一种不同海拔土壤C、N、P生态化学计量特征及其微生物驱动机制模型构建方法

一种不同海拔土壤c、n、p生态化学计量特征及其微生物驱动机制模型构建方法
技术领域
1.本发明属于生物信息技术领域，具体涉及一种不同海拔土壤c、n、p生态化学计量特征及其微生物驱动机制模型构建方法。

背景技术：

2.生态化学计量学将化学和生态学等很多学科的理论与原理结合起来，其主张c、n以及p是生态学研究中的重要内容，它们之间的联系能够揭示种生存对策、养分限制以及落的稳定性，因此对其研究有着很重要的意义。该计量学的两个重要的理论是生长速率以及内稳性理论，所谓的生长速率主张的是c、n、p的变化和生长速率有着一定的关系，所谓的内稳性是指植物的内部环境，也就是说其内部的化学组成和外部的环境变化一直保持动态稳定。很多研究都显示了c、n和p之间的比值在不同的尺度上都有内稳性这一特点，内稳性越高，物种的稳定性以及优势度越高，因此有关生态系统的稳定性以及生产力就越高。
3.现如今对山地森林进行的研究多集中于森林生态系统的营养元素、生物量以及落结构等，对如下研究却很少涉及，如山地生态系统功能微生物与土壤环境c、n、p生态化学计量特征之间的关系，以及土壤c、n、p生态化学计量特征随海拔变化规律。

技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种不同海拔土壤c、n、p生态化学计量特征及其微生物驱动机制模型构建方法，利用本发明的构建方法构建得到的模型能够用于确定山地生态系统功能微生物与土壤环境c、n、p生态化学计量特征之间的关系，以及土壤c、n、p生态化学计量特征随海拔变化规律。
5.本发明提供了一种不同海拔土壤c、n、p生态化学计量特征及其微生物驱动机制模型构建方法，包括以下步骤：
6.1)划分不同海拔的植被带；
7.2)在所述不同海拔的植被带中选取观测样地，从每块观测样地中分别选取观测样方；每块观测样地至少包括一组观测样方；每组观测样方至少包含：3个乔木样方、3个灌木样方和3个草本样方中的一种或几种；
8.3)调查每个观测样地的植物落数量特征，得到植物落调查数据；根据所述植物落调查数据，计算每个植物种的重要值，以每个观测样地中重要值最大的植物种作为该植物落的优势种；
9.4)采集每个所述观测样地的非根际土壤样品、凋落物样品和优势种的根际土壤样品，测定分析指标；
10.所述分析指标包括：所述凋落物样品的c含量、n含量和p含量，所述非根际土壤样品的微生物量c含量、n含量和p含量，所述非根际土壤样品的c含量、n含量和p含量，所述优势种的根际土壤样品的微生物量c含量、n含量和p含量及所述优势种的根际土壤样品的c含
量、n含量和p含量；
11.5)对所述优势种的根际土壤样品进行微生物dna基因测序，得到微生物dna基因测序结果，根据所述微生物dna基因测序结果分析得到根际微生物功能菌的丰度值和根际微生物多样性指数；
12.6)分别对步骤4)所获得的分析指标中的每个分析指标在不同海拔的数据进行方差分析，分别确定凋落物、土壤和微生物量的c、n、p生态化学计量特征在不同海拔间的变化规律；
13.所述凋落物和微生物量的c、n、p生态化学计量特征包括：在每个海拔下的凋落物c含量、n含量和p含量，非根际土壤微生物量的c含量、n含量和p含量，根际土壤微生物量的c含量、n含量和p含量，凋落物的c:n、c:p、n:p的比值，非根际土壤微生物量的c:n、c:p、n:p的比值和根际土壤微生物量的c:n、c:p、n:p的比值；
14.所述土壤的c、n、p生态化学计量特征包括：在每个海拔下的非根际土壤的c含量、n含量和p含量，根际土壤的c含量、n含量和p含量，非根际土壤的c:n、c:p、n:p的比值，根际土壤的c:n、c:p、n:p的比值；
15.7)以根际微生物多样性指数，各个根际微生物功能菌的丰度值和宿主参数作为自变量，以每个海拔的凋落物和微生物量的c、n、p生态化学计量特征作为调节变量，以每个海拔的土壤的c、n、p生态化学计量特征作为因变量，建立每个海拔的结构方程模型；
16.所述宿主参数包括：优势种的高度、盖度、冠幅、密度和生物量；
17.所述步骤3)和步骤4)之间相互没有时间顺序限制；
18.所述步骤5)和步骤6)之间相互没有时间顺序限制。
