关键代谢物介导的根际微环境重建可缓解铝土矿残渣土壤形成过程中的资源限制

《Resources, Environment and Sustainability》：Key metabolite-mediated rhizosphere microenvironment reconstruction alleviates resource limitation during bauxite residue pedogenesis

　　婕仁|江南莉|崇凯浩|立方胡|平度
内蒙古大学生态与环境学院污染控制与低碳资源利用重点实验室，呼和浩特 010021，中国

**摘要**
将高碱性、养分贫瘠的铝土矿残渣（BR）转化为功能性土壤（土壤发生过程）需要建立先锋植物与微生物组之间的复杂反馈机制。然而，在这种人工土壤发生过程中驱动微生物资源利用和代谢耦合的分子机制仍不明确。为了解码这些机制，我们使用大芒草（Elymus dahuricus）进行盆栽实验，并结合了多种改良剂（硫酸亚铁、柠檬酸、硝基腐殖酸），同时采用物理化学分析和多组学技术（微生物组测序、傅里叶变换离子回旋共振质谱（FT-ICR MS）和液相色谱-质谱（LC-MS）来评估根际的生态生理反应。联合处理显著降低了铝土矿残渣的极端碱性（pH值从10.1降至8.5），并激活了养分循环（例如，微生物生物量中的碳、氮和磷含量分别从1.9、0.4、5.5 mg kg?1增加到7.1、9.9、95.9 mg kg?1）。重要的是，这种环境改善使微生物的生活策略从耐逆应性转变为以生长为导向，显著提高了微生物的碳利用效率（CUE）。多组学分析显示，植物定植丰富了易分解的低分子量有机物质，而改良剂则引入了稳定的、耐降解的有机物质。随机森林和结构方程建模（PLS-PM）进一步阐明，植物驱动的微生物策略变化调控了关键植物相关代谢物的积累（如Capsiate和Isomasticadienonalic酸）。最终，这些关键代谢物通过富集易分解的碳，重构了根际微环境，从而直接缓解了微生物组的酶学计量资源限制。这些发现提供了新的分子证据，表明调控根际代谢多样性对于克服极端碱性和氮磷缺乏至关重要。调节植物-微生物-代谢物之间的反馈是加速极端工业残渣生态重建的关键生物学途径。

**1. 引言**
铝土矿残渣（BR）是氧化铝精炼过程中的高碱性、高盐分副产品。目前，全球超过80%的铝土矿残渣被堆放在氧化铝精炼厂附近的储存区（Li等人，2024），导致全球铝土矿残渣库存量超过50亿吨（Zhu等人，2025）。由于其结构差、碱度极高且养分极度匮乏，铝土矿残渣是全球最难处理的工业废物之一（Weng等人，2025；Jiang等人，2024）。虽然将铝土矿残渣转化为类似土壤的基质可以实现大规模处置，有效降低潜在的生态风险，并促进生态景观的恢复（Xue等人，2024；Di Carlo等人，2019a），但传统化学和生物改良方法（如石膏、微生物接种剂）在降低碱性和改善物理稳定性方面显示出潜力（Jiang等人，2025；Miura等人，2025）。然而，从废物残渣到功能性土壤的转化过程（称为土壤发生/土壤形成）常常受到残渣本身抑制性质及持续存在的生物学瓶颈的阻碍（Schmalenberger等人，2013；Deng等人，2025）。最近的研究表明，成功实现极端基质下的土壤发生不仅依赖于植被的建立（Di Carlo等人，2019a），还依赖于能够维持养分循环的功能性根际微环境的快速重建（Phillips & Courtney，2022；Zhu等人，2023）。然而，植物和微生物如何共同克服这些恶劣基质中的资源限制的分子机制仍不甚明了。根际是土壤发生过程的主要驱动力，根部诱导的变化协调了养分的迁移和有机质的稳定（Tang等人，2025）。在自然生态系统中，这一过程越来越多地被认为是由复杂的代谢语言驱动的。代谢物不再仅仅被视为能量来源，它们还充当关键的调节信号，介导微生物的招募、矿质结合养分的溶解以及缓解环境压力（Baker & Rutter，2023；Trivedi等人，2020）。例如，特定的有机酸和黄酮类化合物可以改变微生物的生态策略，从耐逆应性转变为资源获取性，从而加速土壤发育（Chen等人，2022）。尽管在农业土壤中取得了这些认识，但在铝土矿残渣这种极端环境中，关键代谢物的身份和功能作用仍不清楚。我们缺乏关于特定小分子如何重新配置根际代谢的机制机制，以克服氧化铝废物中严重的碳、氮和磷限制。

解决这些复杂的分子相互作用需要综合多组学方法。虽然传统的土壤分析提供了修复过程的“黑箱”视角，但将液相色谱-质谱（LC-MS）基础的非靶向代谢组学与超高效傅里叶变换离子回旋共振质谱（FT-ICR MS）相结合，能够以前所未有的能力解析溶解有机物质（DOM）的分子多样性（Goranov等人，2022；Chen等人，2025）。这些先进工具使我们能够追踪碳的流动以及碳-氮-磷循环在分子层面的耦合，揭示植物分泌物如何转化为持久的土壤有机质（Luo等人，2023）。将这一框架应用于铝土矿残渣生态系统，为识别根际演替和功能恢复的生化基础提供了独特的机会。在这项研究中，我们使用多年生草本植物大芒草（Elymus dahuricus）研究了铝土矿残渣生态恢复过程中的根际重构过程。在对多种耐逆性草类、豆科植物和盐生植物进行广泛筛选后，大芒草是唯一能够在未经改良的原始铝土矿残渣中成功发芽和存活的物种。它对极端碱性和严重养分缺乏的卓越耐受性使其成为研究原位土壤发生的理想模型植物。通过整合植物生理数据、分子-levelDOM特征分析、微生物群落分析和非靶向代谢组学，我们试图阐明特定代谢物如何介导植物、微生物和有机质之间的功能联系。我们的具体目标是：（i）评估不同改良措施对植物-微生物-养分相互作用的影响；（ii）解析DOM的分子转化过程，以追踪碳的持久性和养分的生物有效性；（iii）识别驱动从应激响应状态向综合养分循环系统转变的关键代谢物。我们假设植被建立和有机-无机改良剂共同通过关键代谢物介导的反馈循环来重构根际。在这个循环中，特定代谢物既充当碳“货币”，又充当信号“语言”，提高碳周转效率，并调节微生物的脂质代谢和信号传导途径，标志着铝土矿残渣根际的生态成熟。

