全 文 ：砷矿区农田土壤微生物群落碳源代谢多样性*
华建峰1 摇 林先贵2 摇 蒋摇 倩2 摇 张华勇2 摇 陈摇 茜3 摇 殷云龙1**
( 1江苏省中国科学院植物研究所, 南京 210014; 2中国科学院南京土壤研究所, 南京 210008; 3 九江职业大学文化旅游学院,
江西九江 332000)
摘摇 要摇 采用 Biolog方法研究了砷(As)矿区农田土壤微生物碳源利用多样性及其与土壤化
学性质的关系.结果表明: 3 种土壤的 N、P、K、有机质(OM)、Cu 和 Zn 全量依次为中 As > 高
As > 低 As土壤.中 As和高 As土壤微生物平均吸光度以及多样性指数(H忆、D、U)显著高于低
As土壤.主成分分析与生理碳代谢指纹图谱分析表明,中 As 和高 As 土壤微生物对糖类、氨
基酸类等碳源的利用程度显著高于低 As土壤.典范对应分析显示,影响土壤微生物群落碳源
代谢的主要有全 P、OM、全 Pb、全 Zn、全 N和 pH,全 As并不是最主要的影响因子.可见,养分
是影响长期污染土壤微生物群落结构和功能多样性的主要因素.
关键词摇 砷矿区摇 碳源代谢摇 Biolog摇 典范对应分析
文章编号摇 1001-9332(2013)02-0473-08摇 中图分类号摇 S154. 36摇 文献标识码摇 A
Diversity of carbon source metabolism of microbial community in farmland soils in an arse鄄
nic mining area. HUA Jian鄄feng1, LIN Xian鄄gui2, JIANG Qian2, ZHANG Hua鄄yong2, CHEN
Qian3, YIN Yun鄄long1 ( 1 Institute of Botany, Jiangsu Province and Chinese Academy of Sciences,
Nanjing 210014, China; 2 Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008,
China; 3Culture and Tourism College, Jiujiang Vocational University, Jiujiang 332000, Jiangxi,
China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2013,24(2): 473-480.
Abstract: By using Biolog technique, this paper studied the diversity of carbon source metabolism
of microbial community in three farmland soils with different levels of arsenic (As) in an As mining
area, and the relationships between the diversity of the carbon source metabolism and the main soil
chemical properties. The total N (TN), total P (TP), total K (TK), organic matter (OM), total
Cu, and total Zn contents in the three soils were in the order of medium level As > high level As >
low level As. The average well color development (AWCD), Shannon index (H忆), Simpson index
(D), and McIntosh index (U) of soil microbes were significantly higher in the soils with medium
and high levels As than in the soil with low level As. The principal component analysis and the fin鄄
gerprints of the physiological carbon metabolism of the microbial community in the three soils dem鄄
onstrated that the microbes in the soils with medium and high levels As had a significantly higher
(P<0. 05) utilization rate in carbohydrates and amino acids than the microbes in the soil with low
level As. The correlation analysis showed that the AWCD, H忆, D, and U were significantly posi鄄
tively correlated with the contents of soil TN, TP, OM, total As, total Cu, total Pb, and total Zn
(P<0. 05), and the canonical correspondence analysis revealed that soil TP, OM, total Pb, total
Zn, TN, and pH rather than soil total As were the main soil chemical properties affecting the carbon
source metabolism of soil microbial community. It was considered that soil nutrients could be the
main factors affecting the community structure and functions of soil microbes in long鄄term contami鄄
nated soils.
Key words: arsenic mining area; carbon source metabolism; Biolog; canonical correspondence
analysis.
*国家自然科学基金青年科学基金项目(41101232)和江苏省自然科学基金项目(BK2011688)资助.
**通讯作者. E鄄mail: yinyl066@ sina. com
2012鄄04鄄09 收稿,2012鄄10鄄24 接受.
