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科研 | Glob. Ecol. Biogeogr.:森林土壤微生物死生物量碳的垂直分布与控制

已有 2361 次阅读 2021-5-26 22:18 |系统分类:论文交流


编译:Sun,编辑:小菌菌、江舜尧。

原创微文,欢迎转发转载。


导读


森林土壤中含有大量的陆地有机碳,但土壤有机碳的形成途径尚不清楚。最近的证据表明,微生物死生物量是有机碳的一个重要来源,但缺乏对整个土壤剖面的全球定量评估。因此本研究旨在评估森林土壤中微生物源性有机碳的垂直分布和控制。

研究人员以全球森林在1996-2019年的土壤死微生物量进行研究,结果表明微生物死生物量C随土壤深度显著增加,O层土壤有机碳占30%,50 cm以下矿质土壤有机碳占62%。但只有细菌死生物量C随土层深度呈增加趋势;真菌死生物量C在整个土壤剖面上变化不大。较高的真菌和细菌死生物量C在低碳/氮比和较小的团聚体尺寸的土壤中被观察到。土壤C/N比和微生物生物量C是影响表层土壤(20cm以上)微生物死生物量C的主要因素,而影响下层土壤(20 cm以下)微生物死生物量C的主要因素是粘粒含量。本研究发现微生物死生物量C在森林土壤总有机碳中占很高的比例(特别是在深度20厘米处),但其长期稳定可能受不同土层的不同机制控制。基质质量调控着表层土壤中的微生物活性,进而控制着生物量的循环,而团聚体的遮挡则有利于底层土壤中微生物死生物量C的矿物保护。这些微生物源有机碳的差异控制可用于预测森林土壤有机碳动态的地球系统研究。


论文ID


原名:The vertical distribution and control of microbial necromass carbon in forest soils

译名:森林土壤微生物死生物量碳的垂直分布与控制

期刊:Global Ecology And Biogeography

IF:6.446

发表时间:2020.06

通讯作者:吴福忠

通讯作者单位:福建师范大学地理科学学院


实验设计


本文以全球森林在1996-2019年的土壤为研究对象,标记森林土壤中不同深度的真菌和细菌坏死物质C或其生物标记物(葡萄糖胺和胞壁酸)的浓度,我们首先使用Kruskal Wallis试验检测不同水平条件(不同样本大小的n独立样本)、森林类型、土壤碳氮比和聚集体粒度中总微生物、真菌和细菌死生物量C在SOC中的比例变化。随后在simca14.0 (Umetrics, Umea,瑞典)中使用偏最小二乘回归(PLS)来区分地理(纬度和海拔)、气候(MAT和MAP)、土壤化学(C/N比率和pH)、物理(粘土含量)和微生物(微生物生物量C)因素对总微生物死生物量C的相对重要性。最后用PLS标准化系数来评价这些地球化学因素对微生物死生物量C的影响方向和程度。用变重要度投影值(VIP)来评价这些地球化学变量的相对重要性。从而进行了土壤地球化学变量控制微生物死生物量C的研究。其中所有变量(包括葡萄糖胺、胞壁酸、GluC和MurC的浓度,以及总微生物、真菌和细菌坏死生物量C在SOC中的比例)都是根据土壤体积而不是根据不同团聚体大小的土壤组分计算的。


结果


1 氨基葡萄糖和胞壁酸浓度随深度变化

葡萄糖胺和胞壁酸在森林土壤中的浓度均随深度显著降低(均呈p <0.001趋势在附表S4)。O层土壤中葡萄糖胺和胞壁酸的平均浓度分别为2.48 mg/g和0.29 mg/g(图1a)。而在0 20 cm的矿质土中,这些值分别为1.45和0.092 mg/g,在50100 cm的矿质土中,这些值持续下降,分别为0.24和0.059mg/g。

 

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图1 森林土壤不同深度的微生物坏死物生物标记物。(a)葡萄糖胺(Glu)和胞壁酸(Mur)的浓度。(b)葡萄糖胺碳(C) (GluC)和胞壁酸C (MurC)的浓度。根据土壤有机碳(SOC)浓度计算GluC和MurC浓度。(c)葡萄糖胺C与胞壁酸C的比值(GluC/MurC)。误差条是均值的标准误差。不同的小写字母表示有意义(p < 0.05)土壤深度差异。

