模擬大氣氮沉降對不同樹種土壤微生物生物量的影響

郭萍萍，鄭麗麗，黃幸然，吳旺旺，卓振華，易志剛

福建農林大學資源與環(huán)境學院，福建 福州 350002

模擬大氣氮沉降對不同樹種土壤微生物生物量的影響

郭萍萍，鄭麗麗，黃幸然，吳旺旺，卓振華，易志剛*

福建農林大學資源與環(huán)境學院，福建 福州 350002

土壤微生物是土壤生態(tài)系統(tǒng)的重要組成成分，又是土壤肥力的重要評價指標之一，在生態(tài)系統(tǒng)物質循環(huán)和能量流動中起著重要作用。氮沉降影響土壤微生物生長和繁殖，使其結構和功能發(fā)生改變，從而影響土壤物質循環(huán)和能量流動。通過室內模擬自然氮沉降，運用磷脂脂肪酸技術，研究氮沉降對不同樹種（荷木Schima superba、馬尾松Pinus massoniana、馬占相思Acacia mangium、海南紅豆Ormosia pinnata）土壤微生物的影響。結果表明：自然氮沉降條件下，細菌是土壤微生物的主要類群，占土壤微生物總量的 40%以上。采樣時間和樹種均對總土壤微生物生物量、細菌生物量有顯著影響。同一樹種10月土壤微生物生物量（總土壤微生物、細菌、真菌、放線菌）高于4月。4月土壤微生物生物量馬占相思最高（總土壤微生物生物量76.78 nmol·g-1、細菌生物量33.94 nmol·g-1、真菌生物量6.91 nmol·g-1、放線菌生物量8.38 nmol·g-1），荷木最低（總土壤微生物生物量57.89 nmol·g-1、細菌生物量24.79 nmol·g-1、真菌生物量4.16 nmol·g-1、放線菌生物量5.57 nmol·g-1）；10月海南紅豆最高（總土壤微生物生物量92.67 nmol·g-1、細菌生物量38.85 nmol·g-1、真菌生物量8.09 nmol·g-1、放線菌生物量9.27 nmol·g-1），荷木最低（總土壤微生物生物量71.10 nmol·g-1、細菌生物量30.79 nmol·g-1、真菌生物量4.90 nmol·g-1、放線菌生物量 7.04 nmol·g-1）。采樣時間和樹種的交互作用對放線菌生物量有顯著影響?？偼寥牢⑸锷锪颗c銨態(tài)氮顯著正相關，而真菌生物量與土壤有機質顯著正相關。結果對全球變化條件下生態(tài)系統(tǒng)健康管理具有重要意義。

氮沉降；土壤微生物生物量；磷脂脂肪酸；樹種

隨工農業(yè)迅速發(fā)展，化石燃料燃燒、氮肥生產和使用等人類活動干擾，大氣中含氮化合物含量迅速增加，并不斷向陸地和水生生態(tài)系統(tǒng)沉降，從而改變生態(tài)系統(tǒng)的氮循環(huán)。氮沉降過量加速NH4+的硝化和NO3-的淋失（Hagedorn等，2001），導致土壤酸化，影響植物生長（Magill等，2004）和凋落物分解（DeForest等，2004），改變生態(tài)系統(tǒng)的功能，從而影響生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性（Galloway和Cowling，2002）。

土壤微生物是土壤物質循環(huán)和能量流動的主要參與者，能夠迅速對土壤生態(tài)系統(tǒng)的微小變化做出反應。大氣氮沉降直接或間接影響土壤微生物的生長繁殖和活動能力，改變土壤微生物群落結構及功能，進而對土壤中物質轉化及營養(yǎng)物質有效性產生影響。研究表明，施氮后真菌數(shù)量明顯降低，細菌生物量呈下降趨勢，外生菌根多樣性隨氮水平增加明顯減少（Demoling等，2008）。另有研究表明，施氮促進或者并不影響微生物生長（Jung等，2012）。

