生物多样性 2007

1、 土壤微生物学特性对土壤健康的指示作用摘要: 土壤健康是陆地生态系统可持续发展的基础。作者通过概述土壤微生物学特性(土壤微生物群落结构、土壤微生物生物量、土壤酶活性)与土壤质量的关系, 阐明了土壤微生物对土壤健康的生物指示功能。研究表明: 土壤中细菌、真菌和放线菌的组成及其所占比率在一定程度上反映了土壤的肥力水平: 在土壤性质和肥水条件较好的土壤中, 细菌所占比率较高。土壤微生物生物量与土壤有机质含量密切相关, 而且土壤微生物生物量碳与土壤有机碳的比值(Cmic : Corg)和土壤微生物代谢熵(qCO2)的变化在一定程度上反映了土壤有机碳的利用效率。一般情况下, 土壤酶活性高的土壤中, 土壤

2、微生物生物量碳、氮含量也高。因此, 土壤微生物学特性可以反映土壤质量的变化, 并可用作评价土壤健康的生物指标。关键词: 土壤微生物群落结构, 微生物生物量, 土壤健康, 生物指示Soil microbial characteristics as bioindicators of soil healthAbstract: Soil health is important for the sustainable development of terrestrial ecosystem. In this review, we summarizes the relationship between s

3、oil quality and soil microbial characteristics such as soil microbial community structure, soil microbial biomass and soil enzymatic activity in order to illustrate the function of soil microbial characteristics as bio-indicators of soil health. Many studies have showed that the soil nutrient is cor

4、related with the quantity or the composition of bacteria, fungi and actinomycetes in soils. In general, higher ratio of soil bacteria indicates better soil quality and higher soil nutrient content. Soil microbial biomass is closely correlated with soil organic carbon, and the ratios of soil microbia

5、l biomass carbon to soil organic carbon(Cmic : Corg) and microbial metabolic quotient (qCO2) reflect the use efficiency of soil organic C. The activity of soil enzymes are positively correlated with soil microbial biomass carbon and nitrogen. Therefore, soil microbial characteristics reflect the cha

6、nges of soil quality and thus can be used as bio-indicators of soil health.Key words: soil microbial community structure, soil microbial biomass, soil health, bio-indicator土壤微生物是土壤生态系统的重要组份之一,几乎所有的土壤过程都直接或间接地与土壤微生物有关。在土壤生态系统中土壤微生物的作用主要体现在: (1) 分解土壤有机质和促进腐殖质形成(Vossbrinck et al., 1979; 许光辉等, 1984; Sch

7、olle et al., 1992; 李越中等, 1992; Cortez & Bouch, 2001);(2) 吸收、固定并释放养分, 对植物营养状况的改善和调节有重要作用 (娄隆厚, 1962; Singh et al.,1989; 李阜棣, 1993; Roy & Singh, 1994); (3) 与植物共生促进植物生长, 如豆科植物的结瘤固氮(Allen & Allen, 1981; Vincent, 1982; 李庆逵, 1989)和植物菌根的形成(蚁伟民等, 1990; Heckman et al.,2001; Lutzoni et al., 2001); (4) 在土壤微生物的

8、作用下, 土壤有机碳、氮不断分解, 是土壤微量气体产生的重要原因(Smith et al., 2003; 韩兴国和王智平,2003); (5) 在有机物污染和重金属污染治理中起重要作用(Boopathy, 2000)。另外, 土壤微生物特性对土壤基质的变化敏感 (Powlson et al., 1987;Chander et al., 1998; Dilly & Munch, 1998), 其群落结构组成和生物量等可以反映土壤的肥力状况。因为土壤微生物特性与土壤质量的关系密切(Doran et al., 1994; Dilly & Munch, 1998), 所以, 近年来将土壤微生物群落结构

