根系经济谱通过调节根际微生物群落来指示荧蒽的吸收与去除过程

《Journal of Hazardous Materials》:Root economic spectrum indicates fluoranthene uptake and removal by regulating rhizosphere microflora

【字体: 时间:2025年11月07日 来源:Journal of Hazardous Materials 11.3

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  植物对多环芳烃(PAHs)的吸收与去除能力受其根经济谱(RES)调控,获取型植物因根系更长、数量更多且富集功能微生物(如Massilia、Olpidium)而显著增加PAHs吸收(22.59–55.50 μg/pot),但降低土壤PAHs去除率(82.48%–93.19%);保守型植物因根系密度高、直径大且富集降解菌(如Nitrosospira、Funneliformis)而提升PAHs去除效率(95.42%–96.91%)。根形态与微生物群落构成是关键机制,为植物修复策略提供新依据。

  
王飞|程书石|高康吉|吴晨曦|孙婷婷|徐晶晶|李慧欣|张慧娟|胡峰|徐丽
中国海南省三亚市,南京农业大学三亚农业研究院亚洲农业中心,邮编572025

摘要

植物在吸收和去除多环芳烃(PAHs)的能力上表现出物种特异性差异,但目前仍缺乏简单可靠的评估指标。根系经济谱(RES)反映了植物在资源获取过程中所做的权衡。本研究选取了八种不同的植物,探讨根系经济谱是否可以作为PAH吸收和去除的潜在指标,并探索其背后的机制。选择氟蒽(Flu)作为代表性的PAH。结果表明,根据根系经济谱分类的“进取型”植物与“保守型”植物在氟蒽的吸收和去除方面表现出显著差异:“进取型”植物积累的氟蒽量(22.59–55.50 μg/盆)远高于“保守型”植物(6.38–11.30 μg/盆),这归因于它们更长的根长(SRL)、更多的根尖数量以及功能性微生物(如MassiliaOlpidiumErysiphe)的富集。相反,“保守型”植物具有更高的氟蒽去除率(95.42%–96.91%),这得益于它们更高的根组织密度(RTD)和更大的根直径(RD),以及PAH降解微生物(如NitrosospiraSporosarcinaFunneliformis)的富集。这些发现表明,基于根系功能特征的植物资源利用策略可能成为PAH修复或植物保护的指标。

章节摘录

引言

多环芳烃(PAHs)是一类由两个或更多苯环组成的持久性有毒污染物,广泛存在于土壤、大气、水等环境介质中[1]。氟蒽(Flu)是一种四环PAH,在中国长江三角洲地区尤为常见[2],并被美国环境保护署(USEPA)列为优先污染物[3]。氟蒽容易在土壤中积累,并可通过土壤-作物系统得到生物富集。

化学物质与土壤制备

氟蒽的纯度≥98%,购自Sigma-Aldrich(上海)贸易有限公司。土壤样本取自南京蔬菜研究所黄褐色农田表层(0–20厘米)。土壤的物理和化学性质如下:pH值6.50,含水量60.41%,有机质6.83 g/kg,总碳3.96 g/kg,总氮0.35 g/kg,碱解氮10.22 mg/kg;未检测到氟蒽。

实验设置

土壤样本经过风干处理。

根系特征参数

主成分分析(PCA)方法将植物种类分为两类,代表不同的“进取型”与“保守型”策略(图1)。两个主成分(PC1和PC2)解释了所测试植物功能特征的95.5%的变异。PC1解释的方差比例高达67.8%,有效区分了植物特征策略的全貌。“Bn”、“Bc”、“Rs”和“Lm”位于“进取型”谱系的一侧。

讨论

在所有处理组中,根部的氟蒽浓度明显高于叶片(图2A),表明氟蒽的吸收主要依赖于根部作用。先前的研究表明,根系形态和组织组成是决定植物吸收PAHs的关键因素[7]。本研究根据根系经济谱将植物分为“进取型”和“保守型”。“进取型”植物表现出更强的氟蒽吸收能力,而“保守型”植物则相反。

环境意义

本研究强调了根系经济谱作为植物介导的氟蒽修复预测因子的潜力。“进取型”植物具有更强的氟蒽吸收能力,而“保守型”植物则更有效地促进了土壤中氟蒽的去除。根长(SRL)是根系经济谱中指示氟蒽吸收和去除的关键因素。虽然较长的根长增强了氟蒽的吸收,但也降低了根际微生物的多样性及PAH降解菌种的丰度,从而降低了土壤中氟蒽的去除效果。这些发现提供了新的见解。

作者贡献声明

吴晨曦:实验研究。高康吉:实验研究。徐晶晶:数据管理。孙婷婷:数据整理。李慧欣:资源协调。胡峰:资源协调。张慧娟:研究监督。徐丽:撰写 – 审稿与编辑,初稿撰写,项目管理,方法学设计,资金申请,概念构思。程书石:撰写 – 审稿与编辑,初稿撰写。王飞:撰写 – 审稿与编辑,初稿撰写,实验研究,数据分析。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文研究结果的已知财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了中国国家重点研发计划(2023YFD1500902)、国家自然科学基金(项目编号41977123)以及中国海南省三亚市亚洲湾科技城联合项目(项目编号2021JJLH0093)的支持。
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