杉木人工纯林的长期经营会引起土壤质量显著下降,并出现连栽障碍。本项目通过研究典型天然林、杉木人工林1代、2代、3代及杉木-火力楠混交林土壤培养的杉木幼苗根系代谢物的高分辨核磁共振(NMR)指纹图谱的差异,结合主成分分析(PCA)和PLS-DA分析来识别1H NMR中对土壤质量变化具有响应意义的差异性共振信号;利用二维(2D)NMR图谱及HPLC选择性分离解析这些信号所对应代谢物的化学结构,这些代谢物就是能够指示土壤质量演变的生物标志物;最终通过1H NMR指纹图谱中生物标志物的组成和含量的变化来揭示杉木人工林土壤质量的演变规律,同时建立基于1H NMR指纹图谱的评价杉木人工林土壤质量的新型分析测试方法。这是首次尝试采用植物代谢组学的方法来反映土壤质量演变过程的研究,可为杉木人工林土壤质量整体状况的快速评估及管理经营等方面的研究提供科学依据。
Cunninghamia lanceolata;plantation;soil quality;metabolomics;MetI
土壤退化是一个全球性科学问题,人类活动是其主要形成原因。约2/3的人诱导土壤退化发生在农林生态系统中。杉木人工林是我国主要的人工林类型之一。杉木人工纯林的长期经营引起了显著的土壤质量下降,出现了所谓连栽障碍现象,严重地影响到了杉木人工林产业发展的可持续性。为了揭示杉木人工林土壤质量下降的过程及可能的形成原因,我们首次采用代谢组学的方法对杉木人工林的土壤质量变化进行评估,建立了基于杉木生化指标的土壤质量监测与预测方法。基于1H NMR的代谢组学研究表明,不同土壤质量/连栽代数(1代,2代,3代及杉木-火力楠混交林)的杉木人工林的细根代谢组存在显著的差异,采用PLS-DA的模式识别方法结合以NMR为主的光谱技术解析了指示这种差异的生物标志物。这些生物标志物包括可溶性糖类化合物蔗糖,果糖以及氨基酸类化合物瓜氨酸。最终利用PLS回归模型建立了杉木人工林土壤质量评价指数代谢组指数MetI。该PLS回归模型能够准确地(R2 = 0.98)评价和预测未知杉木人工林的土壤质量水平(MetI)。进一步分析表明,可溶性糖的代谢水平与MetI成负相关而氨基酸类的代谢水平与MetI成正相关。通过对这些生物标志物的生理功能的分析以及与传统化学指标的相关性分析表明,杉木人工林的土壤质量退化(MetI降低)与土壤肥力指标如P的含量等直接相关,而造成这些肥力指标下降的直接原因应为不当的经营方式包括整地和采伐剩余物处理方式等造成的肥力流失。本研究为土壤质量评价方法的创新以及杉木人工林的经营管理提供了新的思路和参考。