19.优选的，步骤1)中，所述不同海拔的植被带包括荒漠草原植被带、浅山灌丛植被带、温性针叶林植被带、寒温性针叶林植被带、亚高山乔灌混交林植被带和高山灌丛及草甸植被带中的三种及以上。
20.优选的，步骤2)中，每个海拔的植被带选取的观测样地的数目为3～4个，每块观测样地的面积≥1km2，相邻观测样地的间距≥1km。
21.优选的，步骤3)中，所述植物落数量特征包括高度、密度、多度、郁闭度、频度、胸径、断面积、冠幅和草本生物量中的一种或几种。
22.优选的，步骤7)中，建立结构方程模型通过amos软件进行，包括：在amos软件的画图界面依次画出所述各个变量，以及各个变量之间的路径关系，运行软件，建立结构方程模型。
23.优选的，每个海拔建立一个结构方程模型后，还包括：比较不同海拔上的结构方程模型中各个变量间的路径系数大小和正负，确定土壤的c、n和p生态化学计量特征在各个海拔梯度下的影响因素和驱动因子；所述变量包括：根际微生物多样性指数，各个根际微生物功能菌的丰度值，凋落物的c含量、n含量和p含量，微生物量的c含量、n含量和p含量，土壤的c含量、n含量和p含量，凋落物的c:n、c:p、n:p的比值，微生物量的c:n、c:p、n:p的比值和土壤的c:n、c:p、n:p的比值。
24.本发明还提供了所述的构建方法构建得到的结构方程模型在确定土壤c、n、p生态化学计量特征随海拔变化的规律中的应用。
25.优选的，所述应用包括以下步骤：根据所述结构方程模型中各变量间的路径系数
大小和正负，分析凋落物、土壤和微生物量c、n、p生态化学计量特征与根际微生物多样性、根际微生物功能菌、宿主之间的相互关系，确定土壤c、n、p生态化学计量特征随海拔变化的微生物驱动机制。
26.本发明提供了一种不同海拔土壤c、n、p生态化学计量特征及其微生物驱动机制模型构建方法。本发明在不同海拔植被带选择样地并设置样方，调查植物落数量特征，采集优势种土壤系统凋落物与土壤样品，测定凋落物-土壤-土壤微生物量c、n、p生态化学计量特征，分析不同海拔土壤系统凋落物-土壤-微生物量c、n、p生态化学计量特征与优势种根际微生物多样性之间的关系；通过样本的筛选和基因测序，解析关键微生物及功能菌丰度；建立结构方程模型，厘清山地生态系统功能微生物与土壤环境c、n、p生态化学计量特征之间的关系，揭示土壤c、n、p生态化学计量特征随海拔变化规律的微生物学驱动机理。
附图说明
27.图1为实施例1的技术流程图。
具体实施方式
28.本发明提供了一种不同海拔土壤c、n、p生态化学计量特征及其微生物驱动机制模型构建方法，包括以下步骤：
29.1)划分不同海拔的植被带；
30.2)在所述不同海拔的植被带中选取观测样地，从每块观测样地中分别选取观测样方；每块观测样地至少包括一组观测样方；每组观测样方至少包含：3个乔木样方、3个灌木样方和3个草本样方中的一种或几种；
31.3)调查每个观测样地的植物落数量特征，得到植物落调查数据；根据所述植物落调查数据，计算每个植物种的重要值，以每个观测样地中重要值最大的植物种作为该植物落的优势种；
32.4)采集每个所述观测样地的非根际土壤样品、凋落物样品和优势种的根际土壤样品，测定分析指标；
33.所述分析指标包括：所述凋落物样品的c含量、n含量和p含量，所述非根际土壤样品的微生物量c含量、n含量和p含量，所述非根际土壤样品的c含量、n含量和p含量，所述优势种的根际土壤样品的微生物量c含量、n含量和p含量及所述优势种的根际土壤样品的c含量、n含量和p含量；
34.5)对所述优势种的根际土壤样品进行微生物dna基因测序，得到微生物dna基因测序结果，根据所述微生物dna基因测序结果分析得到根际微生物功能菌的丰度值和根际微生物多样性指数；
35.6)分别对步骤4)所获得的分析指标中的每个分析指标在不同海拔的数据进行方差分析，分别确定凋落物、土壤和微生物量的c、n、p生态化学计量特征在不同海拔间的变化规律；
36.所述凋落物和微生物量的c、n、p生态化学计量特征包括：在每个海拔下的凋落物c含量、n含量和p含量，非根际土壤微生物量的c含量、n含量和p含量，根际土壤微生物量的c含量、n含量和p含量，凋落物的c:n、c:p、n:p的比值，非根际土壤微生物量的c:n、c:p、n:p的
