湿地生物与环境

中国南方滨海湿地土壤氧化亚氮还原菌丰度对互花米草入侵的响应及其关键影响因素

  • 叶悦龄 , 1, 2 ,
  • 朱思思 1 ,
  • 左婷 1 ,
  • 杨平 3 ,
  • 靳少非 1 ,
  • 魏翔莺 1 ,
  • 林永新 3 ,
  • 叶桂萍 , 1, 2, *
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叶桂萍,副教授。E-mail:

叶悦龄(2003—),女,福建省漳州人,本科生,从事滨海湿地氮循环研究。E-mail:

收稿日期: 2024-08-20

  修回日期: 2024-10-05

  网络出版日期: 2026-03-12

版权

版权所有©《湿地科学》编辑部2025
叶悦龄, 朱思思, 左婷, 等. 中国南方滨海湿地土壤氧化亚氮还原菌丰度对互花米草入侵的响应及其关键影响因素[J]. 湿地科学, 2025, 23(4): 803-812 [Ye Y L, Zhu S S, Zuo T, et al. Response of soil nitrous oxide reducing bacteria abundance to Spartina alterniflora invasion in coastal wetlands of southern China and its key influencing factors. Wetland Science, 2025, 23(4): 803-812

Response of soil nitrous oxide reducing bacteria abundance to Spartina alterniflora invasion in coastal wetlands of southern China and its key influencing factors

  • Ye Yueling , 1, 2 ,
  • Zhu Sisi 1 ,
  • Zuo Ting 1 ,
  • Yang Ping 3 ,
  • Jin Shaofei 1 ,
  • Wei Xiangying 1 ,
  • Lin Yongxin 3 ,
  • Ye Guiping , 1, 2, *
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Received date: 2024-08-20

  Revised date: 2024-10-05

  Online published: 2026-03-12

Copyright

Copyright ©2025 Wetland Science. All rights reserved.

摘要

为揭示滨海湿地土壤氧化亚氮还原菌丰度对互花米草(Spartina alterniflora)入侵的响应及其关键影响因素,在中国南方21处滨海湿地采集土壤样品,采用实时荧光定量PCR技术,测定光滩和互花米草湿地土壤氧化亚氮还原菌功能基因丰度。结果表明,光滩和互花米草湿地土壤nosZ Ⅱ基因拷贝数显著高于nosZ Ⅰ,表明nosZ Ⅱ型氧化亚氮还原菌在中国南方滨海湿地中占主导地位。互花米草湿地土壤nosZ Ⅰ和nosZ Ⅱ基因拷贝数均显著高于光滩,表明互花米草入侵显著提高了滨海湿地土壤氧化亚氮还原菌丰度。逐步回归分析表明,土壤pH和含水率分别是nosZ Ⅰ和nosZ Ⅱ基因丰度的最重要调控因子。土壤nosZ I基因丰度与土壤pH、有机碳、铵态氮、硝态氮和微生物生物量氮呈显著正相关;而nosZ Ⅱ基因丰度与土壤pH、含水率、盐度和黏粒含量呈显著正相关,与土壤容重和沙粒含量呈显著负相关。结构方程模型分析表明,互花米草入侵可直接影响nosZ I和nosZ Ⅱ基因丰度,也可通过影响土壤有机碳含量和含水率分别间接影响nosZ I和nosZ Ⅱ基因丰度。综上所述,互花米草入侵显著提高了滨海湿地土壤氧化亚氮还原菌丰度,土壤pH和含水率分别是调控nosZ Ⅰ和nosZ Ⅱ基因丰度的关键环境因子。

本文引用格式

叶悦龄 , 朱思思 , 左婷 , 杨平 , 靳少非 , 魏翔莺 , 林永新 , 叶桂萍 . 中国南方滨海湿地土壤氧化亚氮还原菌丰度对互花米草入侵的响应及其关键影响因素[J]. 湿地科学, 2025 , 23(4) : 803 -812 . DOI: 10.13248/j.cnki.wetlandsci.20240233

