科研 | 城市发展对土壤微生物群落分布的影响
本文由熊志强编译，董小橙、江舜尧编辑。
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城市绿地提供广泛的生态系统服务，其中土壤微生物群落是这些服务的基础，但影响这些土壤微生物分布的因素尚不清楚。为了探究这些影响因素，笔者选取了城市中一些主要环境，包括公园、街道和住宅用地相关的草坪草，这其中也包括人口密度的梯度。通过对不同土壤样本的细菌群落进行研究发现，人口密度和绿地类型会使土壤微生物群落组成具有显著差异，并与土壤pH值、水分和质地显著相关。基于研究分析发现，城市人口和土地利用的变化对土壤微生物群落具有显著影响。笔者研究旨在为未来城市规划与土地管理提供理论指导，为全球城市化进程的迅速发展中，城市分区对土壤微生物群的影响提供数据支撑。
论文ID
原名：Soil bacterial diversity is associated with human population density in urban greenspaces
译名：城市绿地土壤细菌多样性与人口密度的关系
期刊：Environmental Science & Technology
IF：6.653
发表时间：2018年
通信作者：Jack A. Gilbert
通信作者单位：University of Chicago
实验内容
1 土壤性质
在芝加哥地区共选取了150个采样点，每个采样点共5个重复用于16SrRNA扩增，但在理化性质测定中每个样本点重复间进行混合，共得到150个样本代表150个采样点。通过分析发现，在不同的人口密度和绿地类型中，仅pH和含水率具有显著性差异（图SI 3-4）。在高人口密度地区，土壤pH值和水分均显著提高（图SI 3）。此外，在靠近双向街道的土壤中，pH值高于单向街道、大型公园以及居民区中的土壤（图SI 4）。同时，公园土壤和居民区土壤含水量显著高于街道土壤(P<0.0 5)（图SI 4）。
图SI 3 箱形图显示不同土壤性质在与高和低人口密度有关的样本中的分布情况。*代表0.05水平上具有显著性差异。
图SI 4 箱形图显示不同的土壤性质在与不同绿地类型有关的样品中的分布情况。相同的字母代表组间不具有差异性（P<0.05）。*和**分别代表0.05和0.01水平上具有显著性差异。
2 微生物群落分析
对750个样本进行扩增测序，共得到12,387,819条序列。单样品数据如图SI 2所示，基于8000条有效测序深度进行分析，共719个样本用于下一步分析。其中变形菌门（30.2%），酸杆菌门（20.7%），拟杆菌门（17.2%），疣微菌门（11.0%）和放线菌门（6.0%）为所有样本中主要优势细菌门。通过spearman分析发现，人口密度与Shannon和系统发育多样性均呈显著正相关（P<0.001，表1）。绿化空间类型也与系统发育和Shannon显著相关（P<0.05）。将人口密度划分为5类(密度1-5)，每个连续密度类别的平均Shannon多样性逐渐增大。然而，基于系统发育多样性中，密度4要低于密度3和密度5（图1a-b）。小公园和单向街道土壤的Shannon和系统发育多样性均高于其它土壤（图1c-d），同时，公园土壤的总体多样性显著高于居住土壤，而街道附近土壤的Shannon多样性显著高于住宅土壤，但在系统发育多样性上没有显着性差异（图1c-d）。土壤含水量、硝态氮和粘粒、粉粒与微生物多样性呈负相关，而土壤中沙的比例与多样性呈显著正相关（表1）。基于数据插值的krige方法预测了芝加哥市区内微生物多样性的分布(图2)。预测的微生物多样性在北方大于南方，这与人口密度的分布有关（图SI 1）。
图SI 2 基于chao 1和PD整树指数的稀疏曲线。每一条代表一个样本
表1 土壤性质、人口密度、绿地类型与α多样性的Spearman相关分析
图1 不同种群密度水平(a，b)或不同绿地类型(c，d)的Shannon指数和系统发育多样性分布的箱线图。
