環(huán)境和微生物因子對(duì)隆寶灘不同植被類型土壤甲烷通量的影響

管崇帆 ，何方杰 ，韓輝邦，馬學(xué)謙，張勁松 ，孫守家 *

1. 中國林業(yè)科學(xué)研究院林業(yè)研究所/國家林業(yè)局林木培育重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100091；2. 南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210037；3. 青海省人工影響天氣辦公室，青海 西寧 810001

甲烷（CH4）是最重要溫室氣體，其100年尺度增溫潛勢是 CO2的 25倍左右（IPCC，2013），且通過改變大氣的氧化能力來間接影響氣溶膠或其他化學(xué)物質(zhì)（Shindell et al.，2009）。CH4在空氣中的體積分?jǐn)?shù)比工業(yè)化前增長了2.5倍（Hu et al.，2017），貢獻(xiàn)了自工業(yè)時(shí)代以來約 20%溫室氣體的總排放量（Kirschke et al.，2013）。全球CH4源總強(qiáng)度約為 600 t·a?1（Lelieveld et al.，1998），主要來源于自然源（濕地生態(tài)系統(tǒng)）和人類活動(dòng)。濕地生態(tài)系統(tǒng)中的大部分土壤處于厭氧環(huán)境中，產(chǎn)甲烷菌分為乙酸營養(yǎng)型、氫營養(yǎng)型和甲基營養(yǎng)型3種類型（王世全等，2016），通過甲基輔酶 M 還原酶催化來分解有機(jī)物產(chǎn)生CH4（Feng et al.，2020；楊秀清等，2017），所有產(chǎn)甲烷菌的基因組都可編碼α亞基（mcrA）基因。甲烷氧化菌（MOB）分為 I型和 II型，在有氧條件下通過自身甲烷單加氧酶（MMO）催化將CH4轉(zhuǎn)化為CO2（王玉芳等，2019），除了 Methylocella，幾乎所有的甲烷氧化菌都有pmoA基因。故此，mcrA基因和pmoA基因被廣泛用于產(chǎn)甲烷菌（Li et al.，2017）和甲烷氧化菌（莫永亮等，2019）的檢測中。CH4排放受土壤中產(chǎn)甲烷菌產(chǎn)生和甲烷氧化菌消耗共同控制，氣候變化對(duì)其排放產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響（顧航等，2018）。因此，開展產(chǎn)甲烷菌和甲烷氧化菌共同影響 CH4排放的機(jī)理研究，對(duì)于理清濕地生態(tài)系統(tǒng)中CH4動(dòng)態(tài)變化具有重要意義。

青藏高原上分布著大面積的高寒草地和高寒濕地，許多學(xué)者對(duì)青藏高原CH4吸收（Fu et al.，2018）、源匯轉(zhuǎn)換（Mu et al.，2017）、非生長季節(jié)排放（Song et al.，2015）以及微生物影響（Zhang et al.，2019）等方面進(jìn)行研究，不同干擾（張俊珍等，2019）和不同植被類型CH4排放差異亦被報(bào)道，不同植被類型可能是甲烷源也可能是匯（Christensen et al.，2000），這與土壤微生物的活性和豐度有關(guān)。先前研究發(fā)現(xiàn)植被或物種之間的甲烷氧化菌活性在存在差異（Yang et al.，2013），但產(chǎn)甲烷菌和甲烷氧化菌結(jié)構(gòu)與CH4通量無關(guān)（Kao-Kniffin et al.，2010），顯示出微生物與不同植被類型 CH4排放關(guān)系的復(fù)雜性（Christiansen et al.，2016）。在全球模型模擬中，濕地多作為CH4的源輸入到模型中，但青藏高原濕地生態(tài)系統(tǒng)存在多種植被類型，均作為源輸入到模型中容易高估CH4的排放（Wei et al.，2015b）。因而，理清高寒地區(qū)不同植被類型CH4排放差異及其與微生物和環(huán)境的關(guān)系，對(duì)于準(zhǔn)確建立青藏高原甲烷循環(huán)模型以及全球氣候變化預(yù)測具有重要意義。