Abstract

To investigate the response of soil nitrous oxide (N2O) reducing bacterial communities to Spartina alterniflora invasion and to identify the key environmental drivers shaping these responses, we conducted a large-scale field survey across 21 coastal wetlands in southern China. Soil samples were collected from both bare tidal flats and adjacent S. alterniflora invaded sites. Using quantitative real-time PCR, we quantified the abundance of nosZ I and nosZ II genes, which encode distinct clades of nitrous oxide reductase enzymes responsible for the microbial reduction of N2O to dinitrogen (N2), the final step of the denitrification process. Our results revealed that the copy number of the nosZ II gene was significantly higher than that of nosZ I in both vegetation types, suggesting that nosZ II-type N2O reducers dominate the microbial N2O sink in subtropical coastal wetland soils. Notably, both nosZ I and nosZ II gene abundances were significantly elevated in soils invaded by S. alterniflora, indicating that plant invasion enhances the capacity of soil microbial communities to reduce N2O emissions. This finding is of particular ecological relevance, as coastal wetlands serve as both sources and sinks of N2O. Stepwise regression analyses identified soil pH and moisture content as the most influential factors controlling the abundance of nosZ I and nosZ II genes, respectively. Specifically, nosZ I gene abundance was positively correlated with pH, soil organic carbon, ammonium and nitrate nitrogen, and microbial biomass nitrogen. In contrast, nosZ II gene abundance showed significant positive relationships with pH, water content, salinity, and clay content, and negative correlations with soil bulk density and sand fraction. These contrasting patterns suggest that nosZ I and nosZ II organisms may occupy distinct ecological niches and respond differently to environmental change. Furthermore, structural equation modeling indicated that S. alterniflora invasion influences nosZ gene abundances through both direct and indirect pathways. While invasion directly stimulated the abundance of both gene clades, it also indirectly influenced them by modifying key soil properties, such as increasing organic carbon availability and altering water retention. Taken together, our study highlights that S. alterniflora invasion enhances the microbial potential for N2O reduction in coastal wetlands and that soil pH and moisture are critical environmental filters shaping the structure and function of N2O-reducing communities. These findings underscore the importance of considering plant invasion effects when evaluating greenhouse gas dynamics in coastal ecosystems and suggest that managing vegetation transitions may represent a viable strategy to enhance the soil microbial sink capacity for N2O under global change scenarios.

作为一种长生命周期的温室气体,氧化亚氮(N2O)在大气中的存留时间长达116±9 a[1],其百年尺度上的全球变暖潜势为二氧化碳(CO2)的265倍[2]。大气中N2O的全球平均浓度已从1750年的270 nmol/mol增加到了2018年的331 nmol/mol,且近50 a内增速尤为突出[3]。因此,降低大气中的N2O浓度并减少其排放,对于减缓全球气候变暖至关重要。
反硝化作用是土壤中N2O产生的主要来源[4],该过程由反硝化细菌驱动,将硝酸盐逐步还原为亚硝酸盐、一氧化氮、N2O,最终转化为氮气[5]。反硝化作用的最后一步由氧化亚氮还原酶NOS基因编码的氧化亚氮还原酶催化完成[5],是目前已知还原N2O的唯一生物途径[6]。NOS的编码基因拥有氧化亚氮还原酶基因Ⅰ型(nosZ Ⅰ)和氧化亚氮还原酶基因Ⅱ型(nosZ Ⅱ)两种类型,二者丰度会影响N2O的还原效率[7]。Hallin等[6]认为,nosZ Ⅱ型氧化亚氮还原菌是土壤N2O吸收的决定因素。Jones等[8]也发现,土壤的N2O吸收能力随着nosZ Ⅱ与nosZ Ⅰ丰度比值的提升而增强。Deng等[9]则认为nosZ Ⅰ型在N2O还原中占主导地位。因此,nosZ Ⅰ与nosZ Ⅱ在N2O还原过程中的相对重要性尚不明确,需同时关注。
滨海湿地连接陆地与海洋,其N2O排放量是全球N2O通量的重要组成部分[10]。近年来,人为活动导致滨海湿地活性氮含量不断提高,N2O排放量显著增加[11]。滨海湿地水文环境复杂且变化较快,群落结构相对简单,导致入侵种容易找到适合的生态位[12]。互花米草的原产地为美洲温带海岸,1979年被引种到中国东部沿海滩涂[13],至今已蔓延扩散至全国各滨海地区,成为中国沿海地区的主要入侵植物[14],对滨海湿地生态系统的影响日趋严重。许多研究表明,互花米草入侵湿地的土壤微生物量和活性显著高于光滩[15-16]。互花米草入侵可改变滨海湿地土壤理化性质[17],进而影响土壤氧化亚氮还原菌基因丰度。Ma等[18]发现,nosZ Ⅰ型氧化亚氮还原菌与pH呈负相关,Kandeler等[19]则发现,pH对nosZ Ⅰ型反硝化微生物无显著影响。Henderson等[20]认为,土壤有机碳则可以影响nosZ Ⅰ型N2O还原菌数量,而钙离子浓度、水分和总氮含量显著影响nosZ Ⅱ型的数量[21]。然而,这些研究大多只关注局域尺度的分布规律,区域甚至更大尺度的nosZ Ⅰ和nosZ Ⅱ丰度的主要环境驱动因素仍有待进一步探究。由于nosZ Ⅰ和nosZ Ⅱ控制着反硝化过程的最后一步(即N2O还原为N2)[6],因此研究中国南方滨海湿地土壤氧化亚氮还原菌丰度的地理分布特征及其对互花米草入侵的响应,对滨海湿地N2O减排具有重要意义。基于此,本研究以中国南方典型滨海湿地为研究区域,采集光滩和互花米草湿地土壤,采用实时荧光定量PCR方法测定土壤氧化亚氮还原菌基因丰度,研究中国南方滨海湿地土壤氧化亚氮还原菌基因丰度地理分布特征,及其对互花米草入侵的响应和关键影响因素,旨在为南方滨海湿地N2O减排和生态环境保护提供理论依据和数据支撑。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