应 用 生 态 学 报摇 2013 年 2 月摇 第 24 卷摇 第 2 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
Chinese Journal of Applied Ecology, Feb. 2013,24(2): 473-480
摇 摇 土壤微生物参与了土壤中发生的重要过程,如
土壤结构的形成、有机质的转化、有毒物质的降解以
及 C、N、P、S 的循环,在维持土壤功能方面至关重
要.土壤微生物也是维持土壤质量的重要因素,微生
物学指标能敏感地反映土壤质量的变化,是土壤质
量评价指标体系中不可缺少的组成部分[1-2] . Biolog
方法是利用微生物对碳源的利用程度来反映微生物
生理活动的轮廓( community level physiological pro鄄
files,CLPPs)以及描述微生物群落功能多样性的分
析方法[3] . Garland 和 Mills[4]首次将这种方法应用
于土壤微生物群落的研究,此后该方法在研究污染
条件下的土壤微生物群落结构及其多样性方面被广
泛应用.如康敏明等[5]研究发现,工业污染使土壤
环境恶化,微生物代谢活性滞后,功能多样性指数降
低.岳冰冰等[6]研究了石油污染土壤不同土层微生
物群落对碳源的利用特性,结果表明,石油污染明显
提高了土壤微生物群落的代谢活性,微生物代谢强
度高于无污染土壤,这是因为石油污染丰富了土壤
中的碳源,从而刺激了土壤微生物的生长[7] . Anand
等[8]发现,重金属污染并未影响土壤微生物群落多
样性,他们认为这一现象是由于土壤微生物对重金
属长期适应的结果.可见,Biolog 技术在监测土壤污
染水平和土壤质量方面具有重要作用.
砷(As)是人和动物的必需元素之一,摄入少量
As可维持正常的生命活动并促进新陈代谢[9] .但过
量 As可导致皮肤癌、肺癌、膀胱癌等多种疾病,长期
处于低浓度的 As环境中也会导致对人体健康的危
害[10] .目前,As污染已成为全球重要的环境问题之
一,对生态环境、食品安全和人体健康构成严重威
胁.亚洲地区特别是孟加拉国地下水的 As污染问题
已经受到国际社会的特别关注. 我国的湖南、云南、
广西等地区由于地质因素以及矿藏开采过程中忽略
了对环境的保护,同样面临着严重的 As 污染问
题[11] .如湖南省石门县有着亚洲最大的雄黄矿,已
有 1500 年的开采历史,其周围农田土壤 As 浓度可
达 287 mg· kg-1,远超过常德地区的土壤背景
值[12] .有研究表明,As 污染对该地区的植物群落组
成以及土壤动物群落结构等产生了较大的影
响[12-13] .然而,关于 As矿区不同污染程度农田土壤
微生物碳源利用多样性及其环境影响因子的研究却
鲜有报道.本文采用 Biolog微平板技术,初步阐明湖
南省石门县 As矿区不同 As污染程度农田土壤微生
物群落的碳源代谢多样性以及与主要土壤化学性质
的关系,旨在加强人们对污染区原位土壤微生物群
落结构特征及其驱动机制的认识,并为该地区的农
业管理措施提供参考.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 样地概况
取样地点位于湖南省石门县雄黄矿(29毅38忆 N,
111毅02忆 E)附近的农田. 该地区雄黄矿以蕴含丰富
的雄黄(As4S4)资源而闻名世界,为亚洲最大的雄黄
矿区,已有 1500 多年开采历史. 1958 年后开始大规
模开采和冶炼,然而,开采冶炼排放的废气、废渣对
当地造成了长期的、严重的污染.
石门县属中亚热带向亚热带过渡的季风气候.
境内年均气温 16郾 7 益,最冷月 (1 月)平均气温
5 益,最热月(7 月)平均气温 28郾 6 益,全年无霜期
282 d,日照 1646郾 9 h,年均降水量 1540 mm.
1郾 2摇 土样采集
取样时间为 2011 年 10 月 12 日. 参照华建峰
等[13]的研究结果,供试土壤(黄壤)分别采自湖南石
门县 As矿区附近、及距其 1 和 8 km 外的向阳半山
坡农田,分别代表高 As、中 As 和低 As 土壤. 3 处农
田均为常规耕作方式,种植作物为烟草. 每种 As 浓
度土壤各选取 3 个 15 m2的样地,每个样地采用 5 点
取样法,用内径为 2郾 5 cm 的土钻取 0 ~ 20 cm 表层
土壤.将采集的同一样地的新鲜土样去掉石子、植物
根系等杂物后混匀,装袋封口并作好标签,带回实验
室后放置于 4 益冰箱.
