作物种植的多样化提高了微生物网络的复杂性，进而增强了土壤的多功能性以及对全球变化的抵抗力

《Soil and Tillage Research》：Cropping diversification increases microbial network complexity associated with enhanced soil multifunctionality and resistance to global change

　　钱国|彭禾|芮莉|荣阳|王建英|马腾飞|宁玲|郑琳娜|王兆明
中国甘肃省兰州市兰州大学畜牧农业科学与技术学院草地改良与草地农业生态系统国家重点实验室，草地微生物组研究中心，邮编730000

**摘要**
虽然人们普遍认识到多样化种植可以提高土壤功能，但在全球变化背景下，驱动土壤多功能性及其抵御气候相关扰动的具体微生物机制仍知之甚少。在这项研究中，基于一项为期10年的田间实验（包括五种种植制度：连续种植玉米和苜蓿、间作、双季种植以及三作物轮作），我们量化了土壤的多功能性及其对模拟的升温及湿润-干燥周期的抵抗力，并将这些响应与微生物的系统发育多样性、群落组成和共现网络拓扑结构联系起来。与连续单一种植相比，多样化种植提高了土壤的多功能性和抵抗力。此外，多样性还与细菌和真菌的α-多样性和β-多样性变化以及更高的微生物网络复杂性相关；其中，网络复杂性对多功能性的影响比多样性本身更为显著。多样化种植系统丰富了特定的真菌和细菌类群，这些类群与土壤的多功能性和抵御气候压力的能力呈正相关。将高功能土壤中的微生物群落接种到单一种植土壤中，可以增加土壤的多功能性和抵抗力，表明微生物相互作用可能对这些功能具有潜在贡献。总体而言，我们的发现强调了网络驱动的微生物重组是作物多样化促进气候适应性农业生态系统发展的一个潜在途径。

**1. 引言**
长期单一种植通常会导致土壤有机质耗竭、养分循环效率降低以及土壤微生物群落简化，从而降低土壤功能和肥力（Guo等，2011）。人们越来越多地采用作物多样化种植方法（如间作和轮作）来增强植物多样性并提高土壤资源利用效率，以 counter 其负面影响（Brooker等，2021）。有证据表明，多样化种植系统可以通过植物-土壤-微生物相互作用来稳定农业生态系统的功能并增强其抵御环境扰动的能力（Semchenko等，2022）。越来越多的证据表明，多样化种植可以同时提高粮食产量、减少净温室气体排放并改善土壤健康（Yang等，2024）。作为一种有前景的农学策略，作物多样化种植能够提高土壤的多功能性和抗逆性，为全球变化下的农业生态系统可持续性奠定基础。因此，明确作物多样化如何在何种程度上维持土壤功能对于开发具有抗逆性的农业系统至关重要。
土壤多功能性（SMF）是指土壤同时维持多种生态系统过程的能力，为评估作物多样化种植的生态效益提供了综合框架，因为多样化种植系统会同时修改多个土壤过程，而不仅仅是孤立的功能（Li等，2025；Yang等，2023）。尽管SMF 的增加通常被视为土壤功能改善的证据，但在生态系统面临环境扰动时，高多功能性并不一定能保证土壤功能的持续性和稳定性（Delgado-Baquerizo等，2017）。正在变化的气候条件（如温度升高和更频繁的湿润-干燥周期）给农业系统中的生物地球化学过程带来了日益增加的压力（Almagro等，2023）。在多样化种植系统中，生态位互补性使得养分能够得到分层利用（Isbell等，2017），从而增强了种间相互作用和功能互补性，提高了群落的抵抗力。因此，评估土壤的多功能性及其对这些扰动的抵抗力对于确定多样化种植系统能否长期维持土壤功能并带来长期的农业和环境效益至关重要。

