亚热带原始林4米土壤垂直剖面中有效养分与微生物α多样性对CO2排放的驱动机制

《Journal of Plant Ecology》：Available nutrients and microbial alpha diversity contribute to CO2 emission in a subtropical primary forest: insight from a 4 m soil vertical profile

本研究针对深层土壤碳循环机制认知不足的问题，通过静态箱法测定亚热带原始林0-400 cm垂直剖面的CO2排放，结合土壤理化性质与微生物群落分析，发现铵态氮(NH4+-N)、有效磷(AP)等养分因子和真菌/细菌α多样性是驱动CO2排放的关键因素，为深层土壤碳循环研究提供了重要理论依据。

　　

随着全球气候变化加剧，温室气体排放已成为人类面临的重大环境挑战。土壤作为陆地生态系统中最大的碳库，其呼吸释放的CO₂是大气碳通量的重要组成部分。然而长期以来，科学研究的目光大多聚焦于表层土壤，对深层土壤碳循环机制的认识仍存在显著空白。特别是在碳储量丰富的亚热带原始林中，深层土壤可能隐藏着影响全球碳平衡的关键密码。

传统观点认为，随着土壤深度增加，微生物活性和养分含量逐渐降低，导致碳循环过程减缓。但近年研究发现，30厘米以下深层土壤储存了大量有机碳，这些碳并非惰性存在，而是可能通过微生物活动参与碳循环。由于采样技术限制和研究难度，对深层土壤CO₂排放模式及其驱动因素的系统研究仍然匮乏，这直接影响了对森林生态系统碳收支的准确评估。

为了揭开深层土壤碳循环的神秘面纱，研究人员在云南哀牢山亚热带森林生态系统研究站开展了一项突破性的研究。该区域保存着完整的山地湿性常绿阔叶原始林，是研究深层土壤过程的理想场所。研究团队开挖了深达4米的土壤剖面，这在同类研究中堪称创举，为揭示土壤垂直方向的生物地球化学过程提供了珍贵窗口。

研究采用多学科交叉方法，在6个不同深度（10cm、50cm、100cm、200cm、300cm和400cm）同步监测CO₂排放动态，并系统分析土壤理化性质和微生物群落特征。通过将气体通量测量与分子生物学技术相结合，研究首次在4米垂直尺度上解析了生物与非生物因子对CO₂排放的协同驱动机制。

关键技术方法

研究在哀牢山原始林设置5个采样剖面，使用静态箱-气相色谱法监测生长季CO₂排放。土壤样品分析包括：理化指标（SOC、DOC、TN、NH₄⁺-N、NO₃^--N、TP、AP等）；微生物群落通过16S rRNA和ITS测序分析多样性；采用随机森林模型和方差分解分析关键驱动因子。

响应 of soil physicochemical properties to increasing soil depth

土壤理化性质随深度呈现规律性变化。表层土壤（0-10cm）的SOC（土壤有机碳）、DOC（可溶性有机碳）、TN（全氮）、NH₄⁺-N（铵态氮）和C:N（碳氮比）含量最高，随深度增加显著降低。土壤容重和pH值则随深度增加而升高，在200-400cm深度趋于稳定。值得注意的是，NO₃^--N（硝态氮）、TP（全磷）和AP（有效磷）在不同深度间保持相对稳定，表明氮磷养分在剖面中的分布模式存在差异。

响应 of soil microorganisms to increasing soil depth

微生物α多样性随土壤深度增加呈现显著变化。真菌和细菌的Chao1指数（丰富度指数）从表层到底层持续下降，表明微生物物种数量随深度减少。细菌Shannon指数（多样性指数）同样随深度降低，而真菌Shannon指数在50cm深度达到峰值。通过冗余分析发现，真菌群落变化主要受SOC、NH₄⁺-N和AP驱动，细菌群落则主要受SOC和AP影响。在群落组成方面，担子菌门在表层土壤占优势，而子囊菌门在深层比例增加；细菌群落中酸杆菌门、变形菌门和绿弯菌门在整个剖面保持优势。

Variation in CO₂ emission with increasing soil depth

CO₂排放速率随土壤深度增加显著降低，10cm与50cm深度间无显著差异，但显著高于100-400cm深度。200cm、300cm和400cm深度间的CO₂排放无统计学差异。随机森林模型显示，真菌和细菌的α多样性、NH₄⁺-N和AP是影响CO₂排放的关键因子，而β多样性（不同样本间群落差异）的影响不显著。功能分析表明，与"遗传信息处理"和"机体系统"相关的细菌代谢途径，以及病原-腐生-共生营养型真菌对CO₂排放有重要贡献。

讨论与结论

本研究通过4米土壤垂直剖面的系统分析，揭示了亚热带原始林深层土壤CO₂排放的驱动机制。研究发现，随着土壤深度增加，微生物活性降低和底物可利用性减少是导致CO₂排放下降的主要原因。与预期不同的是，α多样性而非β多样性是影响CO₂排放的关键生物因子，这与深层环境中微生物需要适应低营养条件相关。在养分方面，NH₄⁺-N和AP的可利用性对深层土壤碳循环具有重要调控作用。

研究结果挑战了仅关注表层土壤的传统研究范式，强调深层土壤在碳循环中扮演着不可忽视的角色。微生物群落从表层的富营养型向深层的寡营养型转变，这种生态策略的转变直接影响碳分解速率。研究还发现，尽管不同深度间养分含量和微生物种群存在显著差异，但仅有少数因子直接调控CO₂排放，这表明深层土壤碳循环存在关键限制因子。

该研究的创新之处在于首次在亚热带原始林中构建了完整的土壤剖面碳循环模型，为准确评估森林生态系统碳收支提供了科学依据。研究成果对预测全球变化背景下土壤碳循环的响应具有重要意义，特别是为深层土壤碳稳定性的机制解析提供了新视角。未来研究需要进一步探讨水分运移、根系分布等因子对深层土壤碳过程的调控作用，以及不同森林类型深层土壤碳循环的共性特征与差异。

发表于《Journal of Plant Ecology》的这项研究，不仅填补了亚热带森林深层土壤碳循环研究的空白，也为全球碳循环模型的完善提供了重要数据支撑。随着气候变化加剧，理解深层土壤碳过程对准确预测陆地生态系统碳平衡至关重要，本研究为这一领域的发展奠定了坚实基础。