闽江河口湿地植物多样性与土壤养分和微生物因子关联分析

郭 舜, 黄启堂

(1.闽西职业技术学院, 福建 龙岩 364000; 2.福建农林大学 园林学院, 福州 350002)

生态系统是大气、陆地、河流等成为尤为关键的组成部分，与此同时，草原、森林、江河湖泊等多种生态子系统也是其不可或缺的[1-2]，综合来看，其多样性生态特点尤为突出[3]，此外其更体现出突出的复杂性，鉴于其影响的环境因子具有多种多样，其中难免产生交互效应，这种交互作用进一步增强了局地生态复杂性、多样性并存的复杂生态局地环境[3-5]。立足于陆地生态这一研究视角，其不仅呈现出突出的重要性，更为关键的是体现着尤为突出的特殊性，究其原因在于其发挥着人类生产生活直接承载者的角色[6]，此外，更为数不胜数的动植物提供了良好的生长发育空间[7-8]，其重要性毋庸置疑。而其中多种生态子系统充斥其中[9-10]，其影响因素呈现多样性、复杂性并行的特点，尤为关键的是土壤及微生物等。物种的多样性受制于一系列影响因素的制约，鉴于其影响的环境因子具有多种多样，其中难免产生交互效应，这种交互作用进一步增强了物种分布的复杂性、多样性并存效果。为了对其进行具体的细化分析，在研究过程中不仅借助于丰度等α多样性，还包括β多样性。在研究过程中对丰富度的差异显著性进行了分析，具体借助于Duncan多重比较分析的研究方法[11-12]。

在生态系统中，河流湖泊等水域扮演着不可或缺的角色，不仅在农业生产生活中发挥巨大作用，同时对于生态的影响至关重要，在促进局地生态平衡方面效果突出[12-13]，必须深度、多方面探究其地下水系统，对其补给、径流的季节变化进行深入研究，从而才能合理利用水域资源[14]。而介于二者之间的还有湿地之一特殊局地生态，其由于分布的特殊性导致了与众不同的生物多样性特点，且体现出更为敏感的环境适应性，同时起着地球之肾的作用，无论是调节局地气候，还是涵养水源等方面，均发挥着尤为突出的作用[15-16]，同时因其生物多样性尤为特殊。对于湿地而言，其不仅分布着芦苇等植被，更有大量的生物资源分布其中；从影响因素的角度来讲，其深受水域及人为影响，尤其是近些年来外部环境的不断变化[4]，加之人为活动的干预，导致其生物多样性发生了明显的改变。

闽江河口湿地不仅具有重要的航运、养殖等经济效应，同时在涵养水源、调节局地环境等方面作用显著，可以说其经济价值和社会价值巨大；在其进入大量蓄水后，原有的生态环境发生巨大改变，原本的生态稳定性被改变，生态多样性发生了很大变化，其生境稳定性被改变，相应地其植被分布特性也发生了明显改变。随着该区域开发力度的不断加大，原有的湿地面积不断降低，进而导致生物多样性分布降低，土壤生产力下降，原有的生态分布特点被改变，不利于维持其局地生态平衡，植被的生长发育受到了明显制约，该区域的生态环境亟需恢复。近些年来，该区域人口不断上升，加之过度的开发利用，原有生态被改变，湿地的整体面积呈现明显下降，湿地植被生长环境下降，对于生物多样性群落分布产生了重要影响[17]。本研究基于2015—2019年对闽江河口不同湿地(香蒲群落、苔草群落、莎草群落和芦苇群落)，研究湿地植物多样性与土壤微生态环境因子关联分析，为维持生物多样性提供有益参考和借鉴，从而为该区域生态保护提供有益的参考和借鉴。

1 材料与方法

1.1 采样方法

本研究开始于2015年，并进行了连续5 a的观测研究，这样能够获取更为准确的原始研究数据，为后续数据分析奠定基础，所选择的湿地研究位于闽江河口，所选择的湿地植被群落共4种(香蒲、莎草群落，还包括苔草、芦苇)；每个群落选择5块长、宽均20 m的样地，具体的采样时间为8月份，在每个样地通过五点混合法，将采样均匀混合后一部分备用，剩余部分去杂质后风干，后20目过筛，选取其中50 g，磨细后过筛，然后聚乙烯袋保存，以备指标测定5 a共搜集土壤样品300个。为降低误差，进行3次重复[12]。