青海隆寶灘國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)位于三江源核心區(qū)，高寒草原、草甸、沼澤和湖泊高度發(fā)達(dá)，空間分布差異明顯，植被類型豐富，是研究不同植被類型土壤微生物與碳排放關(guān)系的理想場所。因此，本研究對(duì)高寒草地（Alpine grassland，AG），沼澤化草甸（Marsh meadow，MM）和高寒沼澤（Alpine marsh，AM）的土壤理化性質(zhì)、產(chǎn)甲烷菌和甲烷氧化菌豐度進(jìn)行測定，同時(shí)使用便攜式土壤溫室氣體測量系統(tǒng)，測定其CH4通量及相關(guān)的環(huán)境因子，旨在確定3種植被類型的：（1）CH4通量差異；（2）產(chǎn)甲烷菌和甲烷氧化菌豐度差異；（3）CH4通量與微生物和環(huán)境因子之間的關(guān)聯(lián)。通過本研究，期望能確定隆寶灘不同植被類型CH4通量的差異及與生物因子和環(huán)境因子的關(guān)系，為精確估算青藏高原高寒地區(qū)的碳排放提供數(shù)據(jù)支持。

1 材料與方法

1.1 研究地概況

隆寶灘國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)（33°09′—33°12′N，96°30′—96°35′E，海拔 4200 m）位于青海省玉樹藏族自治州境內(nèi)，地處三江源國家公園核心區(qū)域，雨量充沛，年際間降雨量變化大，年均降雨量在500—600 mm之間，集中在6—9月，年均氣溫在?2.0 ℃左右，極端最高氣溫27 ℃，月平均氣溫在?7.6—12.7 ℃之間，為高原大陸性氣候。保護(hù)區(qū)東西長25 km，南北寬約4.2 km，核心區(qū)面積約為75.73 km2，兩側(cè)為低丘山地，中間為草甸沼澤區(qū)，分布著AG、MM和AM等3種典型植被類型。其中，AG位于低丘山地，水位較低，植被以小蒿草（Kobresia pygmaea)）和紫花針茅（Stipa purpurea）等為主，AM位于谷底區(qū)域，常年積水植被較少，以藏嵩草（K.tibetica）、杉葉藻（Hippuris vulgaris）為主，MM位于低丘與沼澤之間，條帶狀分布，植被茂盛，以藏嵩草（K.tibetica）和圓囊苔草（Carex orbicularis）為主，伴生星狀風(fēng)毛菊（Saussurea stella）和矮金蓮花（Trollius farreri）等植物，所處位置如圖1所示。本試驗(yàn)在隆寶灘上中下游的3種植被類型分別設(shè)定3塊20 m×20 m樣地，樣地周圍用網(wǎng)圍欄封育，在每個(gè)樣地隨機(jī)設(shè)定3個(gè)采樣點(diǎn)。

1.2 采樣和測定方法

1.2.1 氣象數(shù)據(jù)測定

圖1 試驗(yàn)地點(diǎn)示意圖Fig. 1 Location of experimental sites

在隆寶灘內(nèi)設(shè)立小型自動(dòng)觀測氣象站，不同土層中（5、10、15、20 cm）安裝AV-10T土壤溫度（Avalon Inc，美國）、EC-H2O土壤濕度（Avalon Inc，美國）、AV-3665R雨量計(jì)（AVALON Inc，美國）、HMP45C空氣溫濕度（Vaisala，Helsinki，芬蘭）和LI190SB太陽輻射（Li-cor Inc，美國）傳感器，測定土壤溫度（ts）和濕度（Ms）、降雨量（P）、空氣溫度（ta）、相對(duì)濕度（RH）以及太陽輻射（Ra），數(shù)據(jù)采集器為CR1000（Campbell，美國），設(shè)置每10 min采集1次，每1 h輸出1組平均值。