目前關于氮沉降對土壤微生物影響的研究主要集中在歐洲和北美森林，而對不同樹種土壤微生物影響的室內模擬研究相對較少。研究不同樹種土壤微生物對氮沉降的響應，可為森林生態(tài)系統(tǒng)物質循環(huán)研究提供理論依據(jù)，并為森林生態(tài)系統(tǒng)經(jīng)營管理提供參考。

1 實驗方案與方法

1.1 實驗設計

研究選取的荷木（Schima superba）、馬尾松（Pinus massoniana）、馬占相思（Acacia mangium）、海南紅豆（Ormosia pinnata）均為南亞熱帶常見樹種，分布廣泛。其中馬尾松為針葉樹種，荷木、馬占相思和海南紅豆為闊葉樹種，馬占相思、海南紅豆為豆科固氮樹種。參考以往類似研究（Mo等，2006；Liu等，2011），2012年3月將此4個樹種幼苗各6棵移至溫室盆栽，2個月緩苗后進行模擬自然氮沉降處理。廣州 2006年大氣氮沉降量為 56 kg·hm-2·a-1（以氮量計）（Liu等，2008），年降雨量約為1700 mm，其中80%分布在濕季（4─9月）。本研究模擬本地自然氮沉降水平和降水格局，每月初噴施NH4NO31次，每個處理6個重復。

1.2 樣品采集

于2013年4和10月進行采樣。采樣前移除地表凋落物，以幼苗為圓心，在幼苗周圍約10 cm半徑處用土鉆采集0～20 cm土壤樣品3個，2個重復處理共6個樣品混合為1個待分析樣品。采土后迅速挑出細根和碎石，過篩，分成2份，1份自然風干用于理化性質分析，1份用于PLFAs分析，1周內分析完成。

1.3 樣品分析與數(shù)據(jù)統(tǒng)計

（1）土壤微生物量測定

采用修正的Bligh-Dyer方法提取土壤中的磷脂脂肪酸（PLFAs）（Bligh和Dyer，1959），用GC-MS進行定性分析（Sun等，2011），酯化C19∶0為內標定量計算。細菌、真菌和放線菌的分類參照已有文獻報道（Sundh等，1997；Hamman等，2007）。真菌與細菌的比值（F/B）作為真菌與細菌多樣性變化比值，總磷脂脂肪酸量（TotPLFAs）、細菌PLFAs和真菌 PLFAs分別表示總土壤微生物生物量、細菌生物量和真菌生物量。

（2）土壤理化性質測定

采用常規(guī)方法分析（鮑士旦，2010）。

（3）統(tǒng)計分析

數(shù)據(jù)用SPSS 20.0進行單因素方差分析和多因素方差分析，采用Duncan多重檢驗法分析不同樹種之間土壤微生物量差異，皮爾森相關系數(shù)檢驗土壤微生物生物量與理化因子之間相關性，Canoco 4.5進行PLFAs主成分分析。

2 實驗結果

2.1 土壤理化性質

4個樹種4月土壤水分含量為11.19%～24.7%，其中馬占相思含水量最低（11.19%），荷木最高（24.70%）；10月含水率為16.26%～16.77%。土壤pH值4月4.67～5.00，10月3.91～4.21。不同樹種土壤有機質變化不同，除荷木外其余3個樹種土壤有機質含量均是10月高于4月，土壤NH4+含量除馬尾松外其余樹種均是10月高于4月。NO3-含量10月份高于4月，但荷木土壤NO3-含量10月低于4月。土壤全磷、全氮不同樹種間變化不大（表1）。

表1 不同樹種土壤理化性質Table 1 Soil properties of different tree species

2.2 土壤微生物

PLFAs是土壤微生物細胞膜的重要組成成分，PLFAs含量與微生物生物量呈正相關，因此，PLFAs含量能夠對微生物生物量做出準確的衡量（姚槐應和黃昌勇，2006）。

