Szubsztrát indukált respiráció a talajban

A G R O K É M I A É S T A L A J T A N 53 (2004)

195-214

Szubsztrát indukált respiráció a talajban

Az elmúlt 25 évben több száz cikk jelent meg a talajok mikrobiális biomasszájának szubsztrát indukált respirációs módszerrel történő meghatározásáról, agrár- és természetes ökoszisztémákban történő alkalmazásáról. A mikrobiális biomassza nagyságának ismerete azért lényeges, mert az a növényi tápelemek (N, P, S) fontos átmeneti raktára, másrészt több megfigyelés szerint a talajban történő változások indikátoraként figyelmeztethet a kedvezőtlen folyamatokra. A mikrobiális biomassza talajban történő meghatározására nincs egyértelműen elfogadható pontos és megbízható eljárás, ezért a szakirodalomban többnyire a „biomassza becslés” kifejezéssel találkozhatunk. A biomassza meghatározást közelítő módszerek egyike a szubsztrát indukált respiráción alapul. A szubsztrát indukált respiráció a telítési koncentrációban jelenlevő könnyen hasznosítható (pl. glükóz) szubsztrát hatására adott respirációs válasz. A respirációs válasz arányos a mikrobiális biomassza nagyságával, így megfelelő kalibráció esetén a talaj mikrobiális biomassza becslésére használható. A szubsztrát indukált respirációt az ISO TC 190-es, talajminőséggel foglalkozó nemzetközi bizottsága szabványként elfogadta 1990-ben (ISO 14240-1). A mérésekhez többcsatornás infravörös gázelemzőt is gyártanak már, mellyel a szubsztrátkezelést követően a képződött CO2-ot automatikusan és folyamatosan mérni lehet. Ebben a rövid összeállításban a módszer 25 év alatt megtett fejlődését, alkalmazását, előnyeit és alkalmazásának korlátjait vázolom fel. A mód s ze r is m ert et és e Az aerob talajlégzés (respiráció) a CO2 felszabadulása, vagy a O2 fogyasztása alapján követhető nyomon. Tulajdonképpen a O2-fogyasztás mérése felel meg egyértelműen az aerob respirációnak, mivel CO2 nemcsak a respiráció során (bár legnagyobb mértékben általa), hanem az anaerob légzés, fermentáció, sőt abiotikus reakciók révén is képződhet. Mivel a O2 légköri koncentrációja 21 %, a CO2-é csak 0,035 % (350 ppm), a képződött CO2 mérésével a kisebb háttérkoncentráció miatt nagyobb pontossággal lehet kimutatni a változásokat. Ezzel magyarázható, hogy a respirációs mérések a legtöbb esetben a CO2 kvantitatív meghatározásán alapulnak. A légzési hányados (respirációs kvóciens, CO2-képződés/O2-fogyasztás moláris alapon) értéke talajtípustól függetlenül megközelítőleg 1-nek adódott a glükózkezelést követő első négy órában, így a CO2 mérésével is kvantitatívan nyomon követhető a szubsztrát indukált respiráció (DILLY, 2001). Szubsztráttól és a talaj aerob/anaerob viszonyaitól függően a respirációs kvóciens értéke 1-nél kisebb vagy nagyobb is lehet.