1.2.2 土壤理化性質(zhì)和生物量測定

在生長季節(jié)的5—10月，對(duì)不同植被的土壤分3層（0—10、10—20、20—30 cm）每月中旬取樣一次，裝入密封袋，用低溫 0—5 ℃，保存運(yùn)回實(shí)驗(yàn)室，一部分用于土壤理化性質(zhì)測定，另一部分用產(chǎn)甲烷菌和甲烷氧化菌豐度測定。土壤有機(jī)碳的測定方法采用重鉻酸鉀氧化—外加熱法，土壤全鉀采用微波消解ICP-OES法測定，全氮采用凱氏半微量定氮法測定，銨態(tài)氮采用0.5 mol·L?1K2SO4靛酚藍(lán)比色法測定，硝態(tài)氮采用分光光度計(jì)法測定，將 3層土壤進(jìn)行容重加權(quán)計(jì)算獲得不同植被土壤理化性質(zhì)的平均值。生物量測定是在2018年8月底生長高峰時(shí)期，在每個(gè)樣地上隨機(jī)設(shè)置5個(gè)25 cm×25 cm的小樣方，用收割法測定地上生物量和挖掘沖洗法測定0—30 cm地下生物量（王文穎等，2007）。

1.2.3 土壤微生物基因組總DNA的提取

每個(gè)土樣稱取0.5 g，利用土壤基因組DNA抽提試劑盒（SoilGen DNA Kit，北京康為世紀(jì)生物科技有限公司）對(duì)土壤基因組總DNA進(jìn)行提取，超微量分光光度計(jì)檢測DNA總濃度和純度，提取的DNA樣品保存在?20 ℃冰箱中。

1.2.4mcrA和pmoA基因豐度測定

以純化的 DNA作為模板，選用 ME1：GCMATGCARATHGGWATGTC 和 ME2：TCATKGCRTAGTTDGGRTAGT引物對(duì)擴(kuò)增mcrA基因，利用引物 A189f（5′-GGNGACTGGGAC TTCTGG-3′）和 mb661r（5′-CCGGMGCAACGTCY TTACC-3′）擴(kuò)增pmoA基因，引物由能更好地分離擴(kuò)增產(chǎn)物，通常引物5′端加一段高GC含量的序列（CGCCCGCCGCGCGCGGCGGGCGGGGCGGGG GCACGGGGG）。參照北京康為世紀(jì)生物科技有限公司的2xEs Taq MasterMix（Dye）說明書進(jìn)行PCR反應(yīng)，反應(yīng)結(jié)果進(jìn)行凝膠電泳檢測。

PCR擴(kuò)增產(chǎn)物用SanPrep柱式DNA膠回收試劑盒進(jìn)行純化，與pEASY-T1載體（北京全式金生物技術(shù)有限公司）連接，構(gòu)建質(zhì)粒后轉(zhuǎn)化到大腸桿菌DH5α感受態(tài)細(xì)胞中，通過藍(lán)白斑試驗(yàn)篩選出陽性轉(zhuǎn)化菌。用質(zhì)粒DNA小量抽提試劑盒提取mcrA和pmoA陽性質(zhì)粒DNA，使用超微量紫外分光光度計(jì)測定濃度，存?20 ℃?zhèn)溆谩⒅苽浜玫馁|(zhì)粒標(biāo)準(zhǔn)品10倍梯度稀釋，每個(gè)稀釋度2個(gè)平行樣品，取其平均值，以定量PCR反應(yīng)的循環(huán)數(shù)為橫坐標(biāo)，以不同模板拷貝數(shù)的對(duì)數(shù)為縱坐標(biāo)，分別繪制其標(biāo)準(zhǔn)曲線。

在最優(yōu)擴(kuò)增條件下對(duì)土壤微生物DNA樣品進(jìn)行real-time PCR擴(kuò)增，對(duì)擴(kuò)增后的土壤產(chǎn)甲烷菌和甲烷氧化菌進(jìn)行定量檢測，將得到的每個(gè)樣品對(duì)應(yīng)的值帶入標(biāo)準(zhǔn)曲線方程中，計(jì)算樣品中的拷貝數(shù)，并以每克土壤（干質(zhì)量）為單位給出不同植被類型土壤中產(chǎn)甲烷菌和甲烷氧化菌的豐度（copies·g?1）。

