028-8525-3068
新闻动态 News
News 行业新闻

植物源脂类在森林土壤碳积累中发挥至关重要的作用

日期: 2022-04-13
标签:

基本信息:

原名:Plant-derived lipids play a crucial role in forest soil carbon accumulation

译名:植物源脂类在森林土壤碳积累中发挥至关重要的作用

期刊:Soil Biology and Biochemistry

2020年影响因子: 7.609

在线发表时间:2022.3.24

第一作者:Guohua Dai

通讯作者:Xiaojuan Feng

第一单位:中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室

研究背景

植物和微生物残体是土壤有机碳的两种主要来源。虽然最近的研究广泛地监测了微生物残体在不同生态系统中的分布,但植物残体(特别是非木质素成分)对有机碳积累的贡献尚不清楚,特别是在占全球土壤碳储量50%的森林中。填补这一知识空白将有助于我们更好地理解SOC积累模式及其对土地利用变化的响应。

研究方案

本研究采集了从南部阔叶林到北部针叶林范围内的中国17个主要的森林类型的0-10cm的矿质上层土壤(Fig.1),分析了中国森林土壤中植物和微生物来源的脂类生物标志物(游离脂类和可水解脂类),并将其在有机碳中的分布与木质素酚类物质进行了比较,并进一步与全球分布森林和草地土壤中木质素酚类和氨基糖类的分布特征进行了比较。综合评价了森林类型和环境因素对植物和微生物残体在驱动有机碳积累中的相对重要性。提出两个假设:(1)与草地相比,植物源成分在森林有机碳积累中的作用更大; (2)与木质素相比,植物脂类对森林有机碳积累的贡献更大,因为植物脂类对土壤矿物质具有较高的亲和性。

主要研究结果

在全球尺度上,森林土壤微生物残体含量显著低于草地,表明植物源组分对森林土壤有机碳的贡献较大。然而,木质素酚类物质与土壤有机碳含量呈负相关关系,在土壤有机碳积累过程中并没有发挥重要作用。相反,在调查的中国森林中,叶源和根源的可水解脂类所占的土壤有机碳比例远高于木质素酚,甚至高于草地土壤。此外,与木质素酚相比,森林土壤有机碳含量和可水解植物脂质相对丰度均随土壤pH的降低、活性铁和铝含量的增加以及木质素氧化(以酸醛比表示)的增加而增加。这些结果表明,随着木质素分解的增加,植物脂质和有机碳通过氧化保护积累。

植物源脂类在森林土壤碳积累中发挥至关重要的作用

Fig. 1 Location of 17 sampling sites (a) of Chinese forests underlain by China’s vegetation map (1:1000000) and global distribution of soil lignin phenol and amino sugar measurements included in this study (b). A total of 355 and 467 data points were obtained from data reported in 47 and 51 peer-reviewed journal articles published before December 2021 for lignin phenols and amino sugars, respectively. WY: Wuying; CB: Changbai Mountain; DL: Donglingshan; TB, Taibaishan; JG: Jigongshan; GG, Gonggashan; GNJ, Guniujiang; BD, Badagongshan; HSD, Heishanding; JFL, Jianfengling.

植物源脂类在森林土壤碳积累中发挥至关重要的作用

Fig. 2 Soil organic carbon (SOC)-normalized contents of amino sugars (a) and lignin phenols (b), and their relationships with SOC contents (c–d) in the forest and grassland soils. The amino sugar and lignin phenol contents are compiled from the literature (details in Supplementary dataset Tables S2–S3) and our own data from Chinese forests (Fig. 1a). Shapes of the violin represent the distribution pattern of the corresponding data. The upper and lower ends of boxes denote the 0.25 and 0.75 percentiles, respectively. The solid line and cross in the box mark the median and mean of each dataset, respectively. Solid dots denote outliers. Hollow dots denote our own data. Letters indicate significant differences between forests and grasslands (p < 0.05). Green and yellow lines represent correlation (p < 0.05) across forest and grassland soils, respectively. Shaded areas represent the 95% confidence intervals for the regression lines. * and ** indicate significant correlation at the level of p < 0.05 and p < 0.01, respectively.

植物源脂类在森林土壤碳积累中发挥至关重要的作用

Fig. 3 Organic carbon (OC)-normalized contents of lignin phenols in plant tissues (a), broadleaved and coniferous trees and corresponding soils (b), the acid-toaldehyde (Ad/Al) ratios of vanillyl (V; c-d) and syringyl (S; e-f) phenols in forest and grassland soils and plant tissues. Symbols of the box and violin charts are defined in Fig. 2. Numbers represent the number of data. Different upper- and lowercase letters indicate significant differences between forests and grasslands and among different plant tissues (note: a and b for leaves, and m and n for woody parts), respectively (p < 0.05). All data for plant tissues are compiled from the literature.