9、组成、土壤微生物生物量、土壤酶活性等作为土壤健康的生物指标来评价退化生态系统的恢复进程和指导生态系统管理等已逐渐成为研究热点(Dilly & Munch, 1998; van Bruggen &Semenov, 2000; Harris, 2003; Schloter et al., 2003;Bossio et al., 2006)。本文中主要通过概述土壤微生物群落结构、土壤微生物生物量、土壤酶活性与土壤质量的关系, 阐明它们对土壤健康的生物指示功能。1 土壤微生物群落结构与土壤质量土壤微生物群落结构主要指土壤中各主要微生物类群(包括细菌、真菌、放线菌等)在土壤中的数量以及各类群所占的比率,

10、 其结构和功能的变化与土壤理化性质的变化有关。土壤的结构、通气性、水分状况、养分状况等对土壤微生物均有重要影响(Noah et al., 2003)。1.1 与土壤理化性质的关系研究发现, 在熟化程度高和肥力好的土壤中,土壤微生物的数量较多, 细菌所占的比例较高; 而在干旱及难分解物质较多的土壤中, 土壤微生物总数较少, 细菌所占比率相对较低, 而真菌和放线菌的比率相对较高(曹正邦和樊庆笙, 1957; 许光辉等,1984; 蚁伟民等, 1984; 陈泰雄等, 1990; Albiach et al., 2000)。如在郁闭度较高的鼎湖山阔叶林中, 由于土壤地表凋落物较多, 土壤中细菌所占的比

11、率要比同一地区的针叶林高66126% (蚁伟民等, 1984)。Ovreas和Torsvik(1998)用多种方法测定了土壤微生物群落结构, 发现富含有机质的土壤中微生物多样性高于砂土。Griffiths等 (1999) 研究发现, 向土壤中施加含碳量高的物质能使土壤微生物群落中真菌和革兰氏阴性细菌的比例提高, 而使放线菌和革兰氏阳性菌的比例降低。土壤退化或受损会影响到土壤微生物的多样性 (Kurakov, 1998)。土壤微生物数量、种类及其组成会随土壤受污染与退化的程度发生变化, 由此可以反映出一个受损生态系统的受损程度或恢复潜力 (Diaz-Ravina et al., 1988; He

12、rnot & Robertson,1994; Dilly & Munch, 1998)。一般来说, 土壤退化或受损对土壤微生物的数量及种类产生的是负面影响, 但某些耐性微生物种类在被污染土壤中的数量反而增加(Paoletli, 1997; 滕应等, 2003)。刘世贵等(1994)对川西北退化草地土壤微生物区系的研究发现, 退化程度高的草地中微生物种类与数量减少;不同退化程度的草地中土壤微生物主要类群在数量上有较大差异, 起主导作用的微生物种类也有所不同。除此之外, 在自然界中存在着种类繁多的某些特殊的土壤微生物类群, 它们可作为特殊的指示生物。如在地下有油气藏的地表土壤中会存在特定种类的细菌

13、烃类氧化菌, 它们会随着烃渗漏浓度的升高而增多。因此, 可利用这些烃类氧化菌作为指示来寻找油气矿藏(金文标等, 2002)。王红梅等(2002)通过提取金矿化区和非矿化区第四纪土壤微生物蜡样芽孢杆菌进行微生物与金离子的相互作用实验证实, 当金含量升高到一定范围时, 可以对Bacillus cereus的生长产生抑制作用, 促使其由营养体向芽孢转化, 使矿化区土壤芽孢计数值显著增高。这一发现对寻找金矿具有指导意义。1.2 磷脂脂肪酸分析法(PLFA)在土壤微生物群落结构研究中的应用栖息在土壤中的微生物种类繁多, 传统的分析方法只能观察到不到5%的微生物群落(Coleman &Crossley J