在中国东南沿海地处亚热带和热带季风气候区的21处滨海湿地(20°53'41"N~31°29'28"N,109°37'05"E~122°13'10"E)进行样品采集,采样点分别位于5个省(自治区、直辖市),其中上海2个,浙江6个,福建10个,广东2个,广西1个(表1)。供试土壤为典型滨海湿地土壤。第二次全国湿地资源调查资料显示,5省的滨海湿地总面积约为2.73×106 hm2,占中国滨海湿地总面积的47.1%[22]。互花米草(Spartina alterniflora)是这些地区的主要外来入侵植物。
1 Distribution of soil sampling sites in coastal wetlands of southern China

中国南方滨海湿地土壤采样点分布

样点 经纬度
上海崇明区 31°29'28"N,121°52'04"E
上海奉贤区 30°50'39"N,121°37'23"E
浙江绍兴 30°12'23"N,120°47'16"E
浙江舟山 29°59'10"N,122°13'10"E
浙江台州 29°09'15"N,121°34'14"E
浙江温岭 28°18'39"N,121°34'07"E
浙江温州 27°48'10"N,120°48'00"E
浙江温州 27°35'22"N,120°38'04"E
福建福鼎 27°06'49"N,120°16'19"E
福建宁德 26°58'18"N,120°10'24"E
福建福州 26°01'34"N,119°38'05"E
福建福清 25°29'14"N,119°14'21"E
福建福清 25°37'49"N,119°28'33"E
福建莆田 25°13'54"N,119°08'59"E
福建莆田 25°24'19"N,119°07'47"E
福建漳州 24°01'10"N,117°44'27"E
福建漳州 24°11'08"N,117°57'25"E
福建南安 24°40'53"N,118°26'12"E
广东台山 21°56'34"N,112°46'00"E
广东雷州 20°53'41"N,110°10'23"E
广西北海 21°35'17"N,109°37'05"E

1.2 试验设计与土壤样品采集

在每个采样点的互花米草入侵湿地和光滩湿地分别采集3个土壤样品作为配对样本,共采集126份样品,配对样本之间的距离小于500 m。采样时清除土层表面杂质,利用土壤采样器(长1.5 m,内径5 cm),采集表层0~20 cm土壤样品。将采集好的土壤样品立即放在密封袋中,置于配有冰袋的保温箱中。挑出土壤样品中明显的小石粒和植物根系后过筛(筛孔直径为2 mm)。将过筛后的土壤样品分成3部分:一部分置于实验室中自然风干;一部分新鲜土样存放于4 ℃冰箱中;剩余土壤样品存放于‒80 ℃超低温冰箱中用于分子生物学分析。