196

SZEMLE

Az ANDERSON és DOMSCH (1978) által kifejlesztett módszer újdonsága az volt, hogy a szubsztrátra adott respirációs válaszból a kloroform fumigációs inkubációs (CFI) módszer (JENKINSON & POWLSON, 1976) alapján egyszerű kalibrációt végezve közvetlenül becsülhető a mikrobiális biomassza-C-mennyisége. A módszer azon a feltételezésen alapult, hogy valamennyi talajban élő kemoorganotróf mikroorganizmus a glükózkezelésre megközelítőleg azonos módon reagál és meghatározott inkubációs feltételek között a kezdeti szubsztrát indukált maximális respirációs válasz arányos az élő mikrobióta aktuális nagyságával, ezért felhasználható különböző talajok biomasszabecslésére. Ehhez két feltétel teljesülése szükséges: – olyan szubsztrátot kell választani, ami a mikroorganizmusok többsége számára hasznosítható; – egy megfelelő átszámítási faktort kell alkalmazni a respirációs aktivitásmérés adatainak biomassza értékre történő átszámításához. Négy szubsztrátot teszteltek, melyek közül a glükóz bizonyult a leghatékonyabbnak. A módszer lényege röviden: az előkészített talajmintához glükóz/talkum keveréket adnak és alapos összekeverést követően 2–4 órás inkubáció (22 oC-on) után mérik a képződött CO2 mennyiségét IR gázelemzővel. A talajhoz adandó glükóz mennyiségét előzetes vizsgálat alapján célszerű meghatározni úgy, hogy az ne legyen limitáló (ez általában 2–8 mg glükóz⋅g-1 talaj). ANDERSON és DOMSCH (1978) a módszer bevezetését azzal indokolták, hogy ez egyszerűbb és gyorsabb, mint a CFI módszer. Ez utóbbi módszer a kissé bonyolult és nehezen kontrollálható kloroform fumigációt és egy 10 napos inkubációt tartalmaz. A kloroform fumigációs inkubációs (CFI) mikrobiális biomassza meghatározási módszer (JENKINSON & POWLSON, 1976) és a szubsztrát indukált respirációs módszer (a továbbiakban SIR) között többen szoros korrelációt találtak (ANDERSON & DOMSCH, 1978; MARTENS, 1987; KAISER et al., 1992; FRANZLUEBBERS et al., 1995). A SIR és egyéb módszerek közötti összefüggést külön részben tárgyalom. A mikrobiális biomassza-C számításához ANDERSON és DOMSCH (1978) 12 eltérő tulajdonságú talaj SIR és a CFI módszerrel történő regressziója alapján az y = 40,04*x + 0,37 egyenletet javasolta, ahol: y = a biomassza-C (µg⋅g-1 talaj), x = respirációs ráta (µl CO2⋅g-1 talaj⋅óra-1). Az átszámítási tényező egymástól független vizsgálatok szerint meglehetősen eltérő lehet (1. táblázat). Számos vizsgálat szerint a SIR és a fumigáción alapuló módszerek között csak nagyon gyenge összefüggés mutatható ki (SPARLING et al., 1986; VAN DE WERF & VERSTRATE, 1987; DUMONTET & MATHUR, 1989; WARDLE & PARKINSON, 1990b, 1991). A JENKINSON és POWLSON (1976) által kifejlesztett kloroform fumigációs inkubációs mikrobiális biomassza meghatározási módszer ellen a fő kifogás az volt, hogy számos talajnál nem alkalmazható. Savanyú talajoknál (WILLIAMS & SPARLING, 1984) és nagyobb mennyiségű gyorsan bomló szerves anyagot tartalmazó talajoknál, (MARTENS, 1985) a kloroform fumigációt követően nagyon alacsony, sőt gyakran negatív biomaszsza értéket kaptak. Ezzel szemben a kloroform fumigációs extrakciós (CFE) módszer (VANCE et al., 1987) és a szubsztrát indukált respirációs módszer (ANDERSON & DOMSCH, 1978) egyaránt alkalmas savanyú és nagy mennyiségű szerves anyagot tartalmazó talajok esetében. TAYLOR és PARKINSON (1988), valamint HINTZE és munkatársai (1994) megkérdőjelezték, hogy a SIR biomassza becslési módszert szerves szubszt-

197

Szubsztrát indukált respiráció a talajban 1. táblázat A mikrobiális biomassza-C számításához legjobban illeszkedő egyenletek a szakirodalom alapján Egyenlet y = 47*x y = 40,0*x + 48,6 y = 50*x y = 41*x y = 24*x y = 49*x y = 28,8*x y = 30*x y = 36,5*x y = 24*x y = 16*x y = 70*x y = 27,6*x y = 36,6*x

