中国土壤细菌多样性对施肥的影响研究

工程12（2022）164研究从生物多样性到施肥-文章中国土壤细菌多样性对施肥的响应冯友芝a，Manuel Delgado-Baquerizob，朱永冠c，d，韩晓增e，韩晓日f，辛秀丽a，李伟g，郭志兵h，党廷辉i，李晨华j，朱波k，蔡泽江l，m，李大明n，张家宝a，李伟中国科学院土壤研究所土壤与可持续农业国家重点实验室，南京210008b物理、化学和自然系统系，Pablo de Olavide大学，塞维利亚41013，西班牙中国科学院生态环境科学研究中心城市与区域生态学国家重点实验室，北京100085d中国科学院城市环境研究所城市环境与健康重点实验室，厦门361021e海伦农业生态系统国家观测站，中国科学院东北地理与农业生态研究所黑土农业生态重点实验室，哈尔滨130102f沈阳农业大学土地与环境学院，土壤肥料资源高效利用国家工程实验室，沈阳110866g安徽省农业科学院作物研究所，安徽安徽省农业科学院土壤肥料研究所，合肥230001i中国科学院水利部西北农林科技大学水土保持研究所，杨凌712100j中国科学院新疆生态与地理研究所绿洲生态与荒漠环境重点实验室阜康荒漠生态站，新疆乌鲁木齐830011k中国科学院山地灾害与环境研究所山地环境演变与调控重点实验室，成都610041l祁阳农业生态系统国家田间试验站，永州426199m中国农业科学院农业资源与区划研究所耕地质量提升国家工程实验室，邮编：100081n江西省红壤研究所，江西阿提奇莱因福奥文章历史记录：2021年2月21日收到2021年7月18日修订2021年9月1日接受2021年11月25日网上发售保留字：生物多样性土壤pHA B S T R A C T土壤微生物多样性极易受到施肥的影响，施肥是与全球变化相关的主要人类活动之一。然而，我们对土壤微生物多样性如何以及为什么在不同的当地生态环境中对施肥做出反应知之甚少。这些知识对于预测土壤微生物多样性变化以应对持续的全球变化至关重要。我们分析了中国各地10个20年田间施肥（有机和/或无机）试验的土壤，发现全国范围内土壤细菌多样性对施肥的响应取决于生态环境。在高降水和土壤肥力地区的酸性土壤中，无机施肥可导致进一步酸化，从而对土壤细菌多样性产生负面影响。相比之下，有机肥施用对土壤细菌多样性的干扰较小尽管环境背景在驱动土壤微生物多样性方面发挥了整体作用，但在中国不同地区，在全国范围内，对有机肥施用有积极响应的亚硝化螺菌属和亚硝化球菌属，以及对有机肥施用有积极响应的噬几丁质菌科、芽孢杆菌属和光合细菌等类群，总体而言，我们的工作为当地环境背景在确定土壤微生物多样性对施肥的反应方面的重要性提供了新的见解，并确定了全国范围内土壤微生物多样性对施肥更脆弱的酸性土壤地区。©2021 THE COUNTORS.Elsevier LTD代表中国工程院出版，高等教育出版社有限公司。这是一篇CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）中找到。*通讯作者。电子邮件地址：jbzhang@issas.ac.cn（J. Zhang）。https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.09.0122095-8099/©2021 THE COMEORS.由爱思唯尔有限公司代表中国工程院和高等教育出版社有限公司出版。这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表工程杂志首页：www.elsevier.com/locate/engY. 冯，M.Delgado-Baquerizo，Y.Zhu等人工程12（2022）164165-341. 