**2. 材料与方法**
2.1. 取样和实验设计
铝土矿残渣采集自中国山西省的一个处置场所（北纬38°50′6.12′′，东经112°48′20.28′′）。样品取自表层（0-20厘米），风干后研磨并通过2毫米筛网过滤。铝土矿残渣的pH值为10.6，电导率为2.4 mS cm?1。虽然石膏是常用的替代钠的改良剂（Miura等人，2025），但在已含有高浓度钙但缺铁的铝土矿残渣中，其效果往往有限（Ren等人，2022）。在这种情况下，如硫酸亚铁这样的酸性盐更为有效。因此，选择硫酸亚铁、柠檬酸和硝基腐殖酸作为改良剂。大芒草因耐盐碱条件而被选为实验物种。硫酸亚铁（FeSO?·7H?O）和柠檬酸（C?H?O?）从Sinophelic Medicine Holding Chemical Reagents Co., Ltd.购买；硝基腐殖酸和大芒草在当地采购（山西省）。硝酸腐殖酸的物理化学性质为pH 2.7，总有机碳（TOC）167.6 mg kg?1，总氮（TN）28.9 mg kg?1，总磷（TP）0.64 mg kg?1。
为了区分种植效果与改良剂单独的效果，设置了两个对照处理：未添加改良剂的铝土矿残渣（BR）和添加了大芒草的铝土矿残渣（CKP）。改良剂的施用量基于初步的剂量-响应实验和我们的先前研究进行了优化（Tang等人，2023；Zhang等人，2023）。选择这些具体浓度是为了在碱度中和的必要性与二次盐碱化风险之间取得平衡。所选剂量确保处理后的残渣初始物理化学性质（pH < 9.0，EC < 4.0 mS cm?1）保持在先锋植被建立的可接受范围内。共设置了六种处理：（1）BR；（2）CKP；（3）3%硫酸亚铁（w/w，FSLP）；（4）5%硫酸亚铁（w/w，FSHP）；（5）3%硫酸亚铁 + 2%柠檬酸（w/w，FSCP）；（6）3%硫酸亚铁 + 2%硝基腐殖酸（w/w，FSNP）。每种处理包括六个重复实验（总共36个盆），每个盆（直径：20厘米，高度：25厘米）含有2公斤的改良剂或未改良的残渣。经过70天的平衡期（在25±2°C下保持约70%的含水量）后，以每盆200粒的密度播种，通过每日称重保持65%的持水能力。两周后，间苗以保持每盆60株植物的一致密度，并在12周后收获。收获时，使用标准尺测量主根的长度，并取平均值代表相应处理的主根长度；然后将所有收获的植物组织分离为地上部分和地下部分，用去离子水彻底清洗，然后在65°C下烘干至恒重以测定生物量。

根际铝土矿残渣样品的采集遵循已建立的协议（Li等人，2018）。轻轻去除附着在根部的松散铝土矿残渣，仅将根部表面1-2毫米范围内的紧密附着的铝土矿残渣视为根际铝土矿残渣。采样在盆栽实验结束时进行（发芽后第100天）。每种处理使用六个独立盆作为生物学重复样本。每个盆中所有生长的植物的根汇集为一个复合样本，每个处理组获得六个独立复合样本。在实验室中，将根转移到无菌磷酸盐缓冲盐水（137 mmol L?1 NaCl，8.5 mmol L?1 Na?HPO?，2.7 mmol L?1 KCl，1.5 mmol L?1 KH?PO?，pH 7.3）中，并轻轻搅拌以分离附着的根际铝土矿残渣。使用无菌镊子清除根毛和植物残渣，然后以10000 ×g的离心速度在4°C下离心1分钟浓缩沉淀物。该沉淀物被指定为根际铝土矿残渣样本，并分为用于物理化学测量（4°C）、分子分析（-20°C）、酶活性测定、微生物和代谢组学分析（-80°C）的子样本。

2.2. 物理化学性质分析
对收集的铝土矿残渣基质进行了物理化学分析，具体针对种植处理的根际铝土矿残渣和未种植处理的整体铝土矿残渣。对于基本性质分析，使用风干并筛分（< 2毫米）的样品。pH值和电导率（EC）分别使用pH计和电导率计在1:2.5和1:5（w/v，2克样品）的固体-液体比例下测量。可交换钠百分比（ESP）通过用1 M醋酸铵提取2.0克样品后，再用ICP-OES定量确定。总碱度（TA）通过双指示剂中和滴定法测定（碳酸盐和碳酸氢盐之和）。总有机碳（TOC）使用重铬酸盐-硫酸消解法测定（0.1克样品），而溶解有机碳（DOC）则从2克样品中用去离子水（1:5 w/v）提取并用TOC分析仪测量。为了全面评估土壤发生过程中的养分动态，定量了特定的氮和磷池。总氮（TN）和总磷（TP）分别使用元素分析仪（Vario EL Cube，德国Elementar）和钼蓝法测定。可用氮（AN）使用碱性水解扩散法测定（2.0克样品）。氨（NH??-N）和硝酸盐（NO??-N）从2.0克新鲜基质中用2 M KCl（1:10 w/v）提取，并通过连续流分析仪定量。鉴于铝土矿残渣的高碱性和富钙性质，无机磷部分按照改良的分馏方案（Petersen和Corey，1966）从1.0克风干样品中依次提取。这种顺序协议允许分离和量化二钙磷（Ca2-P）、八钙磷（Ca8-P）、铝磷（Al-P）、铁磷（Fe-P）、被阻蔽的磷（O-P）和磷灰石磷（Ca10-P），每种提取物中的磷浓度通过钼蓝法测定。微生物参数使用新鲜的、经过筛分（<2毫米）的铝土矿残渣样本进行评估。微生物生物量碳（MBC）、氮（MBN）和磷（MBP）使用氯仿熏蒸-提取法进行量化，使用5克新鲜样本。提取出的C、N和P分别应用转换因子0.45、0.54和0.40进行计算。微生物基础代谢率通过碱吸收法评估，在25°C下封闭罐中培养14天后，从5克新鲜样本中释放的CO2被吸收到NaOH溶液中，并通过滴定法定量。基础代谢率计算为单位培养时间释放的累积CO2量，并归一化到干样本质量。最后，微生物代谢商（QCO2）被估计为基础代谢率与MBC的比值，作为微生物代谢效率和环境压力的关键指标。

