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东北地区大秃顶子山土壤-微生物-胞外酶C:N:P 化学计量特征沿海拔梯度的变化

本站小编 Free考研考试/2022-01-01
殷爽, 王传宽, 金鹰, 周正虎,*东北林业大学生态研究中心, 哈尔滨 150040; 东北林业大学森林生态系统可持续经营教育部重点实验室, 哈尔滨 150040

Changes in soil-microbe-exoenzyme C:N:P stoichiometry along an altitudinal gradient in Mt. Datudingzi, Northeast China

Shuang YIN, Chuan-Kuan WANG, Ying JIN, Zheng-Hu ZHOU,*Center for Ecological Research, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China; and Key Laboratory of Sustainable Forest Ecosystem Management—Ministry of Education, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China

通讯作者: *zzhou@nefu.edu.cn

编委: 韩文轩
责任编辑: 李敏, 赵航(实习)
收稿日期:2019-06-10接受日期:2019-09-16网络出版日期:2019-11-20
基金资助:国家自然科学基金(31901293)
“十二五”科技支撑项目(2011BAD37B01)
****和创新团队发展计划项目(IRT_15R09)
中国科学技术协会青年人才托举工程项目(2018QNRC001)


Corresponding authors: *zzhou@nefu.edu.cn
Received:2019-06-10Accepted:2019-09-16Online:2019-11-20
Fund supported: Supported by the National Natural Science Foundation of China(31901293)
the National Key Technology Research and Development Program of China(2011BAD37B01)
the Program for Changjiang Scholars and Innovative Research Team of Ministry of Education of China(IRT_15R09)
the Young Elite Scientists Sponsorship Program by China Association for Science and Technology(2018QNRC001)


摘要
海拔变化导致温度、水分、植被等条件的改变会显著影响土壤碳(Csoil)、氮(Nsoil)、磷(Psoil)含量及其化学计量特征, 土壤微生物如何通过调整自身生物量和胞外酶化学计量特征进行适应仍不明确。为了研究海拔梯度变化对土壤微生物生物量和胞外酶活性的影响, 探索土壤-微生物-胞外酶C:N:P化学计量特征间的协变性, 该文以黑龙江省雪乡大秃顶子山800、1 100、1 600和1 700 m分布的典型生态系统(针阔混交林、针叶林、岳桦林和草地)为研究对象, 测定其Csoil、Nsoil、Psoil含量, 微生物生物量C (Cmic)、N (Nmic)、P (Pmic)含量, 以及微生物获取C (β-1, 4-葡萄糖苷酶, BG), N (几丁质酶, NAG), P (酸性磷酸酶, AP)资源的相关胞外酶活性。结果表明: (1)海拔梯度变化对Csoil和Cmic含量没有显著影响; 不同海拔间土壤和微生物生物量N、P含量存在显著差异。(2) BG和NAG活性随着海拔的升高呈现显著降低趋势, 表明海拔升高导致的温度降低抑制了微生物的活性。(3)海拔对土壤C:N、微生物C:N:P以及胞外酶C:N:P均具有显著影响。胞外酶C:N:P随着微生物与土壤间C:N:P化学计量不平衡性(土壤C:N:P与微生物C:N:P的比值)的增加而逐渐降低。微生物可以通过调整自身生物量以及胞外酶C:N:P适应土壤化学计量特征的变异, 该结果支持了微生物的资源分配理论。
关键词： 化学计量;微生物活性;C:N:P;海拔;胞外酶

Abstract
Aims Altitude-induced changes in temperature, moisture, vegetation types and other conditions would significantly affect soil carbon (Csoil), nitrogen (Nsoil), phosphorus (Psoil) concentrations and their stoichiometry. How soil microorganisms adapt to the variability of soil resource stoichiometry by regulating their biomass and extracellular enzymatic stoichiometry remains uncertain. The objective of this study was to quantify the altitudinal trends of soil-microbe-exoenzyme C:N:P stoichiometry and to explore the correlations among soil-microbe- exoenzyme stoichiometry.Methods In the present study, we investigated the Csoil, Nsoil, Psoil concentrations, microbial biomass C (Cmic), N (Nmic), P (Pmic) concentrations, and the activities of C (β-1,4-glucosidase, BG), N (N-acetyl-β-glucosaminidase, NAG), and P (acid phosphatase) acquiring extracellular enzymes for microorganisms in four ecosystems along an altitudinal gradient on Mt. Datudingzi, Northeast China. These four ecosystems are a mixed broadleaf-coniferous forest at 800 m, a coniferous forest at 1 100 m, a Betula ermanii forest at 1 600 m and a grassland at 1 700 m.Important findings The results showed that: (1) altitude had no significant effect on Csoil and Cmic concentrations but had significant effects on soil and microbial biomass N and P concentrations. (2) The activities of BG and NAG decreased significantly with increasing altitude, likely due to the high elevation induced low temperature that inhibits microbial activities. (3) Altitude had significant effects on soil C:N, microbe C:N:P, and exoenzyme C:N:P; exoenzyme C:N:P decreased with the increasing stoichiometric imbalances between microorganisms and soils (ratios of soil C:N:P to microbe C:N:P, respectively). Overall, these results suggested that microorganisms can adapt to the variability of soil C:N:P by regulating their biomass C:N:P and exoenzyme C:N:P, and supported the microbial resource allocation theory.
Keywords：stoichiometry;microbial activity;C:N:P;altitude;extracellular enzyme


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引用本文
殷爽, 王传宽, 金鹰, 周正虎. 东北地区大秃顶子山土壤-微生物-胞外酶C:N:P 化学计量特征沿海拔梯度的变化. 植物生态学报, 2019, 43(11): 999-1009. DOI: 10.17521/cjpe.2019.0141
YIN Shuang, WANG Chuan-Kuan, JIN Ying, ZHOU Zheng-Hu. Changes in soil-microbe-exoenzyme C:N:P stoichiometry along an altitudinal gradient in Mt. Datudingzi, Northeast China. Chinese Journal of Plant Ecology, 2019, 43(11): 999-1009. DOI: 10.17521/cjpe.2019.0141


土壤微生物是陆地生态系统的重要组分, 驱动着生态系统的物质循环和能量流动, 如有机质分解、有机碳固持、氮循环等(Leff et al., 2015), 影响生态系统的功能(Chapin et al., 2003; Mooshammer et al., 2014)。海拔梯度变化会引起小气候和植被的变化, 改变土壤微生物群落结构和活性(Fierer et al., 2011)。温度是限制微生物生长和活性的重要生态因子(Margesin et al., 2009; Looby & Treseder, 2018)。随海拔的升高, 温度逐渐降低, 这可能会降低微生物生物量, 抑制微生物的活性。许多研究表明土壤微生物生物量沿海拔的分布格局不相一致。例如, 赵盼盼等(2019a)在中亚热带戴云山不同海拔高度的台湾松(Pinus taiwanensis)林中的研究发现土壤微生物生物量碳(C)、氮(N)、磷(P)含量随着海拔升高均呈现降低的趋势; 曹瑞等(2016)在川西发现随着海拔的不断升高, 土壤微生物生物量C、N含量呈现先增加后减少再增加的趋势。不同研究中土壤微生物生物量的不同垂直分布格局可能是由于调控土壤微生物生物量的主导因子不同所导致。赵盼盼等(2019a)研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量。可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究。

微生物分解者只有通过产生胞外酶将环境中复杂有机质分解成可溶性小分子物质才能被自身吸收利用(Schimel & Bennett, 2004), 微生物胞外酶活性的大小直接影响土壤C、N、P循环过程。例如: Morrissey等(2014)研究表明土壤C矿化速率与β-1,4-葡萄糖苷酶(BG)活性正相关。Chen等(2017)整合分析发现C获取相关的胞外酶对N添加的响应与土壤呼吸对N添加的响应之间存在显著正相关关系, 也就是说N添加会通过影响胞外酶活性来影响土壤呼吸, 最终影响土壤C储量。还有研究发现土壤磷酸酶活性与土壤有效磷含量之间呈负相关关系(Allison et al., 2007)。通过量化胞外酶活性有助于理解土壤的生物地球化学循环过程(Sinsabaugh et al., 2009; Buchkowski et al., 2015)。目前, 生态化学计量学相关理论已经被应用到微生物胞外酶研究中, 探索微生物胞外酶C:N:P对不同土壤C:N:P的适应机制。Xu等(2017)分析我国东部南北样带森林生态系统土壤酶活性及其化学计量比时发现, 土壤胞外酶C:P和N:P分别与土壤C:P和土壤N:P呈显著负相关关系。Peng和Wang (2016)研究发现土壤C、N、P是导致土壤胞外酶及其化学计量变异的主要因素。海拔梯度引起气候、植被、土壤特征的变化会进一步导致土壤C、N、P化学计量特征的变化(李相楹等, 2016), 然而土壤微生物是否会通过调整自身生物量C:N:P和胞外酶C:N:P进行适应仍不明确。通过研究微生物生物量和胞外酶C:N:P的环境可塑性反过来有助于我们对土壤C、N、P循环过程的理解。

本研究选取黑龙江省最高峰不同海拔的典型生态系统(针阔混交林、针叶林、岳桦林、草地)为研究对象, 通过测定其表层(0-10 cm)土壤C、N、P含量, 微生物生物量C、N、P含量以及与微生物C、N、P获取相关胞外酶的活性, 研究海拔梯度对土壤、微生物生物量和胞外酶C、N、P化学计量特征的影响, 探索土壤-微生物-胞外酶之间化学计量的协变性。我们假设: (1)海拔梯度会显著改变土壤、微生物和胞外酶的C:N:P化学计量特征; (2)微生物会通过调整自身生物量C、N、P含量和胞外酶C:N:P化学计量比来适应土壤C:N:P化学计量比的变异性。

1 材料和方法

1.1 研究区自然概况

大秃顶子山坐落于雪乡国家森林公园内(128.25° E, 44.39° N), 是黑龙江省第一高峰, 海拔1 703 m。雪乡位于长白山支脉的张广才岭东南坡, 该区≥10 ℃年积温为2 024-2 437 ℃, 植物生长期为120-140天。年降水量为500-1 000 mm, 年平均气温2.7 ℃, 冬季积雪时间为130-150天。受海拔影响, 形成4个典型植被群落: 林线以上的草地, 由于总的海拔仅为1 703 m, 因此, 林线以上的草地分布范围较窄, 在大约1 650 m以上分布, 主要物种为高山茅香(Hierochloe alpina)、矮耧斗菜(Aguilegia flabellate)、北马先蒿(Pedicularis labradorica)、兴安蓼(Polygonum ajanense)、小叶章(Deyeuxia angustifolia)等; 林线以下, 高于1 500 m处分布着亚高山岳桦(Betula ermanii)林, 岳桦树高一般在3-4 m; 900-1 500 m处为山地寒温性针叶林, 主要针叶树种为鱼鳞云杉(Picea jezoensis)、红皮云杉(Picea koraiensis)和臭冷杉(Abies nephrolepis), 间或伴生阔叶树种花楸(Sorbus pohuashanensis)和乔木状的岳桦; 900 m以下为山地温性针阔叶混交林, 是张广才岭的地带性植被(王晓春, 2004), 由于过度砍伐, 山地温性针阔叶混交林遭到严重破坏, 几乎已无红松(Pinus koraiensis)分布, 仅保留鱼鳞云杉、红皮云杉和臭冷杉3种针叶树种, 目前, 阔叶树种占据绝对优势, 主要包括水曲柳(Fraxinus mandshuric)、胡桃楸(Juglans mandshurica)、白牛槭(Acer mandshuricum)、五角槭(Acer mono)、大青杨(Populus ussuriensis)等。

本研究以大秃顶子山不同海拔的典型生态系统为研究对象, 即800 m处的针阔混交林、1 100 m处的针叶林、1 600 m岳桦林和1 700 m处的草地。针阔混交林、针叶林、岳桦林和草地的土壤含水率分别为46.83%、45.69%、48.77%和49.75%, 且不同海拔间不存在显著差异(p > 0.05)。针阔混交林土壤pH (4.76)显著高于针叶林(3.82)、岳桦林(3.78)和草地(3.81)的土壤pH (p < 0.05)。

1.2 样品采集与分析

2018年9月, 在针阔混交林、针叶林、岳桦林和草地这4个生态系统中分别设立3块20 m × 20 m的样地。在每个样地中利用直径为5 cm的土钻按照“S”形取0-10 cm土样(移除凋落物层), 将每个样地的7个土样均匀混合。将新鲜土样置于保温箱中带回实验室, 去除土壤中的石块、植物根系, 并将土壤过2 mm土壤筛。接着将土壤分为两部分, 一部分放置于4 ℃冰箱中保存, 用于测定微生物生物量和酶活性。另一部分先进行风干, 粉碎后用于测定土壤总有机C、全N和全P。

采用multi N/C 3000分析仪(Anailtik Jena AG, Jena, Germany)的固体模块通过燃烧法测定土壤有机C含量(由于东北温带森林表层土壤有机C含量太高和无机C含量太低以及机器误差的存在, 本实验室以往试验发现加酸处理的有机C含量和不加酸处理的总C含量差异不显著。因此, 本研究中将燃烧法测定的总的土壤C含量当作有机C含量)。另称取烘干的粉碎土样约0.2 g, 加入5 mL浓硫酸, 3 g CuSO4和K2SO4混合物, 消煮60 min, 稀释过滤后利用连续流动分析仪(BRAN+ LUEBBE-AA3, Hamburg, Germany)测定全N、全P含量。

微生物生物量C、N、P含量的测定采用氯仿熏蒸浸提法(Brookes et al., 1985)。称取新鲜土壤样品5 g置于100 mL小烧杯中, 将小烧杯放于真空干燥器中, 并在干燥器中加入NaOH溶液和氯仿, 25 ℃真空条件下处理24 h (熏蒸组)。培养结束后用0.5 mol·L-1 K2SO4 (土液比为1:2.5)浸提C、N, 或用0.5 mol·L-1 NaHCO3溶液浸提P。对照组不熏蒸, 浸提过程同熏蒸组。用multi N/C 3000分析仪测定浸提液的C、N浓度, 用钼蓝比色法测定浸提液的P浓度。然后用熏蒸组测定元素浓度与未熏蒸组测定元素浓度的差值乘以相应的转换系数来计算微生物生物量C、N、P含量。其中C、N和P转换系数分别为0.45、0.45和0.40 (Jenkinson et al., 2004)。

土壤酶活性主要测定BG、β-1, 4-N-乙酰葡糖氨糖苷酶(NAG)、酸性磷酸酶(AP) 3种水解酶的活性。其中, BG主要是微生物获取C的胞外酶, NAG是微生物获取N的胞外酶, 而AP是微生物获取P的胞外酶(Sinsabaugh et al., 2009; Waring et al., 2014)。酶活性的测定参考Martens等(1992)的方法。BG或NAG活性的测定方法为: 称取新鲜土壤样品1 g, 加入4 mL 0.1 mol·L-1醋酸缓冲液(pH = 5.0)和对硝基苯-β-D吡喃葡萄糖苷(BG底物, 0.025 mol·L-1)或β-N-乙酰氨基葡萄糖苷(NAG底物, 0.01 mol·L-1), 振荡混匀, 然后将土壤浆在35 ℃下培养1 h。培养结束后加入1 mL 0.5 mol·L-1 CaCl2和4 mL NaOH, 振荡过滤, 分光光度计410 nm下测量吸光值。AP活性的测定, 缓冲液使用改进的通用缓冲液(pH = 6.0), 底物为对硝基苯磷酸二钠(0.025 mol·L-1), 其他实验条件与程序同BG和NAG的测定方法。

1.3 数据分析

根据Mooshammer等(2014)的文献, 计算土壤碳氮比、碳磷比、氮磷比分别与土壤微生物生物量碳氮比、碳磷比、氮磷比的比值(C:Nimb、C:Pimb、N:Pimb)得到土壤微生物与土壤C:N:P化学计量不平衡性(C:N:Pimb = C:N:Psoil/C:N:Pmic)。

采用SPSS 21.0进行统计分析。采用单因素方差分析法和Duncan法比较不同海拔间土壤、微生物、胞外酶C、N、P含量及其化学计量比的差异(α = 0.05)。线性回归分析法建立胞外酶C:N、C:P、N:P分别与土壤C:N、C:P、N:P, 微生物C:N、C:P、N:P以及C:N、C:P、N:P不平衡性之间的相关性。用Sigmaplot 14.0绘图。

2 结果和分析

2.1 不同海拔土壤碳氮磷化学计量特征

随着海拔升高, 土壤N和P含量均呈现出先增加后降低的趋势(图1)。针叶林具有最高土壤N、P含量(图1B、1C), 分别是针阔混交林、岳桦和草地土壤N、P含量的1.16、1.34、1.21和1.12、1.46、1.35倍。然而, 不同海拔间土壤C含量并没有显著差异(p > 0.05)(图1A)。岳桦林的土壤C:N显著高于其他生态系统的土壤C:N (p < 0.05)(图1D), 但不同海拔间土壤C:P和土壤N:P均无显著差异(p > 0.05)(图1E、1F)。

图1

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图1大秃顶子山不同海拔土壤碳(C)、氮(N)、磷(P)含量及其化学计量比(平均值+标准误差, n = 3)。不同大写字母表示不同海拔间差异显著(p < 0.05)。

Fig. 1Soil carbon (C), nitrogen (N), and phosphorus (P) concentrations and their stoichiometric ratios under different altitudes in Mt. Datudingzi (mean + SE, n = 3). Different uppercase letters represent significant differences at 0.05 level among different altitudes.