植物源脂类在森林土壤碳积累中发挥至关重要的作用

Fig. 4 Soil organic carbon (SOC)-normalized contents of lignin phenols (a), amino sugars (b), hydrolysable plant lipids (c), hydrolysable microbial lipids (d), free plant lipids (e) and free microbial lipids (f) in the Chinese forest soils. BF, broadleaved forest (site = 10); MF, broadleaved and coniferous mixed forest (site = 3); CF, coniferous forest (site = 4). Symbols of the box and violin charts are defined in Fig. 2. Letters indicate significant differences among three forest types (p < 0.05). The bar charts give the relative abundance of plant- and microbial-derived components. The inserted graphs give the relationships of different components with SOC contents. Black line represents correlation (p < 0.05) across three forest types. Shaded area represents the 95% confidence interval for the regression line.

植物源脂类在森林土壤碳积累中发挥至关重要的作用

Fig. 5 Relationships of soil organic carbon (SOC) and the SOC-normalized contents of amino sugars, lignin phenols and hydrolysable plant lipids with the environmental variables in the forest soils of China. Black lines represent correlation (p < 0.05) across three forest types. Shaded areas represent the 95% confidence intervals for the regression lines.

植物源脂类在森林土壤碳积累中发挥至关重要的作用

Fig. 6 Relative importance of different environmental variables for the contents of SOC, amino sugars, lignin phenols and hydrolysable plant lipids in the Chinese forest soils. * indicates significant independent effects (p < 0.05). The plus (+) and minus in the parentheses represent positive and negative effects, respectively (p < 0.05).

植物源脂类在森林土壤碳积累中发挥至关重要的作用

Fig. 7 Relationships of soil organic carbon (SOC) and the SOC-normalized contents of lignin phenols and hydrolysable plant lipids with the acid-to-aldehyde (Ad/Al) ratios of vanillyl (V) and syringyl (S) phenols in the forest soils of China. Black lines represent correlation (p < 0.05) across three forest types. Shaded areas represent the 95% confidence intervals for the regression lines.

结论

研究表明,植物源性成分在森林和草地有机碳积累中的重要性不同,并强调植物源脂类可能比木质素在森林有机碳积累中发挥更重要的作用。以往的研究主要关注木质素对土壤有机碳的贡献,未来的研究应更多地关注植物源脂类,尤其是森林土壤。通过定量研究角质和软木脂在土壤中的分布和留存,可以揭示木质素分析无法识别的植物成分主导的土壤有机碳积累的途径和热点。