Vizsgált talajok száma, jellege 5 8 5 3 ásványi talajok szerves talajok 30, szántóföldi talajok 27 25, szántóföldi talajok 7 13 40, bükkös erdei talaj 30

Szerző ROSS (1980) DUMONTET & MATHUR (1989) SPARLING et al. (1990) WEST & SPARLING (1986) MARTENS (1987) MARTENS (1987) HINTZE et al. (1994) KAISER et al. (1992) SZILI-KOVÁCS & SZEGI (1992) SPARLING & ZHU (1993) LIN & BROOKES (1996) ROSS et al. (1995) ANDERSON & JOERGENSEN (1997) WANG et al. (2003)

rátumok és talajok esetében egyaránt alkalmazni lehet egységes kalibráció alapján a nyilvánvaló szerkezeti és kémiai különbségek miatt. VAN DE WERF és VERSTRATE (1987) a mikrobiális biomasszát a glükóz hozzáadása utáni légzési reakcióként határozták meg, és ezek az értékek következetesen alatta maradtak a CFI módszerrel (JENKINSON & POWLSON, 1976) meghatározott értéknek. Az adatok alapján arra a következtetésre jutottak, hogy a glükózra adott reakció csak a mikrobiális biomassza aktív részét érinti. Feltehetőleg elsősorban a mikrobiális biomassza legaktívabb és leginkább r-szelekció alatt lévő tagjai reagálnak azonnal a glükózkezelésre (WARDLE & PARKINSON, 1990b). A talaj mikrobiális biomasszájának valószínűleg nagyobbik hányada általában inaktív vagy nyugvó (dormancia) állapotban van (SPARLING, 1985). Számos próbálkozás történt a mikrobiális biomassza metabolikusan aktív összetevőjének a meghatározására mikroszkopikus módszerrel (CLARHOLM & ROSSWALL, 1980; STAMATIADIS et al., 1990; KLEIN & PASCHKE, 2000), és ezek azt mutatták, hogy a teljes mikrobiális biomasszának általában kisebbik hányada aktív. Fiziológiai módszerrel az összes biomasszán belül – a körülményektől függően – 4–49 % között változott az aktív mikrobiális biomassza aránya (VAN DE WERF & VERSTRAETE, 1987). Az inaktív populáció valószínűleg nem képes a glükózkezelést követően azonnal reagálni, és az egységnyi biomasszára számított respirációs ráta is többnyire különbözik a biomassza egyes összetevőinél. A módszer tehát az összes mikrobiális biomasszán belül az aktív és ugyanakkor „glükóz-reagáló” (glucoseresponsive) populációt méri (WARDLE & PARKINSON, 1990b). Ezért a későbbiekben a SIR adatokat általában már nem számolták át biomassza-C-re.