1.2.5 CH4通量測量

使用 915-0011型土壤碳通量測定系統(tǒng)（LGR Inc，美國）測定CH4通量，測定方法同何方杰（何方杰等，2019）。測量時(shí)間為2018年5—11月，選擇晴天或者少云的09:00—12:00時(shí)段，觀測頻率為每月3次。CH4通量是通過呼吸室內(nèi)氣體濃度隨時(shí)間變化的直線斜率計(jì)算獲得，當(dāng)決定系數(shù)R2≥0.9時(shí)認(rèn)為數(shù)據(jù)有效，當(dāng)R2<0.9時(shí)，剔除數(shù)據(jù)，CH4通量計(jì)算公式如下：

式中：Fc為土壤被測氣體通量，單位為nmol·m?2·s?1，V為氣路總體積（cm3），P0為氣室初始?xì)鈮海╧Pa），W0為氣室內(nèi)部初始水汽濃度（ nmol·mol?1），R為 理 想 氣 體 常 數(shù) （ 8.314 Pa·m3·K?1·mol?1），S為氣室覆蓋的面積（cm2），T0為氣室初始?xì)鉁兀ā妫?C′/?t為 CH4濃度隨時(shí)間的變化率（μmol?1·mol·s?1）。

1.3 數(shù)據(jù)處理

對(duì)不同植被的CH4通量進(jìn)行配對(duì)t檢驗(yàn)，計(jì)算獲得月尺度、年尺度CH4通量均值，IBM Statistics 24對(duì)不同植被的mcrA和pmoA豐度、土壤溫濕度、營養(yǎng)元素、CH4通量等進(jìn)行One-way ANOVA分析并用最小顯著差數(shù)法（LSD）進(jìn)行多重比較，統(tǒng)計(jì)分析水平為α=0.05。采用Pearson相關(guān)系數(shù)評(píng)價(jià)月尺度上 CH4通量與環(huán)境因子的關(guān)系，使用 R語言Hmisc和 corrplot程序包繪制相關(guān)系數(shù)圖，其余圖片使用Excel 2010繪制。

2 結(jié)果與分析

2.1 環(huán)境因子和生物量

圖2 2018年研究點(diǎn)氣溫（ta）、降水量（P）、土壤溫度（ts）以及不同植被類型土壤濕度（Ms）變化Fig. 2 Variation of air temperature (ta)、precipitation (P) and soil temperature (ts) at the experimental site and the difference of soil humidity (Ms)among different vegetation types in 2018

圖2所示，因海拔超過4200 m，隆寶灘2018年年均溫僅有?0.59 ℃，4月下旬日均溫度開始超過 0 ℃，10月下旬日均溫度開始低于冰點(diǎn)，最高月均溫度出現(xiàn)在 7月，為 10.3 ℃，極端低溫為?29.81 ℃，極端高溫為 21.45 ℃。2018年 5—11月的降水量為590.4 mm，但主要集中在6—9月，降水天數(shù)較多，約134 d，約占5—11月日數(shù)的63%，然而單次降水量少，最高日降水量僅為25.8 mm。土壤溫度呈先升后降的變化趨勢，最高溫度出現(xiàn)在7月，隨后保持平穩(wěn)，9月上旬開始下降，11月后低于0 ℃，在0—4月和11—12月中，5 cm土壤溫度較低，20 cm土壤最高，5—10月則相反。AG土壤濕度在降水較多的7月和9月較高，呈雙峰曲線變化，9月達(dá)到最高值25.58%，MM和AM的土壤濕度呈單峰曲線變化，分別在8月和9月達(dá)到峰值（為44.11%和50.97%）。統(tǒng)計(jì)顯示，2018年AG年均土壤濕度為 19.81%，低于 MM（37.15%）和AM（39.05%），差異顯著（P<0.05）。

AG 土壤有機(jī)碳質(zhì)量分?jǐn)?shù)為 (45.31±18.62)g·kg?1，約為 MM (162.08±10.84) g·kg?1和 AM(183.95±9.17) g·kg?1的四分之一，差異顯著（P<0.05）（圖 3）。AG 土壤總氮質(zhì)量分?jǐn)?shù)為 (4.08±2.11)g·kg?1，約為 MM (12.05±1.14) g·kg?1和 AM (13.40±5.32) g·kg?1的三分之一，其中硝態(tài)氮差異不顯著，但 AG的銨態(tài)氮 (5.01±1.17) μg·g?1僅為 MM和AM的31.18%和27.05%，差異顯著（P<0.05），表明總氮差異主要是由銨態(tài)氮造成的。AG全鉀質(zhì)量分?jǐn)?shù)為 (21.56±2.43) g·kg?1，顯著高于 MM 和 AM（P<0.05）。AG的地上地下生物量顯著低于MM和AM（P<0.05），3種植被的地下部分生物量約為地上部分的10—15倍，是總生物量的主要部分。

