Abundance of nifH gene and nitrogen-fixing microbial community composition characteristics in desert scrubland soil
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摘要:目的
从群落水平探究荒漠豆科灌木林地土壤固氮微生物多样性、群落结构组成及其环境影响因素。
方法采用荧光定量 PCR和Illumina高通量测序方法，研究宁夏荒漠草原4种典型豆科灌木林地（沙冬青、猫头刺、柠条和毛刺）土壤中nifH基因丰度、固氮微生物多样性和群落结构组成，采用Pearson相关性分析和冗余分析等方法进行环境因子关联分析。
结果（1）4种灌木林地土壤中nifH基因丰度存在差异，柠条林地土壤中nifH丰度显著高于沙冬青、猫头刺和毛刺林地（P < 0.05）；固氮微生物群落丰富度表现为柠条和沙冬青林地显著高于毛刺和猫头刺林地（P < 0.05），群落多样性表现为柠条林地显著高于沙冬青林地（P < 0.05），而毛刺、猫头刺和沙冬青林地固氮微生物群落多样性差异不显著。（2）4种林地中检测到的固氮微生物分布在5门15科19属。变形菌门为绝对优势类群，相对丰度在91.13% ~ 97.79%之间；红螺菌科为共有优势科，占59.56% ~ 79.68%；属水平上，斯科曼氏菌属、固氮螺菌属和固氮氢自养单胞菌属是共有优势属；沙冬青林地固氮微生物组成与其他3种林地差别较大，有大量固氮菌属分布（占25.09%）。（3）相关性分析表明，固氮微生物nifH基因丰度、丰富度指数和β多样性与土壤pH显著正相关。土壤速效磷、速效钾、pH、全氮和全磷显著影响固氮微生物群落组成。
结论柠条林地nifH基因丰度、固氮微生物丰富度和多样性均高于其他灌木林地，其土壤微生物功能群落具备更强的氮素积累和转化能力。
Abstract:ObjectiveThis paper explores the diversity of soil nitrogen-fixing microorganisms, community structure composition, and environmental influencing factors in desert leguminous scrubland at the community level.
MethodFluorescence quantitative PCR and Illumina high-throughput sequencing methods were used to study the abundance of nifH gene, nitrogen-fixing microbial diversity and community composition in soils of four typical legume scrubland (Ammopiptanthus mongolicus, Oxytropis aciphylla, Caragana korshinskii, and Caragana tibetica) in Ningxia desert grassland of northwestern China. Pearson correlation analysis and redundancy analysis were used for environmental factor correlation analysis.
Result(1) There were differences in the abundance of nifH gene and diversity of nitrogen-fixing microorganisms in soil of four types of scrubland. The abundance of nifH in rhizospheric soil of Caragana korshinskii was significantly higher than that in soil of Ammopiptanthus mongolicus, Oxytropis aciphylla and Caragana tibetica forestland (P < 0.05). The richness of nitrogen-fixing microbial communities in soil of C. korshinskii and A. mongolicus forestland were significantly higher than that in O. aciphylla and C. tibetica soil (P < 0.05). The community diversity was significantly higher in C. korshinskii soil than that of A. mongolicus soil (P < 0.05). However, there were no significant differences in diversity of nitrogen-fixing microbial communities in soil of O. aciphylla , C. tibetica and A. mongolicus forestland. (2) A total of 5 phyla, 15 families and 19 genera of nitrogen-fixing microorganisms were detected in soil of legume scrubland. Proteobacteria was predominant phylum with relative abundance ranging from 91.13% to 97.79%. Rhodospirillaceae was common predominant family in rhizospheric soil of the four shrubs, relative abundance accounting for 59.56%−79.68%. At genus level, Skermanella, Azospirillum and Azohydromonas were common dominant genera. The composition of nitrogen-fixing microorganisms in soil of A. mongolicus differed significantly from the other three types of soil, with a large number of distribution of genus Azotobacter (accounting for 25.09%). (3) Correlation analysis showed that the abundance of nifH gene, richness index, and β diversity of nitrogen-fixing microorganisms were significantly positively correlated with soil pH. Soil available phosphorus, available potassium, pH, total nitrogen, and total phosphorus significantly affected the composition of nitrogen-fixing microbial communities.
ConclusionThe abundance of nifH gene, richness and diversity of nitrogen-fixing microorganisms in rhizospheric soil of C. korshinskii are higher than those in other scrubland soils. Soil microbial functional communities of C. korshinskii display stronger nitrogen accumulation and transformation abilities.
