环境科学研究  2017, Vol. 30 Issue (5): 705-711  DOI: 10.13198/j.issn.1001-6929.2017.02.01

引用本文  

赵欣艳, 王海燕, 侯泽英, 等. 洱海沙坪湾湖滨带不同植被带中细菌分布特征[J]. 环境科学研究, 2017, 30(5): 705-711.
ZHAO Xinyan, WANG Haiyan, HOU Zeying, et al. Bacteria Distribution Characteristics of Different Vegetation Belts along Shapingwan Riparian Zone of Erhai Lake[J]. Research of Environmental Sciences, 2017, 30(5): 705-711.

基金项目

国家水体污染控制与治理科技重大专项(2012ZX07105-002)

责任作者

储昭升(1973-), 男, 安徽安庆人, 研究员, 博士, 主要从事湖泊富营养化研究, chuzs@craes.org.cn

作者简介

赵欣艳(1990-), 女, 河南济源人, xinyan809554011@163.com

文章历史

收稿日期:2016-11-17
修订日期:2017-01-16
洱海沙坪湾湖滨带不同植被带中细菌分布特征
赵欣艳1,2 , 王海燕2,3 , 侯泽英2 , 储昭升2 , 杨永哲1     
1. 西安建筑科技大学环境与市政工程学院, 陕西 西安 710055;
2. 中国环境科学研究院, 国家环境保护湖泊污染控制重点实验室, 湖泊水污染治理与生态修复技术国家工程实验室, 北京 100012;
3. 中国环境科学研究院水污染控制技术研究中心, 北京 100012
摘要:湖滨带是湖泊保护的重要屏障,其不同植被带中的细菌对入湖污染物降解起重要作用.为研究不同植被带中的细菌分布,以洱海沙坪湾湖滨带为研究对象,采用Illumina HiSeq高通量测序方法,对其中AG(乔草植被带)、EP(挺水植被带)、SP(沉水植被带)和UV(无植被带)的土壤或沉积物中的细菌多样性和群落结构进行研究.结果表明:湖滨带植被带中细菌种类丰富,共有54个门、106个纲、192个目、334个科和503个属被检测到,细菌的OTUs从高到低依次为EP(3 162个)、AG(2 926个)、UV(2 709个)和SP(2 427个),Shannon-Wiener多样性指数从高到低依次为EP(10.14)、AG(9.75)、SP(9.44) 和UV(9.26);湖滨带植被带中主要细菌类群是变形菌门(Proteobacteria)(AG,48.55%;EP,47.83%;SP,40.36%;UV,44.00%)、酸杆菌门(Acidobacteria)(AG,19.30%;EP,5.31%;SP,5.67%;UV,6.30%)、厚壁菌门(Firmicutes)(AG,6.01%;EP,8.24%;SP,3.96%;UV,13.13%)和绿弯菌门(Chloroflexi)(AG,3.98%;EP,8.91%;SP,8.95%;UV,7.59%),主要类群在不同植被带中占比不同;植被带类型对细菌的群落结构特征影响不大,但对细菌种群的多样性影响较大.典型对应分析(CCA)结果显示,w(TP)、pH和w(OM)(OM为有机质)是影响不同植被带细菌种群结构的主要环境因子.
关键词洱海湖滨带    植被带    细菌群落    分布特征    高通量测序    
Bacteria Distribution Characteristics of Different Vegetation Belts along Shapingwan Riparian Zone of Erhai Lake
ZHAO Xinyan1,2 , WANG Haiyan2,3 , HOU Zeying2 , CHU Zhaosheng2 , YANG Yongzhe1     
1. School of Environmental and Municipal Engineering, Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an 710055, China;
2. State Environmental Protection Key Laboratory for Lake Pollution Control, National Engineering Laboratory for Lake Pollution Control and Ecological Restoration, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China;
3. Research Center for Water Pollution Control Technology, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China
Abstract: The riparian zone is an important protection barrier for lakes, and the microorganisms in different vegetation belts of the zone play important roles in influent pollutant degradation.To study the bacteria distribution characteristics in different vegetation belts, Shapingwan riparian zone of Erhai Lake was selected as the study area. Illumina HiSeq high throughput sequencing molecular approach was used to study the bacteria diversity and community structure of the arbor grass vegetation belt (AG), emergent plant belt (EP), submerged plant belt (SP) and unvegetated belt (UV).The results showed that the bacteria species were very abundant in different vegetation belts, and there were 54 phyla, 106 classes, 192 orders, 334 families and 503 genera.The vegetation belts with bacteria OTUs number from high to lowwere as follows:EP (3162), AG (2926), UV (2709) and SP(2427), and the vegetation belts with Shannon diversity indices from high to low were EP(10.14), AG (9.75), SP (9.44) and UV (9.26). The predominant bacteria community were Proteobacteria(48.55% for AG, 47.83% for EP, 40.36% for SP and 44.00% for UV), Acidobacteria(19.30% for AG, 5.31% for EP, 5.67% for SP and 6.30% for UV), Firmicutes(6.01% for AG, 8.24% for EP, 3.96% for SP and 13.13% for UV) and Chloroflexi(3.98% for AG, 8.91% for EP, 8.95% for SP and 7.59% for UV), whose proportions in different vegetation belts were different. The results showed that the vegetation belt differences had influences on the bacteria diversity and community characteristics. Canonical correlation analysis indicated that TP, pH and OM were the most important environmental factors which affected the bacterial community in Shangpingwan riparian zone of Erhai Lake.
Keywords: riparian zone of Erhai Lake    vegetation belts    bacterial community    distribution characteristics    high throughput sequencing    