1郾 3摇 土壤理化指标的测定
土壤 pH值采用电位法测定(水土比 2郾 5 颐 1),
土壤全 N采用凯氏定氮法测定,有机质(OM)采用
高温外热重铬酸钾氧化鄄容量法测定[14] . 土壤经
1 颐 1王水消化后,采用氢化物鄄原子荧光光谱法
(HG鄄AFS,北京科创海光分析仪器公司)测定 As.土
壤经 1 颐 1 的 HNO3 鄄HClO4消化后,采用电感耦合等
离子发射光谱仪( ICP鄄AES)测定全量 P、K、Cd、Cr、
Cu、Pb、Zn 含量.同时,选用中国地质科学院地球物
理化学勘探研究所的土壤标准样品(GBW 07406)
控制分析的准确性.
1郾 4摇 Biolog分析
土壤微生物功能多样性采用 Biolog微生物自动
分析系统 ( Biolog, Hayward, CA, USA) 进行分
析[4] . 称取 10郾 0 g 新鲜土样置于 100 mL 无菌
0郾 05 mol·L-1 磷 酸 缓 冲 液 ( pH 7郾 0 ) 中,
180 r·min-1下振荡 20 min. 用无菌 0郾 05 mol·L-1
磷酸缓冲液(pH 7郾 0)稀释到 10-3后,再用 8 通道加
474 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 24 卷
样器向Biolog Eco微孔板(Biolog,Hayward,CA,USA)
各孔添加 150 mL稀释后的悬液.每个微孔板上做 3
个土壤样品重复. 25 益恒温培养 24 h 后,在 Biolog
EmaxTM自动读盘机(Biolog, Hayward, CA, USA)上
利用 Microlog Rel郾 4郾 2 软件(Biolog, Hayward, CA,
USA)读取 590 nm波长下的吸光值.选取 96 h 的数
据进行微生物多样性分析和主成分分析,并利用
Canoca for Windows 4郾 5 软件的 CCA 功能分析土壤
化学性质对微生物群落碳源代谢的影响. 土壤微生
物群落的功能多样性指数计算方法如下[15]:
平均吸光度(AWCD)的计算公式为:
AWCD =移(Ai - AAl) / 31
式中:Ai为各反应孔在 590 nm 下的光密度值;AAl为
A1孔的吸光值. Ai-AAl为负值时则归 0. 每种碳源反
应孔的平均颜色变化率 AWCDi = Ai- AAl,代谢指纹
图谱中的 AWCDi值为 3 次重复平均值.
群落 Shannon指数(H忆):H忆= -移P i lnP i
式中:P i = ( Ai- AAl) / 移(Ai- AAl),表示有碳源的孔
与对照孔 A1的光密度值之差与整板总差的比值.
Simpson指数(D): D = 1 - 移P i2
McIntosh指数(U): U = 移ni2
式中:ni为第 i孔的相对吸光值.
1郾 5摇 数据分析
数据采用 Excel 2003 和 SPSS 16郾 0 软件进行统
计和方差分析(Duncan检验法),差异显著性水平设
为 琢=0郾 05.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 土壤化学性质
低、中、高砷土壤的全 As 含量分别为 6郾 13、
65郾 55 和 165郾 43 mg·kg-1,三者存在显著差异(P =
0郾 000).土壤全 Pb 含量表现为高 As > 中 As > 低
As土壤(P=0郾 000). 3 种土壤的 pH 均低于 6郾 0,依
次为低 As >高 As >中 As土壤 (P=0郾 000) . 3 种
图 1 摇 3 种土壤微生物培养过程中的平均颜色变化率
(AWCD)
Fig. 1摇 AWCD changes of soil microbial communities in three
tested soils.
L: 低砷土壤 Soil low in As level; M: 中砷土壤 Soil medium in As
level; H: 高砷土壤 Soil high in As level郾 下同 The same below郾
土壤的 TN、TP、TK、有机质(OM)、全 Cu、全 Zn 含量
均为中 As > 高 As > 低 As 土壤,且存在显著差异
(P=0郾 000),中 As土壤的全 Cr 含量显著高于(P =
0郾 001)低 As和高 As土壤(表 1).