介绍通过调节自然和农田生态系统中的养分循环、粮食生产和生态系统可持续性[1-3]，土壤微生物多样性是生态系统功能的基本驱动力。这种多样性极易受到施肥的影响[4]，而施肥被认为是影响陆地生态系统并导致全球变化的最重要的人为驱动因素之一[5，6]。例如，大量的营养投入导致了多重副作用，如生产成本不断上升、对不可再生资源的严重依赖、水污染和土壤退化，并造成全球性后果[7]。在过去的十年中，施肥对土壤微生物多样性的影响经常被报道[8结果表明，在同一施肥制度下，有机肥的施用因土壤性质的不同而产生不同的影响。例如，有机施肥会增加酸性土壤的多样性[11]，减少碱性土壤[12]，对pH中性土壤没有影响[13]。 土壤微生物多样性的响应也被发现取决于施肥类型（即，无机肥料与有机肥料[6，8]。虽然已经对土壤微生物多样性对养分添加剂的大规模响应进行了调查[4，14]，但这些研究主要集中在相对较短的时间内（不到四年）的自然生态系统。因此，基本上缺乏对长期和大规模影响的全面了解。土壤微生物多样性对长期施肥的反应的方向和程度在不同的生态环境中（例如，气候和土壤类型）。在这项研究中，我们假设当地的生态环境-包括气候[15，16]和土壤特性[17]的场地依赖性环境条件-最终控制土壤微生物多样性的反应（即，丰富度，群落组成和物种水平），以施肥跨越大规模的环境梯度[4，14]。简而言之，我们开始相信，土壤微生物多样性可能不会同样容易受到施肥沿梯度的生态环境。然而，也有可能一小部分微生物类群以相对一致的方式对受精作出反应。如果是这样的话，这种反应可能与养分和/或碳添加对“机会主义”（即，具有阳性反应的分类群）或“敏感的”（即，具有阴性反应的那些）微生物分类群，其是对施肥制度的反应的早期生物指示物。在全国范围内评估控制土壤微生物多样性对施肥的响应的生态背景的作用，并确定那些一贯响应的类群是基本的，以准确地预测土壤微生物多样性分布的变化，以及这些类群的相关功能，在全球变化的世界。为了实现我们的目标，我们收集了表层土壤，中国10个20年农田施肥试验（主要是小麦和玉米两种作物）（图S1和表S1附录A）。我们选择实验站是基于原因有二：①过度施肥是影响中国农田生态系统的重要问题之一。例如，今天在中国，小麦和玉米的氮（N）施用量分别高达283和402 kg·hm-2·a-1 [18]。②这两种作物的土地覆盖了中国绝大多数农业生态区（2017年小麦为2450万hm2（占19.6%），玉米为4240万hm2（占34.0%））[19]。每个试验站在20年内都有几种施肥制度（图1）。附录A中的表S1和表S2）：对照（含-施用有机这些试验点覆盖了中国大部分气候带、土壤特性和农业制度（图S1）。因此，这项调查提供了一个独特的机会，以评估生态背景的作用，与对比当地的环境条件，土壤性质和气候，在调节土壤微生物多样性的反应，施肥在全国范围内。为此，我们使用扩增子测序来研究响应（即，方向和幅度）的细菌丰富度、群落组成和常见丰富类群的相对丰度（相对丰度的前10%类群）与实验施肥的关系。我们关注细菌群落有两个主要原因：①细菌是地球上最多样化和最丰富的生物;②细菌群落是农业生态系统中土壤肥力、土壤健康和植物生产力的基本引擎[2]。2. 材料和方法2.1. 关于长期施肥试验的10个长期施肥试验站的详细信息见图S1和表S1。这些车站是：阜康（FK），1987年开始;封丘（FQ），1989年开始;长武（CW），1984年开始;英亭（YT），1980年开始;杨柳（YL），1981年开始;蒙城（MC），1982年开始;海伦（HL），1978年开始;沈阳（SY），1979年开始;进贤（JX），1986年开始;祁阳（QY），1990年开始。