有機物料施用對潮土活性有機碳及微生物群落組成的影響*

李慧敏，田勝營，李丹丹，李增強，譚 鈞，趙炳梓?

（1. 土壤與農業可持續發展國家重點實驗室（中國科學院南京土壤研究所），南京 210008；2. 中國科學院大學，北京 100049；3. 南京林業大學林學院，南京 210037；4. 北京中向利豐科技有限公司，北京 100022）

土壤活性有機碳是土壤中周轉速度快，易被土壤微生物利用的有機碳組分，是土壤有機碳的重要組成部分，包括可溶性有機碳（DOC）、易氧化有機碳（ROC）、微生物生物量碳（MBC）、顆粒有機碳（POC）、可礦化有機碳（PCM）等[1-2]。有研究表明土壤活性有機碳與作物產量、土壤大團聚體的形成和穩定有顯著正相關關系[3-4]，并且能夠影響土壤養分的含量及其生物有效性[5]。此外，土壤活性有機碳是土壤微生物的重要碳源及養分來源，能夠顯著影響土壤微生物的活性及群落組成[6]。Cleveland等[7]研究證明，生態系統中動植物可用性碳底物的增加可能促進微生物群落結構和組成的迅速變化。由于土壤活性有機碳能夠快速響應土壤管理措施及環境條件的變化，且與土壤其他性質的變化密切相關，因此被廣泛用來表征土壤有機碳的早期變化并作為衡量土壤質量和可持續性的重要指標[6]。

土壤微生物是土壤生態系統的重要組成之一，是推動土壤有機碳和養分轉化的主要驅動力[8]。大量研究表明施用有機物料能顯著改變微生物群落組成[9-10]。由于不同微生物類群的生理代謝功能不同，微生物群落組成的變化會影響外源有機物料和土壤有機碳的轉化，進而可能影響土壤中活性有機碳的組成及其含量[10]。Zhao等[1]發現，相比單獨施用無機肥，秸稈還田基礎上施用有機無機肥顯著增加土壤中閉蓄態碳氮及微生物生物量碳，除了隨有機肥添加而增加的碳源能激發微生物生長和刺激微生物活性外，有機肥通過刺激本土微生物生長導致的微生物組成變化同樣是造成易利用碳庫變化的主要原因?；?3C標記秸稈的盆栽試驗，Li等[11]發現革蘭氏陰性菌的刺激生長能夠促進秸稈分解、增加來自秸稈的微生物生物量碳及來自于秸稈的碳和氮在土壤-作物系統的回收率。因而，猜測不同環境條件下形成的活性有機碳的種類和數量可能與不同微生物群落組成有關。

黃淮海平原是我國重要的糧食生產基地之一，該地區較低的土壤有機碳含量是限制作物產量提高的重要因子之一[12]。合理添加外源有機物料可以顯著提升土壤有機碳含量[6]，其中，秸稈還田是該地區常用的措施。然而秸稈還田提升土壤有機碳的速度和效率較低[13]。木本泥炭是木本植物殘體在低溫厭氧的沼澤環境中形成的一種有機物料，具有腐殖酸含量高、比表面積大等優點[9]，對于快速提升土壤有機碳含量具有很大的應用潛力[14]。由于本身性質差異，秸稈和木本泥炭施用對土壤活性有機碳的影響可能不同，但尚未有研究對它們進行系統比較，其與微生物群落組成及酶活性的相關關系也不清楚。本研究以黃淮海平原典型潮土為研究對象，比較小麥-玉米輪作條件下，秸稈還田和木本泥炭等碳量連續施用2年對玉米收獲后土壤性質影響，其主要目的包括：（1）明確不同有機物料施用對土壤活性有機碳含量、酶活性及基于高通量測序的細菌和真菌群落組成影響；（2）評估活性有機碳含量改變與微生物群落組成變化之間關系。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

試驗地位于河南省封丘縣農田生態系統國家野外科學觀測研究站（114°24′E，35°00′N），該地區屬于半干旱、半濕潤季風氣候，年均氣溫13.9℃，年均降水量615 mm，無霜期約220 d。土壤母質來源于黃河沖積沉積物，土壤類型主要為潮土。種植制度以冬小麥-夏玉米輪作為主。試驗前耕層土壤基本性質如下：pH8.15、有機碳 7.77 g·kg-1、全氮1.10 g·kg-1、有效磷7.50 mg·kg-1、速效鉀79.00 mg·kg-1。

