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    秦嶺太白山不同植被帶土壤團(tuán)聚體碳庫(kù)變化及溫度敏感性

    2022-05-20 10:06:40王?;?/span>周林燕郭垚鑫任成杰白紅英孫昊田趙發(fā)珠
    生態(tài)學(xué)報(bào) 2022年8期
    關(guān)鍵詞:胞外酶活性碳碳庫(kù)

    王?;?周林燕,胡 汗,王 俊,郭垚鑫,任成杰,白紅英,孫昊田,趙發(fā)珠,*

    1 陜西省地表系統(tǒng)與環(huán)境承載力重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安 710127 2 西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,西安 710127 3 西北大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院,西安 710127 4 西北農(nóng)林科技大學(xué),楊凌 712100

    森林土壤作為陸地生態(tài)系統(tǒng)中最大的有機(jī)碳庫(kù)(約800—1200 Pg C),占全球土壤碳庫(kù)的40%,每年向大氣中排放約40 Pg C,相當(dāng)于大氣CO2存量的5%[1]。因此,即使森林SOC礦化速率產(chǎn)生微小的變化也會(huì)對(duì)大氣環(huán)境中CO2含量和全球的碳儲(chǔ)量產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響[2]。在氣候變暖的背景下,研究人員開(kāi)始關(guān)注溫度對(duì)土壤碳庫(kù)分解速率產(chǎn)生的影響,這是因?yàn)樯郎乜赡軙?huì)加速土壤SOC的礦化[3]。通常把SOC礦化速率對(duì)變暖的響應(yīng)稱(chēng)為溫度敏感性,定義為溫度升高10℃時(shí)SOC礦化速率的相對(duì)之比[4],表示為Q10。近些年來(lái),全球范圍內(nèi)開(kāi)展了一些的探究Q10影響因素的研究,但是由于樣地環(huán)境因素的差異導(dǎo)致了一些有爭(zhēng)議的結(jié)論[5]。例如,周學(xué)雅的研究認(rèn)為團(tuán)聚體的物理保護(hù)對(duì)土壤微生物呼吸速率及Q10具有顯著性影響[6];Ghosh等人的研究則認(rèn)為Q10主要受到胞外酶活性的控制[7];而Haddix等人認(rèn)為不同緯度或海拔梯度造成的環(huán)境差異也會(huì)顯著影響Q10[8]。這些研究使我們提高了對(duì)Q10及其潛在影響因素的理解,但是結(jié)論的不確定性促使我們需要對(duì)Q10的影響因素進(jìn)行全面綜合的研究,以揭示土壤有機(jī)碳礦化受到溫度控制的固有本質(zhì)[9]。

    海拔梯度的本質(zhì)是在氣候梯度的差異下形成的不同的植被帶,并且在相似的海拔梯度上聚集了很多的微生物群落。全球變暖下,土壤碳庫(kù)沿海拔梯度的分解具有很多的影響因素,其中包括土壤團(tuán)聚、碳庫(kù)組成差異等生物及非生物因素[10]。其中土壤團(tuán)聚作用會(huì)造成團(tuán)聚體粒徑差異并限制氧氣擴(kuò)散、底物接觸對(duì)有機(jī)碳提供的物理保護(hù),根據(jù)土壤團(tuán)聚體粒徑的大小將其分為大團(tuán)聚體、中團(tuán)聚體、小團(tuán)聚體[11]。土壤有機(jī)碳庫(kù)根據(jù)其周轉(zhuǎn)時(shí)間的長(zhǎng)短將其分為活性碳庫(kù),緩效碳庫(kù)和惰性碳庫(kù)[4]。據(jù)C quality-temperature(CQT)假設(shè),具有較高分解能的惰性碳庫(kù)具有較高的Q10[4],這種假設(shè)的機(jī)制不僅受到土壤微生物群落和胞外酶活性的影響,還會(huì)受到海拔梯度造成的土壤團(tuán)聚、土壤底物、植被類(lèi)型和土壤特性等的影響,但其中的具體機(jī)制我們尚不清楚。并且,在對(duì)沿海拔梯度變化導(dǎo)致的升溫引起不同粒徑團(tuán)聚體的Q10變化的綜合性研究很少,這降低了CQT假設(shè)的適用范圍和結(jié)論的準(zhǔn)確性[4]。

