甄麗莎, 谷 潔, 胡 婷, 呂 睿, 賈鳳安, 劉 晨, 李 燕

1 西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院, 楊凌 712100 2 陜西省微生物研究所, 西安 710043 3 陜西省循環(huán)農(nóng)業(yè)工程技術(shù)研究中心, 楊凌 712100

黃土高原石油污染土壤微生物群落結(jié)構(gòu)及其代謝特征

甄麗莎1,2, 谷 潔1,3,*, 胡 婷1, 呂 睿2, 賈鳳安2, 劉 晨2, 李 燕2

1 西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院, 楊凌 712100 2 陜西省微生物研究所, 西安 710043 3 陜西省循環(huán)農(nóng)業(yè)工程技術(shù)研究中心, 楊凌 712100

針對(duì)污染脅迫下土壤微生物群落變化和代謝變異等問題，基于平板稀釋法和Biolog微平板分析方法，研究了陜北黃土高原石油污染土壤微生物群落結(jié)構(gòu)、代謝特征及其功能多樣性。結(jié)果表明，不同類群的土壤微生物對(duì)石油污染脅迫的響應(yīng)不同，污染土壤細(xì)菌和真菌數(shù)量高出清潔土壤1個(gè)數(shù)量級(jí)，而污染土壤的放線菌數(shù)量極顯著減少(P<0.01)；污染土壤和清潔土壤微生物對(duì)糖類和多聚物類碳源較易利用，污染土壤微生物總體上代謝碳源的種類和活性均低于清潔土壤。微生物群落主成分分析(PCA)表明，石油污染土壤和清潔土壤的微生物群落存在顯著差異(P<0.01)，起分異作用的碳源主要為糖類，其次是羧酸類和氨基酸類；隨著土壤石油含量增加，典型變量值變異(離散)增大，土壤微生物群落結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性降低。微生物群落多樣性分析表明，Shannon豐富度指數(shù)(H)、McIntosh均一度指數(shù)(U)和Simpson優(yōu)勢(shì)度指數(shù)(1/D)均達(dá)到極顯著差異(P<0.01)，污染土壤微生物群落H和U低于清潔土壤，但是一定濃度的石油污染可以刺激土壤微生物群落中優(yōu)勢(shì)種群的生長(zhǎng)，1/D增高。研究結(jié)果為陜北黃土高原石油污染區(qū)土壤微生物修復(fù)提供理論基礎(chǔ)。

黃土高原; 石油污染; 微生物群落結(jié)構(gòu); 群落代謝特征

黃土高原礦產(chǎn)資源豐富，是中國(guó)重要的能源基地。據(jù)統(tǒng)計(jì)，陜北地區(qū)石油已探明儲(chǔ)量11億t，2009年僅延安地區(qū)原油產(chǎn)量就達(dá)1224萬t[1]。在該地區(qū)石油產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中，由于開采和運(yùn)輸過程中存在一些不合理的作業(yè)方式，導(dǎo)致了石油進(jìn)入土壤，引起了土壤石油污染的環(huán)境問題[2]。由于土壤系統(tǒng)的開放性，石油污染物可以通過蒸發(fā)作用進(jìn)入大氣環(huán)境，通過徑流和滲透等途徑進(jìn)入水環(huán)境，再從大氣、土壤和水環(huán)境轉(zhuǎn)移到植物、動(dòng)物和人體，對(duì)人類健康造成持久性危害[3-4]。石油污染已經(jīng)成為該地區(qū)土壤生態(tài)環(huán)境保護(hù)的一個(gè)突出問題[5-6]。在該區(qū)域石油污染方面，任磊等[7]對(duì)黃土高原延河流域石油類物質(zhì)徑流污染規(guī)律進(jìn)行了研究。王金成等[8]對(duì)黃土高原微生物3大類群，以及土壤含鹽率、有機(jī)質(zhì)含量等環(huán)境因子的相互作用進(jìn)行了研究。陸昕等[9]利用假單胞菌對(duì)陜北石油污染土壤進(jìn)行了生物修復(fù)。但是，有關(guān)陜北黃土高原石油污染土壤微生物群落結(jié)構(gòu)、代謝特征和微生物群落功能多樣性的研究卻鮮見報(bào)道。土壤微生物是土壤生物活性的重要組成部分，參與土壤中有機(jī)物質(zhì)的分解、轉(zhuǎn)化等生物化學(xué)過程。土壤微生物群落結(jié)構(gòu)、代謝特征和功能多樣性可作為土壤環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)[10]。劉五星等[11]已利用微生物群落結(jié)構(gòu)和物種多樣性對(duì)南京周邊石油污染土壤的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。本文利用平板稀釋法和Biolog微平板法研究了陜北黃土高原石油污染土壤中微生物群落結(jié)構(gòu)及其功能多樣性，分析了石油污染土壤微生物對(duì)單一碳源的利用程度，對(duì)黃土高原石油污染土壤生態(tài)環(huán)境和可生物修復(fù)性進(jìn)行評(píng)價(jià)，以期為陜北黃土高原石油污染區(qū)生態(tài)修復(fù)提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究地區(qū)概況