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Keywords:
- rhizosphere soil /
- nifH gene /
- nitrogen-fixing microorganisms /
- community composition
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在极端干旱的内陆河流域，水分是影响生态系统结构和功能的重要影响因子[1-2]，也是影响植物生长发育的主要限制因素[3]。由于极端干旱区降水少，蒸发量大，河流补充的地下水成为植物生存与繁殖的主要水分来源[4-5]。地下水作为稳定的水源，能够综合反映水文过程引发的环境异质性[6]，而水分和养分的稀缺和分布不均，使得植物对环境因子的变化更为敏感[3]。植物叶片和细根中的化学计量特征，是反映植物适应策略的重要指标[7]，植物通过调整体内的元素含量及其计量比，优化对有限水分和养分的利用[8]，以提高对极端干旱环境的适应性。因此，一方面，地下水可以直接影响植物的养分性状[9]；另一方面，地下水可能通过与土壤因子的相互作用间接影响植物化学计量特征[3]。
碳、氮元素在植物生长、植物群落构建中起着至关重要的作用[10]。碳是植物体内干物质最主要的构成元素，是植物各种生理生化过程的能量来源[11]。氮是重要的营养和限制性元素[12-13]，与植物养分吸收、固氮等生理过程密切相关[14-15]，可能受到水分和土壤养分条件限制[16-17]。碳氮比是研究植物养分利用效率的重要指标，较高的碳氮比值表示较高的氮素利用效率[18]，Rong等[19]的研究表明：具有较高碳氮比的植物采用低光合速率的防御性生活史策略，能使植物更好的适应极端环境。
不同功能群植物对土壤水分和养分需求不同[20]，往往表现出不同的化学计量特征，并对环境变化的响应存在差异[21]。以往对极端干旱区的研究多集中在植物化学计量特征与土壤因子的关系上，研究表明草本植物为维持快速生长，相较于木本植物具有更高的叶片氮含量[22]；土壤水分降低会限制木本氮的吸收和利用，导致叶片含氮量减少[23]。但目前对不同功能群植物化学计量特征对地下水梯度变化响应规律的研究仍较少，进一步了解不同功能群植物对地下水变化的养分反应对于预测全球气候变化背景下荒漠生态系统中的生物地球化学循环仍具有重要意义。
黑河流域是我国第二大干旱内陆河流域，其下游是个只有侧向流入而无侧向流出的半封闭盆地，下游干旱区的地下水主要受黑河干流河水调控[24-25]。黑河流域气候变化较小，水分来源单一，河流来水所导致的天然地下水梯度，使得黑河下游成为研究植物响应地下水位变化的理想区域。因此，本研究在黑河下游不同地下水位条件下，选择不同功能群植物为研究对象，通过对植物叶片和细根碳、氮含量及其化学计量特征的研究，试图解决以下两个科学问题：（1）在当前环境条件下，尤其是在极端干旱的荒漠地区，不同功能群植物碳氮化学计量及其比值有何特点? （2）地下水和土壤水盐等环境因子对不同功能群植物碳氮化学计量特征产生何种影响？本研究为深入认识和理解不同功能群植物生长对极端干旱环境的适应策略提供依据。
1. 研究区概况与研究方法
1.1 研究区概况
黑河是中国西北干旱区第二大内陆河。研究区位于黑河流域下游的内蒙古额济纳地区，地理位置40°50′ ~ 42°30′N、90°30′ ~ 101°20′E，该区属大陆性季风气候，年均气温为9.6 ℃，年平均降水量 < 35.2 mm，蒸散量为 2 300 ~ 3 700 mm。研究区植物种类贫乏，以耐干旱、耐盐碱的植物为主。
1.2 样地设置及样品处理
本研究在2019年7—8月植物生长季进行。根据与河道的距离，在黑河下游选择了22个采样点（图1）。为避免地形因素和人为干扰的影响，所有采样点都远离农田、牧场和灌溉渠道，且均位于坡度小于3°的平坦地面上。每个采样点内有一口井，地下水深度是使用Diver水位记录仪从 22 口井中测量的。同时，用全球定位系统记录采样点的经纬度。
在每个采样点区域内进行植物常见种样品采集，木本植物以胡杨（Populus euphratica）、多枝柽柳（Tamarix ramosissima）、黑果枸杞（Lycium ruthenicum）、沙拐枣（Calligonum sp.）、膜果麻黄（Ephedra przewalskii）、红砂（Reaumuria soongorica）、骆驼刺（Alhagi sparsifolia）、霸王（Zygophyllum xanthoxylon）等物种为主；草本植物以骆驼蓬（Peganum harmala）、苦豆子（Sophora alopecuroides）、胀果甘草（Glycyrrhiza inflata）、花花柴（Karelinia caspia）等物种为主（表1）。
表 1 采样点基本信息Table 1. Basic information of the sampling sites样点
Sample site地下水深度
Underground water depth/m木本植物 Woody plant 草本植物 Herb 优势种
Dominant species重要值
Importance value优势种
Dominant species重要值
Importance valueS1 1.46 多枝柽柳 Tamarix ramosissima 0.53 S2 1.51 胡杨 Populus euphratica 0.58 苦豆子 Sophora alopecuroides 0.37 S3 1.77 胡杨 Populus euphratica 0.63 苦豆子 Sophora alopecuroides 0.21 S4 1.78 胡杨 Populus euphratica 0.48 胀果甘草 Glycyrrhiza inflata 0.14 S5 1.96 多枝柽柳 Tamarix ramosissima 0.68 骆驼蓬 Peganum harmala 0.32 S6 2.00 黑果枸杞 Lycium ruthenicum 0.23 苦豆子 Sophora alopecuroides 0.49 S7 2.08 胡杨 Populus euphratica 0.48 芨芨草 Achnatherum splendens 0.42 S8 2.26 胡杨 Populus euphratica 0.54 苦豆子 Sophora alopecuroides 0.44 S9 2.30 多枝柽柳 Tamarix ramosissima 0.35 花花柴 Karelinia caspia 0.39 S10 2.49 白刺 Nitraria tangutorum 0.33 沙蒿 Artemisia desertorum 0.38 S11 2.56 多枝柽柳 Tamarix ramosissima 0.24 苦豆子 Sophora alopecuroides 0.70 S12 2.73 红砂 Reaumuria soongorica 