2.2 CH4通量的變化

圖4結(jié)果顯示，在生長季節(jié)中，MM和AM中的CH4通量均為正值，表現(xiàn)為CH4源，呈先升后降的變化趨勢，5月份 CH4通量較低，小于 2 nmol·m?2·s?1，從 6 月開始逐步升高，在 9 月初達(dá)到最 高 值 ， 分 別 為 (31.75±8.54) nmol·m?2·s?1和(42.22±14.07) nmol·m?2·s?1，隨后開始下降，11 月降到 5 nmol·m?2·s?1左右，AM的CH4通量略高于MM。AG的CH4通量月均值均為負(fù)值，表現(xiàn)為CH4的匯，呈先降后升的變化趨勢，5—6月和 9—11月 CH4通量在?0.2— ?0.1 nmol·m?2·s?1之間波動(dòng)，7 月開始下降，8 月降到最低值?0.5 nmol·m?2·s?1左右，隨后升高。統(tǒng)計(jì)顯示，AG、MM和AM中的CH4通量分別是?0.14、11.02 和 14.51 nmol·m?2·s?1，AG 顯著低于MM和AM（P<0.05）。

2.3 macrA和pmoA的變化

圖3 不同植被類型土壤有機(jī)碳、氮、鉀及生物量差異Fig. 3 The differences of organic carbon, nitrogen, potassium in soil and biomass among different vegetation types

圖4 不同植被類型的CH4通量（F）變化Fig. 4 Variation of CH4 flux (F) in different vegetation types

產(chǎn)甲烷菌種群數(shù)量與CH4排放關(guān)系密切，表1結(jié)果顯示3種植被類型的mcrA基因豐度隨著時(shí)間呈先升后降趨勢，5月較低，3種植被類型的不同深度土壤m(xù)crA 基因豐度均不超過 8.1×105copies·g?1，在 8 月達(dá)到最高值，AG 中 0—10、10—20、20—30 cm 土壤的mcrA基因豐度分別為(29.3±8.3)、(37.6±8.9)、(62.1±28.9) 105copies·g?1，MM 分別為 (40.8±15.5)、(85.6±35)、(50.4±26) 105copies·g?1，AM 分別為 (58.3±26.6)、(93.8±35.0)、(71.7±24.4) 105copies·g?1，隨后開始下降，10 月的各層土壤m(xù)crA 基因豐度均不超過 9.3×105copies·g?1。從深度分布來看，AG 中 5、6、7、10月的10—20 cm土壤m(xù)crA基因豐度高于其他2層，8月和9月20—30 cm土壤m(xù)crA基因豐度最高。在整個(gè)生長季中，MM和AM中10—20 cm土壤m(xù)crA基因豐度均為最高。5、6、7、10月的AG各層土壤中的mcrA基因豐度均顯著低于MM和AM（P<0.05），8月和9月AG中0—10 cm的mcrA基因豐度僅與AM差異顯著（P<0.05），而9月3種植被類型20—30 cm的土壤m(xù)crA基因豐度無顯著差異。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，整個(gè)生長季節(jié)中，AG的平均mcrA基因豐度低于 MM 和 AM，差異顯著（P<0.05）。