供試土壤采自陜西省延安市寶塔區(qū)河莊坪油井(109°26′ E，36°40′ N)，海拔1018—1045 m，位于鄂爾多斯盆地伊陜斜坡中段，地處黃土高原丘陵溝壑區(qū)，屬于大陸性半干旱半濕潤(rùn)氣候，年均氣溫7.7—10.6 ℃，年均日照2300—2700 h，年均無霜期170 d，年均降水量500 mm。

1.2 試驗(yàn)材料

1.2.1 土樣采集

石油污染土壤外觀呈黑色或深棕色、有嚴(yán)重油味。選取2處石油污染土壤，采集表層(0—20 cm)土壤樣品，記為石油污染土壤- 1(Petroleum contaminated soil- 1, PCS- 1)和石油污染土壤- 2(Petroleum contaminated soil- 2, PCS- 2)。另在油井附近玉米農(nóng)田，隨機(jī)選取5個(gè)采樣點(diǎn)，采集農(nóng)田表層(0—20 cm)土壤樣品，除去表面可見的動(dòng)物和植物殘?bào)w，混勻，記為對(duì)照非石油污染土壤(CK)。將土樣置于冰箱內(nèi)帶回實(shí)驗(yàn)室。一部分新鮮土壤研磨過2 mm篩，4 ℃保存，供測(cè)定土壤石油含量和微生物群落代謝特征；另一部分風(fēng)干，供測(cè)定土壤理化性狀使用。

1.2.2 Biolog ECO 微平板

Biolog ECO微平板(ECO MicroPlate，美國(guó)Marix Technologies Corporation生產(chǎn))的31種單一碳源分為6大類[12]，包括糖類10種、羧酸類7種、氨基酸類6種、多聚物類4種、多胺化合物類2種和芳香化合物類2種。

1.3 試驗(yàn)指標(biāo)及其測(cè)定方法

1.3.1 土壤石油含量及理化性狀測(cè)定

土壤石油含量采用重量法測(cè)定，稱取10 g石油污染土壤，依次使用20 mL正己烷、20 mL二氯甲烷和20 mL三氯甲烷進(jìn)行索氏提取，合并提取液置于100 mL圓底燒瓶中蒸餾去除溶劑，置烘箱中至恒重，取出放入干燥器中冷卻30 min后稱重。土壤pH值用PDS- 3C型精密pH計(jì)測(cè)定(土∶水比為1∶2.5)[13]。土壤全氮、全碳、速效磷和速效鉀采用農(nóng)化分析法測(cè)定[14]。土壤基本理化性質(zhì)見表1。

表1 土壤基本理化性狀

1.3.2 微生物數(shù)量測(cè)定

采用平板稀釋法對(duì)土壤中的細(xì)菌、真菌、放線菌數(shù)量進(jìn)行測(cè)定[15]。其中，細(xì)菌培養(yǎng)基為牛肉膏蛋白胨培養(yǎng)基；真菌培養(yǎng)基為PDA(馬鈴薯葡萄糖瓊脂)培養(yǎng)基，加入抗生素使其終濃度為100 μg/mL；放線菌培養(yǎng)基為高氏Ⅰ號(hào)培養(yǎng)基，加入重鉻酸鉀使其終濃度為50 mg/L[16]。