14、r, 1996; Joseph et al., 2003), 而且绝大多数的土壤微生物种类无法培养出来(Amann et al.,1995)。这给土壤微生物数量、组成和生态分布的测定带来了很多困难。所以新的方法被陆续引入土壤微生物分析中, 如微平板法(BIOLOG)、变性梯度凝胶电泳法(DGGE)、脂肪酸甲酯(FAME)分析、磷脂脂肪酸 (PLFA) 分析等近年来得到广泛应用(Haack et al., 1994; 杨元根等, 2002)。在分析土壤中微生物群落结构的变化时,PLFA方法与BIOLOG方法相比更敏感, 反映的信息更多, 标准偏差更小(Ibekwe & Kennedy, 1998

15、),也可以克服FAME方法在分析不同属间的微生物时有可能发生重叠的不足(Green & Scow, 2000), 与DGGE相比, PLFA方法具有可以估测土壤微生物生物量、容易将细菌和真菌类群分开、分析费用相对164 生 物 多 样 性 Biodiversity Science 第15 卷较低等优点。但是至目前为止PLFA方法在我国的应用还十分有限。因此, 本文中将对PLFA方法作特别介绍, 希望它能在我国的微生物群落研究中得到更好的应用。1.2.1 PLFA的命名磷脂脂肪酸(phospholipid fatty acids, PLFA)是活体微生物细胞结构的重要组成成分, 不同类群的微生物

16、通过不同的生化途径合成不同的PLFA。因此这一指标可较准确地表达土壤微生物的类群及其生物量(Zelles, 1999)。PLFA已被广泛用作分析微生物群落结构和微生物生物量的生物标记, 在土壤微生物分析中越来越多地被采用。 PLFA一般以总碳数双键数和双键距离分子末端的位置来命名, c和t分别表示顺式和反式, i和a分别表示支链的异构和反异构, 10e表示一个甲基团在距分子末端第10个碳原子上, cy表示环丙烷脂肪酸等。已有的研究结果发现, 大多数细菌含有饱和或单不饱和的以酯键连接到丙三醇的脂肪酸,如: i15:0, a15:0, 15:0, 16:15, i17:0, 17:0,18:17(

17、Tunlid & White, 1992); 革兰氏阳性细菌含有多支链的脂肪酸, 如: i13:0, a13:0, i14:0, i15:0,a15:0, i16:0, i17:0, a17:0; 革兰氏阴性细菌含有单不饱和脂肪酸, 如: 14:15c, 15:16c, 16:17c,16:17t, 16:15c, 18:19c, 18:17c, 18:17t(Bossioet al., 2006); 真菌含有特殊的脂肪酸, 如: 18:26c,18 :36c, 18: 33c (Frostegard & Bth, 1996); 而含有侧链甲基的脂肪酸, 如: 10Me18:0, 16Me16

18、:0和10Me18:0等则可用于放线菌生物量的估算(Kieft et al., 1994; Bossio et al., 2006)。1.2.2 PLFA对土地利用方式/环境变化的指示PLFA 对土地利用方式的改变十分敏感。Steenwerth等(2002)分析了美国加州2个沿海流域9种不同土地利用方式下的土壤微生物群落结构, 发现在不同的土地利用方式以及不同的土壤性质与管理方式下, 土壤微生物群落PLFA明显不同: 草地中的土壤碳、氮和微生物PLFA总量均比耕作的土地高; 土壤微生物群落组成受土壤有机质变化的影响且与PLFA总量密切相关。Hedlund(2002)用PLFA分析表明, 种植了

19、植物的农业废弃地在向天然草地或森林群落演替的过程中, 种植管理方式下的土壤与自然恢复的土壤相比, 前者促进了细菌群落的增加 以及微生物活性与生物量的提高。Rajendran等(1992)通过测定C10到C24共63种脂肪酸发现: 在富营养化的海岸沉积物中微生物生物量变异较大, 分布不均; 沿海地区的微生物生物量明显高于休闲的海滩, 其不饱和脂肪酸与长链脂肪酸比例较低, 代表细菌的脂肪酸比例较高, 并且与厌氧和需氧细菌有相关性。Yao等(2001)应用PLFA分析了8个不同肥力水平和种植历史的红壤中微生物群落结构, 发现PLFA总量与土壤有机碳、总氮、微生物生物量碳和基础呼吸均呈显著正相关; 土

