Denitrification, anammox, and DNRA in oligotrophic continental shelf sediments  

寡营养大陆架沉积物中的反硝化、厌氧氨氧化和DNRA  

来源：Limnology and Oceanography

湖沼学与海洋学

 

摘要内容  

该研究聚焦新西兰东北部寡营养大陆架沉积物的氮循环过程，发现反硝化是主要氮去除途径（65–284 μmol N m⁻² d⁻¹），厌氧氨氧化贡献较小（2–19%），DNRA几乎可忽略。研究结合微生物群落分析，发现变形菌门（Proteobacteria）和浮霉菌门（Planctomycetota）是驱动反硝化的关键类群，反硝化速率与氧渗透深度负相关，与宏体动物丰度正相关。全球数据对比显示，传统高估了大陆架脱氮作用（原估20%海洋脱氮，修正为53.5±8.1 Tg N yr⁻¹），主因采样偏向北半球富营养化区域。  

 

研究目的  

量化寡营养大陆架沉积物中氮循环过程（反硝化、厌氧氨氧化、DNRA）的速率。  

 

解析氮循环的微生物驱动因子及环境调控机制。  

 

重新评估全球大陆架沉积物的脱氮贡献，揭示采样偏差对估算的影响。  

 

研究思路  

野外采样：在新西兰东北部大陆架7个站点采集沉积物和水样，覆盖30–128米深度梯度。  

 

实验室培养：使用修订同位素配对技术（r-IPT）测定反硝化、厌氧氨氧化和DNRA速率。  

 

微剖面分析：使用丹麦Unisense微电极测量沉积物O₂和NOx⁻剖面，计算氧渗透深度（OPD）和扩散速率。  

 

微生物分析：16S rRNA测序揭示微生物群落组成。  

 

环境参数：测定孔隙度、叶绿素a、C/N比、宏体动物丰度等。  

 

数据整合：结合全球已发表数据，重新估算大陆架脱氮通量。  

 

测量数据及来源  

反硝化、厌氧氨氧化、DNRA速率（图3a, 3b, 3c；表2）：通过r-IPT和缺氧泥浆培养实验测得。  

 

 

 

微生物群落组成（图5a, 5b）：16S rRNA测序揭示优势菌群。  

 

 

O₂和NOx⁻微剖面（图2）：Unisense微电极测定，计算OPD和DOU（扩散氧吸收）。  

 

 

环境参数（表1）：包括温度、盐度、营养盐浓度、C/N比、孔隙度等。  

 

 

数据的研究意义  

反硝化速率与OPD负相关（图4a）：表明有机质质量（通过OPD反映）是反硝化的关键调控因子。  

 

 

宏体动物丰度促进反硝化（图4c）：揭示生物扰动通过改变氧化还原条件增强氮去除。  

 

微生物群落特征（图5）：变形菌门和浮霉菌门主导，关联反硝化功能基因分布。  

 

全球对比（图6, 7）：修正传统高估，强调南半球寡营养区数据缺失对全球评估的影响。  

 

 

 

结论  

反硝化是寡营养大陆架主要氮去除途径，厌氧氨氧化贡献低，DNRA不显著。  

 

沉积物氧渗透深度（OPD）和宏体动物丰度是反硝化的核心调控因子。  

 

全球大陆架脱氮速率（53.5 Tg N yr⁻¹）仅为海洋总脱氮的20%，需重视南半球数据缺失。  

 

气候变化可能减少寡营养系统氮去除能力，增加氮滞留风险。  

 

丹麦Unisense电极数据的意义  

使用Unisense微电极测量的O₂和NOx⁻微剖面（图2）关键作用如下：  

 

氧渗透深度（OPD）：直接反映沉积物氧化层厚度，浅OPD指示高有机质活性，促进反硝化（因缺氧区更接近表层）。  

 

扩散氧吸收（DOU）：结合孔隙度和浓度梯度计算，量化沉积物-水界面氧交换，关联总氧消耗（TOU）与生物扰动强度（TOU/DOU比）。  

 

NOx⁻分布：揭示硝化-反硝化耦合程度，例如S6站点的NOx⁻峰出现在O₂未耗尽的区域（3 mm深度），表明硝化作用活跃并为反硝化提供底物。  

 

这些数据为解析氮循环的氧化还原驱动机制提供了高分辨率空间信息，是理解反硝化与有机质矿化、微生物活动耦合的关键依据。