1.2 試驗設計

田間試驗于2016年10月13日冬小麥種植季開始，處理包括（1）秸稈移除（CK）、（2）秸稈還田（R）、（3）秸稈移除并施用木本泥炭（MT）、（4）秸稈還田并施用木本泥炭（RMT）。秸稈和木本泥炭的基本性質見表1。每個處理均設3個重復小區，每個小區面積為75 m2（長15 m×5 m）。

表1 物料養分含量信息Table 1 Nutrient contents of the organic materials tested

在小麥季，木本泥炭和秸稈按照等碳量的方式還田，秸稈施用量為7 500 kg·hm-2，木本泥炭施用量為5 422 kg·hm-2（以干物質質量計算）。所有處理的化肥施用量均為施 N 210 kg·hm-2、P2O5105 kg·hm-2，K2O 105 kg·hm-2。氮肥用尿素，磷肥用磷酸二銨，鉀肥用硫酸鉀，其中60%的氮肥和全部磷鉀肥作為基肥施入，40%的氮肥以尿素形式追肥。有機物料和化肥均勻撒在土壤表面然后旋耕使其與土壤混合。在玉米季，四個處理的小麥秸稈均采用就地覆蓋還田，后免耕播種。玉米季的化肥施用量與小麥季相同，其中40%的氮肥和全部磷鉀肥作為基肥施入，60%的氮肥以尿素的形式追施。小麥品種為矮抗58，玉米品種為登海605。2017至2018年度小麥與玉米的管理方式與上述完全相同。試驗用木本泥炭購自北京利豐公司。

1.3 樣品采集與測定

2018年玉米收獲后，采用隨機多點混合取樣法采集耕層（0～20 cm）土壤樣品。土樣過篩后（＜2 mm）分成三部分，一部分風干，用于基本性質的測定，一部分鮮樣用于速效氮、微生物生物量碳、可溶性碳、顆粒有機碳以及酶活性的測定，另一部分放于-80℃冰箱冷藏保存，用于DNA的提取。

土壤pH、有機碳（SOC）、銨態氮（NH4+-N）、硝態氮（NO3--N）、有效磷（AP）以及速效鉀（AK）采用常規的土壤農化分析方法測定[15]。土壤微生物生物量碳（MBC）采取氯仿熏蒸-K2SO4浸提法測定，以熏蒸和未熏蒸土壤的有機碳之差除以轉換系數0.45得到[15]。易氧化有機碳（ROC）含量采用高錳酸鉀氧化法進行測定[16]，顆粒有機碳（POC）含量采用Cambardella和Elliott[17]的方法測定。土壤可溶性有機碳（DOC）含量采用Jones和Willett的方法測定[15]?？傻V化有機碳（PCM）含量采用CO2釋放法測定[15]，共培養60 d，分別在1、2、3、4、5、7、9、12、15、18、21、24、27、30、48和60 d之后更換含有NaOH的玻璃瓶，并用HCl標準溶液進行滴定；PCM含量基于60 d培育結果計算獲取，計算公式為：

式中，M為有機碳礦化量，mg·kg-1；V0為空白滴定時消耗標準鹽酸的體積，mL；V為樣品滴定時消耗標準鹽酸的體積，mL；C為標準鹽酸的濃度，mol·L-1；12為碳的摩爾質量；m為樣品干質量；M1，M2,…,M60分別表示第1,2,…, 60天的有機碳礦化量。

采用比色法測定土壤轉化酶（Invertase）、β-D-葡萄糖苷酶（β-D-glucosidase，BDG）、堿性磷酸酶（Alkaline phosphatase，PHO）和N-乙酰-β-氨基葡萄糖苷酶（N-acetyl-β - Glucosaminidase，NAG）的含量[18-19]。

1.4 DNA 提取與高通量測序

采用 Fast?DNA Spin 試劑盒（MP Biomedicals，Santa Ana，CA，美國）從 0.5 g 新鮮土壤中提取每個樣本的總 DNA。并使用 Nanodrop?2000 分光光度計（Nanodrop Technologies，Wilmington，DE，USA）測量 DNA 質量（A260/A280 范圍為 1.85～1.92)和濃度（112.89～157.71 ng·μL-1）。選取細菌 16S rRNA V4～V5 區進行高通量測序測定。PCR 擴增采用特異性引物 515F（ 5′-GTGCCAGCMGCCGCG G-3′）/907R（5′-CCGTCAATTCMTTTRAGTTT-3′）。PCR擴增條件包括95 ℃ 3 min，（95℃ 30 s，55 ℃30 s，72 ℃ 40 s），27個循環，之后72 ℃ 10 min。真菌PCR擴增引物對為ITS1F（5′-CTTGGTCATTT AGAGGAAGTAA-3′）/ITS2R（5′-GCTGCGTTCTTC ATCGATGC-3′），PCR擴增條件為95℃ 3 min，（95 ℃ 30 s，53℃ 30 s，72℃ 40 s），37個循環，之后72℃ 10min。反應產物采用QIA quick PCR Purification kit（Qiagen）進行純化。將不同樣品的PCR擴增產物等摩爾混合后，采用Illumina公司MiSeq測序儀完成序列分析（委托上海美吉生物醫藥科技有限公司測定）。