0.80 沙蒿 Artemisia desertorum 0.10 S13 2.79 膜果麻黄 Ephedra przewalskii 0.43 驼蹄瓣 Zygophyllum fabago 0.14 S14 2.85 骆驼刺 Alhagi sparsifolia 0.70 花花柴 Karelinia caspia 0.38 S15 2.89 红砂 Reaumuria soongorica 0.37 花花柴 Karelinia caspia 0.54 S16 3.00 多枝柽柳 Tamarix ramosissima 0.83 骆驼蓬 Peganum harmala 0.26 S17 3.15 膜果麻黄 Ephedra przewalskii 0.85 S18 3.30 红砂 Reaumuria soongorica 0.71 骆驼蓬 Peganum harmala 0.12 S19 3.31 膜果麻黄 Ephedra przewalskii 0.47 S20 3.44 膜果麻黄 Ephedra przewalskii 0.54 S21 3.55 膜果麻黄 Ephedra przewalskii 0.85 S22 3.66 膜果麻黄 Ephedra przewalskii 0.66 叶片和细根样品均取自相同植株。对于植物叶片采集，从每个物种的至少5个植株中收集20片以上在向阳面完全展开的成熟叶片。所有叶片在60 ℃下烘干至恒质量。木本植物细根采集首先去除植物基茎附近的土壤，然后收集附着在主根上的细根样品（直径 < 2 mm）。草本植物通过挖取整株植物，获得整个根系的方法收集细根样品[26]。细根样品送到当地实验室用蒸馏水清洗并烘干。使用球磨仪（BM 500 Ball Mill，Anton Paar）将所有样品研磨成细粉。植物叶片与细根的全碳含量用重铬酸钾外加热法测定，全氮使用凯氏定氮酸消化法（Hanon K1100 凯氏定氮仪，中国）测定。
1.3 土壤因子测定
土壤样品取自0 ~ 20 cm、20 ~ 40 cm、40 ~ 60 cm、60 ~ 100 cm 4个土层。在实验室中将土壤样品去除根系和杂物后混合并过2 mm网筛，对其土壤理化性质（土壤全碳含量、全氮含量、全磷含量、土壤pH 和土壤电导率）进行测定。土壤含水量在105 ℃烘箱干燥48 h后通过质量分析测定。
1.4 数据分析
计算不同功能群碳氮含量平均值，并利用R语言中t检验进行组间差异显著性分析。利用stat程序包对影响因子进行一元线性回归分析；以 AIC进行前向选择，筛选具有最小 AIC 值的多元回归模型；剔除膨胀因子（VIF）大于10的解释变量[27]。最后利用方差分解法来进一步分析地下水、土壤因子对植物碳氮化学计量特征的相对作用。
2. 结果与分析
2.1 不同功能群植物碳氮化学计量特征
本研究中，叶片氮元素含量平均值为16.30 mg/g，细根氮元素含量平均值为11.81 mg/g；叶片碳元素含量平均值为408.54 mg/g，细根碳元素含量平均值为500.34 mg/g；叶片和细根的碳氮比分别为30.74、49.49。对于不同功能群，草本植物叶片氮含量显著高于木本植物，分别为18.66和15.06 mg/g，木本植物和草本植物之间具有显著差异（P < 0.05）；草本植物叶片碳含量略高于木本植物，分别为429.05和396.80 mg/g，木本植物和草本植物之间没有显著差异（P > 0.05）；木本植物细根氮含量、碳含量和碳氮比分别为12.61 mg/g、514.52 mg/g和45.35，其中氮含量和碳氮比与草本植物相比具有显著差异（P < 0.05）（表2）。
2.2 不同功能群植物碳氮化学计量特征与环境因子的关系
研究结果显示木本植物叶片氮含量与地下水深度成显著负相关，叶片碳氮比、细根氮含量、细根碳含量与地下水深度成显著正相关，叶片碳含量与地下水位的变化不相关（图2）。草本植物叶片和细根的碳氮化学计量特征与地下水不相关（图3）。
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图 2 木本植物碳氮化学计量特征与地下水深度关系Figure 2. Relationship between carbon and nitrogen stoichiometric characteristics of woody plants and underground water depth![]()
图 3 草本植物碳氮化学计量特征与地下水深度关系Figure 3. Relationship between carbon and nitrogen stoichiometric characteristics of herbaceous plants and underground water depth木本植物叶片氮含量、叶片碳氮比、细根碳含量、细根氮含量与土壤含水量显著相关；叶片和细根氮含量与土壤氮含量显著相关；叶片和细根碳氮比与土壤电导率和土壤pH显著相关。草本植物叶片氮含量、细根氮含量、叶片碳氮比、细根碳氮比均与土壤pH显著相关，叶片碳含量与土壤0 ~ 20 cm含水量显著相关，细根的碳、氮含量与土壤水分含量高低不相关（表3）。
表 2 不同功能群植物的叶片和细根养分组成Table 2. Nutrient composition of leaves and fine roots of different functional groups of plants指标 Index 总体 Total 木本植物 Woody plant 草本植物 Herb 叶片氮含量 Leaf N concentration/(mg·g−1) 16.30 ± 0.59 15.06 ± 0.75b 18.66 ± 1.02a 叶片碳含量 Leaf C concentration/(mg·g−1) 408.54 ± 10.89 396.80 ± 13.63a 429.05 ± 17.41a 叶片碳氮比 Leaf C∶N 30.74 ± 1.44 31.69 ± 1.83a 29.30 ± 2.54a 细根氮含量 Fine root N concentration/(mg·g−1) 11.81 ± 0.44 12.61 ± 0.47a 10.42 ± 1.03b 细根碳含量 Fine root C concentration/(mg·g−1) 500.34 ± 15.10 514.52 ± 18.92a 484.33 ± 26.14a 细根碳氮比 Fine root C∶N 49.49 ± 2.69 45.35 ± 3.09b 54.27 ± 5.14a 注：同行不同字母表示差异显著（P < 0.05）。 Note: different letters in the same line indicate significant difference (P < 0.05). 表 3 土壤因子对不同功能群植物化学计量的影响Table 3. Effects of soil factors on plant stoichiometry of different functional groups分类
