东北地理所在利用诊断层土壤微生物属性预测黑土土壤分类上取得突破

来源：东北地理所网站（2022年6月23日）

土壤形成是由5大成土因素共同作用的漫长过程。尽管生物被认为是驱动土壤形成的关键因素，但目前土壤分类系统中对土壤类型的划分都是基于剖面土壤理化指标，缺少土壤生物，特别是微生物学指标。众所周知，土壤剖面深度是土壤性质的生态过滤器，沿着剖面形成了高度异质性的梯度环境，从而影响着土壤微生物群落的多样性、组成和功能。那么是否土壤剖面微生物属性与土壤类型有关？换言之，是否可以利用剖面土壤微生物特征预测土壤分类尚未明晰。 

黑土是宝贵的土壤资源，不同国家对黑土分类赋予了不同的名称。我国土壤分类体系（CST）将黑土命名为均腐土纲（Isohumosols）。东北均腐土纲按照水分状况又被划分为干润（Ustic）和湿润（Udic）两个亚纲。为回答黑土剖面微生物结构组成是否与其分类相关联，东北地理所农田分子生态学科组科研人员按照土壤剖面诊断层特征，在黑龙江省采集了4个干润和4个湿润均腐土土系，共计148个土壤样本（图1）。采用高通量测序和定量PCR技术，对这些样本中的细菌、古菌和真菌多样性、群落结构组成和丰度进行了系统的研究和分析。研究发现均腐土土壤微生物可以很好地划分为干润和湿润两大类型（图2），同一土系微生物从Ah层到C层呈现出规律性的变化，但两个均腐土亚纲间C层微生物群落结构组成、多样性的差异大于Ah层，表明母质层土壤微生物群落结构或许更能表征两类亚纲土壤的形成。利用机器学习模型解析发现，土壤微生物群落属水平上的数据可以很好地预测两类亚纲均腐土的分类，其准确率大于95%（图3）；同时也发现这些数据也可以很好地预测均腐土不同诊断层分布，准确率大于92%（图4）。该研究创新性地将剖面土壤微生物指标与土壤分类建立联系，为后续相关研究提供了范本，也为从微生物学角度认识土壤形成过程提供了理论依据。 

研究成果最近发表在国际期刊Catena上，农田分子生态学科组博士研究生刘株秀为论文第一作者，刘俊杰和王光华研究员为共同通讯作者。研究得到国家自然科学基金（41977202）和中国科学院战略性先导科技专项（XDA28020201）联合资助。 

图1 土壤采样点的地理分布和剖面特征 

图2 NMDS分析表明干润和湿润均腐土微生物群落结构差异显著 

图3 机器学习方法表明土壤微生物属水平上的数据准确地预测了均腐土亚纲的分类 

图4 机器学习方法表明土壤微生物属水平上的数据准确地预测了不同土壤诊断层 

论文信息如下： 

Liu ZX, Gu HD, Yao Q, Jiao F, Liu JJ, Jin J, Liu XB, Wang GH. Microbial communities in the diagnostic horizons of agricultural Isohumosols in northeast China reflect their soil classification. Catena, 2022, 216: 106430.  

https://doi.org/10.1016/j.catena.2022.106430. 

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