2郾 2摇 土壤微生物群落功能多样性
平均颜色变化率(AWCD)可以评判土壤中微生
物群落的碳源利用能力,是微生物整体活性的一个
重要指标.从图 1 可以看出,3 种土壤微生物群落的
AWCD在 24 h之前很小,培养 24 h 之后,随着培养
时间的延长,AWCD逐渐升高.在整个培养过程中,3
种土壤微生物群落的 AWCD 存在明显差异. 其中,
中 As和高 As 土壤微生物群落的 AWCD 呈相似的
趋势,且均始终高于低 As 土壤. 96 h 时,低 As 土壤
微生物群落的 AWCD为 0郾 80,而中 As和高 As土壤
微生物群落均为 1郾 20,增加了 50% ,且差异达到显
著水平(P=0郾 001)(表 2).
Shannon指数(H忆)可以表征土壤中微生物群落
丰富度,Simpson指数(D)可以评估土壤中微生物群
落优势度,McIntash 指数(U)则可反映土壤中微生
物群落均匀度.从表 2 可以看出,与 AWCD 相似,培
养 96 h的低 As土壤微生物群落的 H忆(P = 0郾 004)、
D(P = 0郾 007)和U(P = 0郾 002)均显著低于中As和
表 1摇 土壤主要化学性质
Table 1摇 Soil main chemical parameters
处理
Treat鄄
ment
全氮 TN
(g·kg-1)
全磷 TP
(g·kg-1)
全钾 TK
(g·kg-1)
有机质
OM
(g·kg-1)
pH 全 As
Total As
(mg·kg-1)
全 Cd
Total Cd
(mg·kg-1)
全 Cr
Total Cr
(mg·kg-1)
全 Cu
Total Cu
(mg·kg-1)
全 Pb
Total Pb
(mg·kg-1)
全 Zn
Total Zn
(mg·kg-1)
L 0郾 63依0郾 02c 0郾 30依0郾 00c 8郾 81依0郾 11c 17郾 28依0郾 51c 5郾 79依0郾 01a 6郾 13依0郾 35c 11郾 66依0郾 22a 118郾 61依1郾 01b 33郾 31依0郾 80c 17郾 19依1郾 12c 94郾 52依2郾 13c
M 1郾 81依0郾 01a 1郾 15依0郾 01a 19郾 67依0郾 50a 54郾 20依0郾 28a 4郾 18依0郾 02c 65郾 55依2郾 20b 11郾 82依0郾 08a 152郾 75依11郾 09a 46郾 22依0郾 89a 26郾 20依0郾 71b 134郾 75依2郾 29a
H 1郾 50依0郾 02b 1郾 08依0郾 01b 12郾 98依0郾 05b 50郾 46依0郾 51b 4郾 41依0郾 03b 165郾 43依12郾 70a 10郾 87依0郾 29b 124郾 42依1郾 32b 39郾 27依0郾 07b 34郾 37依0郾 71a 130郾 29依1郾 56b
L: 低砷土壤 Soil low in As level; M: 中砷土壤 Soil medium in As level; H: 高砷土壤 Soil high in As level郾 同列不同小写字母表示差异显著
(P<0郾 05) Data with different lowercase letters in the same column indicated significant difference at 0郾 05 level郾 下同 The same below.
5742 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 华建峰等: 砷矿区农田土壤微生物群落碳源代谢多样性摇 摇 摇 摇 摇
表 2摇 土壤微生物功能多样性指数和 AWCD
Table 2摇 AWCD and functional diversity indices of soil mi鄄
crobial communities
处理 Treatment H忆 D U AWCD
L 3郾 29依0郾 03b 0郾 95依0郾 00b 5郾 56依0郾 43b 0郾 80依0郾 08b
M 3郾 36依0郾 01a 0郾 96依0郾 00a 7郾 06依0郾 30a 1郾 20依0郾 06a
H 3郾 38依0郾 00a 0郾 96依0郾 00a 7郾 01依0郾 13a 1郾 20依0郾 02a
高 As土壤.