  • 最新资讯 MORE+
  • 点击次数: 0
    2025 - 12 - 04
    CT技术是一种非破坏性三维成像技术,利用X射线扫描样品,通过重建算法生成样品内部结构的高分辨率三维图像。CT技术通过实现从土壤微观结构到植物器官内部形态的无损三维成像与定量分析,为土壤学、植物学及其界面过程的多尺度机制研究提供了前所未有的视角与方法支撑。 1.土壤应用方向分析:土壤孔隙结构与水分、气体运移土壤团聚体形成、稳定性及养分保持机制土壤动物活动痕迹及其对土壤结构的影响土壤-微生物空间分布与微生境分析 2.植物应用方向分析:植物根系构型、分布及其与土壤互作茎秆、叶片、种子、果实等器官的内部三维结构植物维管系统、孔隙网络与水分输导研究植物响应环境胁迫(如干旱、淹水、机械损伤)的结构变化 3. 土壤-植物交叉研究方向根-土界面互作过程与资源获取策略根系生长对土壤结构的塑造效应根际微域中水分、养分与微生物的空间异质性植物根系与土壤动物、微生物的互作可视化如下是土壤、植物相关样品CT检测相关图例展示和相关分析介绍,如需检测该指标欢迎联系文末工作人员详细沟通~01土壤柱状样品 1、取样:用小铲子清除土壤表面的杂物,CT扫描原状土柱采集使用高强度抗压PVC管(高10 cm,内径5 cm)进行操作。取样前将PVC管一端打磨成刀刃状打入土中进行取样,采集深度为5-10 cm。采样完成后,用保鲜膜对PVC管进行密封用于Micro-CT扫描。 2、检测 Micro-CT扫描通过计算机控制射线源发出射线束,旋转样品台承载所取的原状土柱,以0.5°/s的速度旋转,平板探测器负责采集扫描获得的系列投影数据,最后计算机通过将采集到的投影数据重建为土壤的横切片图像,每个样品可重建出大概1600张横切面图像。扫描过程中电压最大为160 kV和电流50 μA左右,扫描精度为25.5 μm。 3、图像分析 ...
  • 点击次数: 0
    2025 - 12 - 26
    原名:Long-Term Active Rather than Passive Restoration Promotes Soil Organic Carbon Accumulation by Alleviating Microbial Nitrogen Limitation in an Extremely Degraded Alpine Grassland译名:长期主动恢复比被动恢复更能促进土壤有机碳的积累:主要是通过缓解土壤微生物氮限制期刊:Advanced ScienceIF:15.6发表日期:2025.11第一作者:弓晋超(四川农业大学)01摘要草地退化会打乱土壤里微生物的养分循环,但在草地恢复过程中,“微生物缺不缺氮(氮限制)”到底怎么影响土壤有机碳(SOC)的变化,我们还不太清楚。这项研究在青藏高原的严重退化草地上,对比了持续 10 年的两种恢复方式:(1)主动恢复:播种本地植物种子(2)被动恢复:用沙障等措施保护,让其自然恢复研究把微生物的“代谢特征”也纳入进来,比如:基于化学计量(元素比例)判断的养分限制、微生物碳利用效率(CUEST),同时把 SOC 分成两部分来看:(1)POC(颗粒有机碳):相对“新鲜/活跃”的那部分(2)MAOC(矿物结合有机碳):更稳定、更不容易分解的那部分结果发现:(1)主动恢复能明显缓解微生物的缺氮问题(降低 44–71%),从而让 SOC 储量大幅增加:(a)表层土 SOC 从 0.81 增到 3.15 kg m⁻²(增加 291–467%)(b)深层土 SOC 从 0.54 增到 3.08 kg m⁻²(增加 291–467%)(2)同时,主动恢复让 CUEST 下降(表层降 54%,深层降 34%),并显著提高两类碳:(c)POC 增加 483–557%(d)MAOC...
  • 点击次数: 0
    2025 - 11 - 24
    土壤是一个复杂的三相(固、液、气)多孔介质,其物理结构(如团聚体、孔隙度)是一切生命活动的基础。微塑料的存在会改变孔隙结构、影响水分运移、影响气体交换等等,它可以吸附环境中的重金属、持久性有机污染物等,成为这些有毒物质的“载体”,改变它们在土壤中的分布和生物有效性,加剧复合污染。微塑料的测定方法主要有上述提到的光谱法、显微分析法和热裂解法等,如下是热裂解测定方法介绍。BAIHUI微塑料定性定量测定分析可测定12种主要微塑料!聚乙烯(PE)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯树脂(ABS)、丁苯橡胶(SBR)、聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)、聚碳酸酯(PC)、聚氯乙烯(PVC)、聚氨酯(PU:MDI型)、聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)、尼龙6(N6)、尼龙66(N66)01微塑料测定流程方法简述:称取过2 mm筛的风干土壤5 g于250 mL烧杯中,加入50 mL饱和氯化钠溶液,磁力搅拌30 min。静置3 h,悬浮上清液倒入250 mL烧杯。改用50 mL ZnCl2(密度约1.6 g/cm3)浮选一次,磁力搅拌30 min,静置3 h,上清液倒入前述250 mL烧杯。将250 mL烧杯中液体用不锈钢滤膜抽滤,收集滤膜,加30 mL过氧化氢,超声10 min, 60 ℃加热24 h。收集溶液,用不锈钢滤滤膜抽滤,收集滤膜,晾干备用。将滤膜放入烧杯,加有机溶剂,超声10 min,溶剂浓缩至1 mL。取50 μL至80 μL裂解样品杯,通风橱内挥干,加CaCO3稀释剂2 mg,少量玻璃棉覆盖,待测。校准曲线绘制称取以CaCO3稀释剂为基质的微塑料标准物质(12种微塑料),0.1、0.5、1.0、2.0、4.0 mg,加入至裂解样品杯中,少量玻璃棉覆盖,配制成标准系列。02测定结果展示03分析软件-F-Sear...
  • 点击次数: 0
    2025 - 11 - 05
文体活动 MORE+
案例名称: 孵化中心
说明: 栢晖生物科技有限公司项目孵化中心成立于2015.06.01日,研发领域涉及生物试剂耗材、仪器、新产品开发及各生物科技服务类项目等。自成立以来,陆续吸引了大批专家教授加盟合作,并与全国数十家高校及知名企业建立了良好的合作关系。中心共有博士及以上学位骨干人员10人,专门负责公司新产品研发等工作,已成功研发出无线温度监控器及NO检测试剂盒等产品(详情见成功案例),另有细胞分选仪等三个项目正在积极孵化当中。
2017 - 05 - 31
案例名称: 孵化中心流程
说明:
2017 - 07 - 17
微信公众号
检测咨询热线
 
地址:四川省成都市成华区成宏路72号-四川检验检测创新科技园2号楼4层
          湖南省长沙市芙蓉区雄天路98号广发隆平创业园2栋6002
官方热线:028 8525 3068
投诉电话:18181920125
传真:+86 0755-2788 8009
Copyright ©2005 - 2013 成都栢晖生物科技有限公司
犀牛云提供企业云服务