1.3.3 微生物群落水平生理輪廓(CLPPs)測(cè)定

稱取相當(dāng)于5.0 g風(fēng)干質(zhì)量的新鮮土壤，加入裝有45 mL無菌生理鹽水(0.85%NaCl)的三角瓶中，搖床(200 r/min)振蕩30 min，獲得土壤樣品表面和內(nèi)部的微生物懸浮液，靜置片刻后取上清液，采用10倍稀釋法，用無菌生理鹽水將其稀釋至濃度為10-3的懸浮液。在超凈工作臺(tái)上，將稀釋好的土壤懸浮液接種于ECO微平板中，每孔150 μL。將接種的ECO板裝入聚乙烯盒中置于25 ℃暗箱培養(yǎng)，連續(xù)培養(yǎng)240 h，在此培養(yǎng)過程中每隔12 h在ELISA反應(yīng)微平板讀數(shù)器上590 nm處讀數(shù)1次[17]。

1.4 數(shù)據(jù)處理

1.4.1 孔平均顏色變化率(AWCD)

式中，Ci為各反應(yīng)孔在590 nm處的吸光值；R為ECO板對(duì)照孔A1在590 nm處的吸光值。Ci-R小于零的孔，計(jì)算時(shí)記為零，即：Ci-R≥0[18]。

1.4.2 群落多樣性指數(shù)

群落Shannon豐富度指數(shù)(H)：

H=-∑ Pi× lnPi

式中，Pi為第i孔相對(duì)吸光值與整板平均相對(duì)吸光值總和的比，即：Pi=(Ci-R)/ ∑(Ci-R)。

群落Simpson優(yōu)勢(shì)度指數(shù)(D)

式中，ni為第i孔相對(duì)吸光值(Ci-R)，N為相對(duì)吸光值的總和，Simpson指數(shù)通常用1/D值表示。

群落McIntosh均一度指數(shù)(U)

式中，ni為第i孔相對(duì)吸光值(Ci-R)。

采用Biolog ECO板培養(yǎng)120 h反應(yīng)孔的平均顏色變化率用于主成分分析。數(shù)據(jù)采用Excel(V2003)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和制圖，采用SAS(V8.1)和SPSS(18.0)軟件進(jìn)行主成分分析析。

2 結(jié)果與分析

2.1 石油污染土壤微生物群落組成分析

土壤微生物對(duì)土壤生態(tài)環(huán)境的變化較植物和土壤動(dòng)物更為敏感。由表2可見，CK、PCS- 1和PCS- 2 3種土壤微生物總量和組成存在較大差異。CK土壤微生物數(shù)量大小為細(xì)菌>放線菌>真菌，石油污染土壤PCS- 1和PCS- 2微生物數(shù)量發(fā)生變異，表現(xiàn)為細(xì)菌>真菌>放線菌。各處理土壤中的細(xì)菌占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)(百分含量均在94%以上)，CK處理土壤中真菌數(shù)量最低， PCS- 1和PCS- 2土壤中放線菌數(shù)量最低。不同土壤的細(xì)菌數(shù)量大小依次為PCS- 1>PCS- 2>CK，PCS- 1和PCS- 2處理的細(xì)菌數(shù)量極顯著高于CK處理(P<0.01)，分別為CK處理的9.0倍和5.8倍，PCS- 1和PCS- 2之間差異達(dá)到顯著水平(P<0.05)；3種土壤的真菌數(shù)量差異達(dá)到極顯著水平(P<0.01)，PCS- 1和PCS- 2處理的真菌數(shù)量分別為CK處理的9.0倍和4.0倍；CK處理的放線菌數(shù)量極顯著高于石油污染土壤(P<0.01)，是PCS- 1的19.5倍，PCS- 2的58.7倍，PCS- 1和PCS- 2之間差異不顯著(P>0.05)。