湖滨带是湖泊最高水位线与最低水位线之间的水陆交错带,其生态系统中细菌数量众多且种类丰富, 对其中物质的降解、转化起着关键的控制作用,并且不同种类细菌所起的作用也不同[1],是研究湖泊生物地球化学循环的热点[2].近年来,对于微生物尤其是细菌群落组成、多样性与淡水湖泊非生物因子〔如盐度[3-4]w(TP)[5-6]、pH[6]w(OM)(OM为有机质)[7-8]、氧化还原电位(Eh)[6]w(NO3-)[9]等〕的关系展开了大量的研究,但主要集中在对湖泊沉积物的细菌多样性和群落结构的分析.如运用变性梯度凝胶电泳(DGGE,denaturalization gradient gel electrophoresis)发现变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、疣微菌门(Verrucomicrobia)和硝化螺旋菌门(Nitrospirae)是南京玄武湖沉积物的主要细菌类群,典型对应分析(canonical correspondence analysis,CCA)发现pH和Eh对沉积物中细菌群落组成有显著影响[6];应用高通量测序技术(焦磷酸测序)发现变形菌门(Proteobacteria)、拟杆菌门(Bacteroidetes)、厚壁菌门(Firmicutes)和绿弯菌门(Chloroflexi)是滇池沉积物中的主要细菌类群,w(TOC)(TOC是总有机碳)是其主要环境影响因子[8];应用高通量测序技术发现云南高原的13个淡水湖泊沉积物中Proteobacteria、Chloroflexi、Actinobacteria、Bacteroidetes和Firmicutes是主要的细菌类群,w(NO3-)是其主要环境影响因子[9].

湖滨带是湖泊保护的重要屏障,自陆地到水域依次发育有乔草植被、挺水植被和沉水植被,水位的周期性变幅使得湖滨带环境较为复杂,但目前有对湖滨湿地细菌多样性研究的报道[10-12],也有对高原湖泊沉积物细菌多样性的报道[8-9, 13],尚鲜见高原湖泊湖滨带不同植被带中细菌分布特征的报道.随着生物技术的发展,高通量测序技术(high throughput sequencing)因其通量高、价格便宜等优点而得到广泛的应用[9, 13-14].

洱海为高原湖泊,相对于平原湖泊,高原湖泊相对封闭、面积较小,对人类的活动影响更为敏感,因此该研究以洱海沙坪湾典型湖滨带不同植被带为研究对象,采用IIIumina HiSeq高通量测序分子生态学方法,研究不同植被带中的细菌多样性和群落结构,以揭示洱海沙坪湾典型湖滨带不同植被带中的细菌分布特征,对深入开展洱海生物地球化学循环的研究和保护洱海具有重要意义.

1 材料与方法 1.1 样品采集

洱海(25°36′N~25°58′N、100°06′E~100°18′E)是我国西南地区典型的高原淡水湖泊,位于云南省,属于澜沧江-湄公河流域,面积为249.4 km2,蓄水量达28.8×108 m3,平均水深为10.5 m,湖水停留时间为2.75 a,水位变幅在1 964.3~1 966.0 m之间.采样当月平均气温为10.84 ℃,平均风速为1.83 m/s,降水量为9.2 mm,洱海水质状况如表 1所示.

