Plant diversity is more important than soil microbial diversity in explaining soil multifunctionality in Qinghai-Tibetan plateau wetlands
Wenzhi Liu1, Miaomiao Cai2
(1) Center for Carbon Neutrality in the Earth's Third Pole, Tibet University, Lhasa 850000, China
(2) CAS Key Laboratory of Aquatic Botany and Watershed Ecology, Wuhan Botanical Garden, Chinese Academy of Sciences, Wuhan, 430074, China
青藏高原拥有丰富多样的湿地，同时提供多种生态功能。尽管近几十年来生物多样性与湿地功能之间的关系已得到充分研究，但在对人类干扰极为敏感的高海拔湿地中，植物和微生物群落的多种特征与土壤多功能性 (SMF) 之间的联系仍然未知。在这里，我们使用单功能、平均、加权和多阈值方法，基于与土壤养分状况、养分循环和温室气体排放相关的 15 个变量计算了青藏湿地的 SMF。然后，我们将 SMF 与植物和土壤微生物的多维 (物种、系统发育和功能) 多样性以及微生物网络模块相关联。结果表明，植物多样性比土壤微生物多样性更能解释 SMF 的方差，植物物种丰富度和系统发育距离是 SMF 的正向预测因子。细菌网络模块与 SMF的正相关性高于真菌网络模块，并且细菌网络模块的alpha 多样性对 SMF 的贡献大于整个细菌群落的多样性。Pediococcus、Hirsutella和Rhodotorula是 SMF 的生物标记，与氮矿化和温室气体排放有显著关系。总之，这些结果强调了植物多样性和细菌网络模块在确定 SMF 方面的重要性，这对于预测生态系统功能对日益加剧的人为活动下生物多样性丧失的响应至关重要。
（1）研究植物和微生物的物种、系统发育和功能多样性对单一功能和 SMF 的影响，（2）探索微生物网络模块对 SMF 的预测作用，（3）量化微生物群落和微生物网络模块的 alpha 多样性对 SMF 的相对贡献，以及（4）确定对单一功能和 SMF 有显著贡献的主要细菌和真菌分类群。
图 1. 基于相关性和最佳多元回归模型的植物、细菌和真菌群落多维多样性对单一功能和 SMF（SMF平均值和 SMF加权）差异的贡献。圆圈大小表示多维多样性属性的相对重要性。颜色代表 Spearman 相关系数。p值用星号表示：* p < 0.05，** p < 0.01，*** p < 0.001。缩写列于表 S2中。
图 2. 通过多阈值法（以 1% 为间隔，在 5% 至 95% 之间的阈值计算）计算的多维生物多样性（植物（a）、细菌（b）和真菌群落（c）的物种、系统发育和功能多样性）与土壤多功能性之间的关系。缩写列于表 S3中。
图 3. 网络图，节点根据细菌群落的四个主要生态聚类（模块 1–4）着色（a）。基于 Spearman 相关性和最佳多元回归模型，细菌网络模块的alpha 多样性对单一功能和 SMF（SMF 平均值和 SMF 加权）差异的贡献（b）。p值用星号表示：* p < 0.05，** p < 0.01，*** p < 0.001。缩写列于表 S4中。
图4. 基于最佳多元回归模型和变异分解的整个微生物群落和4个关键模块的细菌（a）和真菌（b）α多样性的相对重要性。p值用星号表示：* p < 0.05，** p < 0.01，*** p < 0.001。
图5. 随机森林回归模型显示了SMF平均值的属水平上潜在的细菌（a）和真菌（b）指标。p值用星号表示：* p < 0.05，** p < 0.01，*** p < 0.001。
