Биохимическая активность подстилки как индикатор качества почв сосновых лесов Восточной Фенноскандии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

На примере подзолов иллювиально-железистых и подбуров оподзоленных (Albic Podzol и Entic Podzol) исследована биохимическая активность органогенных горизонтов почв в градиентах: (1) эдафических и климатических условий и (2) антропогенного загрязнения. В первом случае объектами исследования были почвы сосняков черничных, брусничных и лишайниковых средней подзоны тайги, а также сосняков брусничных, расположенных в северотаежных лесах (Карелия, Россия) и на границе тайги и лесотундры (Мурманская область, Россия). Во втором – почвы сосняков, расположенных на разном удалении от ГМК “Печенганикель”. В системе напочвенный покров–подстилка исследовали изменение активности почвенных ферментов и химические свойства почвы (рН, C, N, P, K, S, Cu, Ni). Показано, что в сосняках лишайниковых средней подзоны тайги активность инвертазы и фосфатазы в лесной подстилке была в 1.5–1.8 раз выше, по сравнению с сосняками черничными и брусничными. Изменение климатических условий (понижение среднесуточной температуры на 2–3°С) сопровождалось снижением активности каталазы на 58 и 69%, уреазы – на 43 и 52% и инвертазы – на 51 и 28%. Высказано предположение, что отсутствие достоверных отличий в активности изучаемых ферментов в лесной подстилке в зависимости от накопления в ней Cu и Ni может указывать на высокий адаптивный потенциал системы микроорганизмы–почва. Обсуждается возможность использования биохимической активности почвы в мониторинговых исследованиях состояния лесных биогеоценозов.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Н. А. Галибина

Институт леса Карельского научного центра Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: galibina@krc.karelia.ru
ORCID iD: 0000-0003-1473-3574
Россия, ул. Пушкинская, 11, Петрозаводск, 185910