表 1 洱海1月整体水质指标 Table 1 The overall water quality indexes of Erhai Lake in January

沙坪湾湖滨带(25°52′N、100°08′E)是洱海典型的湖滨带,处于湖湾区,常年风浪较小.于2016年1月用柱状采泥器采集沙坪湾不同植被带表层10 cm土壤或沉积物,采样点依次为岸上AG(乔草植被带)、EP(挺水植被带,主要是茭草)、SP(沉水植被带,主要是金鱼藻,少量苦草、狐尾藻)和UV(无植被带).每个采样点采集3个平行样(样地之间的距离>50 m),将样品贮存于无菌塑料袋中密封,4 ℃保存至实验室,其中一部分进行理化性质测定,另一部分将各采样点平行样混合均匀置于-80 ℃冰箱保存待DNA提取和分子生物学分析.

1.2 理化指标分析

样品的pH、Eh用Multi-parameter meter(HANNA,HI8424,Italya)现场测量,样品带回实验室后,用冷冻干燥机(LGJ-10,Beijing,China)冷冻干燥后,按照文献[15]所示方法对w(TKN)(TKN为凯氏氮)、w(TP)、w(OM)进行测定.

1.3 高通量测序及数据分析 1.3.1 细菌总DNA提取和PCR扩增

采用DNA提取试剂盒(Mo Bio Laboratories,Inc.,Solana Beach,California,USA)提取总DNA,操作步骤按照试剂盒说明书进行.采用细菌16S rDNA通用引物进行PCR扩增,引物:515F为GTGCCAGCMGCCGCGGTAA,806R为GGACTACHVGGGTWTCTAAT. PCR反应体系和PCR扩增条件根据文献[16]进行优化. PCR扩增反应体系(30 μL):Phusion Master Mix(2×)15 μL,Primer 515F 1.5 μL,Primer 806R 1.5 μL,gDNA 10 μL,H2O 2 μL.反应条件:95 ℃预变性3 min;30个循环(95 ℃, 30 s;55 ℃,30 s;72 ℃,30 s);72 ℃ 5 min. PCR产物使用2%的琼脂糖凝胶进行电泳检测,根据PCR产物进行等浓度混样,充分混匀后使用1×TAE 2%的琼脂糖凝胶电泳纯化PCR产物,选择主带大小在400~450 bp之间的序列,割胶回收目标条带,使用GeneJET胶回收试剂盒(Thermo Scientific公司,美国)进行纯化.

1.3.2 文库构建和高通量测序

使用NEB Next® UltraTM DNA Library Prep Kit for Illumina建库试剂盒(New England Biolabs公司,美国)进行文库的构建,构建好的文库经过Qubit定量和文库检测合格后,使用IIIumina HiSeq(诺禾致源,中国)进行上机测序.测序得到的原始数据(Raw Data)存在一定比例的干扰数据(Dirty Data),为了使信息分析的结果更加准确、可靠,需要对原始数据进行拼接、过滤,得到有效数据(Clean Data).

1.4 数据处理

利用Uparse软件(Uparse v7.0.1001,http://drive5.com/uparse)[17]对所有样品的全部Effective Tags进行聚类,以97%的一致性(Identity)将序列聚类成为OTUs(Operational Taxonomic Units)[14],然后筛选出出现频数最高的序列作为OTUs的代表序列进行物种注释.

以覆盖率(Coverage)[18]评估所建文库对微生物多样性的体现,Coverage指数(C)用于指示获得的数据结果对整体样本文库的覆盖程度,数值越大,则样本文库中的序列在试验中被检测到的概率越高,反之则越低.通过该指数可以检验测序结果的真实性:

$C=\left[ 1-\frac{\text{n}1}{N} \right]\times 100%$

式中,N为文库阳性克隆数,n1为文库中仅有1个克隆的OTUs.

采用Shannon-Wiener多样性指数(H′)[19]评估文库的微生物多样性:

$H'-\sum\limits_{i=1}^{m}{{{P}_{i}}\ln {{P}_{i}}}$

式中,N为样品的克隆总数,ni为第i个OTUs的克隆数.

CCA(Canoco for Windows 4.5) 统计用于分析环境因子与微生物群体结构的关系[20].数据分析采用Excel 2007和SPSS v18. 0软件完成.采用单因素方差分析及最小差异法(LSD)比较不同数组间的差异.

2 结果与分析 2.1 不同植被带土壤或沉积物特征

采样时,洱海ρ(NH4+-N)、ρ(TP)均达到GB 3838—2002 《地表水环境质量标准》Ⅰ类水质标准,ρ(TN)、ρ(CODMn)均达到Ⅱ类水质标准,总体来说洱海水质处于较清洁状态(见表 1).