Classification指标
Index电导率
Electrical conductivity土壤pH
Soil pH0 ~ 20 cm
含水量
0−20 cm
water content20 ~ 40 cm
含水量
20−40 cm
water content40 ~ 60 cm
含水量
40−60 cm
water content60 ~ 100 cm
含水量
60−100 cm
water content土壤总碳
Soil total carbon土壤全N
Soil total nitrogen土壤全P
Soil total phosphorus木本植物
Woody plant叶片氮含量
Leaf N concentration−0.10 0.14 0.50** 0.48** 0.37** 0.39** 0.27* 0.21** 0.13 叶片碳含量
Leaf C concentration0.03 0.04 −0.01 −0.05 −0.04 −0.24* −0.03 0.20 0.11 叶片碳氮比
Leaf C∶N0.30* −0.17 −0.28* −0.28* −0.25* −0.35** −0.15 −0.01 0.04 细根氮含量
Fine root N concentration0.25 −0.32 −0.41** −0.37** −0.34** −0.39** −0.37** −0.21** 0.19 细根碳含量
Fine root C concentration−0.07 −0.06 −0.34** −0.43** −0.45** −0.49** −0.27* −0.17 0.17 细根碳氮比
Fine root C∶N−0.27* 0.27* 0.21 0.11 0.09 0.03 0.18 0.11 −0.05 草本植物
Herb叶片氮含量
Leaf N concentration0.44* −0.40* −0.24 −0.30 −0.07 −0.18 −0.05 0.36 0.14 叶片碳含量
Leaf C concentration−0.17 0.26 0.46* 0.13 0.24 0.32 0.23 0.01 −0.16 叶片碳氮比
Leaf C∶N−0.38* 0.44* 0.32 0.18 0.04 0.20 0.02 −0.31 −0.26 细根氮含量
Fine root N concentration0.42* −0.45* −0.29 −0.25 −0.20 −0.29 −0.21 0.07 0.58 细根碳含量
Fine root C concentration−0.16 0.25 0.14 0.11 0.04 0.13 0.15 0.13 0.09 细根碳氮比
Fine root C∶N−0.38* 0.48** 0.21 −0.01 0.00 0.13 0.12 0.02 −0.10 注：* 表示相关性显著（P < 0.05）；**表示相关性极显著（P < 0.01）．Notes: * indicates significant correlation at P < 0.05 level; ** indicates extremely significant correlation at P < 0.01 level． 2.3 环境因子对不同功能群植物碳氮化学计量特征的作用
将10个环境因子分为地下水和土壤因子，土壤因子包括电导率、pH值、土壤含水量（0 ~ 20 cm、20 ~ 40 cm、40 ~ 60 cm、60 ~ 100 cm）、土壤全碳、全氮、全磷含量。对环境因子进行前向选择和AIC筛选。对于木本植物，地下水和土壤含水量为叶片和细根碳氮化学计量特征的显著影响因子（图4）。对于草本植物，土壤电导率为叶片氮含量的显著影响因子，土壤0 ~ 20 cm含水量为叶片碳含量的显著影响因子，土壤pH值为叶片碳氮比、细根氮含量和细根碳氮比的显著影响因子。
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图 4 环境因子对木本植物叶片和细根的碳、氮化学计量特征的解释GW.地下水；SM1.土壤0 ~ 20 cm含水量；SM2.土壤20 ~ 40 cm含水量；SM4.土壤60 ~ 100 cm含水量；SEC.土壤电导率；STN.土壤全氮含量；NE.未解释率。NL.叶片氮含量；CL.叶片碳含量；CNL.叶片碳氮比；NR.细根氮含量；CR.细根碳含量；CNR.细根碳氮比。下同。GW, underground water; SM1, 0−20 cm soil water content; SM2, 20−40 cm soil water content; SM4, 60−100 cm soil water content; SEC, soil electrical conductivity; STN, soil total nitrogen content; NE, no-explanation rate. NL, leaf N concentration; CL, leaf C concentration; CNL, C∶N of leaf; NR, fine root N concentration; CR, fine root C concentration; CNR, C∶N of fine root. The same below.Figure 4. Explanation of environmental factors on the carbon and nitrogen stoichiometric characteristics of leaves and fine roots of woody plants采用方差分解的方法得到不同环境因子对木本植物和草本植物的单因子解释率。结果表明：对于木本植物解释率最高的为叶片氮含量，为74.8%；解释率最低为叶片碳氮比，为53%（图4）。对于草本植物，模型整体解释率显著低于木本植物（图5）。
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图 5 环境因子对草本植物叶片和细根的碳、氮化学计量特征的解释pH.土壤pH；SEC.土壤电导率。pH, soil pH；SEC, soil electrical conductivity.Figure 5. Explanation of environmental factors on the carbon and nitrogen stoichiometric characteristics of herbaceous leaves and fine roots3. 讨 论
3.1 植物碳、氮含量及其计量比特征