表2 石油污染土壤微生物數(shù)量與組成分析

2.2 微生物群落代謝特征及其功能多樣性分析

2.2.1 ELLSA平均顏色變化率(AWCD)分析

平均顏色變化率(AWCD)反應(yīng)土壤微生物的活性，是微生物群落利用單一碳源能力的重要指標(biāo)[19]。AWCD值越大，表明土壤中微生物活性越高。從圖1可以看出，3種土壤微生物群落的AWCD隨著培養(yǎng)時(shí)間的延長(zhǎng)而逐漸升高。在0—24 h培養(yǎng)時(shí)期，各處理的AWCD均很小，說明在24 h之內(nèi)碳源基本未被微生物群落利用；從24 h開始，各處理的AWCD出現(xiàn)了明顯的變化，反映出此后微生物群落活性增強(qiáng)，碳源被大幅度利用，其中，CK的土壤微生物群落的AWCD急劇升高，增長(zhǎng)斜率最大，為0.02。3種土壤的AWCD在整個(gè)培養(yǎng)過程中存在明顯差異，從大到小依次為：CK>PCS- 1>PCS- 2，即CK的土壤微生物活性最大，PCS- 1、PCS- 2次之。

圖1 土壤微生物群落培養(yǎng)過程中孔平均顏色變化率(AWCD)變化Fig.1 AWCD (Average Well-Color Development) change during incubation of soil microbial community

2.2.2 微生物群落碳源代謝分析

微生物對(duì)不同碳源的利用可以反映微生物的代謝功能類群。采用Biolog ECO板培養(yǎng)120 h的吸光值分析不同土壤微生物群落對(duì)6類碳源的利用(表3)，結(jié)果表明不同土壤微生物群落對(duì)碳源的優(yōu)先利用種類和利用程度有明顯差異。CK土壤微生物群落對(duì)碳源利用率由大到小依次為：糖類>多聚物類>氨基酸類>羧酸類>多胺化合物類>芳香化合物類。PCS- 1土壤微生物群落對(duì)碳源的利用表現(xiàn)為：糖類>羧酸類>多聚物類>氨基酸類>多胺化合物類>芳香化合物類。PCS- 2土壤由于長(zhǎng)期受到高濃度石油污染，導(dǎo)致了微生物群落對(duì)碳源的利用選擇發(fā)生了變化，對(duì)碳源的利用表現(xiàn)為：多聚物類>糖類>氨基酸類>羧酸類>多胺類化合物>芳香化合物類。從土壤微生物生理碳代謝群落結(jié)構(gòu)來看，CK和PCS- 1土壤優(yōu)勢(shì)種群均為糖類代謝群，PCS- 2土壤優(yōu)勢(shì)種群為多聚物類代謝群，各種土壤中多胺化合物類代謝群和芳香化合物類代謝群最弱。

表3 土壤微生物群落對(duì)6類碳源的利用

2.2.3 微生物群落代謝主成分分析(PCA)

石油污染不但會(huì)影響土壤微生物活性，而且會(huì)改變微生物群落結(jié)構(gòu)，使微生物產(chǎn)生代謝變異性，從而對(duì)碳源的利用選擇發(fā)生轉(zhuǎn)移。采用Biolog ECO板培養(yǎng)120 h的吸光值進(jìn)行主成分分析(PCA)，31個(gè)主成分因子前8個(gè)成分的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到100%(表4)。前8個(gè)成分的特征值分別為9.68、4.98、4.35、3.67、3.09、2.36、1.74和1.15，第二個(gè)特征值是一個(gè)明顯折點(diǎn)(圖2)。因此，提取可以聚集單一碳源變量的數(shù)據(jù)變異(累計(jì)方差貢獻(xiàn)率)為47.27%的前兩個(gè)主成分PC1、PC2來分析土壤微生物群落功能多樣性。由圖3可見，3種土壤在主成分坐標(biāo)體系中分布差異十分明顯，這種差異主要體現(xiàn)在PC1上。CK位于PC1的正端，典型變量值達(dá)1.39，PCS- 1、PCS- 2位于PC1的負(fù)端，方差分析表明，PC1典型變量值差異極顯著(F=51.71，P<0.01)，表現(xiàn)為CK、PCS- 1和PCS- 2土壤之間差異均達(dá)到極顯著水平。從典型變量值的離散性來看，CK和PCS- 1土壤的離散(變異)較小，PCS- 2土壤的離散較大，說明CK和PCS- 1土壤微生物群落結(jié)構(gòu)比PCS- 2相對(duì)穩(wěn)定。從PCA分析中31種碳源在主成分上的因子載荷圖(圖4)，可以看出31種碳源對(duì)PC1和PC2的貢獻(xiàn)率。對(duì)PC1貢獻(xiàn)大的碳源(特征向量系數(shù)>0.50)有18種，其中糖類6種，羧酸類4種，氨基酸類4種，多胺化合物類2種，可見對(duì)PC1起分異作用的碳源主要是糖類，其次是羧酸類和氨基酸類。對(duì)PC2貢獻(xiàn)率大的碳源有4種，均為糖類。D-甘露醇對(duì)PC1和PC2的貢獻(xiàn)率均大于0.50。