198

SZEMLE

Az ANDERSON és DOMSCH (1978) által bevezetett SIR módszernél a szabadföldi vízkapacitásra nedvesített (a max. vízkapacitás 50–60 %-a, illetve -0,03 MPa vízpotenciál) talajhoz keverik hozzá a glükóz/talkum keveréket. A talkumot az egyenletesebb eloszlás érdekében alkalmazzák. WEST és SPARLING (1986) a SIR módszerben a következő változtatást javasolták: glükóz/talkum szilárd keverék helyett glükózoldatot adtak a talajhoz olyan mennyiségben, hogy 2 cm³ glükózoldat jusson 1 g száraz talajra (figyelembe véve a talaj nedvességtartalmát is). Ezzel a változtatással egyszerre szüntették meg a szubsztrát limitációt és a különböző talajnedvesség mellett fellépő víz limitációt. A szuszpenziót időnként vortexelték, vagy folyamatosan rázatták a megfelelő oxigénellátás érdekében. Optimális glükózkoncentrációnak 10–40 mg glükóz·ml-1 adódott a vizsgált talajoknál. Kisebb koncentrációnál szubsztrát limitáció, nagyobb koncentrációnál ozmotikus stressz miatt csökkenhet a respiráció. Vizsgálataik szerint a glükóz talajhoz történő hozzáadása után 0,5–5 óra közötti időszakban lineáris CO2-képződés figyelhető meg. További változtatás az eredeti módszerhez képest a statikus „headspace” gázkromatográfiás CO2 elemzése. Ennél azonban problémát okozhat az, hogy a zárt edényben felhalmozódott CO2 számottevő mennyiségben a talajoldatba kerül oldott CO2, illetve HCO3¯ alakban, különösen, ha a talaj pH-értéke 6-nál nagyobb. Zárt edényben történő inkubáció esetén a felhalmozódott CO2, illetve az oxigén hiánya gátolhatja a folyamatot. MACFAYDEN (1973) szerint a talajrespirációt gátolta a 17 000 ppm-nél magasabb (34 µg CO2·ml-1) CO2-koncentráció a talajlevegőben. Több kutató nem javasolja a SIR mérését zárt edényben történő inkubációval pH > 6 talajok esetében, azonban a CO2/HCO3¯/CO32¯ rendszer egyensúlyi állandóinak, a hőmérséklet, a talaj pH és a „headspace” CO2 parciális nyomás ismeretében a talajoldatban akkumulálódott CO2 számítható (SPARLING & WEST, 1990), vagy empirikus úton meghatározható. Egy másik lehetőség a zárt edényben történő respiráció mérésére a biométer palackokban vagy Gilson-féle respirométerben történő inkubáció, melynek során a képződött CO2-ot lúgoldatban elnyeletik, az oxigénfogyasztásból származó nyomáscsökkenést pedig manometrikusan regisztrálják. Ö ss ze függ é sek má s b io mas s za m eg határo zás i mó ds ze r ek k el WARDLE és GHANI (1995) a SIR, CFE és CFI módszerek közötti összefüggéseket tanulmányozták részben saját, részben pedig szakirodalmi adatok alapján. Arra a megállapításra jutottak, hogy amennyiben a vizsgált talajok fizikai és kémiai tulajdonságai széles tartományban és kontrasztosan különböznek egymástól, akkor általában szoros korreláció mutatható ki a három mikrobiális biomassza meghatározási módszer között. Ha a vizsgált talajok tulajdonságai csak kismértékben különböznek, akkor a különböző módszerek közötti korreláció már gyengébb. A SIR az összes biomasszából egyrészt az aktív és azon belül a glükóz hasznosításához szükséges valamennyi enzimmel rendelkező mikrobiális populációt jelzi. A kloroform fumigációs módszerekkel viszont az összes biomasszán belül a kloroform szenzitív biomassza mutatható ki. A CFI módszer az alacsony pH-jú és a viszonylag nagy mennyiségű könnyen bontható szerves anyagot tartalmazó talajnál nem alkalmazható megbízhatóan (WILLIAMS & SPARLING, 1984; MARTENS, 1985). A CFE és CFI módszer közötti korreláció sokszor