土壤微生物群落是土壤多功能性和抵抗力的核心调节者，因为它们通过紧密耦合的代谢过程介导有机质分解、养分转化和酶的产生（Hartmann和Six，2023）。SMF 和抵抗力的变化往往归因于微生物生物量、分类组成和系统发育多样性的差异，有研究表明微生物多样性与土壤功能（特别是与养分循环相关的功能）之间存在正相关关系（Domeignoz-Horta等，2024）。在多样化种植系统中，植物物种组成和残渣输入的变化会显著改变土壤资源的可用性和化学计量比，进而重塑微生物群落的组成和多样性（Beillouin等，2021）。然而，仅凭微生物多样性可能无法有效解释土壤多功能性和其对环境扰动抵抗力的变化，因为它没有明确捕捉到功能协调和稳定性背后的潜在微生物关联。因此，越来越多的研究关注微生物共现网络（Banerjee等，2019；Wang等，2022b）。这些网络的出现特性通常由高度连接的关键类群驱动，被认为反映了潜在的生态关联（如代谢互补性和交叉喂养），可能在多样化种植系统中维持土壤的多功能性和抵抗力（Jiao等，2022a；Chen等，2024）。

在这项研究中，我们从中国西北部一个干旱灌溉地区的长期田间实验（包括五种种植制度：连续种植玉米和苜蓿、间作、双季种植以及三作物轮作）中采集了土壤样本，并通过实验室培养模拟了升温及湿润-干燥周期。我们量化了SMF 及其抵抗力，并将这些响应与微生物的系统发育多样性、群落组成、共现网络拓扑结构以及潜在的关键类群联系起来。为了进一步测试微生物组的贡献，我们通过将高功能或高抵抗力的土壤中的微生物群落接种到低功能土壤中来进行了群落接种实验。我们假设：（1）作物多样化种植通过促进复杂的微生物网络结构来增强土壤的多功能性和抵抗力，这种结构能够解释超出单纯微生物多样性之外的土壤功能变化（Qiao等，2024）；（2）微生物组的重组可以因果调节单一种植系统中的土壤多功能性和抵抗力（Wubs等，2016）。这项研究为微生物如何影响土壤多功能性提供了新的见解，并为在全球气候变化背景下农业生态系统的可持续管理提供了科学支持。

**2. 材料与方法**
2.1. 实验设计与土壤采样
土壤样本采自中国科学院寒旱区生态环境工程研究所临泽国家农田生态系统野外科学观测与研究站（北纬39.35°，东经100.12°）（图1）。该站2014年至2023年的年平均降水量和温度分别为97.44毫米和9.71摄氏度。该地区属于极端干旱的沙漠气候类型，土壤类型为中漠土（中国土壤分类法）和简单钙质土（WRB）；详细的理化性质见图S1。田间实验于2014年4月采用随机完全区组设计建立。共设置了15个实验小区（每个5米×10米），每种种植制度设置三个重复。处理方式包括：连续种植苜蓿（C1）、连续种植玉米（C2）、玉米与普通豌豆间作（IC）、春小麦与普通豌豆（夏季）双季种植（R1）以及小麦、普通豌豆和玉米轮作（R2）。选择连续种植苜蓿（C1）作为多年生豆科植物的参考，以表征研究区域多年生牧草系统的长期生态影响，为其与基于玉米的年度种植制度提供功能基准。

C1作为多年生系统进行种植，无需重新播种（行间距20厘米；播种密度22.5千克/公顷）。C2采用宽窄行模式种植（60厘米和40厘米交替），每平方米播种8株。在IC系统中，玉米的种植密度与C2相同，而普通豌豆则在不覆膜的区域额外播种。小麦的行间距为15厘米（每平方米675株），普通豌豆的行间距为20厘米（每公顷225千克）。R1和R2系统的具体操作与上述相同。分别为玉米施用复合肥料225千克/公顷氮和150千克/公顷五氧化二磷，小麦施用150千克/公顷氮和75千克/公顷五氧化二磷；普通豌豆和苜蓿不施用肥料。

