红树林已被全球公认为碳 (C) 最丰富的生态系统之一，尽管它们仅占地球陆地表面的约 0.1%。红树林被认为是重要的碳汇，因为它们的涝渍条件、高沉降率、高初级生产力、独特的根结构和导致低碳分解率的缺氧土壤。近几十年来，由于人类活动和沿海开发的加剧，红树林的 N 和 P 负荷显着增加，但对土壤 C、N 和 P 循环的影响尚不清楚。此外，由于海平面上升，目前在退潮时暴露在外的红树林地区将在渐进潮汐周期中处于水下更长时间，由于有氧和厌氧条件的振荡，这将对土壤 C、N 和 P 循环产生级联效应。然而，在 N 和 P 添加以及红树林中可用氧减少的情况下，土壤碳循环的模式和驱动因素尚未完全了解，这限制了我们在土壤碳汇时管理红树林的能力。在这项研究中，Ji Chen 博士揭示了在低氧条件下微生物 CUE 与特定营养获取细胞外酶活性之间的新权衡关系，与 N 和 P 水平无关。研究人员的这一发现发表于 2022 年 12 月 29 日的《土壤生态快报》。
奥胡斯大学农业生态学系陈季博士实验室开展了一系列关于土壤微生物和胞外酶在调节土壤碳、氮、磷循环中的重要作用的研究。例如，陈博士提供了第一个证据，证明 N 诱导的水解 C 降解酶活性的刺激增强了土壤呼吸，而 N 诱导的氧化 C 降解酶活性的抑制增加了土壤有机碳储量。陈博士发现，长期的实验升温促进了从水解到氧化的碳降解酶活性的转变，这表明长期升温可能会促进土壤有机碳的流失。然而，微生物 CUE 与微生物特异性营养素获取酶活性之间的关系仍不清楚。
土壤微生物和细胞外酶在调节土壤 C、N 和 P 循环中起着重要作用，并优先将资源投入酶生产以获得限制生长的资源。例如，当 P 限制生长时，土壤微生物将主要分配 C 和 N 用于磷酸酶生产。然而，用于获取养分的酶生产非常耗能，C 成本高，这可以在不同条件下耦合或解耦微生物 C、N 和 P 循环。据报道，微生物代谢商 (qCO 2 )，即微生物呼吸与微生物生物量的比率，用于评估微生物 CUE。如果土壤微生物投入更多的碳和能量来获取养分，这将导致更高的 qCO 2和较低的微生物提示。据推测，土壤微生物在适应不利条件时可能会降低 CUE 以维持代谢活动。然而，尚不清楚土壤微生物是否会改变其 CUE 以应对 N 和 P 负荷以及氧气减少。同时，外部 N 和 P 负荷通过改变营养化学计量显着改变了微生物的 C、N 和 P 循环，并且预计会对微生物 CUE 和酶的产生产生影响。例如，N 加载增加了许多生态系统中微生物磷酸酶的产生，并且预计会降低 CUE。此外，微生物 CUE 和酶的产生都对许多生物和非生物因素高度敏感，例如土壤 pH 值、养分有效性、土壤水分和微生物生物量。然而，
这项研究在我们之前的工作(Craig 等人，2021 年)的基础上取得了进展，展示了在低氧条件下微生物 CUE 和特定 EEA 之间的权衡，表明每单位酶生产的能源成本更高。这种关系可以大大推进对微生物介导的 C 和养分循环的理解。例如，通过考虑微生物 CUE 与酶产生之间的关系，研究人员显着改进了土壤碳动力学的模型预测。然而，这种权衡尚未在实验或模型框架中得到解决，以预测厌氧生态系统中的土壤资源获取和养分循环。此外，微生物群落组成的变化可能在低氧条件下对微生物酶的产生起着重要作用，强调需要对微生物群落组成进行更深入的研究。鉴于全球厌氧生态系统的大面积及其大量的碳库，需要对微生物 CUE 与特定 EEA 之间的关系及其潜在机制进行更多研究。
有一些限制和不确定性需要进一步解决。首先，只有少数相关研究同时调查了红树林中低氧条件下的 MBC、微生物呼吸和 EEA，限制了我们的结果与其他红树林研究的比较。我们的结果可能与其他不同生态系统的研究不同。例如，由于所研究的红树林生态系统中独特的土壤氧化还原条件，施氮显着增加了土壤 pH 值并降低了土壤磷酸酶活性，这与许多其他生态系统的研究形成了鲜明对比。这些不一致的结果凸显了我们的研究对于促进对未被充分研究的生态系统的理解的价值。其次，本研究中使用的实验室孵育并不完全代表原位由于土壤扰动、短期培养和缺乏植物来源的碳输入而导致的微生物呼吸。因此，未来的研究可能会考虑将完整的土芯培养更长时间。第三，有几种不同类型的 C-、N- 和 P- 获取酶，而在酶载体分析中仅考虑了 BG、NAG 和 AP。这种选择的原因之一是遵循经典的酶研究和载体分析，以便我们的结果具有可比性。此外，具有共同生态功能或同一组内的不同种类的酶通常对实验处理有相似的反应，这可以减少计算酶载体时的不确定性。第四，微生物 CUE 是分配给生长的 C 与微生物吸收的 C 的比率，但它因规模和计算方法而异，例如我们使用 qCO2，因此在比较研究时需要谨慎。此外，土壤微生物群落组成的变化被认为可以解释微生物 CUE 和特定 EEA 之间的权衡，但缺乏将特定微生物群落的变化与微生物呼吸联系起来的直接证据。为了进一步探索微生物群落组成、CUE 和 EEA 之间的联系，需要整合最先进的微生物功能基因丰度和高级统计分析。
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