2.2.1 土壤微生物磷脂脂肪酸總量

4個樹種TotPLFAs均是10月高于4月，且海南紅豆TotPLFAs 10月（92.67 nmol·g-1）顯著高于4月（60.22 nmol·g-1）(P<0.01)。4月，土壤TotPLFAs馬占相思（76.78 nmol·g-1）>馬尾松（63.43 nmol·g-1）>海南紅豆（60.22 nmol·g-1）>荷木（57.89 nmol·g-1），馬占相思土壤TotPLFAs顯著高于荷木和海南紅豆（P<0.05）。10月，土壤TotPLFAs為海南紅豆（92.67 nmol·g-1）>馬占相思（87.85 nmol·g-1）>馬尾松（77.66 nmol·g-1）>荷木（71.10 nmol·g-1），荷木土壤TotPLFAs顯著低于海南紅豆（P<0.05）（圖1）。

以樹種和采樣時間為因子，對土壤微生物群落進行雙因素方差分析，結果顯示樹種（P=0.015）和采樣時間（P=0.000）對TotPLFAs有顯著影響，但樹種與季節(jié)的交互作用對其沒有顯著影響（表2）。

2.2.2 不同類群土壤微生物

各類群生物量占總土壤微生物生物量的比例在不同采樣時間和樹種之間有差異，其中細菌占優(yōu)勢，為42.6%～50.3%，真菌占6.8%～9.0%，放線菌占 9.6%～11.5%。說明盡管不同樹種不同采樣時間土壤中各微生物類群的含量不同，但細菌仍占微生物總量的絕對優(yōu)勢（圖2）。

圖1 不同樹種土壤PLFAs總量(n=3)Fig. 1 Total PLFAs of different tree species soil (n=3)

圖2 不同類群土壤微生物的PLFAs含量以及真菌/細菌(n=3)Fig. 2 The PLFAs concentration of soil microbial groups and the ratio of fungi to bacteria (n=3)

表2 樹種與采樣時間對土壤微生物的影響Table 2 Effects of tree species and sampling times on soil microbes

同一樹種不同采樣時間比較發(fā)現(xiàn)，4個樹種細菌、真菌（除馬尾松外）、放線菌PLFAs 10月均高于 4月，且海南紅豆細菌（P<0.01）、真菌（P<0.05），馬尾松細菌（P<0.01）、放線菌PLFAs（P<0.01）均為10月顯著高于4月（圖2A-C）。海南紅豆F/B 10月（0.20）高于4月（0.17），其他3個樹種均低于4月，且馬尾松差異顯著（P<0.01）。這是由于馬尾松土壤細菌PLFAs在10月顯著增加，真菌PLFAs無明顯變化引起的。

同一采樣時間不同樹種比較發(fā)現(xiàn)，4月細菌、真菌和放線菌 PLFAs均是馬占相思最高（細菌PLFAs 33.94 nmol·g-1、真菌PLFAs 6.91 nmol·g-1、放線菌PLFAs 8.38 nmol·g-1）荷木最低（細菌PLFAs 24.79 nmol·g-1、真菌PLFAs 4.16 nmol·g-1、放線菌PLFAs 5.57 nmol·g-1），且兩者差異顯著（P<0.05），海南紅豆與馬尾松差異不顯著。細菌PLFAs馬占相思（33.94 nmol·g-1）也顯著高于馬尾松（26.04 nmol·g-1），放線菌PLFAs顯著高于其他3個樹種（P<0.05）（圖2A-C）。F/B的比值馬尾松較高（0.21），但樹種間無顯著差異（圖2D）。

10月細菌、真菌和放線菌PLFAs海南紅豆（細菌PLFAs 38.85 nmol·g-1、真菌PLFAs 8.09 nmol·g-1、放線菌 PLFAs 9.27 nmol·g-1）和馬占相思（細菌PLFAs 38.22 nmol·g-1、真菌PLFAs 7.22 nmol·g-1、放線菌PLFAs 9.42 nmol·g-1）最高，馬尾松次之（細菌PLFAs 36.09 nmol·g-1、真菌PLFAs 5.31 nmol·g-1、放線菌PLFAs 8.91 nmol·g-1），荷木最低（細菌PLFAs 30.79 nmol·g-1、真菌PLFAs 4.90 nmol·g-1、放線菌PLFAs 7.04 nmol·g-1）。細菌PLFAs海南紅豆顯著高于荷木（P<0.05），真菌PLFAs馬占相思、海南紅豆顯著高于荷木和馬尾松（P<0.05），放線菌PLFAs表現(xiàn)為海南紅豆、馬占相思顯著高于荷木（P<0.05）（圖2A-C）。F/B比值為馬占相思>海南紅豆>荷木>馬尾松，且馬尾松顯著低于海南紅豆和馬占相思（P<0.05）（圖2D）

