1982—),男,四川彭州人,副教授,碩士,研究方向?yàn)閰^(qū)域地理。E-mail: huyao-82@163.com