2郾 3摇 土壤微生物群落功能主成分分析
主成分分析(principal component analysis,PCA)
是采取降维的方法,使用少数相互无关的综合指标
反映原统计数据中所包含的绝大多数信息. 96 h 3
种土壤微生物群落对微平板上 31 种碳源利用情况
的 PCA表明,31 个主成分因子中前 7 个的方差贡献
率分别为 33郾 3% 、16郾 3% 、14郾 5% 、12郾 2% 、10郾 4% 、
6郾 1%和 5郾 0% ,累积方差贡献率达到 97郾 8% (表
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 49郾 6% )的前 2 个主成分 PC1
和 PC2(特征根为 10. 34 和 5. 05)来分析土壤微生
物群落功能多样性.在 PC1 上,低 As 土壤微生物群
落碳源利用谱与中 As 和高 As 土壤可以区分开来
(图 2).
表 3摇 主成分特征根
Table 3摇 Eigenvalues of principal components
主成分
Principal
component
特征根
Eigenvalues
方程贡献率
Percent of
variance
累积方差贡献率
Percent of total
variance
PC1 10郾 34 33郾 4 33郾 4
PC2 5郾 05 16郾 3 49郾 6
PC3 4郾 49 14郾 5 64郾 1
PC4 3郾 77 12郾 2 76郾 3
PC5 3郾 23 10郾 4 86郾 7
PC6 1郾 88 6郾 1 92郾 8
PC7 1郾 56 5郾 0 97郾 8
图 2摇 土壤微生物碳源利用特性的主成分分析(PCA)
Fig. 2摇 Principal component analysis (PCA) of carbon utiliza鄄
tion of microbial community.
表 4摇 主成分贡献的特征向量逸0郾 50 的碳源数目
Table 4 摇 Numbers of C sources with eigenvector loadings
逸 0郾 50
碳源
C source
主成分 1
PC1
主成分 2
PC2
主成分 3
PC3
主成分 4
PC4
主成分 5
PC5
氨基酸类 Amino acids 4 1 1 0 1
多胺类 Amines 1 0 1 0 2
多聚物类 Polymers 3 0 1 0 0
芳香类 Aromatic compounds 1 1 0 1 1
糖类 Carbohydrates 5 5 1 0 1
羧酸类 Carboxylic acids 2 1 2 4 0
合计 Total 16 8 6 5 5
摇 摇 考察 PCA的相关性矩阵可知,对前 5 个主成分
贡献的特征向量系数大于 0郾 50 的碳源类型.对 PC1
贡献大的碳源有 16 种,其中,糖类占 31郾 3% ,氨基
酸类占 25郾 0% ,多聚物类占 18郾 8% ,可见影响 PC1
的主要为糖类,其次是氨基酸类和多聚物类. 对
PC2、PC3、PC4 和 PC5 贡献大的碳源分别为 8、6、5
和 5 种(表 4).
2郾 4摇 土壤微生物生理碳代谢指纹图谱分析
微生物对微平板上不同碳源利用能力的图被定
义为 Biolog代谢指纹图谱.测定培养 96 h 时 3 种土
壤微生物对 31 种单一碳源的代谢能力 ( AWCDi
值),得到微生物群落代谢指纹图谱.从图 3 可以看
出,中 As和高 As土壤微生物对 31 种碳源的利用程
度远大于低 As 土壤,中 As 土壤代谢指纹图谱中
AWCDi逸1郾 0 的碳源有 24 种(糖类 9 种,氨基酸类 4
种,羧酸类 4 种,多聚物类 3 种,多胺类 2 种,芳香化
合物类 2 种),占总碳源的 77郾 4% ;高 As 土壤有 20
种(糖类 8 种,羧酸类 5 种,氨基酸类 4 种,多聚物类
2 种,多胺类 1 种),占总碳源的 64郾 5% ;低 As 土壤
仅有 15 种(糖类 6 种,羧酸类 4 种,氨基酸类 2 种,
多聚物类 1 种,多胺类 1 种,芳香化合物类 1 种),占
总碳源的 48郾 4% .此外,中 As 和高 As 土壤微生物
对碳源 A4(L鄄精氨酸,P = 0郾 042)、C4(L鄄苯丙氨酸,
P = 0郾 001)、H1 (琢鄄D鄄吡喃葡萄糖,P = 0郾 001)、B2
(D鄄木糖,P = 0郾 000)、C2(赤藓糖醇,P = 0郾 011)、E3
(酌鄄羟丁酸,P = 0郾 005)的利用程度显著高于低 As
土壤微生物.
