编译：国民少女，编辑：小菌菌、江舜尧。
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导读
火是一种生态干扰，会改变土壤微生物群落及其在陆地生态系统中介导的功能。恢复植物-土壤反馈后，地中海盆地生态系统中的土壤微生物多样性显示出对火的抵抗力。我们假设与有机物分解和养分循环有关的微生物功能可能显示出相似的恢复模式。我们在成对的实验设计中，量化了三个20年火灾序列中与C，N和P循环相关的微生物呼吸和酶活性的速率，包括在50个已燃烧和未燃烧土地（无历史火灾记录）中的150个样线。除N化合物水解外，微生物功能对火很敏感，但在大约20-24年内恢复了未燃烧土地的水平。微生物功能的恢复响应了非生物和生物驱动因素。土壤总氮浓度总体上是微生物功能的强力预测指标。此外，真菌的系统发育多样性极大地解释了可能矿化的碳的火后轨迹，而细菌的多样性则参与了有机碳和磷水解的恢复。我们的结果表明，地中海盆地生态系统中土壤生物多样性的长期恢复创造了恢复火灾后恢复基本生态系统功能的弹性。
原名：Soil microbiome drives the recovery of ecosystem functions after fire期刊：Soil Biology and Biochemistry通讯作者：Eduardo Pérez-Valera研究区域和实验设计：该实验设计了一个时空替代实验，在其中描述了巴伦西亚（E西班牙）北部，中部和南部的三个火灾时序。根据地区政府提供的历史防火记录，每个时序序列都包含8-9个站点，这些站点在1994年至2014年之间经历了一次野火事件。根据研究区域的气候条件，着火日期（主要是在炎热和干燥的季节）和附近未燃烧场所的燃料可用性，可以假定大火通常是高强度的。计时序列彼此之间位于（平均值±SE）84±22 km，估计为计时序列质心之间的成对平均距离（即站点之间的中间地理点）。在每个时间序列内，位点之间的平均间隔分别平均为11.5±0.8、10.2±1.2和10.8±1.8 km。通过有选择地寻找满足类似土地利用（森林土壤），岩性（钙质），坡度定向（N到E）和陡度（15±1°）以及植物覆盖范围的区域，减少了地点之间的环境异质性。植物群落通常由常绿灌木林组成，这些灌木林中Pinus halepensis和Quercuscoccifera，Rosmarinus officinalis，Ulex parviflorus，Cistus。在广泛的现场检查过程中，进一步对现场特征进行了现场验证。为了进一步说明环境的异质性，我们根据历史防火记录建立了一个成对的实验设计，每个场地都有一块烧成的土地和一块未烧成的土地。在未燃烧的土地上，我们在野外检查期间均未发现植被或土壤剖面有燃烧的迹象。成对的燃烧和未燃烧的地块（每个30×30 m）具有相似的环境条件，土地使用历史，并且位置尽可能近，但要避开火边（平均间隔435±49 m）。根据两地之间的Mantel关联图，支持成对图样之间的环境相似性，土壤非生物特性（总有机碳，总氮，pH，湿度，电导率和NO3--N含量）在短距离（<10 km）上显示出空间自相关。不相似（Bray Curtis）矩阵和地理距离矩阵。土壤取样及样品分析：2014年5月，在5天的时间内以0–5 cm的深度采集了土壤样本。每个样地均沿平行10 m的斜坡方向绘制了三个线性的25m样线，总共150个样点（ 25个站点×2个地块×3个样带）。在收集样品之前，如果存在灰分，垃圾，苔藓和石头，则将其清除。沿着每个样带，每2.5 m定期采集十个子样本（每个约100 g），并合并成每个样带一个复合样本。将土壤样品在装有冷却块的冰箱中运送到实验室，到达实验室后通过2毫米筛网过筛，并在随后的分析中保持在5°C。