全 文 ：铜川煤矿区重金属污染对土壤微生物群落
代谢和酶活性的影响*
郭星亮1 摇 谷摇 洁2**摇 陈智学1 摇 高摇 华2 摇 秦清军2 摇 孙摇 薇2 摇 张卫娟2
( 1西北农林科技大学理学院, 陕西杨凌 712100; 2西北农林科技大学资源与环境学院, 陕西杨凌 712100)
摘摇 要摇 研究了陕西省铜川煤矿矿区的重金属污染状况以及不同程度的重金属污染对土壤
微生物代谢、微生物群落功能以及土壤酶活性的影响.结果表明: 铜川矿区土壤中重金属 Cu、
Zn、Cd、Pb全量及有效量均显著高于非矿区土壤,其中 Cd 污染最为严重.采用 Biolog 方法结
合主成分分析和聚类分析发现,随着污染程度的增加,不同土壤微生物群落间的代谢特征发
生显著变化,而且这种变化主要体现在糖类和氨基酸类碳源的利用差异.在轻度、中度污染情
况下,土壤微生物群落对碳源的利用表现出激活效应;而在重度污染的情况下,土壤微生物群
落对碳源的利用表现出抑制效应.随着污染程度的增加,脲酶、蛋白酶、碱性磷酸酶和过氧化
氢酶的活性均呈现降低的趋势,矿区土壤脲酶、蛋白酶、碱性磷酸酶和过氧化氢酶活性分别是
非矿区土壤中相应酶活性的 50. 5% ~ 65. 1% 、19. 1% ~ 57. 1% 、87. 2% ~ 97. 5% 、77. 3% ~
86. 0% ;蔗糖酶和纤维素酶在中等污染程度以下的土壤中表现为激活效应,而在重度污染的
土壤中表现为抑制效应.
关键词摇 重金属污染摇 土壤微生物群落代谢摇 Biolog方法摇 聚类分析和 PCA分析摇 酶活性
文章编号摇 1001-9332(2012)03-0798-09摇 中图分类号摇 Q14摇 文献标识码摇 A
Effects of heavy metals pollution on soil microbial communities metabolism and soil enzyme
activities in coal mining area of Tongchuan, Shaanxi Province of Northwest China. GUO
Xing鄄liang1, GU Jie2, CHEN Zhi鄄xue1, GAO Hua2, QIN Qing鄄jun2, SUN Wei2, ZHANG Wei鄄
juan2 ( 1 College of Sciences, Northwest A & F University, Yangling 712100, Shaanxi, China;
2College of Resources and Environment, Northwest A & F University, Yangling 712100, Shaanxi,
China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2012,23(3): 798-806.
Abstract: This paper studied the metabolism of soil microbes, functions of soil microbial communi鄄
ties, and activities of soil enzymes in a coal mining area of Tongchuan. In the coal mining area, the
concentrations of soil Cu, Zn, Cd, and Pb were significantly higher than those in the non鄄mining
area, of which, Cd contributed most to the heavy metals pollution. By adopting Biolog method com鄄
bining with principal component analysis (PCA) and cluster analysis, it was found that the meta鄄
bolic characteristics of different soil microbial communities varied significantly with increasing soil
heavy metals pollution, and the variation was mainly manifested in the metabolic patterns of carbon
sources such as saccharides and amino acids. In slightly and moderately polluted soils, the utiliza鄄
tion of carbon sources by soil microbial communities was activated; while in heavily polluted soils,
the carbon sources utilization was inhibited. The activities of soil urease, protease, alkaline phos鄄
phatase, and catalase all tended to decline with intensifying soil heavy metals pollution. The soil
urease, protease, alkaline phosphatase, and catalase activities in the coal mining area were
50郾 5% -65. 1% , 19. 1% -57. 1% , 87. 2% -97. 5% , and 77. 3% -86. 0% higher than those in
the non鄄mining area, respectively. The activities of soil sucrase and cellulase were activated in
slightly and moderately polluted soils, but inhibited in heavily polluted soils.
Key words: heavy metals pollution; soil microbial communities metabolism; Biolog; cluster analy鄄
sis and principal component analysis; enzyme activity.
*国家自然科学基金项目(40771109,40871119)、科技部星火计划项目(2008GA850013)和农业部“948冶项目(2010鄄Z20)资助.
**通讯作者. E鄄mail:gujoyer@ sina. com
2011鄄05鄄17 收稿,2011鄄12鄄24 接受.
应 用 生 态 学 报摇 2012 年 3 月摇 第 23 卷摇 第 3 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Mar. 2012,23(3): 798-806
摇 摇 随着煤矿资源的开采,特别是不合理的开发、利
用,对煤矿周围土壤环境造成了严重污染,不仅破坏
了生态环境,威胁到人民生命安全,还制约着我国国
民经济的可持续发展[1] .