比值和根际土壤微生物量的c:n、c:p、n:p的比值；
37.所述土壤的c、n、p生态化学计量特征包括：在每个海拔下的非根际土壤的c含量、n含量和p含量，根际土壤的c含量、n含量和p含量，非根际土壤的c:n、c:p、n:p的比值，根际土壤的c:n、c:p、n:p的比值；
38.7)以根际微生物多样性指数，各个根际微生物功能菌的丰度值和宿主参数作为自变量，以每个海拔的凋落物和微生物量的c、n、p生态化学计量特征作为调节变量，以每个海拔的土壤的c、n、p生态化学计量特征作为因变量，建立每个海拔的结构方程模型；
39.所述宿主参数包括：优势种的高度、盖度、冠幅、密度和生物量；
40.所述步骤3)和步骤4)之间相互没有时间顺序限制；
41.所述步骤5)和步骤6)之间相互没有时间顺序限制。
42.本发明首先划分不同海拔的植被带。在本发明中，所述不同海拔的植被带优选的包括荒漠草原植被带、浅山灌丛植被带、温性针叶林植被带、寒温性针叶林植被带、亚高山乔灌混交林植被带和高山灌丛及草甸植被带中的三种及以上。在本发明中，所述植被带根据山脉海拔进行划分。
43.划分不同海拔的植被带后，本发明在所述不同海拔的植被带选取观测样地，从每块所述观测样地中分别选取观测样方。在本发明中，每个海拔的植被带选取的观测样地的数目优选为3～4个，每块观测样地的面积优选的≥1km2，更优选为1km2，相邻观测样地的间距优选的≥1km。在本发明中，每块观测样地优选的包括一组样方；每组样方至少优选的包含：3个乔木样方、3个灌木样方和3个草本样方中的一种或几种，在没有乔木或灌木的观测样地仅包含所具有类型的样方，例如，在没有乔木的样地，仅包含3个灌木样方和3个草本样方。在本发明中，每个所述乔木样方的规格优选为20m
×
20m，每个所述灌木样方的规格优选为5m
×
5m，每个所述草本样方的规格优选为1m
×
1m。在本发明中，每个海拔梯度内的样地之间的地形条件设置为相似地形。
44.选取观测样地和观测样方后，本发明调查每个所述观测样地的植物落数量特征，确定优势种。在本发明中，所述调查每个所述观测样地的植物落数量特征优选的包括：每个观测样地分层统计落学特征，计算每个观测样地的重要值；所述落学特征包括高度、密度、多度、郁闭度、频度、胸径、断面积、冠幅和草本生物量中的一种或几种。在本发明中，计算每个观测样地的重要值按照如下方法进行：
45.森林草本和灌木：ivi＝rdi+rfi+rci；森林树木：ivi＝rdi+rfi+rpi46.式中：相对密度(rdi)，rdi＝ni/n，ni为某种植物的个体数，n为全部植物的个体数；相对频度(rfi)，f＝mi/m，mi为某种植物出现的样方数，m为总样方数；rfi＝fi/f，fi为某种植物的频度，f为全部植物的频度和；优势度(rci)，rci＝ci/c，ci为某植物种的基盖度，c为全部植物种的基盖度总和；相对显著度(rpi)，rpi＝gi/g，gi为某树种的断面积，g为全部树种的总断面积(参见：李俊清.2010.森林生态学(第二版).高等教育出版社,北京.)。
47.确定优势种后，本发明采集每个所述观测样地的非根际土壤样品、凋落物样品和优势种的根际土壤样品，测定分析指标；所述分析指标包括：所述凋落物样品的c含量、n含量和p含量，所述非根际土壤样品的微生物量c含量、n含量和p含量，所述非根际土壤样品的c含量、n含量和p含量，所述优势种的根际土壤样品的微生物量c含量、n含量和p含量及所述优势种的根际土壤样品的c含量、n含量和p含量。
48.本发明对测定所述分析指标的方法没有特殊限制，采用本领域的常规方法即可。
49.确定优势种后，本发明对所述优势种的根际土壤样品进行微生物dna基因测序，得到微生物dna基因测序结果，根据所述微生物dna基因测序结果，分析得到根际微生物功能菌的丰度值和根际微生物多样性指数。
50.本发明对所述优势种的根际土壤样品进行微生物dna基因测序的方法没有特殊限制。
51.得到分析指标后，本发明分别对上述方案所获得的分析指标中的每个分析指标在不同海拔的数据进行方差分析，分别确定凋落物、土壤和微生物量的c、n、p生态化学计量特征在不同海拔间的变化规律；