主要施肥处理为：①对照，不施肥;② NK施用尿素和硫酸钾，不施用过磷酸钙;③ NPK施用尿素、过磷酸钙和硫酸钾; NPKM（一半N作为堆肥，另一半，以及来自化学肥料的磷（P）和钾（K））;和NPKM（即，全氮与NPK处理相同，但来自堆肥，加上化学P和K肥料，NPK处理）。2.2. 土壤取样和化学测量2015年采集了中国10个长期施肥试验站的表层土壤样品。对于YT、YL、CW、SY、MC、QY和JX的每个三重图以及FQ、FK和HL的每个四重图，从每个图中独立采集两个复合样品。一个复合样品是由10厘米深的随机土芯组成的。所有使用的工具之前都用75%乙醇消毒。共收集了284个土壤样本进行下游化学和分子分析。将样品置于无菌塑料袋中，并在一周内在4 °C下运输到实验室。将用于生物测定的子样品过筛（2mm筛目尺寸）并储存在40 °C下用于DNA提取。对于化学测定，根据Lu提供的方案，将土壤样品风干并过100目筛，以测定土壤pH值、土壤有机质（SOM）、溶解性有机碳（DOC）、总氮（TN）、总磷（TP）、总钾（TK）、有效氮（AN）、有效磷（AP）、有效钾（AK）、硝酸盐（-NO -形式的N）和铵（-NH +形式的N）的含量[20]。土壤化学性质的详细信息见表S2。Y. 冯，M.Delgado-Baquerizo，Y.Zhu等人工程12（2022）1641662.3. 土壤DNA提取对于每个土壤样品，使用用于土壤的FastDNA SPIN试剂盒（MPBiomedicals，USA），按照制造商的方案，从0.5g土壤中提取基因组DNA。将提取的土壤DNA溶解在50μ L Tris-EDTA缓冲液中，通过分光光度法定量，并储存在-40℃下直至进一步使用。2.4. 扩增子文库的制备和高通量测序使用16S扩增子测序表征细菌群落。对于每种DNA提取物，使用引物组519 F/907 R扩增约400 bp的细菌16 S核糖体RNA（rRNA）基因V4寡核苷酸序列包括与正向引物融合的5bp条形码。聚合酶链反应（PCR）在50μ L反应器中进行具有以下组分的反应混合物：4L（2.5mmol/L每种）脱氧核苷三磷酸; 2μL（每种10 mmol/L）正向和反向引物; 2 UTaq DNA聚合酶（TaKaRa，日本）和1μ L含有约50 ng群落DNA作为模板的模板。阴性对照总是用无菌双蒸水（ddH2O）作为模板。进行35个循环（95 °C持续45秒，56 °C持续45秒，和72 °C持续60秒），最终延伸在72 °C持续7分钟。使用QIAquick凝胶提取试剂盒（QIAGEN，德国）纯化来自所有样品的条形码PCR产物，然后以等摩尔量标准化。接下来，使用TruSeq DNA Sample Prep LT试剂盒制备它们，并使用MiSeq试剂盒（600个循环）按照制造商的方案进行测序用于本研究的细菌16S rRNA基因序列已保存在日本DNA数据库（DDBJ）数据库（accesion no. PRJDB 9137）。2.5. 处理高通量测序数据使用FLASH[23]组装原始序列数据，并使用UPARSE算法[24]进行处理。用Cutadapt（版本1.9.2）修剪引物[25]。丢弃平均质量分数低于25且长度小于300 bp的序列，并通过UPARSE筛选嵌合体。使用97%相似性阈值描绘操作分类单位（OTU），然后使用RDP 16S rRNA训练集16的分类版本，通过核糖体数据库项目（RDP）分类器v2.12以80%的置信阈值确定细菌的分类[26]。使用PyNAST针对GreenGene数据库（v13_8）比对OTU代表性序列[27]，并且然后使用FastTree构建系统发育树[28]。我们总共获得了20 294 908个细菌16S rRNA基因读段，每个样品的读段在40 691和158 122之间，每个样品的中值为68470个读段。