按照标准程序分析土壤物理和化学特性，包括pH值，水分，电导率，总有机碳，总氮，铵氮和硝酸盐。微生物呼吸和酶活性：我们在最佳条件下测量了无根筛分土壤样品中的微生物异养呼吸，并将其用作碳矿化潜力的指标。使用标准程序对与C（β-葡萄糖苷酶），P（碱性磷酸酶）和N（脲酶）循环相关的酶活性进行定量。微生物组成和系统发育重建：通过提取土壤DNA并对真菌ITS区和16S rRNA基因的扩增子进行测序来表征土壤微生物组。1、火灾显着降低了微生物产生CO2–C的最大程度，我们将其用作土壤有机C矿化潜力的指标（图1，表1）。描述微生物呼吸曲线的其他动力学参数对火焰无响应，如CO2–C的指数变化率（r）或曲线中点时间（s）。火灾后，土壤中的β-葡萄糖苷酶和磷酸酶活性显着下降，而脲酶活性对干扰没有响应（图1，表1）。自火灾以来，燃烧土地上土壤微生物CO2–C的产量随时间增加，并在246.5个月内达到未燃烧土地的水平（图1，表1）。 β-葡萄糖苷酶（264.3个月）和磷酸酶活性（293个月，表1）观察到相似的模式。
图1.微生物最大CO2-C产生量，β-葡萄糖苷酶活性，碱性磷酸酶活性和脲酶活性的火灾后趋势。实心圆表示已烧断面，未实心圆表示未烧断面。阴影和阴影区域分别显示了已烧和未烧断面之间线性回归的置信区间。星号表示存在已研究参数的明显的后燃时间趋势，该趋势以燃烧的和未燃烧的样带之间的配对差异（Δ）来衡量（p <0.05）。
2、由火引起的微生物介导的土壤EF的变化与土壤非生物特性和微生物相对丰度的变化相关，如PCA包含每个变量的成对燃烧和未燃烧差异（Δ）所示（图2）。在描绘前两个主要成分（PC）的图中，最近燃烧的地块往往位于图的左上方，而很久以前燃烧的地块则位于右下区域（图2）。自从火灾以来的时间影响了所有三个时间序列所包含的环境异质性，在确定我们的样本在同一双图中的分布时，没有显示任何清晰的图案（图S3）。特别是，第一台PC（22.5％的方差）与对火有反应并随时间恢复的参数相关，例如pH（负极），湿度，TOC和TN（正极，图2）。与PC1的正极相关的ΔTOC，ΔTN和Δ湿度的高值和ΔpH的低值，表明在已燃烧和未燃烧的图中相似的水平（根据原始数据的探索）。因此，该轴可以解释为火灾后土壤有机质的恢复。火灾后不久，诸如Ascomycota和Firmicutes等微生物谱系受到青睐，如它们在PC1中的负载量所示，而恢复主要促进了担子菌属和Glomeromycota（图2）。诸如Proteobacteria，Actinobacteria和Chytridiomycota等反应显示出对与PC2相关的矿质N变化（即NH4+-N和NO3--N）的依赖性更高（方差为12.7％），具有复杂且取决于类别的火反应，并且火后演变（图2）。
图2 从主成分分析获得的第一轴和第二轴的线图。包括：i）主要土壤非生物特性的烧成和未烧样线之间的成对差异； EC电导率； pH； NO3--N； NH4 + -N。ii）EFs（最大CO2-C产生； GAβ-葡萄糖苷酶活性； PA磷酸酶活性； UA脲酶活性）。 iii）门水平的真菌（深灰色箭头）和细菌丰度（浅灰色箭头）。
简而言之，我们的结果表明，在地中海盆地生态系统中，土壤微生物多样性与生态系统功能之间的关系具有耐火性。尽管迄今为止的努力已在很大程度上解决了火灾对土壤的短期影响，但仍需要进一步研究以更好地了解火灾对复杂的地上地下联系的长期影响。仔细评估即将发生的火灾频率和严重性变化是否会破坏生物群落的复原力，而多样性-EF关系对于确保保护多样化且可持续的易发火炬生态系统至关重要。
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