甲烷氧化菌能將CH4氧化成CO2，與CH4吸收關(guān)系密切。表2結(jié)果顯示3種植被類型的pmoA基因豐度隨著時(shí)間變化先升后降，5月最低，3種植被類型的各層土壤中pmoA基因豐度均不超過1.0×107copies·g?1。8 月pmoA 基因豐度達(dá)到最高值，其中AG中0—10、10—20、20—30 cm的豐度分別為 (181.5±47.7)、 (148.6±38.5)、 (96.3±27.8) 107copies·g?1，MM 分別為 (119.8±40.6)、(84.7±36.6)、(64.7±26.0) 107copies·g?1，AM 分別為 (65.9±24.7)、(57.2±22.6)、(52.6±30.3) 107copies·g?1，隨后開始下降，10月的各層土壤pmoA基因豐度均不超過3.1×107copies·g?1。從深度分布來看，3 種植被類型6—9月的0—10 cm土壤pmoA基因豐度高于其他2層，5月則均低于其他2層，10月10—20 cm土壤pmoA基因豐度高于其他2層。5月AG中10—20 cm土壤pmoA基因豐度與MM差異顯著（P<0.05），10月AG中0—10 cm土壤pmoA基因豐度與MM和AM差異顯著（P<0.05），10月MM中20—30 cm土壤pmoA基因豐度與AM差異顯著（P<0.05）。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，整個(gè)生長季節(jié)中，AG的平均pmoA基因豐度高于MM和AM，差異顯著（P<0.05）。

表1 不同植被類型的mcrA基因豐度的差異Table1 The differences of mcrA gene abundance in different vegetation types from May to October 105 copies·g?1

2.4 CH4通量與環(huán)境因子的關(guān)聯(lián)

CH4通量與氣象因子、營養(yǎng)元素和生物因子密切相關(guān)，圖5結(jié)果顯示，CH4通量與土壤濕度、有機(jī)碳、總氮、生物量和mcrA顯著正相關(guān)（P<0.05），相關(guān)系數(shù)分別為 0.81、0.66、0.55、0.58和 0.55，表明這些因子升高有利于 CH4排放。土壤溫度與mcrA和pmoA顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.79和0.64（P<0.05），土壤濕度僅與mcrA顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.64，表明溫度和濕度是影響微生物的因子，通過增強(qiáng)微生物活性來影響CH4通量。

3 討論

圖5 CH4通量與土壤溫度、土濕度、有機(jī)碳、總氮、生物量和微生物豐度等因子之間的相關(guān)系數(shù)Fig. 5 The correlation coefficient of CH4 flux related with soil humidity,soil temperature, organic corban, total nitrogen and microbial abundance

CH4通量在植被類型和物種之間差異較大（Li et al.，2016），本研究發(fā)現(xiàn)，高寒草地的 CH4通量小，MM和AM的CH4通量大，AG與MM和AM之間存在顯著差異，Christensen et al.（2000）也發(fā)現(xiàn)在格陵蘭東北部扎肯伯格 5種不同植被類型的CH4通量存在差異，低丘沼澤、連續(xù)沼澤和草地是CH4源，巖須和北極柳生態(tài)系統(tǒng)則為CH4匯。在隆寶灘3種植被類型中，AG是CH4的匯，尤其是在溫度較高的8月有吸收峰值，Wei et al.（2015b）結(jié)合青藏高原及周邊地區(qū)的觀測數(shù)據(jù)確定青藏高原高寒草地是重要的甲烷匯，認(rèn)為以往全球生物地球化學(xué)模型對(duì)同一地區(qū)的模擬值嚴(yán)重低估了高寒草地的甲烷吸收。MM和AM則是CH4的源，MM的CH4排放量略低于AM，這與Zhang et al.（2019）發(fā)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)若爾蓋濕地中不同物種之間的CH4通量不同的結(jié)果一致。青藏高原沼澤草甸內(nèi)CH4通量有明顯的微尺度空間異質(zhì)性，洼地釋放CH4，丘崗吸收CH4（Wei et al.，2015a），而北高緯度地區(qū)莎草覆蓋層地點(diǎn)的 CH4排放量也高于其他地點(diǎn)（Olefeldt et al.，2013），這些研究都證實(shí)了不同植被類型CH4排放存在差異，受到土壤因子、生物因子和微地形的影響。

表2 不同植被類型的pmoA基因豐度的差異Table 2 The differences of pmoA gene abundance in different vegetation types from May to October 107 copies·g?1