由于α（a）多样性和β（b）比较需要均匀的采样深度，因此将样品随机稀释至每个样品40 000个读数，用于下游分析。2.6. 细菌丰富度、群落组成和生物指示物对施肥制度的响应施肥制度对细菌丰富度的影响（即，OTU的数目）表示为效应量的指数，使用响应比的自然对数（lnRR）。lnRR基于有机加无机施肥组（OM和/或NPKM，下文称为‘‘Metafor” 因此，lnRR值生成结果的总结，以确定细菌丰富度对施肥方案的响应幅度和方向。通 过 Bray-Curtis 差 异 计 算 群 落 分 类 组 成 的 变 化 F 模 型 值 来 自PERMANOVA在每个实验地点和所有网站的特点的程度，在细菌分类群落施肥下的转变。为了揭示在大规模下响应施肥的常见丰富分类群（前10% OTU占总读数的87.5%），我们基于每个分类群相对丰度对施肥的lnRR变化模式将其分为四类[31，32]。在至少9个研究中心，一致的阳性反应者（即，lnRR值大于零）被归类为“机会性”，而一贯的阴性反应（即，lnRR值小于零）被称为“敏感”。此外，相对丰度没有变化的分类群（即，lnRR值重叠为零）被称为“容忍的”，而那些没有一致的变化模式的网站被称为“上下文相关的利用交互式生命树（iTOL）网络工具绘制了细菌分类群的进化史和每个分类群在2.7. 统计分析数据表示为平均值和标准差（SD），不同字母用于表示不同样品之间的显著差异。受精的差异用单因素方差分析（ANOVA）进行评估，然后用事后Tukey诚实显著差异（HSD）检验。分别进行Pearson和Mantel分析，丰富度和组成）到环境变量[33]。P0.05和P0.01分别表示样品之间的显著差异和高度显著差异。为了确定环境变量对细菌丰富度的lnRR、群落组成的变化和常见丰富类群的变化的直接和间接影响，使用AMOS 20.0（SPSS Inc.）进行结构方程模型（SEM）并进行测试。最大似然估计方法被用来比较SEM模型与观察。模型充分性由v2检验、比较拟合指数（CFI）、拟合优度指数（GFI）和均方根平均近似误差（RSMEA）确定。适当的模型拟合由非显著的v2、高CFI、高GFI（>0.9）和低RSMEA（0.05）指示。3. 结果和讨论3.1. 生态环境决定了土壤细菌多样性对施肥我们首先研究了细菌丰富度的响应（即，在中国10个试验点的土壤中，细菌的数量）对施肥的影响（图1（a））。这些地点包括对比鲜明的 气 候 （ 例 如 ， 不 同 的 年 平 均 温 度 （ MAT ） 和 年 平 均 降 水 量（MAP））和土壤性质（例如，土壤pH值）（表S1），以及无机和有机施肥制度（表S2）。结果表明，细菌丰度对施肥反应的方向和大小（以lnRR-反应比计算）取决于施肥量的大小。每个实验地点或所有实验地点，使用R（版本3.3.1;R发展核心团队2016年）包yhttps://itol.embl.de。Y. 冯，M.Delgado-Baquerizo，Y.Zhu等人工程12（2022）164167图1.一、（a）在中国的FK、FQ、CW、YT、YL、MC、HL、SY、JX和QY十个试验点上，有机+无机（NPKM和/或OM）和无机（NPK和/或NK）施肥对细菌丰富度（无单位）（通过细菌丰富度的lnRR计算）的影响水平误差条是每个地点内和10个实验地点之间效应量的95%置信区间根据土壤pH梯度，对这些地点进行了颜色编码。(b)10个试验点的lnRR（无机或有机施肥）与土壤pH值（log10值）的相关性。(c)直接和间接影响的纬度，经度，气候，土壤性质，和无机与有机施肥的lnRR的细菌丰富度在十个实验地点。插入的条形图显示了从对lnRR的SEM得出的施肥和当地环境条件与线相邻的数字表示关系的效应量实线和虚线分别表示正关系和负关系。线的宽度与路径系数的强度成比例。