沙坪湾各采样点土壤或沉积物的理化性质如表 2所示.从陆上到水体,AG土壤的pH(7.70~8.10) 明显高于水体中沉积物的pH(7.01~7.34),水体中各采样点沉积物之间的pH差别不大,基本维持在中性.岸上土壤的w(TKN)、w(OM)、w(TP)均低于水体中的沉积物,w(TP)(0.94 g/kg)在SP含量最高,而w(TKN)(5.14 g/kg)、w(OM)(44.73 g/kg)均在UV处呈现最大值.从岸上到水体中Eh呈递减的趋势,由166.9 mV逐步降至-80.73 mV,这与水深(0~6 m)逐渐增加、氧化环境相应逐渐减弱有关.

表 2 洱海沙坪湾湖滨带不同植被带的物理化学特征 Table 2 Physicochemical characteristics of different vegetation belts from Shapingwan riparion zone of Erhai Lake
2.2 不同植被带细菌多样性分布特征

AG、EP、SP和UV4个样点高通量测序获得的有效序列分别为57 087、54 503、20 286和37 043,序列平均长度为254 bp.将97%一致性的序列聚类成为同一个OTUs,4个植被带的OTUs分别为2 926、3 162、2 427和2 709个,最大值出现在EP,最小值在SP. AG、EP、SP和UV 4个样点克隆文库的覆盖率(C)分别为93.0%、93.9%、96.2%和93.6%(见表 3),表明测序结果可以真实反映样品中微生物的真实情况,具有较好的可靠性.Shannon-Wiener多样性指数用于计算群落的多样性,沙坪湾湖滨带样品的Shannon-Wiener多样性指数从高到低依次为EP(10.14)、AG(9.75)、SP(9.44) 和UV(9.26),AG、EP、SP的细菌多样性均高于UV,表明植被带植物的生长能够促进细菌多样性的增加,并且EP的微生物种类最为丰富.

表 3 洱海沙坪湾湖滨带不同植被带细菌种群多样性指数 Table 3 Bacteria diversity indices of different vegetation belts from Shapingwan riparion zone of Erhai Lake
2.3 不同植被带细菌种群结构特征

沙坪湾湖滨带不同采样点中的细菌共有54个门、106个纲、192个目、334个科和503个属,其中EP检测到的物种最为丰富,共检测到50个门、98个纲、182个目、305个科和447个属(见表 4).细菌类群主要有Proteobacteria(40.36%~48.55%)、Firmicutes(3.96%~13.13%)、Chloroflexi(3.98%~8.95%)、Acidobacteria(5.31%~19.30%)、Euryarchaeota(0.02%~8.59%)、Actinobacteria(1.20%~6.35%)、Bacteroidetes(1.97%~5.41%)、Spirochaetes(0.64%~5.10%)、Planctomycetes(2.76%~4.48%)、Nitrospirae(0.73%~1.99%)和其他类群(7.47%~16.30%)(见图 1),表明植被带对细菌类群的种类没有影响,但对细菌类群的占比有影响.

表 4 洱海沙坪湾湖滨带不同植被带细菌群落结构 Table 4 Bacteria community of different vegetation belts from Shapingwan riparian zone of ErhaiLake

图 1 洱海沙坪湾湖滨带不同植被带主要细菌类群构成 Figure 1 The main bacterial phyla of different vegetation belts from Shapingwan riparion zone of Erhai Lake

Proteobacteria占绝对优势,在AG、EP、SP和UV 4个采样点含量最高,丰度依次为48.55%、47.83%、40.36%和44.00%,在AG丰度最高. Acidobacteria、Firmicutes和Chloroflexi也是含量很丰富的细菌类群,其中Acidobacteria是AG处第二大丰富的细菌类群,其在AG处土壤中的含量(19.30%)高于沉积物EP(5.31%)、SP(5.67%)和UV(6.30%);Chloroflexi是EP和SP处第二大丰富的细菌类群,其在EP(8.91%)、SP(8.95%)和UV(7.59%)中的含量高于在AG(3.98%)的含量;Firmicutes在各采样点的含量依次为AG(6.01%)、EP(8.24%)、SP(3.96%)和UV(13.13%),在SP处含量最低,在UV处含量最高,是UV的第二大丰富细菌类群.