煤矿开采所引起的矿区土壤重金属污染现象,
已经成为现代土壤生态环境保护的一个突出问
题[2-3] .近年来,国内外学者对矿区土壤状况的研究
主要集中在矿区(铅锌银尾矿、铜尾矿区、煤矿)土
壤重金属含量[2]、形态[3-4]及重金属污染对矿区植
被、土壤微生物群落活性[5]、生态恢复[6]等的影响.
有关煤矿矿区这一特定生境中土壤微生物代谢活
性、微生物群落多样性及土壤酶活性的研究却鲜见
报道.土壤微生物是维持土壤生物活性的重要组分.
它们不仅调节着土壤动、植物残体和土壤有机物质
及其他有害化合物的分解、生物化学循环和土壤结
构的形成等过程,而且对外界干扰比较灵敏,微生物
活性和群落结构的变化能敏感的反映出土壤质量和
健康状况,是土壤环境质量评价不可缺少的重要生
物学指标[7] .铜川煤矿是陕西省建成最早的煤炭生
产基地,由于矿区在开发与发展中缺乏长远的地质
环境规划,煤矿开采过程中矿粉尘的迁移沉降、煤矸
石和采矿污泥的不合理处置,引起了大气污染、固体
废弃物污染和重金属污染[8]等一系列的环境问题.
本试验对陕西省铜川煤矿区土壤微生物活性、群落
功能多样性及酶活性进行了研究,旨在探讨该矿区
重金属污染程度与土壤微生物学特征指标及酶活性
之间的内在关系,为同类矿区土壤环境质量评价及
土壤改良提供科学依据.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 矿区自然概况
铜川煤矿位于陕西省中部的铜川市(包括宜君
县、耀州区)境内,渭北石炭二叠纪煤田西部,东临
蒲白矿区,西接旬邑、 淳化矿区, 地理位置为
35毅01忆—35毅22忆 N,108毅48忆—109毅26忆 E,全区总含煤
面积为 387郾 2 km2 . 矿区内地貌为低山、丘陵,海拔
在 740 ~ 880 m. 受地形所控盛行山谷风,主导风向
为东北风. 矿区属大陆性季风气候,年均日照
2345郾 7 h,年平均气温 10郾 6 益,逸10 益 年积温
2700 ~ 3500 益,年无霜期 160 ~ 180 d,年降水量
589 ~ 650 mm,年蒸发量 1640 mm. 土壤类型主要是
黄土母质的黑垆土.
1郾 2摇 样品采集与处理
样地植被主要为草丛,其中以野艾蒿(Artemisia
vulgaris)、针叶蒿(Tripolium vulgare)、小蓬草(Erig鄄
eron annuu)群落为主,茂盛且群集生长,盖度为
0郾 6 ~ 0郾 8,也有少量狗尾草 ( Setara viridis)、荩草
(Arthraton hispidus)等.参照课题组前期对铜川煤矿
区土壤重金属污染状况的调查结果(矿区土壤中重
金属浓度随着与矿井中心距离的增大而减小,且由
于矿区主导风向为东北风,在矿井西南方向土壤污
染较为严重),于 2010 年 8 月 5 日(夏季且汛期刚
过,季均气温为 24郾 8 益)以矿井为中心,向西南方
向根据受重金属污染程度及地上部分生物多样性状
况及植被的盖度,选 4 个取样点,即重度污染(简称
H,其植被盖度仅有 0郾 6,存在大片裸露土地,距矿井
中心 20 m)、中度污染(简称M,其植被盖度为 0郾 7,虽
存在裸露土地,但面积较小且分散,距矿井中心 100
m)、轻度污染(简称 L,其植被盖度为 0郾 8,距矿井中
心 200 m)和对照土壤(简称 CK,非矿区土壤,其植被
盖度为 0郾 9).对照土壤的植被以野艾蒿、狗尾草、荩
草为主,对照样地也在矿井西南方向距矿井中心 3
km.在每个取样点按“S冶型路线采集 12 个点的非根
际土壤并混合土样,采样深度为 0 ~ 20 cm.土壤样品
装入无菌塑料袋,立即带回实验室.将一部分新鲜土
壤研磨过 2 mm筛,0 ~ 4 益保存,用于测定土壤微生
物群落功能多样性、酶活性;另一部分土壤风干后,用
于测定土壤基本理化性质(表 1)和重金属含量.