R2表示方差被解释的比例. DF表示自由度。对生态环境的影响（即， 取决于场地和施肥制度（附录A中的图1（a）和图S2），并与关键的当地土壤特性、气候和施肥制度有关（图1（a）和图S2）。1（b）和（c））。这些结果提供了证据表明，土壤细菌的丰富度是不一样的施肥在中国各地。我们的研究结果与Leff等人的观察结果不一致[4]Ramirez et al.[14]关于微生物多样性对无机营养物添加物的一致反应造成这些不一致的可能原因可能包括重要的方法学差异：①时间框架（4年与20年的养分添加）;②养分输入类型（例如，无机与无机和有机）;和③生态系统类型（例如，自然生态系统与农业生态系统）。我们的研究具有更高的时间分辨率和营养类型分辨率，这使得我们的研究结果与以前的研究相比更具说服力众所周知，不稳定的条件（例如，MAT和MAP）[34，35]和土壤特性[16，17]驱动着大尺度上的土壤微生物群落多样性、结构和生态功能。随后，他们确定微生物例如，已经证实，在有机施肥的作用下，在MAT和MAP较高的酸性土壤中细菌多样性增加[11]，但在MAT和MAP较低的碱性土壤中减少[12]。我们的研究结果表明，土壤酸度的自然变化（即，在pH值，土壤细菌多样性的主要驱动力，如图所示。 1（b）和附录A中的表S3）[17]确定了全国范围内细菌丰富度对施肥的响应。我们的分析表明，细菌丰富度在酸性土壤中更容易受到影响，通常在降水量和土壤肥力高的地区例如，在已经是酸性的（例如，SY和QY）和中性（例如，YL和MC）土壤（表S1），无机施肥导致进一步酸化（表S2），随后导致细菌丰富度大幅下降（附录A中的表S4）。酸性环境抑制微生物的生长，从而对土壤细菌多样性产生负面影响[36，37]。多项研究已经证明了无机肥化对酸性和中性土壤中微生物多样性的负面影响[10，13，38，39]。然而，在碱性土壤中没有观察到这种效果，碱性土壤可以缓冲无机施肥对土壤酸度的潜在负面影响（例如，YT，FK和CW;图。 1（a），Fig. S2，表S2和S4）。土壤pH值是土壤细菌群落变化的最规模，因为它是当地生态环境的综合代理[37，40，41]。自然，这种理解导致我们试图解开土壤pH值的变化，由施肥制度和当地环境因素引发，改变土壤细菌多样性。利用SEM，我们进一步评估了当地环境因素的直接和间接影响（即，气候和土壤性质）和施肥制度对细菌丰富度的响应（即，细菌丰富度的lnRR;图1（c）），以及细菌群落组成的变化（图1（c））。 S3和S4以及附录A中的表S5）。我们的模型解释了大部分的细菌施肥反应的变化（R2= 87.3%的lnRR的细菌丰富度和62.8%的社区组成的变化 在所有环境变量中，土壤酸度-与高降水，温度和土壤肥力相关-对细菌丰富度对施肥的反应具有最强的总（直接加间接）积极影响（图10）。 1（c）和附录A中的表S6）[37]。同样，生态背景效应（例如，MAT、MAP、土壤pH和TP）的细菌群落组成（附录A中表S7-S9）在中国全国范围内，生态环境对 细 菌 群 落 组 成 变 化 的 影 响 也 具 有 场 地 和 施 肥 制 度 依 赖 性（P0.01），并与土壤酸度对施肥制度的响应密切相关（表S6）。我们的研究结果进一步表明，一般来说，在10个试验点中，有机施肥的细菌丰富度小于无机施肥的反应（t检验P= 0.038）（图1和2）。1（a）和S2以及表S6）[10]。即便如此，有机施肥对细菌丰富度的影响也与当地的环境背景有关。与土壤酸度调节细菌丰富度对施肥的响应的想法一致，有机施肥导致与大多数酸性土壤中酸度降低相关的细菌丰富度增加（例如，QY和JX（表S2））。此外，有机施肥可以向土壤中输入大量的外源碳;这比无机施肥更能无差别地刺激微生物谱系，并被推测有助于减少由当地环境背景影响引起的差异[42]。 