2.4 细菌种群结构其他影响因素分析

采用CCA统计分析细菌类群和环境因子的相关性,图 2展示了洱海沙坪湾湖滨带主要的细菌类群和环境因子的关系.由图 2可见,第1排序轴(轴1) 与第2排序轴(轴2) 解释度分别为66.70%和24.74%,与轴1相关性高的理化因子有w(TP)(R2=-0.964 4) 和pH(R2=0.931 3);与轴2相关的理化因子有w(OM)(R2=0.956 2)、w(TKN)(R2=0.805 4) 和含水率(R2=0.801 1).

优势门:Pro—变形菌门(Proteobacteria);Acid—酸杆菌门(Acidobacteria);Firm—厚壁菌门(Firmicutes);Chlo—绿弯菌门(Chloroflexi);Eury—广古菌门(Euryarchaeota);Actin—放线菌门(Actinobacteria);Bacter—拟杆菌门(Bacteroidetes);Spiro—螺旋菌门(Spirochaetes);Plact—浮霉菌门(Planctomycetes);Nitro—硝化螺旋菌门(Nitrospirae). 图 2 细菌类群和环境因子CCA分析结果 Figure 2 The CCA results for bacteria phyla and the environmental factors
3 讨论 3.1 植被带对细菌多样性分布特征的影响

洱海沙坪湾湖滨带4个采样点共有54个门、106个纲、192个目、334个科和503个属被检测到,将序列相似性>97%的序列归为同一OTUs[14],洱海湖滨带不同植被带的OTUs为EP(3 162个)>AG(2 926个)>UV(2 709个)>SP(2 427个);Shannon-Wiener多样性指数为EP(10.14)>AG(9.75)>SP(9.44)>UV(9.26);与UV结果相比,植被带植物的生长能够促进细菌多样性的增加,并且EP植被带的微生物种类最为丰富,这可能是因为EP受水位变幅影响最大,再加上挺水植物(主要为茭草)根系活动较旺盛,其周围的环境复杂多变,因此适应更多种类细菌的生存,表明以茭草为主的挺水植被带更有利于细菌多样性的增加.

研究表明,洱海赤裸湖滨带土壤和树、草覆盖的山地土壤采用Illumina MiSeq检测到19个门的细菌,OTUs在583~873个之间,Shannon-Wiener多样性指数介于4.87~5.89之间[13].该研究中AG检测到43个门的细菌,OTUs为2 926个,Shannon-Wiener多样性指数为9.75,高于上述报道.渤海莱州湾潮间带湿地用高通量测序检测到36个门、69个纲和184个属的细菌,OTUs在2 564~4 072个之间,Shannon-Wiener多样性指数为6.81~7.76[14].该研究中EP检测到50个门、98个纲和447个属的细菌,OTUs为3 162个,Shannon-Wiener多样性指数为10.14,与上述结果接近.应用焦磷酸测序对滇池沉积物检测,得到27个门、415个属的细菌,OTUs为1 111~2 588个之间,Shannon-Wiener多样性指数为6.09~9.85[8].该研究中UV检测到49个门、89个纲和345个属的细菌,OTUs为2 709个,Shannon-Wiener多样性指数为9.26,高于滇池沉积物.洱海沙坪湾湖滨带AG和UV处细菌的OTUs和Shannon-Wiener多样性指数均高于洱海赤裸的湖滨带土壤和树、草覆盖的山地土壤和滇池沉积物,但是洱海沙坪湾湖滨带EP的OTUs和莱州湾潮间带湿地相当,这可能是因为环境不同,并且不同环境中植物种类类别不同,再加上湖滨带水位变幅较大,同时不同植物根系在生长过程中可以和周围环境进行频繁的物质交换,不断改变根系周围环境的养分、pH和通气状况等[21],这种多生态位的出现有利于多种形式的细菌反应过程,从而能够提高细菌的多样性.

3.2 植被带对湖滨带主要细菌类群结构的影响

湖泊微生物多样性的研究主要集中在沉积物,对湖滨带微生物多样性的研究较少.该研究中洱海沙坪湾湖滨带不同植被带中的主要细菌类群均为Proteobacteria、Acidobacteria、Firmicutes和Chloroflexi,但在不同植被带中占比不同,植被带位置的不同和生境异质性可能是影响细菌类群的主要因素.

