沈阳生态所等在微生物驱动的土壤有机碳分解研究中取得进展等5则进展（国内土壤科研进展2021年第9期）

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沈阳生态所等在微生物驱动的土壤有机碳分解研究中取得进展等5则进展。

来源：根据中国科学院、中国科学院沈阳应用生态研究所、中国科学院城市环境研究所等单位网站近期相关报道整理

沈阳生态所等在微生物驱动的土壤有机碳分解研究中取得进展

微生物是土壤有机碳矿化过程的驱动者，微生物个体的活性将直接影响土壤碳的周转速率。研究发现，全球变暖会促进土壤有机碳的释放，可能的原因是升温增加了土壤微生物的活性、改变了土壤微生物群落结构，进而加速了有机碳的分解。但是，由于土壤微生物具有个体小、数量多和功能复杂等特征，如何量化升温后土壤微生物个体水平上的功能变化，建立微生物的功能与土壤碳循环过程间的关系一直是学者面临的难题。

稳定性同位素核酸探针技术（SIP）将稳定性同位素示踪和分子生物学方法相结合，能够在复杂的环境中分析微米尺度下微生物的生理特性，以此获取参与土壤物质转化的功能微生物信息。2000年，英国科学家J. Colin Murrell实验室首次完成了13C-SIP实验（Murrell et al. 2000, Nature），开拓了稳定性同位素示踪微生物基因组的研究领域。但这种SIP技术只能定性指示哪些微生物参与某个特定的物质循环过程，不能量化这些微生物对物质循环的贡献。定量稳定性同位素探针技术（qSIP）技术解决了这个问题。在普通SIP方法的基础上，qSIP结合实时定量PCR和高通量测序技术，利用模型可以计算每个微生物同化同位素的量，进而量化微生物参与的特定生态学过程（Hungate et al. 2015, AEM）。

全球变暖引起土壤微生物生理活性的变化与土壤有机碳分解间的关系存在诸多不确定性。基于此，中国科学院沈阳应用生态研究所副研究员王超与美国西弗吉尼亚大学、北亚利桑那大学等的学者开展合作，从热带、温带、寒带和北极采集土壤进行增温模拟实验，利用qSIP技术量化了土壤微生物的生长速率及其温度敏感性，同步测量土壤有机碳的矿化速率和温度敏感性。研究发现：增温加速了土壤有机碳的矿化速率，但降低了有机碳矿化速率的温度敏感性。同样，增温促进了微生物的生长速率、降低了微生物生长速率的温度敏感性（图1）；线性回归分析发现，微生物生长速率的温度敏感性与土壤有机碳矿化的温度敏感性存在极显著的正相关性（图2），说明土壤微生物活性对温度的响应是调控土壤碳释放的关键因子；此外，研究计算了每个微生物物种水平上的生长速率及其温度敏感性，发现微生物生长速率的温度敏感性具有显著的生物进化特征，即同一门或纲分类下微生物的温度敏感性数值相近（图3）。研究表明，每个微生物的生理特征直接调控整个群落的功能性状，进而影响土壤的物质循环过程。该研究首次量化了增温对土壤微生物生长速率的影响，为构建具有微生物属性的全球变化模型提供了强有力的数据和技术支持。

相关研究成果以The temperature sensitivity of soil: microbial biodiversity, growth, and carbon mineralization为题，发表在The ISME Journal上。沈阳生态所王超为论文第一作者，论文通讯作者为副教授Ember Morrissey。研究工作得到中科院青年创新促进会、基础前沿科学研究计划“从0到1”原始创新项目等的支持。

图1.土壤呼吸速率、微生物生长速率以及各自的温度敏感性

图2.土壤呼吸速率温度敏感性与微生物生长速率敏感性间的关系

图3.土壤微生物生长速率温度敏感性的生物进化关系 

研究揭示土壤有机质分解温度敏感性与微生物K-策略间的生态关联

全球变暖加速土壤有机质（SOM）分解和CO2释放，研究SOM分解的温度敏感性（Q10）对全球变暖的响应，对于未来气候变化下的全球碳收支预测十分重要。然而，由于Q10、SOM质量和微生物生态功能之间的复杂关系，Q10对持续增温的响应趋势及其驱动机制尚存在较大争议，尤其缺乏微生物基因组学相关证据的支持。