表4 總方差解釋

圖2 碎石圖Fig.2 Scree plot

圖3 土壤微生物群落主成分分析Fig.3 Principal component analysis of soil microbial community

圖4 31種碳源對(duì)PC1和PC2貢獻(xiàn)的特征向量系數(shù)Fig.4 Eigenvector coefficients of carbon sources with loading for PC1 and PC2

2.2.4 微生物群落多樣性指數(shù)分析

微生物群落多樣性指標(biāo)(Shannon豐富度指數(shù)，H、Simpson優(yōu)勢(shì)度指數(shù)，1/D和McIntosh均一度指數(shù)，U)常被用于評(píng)價(jià)土壤微生物功能多樣性[20]。H反映了土壤微生物群落的豐富程度；1/D則著重于土壤微生物群落中最常見的物種；U是基于群落物種多維空間上距離的多樣性指數(shù)，是群落物種均一性的度量[21]。由表5可見，CK、PCS- 1處理的豐富度指數(shù)H極顯著高于PCS- 2(P<0.01)，分別比PCS- 2高出13.4%和11.6%，CK和PCS- 1之間差異不顯著(P>0.05)；PCS- 1的優(yōu)勢(shì)度指數(shù)1/D最高，是CK和PCS- 2的1.26和1.68倍。CK的均一度指數(shù)U極顯著高于PCS- 2(P<0.01)，是PCS- 2的1.35倍，PCS- 1的優(yōu)勢(shì)度指數(shù)U與CK和PCS- 2之間差異均不顯著(P>0.05)。

表5 土壤微生物群落多樣性指數(shù)

3 討論

微生物是土壤生物活性的重要組成部分，對(duì)土壤有機(jī)物質(zhì)的分解和轉(zhuǎn)化起著重要的作用[22]，是評(píng)價(jià)土壤質(zhì)量的重要指標(biāo)[10]。一方面，石油污染物影響土壤微生物群落結(jié)構(gòu)及其組成，另一方面，土壤微生物群落結(jié)構(gòu)及其組成也制約著石油烴類的分解與轉(zhuǎn)化。劉五星等[11]等研究表明石油污染土壤中細(xì)菌、放線菌數(shù)量與清潔土壤無顯著差異，真菌數(shù)量顯著提高。Franco等[23]研究了威尼斯費(fèi)留利朱利亞地區(qū)石油污染土壤，結(jié)果表明，受到污染的軟土微生物量與對(duì)照相比顯著提高，其他類型土壤微生物量有不同程度的下降。土壤受到石油污染后，微生物群落及其組成的變化因土壤性質(zhì)和石油組分的不同而表現(xiàn)出差異。本研究供試土樣為黃綿土，石油污染土壤樣品中污染物濃度分別是土壤石油烴臨界值(500 mg/kg)的212倍和274倍，屬于重度污染。研究結(jié)果表明，石油污染土壤微生物數(shù)量極顯著增加，以細(xì)菌為主，真菌次之，均比未受石油污染土壤高出1個(gè)數(shù)量級(jí)，而放線菌數(shù)量極顯著減少。石油污染土壤的細(xì)菌濃度為107CFU/g，所占比例達(dá)99.8%—99.9%。