2.3. 细胞外酶活性和化学计量向量分析
与碳（β-1,4-葡萄糖苷酶，BG）和氮（β-1,4-N-乙酰葡萄糖胺酶，NAG，以及亮氨酸氨基肽酶，LAP）吸收相关的酶活性使用荧光标记的底物根据Saiya-Cork等人（2002年）描述的协议进行测定。简要来说，悬浮液在pH 5.0的标准醋酸缓冲液中制备，并在20°C下与4-甲基伞形花辛酰连接的底物（用于BG和NAG）以及7-氨基-4-甲基香豆素连接的底物（用于LAP）一起在黑暗中孵育4小时。随后使用微孔板荧光计量化荧光。相反，磷吸收酶碱性磷酸酶（AP）的活性通过比色法测定；悬浮液与二钠苯磷酸盐作为底物在pH 9.8的标准碱性缓冲液中于37°C下孵育24小时，然后通过分光光度法测量释放的酚的吸光度。对这些酶活性的化学计量分析用于评估潜在的C、N和P限制。根据Moorhead等人（2016年）的方法计算化学计量向量特征，即向量长度和向量角度。向量长度（公式1）和向量角度（公式2）表示如下：
(1)
(2)
其中x表示C-相对于(C + P)-吸收酶的相对活性，估计为[(BG/(BG+AP)]，y表示C-相对于(C+N)-吸收酶的相对活性，估计为[BG/(BG + NAG + LAP)]。然后使用Sinsabaugh等人（2016年）的化学计量模型评估微生物碳利用效率（CUE），使用以下公式：
(3)
(4)
其中LC:X（即LC:N和LC:P）计算为SOC:TN或SOC:TP的摩尔比。BC:X（即BC:N和BC:P）计算为MBC:MBN或MBC:MBP的摩尔比。半饱和常数KC:N和KC:P被设定为0.5。最大CUE（CUEmax）设为0.6，代表微生物生长效率的热力学上限。

2.4. 有机质提取和表征
有机质使用水（固液比1:10）提取并通过0.45微米膜过滤。有机质溶液通过酸化的PPL柱（Agilent）去除杂质，然后使用HPLC级甲醇从柱中洗脱保留的有机质。纯化的有机质使用Bruker SolariX超高分辨率FT-ICR MS在负离子模式下进行分析，该仪器配备有电喷雾离子化源。FT-ICR MS分析参数以及随后对有机质分子复杂性、丰富性和组成特征的详细描述见补充信息文本S1。

2.5. 非靶向根际组学分析
田间湿润根际铝土矿残渣样本（在植物收获后立即收集）称重 into 2毫升离心管中，每个管内含一个直径6毫米的研磨珠。加入1毫升提取溶剂（甲醇:水 = 4:1，v/v），其中含有0.02毫克/毫升的L-2-氯苯丙氨酸作为内标。样品在-10°C和50 kHz下使用冷冻组织研磨机均质化6分钟，随后进行超声提取30分钟。提取物在-20°C下孵育30分钟后离心15分钟。上清液用于后续的仪器分析。为了质量控制（QC），将每个样本的上清液20微升混合起来生成一个复合QC样本，方法按照Withers等人（2020年）描述。代谢物分析在配备ACQUITY UPLC HSS T3柱（Waters）的UHPLC-Q Exactive HF-X系统（Thermo Fisher Scientific，美国）上进行。数据处理和代谢物鉴定的详细信息见补充信息文本S2。

2.6. 统计分析
所有统计分析使用R软件（版本4.2.3）进行。残差的正态性和方差的均匀性分别使用Shapiro-Wilk检验和Levene’s检验（car包，v3.1）验证。处理之间的显著差异通过单因素方差分析（ANOVA）确定，随后进行Fisher最小显著差异事后检验（agricolae v1.3）。对于不满足参数假设的数据，使用非参数Kruskal-Wallis检验，随后进行Dunn的事后检验（dunn.test v1.3.5）。关于微生物群落分析，DNA提取、PCR扩增、测序和生物信息学处理的全面方法见补充信息文本S3。根据Fierer等人（2007年）和Liang等人（2024年）的框架，微生物生命策略被分类为Y策略（共生型）和A策略（寡营养型）组。共现网络分析基于Spearman等级相关系数，使用psych（v2.3.3）和igraph（v1.4.1）包进行，可视化在Gephi（v0.10.1）中进行。所有生态图使用ggplot2（v3.4.2）、pheatmap（v1.0.12）和ComplexHeatmap（v2.14.0）生成。测量变量之间的关系通过偏最小二乘路径模型（PLS-PM）进行分析，使用plspm包（v0.5.0）进行999次自助法估计路径系数和解释变异（R2）。