2.2 不同海拔微生物生物量碳氮磷化学计量特征

海拔梯度对微生物生物量C没有显著影响(p > 0.05)(图2A)。针叶林具有最大的微生物生物量N却具有最小的微生物生物量P (图2B、2C)。此外, 针叶林的微生物生物量C:N低于针阔叶混交林、岳桦林以及草地的微生物生物量C:N (图2D), 而针叶林的C:P和N:P却显著高于针阔叶混交林、岳桦林以及草地的微生物生物量C: P和N:P (p < 0.05)(图2E、2F)。

图2

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图2大秃顶子山不同海拔土壤微生物生物量碳(C)、氮(N)、磷(P)含量及其化学计量比(平均值+标准误差, n = 3)。不同大写字母表示不同海拔间差异显著(p < 0.05)。

Fig. 2Microbial biomass carbon (C), nitrogen (N), and phosphorus (P) concentrations and their stoichiometric ratios under different altitudes in Mt. Datudingzi (mean + SE, n = 3). Different uppercase letters represent significant differences at 0.05 level among different altitudes.



2.3 不同海拔胞外酶碳氮磷化学计量特征

不同海拔间BG和NAG活性差异显著(p < 0.05), 且随海拔升高呈现下降趋势(图3A、3B)。然而海拔梯度变化对AP没有显著影响(p > 0.05)(图3C)。随着海拔的升高胞外酶C:P和N:P变化一致, 均呈现显著下降趋势(p < 0.05)(图3E、3F)。不同海拔间胞外酶C:N差异显著(p < 0.05), 且随海拔升高呈现先降低后增加的趋势(图3D)。

图3

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图3大秃顶子山不同海拔胞外酶碳(C)、氮(N)、磷(P)活性及其化学计量比(平均值+标准误差, n = 3)。不同大写字母表示不同海拔间差异显著(p < 0.05)。AP, 酸性磷酸酶; BG, β-1, 4-葡萄糖苷酶; NAG, 几丁质酶。

Fig. 3Exoenzyme carbon (C), nitrogen (N), and phosphorus (P) activities and their stoichiometric ratios under different altitudes in Mt. Datudingzi (mean + SE, n = 3). Different uppercase letters represent significant differences at 0.05 level among different altitudes. AP, acid phosphomonoesterase; BG, β-1,4-glucosidase; NAG, N-acetyl-β- glucosaminidase.



2.4 土壤-微生物-胞外酶之间碳氮磷化学计量特征间的相关性

胞外酶化学计量比受土壤和微生物生物量化学计量比影响(图4)。回归分析显示胞外酶C:N与土壤C:N无显著相关性(p > 0.05)(图4A), 与微生物生物量C:N正相关(R2 = 0.36, p = 0.038, 图4D)。胞外酶N:P与土壤N:P负相关(R2 = 0.35, p = 0.045, 图4C), 但与微生物生物量N:P无显著相关性(p > 0.05)(图4F)。胞外酶C:P与土壤C:P和微生物生物量C:P相关性均不显著(p > 0.05)(图4B、4E)。尽管仅发现胞外酶C:P和C:Pimb (R2= 0.37, p=0.036)以及胞外酶N:P和N:Pimb间(R2 = 0.53, p = 0.007)显著相关(图4H、4I), 胞外酶C:N、C:P、N:P分别随着C:Nimb、C:Pimb、N:Pimb的增加均呈现出减小的趋势(图4G、4H、4I)。

图4

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图4大秃顶子山胞外酶化学计量比与土壤和微生物化学计量比之间的相关性。

Fig. 4Relationships between exoenzyme stoichiometry and soil and microbial stoichiometry in Mt. Datudingzi.



3 讨论

3.1 不同海拔土壤碳氮磷特征

本研究发现不同海拔间土壤C含量差异不显著(p > 0.05)(图1A), 该结果与谷晓楠等(2017)在长白山的研究结果相似。Tashi等(2016)的全球整合分析研究发现土壤C含量会随着海拔的升高而显著增加, 并将其潜在的机制归因于海拔升高导致的温度降低会抑制微生物的分解作用。Garten和Hanson (2006)也认为土壤C的垂直分布主要由土壤微生物的分解速率所控制, 与土壤C的输入相关性不大。然而, 以往研究却没有回答为什么土壤C的垂直分布格局在不同研究间存在显著的分歧(Garten & Hanson, 2006; Tashi et al., 2016; 谷晓楠等, 2017)。为了阐明不同研究间土壤C沿海拔分布格局的差异性, 我们重新分析了Tashi等(2016)的全球数据。结果发现, 土壤C与海拔之间线性关系的斜率会随着最低海拔处的年平均气温的增加而显著增加(R2 = 0.26, p = 0.021, 图5), 说明温暖地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度要高于寒冷地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度。一般来说, 海拔每增加100 m, 温度会降低0.6 ℃。由于土壤呼吸与土壤温度之间普遍存在着指数函数关系(Davidson et al., 1998), 因此, 寒冷地区相比, 温暖地区相同程度的温度降低(即, 相同程度的海拔增加导致相同程度的温度降低)会导致更大程度的土壤呼吸速率降低, 这就解释了其中土壤C含量与海拔之间线性关系的斜率会随着年平均气温的增加而显著增加(图5)。本研究地位于高纬度地区, 年平均气温较低, 海拔升高导致的土壤呼吸速率降低程度也较低, 导致本研究中不同海拔间土壤C含量不存在显著的差异(图1A)。

图5

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图5年平均气温和土壤C储量与海拔之间线性关系斜率的相关性。数据来源于Tashi等(2016)的全球整合分析。空心三角为本研究中的斜率。空心圆为异常值。图中斜率代表海拔每升高1 km土壤C储量(kg·m-2)的变化程度。

Fig. 5Relationship between mean annual temperature and the slope of linear relationship between soil C storage and altitude. The data is from the global meta-analysis of Tashi et al. (2016). The open triangle is the slope from the current study. The open circle is the outlier. The slope stands for the change in soil C storage (kg·m-2) per km increase in elevation.



与土壤C含量不同, 不同海拔间土壤N、P含量存在显著差异(p < 0.05)。与低海拔的针阔混交林和针叶林相比, 高海拔的岳桦林和草地具有显著低的土壤N、P含量(图1B、1C)。Kang等(2011)研究发现: 随着海拔的升高, 植物叶片的N含量会显著降低, 这可能在一定程度上解释了为什么高海拔的岳桦林和草地具有较低的土壤N含量。此外, 海拔升高导致的温度降低会抑制生物固氮过程(Zheng et al., 2019), 较低的生物固氮作用也可能是岳桦林和草地土壤N含量较低的另一个原因。对于P而言, 主要来源是矿物岩石的缓慢风化作用, 绝大部分存储在土壤中。魏晶等(2005)在长白山高山冻原系统的研究中发现土壤P库约占生态系统P库的99.2%。加之P又具有较低的迁移率, 因此, 生态系统总的P库大小基本保持不变。由于低海拔的生态系统生产力要显著高于高海拔的生态系统生产力, 这必然会将更多土壤深层的P通过凋落物的形式转运到土壤表层, 最终导致针阔混交林和针叶林0-10 cm土壤P含量显著高于岳桦林和草地。一般来说, 中海拔地区的地上生物量最高(Ensslin et al., 2015) , 因此, 本研究中土壤N、P含量随海拔升高呈现先增后降的垂直分布格局。尽管针阔混交林和针叶林之间土壤N、P含量差异不显著, 但是前者的土壤N、P含量要略低于后者, 这可能和针阔混交林受到人为干扰严重有关。

此外, 研究还显示岳桦林的土壤C:N显著高于其他生态系统的土壤C:N (p < 0.05)。通过分析以往研究, 我们发现以桦木属树种为优势的生态系统土壤C:N要高于其他生态系统。例如, 张萍等(2018)在黄土丘陵区的研究也发现白桦(Betula platyphylla)林的土壤C:N要显著高于其他林型, 尽管白桦林具有较低的凋落物C:N, 但目前我们还不清楚树种组成改变土壤C:N的内在机制。

3.2 不同海拔土壤微生物生物量和酶活性特征

本研究发现土壤微生物生物量C并不会随着海拔的变化而发生显著变化(p > 0.05)(图2)。这一研究结果与李洪杰等(2016)在川西高山森林的研究结果相同, 却与刘秉儒(2010)和Hofmann等(2016)的研究不同。其原因可能是因为土壤微生物生物量C的大小一般主要由土壤有机质或者土壤C含量的大小所决定(Wardle, 1992), 即有机质含量越高, 土壤微生物生物量越大(徐秋芳等, 2005; 胡宗达等, 2012)。刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势。相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致。本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异。然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似。例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量。土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性。

随着海拔的升高, 微生物C、N获取相关胞外酶的活性呈现显著降低趋势(p < 0.05)(图3)。这与Xu等(2015)在长白山的研究相符。由于土壤有机质或者土壤C、N含量会显著影响胞外酶的活性(Štursová & Baldrian, 2011; Wallenius et al., 2011), 以往研究认为土壤胞外酶活性随海拔升高而降低是由于土壤有机质含量降低所导致(Xu et al., 2015; Hofmann et al., 2016)。然而在本研究中, 尽管针阔混交林的土壤C、N含量和微生物生物量C、N含量并不是最高, 但针阔混交林的BG和NAG活性却最高。这些结果表明海拔升高导致的温度降低可能抑制了微生物胞外酶的活性。与BG和NAG活性不同, 不同海拔间AP酶活性不存在显著差异(p > 0.05)。AP与BG和NAG不同的海拔分布格局导致胞外酶C:P和N:P随着海拔的升高而显著降低。胞外酶化学计量比的这种变异性还可能与微生物对土壤化学计量比的适应策略相关(Peng & Wang, 2016; Zhou et al., 2017)。

3.3 土壤-微生物-胞外酶之间碳氮磷化学计量特征的相关性

资源分配理论(Allison & Vitousek, 2005)指出, 当微生物生长受到某一元素限制时会增加与该元素获取相关胞外酶的合成, 因为胞外酶的合成需要能量和物质的投入, 微生物需要均衡各种元素获取与投资之间的相对平衡(Allison et al., 2010)。因此, 最近国内外****开始探索胞外酶化学计量比和土壤化学计量比之间的相关性。本研究发现胞外酶N:P与土壤N:P间存在显著负相关关系(图4)。这与Xu等(2017)在中国东部南北样带9种典型森林生态系统中的研究结果相似。存在这种负相关关系是因为在土壤N:P高的条件下, 微生物生长受到P限制较大, 微生物群落会通过降低胞外酶N:P进行适应。因此, 本研究结果在一定程度上支持了资源分配理论。

尽管胞外酶C:N与土壤C:N之间不存在显著相关性, 本研究却发现胞外酶C:N与微生物C:N之间存在显著正相关关系(p < 0.05)(图4)。此外, 胞外酶C:P和N:P也分别和微生物C:P和N:P存在正相关趋势。这些结果可能意味着微生物生物量C、N、P之间的相对比例大小与微生物对C、N、P 3种元素的获取能力相关。长久以来, 微生物生物量C:N:P的环境可塑性得到了广泛关注(Cleveland & Liptzin, 2007; Li et al., 2012; Xu et al., 2013), 而现在关注更多的是微生物生物量C:N:P对土壤功能过程的影响。周正虎和王传宽(2017)对帽儿山地区不同土地利用方式下土壤-微生物-矿化碳氮化学计量特征的研究中发现单位微生物生物量的碳矿化速率随着微生物C:N增加而降低, 单位微生物生物量的氮矿化速率随着微生物C:N的增加而增加。Buchkowski等(2015)甚至发现微生物生物量C:N:P对C、N矿化速率的影响程度和微生物生物量对C、N矿化速率的影响程度相当。微生物与其土壤资源之间的化学计量不平衡性综合考虑了土壤和微生物两者C:N:P的变异性, 能够更加准确地来衡量微生物化学组成与资源化学组成的差异性。本研究也发现胞外酶C:N:P和C:N:P化学计量不平衡性间存在负相关关系, 进一步证明了土壤与微生物之间C、N、P的差异会对胞外酶化学计量比产生影响(Mooshammer et al., 2014)。前期研究已经证实土壤和微生物间的C:N化学计量不平衡性会对土壤C、N矿化速率产生影响(周正虎和王传宽, 2017), 综合考虑土壤和微生物C:N:P的变异性有助于我们对土壤C、N、P循环的理解。

4 结论

海拔变化导致的温度、植被变化会引起土壤、微生物生物量以及胞外酶C:N:P化学计量特征的变化。海拔增加导致的植被C输入的降低被土壤C输出随海拔增加而降低的变化所抵消, 致使土壤C含量以及以土壤C为“食物”的微生物生物量C在不同海拔间不存在显著的差异。胞外酶C:N:P随着微生物与土壤C:N:P化学计量不平衡性的增加而降低, 表明微生物会通过调整自身生物量C:N:P以及产生特定胞外酶来适应不同的元素限制, 验证了资源分配理论。



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... 微生物分解者只有通过产生胞外酶将环境中复杂有机质分解成可溶性小分子物质才能被自身吸收利用(Schimel & Bennett, 2004), 微生物胞外酶活性的大小直接影响土壤C、N、P循环过程.例如: Morrissey等(2014)研究表明土壤C矿化速率与β-1,4-葡萄糖苷酶(BG)活性正相关.Chen等(2017)整合分析发现C获取相关的胞外酶对N添加的响应与土壤呼吸对N添加的响应之间存在显著正相关关系, 也就是说N添加会通过影响胞外酶活性来影响土壤呼吸, 最终影响土壤C储量.还有研究发现土壤磷酸酶活性与土壤有效磷含量之间呈负相关关系(Allison et al., 2007).通过量化胞外酶活性有助于理解土壤的生物地球化学循环过程(Sinsabaugh et al., 2009; Buchkowski et al., 2015).目前, 生态化学计量学相关理论已经被应用到微生物胞外酶研究中, 探索微生物胞外酶C:N:P对不同土壤C:N:P的适应机制.Xu等(2017)分析我国东部南北样带森林生态系统土壤酶活性及其化学计量比时发现, 土壤胞外酶C:P和N:P分别与土壤C:P和土壤N:P呈显著负相关关系.Peng和Wang (2016)研究发现土壤C、N、P是导致土壤胞外酶及其化学计量变异的主要因素.海拔梯度引起气候、植被、土壤特征的变化会进一步导致土壤C、N、P化学计量特征的变化(李相楹等, 2016), 然而土壤微生物是否会通过调整自身生物量C:N:P和胞外酶C:N:P进行适应仍不明确.通过研究微生物生物量和胞外酶C:N:P的环境可塑性反过来有助于我们对土壤C、N、P循环过程的理解. ...

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... 微生物生物量C、N、P含量的测定采用氯仿熏蒸浸提法(Brookes et al., 1985).称取新鲜土壤样品5 g置于100 mL小烧杯中, 将小烧杯放于真空干燥器中, 并在干燥器中加入NaOH溶液和氯仿, 25 ℃真空条件下处理24 h (熏蒸组).培养结束后用0.5 mol·L-1 K2SO4 (土液比为1:2.5)浸提C、N, 或用0.5 mol·L-1 NaHCO3溶液浸提P.对照组不熏蒸, 浸提过程同熏蒸组.用multi N/C 3000分析仪测定浸提液的C、N浓度, 用钼蓝比色法测定浸提液的P浓度.然后用熏蒸组测定元素浓度与未熏蒸组测定元素浓度的差值乘以相应的转换系数来计算微生物生物量C、N、P含量.其中C、N和P转换系数分别为0.45、0.45和0.40 (Jenkinson et al., 2004). ...