微生物數(shù)量反映的是土壤微生物群落大小，而AWCD反映的是微生物群落代謝活性[24]。未污染土壤的微生物活性明顯高于石油污染土壤，且隨著污染物濃度的增加，微生物活性減弱。有研究報(bào)道土壤C∶N∶P為120∶10∶1時(shí)有利于微生物對(duì)污染物的降解[25]，這可能是本研究土壤微生物數(shù)量高于清潔土壤，而群落代謝活性低于清潔土壤的原因，石油污染導(dǎo)致碳含量增加，土壤養(yǎng)分比例嚴(yán)重失衡，進(jìn)而影響了微生物群落的代謝活性。石油污染物不僅可以降低微生物群落對(duì)碳源的代謝能力，還可以改變微生物群落對(duì)碳源的利用模式。不同濃度石油污染土壤的微生物群落代謝存在顯著差異，隨污染物濃度增加，土壤微生物群落對(duì)碳源的代謝模式由以糖類為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐远嗑畚镱悶橹鳌Ｍ寥赖湫妥兞恐档淖儺?離散)隨著石油濃度的增加而增大，微生物群落結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性降低，說明石油烴類污染物破壞了土壤原有的生態(tài)環(huán)境。主成分分析(PCA)表明，對(duì)土壤微生物群落代謝模式起分異作用的碳源主要是糖類。說明陜北黃土高原石油污染土壤微生物群落通過調(diào)整碳源利用模式來適應(yīng)環(huán)境污染[26]。

Shannon豐富度指數(shù)(H)、Simpson優(yōu)勢(shì)度指數(shù)(1/D)和McIntosh均一度指數(shù)(U)從不同側(cè)面反映了土壤微生物群落的功能多樣性。Shannon豐富度指數(shù)和McIntosh均一度指數(shù)分析結(jié)果表明，清潔土壤微生物群落的豐富度和均一度均高于石油污染土壤。而Simpson優(yōu)勢(shì)度指數(shù)分析結(jié)果則說明，一定濃度的石油污染可以刺激土壤微生物群落中優(yōu)勢(shì)種群的生長(zhǎng)。這與彭靜靜等[27]的研究結(jié)果一致，高濃度的多環(huán)芳烴使土壤微生物的豐富度降低，但可以促進(jìn)某些微生物的生長(zhǎng)使其占據(jù)主導(dǎo)地位。楊萌青等[28]研究也證實(shí)了隨著石油污染濃度的增加，土壤微生物均勻度降低。

綜上所述，陜北黃土高原石油污染土壤具有良好的可生物修復(fù)性，應(yīng)當(dāng)充分開發(fā)土著細(xì)菌資源，并外源投加氮、磷等營(yíng)養(yǎng)元素，從而刺激土著石油降解菌的生長(zhǎng)，提高石油降解率。一方面，在受到石油污染后，土壤微生物，尤其是細(xì)菌數(shù)量急劇增加，為石油污染土壤生物修復(fù)提供了大量的菌種資源；另一方面，一定濃度的石油可以促進(jìn)某些微生物的生長(zhǎng)，添加外源營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，使優(yōu)勢(shì)菌群在石油污染土壤生物修復(fù)過程中占主導(dǎo)地位，發(fā)揮降解石油污染物的作用。

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Microbial community structure and metabolic characteristics of oil-contaminated soil in the Loess Plateau

ZHEN Lisha1,2, GU Jie1,3,*, HU Ting1, Lü Rui2, JIA Feng′an2, LIU Chen2, LI Yan2

1CollegeofResourcesandEnvironment,NorthwestAgricultureandForestryUniversity,Yangling712100,China2ShaanxiProvinceMicrobiologyInstitute,Xi′an710043,China3TheResearchCenterofRecycleAgriculturalEngineeringandTechnologyofShaanxiProvince,Yangling712100,China