52.所述凋落物和微生物量的c、n、p生态化学计量特征包括：在每个海拔下的凋落物c含量、n含量和p含量，非根际土壤微生物量的c含量、n含量和p含量，根际土壤微生物量的c含量、n含量和p含量，凋落物的c:n、c:p、n:p的比值，非根际土壤微生物量的c:n、c:p、n:p的比值和根际土壤微生物量的c:n、c:p、n:p的比值；
53.所述土壤的c、n、p生态化学计量特征包括：在每个海拔下的非根际土壤的c含量、n含量和p含量，根际土壤的c含量、n含量和p含量，非根际土壤的c:n、c:p、n:p的比值，根际土壤的c:n、c:p、n:p的比值。
54.本发明以根际微生物多样性指数，各个根际微生物功能菌的丰度值和宿主参数作为自变量，以每个海拔的凋落物和微生物量的c、n、p生态化学计量特征作为调节变量，以每个海拔的土壤的c、n、p生态化学计量特征作为因变量，建立每个海拔的结构方程模型；所述宿主参数包括：优势种的高度、盖度、冠幅、密度和生物量。
55.在本发明中，建立结构方程模型优选的通过amos软件进行，建立结构模型包括：在amos软件的画图界面依次画出所述各个变量，以及各个变量之间的路径关系，运行软件，建立初步结构方程模型；根据模型运算所输出的模型参数，以及模型的修正指数，对模型进行反复修正，形成结构方程模型。
56.在本发明中，每个海拔建立一个结构方程模型后，还包括：比较不同海拔上的结构方程模型中各个变量间的路径系数大小和正负，确定土壤的c、n和p生态化学计量特征在各个海拔梯度下的影响因素和驱动因子；所述变量包括：根际微生物多样性指数，各个根际微生物功能菌的丰度值，凋落物的c含量、n含量和p含量，微生物量的c含量、n含量和p含量，土壤的c含量、n含量和p含量，凋落物的c:n、c:p、n:p的比值，微生物量的c:n、c:p、n:p的比值和土壤的c:n、c:p、n:p的比值。
57.本发明还提供了所述的构建方法构建得到的结构方程模型在确定土壤c、n、p生态化学计量特征随海拔变化的规律中的应用。
58.在本发明中，所述应用优选的包括以下步骤：根据所述结构方程模型中各变量间的路径系数大小和正负，分析凋落物、土壤和微生物量c、n、p生态化学计量特征与根际微生物多样性、根际微生物功能菌、宿主之间的相互关系，确定土壤c、n、p生态化学计量特征随海拔变化的微生物驱动机制。
59.下面将结合本发明中的实施例，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。
60.实施例1
61.本实施例以贺兰山为例。
62.贺兰山是位于阿拉善盟与鄂尔多斯高原之间的高耸山体，山体南北走向，北起乌兰布和沙漠南缘，南延至阿拉善左旗与青铜峡西北交界处，东西跨度20～40km，整体地貌西倾东仰，地势陡峭，主峰位于中部段。贺兰山为我国典型的大陆性季风气候，地处西北地区，属于中温带干旱气候区，贺兰山山体宏伟，山地气候特征明显，随海拔变化，水热条件呈现显著的垂直分异，无霜期较短。东西麓平均年均温7.9℃，年均降雨量191.7mm；而在海拔3000m左右，年均温-0.8℃，年均降雨量430mm；在主峰海拔3500m以上地区，年均温-2.8℃，年均降雨量达500mm。降雨多集中在6～9月，占全年60％以上。贺兰山也是亚洲中部荒漠区特有植物分布集中区，植物区系成分多样而复杂，水热分异塑造了多样化的植被类型，在中部主峰阴坡，从山麓基带1600m以上到3500m的高山峰顶，随着海拔梯度每增加200m，植被类型形成了垂直分异明显的分布规律：短花针茅(stipabreviflora)荒漠草原
→
蒙古扁桃(amygdalusmongolica)、内蒙野丁香(leptodermisordosica)浅山灌丛
→
油松(pinustabulaeformis)、青海云杉(piceacrassifolia)、山杨(populusdavidiana)等纯针叶林或针阔混交林
→
青海云杉、高山柳(salix oritrepha)、鬼箭锦鸡儿(caraganajubata)等针叶乔灌混交林
→
高山柳、鬼箭锦鸡儿、嵩草(kobresiasp.)高山灌丛草甸(参见：梁存柱，朱宗元，李志刚.2012.贺兰山植被.阳光出版社，银川.)。
63.技术流程图参见图1。
64.1.研究方法
65.(1)不同海拔植被带划分
