小麦生长与覆盖作物条件下根际核心微生物群落及其功能基因的时间动态和网络之间的关联

《Applied Soil Ecology》：Linkages of wheat growth to temporal dynamics and networks of rhizosphere core microbial community and functional genes under cover crop

该研究通过黄土高原长期定位试验，揭示不同覆盖作物（豆科/非豆科）对小麦各生长阶段（苗期至成熟期）根系土壤核心微生物群落及氮循环功能基因的动态影响。结果表明：覆盖作物显著提升土壤养分及微生物残体，但无协同效应；核心微生物群落的α多样性及氮循环基因活性随小麦生长阶段呈现差异表达，其中拔节期至成熟期抗性增强；潜在互作网络复杂度与稳定性在拔节期至成熟期更显著；土壤水分及总碳含量为关键驱动因素，共同调控微生物群落与氮循环基因的互作网络，进而促进小麦生长。

　　

杨刘|徐毅|文梦梦|李守国|赵发柱|王军

澳门科技大学月球与行星科学国家重点实验室，澳门

摘要

覆盖作物主要通过保守的土壤微生物群落及其相关的功能基因进行分解和转化，从而为土壤提供养分并供后续作物利用。然而，在覆盖作物存在的情况下，小麦根际土壤微生物群落和氮循环功能基因在整个生长阶段的动态及其相互作用仍知之甚少。本研究探讨了草本和豆科覆盖作物在不同小麦生长阶段对土壤养分和微生物残体的增强作用。土壤细菌和真菌群落的α多样性在小麦生长过程中表现出不同的时间变化模式。小麦生长阶段显著影响了土壤微生物群落和氮循环功能基因的组成。这些群落和功能基因的抵抗力在苗期初期有所下降，但在覆盖作物作用下成熟期有所增强。此外，土壤微生物类群与氮循环功能基因之间的潜在相互作用网络在拔节期和成熟期比在苗期和抽穗期更为复杂和稳定。具体而言，土壤含水量和总碳含量、细菌及微生物残体被认为是主要影响因素。覆盖作物显著促进了小麦的生长，并且这一过程受到土壤微生物群落和氮循环功能基因网络及其组成的共同影响。总体而言，在不同覆盖作物分解过程中，考虑根际土壤微生物群落和氮循环功能基因的时间动态及其相互作用至关重要。

引言

覆盖作物作为一种可持续的农业实践，提供了多种生态效益，包括改善土壤质量、促进养分循环和增强碳封存（Alvarez等人，2017年）。当作为绿肥使用时，覆盖作物残余物为土壤提供了有机物质。这些残余物不仅参与养分转化，还形成了支持土壤微生物代谢和后续作物吸收的养分库（Blanco-Canqui和Ruis，2020年）。覆盖作物的分解主要受物种类型、生物量、管理措施和土壤本征特性的影响（Adetunji等人，2020年）。覆盖作物的质量显著影响其分解和矿化过程。豆科覆盖作物由于碳氮比（C/N）较低，其矿化速度比非豆科作物更快，从而更快地将养分释放到土壤中（Connell等人，2025年；Hu等人，2024年）。相反，非豆科覆盖作物的分解会抑制某些土壤微生物酶的活性（Thapa等人，2021年）。此外，覆盖作物能刺激微生物群落的代谢活动，这可能导致其与后续作物竞争可利用的土壤养分（Alvarez等人，2017年）。在整个后续作物的生长过程中，土壤特性受到覆盖作物分解、微生物代谢和后续作物利用的复杂相互作用的影响。此外，微生物死亡后，土壤中的微生物残体会逐渐积累来自土壤本征养分或覆盖作物残余物的养分，并被微生物群落或后续作物重新利用（Liang等人，2019a）。然而，在不同覆盖作物作用下，后续作物在不同生长阶段的土壤特性和微生物残体变化仍不够明确。

土壤微生物是覆盖作物分解的重要驱动因素（Nevins等人，2018年）。在覆盖作物农业生态系统中，土壤微生物群落主要由不同的覆盖作物种类和土壤条件决定（LeBlanc，2022年）。通常，覆盖作物可以提高土壤微生物的生物量、活性和多样性（Kim等人，2020年）。豆科覆盖作物在后续小麦生长期间增加了氮（N）循环相关功能基因及其相应功能微生物群落的丰度（Zhou等人，2023年）。众所周知，氮是农业生态系统中的主要限制性养分，土壤微生物氮循环功能基因在连接氮转化过程和相关微生物群落方面起着关键作用。氮循环功能基因的变化是土壤养分周转的重要指标（Kuypers等人，2018年）。此外，根际土壤作为“热点”环境，受到植物根系分泌物的深刻影响（Fields和Friman，2022年）。同样，在不同小麦生长阶段，小麦会选择性地富集与养分吸收和生产密切相关的根际微生物群落（Chen等人，2019年）。因此，研究覆盖作物对不同小麦生长阶段根际土壤微生物群落和氮循环功能基因的影响至关重要。具体而言，不同处理下的土壤微生物群落始终存在于土壤主体或根际中（Shade和Handelsman，2012年）。它们具有高度保守性，能够高效定殖，并促进植物养分的吸收和利用（Du等人，2025年）。例如，野生稻和小麦的不同基因型在不同栽培条件下都显示出根际核心微生物群落的存在，这些群落在养分利用效率中起着重要作用（Chang等人，2022年；Simonin等人，2020年）。然而，不同覆盖作物和不同小麦生长阶段下根际核心微生物群落的动态研究尚不充分。