To investigate the impacts of crude oil pollution on the soil microbial community, and estimate the potential for crude oil degradation by indigenous microbial consortia, we examined the soil microbial community structure, metabolic characteristics and functional diversity of crude oil-contaminated soil collected in the Loess Plateau in northern Shaanxi, using plate counts and the Biolog Eco plate method. The results showed that the responses of soil microbes to crude oil pollution stress varied greatly. The abundance of bacteria and fungi in crude oil-contaminated soil were about one order of magnitude higher than in the uncontaminated soil, while the abundance of actinomycetes was significantly lower in polluted soil than in uncontaminated soil (P<0.01). The number of bacteria in crude oil-contaminated soil was 107CFU/g, and the proportion of bacteria reached 99.8%—99.9% of all microbes. This indicated that majority of the crude oil biodegradation was the result of bacterial activity in collaboration with fungi rather than actinomycetes. The microbial activity of uncontaminated soil was higher than that of crude oil-contaminated soil, and microbial activity decreased with increased concentrations of crude oil. This phenomenon can be easily explained by the fact that the microbial metabolic activity had been affected owing to an increase in carbon sources and an imbalance in the soil nutrient ratio followed by an increase in the crude oil concentration in soil. The microbes in both crude oil-contaminated and uncontaminated soil were more likely to use carbon sources such as carbohydrates and polymers on the Biolog plates. Microbes from crude oil-contaminated soil used less of the available carbon sources and showed lower metabolic activity than microbes from the uncontaminated soil. This indicated that soil microbes adapted to the crude oil-contaminated environment by adjusting the microbial community structure, and a correlation was observed between the soil microbial community structure and soil microbial growth. The principal component analyses results revealed a significant difference (P<0.01) in soil microbial community structure between uncontaminated and crude oil-contaminated soils. The differences mostly related to the use of carbohydrates as the dominant carbon source and then carboxylic acids and amino acids. The variation in the canonical variable (discrete value) increased with increasing soil crude oil content, however, the stability of the soil microbial community structure decreased. This indicated that the crude oil pollutant destroyed the original soil ecological environment. The diversity of microbial community, as indicated by Shannon (H), McIntosh (U), and Simpson (1/D) indices, was significantly different in crude oil-contaminated soil (P<0.01) compared with uncontaminated soil.HandUvalues were lower in crude oil-contaminated soil than in uncontaminated soil, and 1/Dwas higher in crude oil-contaminated soil than in uncontaminated soil. This phenomenon was likely due to the stimulating effect of certain levels of crude oil on the growth of the dominant microbial community. The findings stated above provide a basis for bioremediation of oil-contaminated soil in the Loess Plateau in northern Shaanxi. These results are especially important because they indicated that the soil in the Loess Plateau in northern Shaanxi shows good potential for bioremediation, and crude oil contamination in the soil could be degraded by indigenous microbes with the addition of nitrogen and phosphorus. An additional benefit is that it leads to an improved evaluation of the bioremediation potential of the indigenous microbial consortia.

Loess Plateau; oil-contaminated soil; microbial community structure; community metabolic characteristics

國(guó)家自然科學(xué)基金(4087119, 41171203); 農(nóng)業(yè)部“948”項(xiàng)目(2010-Z20); 陜西省科學(xué)院青年人才項(xiàng)目(2012K- 34); 陜西省科學(xué)技術(shù)研究發(fā)展項(xiàng)目(2014K01- 12-06)

2013- 12- 13;

日期:2014- 11- 03

10.5846/stxb201312132953

*通訊作者Corresponding author.E-mail: gujoyer@sina.com

甄麗莎, 谷潔, 胡婷, 呂睿, 賈鳳安, 劉晨, 李燕.黃土高原石油污染土壤微生物群落結(jié)構(gòu)及其代謝特征.生態(tài)學(xué)報(bào),2015,35(17):5703- 5710.

Zhen L S, Gu J, Hu T, Lü R, Jia F A, Liu C, Li Y.Microbial community structure and metabolic characteristics of oil-contaminated soil in the Loess Plateau.Acta Ecologica Sinica,2015,35(17):5703- 5710.