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2015

... 微生物分解者只有通过产生胞外酶将环境中复杂有机质分解成可溶性小分子物质才能被自身吸收利用(Schimel & Bennett, 2004), 微生物胞外酶活性的大小直接影响土壤C、N、P循环过程.例如: Morrissey等(2014)研究表明土壤C矿化速率与β-1,4-葡萄糖苷酶(BG)活性正相关.Chen等(2017)整合分析发现C获取相关的胞外酶对N添加的响应与土壤呼吸对N添加的响应之间存在显著正相关关系, 也就是说N添加会通过影响胞外酶活性来影响土壤呼吸, 最终影响土壤C储量.还有研究发现土壤磷酸酶活性与土壤有效磷含量之间呈负相关关系(Allison et al., 2007).通过量化胞外酶活性有助于理解土壤的生物地球化学循环过程(Sinsabaugh et al., 2009; Buchkowski et al., 2015).目前, 生态化学计量学相关理论已经被应用到微生物胞外酶研究中, 探索微生物胞外酶C:N:P对不同土壤C:N:P的适应机制.Xu等(2017)分析我国东部南北样带森林生态系统土壤酶活性及其化学计量比时发现, 土壤胞外酶C:P和N:P分别与土壤C:P和土壤N:P呈显著负相关关系.Peng和Wang (2016)研究发现土壤C、N、P是导致土壤胞外酶及其化学计量变异的主要因素.海拔梯度引起气候、植被、土壤特征的变化会进一步导致土壤C、N、P化学计量特征的变化(李相楹等, 2016), 然而土壤微生物是否会通过调整自身生物量C:N:P和胞外酶C:N:P进行适应仍不明确.通过研究微生物生物量和胞外酶C:N:P的环境可塑性反过来有助于我们对土壤C、N、P循环过程的理解. ...

... 尽管胞外酶C:N与土壤C:N之间不存在显著相关性, 本研究却发现胞外酶C:N与微生物C:N之间存在显著正相关关系(p < 0.05)(图4).此外, 胞外酶C:P和N:P也分别和微生物C:P和N:P存在正相关趋势.这些结果可能意味着微生物生物量C、N、P之间的相对比例大小与微生物对C、N、P 3种元素的获取能力相关.长久以来, 微生物生物量C:N:P的环境可塑性得到了广泛关注(Cleveland & Liptzin, 2007; Li et al., 2012; Xu et al., 2013), 而现在关注更多的是微生物生物量C:N:P对土壤功能过程的影响.周正虎和王传宽(2017)对帽儿山地区不同土地利用方式下土壤-微生物-矿化碳氮化学计量特征的研究中发现单位微生物生物量的碳矿化速率随着微生物C:N增加而降低, 单位微生物生物量的氮矿化速率随着微生物C:N的增加而增加.Buchkowski等(2015)甚至发现微生物生物量C:N:P对C、N矿化速率的影响程度和微生物生物量对C、N矿化速率的影响程度相当.微生物与其土壤资源之间的化学计量不平衡性综合考虑了土壤和微生物两者C:N:P的变异性, 能够更加准确地来衡量微生物化学组成与资源化学组成的差异性.本研究也发现胞外酶C:N:P和C:N:P化学计量不平衡性间存在负相关关系, 进一步证明了土壤与微生物之间C、N、P的差异会对胞外酶化学计量比产生影响(Mooshammer et al., 2014).前期研究已经证实土壤和微生物间的C:N化学计量不平衡性会对土壤C、N矿化速率产生影响(周正虎和王传宽, 2017), 综合考虑土壤和微生物C:N:P的变异性有助于我们对土壤C、N、P循环的理解. ...

海拔对高山峡谷区土壤微生物生物量和酶活性的影响
2
2016

... 土壤微生物是陆地生态系统的重要组分, 驱动着生态系统的物质循环和能量流动, 如有机质分解、有机碳固持、氮循环等(Leff et al., 2015), 影响生态系统的功能(Chapin et al., 2003; Mooshammer et al., 2014).海拔梯度变化会引起小气候和植被的变化, 改变土壤微生物群落结构和活性(Fierer et al., 2011).温度是限制微生物生长和活性的重要生态因子(Margesin et al., 2009; Looby & Treseder, 2018).随海拔的升高, 温度逐渐降低, 这可能会降低微生物生物量, 抑制微生物的活性.许多研究表明土壤微生物生物量沿海拔的分布格局不相一致.例如, 赵盼盼等(2019a)在中亚热带戴云山不同海拔高度的台湾松(Pinus taiwanensis)林中的研究发现土壤微生物生物量碳(C)、氮(N)、磷(P)含量随着海拔升高均呈现降低的趋势; 曹瑞等(2016)在川西发现随着海拔的不断升高, 土壤微生物生物量C、N含量呈现先增加后减少再增加的趋势.不同研究中土壤微生物生物量的不同垂直分布格局可能是由于调控土壤微生物生物量的主导因子不同所导致.赵盼盼等(2019a)研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量.可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究. ...

... 研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量.可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究. ...

海拔对高山峡谷区土壤微生物生物量和酶活性的影响
2
2016

... 土壤微生物是陆地生态系统的重要组分, 驱动着生态系统的物质循环和能量流动, 如有机质分解、有机碳固持、氮循环等(Leff et al., 2015), 影响生态系统的功能(Chapin et al., 2003; Mooshammer et al., 2014).海拔梯度变化会引起小气候和植被的变化, 改变土壤微生物群落结构和活性(Fierer et al., 2011).温度是限制微生物生长和活性的重要生态因子(Margesin et al., 2009; Looby & Treseder, 2018).随海拔的升高, 温度逐渐降低, 这可能会降低微生物生物量, 抑制微生物的活性.许多研究表明土壤微生物生物量沿海拔的分布格局不相一致.例如, 赵盼盼等(2019a)在中亚热带戴云山不同海拔高度的台湾松(Pinus taiwanensis)林中的研究发现土壤微生物生物量碳(C)、氮(N)、磷(P)含量随着海拔升高均呈现降低的趋势; 曹瑞等(2016)在川西发现随着海拔的不断升高, 土壤微生物生物量C、N含量呈现先增加后减少再增加的趋势.不同研究中土壤微生物生物量的不同垂直分布格局可能是由于调控土壤微生物生物量的主导因子不同所导致.赵盼盼等(2019a)研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量.可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究. ...

... 研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量.可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究. ...

Nitrogen, phosphorus and carbon mineralization in response to nutrient and lime additions in peatlands
1
2003

... 土壤微生物是陆地生态系统的重要组分, 驱动着生态系统的物质循环和能量流动, 如有机质分解、有机碳固持、氮循环等(Leff et al., 2015), 影响生态系统的功能(Chapin et al., 2003; Mooshammer et al., 2014).海拔梯度变化会引起小气候和植被的变化, 改变土壤微生物群落结构和活性(Fierer et al., 2011).温度是限制微生物生长和活性的重要生态因子(Margesin et al., 2009; Looby & Treseder, 2018).随海拔的升高, 温度逐渐降低, 这可能会降低微生物生物量, 抑制微生物的活性.许多研究表明土壤微生物生物量沿海拔的分布格局不相一致.例如, 赵盼盼等(2019a)在中亚热带戴云山不同海拔高度的台湾松(Pinus taiwanensis)林中的研究发现土壤微生物生物量碳(C)、氮(N)、磷(P)含量随着海拔升高均呈现降低的趋势; 曹瑞等(2016)在川西发现随着海拔的不断升高, 土壤微生物生物量C、N含量呈现先增加后减少再增加的趋势.不同研究中土壤微生物生物量的不同垂直分布格局可能是由于调控土壤微生物生物量的主导因子不同所导致.赵盼盼等(2019a)研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量.可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究. ...

Costimulation of soil glycosidase activity and soil respiration by nitrogen addition
1
2017

... 微生物分解者只有通过产生胞外酶将环境中复杂有机质分解成可溶性小分子物质才能被自身吸收利用(Schimel & Bennett, 2004), 微生物胞外酶活性的大小直接影响土壤C、N、P循环过程.例如: Morrissey等(2014)研究表明土壤C矿化速率与β-1,4-葡萄糖苷酶(BG)活性正相关.Chen等(2017)整合分析发现C获取相关的胞外酶对N添加的响应与土壤呼吸对N添加的响应之间存在显著正相关关系, 也就是说N添加会通过影响胞外酶活性来影响土壤呼吸, 最终影响土壤C储量.还有研究发现土壤磷酸酶活性与土壤有效磷含量之间呈负相关关系(Allison et al., 2007).通过量化胞外酶活性有助于理解土壤的生物地球化学循环过程(Sinsabaugh et al., 2009; Buchkowski et al., 2015).目前, 生态化学计量学相关理论已经被应用到微生物胞外酶研究中, 探索微生物胞外酶C:N:P对不同土壤C:N:P的适应机制.Xu等(2017)分析我国东部南北样带森林生态系统土壤酶活性及其化学计量比时发现, 土壤胞外酶C:P和N:P分别与土壤C:P和土壤N:P呈显著负相关关系.Peng和Wang (2016)研究发现土壤C、N、P是导致土壤胞外酶及其化学计量变异的主要因素.海拔梯度引起气候、植被、土壤特征的变化会进一步导致土壤C、N、P化学计量特征的变化(李相楹等, 2016), 然而土壤微生物是否会通过调整自身生物量C:N:P和胞外酶C:N:P进行适应仍不明确.通过研究微生物生物量和胞外酶C:N:P的环境可塑性反过来有助于我们对土壤C、N、P循环过程的理解. ...

C:N:P stoichiometry in soil: Is there a “Redfield ratio” for the microbial biomass?
1
2007

... 尽管胞外酶C:N与土壤C:N之间不存在显著相关性, 本研究却发现胞外酶C:N与微生物C:N之间存在显著正相关关系(p < 0.05)(图4).此外, 胞外酶C:P和N:P也分别和微生物C:P和N:P存在正相关趋势.这些结果可能意味着微生物生物量C、N、P之间的相对比例大小与微生物对C、N、P 3种元素的获取能力相关.长久以来, 微生物生物量C:N:P的环境可塑性得到了广泛关注(Cleveland & Liptzin, 2007; Li et al., 2012; Xu et al., 2013), 而现在关注更多的是微生物生物量C:N:P对土壤功能过程的影响.周正虎和王传宽(2017)对帽儿山地区不同土地利用方式下土壤-微生物-矿化碳氮化学计量特征的研究中发现单位微生物生物量的碳矿化速率随着微生物C:N增加而降低, 单位微生物生物量的氮矿化速率随着微生物C:N的增加而增加.Buchkowski等(2015)甚至发现微生物生物量C:N:P对C、N矿化速率的影响程度和微生物生物量对C、N矿化速率的影响程度相当.微生物与其土壤资源之间的化学计量不平衡性综合考虑了土壤和微生物两者C:N:P的变异性, 能够更加准确地来衡量微生物化学组成与资源化学组成的差异性.本研究也发现胞外酶C:N:P和C:N:P化学计量不平衡性间存在负相关关系, 进一步证明了土壤与微生物之间C、N、P的差异会对胞外酶化学计量比产生影响(Mooshammer et al., 2014).前期研究已经证实土壤和微生物间的C:N化学计量不平衡性会对土壤C、N矿化速率产生影响(周正虎和王传宽, 2017), 综合考虑土壤和微生物C:N:P的变异性有助于我们对土壤C、N、P循环的理解. ...

Soil water content and temperature as independent or confounded factors controlling soil respiration in a temperate mixed hardwood forest
1
1998

... 本研究发现不同海拔间土壤C含量差异不显著(p > 0.05)(图1A), 该结果与谷晓楠等(2017)在长白山的研究结果相似.Tashi等(2016)的全球整合分析研究发现土壤C含量会随着海拔的升高而显著增加, 并将其潜在的机制归因于海拔升高导致的温度降低会抑制微生物的分解作用.Garten和Hanson (2006)也认为土壤C的垂直分布主要由土壤微生物的分解速率所控制, 与土壤C的输入相关性不大.然而, 以往研究却没有回答为什么土壤C的垂直分布格局在不同研究间存在显著的分歧(Garten & Hanson, 2006; Tashi et al., 2016; 谷晓楠等, 2017).为了阐明不同研究间土壤C沿海拔分布格局的差异性, 我们重新分析了Tashi等(2016)的全球数据.结果发现, 土壤C与海拔之间线性关系的斜率会随着最低海拔处的年平均气温的增加而显著增加(R2 = 0.26, p = 0.021, 图5), 说明温暖地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度要高于寒冷地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度.一般来说, 海拔每增加100 m, 温度会降低0.6 ℃.由于土壤呼吸与土壤温度之间普遍存在着指数函数关系(Davidson et al., 1998), 因此, 寒冷地区相比, 温暖地区相同程度的温度降低(即, 相同程度的海拔增加导致相同程度的温度降低)会导致更大程度的土壤呼吸速率降低, 这就解释了其中土壤C含量与海拔之间线性关系的斜率会随着年平均气温的增加而显著增加(图5).本研究地位于高纬度地区, 年平均气温较低, 海拔升高导致的土壤呼吸速率降低程度也较低, 导致本研究中不同海拔间土壤C含量不存在显著的差异(图1A). ...

Effects of elevation and land use on the biomass of trees, shrubs and herbs at Mount Kilimanjaro
1
2015

... 与土壤C含量不同, 不同海拔间土壤N、P含量存在显著差异(p < 0.05).与低海拔的针阔混交林和针叶林相比, 高海拔的岳桦林和草地具有显著低的土壤N、P含量(图1B、1C).Kang等(2011)研究发现: 随着海拔的升高, 植物叶片的N含量会显著降低, 这可能在一定程度上解释了为什么高海拔的岳桦林和草地具有较低的土壤N含量.此外, 海拔升高导致的温度降低会抑制生物固氮过程(Zheng et al., 2019), 较低的生物固氮作用也可能是岳桦林和草地土壤N含量较低的另一个原因.对于P而言, 主要来源是矿物岩石的缓慢风化作用, 绝大部分存储在土壤中.魏晶等(2005)在长白山高山冻原系统的研究中发现土壤P库约占生态系统P库的99.2%.加之P又具有较低的迁移率, 因此, 生态系统总的P库大小基本保持不变.由于低海拔的生态系统生产力要显著高于高海拔的生态系统生产力, 这必然会将更多土壤深层的P通过凋落物的形式转运到土壤表层, 最终导致针阔混交林和针叶林0-10 cm土壤P含量显著高于岳桦林和草地.一般来说, 中海拔地区的地上生物量最高(Ensslin et al., 2015) , 因此, 本研究中土壤N、P含量随海拔升高呈现先增后降的垂直分布格局.尽管针阔混交林和针叶林之间土壤N、P含量差异不显著, 但是前者的土壤N、P含量要略低于后者, 这可能和针阔混交林受到人为干扰严重有关. ...

Microbes do not follow the elevational diversity patterns of plants and animals
1
2011

... 土壤微生物是陆地生态系统的重要组分, 驱动着生态系统的物质循环和能量流动, 如有机质分解、有机碳固持、氮循环等(Leff et al., 2015), 影响生态系统的功能(Chapin et al., 2003; Mooshammer et al., 2014).海拔梯度变化会引起小气候和植被的变化, 改变土壤微生物群落结构和活性(Fierer et al., 2011).温度是限制微生物生长和活性的重要生态因子(Margesin et al., 2009; Looby & Treseder, 2018).随海拔的升高, 温度逐渐降低, 这可能会降低微生物生物量, 抑制微生物的活性.许多研究表明土壤微生物生物量沿海拔的分布格局不相一致.例如, 赵盼盼等(2019a)在中亚热带戴云山不同海拔高度的台湾松(Pinus taiwanensis)林中的研究发现土壤微生物生物量碳(C)、氮(N)、磷(P)含量随着海拔升高均呈现降低的趋势; 曹瑞等(2016)在川西发现随着海拔的不断升高, 土壤微生物生物量C、N含量呈现先增加后减少再增加的趋势.不同研究中土壤微生物生物量的不同垂直分布格局可能是由于调控土壤微生物生物量的主导因子不同所导致.赵盼盼等(2019a)研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量.可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究. ...

Measured forest soil C stocks and estimated turnover times along an elevation gradient
2
2006

... 本研究发现不同海拔间土壤C含量差异不显著(p > 0.05)(图1A), 该结果与谷晓楠等(2017)在长白山的研究结果相似.Tashi等(2016)的全球整合分析研究发现土壤C含量会随着海拔的升高而显著增加, 并将其潜在的机制归因于海拔升高导致的温度降低会抑制微生物的分解作用.Garten和Hanson (2006)也认为土壤C的垂直分布主要由土壤微生物的分解速率所控制, 与土壤C的输入相关性不大.然而, 以往研究却没有回答为什么土壤C的垂直分布格局在不同研究间存在显著的分歧(Garten & Hanson, 2006; Tashi et al., 2016; 谷晓楠等, 2017).为了阐明不同研究间土壤C沿海拔分布格局的差异性, 我们重新分析了Tashi等(2016)的全球数据.结果发现, 土壤C与海拔之间线性关系的斜率会随着最低海拔处的年平均气温的增加而显著增加(R2 = 0.26, p = 0.021, 图5), 说明温暖地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度要高于寒冷地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度.一般来说, 海拔每增加100 m, 温度会降低0.6 ℃.由于土壤呼吸与土壤温度之间普遍存在着指数函数关系(Davidson et al., 1998), 因此, 寒冷地区相比, 温暖地区相同程度的温度降低(即, 相同程度的海拔增加导致相同程度的温度降低)会导致更大程度的土壤呼吸速率降低, 这就解释了其中土壤C含量与海拔之间线性关系的斜率会随着年平均气温的增加而显著增加(图5).本研究地位于高纬度地区, 年平均气温较低, 海拔升高导致的土壤呼吸速率降低程度也较低, 导致本研究中不同海拔间土壤C含量不存在显著的差异(图1A). ...