1郾 3摇 微生物群落生理轮廓(CLPPs)测定
取 5 g土样加入装有 45 mL无菌生理盐水的三
表 1摇 土壤基本理化性质
Table 1摇 Soil basic physical and chemical properties
样地
Site
pH
(H2O)
有机质
Organic matter
(g·kg-1)
全 N
Total N
(g·kg-1)
碱解氮
Alkali鄄
hydrolysable N
(mg·kg-1)
速效磷
Available P
(mg·kg-1)
阳离子交换量
CEC
(cmol·kg-1)
机械组成
Particle size composition (% )
2 ~
0郾 02 mm
0郾 02 ~
0郾 002 mm
<0郾 002
mm
CK 8郾 38 113郾 82 0郾 46 88郾 92 15郾 81 23郾 93 48郾 6 31郾 3 20郾 1
L 8郾 36 113郾 99 0郾 45 88郾 67 15郾 97 24郾 01 49郾 8 27郾 8 22郾 4
M 8郾 26 114郾 35 0郾 43 87郾 83 15郾 02 23郾 89 50郾 0 30郾 5 19郾 5
H 8郾 08 114郾 63 0郾 47 89郾 02 15郾 59 24郾 13 53郾 0 29郾 0 18郾 4
CK:非矿区土壤 Non鄄mine soil; L: 轻度污染 Light pollution; M:中度污染 Moderate pollution; H:重度污染 Heavy pollution郾 下同 The same below郾
9973 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 郭星亮等: 铜川煤矿区重金属污染对土壤微生物群落代谢和酶活性的影响摇 摇 摇 摇 摇 摇
角瓶中,160 r·min-1振荡 1 h,得到样品微生物悬浮
液,静置片刻后取上清,采用十倍稀释法,将其用无
菌生理盐水稀释至浓度为 10-3 .在超净工作台上,接
种微生物悬浮液于 ECO微平板(ECO MicroPlate,美
国 Marix Technologies Corporation)中,每孔 150 滋L.
将接种的 ECO板装入聚乙烯盒中置于 25 益暗箱培
养(每个土样做 3 次重复);连续培养 240 h,每 12 h
在 ELISA微平板读数器上读数一次[9] .
1郾 4摇 土壤酶活性测定
土壤酶活性的测定参考关松荫[10]的相关方法.
土壤蔗糖酶和纤维素酶活性采用 3,5鄄二硝基水杨酸
比色法测定,以 24 h后 1 g土中生成葡萄糖的毫克数
表示,单位为 mg glucose·g-1·d-1;脲酶活性活性采
用次氯酸钠鄄苯酚钠比色法测定,以 24 h 后 1 g 土中
生成 NH3鄄N的毫克数表示,单位为 mg NH3鄄N·g-1·
d-1 .蛋白酶活性采用茚三酮比色法测定,以 24 h 后
1 g土中生成甘氨酸的毫克数表示,单位为 mg gly鄄
cine·g-1·d-1 .碱性磷酸酶活性采用氯代二溴对苯
醌亚胺比色法,以 24 h 后 1 g 土中释出的酚的毫克
数表示,单位为 mg hydroxybenzene·g-1·d-1 . 过氧
化氢酶活性采用高锰酸钾滴定法,以 1 g土消耗 0郾 2
mol·L-1 KMnO4毫升数表示,单位为 0郾 2 mol·L-1
KMnO4 mL·g-1·20 min-1 . 每个处理均设无基质对
照,且每个处理 3 次重复,整个试验设无样品无基质
对照.
1郾 5摇 土壤重金属含量及理化性质测定
土壤 pH 值用 pH 计 ( PDS鄄3C)测定,电导率
(EC)用电导率仪(DDS鄄11A) 测定,有机碳用重铬
酸钾法,全氮用凯氏法,重金属 Cu、Zn、Cd、Pb 全量
采用 HCl+HF+HNO3 +HClO4消化、原子吸收分光光
度计(AA320, 上海分析仪器总厂)测定,重金属
Cu、Zn、 Cd、 Pb 有效态含量采用 0郾 005 mol · L-1
DTPA鄄TEA浸提、原子吸收分光光度计(AA320, 上
海分析仪器总厂)测定(测定过程中加标准物质进
行测定质量控制) [11] .
