分享

GCB Meta分析 | 微生物驱动全球土壤氮循环

 梵心4466 2021-10-20

Info

图片

Microbes drive global soil nitrogen mineralization and availability

微生物驱动着全球土壤氮矿化和可用性

期刊:Global Change Biology

通讯作者:牛书丽

通讯作者单位:中国科学院地理科学与资源研究所

原文链接:  https:///10.1111/gcb.14557

Introduction 

土壤净氮矿化(Nmin)对于土壤氮素有效性和植物生长至关重要,普遍认为其主要受气候和土壤特性影响。Nmin速率随年均气温增加而增加。土壤的物理或化学性质对Nmin的影响不一致。Nmin一般受到土壤酸化的抑制,但随着有机质和土壤底物的添加而增加。除气候和土壤性质外,土壤生物因子也直接影响土壤Nmin。土壤微生物生物量的变化对Nmin产生了巨大影响,Nmin的变化主要归因于土地利用变化后土壤微生物生物量的变化。然而,以往的实验研究通常侧重于这些非生物和生物因素的个体效应,尽管它们最终是相互作用的。此外,陆地生态系统在气候、土壤物理性质、土壤有机质和土壤微生物生物量等方面存在差异,这些因素对Nmin的影响可能因生态系统的不同而不同。然而,这些因素在不同生态系统中的不同作用仍不清楚。

Methods 

作者收集了198篇已发表文献中关于陆地生态系统的1565个观测数据进行了整合研究。并解决了三个具体问题:1.与全球范围内的气候、土壤特性和基质相比,土壤微生物生物量在确定全球Nmin方面的作用是什么? 2.微生物生物量模型能否显著提高全球范围内预测土壤Nmin及其有效性的能力? 3.不同生态系统类型的微生物对Nmin的调节作用是否不同?

图片

图1 全球范围内净Nmin变化的概念框架

Results

1. 土壤Nmin随全球尺度年平均降水量显著增加(图2 a)。土壤Nmin与土壤pH呈负相关(图2b),与土壤总氮正相关(图2c)。在全球尺度上,土壤Nmin随微生物量的增加而显著增加(图3),其中,Nmin随微生物生物量碳的增加而增加,随微生物生物量氮的增加而增加。Nmin的变化更多地归因于微生物生物量碳(图2和图3)。

图片

图2 全球尺度土壤净Nmin与年平均降水量(MAP)、土壤pH和土壤全氮含量(TN)的关系

2. SEM表明,Nmin与年平均降雨量或土壤pH值没有重要关系(图4)。相反,Nmin与土壤总氮之间存在显著的相关关系。此外,土壤总氮含量与年均降水量显著相关,与pH值无显著相关。

图片

全球土壤Nmin与土壤微生物生物量碳(MBC)和氮(MBN)的关系

3. 当土壤微生物量加入SEM时,Nmin随土壤pH值降低。在全球尺度上,年均降水量、土壤pH和土壤总氮对土壤微生物生物量的影响显著土壤微生物量的增加则显著提高了Nmin包含土壤微生物生物量的SEM模型显著提高了全球范围内Nmin的可预测性,因为固定因素解释的Nmin总方差从16%(图4a)提高到35%(图4b)。

图片

图4 结构方程模型(SEM)揭示了年平均降水量(MAP)、土壤pH、土壤全氮(TN)、MB对Nmin和氮有效性(NH4+N)的影响

4. 生态系统类型中,土壤Nmin随微生物生物量碳显著增加农田Nmin随年均降水量、土壤总氮、微生物生物量碳和微生物生物量氮的增加而增加,随土壤pH的增加而减少。此外,Nmin对微生物生物量碳的响应比对土壤总氮的响应更敏感,说明土壤微生物生物量在Nmin的确定中比底物更重要。农田Nmin对微生物生物量碳的响应与对微生物生物量氮的响应相似。在森林和草原中,Nmin也随着年均降水量、土壤总氮、微生物生物量碳和微生物生物量氮的增加而显著增加,但随着pH的增加而减少。Nmin对土壤微生物量的响应比其他变量更敏感。湿地Nmin随微生物量碳显著增加,随土壤pH值降低。

图片

图5 线性混合效应模型分析不同生态系统Nmin与MAP、pH、TN、MBC、MBN的关系

5. 全球尺度上,随着Nmin的增加,土壤氮有效性与土壤铵含量的关系显著增加(图6a)。这种关系在所有生态系统类型中都是一致的(图6b)。较高的土壤总氮水平显著增加了土壤微生物量,进而增加了Nmin,从而提高了土壤氮的有效性(图4b)。此外,自然生态系统(如森林、草原)土壤氨态氮含量对Nmin的响应比农田更敏感。

图片

6 土壤铵态氮含量(NH4+N)和Nmin之间的关系(a)以及各生态系统铵态氮和Nmin之间的归一化数据回归得到的加权斜率(b)

 Conclusion

综上所述,Nmin随土壤微生物生物量、全氮和年平均降水量显著增加,但是随土壤pH值而降低年平均降水量、土壤pH和土壤全氮通过土壤微生物显著影响Nmin。结构方程模型(SEM)表明,在不考虑微生物量的情况下,土壤基质是控制Nmin的主要因素。当将微生物纳入SEM分析时,微生物成为主要驱动因素加入土壤微生物量对Nmin的预测比无微生物量时提高了19%。与气候和土壤性质相比,Nmin的变化对全球土壤氨态氮变化的贡献最大。本研究揭示了气候、土壤性质和微生物对Nmin的复杂相互作用,并强调了土壤微生物生物量在全球范围内决定Nmin和氮有效性的重要性。

    本站是提供个人知识管理的网络存储空间,所有内容均由用户发布,不代表本站观点。请注意甄别内容中的联系方式、诱导购买等信息,谨防诈骗。如发现有害或侵权内容,请点击一键举报。
    转藏 分享 献花(0

    0条评论

    发表

    请遵守用户 评论公约

    类似文章 更多