# 中文标题 水稻土生物固氮的驱动因子：土壤性质、固氮微生物群落与氮动态的关联

《Environments》：Drivers of Biological Nitrogen Fixation in Paddy Soils: Linking Soil Properties, Diazotrophic Communities, and Nitrogen Dynamics

　　

# 摘要翻译

生物固氮（Biological Nitrogen Fixation，BNF）是一种向稻田提供有效态氮的可持续替代方案，可替代合成肥料。然而，在长期耕作的水稻土中，BNF的空间变异性以及土壤理化性质与微量元素有效性的相对贡献仍不明确。为填补这一知识空白，研究人员利用采集自中国浙江和江西两省的水稻土开展了培养实验，并采用乙炔还原法（Acetylene Reduction Assay，ARA）定量测定了BNF速率。BNF速率范围为24 ± 3至368 ± 13 kg N ha^?1，表现出显著的地理变异（15.3倍）。研究人员发现，浙江土壤的BNF能力远高于江西土壤。微生物群落及相关性分析揭示，变形菌门（Phylum Proteobacteria）以及假单胞菌属（Pseudomonas）和地杆菌属（Geobacter）丰度较高，且与高BNF位点呈正相关。冗余分析（Redundancy Analysis，RDA）和随机森林（Random Forest）模型表明，有效态钼（available Molybdenum）是BNF最重要的预测因子。总体而言，研究人员的发现表明，土壤理化性质、微量养分有效性以及微生物群落组成相互作用，共同调控水稻土中的BNF。

# 论文解读

## 研究背景与意义

氮（Nitrogen，N）仍然是作物生产力的主要营养限制因素之一，现代农业高度依赖合成氮肥以维持高产并满足日益增长的粮食需求。然而，大量施入的氮肥未被作物吸收利用，而是通过氨挥发、硝酸盐淋溶、径流、硝化作用、反硝化作用及氧化亚氮（N₂O）排放等途径损失，导致氮素利用效率降低、生产成本上升、土壤和水体质量退化，并加剧气候强迫效应。在水稻农业生态系统中，这一挑战尤为突出，因为淹水土壤形成了强氧化还原梯度，驱动着氮转化与损失过程的动态平衡。因此，探索减少对化肥依赖同时维持土壤肥力和作物生产力的生物学途径成为研究热点。

生物固氮（BNF）作为一种有前景的替代方案，通过固氮微生物（diazotrophic microorganisms）将大气中的分子态氮（N₂）还原为氨，为非豆科作物系统引入新的活性氮。在稻田等非豆科系统中，该功能主要由栖息于根际和土体中的自生固氮菌与联合固氮菌执行。然而，BNF在农业土壤中的实际贡献难以预测，因为固氮速率因土壤、气候、土地利用和管理方式的差异而呈现高度空间变异性。大量证据表明，土壤理化性质是调控固氮微生物群落结构和固氮活性的关键因子，而淹水条件既能促进又能抑制固氮作用，使得水稻土中BNF的调控机制更为复杂。目前，土壤物理、化学和微生物因素对水稻土BNF的相对贡献仍缺乏系统理解。

## 研究目的与方法

针对上述知识空白，研究人员提出了两个科学假设：（1）由于理化性质和微量养分有效性的差异，不同水稻土的BNF速率存在显著变异；（2）固氮微生物群落组成介导了BNF的空间变异。为验证这些假设，研究人员从中国浙江和江西两省的12个长期耕作水稻田采集耕层（0–30 cm）土壤，采用乙炔还原法（ARA）定量测定BNF速率，并整合土壤理化性质分析、微量元素测定、16S rRNA基因扩增子测序以及多元统计分析，系统评估了土壤性质、微生物群落特征与固氮活性之间的关联。

**关键技术与方法概述**：研究人员采用乙炔还原法（ARA）结合气相色谱法测定土壤固氮潜力，在水稻全生育期进行每周采样（共13周）并累加计算季节总固氮量。通过多种化学分析方法测定土壤pH、阳离子交换量（CEC）、有机碳（SOC）、全氮（TN）、全磷（TP）及微量元素的含量与有效性。利用细菌16S rRNA基因V4区扩增子测序（引物515F/806R）评估微生物群落多样性与组成。统计分析方法包括Pearson相关分析、冗余分析（RDA）结合层次分割、随机森林建模，以及基于Bray–Curtis距离的主坐标分析（PCoA）和PERMANOVA检验。

## 主要研究结果

**土壤理化性质的变异性**：12个水稻土样点间土壤理化性质呈现大幅变异。土壤pH范围为5.3–8.2，涵盖酸性至碱性条件。有机碳（SOC）介于14.97–35.10 g kg^?1，全氮（TN）介于2.13–3.96 g kg^?1。有效磷（AP）水平总体偏低（0.45–2.12 mg kg^?1）。微量元素的含量呈现显著的地理差异，尤其是有效铁（5.66–574.40 mg kg^?1）和有效锰（0.12–70.45 mg kg^?1），钼浓度范围为0.02–0.51 mg kg^?1。

**BNF的空间变异**：BNF速率在12个样点间存在15.3倍的差异（24 ± 3至368 ± 13 kg N ha^?1），总体变异系数（CV）为89.0%。浙江土壤的BNF能力显著高于江西土壤。时间动态方面，浙江土壤的固氮酶活性在培养早期出现明显峰值（如浙江3号达11.10 nmol C₂H₄ g^?1干土 h^?1），而江西土壤的活性相对较低且更为平稳。至第13周，所有土壤的固氮酶活性均降至接近背景水平。