1郾 6摇 数据处理
96 h的读数结果用平均色度值校正后,用于聚
类分析和主成分分析. 多样性指数的计算参考文献
[12],试验数据的方差、差异显著性比较、显著性水
平及相关性分析分别采用 Excel 2003、 SAS 8郾 1、
SPSS 16郾 0 等软件完成.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 铜川煤矿矿区土壤重金属污染特征及其土壤
因子分析
供试土壤的 Cu、Zn、Cd、Pb 全量和有效含量分
析结果(表 2)可知,铜川矿区 Cu、Zn、Cd、Pb 含量随
污染程度增加逐渐升高,重度污染样地 Cu、Zn、Cd、
Pb全量及有效态含量均最高,其相应全量分别是非
矿区样地的 10郾 40、2郾 47、13郾 69 和 4郾 57 倍,有效态
含量分别是非矿区土壤 8郾 30、2郾 28、13郾 00 和 10郾 69
倍. 4 块样地中重金属 Cu、Cd、Pb全量及有效态含量
的差异均达到显著水平(P<0郾 05). 参照《土壤环境
质量标准》(GB 15618—1995) [13]可知:非矿区土壤
Cu、Zn、Cd、Pb均未超过国家一级标准;在轻度污染
到重度污染样地,土壤 Cu 全量超过国家二级标准,
但未超过国家三级标准,土壤 Zn、Pb 超过国家一级
标准但未超过国家二级标准,土壤 Cd 全量超过国
家三级标准上限 1郾 0 mg·kg-1,分别是此上限值的
1郾 15、1郾 39、1郾 78 倍.表明铜川矿区存在不同程度的
Cu、Zn、Cd、Pb 污染,其中 Cu 污染较为严重,Cd 污
染最严重.
为进一步分析上述重金属污染对煤矿矿区土壤
质量环境变异贡献的大小,将供试土壤的重金属含
量及土壤的基本理化性质进行了主成分分析. 结果
表明,第一主成分的方差贡献率为 98郾 0% ,且第一
主成分除重金属 Zn 的有效态含量的贡献系数比土
壤有机质稍低外,其他几个重金属的全量和有效量
的贡献系数均高于土壤理化性质的贡献系数,土壤
全 Cu、Zn、Cd、Pb 在第一主成分上的贡献系数分别
为 0郾 998、0郾 989、0郾 982、0郾 969,有效 Cu、Zn、Cd、Pb
在第一主成分上的贡献系数分别为0郾 992、0郾 935、
表 2摇 矿区土壤重金属含量
Table 2摇 Heavy metal contents in the soils (mean依SE, mg·kg-1)
样地
Site
全量 Total
Cu Zn Cd Pb
有效量 Available
Cu Zn Cd Pb
CK 20郾 81依0郾 51a 64郾 07依1郾 55a 0郾 13依0郾 02a 29郾 99依1郾 03a 1郾 13依0郾 03a 1郾 97依0郾 05a 0郾 01依0郾 00a 2郾 14依0郾 06a
L 120郾 87依1郾 21b 112郾 03依2郾 27b 1郾 15依0郾 05b 54郾 09依1郾 89b 6郾 25依0郾 55b 3郾 26依0郾 11b 0郾 07依0郾 00b 7郾 59依0郾 17b
M 157郾 18依3郾 77c 117郾 18依1郾 88b 1郾 39依0郾 04c 94郾 31依2郾 62c 8郾 18依0郾 24c 3郾 52依0郾 19b 0郾 10依0郾 01c 17郾 66依0郾 88c
H 216郾 33依3郾 32d 158郾 25依3郾 79c 1郾 78依0郾 08d 137郾 20依2郾 37d 10郾 51依0郾 32d 6郾 46依0郾 20c 0郾 14依0郾 01d 25郾 01依1郾 03d
同列不同字母表示差异显著(P<0郾 05) Different letters in the same column meant significant differences among treatments at 0郾 05 level郾
008 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
0郾 999、0郾 968.表明重金属污染是影响该煤矿矿区土
壤环境质量变异的主要因素.
2郾 2摇 微生物群落的代谢结构分析
2郾 2郾 1 平均吸光值(AWCD)的变化摇 Biolog 系统是
根据微生物利用碳源引起指示剂的颜色变化来检测
和判断不同土壤的微生物群落结构. AWCD 反映微
生物的活性,是表征微生物利用单一碳源能力的一
个重要指标[14] . 由图 1 可见,4 种土壤 AWCD 都随
时间的延长而升高,但其 AWCD 间存在明显差异.
在整个培养过程中,L、M 处理土壤微生物群落始终
高于 CK 处理,且 M 处理最高,而 H 处理始终低于
CK处理.这说明轻度污染和中度污染对土壤微生物
群落代谢活性具有一定的刺激效应,而重度污染则
有一定的抑制效应.
