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文献分享丨中科院植物所团队通过青藏高原冻土融化序列与热融喀斯特站点样本分析发现:热融塌陷促进土壤微生物碳利用效率
2025-11-17
文献分享丨中科院植物所团队通过青藏高原冻土融化序列与热融喀斯特站点样本分析发现:热融塌陷促进土壤微生物碳利用效率

英文题目:Increased microbial carbon use efficiency upon abrupt permafrost thaw

中文题目:多年冻土突然融化后微生物碳利用效率的提高

期刊名称PNAS

影响因子:9.1

作者单位:中国科学院植物研究所

DOI:https://doi.org/10.1073/pnas.2419206122


研究背景

该研究以青藏高原东北部沙流河约27年冻土融化序列及5个区域热融喀斯特站点表层土壤为材料,采用18O示踪、群落测序等方法结合统计模型分析发现:多年冻土坍塌后,表层土壤微生物碳利用效率(CUE)显著升高,沙流河晚期融化阶段较未坍塌区高37.6%,区域站点晚期融化阶段较对照高14.7%,且此变化主要由微生物生长加速驱动;微生物群落结构改变(真菌与细菌生物量比升高、拟杆菌纲等富营养型微生物富集)与土壤磷有效性提升是核心驱动因素,土壤磷(而非氮)为关键限制养分,磷有效性提高缓解微生物磷限制并促进细胞合成;同时,融化后微生物残体碳占土壤总碳比例从23%升至44%,矿物结合碳增加、难降解化合物增多,共同增强土壤碳稳定性,为地球系统模型优化提供实证支撑。


研究路线

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研究结果

01

多年冻土坍塌后微生物碳利用效率提高

与研究假设相反,沙流河站点的研究发现:与未坍塌区域相比,早期融化阶段微生物碳利用效率无显著变化,但中期和晚期融化阶段分别显著提高了34.7%和37.6%(图1A)。为明确微生物碳利用效率提高的关键过程(生长或呼吸),研究计算了生物量特异性生长速率和呼吸速率(即单位微生物量碳(MBC)的速率)——因为生理过程的发生以单位生物量为基础。在融化序列中,生物量特异性生长速率在初期无显著变化,但随坍塌时间延长逐渐升高(图1B);而生物量特异性呼吸速率仅在早期融化阶段有所下降(图1C)。

区域尺度上,5条额外热融侵蚀沟的研究结果验证了沙流河站点的发现:晚期融化阶段的微生物碳利用效率和生物量特异性生长速率显著高于未坍塌对照区,分别提高了14.7%和44.7%(图1D、E)。进一步分析表明,在融化序列中,微生物碳利用效率与生物量特异性生长速率呈正相关,而与生物量特异性呼吸速率无显著相关性,这表明微生物碳利用效率的提高主要由生长加速驱动。该发现不支持土壤微生物普遍存在的“生长速率-产率权衡”理论(即微生物生长速率与碳利用效率呈负相关),但与农田、牧场、森林等其他生态系统的此前研究结果一致,说明生长较快的土壤微生物可能具有更高的碳利用生长效率。

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图1.多年冻土坍塌后微生物生理特征的变化。(A–C)沙流河站点不同融化序列下的微生物碳利用效率(CUE,A)、生物量特异性生长速率(Gm,B)及生物量特异性呼吸速率(RmC)。数据以平均值±标准误(SE)表示(n=5)。采用单因素方差分析(one-way ANOVA)结合最小显著差异法(LSD)多重比较检验不同融化阶段间的差异,柱形上方不同字母表示差异具有统计学意义。(D–F)额外5条热融冲沟中,未坍塌对照区与坍塌区(晚期融化阶段)微生物CUE(D)、GmE)及RmF)的对比。小提琴图左侧散点分别对应未坍塌对照区与坍塌区数据;图中白色圆圈代表平均值,误差线为标准差(SD,n=25)。采用线性混合效应模型检验未坍塌区与坍塌区之间的差异。