Proteobacteria和Chloroflexi是湖泊沉积物中的常见细菌类群[8-9, 22]. Proteobacteria在水生态系统中可参与各种生物化学过程[23-24],其在洱海沙坪湾湖滨带不同植被带中的丰度分别为AG(48.55%)>EP(47.83%)>UV(44.00%)>SP(40.36%),其在AG土壤中的含量最高,其次为EP,表明AG中草本植物和EP中以茭草为主的挺水植物均有利于Proteobacteria的生长,但其含量略低于滇池(35.8%~83.65)[8]和云南13个淡水湖泊(44%~77%)沉积物中的含量[9];Chloroflexi在环境中也普遍存在,但由于其生长条件苛刻,很难获得纯培养[25-26],其在沉积物EP(8.91%)、SP(8.95%)和UV(7.59%)中的含量高于土壤AG(3.98%),在沉积物中有植被处含量高于无植被处,并且在水深4m处的沉水植被带含量最高,与曾报道其在湖泊沉积物中占主导地位相一致[8, 22, 27]. Chloroflexi在EP和SP含量较高可能是因为植被带中的相关植物更易与外界进行物质交换,表明沉水植物更能提供适应Chloroflexi生长的条件.

Acidobacteria和Firmicutes都多被发现于陆地环境. Acidobacteria在土壤AG(19.30%)中的含量高于沉积物EP(5.31%)、SP(5.67%)和UV(6.30%),并且在沉积物中随着水深的增加其含量逐渐增加,呈现富集趋势;Acidobacteria也曾被报道生活在金属污染区域等酸性较强的环境中[28],其在洱海湖滨带沉积物中的存在说明洱海的环境可能存在酸化的倾向,也表明AG中的草本植物可能更有利于该细菌类群生长; Firmicutes的含量依次为AG(6.01%)、EP(8.24%)、SP(3.96%)和UV(13.13%),其在SP含量最低、在UV含量最高,总的来说随着水深的增加呈现先降后升的趋势,该细菌类群可以降解多种有机污染物,如多氯联苯[29]、石油烃[30]等.在该研究中Acidobacteria和Firmicutes作为主要的细菌类群出现在洱海湖滨带的沉积物中,这可能是因为沙坪湾湖滨带附近的入湖河流带入污染物的同时也带入了Acidobacteria和Firmicutes,表明上述两种细菌类群受植被带的影响较小.

3.3 环境因子与细菌群落结构的关系

该研究中细菌种群结构的分布主要受环境因子中w(TP)、pH和w(OM)的影响,这与其他研究结果相一致.如ZENG等[6]发现pH和Eh对南京玄武湖沉积物中细菌群落组成有显著的影响;SONG等[5]对东平湖沉积物的研究发现w(TP)含量和细菌的群落显著相关;EIKO等[31]研究发现在中性条件下,不同年代白垩草原土壤微生物群落结构的重要驱动因子是磷.在湖泊生态系统中,多种营养元素综合作用达到生态位分离从而形成一定的微生物群落结构[32].磷作为湖泊生态系统的重要营养限制因子,必定会对微生物的群落结构产生影响;pH可能是通过直接影响细菌生物学机制来影响细菌群落结构的[33]w(OM)是反映有机营养程度的重要标志[34],制约着微生物的代谢活动从而影响着细菌的群落结构.在不同植被带中,不同种类植物对营养物质的代谢及呼吸等生命活动会影响环境因子中的w(TP)、pH和w(OM)等[20],从而影响细菌的多样性和群落结构.

4 结论

a)植被带对洱海沙坪湾湖滨带不同植被带中细菌多样性有较大影响,OTUs为EP(3 162个)>AG(2 926个)>UV(2 709个)>SP(2 427个),Shannon-Wiener指数为EP(10.14)>AG(9.75)>SP(9.44)>UV(9.26).EP处OTUs和多样性最高,SP处OTUs最少,而UV处多样性最低,这可能是因为不同植物根系在生长过程中可以和周围环境进行频繁的物质交换,不断改变根系周围环境的w(TP)、pH、w(OM)和通气状况等.

b)植被带对洱海沙坪湾湖滨带不同植被带的细菌群落结构影响不大,不同植被带中均分布有Proteobacteria(AG,48.55%;EP,47.83%;SP,40.36%;UV,44.00%)、Acidobacteria(AG,19.30%;EP,5.31%;SP,5.67%;UV,6.30%)、Firmicutes(AG,6.01%;EP,8.24%;SP,3.96%;UV,13.13%)和Chloroflexi(AG,3.98%;EP,8.91%;SP,8.95%;UV,7.59%)细菌类群,但不同植被带中细菌类群丰度具有较大的差异.

c) w(TP)、pH和w(OM)是影响洱海沙坪湾湖滨带细菌种群结构的主要环境因子,这可能是因为不同种类植物对营养物质的代谢及呼吸等生命活动会影响环境因子中的w(TP)、pH和w(OM)等,从而影响细菌的多样性和群落结构.