碳元素是结构性物质[28]，氮元素作为生态系统的营养元素及限制性元素，是植物蛋白质与遗传物质的重要组成部分[29-30]，碳氮元素对植物的生长发育起着至关重要的作用。本实验中细根碳含量高于全球尺度的细根平均碳含量，也高于中国陆地生态系统细根平均碳含量[31]，前人研究表明较高的碳含量有助于植物提高自身的抵御能力，因此极端干旱区植物倾向于提高碳含量来抵抗干旱[22]。叶片氮含量和细根氮含量相较于Han等[13]、李玉霖等[32]、宁志英等[33]在全国尺度、北方典型荒漠、科尔沁沙地主要植物的研究结果较低。植物碳氮比代表植物吸收营养元素时同化碳的能力，可反映植物营养元素的利用效率和固碳能力[34]。本研究中叶片碳氮比高于Zhang 等[35]研究的2139种森林植物的碳氮比，也高于Zhang等[36]在河西走廊荒漠植物叶片碳氮比，根系碳氮比含量高于何茂松等[37]研究的新疆45种荒漠植物根系碳含量。在额济纳地区局部尺度上，植物碳氮化学计量特征是较低的氮含量，较高的细根碳含量以及较高的碳氮比，表明在生长季额济纳地区植物具有较高的元素利用效率，较高的碳氮比比可能归因于它们对贫瘠营养环境的适应性[38-39]。
不同功能群植物碳、氮化学计量特征存在差异，往往被认为是防御和适应策略差异的体现[40]。本研究中草本植物叶片氮含量显著高于木本植物，与Wright等[22]、Gusewell等[41]研究发现的草本植物叶氮元素含量较高于灌木植物相一致，表明生长周期短、生长快速的物种需要更多的氮[42-43]。这强调了不同功能群植物在极端干旱环境下养分利用对策的差异。木本植物细根的氮含量高于草本植物，这是因为木本植物比草本植物具有更多的枝叶，具有蒸发量大，蒸腾拉力更强的特点，所消耗的物质能量更多，为运输营养物质，会促使木本植物根合成更多含氮高的转运蛋白[21]。木本植物叶片碳氮比高于草本植物，这是因为木本植物多为深根性植物，通过增加叶片中碳的分配，降低植物光合速率，从而减缓生长速度的方式，提高对高温和极端干旱环境的抵御能力，因此导致叶片碳氮比较高。这一研究结果进一步说明了不同功能群植物对养分的利用和及对不利环境条件的适应策略存在差异。此外，叶片相比细根较高的氮含量这一结果与Zhang等[44]的研究结果相一致，因为氮在光合作用和呼吸中具有重要作用，植物将更多的氮分配给更多的活跃器官。
3.2 不同功能群植物沿地下水位梯度碳氮化学计量变化特征
植物生长发育与所处生境密切相关，木本和草本植物元素含量及其计量比的差异反映了不同功能群植物对环境条件变化的响应[45]。Li等[46]的研究表明，极端干旱区河流水补给的地下水是植物和土壤的主要水分来源。本研究发现木本植物叶片氮含量、叶片碳氮比、根系碳氮含量及比值与地下水深度显著相关，且优势植物种内碳氮元素及其比值的变化与功能群整体变化趋势相一致。具体表现为，随着地下水埋深增加，叶片碳含量与地下水位的变化不相关，说明相比于氮含量，参与光合作用的叶片碳含量更加稳定[47]。木本植物细根碳含量显著上升，这一结果与安申群等[48]对塔里木典型荒漠植物根系碳含量不随水分条件变化产生大的变异的研究结果不同，这说明在区域尺度上，环境因子对植物的影响存在差异。这一结果可能是因为木本植物为了吸收更多的土壤水分，促进根系向土壤深层生长，会在根部积累更多碳[49-50]。随着地下水深度的增加，细根氮含量与地下水深度呈显著正相关，这一结果与前人的研究相一致[51]，表明植物倾向于增加氮浓度以提高水分利用效率[52]。地下水位降低引起叶片氮含量降低，根系氮含量升高，木本植物的叶片和细根的氮含量表现出不同的变化趋势。这可能是木本植物的地上部分和地下部分存在权衡关系，在水分条件变差时，更倾向于提高根系氮含量以促进对水的吸收利用，适应干旱胁迫[43]。草本植物的研究结果与木本植物不同，这种差异可能是不同功能群植物采取不同适应机制的体现。草本植物碳氮化学计量特征与地下水深度并不相关，而是与土壤电导率和土壤pH值显著相关。草本植物为应对盐碱胁迫，其自身代谢成本增加，光合速率受到抑制，生产力下降，从而使得草本植物叶片的固碳能力降低[53-54]。这与草本植物叶片碳含量与土壤表层含水量成显著正相关的研究结果相符。草本植物根系较浅，生长周期较短，为适应干旱盐碱环境，在生长季生长过程中，充分利用有限水分资源，保持体内较高氮含量，快速生长，提高自身对极端多变环境的适应能力[55]。
3.3 不同功能群植物碳氮化学计量特征的影响因素
本文研究发现，木本植物的碳氮元素含量及碳氮比与地下水深度显著相关，与土壤含水量显著相关，表明在额济纳地区木本植物的碳氮化学计量特征主要受水分影响。这是因为在极端干旱的额济纳地区，蒸发量大，降水量少，由黑河来水等水文活动所形成的地下水梯度，导致生境在水资源可利用性表现出明显的空间异质性，木本植物碳氮化学计量特征更易受到水分条件引起的干旱胁迫的约束[52]。草本植物的碳氮化学计量特征与土壤电导率和土壤pH值显著相关，与地下水不相关，这表明土壤盐碱度主要限制草本植物生长[56]。土壤中的可溶性盐能够限制植物根部吸收土壤水分和养分离子[57]，而相对草本植物，木本植物的根系分布更深，结构更复杂，可以吸收和利用深层土壤的水分和养分，不易受土壤高盐碱性的强烈影响[58]。草本植物根系分布较浅，一般生长在地下水较浅的地方，因此不易受地下水的显著影响。
本研究对环境因子进行前向选择和AIC筛选后进行方差分解，可以看出地下水和土壤含水量可以解释木本植物碳氮化学计量特征的48%以上，这进一步说明水分条件是额济纳地区木本植物碳氮化学计量特征的主要影响因素。对于草本植物，环境因子可以解释草本植物碳氮化学计量特征的20%左右，此外还存在80%的未解释变异，这说明还存在其他因素对草本植物碳氮化学计量特征的影响，如突发降水[59-60]、植物间的相互作用[56]等。因此，在今后的研究中，应该在本研究基础上综合考虑多种因素的影响，进行多尺度长期调查，以便更准确地对黑河下游地区植物化学计量特征进行研究。
4. 结 论
本研究对黑河下游额济纳地区植物碳氮化学计量特征进行调查，结果表明：该地区植物具有细根碳含量高、氮含量低、碳氮比高的特征，草本植物叶片氮含量和碳含量高于木本植物，木本植物细根氮含量和碳含量高于草本植物。水分条件是该地区木本植物碳氮化学计量特征变化的主要驱动因子，草本植物主要受土壤盐分的制约。本研究丰富了局域尺度上植物叶片和细根碳氮化学计量学特征及其驱动因素的研究，有助于进一步了解生态系统养分循环和预测荒漠生态系统对环境变化的响应。
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图 1 豆科灌丛根际固氮微生物Alpha多样性指数
*和**分别表示不同灌丛根际土壤固氮微生物群落丰富度指数差异显著（P < 0.05）和极显著（P < 0.01）。* and ** indicate significant differences (P < 0.05) and extremely significant differences (P < 0.01) of the richness index of nitrogen fixing microbial communities in rhizosphere soils of different shrubs .