中国科学院沈阳应用生态研究所土壤化学组科研人员以中国东北阔叶红松林为研究对象，沿北纬40o54'51''—49o28'42''纬度梯度（南北1100 km）选取13个样点，年均温（MAT，-1.9℃—5.1℃）温差达7℃。测定了SOM矿化温度敏感性（Q10值）、土壤基本理化性质、SOM质量、土壤微生物群落组成、与碳降解相关的功能基因丰度，系统研究了SOM矿化温度敏感性随年均温的变化规律及其综合驱动机制，着重探讨了Q10与微生物群落生态策略之间的关联。研究发现，Q10值随MAT增加而增加，但随SOM的生物可利用性增加而下降（图1）；Q10与土壤微生物群落K-策略倾向有关，包括：寡营养类群和富营养类群微生物的比例高；外生菌根菌与腐生真菌比例高；惰性有机碳与活性有机碳降解基因的比例高；16SrRNA基因操纵子平均拷贝数低。由于K策略微生物偏好利用惰性有机碳，该研究从微生物群落组成和功能角度支持了碳质量-温度（Carbon quality-temperature，CQT）假说。通过365天的室内培养实验，明确了活性有机碳与惰性有机碳库对温度变化的响应。研究表明，样带南部相对温暖地区土壤中难降解有机质的分解对气温升高更为敏感，这可能与微生物群落K-策略占优势相关联，暗示温度升高可能增加较温暖地区惰性有机碳库的损失，加剧气候变暖和CO2排放之间的正反馈作用（图2）。该研究首次尝试基于微生物遗传信息揭示Q10与土壤微生物生态策略之间的关联，解析了Q10-SOM质量-微生物生态功能之间的复杂关系，为后续相关研究提供重要的理论基础和数据支撑。

相关研究成果以Temperature sensitivity of SOM decomposition is linked with a K-selected microbial community为题，在线发表在Global Change Biology上。沈阳生态所土壤化学组研究员李慧和联合培养博士研究生杨山（现为广东省微生物研究所助理研究员）为共同论文第一作者，研究员姜勇为论文通讯作者，副研究员叶吉副和布仁仓、研究员王绪高、研究生姚飞和马锐骜等为论文共同作者。研究工作得到国家自然科学基金面上基金项目等的资助。

图1.基于结构方程模型（SEM）分析年均温（MAT）、有机质质量和有效性、微生物生态策略对有机质矿化温度敏感性（Q10）的直接效应和间接效应

图2.未来气候变暖条件下，有机质矿化温度敏感性（Q10）、有机质质量和有效性、微生物生态策略的响应趋势及其复杂关系的概念模型

沈阳生态所在硫沉降影响草甸土壤线虫群落结构方面取得进展

硫作为植物必需的营养元素，在草地生态系统养分循环中起到重要作用，但过量施硫肥或大气硫沉降是陆地生态系统土壤酸化的主要因子，可造成土壤盐基流失、养分失衡，并对土壤生物群落结构及功能产生影响。在过去的几十年中，关于氮沉降对草地土壤酸化及生态系统影响方面已有诸多研究，但关于硫沉降对草地生态系统生物区系影响方面的研究相对缺乏。