... 也认为土壤C的垂直分布主要由土壤微生物的分解速率所控制, 与土壤C的输入相关性不大.然而, 以往研究却没有回答为什么土壤C的垂直分布格局在不同研究间存在显著的分歧(Garten & Hanson, 2006; Tashi et al., 2016; 谷晓楠等, 2017).为了阐明不同研究间土壤C沿海拔分布格局的差异性, 我们重新分析了Tashi等(2016)的全球数据.结果发现, 土壤C与海拔之间线性关系的斜率会随着最低海拔处的年平均气温的增加而显著增加(R2 = 0.26, p = 0.021, 图5), 说明温暖地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度要高于寒冷地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度.一般来说, 海拔每增加100 m, 温度会降低0.6 ℃.由于土壤呼吸与土壤温度之间普遍存在着指数函数关系(Davidson et al., 1998), 因此, 寒冷地区相比, 温暖地区相同程度的温度降低(即, 相同程度的海拔增加导致相同程度的温度降低)会导致更大程度的土壤呼吸速率降低, 这就解释了其中土壤C含量与海拔之间线性关系的斜率会随着年平均气温的增加而显著增加(图5).本研究地位于高纬度地区, 年平均气温较低, 海拔升高导致的土壤呼吸速率降低程度也较低, 导致本研究中不同海拔间土壤C含量不存在显著的差异(图1A). ...

长白山土壤微生物群落结构及酶活性随海拔的分布特征与影响因子
2
2017

... 本研究发现不同海拔间土壤C含量差异不显著(p > 0.05)(图1A), 该结果与谷晓楠等(2017)在长白山的研究结果相似.Tashi等(2016)的全球整合分析研究发现土壤C含量会随着海拔的升高而显著增加, 并将其潜在的机制归因于海拔升高导致的温度降低会抑制微生物的分解作用.Garten和Hanson (2006)也认为土壤C的垂直分布主要由土壤微生物的分解速率所控制, 与土壤C的输入相关性不大.然而, 以往研究却没有回答为什么土壤C的垂直分布格局在不同研究间存在显著的分歧(Garten & Hanson, 2006; Tashi et al., 2016; 谷晓楠等, 2017).为了阐明不同研究间土壤C沿海拔分布格局的差异性, 我们重新分析了Tashi等(2016)的全球数据.结果发现, 土壤C与海拔之间线性关系的斜率会随着最低海拔处的年平均气温的增加而显著增加(R2 = 0.26, p = 0.021, 图5), 说明温暖地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度要高于寒冷地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度.一般来说, 海拔每增加100 m, 温度会降低0.6 ℃.由于土壤呼吸与土壤温度之间普遍存在着指数函数关系(Davidson et al., 1998), 因此, 寒冷地区相比, 温暖地区相同程度的温度降低(即, 相同程度的海拔增加导致相同程度的温度降低)会导致更大程度的土壤呼吸速率降低, 这就解释了其中土壤C含量与海拔之间线性关系的斜率会随着年平均气温的增加而显著增加(图5).本研究地位于高纬度地区, 年平均气温较低, 海拔升高导致的土壤呼吸速率降低程度也较低, 导致本研究中不同海拔间土壤C含量不存在显著的差异(图1A). ...

... ; 谷晓楠等, 2017).为了阐明不同研究间土壤C沿海拔分布格局的差异性, 我们重新分析了Tashi等(2016)的全球数据.结果发现, 土壤C与海拔之间线性关系的斜率会随着最低海拔处的年平均气温的增加而显著增加(R2 = 0.26, p = 0.021, 图5), 说明温暖地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度要高于寒冷地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度.一般来说, 海拔每增加100 m, 温度会降低0.6 ℃.由于土壤呼吸与土壤温度之间普遍存在着指数函数关系(Davidson et al., 1998), 因此, 寒冷地区相比, 温暖地区相同程度的温度降低(即, 相同程度的海拔增加导致相同程度的温度降低)会导致更大程度的土壤呼吸速率降低, 这就解释了其中土壤C含量与海拔之间线性关系的斜率会随着年平均气温的增加而显著增加(图5).本研究地位于高纬度地区, 年平均气温较低, 海拔升高导致的土壤呼吸速率降低程度也较低, 导致本研究中不同海拔间土壤C含量不存在显著的差异(图1A). ...

长白山土壤微生物群落结构及酶活性随海拔的分布特征与影响因子
2
2017

... 本研究发现不同海拔间土壤C含量差异不显著(p > 0.05)(图1A), 该结果与谷晓楠等(2017)在长白山的研究结果相似.Tashi等(2016)的全球整合分析研究发现土壤C含量会随着海拔的升高而显著增加, 并将其潜在的机制归因于海拔升高导致的温度降低会抑制微生物的分解作用.Garten和Hanson (2006)也认为土壤C的垂直分布主要由土壤微生物的分解速率所控制, 与土壤C的输入相关性不大.然而, 以往研究却没有回答为什么土壤C的垂直分布格局在不同研究间存在显著的分歧(Garten & Hanson, 2006; Tashi et al., 2016; 谷晓楠等, 2017).为了阐明不同研究间土壤C沿海拔分布格局的差异性, 我们重新分析了Tashi等(2016)的全球数据.结果发现, 土壤C与海拔之间线性关系的斜率会随着最低海拔处的年平均气温的增加而显著增加(R2 = 0.26, p = 0.021, 图5), 说明温暖地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度要高于寒冷地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度.一般来说, 海拔每增加100 m, 温度会降低0.6 ℃.由于土壤呼吸与土壤温度之间普遍存在着指数函数关系(Davidson et al., 1998), 因此, 寒冷地区相比, 温暖地区相同程度的温度降低(即, 相同程度的海拔增加导致相同程度的温度降低)会导致更大程度的土壤呼吸速率降低, 这就解释了其中土壤C含量与海拔之间线性关系的斜率会随着年平均气温的增加而显著增加(图5).本研究地位于高纬度地区, 年平均气温较低, 海拔升高导致的土壤呼吸速率降低程度也较低, 导致本研究中不同海拔间土壤C含量不存在显著的差异(图1A). ...

... ; 谷晓楠等, 2017).为了阐明不同研究间土壤C沿海拔分布格局的差异性, 我们重新分析了Tashi等(2016)的全球数据.结果发现, 土壤C与海拔之间线性关系的斜率会随着最低海拔处的年平均气温的增加而显著增加(R2 = 0.26, p = 0.021, 图5), 说明温暖地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度要高于寒冷地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度.一般来说, 海拔每增加100 m, 温度会降低0.6 ℃.由于土壤呼吸与土壤温度之间普遍存在着指数函数关系(Davidson et al., 1998), 因此, 寒冷地区相比, 温暖地区相同程度的温度降低(即, 相同程度的海拔增加导致相同程度的温度降低)会导致更大程度的土壤呼吸速率降低, 这就解释了其中土壤C含量与海拔之间线性关系的斜率会随着年平均气温的增加而显著增加(图5).本研究地位于高纬度地区, 年平均气温较低, 海拔升高导致的土壤呼吸速率降低程度也较低, 导致本研究中不同海拔间土壤C含量不存在显著的差异(图1A). ...

Distribution of prokaryotic abundance and microbial nutrient cycling across a high-alpine altitudinal gradient in the Austrian Central Alps is affected by vegetation, temperature, and soil nutrients
3
2016

... 本研究发现土壤微生物生物量C并不会随着海拔的变化而发生显著变化(p > 0.05)(图2).这一研究结果与李洪杰等(2016)在川西高山森林的研究结果相同, 却与刘秉儒(2010)和Hofmann等(2016)的研究不同.其原因可能是因为土壤微生物生物量C的大小一般主要由土壤有机质或者土壤C含量的大小所决定(Wardle, 1992), 即有机质含量越高, 土壤微生物生物量越大(徐秋芳等, 2005; 胡宗达等, 2012).刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

... 在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

... 随着海拔的升高, 微生物C、N获取相关胞外酶的活性呈现显著降低趋势(p < 0.05)(图3).这与Xu等(2015)在长白山的研究相符.由于土壤有机质或者土壤C、N含量会显著影响胞外酶的活性(Štursová & Baldrian, 2011; Wallenius et al., 2011), 以往研究认为土壤胞外酶活性随海拔升高而降低是由于土壤有机质含量降低所导致(Xu et al., 2015; Hofmann et al., 2016).然而在本研究中, 尽管针阔混交林的土壤C、N含量和微生物生物量C、N含量并不是最高, 但针阔混交林的BG和NAG活性却最高.这些结果表明海拔升高导致的温度降低可能抑制了微生物胞外酶的活性.与BG和NAG活性不同, 不同海拔间AP酶活性不存在显著差异(p > 0.05).AP与BG和NAG不同的海拔分布格局导致胞外酶C:P和N:P随着海拔的升高而显著降低.胞外酶化学计量比的这种变异性还可能与微生物对土壤化学计量比的适应策略相关(Peng & Wang, 2016; Zhou et al., 2017). ...

川滇高山栎林土壤氮素和微生物量碳氮随海拔变化的特征
1
2012

... 本研究发现土壤微生物生物量C并不会随着海拔的变化而发生显著变化(p > 0.05)(图2).这一研究结果与李洪杰等(2016)在川西高山森林的研究结果相同, 却与刘秉儒(2010)和Hofmann等(2016)的研究不同.其原因可能是因为土壤微生物生物量C的大小一般主要由土壤有机质或者土壤C含量的大小所决定(Wardle, 1992), 即有机质含量越高, 土壤微生物生物量越大(徐秋芳等, 2005; 胡宗达等, 2012).刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

川滇高山栎林土壤氮素和微生物量碳氮随海拔变化的特征
1
2012

... 本研究发现土壤微生物生物量C并不会随着海拔的变化而发生显著变化(p > 0.05)(图2).这一研究结果与李洪杰等(2016)在川西高山森林的研究结果相同, 却与刘秉儒(2010)和Hofmann等(2016)的研究不同.其原因可能是因为土壤微生物生物量C的大小一般主要由土壤有机质或者土壤C含量的大小所决定(Wardle, 1992), 即有机质含量越高, 土壤微生物生物量越大(徐秋芳等, 2005; 胡宗达等, 2012).刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

Measuring soil microbial biomass
1
2004

... 微生物生物量C、N、P含量的测定采用氯仿熏蒸浸提法(Brookes et al., 1985).称取新鲜土壤样品5 g置于100 mL小烧杯中, 将小烧杯放于真空干燥器中, 并在干燥器中加入NaOH溶液和氯仿, 25 ℃真空条件下处理24 h (熏蒸组).培养结束后用0.5 mol·L-1 K2SO4 (土液比为1:2.5)浸提C、N, 或用0.5 mol·L-1 NaHCO3溶液浸提P.对照组不熏蒸, 浸提过程同熏蒸组.用multi N/C 3000分析仪测定浸提液的C、N浓度, 用钼蓝比色法测定浸提液的P浓度.然后用熏蒸组测定元素浓度与未熏蒸组测定元素浓度的差值乘以相应的转换系数来计算微生物生物量C、N、P含量.其中C、N和P转换系数分别为0.45、0.45和0.40 (Jenkinson et al., 2004). ...

Variation in leaf nitrogen and phosphorus stoichiometry in Picea abies across Europe: An analysis based on local observations
1
2011

... 与土壤C含量不同, 不同海拔间土壤N、P含量存在显著差异(p < 0.05).与低海拔的针阔混交林和针叶林相比, 高海拔的岳桦林和草地具有显著低的土壤N、P含量(图1B、1C).Kang等(2011)研究发现: 随着海拔的升高, 植物叶片的N含量会显著降低, 这可能在一定程度上解释了为什么高海拔的岳桦林和草地具有较低的土壤N含量.此外, 海拔升高导致的温度降低会抑制生物固氮过程(Zheng et al., 2019), 较低的生物固氮作用也可能是岳桦林和草地土壤N含量较低的另一个原因.对于P而言, 主要来源是矿物岩石的缓慢风化作用, 绝大部分存储在土壤中.魏晶等(2005)在长白山高山冻原系统的研究中发现土壤P库约占生态系统P库的99.2%.加之P又具有较低的迁移率, 因此, 生态系统总的P库大小基本保持不变.由于低海拔的生态系统生产力要显著高于高海拔的生态系统生产力, 这必然会将更多土壤深层的P通过凋落物的形式转运到土壤表层, 最终导致针阔混交林和针叶林0-10 cm土壤P含量显著高于岳桦林和草地.一般来说, 中海拔地区的地上生物量最高(Ensslin et al., 2015) , 因此, 本研究中土壤N、P含量随海拔升高呈现先增后降的垂直分布格局.尽管针阔混交林和针叶林之间土壤N、P含量差异不显著, 但是前者的土壤N、P含量要略低于后者, 这可能和针阔混交林受到人为干扰严重有关. ...

Consistent responses of soil microbial communities to elevated nutrient inputs in grasslands across the globe
1
2015

... 土壤微生物是陆地生态系统的重要组分, 驱动着生态系统的物质循环和能量流动, 如有机质分解、有机碳固持、氮循环等(Leff et al., 2015), 影响生态系统的功能(Chapin et al., 2003; Mooshammer et al., 2014).海拔梯度变化会引起小气候和植被的变化, 改变土壤微生物群落结构和活性(Fierer et al., 2011).温度是限制微生物生长和活性的重要生态因子(Margesin et al., 2009; Looby & Treseder, 2018).随海拔的升高, 温度逐渐降低, 这可能会降低微生物生物量, 抑制微生物的活性.许多研究表明土壤微生物生物量沿海拔的分布格局不相一致.例如, 赵盼盼等(2019a)在中亚热带戴云山不同海拔高度的台湾松(Pinus taiwanensis)林中的研究发现土壤微生物生物量碳(C)、氮(N)、磷(P)含量随着海拔升高均呈现降低的趋势; 曹瑞等(2016)在川西发现随着海拔的不断升高, 土壤微生物生物量C、N含量呈现先增加后减少再增加的趋势.不同研究中土壤微生物生物量的不同垂直分布格局可能是由于调控土壤微生物生物量的主导因子不同所导致.赵盼盼等(2019a)研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量.可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究. ...

海拔梯度模拟气候变暖对高山森林土壤微生物生物量碳氮磷的影响
1
2016

... 本研究发现土壤微生物生物量C并不会随着海拔的变化而发生显著变化(p > 0.05)(图2).这一研究结果与李洪杰等(2016)在川西高山森林的研究结果相同, 却与刘秉儒(2010)和Hofmann等(2016)的研究不同.其原因可能是因为土壤微生物生物量C的大小一般主要由土壤有机质或者土壤C含量的大小所决定(Wardle, 1992), 即有机质含量越高, 土壤微生物生物量越大(徐秋芳等, 2005; 胡宗达等, 2012).刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

海拔梯度模拟气候变暖对高山森林土壤微生物生物量碳氮磷的影响
1
2016

... 本研究发现土壤微生物生物量C并不会随着海拔的变化而发生显著变化(p > 0.05)(图2).这一研究结果与李洪杰等(2016)在川西高山森林的研究结果相同, 却与刘秉儒(2010)和Hofmann等(2016)的研究不同.其原因可能是因为土壤微生物生物量C的大小一般主要由土壤有机质或者土壤C含量的大小所决定(Wardle, 1992), 即有机质含量越高, 土壤微生物生物量越大(徐秋芳等, 2005; 胡宗达等, 2012).刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

不同海拔高度下梵净山土壤碳、氮、磷分布特征
1
2016

... 微生物分解者只有通过产生胞外酶将环境中复杂有机质分解成可溶性小分子物质才能被自身吸收利用(Schimel & Bennett, 2004), 微生物胞外酶活性的大小直接影响土壤C、N、P循环过程.例如: Morrissey等(2014)研究表明土壤C矿化速率与β-1,4-葡萄糖苷酶(BG)活性正相关.Chen等(2017)整合分析发现C获取相关的胞外酶对N添加的响应与土壤呼吸对N添加的响应之间存在显著正相关关系, 也就是说N添加会通过影响胞外酶活性来影响土壤呼吸, 最终影响土壤C储量.还有研究发现土壤磷酸酶活性与土壤有效磷含量之间呈负相关关系(Allison et al., 2007).通过量化胞外酶活性有助于理解土壤的生物地球化学循环过程(Sinsabaugh et al., 2009; Buchkowski et al., 2015).目前, 生态化学计量学相关理论已经被应用到微生物胞外酶研究中, 探索微生物胞外酶C:N:P对不同土壤C:N:P的适应机制.Xu等(2017)分析我国东部南北样带森林生态系统土壤酶活性及其化学计量比时发现, 土壤胞外酶C:P和N:P分别与土壤C:P和土壤N:P呈显著负相关关系.Peng和Wang (2016)研究发现土壤C、N、P是导致土壤胞外酶及其化学计量变异的主要因素.海拔梯度引起气候、植被、土壤特征的变化会进一步导致土壤C、N、P化学计量特征的变化(李相楹等, 2016), 然而土壤微生物是否会通过调整自身生物量C:N:P和胞外酶C:N:P进行适应仍不明确.通过研究微生物生物量和胞外酶C:N:P的环境可塑性反过来有助于我们对土壤C、N、P循环过程的理解. ...