3. 结果
3.1. 植物生长特性和根际铝土矿残渣特性
3.1.1. 植物生长特性
植物生长特性在不同处理之间表现出显著差异。FSNP处理表现出更好的适应性，平均地上生物量为每株1.65±0.44克，平均根生物量为每株0.72±0.01克。这些值显著高于CKP处理（CKP处理的地上生物量为每株0.10±0.03克，根生物量为每株0.04±0.01克，见表S2）。植物高度和根长度呈现出类似的趋势：FSNP达到了最大的植物高度（39.73厘米）和根长度（25.39厘米），而CKP的生长最小（植物高度：10.17厘米，根长度：4.50厘米）。这些结果表明FSNP增强了植物在铝土矿残渣中的资源获取能力和抗逆性。地上生物量和根空间延伸（根长度）的显著增加表明FSNP处理有效缓解了铝土矿残渣的生理限制，从而提高了植物获取资源和对其碱性、贫营养基质的整体耐受性。

3.1.2. 根际铝土矿残渣的碱性特性
根际微环境特性显示出碱度缓解和养分循环的显著改善。在CKP中，根际pH值保持较高（10.02），可交换钠百分率和总碱度分别为44.64%和47.35毫克/千克。相比之下，高无机改良剂（FSHP）和有机-无机改良剂结合（FSCP和FSNP）与Elymus dahuricus种植相结合将根际pH值降低到8.50-8.74，可交换钠百分率（ESP）降低到28.43-40.44%，总碱度（TA）降低到29.48-35.58毫克/千克。值得注意的是，ESP的减少与Na+淋溶和根介导的离子交换有关，这由根际残渣和植物中的Na+含量减少所证实（表S3）。

3.1.3. 养分
植物建立后，CKP中的TN、AN、NH4+-N和NO3–-N含量下降。相反，MBN从0.35毫克/千克显著增加到6.88毫克/千克，表明根际残渣中的氮转化活性增强，氮保持能力和储存潜力得到改善（图1）。根际残渣中的总磷含量略有下降；P化学组分的分分布也发生了显著变化。植物定殖后，CKP中的O-P、Al-P和Fe-P含量总体上呈现下降趋势。这与Al-P和Fe-P通常被认为是潜在的植物可利用磷源相一致，其消耗反映了植物的消耗。同时，可溶性Ca8-P的比例增加，而难溶性的Ca10-P比例减少，尽管整体钙磷酸盐水平基本保持稳定。这些观察表明植物定殖可能促进了难溶性钙磷酸盐向可溶性形式的转化或促进了植物对Al结合磷的利用。

图1. 在改良铝土矿残渣中生长的植物根际中氮和磷组分的变化
添加硫酸亚铁和柠檬酸后，Ca2-P、Ca8-P和Al-P显著减少，而Ca10-P、Fe-P和O-P趋于增加。总体而言，经过改良处理后，随着植物生物量的增加，易利用的磷形式（Ca2-P、Ca8-P、Al-P）显著减少，而难利用的磷形式（Ca10-P、Fe-P、O-P）浓度增加。与初始BR（5.54毫克/千克）相比，植物建立和改良处理后微生物生物量中的磷显著增加到21.34-95.88毫克/千克（P < 0.05），表明微生物的磷储存能力增强。

3.1.4. 有机碳和化学计量比
有机碳表现出处理依赖的动态（图2a）。与原始铝土矿残渣（初始对照）相比，FSLP处理下总碳显著减少，而FSHP和FSNP处理下总碳分别增加了16.09%和27.58%（均高于BR），这与较高的植物生物量相对应。有机改良剂（FSCP和FSNP）使总有机物增加了1.32-2.82倍。相反，DOC在这些改良处理中减少了44.05-55.85%。微生物活性对植物定殖和改良剂有协同响应：MBC在所有处理中增加了1.63-3.83倍。然而，基础代谢率降低了43.14-53.92%，特别是在无机改良剂处理（FSLP和FSHP）中降低最为显著。微生物代谢商与植物生物量呈负相关，在高生物量处理（FSHP和FSNP）中下降了77.86-79.91%。这表明在植被和有机输入下微生物的碳利用效率提高。

图2. 根际铝土矿残渣中与碳周转相关的指标变化。(a) 与碳相关的指标；(b) 化学计量比；(c) 微生物CUE和代谢限制的一般模式。不同的字母表示处理之间的显著差异（P < 0.05）。BG，β-1,4-葡萄糖苷酶；AP，碱性磷酸酶；NAG，β-N-乙酰葡萄糖胺酶；LAP，L-亮氨酸氨基肽酶。
随着植物建立，C:N:P的化学计量比发生了显著变化（图2b）。BR中的C:N比为28.89，N:P比为0.14，反映了氮的严重限制。植物生长和改良剂改变了这些比率：低生物量处理（例如FSLP）显示出较高的C:N比（52.99）和较低的N:P比（0.08），而高生物量处理（FSHP：26.06，FSNP：29.67）显示C:N比几乎没有变化，N:P比增加（FSHP：0.16，FSNP：0.42）。微生物生物量的化学计量比显著变化：微生物生物量的C:N比从BR的5.35降至处理后的0.63-1.36，表明氮的同化加剧。在低生物量处理（CKP和FSCP）中，微生物生物量的N:P比增加了大约4倍，而在高生物量处理（FSHP和FSNP）中减少了77.78%，表明磷优先分配给微生物生长。

3.1.5. 微生物碳利用效率和资源限制的一般模式
植物建立后，CKP中的碳利用效率（CUE）从0.13增加到0.19，表明植物增强了对外源碳的转化效率（图2c）。此外，随着植物生物量的增加，CUE总体上呈上升趋势。CUE与N:P比之间观察到显著的正相关（P < 0.001）。基于酶化学计量向量的微生物代谢特性和CUE的量化显示，大多数采样点分布在与1:1对角线相对的上右象限，尤其是在低生物量处理中这种模式最为明显。植物生长减少了微生物的碳限制，但引起了明显的氮限制。此外，与BR相比，添加硫酸亚铁和柠檬酸的处理显著增加了β-1,4-葡萄糖苷酶（碳获取）、β-N-乙酰葡萄糖胺酶（氮获取）、亮氨酸氨基肽酶（氮获取）和碱性磷酸酶（磷获取）的活性（图S1）。相比之下，硝基腐殖酸的添加导致β-1,4-葡萄糖苷酶活性最低，表明在碳充足条件下，微生物不需要重新合成碳获取酶来获得额外的碳资源，反映了微生物群落的高效资源利用策略。