我们的SEM结果进一步强调，依赖于生态环境的土壤肥力，包括总碳、磷和钾含量[43-Y. 冯，M.Delgado-Baquerizo，Y.Zhu等人工程12（2022）164168利用。此外，我们发现，报道的模式的细菌丰富度施肥的反应是独立的作物类型。 例如，我们没有发现小麦的任何影响，(FK和CW）或玉米（HL、SY和JX）对土壤细菌丰富度对无机（t检验P= 0.43）或有机（t检验P= 0.48）施肥的响应。总之，我们的研究结果表明，土壤微生物多样性在调查地点不受施肥的影响;在酸性（相对于碱性）土壤中，它更容易受到施肥的影响;在全国范围内，它对无机施肥比有机施肥更敏感（如图2和3中的插入条形图所示）。1（c）和S4）。3.2. 只有一小部分细菌类群对受精反应一致然后，我们根据Delgado-Baquerizo等人[32]的标准，评估了常见优势微生物群落类型（前10%的分类群（附录A中的图S5））在相对丰度方面的反应，占所有16 S rRNA基因读数的87.5%，超过二十年的施肥（图2）。根据对施肥的适应策略，这些常见的分类群被分为四组（≥90%的田间试验地点）（见第2.6）：机会型分类群，由对受精反应持续阳性的分类群亚群组成;敏感型分类群，由对受精反应持续阴性的分类群亚群组成;耐受型分类群，由对受精反应持续缺乏的分类群组成;环境依赖型分类群，包括在多个实验地点对受精反应不一致的细菌分类群我们注意到，一小部分机会类群（有机和无机施肥分别为2.3%和0.2%）和敏感类群（0.3%和0.7%）在多个实验中对施肥反应一致植入部位（附录A中的图2和表S11）。与不施肥的对照相比，机会类群的出现可能是由与施肥制度相关的养分和/或碳添加直接驱动的。与细菌丰富度和群落组成不同，我们的SEM结果表明，20年有机和无机施肥积累的总效应比生态背景更重要，包括气候方面的当地环境条件（例如，MAT和MAP）和土壤性质（例如，N和SOM），在控制机会类群的相对丰度（图。3（a）和（b））。机会菌类群主要以变形菌门和拟杆菌门为主（附录A图2和图S6）。这两个门中的许多成员是潜在的互养生物[46]，因此在施肥的富营养环境中可能具有竞争优势。机会类群的其他例子包括亚硝化螺旋菌和亚硝化球菌，它们可以从施肥中增加的N中受益，以及噬几丁质菌科（拟杆菌门）、芽孢杆菌（厚壁菌门）和光养细菌（变形菌门内的红球藻、红球藻科和红球藻目）（图2），发现它们都对有机施肥和高肥力可耕地土壤中的外源碳资源输入有积极反应[8，47因此，这是合理的，这些机会主义类群的理想反应与高土壤肥力，无论当地的生态环境。这些信息可以成为确定最佳农业实践的有力工具。敏感分类群包括酸杆菌和放线菌的成员（图2和图S6），它们通常被归类为寡营养分类群[14，46]。此外，与硝化螺旋藻、浮游菌和变形菌内的N循环相关的分类群（例如，Rhizobiales、Myxococcales和Burkholderiales[50];图2和图S6）被归类为敏感，因为它们对施肥中添加的N有这样的分类群可以作为早期-图二、 细菌分类群的系统发育，以及每个分类群的生活策略（颜色在较宽的环，对应于图。 S6）无机肥（外宽环）和有机肥（内宽环）施肥。插图表格显示了施肥条件下四种生命策略的百分比门后面的值是分别在有机和无机施肥下的机会、敏感和耐受分类群的百分比（在总OTU中）门是由分支的颜色表示饼图显示了在无机（外部饼图）和有机（内部饼图）施肥下，最占优势的门内的生活策略分布敏感类群和非敏感类群分别由对受精（至少9个位点）具有一致的阳性和阴性反应的类群子集组成;耐受类群是那些对受精（至少9个位点）一致无反应的类群具有不一致响应的分类群（即，背景依赖的分类群）被排除在系统发育统计分析之外。Y. 