不同海拔高度下梵净山土壤碳、氮、磷分布特征
1
2016

... 微生物分解者只有通过产生胞外酶将环境中复杂有机质分解成可溶性小分子物质才能被自身吸收利用(Schimel & Bennett, 2004), 微生物胞外酶活性的大小直接影响土壤C、N、P循环过程.例如: Morrissey等(2014)研究表明土壤C矿化速率与β-1,4-葡萄糖苷酶(BG)活性正相关.Chen等(2017)整合分析发现C获取相关的胞外酶对N添加的响应与土壤呼吸对N添加的响应之间存在显著正相关关系, 也就是说N添加会通过影响胞外酶活性来影响土壤呼吸, 最终影响土壤C储量.还有研究发现土壤磷酸酶活性与土壤有效磷含量之间呈负相关关系(Allison et al., 2007).通过量化胞外酶活性有助于理解土壤的生物地球化学循环过程(Sinsabaugh et al., 2009; Buchkowski et al., 2015).目前, 生态化学计量学相关理论已经被应用到微生物胞外酶研究中, 探索微生物胞外酶C:N:P对不同土壤C:N:P的适应机制.Xu等(2017)分析我国东部南北样带森林生态系统土壤酶活性及其化学计量比时发现, 土壤胞外酶C:P和N:P分别与土壤C:P和土壤N:P呈显著负相关关系.Peng和Wang (2016)研究发现土壤C、N、P是导致土壤胞外酶及其化学计量变异的主要因素.海拔梯度引起气候、植被、土壤特征的变化会进一步导致土壤C、N、P化学计量特征的变化(李相楹等, 2016), 然而土壤微生物是否会通过调整自身生物量C:N:P和胞外酶C:N:P进行适应仍不明确.通过研究微生物生物量和胞外酶C:N:P的环境可塑性反过来有助于我们对土壤C、N、P循环过程的理解. ...

Is the C:N:P stoichiometry in soil and soil microbial biomass related to the landscape and land use in southern subtropical China?
1
2012

... 尽管胞外酶C:N与土壤C:N之间不存在显著相关性, 本研究却发现胞外酶C:N与微生物C:N之间存在显著正相关关系(p < 0.05)(图4).此外, 胞外酶C:P和N:P也分别和微生物C:P和N:P存在正相关趋势.这些结果可能意味着微生物生物量C、N、P之间的相对比例大小与微生物对C、N、P 3种元素的获取能力相关.长久以来, 微生物生物量C:N:P的环境可塑性得到了广泛关注(Cleveland & Liptzin, 2007; Li et al., 2012; Xu et al., 2013), 而现在关注更多的是微生物生物量C:N:P对土壤功能过程的影响.周正虎和王传宽(2017)对帽儿山地区不同土地利用方式下土壤-微生物-矿化碳氮化学计量特征的研究中发现单位微生物生物量的碳矿化速率随着微生物C:N增加而降低, 单位微生物生物量的氮矿化速率随着微生物C:N的增加而增加.Buchkowski等(2015)甚至发现微生物生物量C:N:P对C、N矿化速率的影响程度和微生物生物量对C、N矿化速率的影响程度相当.微生物与其土壤资源之间的化学计量不平衡性综合考虑了土壤和微生物两者C:N:P的变异性, 能够更加准确地来衡量微生物化学组成与资源化学组成的差异性.本研究也发现胞外酶C:N:P和C:N:P化学计量不平衡性间存在负相关关系, 进一步证明了土壤与微生物之间C、N、P的差异会对胞外酶化学计量比产生影响(Mooshammer et al., 2014).前期研究已经证实土壤和微生物间的C:N化学计量不平衡性会对土壤C、N矿化速率产生影响(周正虎和王传宽, 2017), 综合考虑土壤和微生物C:N:P的变异性有助于我们对土壤C、N、P循环的理解. ...

贺兰山东坡典型植物群落土壤微生物量碳、氮沿海拔梯度的变化特征
2
2010

... 本研究发现土壤微生物生物量C并不会随着海拔的变化而发生显著变化(p > 0.05)(图2).这一研究结果与李洪杰等(2016)在川西高山森林的研究结果相同, 却与刘秉儒(2010)和Hofmann等(2016)的研究不同.其原因可能是因为土壤微生物生物量C的大小一般主要由土壤有机质或者土壤C含量的大小所决定(Wardle, 1992), 即有机质含量越高, 土壤微生物生物量越大(徐秋芳等, 2005; 胡宗达等, 2012).刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

... ).刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

贺兰山东坡典型植物群落土壤微生物量碳、氮沿海拔梯度的变化特征
2
2010

... 本研究发现土壤微生物生物量C并不会随着海拔的变化而发生显著变化(p > 0.05)(图2).这一研究结果与李洪杰等(2016)在川西高山森林的研究结果相同, 却与刘秉儒(2010)和Hofmann等(2016)的研究不同.其原因可能是因为土壤微生物生物量C的大小一般主要由土壤有机质或者土壤C含量的大小所决定(Wardle, 1992), 即有机质含量越高, 土壤微生物生物量越大(徐秋芳等, 2005; 胡宗达等, 2012).刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

... ).刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

Shifts in soil fungi and extracellular enzyme activity with simulated climate change in a tropical montane cloud forest
1
2018

... 土壤微生物是陆地生态系统的重要组分, 驱动着生态系统的物质循环和能量流动, 如有机质分解、有机碳固持、氮循环等(Leff et al., 2015), 影响生态系统的功能(Chapin et al., 2003; Mooshammer et al., 2014).海拔梯度变化会引起小气候和植被的变化, 改变土壤微生物群落结构和活性(Fierer et al., 2011).温度是限制微生物生长和活性的重要生态因子(Margesin et al., 2009; Looby & Treseder, 2018).随海拔的升高, 温度逐渐降低, 这可能会降低微生物生物量, 抑制微生物的活性.许多研究表明土壤微生物生物量沿海拔的分布格局不相一致.例如, 赵盼盼等(2019a)在中亚热带戴云山不同海拔高度的台湾松(Pinus taiwanensis)林中的研究发现土壤微生物生物量碳(C)、氮(N)、磷(P)含量随着海拔升高均呈现降低的趋势; 曹瑞等(2016)在川西发现随着海拔的不断升高, 土壤微生物生物量C、N含量呈现先增加后减少再增加的趋势.不同研究中土壤微生物生物量的不同垂直分布格局可能是由于调控土壤微生物生物量的主导因子不同所导致.赵盼盼等(2019a)研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量.可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究. ...

Microbial communities and activities in alpine and subalpine soils
1
2009

... 土壤微生物是陆地生态系统的重要组分, 驱动着生态系统的物质循环和能量流动, 如有机质分解、有机碳固持、氮循环等(Leff et al., 2015), 影响生态系统的功能(Chapin et al., 2003; Mooshammer et al., 2014).海拔梯度变化会引起小气候和植被的变化, 改变土壤微生物群落结构和活性(Fierer et al., 2011).温度是限制微生物生长和活性的重要生态因子(Margesin et al., 2009; Looby & Treseder, 2018).随海拔的升高, 温度逐渐降低, 这可能会降低微生物生物量, 抑制微生物的活性.许多研究表明土壤微生物生物量沿海拔的分布格局不相一致.例如, 赵盼盼等(2019a)在中亚热带戴云山不同海拔高度的台湾松(Pinus taiwanensis)林中的研究发现土壤微生物生物量碳(C)、氮(N)、磷(P)含量随着海拔升高均呈现降低的趋势; 曹瑞等(2016)在川西发现随着海拔的不断升高, 土壤微生物生物量C、N含量呈现先增加后减少再增加的趋势.不同研究中土壤微生物生物量的不同垂直分布格局可能是由于调控土壤微生物生物量的主导因子不同所导致.赵盼盼等(2019a)研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量.可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究. ...

Production and persistence of soil enzymes with repeated addition of organic residues
1
1992

... 土壤酶活性主要测定BG、β-1, 4-N-乙酰葡糖氨糖苷酶(NAG)、酸性磷酸酶(AP) 3种水解酶的活性.其中, BG主要是微生物获取C的胞外酶, NAG是微生物获取N的胞外酶, 而AP是微生物获取P的胞外酶(Sinsabaugh et al., 2009; Waring et al., 2014).酶活性的测定参考Martens等(1992)的方法.BG或NAG活性的测定方法为: 称取新鲜土壤样品1 g, 加入4 mL 0.1 mol·L-1醋酸缓冲液(pH = 5.0)和对硝基苯-β-D吡喃葡萄糖苷(BG底物, 0.025 mol·L-1)或β-N-乙酰氨基葡萄糖苷(NAG底物, 0.01 mol·L-1), 振荡混匀, 然后将土壤浆在35 ℃下培养1 h.培养结束后加入1 mL 0.5 mol·L-1 CaCl2和4 mL NaOH, 振荡过滤, 分光光度计410 nm下测量吸光值.AP活性的测定, 缓冲液使用改进的通用缓冲液(pH = 6.0), 底物为对硝基苯磷酸二钠(0.025 mol·L-1), 其他实验条件与程序同BG和NAG的测定方法. ...

Stoichiometric imbalances between terrestrial decomposer communities and their resources: Mechanisms and implications of microbial adaptations to their resources
3
2014

... 土壤微生物是陆地生态系统的重要组分, 驱动着生态系统的物质循环和能量流动, 如有机质分解、有机碳固持、氮循环等(Leff et al., 2015), 影响生态系统的功能(Chapin et al., 2003; Mooshammer et al., 2014).海拔梯度变化会引起小气候和植被的变化, 改变土壤微生物群落结构和活性(Fierer et al., 2011).温度是限制微生物生长和活性的重要生态因子(Margesin et al., 2009; Looby & Treseder, 2018).随海拔的升高, 温度逐渐降低, 这可能会降低微生物生物量, 抑制微生物的活性.许多研究表明土壤微生物生物量沿海拔的分布格局不相一致.例如, 赵盼盼等(2019a)在中亚热带戴云山不同海拔高度的台湾松(Pinus taiwanensis)林中的研究发现土壤微生物生物量碳(C)、氮(N)、磷(P)含量随着海拔升高均呈现降低的趋势; 曹瑞等(2016)在川西发现随着海拔的不断升高, 土壤微生物生物量C、N含量呈现先增加后减少再增加的趋势.不同研究中土壤微生物生物量的不同垂直分布格局可能是由于调控土壤微生物生物量的主导因子不同所导致.赵盼盼等(2019a)研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量.可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究. ...

... 根据Mooshammer等(2014)的文献, 计算土壤碳氮比、碳磷比、氮磷比分别与土壤微生物生物量碳氮比、碳磷比、氮磷比的比值(C:Nimb、C:Pimb、N:Pimb)得到土壤微生物与土壤C:N:P化学计量不平衡性(C:N:Pimb = C:N:Psoil/C:N:Pmic). ...

... 尽管胞外酶C:N与土壤C:N之间不存在显著相关性, 本研究却发现胞外酶C:N与微生物C:N之间存在显著正相关关系(p < 0.05)(图4).此外, 胞外酶C:P和N:P也分别和微生物C:P和N:P存在正相关趋势.这些结果可能意味着微生物生物量C、N、P之间的相对比例大小与微生物对C、N、P 3种元素的获取能力相关.长久以来, 微生物生物量C:N:P的环境可塑性得到了广泛关注(Cleveland & Liptzin, 2007; Li et al., 2012; Xu et al., 2013), 而现在关注更多的是微生物生物量C:N:P对土壤功能过程的影响.周正虎和王传宽(2017)对帽儿山地区不同土地利用方式下土壤-微生物-矿化碳氮化学计量特征的研究中发现单位微生物生物量的碳矿化速率随着微生物C:N增加而降低, 单位微生物生物量的氮矿化速率随着微生物C:N的增加而增加.Buchkowski等(2015)甚至发现微生物生物量C:N:P对C、N矿化速率的影响程度和微生物生物量对C、N矿化速率的影响程度相当.微生物与其土壤资源之间的化学计量不平衡性综合考虑了土壤和微生物两者C:N:P的变异性, 能够更加准确地来衡量微生物化学组成与资源化学组成的差异性.本研究也发现胞外酶C:N:P和C:N:P化学计量不平衡性间存在负相关关系, 进一步证明了土壤与微生物之间C、N、P的差异会对胞外酶化学计量比产生影响(Mooshammer et al., 2014).前期研究已经证实土壤和微生物间的C:N化学计量不平衡性会对土壤C、N矿化速率产生影响(周正虎和王传宽, 2017), 综合考虑土壤和微生物C:N:P的变异性有助于我们对土壤C、N、P循环的理解. ...

Using microbial communities and extracellular enzymes to link soil organic matter characteristics to greenhouse gas production in a tidal freshwater wetland
1
2014

... 微生物分解者只有通过产生胞外酶将环境中复杂有机质分解成可溶性小分子物质才能被自身吸收利用(Schimel & Bennett, 2004), 微生物胞外酶活性的大小直接影响土壤C、N、P循环过程.例如: Morrissey等(2014)研究表明土壤C矿化速率与β-1,4-葡萄糖苷酶(BG)活性正相关.Chen等(2017)整合分析发现C获取相关的胞外酶对N添加的响应与土壤呼吸对N添加的响应之间存在显著正相关关系, 也就是说N添加会通过影响胞外酶活性来影响土壤呼吸, 最终影响土壤C储量.还有研究发现土壤磷酸酶活性与土壤有效磷含量之间呈负相关关系(Allison et al., 2007).通过量化胞外酶活性有助于理解土壤的生物地球化学循环过程(Sinsabaugh et al., 2009; Buchkowski et al., 2015).目前, 生态化学计量学相关理论已经被应用到微生物胞外酶研究中, 探索微生物胞外酶C:N:P对不同土壤C:N:P的适应机制.Xu等(2017)分析我国东部南北样带森林生态系统土壤酶活性及其化学计量比时发现, 土壤胞外酶C:P和N:P分别与土壤C:P和土壤N:P呈显著负相关关系.Peng和Wang (2016)研究发现土壤C、N、P是导致土壤胞外酶及其化学计量变异的主要因素.海拔梯度引起气候、植被、土壤特征的变化会进一步导致土壤C、N、P化学计量特征的变化(李相楹等, 2016), 然而土壤微生物是否会通过调整自身生物量C:N:P和胞外酶C:N:P进行适应仍不明确.通过研究微生物生物量和胞外酶C:N:P的环境可塑性反过来有助于我们对土壤C、N、P循环过程的理解. ...

Stoichiometry of soil extracellular enzyme activity along a climatic transect in temperate grasslands of northern China
2
2016

... 微生物分解者只有通过产生胞外酶将环境中复杂有机质分解成可溶性小分子物质才能被自身吸收利用(Schimel & Bennett, 2004), 微生物胞外酶活性的大小直接影响土壤C、N、P循环过程.例如: Morrissey等(2014)研究表明土壤C矿化速率与β-1,4-葡萄糖苷酶(BG)活性正相关.Chen等(2017)整合分析发现C获取相关的胞外酶对N添加的响应与土壤呼吸对N添加的响应之间存在显著正相关关系, 也就是说N添加会通过影响胞外酶活性来影响土壤呼吸, 最终影响土壤C储量.还有研究发现土壤磷酸酶活性与土壤有效磷含量之间呈负相关关系(Allison et al., 2007).通过量化胞外酶活性有助于理解土壤的生物地球化学循环过程(Sinsabaugh et al., 2009; Buchkowski et al., 2015).目前, 生态化学计量学相关理论已经被应用到微生物胞外酶研究中, 探索微生物胞外酶C:N:P对不同土壤C:N:P的适应机制.Xu等(2017)分析我国东部南北样带森林生态系统土壤酶活性及其化学计量比时发现, 土壤胞外酶C:P和N:P分别与土壤C:P和土壤N:P呈显著负相关关系.Peng和Wang (2016)研究发现土壤C、N、P是导致土壤胞外酶及其化学计量变异的主要因素.海拔梯度引起气候、植被、土壤特征的变化会进一步导致土壤C、N、P化学计量特征的变化(李相楹等, 2016), 然而土壤微生物是否会通过调整自身生物量C:N:P和胞外酶C:N:P进行适应仍不明确.通过研究微生物生物量和胞外酶C:N:P的环境可塑性反过来有助于我们对土壤C、N、P循环过程的理解. ...