К. М. Никерова

Институт леса Карельского научного центра Российской академии наук

Email: galibina@krc.karelia.ru
Россия, ул. Пушкинская, 11, Петрозаводск, 185910

Е. В. Мошкина

Институт леса Карельского научного центра Российской академии наук

Email: galibina@krc.karelia.ru
Россия, ул. Пушкинская, 11, Петрозаводск, 185910

А. В. Климова

Институт леса Карельского научного центра Российской академии наук

Email: galibina@krc.karelia.ru
Россия, ул. Пушкинская, 11, Петрозаводск, 185910

Список литературы

  1. Атлас Карельской АССР: М., 1989. 40 с.
  2. Базилевич Н.И., Титлянова А.А. Биотический круговорот на пяти континентах: азот и зольные элементы в природных наземных экосистемах. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2008. 381 с.
  3. Водяницкий Ю.Н., Яковлев А.С. Оценка загрязнения почвы по содержанию тяжелых металлов в профиле // Почвоведение. 2011. № 3. С. 329–335.
  4. Зинченко М.К., Зинченко С.И. Ферментативный потенциал агроландшафтов серой лесной почвы Владимирского ополья // Успехи соврем. естествозн. 2015. № 1–8. С. 1319–1323.
  5. Казеев К.Ш., Солдатов В.П., Шхапацев А.К., Шевченко Н.Е., Грабенко Е.А., Ермолаева О.Ю., Колесников С.И. Изменение свойств дерново-карбонатных почв после сплошной рубки в хвойно-широколиственных лесах Северо-Западного Кавказа // Лесоведение. 2021. № 4. С. 426–436. https://doi.org/10.31857/s0024114821040069
  6. Классификация и диагностика почв России. Смоленск: Ойкумкна, 2004. 342 с.
  7. Кузнецова А.И., Лукина Н.В., Тихонова Е.В., Горнов А.В., Горнова М.В., Смирнов В.Э. и др. Запасы углерода в песчаных почвах сосновых лесов на западе России // Почвоведение. 2020. № 8. С. 959–969. https://doi.org/10.31857/s0032180x20080109
  8. Курганова И.Н., Телеснина В.М. Лопес Де Гереню В.О., Личко В.И., Овсепян Л.А. Изменение запасов углерода, микробной и ферментативной активности агродерново-подзолов южной тайги в ходе постагрогенной эволюции // Почвоведение. 2022. № 7. С. 825–842. https://doi.org/10.31857/S0032180X22070073
  9. Ромашкин И.В., Галибина Н.А., Мошников С.А., Геникова Н.В., Мошкина Е.В., Никерова К.М. Комплексная характеристика сосняков, произрастающих в широком спектре лесорастительных условий и состоящих из насаждений разных стадий онтогенеза // Официальный бюллетень “Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем”. № 11. от 08.11.2023.
  10. Разнообразие почв и биоразнообразие в лесных экосистемах средней тайги / Под ред. Федорец Н.Г. М.: Наука, 2006. 287 с.
  11. Ромашкин И.В., Геникова Н.В., Крышень А.М., Мошников С.А., Поликарпова Н.В. Зависимость радиального прироста Pinus sylvestris (Pinaceae) от метеорологических условий и аэротехногенного загрязнения на северо-западе Мурманской области // Раст. ресурсы. 2023. № 1. C. 76–92. https://doi.org/10.31857/S0033994623010089
  12. Хазиев Ф.Х. Экологические связи ферментативной активности почв // Экобиотех. 2018. № 1. С. 80–92.
  13. Хазиев Ф.Х. Методы почвенной энзимологии. М.: Наука, 2005. 251 с.
  14. Хазиев Ф.Х. Функциональная роль ферментов в почвенных процессах // Вестник АН Республики Башкортостан. 2015. Т. 20. № 2. С. 14–24.
  15. Хазиев Ф.Х., Гулько А.Е. Ферментативная активность почв агроценозов и перспективы ее изучения // Почвоведение. 1991. № 8. С. 88–103.
  16. Щелчкова М.В., Жерготова М.С. Ферментативная активность мерзлотной лугово-черноземной почвы транспортной зоны Аэропорт-Якутск // Природные ресурсы Арктики и Субарктики. 2014. № 2. С. 14–18.
  17. Юрковская Т.К., Елина Г.А. Восстановленная растительность Карелии на геоботанической и палеокартах. Петрозаводск: Карельский научный центр РАН, 2009. 136 с.
  18. Błońska E., Lasota J., Zwydak M. The relationship between soil properties, enzyme activity and land use // For. Res. Pap. 2017. V. 78. P. 39–44. https://doi.org/10.1515/frp-2017-0004
  19. Brandt J. P., Flannigan M. D., Maynard D. G., Thompson I.D., Volney W.J.A. An introduction to Canada’s boreal zone: Ecosystem processes, health, sustainability, and environmental issues // Environ. Rev. 2013. V. 21. P. 207–226. https://doi.org/10.1139/er-2013-0040
  20. Bungau S., Behl T., Aleya L., Bourgeade P., Aloui-Sossé B., Purza A.L. Abid A., Dora A. S. Expatiating the impact of anthropogenic aspects and climatic factors on long-term soil monitoring and management // Environ. Sci. Pollut. Res. 2021. V. 28. P. 30528–30550. https://doi.org/10.1007/s11356-021-14127-7