20、地种植历史、植被类型和作物栽培方式对土壤微生物群落结构有很大影响。Bunemann等(2004)研究了肯尼亚2种作物的轮作与施磷肥对土壤微生物群落结构的影响, 发现在轮作系统中, 高水平的土壤有机质、土壤微生物生物量与高数量的PLFA有关, 并且真菌和革兰氏阴性细菌的丰富度也有增长, 而施磷肥对微生物群落结构的影响不大。Bossio 和Scow(1998)发现在灌溉条件下单不饱和脂肪酸的丰富度会减少。在恢复的湿地土壤中的支链脂肪酸的丰富度明显高于管理下的农业土壤, 而在两种土壤中单不饱和脂肪酸(即革兰氏阴性细菌)的丰富度都会随土壤深度增加而减少(Bossio et al., 2006)。在受到

21、污染的土壤中, 微生物群落结构也会发生变化。Kelly等(1999)的研究表明, 受污染土壤中指示菌根真菌和放线菌的PLFA相对含量下降。Frostegard 等(1993)认为在重金属污染的土壤中10Me160、10 Me 170 、10 Me 180的变化, 可以反映出放线菌生物量的增加与减少。Wiemken等(2001)用PLFA方法分析了CO2浓度升高与氮富集对山毛榉云杉(Fagus silvaticaPicea abies)生态系统中土壤微生物群落的影响, 发现CO2浓度升高时在氮富集的土壤中真菌生物量明显增加, 且长时间超过细菌而占统治地位。1.2.3 PLFA与地表植被类型的关系

22、土壤植被类型的变化也会影响到土壤微生物的变化。Kourtev等 (2002) 通过分离99种不同的PLFA发现, 在新泽西北部阔叶林中引进外来种后,由于改变了原有植物的根系生长以及地表凋落物等, 土壤微生物群落结构发生了明显改变。Saetre和Bath(2000)研究了挪威云杉(Picea abies)和桦树(Betula pubescens)混交林中土壤微生物群落的空间差异果表明, 云杉比桦树对PLFA的影响更大;造成这一差异的原因除了两个树种的土壤湿度和地面植被不同以外, 更大程度上与其土壤有机质含量的差异相关。2 土壤微生物生物量与土壤质量土壤微生物生物量是土壤有机质中有生命的部分, 它

23、的大小反映了参与调控土壤中能量和养分循环以及有机物质转化的微生物数量(Arunachalamet al., 1999; Taylor et al., 2002)。通常情况下, 土壤微生物生物量与土壤有机碳含量关系密切: 土壤碳含量高, 土壤微生物生物量也相应较高(Jenkinson &Powlson, 1976; Insam & Domsch, 1988; Ding et al.,1992)。由于土壤微生物生物量碳、氮能够敏感且及时地反映或预示土壤的变化, 因而被越来越多地用作土壤质量的生物指示指标(余慎等, 1999; 任天志和Stefano, 2000)。2.1 对土壤健康状况的指示土壤微

24、生物生物量可以敏感地反映出不同土壤生态系统间的差异。Luizao等(1992) 发现, 草地或林地开垦为耕地后会导致土壤微生物生物量的下降, 这可能是由于耕作使土壤有机物很快分解,进而土壤微生物活性降低。陈国潮和何振立(1998)发现在不同利用方式下, 高度风化的酸性红壤中微生物生物量碳普遍较低, 且与土壤有机质之间有较明显的相关性。Chander等(1998)的研究表明, 造林可以改进土壤有机质状态, 增加土壤营养库与微生物活性。Carter (1986)和Sarathchandra等(1989)研究发现免耕或施用有机肥可使土壤表层微生物生物量增加。傅声雷等(1995)在广东鹤山“林、果、草