参考文献
[1]
COTTRELL M T, DAVID K L. Contribution of major bacterial groups to bacterial biomass production(thymidine and leucine incorporation)in the Delaware estuary[J]. Limnology & Oceanography, 2003, 48(1): 168-178. (0)
[2]
MCCLAIN M E. Biogeochemical hot spots and hot moments at the interface of terrestrial and aquatic ecosystems[J]. Ecosystems, 2003, 6(4): 301-312. DOI:10.1007/s10021-003-0161-9 (0)
[3]
EDLUND A, SOULE T, SJÖLING S, et al. Microbial community structure in polluted Baltic Sea sediments[J]. Environmental Microbiology, 2006, 8(2): 223-232. DOI:10.1111/emi.2006.8.issue-2 (0)
[4]
DAI Jiangyu, TANG Xiangming, GAO Guang, et al. Effects of salinity and nutrients on sedimentary bacterial communities in oligosaline Lake Bosten, Northwestern China[J]. Aquatic Microbial Ecology, 2013, 69(2): 123-134. DOI:10.3354/ame01627 (0)
[5]
SONG H, LI Z, DU B, et al. Bacterial communities in sediments of the shallow Lake Dongping in China[J]. Journal of Applied Microbiology, 2012, 112(1): 79-89. DOI:10.1111/jam.2011.112.issue-1 (0)
[6]
ZENG Jin, YANG Liuyan, LIANG Yi, et al. Spatial distribution of bacterial communities in sediment of a eutrophic lake revealed by denaturing gradient gel electrophoresis and multivariate analysis[J]. Canadian Journal of Microbiology, 2009, 54(12): 1053-1063. (0)
[7]
PARKES R J, WEBSTER G, CRAGG B A, et al. Deep sub-seafloor prokaryotes stimulated at interfaces over geological time[J]. Nature, 2005, 436(7049): 390-394. DOI:10.1038/nature03796 (0)
[8]
BAI Yaohui, SHI Qing, WEN Donghui, et al. Bacterial communities in the sediments of Dianchi Lake, a partitioned eutrophic waterbody in China[J]. Plos One, 2012, 7(5): e37796-e37796. DOI:10.1371/journal.pone.0037796 (0)
[9]
ZHANG Jingxu, YANG Yuyin, ZHAO Lei, et al. Distribution of sediment bacterial and archaeal communities in plateau freshwater lakes[J]. Applied Microbiology and Biotechnology, 2015, 99(7): 3291-3302. DOI:10.1007/s00253-014-6262-x (0)
[10]
叶磊, 祝贵兵, 王雨, 等. 白洋淀湖滨湿地岸边带氨氧化古菌与氨氧化细菌的分布特性[J]. 生态学报, 2011, 31(8): 2209-2215.
YE Lei, ZHU Guibing, WANG Yu, et al. Abundance and biodiversity of ammonia-oxidizing archaeal and bacteria in littoral wetland of Baiyangdian lake, North China[J]. Acta Ecologica Sinica, 2011, 31(8): 2209-2215. (0)
[11]
杜瑞芳, 李靖宇, 赵吉. 乌梁素海湖滨湿地细菌群落结构多样性[J]. 微生物学报, 2014, 54(10): 1116-1128. (0)
[12]
WANG Yu, ZHU Guibin, YE Lei, et al. Spatial distribution of archaeal and bacterial ammonia oxidizers in the littoral buffer zone of a nitrogen-rich lake[J]. Journal of Environmental Sciences, 2012, 24(5): 790-799. DOI:10.1016/S1001-0742(11)60861-9 (0)
[13]
CHEN Yihui, DAI Yu, WANG Yilin, et al. Distribution of bacterial communities across plateau freshwater lake and upslope soils[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2016, 43(5): 61-69. (0)
[14]
WANG Liping, ZHENGBinghui, NANBingxu, et al. Diversity of bacterial community and detection of nirS-and nirK-encoding denitrifying bacteria in sandy intertidal sediments along Laizhou Bay of BohaiSea, China[J]. Marine Pollution Bulletin, 2014, 88(1-2): 215-223. DOI:10.1016/j.marpolbul.2014.09.002 (0)
[15]
鲍士旦. 土壤农化分析[M]. 北京: 中国农业出版社, 1999. (0)
[16]
ZHENG Binghui, WANG Liping, LIU Lusan. Bacterial community structure and its regulating factors in the intertidal sediment along the Liaodong Bay of BohaiSea, China[J]. Microbiological Research, 2014, 169(8): 585-592. (0)
[17]
EDGAR R C, HAAS B J, CLEMENTE J C, et al. UCHIME improves sensitivity and speed of chimera detection[J]. Bioinformatics, 2011, 27(16): 2194-2200. DOI:10.1093/bioinformatics/btr381 (0)