2023年10月，从每个小区的0-20厘米深度采集了土壤样本。在采样时，R1系统刚刚完成普通豌豆的生长阶段，而R2系统处于玉米生长阶段。每个小区内选取五个采样点，合并成一个复合样本，以考虑小区内的空间异质性。样本通过2毫米筛子去除碎屑和根系，然后分为三个子样本：（1）子样本1储存在-80°C下用于提取土壤DNA；（2）子样本2储存在4°C下用于测定土壤胞外酶活性；（3）子样本3空气干燥后用于分析土壤理化性质。

2.2. 实验室实验
2.2.1. 模拟气候变化实验
根据中国气象局（CMA）站点（站点ID：52575）提供的2011-2021年9月平均气温数据，将每个田间处理小区的土壤在20°C下预培养14天（图1）。选择14天的预培养期是为了让微生物群落稳定并适应环境（Wubs等，2016）。土壤水分调整到持水能力的50%（Setia等，2011），这是土壤微生物呼吸的最佳水分水平。在土壤呼吸稳定后，施加三种处理：（1）升温处理：24.5℃，持水能力50%（根据千年末气候预测选择）；（2）湿润-干燥处理：在20.0℃下培养，并经历四个湿润-干燥周期，每个周期包括2天的湿润期（持水能力50%）和5天的自然干燥期（在此期间不调整或测量土壤水分，以模拟干燥过程）；（3）升温×湿润-干燥处理：与（2）相同，但在24.5℃下培养。总培养时间为42天，包括14天的预培养期。

2.2.2. 微生物群落接种实验
选择SMF 和抵抗力指数最低的C2土壤进行γ-辐照灭菌（30千戈瑞）。选取两种菌株作为接种剂：C1来自SMF 最高的样本（代表高功能微生物群落），R2来自抵抗力最高的样本（代表抗干扰微生物群落）。菌株制备为整个土壤悬浮液，未分离特定微生物类群（Hu等，2022）。每种处理使用1克菌株悬浮液与20克灭菌土壤（5%重量比）混合，水分调整到持水能力的50%（Francioli等，2016；Wubs等，2016）。每种处理重复三次，并在20.0℃下培养14天以建立群落，随后进行28天的气候变化模拟。所有实验程序和评估标准均与上述相同（参见2.2.1）。

2.3. 土壤理化分析
使用电位计（1:2.5土壤/水，PE-10，Sartorious，德国）测量土壤pH值。使用元素分析仪（Thermo Fisher Scientific，美国）测定土壤总碳（TC）和总氮（TN）。土壤有机质（SOM）通过重铬酸钾氧化法测定。土壤硝酸盐（NO3?-N）和铵（NH4+-N）浓度使用Smartchem 200自动化学分析仪（AMS，意大利）测定。可用磷（AP）通过NaHCO3消化和Mo–Sb比色法分析。

2.4. 土壤多功能性及其抵抗力的测定
测定的胞外酶活性包括参与碳水化合物分解的α-1,4-葡糖苷酶和β-1,4-葡糖苷酶（土壤碳循环中的关键酶），以及与木质纤维素分解密切相关的β-1,4-木糖苷酶和β-D-纤维二糖水解酶（Jian等，2016）。测定的氮循环酶包括亮氨酸氨基肽酶和β-1,4-N-乙酰葡萄糖胺酶。测定的磷循环酶是碱性磷酸酶，其活性与磷的有效性密切相关（Luo等，2017）。碱性磷酸酶活性使用Solarbio试剂盒测定，其余酶活性通过荧光微孔板分析法测定（Giacometti等，2014）。