25、、鱼”复合生态系统中的研究也得出, 受施肥的影响,果园土壤微生物生物量要明显高于林、草、鱼等子系统。但Lee和Jose (2003)发现施用氮肥可导致棉白杨(cottonwood) 和火炬松(loblolly pine)土壤微生物生物量降低。Stark等(2007)发现施肥或不施肥对土壤微生物特性没有明显影响, 但管理方式的不同对微生物生物量有影响, 表明作物轮作与植被类型对土壤微生物生物量及酶活性的影响大于施肥。此外,土壤微生物对土壤中有害物质如重金属、农药、酸害、除草剂等反应敏感, 因此可借助土壤微生物生物量的分析诊断土壤环境的健康状况(Perucci et al.,2000) 。在指示土

26、壤过程或土壤健康状况时, 土壤微生物生物量碳与土壤有机碳的比值(即Cmic : Corg)和土壤微生物代谢熵(即土壤微生物基础呼吸与土壤微生物生物量之间的比值, qCO2)等也被用作土壤性质或健康的生物指标。研究发现, Cmic : Corg比值的变化可以反映土壤有机碳的动态。如果以成熟森林的Cmic : Corg比值为参照值, 那么当Cmic : Corg比值高于参照值时, 可认为土壤中有机碳处于积累阶段; 反之则反映了土壤有机质处于消耗阶段(Insam et al., 1989; Ding et al.,1992; 蚁伟民等, 1995)。土壤微生物代谢熵(qCO2)则将微生物生物量的大小

27、与微生物的生物活性和功能有机地联系起来,可对微生物的能量利用效率进行度量(Wardle &Ghani, 1995)。qCO2的变化与土壤微生物群落组成的变化有关, 并且随土壤熟化程度的增加而逐渐减小(Insam & Domsch, 1988; Insam & Haselwandter,1989)。Ding等 (1992) 认为, qCO2伴随着生态系统由初级向高级的演替而呈现下降趋势, 在qCO2较低的土壤中微生物对碳的利用效率较高, 维持相同微生物生物量所需的能量就少, 土壤质量也越好。2.2 与地表植被/土地利用方式的关系土壤微生物生物量与地表植被类型关系密切。姜培坤和周国模(2003)发

28、现阔叶林下土壤微生物生物量碳、氮均明显高于杉木林, 不同植被下土壤微生物生物量碳氮比率的不同决定于凋落物与根际物质分解过程中诱导形成的微生物区系的差异;杉木的长期生长会使林地和根际土壤生物学特性改变, 土壤微生物生物量碳降低。杉木林地土壤微生物生物量碳与土壤有机质、全氮、全磷、全钾、水解氮、有效磷含量和阳离子交换量均呈显著或极显著相关(姜培坤等, 2002)。张海燕等(2006)对不同利用方式的19个黑土样品的微生物生物量和养分状况进行了分析, 结果表明土壤微生物生物量和土壤养分含量大体上都呈现出林地大豆地玉米地的趋势, 同时土壤微生物生物量与土壤有机质、全氮、全磷、速效钾呈现出显著或极显著正

29、相关关系,并且土壤微生物的生物量碳比生物量氮更为灵敏。Imberger 和 Chiu(2001)研究了台湾亚高山针叶林与草地土壤中的细菌与真菌生物量, 发现森林土壤中的细菌与真菌生物量明显高于草地。Wardle(1995)注意到免耕条件有利于土壤有机碳和有机氮的积累, 免耕土壤中细菌和真菌的生物量均较高; 而耕作活动加速了土壤微生物对有机质的消耗, 使得土壤有机碳、氮含量低于免耕土壤, 同时其土壤中的微生物数量和生物量也显著减少。2.3 微生物生物量的测定由于土壤微生物生物量的测定很重要但又具有一定的难度, 因此人们一直在不断改进测定方法。现在通用的氯仿熏蒸提取法(CFE)(Vance et