... 随着海拔的升高, 微生物C、N获取相关胞外酶的活性呈现显著降低趋势(p < 0.05)(图3).这与Xu等(2015)在长白山的研究相符.由于土壤有机质或者土壤C、N含量会显著影响胞外酶的活性(Štursová & Baldrian, 2011; Wallenius et al., 2011), 以往研究认为土壤胞外酶活性随海拔升高而降低是由于土壤有机质含量降低所导致(Xu et al., 2015; Hofmann et al., 2016).然而在本研究中, 尽管针阔混交林的土壤C、N含量和微生物生物量C、N含量并不是最高, 但针阔混交林的BG和NAG活性却最高.这些结果表明海拔升高导致的温度降低可能抑制了微生物胞外酶的活性.与BG和NAG活性不同, 不同海拔间AP酶活性不存在显著差异(p > 0.05).AP与BG和NAG不同的海拔分布格局导致胞外酶C:P和N:P随着海拔的升高而显著降低.胞外酶化学计量比的这种变异性还可能与微生物对土壤化学计量比的适应策略相关(Peng & Wang, 2016; Zhou et al., 2017). ...

Nitrogen mineralization: Challenges of a changing paradigm
1
2004

... 微生物分解者只有通过产生胞外酶将环境中复杂有机质分解成可溶性小分子物质才能被自身吸收利用(Schimel & Bennett, 2004), 微生物胞外酶活性的大小直接影响土壤C、N、P循环过程.例如: Morrissey等(2014)研究表明土壤C矿化速率与β-1,4-葡萄糖苷酶(BG)活性正相关.Chen等(2017)整合分析发现C获取相关的胞外酶对N添加的响应与土壤呼吸对N添加的响应之间存在显著正相关关系, 也就是说N添加会通过影响胞外酶活性来影响土壤呼吸, 最终影响土壤C储量.还有研究发现土壤磷酸酶活性与土壤有效磷含量之间呈负相关关系(Allison et al., 2007).通过量化胞外酶活性有助于理解土壤的生物地球化学循环过程(Sinsabaugh et al., 2009; Buchkowski et al., 2015).目前, 生态化学计量学相关理论已经被应用到微生物胞外酶研究中, 探索微生物胞外酶C:N:P对不同土壤C:N:P的适应机制.Xu等(2017)分析我国东部南北样带森林生态系统土壤酶活性及其化学计量比时发现, 土壤胞外酶C:P和N:P分别与土壤C:P和土壤N:P呈显著负相关关系.Peng和Wang (2016)研究发现土壤C、N、P是导致土壤胞外酶及其化学计量变异的主要因素.海拔梯度引起气候、植被、土壤特征的变化会进一步导致土壤C、N、P化学计量特征的变化(李相楹等, 2016), 然而土壤微生物是否会通过调整自身生物量C:N:P和胞外酶C:N:P进行适应仍不明确.通过研究微生物生物量和胞外酶C:N:P的环境可塑性反过来有助于我们对土壤C、N、P循环过程的理解. ...

Ecoenzymatic stoichiometry of microbial organic nutrient acquisition in soil and sediment
2
2009

... 微生物分解者只有通过产生胞外酶将环境中复杂有机质分解成可溶性小分子物质才能被自身吸收利用(Schimel & Bennett, 2004), 微生物胞外酶活性的大小直接影响土壤C、N、P循环过程.例如: Morrissey等(2014)研究表明土壤C矿化速率与β-1,4-葡萄糖苷酶(BG)活性正相关.Chen等(2017)整合分析发现C获取相关的胞外酶对N添加的响应与土壤呼吸对N添加的响应之间存在显著正相关关系, 也就是说N添加会通过影响胞外酶活性来影响土壤呼吸, 最终影响土壤C储量.还有研究发现土壤磷酸酶活性与土壤有效磷含量之间呈负相关关系(Allison et al., 2007).通过量化胞外酶活性有助于理解土壤的生物地球化学循环过程(Sinsabaugh et al., 2009; Buchkowski et al., 2015).目前, 生态化学计量学相关理论已经被应用到微生物胞外酶研究中, 探索微生物胞外酶C:N:P对不同土壤C:N:P的适应机制.Xu等(2017)分析我国东部南北样带森林生态系统土壤酶活性及其化学计量比时发现, 土壤胞外酶C:P和N:P分别与土壤C:P和土壤N:P呈显著负相关关系.Peng和Wang (2016)研究发现土壤C、N、P是导致土壤胞外酶及其化学计量变异的主要因素.海拔梯度引起气候、植被、土壤特征的变化会进一步导致土壤C、N、P化学计量特征的变化(李相楹等, 2016), 然而土壤微生物是否会通过调整自身生物量C:N:P和胞外酶C:N:P进行适应仍不明确.通过研究微生物生物量和胞外酶C:N:P的环境可塑性反过来有助于我们对土壤C、N、P循环过程的理解. ...

... 土壤酶活性主要测定BG、β-1, 4-N-乙酰葡糖氨糖苷酶(NAG)、酸性磷酸酶(AP) 3种水解酶的活性.其中, BG主要是微生物获取C的胞外酶, NAG是微生物获取N的胞外酶, 而AP是微生物获取P的胞外酶(Sinsabaugh et al., 2009; Waring et al., 2014).酶活性的测定参考Martens等(1992)的方法.BG或NAG活性的测定方法为: 称取新鲜土壤样品1 g, 加入4 mL 0.1 mol·L-1醋酸缓冲液(pH = 5.0)和对硝基苯-β-D吡喃葡萄糖苷(BG底物, 0.025 mol·L-1)或β-N-乙酰氨基葡萄糖苷(NAG底物, 0.01 mol·L-1), 振荡混匀, 然后将土壤浆在35 ℃下培养1 h.培养结束后加入1 mL 0.5 mol·L-1 CaCl2和4 mL NaOH, 振荡过滤, 分光光度计410 nm下测量吸光值.AP活性的测定, 缓冲液使用改进的通用缓冲液(pH = 6.0), 底物为对硝基苯磷酸二钠(0.025 mol·L-1), 其他实验条件与程序同BG和NAG的测定方法. ...

Effects of soil properties and management on the activity of soil organic matter transforming enzymes and the quantification of soil-bound and free activity
1
2011

... 随着海拔的升高, 微生物C、N获取相关胞外酶的活性呈现显著降低趋势(p < 0.05)(图3).这与Xu等(2015)在长白山的研究相符.由于土壤有机质或者土壤C、N含量会显著影响胞外酶的活性(Štursová & Baldrian, 2011; Wallenius et al., 2011), 以往研究认为土壤胞外酶活性随海拔升高而降低是由于土壤有机质含量降低所导致(Xu et al., 2015; Hofmann et al., 2016).然而在本研究中, 尽管针阔混交林的土壤C、N含量和微生物生物量C、N含量并不是最高, 但针阔混交林的BG和NAG活性却最高.这些结果表明海拔升高导致的温度降低可能抑制了微生物胞外酶的活性.与BG和NAG活性不同, 不同海拔间AP酶活性不存在显著差异(p > 0.05).AP与BG和NAG不同的海拔分布格局导致胞外酶C:P和N:P随着海拔的升高而显著降低.胞外酶化学计量比的这种变异性还可能与微生物对土壤化学计量比的适应策略相关(Peng & Wang, 2016; Zhou et al., 2017). ...

Soil carbon and nitrogen stocks in forests along an altitudinal gradient in the eastern Himalayas and a meta-analysis of global data
5
2016

... 本研究发现不同海拔间土壤C含量差异不显著(p > 0.05)(图1A), 该结果与谷晓楠等(2017)在长白山的研究结果相似.Tashi等(2016)的全球整合分析研究发现土壤C含量会随着海拔的升高而显著增加, 并将其潜在的机制归因于海拔升高导致的温度降低会抑制微生物的分解作用.Garten和Hanson (2006)也认为土壤C的垂直分布主要由土壤微生物的分解速率所控制, 与土壤C的输入相关性不大.然而, 以往研究却没有回答为什么土壤C的垂直分布格局在不同研究间存在显著的分歧(Garten & Hanson, 2006; Tashi et al., 2016; 谷晓楠等, 2017).为了阐明不同研究间土壤C沿海拔分布格局的差异性, 我们重新分析了Tashi等(2016)的全球数据.结果发现, 土壤C与海拔之间线性关系的斜率会随着最低海拔处的年平均气温的增加而显著增加(R2 = 0.26, p = 0.021, 图5), 说明温暖地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度要高于寒冷地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度.一般来说, 海拔每增加100 m, 温度会降低0.6 ℃.由于土壤呼吸与土壤温度之间普遍存在着指数函数关系(Davidson et al., 1998), 因此, 寒冷地区相比, 温暖地区相同程度的温度降低(即, 相同程度的海拔增加导致相同程度的温度降低)会导致更大程度的土壤呼吸速率降低, 这就解释了其中土壤C含量与海拔之间线性关系的斜率会随着年平均气温的增加而显著增加(图5).本研究地位于高纬度地区, 年平均气温较低, 海拔升高导致的土壤呼吸速率降低程度也较低, 导致本研究中不同海拔间土壤C含量不存在显著的差异(图1A). ...

... ; Tashi et al., 2016; 谷晓楠等, 2017).为了阐明不同研究间土壤C沿海拔分布格局的差异性, 我们重新分析了Tashi等(2016)的全球数据.结果发现, 土壤C与海拔之间线性关系的斜率会随着最低海拔处的年平均气温的增加而显著增加(R2 = 0.26, p = 0.021, 图5), 说明温暖地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度要高于寒冷地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度.一般来说, 海拔每增加100 m, 温度会降低0.6 ℃.由于土壤呼吸与土壤温度之间普遍存在着指数函数关系(Davidson et al., 1998), 因此, 寒冷地区相比, 温暖地区相同程度的温度降低(即, 相同程度的海拔增加导致相同程度的温度降低)会导致更大程度的土壤呼吸速率降低, 这就解释了其中土壤C含量与海拔之间线性关系的斜率会随着年平均气温的增加而显著增加(图5).本研究地位于高纬度地区, 年平均气温较低, 海拔升高导致的土壤呼吸速率降低程度也较低, 导致本研究中不同海拔间土壤C含量不存在显著的差异(图1A). ...

... ).为了阐明不同研究间土壤C沿海拔分布格局的差异性, 我们重新分析了Tashi等(2016)的全球数据.结果发现, 土壤C与海拔之间线性关系的斜率会随着最低海拔处的年平均气温的增加而显著增加(R2 = 0.26, p = 0.021, 图5), 说明温暖地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度要高于寒冷地区土壤C含量随着海拔升高的增加速度.一般来说, 海拔每增加100 m, 温度会降低0.6 ℃.由于土壤呼吸与土壤温度之间普遍存在着指数函数关系(Davidson et al., 1998), 因此, 寒冷地区相比, 温暖地区相同程度的温度降低(即, 相同程度的海拔增加导致相同程度的温度降低)会导致更大程度的土壤呼吸速率降低, 这就解释了其中土壤C含量与海拔之间线性关系的斜率会随着年平均气温的增加而显著增加(图5).本研究地位于高纬度地区, 年平均气温较低, 海拔升高导致的土壤呼吸速率降低程度也较低, 导致本研究中不同海拔间土壤C含量不存在显著的差异(图1A). ...

... 年平均气温和土壤C储量与海拔之间线性关系斜率的相关性.数据来源于Tashi等(2016)的全球整合分析.空心三角为本研究中的斜率.空心圆为异常值.图中斜率代表海拔每升高1 km土壤C储量(kg·m-2)的变化程度. Relationship between mean annual temperature and the slope of linear relationship between soil C storage and altitude. The data is from the global meta-analysis of <xref ref-type="bibr" rid="b33">Tashi <i>et al</i>. (2016)</xref>. The open triangle is the slope from the current study. The open circle is the outlier. The slope stands for the change in soil C storage (kg·m<sup>-2</sup>) per km increase in elevation. Fig. 5 与土壤C含量不同, 不同海拔间土壤N、P含量存在显著差异(p < 0.05).与低海拔的针阔混交林和针叶林相比, 高海拔的岳桦林和草地具有显著低的土壤N、P含量(图1B、1C).Kang等(2011)研究发现: 随着海拔的升高, 植物叶片的N含量会显著降低, 这可能在一定程度上解释了为什么高海拔的岳桦林和草地具有较低的土壤N含量.此外, 海拔升高导致的温度降低会抑制生物固氮过程(Zheng et al., 2019), 较低的生物固氮作用也可能是岳桦林和草地土壤N含量较低的另一个原因.对于P而言, 主要来源是矿物岩石的缓慢风化作用, 绝大部分存储在土壤中.魏晶等(2005)在长白山高山冻原系统的研究中发现土壤P库约占生态系统P库的99.2%.加之P又具有较低的迁移率, 因此, 生态系统总的P库大小基本保持不变.由于低海拔的生态系统生产力要显著高于高海拔的生态系统生产力, 这必然会将更多土壤深层的P通过凋落物的形式转运到土壤表层, 最终导致针阔混交林和针叶林0-10 cm土壤P含量显著高于岳桦林和草地.一般来说, 中海拔地区的地上生物量最高(Ensslin et al., 2015) , 因此, 本研究中土壤N、P含量随海拔升高呈现先增后降的垂直分布格局.尽管针阔混交林和针叶林之间土壤N、P含量差异不显著, 但是前者的土壤N、P含量要略低于后者, 这可能和针阔混交林受到人为干扰严重有关. ...

... Relationship between mean annual temperature and the slope of linear relationship between soil C storage and altitude. The data is from the global meta-analysis of Tashi et al. (2016). The open triangle is the slope from the current study. The open circle is the outlier. The slope stands for the change in soil C storage (kg·m-2) per km increase in elevation. Fig. 5 与土壤C含量不同, 不同海拔间土壤N、P含量存在显著差异(p < 0.05).与低海拔的针阔混交林和针叶林相比, 高海拔的岳桦林和草地具有显著低的土壤N、P含量(图1B、1C).Kang等(2011)研究发现: 随着海拔的升高, 植物叶片的N含量会显著降低, 这可能在一定程度上解释了为什么高海拔的岳桦林和草地具有较低的土壤N含量.此外, 海拔升高导致的温度降低会抑制生物固氮过程(Zheng et al., 2019), 较低的生物固氮作用也可能是岳桦林和草地土壤N含量较低的另一个原因.对于P而言, 主要来源是矿物岩石的缓慢风化作用, 绝大部分存储在土壤中.魏晶等(2005)在长白山高山冻原系统的研究中发现土壤P库约占生态系统P库的99.2%.加之P又具有较低的迁移率, 因此, 生态系统总的P库大小基本保持不变.由于低海拔的生态系统生产力要显著高于高海拔的生态系统生产力, 这必然会将更多土壤深层的P通过凋落物的形式转运到土壤表层, 最终导致针阔混交林和针叶林0-10 cm土壤P含量显著高于岳桦林和草地.一般来说, 中海拔地区的地上生物量最高(Ensslin et al., 2015) , 因此, 本研究中土壤N、P含量随海拔升高呈现先增后降的垂直分布格局.尽管针阔混交林和针叶林之间土壤N、P含量差异不显著, 但是前者的土壤N、P含量要略低于后者, 这可能和针阔混交林受到人为干扰严重有关. ...

Effects of land use on the level, variation and spatial structure of soil enzyme activities and bacterial communities
1
2011

... 随着海拔的升高, 微生物C、N获取相关胞外酶的活性呈现显著降低趋势(p < 0.05)(图3).这与Xu等(2015)在长白山的研究相符.由于土壤有机质或者土壤C、N含量会显著影响胞外酶的活性(Štursová & Baldrian, 2011; Wallenius et al., 2011), 以往研究认为土壤胞外酶活性随海拔升高而降低是由于土壤有机质含量降低所导致(Xu et al., 2015; Hofmann et al., 2016).然而在本研究中, 尽管针阔混交林的土壤C、N含量和微生物生物量C、N含量并不是最高, 但针阔混交林的BG和NAG活性却最高.这些结果表明海拔升高导致的温度降低可能抑制了微生物胞外酶的活性.与BG和NAG活性不同, 不同海拔间AP酶活性不存在显著差异(p > 0.05).AP与BG和NAG不同的海拔分布格局导致胞外酶C:P和N:P随着海拔的升高而显著降低.胞外酶化学计量比的这种变异性还可能与微生物对土壤化学计量比的适应策略相关(Peng & Wang, 2016; Zhou et al., 2017). ...