  21. Clemmensen K.E., Bahr A., Ovaskainen O., Dahlberg A., Ekblad A., Wallander H., Stenlid J., Finlay R.D., Wardle D.A., Lindahl B.D. Roots and associated fungi drive long-term carbon sequestration in boreal forest // Science. 2013. V. 339. P. 1615–1618. https://doi.org/10.1126/science.1231923
  22. Corstanje R., Schulin R., Lark R. Scale – dependent relationships between soil organic matter and urease activity // Eur. J. Soil Sci. 2007. V. 58. P. 1087–95. https://doi.org/10.1111/j.1365-2389.2007.00902.x
  23. Das S.K., Varma A. Role of enzymes in maintaining soil health // In Soil Enzymology. 2011. P. 22–42. https://doi.org/10.1007/978-3-642-14225-3_2
  24. Delarue F., Laggoun-Défarge F., Buttler A., Gogo S., Jassey V.E.J., Disnar, J.-R. Effects of short-term ecosystem experimental warming on water-extractable organic matter in an ombrotrophic Sphagnum peatland (Le Forbonnet, France) // Org. Geochem. 2011. V. 42. P. 1016–1024. https://doi.org/10.1016/j.orggeochem.2011.07.005
  25. Galibina N.A., Moshnikov S.A., Nikerova K.M., Afoshin N.V., Ershova M.A., Ivanova D.S. et al. Changes in the intensity of heartwood formation in Scots pine (Pinus sylvestris L.) ontogenesis // IAWA. 2022. V. 43. P. 299–321. https://doi.org/10.1163/22941932-bja10082
  26. Germon A., Laclau J-P., Robin A., Jourdan C. Deep fine roots in forest ecosystems: Why dig deeper? // For. Ecol. Manage. 2020. V. 466. P. 118135. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118135
  27. Gianfreda L., Rao M.A. Soil enzymes activities for soil quality assessment // In Bioremediation of Agricultural Soils. 2019. P. 239–261. https://doi.org/10.1201/9781315205137-12
  28. Hartmann H., Trumbore S. Understanding the roles of nonstructural carbohydrates in forest trees – from what we can measure to what we want to know // New Phytol. 2016. V. 211. P. 386–403. https://doi.org/10.1111/nph.13955
  29. Hewins D.B., Chuan X., Bork E.W., Carlyle C.N. Measuring the effect of freezing on hydrolytic and oxidative extracellular enzyme activities associated with plant litter decomposition // Pedobiologia. 2016. V. 59. P. 253–256. https://doi.org/10.1016/j.pedobi.2016.09.002
  30. Högberg P., Högberg M.N., Göttlicher S.G., Betson N.R., Keel S.G., Metcalfe D.B., Näsholm T. High temporal resolution tracing of photosynthate carbon from the tree canopy to forest soil microorganisms // New Phytol. 2008. V. 177. P. 220–228. https://doi.org/10.1111/j.1469-8137.2007.02238.x
  31. Hu X.-F., Jiang Y., Shu Y., Hu X., Liu L., Luo F. Effects of mining wastewater discharges on heavy metal pollution and soil enzyme activity of the paddy fields // J. Geochem. Explor. 2014. V. 147. P. 139–150. https://doi.org/10.1016/j.gexplo.2014.08.001
  32. IUSS Working Group WRB. World Reference Base for Soil Resources. International soil classification system for naming soils and creating legends for soil maps. World Soil Resour. Rep. № 106. 2014. FAO, Rome. P. 181.
  33. Joseph J., Gao D., Backes B., Bloch C., Brunner I., Gleixner G. et al. Rhizosphere activity in an old-growth forest reacts rapidly to changes in soil moisture and shapes whole-tree carbon allocation // Proc. Natl. Acad. Sci. 2020. V. 117. P. 24885–24892. https://doi.org/10.1073/pnas.2014084117
  34. Karaca A., Cetin S.C., Turgay O.C., Kizilkaya R. Soil Enzymes as Indication of Soil Quality // Soil Biol. 2010. P. 119–48. https://doi.org/10.1007/978-3-642-14225-3_7
  35. Karthikeyan A.S., Varadarajan D.K., Mukatira U.T., D’Urzo M.P., Damaz B., Raghothama K.G. Regulated Expression of Arabidopsis Phosphate Transporters // Plant Physiol. 2002. V. 130. P. 221–233. https://doi.org/10.1104/pp.020007
  36. Maphuhla N.G., Lewu F.B., Oyedeji O.O. The effects of physicochemical parameters on analysed soil enzyme activity from alice landfill site // Int. J. Environ. Res. Publ. Health. 2020. V. 18. P. 221. https://doi.org/10.3390/ijerph18010221
  37. Martinez-Salgado M.M., Gutiérrez-Romero V., Jannsens M., Ortega-Blu R. Biological Soil Quality Indicators // Current Research, Technology and Education Topics in Applied Microbiology and Microbial Biotechnology. Ed. Mendez-Vilas A. 2010.
  38. Moghimian N., Hosseini S.M., Kooch Y., Darki B.Z. Impacts of changes in land use/cover on soil microbial and enzyme activities // Catena. 2017. V. 157. P. 407–414. https://doi.org/10.1016/j.catena.2017.06.003
  39. Olsson R. Boreal Forest and Climate Change // Air Pollution and Climate Secretariat. 2009. V. 23. P. 9.