199

azért gyenge, mert a számításukhoz alkalmazott átszámítási faktorok (kC és kEc) talajonként eltérően változnak. 25 eltérő fizikai és kémiai tulajdonságú kiszárított és újranedvesített magyarországi talaj vizsgálata során a CFI és SIR között nem volt szignifikáns korreláció (SZILI-KOVÁCS & SZEGI, 1992). Azonban, ha nem a CFI biomassza-Cnel hanem a kontrolltalaj CO2-produkciójának figyelmen kívül hagyásával, csak a fumigált minta („CO2-flush”) CO2-produkcióját vették figyelembe, akkor már szignifikáns összefüggés (r = 0,47; P = 0,013) adódott. HINTZE és munkatársai (1994) 58 talajt vizsgáltak meg (30 szántóföldi és 28 erdei ökoszisztémából), melyek fizikailag, szervesanyag-tartalom és pH tekintetében jelentősen különböztek egymástól. A SIR-értékekben a vizsgált szántóföldi talajok alacsonyabb értékeikkel élesen elkülönültek az erdei talajoktól. Mivel a teljes adatsor bimodális eloszlást mutatott, lineáris regressziót a teljes adatsorra nem lehetett alkalmazni, ugyanis az csak normál eloszlású adatsor esetén megbízható. Azonos regressziós egyenlet alkalmazása a teljes adatsorra a szántóföldi talajok esetében felül-, az erdőtalajok esetén alulbecslést idézne elő. ANDERSON és JOERGENSEN (1997) 40 különböző pH-jú bükkös (Fagus sylvatica) erdei talaj esetében a SIR és CFE módszerekkel meghatározott mikrobiális biomassza értékek között igen szoros (r = 0,94) korrelációt találtak. A vizsgált erdei talajok kémiai tulajdonságai és mikrobiális biomassza és aktivitás értékei viszonylag széles tartományban változtak, de normális eloszlásúak voltak. Lucfenyves (Picea abies) talajának L/H rétegében szignifikáns korrelációt találtak a SIR és CFE között (r = 0,64 P < 0,001; VEDDER et al., 1996). A cseh talajmonitoring programba 1999-ben vezették be a talajok egyes mikrobiális paramétereinek vizsgálatát (MALY et al., 2002). A vizsgált 60 talajmintából 27 gyep-, 33 szántóművelésből származott, és összességében az abiotikus és mikrobiális (köztük a SIR) paraméterek közötti összefüggés a gyepművelésű területekről származó talajoknál jóval szorosabb volt, mint a szántóföldi talajoknál. WANG és munkatársai (2003) 30 eltérő fizikai és kémiai tulajdonságú talaj mikrobiális biomasszatartalmát vizsgálta három módszerrel (CFI, CFE és SIR). A CFI és SIR között (r = 0,74; P < 0,01), és a CFE és SIR között (r = 0,80; P < 0,01) egyaránt szignifikáns korrelációt állapítottak meg. CHENG és ROSS (1993) hét sarkvidéki tundra talajnál hasonlított össze a CFE és SIR biomassza meghatározási módszereket és igen szoros (r = 0,831; P < 0,001) összefüggést talált közöttük. WEST és munkatársai (1987a) az ergoszterol-, diaminopimelinsav- és glükózamintartalom, valamint a szelektív inhibíciós technikával meghatározott SIR közötti összefüggéseket vizsgálta. Mind a három komponens szoros összefüggésben volt egymással, és a SIR logaritmusával is. Meg kell azonban jegyezni, hogy a vizsgálatokat mindössze három eltérő talajjal végezték el. ARNEBRANT és BÅÅTH (1991) 8 fenyőerdő talajának H-rétegében szoros összefüggést (r = 0,95) talált a SIR és a talajból kivonható ATP-tartalom között. OCIO és BROOKES (1990) szintén szoros összefüggést (r = 0,96) talált a SIR és ATP-tartalom között két különböző szántóföldi talaj vizsgálata során, bár a regressziós egyenes intercepciója 0-tól lényegesen eltért. Az arginin mineralizáció és a SIR között (SIR = 3,9*[NH4-N], r = 0,90) igen szoros összefüggés adódott (LIN & BROOKES, 1999b). ALEF és munkatársai (1988) ugyancsak szoros korrelációt talált az arginin ammonifikáció és a SIR között.