SMF 采用平均法（Li等，2021；Liu等，2025）和多阈值法（Byrnes等，2014）计算，因此代表了基于酶的多功能性。对于平均法，每个土壤酶活性使用以下公式进行标准化：
(1) STD = (X ? Xmin) / (Xmax ? Xmin)
其中X为测得的酶活性，Xmin和Xmax为所有样本中的最小值和最大值。SMF 然后计算为所有测得酶活性的平均值。土壤多功能性的差异通过欧几里得距离进行量化。在多阈值方法中，使用了与平均方法相同的七种胞外酶活性。Tmin（多功能性与生物多样性之间的关系变得显著的最低阈值）、Tmax（多功能性与生物多样性之间的关系变得不显著的最高阈值）、Tmde（多功能性与生物多样性之间显示出最强正相关或负相关的阈值）和Rmde（多样性对多功能性产生最大影响的阈值）是关键指标。Mmin、Mmax和Mmde分别表示在Tmin、Tmax和Tmde达到阈值的函数数量。土壤多功能性抗性（SMF resistance）的计算遵循Orwin和Wardle（2004）描述的方法，使用以下公式：(2) SMFresistance = 1?2D?C?+D?，其中D??是对照处理和扰动处理之间的差异，C?是对照处理的值。该指数的范围是?1到+1，+1表示完全抗性，较低的数值表示较低的抗性。

2.5. DNA提取和扩增子测序
从0.5克新鲜土壤中使用FastBeat Soil DNA Kit（Bead Beating；南京博拉兹生物技术有限公司，中国）按照制造商的说明提取总DNA。提取的DNA使用NanoDrop ND-1000分光光度计（NanoDrop Technologies, Inc.，威尔明顿，DE，美国）进行定量。细菌16S rRNA基因的V4–V5高变区使用引物515F（5′-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3′）和907R（5′-CCGTCAATTCMTTTRAGTTT-3′）进行扩增。真菌ITS2区使用引物ITS1FI2（5′-GTGARTCATCGAATCTTTG-3′）和ITS2（5′-TCCTCCGCTTATTGATATGC-3′）进行扩增。PCR产物在2%琼脂糖凝胶上检测，目标片段使用AMPure XT珠子（Beckman，美国）进行纯化。纯化的扩增子在Agilent 2100 Bioanalyzer（Agilent，美国）上进行评估，并使用Illumina文库定量试剂盒（Kapa Biosciences，沃本，MA，美国）进行定量。pair-end测序（PE250）在Illumina NovaSeq 6000平台（LC Biotech，杭州，浙江，中国）上进行。

扩增子生物信息学分析使用R 4.2.2中的EASYAMPLICON v.1.0（R Core Team）（Liu等人，2023）进行。通过VSEARCH合并配对读段，去除引物和条形码，并过滤掉短序列和低质量序列。使用UNOISE3算法进行去噪以生成扩增子序列变异体（ASVs）。在VSEARCH中去除嵌合体，并将ASVs和过滤后的序列对齐，以构建原始ASV表和代表序列，用于针对Silva（v138）和UNITE（v8.3）数据库中的细菌和真菌进行分类注释。所有样本均被稀释至相同的读取深度，细菌数据集标准化为每个样本29,000个读段，真菌数据集标准化为每个样本41,000个读段。

2.6. 统计分析
使用‘vegan’和‘picante’ R包计算每个样本的系统发育多样性指数。使用单因素分析（ANOVA）测试不同耕作制度下SMF和微生物多样性的差异。通过PCoA（主坐标分析）基于加权Bray–Curtis距离表征群落差异，根据每个配对土壤采样点之间微生物群落组成的相似性评估群落抗性，相似性越高表示抗性越大（Jiao等人，2022b）。