66.以贺兰山为例。根据山脉海拔，将贺兰山植被依次划分为6种不同海拔的植被带：1600～1800m荒漠草原、1800～2000m浅山灌丛、2000～2400m温性针叶林、2400～2800m寒温性针叶林、2800～3100m亚高山乔灌混交林和3100～3500m高山灌丛及草甸。
67.(2)样地设计
68.在上述贺兰山6种不同海拔的植被带(荒漠草原、浅山灌丛、温性针叶林、寒温性针叶林、亚高山乔灌混交和高山灌丛及草甸)分别选取观测样地。在各海拔植被带水平设置3个样地(面积1km2)，样地间距不小于1km。每个样地设置1个套样方，含3个乔木样方(20m
×
20m)、3个灌木样方(5m
×
5m)和3个草本样方(1m
×
1m)，每个海拔梯度内的样地之间的地形条件应设置为相似地形。
69.(3)植物落调查方法
70.调查各样地植物落数量特征：各样方分层统计落学特征，含高度、密度、多度、郁闭度(盖度)、频度、胸径、断面积、冠幅、草本生物量等，并按以下方法计算各样地的重要值：
71.森林草本和灌木：ivi＝rdi+rfi+rci；森林树木：ivi＝rdi+rfi+rpi72.式中：相对密度(rdi)，rdi＝ni/n，ni为某种植物的个体数，n为全部植物的个体数；相对频度(rfi)，f＝mi/m，mi为某种植物出现的样方数，m为总样方数；rfi＝fi/f，fi为某种植物的频度，f为全部植物的频度和；优势度(rci)，rci＝ci/c，ci为某植物种的基盖度，c为全部植物种的基盖度总和；相对显著度(rpi)，rpi＝gi/g，gi为某树种的断面积，g为全部树种的总断面积(参见：李俊清.2010.森林生态学(第二版).高等教育出版社，北京.)。
73.(4)凋落物、土壤样品采集方法
74.凋落物与非根际土壤采样：采用五点法在各样地样方内收集优势种周围的凋落
物，将其各自混合后装入信封袋内记好编号带回实验室，将凋落物样品首先进行105℃高温杀青处理，然后在65℃下烘干至恒重，最后将样品用球磨仪粉碎，并用0.149mm孔径筛过筛后，存放于棕瓶中，用于测定c、n、p元素指标；利用土壤取样器分别钻取0-10cm，10-20cm，20-30cm的非根际土样，除去凋落物、植物根系和石块等杂物后，将同层样点的土样混合均匀，分成2份，一份用于测定土壤微生物量c含量、n含量和p含量；另一份过2mm筛后风干用于测定土壤的c含量、n含量和p含量。
75.根际土壤采样：每个样地选取均等株型的优势种，分别利用根刀从植物基部逐段逐层挖去覆土，沿侧根剪下须根部分，选取3根(直径小于2mm，长度不超过5cm)根系，轻轻抖落非根际土块，利用无菌毛刷收集紧附在根系表面的土壤，至少重复3株，所采集的土样分成2份，一份用于土壤微生物量c含量、n含量和p含量测定，另一份保存于液氮中，带回实验室冷藏于-80℃用于微生物dna基因测序(参见：nax，xut，lim，zhouz，ma s，wangj，hej，jiaob，andmaf.2018.variationsofbacterialcommunity diversitywithintherhizosphereofthreephylogeneticallyrelatedperennial shrubplantspeciesacrossenvironmentalgradients.frontmicrobiol9：709.；lijy，jinxy，zhangxc，chenl，liujl，zhanghm，zhangx，zhang yf，zhaojh，mazs，andjind.2020aparativemetagenomicsoftwo distinctbiologicalsoilcrustsinthetenggerdesert，china.soilbiologyand biochemistry140：107637.)。
76.(5)凋落物、土壤样品分析方法
77.植物凋落物与土壤有机c含量采用重铬酸钾外加热法测定，全n用凯氏定氮法测定，全p含量采用钼锑抗比法测定(参见：中国科学院南京土壤研究所.1978.土壤理化分析.上海科技出版社，上海.)。