2郾 2郾 2 土壤微生物群落代谢主成分分析 摇 用培养
96 h的数据进行主成分分析(PCA),31 个主成分因
子前 11 个的累积方差贡献率达到 100% ,其中前 5
个主成分方差贡献率为 54郾 7% 、 10郾 5% 、 9郾 0% 、
7郾 0%和 5郾 3% .从中提取可以聚集单一碳源变量的
数据变异(累积方差贡献率) 为 65郾 2%的前 2 个主
成分(PC1、PC2)来进行微生物群落功能多样性分
析.由图 2 可见,4 种土壤在主成分坐标体系中分布
差异十分明显. PC1 主要综合了 H 处理与其他处理
之间的变异,PC2 将 M 处理与 L 和 CK 明显区分. L
处理处于 PC1 的正端, 典型变量值达 0郾 89,M 处理
处于 PC2 的最正端, 典型变量值达 1郾 93.在 PC1 上
H处理典型变量值跟其他 3 个处理间的差异达极显
著水平(F=9郾 91),而其他三者差异不显著. 在 PC2
上M处理典型变量值与CK、L处理间的差异也达
图 1摇 培养过程中土壤微生物群落 AWCD变化
Fig. 1摇 AWCD of soil microbial community during the incuba鄄
tion郾
CK:非矿区土壤 Non鄄mine soil; L: 轻度污染 Light pollution; M:中度
污染 Moderate pollution; H:重度污染 Heavy pollution郾 下同 The same
below郾
图 2摇 不同土壤微生物群落主成分分析
Fig. 2摇 PCA analysis on microbial community in different soils郾
到极显著水平(F=9郾 36).提取 PCA分析中 31 种碳
源在 2 个主成分上的因子载荷作图,以分析 31 种碳
源对 2 个主成分的贡献率(图 3). 由图 3 可见,对
PC1 贡献大的碳源(系数>0郾 80)有 3 种,糖类占 2
种,分别为 N鄄乙酰鄄D葡萄糖氨和 D鄄纤维二糖,氨基
酸占 1 种、为 L鄄丝氨酸,可见影响 PC1 的主要为糖
类和氨基酸类;对 PC2 贡献大的碳源(系数>0郾 80)
有 1 种,为 D鄄木糖 /戊醛糖,即影响 PC2 的主要为糖
类.主成分分析结果表明,不同土壤微生物群落间的
代谢特征随着矿区污染程度的变化而变化,而且这
种变化主要体现在对糖类和氨基酸类碳源的利用
上.
2郾 2郾 3 土壤微生物群落代谢聚类分析摇 为了更清晰
的了解不同处理间土壤微生物群落代谢的特征,对
4 种不同污染程度下土壤微生物群落的 Biolog 检测
数据实施了聚类分析,结果如图 4 所示.当聚类距离
臆5 时,CK、L处理聚为一类,而 M、H处理分别单独
聚为一类. 当聚类距离臆10 时,CK、L、M 处理聚为
一类,而H处理仍单独聚为一类 . 说明CK、L、M处
图 3摇 31 种碳源对 PC1 和 PC2 贡献的特征向量系数
Fig. 3 摇 Contribution鄄eigenvector coefficients of the 31 carbon
sources to PC1 and PC2郾
1083 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 郭星亮等: 铜川煤矿区重金属污染对土壤微生物群落代谢和酶活性的影响摇 摇 摇 摇 摇 摇
图 4摇 不同土壤微生物群落代谢聚类图
Fig. 4 摇 Clustering analysis dendrogram on the metabolisms of
microbial community in different soils郾
理微生物群落代谢特性趋于一类,并且 CK、L 处理
在聚类关系上趋同性更强,而 H 处理微生物群落代
谢特性与其他处理间差异较大. 表明土壤的污染程
度与土壤微生物群落的代谢特性关系密切,随着污
染程度的增加,不同土壤微生物群落间代谢特性的
差异增强.这与 PCA结果相吻合.
2郾 2郾 4 土壤微生物群落多样性指数比较摇 由图 5 可
以看出,反映土壤微生物群落多样性、丰富度的 H忆
(Shannon多样性) [14-15]、R(丰富度) [16],基于群落
物种多维空间距离的U(McIntosh) [14-15] ,以及基于
图 5摇 不同处理土壤微生物群落功能多样性指数
Fig. 5 摇 Functional diversity indices of microbial community in
different soils郾
不同字母表示处理间差异显著(P<0郾 05) Different letters meant sig鄄
nificant difference at 0郾 05 level郾
H和 U 得出的 JH( Shannon 均匀度)、JU(McIntosh
均匀度) [14]5 个指数在数值上均为 M>L>CK>H,表
明 M处理土壤微生物群落中物种最丰富且均匀度
也最高,而 H处理土壤微生物群落中物种多样性最
低且均匀度也最差,反映出轻度和中度污染提高了
土壤微生物群落的的丰富度、多样性及均匀度,而重
度污染则对土壤微生物群落丰富度、多样性及均匀
度产生一定的抑制效应. 反映土壤微生物群落优势
度的指数(Gini)则与上述指数有所不同,表现为 H>
M>L>CK,在重度污染条件下土壤中微生物种群优
势度最高,而 CK 处理中土壤微生物群落优势度最
低,说明重度污染条件下土壤微生物群落中有明显
优势菌种出现.