1.2 样品测定

物种的多样性受制于一系列影响因素的制约，鉴于其影响的环境因子具有多种多样，其中难免产生交互效应，这种交互作用进一步增强了物种分布的复杂性、多样性并存效果。为了对其进行具体的细化分析，在研究过程中不仅借助于丰度等α多样性，还包括β多样性。在研究过程中对丰富度的差异显著性进行了分析，具体借助于Duncan多重比较分析的研究方法。

主要从以下方面对α多样性加以分析[13]：

H=-∑(PilnPi)

JP=H/lnS

S=(N-1)/lnN

D=1-∑(Pi)2

式中：H表示Shannon-Wiener多样性指数；S表示Margalef丰富度指数；D表示Simpson优势度指数；JP表示McIntosh均匀度指数；Pi表示重要值；N表示物种数目

对于β多样性分析借助于以下计算方法[14-15]：

Cody指数βc=(G+L)/2

式中：G和L分别表示两个群落的物种数目。

Sorenson指数Cs=2j/(a+b)

式中：a和b分别表示两个群落的物种数目；j表示共有物种数目。

1.3 土壤微生物群落功能多样性

对于微生物分布而言，其影响因素复杂多样，土壤、气候等一系列影响因素对其施加复杂多变的制约，正是这一因素导致其群落分布也呈现突出的差异性，从而造就了不同的多样性分布，即无论是均匀度还是丰度等方面其差异均较为突出。对于不同的微生物而言，其多样性分布状况[17]对有机质的分解速率等具有突出制约效应，形成了突出差异的碳源利用水平，为了探究其与土壤等方面的关系，常对其进行多样性分布分析[18]。为了深入测定微生物多样性，首先需要对所用数据温育处理，并借助于Biolog-Eco进行，然后在NaCl溶液中加入土样，要求其等同于十克烘干土样，且浓度为0.14 mol/L，振荡处理10 min后读数，频率为每12 h。待稀释后再次培养，对其吸光值核算及记录[18-19]。

通过对Biolog-Eco板碳源数量进行统计分析，其种类共计31种，为了对微生物的碳源利用状况进行多角度分析，本研究在Biolog-Eco板的参与下进行有效的展开分析，具体来讲主要借助于AWCD加以衡量。该值计算如下[20]：

AWCD=∑[(Ci-R)/31]

H=-∑Pi(lnPi)

Pi=(Ci-R)/∑(Ci-R)

Ds=1-∑Pi

式中：AWCD表示颜色平均变化率；Ci代表固定波段光密度值；R代表对照的光密度值；Pi为第i孔的相对吸光值。

本研究过程中对于光密度值的获取建立在Biolog-Eco板培养的基础上，要求时间持续96 h，从而获取相应值；接下来借助于主成分法开展相应的分析，通过试验得知，其主因子共2个，然后结合微生物状况开展碳源利用水平。

统计分析：所有数据均为5 a的平均值±标准偏差，Excel 2007和SPSS 21.0进行单因素方差分析。

2 结果与分析

2.1 植物α多样性变化

从图1可知，闽江河口不同湿地植被多样性指数差异均显著(p<0.05)，Shannon-Wiener多样性指数和Margalef丰富度指数大致表现为香蒲群落>苔草群落>莎草群落>芦苇群落，其中苔草群落和莎草群落差异不显著(p>0.05)；Simpson优势度指数大致表现为芦苇群落>苔草群落>莎草群落>香蒲群落，芦苇群落和苔草群落差异不显著(p>0.05)，莎草群落和香蒲群落差异不显著(p>0.05)；McIntosh均匀度指数大致表现为莎草群落>苔草群落>芦苇群落>香蒲群落，莎草群落和苔草群落差异不显著(p>0.05)，芦苇群落和香蒲群落差异不显著(p>0.05)。整体来看，香蒲群落由于处于湿地和绿洲的交界处，因而具有更复杂的环境，其α多样性分布水平最高，这主要在于其复杂的环境因子结构。