200

SZEMLE

SPARLING és SEARLE (1993) 47 talaj vizsgálata során szoros korrelációt talált a DMSO (dimetil-szulfoxid) redukciós aktivitás és a SIR között (r = 0,81). BAILEY és munkatársai (2002b) 20 különböző talaj vizsgálatánál a CFE és SIR között erősebb, (r² = 0,81); a PLFA (összes kivonható foszfolipid) és SIR között gyengébb (r² = 0,45) összefüggést kaptak. Hatféle bomló növényi maradványon a SIR és a mikroszkóposan meghatározott öszszes mikrobiális biomassza (r² = 0,914), baktérium biomassza (r² = 0,868), összes gomba biomassza (r² = 0,913) és FDA (fluoreszcein-diacetát)-aktív gomba biomassza (r² = 0,925) között szoros összefüggést találtak (BEARE et al., 1990). Ezekben a vizsgálatokban a mikroszkópos módszerrel meghatározott biológiai térfogatot („biovolume”) számították át biomassza-C-re. A tala jmint a-táro lás hatása a SIR- ra A frissen begyűjtött talajminta azonnali vizsgálata lenne a legjobb, erre azonban különböző okok miatt gyakran nincs lehetőség. Ahhoz, hogy egymással összehasonlítható eredményhez juthassunk, a mintatárolás körülményeit kellene egységesíteni és meg kell ismernünk, hogy az egyes talajtárolási és kezelési módok hogyan befolyásolják a SIR-t. Leggyakrabban a talajmintát eredeti nedvességtartalmának megőrzésével, szitálás után (< 2 vagy 4 mm) hűtőszekrényben (0–5 oC között), vagy fagyasztva (-20 oC körül) tárolják maximum 1–2 hónapig, a vizsgálatok megkezdéséig. A vizsgálatok előtt többnyire 1–7 napos előinkubációt alkalmaznak azon a hőmérsékleten, amelyen a SIR mérése történik. A mintatárolás hatásaira vonatkozó szakirodalmi adatok meglehetősen ellentmondásosak és hiányosak. A minta tárolása során a vizsgált mikrobiális tulajdonságok néha egymással párhuzamosan változnak (általában csökkenés az aktivitás és biomassza értékben) máskor azonban bizonyos jellegek megváltozása mellett mások viszonylag állandónak mutatkoznak. Számos megfigyelés szerint a minta tárolása során lecsökken a SIR értéke, a hasznosítható szubsztrátok fokozatos fogyasztása miatt (VISSER et al, 1984; SPARLING et al., 1986; WEST et al., 1987b). SPARLING és munkatársai (1986) 20 új-zélandi réti talaj vizsgálata során megállapították, hogy a levegőn történő kiszárítás következtében a SIR alapján becsült biomassza értéke 39 %-kal lecsökkent. WEST és munkatársai (1987b) a szelektív inhibíciós technikával meghatározható baktérium és gomba biomasszát vizsgálták SIR-val légszáraz állapotra kiszárított, nedvesen tárolt (-50 kPa, 25 oC) és glükózzal (1 % glükóz) kezelt talajokban. A 6–10 hétig tartó tárolás (-50 kPa, 25 oC) és a levegőn történő kiszárítás a vizsgált három talajból a két réti talaj esetében egyaránt szignifikánsan csökkentette a SIR értékét, a prokariota és az eukariota légzésben egyaránt. A glükózkezelés után az eukariota respiráció csak az egyik vizsgált talajnál növekedett meg szignifikánsan, a másik két talajnál nem változott. A prokariota respiráció nem változott a glükózkezelés hatására. Az inhibicióval mért SIR-értékek a 3 talajnál a prokarióta légzésnél 0,4–17,6, az eukarióta légzésnél 1,7–20,4 µl CO2·g-1·h-1 tartományba estek. WARDLE és PARKINSON (1990c) különböző nedvességtartalom mellett előinkubált talajok SIR-értékeit hasonlította össze. A 45 és 55% max. vízkapacitás mellett előinkubált talajok SIR értéke lényegében azonos volt, 35 %-nál kismértékű csökkenés, a