    因此,為了研究沿海拔梯度不同粒徑團(tuán)聚體各碳庫(kù)的Q10的差異及其影響因素,本研究將選取太白山北坡的四個(gè)不同海拔植被帶(銳齒櫟林Quercus aliena var.acuteserrata、遼東櫟林Quercus liaotungensis、紅樺林Betula albo-sinensis、牛皮樺林Betula albo sinensisvar.septen-trionalis)的0—10 cm表層土壤[2]。在土壤處于原位溫度條件下培養(yǎng)的同時(shí),并且為了保證Q10計(jì)算的準(zhǔn)確性及便捷性,本研究將土壤樣品分別在5℃、15℃、25℃進(jìn)行培養(yǎng)。本研究目的是:(1)確定各碳庫(kù)組分和Q10在不同粒徑團(tuán)聚體之間和海拔梯度上的變化差異;(2)探討各碳庫(kù)Q10受到微生物特性的影響機(jī)制;(3)探究海拔梯度上環(huán)境因子對(duì)各碳庫(kù)Q10的潛在影響。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況與樣品采集

    研究區(qū)處于陜西省秦嶺山脈中段太白山(N 33°49′—34°10′,E 107°19′—107°58′),太白山是秦嶺山脈的主山峰,也是中國(guó)西部的最高峰,年均氣溫為1.8—2.1℃,年均降雨量為800—900 mm,降雨主要集中在夏季。太白山具有極其豐富的生物多樣性、巨大的植被固碳潛力、完整的垂直植被帶梯度,可以典型代表國(guó)內(nèi)森林生態(tài)系統(tǒng),為展開(kāi)森林碳庫(kù)分解、土壤呼吸的一系列研究提供得天獨(dú)厚的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。本研究選取了四個(gè)沿海拔梯度分布完整、林帶明顯且樣地皆以棕壤為主的不同典型垂直植被林帶,分別是銳齒櫟林(1100—1800 m)、遼東櫟林(1800—2200 m)、紅樺林(2200—2600 m)和牛皮樺林(2600—2800 m)[12]。

    本研究于2018年7月進(jìn)行植物樣品采集,選擇每一個(gè)采樣點(diǎn)內(nèi)典型代表植物為調(diào)查對(duì)象,于上述樣地內(nèi)分別設(shè)置喬木層樣方(10 m×10 m)、灌木層樣方(2 m×2 m,灌木層樣方設(shè)置于每一個(gè)喬木層樣方的中心和四角,灌木層樣方數(shù)量是喬木層樣方數(shù)量的5倍)、草本層樣方(1 m×1 m,草本層樣方設(shè)置于每一個(gè)灌木層樣方的中心和四角,草本層樣方數(shù)量是灌木層樣方數(shù)量的5倍)。統(tǒng)計(jì)各個(gè)樣方內(nèi)的喬木層、灌木層、草本層中所有植物的種類(lèi)數(shù)。以上方法均是由相同的2名觀察者同時(shí)觀察與鑒定(即如果存在誤差,則所有海拔都存在相同的誤差),并記錄這些樣方中每個(gè)物種的總數(shù)。

    本研究于2019年7月進(jìn)行土壤采樣,在海拔1503,1915,2405,2600m處選取了地形、地貌、坡向基本相似的采樣點(diǎn)(采樣地的具體信息詳見(jiàn)表1)進(jìn)行土壤、凋落物、葉片、根系的樣品采集。采樣的具體步驟為:在每個(gè)海拔的采樣地選擇3個(gè)采樣樣方(25 m×25 m),然后在每個(gè)樣方中以“S”型設(shè)立10個(gè)采樣點(diǎn)(1 m×1 m),先去除采樣點(diǎn)的棄土層,在表層土樣上蓋住厚鋁盒,使用橡膠錘將鋁盒打入土壤,接著用工兵鏟清除周?chē)寥篮?將厚鋁盒取出得到原狀土。運(yùn)回實(shí)驗(yàn)室后依照紋理將土壤掰開(kāi),剔除石塊以及其雜質(zhì)等,然后過(guò)8 mm篩網(wǎng),并混合同一樣地的樣品。

    表1 采樣地基本信息Table 1 Basic information of sampling point

    土壤樣品的分離采用干篩法[13]。在土壤半干狀態(tài)下,將大塊土壤捏碎,避免結(jié)成硬塊,待土壤相當(dāng)干燥時(shí)進(jìn)行篩分,以保持團(tuán)聚體的結(jié)構(gòu)強(qiáng)度,避免破壞團(tuán)聚體結(jié)構(gòu)[14—15]。將風(fēng)干的土樣混勻,取500 g。用孔徑分別為2 mm、0.25 mm篩子進(jìn)行篩分(篩子附有底和蓋)。篩完后得到大團(tuán)聚體(>2 mm)、中團(tuán)聚體(0.25—2 mm)和小團(tuán)聚體(<0.25 mm)[11,16]。將篩分后的不同粒徑的各團(tuán)聚體的土壤分成三份相等的部分:第一部分儲(chǔ)存于4℃下,測(cè)量土壤初始微生物量碳和土壤胞外酶活性;第二部分在室溫下避光風(fēng)干,接著測(cè)量其初始土壤理化性質(zhì);第三部分儲(chǔ)存于厚鋁盒中,進(jìn)行培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)(具體方法詳見(jiàn)1.2)。