  40. Ovsepyan L., Kurganova I., Lopes de Gerenyu V., Kuzyakov Y. Conversion of cropland to natural vegetation boosts microbial and enzyme activities in soil // Sci. Total Environ. 2020. V. 743. P. 140829. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.140829
  41. Panchal P., Preece C., Peñuelas J., Giri J. Soil carbon sequestration by root exudates // Trends Plant Sci. 2022. V. 27. P. 749–757. https://doi.org/10.1016/j.tplants.2022.04.009
  42. Paz-Ferreiro J., Fu S. Biological Indices for Soil Quality Evaluation: Perspectives and Limitations // Land Degradation Development. 2013. V. 27. P. 14–25. http://dx.doi.org/10.1002/ldr.2262
  43. Prescott C.E., Grayston S.J., Helmisaari H-S., Kaštovská E., Körner C., Lambers H. et al. Surplus carbon drives allocation and plant–soil interactions // Trends Ecol. Evol. 2020. V. 35. P. 1110–1118. https://doi.org/10.1016/j.tree.2020.08.007
  44. Rinʹkis G., Ramane K.K., Kunitskaia T.A. Methods of analyzing soils and plants. Riga: Zinatne, 1987. 174 p.
  45. Sah S.P., Bryant C.L., Leppälammi-Kujansuu J., Lõhmus K., Ostonen I., Helmisaari H-S. Variation of carbon age of fine roots in boreal forests determined from 14C measurements // Plant Soil. 2013. V. 363. P. 77–86. https://doi.org/10.1007/s11104-012-1294-4
  46. Sardans J., Peñuelas J., Estiarte M. Changes in soil enzymes related to C and N cycle and in soil C and N content under prolonged warming and drought in a Mediterranean shrubland // Appl. Soil Ecology. 2008. V. 39. P. 223–235. https://doi.org/10.1016/j.apsoil.2007.12.011
  47. Schloter M., Dilly O., Munch J.C. Indicators for evaluating soil quality // Agric. Ecosyst. Environ. 2003. V. 98. P. 255–262. https://doi.org/10.1016/s0167-8809(03)00085-9
  48. Sethi S., Gupta S. Responses of soil enzymes to different heavy metals // Biolife. 2015. V. 3. P. 147–153.
  49. Shen J., Zeng Y., Zhuang X., Sun L., Yao X., Pimpl P., Jiang L. Organelle pH in the Arabidopsis Endomembrane System // Mol. Plant. 2013. V. 6. P. 1419–1437. https://doi.org/10.1093/mp/sst079
  50. Silva-Olaya A.M., Mora-Motta D.A., Cherubin M.R., Grados D., Somenahally A., Ortiz-Morea F.A. Soil enzyme responses to land use change in the tropical rainforest of the Colombian Amazon region // PLOS ONE. 2021. V. 16. P. e0255669. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0255669
  51. Skujins J.J. Extracellular enzymes in soil // Crit. Rev. Microbiol. 1976. V. 4. P. 383–421. https://doi.org/10.3109/10408417609102304
  52. Steffen W., Richardson K., Rockström J. Cornell S.E., Fetzer I., Bennett M.E. et al. Planetary boundaries: Guiding human development on a changing planet // Science. 2015. V. 347(6223). P. 1259855. https://doi.org/10.1126/science.1259855
  53. Tarelkina T.V., Galibina N.A., Moshnikov S.A., Nikerova K.M., Moshkina E.V., Genikova N.V. Anatomical and Morphological Features of Scots Pine Heartwood Formation in Two Forest Types in the Middle Taiga Subzone // Forests. 2022. V. 13. P. 91. https://doi.org/10.3390/f13010091
  54. Tyler G. Heavy metal pollution, phosphatase activity, and mineralization of organic phosphorus in forest soils // Soil Biol. Biochem. 1976. V. 8. P. 327–332. https://doi.org/10.1016/0038-0717(76)90065-1
  55. Utobo E.B., Tewari L. Soil enzymes as bioindicators of soil ecosystem status // Appl. Ecol. Environ. Res. 2015. V. 13. P. 147–169. http://dx.doi.org/10.15666/aeer/1301_147169
  56. Versaw W.K., Harrison M.J. A Chloroplast Phosphate Transporter, PHT2; 1, Influences Allocation of Phosphate within the Plant and Phosphate-Starvation Responses // Plant Cell. 2002. V. 14. P. 1751–1766. https://doi.org/10.1105/tpc.002220
  57. Wang W., Page-Dumroese D., Lv R., Xiao C., Li G., Liu Y. Soil enzyme activities in Pinus tabuliformis (Carriére) plantations in Northern China // Forests. 2016. V. 7. P. 112. https://doi.org/10.3390/f7060112
  58. Weatherarchive.ru [Электронный ресурс]. URL: http://weatherarchive.ru. / дата обращения: 20.02.2024
  59. Wyszkowska J., Kucharski J. Liczebnosc drobnoustrojow w glebie zanieczyszczonej metalami ciezkimi // Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych. 2003. V. 492. P. 427–433.
  60. Yang Y.Z., Liu S., Zheng D., Feng S. Effects of cadium, zinc and lead on soil enzyme activities // Journal of Environmental Sciences. 2006. V. 18. P. 1135–1141. https://doi.org/10.1016/s1001-0742(06)60051-x
  61. Yeboah J.O., Shi G., Shi W. Effect of Heavy Metal Contamination on Soil Enzymes Activities // J. Geosci. Environ. Prot. 2021. V. 9. P. 135–154. https://doi.org/10.4236/gep.2021.96008