02

微生物群落组成对其生长及碳利用效率的影响

随着微生物生长与碳利用效率的变化,表征土壤条件、底物质量、养分特征和微生物属性的生物与非生物因素也因多年冻土坍塌发生显著改变。研究建立了这些潜在影响因素与微生物生物量特异性生长速率及碳利用效率的关系(图2),并通过结构方程模型揭示了它们的直接与间接影响(图3)。结果表明,微生物群落组成(通过磷脂脂肪酸(PLFA)分析和不同分类水平的扩增子测序表征)在调控微生物生长与碳利用效率中发挥重要作用(图2、3)。

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图2.微生物生长及碳利用效率(CUE)与非生物及生物因子的关系。(A)热图展示微生物生物量特异性生长速率(Gm)和CUE与土壤环境条件、底物质量、养分特征及微生物属性相关指标的决定系数(R²)。每个色块颜色代表相关性的正负与强度,绿色表示负相关,棕色表示正相关。各预测因子的关系类型(线性、指数或对数关系)。*P<0.05,**P<0.01,***P<0.001。(B–F)所示变量为结构方程模型确定的Gm直接驱动因子。实线为拟合线,阴影区域为95%置信区间(CI)。

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图3.多年冻土坍塌后微生物碳利用效率(CUE)的变化及其与微生物群落和非生物因子的关联。(A)概念图展示:微生物CUE提升,同时伴随细菌(B)和真菌(F)群落组成改变及土壤磷(P)有效性提高。G代表微生物生长,R代表微生物呼吸。(B)基于结构方程模型(SEM)的非生物与生物因子对微生物CUE的影响。坍塌阶段以坍塌发生至采样年份(2022年)的时长表示:未坍塌区、早期融化阶段、中期融化阶段、晚期融化阶段分别对应0年、5年、18年和27年。土壤环境条件、磷相关变量及微生物属性均为基于矩形框内所列指标进行主成分分析(PCA)得到的第一主成分。“↑”和“↓”表示各变量与PCA第一主成分呈正相关或负相关。红色箭头和蓝色箭头分别表示正相关关系和负相关关系,箭头旁数值为标准化路径系数。术语注释:F/B(真菌磷脂脂肪酸(PLFA)与细菌磷脂脂肪酸(PLFA)的比值);PCoA1B和PCoA1F(基于扩增子测序的细菌和真菌群落主坐标分析(PCoA)第一轴);SIP(土壤无机磷);RDOC:SIP/BC:P(易利用碳磷资源与微生物碳磷失衡指数,即资源碳磷比(RDOC:SIP)与微生物碳磷比(BC:P)的比值);Gm(微生物量特异性生长速率)。

基于磷脂脂肪酸分析,研究以真菌磷脂脂肪酸与细菌磷脂脂肪酸的比值(F/B)评估整体微生物群落组成。融化序列中F/B比值的升高促进了微生物生长(图2D),这可能源于两方面原因:一方面,真菌生物量的碳-养分比值通常高于细菌,真菌与细菌的生物量碳氮比分别约为10和4,即真菌对碳的需求更高,其相对丰度的增加可能提高群落水平的生长速率;另一方面,真菌广泛的菌丝网络不仅可通过菌丝分泌物为细菌提供养分和水分,还能作为细菌迁移的“通道”,帮助细菌获取土壤中原本难以接触到的资源。因此,真菌相对细菌丰度的增加可促进细菌生长,进而导致多年冻土融化后微生物整体生长加快。

由于细菌或真菌群落内部不同类群的生长速率与碳利用效率可能存在差异,研究通过16S rRNA基因和ITS2区域的扩增子测序,在高分类水平上表征了细菌和真菌的群落组成。测序数据显示,随着融化进程,细菌和真菌的群落组成均发生显著变化(P<0.01)。研究采用群落主坐标分析(PCoA)的第一轴(PCoA1)表征群落组成,发现细菌和真菌的PCoA1均与微生物生长及碳利用效率显著相关(图2E、F)。