1.3 土壤理化性质测定

采用鲁如坤[23]所述方法在福建师范大学地理科学学院实验室进行土壤理化性质分析。利用环刀法测定土壤容重(BD);利用自然风干的土壤样品测定土壤粒径、pH、盐度(Salinity)、碳氮比(C/N);利用新鲜土壤样品分析硫酸盐(SO42−)、氯离子(Cl)、有机碳含量(SOC)、微生物量碳(MBC)、微生物量氮(MBN)、铵态氮(NH4+-N)和硝态氮(NO3-N)含量。将鲜土在105 ℃烘至恒质量,测定土壤含水率(SWC)。
利用激光粒度分析仪(Malvern Scientifc Instruments, Sufolk, UK)测定土壤粒径,采用美国农业部(USDA)土壤粒径分级标准进行粒径分级。用去离子水以1∶2.5的比例稀释土壤样品,使用pH计测定土壤pH。取过筛的风干土样50 g,以1∶5的比例加入去离子水稀释土样,使用电导率仪(Conductivity Meter,上海仪电,中国)测定土壤电导率,再换算成盐度含量。利用碳氮元素分析仪(Vario macro cube, Elementar, Germany)测定土壤TC和TN。利用重铬酸钾氧化容量法测定SOC。利用离子色谱仪(Dionex 2100, USA)测定SO42−和Cl含量。利用熏蒸提取法测定MBC和MBN含量。取适量新鲜土样加入氯化钾溶液浸提,利用流动分析仪(Skalar+ Analytical, Breda, The Netherlands)测定NH4+-N和NO3-N含量。

1.4 土壤DNA提取与定量PCR分析

称取0.5 g (烘干质量)土壤样品,利用FastDNA SPIN Kit for Soil (MP Biomedicals, Santa Ana,CA,USA)试剂盒,按照操作说明提取土壤DNA。获得的DNA样品利用NanoDrop分光光度计(ND-2000, Thermo Fisher Scientific, Waltham,USA)在260 nm波长处测定浓度。利用0.8%琼脂糖凝胶电泳检测提取DNA的质量和片段的完整性,将合格样品置于−80 ℃冰箱中保存。
利用实时荧光定量PCR仪(Bio-Rad Laboratories Inc., Hercules, CA, USA)测定土壤中氧化亚氮还原菌nosZ Ⅰ和nosZ Ⅱ基因拷贝数。参照宛颂[24]等所述方法确定荧光定量PCR的引物序列、反应体系和反应条件,并制作标准曲线。PCR过程中,每个样本和标准曲线模板均重复3次,并设置3个空白对照,以保证结果的准确性。通过标准曲线确定土壤样本的基因丰度。同时,对样本DNA模板进行梯度稀释,观察PCR过程中目的片段扩增是否被抑制。通过琼脂糖凝胶电泳检测扩增后的产物是否发生非特异性扩增,并观察溶解曲线的出峰情况。本实验的溶解曲线为单峰,扩增效率为83%~96%,R2>0.99,均满足荧光定量PCR扩增的要求。

1.5 数据处理

使用SPSS 26.0软件分析数据。利用成对样本T检验分析光滩和互花米草湿地土壤理化性质、nosZ Ⅰ和nosZ Ⅱ基因拷贝数的差异显著性。利用逐步回归分析和Pearson相关分析研究土壤理化性质与N2O还原菌基因拷贝数之间的关系。采用SPSS的默认算法进行逐步回归分析。利用AMOS 21.0软件进行结构方程模型分析,假设互花米草入侵通过影响土壤理化性质而影响功能基因丰度,根据AMOS软件的优化指标不断优化参数,使得拟合优度指数(GFI)和近似误差均方根(RMSEA)指数符合模型要求。利用Origin 2021软件绘图。

2 结果与分析

2.1 土壤基本理化性质

图1可以看出,光滩湿地土壤pH为7.99,显著高于互花米草湿地的7.95 (p<0.05)。相反,互花米草湿地土壤SWC、Cl、Salinity、SOC、MBC、NH4+-N、NO3-N和MBN含量均显著高于光滩(p<0.05)。互花米草入侵对滨海湿地土壤BD、SO42−、砂粒、粉粒、黏粒以及C/N无显著影响。
1 Soil physicochemical properties in coastal wetlands of southern China

中国南方滨海湿地土壤理化性质

p<0.05);箱线图中箱体对应25%~75%区间,箱体外横线之间对应10%~90%区间,箱体内的横线和方形分别表示中位数和均值;箱体右侧的点和曲线展示了数据的分布情况,其中点表示每个数据点,曲线表示估计的概率密度函数。]]>