注：不同小写字母表示差异显著(p<0.05)，下同。

2.2 植物β多样性

对于物种的变动分析主要通过Cody指数进行衡量，这样能够对物种的替代进行测量，从而分析该区域环境对物种的影响效果，当外部环境发生较大变化的情况下，原有物种生长所处的水热、土壤等外部条件被改变，其原有生存条件发生巨大改变，从而发生不断的物种交替。不同区域生物群落分布的共有种越少，说明其具有较高的β多样性，这说明该区域物种发生了明显的物种替代。该指标能够对物种的群落分布结构加以反映，从图2可以看出，Cody指数大致表现为香蒲群落>芦苇群落>苔草群落>莎草群落，不同植物群落差异均显著(p<0.05)；Sorenson指数大致表现为苔草群落>芦苇群落>莎草群落>香蒲群落，苔草群落和芦苇群落差异不显著(p>0.05)。

图2 β多样性变化

2.3 不同湿地植被土壤养分

不同植物群落土壤pH值大致表现为莎草群落>苔草群落>芦苇群落>香蒲群落，香蒲群落显著低于其他植物群落(p<0.05)；有机碳含量大致表现为香蒲群落>苔草群落>莎草群落>芦苇群落，莎草群落和芦苇群落差异不显著(p>0.05)；土壤全氮含量大致表现为香蒲群落>芦苇群落>苔草群落>莎草群落，芦苇群落和苔草群落差异不显著(p>0.05)；土壤全磷含量不同植物差异均不显著(p>0.05)(图3)。

注：不同小写字母表示差异显著(p<0.05)，下同。

2.4 不同湿地植物群落土壤微生物群落代谢平均颜色变化率

微生物群落功能多样性能够反映土壤中微生物的生态功能，与土壤微生物群落的生态功能更具相关性。平均颜色变化率(AWCD)是判断土壤微生物群落利用碳源能力的重要指标之一，代表土壤微生物的代谢活性。湿地不同植物群落土壤开始培养后每隔24 h测定AWCD值，得到AWCD随时间的动态变化图(图4)，由图可知，随着培养时间的延长，湿地不同植物群落土壤微生物碳源利用总体上呈逐渐增加的趋势，培养起始的24 h内AWCD变化不明显，互花米草湿地、碱蓬滩湿地、芦苇湿地、红树林湿地土壤微生物碳源利用在培养24～72 h内AWCD快速增长，此时微生物活性旺盛，72 h后增长缓慢，192 h后急剧增长；在培养48 h以前，湿地不同植物群落土壤微生物碳源利用基本相一致，在48 h以后，相同时间土壤微生物碳源利用大致表现为芦苇群落>香蒲群落>苔草群落>莎草群落，局部有所波动。

图4 不同湿地植物群落土壤微生物群落代谢平均颜色变化率

2.5 不同湿地植物群落土壤微生物对碳源利用强度

土壤微生物多样性反映了群落总体的变化，但未能反映微生物群落代谢的详细信息。根据湿地不同植物群落土壤微生物碳源利用情况，综合考虑其变化趋势，选取光密度增加较快的120 h的AWCD值进行土壤微生物群落代谢多样性的分析，按化学基团的性质将ECO板上的31种碳源分成6类：氨基酸类、碳水化合物类、羧酸类、聚合物、胺类、酚酸类，6类碳源均呈现出随着培养时间的延长，微生物利用碳源的量逐渐增加的趋势。将每类碳源的AWCD取平均值。土壤微生物对不同种类碳源的利用强度存在较大差异。不同植物群落土壤微生物对6种不同碳源的利用率表现大致相同，即香蒲群落>芦苇群落>苔草群落>莎草群落，其中对酚酸类物质利用率差异不显著(p>0.05)，对氨基酸类利用率变化范围为0.51～0.81，对碳水化合物类利用率变化范围为0.79～1.46，对羧酸类利用率变化范围为1.02～1.51，对聚合物类利用率变化范围为0.65～0.99，对胺类利用率变化范围为0.17～0.37，对酚酸类利用率变化范围为0.61～0.71。总体而言，碳水化合物和羧酸类碳源是不同植物群落土壤微生物的主要碳源，其次为氨基酸类、酚酸类和聚合物类，胺类碳源的利用率最小(表1)。