1.5 數據處理

采用Excel2016和Origin2019軟件進行數據處理和繪圖；使用SPSS22.0軟件進行單因素方差分析，相關性分析采用Spearman雙尾檢驗；平均值多重比較采用LSD法進行顯著性檢驗（P＜0.05）。

高通量測序所得序列在QIIME（1.91）軟件中采用以下步驟進行分析：（1）采用FLASH軟件進行序列雙端合并；（2）使用Cutadapt軟件切除引物；（3）細菌和真菌序列分別去除短于300 bp和150 bp的低質量序列和嵌合體序列，經過質量控制后，細菌和真菌分別得到132 194和182 794條高質量序列，其中細菌和真菌每個樣品序列條數分別為9 832～12 584和10 140～20 957。隨后，每個細菌和真菌樣品分別隨機抽取9 832和10 140條序列進行后續分析，細菌和真菌的覆蓋率分別為98.76%～99.23%和99.61%～99.87%；（4）高質量序列采用Uparse軟件，以97%相似度進行OTU劃分，采用Blast方法以 Greengeens13.8數據庫和 UNITE（ver.8.0）數據庫分別對細菌和真菌進行注釋。利用R包DESeq2進行微生物群落物種豐度差異分析及Origin2019軟件繪制差異火山圖。

使用典范對應分析（CCA）和冗余分析法（RDA）建立土壤不同形態碳與細菌和真菌群落組成之間的關系，通過DCA去趨勢分析結果中Axis Lengths的第一軸的大小，大于4.0選擇CCA分析，小于3.0則選擇RDA分析。用Vegan包內“ordistep”函數根據置換檢驗中F統計量的顯著性水平（P值）選擇最好的解釋變量，并采用999次的蒙特卡羅置換檢驗（Monte Carlo permutation test，999permutatio-ns）進行顯著性檢驗，使用“envfit（）”函數檢驗每個環境因子的顯著性。使用R語言軟件的vegan包進行排序運算，提取物種和環境變量的排序坐標，采用Origin2019軟件進行RDA繪圖。

2 結 果

2.1 不同有機物料添加下土壤pH和養分含量變化

表2 表示，不同處理對土壤pH和NO3--N含量無顯著影響，但土壤NH+4-N、AP、AK含量則顯著變化（P＜0.05）。R和RMT處理的NH+4-N含量分別較CK低77.38%和73.47%，AK含量分別較CK低27.21%和23.66%，但MT處理的AP含量則較CK高59.18%。

表2 秸稈和木本泥炭施用對土壤pH和養分含量影響Table 2 Effects of straw and woody peat application on soil pH and nutrient content（n=3）

2.2 不同有機物料添加下土壤活性有機碳變化

不同處理對SOC、PCM、MBC和ROC含量均無顯著影響，但顯著影響DOC、POC含量（表3）。與CK相比，R和RMT處理的DOC含量分別增加30.33%和31.46%，而MT處理的DOC含量則與CK類似；POC含量顯著增加的處理主要發生在MT和RMT處理，分別較CK增加104.9%和64.78%（P＜0.05）。

表3 秸稈和木本泥炭施用對土壤有機碳及其活性組成部分影響Table 3 Effects of straw and woody peat application on soil organic carbon and its active components（n=3）

2.3 不同有機物料添加下土壤酶活性變化

表4 表示，四種處理間的β-D-葡萄糖苷酶和β-1，4-n-乙酰氨基葡萄糖酶均無顯著差異，但顯著影響轉化酶和堿性磷酸酶活性。與CK相比，R和RMT處理的轉化酶活性分別增加364.69%和485.31%，但其堿性磷酸酶活性則與CK類似，此外，MT處理的堿性磷酸酶活性較CK降低28.15%。

表4 秸稈和木本泥炭施用對土壤酶活性影響Table 4 Effects of straw and woody peat application on soil enzyme activities（n=3）