[18]
GOODI. The population frequencies of species and the estimation of population parameters[J]. Biometrika, 1953, 40(34): 237-264. (0)
[19]
KREBS C. Ecological methodology[M]. New York: Harper & Row, 1989. (0)
[20]
BRAAK C J F T. CANOCO:an extension of DECORANA to analyze species-environment relationships[J]. Plant Ecology, 1988, 75(3): 159-160. (0)
[21]
胡小贞, 许秋瑾, 金相灿, 等. 湖泊底质与水生植物相互作用综述[J]. 生物学杂志, 2011, 28(2): 73-76. (0)
[22]
SHAO Keqiang, GAO Guang, WANG Yongping, et al. Vertical diversity of sediment bacterial communities in two different trophic states of the eutrophic Lake Taihu, China[J]. Journal of Environmental Sciences, 2013, 25(6): 1186-1194. DOI:10.1016/S1001-0742(12)60122-3 (0)
[23]
CHENG Wen, ZHANG Jingxu, WANG Zhao, et al. Bacterial communities in sediments of a drinking water reservoir[J]. Annals of Microbiology, 2014, 64(2): 875-878. DOI:10.1007/s13213-013-0712-z (0)
[24]
LIU Yong, ZHANG Jingxu, ZHAO Lei, et al. Spatial distribution of bacterial communities in high-altitude freshwater wetland sediment[J]. Limnology, 2014, 15(3): 249-256. DOI:10.1007/s10201-014-0429-0 (0)
[25]
HUGENHOLTZ P, GOEBEL B M, PACE N R. Impact of culture-independent studies on the emerging phylogenetic view of bacterial diversity[J]. Journal of Bacteriology, 1998, 180(18): 4765-4774. (0)
[26]
RAPPÉ M S, GIOVANNONI S J. The uncultured microbial majority[J]. Annual Review of Microbiology, 2003, 57(1): 369-394. DOI:10.1146/annurev.micro.57.030502.090759 (0)
[27]
ZHAO Dayong, HUANG Rui, ZENG Jin, et al. Diversity analysis of bacterial community compositions in sediments of urban lakes by terminal restriction fragment length polymorphism(T-RFLP)[J]. World Journal of Microbiology & Biotechnology, 2012, 28(11): 3159-3170. (0)
[28]
BARNS S M, CAIN E C, SOMMERVILLE L, et al. Acidobacteria phylum sequences in uranium-contaminated subsurface sediments greatly expand the known diversity within the phylum[J]. Applied & Environmental Microbiology, 2007, 73(9): 3113-3116. (0)
[29]
GOMES B C, ADORNO M A T, OKADA D Y, et al. Analysis of a microbial community associated with polychlorinated biphenyl degradation in anaerobic batch reactors[J]. Biodegradation, 2014, 25(6): 797-810. DOI:10.1007/s10532-014-9700-7 (0)
[30]
CUPPLES A M. RDX degrading microbial communities and the prediction of microorganisms responsible for RDX bioremediation[J]. International Biodeterioration & Biodegradation, 2013, 85(7): 260-270. (0)
[31]
EIKO K, HANNES G, JOHANNES V V, et al. Soil and plant factors driving the community of soil-borne microorganisms across chronosequences of secondary succession of chalk grasslands with neutral pH[J]. Fems Microbiology Ecology, 2011, 77(2): 285-294. DOI:10.1111/j.1574-6941.2011.01110.x (0)
[32]
DYKHUIZEN D E. Santa rosalia revisited:why are there so many species of bacteria?[J]. Antonie van Leeuwenhoek, 1998, 73(1): 25-33. DOI:10.1023/A:1000665216662 (0)
[33]
YANNARELL A C, TRIPLETT E W. Geographic and environmental sources of variation in lake bacterial community composition[J]. Applied & Environmental Microbiology, 2005, 71(1): 227-239. (0)
[34]
余辉, 张文斌, 卢少勇, 等. 洪泽湖表层底质营养盐的形态分布特征与评价[J]. 环境科学, 2010, 31(4): 961-968.
YU Hui, ZHANG Wenbin, LU Shaoyong, et al. Spatial distribution characteristics of surface sediment nutrients in Lake Hongze and their pollution status evaluation[J]. Journal of Environmental Sciences, 2010, 31(4): 961-968. (0)