中国东北亚高山林线对全球气候变化的响应
1
2004

... 大秃顶子山坐落于雪乡国家森林公园内(128.25° E, 44.39° N), 是黑龙江省第一高峰, 海拔1 703 m.雪乡位于长白山支脉的张广才岭东南坡, 该区≥10 ℃年积温为2 024-2 437 ℃, 植物生长期为120-140天.年降水量为500-1 000 mm, 年平均气温2.7 ℃, 冬季积雪时间为130-150天.受海拔影响, 形成4个典型植被群落: 林线以上的草地, 由于总的海拔仅为1 703 m, 因此, 林线以上的草地分布范围较窄, 在大约1 650 m以上分布, 主要物种为高山茅香(Hierochloe alpina)、矮耧斗菜(Aguilegia flabellate)、北马先蒿(Pedicularis labradorica)、兴安蓼(Polygonum ajanense)、小叶章(Deyeuxia angustifolia)等; 林线以下, 高于1 500 m处分布着亚高山岳桦(Betula ermanii)林, 岳桦树高一般在3-4 m; 900-1 500 m处为山地寒温性针叶林, 主要针叶树种为鱼鳞云杉(Picea jezoensis)、红皮云杉(Picea koraiensis)和臭冷杉(Abies nephrolepis), 间或伴生阔叶树种花楸(Sorbus pohuashanensis)和乔木状的岳桦; 900 m以下为山地温性针阔叶混交林, 是张广才岭的地带性植被(王晓春, 2004), 由于过度砍伐, 山地温性针阔叶混交林遭到严重破坏, 几乎已无红松(Pinus koraiensis)分布, 仅保留鱼鳞云杉、红皮云杉和臭冷杉3种针叶树种, 目前, 阔叶树种占据绝对优势, 主要包括水曲柳(Fraxinus mandshuric)、胡桃楸(Juglans mandshurica)、白牛槭(Acer mandshuricum)、五角槭(Acer mono)、大青杨(Populus ussuriensis)等. ...

中国东北亚高山林线对全球气候变化的响应
1
2004

... 大秃顶子山坐落于雪乡国家森林公园内(128.25° E, 44.39° N), 是黑龙江省第一高峰, 海拔1 703 m.雪乡位于长白山支脉的张广才岭东南坡, 该区≥10 ℃年积温为2 024-2 437 ℃, 植物生长期为120-140天.年降水量为500-1 000 mm, 年平均气温2.7 ℃, 冬季积雪时间为130-150天.受海拔影响, 形成4个典型植被群落: 林线以上的草地, 由于总的海拔仅为1 703 m, 因此, 林线以上的草地分布范围较窄, 在大约1 650 m以上分布, 主要物种为高山茅香(Hierochloe alpina)、矮耧斗菜(Aguilegia flabellate)、北马先蒿(Pedicularis labradorica)、兴安蓼(Polygonum ajanense)、小叶章(Deyeuxia angustifolia)等; 林线以下, 高于1 500 m处分布着亚高山岳桦(Betula ermanii)林, 岳桦树高一般在3-4 m; 900-1 500 m处为山地寒温性针叶林, 主要针叶树种为鱼鳞云杉(Picea jezoensis)、红皮云杉(Picea koraiensis)和臭冷杉(Abies nephrolepis), 间或伴生阔叶树种花楸(Sorbus pohuashanensis)和乔木状的岳桦; 900 m以下为山地温性针阔叶混交林, 是张广才岭的地带性植被(王晓春, 2004), 由于过度砍伐, 山地温性针阔叶混交林遭到严重破坏, 几乎已无红松(Pinus koraiensis)分布, 仅保留鱼鳞云杉、红皮云杉和臭冷杉3种针叶树种, 目前, 阔叶树种占据绝对优势, 主要包括水曲柳(Fraxinus mandshuric)、胡桃楸(Juglans mandshurica)、白牛槭(Acer mandshuricum)、五角槭(Acer mono)、大青杨(Populus ussuriensis)等. ...

A comparative assessment of factors which influence microbial biomass carbon and nitrogen levels in soil
1
1992

... 本研究发现土壤微生物生物量C并不会随着海拔的变化而发生显著变化(p > 0.05)(图2).这一研究结果与李洪杰等(2016)在川西高山森林的研究结果相同, 却与刘秉儒(2010)和Hofmann等(2016)的研究不同.其原因可能是因为土壤微生物生物量C的大小一般主要由土壤有机质或者土壤C含量的大小所决定(Wardle, 1992), 即有机质含量越高, 土壤微生物生物量越大(徐秋芳等, 2005; 胡宗达等, 2012).刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

Ecoenzymatic stoichiometry of microbial nutrient acquisition in tropical soils
1
2014

... 土壤酶活性主要测定BG、β-1, 4-N-乙酰葡糖氨糖苷酶(NAG)、酸性磷酸酶(AP) 3种水解酶的活性.其中, BG主要是微生物获取C的胞外酶, NAG是微生物获取N的胞外酶, 而AP是微生物获取P的胞外酶(Sinsabaugh et al., 2009; Waring et al., 2014).酶活性的测定参考Martens等(1992)的方法.BG或NAG活性的测定方法为: 称取新鲜土壤样品1 g, 加入4 mL 0.1 mol·L-1醋酸缓冲液(pH = 5.0)和对硝基苯-β-D吡喃葡萄糖苷(BG底物, 0.025 mol·L-1)或β-N-乙酰氨基葡萄糖苷(NAG底物, 0.01 mol·L-1), 振荡混匀, 然后将土壤浆在35 ℃下培养1 h.培养结束后加入1 mL 0.5 mol·L-1 CaCl2和4 mL NaOH, 振荡过滤, 分光光度计410 nm下测量吸光值.AP活性的测定, 缓冲液使用改进的通用缓冲液(pH = 6.0), 底物为对硝基苯磷酸二钠(0.025 mol·L-1), 其他实验条件与程序同BG和NAG的测定方法. ...

长白山高山冻原生态系统磷硫生物循环的研究
1
2005

... 与土壤C含量不同, 不同海拔间土壤N、P含量存在显著差异(p < 0.05).与低海拔的针阔混交林和针叶林相比, 高海拔的岳桦林和草地具有显著低的土壤N、P含量(图1B、1C).Kang等(2011)研究发现: 随着海拔的升高, 植物叶片的N含量会显著降低, 这可能在一定程度上解释了为什么高海拔的岳桦林和草地具有较低的土壤N含量.此外, 海拔升高导致的温度降低会抑制生物固氮过程(Zheng et al., 2019), 较低的生物固氮作用也可能是岳桦林和草地土壤N含量较低的另一个原因.对于P而言, 主要来源是矿物岩石的缓慢风化作用, 绝大部分存储在土壤中.魏晶等(2005)在长白山高山冻原系统的研究中发现土壤P库约占生态系统P库的99.2%.加之P又具有较低的迁移率, 因此, 生态系统总的P库大小基本保持不变.由于低海拔的生态系统生产力要显著高于高海拔的生态系统生产力, 这必然会将更多土壤深层的P通过凋落物的形式转运到土壤表层, 最终导致针阔混交林和针叶林0-10 cm土壤P含量显著高于岳桦林和草地.一般来说, 中海拔地区的地上生物量最高(Ensslin et al., 2015) , 因此, 本研究中土壤N、P含量随海拔升高呈现先增后降的垂直分布格局.尽管针阔混交林和针叶林之间土壤N、P含量差异不显著, 但是前者的土壤N、P含量要略低于后者, 这可能和针阔混交林受到人为干扰严重有关. ...

长白山高山冻原生态系统磷硫生物循环的研究
1
2005

... 与土壤C含量不同, 不同海拔间土壤N、P含量存在显著差异(p < 0.05).与低海拔的针阔混交林和针叶林相比, 高海拔的岳桦林和草地具有显著低的土壤N、P含量(图1B、1C).Kang等(2011)研究发现: 随着海拔的升高, 植物叶片的N含量会显著降低, 这可能在一定程度上解释了为什么高海拔的岳桦林和草地具有较低的土壤N含量.此外, 海拔升高导致的温度降低会抑制生物固氮过程(Zheng et al., 2019), 较低的生物固氮作用也可能是岳桦林和草地土壤N含量较低的另一个原因.对于P而言, 主要来源是矿物岩石的缓慢风化作用, 绝大部分存储在土壤中.魏晶等(2005)在长白山高山冻原系统的研究中发现土壤P库约占生态系统P库的99.2%.加之P又具有较低的迁移率, 因此, 生态系统总的P库大小基本保持不变.由于低海拔的生态系统生产力要显著高于高海拔的生态系统生产力, 这必然会将更多土壤深层的P通过凋落物的形式转运到土壤表层, 最终导致针阔混交林和针叶林0-10 cm土壤P含量显著高于岳桦林和草地.一般来说, 中海拔地区的地上生物量最高(Ensslin et al., 2015) , 因此, 本研究中土壤N、P含量随海拔升高呈现先增后降的垂直分布格局.尽管针阔混交林和针叶林之间土壤N、P含量差异不显著, 但是前者的土壤N、P含量要略低于后者, 这可能和针阔混交林受到人为干扰严重有关. ...

灌木林与阔叶林土壤有机碳库的比较研究
2
2005

... 本研究发现土壤微生物生物量C并不会随着海拔的变化而发生显著变化(p > 0.05)(图2).这一研究结果与李洪杰等(2016)在川西高山森林的研究结果相同, 却与刘秉儒(2010)和Hofmann等(2016)的研究不同.其原因可能是因为土壤微生物生物量C的大小一般主要由土壤有机质或者土壤C含量的大小所决定(Wardle, 1992), 即有机质含量越高, 土壤微生物生物量越大(徐秋芳等, 2005; 胡宗达等, 2012).刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

... 随着海拔的升高, 微生物C、N获取相关胞外酶的活性呈现显著降低趋势(p < 0.05)(图3).这与Xu等(2015)在长白山的研究相符.由于土壤有机质或者土壤C、N含量会显著影响胞外酶的活性(Štursová & Baldrian, 2011; Wallenius et al., 2011), 以往研究认为土壤胞外酶活性随海拔升高而降低是由于土壤有机质含量降低所导致(Xu et al., 2015; Hofmann et al., 2016).然而在本研究中, 尽管针阔混交林的土壤C、N含量和微生物生物量C、N含量并不是最高, 但针阔混交林的BG和NAG活性却最高.这些结果表明海拔升高导致的温度降低可能抑制了微生物胞外酶的活性.与BG和NAG活性不同, 不同海拔间AP酶活性不存在显著差异(p > 0.05).AP与BG和NAG不同的海拔分布格局导致胞外酶C:P和N:P随着海拔的升高而显著降低.胞外酶化学计量比的这种变异性还可能与微生物对土壤化学计量比的适应策略相关(Peng & Wang, 2016; Zhou et al., 2017). ...

灌木林与阔叶林土壤有机碳库的比较研究
2
2005

... 本研究发现土壤微生物生物量C并不会随着海拔的变化而发生显著变化(p > 0.05)(图2).这一研究结果与李洪杰等(2016)在川西高山森林的研究结果相同, 却与刘秉儒(2010)和Hofmann等(2016)的研究不同.其原因可能是因为土壤微生物生物量C的大小一般主要由土壤有机质或者土壤C含量的大小所决定(Wardle, 1992), 即有机质含量越高, 土壤微生物生物量越大(徐秋芳等, 2005; 胡宗达等, 2012).刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

... 随着海拔的升高, 微生物C、N获取相关胞外酶的活性呈现显著降低趋势(p < 0.05)(图3).这与Xu等(2015)在长白山的研究相符.由于土壤有机质或者土壤C、N含量会显著影响胞外酶的活性(Štursová & Baldrian, 2011; Wallenius et al., 2011), 以往研究认为土壤胞外酶活性随海拔升高而降低是由于土壤有机质含量降低所导致(Xu et al., 2015; Hofmann et al., 2016).然而在本研究中, 尽管针阔混交林的土壤C、N含量和微生物生物量C、N含量并不是最高, 但针阔混交林的BG和NAG活性却最高.这些结果表明海拔升高导致的温度降低可能抑制了微生物胞外酶的活性.与BG和NAG活性不同, 不同海拔间AP酶活性不存在显著差异(p > 0.05).AP与BG和NAG不同的海拔分布格局导致胞外酶C:P和N:P随着海拔的升高而显著降低.胞外酶化学计量比的这种变异性还可能与微生物对土壤化学计量比的适应策略相关(Peng & Wang, 2016; Zhou et al., 2017). ...

A global analysis of soil microbial biomass carbon, nitrogen and phosphorus in terrestrial ecosystems
1
2013

... 尽管胞外酶C:N与土壤C:N之间不存在显著相关性, 本研究却发现胞外酶C:N与微生物C:N之间存在显著正相关关系(p < 0.05)(图4).此外, 胞外酶C:P和N:P也分别和微生物C:P和N:P存在正相关趋势.这些结果可能意味着微生物生物量C、N、P之间的相对比例大小与微生物对C、N、P 3种元素的获取能力相关.长久以来, 微生物生物量C:N:P的环境可塑性得到了广泛关注(Cleveland & Liptzin, 2007; Li et al., 2012; Xu et al., 2013), 而现在关注更多的是微生物生物量C:N:P对土壤功能过程的影响.周正虎和王传宽(2017)对帽儿山地区不同土地利用方式下土壤-微生物-矿化碳氮化学计量特征的研究中发现单位微生物生物量的碳矿化速率随着微生物C:N增加而降低, 单位微生物生物量的氮矿化速率随着微生物C:N的增加而增加.Buchkowski等(2015)甚至发现微生物生物量C:N:P对C、N矿化速率的影响程度和微生物生物量对C、N矿化速率的影响程度相当.微生物与其土壤资源之间的化学计量不平衡性综合考虑了土壤和微生物两者C:N:P的变异性, 能够更加准确地来衡量微生物化学组成与资源化学组成的差异性.本研究也发现胞外酶C:N:P和C:N:P化学计量不平衡性间存在负相关关系, 进一步证明了土壤与微生物之间C、N、P的差异会对胞外酶化学计量比产生影响(Mooshammer et al., 2014).前期研究已经证实土壤和微生物间的C:N化学计量不平衡性会对土壤C、N矿化速率产生影响(周正虎和王传宽, 2017), 综合考虑土壤和微生物C:N:P的变异性有助于我们对土壤C、N、P循环的理解. ...

The variations in soil microbial communities, enzyme activities and their relationships with soil organic matter decomposition along the northern slope of Changbai Mountain
1
2015

... 随着海拔的升高, 微生物C、N获取相关胞外酶的活性呈现显著降低趋势(p < 0.05)(图3).这与Xu等(2015)在长白山的研究相符.由于土壤有机质或者土壤C、N含量会显著影响胞外酶的活性(Štursová & Baldrian, 2011; Wallenius et al., 2011), 以往研究认为土壤胞外酶活性随海拔升高而降低是由于土壤有机质含量降低所导致(Xu et al., 2015; Hofmann et al., 2016).然而在本研究中, 尽管针阔混交林的土壤C、N含量和微生物生物量C、N含量并不是最高, 但针阔混交林的BG和NAG活性却最高.这些结果表明海拔升高导致的温度降低可能抑制了微生物胞外酶的活性.与BG和NAG活性不同, 不同海拔间AP酶活性不存在显著差异(p > 0.05).AP与BG和NAG不同的海拔分布格局导致胞外酶C:P和N:P随着海拔的升高而显著降低.胞外酶化学计量比的这种变异性还可能与微生物对土壤化学计量比的适应策略相关(Peng & Wang, 2016; Zhou et al., 2017). ...

Soil enzyme activity and stoichiometry in forest ecosystems along the North-South Transect in Eastern China (NSTEC)
2
2017

... 微生物分解者只有通过产生胞外酶将环境中复杂有机质分解成可溶性小分子物质才能被自身吸收利用(Schimel & Bennett, 2004), 微生物胞外酶活性的大小直接影响土壤C、N、P循环过程.例如: Morrissey等(2014)研究表明土壤C矿化速率与β-1,4-葡萄糖苷酶(BG)活性正相关.Chen等(2017)整合分析发现C获取相关的胞外酶对N添加的响应与土壤呼吸对N添加的响应之间存在显著正相关关系, 也就是说N添加会通过影响胞外酶活性来影响土壤呼吸, 最终影响土壤C储量.还有研究发现土壤磷酸酶活性与土壤有效磷含量之间呈负相关关系(Allison et al., 2007).通过量化胞外酶活性有助于理解土壤的生物地球化学循环过程(Sinsabaugh et al., 2009; Buchkowski et al., 2015).目前, 生态化学计量学相关理论已经被应用到微生物胞外酶研究中, 探索微生物胞外酶C:N:P对不同土壤C:N:P的适应机制.Xu等(2017)分析我国东部南北样带森林生态系统土壤酶活性及其化学计量比时发现, 土壤胞外酶C:P和N:P分别与土壤C:P和土壤N:P呈显著负相关关系.Peng和Wang (2016)研究发现土壤C、N、P是导致土壤胞外酶及其化学计量变异的主要因素.海拔梯度引起气候、植被、土壤特征的变化会进一步导致土壤C、N、P化学计量特征的变化(李相楹等, 2016), 然而土壤微生物是否会通过调整自身生物量C:N:P和胞外酶C:N:P进行适应仍不明确.通过研究微生物生物量和胞外酶C:N:P的环境可塑性反过来有助于我们对土壤C、N、P循环过程的理解. ...