201

25 és 15%-nál erőteljes csökkenés következett be a SIR-értékben. Azonban, ha a különböző nedvességtartalom mellett előinkubált talajokat közvetlenül a mérés előtt a vízkapacitás 55%-ára nedvesítették, akkor nem tapasztaltak eltérést közöttük a SIRértékekben. ŠIMEK & ŠANTRŮČKOVÁ (1999) 4 oC-on történő tárolás során 15 napig nem észlelt változást az SIR-értékbem, de 28 nap elteltével kismértékű csökkenést tapasztaltak. FRANZLUEBBERS és munkatársai (1995) a talajmintáknak 4 oC-on történő tárolásakor 81 napon keresztül nem tapasztaltak semmilyen változást a talajrespiráció értékében. ROSS (1991) az általa vizsgált talajnál a CFE és CFI biomassza értékben nem tapasztalt csökkenést 4 oC-on 14 hónapig történő tárolás során, ugyanakkor a SIR 40%os csökkenését figyelte meg. FRANZLUEBBERS és munkatársai (1996) azt vizsgálták, hogy a kiszárított talaj újranedvesítése után milyen hosszú előinkubáció szükséges az adekvát mikrobiális biomassza meghatározáshoz. A nedvesen begyűjtött mintákból származó eredményeket hasonlították össze a kiszárított és újranedvesített, majd 1–15 napig előinkubált mintákból mért értékekkel. A CFI módszerrel mért biomasszát lényegében nem befolyásolta az előinkubációs szakasz hossza, nagyjából a nedvesen begyűjtött mintából mért értékeket lehetett visszakapni. A SIR azonban a kiszárítást követő újranedvesítés után eléggé változó volt, úgy, hogy csak a hosszabb előinkubáció adott megfelelő eredményt. LOWELL és JARVIS (1998) 66%-os csökkenést tapasztalt a SIR értékében, a vizsgált legelő talajok 30 hetes, 18 oC-on és állandó nedvességtartalom mellett történő tárolása után, de már négyheti tárolás hatására is 17%-os csökkenés mutatkozott. STENBERG és munkatársai (1998) 12 különböző szántóföldi talajt frissen begyűjtve, valamint 2 oC-on és -20 oC-on történő 1 napos, 1, 3, 6 és 13 hónapos tárolás után vizsgáltak. A CFE módszerrel vizsgált mikrobiális biomassza 2 oC-on, 3 hónapos tárolás után 27 %-kal csökkent, míg a SIR nem különbözött szignifikánsan a frissen begyűjtött mintához képest. A -20 oC-on történő tárolás hatására egyik mikrobiális paraméter sem változott meg szignifikáns módon. Go mba /pro karióta (G/P) bio massza ará ny meg határo zá sa S IR mód s ze rr e l Az összes mikrobiális biomasszán belül a két legnagyobb csoport, a gombák és baktériumok mennyiségi elkülönítésére számos próbálkozás történt. Jelenleg három független módszer alkalmazása terjedt el: 1. Speciális foszfolipidek extrakciója és kvantitatív meghatározása talajból; 2. Epifluoreszcens mikroszkóppal a biológiai térfogat meghatározása; 3. Szubsztrát indukált respiráció vizsgálata szelektív inhibíciós technikával (2. táblázat). A szelektív inhibíciós technikával (ANDERSON & DOMSCH, 1975; WEST et al., 1986) a teljes mikrobiális biomassza gomba/baktérium (G/P) aránya meghatározható a glükózra adott respirációs válasz alapján. A baktériumok gátlásához sztreptomicin-szulfátot, a gombák gátlásához cycloheximidet alkalmaznak leggyakrabban. Mivel ezeket az inhibitorokat rendszerint glükózzal együtt alkalmazzák, a mikrobiális biomasszának csak a glükózra reagáló tagjaira vonatkoztatható (WARDLE & PARKINSON, 1990c). A fungicidek és baktericidek külön-külön és együttesen történő alkalmazása esetén rendszerint átfedés jelentkezik a SIR értékében (ANDERSON & DOMSCH, 1975; WEST et al., 1986;

202

SZEMLE 2. táblázat Gomba/prokarióta légzés aránya néhány talajban, illetve növényi maradványon szelektív inhibiciós SIR-módszer alapján

