Mô hình không gian của các cộng đồng vi sinh vật trong đất và những tác động của nó đối với quản lý đất chính xác ở quy mô đồng ruộng

Springer Science and Business Media LLC - Tập 23 - Trang 1008-1026 - 2022
Jasmine Neupane1, Wenxuan Guo1,2, Guofeng Cao3, Fangyuan Zhang4, Lindsey Slaughter1, Sanjit Deb1
1Department of Plant and Soil Science, Texas Tech University, Lubbock, United States
2Department of Soil and Crop Sciences, Texas A&M AgriLife Research, Lubbock, United States
3Department of Geography, University of Colorado Boulder, Boulder, United States
4Department of Mathematics and Statistics, Texas Tech University, Lubbock, United States

Tóm tắt

Hiểu rõ các mô hình không gian của cộng đồng vi sinh vật trong đất và các yếu tố ảnh hưởng là điều kiện tiên quyết để đánh giá sức khỏe của đất và quản lý cụ thể theo khu vực nhằm cải thiện năng suất cây trồng. Tuy nhiên, cấu trúc cộng đồng vi sinh vật trong đất ở quy mô đồng ruộng là phức tạp do sự tương tác giữa địa hình và các thuộc tính của đất. Mục tiêu của nghiên cứu này là (1) đặc trưng hóa các mô hình biến động không gian của cộng đồng vi sinh vật trong đất ở quy mô đồng ruộng; (2) đánh giá ảnh hưởng của các thuộc tính vật lý-hóa học của đất, địa hình và quản lý lên biến động không gian của sinh khối vi sinh vật trong đất. Nghiên cứu này được thực hiện trên một đồng ruộng rộng 194 ha quản lý thương mại tại Hạt Hale, Texas, vào năm 2017. Tổng cộng 212 mẫu đất hỗn hợp đã được thu thập ở độ sâu 0–0,15 m và phân tích bằng phương pháp este liên kết axit béo methyl ester (EL-FAME) để đặc trưng hóa cấu trúc và sinh khối của cộng đồng vi sinh vật. Độ dẫn điện của đất (EC), pH, kết cấu đất, độ ẩm của đất (SWC), cacbon hữu cơ trong đất (SOC) và nitơ tổng số (TN) đã được xác định cho mỗi mẫu đất. Các thuộc tính địa hình, bao gồm độ cao và độ dốc, được thu thập từ dữ liệu độ cao điểm động thời gian thực (RTK). Các bản đồ cộng đồng vi sinh vật được nội suy ở quy mô này cho thấy sự phân bố sinh khối và đa dạng vi sinh vật có cấu trúc không gian, với các vùng có diện tích vài trăm mét theo nhiều hướng khác nhau tương ứng với sự phân bố của các loại đất và địa hình. Hầu hết các cộng đồng vi sinh vật có tương quan tự động trong các phạm vi lớn hơn trong cùng một loại đất so với các loại đất khác. Sự phân bố tổng thể sinh khối vi sinh vật trong đất chủ yếu bị ảnh hưởng bởi SOC và SWC. pH của đất và tỷ lệ C:N có ảnh hưởng tiêu cực đến sinh khối của các cộng đồng vi khuẩn. Sinh khối của các cộng đồng nấm bị ảnh hưởng tiêu cực bởi độ dốc và độ cao. Kết quả của nghiên cứu này có tiềm năng cung cấp cơ sở cho việc thiết kế các kế hoạch lấy mẫu đất nhằm đặc trưng hóa sự phân bố cộng đồng vi sinh vật và quản lý sức khỏe đất cụ thể theo khu vực.

Từ khóa

#cộng đồng vi sinh vật #đất #quản lý đất chính xác #biến động không gian #sinh khối vi sinh vật