多因素方差分析表明，采樣時間和樹種均對細菌 PLFAs有顯著影響（P<0.05），且采樣時間對F/B有顯著性影響（P=0.040）。采樣時間與樹種的交互作用對放線菌PLFAs（P=0.011）、F/B（P=0.040）有顯著性影響（表2）。

2.2.3 土壤微生物群落主成分分析

為進一步揭示不同樹種不同采樣時間土壤微生物群落組成差異，以25種PLFAs含量為依據(jù)進行主成分分析得到2個主成分，第一主成分可以解釋變量的 71.5%，第二主成分可以解釋變量的15.8%。不同采樣時間土壤微生物群落差異海南紅豆在第一主成分上最大，馬尾松、荷木在第二主成分上變化較大，馬占相思土壤微生物群落變化較?。▓D3）。

圖3 不同樹種土壤微生物群落的主成分分析Fig. 3 Principal components analysis (PCA) of soil microbial communities of different tree species

3 分析討論

3.1 理化性質對土壤微生物的影響

土壤微生物群落與土壤理化性質相關性分析顯示，土壤微生物生物量與銨態(tài)氮含量呈顯著正相關（表 3），Wu等（2011）在桉樹種植園也發(fā)現(xiàn)NH4+-N與土壤微生物群落顯著相關。說明在一定程度上，銨態(tài)氮影響微生物的生長繁殖。

表3 不同樹種土壤微生物與土壤理化性質的相關性分析Table 3 Correlation analysis of soil microbe and soil property of different tree species

土壤真菌與土壤有機質顯著正相關（P<0.05）（表 3）。土壤真菌屬于異養(yǎng)型微生物，利用土壤有機質作為碳源。Smolander等（1994）發(fā)現(xiàn)，挪威云杉林施氮后，土壤有機質增加，pH值下降，土壤真菌分泌物含量增加，從而引起真菌生物量增加或者群落發(fā)生改變，與本研究結果一致。

3.2 采樣時間對土壤微生物的影響

采樣時間導致土壤微生物生物量差異主要由溫度和水分等氣候因素以及物候因素引起。廣州 4月為旱季末雨季初，土壤溫度逐漸升高，降水量逐漸增多，刺激土壤微生物生長，微生物生物量增高。另一方面，降水與溫濕度增加，植物生長加快，植物光合產物及根際分泌物增加，凋落物分解速率增加，微生物可利用底物增加，從而導致微生物加速增長（Bottner，1985）。但此時植物生長仍相對較緩慢，微生物可利用底物相對較少，微生物生物量相對較低。經(jīng)過 7─9月高溫高濕環(huán)境，植物生長旺盛，大量脫落物和分泌物等富集在土壤中，土壤中微生物可利用底物大量積累，促進微生物大量生長繁殖，導致10月土壤微生物生物量大于4月，尤其是對于固氮樹種海南紅豆和馬占相思。此外，連續(xù)施氮后土壤中氮素不斷累積，土壤微生物獲得豐富營養(yǎng)物質，增殖加快，群落多樣性增加。這與Cleveland等（2003）、Devi與Yadava（2006）研究得到的6─10月熱帶雨林土壤微生物量較大的結果相一致。

本研究不同采樣時間土壤細菌（P<0.01）和F/B（P<0.05）差異顯著，但真菌無顯著變化，對海南紅豆和馬尾松影響尤為明顯（圖 2）。說明氣候和物候的變化能同時影響海南紅豆土壤細菌和真菌，而馬尾松土壤細菌比真菌對氣候和物候的響應更快（表2）。