 

GluC浓度在凋落物层较低(有机碳含量为3.4 mg/g),但在O层和矿质土中一直较高,森林土壤的平均有机碳含量在12.5 ~ 19.5 mg/g之间(图1b)。凋落物层的MurC浓度仅为0.40 mg/g,而50100 cm矿质土的MurC浓度从O层土壤的1.20 mg/g急剧增加到3.70 mg/g。森林土壤中GluC/MurC比值显著(p <0.001附表S4)随深度的增加而减小,在50-100 cm矿质土凋落物层为23.8-4.4 (图1c)。

 

随深度的真菌和细菌死生物量C

森林土壤微生物坏死总量C随深度持续增加,在O层土壤和0 20、20 50和50 100 cm矿质土壤中分别占总有机碳的30、33、47和62%(图2a)。同样,0-20 cm矿质土壤细菌死生物量C占总有机碳的比例从12%增加到50-100cm矿质土壤的39%。相比之下,真菌死生物量C在矿质土壤中是一致的,在所研究的森林土壤中平均占总有机碳的19-23%。总体而言,在20 cm以下的矿质土壤中,真菌死生物量C大于细菌死生物量C(占微生物总死生物量C的67比33%),而在20 cm以下的土壤中,细菌死生物量C小于细菌死生物量C(占微生物总死生物量C的45比55%)(图2b)。因此,凋落物层和O层土壤的真菌和细菌坏死质量C的比值从4.9-2.3大大降低,而20 cm以下土壤的真菌和细菌坏死质量C的比值仅为0.74 -0.87(图2c)。真菌/细菌坏死物C比值的下降与土壤C/N比值的下降是一致的(r = 0.95, p = 0.015;附表S4)。

 

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图2 森林土壤中不同深度的微生物坏死碳(C)。(a)微生物、真菌和细菌坏死物质C在土壤有机碳(SOC)中所占比例。(b)真菌和细菌坏死质量C部分占总微生物坏死质量的百分比。(C)真菌和细菌坏死质量的比值。误差条是均值的标准误差。不同的小写字母表示有意义(P < 0.05)土壤深度差异。

 

不同森林类型的微生物死生物量C

    总微生物量、真菌和细菌坏死量C均无显著性差异(p <0. 05;附表S5)原生林和人工林之间的差异(图3a-c)。微生物总量和真菌坏死块C差异不显著(p <0. 05;附表S5)落叶林和针叶林之间。然而,针叶林的细菌死生物量C显著低于落叶林和混交林(p =0 .001;图3 c)。针叶林和落叶林的真菌/细菌坏死质量C比值显著高于混交林(p <0. 05;图3 d)。

 

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图3 不同森林类型土壤有机碳(SOC)中微生物坏死块碳(C)的百分比。(a)微生物总坏死量C。(b)真菌坏死量C。(c)细菌坏死量C。(d)真菌与细菌坏死量的比值C。落叶林、针叶林和混交林是原生林而不是人工林。误差条是均值的标准误差。P值表示不显著(P<0.05)各面板Kruskal Wallis试验的森林类型差异。不同的小写字母表示有意义(P<0.05)面板(c)和(d)森林类型的差异。

 

不同土壤碳氮比下的微生物死生物量C

    GluC和MurC浓度均显著(p<0.05;附表S6)在低碳/氮比土壤中较高。在碳氮比低于10的土壤中,GluC浓度为24.9 mg/g,而在碳氮比高于40的土壤中,GluC浓度仅为2.1mg/g。在C/N比低于10的土壤中,MurC的浓度从4.3 mg/g变化到C/N比高于40的土壤中只有0.53 mg/g变化(图4a)。然而,在C/N比低于10至67的土壤中,在C/N比高于40的土壤中,GluC/MurC比从6.9显著增加(图4b)。

 

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图4 不同碳氮比土壤中的微生物坏死碳(C)。(a)葡萄糖胺C (GluC)和胞壁酸C (MurC)的浓度。根据土壤有机碳(SOC)浓度计算GluC和MurC浓度。(b)葡萄糖胺C与胞壁酸C的比值(C)土壤有机中总微生物、真菌和细菌坏死质量C的百分比(d)真菌和细菌坏死质量的比值C.误差条为平均值的标准误差。不同的小写字母表示有意义(p<0.05)土壤碳氮比差异。