    1.2 團(tuán)聚體微生物呼吸及其相關(guān)環(huán)境因子測(cè)定

    土壤預(yù)培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)前1天測(cè)量土壤樣品到達(dá)田間持水量時(shí)的土壤重量。預(yù)培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)正式開(kāi)始后,調(diào)節(jié)RXM-280A型培養(yǎng)箱保持恒濕,前20天每天進(jìn)行測(cè)重并補(bǔ)充差量水分,從第20—60天每3天進(jìn)行補(bǔ)水,第60天到實(shí)驗(yàn)結(jié)束每7天進(jìn)行補(bǔ)水,從而保證持水量達(dá)到田間持水量的60%[17]。將預(yù)培養(yǎng)好的每個(gè)重復(fù)的土壤分為兩個(gè)部分:第一部分為400 g,用于培養(yǎng)期間進(jìn)行采樣;第二部分為300 g,用于測(cè)定土壤呼吸。兩個(gè)部分分別裝在不同的500 mL玻璃培養(yǎng)瓶中,所有實(shí)驗(yàn)條件等同。將這些培養(yǎng)瓶在3個(gè)不同的恒定溫度下進(jìn)行培養(yǎng)(5℃,15℃,25℃),共計(jì)103天。期間使用LI-8100A碳通量自動(dòng)測(cè)量?jī)x(產(chǎn)自LI-COR,美國(guó))測(cè)量其土壤呼吸,每個(gè)呼吸瓶測(cè)量3次。103天中,總計(jì)測(cè)量呼吸66次,于前1—39天每天測(cè)量,40—68天每?jī)商鞙y(cè)量,70—103天每三天測(cè)量。此外,在培養(yǎng)的第5,10,20,30,40,60,80,100天,分別在3個(gè)重復(fù)的取樣瓶中每一個(gè)取出50 g土壤(共計(jì)150 g土壤×4個(gè)海拔×3個(gè)溫度×3個(gè)粒徑),測(cè)定培養(yǎng)期間的土壤理化性質(zhì)、微生物量碳和胞外酶活性。

    土壤水分(SM)通過(guò)在105℃下干燥24 h后稱(chēng)重進(jìn)行測(cè)量。土壤容重采用環(huán)刀法測(cè)定。土壤有機(jī)碳(SOC)采用K2Cr2O7氧化法進(jìn)行測(cè)定[18]。采用氯仿熏蒸-K2SO4提取和過(guò)硫酸鉀消化法估算微生物量碳(MBC)[19—20]。采用96孔微孔板熒光法測(cè)定團(tuán)聚體中3種碳獲取水解酶活性(β-葡萄糖苷酶,β-1,4-glucosidaseBG;β-木糖苷酶,β-1,4-xylosidase,BX;纖維二糖水解酶,cellobiohydrolase,CBH);采用吸光光度法測(cè)定2種碳獲取氧化酶活性分別是過(guò)氧化物酶(Peroxidase,PER)和多酚氧化酶(Polyphenol oxidase,PPO)。

    1.3 數(shù)據(jù)處理與分析

    1.3.1植物群落多樣性

    通過(guò)計(jì)算不同物種的重要值(Importance value,IV,單位為%),以用于反映該物種在采樣樣方中的優(yōu)勢(shì)程度。具體而言,分別將菊科、豆科和禾本植物的物種重要值相加,以計(jì)算3種植物科在不同海拔上的植物群落的占比。物種重要值的計(jì)算公式如下:

    (1)物種重要值:

    式中,相對(duì)蓋度、相對(duì)高度、相對(duì)密度計(jì)算公式如下:

    (2)物種豐富度:

    物種豐富度(richness)=出現(xiàn)在樣地內(nèi)的物種數(shù)

    (3)植物α多樣性:

    本研究用Simpson index(D)和Shannon-Wiener diversity index(H)來(lái)描述物種多樣性。這兩個(gè)值用以下公式計(jì)算:

    式中,S、Pi和Ni分別是物種i的總數(shù)、i物種的密度比例和個(gè)體總數(shù)。

    1.3.2土壤呼吸與三庫(kù)模型

    根據(jù)駐留時(shí)間的不同,本研究將SOC分為3個(gè)獨(dú)立的碳庫(kù):活性碳庫(kù)、緩效碳庫(kù)、惰性碳庫(kù)。三庫(kù)的具體計(jì)算方式如下[10,21]:

    Ri=Ci×e-ki×t

    式中,Rcum表示土壤呼吸的累積量,其值為3個(gè)庫(kù)的土壤呼吸之和;Ci表示3個(gè)碳庫(kù)的碳庫(kù)分解速率(i=1、2、3代表活性碳庫(kù)、緩效碳庫(kù)、惰性碳庫(kù));Ch和Cl分別是高溫(Th)和低溫(Tl)時(shí)的土壤呼吸速率;Q10表示溫度升高10℃時(shí)SOC分解速率的相對(duì)比例變化[4],fi表示3個(gè)碳庫(kù)的碳庫(kù)分解速率占總分解速率的比例,且fi的總和為1;ki表示3個(gè)池的分解率。fi和ki是根據(jù)Bayes′ theorem來(lái)計(jì)算的[21]。

    P(θ|z)∝P(z|θ)P(θ)

    該模型的參數(shù)(θ)(包括f和k)和后驗(yàn)概率密度函數(shù)PDFP(θ|z),其來(lái)源于prior knowledge of parameters-PDFP(θ)以及本研究在336天內(nèi)測(cè)量的土壤呼吸的似然函數(shù)P(z|θ)。其中,該似然函數(shù)P(z|θ)的計(jì)算是基于模型擬合值和觀測(cè)值之間的誤差彼此獨(dú)立,并且服從均值為0的多元高斯分布(multivariate Gaussian distribution):

    式中,Xi(t)和Zi(t)是模型擬合和測(cè)量出的累積呼吸的值,而σi(t)是測(cè)量值的標(biāo)準(zhǔn)偏差。使用Metropolis-Hastings(M-H)算法構(gòu)造posterio-rPDFs參數(shù)[22]。具體步驟如下:

    (1)依照以下公式得出θnew:

    θnew=θold+d(θmax-θmin)/D

    式中,θmax和θmin分別是給定參數(shù)范圍內(nèi)的最大值和最小值;d是一個(gè)隨機(jī)變量(-0.5

    (2)本研究檢驗(yàn)該θnew是否服從上述多元高斯分布,如果是,則接受該參數(shù),如果否,則舍棄該參數(shù)。

    將上述過(guò)程多次重復(fù)(本研究中重復(fù)了100萬(wàn)次,其中接受參數(shù)優(yōu)化大約在15萬(wàn)次),可以使參數(shù)得到有效的優(yōu)化,使得本實(shí)驗(yàn)中的土壤呼吸值與三庫(kù)模型累積值的擬合度r2均達(dá)到99以上。

    1.3.3胞外酶活性

    為了達(dá)成實(shí)驗(yàn)?zāi)康?本研究將木質(zhì)素酶的活性由PER和PPO的活性平均值代表,纖維素酶的活性由BG、BX、CBH的活性平均值代表,通過(guò)以下公式來(lái)表示并計(jì)算生態(tài)化學(xué)計(jì)量比(木質(zhì)素酶:纖維素酶(Ligninase:Cellulase))[23]:

    式中,BG表示β-葡萄糖苷酶的活性,BX表示β-木糖苷酶的活性,CBH表示纖維二糖水解酶的活性,PER表示過(guò)氧化物酶的活性,PPO表示多酚氧化酶的活性。

    1.3.4Mantel 分析

    以上公式通過(guò)歸一化如下:

    式中,r即為距離矩陣的相關(guān)性,取值范圍為(-1,1);x是四個(gè)植被帶、三種培養(yǎng)溫度、三種粒徑團(tuán)聚體下的Q10、MBC、胞外酶活性組成的12×10矩陣;y是植被類(lèi)型、土壤環(huán)境、土壤特性、土壤底物四類(lèi)因子各數(shù)據(jù)按x矩陣i排列順序相對(duì)應(yīng)組成的12×17矩陣;i、j代表元素在矩陣中的位置;ˉx、ˉy代表矩陣元素的均值;n是距離矩陣中的元素?cái)?shù);s是矩陣的標(biāo)準(zhǔn)差[24]。

    1.3.5數(shù)據(jù)分析

    使用基于鄧肯檢驗(yàn)(Duncan′s multiple range test)的單因素方差分析(one-way analysis of variance,ANOVA)以用于分析土壤、凋落物、根系、葉片的理化性質(zhì)的差異性。使用斯皮爾曼相關(guān)性(Spearman′s correlation)探究碳庫(kù)溫度敏感性和微生物量、胞外酶以及其計(jì)量比之間的相關(guān)性。以上分析均在SPSS 22.0中完成(SPSS 22.0 for Windows,Chicago,IL,US)。使用MATLAB(MATLAB 2017b,MathWorks,US)計(jì)算三庫(kù)模型中的參數(shù),包括Pi,Ri,fi,ki以及三庫(kù)的駐留時(shí)間。使用Origin 9.4繪制圖1、圖2、圖3,使用Rstudio(Rstudio for Windows,version 1.2.5033)繪制圖4。