2郾 5摇 微生物群落碳代谢与土壤化学性质的关系分
析
由表 5 可以看出,土壤微生物群落的功能多样
性指数 H忆、D、U以及 AWCD与土壤全 As(P 值分别
为 0郾 039、0郾 016、0郾 030、0郾 022)、全 Cu(P 值分别为
0 郾 001、0郾 038、0郾 011、0郾 012)含量显著正相关,与土
674 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 24 卷
图 3摇 土壤微生物生理碳代谢指纹图谱
Fig. 3摇 Metabolic fingerprint of carbon level physiological profiles of microbial community in three tested soils.
A4 ~ F4:氨基酸类 Amino acids; G4 ~ H4:多胺类 Amines; C1 ~ F1:多聚物类 Polymers; C3 ~ D3:芳香化合物类 Aromafic compounds; G1 ~ A3:糖
类 Carbohydrates; B1 ~ H3:羧酸类 Carboxy1ic acids. AWCDi值为 ECO板上 3 次重复的平均值 AWCDi values shown as mean of three replicates on
ECO plate郾 * P<0郾 05; ** P <0郾 01郾
表 5摇 微生物代谢多样性指数与土壤化学性质的相关系数
Table 5摇 Correlation coefficient between AWCD and functional diversity index of soil microbial communities and chemical
parameters of three tested soils
全氮
TN
全磷
TP
全钾
TK
有机质
OM
pH 全 As
Total As
全 Cd
Total Cd
全 Cr
Total Cr
全 Cu
Total Cu
全 Pb
Total Pb
全 Zn
Total Zn
H忆 0郾 831** 0郾 881** 0郾 601 0郾 882** -0郾 866** 0郾 814** -0郾 490 0郾 369 0郾 665* 0郾 882** 0郾 883**
D 0郾 845** 0郾 881** 0郾 641 0郾 884** -0郾 870** 0郾 768* -0郾 418 0郾 407 0郾 695* 0郾 841** 0郾 884**
U 0郾 920** 0郾 938** 0郾 763* 0郾 940** -0郾 939** 0郾 717* -0郾 213 0郾 539 0郾 794* 0郾 801** 0郾 923**
AWCD 0郾 919** 0郾 941** 0郾 750* 0郾 943** -0郾 941** 0郾 741* -0郾 258 0郾 517 0郾 787* 0郾 824** 0郾 931**
*P<0郾 05; ** P<0郾 01郾
壤 TN(P值分别为 0郾 000、0郾 004、0郾 000、0郾 000)、TP
(P值分别为 0郾 000、0郾 002、0郾 000、0郾 000)、OM(P值
分别为 0郾 000、0郾 002、0郾 000、0郾 000)、全 Pb(P 值分
别为0郾 009、0郾 005、0郾 010、0郾 006)、全Zn(P值分别
图 4摇 微生物群落碳源代谢与土壤化学性质的典范对应
分析
Fig. 4 摇 Canonical correspondence analysis ( CCA) of carbon
utilization of microbial community and chemical parameter in
three tested soils
TAs: 全 As Total As; TPb:全 Pb Total Pb; TZn:全 Zn Total Zn; TCd:
全 Cd Total Cd; TCu: 全 Cu Total Cu; TCr: 全 Cr Total Cr; TK: 全 K
Total K; TN: 全 N Total N; TP: 全 P Total P; OM: 有机质 Organic
matter郾 L1 ~ L3:低砷土壤的 3 个采样点 Three samples of soil low in
As level;M1 ~ M3:中砷土壤的 3 个采样点 Three samples of soil medi鄄
um in As level;H1 ~ H3:高砷土壤的 3 个采样点 Three samples of soil
high in As level郾
为 0郾 000、0郾 002、0郾 000、0郾 000)含量呈极显著正相
关,而与土壤 pH(P 值分别为 0郾 003、0郾 002、0郾 001、
0郾 000)则呈极显著负相关(表 5).