78.土壤微生物量c含量、n含量和p含量测定方法：采用氯仿熏蒸-k2so4浸提法测定微生物量碳(mbc)和微生物量氮(mbn)，最后用总有机碳分析仪测定提取液中mbc，用连续流动分析仪测定mbn。采用氯仿熏蒸-nahco3浸提法测定土壤微生物量磷(mbp)。mbc计算公式：bc＝δec/kc，式中：δec为熏蒸与未熏蒸土壤有机碳含量的差值，kc为转换系数，取值0.45。mbn计算公式：bn＝δen/kn，式中：δen为熏蒸与未熏蒸土壤有机氮含量的差值，kn为转换系数，取值0.54。土壤微生物量磷(mbp)计算公式为：b
p
＝δe
p
/k
p
，转换系数k
p
取值0.40(参见：赵盼盼等.2019.海拔梯度变化对中亚热带黄山松土壤微生物生物量和落结构的影响.生态学报39(6)：2215-2225.)。
79.(6)根际微生物多样性及功能菌分析方法
80.高通量测序方法：采用illuminamiseq分析技术，测定样地中优势种根际土细菌(16srrna)和真菌(itsrrna)落组成及多样性特征(参见：nax，xut，lim，zhouz，mas，wangj，hej，jiaob，andma f.2018.variationsofbacterialcommunitydiversitywithintherhizosphereof threephylogeneticallyrelatedperennialshrubplantspeciesacross environmentalgradients.frontmicrobiol9：709.)。通过筛选样本，采用鸟法宏基因组测序(shotgunmetagenomesequencing)技术(参见：suns，and badgleybd.2019.changesinmicrobialfunctionalgeneswithinthesoil metagenomeduringforestecosystemrestoration.soilbiologyandbiochemistry135：163-172.)，分析根际微生物功能菌丰度。高通量测序的土壤样品委托北京奥维森基因科技有限公司检测。
81.(7)数据分析
82.建立结构方程模型(参见：laforest-lapointei，paquettea，messierc，andkembelsw.2017.leafbacterialdiversitymediatesplantdiversityand ecosystemfunctionrelationships.nature546：145-147)，综合分析贺兰山凋落物-土壤-微生物量c、n、p生态化学计量特征与根际微生物多样性、功能菌、宿主之间的相互关系，阐明土壤c、n、p生态化学计量特征随海拔变化规律的微生物学驱动机理。
83.尽管上述实施例对本发明做出了详尽的描述，但它仅仅是本发明一部分实施例而不是全部实施例，人们还可以根据本实施例在不经创造性前提下获得其他实施例，这些实施例都属于本发明保护范围。

技术特征：

1.一种不同海拔土壤c、n、p生态化学计量特征及其微生物驱动机制模型构建方法，包括以下步骤：1)划分不同海拔的植被带；2)在所述不同海拔的植被带中选取观测样地，从每块观测样地中分别选取观测样方；每块观测样地至少包括一组观测样方；每组观测样方至少包含：3个乔木样方、3个灌木样方和3个草本样方中的一种或几种；3)调查每个观测样地的植物落数量特征，得到植物落调查数据；根据所述植物落调查数据，计算每个植物种的重要值，以每个观测样地中重要值最大的植物种作为该植物落的优势种；4)采集每个所述观测样地的非根际土壤样品、凋落物样品和优势种的根际土壤样品，测定分析指标；所述分析指标包括：所述凋落物样品的c含量、n含量和p含量，所述非根际土壤样品的微生物量c含量、n含量和p含量，所述非根际土壤样品的c含量、n含量和p含量，所述优势种的根际土壤样品的微生物量c含量、n含量和p含量及所述优势种的根际土壤样品的c含量、n含量和p含量；5)对所述优势种的根际土壤样品进行微生物dna基因测序，得到微生物dna基因测序结果，根据所述微生物dna基因测序结果分析得到根际微生物功能菌的丰度值和根际微生物多样性指数；6)分别对步骤4)所获得的分析指标中的每个分析指标在不同海拔的数据进行方差分析，分别确定凋落物、土壤和