比较不同处理间多样性指数的变异系数(CV)
可以看出,H忆、U、JH指数作为度量不同污染程度土
壤中微生物群落构成的参数,其差异比较显著,分别
为 35郾 7% 、32郾 4% 、27郾 9% ,其中不同处理间 H忆值的
变异系数最大,表明群落丰富度是本试验中最为敏
感的指标. JU、 Gini 的变异系数分别为 1郾 9% 、
2郾 5% ,说明其在不同处理间变化不显著,对重金属
污染不敏感.
2郾 3摇 土壤中酶活性的变化
土壤酶活性是土壤生物学活性的体现,它表征
了土壤的综合肥力特征及土壤养分转化进程[17-18],
对重金属污染敏感[19],常用作判断污染物对生物潜
在毒性的手段[20] .土壤脲酶能够催化土壤中尿素分
解生成氨,对土壤氮素利用及氮循环具有重要作
用[10];蛋白酶参与土壤中存在的氨基酸、蛋白质、以
及其他含蛋白质氮的有机化合物的转化[10];磷酸酶
活性是评价土壤磷素生物转化方向与强度的指标,
可加速有机磷的脱磷速度[19];蔗糖酶参与碳水化合
物的转化,为植物和微生物提供营养[21];纤维素酶
是参与纤维素循环的关键酶,对土壤有机质的循环
具有重要作用[10];过氧化氢酶参与生物的呼吸代
谢,其活性与好氧微生物数量、土壤肥力有密切联
系[10] .
由表 3 可以看出,随着污染程度的增加,脲酶、
蛋白酶、碱性磷酸酶和过氧化氢酶活性均呈现降低
的趋势,除脲酶外,其他 3 种酶在不同处理间差异均
达到显著水平,矿区土壤脲酶、蛋白酶、碱性磷酸酶
和脱氢酶活性分别是对照土壤的 50郾 5% ~ 65郾 1%、
19郾 1% ~57郾 1%、87郾 2% ~97郾 5%和77郾 3% ~86郾 0% .
蔗糖酶和纤维素酶有所不同,二者的活性均表现为
M >L>CK>H,即M处理蔗糖酶和纤维素酶活性最
208 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
表 3摇 矿区土壤酶活性
Table 3摇 Activities of the soil enzymes
样地
Site郾
Ure Pro Alkali鄄pho Suc Cel Cat
CK 1郾 03依0郾 04a 0郾 21依0郾 01a 2郾 53依0郾 9a 32郾 71依2郾 78a 5郾 61依0郾 08a 2郾 78依0郾 16a
L 0郾 67依0郾 07b 0郾 12依0郾 01b 2郾 37依0郾 04b 44郾 19依5郾 44b 6郾 25依0郾 06b 2郾 19依0郾 08b
M 0郾 65依0郾 03b 0郾 07依0郾 00c 2郾 22依0郾 08c 93郾 61依8郾 12c 14郾 11依1郾 00c 1郾 83依0郾 12c
H 0郾 52依0郾 05c 0郾 04依0郾 01d 2郾 12依0郾 14c 22郾 53依2郾 17d 2郾 74依0郾 40d 1郾 79依0郾 11c
Ure:脲酶 Urease (mg NH3 鄄N·g-1·d-1); Pro: 蛋白酶 Protease (mg glycine·g-1·d-1 ); Alkali鄄pho:磷酸酶 Alkaline phosphatase (mg hydroxy鄄
benzene·g-1·d-1); Suc:蔗糖酶 Sucrase (mg glucose·g-1·d-1); Cel:纤维素酶 Cellulase (mg glucose·g-1·d-1 ); Cat:过氧化氢酶 Catalase
(mL·g-1·20 min-1)郾 同列不同字母表示差异显著(P<0郾 05) Different letters in the same column meant significant difference at 0郾 05 level郾
表 4摇 土壤酶活性与重金属含量的相关系数
Table 4摇 Correlation coefficients of soil enzyme activity and heavy metal content
酶活性
Enzyme activity
全摇 量 Total
Cu Zn Cd Pb
有效量 Available
Cu Zn Cd Pb
Ure -0郾 967* -0郾 993** -0郾 863 -0郾 982* -0郾 845 -0郾 962* -0郾 868
Pro -0郾 990** -0郾 957* -0郾 990** -0郾 936 -0郾 996** -0郾 858 -0郾 989* -0郾 950*
Alkali鄄pho -0郾 985* -0郾 955* -0郾 966* -0郾 977* -0郾 983* -0郾 898 -0郾 992** -0郾 986*
Suc 0郾 096 -0郾 057 0郾 158 0郾 013 0郾 152 -0郾 281 0郾 095 0郾 0965
Cel -0郾 012 -0郾 167 0郾 045 -0郾 076 0郾 042 -0郾 374 -0郾 010 0郾 007
Cat -0郾 965* -0郾 914 -0郾 976* -0郾 891 -0郾 978* -0郾 782 -0郾 962* -0郾 916
*P<0郾 05; **P<0郾 01郾
高,而 H处理最低,且这两种酶在不同处理间差异
均达到显著水平.这说明中等程度以下的污染对土
壤蔗糖酶和纤维素酶表现出激活效应,而重度污染
对土壤蔗糖酶和纤维素酶表现出抑制效应. 这可能
是由于中等污染下,微生物需要更多的能量、更多地
利用有机碳作为能源[22-23],从而使土壤微生物的代
谢活性提高,促进了微生物对蔗糖酶和纤维素酶的
分泌,并导致二者活性有所提高;也可能是中等污染
条件下,重金属浓度正好处于对酶活性具有激活效
应的范围之内,导致了二者活性的提高[24] .