3.3 樹種對土壤微生物的影響

研究表明，不同植物土壤微生物群落多樣性不同，微生物群落組成受植物種類影響（Waid，1999；Grayston和Prescott，2005；張于光等，2005）。張于光等發(fā)現(xiàn)土壤固氮微生物群落隨植被類型發(fā)生變化（張于光等，2005），生態(tài)系統(tǒng)較單一時，樹種是造成土壤微生物群落差異的重要因素（Grayston和Prescott，2005）。大部分土壤微生物屬于異養(yǎng)型微生物，其營養(yǎng)物質及能量來源于植被的凋落物、根系分泌物和脫落物（Waid，1999；Hooper等，2000）。不同的植物凋落物、根系分泌物和脫落物的物理化學性質不一樣，對土壤微生物具有選擇性刺激作用，影響微生物群落結構和功能。同時釋放的根系分泌物能夠改變根系環(huán)境，影響土壤微生物多樣性。此外，本研究模擬氮沉降，不同樹種對于氮增加的響應不同，從而引起植物根系生理生化反應不同，植物和微生物之間的協(xié)同作用（Hansen，1999）和正負反饋效應（Wardle等，2004）使有利于自身生長的微生物具有一定優(yōu)勢。研究表明豆科植物可顯著增加可培養(yǎng)微生物數(shù)量、微生物生物量和群落代謝多樣性（Han等，2007），這可在一定程度上解釋海南紅豆和馬占相思土壤微生物生物量高于其他樹種，尤其是在生長較為旺盛的季節(jié)。本研究采用室內盆栽，凋落物較少，因此樹種間土壤微生物差異可能主要是氮沉降下不同樹種產生的根系分泌物和脫落物不同引起的。

樹種與采樣時間的交互作用對放線菌生物量有顯著影響，可能是由于不同樹種在不同時間釋放的根系分泌物種類和數(shù)量差別較大，而放線菌能夠利用土壤中的無機氮、碳水化合物以及脂類、單寧等難分解物質，其生長繁殖與土壤腐殖質的含量密切相關（馮健和張健，2005）。

4 結論

模擬自然氮沉降下，土壤細菌是土壤微生物的優(yōu)勢類群，土壤NH4+對土壤微生物生物量有顯著影響，真菌生物量主要受土壤有機質影響。采樣時間和樹種對土壤微生物有一定的影響，植物生長旺盛、溫濕度較高的季節(jié)土壤微生物生長繁殖較快，可能主要是由于受根際分泌物和脫落物的影響；固氮的豆科樹種（海南紅豆和馬占相思）土壤微生物生物量高于其他樹種，而馬尾松主要是通過土壤細菌的變化而改變土壤微生物多樣性。不同樹種間土壤微生物的差異可能是由于根際分泌物的差異而產生的，這可為森林培育選種提供實際參考，也為野外開展不同類型森林生態(tài)系統(tǒng)物質循環(huán)及其他土壤生態(tài)過程研究提供理論依據(jù)。

致謝：本研究得到了華南植物所劉菊秀研究員實驗數(shù)據(jù)共享，以及周麗霞副研究員在PLFAs測定方面的悉心指導，特此致謝！

BLIGH E G, DYER W J. 1959. A rapid method of total lipid extraction and purification [J]. Canadian Journal of Biochemistry and Physiology, 37(8): 911-917.

BOTTNER P. 1985. Response of microbial biomass to alternate moist and dry conditions in a soil incubated with 14C- and 15N-labelled plant material [J]. Soil Biology and Biochemistry, 17(3): 329-337.

CLEVELAND C C, TOWNSEND A R, SCHMIDT S K, et al. 2003. Soil microbial dynamics and biogeochemistry in tropical forests and pastures, southwestern Costa Rica [J]. Ecological Applications, 13(2): 314-326.

DEFOREST J L, ZAK D R, PREGITZER K S, et al. 2004. Atmospheric nitrate deposition and the microbial degradation of cellobiose and vanillin in a northern hardwood forest [J]. Soil Biology and Biochemistry, 36(6): 965-971.

DEMOLING F, NILSSON L O, B??TH E. 2008. Bacterial and fungal response to nitrogen fertilization in three coniferous forest soils [J]. Soil Biology and Biochemistry, 40(2): 370-379.

DEVI N B, YADAVA P S. 2006. Seasonal dynamics in soil microbial biomass C, N and P in a mixed-oak forest ecosystem of Manipur, North-east India [J]. Applied Soil Ecology, 31(3): 220-227.