Figure 1. Alpha diversity index of nitrogen-fixing bacteria in rhizosphere soil of leguminous shrubs
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图 2 灌丛根际土壤固氮菌非度量多维尺度分析
Figure 2. Nonmetric multidimensional scale analysis of nitrogen-fixing microbial communities in rhizosphere soil of shrubs
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图 3 固氮微生物OTU水平Venn图
Figure 3. Venn diagram of nitrogen-fixing microorganisms at OTU level
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图 4 豆科灌丛根际土壤固氮微生物的群落组成
k_.界Kingdom；d_.域Domain；p_.门Phylum；c_.纲Class；o_.目Order；f_.科Family。下同。Same as below.
Figure 4. Community composition of nitrogen-fixing microorganisms in rhizosphere soil of leguminous shurbs
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图 5 固氮微生物群落与环境因子关联分析
Figure 5. Correlation analysis between nitrogen-fixing bacteria and environmental factors
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图 6 固氮微生物共现网络分析
Figure 6. Co-occurrence network analysis of nitrogen-fixing microorganisms
表 1 不同灌丛土壤理化性质和nifH 基因丰度
Table 1 Soil physicochemical properties and nifH gene abundance of different shurbs
土壤理化性质
Physicochemical properties of soil柠条
Caragana korshinskii沙冬青
Ammopiptanthus mongolicus毛刺
Caragana tibetica猫头刺
Oxytropis aciphyllapH 8.09 ± 0.35a 8.01 ± 0.33a 7.907 ± 0.15a 7.92 ± 0.22a 有机质 Organic matter (SOM)/(g·kg−1) 5.71 ± 1.24a 4.71 ± 1.49a 5.58 ± 1.31a 4.12 ± 0.89a 全氮 Total nitrogen (TN)/(g·kg−1) 0.52 ± 0.08a 0.44 ± 0.06a 0.43 ± 0.06a 0.32 ± 0.01a 全磷 Total phosphorous (TP)/(g·kg−1) 0.35 ± 0.03a 0.32 ± 0.01a 0.33 ± 0.02a 0.29 ± 0.02a 全钾 Total potassium (TK)/(g·kg−1) 17.10 ± 0.19a 16.74 ± 0.23a 16.80 ± 0.30a 16.57 ± 0.09a 硝态氮 Nitrate nitrogen (NO−3-N)/(mg·kg−1) 40.15 ± 11.10a 22.23 ± 5.29ab 16.81 ± 5.19b 7.25 ± 0.99c 铵态氮 Ammonium nitrogen (NH+4-N)/(mg·kg−1) 4.50 ± 0.29a 4.06 ± 0.34b 4.19 ± 0.31ab 3.05 ± 0.40b 亚硝酸盐氮 Nitrite nitrogen (NO−2-N)/(mg·kg−1) 39.68 ± 2.87a 16.49 ± 1.76b 20.22 ± 1.84b 11.33 ± 1.43c 速效磷 Available phosphorous (AP)/(mg·kg−1) 5.46 ± 1.86a 3.20 ± 0.87a 3.72 ± 0.73a 2.57 ± 0.14a 速效钾 Available potassium (AK)/(mg·kg−1) 133.25 ± 18.14a 115.84 ± 17.47a 113.24 ± 8.74a 108.45 ± 8.12a nifH丰度 Abundance of nifH/(107 copies·g−1) 2.43 ± 0.24a 1.39 ± 0.53b 0.70 ± 0.07b 0.70 ± 0.04b 注：不同字母表示处理之间在0.05水平上差异显著。Note: different letters indicate significant differences at the level of 0.05. 
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表 2 nifH丰度及多样性指数与土壤理化性质的Pearson相关性分析
Table 2 Pearson correlation analysis between abundance of nifH gene and diversity index with soil physicochemical properties
指数
Index全氮
TN全磷
TP全钾
TK硝态氮
NO−3-N铵态氮
NH+4-N亚硝酸盐氮
NO−2-N速效磷
AP速效钾
AK有机质
SOMpH nifH丰度 nifH abundance 0.565 0.447 0.567 0.507 0.343 0.144 0.521 0.658* 0.381 0.821** 香浓指数 Shannon index 0.552 0.538 0.395 −0.177 −0.058 0.087 0.283 0.531 0.689* −0.021 Ace指数 Ace index 0.235 0.132 0.304 0.140 0.222 0.083 0.228 0.417 0.164 0.756** Chao指数 Chao index 0.357 0.252 0.361 0.242 0.260 0.066 0.315 0.519 0.277 0.796** β 多样性 β diversity 0.579* 0.286 0.526 0.287 0.126 0.413 0.399 0.424 0.51 0.669* 注：*和**表示nifH丰度及多样性指数与土壤理化性质显著相关（P < 0.05）和极显著相关（P < 0.01）；Notes:* and ** indicate abundance and diversity index of nifH are significantly correlated (P < 0.05) and extremely significantly correlated (P < 0.01) with soil physicochemical properties.
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[1] Venturi V, Keel C. Signaling in the rhizosphere[J]. Trends Plant Science, 2016, 21(3): 187−198. doi: 10.1016/j.tplants.2016.01.005
[2] Barea J M. Future challenges and perspectives for applying microbial biotechnology in sustainable agriculture based on a better understanding of plant-microbiome interactions[J]. Soil Science and Plant Nutrition, 2015, 15: 261−282.