在去除共现频率<20%或相对丰度<0.01%的ASVs后，首先使用‘igraph’ R包构建全球细菌和真菌共现网络，正网络相关性被解释为潜在的生态关联（Kajihara和Hynson，2024）。网络使用Bastian等人（2009）开发的Gephi 0.10.1可视化。构建了两种类型的全球网络：(1) 基于原始土壤样本的网络（15个样本，每个系统三个重复），以评估土壤多功能性与微生物群落之间的关系；(2) 基于气候模拟实验的网络（45个样本，代表5个耕作系统×3个重复×3个扰动处理），以评估SMF抗性与微生物群落之间的关系。然后从相应全球网络的节点和边表中提取特定处理的细菌和真菌子网络，以便网络拓扑在不同处理之间保持可比性（Ona等人，2025）。随后计算这些特定处理子网络的拓扑属性。为了总结整体微生物网络结构，通过平均几种拓扑属性的标准化分数来计算网络复杂性指数，包括节点数量、边数量、度数、网络模块性、网络密度、平均路径长度、介数中心性、聚类系数和连通性（Zhang等人，2024a）。使用线性回归分析评估微生物群落属性（如多样性、组成和网络拓扑）与SMF和抗性之间的关系。

采用specificity–occupancy（SPEC–OCCU）方法确定在多样化耕作系统中对SMF及其抗性有贡献的微生物物种（Liu等人，2022）。该方法整合了物种特异性——与目标条件的关联强度——和占据率（定义为在样本中的普遍性），以识别多样化耕作系统的特征微生物类群（相对于单一种植）。计算每个分类单元的特异性和占据率得分，得分同时大于0.7的分类单元被指定为潜在贡献者。计算这些关键分类单元的相对丰度与SMF和抗性指数之间的皮尔逊相关系数，显著性在α = 0.05水平进行评估。细菌系统发育树在R 4.3.1中使用IQ-tree v3.0.1中实现的最大似然方法构建（Lam-Tung等人，2015），真菌系统发育树使用Ghost Tree（Fouquier等人，2016）构建。

3. 结果
3.1. 土壤多功能性及其与微生物群落属性的关系
与单一种植处理相比，多样化耕作系统使SMF增加了8.13%（图2A）。在多样化系统中，轮作系统的SMF（0.36）高于间作系统（0.23），差异为37.89%。多样化耕作增强了土壤微生物的系统发育多样性，并改变了微生物群落结构（p < 0.05，图S2）。所有样本中土壤多功能性与微生物群落属性之间的协变关系显示在图2B-D中。在平均方法下，土壤多功能性与微生物系统发育多样性没有显著关系（图2B）。真菌群落组成与SMF显著相关（R2 = 0.04，p < 0.05），而细菌群落组成则没有（R2 = 0.17，p = 0.37，图2C）。多样化系统还支持更复杂的微生物网络，节点和边数量更多，网络复杂性指数更高（表S1）。大多数网络拓扑指标与SMF呈正相关，网络模块性和复杂性之间的相关性显著（图2D和图S3；p < 0.05）。

多阈值分析显示微生物系统发育多样性与SMF之间存在正相关（图3）。具体来说，真菌系统发育多样性在整个阈值范围内（从Tmin的18.10%到Tmax的75.10%）与SMF显著正相关，最大实现效应（Rmde）为0.40——表明微生物系统发育多样性的每一个单位增加对应于大约0.4个土壤功能的增加。细菌系统发育多样性在狭窄的阈值范围内（12.10–14.10%）与SMF显著正相关。在这个范围内，效应幅度明显：细菌系统发育多样性的每一个单位增加与大约1.97个土壤功能的增加相关。

3.2. 土壤多功能性抗性及其与微生物群落属性的关系
多样化耕作显著增强了土壤对干扰的多功能性抗性（p < 0.05；图4A）。与单一种植相比，多样化系统中的SMF抗性增加了约56%，轮作系统的抗性比间作系统提高了约10%。同时发生温暖和干湿循环处理的抗性最高（0.34）。在所有样本中，SMF抗性与真菌系统发育多样性（p = 0.01，R2 = 0.14）和群落组成（p < 0.01，R2 = 0.05）呈正相关，但与相应的细菌指标呈负相关（图4B和C）。对于真菌和细菌网络，网络复杂性也与SMF抗性显著正相关（p < 0.01，图4D）。共现网络主要由正相关关系主导，占真菌的55.43–73.40%和细菌的75.30–96.49%。在所有气候情景下，真菌群落抗性都超过了细菌群落抗性（图S5A，S5B）。然而，细菌和真菌群落抗性与土壤对全球变化的抗性均无显著相关性（图S5D，S5E）。