    2 結(jié)果分析

    2.1 團(tuán)聚體分布及有機(jī)碳含量

    由表2可知,各粒徑團(tuán)聚體占全土比例隨團(tuán)聚體粒徑增大而增大,四個(gè)海拔上小團(tuán)聚體、中團(tuán)聚體、大團(tuán)聚體平均占全土比例分別為10.0%、39.0%、51.3%。四個(gè)海拔上團(tuán)聚體平均質(zhì)量直徑(MWD)以及幾何平均直徑(GMD)出現(xiàn)最大值的均是銳齒櫟林,分別為2.17、1.67 mm,出現(xiàn)最小值的均是紅樺林,分別為1.83、1.32 mm。本研究發(fā)現(xiàn),各粒徑團(tuán)聚體間土壤有機(jī)碳含量的變化規(guī)律與團(tuán)聚體分布規(guī)律相反,呈隨粒徑增大而減小的規(guī)律,其中銳齒櫟林上有機(jī)碳含量減小最多為66.7%,遼東櫟林上減小最少為12.2%。對(duì)于相同粒徑的團(tuán)聚體,土壤有機(jī)碳含量會(huì)隨著海拔的升高而升高,具體地說(shuō)以牛皮樺林各團(tuán)聚體有機(jī)碳含量最多,大團(tuán)聚體、中團(tuán)聚體、小團(tuán)聚體有機(jī)碳含量分別為60、73、80 g/kg;銳齒櫟林上各團(tuán)聚體有機(jī)碳含量最小,大團(tuán)聚體、中團(tuán)聚體、小團(tuán)聚體有機(jī)碳含量分別為36、50、60 g/kg。

    表2 不同植被帶團(tuán)聚體顆粒組成Table 2 Aggregate particle composition of different vegetation belts

    2.2 三庫(kù)模型下團(tuán)聚體有機(jī)碳礦化

    在100天的培養(yǎng)過(guò)程中,本研究發(fā)現(xiàn)在溫度相同的條件下,團(tuán)聚體SOC累計(jì)礦化量均隨海拔梯度升高而增加,具體地說(shuō)隨著海拔升高,大、中、小團(tuán)聚體礦化量在5℃下增加了7.33%、5.08%、2.81%;在15℃下增加了10.35%、9.53%、3.80%;在25℃下增加了14.64%、17.45%、3.63%(圖1)。值得注意的是,本研究發(fā)現(xiàn)在四個(gè)海拔、3個(gè)培養(yǎng)溫度下均以小團(tuán)聚體的SOC礦化率最低,在四個(gè)海拔上小團(tuán)聚體礦化率在5℃、15℃、25℃分別為14.08%—15.56%、21.71%—23.79%、33.56%—37.62%(圖1)。在各團(tuán)聚體之間,以小團(tuán)聚體中惰性碳庫(kù)比例最大,各海拔平均為66.08%;活性碳庫(kù)比例最小,各海拔平均為14.20%,有趣的是,本研究觀察到隨著海拔的升高,大團(tuán)聚體、中團(tuán)聚體、小團(tuán)聚體的惰性碳庫(kù)比例分別升高5.89%、17.41%、23.94%,大團(tuán)聚體、中團(tuán)聚體、小團(tuán)聚體的活性碳庫(kù)比例降低7.15%、7.05%、16.31%,(圖1)。本研究還發(fā)現(xiàn)在三種培養(yǎng)溫度下各碳庫(kù)的SOC礦化速率均隨培養(yǎng)時(shí)間下降,以活性碳庫(kù)表現(xiàn)的最明顯,具體地說(shuō)活性碳庫(kù)礦化速率在最初達(dá)到最大值,短期內(nèi)迅速下降,隨后穩(wěn)定下來(lái)處于緩慢下降狀態(tài),在5℃、15℃、25℃培養(yǎng)20天后礦化速率平均下降了58.25%、80.92%、93.08%(圖1)。

    圖1 四個(gè)植被帶上各粒徑團(tuán)聚體土壤有機(jī)碳礦化動(dòng)態(tài)Fig.1 Soil organic carbon decomposition dynamics of aggregates with different particle sizes on four vegetation zones

    2.3 團(tuán)聚體有機(jī)碳礦化溫度敏感性

    由圖2可知,團(tuán)聚體的Q10值介于1.47—5.26,團(tuán)聚體的Q10隨著海拔的升高而增加,并且相同粒徑團(tuán)聚體中各碳庫(kù)的Q10均隨海拔升高而變大,具體地說(shuō)惰性碳庫(kù)T1Q10、T2Q10值分別平均增加了0.51、0.32;緩效碳庫(kù)T1Q10、T2Q10值分別平均增加了0.22、0.27;活性碳庫(kù)T1Q10、T2Q10值分別平均增加了0.34、0.19。在不同碳庫(kù)之間Q10存在顯著性差異(P<0.05),表現(xiàn)出惰性碳庫(kù)>緩效碳庫(kù)>活性碳庫(kù),惰性碳庫(kù)的T1Q10、T2Q10分別平均為5.24、4.52;緩效碳庫(kù)的T1Q10、T2Q10分別平均為4.25、3.59;活性碳庫(kù)的T1Q10、T2Q10分別平均為2.93、1.92(圖2)。在相同海拔、同一粒徑團(tuán)聚體中,T1Q10與T2Q10存在顯著性差異(P<0.05),表現(xiàn)出隨溫度升高而降低的現(xiàn)象即T1Q10>T2Q10(圖2)。此外,在相同海拔、同一溫度梯度中,不同粒徑團(tuán)聚體的Q10之間無(wú)顯著性差異(P>0.05)(圖2)。