3.1.6.微生物生命策略
微生物的生命策略是基于对环境压力和资源可用性的适应性特征来定义的，在铝土矿残渣中植被建立期间这些策略发生了变化（图S2）。微生物群落主要由A策略和Y策略的微生物组成，分别占总群落丰度的63.6%和23.0%。A策略微生物的普遍存在与其在高盐度、低营养条件下卓越的资源获取和渗透调节合成能力相符。相比之下，Y策略微生物更注重在稳定条件下的生长效率，在原始残渣中竞争力较弱。通过改良处理和植物生长，A策略微生物的相对丰度显著下降（FSCP除外），表明环境资源的可用性增加了。

3.2. 根际铝土矿残渣中有机质（DOM）的分子水平特征
3.2.1. 分子量分布和多样性
FT-ICR MS分析显示，不同处理下的DOM分子组成发生了显著变化。检测到的离子的m/z范围表明了广泛的分子覆盖范围，主要峰集中在364-414 m/z之间（图S3）。无植被的铝土矿残渣（BR）的分子量分布以410.79 m/z为中心，而植物定植后的铝土矿残渣（CKP）的分布向左移动至364.03 m/z，反映了低分子量DOM（如易分解代谢物和根系分泌物）的相对增加。这一变化与DOM多样性提升相一致：BR中的分子峰数量为3433个，而植物定植处理后的数量为3628-7484个（表S4），证实了植物对DOM化学复杂性的增强。此外，植物生物量的增加（CKP、FSLP、FSHP）进一步放大了DOM分子的量，表明植物生物量与DOM多样性之间存在正相关。

3.2.2. DOM的分子分类和化合物组
DOM分子根据元素组成进行了系统分类。所有处理中CHO化合物占主导地位，其次是含氮分子，而含硫化合物较少（图3）。硫酸亚铁的添加促进了CHOS分子的增加，同时伴随着植物生长和生物量的增加，而铝土矿残渣中的CHON分子比例下降。BR中的DOM分子组成以多酚（52.5%）为主，其次是缩合芳香烃（15.5%）、不饱和烃（12.0%）、脂类（8.2%）、蛋白质/氨基糖（6.5%）和单宁（3.3%）和碳水化合物（2.0%）。这种组成反映了未经处理的碱性残渣中DOM复杂且顽固的特性。与BR相比，引入Elymus dahuricus（CKP处理）显著改变了DOM的谱型：多酚、脂类、单宁和碳水化合物的含量增加，而缩合芳香烃、不饱和烃和蛋白质/氨基糖的含量减少。这些变化表明植物生长促进了某些易分解化合物（如根系分泌物）的积累，同时减少了持久性芳香结构的相对丰度。关键分子参数也与这些变化一致（表S4）。

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图3. 根际铝土矿残渣中DOM主要亚类及其相对丰度的Van Krevelen图

3.3. 根际铝土矿残渣中差异表达代谢物的鉴定
3.3.1. 代谢物鉴定与分析
共检测到4445个有效离子峰，包括2696个正离子峰和1749个负离子峰。使用一级和二级质谱数据进行数据库搜索，鉴定了456种正离子代谢物和233种负离子代谢物。KEGG注释将196种正离子代谢物和88种负离子代谢物与特定代谢途径匹配。PLS-DA建模（图4a）生成了四个组分，显示出很强的可靠性。前两个组分解释了56.4%的总方差，组内分散程度小，处理间分离明显（R = 0.918，P = 0.001）。CKP与BR之间的组间分离最为显著，而FSNP与FSHP之间的组分差异最小。热图分析确认每个组内的重复样本集聚紧密，处理分为两个主要簇：BR与CKP；FSLP、FSHP和FSNP。在后者中，FSLP和FSHP形成了一个与FSNP不同的子簇（图S4a）。

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图4. 根际铝土矿残渣中差异表达代谢物的鉴定。（a）不同处理下代谢物轮廓的偏最小二乘判别分析（PLS-DA）得分图，插图显示了ANOSIM统计结果。（b）火山图显示CKP与BR、FSHP与FSLP、FSNP与FSHP之间差异富集的代谢物（DAMs），红色点表示丰度增加，蓝色点表示丰度减少。P值通过未经多重检验校正的双尾学生t检验计算得出。

火山图分析确定了差异富集的代谢物（DAMs）：在CKP与BR比较中，检测到242种DAMs，其中35种丰度增加，207种丰度减少；在FSHP与FSLP比较中，鉴定出245种DAMs，其中176种丰度增加，69种丰度减少；在FSNP与FSHP比较中，发现123种DAMs，包括61种丰度增加和62种丰度减少（图4b）。CKP与BR比较中，以丰度减少的代谢物为主；而FSHP与FSLP比较中，则以丰度增加的代谢物为主。加权基因共表达网络分析（WGCNA）用于分类这些DAMs的丰度模式（图S4b）。所有比较中都识别出两个不同的模块，与营养参数的相关性分析显示与向量长度有显著关联。拓扑分析揭示了不同处理间既有共同代谢反应也有依赖上下文的代谢反应（图S5）。值得注意的是，甘油磷脂代谢在所有三个比较组（CKP与BR、FSHP与HSLP、FSNP与HSHP）中都是具有高拓扑影响的核心途径。这种一致的高影响表明膜脂质节点的扰动是对铝土矿残渣中变化环境压力的基本和普遍响应。相比之下，某些途径仅在特定比较中表现出高影响值，表明代谢重组依赖于具体环境。例如，在CKP与BR组中，α-亚麻酸代谢和异黄酮生物合成被识别为受高度影响的途径，指向特定的应激信号传导和防御反应。此外，甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸代谢在CKP与BR和FSHP与HSLP组中作为共享的核心枢纽，但在FSNP与HSHP组中明显缺失。相反，核苷酸糖的生物合成途径在FSNP与HSHP组中具有高影响，表明在不同调节策略下中心代谢枢纽发生了变化。