3.3. 识别与土壤多功能性及其抗性相关的关键微生物分类单元
在多样化耕作系统中，观察到微生物属与土壤多功能性（SMF）及其抗性之间的物种特异性关联（图5）。在真菌属中，Kodamaea、Cercospora和Hirsutella（子囊菌门）与SMF呈正相关，而Mortierella（Mortierellomycota）与SMF呈负相关。对于SMF抗性，Spizellomyces（壶菌门）、Syncephalis（动物接合菌纲）和Hirsutella显示出正相关，特别是Triscelophorus和Marquandomyces（子囊菌门）与SMF抗性有很强的正相关。值得注意的是，Hirsutella同时与SMF增强和抗性提高有关。在细菌属中，Methyloversatilis（变形菌门）与SMF呈正相关。就SMF抗性而言，Rhodocytophaga（拟杆菌门）、Aggregicoccus（变形菌门）和Opitutus（疣微菌门）表现出显著的正相关，而Nocardiopsis（放线菌门）和Pontibacter（拟杆菌门）表现出强烈的负相关。

4. 讨论
4.1. 耕作多样化改变了土壤多功能性及其对干扰的抗性
与连续单一种植系统相比，多样化耕作显著增强了土壤多功能性（图2A）和抗性（图4A）。这与先前的研究结果一致（Rosenberg等人，2025）。在持续的单一种植模式下，过度开发土壤导致了营养失衡，病原菌的积累加上有益微生物的抑制加剧了土壤健康的恶化（Yan等人，2011年）。相比之下，多样化种植通过三种机制改善了土壤多功能性（SMF）和抗逆性。首先，不同作物间凋落物输入和根系分泌物的互补性促进了土壤功能，而轮作的时间互补性进一步优化了养分利用效率（Zhang等人，2024c）。其次，多样化系统中的更大微生物多样性可能增加功能冗余，使得即使个别分类单元受到抑制，微生物群落仍能维持关键功能（图S2A、S2B，Dietrich等人，2024年）。第三，多样化种植改善了某些土壤性质（例如总氮含量；图S1），这可能有助于这些系统中观察到的土壤多功能性的增强（Ren等人，2023年；Maestre等人，2015年）。出乎意料的是，在持续种植紫花苜蓿的情况下，土壤多功能性达到了最大。这可能反映了紫花苜蓿的多年生生长习性和广泛的深层根系，可以增加土壤中可利用的氮含量并增强与养分相关的功能（Gong等人，2019年）。这一发现可能为设计以紫花苜蓿作为功能组件的本地化种植系统提供有益的见解。与持续种植玉米（C2）相比，多样化种植系统的SMF变化相对较小，而SMF的抗逆性显著增强（图2，图4）。这种模式表明，多样化主要是增强了补偿潜力，而不是大幅提高基础的多功能性，可能是因为多样化系统中含有更大比例的耐逆分类单元，这些分类单元有助于生态保险（Zhang等人，2024a）。类似地，间作和轮作之间也出现了类似的模式。具体来说，与间作相比，轮作在提高SMF方面比提高抗逆性方面更明显。其背后的机制在于作物多样化的不同维度。特别是，轮作代表了时间上的多样化，其中异质植物残渣的顺序输入和微生物群落的定期更替有助于土壤资源利用的动态平衡和互补性，从而增强SMF（Huo等人，2024年）。相比之下，间作是一种空间上的多样化形式，通过互补的根系和多样的冠层结构来增强土壤生态系统的稳定性，以缓冲环境压力（Wang等人，2022a）。例如，高大的作物（如玉米）可以为低矮生长的物种（如普通野豌豆）提供遮荫，减少地表蒸发，在干旱或高温事件中调节土壤温度和湿度。这种微气候的调节有助于在干扰下保持整个土壤生态系统的功能。这种对比表明，轮作系统在提升SMF方面更为优越，而间作系统则在抵抗环境干扰方面更强。