    圖2 四個(gè)植被帶上各粒徑團(tuán)聚體土壤有機(jī)碳礦化溫度敏感性(Q10)Fig.2 Temperature sensitivity of soil organic carbon decomposition(Q10)of aggregates of various sizes on four vegetation zones QVA:銳齒櫟林Quercus aliena var.acuteserrata;QW:遼東櫟林Quercus liaotungensis;BA:紅樺林Betula albo-sinensis;BAV:牛皮樺林Betula albo-sinensisvar.septen-trionalis;T1指5℃與15℃的溫差,T2指15℃與25℃的溫差;不同字母表示不同植被帶上,相同碳庫(kù)Q10差異顯著,P<0.05

    2.4 團(tuán)聚體微生物量碳和胞外酶活性的變化

    團(tuán)聚體的MBC隨著培養(yǎng)時(shí)間,各海拔、各溫度下均呈現(xiàn)先升高后下降的趨勢(shì),且在不同粒徑團(tuán)聚體之間MBC無(wú)顯著性差異(P>0.05)(圖3)。本研究觀察到MBC在開(kāi)始的20—30天內(nèi)達(dá)到最大值,在培養(yǎng)的第20天,5℃、15℃、25℃培養(yǎng)溫度下的MBC相對(duì)于第1天升高了16.81%、36.98%、40.33%;在培養(yǎng)的第40天,5℃、15℃、25℃培養(yǎng)溫度下的MBC相對(duì)于第1天升高了14.04%、6.74%、9.83%;在整個(gè)培養(yǎng)期末期各團(tuán)聚體的MBC達(dá)到最低值,5℃、15℃、25℃培養(yǎng)溫度下的MBC相對(duì)于第1天降低了50.76%、49.56%、59.30%(圖3)。此外,本研究發(fā)現(xiàn)ln(Ligninase):ln(Cellulase)隨培養(yǎng)時(shí)間呈現(xiàn)緩慢升高的趨勢(shì),在培養(yǎng)的第10天其相對(duì)于第1天平均升高了2.21%,在培養(yǎng)的第40天其相對(duì)于第10天平均升高了2.79%,在培養(yǎng)的第100天其相對(duì)于第40天平均升高了2.71%(圖3)。

    圖3 四個(gè)植被帶上各粒徑團(tuán)聚體微生物量碳及l(fā)n(Ligninase):ln(Cellulase)變化動(dòng)態(tài)Fig.3 MBC and ln(Ligninase):ln(Cellulase)change dynamics of aggregates of various sizes on four vegetation zonesMBC:微生物量碳Microbial biomass carbon;Ligninase:木質(zhì)素酶;Cellulase:纖維素酶

    2.5 微生物量和胞外酶對(duì)Q10的影響

    本研究發(fā)現(xiàn)在4個(gè)海拔上活性碳庫(kù)的Q10與MBC、BG呈極顯著性相關(guān)(P<0.01),與CBH、PPO、ln(Ligninase):ln(Cellulase)呈顯著性相關(guān)(P<0.05),然而與BX、PER無(wú)顯著性相關(guān)(P>0.05)(圖4)。緩效碳庫(kù)在四個(gè)海拔上與PPO呈顯著性相關(guān)(P<0.05),與MBC、PER、BX、ln(Ligninase):ln(Cellulase)呈極顯著性相關(guān)(P<0.01),與CBH、BG無(wú)顯著性相關(guān)(P>0.05)(圖4)。惰性碳庫(kù)在四個(gè)海拔上與PPO、BX、ln(Ligninase):ln(Cellulase)呈顯著性相關(guān)(P<0.05),與MBC、PER呈極顯著性相關(guān)(P<0.01),與CBH、BG無(wú)顯著性相關(guān)(P>0.05)(圖4)。本研究在Mantel分析中還發(fā)現(xiàn)植被類(lèi)型、土壤特性、土壤環(huán)境、土壤底物與活性碳庫(kù)Q10、MBC、BG呈顯著性相關(guān)(P<0.05),與緩效碳庫(kù)和惰性碳庫(kù)均無(wú)顯著性相關(guān)(P>0.05),其中植被類(lèi)型、土壤特性與BX、ln(Ligninase):ln(Cellulase)呈顯著性相關(guān)(P<0.05)(圖4)。