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Приложение
Скачать (153KB)
Метаданные
3. Рис. 1. Почвенные профили в 70–80-летних сосняках черничном, Kvch2 (a), брусничном, Kvch1, 9 (b) и лишайниковом, Kvch8 (c). Активность почвенных ферментов (d) в подстилке сосняков черничного (СЧ), брусничного (СБ) и лишайникового (СЛ), расположенных в средней подзоне тайги.

Скачать (791KB)
Метаданные
4. Рис. 2. (a) Активность каталазы, инвертазы, уреазы и фосфатазы в горизонтах (1 – органогенные, 2 – элювиальные, 3 – иллювиальные, 4 – переходные к материнской породе) подзолов, представленных в сосняках средней подзоны тайги (Kvch1, Kvch2, Kvch9). (b) ANOSIM-анализ массива данных, включающего активности почвенных ферментов и химические свойства горизонтов почв сосняков, расположенных в средней подзоне тайги (Kvch1, Kvch2, Kvch9). (c) Классификация 20 объектов исследования на основе данных активности почвенных ферментов (каталаза, инвертаза, уреаза, фосфатаза) и свойств почвы (рН водный и солевой, содержание углерода (%), общего (%) и гидролизуемого (мг/кг почвы) азота, общего и подвижного фосфора (мг/кг почвы), подвижного калия (мг/кг почвы)). Фактор 1 (78% дисперсии) коррелирует с активностью каталазы, уреазы, инвертазы и фосфатазы; содержанием общего углерода, общего азота, подвижного калия, гидролизуемого азота. Фактор 2 (12% дисперсии) коррелирует с рН водным и солевым; отношением С/N; содержанием подвижного фосфора.

Скачать (426KB)
Метаданные
5. Рис. 3. (a) Активность каталазы, инвертазы, уреазы и фосфатазы в подстилке почв сосняков брусничных, расположенных в разных природных зонах. MT – средняя подзона тайги (Kvch1, 9); NT – северная подзона тайги (Klv10); NT/T – граница тайги и лесотундры (Psv12). (b) ANOSIM-анализ массива данных, включающего активности почвенных ферментов и химические свойства почв сосняков брусничных, расположенных в средней подзоне тайги, северной подзоне тайги и на границе тайги и лесотундры. (c) Классификация 22 объектов исследования на основе данных активности почвенных ферментов (каталаза, инвертаза, уреаза, фосфатаза) и свойств почвы (рН водный и солевой, содержание углерода (%), общего (%) и гидролизуемого (мг/кг почвы) азота, общего и подвижного фосфора (мг/кг почвы), подвижного калия (мг/кг почвы)). Фактор 1 (44% дисперсии) коррелирует с активностью каталазы, уреазы и инвертазы; с рН водным и солевым; содержанием гидролизуемого азота. Фактор 2 (26% дисперсии) коррелирует с содержанием общего азота, подвижного фосфора, подвижного калия.

Скачать (525KB)
Метаданные
6. Рис. 4. Содержание меди (a), никеля (b) и активность каталазы (c), инвертазы (d), уреазы (e), фосфатазы (f) в подстилке почв сосняков брусничных, расположенных на разном удалении от горно-металлургического комбината “Печенганикель” (68 и 81 км (К) – 48 км – 26 км – 11 км).

Скачать (470KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».