4.2. 微生物多样性、群落组成和网络拓扑作为土壤多功能性及其抗逆性的预测因子
我们发现SMF与真菌和细菌群落之间存在不同的关联（图2，图3）。在多阈值方法下，真菌的系统发育多样性与SMW在更宽的阈值范围内呈正相关（图3），而细菌的系统发育多样性则不然（图3）。这种模式可能反映了真菌在胞外酶产生、植物残渣分解和土壤有机质转化中的重要作用，因为我们SMF指数中的许多功能都是基于与这些过程相关的酶活性（B?deker等人，2014年；Maillard等人，2025年）。相比之下，细菌系统发育多样性的关联范围较小，可能表明其与SMF的关系更为专门化（Ma等人，2022年）。群落组成通过组装功能互补的分类单元来促进SMF（Zhang等人，2024a）。尽管真菌群落组成与SMF之间的关系具有统计学意义，但R2值较低，表明群落组成本身只能解释土壤多功能性变化的一小部分（图2C）。这种解释力较弱可能有两个原因。首先，SMF整合了由不同微生物分类单元驱动的多个过程，单一的不相似性指标无法完全捕捉这些过程（Maillard等人，2025年）。其次，这种弱关系也可能反映了真菌群落内部的功能冗余，即群落组成的变化并不总是伴随着生态系统功能的可检测变化（Mori等人，2016年）。

不同微生物类群对SMF抗逆性的影响不同：真菌群落与抗逆性呈正相关（图4），而细菌多样性和组成则呈负相关。这可能反映了真菌和细菌的功能特性差异：真菌具有广泛的菌丝网络和强烈的耐逆及生物控制特性，可以减轻多种干扰（Bardgett和Caruso，2020年），而细菌群落相对敏感于干扰，细菌多样性的变化可能会加剧竞争或稀释耐逆型谱系，从而降低缓冲能力（Li等人，2019年）。综合这些发现表明，在干旱农生态系统的多样化种植系统中，真菌群落在维持土壤多功能性和其抗逆性方面可能起更大的作用。

微生物网络复杂性与SMF及其抗逆性显著相关（图2D和4D；p < 0.05），并且这些关系在不同网络指标中保持一致（图S3，S4）。在多样化系统中，复杂的网络通过互补机制增强SMF和抗逆性：（1）正相关共现的普遍性可能反映了资源交换和代谢互补性，这可能在气候压力下改善多功能性能和群落水平的生存能力（Bardgett和Van Der Putten，2014年）；（2）更高的模块化有助于功能分配并限制干扰的传播（Morrien等人，2017年）；（3）复杂的微生物网络通常包括更多连接多个模块的关键分类单元，这可能有助于核心功能并在干扰下塑造连接分类单元之间的相互作用（Gao等人，2022年）。

在属水平上（图5），一些真菌属——特别是Hirsutella、Triscelophorus和Marquandomyces——与SMF和抗逆性表现出强烈的正相关。这可能是由于胞外酶介导的营养循环、分解和病原体抑制作用（Zhang等人，2024b）。细菌（如Methyloversatilis、Rhodocytophaga、Opitutus）发挥了补充的代谢和耐逆作用，而负相关的属（Pontibacter、Nocardiopsis）对微生境变化敏感，如果其数量增加，可能会削弱抗逆性。总体而言，多样化种植选择性地富集了对增强SMF及其抗逆性至关重要的微生物（Ma等人，2022年）。

微生物网络复杂性与土壤多功能性和抗逆性的相关性更强，这验证了我们的假设（图2，图4）。这意味着生态系统功能更多地依赖于物种互动的有组织结构，而不仅仅是物种数量（Luo等人，2025年）。网络捕捉了α/β多样性所遗漏的内容：数量较少但对稳定性起重要作用的关键分类单元，以及控制干扰传播和群落恢复的拓扑特征（例如模块化、聚集）。这解释了为什么仅依赖群落多样性难以准确预测多功能性（Long等人，2025年）。