[3] Soussi A, Ferjani R, Marasco R, et al. Plant-associated microbiomes in arid lands: diversity, ecology and biotechnological potential[J]. Plant Soil, 2016, 405(1-2): 357−370. doi: 10.1007/s11104-015-2650-y
[4] 雷雨昕. 河西走廊荒漠土壤微生物多样性分布格局[D]. 兰州: 兰州理工大学, 2023. Lei Y X. Study on the distribution pattern of microbial diversity in desert soil in the Hexi Corridor[D]. Lanzhou: Lanzhou University of Technology, 2023.
[5] Alfaro F D, Manzano M, Almiray C, et al. Soil bacterial community structure of fog-dependent Tillandsia landbeckii dunes in the Atacama Desert[J]. Plant Systematics and Evolution, 2021, 307(5): 1−11.
[6] Delgado-Baquerizo M, Reich P B, Trivedi C, et al. Multiple elements of soil biodiversity drive ecosystem functions across biomes[J]. Nature Ecology & Evolution, 2020, 4(2): 210−220.
[7] Aasfar A, Bargaz A, Yaakoubi K, et al. Nitrogen fixing azotobacter species as potential soil biological enhancers for crop nutrition and yield stability[J]. Frontiers in Microbiology, 2021, 12: 628379. doi: 10.3389/fmicb.2021.628379
[8] 李建宏, 李雪萍, 卢虎, 等. 高寒地区不同退化草地植被特性和土壤固氮菌群特性及其相关性[J]. 生态学报, 2017, 37(11): 3647−3654. Li J H, Li X P, Lu H, et al. Characteristics of, and the correlation between, vegetation and N-fixing soil bacteria in alpine grassland showing various degrees of degradation[J]. Acta Ecologica Sinica, 2017, 37(11): 3647−3654.
[9] Kizilova A K, Titova L N, Kravchenko I K, et al. Evaluation of the diversity of nitrogen-fixing bacteria in soybean rhizosphere by nifH gene analysis[J]. Mikrobiologiia, 2012, 81(5): 672−681.
[10] 史 策, 聂立水, 魏一凡, 等. 北京海坨山典型林分土壤固氮菌群落特征研究[J]. 林业科学研究, 2022, 35(4): 153−161. Shi C, Nie L S, Wei Y F, et al. Characteristics of soil nitrogen-fixing bacteria community of typical forest stands at Haituo Mountain, Beijing[J]. Forest Research, 2022, 35(4): 153−161.
[11] 魏庐潞, 徐婷婷, 李媛媛, 等. 同质园环境和遗传分化影响锦鸡儿属植物根际土壤固氮菌多样性和群落结构[J]. 生物多样性, 2023, 31(4): 1−12. Wei L L, Xu T T, Li Y Y, et al. The common garden environment and genetic differentiation jointly influence the diversity and community structure of nitrogen-fixing bacteria in the rhizosphere soil of three Caragana species[J]. Biodiversity Science, 2023, 31(4): 1−12.
[12] Marasco R, Mosqueira M J, Fusi M, et al. Rhizosheath microbial community assembly of sympatric desert spear grasses is independent of the plant host[J/OL]. Microbiome, 2018, 6: 215[2023−12−04]. https://doi.org/10.1186/s40168-018-0597-y.
[13] 刘璐, 何寻阳, 杜虎, 等. 喀斯特土壤固氮微生物群落与植被、土壤的关系[J]. 生态学报, 2017, 37(12): 4037−4044. Liu L, He X Y, Du H, et al. The relationships among nitrogen-fixing microbial communities, plant communities, and soil properties in karst regions[J]. Acta Ecologica Sinica, 2017, 37(12): 4037−4044.
[14] Sepp S K, Vasar M, Davison J. Global diversity and distribution of nitrogen-fixing bacteria in the soil[J/OL]. Frontiers in Plant Science, 2023, 14: 1100235[2023−11−20]. https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1100235.
[15] Li Y M, Wang S P, Jiang L L, et al. Changes of soil microbial community under different degraded gradients of alpine meadow[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2016, 222: 213−222.
[16] 张萌. 内蒙古三种草原类型土壤中固氮菌群多样性分析及其分离鉴定[D]. 呼和浩特: 内蒙古大学, 2021. Zhang M. Composition, diversity and isolation of nitrogen fixation bacteria in three types of grasslands[D]. Huhhot: Inner Mongolia University, 2021.
[17] 徐玲花. 塔克拉玛干沙漠微生物固氮酶基因多样性及其活性的研究[D]. 武汉: 中国地质大学, 2014. Xu L H. Study on nitrogenase gene diversity and activity of microorganism in the Taklamakan Desert[D]. Wuhan: China University of Geosciences, 2014.
[18] Marasco R, Rolli E, Ettoumi B, et al. A drought resistance-promoting microbiome is selected by root system under desert farming[J/OL]. PLoS ONE, 2012, 7(10): e48479[2023−10−31]. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0048479.
[19] Tian Y, Ma X, Li Y, et al. Exploring the structural changes in nitrogen-fixing microorganisms of rhizosheath during the growth of Stipagrostis pennata in the desert[J/OL]. Bioscience Reports, 2021, 41 (4): BSR20201679[2024−04−14]. https://doi.org/10.1042/BSR20201679.
[20] 鲁如坤. 土壤农业化学分析方法[M]. 北京: 中国农业科技出版社, 2000. Lu R K. Analysis methods of soil agro-chemistry[M]. Beijing: China Agricultural Science and Technology Press, 2000.