2.2 氧化亚氮还原菌丰度

光滩土壤nosZ Ⅰ基因拷贝数为0.32×107~2.81×108 copies/g,平均值为0.66×108 copies/g,显著低于互花米草湿地土壤的1.18×108 copies/g (图2)。光滩土壤nosZ Ⅱ基因拷贝数为0.11×107~4.37×108 copies/g,平均值为0.97×108 copies/g,同样显著低于互花米草湿地的1.40×108 copies/g。此外,互花米草和光滩土壤nosZ Ⅰ基因丰度均显著低于nosZ Ⅱ基因丰度。
2 Abundance of nitrous oxide reducing bacterial functional genes in Spartina alterniflora wetland and bare flat in southern China

中国南方互花米草湿地和光滩土壤氧化亚氮还原菌功能基因丰度

p<0.05);箱线图中箱体对应25%~75%区间,箱体外横线之间对应10%~90%区间,箱体内的横线和方形分别表示中位数和均值;箱体右侧的点和曲线展示了数据的分布情况,其中点表示每个数据点,曲线表示估计的概率密度函数。]]>

中国南方不同省份滨海湿地土壤的nosZ Ⅰ和nosZ Ⅱ基因丰度存在差异(图3)。其中,广东滨海湿地土壤nosZ Ⅰ和nosZ Ⅱ基因拷贝数最高,平均值分别为1.65×108 copies/g和1.51×108 copies/g。广西滨海湿地土壤nosZ Ⅰ和nosZ Ⅱ基因拷贝数最低,平均值分别为4.41×106 copies/g和4.05×106 copies/g。
3 Abundance of soil nitrous oxide reducing bacterial functional genes in coastal wetlands of different provinces in southern China

中国南方不同省份滨海湿地土壤氧化亚氮还原菌功能基因丰度

2.3 氧化亚氮还原菌丰度与环境因子的关系

相关分析表明,土壤pH与nosZ I和nosZ Ⅱ基因丰度均呈显著正相关(图4)。此外,nosZ I基因丰度与SOC、NH4+-N、NO3-N和MBN呈显著正相关,而nosZ Ⅱ基因丰度与SWC、砂粒、黏粒和粉粒含量呈极显著正相关,但与土壤BD、砂粒含量呈极显著负相关。逐步回归分析发现,土壤pH是控制nosZ Ⅰ基因丰度最关键的环境因素,可以解释34.4%的变量,而nosZ Ⅱ基因丰度主要受SWC的影响,可以解释31.7%的变量(表2)。结构方程模型分析表明,互花米草入侵通过直接影响或通过影响土壤SOC含量而间接影响nosZ I基因丰度,直接影响或通过影响土壤SWC间接影响nosZ Ⅱ基因丰度(图5)。
4 Correlation of the abundance of nitrous oxide reducing bacteria and soil physicochemical properties in coastal wetlands in southern China

中国南方滨海湿地土壤氧化亚氮还原菌功能基因丰度与土壤理化性质之间的相关关系

p < 0.05,**表示p < 0.01。]]>

2 Stepwise regression analysis of environmental factors related to the abundance of soil nitrous oxide reducing bacteria in coastal wetlands of southern China

中国南方滨海湿地与土壤氧化亚氮还原菌丰度相关的环境因子的逐步回归分析

基因 环境因子 标准化回归系数 p
nosZ pH 0.344 <0.001
土壤有机碳 0.254 <0.05
铵态氮 0.235 <0.05
氯离子 −0.206 <0.05
nosZ 土壤含水率 0.317 <0.001
粉粒含量 0.207 <0.05
5 Structural equation models (SEM) to evaluate the effects of Spartina alterniflora invasion on soil variables and functional genes abundance in coastal wetlands of southern China