此外，我们观察到SMF抗逆性与微生物群落抗逆性之间存在脱钩（图S5）。这反映了功能冗余，即即使在群落组成发生变化的情况下，核心功能仍能通过补偿分类单元得以维持（Lin等人，2025年）。相反，某些功能依赖于有限的一组分类单元，产生的特定分类单元-功能关联并不适用于整个土壤系统的多功能性。此外，群落抗逆性和SMF抗逆性量化的维度不同。群落抗逆性反映了物种组装的耐受性，而SMF抗逆性反映了集成生态系统过程的稳定性。因此，它们的不匹配减少了它们之间一致相关的可能性（Shade等人，2012年）。

4.3. 来自群落接种的证据及其对管理土壤功能的启示
我们的结果表明，从高多功能性和抗逆性的土壤中定向移植（接种）有益分类单元可以有效增强土壤的多功能性和抗逆性。在对连续种植玉米的土壤（C2）进行消毒后，原有的微生物群落被完全清除，核心生态功能也随之丧失。接种物来自持续种植紫花苜蓿的土壤（C1）和三种作物轮作的土壤（R2），其中含有丰富的参与碳和氮循环以及物质转化的关键分类单元，从而直接填补了受体土壤的功能空白，并提高了受体土壤的多功能性和抗干扰能力（Jiao等人，2022年）。此外，引入外源微生物群落可以重建复杂的相互作用网络，并增强和稳定土壤功能（Li等人，2024年）。通过控制本土微生物的干扰，这项实验支持两个结论：（1）它表明微生物群落的结构组织是促进SMF和抗逆性的关键因素，而不仅仅是土壤理化性质的自发变化（Bowles等人，2014年）；（2）它提供了高功能土壤微生物组的“功能性转移性”的证据。

尽管这项研究强调了微生物群落的变化作为将种植多样化与土壤健康联系起来的潜在机制（图7），但仍需注意几个限制。首先，网络分析中识别出的相关性反映了微生物群落内的结构组织，而不是直接的生态相互作用或因果关系。其次，接种过程不可避免地引入了少量有机物、营养物质和胞外酶，这些也可能影响了观察到的功能结果。最后，这项研究是在一个长期田间地点进行的，并且使用胞外酶活性来评估土壤多功能性，而这仅代表了生态系统功能的一部分。为了解决这些限制，未来的研究应结合多地点验证和更广泛的功能指标，以进一步澄清这些关系。在此基础上，未来的研究还应强调微生物相互作用在维持和增强多样化种植系统中土壤功能中的作用，识别和部署有益的微生物菌株，并将这些方法与田间实践（如优化轮作序列或残渣保留）结合起来，以恢复退化的土壤并在极端气候事件下稳定土壤功能。

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图7. 概念框架说明了作物多样化通过哪些途径调节土壤多功能性和其对气候变化的抗逆性。

5. 结论
在这项研究中，长期多样化种植与单一种植系统相比，增强了土壤的多功能性和其对环境干扰的抗逆性。作物多样化同时增加了细菌和真菌的多样性以及微生物共现网络的复杂性。这些发现表明，微生物群落特征可能有助于实现稳定且高性能的土壤多功能性，这一点得到了群落接种实验的进一步支持。我们的结果表明，真菌属Kodamaea、Cercospora、Hirsutella和细菌属Methyloversatilis在维持生态系统多功能性方面起着关键作用。同时，其他真菌属（Spizellomyces、Syncephalis、Triscelophorus、Marquandomyces）和细菌属（Rhodocytophaga、Aggregicoccus、Opitutus）的强环境适应性进一步提高了种植系统的抗逆性。总体而言，我们的发现推进了对干旱农田中适应气候变化的农业系统的理解，并为气候变化情景下的可持续农业管理提供了实际指导。