黑土地典型县域耕地土壤细菌多样性分布特征与空间预测
东北黑土区是全球著名的四大黑土区之一，经过长期开发已经成为我国重要的粮食生产基地之一，是稳定我国粮食安全的“压舱石”和“稳压器”。然而，由于长期不合理的耕种、水土流失和全球增暖等影响，黑土地土壤面临“量减质退”的困境。土壤微生物是土壤中最具活性的组分，不仅与土壤多功能性密切关联，参与土壤结构形成、元素循环、污染物降解等多个生态过程，而且与地上作物存在复杂的耦合关系，密切关系到农业生产。因此，研究耕地土壤微生物群落分布及其影响因素，以及微生物多样性分布点面拓展方法具有重要意义。 论文以三江平原友谊县为研究区，通过野外土壤采样调查，利用高通量测序和生物信息技术定量研究土壤细菌多样性，结合土壤、地形、气候、植被等环境因子，分析了耕地土壤细菌群落组成、多样性以及它们的分布特征，解析了土壤细菌群落的影响因素；并采用地统计和回归分析等方法，构建了研究区耕地土壤细菌多样性预测模型；在此基础上，利用优选的预测模型绘制了耕地土壤细菌多样性分布图，进一步揭示该区土壤细菌多样性空间连续分布特征。主要的研究内容和结果如下： （1）土壤细菌多样性分布特征及其影响因素 通过对耕地土壤微生物中12个优势门的分析发现，其相对丰度在水田和旱地间均存在显著差异，Acidobacteria、Actinobacteria和Chloroflexi是水田和旱地中差异最大的3个优势门，Acidobacteria和Actinobacteria的相对丰度在旱地中显著高于水田（P＜0.001），Chloroflexi的相对丰度在水田更高（P＜0.001）。同时，PCoA分析结果表明，水田和旱地土壤细菌群落差异显著，且按照水田和旱地聚集。整体来看，耕地土壤细菌群落结构受土壤pH和肥力因子显著影响，并受到地理距离一定程度的影响；水田和旱地分开分析时发现，水田中全磷（TP）对细菌群落结构的影响不显著，而旱地中TP和地理距离的影响均不显著。此外，土壤细菌α多样性在水田和旱地中差异显著，且水田细菌α多样性显著高于旱地。整体来看，土壤pH、有机质（SOM）、全氮（TN）和全钾（TK）是耕地土壤细菌α多样性的主要影响因子；然而，在水田或旱地分开考虑时，土壤理化属性对细菌多样性的影响有所减弱。 （2）土壤细菌多样性分布预测模型构建 基于县域尺度耕地土壤微生物多样性分布特征的研究结果，结合收集整理的研究区土壤、地形、植被、土地利用等栅格数据集，采用逐步回归（SR）、普通克里格（OK）、经验贝叶斯克里格回归预测（EBKR）等方法，以耕地土壤细菌α多样性为目标变量，进行了其分布预测模型的构建。通过预测精度对比发现，OK模型预测精度最低，SR模型精度较高但低于EBKR模型。详细分析发现，OK模型预测精度偏低，可能是因为其没有考虑对细菌α多样性的影响较大的环境因素；SR与EBKR相比，前者虽考虑了环境变量与细菌α多样性之间的关系，但没有考虑地理距离的影响；而EBKR模型是结合了回归和EBK插值的方法，不仅考虑了环境变量对细菌α多样性的影响，还考虑了回归残差在空间上的自相关性，因而具有更高的预测精度。 （3）土壤细菌多样性空间预测制图 基于现有土壤、地形、植被等栅格数据集，利用最优的土壤细菌多样性分布预测EBKR模型，对研究区土壤细菌α多样性和不同分类水平下物种丰富度的空间分布进行了预测；结合土地利用数据，绘制了友谊县90m空间分辨率的耕地土壤细菌α多样性和物种丰富度空间分布图。从空间分布图来看，该区域土壤细菌α多样性和物种丰富度呈现出东北高、西南低的总体分布趋势。 综上所述，在我国东北黑土地三江平原友谊县，耕地土壤细菌α多样性和群落结构的影响因素主要是土地利用方式和土壤理化属性，且EBKR模型对土壤细菌α多样性分布预测效果较好，这表明在预测县域尺度耕地土壤细菌α多样性空间分布时，将环境变量和空间结构局部变异结合起来的地统计学方法具有明显优势。本文研究结果进一步增强了对黑土地典型县域耕地土壤细菌多样性分布特征及其影响因素的认识，提供了一种县域尺度土壤细菌多样性空间分布的预测方法，可为黑土地耕地质量评价、土壤资源合理利用与可持续管理等提供参考。
县域耕地土壤;细菌多样性;分布特征;空间预测
华北水利水电大学
硕士
地理学
张战平;郝仕龙
2023
中文
S154.3
2023-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）