2.4 有機物料對土壤細菌和真菌群落組成影響

2.4.1 土壤細菌和真菌門水平處理間差異 細菌16S rRNA高通量測序序列經過物種注釋后歸屬于16個門，57個綱，109個目，168個科和215個屬（圖1A），不同處理的細菌優勢菌門均為變形菌門（Proteobacteria）、酸桿菌門（Acidobacteria）、放線菌門（Actinobacteria）、綠彎菌門（Chloroflexi）和厚壁菌門（Firmicutes），其相對豐度分別為28.00%、23.90%、19.70%、8.10%、5.10%。上述優勢菌門相對豐度在不同處理間幾乎沒有顯著性差異，僅RMT處理的綠彎菌門較 CK處理增加了 25.82%（P＜0.05）。

真菌ITS高通量測序序列經過物種注釋后歸屬于12個門、28個綱、49個目、90個科和130個屬（圖1B）。不同處理的真菌優勢菌門均為子囊菌門（Ascomycota）、鞭毛菌門（Mortierellomycota）、擔子菌門（Basidiomycota），其相對豐度分別為75.4%、7.0%、4.9%。與CK處理相比，R和MT處理的子囊菌門相對豐度分別提高10.17%和9.34%。RMT處理的鞭毛菌門相對豐度較CK處理提高83.90%。

2.4.2 基于OTU水平的土壤細菌和真菌處理間差異物種分析 以CK處理為對照，基于OTU水平對R、MT和RMT處理進行差異物種分析（圖2），結果顯示，R和MT處理的細菌群落組成與CK之間沒有差異物種，而RMT處理僅顯著增加了Aquicellaunidentified豐度（圖2A）。

圖2 表示，在真菌群落中，與CK相比，R處理共有6個OTU顯著增加，7個OTU顯著降低（圖2B），其中豐度最高的為Trichoderma peltatum和Trichoderma aerugineum；MT處理中，僅一個OTU顯著增加，3個OTU顯著降低（圖2C），包括Basidiobolus ranarum和Cladorrhinum flexuosum；RMT處理中共有10個OTU顯著增加，16個OTU顯著降低（圖2D），其中增加的Chaetothyriales unidentified和Pyrenochaetaunidentified變化最為顯著。

2.5 土壤理化性質與細菌和真菌群落組成之間關系

圖3 展示了不同土壤理化性質對細菌和真菌群落組成的影響。其中，約束排序CCA（圖3A）和RDA（圖3B）結果分別展示了細菌和真菌物種分布與土壤理化性質之間的關系。

圖3 A表示，細菌的CCA中，限制在2個選定變量的CCA前兩個典范軸能夠解釋全部方差的20.79%，其中第一軸單獨解釋11.19%。NH+4-N和POC是顯著影響土壤細菌群落組成的限制性環境因子（P＜0.01）。Anosim分析顯示不同處理間的細菌群落組成無顯著差異（P＞0.05，R=0.188）。

圖3 B表示，真菌的RDA分析中，限制在6個選定變量的前兩個典范軸能夠解釋33.31%的方差，其中POC、DOC、NH+4-N是真菌物種分布的主要驅動因素（P＜0.05）。R和RMT處理的真菌群落組成與CK和MT處理的真菌群落組成沿RDA1軸分開，DOC、SOC和NH+4-N含量是驅動真菌群落組成沿該軸分開的主要環境因子。而CK和MT處理則進一步沿RDA2軸分開，PCM和POC含量則是驅動真菌群落組成沿RDA2軸分開的主要環境因子。不同處理的真菌群落組成顯著不同（P＜0.01，R=0.694）。

2.6 活性有機碳含量與酶活性及差異OTU之間的相關性

將活性有機碳含量與酶活性及差異OTU之間進行Spearman相關性分析（表5），結果表示，DOC、POC均與轉化酶顯著正相關。此外，DOC和轉化酶均與Trichoderma peltatum、Trichoderma aerugineum、Pyrenochaeta_unidentified豐度顯著正相關；POC和轉化酶均與Chaetothyrialesunidentified顯著正相關，與Basidiobolus ranarum和Cladorrhinum flexuosum顯著負相關。

表5 土壤酶活性與土壤活性有機碳及差異物種間的關系Table 5 Relationships of soil enzyme activity，soil labile organic carbon with different microbial species