Tài liệu tham khảo

Acosta-Martínez, V., Cotton, J., Gardner, T., Moore-Kucera, J., Zak, J., Wester, D., et al. (2014). Predominant bacterial and fungal assemblages in agricultural soils during a record drought/heat wave and linkages to enzyme activities of biogeochemical cycling. Applied Soil Ecology, 84, 69–82 Anselin, L. (1988). Lagrange multiplier test diagnostics for spatial dependence and spatial heterogeneity. Geographical Analysis, 20(1), 1–17 Bach, E. M., Baer, S. G., Meyer, C. K., & Six, J. (2010). Soil texture affects soil microbial and structural recovery during grassland restoration. Soil Biology and Biochemistry, 42(12), 2182–2191 Bhandari, K. B., West, C. P., Acosta-Martinez, V., Cotton, J., & Cano, A. (2018). Soil health indicators as affected by diverse forage species and mixtures in semi-arid pastures. Applied Soil Ecology, 132, 179–186 Bhattarai, A., Bhattarai, B., & Pandey, S. (2015). Variation of soil microbial population in different soil horizons. Journal of Microbiology & Experimentation, 2(2), 75–78 Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1979). A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation. Econometrica, 47(5), 1287–1294 Brussaard, L. (1997). Biodiversity and Ecosystem Functioning in Soil. Royal Swedish Academy of Sciences, 26(8), 563–570 Cambardella, C. A., Moorman, T. B., Novak, J. M., Parkin, T. B., Karlen, D. L., Turco, R. F., et al. (1994). Field-Scale Variability of Soil Properties in Central Iowa Soils. Soil Science Society of America Journal, 58(5), 1501–1511 Cano, A., Núñez, A., Acosta-Martinez, V., Schipanski, M., Ghimire, R., Rice, C., et al. (2018). Current knowledge and future research directions to link soil health and water conservation in the Ogallala Aquifer region. Geoderma, 328, 109–118 Cao, H., Chen, R., Wang, L., Jiang, L., Yang, F., Zheng, S., et al. (2016). Soil pH, total phosphorus, climate and distance are the major factors influencing microbial activity at a regional spatial scale. Scientific Reports, 6(1), 1–10 Cassel, D. K., Wendroth, O., & Nielsen, D. R. (2000). Assessing spatial variability in an agricultural experiment station field: Opportunities arising from spatial dependence. Agronomy Journal, 92(4), 706–714 Cavigelli, M. A., Lengnick, L. L., Buyer, J. S., Fravel, D., Handoo, Z., McCarty, G., et al. (2005). Landscape level variation in soil resources and microbial properties in a no-till corn field. Applied Soil Ecology, 29(2), 99–123 Cliff, A. D., & Ord, J. K. (1981). Spatial Processes: Models and Applications. London, UK: Pion Limited Constancias, F., Terrat, S., Saby, N. P. A., Horrigue, W., Villerd, J., Guillemin, J. P., et al. (2015). Mapping and determinism of soil microbial community distribution across an agricultural landscape. MicrobiologyOpen, 4(3), 505–517 Davinic, M., Moore-Kucera, J., Acosta-Martínez, V., Zak, J., & Allen, V. (2013). Soil fungal distribution and functionality as affected by grazing and vegetation components of integrated crop-livestock agroecosystems. Applied Soil Ecology, 66, 61–70 Davis, J. C. (2002). Statistics and Data Analysis in Geology (Third Edition). New York, USA: John Wiley & Sons Ltd Dequiedt, S., Saby, N. P. A., Lelievre, M., Jolivet, C., Thioulouse, J., Toutain, B., et al. (2011). Biogeographical patterns of soil molecular microbial biomass as influenced by soil characteristics and management. Global Ecology and Biogeography, 20(4), 641–652 Fierer, N., Schimel, J. P., & Holden, P. A. (2003). Variations in microbial community composition through two soil depth profiles. Soil Biology and Biochemistry, 35(1), 167–176 Franklin, R. B., & Mills, A. L. (2003). Multi-scale variation in spatial heterogeneity for microbial community structure in an eastern Virginia agricultural field. FEMS Microbiology Ecology, 44(3), 335–346 Frey, S. D., Elliott, E. T., & Paustian, K. (1999). Bacterial and fungal abundance and biomass in conventional and no-tillage agroecosystems along two climatic gradients. Soil Biology and Biochemistry, 31(4), 573–585 Gan-Mor, S., Clark, R. L., & Upchurch, B. L. (2007). Implement lateral position accuracy under RTK-GPS tractor guidance. Computers and Electronics in Agriculture, 59(1–2), 31–38 Gee, G. W., & Bauder, J. W. (1986). Particle-size analysis. In Klute, A. (Ed.), Methods of Soil Analysis: Part 1—Physical and Mineralogical Methods (pp. 383–411). Madison, WI, USA: Soil Science Society of America, American Society of Agronomy Gooaverts, P. (1997). Geostatistics for Natural Resources Evaluation (p. 483). New York, USA: Oxford University Press Graham, E., Grandy, S., & Thelen, M. (2012). Manure effects on soil organisms and soil quality—Emerging Issues in Animal Agriculture. Michigan State University Extension Karimi, B., Terrat, S., Dequiedt, S., Saby, N. P. A., Horrigue, W., Lelièvre, M., et al. (2018). Biogeography of soil bacteria and archaea across France. Science Advances, 4(7), eaat1808. https://doi.org/10.1126/sciadv.aat1808 Lauber, C. L., Hamady, M., Knight, R., & Fierer, N. (2009). Pyrosequencing-based assessment of soil pH as a predictor of soil bacterial community structure at the continental scale. Applied and Environmental Microbiology, 75(15), 5111–5120 Le Guillou, C., Chemidlin Prévost-Bouré, N., Karimi, B., Akkal-Corfini, N., Dequiedt, S., Nowak, V., et al. (2019). Tillage intensity and pasture in rotation effectively shape soil microbial communities at a landscape scale. MicrobiologyOpen, 8(4), e00676 Lehman, R. M., Acosta-Martinez, V., Buyer, J. S., Cambardella, C. A., Collins, H. P., Ducey, T. F., et al. (2015). Soil biology for resilient, healthy soil. Journal of Soil and Water Conservation, 70(1), 12A–18A Li, C., Cano, A., Acosta-Martínez, V., Veum, K. S., & Moore-Kucera, J. (2020). A comparison between fatty acid methyl ester profiling methods (PLFA and EL-FAME) as soil health indicators. Soil Science Society of America Journal, 84(4), 1153–1169 Liu, Y., Zhang, L., Lu, J., Chen, W., Wei, G., & Lin, Y. (2020). Topography affects the soil conditions and bacterial communities along a restoration gradient on Loess-Plateau. Applied Soil Ecology, 150, 103471 Mauget, S. A., Adhikari, P., Leiker, G., Baumhardt, R. L., Thorp, K. R., & Ale, S. (2017). Modeling the effects of management and elevation on West Texas dryland cotton production. Agricultural and Forest Meteorology, 247, 385–398 McBratney, A. B., & Webster, R. (1983). How many observations are needed for regional estimation of soil properties? Soil Science, 135(3), 177–183 Naveed, M., Herath, L., Moldrup, P., Arthur, E., Nicolaisen, M., Norgaard, T., et al. (2016). Spatial variability of microbial richness and diversity and relationships with soil organic carbon, texture and structure across an agricultural field. Applied Soil Ecology, 103, 44–55 NRCS (2008). General Soil Map of Texas. Available from: https://www.nrcs.usda.gov/wps/portal/nrcs/main/tx/soils (verified 27 October 2018) Nunan, N., Wu, K., Young, I. M., Crawford, J. W., & Ritz, K. (2002). In situ spatial patterns of soil bacterial populations, mapped at multiple scales, in an arable soil. Microbial Ecology, 44(4), 296–305 Osman, K. T. (2013). Biological properties of soils. In Soils: Principles, Properties and Management (pp. 113–128). Dordrecht, The Netherlands: Springer Parkin, T. B. (1993). Spatial variability of microbial processes in soil-A review. Journal of Environmental Quality, 22, 409–417 Peigné, J., Vian, J. F., Cannavacciuolo, M., Bottollier, B., & Chaussod, R. (2009). Soil sampling based on field spatial variability of soil microbial indicators. European Journal of Soil Biology, 45(5–6), 488–495 Piotrowska-Długosz, A., Breza-Boruta, B., & Długosz, J. (2019). Spatio-temporal heterogeneity of soil microbial properties in a conventionally managed arable field. Journal of Soils and Sediments, 19(1), 345–355 Piotrowska, A., & Długosz, J. (2012). Spatio-temporal variability of microbial biomass content and activities related to some physicochemical properties of Luvisols. Geoderma,173–174, 199–208 Powell, J. R., Karunaratne, S., Campbell, C. D., Yao, H., Robinson, L., & Singh, B. K. (2015). Deterministic processes vary during community assembly for ecologically dissimilar taxa. Nature Communications, 6(1), 1–10 R Core Team (2017). R: A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. https://www.r-project.org Ranjard, L., Dequiedt, S., Chemidlin Prévost-Bouré, N., Thioulouse, J., Saby, N. P. A., Lelievre, M., et al. (2013). Turnover of soil bacterial diversity driven by wide-scale environmental heterogeneity. Nature Communications, 4(1), 1–10 Rasiah, V., & Kay, B. D. (1999). Temporal dynamics of microbial biomass- and mineral-N in legume amended soils from a spatially variable landscape. Geoderma, 92(3–4), 239–256 Ritchie, G. S. P., & Dolling, P. J. (1985). The role of organic matter in soil acidification. Australian Journal of Soil Research, 23(5), 569–576 Robertson, G. P. (1987). Geostatistics in ecology: interpolating with known variance. Ecology, 68(3), 744–748 