重金屬銅_鋅_鎘_鉛復合污染對土壤環(huán)境微生物群落的影響

1、文章編號:025322468(200320120022206 中圖分類號:X172 文獻標識碼:A重金屬銅、鋅、鎘、鉛復合污染對土壤環(huán)境微生物群落的影響王秀麗, 徐建民*, 姚槐應, 謝正苗(浙江大學土水資源與環(huán)境研究所, 杭州 310029摘要:以銅鋅冶煉廠附近的水稻土為例, 研究了重金屬復合污染對土壤微生物群落的影響. 結果表明, 有效銅、鋅、鎘、鉛與微生物生物量碳、微生物生物量氮、微生物商、微生物生物量氮P 全氮均呈顯著負相關. 重金屬污染均能降低細菌、真菌和放線菌的數(shù)量. 用BIO LO G 生態(tài)盤研究了重金屬污染對微生物群落結構的影響, 發(fā)現(xiàn)重金屬污染明顯影響了微生物群落結構, 反映

2、在典型變量1(CV1與重金屬元素含量呈極顯著正相關, 因此認為典型變量1是反映重金屬污染程度的有效指標. 經(jīng)逐步回歸分析發(fā)現(xiàn), 有效銅是影響典型變量1最主要的因素. 關鍵詞:重金屬; 微生物群落; 土壤微生物生物量Effects of Cu , Zn , Cd and Pb compound contamination on soil microbial communityW ANG Xiuli, XU Jianmin, YAO Huaiying, XIE Zhengmiao(Institu te o f S oi l and Water Reso u rces and Env iron me

3、n tal Sci 2ence, Zhejian g Univ ersity, Han g zho u 310029, C hinaAbstract :Padd y soi ls arou nd a sm elter were used to assess the effects o f heav y metal co mp ou nd co n tamin ati on o n so il m icro bial co m m uni ty. The sig ni fican tly neg ati ve co rrelatio n between the av ail ab ility o

4、 f C u, Zn, Cd and Pb and mi cro bial bio m ass carbo n(C m ic , m icrobi al bio m ass n itro gen(Nmic, micro bial q uo tient, and rati o o f Nm ic to to tal n itrog en w as f ou nd. The n um ber o f bacteria, fun gi and actin o m ycetes decreased with the inc rease o f p ollu tio n d egree. M u lti

5、v ariate analy sis o f so le carb on so u rce utili zati o n pat tern i ndicated that heav y metal po llu tio n had a si g nificant i mp ac t on m icro bi al c o mm un ity structu re b ased o n the sig nifican t co rrelatio n be tween C V1(can on ical vari ate1 an d heav y metals. Therefo re, C V1is

6、 reg ard ed to be a p o ten tially g o od i ndex of so il heav y m etal p ollu tio n. Step wise reg re ssio n analy sis ind icated th at av ai lable C u i s the mo s t sig nificant facto r fo r c on tro llin g C V1.Key words :h eav y m etal; m icro bial c o mm un ity; so il microb ial bi o mass收稿日期:

7、2002201224; 修訂日期:2002204217基金項目:國家重點基礎研究發(fā)展規(guī)劃項目(G1999011809和高等學校骨干教師資助計劃資助作者簡介:王秀麗(1976 , 女, 碩士研究生; *通訊聯(lián)系人, E 2m ail:j xumail.hz. z j. cn土壤微生物群落與土壤重金屬污染之間的關系是國內外環(huán)境科學領域的一個研究熱點. 重金屬污染能夠明顯影響土壤的微生物群落, 如能降低土壤微生物生物量1, 降低活性細菌菌落的數(shù)量2等等, 同時重金屬污染亦能明顯影響土壤微生物群落結構3, 即土壤微生物多樣性, 已有研究表明微生物群落結構的變化能較早地預測土壤養(yǎng)分及環(huán)境質量的變化過程,

8、 被認為是最有潛力的敏感性生物指標4. BIO LO G 碳素利用法是近年來發(fā)展的能根據(jù)微生物利用碳源引起指示劑的變化, 檢測和判斷不同的微生物群落結構. 最近Knight 已成功地將BIO LO G 方法應用于評價重金屬污染對微生物群落多樣性的影響5. 但國外在這一方面的研究主要是針對旱地土壤, 對水稻土的研究幾乎沒有, 況且大多數(shù)研究都是通過添加外源重金屬來模擬污染土壤, 難以反映土壤的實際污染情況, 國內在這方面的報道幾乎沒有. 鑒于此, 本文采集了銅鋅第23卷第1期2003年1月環(huán) 境 科 學 學 報A C TA SCIEN TIA E CIRC UM S TAN TIAEVol. 2