    圖4 各碳庫(kù)Q10與胞外酶的相關(guān)性分析及環(huán)境因子Mantel分析Fig.4 Correlation analysis of each carbon bank Q10 and extracellular enzyme and environmental factor mantel analysis P1:活性碳庫(kù);P2:緩效碳庫(kù);P3:惰性碳庫(kù);BX:β-木糖苷酶 β-1,4-xylosidase;BG:β-葡萄糖苷酶 β-1,4-glucosidase;CBH:纖維二糖水解酶 cellobiohydrolase;PER:過(guò)氧化物酶 Peroxidase;PPO:多酚氧化酶 Polyphenol oxidase;Lig.Cell:ln(木質(zhì)素酶):ln(纖維素酶)ln(Ligninase):ln(Cellulase);植被類(lèi)型:植被多樣性;土壤特性:BD、pH;土壤環(huán)境:ST、SM;土壤底物:及Mantel相關(guān)性R2;P:Mantel相關(guān)性P值;*、**、***分別代表Spearman相關(guān)性P<0.05、P<0.01、P<0.001

    3 討論

    3.1 海拔梯度上各團(tuán)聚體不同碳庫(kù)的礦化及Q10差異

    本研究的結(jié)果表明,惰性碳庫(kù)相較活性碳庫(kù)和緩效碳庫(kù)具有較高的Q10。這符合C quality-temperature(CQT)假設(shè)[4,9],即具有較高分解能的頑固性SOC具有較高的Q10[25],大部分已經(jīng)發(fā)表的培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)均支持這種猜想,例如Knorr和Conant等的研究[26—27]。然而也有研究得出相反的結(jié)論,例如Cusack和Liski等認(rèn)為活性碳庫(kù)的Q10更高或者不同碳庫(kù)的Q10相等的結(jié)論[28—29],Wang等的meta分析認(rèn)為造成這種差異的原因是Q10可能還會(huì)受到土壤團(tuán)聚和胞外酶的影響[4],但本研究的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明Q10值在不同粒徑的團(tuán)聚體之間無(wú)顯著性差異。以上證據(jù)說(shuō)明惰性碳庫(kù)可能是變暖導(dǎo)致改變?nèi)駽O2升高的主要因素[30—31],其Q10值對(duì)SOC循環(huán)與全球氣候變化之間的反饋具有重要意義[4]。相反,活性碳庫(kù)主要由不完全分解的植物殘?jiān)臀⑸锷锪拷M成[28],其Q10較小、具有較短的駐留時(shí)間,不會(huì)顯著地促進(jìn)上述積極反饋,這與Lin和Wang等人的研究結(jié)果一致[25,32]。然而,也有Giardina和Liski等人研究認(rèn)為是由活性碳庫(kù)引起變暖造成SOC礦化加速?gòu)亩T導(dǎo)的CO2排放升高[29,33],這表明碳庫(kù)的溫度敏感性還可能會(huì)受到多種環(huán)境因素的影響[34],例如礦物質(zhì)的吸附和微生物的生理特性等[35]。此外,本研究還發(fā)現(xiàn)團(tuán)聚體的Q10和SOC累計(jì)礦化量隨海拔的升高而增加,可能的原因是惰性碳庫(kù)隨海拔升高而增加[36]。

    本研究發(fā)現(xiàn)團(tuán)聚體Q10值隨著培養(yǎng)溫度的升高而降低,即T1Q10>T2Q10[1],該結(jié)果與Wang和Qi等人的實(shí)驗(yàn)結(jié)果相一致[4,37],這是因?yàn)闇囟壬哂欣赟OC與腐殖酸鹽復(fù)合物的解吸并降低物理保護(hù)以加速SOC礦化[11,22],從而增加了不穩(wěn)定SOC庫(kù)的大小[38]。然而Mikan等人的研究認(rèn)為Q10值隨著溫度的升高而升高[39],可能的原因是這些研究地區(qū)大部分位于高緯度地區(qū)[4],另外Bekku等研究表明Q10值與溫度的變化無(wú)明顯相關(guān)[40],造成差異的原因可能是研究區(qū)域土壤類(lèi)型、凋落物的輸入或者微生物群落之間存在差異[1]。有趣的是,本研究發(fā)現(xiàn)小粒級(jí)團(tuán)聚體的SOC礦化率最低[10],與王菁的結(jié)論相同[41],可能的原因是小粒級(jí)團(tuán)聚體中有機(jī)碳多為微生物來(lái)源的腐殖質(zhì)[11],如胡敏酸和腐殖酸[4],有機(jī)質(zhì)腐解程度較高,更難被微生物分解利用[4]。

