长期施用氮肥会改变重金属污染土壤的土壤性质和固氮微生物群落结构

《Journal of Environmental Sciences》:Long-term nitrogen amendments alter soil properties and diazotrophic communities in heavy metal-contaminated soils

【字体: 时间:2026年02月15日 来源:Journal of Environmental Sciences 6.3

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  长期氮输入对重金属污染土壤理化性质及微生物功能的影响研究。通过三年盆栽实验发现,尿素处理显著改变土壤pH、总碳磷氮含量及铵态氮累积,抑制固氮微生物活性,而氯化铵影响较弱。结构方程模型表明铵态氮和土壤pH是调控微生物多样性与功能基因表达的关键因子。研究揭示了氮肥管理对土壤-微生物互作关系的双刃剑效应,强调需优化氮源配比以平衡养分供给与微生物功能维持,为矿区土壤生态恢复提供理论依据。

  
余芳明|王文杰|黄普|袁月|徐英梅|甘建英|李月涵|吴瑞峰|李毅
中国广西师范大学生态脆弱地区环境过程与修复重点实验室,桂林541004

摘要

采矿活动导致严重的养分耗竭和生态脆弱性,极大地限制了受污染土壤的恢复。长期的干扰破坏了土壤养分库和生物地球化学稳定性,其中氮(N)的缺乏通过限制微生物生长、酶活性和养分循环恢复起到了关键作用。为了评估氮输入的长期影响,使用重金属污染的土壤进行了为期三年的盆栽实验,以研究土壤物理化学性质、胞外酶活性和固氮微生物群落的变化。氮肥处理显著改变了土壤pH值、总碳(C)和磷(P)、总氮和有效氮形式、微生物生物量中的碳和氮以及有效磷,表明养分状态和微生物可利用养分发生了显著变化,尿素处理的效果更为明显。碳、氮和磷吸收酶(如β-葡萄糖苷酶、N-乙酰葡萄糖胺酶和碱性磷酸酶)的活性持续增加,表明微生物对养分的吸收和有机物的转化得到了增强,而不仅仅是代谢活动的普遍刺激。相比之下,长期施用氮肥显著降低了nifH基因的丰度,尤其是在高氮条件下,这表明生物固氮作用受到抑制,而不仅仅是外部氮输入的简单稀释效应。结构方程模型进一步确定铵态氮和土壤pH值是关键调节因素,它们通过微生物生物量和酶介导的养分转化直接和间接影响微生物多样性和功能基因表达。总体而言,我们的结果揭示了养分补充与微生物功能能力之间的权衡,强调了优化氮管理的重要性,以平衡养分供应与维持微生物功能,并支持受采矿破坏土壤的可持续恢复。