9、3, No. 1Jan. , 2003冶煉廠附近遭受重金屬銅、鋅、鎘、鉛不同程度污染的水稻土, 測定了土壤的微生物生物量, 微生物商以及微生物群落結構等指標, 其中微生物商是土壤微生物生物量碳和總有機碳的比值6. 旨在探索重金屬污染和土壤生物學指標之間的內在聯(lián)系, 為揭示重金屬脅迫對土壤微生物群落的影響機理提供相關依據(jù). 1 材料和方法1. 1 供試土壤供試土壤為水稻土, 采自浙江省富陽市環(huán)山鄉(xiāng), 該鄉(xiāng)的年平均降雨量為1400mm, 平均氣溫為16e . 距銅鋅冶煉廠東部10、100、200、600、800、1000、1200、1400、1800、5000m 進行采樣(分別為1 10號土樣 ,

10、 土樣均為0 20cm 的表層土, 且均為8點混合樣. 新鮮土樣采集后揀去植物殘體, 一部分土樣直接過2mm 篩后, 供土壤微生物學性質的測定. 另一部分土樣經(jīng)風干后, 碾磨過篩, 供土壤基本理化性質的測定, 土壤基本理化性質列于表1.表1 土壤基本理化性質Table 1 Soil basic properties土樣號離冶煉廠距離,kmpH 有機碳, g P kg 全氮,g P kg 全磷,(P 2O 5 %有效氮, mg P kg C EC ,cm ol P kg C P N 比10. 016. 524. 402. 790. 12615911. 58. 7520. 026. 724. 07

11、2. 780. 13216012. 08. 6730. 28. 028. 182. 730. 16816310. 210. 3140. 48. 024. 482. 800. 20714614. 68. 7450. 67. 834. 093. 740. 24424217. 79. 1161. 07. 932. 313. 350. 26222213. 19. 6571. 28. 127. 873. 130. 25818615. 18. 9181. 47. 933. 953. 440. 19124310. 09. 8691. 87. 727. 803. 410. 25019917. 28. 1410

12、5. 05. 924. 443. 040. 2652139. 608. 051. 2 測定方法土壤銅、鋅、鎘、鉛全量分析采用氫氟酸 硝酸 高氯酸消煮, 原子吸收分光光度法測定7. 有效態(tài)銅、鋅、鎘、鉛采用D TPA 浸提原子吸收分光光度法測定7. 細菌、真菌和放線菌菌落的測定采用稀釋平板法8. 采用熏蒸浸提法測定土壤微生物生物量碳9, 浸提液中的有機碳采用總有機碳分析儀(日本Shimadzu TOC 2500 測定. 同樣采用熏蒸浸提法測定土壤微生物生物量氮, 浸提液中的氮采用凱氏消煮法測定10.采用BIO LO G 生態(tài)盤測定微生物群落結構, 盤內有96個小孔, 一個空白對照和31種碳源為一

13、個系列, 每個測試盤內有3個系列. 試驗中根據(jù)微生物利用碳源引起指示劑的變化, 檢測和判斷不同的微生物群落結構. 取相當于5g 干土重的預培養(yǎng)新鮮土樣, 放入含50mL 無菌水的三角瓶內, 震蕩10min 后, 用無菌水分步稀釋到103倍的土壤稀釋液. 稀釋液經(jīng)離心(900r P min 去除殘留的土壤后, 吸取上清液用于接種. 接種后的測試盤在25e 生化培養(yǎng)箱中培養(yǎng)152h, 每隔一定的時間用BIO L OG(美國MicroL og TMSyste m410 自動讀數(shù)裝置在405nm 下測定吸光值, 平均吸光值被作為整體活性的有效指數(shù)之一. 上述操作均在無菌條件下進行. 1. 3 統(tǒng)計分析

14、用Genstar513(NAG L TD, Oxford, UK 軟件對BI OL OG 數(shù)據(jù)進行分析, 為了縮小不同重復間接種密度差異引起的誤差, BIO L OG 讀數(shù)在分析前用平均吸光值進行了校正. 吸光值先用主成分分析(PCA 降維后, 再用典型變量分析法(CV A 分析. 用SPSS 統(tǒng)計軟件對典型變量和重金屬含量之間進行逐步回歸分析. 2 結果2. 1 土壤重金屬污染供試土壤中全銅、全鋅、全鎘、全鉛的變化范圍分別為4612 489510mg P kg 、9613 113310mg P kg 、619 3410mg P kg 、1217 25715mg P kg, 見表2. 據(jù)報道,

