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编译：国民少女，编辑：小菌菌、江舜尧。 原创微文，欢迎转发转载。 导读在全球气候变化的背景下，近年来土壤碳（C）的稳定已成为重要的话题。越来越多的证据表明，微生物残留占持久性土壤碳库的很大一部分。然而，人们对不同生物群落中土壤微生物残留的模式和决定因素仍然知之甚少。在这里，通过结合对华东热带到北方森林的野外调查以及对全球森林生物群落的荟萃分析，我们评估了生物和非生物因素如何控制氨基糖指示的土壤微生物残留的地理格局。我们发现，在中国以及全球范围内，从热带森林到北方森林，土壤中的微生物残留浓度均显着增加，这主要是由温度和土壤氮（N）驱动的。与细菌残留相比，真菌残留优先在高纬度地区积累。然而，在所有被检查的森林土壤中，土壤碳氮比与总残留碳/有机碳之间存在显着的负相关关系，这表明热带森林中微生物残留碳对有机碳的贡献要大于北方森林。这些发现表明，气候和土壤在微生物介导的从寒带森林到热带森林的土壤碳稳定过程中起着重要作用。 原名：Patterns and determinants of soil microbial residues from tropical to boreal forests译名：从热带到北方森林土壤微生物残留的模式和决定因素期刊：Soil Biology and Biochemistry场地描述和现场采样:我们的研究是在六个地点（根河，武应，东灵山，古牛江，武夷山和尖峰岭）进行的，涵盖了从大兴安岭的寒带森林到海南岛的热带雨林的中国东部典型森林（图1）。从六个地点中选择了八个森林。在每个森林中，随机安排了三个地块。从2017年7月至2017年8月，在每个样地（面积：20 m×20 m）中，测量的胸高直径≥3cm的树木。每个样区收集的数据包括植物种类，高度和胸高直径。同时，用直径为5 cm的土壤钻在5-10 cm深度后随机取5个土壤环刀。将这5个环刀混合为该样地的复合土壤样品。将24个土壤样品在−4°C的冷却器中运送到实验室，并在除去可见杂质后，通过2 mm筛网进行筛分。每个样品分为三个子样品，分别用于测量（1）SOC，总氮（TN），总磷（TP），pH和黏土含量；（2）磷脂脂肪酸（PLFA）；（3）氨基糖。数据分析：利用线性模型研究了中国乃至全球森林土壤中氨基糖的生物地理格局及其沿纬度，MAP梯度的比例，而采用指数衰减模型探讨了沿MAT梯度的格局。由于全球数据集中缺少几个环境变量（植物生物量，土壤微生物量和总磷），因此仅评估了这些环境变量对中国八种森林中氨基糖的影响。首先，对非正态分布数据进行自然对数转换后，通过皮尔森相关性评估氨基糖或比例与环境变量（MAT，MAP，SOC，TN，TP，pH，粘土含量，植物生物量和土壤微生物量）之间的关系。此外，进行了部分相关分析，以测试在控制其他变量时某个环境变量的相关性。使用一般线性模型来探讨土壤中总氮，碳氮，粘土含量和微生物生物量对总氨基糖浓度的变化。对于总氨基糖，使用“ glmulti”软件包进行了混合效应线性模型，以分析生物和非生物因素对土壤微生物残留浓度的影响。在该模型中，将MAT，MAP，TN，TP，pH，粘土含量，植物生物量和总微生物量作为固定因子。此外，研究地点也作为随机因素包括在模型中。这些统计分析是使用R版本3.5.1执行的。