微生物量的c、n、p生态化学计量特征在不同海拔间的变化规律；所述凋落物和微生物量的c、n、p生态化学计量特征包括：在每个海拔下的凋落物c含量、n含量和p含量，非根际土壤微生物量的c含量、n含量和p含量，根际土壤微生物量的c含量、n含量和p含量，凋落物的c:n、c:p、n:p的比值，非根际土壤微生物量的c:n、c:p、n:p的比值和根际土壤微生物量的c:n、c:p、n:p的比值；所述土壤的c、n、p生态化学计量特征包括：在每个海拔下的非根际土壤的c含量、n含量和p含量，根际土壤的c含量、n含量和p含量，非根际土壤的c:n、c:p、n:p的比值，根际土壤的c:n、c:p、n:p的比值；7)以根际微生物多样性指数，各个根际微生物功能菌的丰度值和宿主参数作为自变量，以每个海拔的凋落物和微生物量的c、n、p生态化学计量特征作为调节变量，以每个海拔的土壤的c、n、p生态化学计量特征作为因变量，建立每个海拔的结构方程模型；所述宿主参数包括：优势种的高度、盖度、冠幅、密度和生物量；所述步骤3)和步骤4)之间相互没有时间顺序限制；所述步骤5)和步骤6)之间相互没有时间顺序限制。2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，步骤1)中，所述不同海拔的植被带包括荒漠草原植被带、浅山灌丛植被带、温性针叶林植被带、寒温性针叶林植被带、亚高山乔灌混交林植被带和高山灌丛及草甸植被带中的三种及以上。3.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，步骤2)中，每个海拔的植被带选取的观测样地的数目为3～4个，每块观测样地的面积≥1km2，相邻观测样地的间距≥1km。
4.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，步骤3)中，所述植物落数量特征包括高度、密度、多度、郁闭度、频度、胸径、断面积、冠幅和草本生物量中的一种或几种。5.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，步骤7)中，建立结构方程模型通过amos软件进行，包括：在amos软件的画图界面依次画出所述各个变量，以及各个变量之间的路径关系，运行软件，建立结构方程模型。6.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，每个海拔建立一个结构方程模型后，还包括：比较不同海拔上的结构方程模型中各个变量间的路径系数大小和正负，确定土壤的c、n和p生态化学计量特征在各个海拔梯度下的影响因素和驱动因子；所述变量包括根际微生物多样性指数，各个根际微生物功能菌的丰度值，凋落物的c含量、n含量和p含量，微生物量的c含量、n含量和p含量，土壤的c含量、n含量和p含量，凋落物的c:n、c:p、n:p的比值，微生物量的c:n、c:p、n:p的比值和土壤的c:n、c:p、n:p的比值。7.权利要求1～6任意一项所述的构建方法构建得到的结构方程模型在确定土壤c、n、p生态化学计量特征随海拔变化的规律中的应用。8.根据权利要求7所述的应用，其特征在于，所述应用包括以下步骤：根据所述结构方程模型中各变量间的路径系数大小和正负，分析凋落物、土壤和微生物量c、n、p生态化学计量特征与根际微生物多样性、根际微生物功能菌、宿主之间的相互关系，确定土壤c、n、p生态化学计量特征随海拔变化的微生物驱动机制。

技术总结

本发明提供了一种不同海拔土壤C、N、P生态化学计量特征及其微生物驱动机制模型构建方法，属于生物信息技术领域。本发明在不同海拔植被带选择样地并设置样方，调查植物落数量特征，采集优势种土壤系统凋落物与土壤样品，测定凋落物-土壤-土壤微生物量C、N、P生态化学计量特征，分析不同海拔土壤系统凋落物-土壤-微生物量C、N、P生态化学计量特征与优势种根际微生物多样性之间的关系；通过样本的筛选和基因测序，解析关键微生物及功能菌丰度，建立结构方程模型，厘清山地生态系统功能微生物与土壤环境C、N、P生态化学计量特征之间的关系，揭示土壤C、N、P生态化学计量特征随海拔变化规律的微生物学驱动机理。律的微生物学驱动机理。律的微生物学驱动机理。