全球氮沉降对土壤微生物和凋落物分解的影响以及生态预测中驱动变量的贡献

来源 :南京林业大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:ppaann850729
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氮沉降作为一个主要的全球变化问题,已经成为社会和科学界关注的热点。自上世纪中叶以来,随着化石燃料燃烧、化肥的生产和使用、畜牧业发展等人类活动的骤增,人为向大气中排放的活性氮化合物剧增,使大气氮沉降在全球范围内呈现迅猛增加、并有持续增长的态势,从而将严重影响陆地生态系统的结构和功能。土壤微生物作为土壤物质循环和生化过程的主要参与者与调节者,是陆地生态系统中最活跃的组分之一,是土壤生态系统中养分在源与汇之间流动的巨大动力,它在植物凋落物的降解、养分循环与平衡、土壤理化性质的改善中均起着十分重要的作用。氮沉降直接或间接影响土壤微生物生长繁殖和活动能力,土壤微生物的种类、数量、物种多样性、群落结构及其功能将会随之发生变化,进而对土壤中物质转化产生影响。虽然国内外已有大量在不同试验地点、针对不同生态系统进行的有关氮沉降对土壤微生物影响的研究,但这些研究并未取得一致性的结果。也有人做过关于全球变暖背景下土壤微生物特性和凋落物分解对氮沉降响应的定性综述工作,但鲜有针对已有氮沉降试验的定量评价。定量研究土壤微生物特性和凋落物分解对氮沉降的响应,对于深入理解土壤碳氮循环过程及其对气候变化的响应十分重要。本研究拟采用Meta分析方法,从不同类群土壤微生物量、微生物群落结构和微生物功能及凋落物分解等方面入手,研究全球气候变化背景下,土壤微生物特性和凋落物分解对氮沉降的响应及其机制,在全球的大尺度下,寻求更一般性的普遍规律,对于土壤物质转化和循环过程均具有重要的理论实践意义。具体研究内容是:通过对大量已发表文献数据的搜集整理和分析,探讨氮沉降对土壤微生物生物量、组成结构以及功能的影响;探讨不同的气候条件,生态系统类型对土壤微生物特性和凋落物分解对氮沉降的响应会有怎样的影响;探讨不同施氮水平,施氮时间的长短乃至不同实验测定方法对土壤微生物特性和凋落物分解对氮沉降响应的影响。随着全球变化对地球的威胁,生态预测已成为一个迫在眉睫的任务。陆地生态系统在全球碳循环和气候变化调节中起着至关重要的作用。因此,在陆地碳循环模型中,改善模型的预测是重中之重。为了理解模型预测的本质并找出模型预测不确定性的来源,测量模型结构、模型参数、模型驱动变量和数据对模型预测的相对贡献是很重要的。本研究将生态平台EcoPAD(Ecological Platform for Assimilating Data,v1.0)应用到模型中,该模型是一个基于网络的软件系统,可自动从传感器网络进行数据传输、数据同化和生态预测。该数据来自明尼苏达州北部的云杉和泥炭地在气候和环境变化实验下的响应(SPRUCE项目,Spruce and Peatland Responses Under Climatic and Environmental change)。本研究使用了2011-2015年在云杉基地收集的数据来约束陆地生态系统TECO(Terrestrial Ecosystem)模型中的模型参数,并预测了2016-2024年间碳循环变量对升高的二氧化碳和五个变暖水平的响应。本文利用2016-2018年的数据,对每周的预测结果进行分析,利用信息论的方法来衡量外部驱动变量和模型参数的相对贡献。本研究的主要结论如下:(1)在全球范围内,氮沉降对土壤微生物的生长、组成和功能的负面影响在陆地生态系统中是普遍存在的,包括冻原、草地、森林、湿地和农田,主要表现为:微生物生物量减少(总生物量,细菌生物量,真菌生物量分别减少13.2%,16.6%,19.2%),微生物群落组成结构改变(如真菌细菌比率降低7.9%、革兰氏阳性菌和阴性菌比率有增加趋势(P=0.075)等),微生物呼吸减少8.1%,且微生物呼吸和生物量对氮沉降的响应存在显著的相关关系。(2)结构方程模型的结果表明:氮沉降对微生物生物量的抑制会导致对微生物呼吸的抑制作用,氮沉降浓度和时间的增加会进一步抑制微生物的活性,而较高的气温会在某种程度上使这些影响减弱。(3)凋落物分解和养分释放对氮添加的响应受施氮浓度和施氮时间的影响。气候变暖和降水的变化也对这些响应有交互的调节作用。重要的是,凋落物分解在人工林中减少了3.45%,而在次生林中增加了2.00%,这可能是由于凋落物质量和植物多样性的差异造成的。(4)外部驱动变量比模型参数对预测碳循环变量贡献了更多的信息。也就是说,在外部驱动变量的作用下,预测碳循环变量的准确率更高。特别是土壤温度,在驱动生态预测方面有很大的不确定性。土壤微生物在地球生物地球化学循环中起着至关重要的作用,它们比地球上所有其他生物加起来还要重要,因为它们负责土壤碳和养分在生态系统中的循环。氮沉降对土壤微生物的不利影响,如果不通过社会的巨大改变来减少大气中氮沉降和更保守地使用氮肥,是无法解决的。本研究结果表明,在一定的外部驱动变量随机性范围内,预测碳动力学具有很高的可信度。
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