15、 浙江省土壤中銅、鋅、鎘、鉛的背景值分別為610 3310mg P kg 、2511 16813mg P kg 、0103 1109mg P kg 和817 4415mg P kg. 這表明供試土壤中銅、鋅、鎘、鉛都有一定程度的污染, 其中銅是最主要的污染元素. 統(tǒng)計結果表明土壤中銅、鋅、鎘、鉛全量與其有效性都達到了極顯著水平, 相關系數(shù)分別為01983*、01823*、01889*和01948*.表2 土壤重金屬元素含量Table 2 Soil heavy metal contents土樣號全銅, m g P kg 全鋅, mg P kg 全鎘, m g P kg 全鉛, m g P kg

16、有效銅, m g P kg 有效鋅, mg P kg 有效鎘, m g P kg 有效鉛, mg P kg 14895. 01133. 028. 8257. 51340. 2392. 57. 3075. 4621470. 51122. 920. 6132. 2546. 9378. 02. 9841. 3331084. 61037. 234. 040. 5434. 0186. 57. 4532. 264751. 0881. 624. 532. 0366. 6106. 37. 1021. 315473. 1848. 322. 236. 7261. 4121. 35. 8824. 156464. 5

17、691. 822. 425. 3254. 0107. 54. 1715. 577416. 0717. 220. 413. 695. 3138. 72. 5317. 188228. 0488. 120. 512. 7103. 3103. 51. 7413. 909173. 0444. 310. 234. 263. 282. 60. 9611. 921046. 296. 36. 924. 05. 78. 34. 382. 2 土壤微生物生物量、微生物商、微生物生物量氮P 全氮比和微生物C P N 比表3結果顯示, 重金屬脅迫對土壤微生物生物量碳、微生物生物量氮的影響與重金屬含量表3 土壤微生物學性

18、質Table 3 Soil microbi al properties土樣號微生物生物量碳, m g P kg 微生物商,%微生物生物量氮, m g P kg微生物生物量氮占全氮的百分比, %微生物C P N 真菌菌落數(shù), 個P g(土 (103 放線菌菌落數(shù), 個P g(土(105細菌菌落數(shù),個P g(土 (107142. 30. 179. 80. 354. 320. 950. 100. 25261. 50. 1811. 20. 415. 472. 500. 500. 453153. 00. 2221. 90. 806. 971. 321. 071. 154235. 42. 6428. 41

19、. 028. 282. 944. 722. 065456. 60. 9364. 11. 717. 123. 1410. 001. 256315. 80. 7330. 90. 9210. 211. 654. 241. 897350. 50. 5540. 61. 308. 635. 8010. 401. 868645. 61. 03106. 43. 096. 075. 683. 980. 9491205. 71. 6497. 02. 8412. 435. 4016. 200. 9210785. 54. 93103. 13. 407. 6212. 5033. 002. 68有密切關系, 隨著污染程度

20、的加劇, 土壤微生物生物量碳、氮均有明顯的降低趨勢. 相關分析表明, 微生物生物量碳、氮和有效銅、鋅、鎘、鉛都呈顯著負相關(表4 . 結果還顯示, 微生物商和微生物生物量氮P 全氮比隨著離冶煉廠距離的增加有明顯的降低趨勢, 與有效銅、鋅、鎘、鉛都呈顯著負相關. 土壤有效銅、鋅、鎘、鉛與土壤微生物C P N 比都有一定的負相關系趨勢, 說明了重金屬污染在一定程度上影響了微生物C P N 比.表4 土壤有效銅、鋅、鎘、鉛與土壤生物學指標之間的相關系數(shù)Table 4 C orrelation coefficient between soi l available C u, Zn, C d, Pb a

21、nd s oil biological indicators項目微生物生物量碳微生物生物量氮微生物生物量氮占全氮的百分比微生物商微生物C P N 細菌菌落數(shù)放線菌菌落數(shù)真菌菌落數(shù)典型變量1有效銅-0. 666*-0. 690*-0. 695*-0. 646*-0. 628-0. 625-0. 576-0. 6180. 946*有效鋅-0. 696*-0. 730*-0. 747*-0. 690*-0. 644*-0. 783*-0. 671*-0. 6260. 829*有效鎘-0. 722*-0. 733*-0. 752*-0. 734*-0. 374-0. 269-0. 672*-0. 79