甲烷通常由產(chǎn)甲烷菌無氧呼吸分解有機(jī)物產(chǎn)生（Thauer et al.，2008），因此底物數(shù)量對(duì)于CH4通量很重要。本研究中MM和AM的有機(jī)碳質(zhì)量分?jǐn)?shù)顯著高于AG，而CH4通量也呈相似的變化，相關(guān)系數(shù)結(jié)果顯示有機(jī)碳質(zhì)量分?jǐn)?shù)與CH4通量顯著正相關(guān)，表明高寒濕地生態(tài)系統(tǒng)土壤里儲(chǔ)存的有機(jī)碳是CH4潛在的碳源。除了土壤有機(jī)碳，土壤氮素也是影響生態(tài)系統(tǒng)CH4通量的因素之一，添加少量無機(jī)氮有助于刺激CH4吸收，但CH4氧化會(huì)被過量無機(jī)氮抑制（Peng et al.，2019）。在本文中，AG與MM、AM的硝態(tài)氮無顯著差異但銨態(tài)氮差異顯著，先前研究中也發(fā)現(xiàn)氮素中的硝態(tài)氮對(duì)CH4排放的作用不顯著，主要是銨態(tài)氮降低土壤甲烷凈吸收量（Yang et al.，2017），這與本文結(jié)果相一致。隆寶灘濕地的CH4通量與全氮之間關(guān)系緊密，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.55，可能是隆寶灘地勢較低，雨水通過徑流將周邊氮素帶來后沉降，但氮沉降是否能降低土壤甲烷凈吸收量還需要進(jìn)一步研究。

超過80%的甲烷來源于微生物活動(dòng)，產(chǎn)甲烷菌群和甲烷氧化菌群是厭氧土壤微生物中的主要功能菌群（Aronson et al.，2013），產(chǎn)甲烷菌普遍存在于厭氧環(huán)境中，有機(jī)物質(zhì)易形成較低氧化還原電位而進(jìn)行無氧呼吸產(chǎn)生 CH4，mcrA基因豐度與 CH4通量密切相關(guān)（Yang et al.，2018；Zhang et al.，2018）。在本研究中，CH4通量與mcrA豐度呈顯著正相關(guān)，AM和MM的mcrA基因豐度顯著高于AG，從而導(dǎo)致前二者的CH4通量增加。長期的低水位會(huì)導(dǎo)致 CH4排放和產(chǎn)生潛力降低（Yrj?l? et al.，2011），AG由于土壤含水量較低，土壤中氧氣含量增加，使得mcrA基因豐度變小，CH4通量相應(yīng)減小?；趍crA末端限制性片段長度多態(tài)性，Yang et al.（2018）發(fā)現(xiàn)產(chǎn)甲烷菌群落結(jié)構(gòu)與CH4排放量和植物蓋度存在較好的相關(guān)關(guān)系，本研究中AM和MM的生物量顯著高于 AG，也印證了這一結(jié)果。甲烷氧化菌在有氧條件下將CH4氧化生成CO2，AG表層土壤的pmoA基因豐度顯著高于其他2種植被類型，其CH4通量在3種植被類型中最低。由于pmoA菌群的存在，甲烷氧化菌在淺層土壤（<10 cm）中將消耗 25%—34%環(huán)境產(chǎn)生的 CH4（Miller et al.，2019），AG的CH4通量為負(fù)值，表現(xiàn)為CH4匯，主要原因是甲烷氧化菌氧化消耗的CH4大于產(chǎn)甲烷菌產(chǎn)生的CH4造成的。通過pmoA的多樣性分析，王世全等（2015）發(fā)現(xiàn)有通氣結(jié)構(gòu)的蘆葦床更能有效氧化CH4，有利于減少CH4的排放，AG土壤含水量低通氣性好，比其他2種植被更能氧化CH4。

水平衡是生態(tài)系統(tǒng)土壤中CH4動(dòng)態(tài)變化的最重要影響因素之一（Chen et al.，2018）。AM和MM土壤含水量高CH4通量亦高，二者顯著相關(guān)。同時(shí)，mcrA基因豐度與土壤濕度顯著正相關(guān)，表明無氧環(huán)境增加了產(chǎn)甲烷菌數(shù)量。土壤水分決定了土壤中氧化層和缺氧層的相對(duì)程度，導(dǎo)致CH4產(chǎn)生與氧化比例發(fā)生變化（Feng et al.，2020），當(dāng)濕地水位下降，溫室氣體排放量就會(huì)發(fā)生較大的變化（Kwon et al.，2017）。AG由于地勢高，土壤含水量較低，氧氣充足，其pmoA基因豐度高而mcrA基因豐度低，總體表現(xiàn)為吸收，Christiansen et al.（2016）也發(fā)現(xiàn)CH4的空間變異性從濕潤土壤的凈排放變?yōu)楹档赝寥赖膬粑眨銫H4通量季節(jié)變化均與土壤水分密切有關(guān)，尤其干旱生態(tài)系統(tǒng)對(duì)水分的變化更敏感（Olefeldt et al.，2013）。