为进一步理解群落组成对微生物生理过程的影响,研究分析了融化序列中优势类群(细菌为纲水平、真菌为目水平,相对丰度>1%)的变化。结果显示,多年冻土融化后,拟杆菌纲(Bacteroidia)、格孢腔菌目(Pleosporales)等富营养型微生物的相对丰度增加,而热微菌纲(Thermoleophilia)、芽单胞菌纲(Blastocatellia)、酸杆菌纲(Acidobacteriae)等寡营养型微生物的相对丰度降低。富营养型微生物具有较高的营养需求,在资源丰富的环境中生长速率较快;相反,寡营养型微生物在低养分条件下竞争力强,但生长速率通常较慢。因此,多年冻土坍塌后微生物群落中富营养型微生物相对丰度的提高,会加速群落生长,进而提升碳利用效率。

03

土壤磷(而非氮)有效性介导微生物碳利用效率

有研究指出,由于微生物需维持细胞组成中碳与养分的平衡,土壤养分有效性(尤其是氮和磷)会影响微生物碳利用效率。为探究土壤氮、磷有效性的潜在影响,研究测定了土壤溶解有机碳、总溶解氮(TDN)和有效无机磷(SIP)含量,并通过资源与微生物之间的碳氮比(C:N)和碳磷比(C:P)失衡程度,量化微生物的氮、磷限制——失衡程度越大,表明微生物养分限制越强。

结果显示,融化序列中有效无机磷含量的增加缓解了微生物的磷限制(碳磷比失衡程度降低),而土壤总溶解氮含量降低,微生物的氮限制增强。进一步分析表明,除碳氮比失衡与碳利用效率无显著相关性外,其他氮、磷相关指标均与微生物生长及碳利用效率显著相关(图2)。然而,结构方程模型显示,仅磷相关指标对微生物生长存在直接影响,氮相关指标未被保留在最终模型中(图3),这表明土壤磷(而非氮)有效性是多年冻土坍塌后微生物生长与碳利用效率的关键驱动因素。

土壤磷有效性对微生物生长的促进作用,可能源于微生物合成核酸、磷脂等必需细胞组分对磷的需求。已有研究表明,青藏高原高山多年冻土区的土壤微生物普遍存在磷限制。为验证该结论在热融喀斯特地貌中的适用性,研究通过生态酶化学计量比(碳获取酶活性与磷获取酶活性的比值,比值<1表明微生物将更多资源分配给磷获取酶,存在磷限制)和阈值元素比(TER)模型(TERC:P与溶解有机碳/有效无机磷的失衡程度,比值<1表明微生物磷限制;TERC:P是微生物代谢控制从碳限制转向磷限制的临界碳磷比),评估了微生物的潜在磷限制。两种指标均显著低于1,一致表明该区域土壤微生物存在磷限制。

因此,多年冻土融化后土壤磷有效性的提高,可为微生物细胞合成提供更多磷,进而促进微生物生长。在未坍塌区域和早期融化阶段等磷限制较强的环境中,土壤微生物可能通过呼吸作用释放或排出过量碳,以维持生物量的化学计量平衡,从而表现出较低的碳利用效率。此外,土壤磷(而非氮)有效性对微生物生长的调控作用,表明该区域磷是比氮更主要的限制养分。这一结果与此前同一站点的研究一致:该研究发现融化序列中土壤磷(而非氮)有效性的提高促进了植物生产力,且施肥实验证实植物生长对磷添加的响应更显著。在冰川退缩区等其他寒冷环境中,也有研究表明土壤磷(而非氮)限制微生物光养生物的生长速率及植物与微生物初级生产者的演替。以上研究表明,多年冻土融化后土壤磷有效性的提高,可能通过加速微生物生长促进土壤碳形成,同时通过刺激植物生长提高生态系统碳吸收。