 

在碳氮比低于10的土壤中,微生物、真菌和细菌死生物量C分别占总有机碳的39、20和20%(图4c)。但在碳氮比大于40的土壤中,这些值分别为8.0、3.8和5.7%。在碳氮比低于40的土壤中,真菌死生物量C大于细菌死生物量C。因此,在C/N比低于10的土壤中,真菌/细菌坏死质量C比从1.3一直增加到C/N比大于30的土壤中的4.4(图4d)。

 

微生物坏死物C具有不同大小类别的聚集物

粒径小于2 μm的微团聚体中GluC浓度显著较高 (p =0.010;附表S6),大于2 μm的团聚体含量一致(图5a)。然而,不同聚集物大小的MurC浓度差异不显著(P = 0.085),导致不同聚集体大小的GluC/MurC比率一致(p =0 .615;图5 b)。

 

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图5 微生物坏死碳(C),具有不同大小类别的聚集物。(a)葡萄糖胺C (GluC)和胞壁酸C (MurC)的浓度。根据土壤有机碳(SOC)浓度计算GluC和MurC浓度。(b)氨基葡萄糖C比胞壁酸C (C)微生物总量的百分比,真菌和细菌死生物量 C在土壤有机C (d)的比值真菌细菌死生物量 C .总大小被分为2.2-250年和250-2000μm基于价值观的文章报道。误差条是均值的标准误差。根据Kruskal Wallis试验,各面板聚集物粒径之间的p值表明差异不显著(p >0 .05)。不同的小写字母表示聚合体大小之间存在显著差异(p < 0.05)。

 

同样,总微生物(P= 0.049)和真菌(P =0 .010)死生物量C值在小于2指挥部m的团聚体中显著增大,分别占总SOC的91和66%(图5c)。然而,细菌死生物量C在聚集大小上没有显著差异(p = 0.135)。在所有聚集物密度下,真菌的死生物量C均大于细菌的死生物量C,导致真菌与细菌的死生物量C比值在2.7 ~ 4.0之间,但聚集体密度之间差异不显著(p =0 .494);图5 d)。

 

土壤地球化学变量控制微生物死生物量C

PLS分析表明,森林土壤中的微生物死生物量C主要由土壤因素决定,而不是由跨越纬度的地理距离或气候因素决定(图6;附图S5),尽管真菌死生物量C在高纬度森林中趋于高(附图S6)。土壤因子对森林土壤微生物坏死质量C的影响在表层土和底土之间存在差异。O层土壤(图6a、b)的C/N比和矿质土上20 cm土壤C/N比和微生物生物量C显著控制微生物死生物量C(图6c、d)。然而,在20 cm以下的矿质土壤中,微生物死生物量C受土壤粘粒含量的控制较强,而不受土壤C/N比的控制(图6e,f)。

 

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图6 (a,b)层位土壤,(c,d) 0 20 cm矿质土壤,(e,f) 20-100 cm矿质土壤的相对重要性。上面的面板显示偏最小二乘(PLS)标准化系数(SEM),和底部面板显示可变的重要性在投影(VIP)值。PLS分析中包含的变量包括气候(MAT和MAP)、土壤物理(粘土含量)、化学(土壤C/N和PH)和微生物(MBC)因素,这些因素收集在与微生物死质量C数据相同的水平(O水平、0 20 cm和20-100 cm矿质土壤)。PLS标准化系数显示了每个变量对微生物坏死物C的影响的方向和程度。P< 0.05),其中VIP值大于1。底部面板的VIP值较高,表明在确定微生物死生物量C时更重要。土壤PH值从土壤中测定:H2O泥浆,MBC值通过氯仿熏蒸提取法进行评估。O层土壤n = 42, R2 = .747, 0 20 cm矿质土壤n =169, R2 = .630, 20-100 cm矿质土壤n = 29, R2= .411。年平均气温;MAP =年平均降水量;C/N =土壤碳氮比;MBC =土壤微生物生物量碳(占土壤有机总量C的百分比)

 