3.3.2. 根际代谢物与碳之间的潜在相关性
在CKP与BR比较中，A策略指示属Acidobacteriota和Alphaproteobacteria以及Y策略属Gammaproteobacteria与顽固有机成分（HOC：木质素、单宁、不饱和烃）和易分解有机成分（EOC：脂类、蛋白质、碳水化合物）显示出显著的正相关性（图5）。这些分类群还与分子特征（包括(m/z)w和(O/C)w）显著正相关，其中四个微生物分类群与DAMs的变化显著相关。

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图5. Mantel测试和Pearson相关性热图显示了CKP与BR、FSHP与FSLP、FSNP与FSHP比较中微生物分类群、增加和减少的DAMs以及碳相关指标之间的关系。A策略和Y策略分类群的显著性水平用*（P < 0.05）、**（P < 0.01）、***（P < 0.001）标记。Mantel测试的P值基于未经多重检验校正的Pearson相关性。

在FSHP与FSLP比较中，未观察到植物生物量与EOC/HOC分数或分子特征之间的显著相关性。四个微生物分类群与DAMs的变化显著相关，Alphaproteobacteria还与(m/z)w呈正相关。在FSNP与FSHP比较中，A策略属Acidobacteriota和Y策略属Bacteroidota与EOC和HOC显著正相关。两个微生物分类群与DAMs的变化强烈相关，两者都与(m/z)w和(O/C)w呈正相关。总体而言，在有植物生长的处理中，如Acidobacteriota、Alphaproteobacteria和Gammaproteobacteria等微生物分类群与EOC、HOC和有机物的关键分子特征一致显示出正相关。值得注意的是，CKP与BR比较中微生物分类群与DAMs之间的正相关模式更为广泛，而FSNP与FSHP比较中较强的相关性较少，表明在相似的植物生物量但改良类型不同的情况下，微生物-代谢物耦合减弱。

3.4. 关键代谢物对植物生长和DOM化学多样性的贡献
3.4.1. 关键代谢物的表达模式
进行了Venn图分析，比较了CKP与BR、FSHP与FSLP、FSNP与FSHP比较中的242、245和123种DAMs。该分析揭示了50种在所有三个比较中均一致差异表达的关键代谢物（图6a和表S5）。这50种关键代谢物主要集中在脂类和类脂分子（27种代谢物）和有机酸及其衍生物（10种代谢物）（图6b）。在脂类类别中，最丰富的亚类是 pregnol脂类（11种）、脂肪酰类（7种）、甾体和甾体衍生物（4种）、甘油磷脂（3种）和甘油脂（2种）。有机酸主要包括羧酸及其衍生物（8种），以及少量的有机磺酸、羟基酸及其衍生物。其他次要类别包括苯及其取代衍生物（2种）、酚类（1种）和有机杂环化合物（3种，包括喹啉、吡咯和氧杂环辛烷）。关键代谢物与枢纽代谢物之间的重叠分析（图6c）显示，在CKP与BR比较中，50种关键代谢物中有25种与枢纽代谢物重叠；而在FSHP与FSLP和FSNP与FSHP比较中，这一重叠分别增加到45种和48种。这种枢纽-关键代谢物重叠的增加与改善的营养条件和提高的植物生物量相符。

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图6. 关键代谢物丰度模式的统计。a. 不同组中差异代谢物的Venn图；b. 基于HMDB分类的关键代谢物的饼图；c. 不同亚组中关键代谢物的Venn图。

3.4.2. 关键代谢物对植物生长和DOM化学多样性的贡献
随机森林分析用于量化关键代谢物对植物生长和有机物组成的相对贡献（图7a、b）。对于植物生长，Isomasticadienonalic acid（负数1457）和4-Androstenediol（正数2307）被确定为最重要的预测因子（P < 0.05），其次是Capsiate（正数2458）和Cellotetraose（正数333），这从它们在均方误差（%IncMSE）中的高百分比增加可以看出。关于DOM分子特征，Secoeremopetasitolide A（负数178）具有最高的预测能力（P < 0.01），而Tulipinolide（负数785）和Cellotetraose也是重要的解释变量。值得注意的是，Capsiate和Cellotetraose被确定为植物生长和DOM分子特征的共同关键预测因子，表明它们在调节植物-土壤反馈循环中的双重作用。这些关键预测代谢物的相对丰度在不同处理中变化显著（图7c）。Capsiate（正数2458）在FSNP和FSHP处理中的富集程度显著高于对照组（CKP）和FSLP（P < 0.001），这与这些组中观察到的植物生长增强一致。同样，Isomasticadienonalic acid（负数1457）在FSHP处理中显著积累（P < 0.001）。Tulipinolide（负数785）在FSHP组中的水平也显著升高（P < 0.01）。相比之下，Cellotetraose（正数333）是一种可能来自纤维素水解的碳水化合物，在CKP和FSHP/FSNP处理中保持高丰度，但在FSNP中显著降低（P < 0.01）。

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图7. 根际微环境对关键代谢物的响应。a. 关键代谢物对植物生长特征的贡献；b. 关键代谢物对DOM分子性质的贡献；c. 不同处理下重要代谢物的相对丰度；d. 偏最小二乘路径建模（PLS-PM）的有向图。箭头旁边的数字表示效应大小。红色和蓝色线条分别表示正相关和负相关。实线表示显著关系。R2表示解释的方差比例。显著性用*（P < 0.05）、**（P < 0.01）和***（P < 0.001）表示。