3 討 論

3.1 有機物料施用對土壤基本性質的影響

與CK相比，R和RMT處理顯著降低了NH+4-N和AK含量（表2）。前人研究證明，秸稈添加可能通過影響微生物群落結構和胞外酶的活性，導致土壤中N礦化降低，從而降低了NH+4-N含量[20]。羅照霞等[21]研究結果表明，玉米植株氮、磷、鉀等吸收量隨著產量的增加而增大，本研究顯示R和RMT處理較CK相比，籽粒和秸稈產量顯著升高（數據未列出），土壤中較多的養分被植株吸收帶走，導致土壤中NH+4-N和AK含量降低。此外，MT處理中AP含量顯著增加，可能是因為木本泥炭疏松多孔，具有吸附性，使得土壤中的AP被固定，減緩了磷元素的淋失[9]。有趣的是RMT處理的AP含量升高并不顯著，這可能與RMT處理中含有秸稈，而秸稈分解過程中需要吸收土壤中的磷素有關[9]。此外，RMT處理籽粒和秸稈產量最高（數據未列出），可能隨作物吸收帶走了更多的磷從而導致土壤中AP含量降低。

3.2 有機物料施用對土壤活性有機碳的影響

DOC和POC等土壤活性有機碳是反映土壤受干擾程度最靈敏的指標[2]。賀美等[4]研究發現，秸稈還田可提高土壤DOC含量，與本研究結果相同（表3）。秸稈加入土壤后，分解產生大量的水溶性物質，直接增加土壤DOC含量，又通過激發效應促進土壤原有有機質的分解，間接導致DOC含量的升高[22]。秸稈等外源有機物料施入土壤后，一方面為微生物提供了充足的碳源，從而促進微生物的生長和繁殖，而微生物分解的有機物質是活性碳組分的主要來源。另一方面，秸稈腐爛分解過程中，改變了微生物的種群，提高了微生物及相關酶的活性，加快土壤非活性有機碳向活性有機碳的轉變，從而導致了DOC含量的升高[6]。

前人研究發現，作物殘茬和秸稈等外源有機物料的輸入可提高土壤中POC的含量[4，23]，與本研究結果中，添加物料的三個處理土壤POC含量增加一致（表3）。研究證明，添加植物殘體有利于改善土壤結構，使有機碳進入大團聚體中被保護，促進POC的形成和穩定[24]。此外，土壤中的POC主要來自于未完全分解的植物殘體[2]，楊軍等[25]利用尼龍網袋法發現小麥和玉米秸稈經過6個月的分解后仍然能夠殘留50%左右，因此R、MT、RMT中升高的POC含量可能是由未完全分解的秸稈和木本泥炭殘留造成的。

3.3 有機物料施用對土壤酶活性的影響

土壤中的酶是微生物參與土壤生物地球化學過程的主要媒介，在有機物的分解以及養分循環中起著重要的作用[26]。MT處理的堿性磷酸酶活性顯著低于CK、R和RMT處理，這可能與MT處理具有高的速效磷含量有關。Li等[26]研究結果發現，速效磷含量與堿性磷酸酶活性呈顯著負相關關系，速效磷含量升高會導致土壤對有機磷轉化為無機磷的需求減少，從而抑制了堿性磷酸酶的活性。先前研究表明，秸稈還田可顯著提高土壤轉化酶活性[27]，這與我們的研究結果一致。轉化酶是一種廣泛存在于土壤中的水解酶，能將蔗糖水解為植物和微生物可利用的葡萄糖和果糖[28]，對增加土壤中易溶性物質起著非常重要的作用[27]，本研究結果也表明，轉化酶活性與DOC和POC含量顯著正相關（表5），R和RMT處理中轉化酶活性的增加有助于將更多的秸稈成分轉化為DOC，從而導致R和RMT處理中DOC含量的顯著升高。轉化酶的活性與土壤微生物的數量和活動密切相關[28]。

3.4 影響微生物群落組成的土壤理化性質

研究表明，營養底物（有效碳，NH4+-N等）的變化與土壤中細菌和真菌群落的變化密切相關[29-30]，與我們的研究結果一致。Zheng等[30]發現，細菌和真菌群落與DOC含量呈現出非常強的相關性，且DOC與細胞外酶顯著相關。DOC是微生物不穩定C和能量的主要來源，其組分有10%～40%能夠被微生物直接分解利用[5]。Wang等[20]研究結果表明，POC是顯著影響微生物群落組成的關鍵因子之一。POC代表粗大的有機質，能為微生物提供底物[3]。有機物料施入土壤引起的大部分微生物變化都是由碳源可用性的變化引起的[2]，DOC和POC作為微生物可用性的碳底物，能為微生物提供足夠的養分來源，從而促進微生物的生長和繁殖，影響微生物的組成。