Rousk, J., Bååth, E., Brookes, P. C., Lauber, C. L., Lozupone, C., Caporaso, J. G., et al. (2010). Soil bacterial and fungal communities across a pH gradient in an arable soil. ISME Journal, 4(10), 1340–1351 Ryan, M. R., & Peigné, J. (2017). Applying agroecological principles for regenerating soils. In Agroecological practices for sustainable agriculture (pp. 53–84). World Scientific (Europe) Schimel, J., Balser, T. C., & Wallenstein, M. (2007). Microbial stress-response physiology and its implications for ecosystem function. Ecology, 88(6), 1386–1394 Schutter, M. E., & Dick, R. P. (2000). Comparison of fatty acid methyl ester (FAME) methods for characterizing microbial communities. Soil Science Society of America Journal, 64(5), 1659–1668 Serna-Chavez, H. M., Fierer, N., & Van Bodegom, P. M. (2013). Global drivers and patterns of microbial abundance in soil. Global Ecology and Biogeography, 22(10), 1162–1172 Shapiro, A. S. S., & Wilk, M. B. (1965). An analysis of variance test for normality (Complete Samples). Biometrika, 52(3/4), 591–611 Shi, Y., Li, Y., Xiang, X., Sun, R., Yang, T., He, D., et al. (2018). Spatial scale affects the relative role of stochasticity versus determinism in soil bacterial communities in wheat fields across the North China Plain. Microbiome, 6(1), 27 Soil Survey Staff. (1974). Soil Survey of Hale County, Texas. USDA—Soil Conservation Service, Texas Agricultural Experiment Station Sorensen, P. O., Germino, M. J., & Feris, K. P. (2013). Microbial community responses to 17 years of altered precipitation are seasonally dependent and coupled to co-varying effects of water content on vegetation and soil C. Soil Biology and Biochemistry, 64, 155–163 Steiner, J. L., Briske, D. D., Brown, D. P., & Rottler, C. M. (2018). Vulnerability of Southern Plains agriculture to climate change. Climatic Change, 146(1–2), 201–218 Tajik, S., Ayoubi, S., & Lorenz, N. (2020). Soil microbial communities affected by vegetation, topography and soil properties in a forest ecosystem. Applied Soil Ecology, 149, 103514 Tautges, N. E., Sullivan, T. S., Reardon, C. L., & Burke, I. C. (2016). Soil microbial diversity and activity linked to crop yield and quality in a dryland organic wheat production system. Applied Soil Ecology, 108, 258–268 Turner, S., Mikutta, R., Meyer-Stüve, S., Guggenberger, G., Schaarschmidt, F., Lazar, C. S., et al. (2017). Microbial community dynamics in soil depth profiles over 120,000 years of ecosystem development. Frontiers in Microbiology, 8, 874 USDA-NRCS (2018). Custom Soil Resource Report for Hale County, Texas. Retrieved [February 27, 2018] from https://websoilsurvey.nrcs.usda.gov/app/WebSoilSurvey.aspx Van Groenigen, J. W., Siderius, W., & Stein, A. (1999). Constrained optimisation of soil sampling for minimisation of the kriging variance. Geoderma, 87(3–4), 239–259 Wall, D. H., Bardgett, R. D., Covich, A. P., & Snelgrove, P. V. R. (2004). The need for understanding how biodiversity and ecosystem functioning affect ecosystem services in soils and sediments. Sustaining Biodiversity and Ecosystem Services in Soils and sediments (pp. 1–12). Washington, USA: Island Press Wardle, D. A., & Parkinson, D. (1990). Response of the soil microbial biomass to glucose, and selective inhibitors, across a soil moisture gradient. Soil Biology and Biochemistry, 22(6), 825–834 Warrick, A. W., & Myers, D. E. (1987). Optimization of sampling locations for variogram calculations. Water Resources Research, 23(3), 496–500 Watts, D. B., Torbert, H. A., Feng, Y., & Prior, S. A. (2010). Soil microbial community dynamics as influenced by composted dairy manure, soil properties, and landscape position. Soil Science, 175(10), 474–486 Webster, R., & Oliver, M. A. (2007). Geostatistics for Environmental Scientists (2nd ed). West Sussex, UK: John Wiley and Sons.1 Yan, N., Marschner, P., Cao, W., Zuo, C., & Qin, W. (2015). Influence of salinity and water content on soil microorganisms. International Soil and Water Conservation Research, 3(4), 316–323 Yfantis, E. A., Flatman, G. T., & Behar, J. V. (1987). Efficiency of kriging estimation for square, triangular, and hexagonal grids. Mathematical Geology, 19(3), 183–205 Zelles, L. (1999). Fatty acid patterns of phospholipids and lipopolysaccharides in the characterization of microbial communities in soil: A review. Biology and Fertility of Soils, 29(2), 111–129 Zimmerman, D. L. (2006). Optimal network design for spatial prediction, covariance parameter estimation, and empirical prediction. Environmetrics, 17(6), 635–652