图2 芝加哥市区Shannon指数(A)和系统发育多样性(B)的空间定位
图SI 1 芝加哥城市人口密度与抽样点分布
微生物群落组成与人口密度（R2=0.07，P=0.001）和绿化类型（R2=0.039，P=0.001）显著相关。土壤水分和质地区分了公园和街道土壤微生物群落，而pH区分了住宅区和街道土壤（图3）。利用矩阵多元回归(MRM)模型分析发现，人口密度，绿地类型以及土壤性质（除碳氮比，硝酸盐含量以及黏土壤土含量）与微生物群落结构具有显著性关系（表SI 2）。其中pH为最主要的驱动因素，可以解释随着人口密度和绿地类型的变化而出现的大多数差异。
表SI 2 利用MRM模型研究土壤性质、人口密度和绿地类型对微生物群落结构的影响
图3 基于bray-cutis差异的nMDS图。主排序显示样本间的相似性，箭头表示环境变量与排序轴的相关性。
利用LEfSe分析发现，硝化螺旋菌门，酸杆菌门，疣微菌门，Piscirickettsiaceae科以及Candidatus Xiphinematobacter属在低人口密度样本中增加，而拟杆菌门，厚壁菌门，芽单胞菌门以及绿弯菌门等在人口密度高的地区被富集（图4a）。在公园土壤中，Deltaproteobacteria细菌中包括地杆菌，根瘤菌等种类明显增多，而街道附近的土壤中Chitinophagaceae, Sphingobacteriaceae, Steroidobacter, Cellvibrio, Gemmatimonadetes等为主要优势细菌，住宅区中DA101，硝化菌属是主要优势细菌属（图4b）。
图4 基于LEfSe分析的微生物群落。分支图表示，在高、低人口密度土壤(a)或公园、街道和住宅区土壤(b)中，分类群(小圆圈及阴影)的丰度值不同。
3 网络互作的拓扑特征
基于网络互作，我们共获得了在1502个MED节点中捕获了92670个具有显著相关的作用关系。节点的相对丰度与中心度、贴近度和中间中心度呈显著正相关，与传递性呈负相关（图5a），表明微生物种类越多，相关性越大。人口密度比与拓扑特征(包括度、贴近度、中心性和传递性)的负相关关系表明在人口密度大的区域，其土壤中微生物相互作用关系反而变弱。同时含水率于多数拓扑特征均表现出正相关关系说明在高含水样本中，微生物相互作用关系较强（图5a）。进一步对每个节点进行子网络绘图分析发现，pH值与边缘密度和杂合度呈负相关，土壤水分与平均贴近度、边缘密度和聚类度呈显著正相关，与平均通径呈负相关（图5b），表明水分含量较高的土壤微生物关系更密切。而粘土和淤泥则呈现相反的趋势，表明较大的颗粒导致土壤中微生物相互作用较弱。人口密度与平均贴近度和边缘密度呈负相关，与平均密度、顶点数和边缘数呈显著正相关（图5b）。
图5 基于Spearman相关性对土壤性质、人口密度、绿地类型与节点(a)或网络(b)拓扑特征的相关分析。五种绿地类型被转换为虚拟变量（存在为1，不存在未0）；丰度代表每个MED节点的相对丰度。
实验结论
通过对芝加哥地区不同土壤环境样本进行分析，基于高通量测序对不同土壤样本的细菌群落进行研究发现，土壤细菌多样性与人口密度呈显著正相关；且公园和街道土壤样本中物种多样性显著高于住宅用地土壤物种多样性。人口密度和绿地类型也导致了微生物群落组成的显著差异，并与土壤pH值、水分和质地显著相关。通过网络互作分析发现，在高人口密度区，土壤微生物交互作用较少，而高水分土壤中丰富的细菌相互作用较多。
实验评论
城市绿化为我们的生活带来多重福利，但土壤微生物对于生态服务的基础作用常被忽视，笔者通过对人口密度以及绿化对土壤微生物之间的相互作用关系进行探究，基于芝加哥城市区域大尺度范围进行分析，发现人口密度和绿地类型对微生物群落组成具有显著影响，在未来城市规划过程中，因充分考虑到对土壤微生物影响，以保持生态功能的长期服务能力稳定存在。评价仅是小编的个人看法，欢迎大家一起进行讨论。