中国南方滨海湿地互花米草入侵影响土壤理化性质和功能基因丰度的结构方程模型

3 讨 论

3.1 互花米草入侵对滨海湿地土壤理化性质的影响

土壤理化性质是影响反硝化微生物功能基因拷贝数的重要因素。土壤理化性质对反硝化微生物群落的影响程度不同[8]。本研究发现,互花米草入侵显著降低了湿地土壤pH (图1,p<0.05),与张鑫[25]和霍玉珠等[26]的研究结果相似。这可能是由于互花米草凋落物和根系分泌物中含有较多的酸性物质[27],对碱性土壤有一定的调节作用。互花米草入侵显著提高了土壤含水率,可能因为互花米草具有较强的促淤能力,使得新淤积的土壤结构较为疏松[28],加之潮水滞留作用与遮阴作用(较高的叶面积指数、地上生物量、植株密度和凋落物量)减少了土壤水分丧失[29]。此外,布乃顺等[17]认为凋落物对水分的强吸附作用也可能是土壤含水率增加的原因之一。互花米草作为典型的盐生植物,其叶背面的盐腺利于泌盐和排盐,可由叶片及根部排出多余盐分并减少Na+离子的吸收[30],从而使土壤中氯离子浓度和盐度显著提高。互花米草可促进土壤有机碳的积累,王丹等[12]认为这得益于其巨大的生物量和强劲的促淤能力,而土壤有机碳的增加可为微生物生长提供可利用性底物,进而显著提升微生物量碳含量[31]。此外,互花米草根系周转能力强,根际分泌物多,能够增强土壤矿化与硝化作用[32],使铵态氮和硝态氮含量显著增加,从而为土壤微生物提供了充足的氮源,使微生物量氮含量显著增加。

3.2 互花米草入侵对湿地土壤氧化亚氮还原菌丰度的影响

互花米草湿地土壤nosZ I和nosZ II基因拷贝数均显著高于光滩(图2),表明互花米草入侵提高了土壤氧化亚氮还原菌丰度。这可能是因为互花米草入侵能够为土壤微生物提供更多的碳源和氮源,从而增强了土壤氧化亚氮还原菌丰度[33]。丁晶等[34]和Henderson等[20]的研究也发现,植物凋落物输入可增加土壤反硝化微生物丰度。此外,互花米草入侵增加了土壤含水率(图1),高含水量使得土壤更趋于厌氧,有利于nosZ基因的表达[35]。因此,互花米草入侵提高了土壤氧化亚氮还原菌丰度。
越来越多研究发现,nosZ II型N2O还原菌对于土壤N2O还原过程至关重要[36],在众多环境中其丰度均高于nosZ I型[37]。本研究中,互花米草湿地和光滩土壤nosZ II基因丰度均显著高于nosZ I基因丰度,表明中国南方滨海湿地土壤中nosZ II型土壤氧化亚氮还原菌占主导。Graf等[38]指出,在较高土壤pH环境中nosZ II基因丰度更高。Domeignoz-Horta等[21]发现,nosZ II基因丰度对环境变化的响应比nosZ I更明显,特别是对土壤pH异常敏感,并且与土壤pH呈显著正相关。这些研究表明,nosZ II型微生物可能对中性或碱性土壤的适应性更强。本研究中多数土壤呈中性或碱性,可能是nosZ II基因丰度高于nosZ I的重要原因。
逐步回归分析和结构方程模型分析发现(图5),土壤pH和含水率分别是控制nosZ I和nosZ II基因丰度最关键的环境因素。Tang等[39]和Philippot等[40]发现土壤pH是调控反硝化微生物活动及其潜在活性的主要控制因子,对nosZ I型和nosZ II型氧化亚氮还原菌均有显著影响。提高土壤pH可增强还原N2O的细菌活性和nosZ基因表达[41]。段春健等[42]发现,施用石灰可以提高土壤nosZ I和nosZ II基因丰度。然而,土壤含水率对nosZ II型氧化亚氮还原菌影响更大。随着土壤含水量增加,水会不断充满土壤孔隙,土壤的厌氧条件逐渐增强,从而促进了反硝化作用[43]。氧化亚氮还原菌是厌氧型微生物,nosZ II基因对氧气较为敏感,土壤含水率增加可以更显著提高nosZ II型氧化亚氮还原菌的活性。此外,尽管pH和含水率是解释nosZ I和nosZ II基因丰度大小的最强环境因子,SOC、铵态氮含量和盐度也对nosZ I和nosZ II基因丰度有着较强的解释能力,表明滨海湿地土壤nosZ I和nosZ II基因丰度受到多种环境因子的共同影响,需在研究中予以关注。

4 结 论

互花米草入侵通过增加土壤有机质含量和含水率,分别提高了中国南方滨海湿地土壤氧化亚氮还原菌nosZ Ⅰ和nosZ Ⅱ基因丰度;光滩和互花米草湿地土壤的nosZ Ⅱ基因丰度均显著高于nosZ Ⅰ,表明nosZ Ⅱ型氧化亚氮还原菌在中国南方滨海湿地中占主导地位;土壤pH和含水率分别是调控滨海湿地土壤nosZ Ⅰ和nosZ Ⅱ基因丰度的关键环境因子。
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