GALLOWAY J N, COWLING E B. 2002. Reactive nitrogen and the world: 200 years of change [J]. Ambio, 31(2): 64-71.

GRAYSTON S J, PRESCOTT C E. 2005. Microbial communities in forest floors under four tree species in coastal British Columbia [J]. Soil Biology and Biochemistry, 37(6): 1157-1167.

HAGEDORN P, SCHLEPPI P, BUCHER J, et al. 2001. Retention and leaching of elevated N deposition in forest ecosystem with glfysols [J]. Water, Air and Soil Pollution, 129(1-4): 119-142.

HAMMAN S T, BURKE I C, STROMBERGER M E. 2007. Relationships between microbial community structure and soil environmental conditions in a recently burned system [J]. Soil Biology and Biochemistry, 39(7): 1703-1711.

HAN X M, WANG R Q, LIU J, et al. 2007. Effects of vegetation types on soil microbial community composition and catabolic diversity assessed by polyphasic methods in North China [J]. Journal of Environmental Sciences, 19(10): 1228-1234.

HANSEN R A. 1999. Red oak litter promotes a microarthropod functionalgroup that accelerates its decomposition [J]. Plant and Soil, 209(1): 37-45.

HOOPER D U, BIGNELL D E, BROWN V K, et al. 2000. Interactions between aboveground and belowground biodiversity in terrestrial ecosystems: patterns, mechanisms, and feedbacks [J]. BioScience, 50(12): 1049-1061.

JUNG K, CHANG S X. 2012. Four years of simulated N and S depositions did not cause N saturation in a mixedwood boreal forest ecosystem in the oil sands region in northern Alberta, Canada [J]. Forest Ecology and Management, 280: 62-70.

LIU J X, ZHANG D Q, ZHOU G Y, et al. 2008. CO2enrichment increases nutrient leaching from model forest ecosystems in subtropical China [J]. Biogeoscinces, 5(6):1783-1795.

LIU J X, ZHOU G Y, XU Z H, et al. 2011. Photosynthesis acclimation, leaf nitrogen concentration, and growth of four tree species over 3 years in response to elevated carbon dioxide and nitrogen treatment in subtropical China [J]. Journal of Soils and Sediments, 11(7): 1155-1164.

MAGILL A H, ABER J D, CURRIE W S, et al. 2004. Ecosystem response to 15 years of chronic nitrogen additions at the Harvard Forest LTER, Massachusetts, USA [J]. Forest Ecology and Management, 196(1): 7-28.

MO J M, BROWN S, XUE J, et al. 2006. Response of litter decomposition

to simulated N deposition in disturbed, rehabilitated and mature forests in subtropical China [J]. Plant and Soil, 282(1-2): 135-151.

SMOLANDER A, KURKA A, KITUNEN V, et a1. 1994. Microbial biomass C and N, and respiratory activity in soil of repeatedly limed and N-and P-fertilized Norway spruce stand [J]. Soil Biology and Biochemistry, 26(8): 957-962.

SUN Y X, WU J P, SHAO Y H, et al. 2011. Responses of soil microbial communities to prescribed burning in two paired vegetation sites in southern China [J]. Ecology Research, 26(3): 669-677.

SUNDH I, NILSSON M, BORG? P. 1997. Variation in microbial community structure in two boreal peatlands as determined by analysis of phospholipid fatty acid profiles [J]. Applied and Environmental Microbiology, 63(4): 1476-1482.

WAID J S. 1999. Does soil biodiversity dependen upon metabolic activity and influences? [J]. Applied Soil Ecology, 13(2): 151-158.

WARDLE D A, BARDGETT R D, KLIRONOMOS J N, et al. 2004. Ecological linkages between aboveground and Belowground biota [J]. Science, 304: 1629-1633.

WU J P, LIU Z F, WANG X L, et al. 2011. Effects of understory removal and tree girdling on soil microbial community composition and litter decomposition in two Eucalyptus plantations in South China [J]. Functional Ecology, 25(4): 921-931.

鮑士旦. 2010. 土壤農化分析[M]. 北京: 中國農業(yè)出版社.