3.4.3. 根际微环境对关键代谢物的响应
虽然相关性分析表明未经改良的残渣中代谢状态是解耦的、“沉默”的，但在改良处理中代谢物与特征之间的关联得到加强（图S6），我们进一步使用PLS-PM来解码驱动这种生态系统恢复的因果途径。该模型显示出很高的拟合优度，解释了资源限制的83%和根际微环境的81%的变异。PLS-PM显示，植物特征是恢复级联的主要启动因素，对微生物生活策略产生了强烈的积极影响。关键的是，这些微生物策略作为土壤代谢组的主要调节器，对关键代谢物具有显著的负调控作用。与我们的代谢物介导的重建假设一致，关键代谢物对根际微环境产生了积极影响。这种重建的微环境在缓解生态压力中发挥了决定性作用。根际微环境对资源限制产生了显著的负面影响。这种负面路径意味着通过代谢物改善微环境质量（例如，增加有效碳（EOC）和优化pH值）有效地减少了微生物群落面临的酶学计量限制。有趣的是，植物特性直接加剧了资源限制，这可能是由于养分竞争造成的，而由关键代谢物和微环境重建介导的途径则抵消了这种压力，突显了代谢调节在将铝土矿残渣转化为功能性系统中的关键作用。

4. 讨论
4.1. 改良剂和植被对碱度缓解和养分可利用性的协同作用
铝土矿残渣生态恢复的主要障碍是其极高的碱度和盐度。我们的研究表明，改良剂的联合应用和苔草（Elymus dahuricus）的定殖实现了根际pH值和电导率（ESP）的最大幅度降低。这种酸化过程可能是由多种机制驱动的：Fe2+的氧化和水解释放质子，柠檬酸和硝基腐殖酸作为螯合剂通过配体促进溶解破坏碱性矿物（例如钠长石、钙矾石）的晶格结构，以及植物根系分泌的有机酸（Tang等人，2023年）。然而，单独使用化学改良剂往往不足以实现长期稳定性（Phillips & Courtney 2022年）。FSLP与FSHP之间的比较强调了根系驱动的“生物泵”的关键作用。苔草根系通过两条途径促进酸化：呼吸酸化和离子交换（Zhu等人，2023年）。值得注意的是，FSNP处理实现了最有效的pH值降低。这可能是因为硝基腐殖酸提供了多种功能基团（-COOH, -OH），这些基团可以缓冲pH值，改善物理结构，并通过改善根际微环境进一步促进根系生长。

4.2. 磷的可用性
由于钙和铁/铝氧化物对磷的固定，磷的可用性是铝土矿残渣的一个限制因素（Ruyters等人，2011年）。我们的研究揭示了通过酸化和酶活性耦合实现了从难降解磷库向生物可利用磷库的显著转变。在未经改良的残渣（BR）中，磷主要以稳定的钙结合磷（Ca10-P, Ca8-P, Al-P）形式存在。改良剂的应用和植物生长显著减少了Ca2-P、Ca8-P和Al-P的份额。这种溶解作用与上述pH值降低机制相关：随着根际pH值降至约8.5，磷酸钙的溶解度显著增加，导致正磷酸盐释放到溶液中（Basak 2019年；Wang等人，2023年）。至关重要的是，对磷的生物需求触发了酶的响应。我们观察到在改良处理中碱性磷酸酶活性显著上调（图S1）。这表明，当无机磷源耗尽或受到化学限制时，微生物群落和植物根系增强了磷酸酶的合成，将有机磷矿化成可利用的形式（Sun等人，2024年）。这与“资源分配理论”一致，即当特定养分受限时，微生物会在酶生产上投入能量（Mooshammer等人，2014年）。此外，微生物生物量的增加和C:N:P计量比的改变表明，系统正从地球化学控制状态向生物控制状态转变。FSNP中的硝基腐殖酸可能作为一种缓释养分载体，通过形成腐殖质-金属-磷酸盐复合物来防止磷的固定，从而维持较大的潜在可用磷池，以支持苔草的持续生长。

4.3. 微生物碳利用效率和生命策略的转变
微生物碳利用效率（CUE）代表了碳在合成代谢（生长）和分解代谢（能量生产）之间的基本分配（Tao等人，2023年）。我们观察到，在改良处理（FSNP, FSHP）中，CUE显著高于未经改良的残渣（BR）。在铝土矿残渣这种原始的高压力环境中，微生物可能将大量能量用于细胞维持（例如，渗透调节、pH值稳态），而不是生长，导致CUE较低（Manzoni等人，2012年；Mooshammer等人，2014年）。碱度压力的缓解和易分解根系分泌物的输入缓解了这些生理限制，使能量分配转向合成代谢和生长。最近的研究表明，易分解碳的可用性可以启动微生物代谢，使群落从低效率的维持呼吸转变为高效生长，从而提高CUE（Auriemma等人，2025年）。此外，改良处理中土壤C:N:P计量比的优化可能减少了过度代谢，这是一种浪费性的呼吸过程，发生在微生物燃烧多余碳以获取限制性养分时（Pei等人，2025年）。因此，FSNP中升高的CUE反映了从受压力限制的系统向资源丰富和生物活性系统的转变。CUE的转变在机制上是由微生物生命策略的改变所支持的。未经改良的残渣主要由A型策略微生物（耐压微生物，例如特定的酸杆菌门）主导，这些微生物的特点是生长缓慢、在组成酶上的投资较大以及资源获取成本高，这是贫营养和恶劣环境中的典型特征（Malik等人，2020年）。关键的是，我们的研究显示，修复并不是简单地用Y型策略微生物（高产量/生长竞争者）取代A型策略微生物；相反，它引发了功能性的重组。A型策略微生物与有效碳之间的强正相关性表明，这些分类单元表现出显著的生理可塑性。当碱度降低且资源变得可用时，这些历史上耐压的微生物可能调整了它们的代谢基因表达，以利用易分解碳，从而促进了整个群落CUE的整体增加。这支持了修复加速从生存模式群落到能够支持植物生长的功能群落的演化的观点（Santini等人，2015年）。此外，特定Y型策略微生物（例如γ-变形菌门，图S2）在根际的出现进一步加速了养分周转，形成了支持植物持续生长的互补群落结构（Fan等人，2025年）。