表1 不同湿地植物群落土壤微生物对碳源利用强度

2.6 不同湿地植物群落土壤微生物群落多样性

微生物群落多样性指数可用来指示土壤微生物群落利用碳源的程度，根据培养第96小时的AWCD值计算土壤微生物群落的物种丰富度指数(H)、均匀度指数(E)、优势度指数(Ds)和碳源利用丰富度指数(S)。由图5可知，不同植物群落土壤微生物群落功能多样性指数存在一定差异，土壤微生物物种丰富度指数(H)、均匀度指数(E)和碳源利用丰富度指数(S)表现出一致的变化规律，而优势度指数(Ds)在不同植物群落之间差异并不显著(p>0.05)。

图5 不同湿地植物群落土壤微生物群落多样性

2.7 不同植物群落土壤养分、微生物多样性与植被多样性相关性

对不同植物群落土壤养分、微生物多样性与植被多样性进行相关性分析可知(表2)，不同群落Simpson指数与pH值呈极显著负相关(p<0.01)，与有机碳和均匀度指数呈显著负相关(p<0.05)。McIntosh指数与pH值呈显著负相关(p<0.05)，与SOC和STN呈显著正相关(p<0.05)。总的来看，植被α多样性与pH值呈显著正相关(p<0.05)，与养分和微生物多样性呈显著负相关(p<0.05)。

表2 不同植物群落土壤养分、微生物多样性与植被多样性相关性

3 讨 论

对于湿地生态而言，其中多种生态子系统充斥其中，其影响因素呈现多样性、复杂性并行的特点，尤为关键的是土壤及微生物等，受制于微生物分布数量和群落特点，其对碳源的利用水平也呈现较为突出的差异[19]，为了探究这一差异，通常使用丰度等多样性指数加以研究。对于湿地植被群落分布而言，其影响因素不仅呈现突出的多样性，并在此基础上凸显复杂性，其中尤为突出的是微生物以及酶，在微生物的普遍参与下[20]，大量的有机质能够得以有效降解，而在酶这一关键角色的参与作用下，形成高效的养分转化，进而促进湿地植被多样性分布[21]。通过连续5 a的观测分析不难发现，立足于α多样性的角度来说，在Shannon，Margalef丰度方面，虽然植被具有明显的不同，导致其出现较为突出的差异，但是整体而言，其明显呈现较为接近的变化特点，即均在年份不断增加的情况下呈现上升态势，且最高的是香蒲，其次是苔草，而芦苇最低；对于Simpson，McIntosh均匀度方面，则与丰度呈现较大的不同，其具有最高指数的是芦苇，其次苔草，而香蒲最低；对于香蒲而言，由于其分布于独特的绿洲边缘，其生长环境更为独特、复杂，因此其多样性分布呈现明显的不同，具有更高水平的α多样性。立足于β多样性这一角度，在时间不断增加的情况下，Cody指数呈现较为突出的上升态势，且最高的是香蒲，其次是苔草，而芦苇最低；对于Sorenson指数来讲恰好相反。综合来看，对于闽江河口湿地来讲，其植被多样性分布呈现整体的上升态势，尤其是芦苇群落，具有较稳定的生态群落分布；从Sorenson指数的角度来讲，该指数的下降说明物种不断增多，这主要受制于自然环境及人为因素。对于土壤有机碳及全氮而言，虽然植被群落分布出现大幅差异，但是其分异趋势相差并不明显，总有机碳含量对于全氮施加重要影响，有机碳含量直接受制于有机质分解和利用状况，这将受到腐殖质及微生物分解的制约，对于芦苇而言，其具有较为发达的根系，能够有效利用土壤有机碳，从而形成较高水平的有机碳含量。