22、0*0. 731*有效鉛-0. 673*-0. 695*-0. 709*-0. 663*-0. 665*-0. 717*-0. 611-0. 633*0. 942*注:n =10, *p <0. 05*p <0. 012. 3 土壤細菌、真菌和放線菌的菌落數(shù)用菌落計數(shù)法測定了細菌、真菌、放線菌的菌落數(shù), 結果顯示了細菌、真菌和放線菌的菌落數(shù)與有效銅、鋅、鎘、鉛均有一定程度的負相關趨勢, 但其顯著水平不盡相同. 2. 4 BIO L OG 測定的微生物群落結構從圖1可知, 10個供試土壤的平均吸光值(A WCD 隨著培養(yǎng)時間的增加呈明顯的上升趨勢, 10個供試土壤的平均吸光值之間也有

23、一定的區(qū)別. 本試驗用典型變量分析對數(shù)據(jù)進行了整理分類, 結果表明, 典型變量1和典型變量2分別解釋了42195%和40176%的變異. 圖2結果顯示, 在污染較重的土壤中, 3個重復土樣的典型變量標準誤比較大, 而在污染較輕的土壤中, 3個重復土樣的典型變量標準誤比較小. 同時由表4可知, 污染土壤的有效銅、鋅、鎘、鉛與典型變量1都呈極顯著正相關. 圖1 B IOLOG 測試盤平均吸光值(AWCD 隨時間的變化圖Fig. 1 Plot of ordination of AWC D agai nst time圖2 典型變量1(CV1 和典型變量2(CV2 之間的關系(誤差線代表三個重復土樣之間

24、的標準誤大小 Fi g. 2 Rel ations hip between CV1and C V23 討論本研究結果顯示, 微生物生物量碳、氮與土壤有效銅、鋅、鎘、鉛都呈顯著負相關, 這與許多報道是一致的, 即無論在實地受污染的土壤中, 還是在外加重金屬的土壤中, 微生物生物量都有明顯的降低11,12, 重金屬污染可能影響了細胞代謝及微生物的功能, 從而使種群的大小發(fā)生改變. 微生物商與土壤重金屬含量都呈顯著負相關, 可能直接與重金屬脅迫對微生物生物量的影響有關. 微生物生物量氮P 全氮比與土壤重金屬含量亦呈顯著負相關, 可能原因也與重金屬脅迫對微生物生物量的影響有關, 或者是由于重金屬脅迫降

25、低了微生物對基質氮的利用率. 許多研究都表明重金屬污染能導致微生物碳P 氮比的變化, 一般隨著重金屬含量的提高, 微生物碳P 氮比有明顯的上升趨勢, 這可能是由于有耐受性的真菌生物量的增加所致13. 而本文的研究卻發(fā)現(xiàn), 重金屬污染在一定程度上降低了微生物碳P 氮比, 看來, 重金屬污染土壤中, 微生物種群的變化并非同一規(guī)律, 這可能與多種重金屬復合污染的綜合效應有關.有研究表明, 細菌、真菌和放線菌的數(shù)量在受鉛污染的土壤中比在未污染的土壤中有明顯的降低14. 本文用特定的選擇性培養(yǎng)基對細菌、真菌和放線菌進行菌落計數(shù), 結果表明隨著污染程度的提高, 菌落數(shù)有一定程度的降低趨勢, 重金屬污染影響

26、了細菌、真菌和放線菌群落的大小. 由表4可以明顯的看出, 有效鎘與真菌和放線菌的相關性都達到了極顯著和顯著水平, 而與細菌沒有相關性, 可能是由于細菌對鎘的耐受性比較大, 而真菌和放線菌對鎘的耐受性比較小. 但也有研究表明, 重金屬污染明顯降低了細菌和放線菌的數(shù)量, 對真菌數(shù)量卻沒有影響15, 這可能與真菌對重金屬的耐受性超過了細菌和放線菌對重金屬的耐受性有關. 上述分析表明了用細菌、真菌和放線菌菌落數(shù)來反映重金屬污染程度有一定的局限性.采用BIO L OG 碳素利用法對微生物群落結構進行研究發(fā)現(xiàn), 微生物群落結構在污染土壤和未污染土壤中有很大區(qū)別, 并且與污染土壤中重金屬的含量密切相關, 主