结构方程模型结果还显示,底物质量并非多年冻土融化后微生物生长与碳利用效率的驱动因素(图3),这与研究假设不符,表明该区域土壤碳并非微生物生长的主要限制因素,养分的限制作用更强。青藏高原的热融侵蚀沟多发育于沼泽草甸,该区域的土壤碳密度显著高于高寒草原、高寒草甸等其他草地类型。尽管融化序列中土壤碳的数量与质量均有所下降,但晚期融化阶段表层土壤有机碳和溶解有机碳含量仍较高(分别为167.6±18.7g/kg和472.6±106.0mg/kg),高于青藏高原24个未融化多年冻土站点表层土壤的对应含量(分别为56.8±7.9g/kg和176.7±13.3mg/kg)。因此,多年冻土坍塌后微生物活性可能不受土壤碳限制。

这一结论得到了以下证据支持:多年冻土融化后,土壤微生物并未投入更多碳用于酶的合成以降解底物(生物量特异性酶活性无显著变化),表明底物质量降低对微生物碳利用效率的影响较小。

04

研究局限性与模型启示

尽管本研究为微生物碳利用效率对多年冻土融化的响应及其驱动因素提供了实验证据,但仍存在一些局限性,需在未来研究中解决。首先,本研究结果基于夏季土壤最高温度下的培养实验——该时期微生物活性和土壤碳通量最高。由于温度是微生物碳利用效率的重要调控因素,未来需开展多温度梯度实验,来更全面地理解不同环境条件下微生物的响应机制。其次,本研究聚焦于青藏高原东北部热融侵蚀沟的表层土壤,而深层土壤对全球变化的响应可能与表层土壤存在差异,因此未来研究应涵盖不同土壤层次和更多多年冻土区域,验证本研究发现的“多年冻土融化后微生物碳利用效率提高”这一结论的普适性。

综上,基于一条热融侵蚀沟的融化序列及区域尺度5个热融喀斯特影响站点的研究,本研究发现多年冻土坍塌后微生物碳利用效率提高,这一变化主要由微生物生长加速驱动。此外,微生物群落结构变化和土壤磷有效性提高是微生物生长加速的直接驱动因素(图3)。由于微生物源碳在土壤中的沉积主要由合成代谢驱动,因此生长与周转加速导致的微生物碳利用效率提高,可能是该区域多年冻土坍塌后微生物残体(necromass)积累的原因。已有研究发现,融化序列中微生物残体碳占土壤总碳的比例显著增加(未坍塌区域vs晚期融化阶段:23% vs 44%),同时矿物结合碳比例升高、化学难降解化合物增多——这些可能是多年冻土融化后土壤碳稳定的机制。

这些发现对改进地球系统模型预测具有两方面启示:第一,模型应明确纳入微生物碳利用效率对多年冻土融化的响应及其微生物驱动机制,以更准确预测多年冻土碳命运;第二,目前陆面模型已开始考虑磷循环过程,而本研究发现的“土壤磷有效性提高促进微生物生长”以及此前研究证实的“磷促进植物生长”,进一步凸显了在预测未来多年冻土碳动态时,模型中表征磷循环过程的必要性。

讨论与总结

本研究通过多方法分析得出以下结论:多年冻土突然坍塌后,表层土壤(0-10cm)微生物碳利用效率(CUE)显著升高,这一变化主要由微生物生长加速驱动,而非呼吸速率改变,且该结果在区域尺度上具有一致性;微生物群落结构改变(真菌与细菌生物量比值增大、拟杆菌纲等富营养型微生物相对丰度提升)与土壤磷有效性提高是驱动微生物生长及CUE升高的核心因素,其中土壤磷(而非氮)是调控微生物生理过程的关键限制养分,其有效性提升可缓解微生物磷限制、促进细胞组分合成;此外,多年冻土融化后微生物CUE升高与生长周转加速,推动微生物残体碳在土壤中沉积(残体碳占比从23%升至44%),矿物结合碳比例增加、化学难降解化合物增多,共同增强土壤碳稳定性;综上,研究明确了多年冻土突然融化后微生物CUE的响应规律及驱动机制,为地球系统模型纳入微生物CUE动态与磷循环过程、准确预测多年冻土碳-气候反馈提供了关键实证依据。
参考文献:Qin S , Wang G , Zhang D ,et al.Increased microbial carbon use efficiency upon abrupt permafrost thaw[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2025, 122(33).DOI:10.1073/pnas.2419206122.