... 资源分配理论(Allison & Vitousek, 2005)指出, 当微生物生长受到某一元素限制时会增加与该元素获取相关胞外酶的合成, 因为胞外酶的合成需要能量和物质的投入, 微生物需要均衡各种元素获取与投资之间的相对平衡(Allison et al., 2010).因此, 最近国内外****开始探索胞外酶化学计量比和土壤化学计量比之间的相关性.本研究发现胞外酶N:P与土壤N:P间存在显著负相关关系(图4).这与Xu等(2017)在中国东部南北样带9种典型森林生态系统中的研究结果相似.存在这种负相关关系是因为在土壤N:P高的条件下, 微生物生长受到P限制较大, 微生物群落会通过降低胞外酶N:P进行适应.因此, 本研究结果在一定程度上支持了资源分配理论. ...

黄土丘陵区不同森林类型叶片-凋落物-土壤生态化学计量特征
1
2018

... 此外, 研究还显示岳桦林的土壤C:N显著高于其他生态系统的土壤C:N (p < 0.05).通过分析以往研究, 我们发现以桦木属树种为优势的生态系统土壤C:N要高于其他生态系统.例如, 张萍等(2018)在黄土丘陵区的研究也发现白桦(Betula platyphylla)林的土壤C:N要显著高于其他林型, 尽管白桦林具有较低的凋落物C:N, 但目前我们还不清楚树种组成改变土壤C:N的内在机制. ...

黄土丘陵区不同森林类型叶片-凋落物-土壤生态化学计量特征
1
2018

... 此外, 研究还显示岳桦林的土壤C:N显著高于其他生态系统的土壤C:N (p < 0.05).通过分析以往研究, 我们发现以桦木属树种为优势的生态系统土壤C:N要高于其他生态系统.例如, 张萍等(2018)在黄土丘陵区的研究也发现白桦(Betula platyphylla)林的土壤C:N要显著高于其他林型, 尽管白桦林具有较低的凋落物C:N, 但目前我们还不清楚树种组成改变土壤C:N的内在机制. ...

不同海拔对福建戴云山黄山松林土壤微生物生物量和土壤酶活性的影响
2
2019

... 土壤微生物是陆地生态系统的重要组分, 驱动着生态系统的物质循环和能量流动, 如有机质分解、有机碳固持、氮循环等(Leff et al., 2015), 影响生态系统的功能(Chapin et al., 2003; Mooshammer et al., 2014).海拔梯度变化会引起小气候和植被的变化, 改变土壤微生物群落结构和活性(Fierer et al., 2011).温度是限制微生物生长和活性的重要生态因子(Margesin et al., 2009; Looby & Treseder, 2018).随海拔的升高, 温度逐渐降低, 这可能会降低微生物生物量, 抑制微生物的活性.许多研究表明土壤微生物生物量沿海拔的分布格局不相一致.例如, 赵盼盼等(2019a)在中亚热带戴云山不同海拔高度的台湾松(Pinus taiwanensis)林中的研究发现土壤微生物生物量碳(C)、氮(N)、磷(P)含量随着海拔升高均呈现降低的趋势; 曹瑞等(2016)在川西发现随着海拔的不断升高, 土壤微生物生物量C、N含量呈现先增加后减少再增加的趋势.不同研究中土壤微生物生物量的不同垂直分布格局可能是由于调控土壤微生物生物量的主导因子不同所导致.赵盼盼等(2019a)研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量.可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究. ...

... 在川西发现随着海拔的不断升高, 土壤微生物生物量C、N含量呈现先增加后减少再增加的趋势.不同研究中土壤微生物生物量的不同垂直分布格局可能是由于调控土壤微生物生物量的主导因子不同所导致.赵盼盼等(2019a)研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量.可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究. ...

不同海拔对福建戴云山黄山松林土壤微生物生物量和土壤酶活性的影响
2
2019

... 土壤微生物是陆地生态系统的重要组分, 驱动着生态系统的物质循环和能量流动, 如有机质分解、有机碳固持、氮循环等(Leff et al., 2015), 影响生态系统的功能(Chapin et al., 2003; Mooshammer et al., 2014).海拔梯度变化会引起小气候和植被的变化, 改变土壤微生物群落结构和活性(Fierer et al., 2011).温度是限制微生物生长和活性的重要生态因子(Margesin et al., 2009; Looby & Treseder, 2018).随海拔的升高, 温度逐渐降低, 这可能会降低微生物生物量, 抑制微生物的活性.许多研究表明土壤微生物生物量沿海拔的分布格局不相一致.例如, 赵盼盼等(2019a)在中亚热带戴云山不同海拔高度的台湾松(Pinus taiwanensis)林中的研究发现土壤微生物生物量碳(C)、氮(N)、磷(P)含量随着海拔升高均呈现降低的趋势; 曹瑞等(2016)在川西发现随着海拔的不断升高, 土壤微生物生物量C、N含量呈现先增加后减少再增加的趋势.不同研究中土壤微生物生物量的不同垂直分布格局可能是由于调控土壤微生物生物量的主导因子不同所导致.赵盼盼等(2019a)研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量.可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究. ...

... 在川西发现随着海拔的不断升高, 土壤微生物生物量C、N含量呈现先增加后减少再增加的趋势.不同研究中土壤微生物生物量的不同垂直分布格局可能是由于调控土壤微生物生物量的主导因子不同所导致.赵盼盼等(2019a)研究认为温度是影响不同海拔土壤微生物生物量分布的主要因素, 曹瑞等(2016)研究认为土壤微生物生物量沿海拔分布格局的主要调控因子是土壤有机碳、全氮含量和土壤含水量.可见, 土壤微生物生物量沿着海拔的垂直分布格局及其潜在驱动机制还有待进一步深入研究. ...

海拔梯度变化对中亚热带黄山松土壤微生物生物量和群落结构的影响
1
2019

... 本研究发现土壤微生物生物量C并不会随着海拔的变化而发生显著变化(p > 0.05)(图2).这一研究结果与李洪杰等(2016)在川西高山森林的研究结果相同, 却与刘秉儒(2010)和Hofmann等(2016)的研究不同.其原因可能是因为土壤微生物生物量C的大小一般主要由土壤有机质或者土壤C含量的大小所决定(Wardle, 1992), 即有机质含量越高, 土壤微生物生物量越大(徐秋芳等, 2005; 胡宗达等, 2012).刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

海拔梯度变化对中亚热带黄山松土壤微生物生物量和群落结构的影响
1
2019

... 本研究发现土壤微生物生物量C并不会随着海拔的变化而发生显著变化(p > 0.05)(图2).这一研究结果与李洪杰等(2016)在川西高山森林的研究结果相同, 却与刘秉儒(2010)和Hofmann等(2016)的研究不同.其原因可能是因为土壤微生物生物量C的大小一般主要由土壤有机质或者土壤C含量的大小所决定(Wardle, 1992), 即有机质含量越高, 土壤微生物生物量越大(徐秋芳等, 2005; 胡宗达等, 2012).刘秉儒(2010)在贺兰山东坡不同海拔典型植物群落中的研究发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高而增加, 是因为该研究中土壤有机C含量随着海拔的升高呈现显著增加的趋势.相反, Hofmann等(2016)在奥地利中部阿尔卑斯山脉的研究中发现土壤微生物生物量C含量随海拔升高呈线性降低, 也是由于土壤有机C含量随海拔升高而降低所导致.本研究中不同海拔间土壤C含量并不存在显著差异, 这可能就导致以其为“食物”的微生物生物量C含量在不同海拔间不存在显著的差异.然而, 本研究发现土壤微生物生物量N和P含量在不同海拔间存在显著差异(p < 0.05)(图2), 这与以往研究相似.例如, 赵盼盼等(2019b)通过研究不同海拔的台湾松林土壤微生物生物量C、N、P含量时也发现: 尽管不同海拔梯度间微生物生物量C含量差异不显著, 但是海拔却显著改变土壤微生物生物量N和P含量.土壤微生物生物量C、N、P含量沿着海拔的不同分布格局证实了土壤微生物生物量C: N: P的环境可塑性. ...

Global pattern and controls of biological nitrogen fixation under nutrient enrichment: A meta-analysis
1
2019

... 与土壤C含量不同, 不同海拔间土壤N、P含量存在显著差异(p < 0.05).与低海拔的针阔混交林和针叶林相比, 高海拔的岳桦林和草地具有显著低的土壤N、P含量(图1B、1C).Kang等(2011)研究发现: 随着海拔的升高, 植物叶片的N含量会显著降低, 这可能在一定程度上解释了为什么高海拔的岳桦林和草地具有较低的土壤N含量.此外, 海拔升高导致的温度降低会抑制生物固氮过程(Zheng et al., 2019), 较低的生物固氮作用也可能是岳桦林和草地土壤N含量较低的另一个原因.对于P而言, 主要来源是矿物岩石的缓慢风化作用, 绝大部分存储在土壤中.魏晶等(2005)在长白山高山冻原系统的研究中发现土壤P库约占生态系统P库的99.2%.加之P又具有较低的迁移率, 因此, 生态系统总的P库大小基本保持不变.由于低海拔的生态系统生产力要显著高于高海拔的生态系统生产力, 这必然会将更多土壤深层的P通过凋落物的形式转运到土壤表层, 最终导致针阔混交林和针叶林0-10 cm土壤P含量显著高于岳桦林和草地.一般来说, 中海拔地区的地上生物量最高(Ensslin et al., 2015) , 因此, 本研究中土壤N、P含量随海拔升高呈现先增后降的垂直分布格局.尽管针阔混交林和针叶林之间土壤N、P含量差异不显著, 但是前者的土壤N、P含量要略低于后者, 这可能和针阔混交林受到人为干扰严重有关. ...

帽儿山地区不同土地利用方式下土壤-微生物-矿化碳氮化学计量特征
3
2017

... 随着海拔的升高, 微生物C、N获取相关胞外酶的活性呈现显著降低趋势(p < 0.05)(图3).这与Xu等(2015)在长白山的研究相符.由于土壤有机质或者土壤C、N含量会显著影响胞外酶的活性(Štursová & Baldrian, 2011; Wallenius et al., 2011), 以往研究认为土壤胞外酶活性随海拔升高而降低是由于土壤有机质含量降低所导致(Xu et al., 2015; Hofmann et al., 2016).然而在本研究中, 尽管针阔混交林的土壤C、N含量和微生物生物量C、N含量并不是最高, 但针阔混交林的BG和NAG活性却最高.这些结果表明海拔升高导致的温度降低可能抑制了微生物胞外酶的活性.与BG和NAG活性不同, 不同海拔间AP酶活性不存在显著差异(p > 0.05).AP与BG和NAG不同的海拔分布格局导致胞外酶C:P和N:P随着海拔的升高而显著降低.胞外酶化学计量比的这种变异性还可能与微生物对土壤化学计量比的适应策略相关(Peng & Wang, 2016; Zhou et al., 2017). ...

... 尽管胞外酶C:N与土壤C:N之间不存在显著相关性, 本研究却发现胞外酶C:N与微生物C:N之间存在显著正相关关系(p < 0.05)(图4).此外, 胞外酶C:P和N:P也分别和微生物C:P和N:P存在正相关趋势.这些结果可能意味着微生物生物量C、N、P之间的相对比例大小与微生物对C、N、P 3种元素的获取能力相关.长久以来, 微生物生物量C:N:P的环境可塑性得到了广泛关注(Cleveland & Liptzin, 2007; Li et al., 2012; Xu et al., 2013), 而现在关注更多的是微生物生物量C:N:P对土壤功能过程的影响.周正虎和王传宽(2017)对帽儿山地区不同土地利用方式下土壤-微生物-矿化碳氮化学计量特征的研究中发现单位微生物生物量的碳矿化速率随着微生物C:N增加而降低, 单位微生物生物量的氮矿化速率随着微生物C:N的增加而增加.Buchkowski等(2015)甚至发现微生物生物量C:N:P对C、N矿化速率的影响程度和微生物生物量对C、N矿化速率的影响程度相当.微生物与其土壤资源之间的化学计量不平衡性综合考虑了土壤和微生物两者C:N:P的变异性, 能够更加准确地来衡量微生物化学组成与资源化学组成的差异性.本研究也发现胞外酶C:N:P和C:N:P化学计量不平衡性间存在负相关关系, 进一步证明了土壤与微生物之间C、N、P的差异会对胞外酶化学计量比产生影响(Mooshammer et al., 2014).前期研究已经证实土壤和微生物间的C:N化学计量不平衡性会对土壤C、N矿化速率产生影响(周正虎和王传宽, 2017), 综合考虑土壤和微生物C:N:P的变异性有助于我们对土壤C、N、P循环的理解. ...

... ).前期研究已经证实土壤和微生物间的C:N化学计量不平衡性会对土壤C、N矿化速率产生影响(周正虎和王传宽, 2017), 综合考虑土壤和微生物C:N:P的变异性有助于我们对土壤C、N、P循环的理解. ...

帽儿山地区不同土地利用方式下土壤-微生物-矿化碳氮化学计量特征
3
2017

... 随着海拔的升高, 微生物C、N获取相关胞外酶的活性呈现显著降低趋势(p < 0.05)(图3).这与Xu等(2015)在长白山的研究相符.由于土壤有机质或者土壤C、N含量会显著影响胞外酶的活性(Štursová & Baldrian, 2011; Wallenius et al., 2011), 以往研究认为土壤胞外酶活性随海拔升高而降低是由于土壤有机质含量降低所导致(Xu et al., 2015; Hofmann et al., 2016).然而在本研究中, 尽管针阔混交林的土壤C、N含量和微生物生物量C、N含量并不是最高, 但针阔混交林的BG和NAG活性却最高.这些结果表明海拔升高导致的温度降低可能抑制了微生物胞外酶的活性.与BG和NAG活性不同, 不同海拔间AP酶活性不存在显著差异(p > 0.05).AP与BG和NAG不同的海拔分布格局导致胞外酶C:P和N:P随着海拔的升高而显著降低.胞外酶化学计量比的这种变异性还可能与微生物对土壤化学计量比的适应策略相关(Peng & Wang, 2016; Zhou et al., 2017). ...

... 尽管胞外酶C:N与土壤C:N之间不存在显著相关性, 本研究却发现胞外酶C:N与微生物C:N之间存在显著正相关关系(p < 0.05)(图4).此外, 胞外酶C:P和N:P也分别和微生物C:P和N:P存在正相关趋势.这些结果可能意味着微生物生物量C、N、P之间的相对比例大小与微生物对C、N、P 3种元素的获取能力相关.长久以来, 微生物生物量C:N:P的环境可塑性得到了广泛关注(Cleveland & Liptzin, 2007; Li et al., 2012; Xu et al., 2013), 而现在关注更多的是微生物生物量C:N:P对土壤功能过程的影响.周正虎和王传宽(2017)对帽儿山地区不同土地利用方式下土壤-微生物-矿化碳氮化学计量特征的研究中发现单位微生物生物量的碳矿化速率随着微生物C:N增加而降低, 单位微生物生物量的氮矿化速率随着微生物C:N的增加而增加.Buchkowski等(2015)甚至发现微生物生物量C:N:P对C、N矿化速率的影响程度和微生物生物量对C、N矿化速率的影响程度相当.微生物与其土壤资源之间的化学计量不平衡性综合考虑了土壤和微生物两者C:N:P的变异性, 能够更加准确地来衡量微生物化学组成与资源化学组成的差异性.本研究也发现胞外酶C:N:P和C:N:P化学计量不平衡性间存在负相关关系, 进一步证明了土壤与微生物之间C、N、P的差异会对胞外酶化学计量比产生影响(Mooshammer et al., 2014).前期研究已经证实土壤和微生物间的C:N化学计量不平衡性会对土壤C、N矿化速率产生影响(周正虎和王传宽, 2017), 综合考虑土壤和微生物C:N:P的变异性有助于我们对土壤C、N、P循环的理解. ...

... ).前期研究已经证实土壤和微生物间的C:N化学计量不平衡性会对土壤C、N矿化速率产生影响(周正虎和王传宽, 2017), 综合考虑土壤和微生物C:N:P的变异性有助于我们对土壤C、N、P循环的理解. ...

Stoichiometric responses of soil microflora to nutrient additions for two temperate forest soils
2017




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