27、要表現(xiàn)在兩個方面:(1 重金屬污染對平均吸光值的影響(平均吸光值反映的是微生物對碳源的利用能力 . (2 重金屬污染對BIO L OG 代謝剖面的影響. 由圖1可知, 在污染最嚴重的土壤(1號土壤 中, BI 2O L OG 盤的顏色變化最慢, 并且總體的平均吸光值也最低, 與其它土壤的平均吸光值有明顯區(qū)別. 隨著重金屬含量的降低, BIO LO G 盤的顏色變化逐漸加快, 其總體的平均吸光值也有一定的上升趨勢, BIOL O G 盤的顏色變化可能是不同污染程度的土壤有不同的微生物群落性質引起的, 也可能是由于微生物群落的大小變化引起的. 值得提出的是, 作為對照的10號土壤的平均吸光值也比較

28、低, 這可能與該土樣的pH 值有關, 該土樣pH 值為519, 其它土樣的pH 都大于615, 而傳統(tǒng)的BI OL OG 盤內的緩沖液pH 為615, 因此, 一些在酸性條件下快速生長而在中性條件下緩慢生長的微生物不能有效利用BIO L OG 體系中的碳源.從圖2可以看出, 1、2、3、4、5號土壤和對照土壤的C V1有顯著差異, 而6、7、8、9號土壤和對照土壤的CV1沒有顯著差異, 說明了1、2、3、4、5號土壤的污染程度較重, 而6、7、8、9號土壤的污染程度較輕. 因此可以推斷出引起微生物群落系統(tǒng)性變異的重金屬臨界值可能在5號土壤和6號土壤的重金屬含量之間. 從圖2亦可以反映出隨著重金

29、屬污染程度的加劇, 三個重復土樣之間的CV1標準誤有增加的趨勢, 說明了重金屬污染導致了微生物群落的變異性增大, 降低了群落的穩(wěn)定性. 由表4可知, 污染土壤的有效銅、鋅、鎘、鉛與C V1的相關系數(shù)都達到了極顯著水平, 表明了微生物群落結構產(chǎn)生了系統(tǒng)性的改變, 同時也更充分的證明了C V1可以反映重金屬的污染程度. 為了進一步揭示重金屬污染對微生物群落結構的影響, 本文采用SPSS 統(tǒng)計軟件對有效銅、鋅、鎘、鉛和C V1之間進行了逐步回歸分析, 設定在A =0105水平引入變量和A =0110水平剔除變量的臨界值, 所建模型為:CV1=-01207+5195010-4Cu(R 2=01894、

30、F =671719*、T =81229*, 從這里可以看出, 所建模型的F 檢驗值達到A =0110的極顯著水平, 這充分反映了所建模型的可靠性. 進入回歸方程的自變量的偏回歸系數(shù)的T 檢驗26環(huán) 境 科 學 學 報23卷1期 王秀麗等: 重 金屬銅、 鎘、 鋅、 鉛復合污染對土壤環(huán)境微生物群落的影響 27 值也是極顯著的, 表明了有效銅對 CV1 的影響達到了極顯著水平, 也就是說有效銅對微生物 群落結構的影響達到了極顯著水平. 自變量的決定系數(shù)不僅反映了自變量和 CV1 之間的數(shù)量 關系, 還揭示了自變量對 CV1 的影響程度. 本文所建模型中, 可以說明有效銅對 CV1 的貢獻率 最大,

31、 為 01894. 因此認為, 有效銅是影響 CV1 的主要因素, 同時也說明了在供試土壤銅、 鋅、 鎘、 鉛復合污染中, 銅是引起土壤微生物群落結構變化的主要污染元素. 4 結論 重金屬銅、 鎘、 鋅、 鉛復合污染對土壤微生物群落有較大的影響, 復合污染能夠明顯降低微 生物生物量、 微生物商和微生物氮P全氮比, 同時在一定程度上也降低了微生物碳P氮比. 菌落 計數(shù)也表明重金屬復合污染能導致了細菌、 真菌、 放線菌菌落數(shù)降低. 微生物群落結構受土壤 重金屬污染的影響很明顯, 其中典型變量 1 是判斷重金屬污染對微生物群落結構影響程度的 良好指標. 逐步回歸說明了有效銅是影響典型變量 1 的主要

32、因素. 本文的研究結果也說明, 用 單一的生物學指標評價土壤的污染程度有一定的局限性, 結合傳統(tǒng)的生物學指標( 微生物生物 量、 微生物商等 和微生物群落結構的評價( BIOLOG , 能夠更好地判斷重金屬污染對微生物群 落的影響程度. 參考文獻: 1 2 3 Brookes P C, McGrath S P. Effect s of met al toxicity on the size of the soil microbial bio mass J . Journal of Soil Science, 1984, 35: 341 346 Jordan M J, LeChevalier M

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