[21] 刘爽, 姚佳妮, 张钧杰, 等. 荒漠豆科灌丛根际土壤氨氧化和反硝化微生物功能基因丰度及群落多样性特征[J]. 草业学报, 2024, 33(5): 115−127. doi: 10.11686/cyxb2023239 Liu S, Yao J N, Zhang J J, et al. Functional gene abundance and community diversity of ammonia-oxidizing and denitrifying microorganisms in the rhizosphere soil of desert leguminous shrubs[J]. Acta Prataculturae Sinica, 2024, 33(5): 115−127. doi: 10.11686/cyxb2023239
[22] Liu Y, Chi Q, Cheng H, et al. Comparative microbial nitrogen functional gene abundances in the topsoil vs. subsoil of three grassland habitats in Northern China[J/OL]. Frontiers in Plant Science, 2022, 12: 792002[2024−01−14]. https://doi.org/10.3389/fpls.2021.792002.
[23] Zou J, Yao Q, Liu J, et al. Changes of diazotrophic communities in response to cropping systems in a Mollisol of Northeast China[J/OL]. PeerJ, 2020, 8: e9550[2023−07−15]. https://doi.org/10.7717/peerj.9550.
[24] 何冬华, 陈俊辉, 徐秋芳, 等. 集约经营对毛竹林土壤固氮细菌群落结构和丰度的影响[J]. 应用生态学报, 2015, 26(10): 2961−2968. He D H, Chen J H, Xu Q F, et al. Effects of intensive management on abundance and composition of soil N2-fixing bacteria in Phyllostachys heterocycla stands[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2015, 26(10): 2961−2968.
[25] Chen S, Xiang X L, Ma H L, et al. Straw mulching and nitrogen fertilization affect diazotroph communities in wheat rhizosphere[J/OL]. Frontiers in Microbiology, 2021, 12: 658668[2024−05−20]. https://doi.org/10.3389/fmicb.2021.658668.
[26] Ding K, Zhong L, Xin X P, et al. Effect of grazing on the abundance of functional genes associated with N cycling in three types of grassland in Inner Mongolia[J]. Jourmal of Soils and Sediments, 2015, 15(3): 683−693. doi: 10.1007/s11368-014-1016-z
[27] Chen J, Shen W, Xu H, et al. The composition of nitrogen-fixing microorganisms correlates with soil nitrogen content during reforestation: a comparison between legume and non-legume plantations[J/OL]. Frontiers in Microbiology, 2019, 10: 508 [2024−03−14]. https://doi.org/10.3389/fmicb.2019.00508.
[28] Fierer N, Jackson R B. The diversity and biogeography of soil bacterial communities[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2006, 103(3): 626−631.
[29] 刘爽, 姚佳妮, 沈聪, 等. 荒漠植物柠条根际土壤nifH基因荧光定量及固氮菌多样性分析[J]. 生物技术通报, 2022, 38(12): 252−262. Liu S, Yao J N, Shen C, et al. Quantitative real-time PCR of nifH gene and diversity analysis of nitrogen-fixing bacteria in rhizosphere soil of Caragana spp. in desert grassland[J]. Biotechnology Bulletin, 2022, 38(12): 252−262.
[30] Inderjit. Soil microorganisms: an important determinant of allelopathic activity[J]. Plant and Soil, 2005, 274: 227−236. doi: 10.1007/s11104-004-0159-x
[31] Fernández-Méndez M, Turk-Kubo K A, Buttigieg P L, et al. Diazotroph diversity in the sea ice, melt ponds, and surface waters of the eurasian basin of the central arctic ocean[J/OL]. Frontiers in Microbiology, 2016, 7: 1884[2023−11−23]. https://doi.org/10.3389/fmicb.2016.01884.
[32] Baker K L, Langenheder S, Nicol G W, et al. Environmental and spatial characterisation of bacterial community composition in soil to inform sampling strategies[J]. Soil Biology & Biochemistry, 2013, 41(11): 2292−2298.
[33] 唐凯. 生物土壤结皮中好氧不产氧光营养细菌群落结构及其功能研究[D]. 呼和浩特: 内蒙古农业大学, 2019. Tang K. The community structure and function of aerobic anoxygenic phototrophic bacteria in biological soil crusts[D]. Huhhot: Inner Mongolia Agricultural University, 2019.
[34] Bouffaud M L, Renoud S, Moënne-Loccoz Y, et al. Is plant evolutionary history impacting recruitment of diazotrophs and nifH expression in the rhizosphere?[J/OL]. Scientific Reports, 2016, 6: 21690[2016−02−23]. https://doi.org/10.1038/srep21690.
-
期刊类型引用(6)
1. 崔恒久，曾教科，李雯，黄海杰，彭世清，郭冬，蒲金基，周永凯，李辉亮. 腰果CBF基因家族的鉴定及响应冷胁迫的表达模式. 热带作物学报. 2024(03): 473-480 . 
百度学术
2. 韩立群，张捷，赵钰，梅闯，马凯. 新疆野生核桃JfDREB1A基因的克隆与原核表达分析. 西北农业学报. 2023(07): 1050-1057 . 百度学术
3. 赵淑玲，王永斌，蹇小勇，郭兴贵，朱福民，杨静静，霍发喜. 平欧杂交榛研究进展. 现代化农业. 2023(09): 46-49 . 百度学术
4. 夏蕴，巢建国，谷巍，盛业龙，王玉卓，惠西珂，王凯，王圆圆. 倒春寒胁迫与恢复对茅苍术生长、生理及关键酶基因的影响. 中成药. 2020(08): 2187-2191 . 百度学术
5. 宋静武，彭磊. 核桃CBF基因在低温胁迫中表达. 湖北林业科技. 2019(02): 7-13 . 百度学术
6. 刘晓丹，王霞，杨祥波. 非生物胁迫下山腊梅CpCBF基因的表达模式分析. 黑龙江农业科学. 2017(12): 18-21 . 百度学术
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