多样性指数仅为综合反映群落功能的一个指
标,其无法表征群落对于不同碳源的代谢差异.而这
种差异则能更直接地反映不同样点间微生物群落结
构与功能上的差异.因此运用典范对应分析,分析土
壤主要化学性质对微生物群落对 31 种碳源利用情
况的影响[16] .典范对应分析表明,土壤微生物碳源
代谢与土壤化学性质在 4 个轴的累计变化率达到
83郾 2% ,说明土壤化学性质对微生物群落碳源代谢
具有重要的影响.图 4 为第 1 轴与第 2 轴生成的二
维图,由此可见,CCA的第 1 轴和第 2 轴微生物碳源
代谢与土壤化学性质的累积率达到 57郾 3% .第 1 轴
基本反映了土壤 As含量的变化,沿第 1 轴方向,土
壤 As含量逐渐降低,且第 1 轴可以将低 As 土壤与
中 As和高 As土壤完全分开.从图上各土壤因子的
矢量长度来看,pH 与第 1 轴呈极强的正相关,TP、
OM、全 Pb、全 Zn、TN、全 As均与第 1 轴呈较强的负
相关.
3摇 讨摇 摇 论
根据国家土壤环境质量标准[17],在 pH<6郾 5 的
7742 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 华建峰等: 砷矿区农田土壤微生物群落碳源代谢多样性摇 摇 摇 摇 摇
旱地土壤,As 的一级标准是臆15 mg·kg-1,二级标
准是臆40 mg·kg-1 . 本研究中,低 As 土壤的总 As
含量低于一级标准,中 As 土壤的总 As 含量高于二
级标准,高 As土壤的总 As 含量远超过国家三级标
准. 3 种土壤的 全 Cd 含量均远高于国家三级标准
(1郾 0 mg·kg-1).可见,与其他金属矿区相似[18],湖
南石门 As矿区同样存在重金属的复合污染问题.
AWCD是反映土壤微生物代谢活性的一个重
要指标. 本试验中,3 种不同 As 污染程度农田土壤
微生物群落的 AWCD 在 24 h 之前很小,说明 24 h
之内碳源基本未被利用;24 h 之后,随着培养时间
的延长,AWCD 发生了明显变化,微生物利用碳源
的量逐渐增加.这与目前大部分试验的研究结果相
似[19] .在整个培养过程中,中 As 和高 As 土壤微生
物的 AWCD显著高于低 As土壤,说明中 As和高 As
土壤微生物的整体活性较高. 主成分分析表明,在
PC1 上,低 As土壤微生物群落碳源利用谱与中 As
和高 As土壤可以区分开来. 考察 PCA 的相关性矩
阵可知,影响 PC1 的主要为糖类,其次是氨基酸类
和多聚物类.郭星亮等[20]在陕西铜川煤矿矿区的研
究表明,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. Biolog 代谢
指纹图谱也表明,中 As 和高 As 土壤微生物对糖类
(琢鄄D鄄吡喃葡萄糖、D鄄木糖、赤藓糖醇)、氨基酸类
(L鄄精氨酸、L鄄苯丙氨酸)、羧酸类(酌鄄羟丁酸) 利用
程度显著高于低 As 土壤微生物. 可见,中 As 和高
As土壤微生物与低 As土壤微生物群落碳代谢类群
有明显差异,形成了各自独特的微生物类群.另外,3
种 As污染程度农田土壤微生物群落的代谢多样性
指数 H忆、D、U 的趋势与 AWCD 一致,均为中 As 和
高 As土壤显著高于低 As 土壤,说明土壤微生物的
碳源利用多样性与土壤微生物群落功能多样性均可
以反映微生物整体活性[21] .