**土壤氮、植物吸氮量、植物生物量与BNF的耦合模式**：土壤全氮表现为1.7倍变异，植物生物量呈5.0倍变异，植物吸氮量呈1.7倍变异。相比之下，BNF变异高达15.3倍，远超上述指标。若干浙江样点在土壤全氮中等甚至较高的情况下仍表现出比江西样点高出2.5–7倍的BNF。线性回归分析显示，植物生物量与BNF之间存在显著的负相关关系（R² = 0.33，p = 0.049）。

**BNF与土壤因子的关系**：Pearson相关分析表明，有效态钼（AMo）与BNF的关联最为密切，呈强正相关（r = 0.82）。黏粒含量、有效铜、有效锰和有效铁与BNF呈适度的正相关，而容重、有机碳和全氮与BNF呈负相关。重要因子（IF）分析显示，容重（IF = 0.75）、有效磷（IF = 0.69）和钼（IF = 0.66）是BNF的主要土壤决定因子。

**微生物多样性**：浙江高BNF样点以变形菌门（Proteobacteria，相对丰度32–53%）为优势类群，同时丰度较高的还有芽单胞菌门（Gemmatimonadetes）、绿弯菌门（Chloroflexi）和拟杆菌门（Bacteroidetes）。属水平上，高BNF浙江土壤中厌氧黏细菌属（Anaeromyxobacter）、地杆菌属（Geobacter）和假单胞菌属（Pseudomonas）丰度显著增加。Pearson相关分析显示，假单胞菌属与BNF呈显著正相关（r = 0.70，p < 0.05），而酸杆菌门某些属（如Koribacter和Solibacter）则与BNF呈负相关。Alpha多样性方面，浙江样点的物种丰富度和Shannon多样性指数普遍高于江西样点。

**Beta多样性模式**：基于Bray–Curtis距离的主坐标分析（PCoA）显示，江西样本在排序空间中聚集较为紧密，表明群落组成较为相似；浙江样本则占据了更广泛的排序空间，表明群落组成异质性更高。然而，PCoA并未显示两个省份间微生物群落的明确分离。

**RDA与随机森林分析揭示的BNF预测因子**：RDA前两轴共解释了固氮微生物群落组成总变异的54.0%。层次分割分析表明，钼（Mo）是最主要的环境预测因子，解释了群落组成变异的49%（F = 16.15，p = 0.002），其次为阳离子交换量（CEC，F = 10.39，p = 0.01）和锰（p = 0.02）。随机森林模型解释了BNF总变异的37.85%，主要预测因子为有效态钼（%IncMSE = 11.61%）、黏粒含量（10.67%）、绿菌门（Chlorobi，9.67%）、容重（8.97%）和硝化螺旋菌门（Nitrospirae，8.22%）。

## 讨论与结论

本研究揭示，水稻土BNF受土壤物理结构、养分有效性和固氮微生物群落组成等多元环境因素的共同调控。黏粒含量和容重被识别为BNF变异的重要预测因子——黏粒含量通过影响水分保持、氧气传输和微域氧化还原异质性为固氮微生物提供适宜生境，而容重升高则因限制气体交换和压缩微生物物理栖息空间而抑制固氮活性。有效态钼与BNF的强正相关关系具有明确的生物学基础，因为钼是钼依赖型固氮酶铁钼辅因子（Fe-Mo-cofactor）的核心组分。有效磷的正向关联则可归因于固氮过程对ATP的高能量需求。微生物群落分析表明，高BNF浙江土壤富集了假单胞菌属、地杆菌属和厌氧黏细菌属等具有代谢灵活性和适应氧化还原波动能力的类群，而江西土壤则以慢生根瘤菌属（Bradyrhizobium）和Opitutus等寡营养类群为主。Beta多样性分析进一步支持了群落组成异质性与BNF变异之间的关联。

综合而言，研究人员的发现支持一个层次性的"土壤-微生物"反馈框架：土壤物理结构和养分有效性作为环境过滤器塑造固氮微生物群落的多样性和组成，而群落的功能特征最终决定BNF的强度和时空动态。本研究强调了整合土壤性质和微生物群落来理解BNF空间格局的重要性，并指出改善土壤结构、维持有效磷及微量养分供应、保护微生物多样性的管理措施可能有助于增强稻田BNF对作物营养的贡献。

**研究结论**（原文翻译）：本研究揭示了来自江西和浙江的长期水稻耕作土壤中生物固氮（BNF）存在显著的空间变异。BNF变异与当地土壤理化性质、微量养分有效性以及固氮微生物群落组成相关联。有效态钼和黏粒含量被识别为重要的预测因子，而假单胞菌属丰度与BNF呈正相关。尽管浙江土壤的BNF高于江西土壤，但微生物群落未呈现明显的省际分离，表明局部土壤条件而非地理位置更能解释BNF变异。总体而言，研究人员的发现强调了整合土壤性质和固氮微生物群落以理解BNF空间格局的重要性，并为未来评估土壤管理策略以增强稻田生态系统生物氮供应的实验研究提供了基础。