    3.2 海拔梯度上微生物活性及環(huán)境因子對(duì)Q10的影響

    相關(guān)性研究的結(jié)果表明,團(tuán)聚體的Q10受到MBC和胞外酶的影響[42—43],但不同碳庫(kù)Q10對(duì)MBC和胞外酶的變化表現(xiàn)出不同的響應(yīng)[9,44],本研究的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了Wang等人的猜想[4]。具體地說(shuō),活性碳庫(kù)的Q10與MBC、CBH、BG之間存在相關(guān)關(guān)系,惰性碳庫(kù)和緩效碳庫(kù)的Q10與PER、PPO、ln(Ligninase):ln(Cellulase)之間存在相關(guān)關(guān)系[18,45]??赡艿脑蚴且环矫婊钚蕴紟?kù)的礦化強(qiáng)烈依賴(lài)于MBC[46—47],而升溫會(huì)導(dǎo)致MBC的減少?gòu)亩档突钚蕴紟?kù)的礦化速率[26,48];另一方面基于米氏方程,酶的活性主要取決于底物可利用性[26,49],在培養(yǎng)初期升溫會(huì)導(dǎo)致微生物群落提升降解不穩(wěn)定C的酶(CBH、BG)產(chǎn)量[50],這會(huì)加速不穩(wěn)定C的礦化[51],隨著底物的可利用性降低CBH的產(chǎn)量也會(huì)降低,這會(huì)進(jìn)一步降低活性碳庫(kù)的礦化速率[26,45],最終兩個(gè)方向的作用相互疊加會(huì)導(dǎo)致活性碳庫(kù)對(duì)溫度的不敏感[31,52],這樣的響應(yīng)都表現(xiàn)在本研究的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中。值得注意的是,升溫導(dǎo)致土壤活性碳庫(kù)的消耗殆盡[53—54],微生物群落會(huì)增加BX、PER、PPO的產(chǎn)量[6],這些酶主要參與難分解C的礦化[45],適應(yīng)土壤活性碳庫(kù)和惰性碳庫(kù)比例的變化并利用緩效碳庫(kù)和惰性碳庫(kù)中的難分解C[31],這會(huì)導(dǎo)致惰性碳庫(kù)對(duì)溫度的敏感性升高;另一方面Meng、Chen等研究結(jié)果認(rèn)為升溫引起的可利用性碳的增加會(huì)導(dǎo)致微生物對(duì)氮的需求增加[31,48],在這種情況下微生物群落會(huì)傾向于礦化含氮的來(lái)自惰性碳庫(kù)的木質(zhì)素[55],這些酚蛋白復(fù)合物的分解主要通過(guò)木質(zhì)素酶的解聚[56],這導(dǎo)致了PPO、PER的產(chǎn)量增加[56],并且,Sinsabaugh等研究發(fā)現(xiàn)由于低溫和低氧含量通常會(huì)抑制木質(zhì)素酶的的活性[49],因此升溫導(dǎo)致的土壤溫度升高和土壤水分減少可能會(huì)刺激酶的活性并提高氧氣利用率[57],本研究的結(jié)果支持了這種假設(shè),因?yàn)樵?0天后代表底物分解偏好的ln(Ligninase):ln(Cellulase)持續(xù)升高[26,45],這樣的響應(yīng)會(huì)加劇惰性碳庫(kù)對(duì)溫度的敏感性。重要的是,這證明了升溫可能會(huì)通過(guò)直接影響胞外酶和MBC從而間接加速惰性碳庫(kù)的礦化造成全球變暖[4]。

    4 結(jié)論

    (1)對(duì)于Q10而言,各團(tuán)聚體Q10表現(xiàn)出隨海拔升高而增加,隨溫度升高而降低(T1Q10>T2Q10)的現(xiàn)象,并且符合惰性碳庫(kù)Q10>緩效碳庫(kù)Q10>活性碳庫(kù)Q10的規(guī)律。

    (2)中團(tuán)聚體中含有較高的活性碳庫(kù)和緩效碳庫(kù),而小團(tuán)聚體中含有高的惰性碳庫(kù),大團(tuán)聚體的三庫(kù)比例均處于小團(tuán)聚體和中團(tuán)聚體之間。這表明小團(tuán)聚體含較多穩(wěn)定的碳組分,而中團(tuán)聚體含有較多活躍的碳組分,大團(tuán)聚體是中團(tuán)聚體與小團(tuán)聚體的混合物。

    (3)微生物會(huì)通過(guò)改變胞外酶的活性影響各碳庫(kù)的溫度敏感性。具體而言,CBH、BG與活性碳庫(kù)的溫度敏感性相關(guān),BX、PER、PPO與緩效碳庫(kù)和惰性碳庫(kù)的溫度敏感性相關(guān)。植被類(lèi)型、土壤特性、土壤環(huán)境、土壤底物會(huì)通過(guò)影響微生物特性控制活性碳庫(kù)的Q10。

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