馮健, 張健. 2005. 巨桉人工林地土壤微生物類群的生態(tài)分布規(guī)律[J].應用生態(tài)學報, 16(8): 1422-1426.

姚槐應, 黃昌勇. 2006. 土壤微生物生態(tài)學及其實驗技術[M]. 北京: 科學出版社.

張于光, 王慧敏, 李迪強, 等. 2005. 三江源地區(qū)不同植被土壤固氮微生物群落結構研究[J]. 微生物學報, 45(3): 420-425.

Effects of Simulated Atmospheric Nitrogen Deposition on Soil Microbial Biomass of Different Tree Species

GUO Pingping, ZHENG Lili, HUANG Xingran, WU Wangwang, ZHUO Zhenhua, YI Zhigang*
College of Resources and Environment, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, China

Soil microbes are important components of soil ecosystem, and they are also one important index for soil fertility, and they can play great roles in material circulation and energy flow in ecosystem. Nitrogen deposition can influence the growth and proliferation of microorganisms, which can change the community structure and function, and then affect the material circulation and energy flow of soil ecosystem. Nitrogen deposition was simulated in laboratory, and the effects of nitrogen deposition on the soil microbes were examined with phospholipid fatty acids technique with different tree species, namely Schima superba, Ormosia pinnata, Pinus massoniana and Acacia mangium. The results showed that bacteria, over 40% of soil microbial biomass, was the main component of soil microbial biomass at current nitrogen deposition. Both sampling times (P<0.01) and tree species (P<0.05) had significant effects on the total soil microbial biomass and bacteria biomass. Soil microbial biomass (the total soil microorganisms, bacteria, fungi and actinomycetes) in October were higher than those in April for the same tree species, with the highest for Acacia mangium (total soil microbial biomass was 76.78 nmol·g-1, bacteria biomass was 33.94 nmol·g-1, fungi biomass was 6.91 nmol·g-1, actinomycetes biomass was 8.38 nmol·g-1) and the lowest for Schima superba (total soil microbial biomass was 57.89 nmol·g-1, bacteria biomass was 24.79 nmol·g-1, fungi biomass was 4.16 nmol·g-1, actinomycetes biomass was 5.57 nmol·g-1) in April, and the highest for Ormosia pinnata (total soil microbial biomass was 92.67 nmol·g-1, bacteria biomass was 38.85 nmol·g-1, fungi biomass was 8.09 nmol·g-1, actinomycetes biomass was 9.27 nmol·g-1) and the lowest for Schima superba (total soil microbial biomass was 71.10 nmol·g-1, bacteria biomass was 30.79 nmol·g-1, fungi biomass was 4.90 nmol·g-1, actinomycetes biomass was 7.04 nmol·g-1) in October. Actinomycete was effected significantly by the interaction of tree species and sampling times (P<0.05). The result also indicated that the total microbial biomass had significantly positive correlation with ammonium nitrogen (P<0.05), however, fungi biomass showed significantly positive correlation with soil organic matter (P<0.01). The results have significant roles on management on the health of ecosystem under global change.

nitrogen deposition; soil microbial biomass; phospholipid fatty acids (PLFAs); tree species

10.16258/j.cnki.1674-5906.2015.05.008

X171.5

A

1674-5906（2015）05-0772-06

郭萍萍，鄭麗麗，黃幸然，吳旺旺，卓振華，易志剛. 模擬大氣氮沉降對不同樹種土壤微生物生物量的影響[J]. 生態(tài)環(huán)境學報, 2015, 24(5): 772-777.

GUO Pingping, ZHENG Lili, HUANG Xingran, WU Wangwang, ZHUO Zhenhua, YI Zhigang. Effects of Simulated Atmospheric Nitrogen Deposition on Soil Microbial Biomass of Different Tree Species [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2015, 24(5): 772-777.

國家自然科學基金項目（41473083；41173090）

郭萍萍（1989年生），女，碩士研究生，研究方向為環(huán)境生態(tài)學。E-mail: pp_guo0719@163.com *通信作者：易志剛（1973年生），男，副教授，博士。E-mail: zgyi@fafu.edu.cn

2015-02-26