土壤微生物群落内的潜在相互作用通常通过网络分析进行探讨（Barberan等人，2012年；Faust等人，2015年），这种方法不仅超越了传统的群落比较，还能识别出微生物群落中的关键类群（Berry和Widder，2014年）。不同微生物群体和功能基因之间的相互作用在耕地中已有广泛记录。例如，由细菌、真菌和原生动物类群组成的土壤微食物网在有机物分解途径中起着关键作用（Kou等人，2020年）。参与关键生物地球化学循环的微生物功能基因网络会影响小麦的生长条件（Liu等人，2024b）。尽管涉及细菌和真菌类群的相互作用受到了较多关注，但根际核心微生物群落与氮循环功能基因之间的潜在相互作用仍了解不足。群落抵抗力代表了对干扰的抵抗程度（Shade等人，2012年）。虽然不同农业生境中土壤微生物群落抵抗力的变化和空间模式已有研究（Jiao等人，2022年；Liu等人，2024a），但在不同覆盖作物作用下，根际核心微生物群落和氮循环功能基因的抗力随时间的变化尚未在整个小麦生长阶段进行过研究。此外，根际微生物群落的时间动态受到多种相互作用因素的影响（Edwards等人，2015年；Wang等人，2024a）。这些微生物群落不仅影响小麦的氮利用，还调节覆盖作物的氮释放（Yang等人，2023年）。因此，有必要预测根际微生物群落和氮循环功能基因如何响应土壤特性的变化，以及这些响应与小麦生长之间的联系。

在黄土高原，覆盖作物-冬小麦轮作系统被广泛采用，以增加土壤养分并提高后续小麦产量（Wang等人，2021年；Yang等人，2024年）。然而，我们对这种可持续农业系统中土壤条件的时间变化、小麦根际核心微生物群落的动态及其关系的理解仍需改进。因此，我们基于一项长期田间实验进行了采样和综合分析，旨在：（1）阐明覆盖作物对不同小麦生长阶段土壤特性和微生物残体的影响；（2）研究不同覆盖作物和不同小麦生长阶段之间小麦根际土壤微生物群落和功能基因的动态及其相互作用；（3）探讨土壤特性和微生物残体对所有样本中小麦生长与根际核心微生物群落和功能基因之间的关联。我们还假设：（1）覆盖作物会对不同小麦生长阶段的土壤特性和微生物残体变化产生不同影响；（2）小麦生长阶段将决定小麦根际核心微生物群落和功能基因的动态及其相互作用；（3）小麦根际核心微生物群落会与氮循环功能基因相互作用，共同影响小麦生长。

部分内容摘要

田间实验安排和采样

2017年6月，在位于陕西省长武县黄土高原的中国科学院农业生态实验站（北纬35°12′，东经107°44′；平均海拔1220米；年平均气温9.1℃；年平均降水量580毫米）建立了一个关于覆盖作物-冬小麦轮作的长期田间实验（Liu等人，2023b）。根据FAO分类系统，该地区的土壤被归类为Heilutu粉壤土（Ahlqvist，2008）。

覆盖作物对不同小麦生长阶段土壤特性的影响

我们观察到，在小麦生长过程中，C类覆盖作物与其他覆盖作物之间的土壤pH值呈现相反的趋势（图1A）。土壤水分含量（SWC）在小麦生长期间显著下降（P<0.05），下降了71%-82%；而在M阶段则增加了71%-106%。同样，土壤硝酸盐（NO??）、MBN和AKP在每个覆盖作物中从J阶段到H阶段下降了11%-153%，然后在M阶段有所增加。S类覆盖作物在J阶段的土壤总碳（TC）、总有机碳（SOC）和总氮（TN）含量最高，而R类覆盖作物在H阶段最高，随后在M阶段下降（见SM表）。

不同覆盖作物和不同小麦生长阶段之间土壤特性的变化

在小麦生长初期，土壤pH值有所下降，但在覆盖作物中几乎恢复到原始水平。这一变化与覆盖作物残余物和小麦根系分泌物的分解有关，表明覆盖作物有助于稳定土壤pH值（Alvarez等人，2017年）。在黄土高原的雨养农业系统中，小麦在成熟前需要大量水分（Zhang等人，2021年），因此土壤水分含量持续下降直到小麦

结论

本研究全面研究了不同覆盖作物和不同小麦生长阶段之间土壤特性、微生物残体、根际土壤核心微生物群落和氮循环功能基因的时间变化及其与小麦生长的关联。覆盖作物增加了土壤养分并促进了微生物残体的积累，但在大多数土壤特性和微生物残体方面没有协同效应。

作者贡献声明

杨刘：撰写——初稿。徐毅：撰写——审阅与编辑。文梦梦：方法学。李守国：方法学。赵发柱：方法学。王军：撰写——审阅与编辑。

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的研究结果。

致谢

我们感谢匿名审稿人对本文的评论。本工作得到了澳门青年学者计划（AM2024002）、国家重点研发计划（2023YFE0122900）、国家自然科学基金（42407403）、陕西省青年科学基金（2024JC-YBQN-0275）以及澳门科学技术发展基金（0052/2024/RIA1、0158/2024/AFJ）的支持。