引言

广西是中国矿产资源最丰富的地区之一,长期的密集采矿活动对该地区的经济发展做出了巨大贡献。然而,采矿活动也导致土壤中重金属(HM)的严重积累,从而引发生态系统退化和生态风险(Li等人,2014年)。除了重金属污染外,由于植被清除、土壤侵蚀和养分循环过程的破坏,采矿区通常还表现出明显的氮(N)缺乏。氮的限制限制了微生物活动和植物生长,改变了区域生态过程,最终威胁到生物多样性和生态系统稳定性(Song等人,2022年)。因此,施用外源氮肥越来越多地被视为缓解氮限制和支持受污染采矿土壤生态恢复的潜在策略(Tian等人,2010年)。
氮是陆地生态系统中的基本限制性养分,在调节微生物代谢、有机物转化和生物地球化学循环中起着核心作用(Tian等人,2010年)。氮肥可以直接增加土壤中氮的有效性,并通过刺激微生物活动和促进有机物积累间接提高土壤质量(Zaman等人,2025年)。然而,大多数土壤中的氮以有机形式存在,植物无法直接利用,必须通过微生物介导的过程(如固氮和矿化)进行转化(Grzyb等人,2021年)。在这些过程中,生物固氮(BNF)对于维持长期的氮输入和保持生态系统生产力尤为重要。
固氮微生物是BNF的主要驱动者,是土壤中重要的生物氮来源(Zheng等人,2023年)。nifH基因编码氮酶复合体的核心亚基,被广泛用作表征固氮微生物丰度和群落组成的功能标记(Huang等人,2019年)。nifH基因丰度和固氮微生物群落结构的变化可以显著影响固氮能力和整体氮循环效率(Zhao等人,2022年)。在重金属污染的土壤中,固氮微生物可能对环境压力特别敏感,使其成为土壤功能恢复的有价值指标。
氮肥可以显著重塑土壤微生物群落,包括固氮微生物,其效果强烈依赖于氮源、施用量和持续时间(Chen等人,2021年)。过量的氮输入已被证明会抑制nifH基因的丰度,并由于无机氮的增加而减少生物固氮的贡献(Chen等人,2021年)。相反,长期低水平的氮添加可能有助于维持更高的微生物多样性和群落稳定性,从而支持生态系统的持续运作(Tian等人,2010年)。这些发现强调了合理氮管理的重要性,以优化肥料效率,同时保持微生物功能性和长期土壤健康(Finnan等人,2019年)。
除了微生物群落结构外,氮输入还通过综合的微生物和生物地球化学途径调节土壤酶活性。NH4+-N和NO3?-N的增加可用性可以减少微生物对有机氮源的依赖,这与资源分配理论一致。适量的氮添加可能通过增加底物可用性来刺激氮吸收酶(如脲酶和蛋白酶)的活性,而过量的氮输入则常常抑制这些酶(Dong等人,2022年)。氮引起的土壤化学条件变化可以通过改变微生物活性或酶构象进一步影响酶功能。养分不平衡可能会使碳、氮和磷吸收酶的化学计量比偏离通常报道的1:1:1比例(Sinsabaugh等人,2008年)。例如,在磷受限的土壤中,氮添加通常会增强磷酸酶的活性(Cleveland和Townsend,2006年;Cui等人,2020年)。酶活性还表现出季节性变化,反映了微生物对环境条件的动态响应(Wallenstein等人,2009年)。在分子水平上,氮添加可能会下调与碳降解相关的基因,同时上调与磷吸收相关的基因(Allison等人,2009年;Fierer等人,2012年)。总体而言,这些机制展示了氮输入如何调节土壤酶系统并影响养分循环和生态系统功能(Burns等人,2013年;Dong等人,2022年)。
尽管取得了这些进展,但对于不同氮源在重金属压力下对微生物群落(特别是固氮微生物)的长期影响仍了解有限。虽然氮肥施用可以改善土壤肥力并促进植物生长(Guo等人,2022年),但传统的物理化学指标不足以全面评估土壤健康。越来越多的证据强调了生物指标(如微生物生物量、功能基因丰度和群落结构)在评估土壤质量和生态系统恢复中的重要性(Wen等人,2021年)。外源氮输入可以改变养分可用性,驱动微生物群落的重组,并影响有机物的分解,从而塑造受污染土壤的恢复轨迹(Sinsabaugh等人,2013年;Fuchslueger等人,2019年)。
因此,研究不同氮源对重金属污染采矿土壤中土壤性质和固氮微生物群落的长期影响至关重要。最近的研究,包括Liang等人(2011年)和Biederman和Harpole(2013年)的研究表明,固氮微生物对环境变化具有高度敏感性,其群落结构的变化在维持氮循环和土壤生产力方面起着关键作用。然而,在采矿生态系统中仍存在大量知识空白,其中重金属压力与氮动态以复杂且不甚明了的方式相互作用。解决这些空白对于开发可持续的土壤管理实践和有效的生态恢复策略至关重要。在本研究中,我们将两种代表性的氮源——尿素和氯化铵——应用于中国广西思定矿区的重金属污染土壤中。我们研究了土壤物理化学性质、固氮微生物多样性和群落组成以及nifH基因丰度对不同氮处理方式的响应。具体目标包括:(i)评估长期氮添加对土壤养分动态的影响;(ii)阐明固氮微生物对不同氮源和施用强度的响应;(iii)探讨关键土壤性质与固氮微生物丰度之间的关系。这些发现旨在加深对重金属压力下氮循环的理解,并为增强微生物功能和促进采矿影响环境中的生态恢复提供理论基础。

实验设计

土壤样本取自中国广西壮族自治区柳州市融安县思定矿区上游地区(109°13′E-109°47′E,24°46′N-25°34′N)。去除可见的植物根系、石头和杂物后,将土壤彻底均质化。使用四分法获取代表性子样本,转移到无菌聚乙烯袋中,并在冷藏条件下运输到实验现场进行进一步分析。
九个

氮输入对土壤化学性质的影响

如图1所示,长期施用AC和U显著改变了土壤的物理化学性质和氮组分。到2023年3月,AC和U的长期施用最初提高了土壤pH值,然后在2024年6月相对于2021年9月的基线值下降(图1a)。值得注意的是,U处理对土壤pH值的影响比AC更为显著。在各种处理中,U-LL处理在2024年6月将土壤pH值提高了0.45个单位

讨论

长期氮(N)输入显著改变了采矿土壤的物理化学性质,主要通过氮转化和微生物活性的变化实现。在AC和U处理下,土壤pH值最初升高,随后下降(图1a)。这种短暂上升可能是由于尿素水解或早期硝化过程中的OH?释放所致。然而,持续的HH输入导致了显著的酸化,尤其是在AC处理中,突显了氮的长期酸化效应

结论

本研究阐明了氮输入对重金属污染土壤中土壤生化性质、微生物酶活性和固氮微生物群落的长期影响。连续添加氮导致土壤物理化学特性发生显著变化,包括pH值、总氮(TN)、NH4+-N、NO3?-N、MBN和AP,其中U处理下的变化更为显著。特别是尿素输入显著改变了土壤的酸碱平衡和氮的有效性,导致TN和NH4+

作者贡献声明

余芳明:监督、概念化、写作-审阅与编辑、资金获取。王文杰:调查、方法学、验证、软件、初稿撰写。黄普:调查、验证、软件。袁月:调查、验证、软件。徐英梅:调查、数据管理。甘建英:调查、数据管理。李月涵:调查、验证。吴瑞峰:写作-审阅与编辑、资金获取。李毅:监督、概念化

数据可用性

数据将应要求提供。

作者贡献声明

余芳明:写作-审阅与编辑、监督、资金获取、概念化。王文杰:初稿撰写、验证、软件、方法学、调查。黄普:验证、软件、调查。袁月:验证、软件、调查。徐英梅:数据管理。甘建英:调查、数据管理。李月涵:验证、调查。吴瑞峰:写作-审阅与编辑、资金获取。李毅:写作-初稿撰写、监督、资金获取

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金(编号42367001、42367006和42407044)和广西壮族自治区自然科学基金(编号2025GXNSFBA069305)的支持。
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