2郾 4摇 土壤中酶活性和重金属含量的相关性
相关性分析表明(表 4),脲酶、蛋白酶、碱性磷
酸酶及过氧化氢酶的活性均与重金属的全量即有效
量呈负相关.除 Pb全量和有效量及 Zn有效量外,重
金属的全量和有效量与脲酶活性的相关性均达显著
水平,其中 Cd全量与脲酶相关性达到极显著水平.重
金属 Cu全量及有效量和 Cd 全量与蛋白酶的相关性
达极显著水平,Zn全量和 Pb有效量与蛋白酶活性达
显著水平.除 Zn有效量外,其他重金属的全量和有效
量与碱性磷酸酶活性的相关性达到显著水平,其中
Cd有效量与碱性磷酸酶活性的相关性达到极显著水
平.重金属 Cu、Cd 的全量和有效量与过氧化氢酶活
性的相关性达到显著水平.蔗糖酶和纤维素酶活性与
土壤重金属全量和有效量的相关性不显著.
3摇 讨摇 摇 论
煤矿开采所引起的矿区土壤重金属污染现象,
已经成为现代土壤生态环境保护的一个突出问
题[2-3] .土壤微生物是维持土壤生物活性的重要组
分且对外界干扰比较敏感,是土壤环境质量评价不
可缺少的重要生物学指标[7] .滕应等[22]研究了铅锌
银尾矿区土壤微生物活性,发现该尾矿区重金属复
合污染会导致土壤微生物群落利用有关碳源底物的
能力下降, 重金属污染最严重的土壤平均颜色变化
率最低.龙健等[25]研究了浙江哩铺铜矿废弃地土壤
微生物生态特征和群落结构发现,矿区土壤微生物
群落利用碳源的能力均受抑制,而且随着污染程度
的增加抑制效应增强. 而本研究显示,在轻度、中度
污染的情况下,土壤微生物群落对碳源的利用表现
出激活效应,而在重度污染的情况下,土壤微生物群
落对碳源的利用表现出抑制效应,其中中度污染平
均颜色变化率(AWCD)最高,重度污染下平均颜色
变化率最低.这可能是由于不同的矿区重金属污染
状况、土壤类型及气候条件不同的缘故. 首先,矿区
土壤重金属含量不同,龙健等[25]研究的铜矿区中度
污染的土壤中,除 Cu 浓度低于铜川煤矿区中度污
染土壤外,其重金属 Zn 以及毒性较大的 Cd、Pb 浓
度均远高于铜川煤矿区中度污染土壤,分别是铜川
煤矿区相应重金属浓度的 10郾 89、3郾 71、4郾 69 倍,铜
3083 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 郭星亮等: 铜川煤矿区重金属污染对土壤微生物群落代谢和酶活性的影响摇 摇 摇 摇 摇 摇
川煤矿区中度污染土壤中较低重金属浓度可能对微
生物群落代谢产生了一定的激活效应,也可能是在
较低重金属胁迫下微生物需要更多的能量来维持生
存而加快了碳源消耗;其次,龙健等[25]研究的土壤
是黄色砂页岩发育的红壤和山地黄红壤,而本文研
究的土壤是黄土母质的黑垆土;第三,龙健等[25]研
究的铜的尾矿区属亚热带季风气候,与铜川煤矿所
属的温带大陆性季风气候特征也存在显著性差异.
同时,本研究结果表明,轻度和中度污染可以提高土
壤微生物群落的丰富度、多样性及均匀度,而重度污
染则对土壤微生物群落丰富度、多样性及均匀度产
生一定的抑制效应.滕应等[22]研究铅锌银尾矿区土
壤微生物群落多样性时也发现,尾矿区重金属污染
引起了土壤微生物群落功能多样性下降. 本研究主
成分分析表明,不同污染程度矿区土壤微生物群落
间的代谢特征发生一定程度的变化,且起分异作用
的主要碳源是糖类和氨基酸类.