Wang等[29]研究發現，添加對土壤微生物活動和群落組成有顯著的影響。對秸稈等凋落物的分解具有刺激作用，添加的N可能通過分解者的競爭作用改變了微生物的組成[31]。一方面作為微生物的氮源，可直接為微生物提供營養，微生物在對氮素的競爭過程中，會發生組成上的變化；另一方面，在氮素限制的土壤中，可為作物提供營養促進其生長，從而刺激微生物的生長和活動，植物與微生物群落之間的競爭以及土壤中的不同作用，也可能對微生物群落組成產生影響[29]。

3.5 土壤活性有機碳與酶活性及微生物群落組成之間關系

Zheng等[30]研究認為，微生物群落通過調節細胞外酶水平來影響土壤中有機物分解過程，而真菌被認為較細菌具有更大的能力來產生分解復雜植物有機物的細胞外酶。且本研究中，不同處理間細菌群落組成沒有顯著差異（圖3A），但真菌群落組成產生了顯著的變化（圖3B）。因此這里主要討論真菌群落組成和相關微生物的變化及其與活性有機碳和酶活性之間的關系。對于真菌群落門水平的差異，與CK處理相比，R和MT處理顯著提高了子囊菌門豐度，而RMT處理顯著提高了鞭毛菌門豐度，真菌的子囊菌門大多數為腐生菌，能夠產生纖維素酶，是分解不溶性和頑固底物（如木質素）的重要菌種[32]。因此，在R和MT處理中，子囊菌門顯著升高可能與有機物料添加導致的頑固性底物增加有關。有意思的是，RMT處理中子囊菌門的豐度并未顯著提高，對真菌門水平相對豐度的相關性分析顯示（結果未列出），子囊菌門與鞭毛菌門為顯著的負相關關系（P＜0.01），因此猜測RMT處理中顯著升高的鞭毛菌門，其可能與子囊菌門存在相互競爭或拮抗作用，導致RMT處理中子囊菌門并沒有顯著升高。

對于OTU水平的真菌物種差異，DOC與Trichoderma peltatum、Trichoderma aerugineum、Pyrenochaetaunidentified三種OTU的豐度以及轉化酶的活性顯著正相關（表5）。Trichoderma peltatum和Trichoderma aerugineum均屬于木霉菌屬，張立恒等[33]研究證明，接種木霉菌能夠顯著提高土壤轉化酶的活性。因此我們推測R處理可能通過增加這兩種OTU的豐度從而提高土壤轉化酶的活性，進而引起土壤活性有機碳的變化。此外，Pyrenochaetaunidentified所屬的棘殼孢屬具有促進植株生長的作用[34]，其在RMT處理中顯著升高有利于更多的根系分泌物進入土壤，而根系分泌物主要是由易溶于水的簡單有機小分子組成[35]，其輸入能夠直接促進RMT處理中DOC含量的增加。土壤POC含量與Chaetothyriales unidentified 顯著正相關，與Basidiobolus ranarum（真菌蛙糞霉屬）以及Cladorrhinum flexuosum（糞殼菌目）顯著負相關（表5）。Chaetothyriales unidentified是土壤有機質的主要真菌分解類群[36]，其在RMT處理中顯著增加可能為轉化酶提供了足夠的碳底物，導致轉化酶活性的提高，從而加快有機物料的分解，導致POC含量的增加。此外，蛙糞霉屬是分解頑固有機物質的腐生真菌[37]，糞殼菌目被認為具有降解腐爛有機質和纖維素的作用[38]，二者在MT處理中豐度的降低以及Cladorrhinum flexuosum在RMT中豐度的減低可能會導致殘留物分解速度減慢，致使未完全分解殘留物即POC在這兩個處理土壤中累積。

4 結 論

連續兩年在小麥-玉米輪作潮土中施用秸稈和木本泥炭后，土壤POC和DOC等活性有機碳含量發生了改變，且含有秸稈處理（R、RMT）的土壤DOC含量顯著升高，而含有木本泥炭處理（MT、RMT）的土壤POC含量顯著升高，這與轉化酶活性及一些真菌菌種的相對豐度改變有關。秸稈和木本泥炭施用改變了土壤微生物群落組成，從而調節土壤酶活的作用，提高了部分土壤活性有機碳的含量，且真菌在該過程中發揮了更為重要的作用。