讨论


一些研究已经注意到,与表土相比,底土富含微生物衍生的C化合物,但在植物材料方面有所减少(Clemmensen et al., 2013;RumPel,Kogel-Knabner, 2011),而在更广泛的范围内缺乏普遍的估计。本研究首次尝试对森林土壤中的微生物坏死物C进行全土壤定量。我们发现,在30个森林站点20厘米深度的矿质土壤中,微生物死生物量C占总有机碳的一半,这表明微生物源性有机碳在深层土壤中的重要性。虽然更多的微生物坏死物C来自于表层土壤中的真菌残留物,但更多的微生物坏死物C来自于底层土壤中的细菌残留物。研究发现,真菌和细菌的磷脂生物质具有相似的周转率(Zhang et al.,2019),但真菌比细菌可以利用更多的难以抗拒的化合物作为能源(Bahram et al.,2018)。因此,真菌的竞争优势导致真菌残留物在表层土壤生物量转化后对微生物总坏死质量C的贡献更大。在一个模型森林生态系统中,经过4年的13C标记,新形成的真菌氨基糖C的浓度大约是新形成的细菌氨基糖C的2.6倍,这一发现支持了这一观点(GriePentrog et al.,2014)。然而,真菌残基(即几丁质)的分解速度比细菌残基(即肽聚糖)快好几倍(Wang et al.,2020),导致更多的细菌死生物量C残留在底土中。

土壤层间的这种差异可以整合到一个概念框架中,其中涉及生物量转换后的微生物隔离和由聚合体遮挡的矿物保护。在表土中,微生物的高活性是微生物坏死物C积累的主要决定因素(Sokol et al.,2019)。表层土壤是微生物活动的温床(Xu, Thornton,& Post,2013),因为大量有效C和养分在进入更深的土壤之前,可以被土壤微生物迅速吸收(Cotrufo et al.,2015)。因此,在表层土壤中,微生物量的生产和生物量的快速周转(SPohn,Klaus, Wanek, &amP;Richter, 2016)导致更多的微生物残留被持续隔离在表层土壤中(Liang et al.,2017)。我们之前的研究还发现,土壤氨基糖浓度与微生物生物量C有很强的相关性,占总变异的48.6% (Ni et al.,2020)。然而,微生物生物量的增加在很大程度上取决于微生物的利用效率,这取决于基质养分的有效性(Geyer, Kyker-Snowman, Grandy, and Frey, 2016;Jones等,2018)。因此,高质量的基质(即低C/N比)可以促进微生物生物量的产生,并进一步促进生物量周转后微生物坏死物的积累(Serna-Chavez, Fierer, & van Bodegom, 2013)。

土壤团聚体的矿物保护保持了底土微生物死生物量C的长期持久性(Hemingway et al.,2019)。小型团聚体需要更多的能量来破坏,所以微团聚体(&lt;2 .通过空间不可接近性提供强大的物理保护,免受酶的攻击(Dungait, HoPkins, Gregory, & Whitmored, 2012)。因此,微聚集体中的阻挡导致微生物源SOC和周围细胞外酶之间的空间断开。此外,微团聚体限制了氧的扩散,限制了底土中微生物的活性,从而减少了由微生物生物量周转引起的微生物坏死物C的积累(Chi, Zhang, Wang, & Putnis, 2019; WilPiszeskiet al., 2019)。因此,在微团聚体中,真菌和细菌的死生物量C值显著高于粘土含量(附图S7),这表明在确定底土微生物死生物量C积累时,矿物保护更为重要(Ma et al.,2018)。

与土壤生物地球化学因子相比,气候变化仅是森林土壤微生物坏死物C分布的二级预测因子(Doetterl et al., 2015)。我们的研究在森林土壤综合数据从3.05到51.32 N发现微生物死生物量C没有显著不同纬度不同的气温和降水量,表明远端因素(如纬度和气候)造成只有间接影响和土壤生物地球化学变量有最直接的影响在森林土壤微生物死生物量 C积累。

综上所述,微生物死生物量C随土壤深度显著增加,但这种增加趋势仅在细菌残留中观察到,而真菌死生物量C在森林土壤的整个土壤剖面中是一致的。受基质质量控制的微生物活动和受团聚体遮挡控制的矿物保护是森林土壤微生物源性有机碳形成的两种共存机制,支持了最近提出的假设理论框架(Cotrufo等人,2013年;Liang等,2017)。森林土壤土壤层间微生物坏死物质C的深度依赖分布和控制,可用于响应气候变化的有机碳的可靠预测。




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