 沈阳生态所土壤化学组依托额尔古纳森林草地过渡带生态研究站2017年5月建立的草地硫添加试验平台（硫添加量分别为0、1、2、5、10、15、20、50 g S m-2 yr-1），2019年9月对表层土壤的相关化学及生物学性质进行了调查取样及测定分析，研究发现硫添加对土壤线虫丰度及多样性具有显著影响，但对土壤线虫总量及优势种（Cervidellus和Aphelenchus）的相对丰度无显著影响；相关分析及结构方程模型显示，硫添加会显著增加捕食-杂食类群线虫的相对丰度，降低食细菌类群线虫的相对丰度，指示食物网结构的结构指数随硫添加量的增加而显著增加。硫沉降主要通过影响线虫捕食杂食类群来改变自上而下的捕食压力来影响草甸土壤线虫群落结构（图1）。研究结果表明硫酸沉降可能会改变土壤线虫群落组成、影响线虫群落结构稳定性，进而增加对地下生态系统和各营养级间能量流动的扰动。

上述结果以Sulfur deposition changed the community structure of soil nematodes by affecting omnivores-predators为题发表在Science of the Total Environment（2021, 771: 144912）上。土壤化学组研究助理张爱林（现中国科学院新疆生态与地理研究所博士研究生）为论文的第一作者，姜勇研究员为通讯作者。该研究得到国家自然科学基金面上项目（31870441、32071563）资助。

图1 硫添加对土壤理化性质、微生物生物量、线虫群落组成及丰富度影响的结构方程模型

（The models fit the data well: χ2 = 10.375, p = 0.663, AIC = 40.375, RMSEA < 0.001, CFI = 1.000, GFI = 0.933. Numbers adjacent to arrows are the standardized path coefficients (equivalent to correlation coefficients). Arrow thickness indicate the strength of the relationships. Solid arrows denote significant effects (P < 0.1) or marginally significant (0.05 < P < 0.01) effects, the direction of arrows represents top–down and bottom–up forces; R2 values associated with response variables indicate the variance accounted for by the mode. Non-significant paths are removed in the final model. Microbial biomass: the first principal components (PC1) of MBC, MBN, MBP; BF: Bacterivores (Ba) and Fungivores (Fu);Nematodes community structure: the first principal components (PC1) of SR, H', λ, J'.）

城市环境研究所在生物硝化抑制剂研究方面取得进展

在低氮的生长环境中，某些禾本科植物根系可通过分泌生物硝化抑制剂（Biological Nitrification Inhibitor，BNI）对硝化过程产生抑制作用，提高植物的氮素利用效率。高粱是被报道较多的能分泌BNI的作物，但是目前的研究基本上都限于水培实验，在实际土壤环境中的效果及对土壤氨氧化微生物的影响还不明确。

基于此，中国科学院城市环境研究所姚槐应研究组利用15N同位素标记结合定量PCR技术，原位研究了高粱种植对土壤硝化过程及硝化微生物的抑制作用。研究结果表明，高粱对铵态氮的吸收率（24%）明显高于硝态氮（9%）；高粱种植能显著抑制土壤硝化速率，尤其是在高氮肥处理下作用更为明显；土壤硝化速率与氮肥施用水平，细菌丰度及氨氧化细菌（AOB）的丰度呈正相关关系，而与古菌和氨氧化古菌（AOA）丰度无显著相关性；将收集的高粱根系分泌物加入到土壤中进行培养，发现根系分泌物能显著抑制硝化作用，且与双氰胺（DCD）抑制效果相当；根系分泌物对AOB抑制作用显著，但对AOA没有影响。本研究结果证实了在高氮肥条件下，高粱也能分泌生物硝化抑制剂，且主要是通过抑制AOB的丰度来抑制土壤硝化过程。

图1. 高粱根系分泌物对硝化过程的抑制作用

上述研究结果以“Biological nitrification inhibition by sorghum root exudates impacts ammonia-oxidizing bacteria but not ammonia-oxidizing archaea”为题发表于 Biology and Fertility of Soils（Biology and Fertility of Soils, 2021，57(3): 399-407）。李雅颖博士为第一作者，姚槐应研究员为通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金（41877051, 41525002, 41761134085）和国家重点研发计划（2017YFD0200102）等项目的支持。

论文链接

http://www.iue.cas.cn/xwzx/kydt/202103/P020210329562434697159.pdf

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