土壤酶活性是土壤中生物学活性的总体现,对
重金属反映敏感[19],常用作判断污染物对生物潜在
毒性的手段[20] . 张涪平等[23]研究了藏中拉屋矿
(Cu鄄Zn鄄Pb矿)区重金属污染对土壤微生物学特性
的影响,认为该矿区土壤重金属含量高,使得蔗糖、
酶脲、酶脱氢酶、酸性磷酸酶 4 种土壤酶活性均降
低.王涵等[26]研究了重金属污染区土壤酶活性的变
化,发现在 Cd 污染较严重而 Cu、Zn 只是轻度污染
的土壤中对脲酶、纤维素酶、碱性磷酸酶和多酚氧化
酶均表现出激活效应.本研究发现,随着污染程度的
增加,脲酶、蛋白酶、碱性磷酸酶以及过氧化氢酶活
性均呈现降低的趋势,而蔗糖酶和纤维素酶在中等
污染程度以下的土壤中表现出激活效应,重度污染
的土壤蔗糖酶和纤维素酶表现出抑制效应. 重金属
对酶产生激活效应可能是由于 Cu、Zn 等可作为酶
的辅基而提高酶活性[27];或者是由于重金属刺激了
微生物的生长或繁殖增加了体内酶的合成和分泌,
进而提高了酶活性;或者可能是堆肥微生物群落演
替的过程中,在重金属选择压力下,某些耐受性微生
物成为优势菌群,进而提高了酶的合成与分泌;也可
能是由于在轻度胁迫下,微生物需要更多能量维持
生存,因此加大了纤维素和蔗糖酶等与能量代谢有
关的酶的分泌量,以使其有效利用糖类这种优势碳
源.重金属对酶的抑制效应可能是由于重金属抑制
了微生物的生长和繁殖,影响了微生物体内酶的合
成和分泌,进而导致酶活性下降[28];或者可能是由
于重金属与酶分子活性中心的功能基团(巯基和含
咪唑等)配位结合,形成稳定的络合物,与底物间产
生了竞争性抑制作用[29];也可能是由于微生物为了
从生理上去适应重金属的胁迫环境,将更多的能量
用于合成胞内或胞外金属耦合蛋白或参与微生物表
层的生物化学反应,从而减少了酶的合成和分
泌[30-31],进而导致酶活性下降. 微生物的代谢活动
是在胞内酶及其分泌到土壤中的胞外酶的参与下进
行的.土壤中重金属对微生物群落代谢影响的实质
可能是:首先重金属对微生物的胞内酶及其分泌到
土壤中的胞外酶产生一定的效应(激活或抑制),变
化了的酶活性又会影响相应的生理功能的正常执
行,最终体现在微生物代谢活性的变化上. 同时,在
信号转导作用下,对体内相应酶蛋白的转录和翻译
做出调控,使微生物分泌到土壤中的酶量发生了变
化,最终对酶活性产生了一定的影响.在土壤生态系
统中,微生物群落及其分泌的胞外酶是一个复杂的、
统一的有机整体.在重金属污染程度较轻的情况下,
虽然微生物群落的代谢能力和一些酶活性会表现出
激活效应,进而加快土壤中相应基质的转化,但是由
于重金属会被植物吸收并富集,进而通过食物链危
及人类健康.因此,我们应该谨慎对待土壤微生物和
酶活性这些环境生物学评价指标.
4摇 结摇 摇 论
铜川矿区受到 Cu、Zn、Cd、Pb 不同程度的复合
污染,Cd污染最为严重.
主成分分析和聚类分析表明,铜川矿区污染程
度与土壤微生物群落的代谢特性有密切的关系,随
着污染程度的增加,不同土壤微生物群落间的代谢
特征发生显著变化,而且这种变化主要体现在对糖
类和氨基酸类碳源利用的差异上.在轻度、中度污染
下,土壤微生物群落对碳源的利用表现出激活效应;
而在重度污染下,土壤微生物群落对碳源的利用表
现出抑制效应.
轻度和中度污染可以提高土壤微生物群落的丰
富度、多样性及均匀度,而重度污染则对土壤微生物
群落丰富度、多样性及均匀度产生一定的抑制效应.
微生物群落的优势度有所不同,随着污染程度的增
加,微生物群落的优势度有增加的趋势.群落丰富度
指数对重金属污染影响最为敏感,可作为反映类似
煤矿区的土壤环境质量变化的有效指标.
随着污染程度的增加,土壤中脲酶、蛋白酶、碱
性磷酸酶及过氧化氢酶活性均呈现降低的趋势;而
蔗糖酶和纤维素酶在中等污染以下表现为激活效
408 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
应,在重度污染下则表现为抑制效应.
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作者简介摇 郭星亮, 男, 1985 年生, 硕士研究生. 主要从事
环境微生物学研究, 发表论文 2 篇. E鄄mail: guoxinliang666
@ 163. com
责任编辑摇 肖摇 红
608 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