30、al.,1987)就是在氯仿熏蒸培养法(Jenkinson & Powlson,1976)的基础上发展而来的。Leckie等(2004)用氯仿熏蒸提取法、PLFA法与DNA分析法分别研究了森林腐殖质与矿区的土壤微生物生物量, 发现PLFA与0.96), 即1 nmol PLFA相当于用氯仿熏蒸法从腐殖质中释放出来3.2 g C 或从矿质土壤中释放出2.4g C。但这两种方法的结果与DNA浓度之间的关系不明显。Bailey(2002)的研究也发现, PLFA与CFE方法之间存在较好的相关性( R2 = 0.77)。随着土壤微生物分析方法的不断改进, 土壤微生物生物量作为土壤健康状况的指示作用将被

31、更广泛地应用。3 土壤酶活性与土壤质量土壤酶是一种生物催化剂, 主要来源于土壤微生物和植物根系的分泌物及动植物残体分解释放的酶, 包括氧化还原酶类、水解酶类、裂合酶类和转移酶类等。由于土壤的生物和生物化学过程受控于酶的活性, 因此土壤酶活性反映了土壤中各种生物化学过程的强度和方向。随着对土壤酶活性与土壤性质关系的深入了解和土壤酶学理论与体系的逐渐完善 (Burns & Dick, 2001), 土壤酶的专一性、易测定性和综合性等特点使其有可能成为一个有潜力的土壤生物指示指标(Dick, 1994; Kandeler etal., 1999)。3.1 与土壤微生物类群的关系研究表明, 活体微生物

32、对土壤酶的影响相当大。特定的土壤酶活性与细菌和真菌类群密切相关(Aon & Colaneri, 2001)。土壤微生物数量, 尤其是土壤细菌的丰富度与土壤磷酸单酯酶、-葡聚糖酶、脱氢酶和FDA水解酶等酶活性呈显著正相关(Taylor et al., 2002)。Frankenberger 和 Dick(1983)研究了10种土壤中的11种酶, 评价了它们与土壤呼吸、微生物生物量、平板计数以及土壤其他属性之间的关系, 发现碱性磷酸酶、酰胺酶和过氧化氢酶与微生物呼吸及生物量之间存在密切联系, 但与微生物平板计数法之间的关系不明显。周礼恺等(1983)观察到在黑土、草甸黑土和棕壤中土壤酶是以酶有机质

33、复合体的形式存在, 其中绝大部分酶都和土壤腐殖质及土壤碳、氮状况显著相关。一般认为, 脲酶、脱氢酶、蛋白酶、磷酸酶和纤维素酶的活性与微生物生物量有较密切的关系, 会随着微生物生物量的增加而不断增强, 能够表征土壤碳、氮、磷等养分的循环状况(Tiwari et al., 1989; Mersi& Schinner, 1991; 郭继勋等, 1997)。3.2 与土壤肥力的关系施肥处理有利于改善土壤理化性质和微生物区系, 使土壤微生物数量增加 (Albiach et al.,2000), 并使土壤转化酶、磷酸酶、葡聚糖酶、过氧化物酶和脲酶活性提高(Bandick & Dick, 1999)。邱莉萍等(2004)通过长期定位试验地中土壤养分和酶活性的测定发现, 有机质、全氮、全磷、碱解氮、速效磷与脲酶、碱性磷酸酶活性呈显著或极显著相关; 而蔗糖酶、多酚氧化酶与所有肥力因素相关性均不显著; 耕种和不同的施肥方式均能提高土壤养分的含量, 明显地改善土壤酶的活性, 其中对土壤脲酶和磷酸酶活性影响明显(邱莉萍等, 2003)。高瑞和吕家珑 (2005) 发现