溫度是生物地球化學(xué)過程的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，可能影響土壤中CH4的產(chǎn)生和氧化，Yvon-Durocher et al.（2014）發(fā)現(xiàn) CH4通量依賴于微生物的溫度，對(duì)全球變暖有積極的反饋。在本研究中土壤溫度較高的7—9月，AM和MM的CH4通量高和AG的CH4通量低。3類植被中mcrA豐度和pmoA豐度的峰值均出現(xiàn)在8月，此時(shí)地溫較高，相關(guān)系數(shù)結(jié)果顯示，土壤溫度與mcrA和pmoA基因豐度呈顯著正相關(guān)，證實(shí)了土壤溫度升高增加了甲烷氧化菌和產(chǎn)甲烷菌活性，同時(shí)也使產(chǎn)CH4底物（產(chǎn)氫細(xì)菌或產(chǎn)乙酸細(xì)菌）活性增加，從而促進(jìn)AM和MM土壤CH4產(chǎn)生和AG的CH4的吸收。全球變化導(dǎo)致的土壤溫度升高可能造成地球北部地區(qū)和青藏高原的永久凍土融化，導(dǎo)致CH4排放量增加（Voigt et al.，2019）。AM、MM 的 CH4排放峰值與 AG的 CH4吸收峰值出現(xiàn)時(shí)間并不一致，這主要是因?yàn)镃H4通量還受到溫度以外的多種因素綜合控制。Olefeldt et al.（2013）發(fā)現(xiàn)地下水位、土壤溫度和植被組成對(duì)CH4排放有強(qiáng)烈地影響，且具有相互協(xié)同作用。土壤微生物對(duì)CH4通量影響非常重要，AM和MM的mcrA和pmoA的峰值與CH4排放峰值不一致，其原因可能有2個(gè)，一是除微生物活動(dòng)影響外，CH4排放還與維管植物（段曉男等，2005）、冒泡和水位等有關(guān)，含水量增加會(huì)促進(jìn)濕地CH4排放（Bansal et al.，2016），而AM和MM的土壤含水量在9月最高；二是當(dāng)?shù)?月氣象條件變化較大，從中旬開始降溫，月底降到冰點(diǎn)以下，CH4通量是9月中3次測定的均值，微生物取樣是中旬一次性取樣，取樣時(shí)間不匹配也是導(dǎo)致結(jié)果不完全一致的原因之一，今后研究中盡可能保證取樣的一致性以減少結(jié)果的不確定性。

4 結(jié)論

在生長季節(jié)中，沼澤化草甸和高寒沼澤中的CH4通量較高，在9月達(dá)到峰值，是CH4的源，高寒草地則表現(xiàn)為 CH4吸收，在 8月達(dá)到峰值，是CH4的匯。高寒草地有機(jī)碳、總氮、銨態(tài)氮、全鉀、生物量等與沼澤化草甸和高寒草地存在顯著差異，土壤中產(chǎn)甲烷菌mcrA基因豐度顯著低于其他2種植被類型，而甲烷氧化菌pmoA豐度則相反。相關(guān)分析顯示，CH4通量與土壤濕度、有機(jī)碳、總氮、mcrA顯著正相關(guān)，土壤溫度與mcrA和pmoA基因豐度顯著正相關(guān)?？傊殲└吆莸谻H4通量與其他2種植被不同，這是由于碳源、微生物和土壤溫度濕度等因素的差異造成的，高寒濕地中不同類型植被CH4通量差異能微精確模擬青藏高原高寒地區(qū)的CH4排放提供數(shù)據(jù)支持。