1、土壤氨基糖的地理模型 中国东部森林的土壤中GluN，GalN，MurN和TAS的浓度随纬度的增加而线性增加（图2a）。在尖峰岭的原始热带山地雨林中，GluN，GalN，MurN和TAS的浓度最低，最高的是根河市的北方森林。相应地，随着MAT和MAP的增加，GluN，GalN和TAS的浓度显着降低（图2b和c）。随着MAT的增加，MurN的浓度显着降低，但不受MAP影响。八种森林土壤中的GluN / MurN比值与氨基糖的趋势相似，都是随纬度的增加而增加，但随着MAT和MAP的增加而降低（图3）。全球森林的荟萃分析显示出相似的模式：土壤中的氨基糖浓度和GluN / MurN比随着MAT和MAP的增加而降低。
图2.中国东部沿南北样带的八种森林类型和全球森林生物群落中的氨基糖变化。
图3.在中国东部和全球森林生物群落中，沿南北横断面的八种森林类型的葡萄糖胺（GluN）与山梨酸（MurN）之比的变化。
为了说明不同对照对氨基糖的相对重要性，试验分析了氨基糖浓度与其驱动因子之间的关系（表S5和S6）。结果表明，土壤总氮和微生物生物量对TAS具有显着的正效应，而粘土含量对TAS具有显着的负效应（图4，图5）。土壤pH值与TASs浓度无关（图4；表S5）。同时，考虑到中国东部森林的土壤总氮后，气候（MAT和MAP）对TAS有重要影响（图S2）。此外，模型选择分析证实，在整个八种森林中，气候，植物生物量，微生物生物量和土壤特性等多种因素下，土壤TN和MAT都能最好地预测TAS的浓度（图S3）。
图4.中国东部的八种森林类型和全球森林生物群落中氨基糖对土壤TN，黏土和pH的线性回归关系。
图5.中国东部八种森林类型中氨基糖对微生物功能组成的线性回归关系。
微生物残留是长期SOC形成过程中积累的重要成分。通常，土壤中低的C / N比表明微生物衍生的有机碳对SOC的贡献很大。在中国东部和全球森林中，土壤碳氮比与微生物残留碳/ SOC之间存在显着的负相关关系（图6），这表明热带森林中微生物残留碳对SOC的贡献要高于热带森林。北方森林中微生物残留物碳对SOC的贡献较低，可能是由于微生物氮的限制。在氮含量受限的土壤（较高的C / N比）中，微生物需要额外的氮才能满足其生长需求，因此较低的微生物碳利用效率将降低将微生物合成代谢产生的碳移入可以稳定的土壤的功效。取而代之的是，由于顽强的生物聚合物富含针叶凋落物且分解速度较慢，因此可以选择性地保存植物来源的成分。这种可能性支持了传统观点，即高纬度的SOC主要来自植物残渣。同时，热带森林中微生物残留对SOC的高贡献可能与氮的充足性有关。在那些具有低C / N比的森林土壤中，加速植物凋落物的分解，微生物生物量的转换和微生物残留物的产生会导致土壤中微生物衍生的SOC积累相对增加。随着中国东部森林纬度的增加，微生物残留量碳 / SOC的降低也支持了这种模式（图7）。然而，在我们的荟萃分析中，微生物残留碳 / SOC在全球森林中显示出非显着模式（图S4），表明微生物残留对全球森林中SOC的贡献相对稳定，未来应通过更多的数据来验证。
图6. 中国东部的八种森林中总残留碳与土壤有机碳（SOC），总残留碳/ SOC与土壤碳氮比之间的关系
图7. 中国东部沿南北横断面的八种森林类型中，微生物残留碳对SOC的贡献。
本研究调查了中国东部和全球森林土壤中微生物残留的分布模式和控制因素。从热带森林到北方森林，土壤中的微生物残留浓度显着增加，这主要受温度和土壤氮的驱动。此外，在中国东部森林和全球森林中，SOC和微生物残留碳之间存在显着的正相关关系（图6）。但是，SOC的增加速度显着大于微生物残留物碳的增加速度，这意味着从热带森林到北方森林，微生物残留物碳对SOC的贡献均下降。这项研究揭示的微生物残留的地理格局和影响因素可以帮助量化非生物和生物因素在控制土壤中微生物残留积累方面的相对贡献，并且在对SOC形成进行建模时可用于参数化微生物过程。
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