冯，M.Delgado-Baquerizo，Y.Zhu等人工程12（2022）164169图三.空间、气候和土壤特性以及（a）有机和（b）无机施肥对至少9个实验地点机会类群的直接和间接影响。插入的条形图显示了施肥和当地环境条件（空间和气候）的标准化总效应（直接加间接效应），这些效应来自有机和无机施肥条件下机会类群的SEM农业做法对土壤肥力不利影响的预警指标两者合计，我们的研究结果表明，这些类群是机会主义和敏感的施肥保持潜在的土壤肥力的生物指标，在全国范围内的人为活动。4. 结论总之，基于全国范围内的10个20年的实验地点的调查，我们的研究结果提供了新的证据，当地的环境背景决定了土壤微生物多样性对施肥的反应。我们证明，土壤微生物多样性并不同样容易受到中国各地的施肥。在这个尺度上，土壤微生物多样性在酸性土壤中更容易受到施肥的影响，其中施肥导致进一步酸化，并且与有机施肥相比，无机施肥更容易受到影响。只有一个非常小的微生物类群的子集被发现在非常不同的生态环境中对施肥有一致的反应。这些研究结果被整合，以更好地预测未来的潜在变化和土壤微生物多样性的分布在不断变化的世界[1]。他们进一步推进了现有的理论框架，即当地生态环境在控制反应方面的重要性（例如，规模和方向）的土壤微生物多样性的人为改变在全国范围内[4，14]。致谢张家宝感谢中国国家重点研发计划（2016 YFD 0300802）和中国科学院野外工作站合作项目（KFJ-SW-YW 035）的资助。冯友芝感谢国家重点研发计划（2019YFC1520700 ）的资助。 Manuel Delgado-Baquerizo得到了西班牙科学与创新部的Ramón y Cajal资助（RYC2018 -025483-I）。我们感谢每-在10个农业生态试验站的田间管理和土壤取样中作者张家宝、Manuel Delgado-Baquerizo、Yongguan Zhu和YouzhiFeng在本文中发展了这一思想。张家宝和朱永冠设计了实验调查。HanXiaozeng、Han Xiaori、Xiuli Xin、Wei Li、Zhibing Guo、TinghuiDang、Chenhua Li、Bo Zhu、Zejiang Cai和Daming Li进行了田间取样。Youzhi Feng，Manuel Delgado-Baquerizo，Yongguan Zhu和Jiaobao Zhang 分 析 了 数 据 。 Youzhi Feng 、 Manuel Delgado-Baquerizo、Yongguan Zhu和Jiaobao Zhang在所有合著者的贡献遵守道德操守准则Youzhi Feng 、 Manuel Delgado-Baquerizo 、 Yongguan Zhu 、Xiao-zeng Han、Xiao-riHan、Xiuli Xin、Wei Li、Zhibing Guo、Tinghui Dang、Chenhua Li、Bo Zhu、Zejiang Cai、Daming Li和Jiaobao Zhang声明他们没有利益冲突或财务冲突需要披露。附录A.补充数据本文的补充数据可在https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.09.012上找到。引用[1] Delgado-Baquerizo M ， Bardgett RD ， Vitousek PM ， Maestre FT ， WilliamsMA ， EldridgeDJ ， et al.Changesinbelowgroundbiodiversityduringecosystemdevelopment. 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