康敏明等[5]在广州工业区的研究表明,重金属
污染条件下,土壤微生物代谢活性滞后,功能多样性
指数降低.滕应等[22]通过室内培养试验发现,土壤
微生物活性指标能较好地反映红壤重金属 Cu、Zn、
Pb、Cd 的复合污染状况.然而本试验中,中 As 和高
As土壤微生物的活性与多样性均显著高于低 As 土
壤.并且,土壤微生物的功能多样性指数 H忆、D、U以
及 AWCD与土壤 As、Cu、Pb、Zn全量呈显著正相关,
并没有与土壤重金属表现出显著负相关,这与
Anand 等[8]以及 Schipper 和 Lee[23]的研究结果类
似.此外,典范对应分析表明,虽然本试验采集的土
壤在 As含量上存在明显的梯度差异,但影响土壤微
生物碳源代谢的土壤重金属主要是全 Pb、全 Zn,全
As并不是最主要的环境因子. 事实上,以往关于重
金属污染对土壤微生物多样性影响的研究,多采用
在清洁土壤中添加外源重金属来模拟污染土
壤[24-25],或是在野外采集由于人类活动造成的短期
污染土壤[5],这可以反映短期重金属污染条件下,
土壤微生物多样性的变化,从而揭示土壤质量的变
化情况.但这并不能真实反映长期污染条件下,原位
土壤微生物群落功能多样性的变化趋势.如 Avidano
等[26]发现污染状态下土壤微生物群落多样性比清
洁区高,他们认为这一现象是由于微生物对土壤重
金属长期适应的结果. 目前的研究多针对某一特定
环境因子对土壤微生物群落的影响作用,而对于污
染区原位土壤微生物群落发生变化的影响因子的研
究较少.显然,这将影响人们对于污染区土壤微生物
群落发生变化驱动机制的全面认识[27] . 研究表明,
土壤微生物群落代谢多样性受许多环境因子的影
响,如土壤类型、理化性质和植物种类等[28-29] .土壤
理化性质又包括温度、湿度、pH 值、有机质含量、N、
P、K等营养元素以及 Pb、Mn 等重金属含量等.本试
验采集湖南石门 As 矿区土壤,该矿历史悠久,距今
已有 1500 多年的开采历史,由于地质因素以及开采
过程中的污染,土壤 As 含量较高,同时又存在 Pb、
Cd等其他重金属;此外,矿区的农民世世代代在此
耕作,施肥、秸秆还田等农业管理措施逐渐影响土壤
养分,导致本试验采样点土壤养分的异质性.本试验
中,中 As和高 As 土壤的 TN、TP、TK 和 OM 含量显
著高于低 As土壤.相关性分析表明,土壤微生物的
代谢多样性指数与土壤 TN、TP 和 OM 含量呈极显
著正相关.王江和张崇邦[30]以及康敏明等[5]的试验
也表明,微生物群落功能多样性与根际土壤中的
TN、TP、OM 含量呈显著正相关.典范对应分析亦表
明,影响土壤微生物碳源代谢的主要土壤化学性质
有 TP、OM、TN、全 Pb、全 Zn、pH. 张宇宁等[27]研究
了油田土壤理化因子对微生物群落代谢的影响,结
果表明,盐分、pH 值、总氮、总有机碳等为对微生物
群落碳源利用差异性影响最大的因子.可见,土壤中
丰富的 N、P等营养元素和碳源物质,为微生物的生
长和繁衍提供了丰富的能源碳源,从而提高了其新
陈代谢的水平和活性[29,31] . 而 pH 则对土壤微生物
的生存活力起着重要的调节作用.
综上所述,中 As和高 As 土壤微生物群落的整
874 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 24 卷
体活性和功能多样性、以及对糖类、氨基酸类等碳源
的利用程度显著高于低 As 土壤微生物. 这主要与
TP、OM、TN等土壤养分有关,而 As并不是影响土壤
微生物群落碳源代谢的主要因子. Biolog 方法具有
快速、灵敏等优点,已经被广泛应用于污染物对环境
影响的研究之中[6,26] . 但该方法是利用微生物生长
代谢来作为衡量微生物多样性的基础,对快速生长
和适合在 Biolog实验条件下生长的小部分群落成员
有强烈的选择性,因此只能反映土壤中能培养微生
物的功能多样性,准确性与实际情况可能存在差
异[32] .结合磷脂脂肪酸(PLFA)分析法、分子生物学
方法等多种分析手段,能够更好地研究重金属污染
土壤的微生物多样性.
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作者简介摇 华建峰,男,1980 年生,博士,副研究员. 主要从
事植物资源与环境研究. E鄄mail: jfhua2009@ gmail. com
责任编辑摇 肖摇 红
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