4.4. 根际代谢物和DOM化学多样性塑造微环境
根际修复是通过提供信号来调节群落组装和提供代谢物来驱动生物活动的（Luo等人，2025年）。尽管在没有无菌对照的情况下很难区分根际代谢物的确切生物起源，但复杂的次级代谢物如Capsiate和三萜类化合物Isomasticadienonalic acid基于其化学分类被认为是植物来源的。然而，它们在BR根际的最终积累代表了植物分泌物和随后微生物调节的协同结果。Capsiate（一种生物碱类似物）和萜类化合物如Isomasticadienonalic acid和Tulipinolide在化学上复杂，对植物来说合成能量成本很高。它们在FSHP和FSNP（具有更高植物生物量）处理中的富集表明它们具有化学过滤器或招募者的功能。萜类和倍半萜内酯因其趋化特性而受到广泛关注，能够选择性地招募能够耐受环境压力的有益分类单元（Agatha等人，2024年；Camara等人，2024年）。同样，Capsiate可能在植物-微生物反馈循环中作为信号线索。与已建立的生态模型一致，这类特定次级代谢物的分泌可以触发耐压分类单元的招募，并上调微生物的应激响应基因，从而增强生态系统的整体韧性（Trivedi等人，2020年）。Cellotetraose是纤维素的水解产物，是一种高度易分解的寡糖。它作为关键预测因子的识别突显了碳循环途径的激活（Zhou等人，2025年）。Cellotetraose提供了易于获得的能量，支持了高微生物CUE。这与最近的研究结果一致，即根际效应通过刺激碳水化合物代谢基因的表达来驱动土壤有机碳的转化（Li等人，2022年）。根际是一个代谢相互作用的热点微区，其中植物根系分泌物和微生物代谢物共同塑造了微环境，最终影响微生物资源的可用性。植物根系释放多种代谢物，包括有机酸、糖类和次级化合物，这些物质直接改变了根际的物理化学性质。例如，植物分泌的有机酸（如苹果酸和柠檬酸）可以螯合土壤矿物，提高磷和微量元素的生物利用性，同时缓冲pH值极端（Afzal等人，2025年）。同样，由根瘤菌和真菌产生的微生物代谢物如铁载体和细胞外酶（如磷酸酶、纤维素酶）增强了养分的迁移，将难降解的有机物转化为易分解的碳和氮源（Sun等人，2026年）。这些过程共同改善了铝土矿残渣的物理结构和养分计量比，为微生物生长创造了更有利的生态位。除了养分富集外，植物和微生物代谢物在根际的抗逆性中也起着关键作用（Shiade等人，2024年）。

4.5. 对铝土矿残渣早期人为成土过程的影响
从原始铝土矿残渣向功能性类似土壤的基质（Technosol）的转变需要重新建立植物-土壤-微生物的反馈循环（Di Carlo等人，2019b）。我们的研究证实，这种耦合是由分子层面的相互作用介导的。在其初始状态，铝土矿残渣的特点是极高的碱度和缺乏生物可利用的能量。Cellotetraose作为关键预测因子的识别表明代谢引擎的激活。这种水解产物的存在表明，工程系统已经从静态的碳储存转变为动态的碳循环，这是早期人为成土过程的一个标志。“活”土壤的一个定义特征是基质与其居民之间的化学通信能力。次级代谢物的富集表明，改良后的铝土矿残渣已经发展出一个复杂的信号网络，选择性地招募耐压分类单元。这种趋化招募反映了成熟土壤中观察到的自然“求救”策略，即植物和微生物组合作用来增强生态系统对非生物压力的韧性。更重要的是，人为成土过程的成功启动依赖于这个重组的代谢组缓解资源限制的能力。通过改变微环境，关键代谢物有效减少了微生物组的酶学计量限制，从而支持了更高的CUE。总之，植物和微生物之间的代谢相互作用驱动了一个自我强化的循环：代谢物通过提高养分可用性和耐压性来改善根际条件，进而减少了微生物群落的碳、氮和磷限制。这种动态平衡强调了根际代谢组学在指导工业废弃物场地生态修复中的重要性。然而，考虑到我们12周温室盆栽实验中缺乏淋溶动态、自然气候极端条件和深度剖面相互作用，因此在将这些发现直接应用于大规模处置场地之前，进行多年田间规模的验证是必要的。

5. 结论
本研究阐明了根际代谢耦合在驱动铝土矿残渣成土过程中的关键作用。通过对植物特性、根际物理化学变化、分子层面DOM特征和代谢组学特征的综合分析，证明了植被建立和改良剂的应用共同缓解了高碱度，改善了养分计量比，并增强了微生物CUE。环境压力的缓解使微生物群落从以生存为导向的状态（低CUE，A型策略主导）转变为以生长为导向的状态（高CUE），其特征是氮的吸收和磷的迁移加剧。在分子层面，识别出了50种关键代谢物（主要是脂质和有机酸）作为微生物活性和有机物转化的中心介质。结构方程建模揭示了一个因果级联，其中植物驱动的微生物策略变化调节了这些功能代谢物的积累。关键的是，这些关键代谢物通过富集易分解碳和优化pH值重建了根际微环境，从而直接缓解了微生物群组面临的酶学计量资源限制。总体而言，我们的结果表明，铝土矿残渣的成功生态恢复不仅依赖于化学中和，还依赖于重建一个可持续的系统，其中代谢物介导的微环境重建支持了植物-微生物的反馈。因此，未来的修复策略应优先考虑增强根际化学多样性的改良剂，以加速铝土矿残渣向生态稳定多功能土壤的演变。

**作者贡献声明**
Lijuan Hu：研究、正式分析。
Ping Du：资源、概念化。
Jiannan Li：正式分析、数据管理。
Chongkai Hao：正式分析、数据管理。
Jie Ren：写作-审稿与编辑、写作-初稿、可视化、资源管理。

**声明**
在准备这项工作时，作者使用了“Gemini 2.0 Pro”来改进手稿的语言和语法。使用该工具后，作者根据需要对内容进行了审查和编辑，并对出版物的内容负全责。

**资助**
本工作得到了中国国家自然科学基金（项目编号42467048）的财政支持。