对于氮而言，其一方面来源与枯枝落叶等腐殖质，另一方面来自于生物固氮；对于氮输出而言，其一方面是植被的吸收利用所致，另一方面是硝化及反硝化作用下导致氮输出[19]。对于土壤pH来讲，不同的植被形成了不同的pH值，其值最高的是莎草，其次是苔草，而香蒲最低；对于有机碳来讲，含量最高的属于香蒲群落，其次是苔草，而含量最低的是芦苇，而全氮含量刚好与之相反。对于全磷含量而言，其基本相差不大。对于香蒲而言，土壤具有更好的含水量，长时间的水质影响之下，其土壤表层并不厚，且其有机质含量并不高，因此其在氮素利用方面并不强。

对于湿地植被群落分布而言，其影响因素不仅呈现突出的多样性，并在此基础上凸显复杂性，其中尤为突出的是微生物以及酶，在微生物的普遍参与下，大量的有机质能够得以有效降解，而在酶这一关键角色的参与作用下，形成高效的养分转化，进而促进湿地植被多样性分布。为了对微生物的碳源利用状况进行多角度分析，本研究在Biolog-Eco板的参与下进行有效的展开分析，具体来讲主要借助于AWCD加以衡量，该值越高说明其具有更高水平的碳源利用能力。通过连续5 a的湿地观测分析得知，受不同植被分布影响，其微生物分布及活性也并不相同，无论是丰度H、均匀度E，还是碳源利用丰度S来说，虽然植被具有明显的不同，导致其出现较为突出的差异，但是整体而言，其明显呈现较为接近的变化特点，即指数最高的是芦苇[21]，其次是香蒲，而莎草最低；而对于优势度指数Ds来讲，不同植被间的差异并未达到显著水平[22]。

为了探究闽江河口湿地微生物与植被之间的复杂关系，本研究开展了相关分析，从多样性的角度来看，二者具有紧密关系，这说明微生物新陈代谢等活动能够显著地制约着植被分布多样性，反过来植被状况也能够对微生物状况产生制约，二者相辅相成。为了探究不同影响因素的交互作用，本研究开展了冗余分析，对于河口水质而言，其不仅受到植被及微生物的单个因素制约，同时受制于二者的交互作用影响，且交互作用产生的影响更强。综合来讲，多种环境因子及微生物等制约着闽江河口湿地植被分布，土壤环境的保持离不开微生物，二者是相辅相成的，为了有效保护闽江河口湿地，一方面需要注重植被保护，另一方面需要充分利用微生物和土壤质量的协调。

4 结 论

(1) Shannon-Wiener多样性指数和Margalef丰富度指数大致表现为香蒲群落>苔草群落>莎草群落>芦苇群落，香蒲群落由于处于湿地和绿洲的交界处，因而具有更复杂的环境，其α多样性分布水平最高，这主要在于其复杂的环境因子结构。

(2) 土壤pH基本表现为：土壤pH值大致表现为莎草群落>苔草群落>芦苇群落>香蒲群落，有机碳和全氮含量大致表现为香蒲群落>苔草群落>莎草群落>芦苇群落，土壤全磷含量不同植物差异均不显著(p>0.05)。

(3) 不同植物群落土壤微生物碳源利用(AWCD)总体上呈逐渐增加的趋势，在培养24～72 h内AWCD快速增长，72 h后增长缓慢，192 h后急剧增长；碳水化合物和羧酸类碳源是湿地不同植物群落土壤微生物的主要碳源，其次为氨基酸类、酚酸类和聚合物类，胺类碳源的利用率最小。

(4) 土壤微生物群落多样性基本表现为芦苇群落>香蒲群落>苔草群落>莎草群落，相关性分析显示，土壤养分和pH与植被多样性密切相关，其中pH对植被多样性贡献为负，土壤养分对植被多样性贡献为正，是湿地不同植物群落多样性差异的重要影响因素。