Gomba/baktrérium légzés aránya 0,5–0,6 4,5 4–5,3 1,2–4,3 2,2 5,9 2,22 1,14–1,37 1,49 1,64 2,4 3,1 1,62 1,8–3,1 1,6–2,5

Talaj vagy növényi maradvány savanyú homoktalaj szántóföldi talaj szántóföldi talaj 3 legelő talaj 4 legelő talaj nyárfa erdő avarrétegében nyárfa erdő fermentációs rétegében bükkös erdő talaja bükkös erdő talaja fenyőerdő talaja fenyőerdő szerves talajrétegben fenyőerdő szerves talajrétegben szubtrópusi fenyőerdő, ásványi rétegében szubtrópusi erdő avarjában különböző növ. maradványok

Irodalom VELVIS (1997) FLIESSBACH et al. (1994) LIN & BROOKES (1999a) WEST et al. (1987b) LOWELL & JARVIS (1998) SCHEU & PARKINSON (1994) SCHEU & PARKINSON (1994) ALPHEI et al. (1995) ANDERSON & DOMSCH (1975) BEWLEY & PARKINSON (1984) DOMSCH et al. (1979) PARKINSON et al. (1978) IMBERGER & CHIU (2001) ZHANG & ZAK (1998) BEARE et al. (1990)

WARDLE & PARKINSON, 1990b). Ez a következő okokra vezethető vissza: antibiotikumrezisztens gomba- és baktériumtörzsek jelenléte, az antibiotikumok szubsztrátként szolgálhatnak a nem célzott mikrobák számára, az antibiotikumok adszorbeálódhatnak a talajban, és ez hatékonyságukat nagymértékben lecsökkentheti (ALPHEI et al., 1995). A SIR-ben megnyilvánuló fungicid- és baktericid-átfedés mértékének meghatározására BEARE és munkatársai (1990) az IAR (inhibitor additivity ratio) bevezetését javasolta a következő egyenlet szerint: IAR = [(G–Cy) + (G–St)/(G–CySt)], ahol: G az inhibitor nélküli SIR, a Cy és St a cycloheximiddel, illetve sztreptomicinnel kapott SIR, és a CySt az együttesen alkalmazott inhibitorokkal kapott SIR. Ha az IAR > 1,00, akkor vagy az egyik, vagy mindkettő inhibitor gátolja a nem célzott mikroorganizmusok légzését is. Mindkét szelektív inhibitor fehérjeszintézis gátló. A sztreptomicin-szulfát a bakteriális riboszómára (70S) míg a cycloheximid a gomba riboszómára hatva (80S) gátolja a transzlációt. Mindkét esetben a fehérjeszintézis gátlása a SIR gátlását is okozza. Más antibiotikumok alkalmazásával a respirációban mutatkozó átfedés gyakran csökkenthető, de ezek hatékonysága talajok szerint változó lehet (BAILEY et al., 2003). A szelektív inhibitorok hatását vizsgálta WARDLE & PARKINSON (1990c) a szubsztrát indukált respirációra különböző mértékben megnedvesített (-13 és -0,006 MPa között) talajnál. A SIR gátlása mind a baktérium, mind a gomba gátlószerrel


203

nagymértékben független volt a talajnedvességtől abban az esetben, ha a kezdetben eltérő nedvességű talajokat a minta kezelésével (glükóz- és gátlószerhozzáadás) párhuzamosan újranedvesítették (max. vízkapacitás 55 %-ra), ugyanakkor szoros összefüggést mutatott a talajnedvességgel azon mintáknál, melyeket eredeti nedvességtartalmuk megtartása mellett kezeltek glükózzal. A G/P arányt egyik esetben sem befolyásolta a nedvességtartalom. A legtöbb irodalmi forrás a talajokban általában a gombák dominanciáját állapítja meg (CLARK & PAUL, 1970). WEST és munkatársai (1987b) a gombák biomasszájának dominanciáját állapította meg 3 talajban szelektív respirációval és mikroszkópos vizsgálattal egyaránt, ugyanakkor a baktériumok összes felülete többszörösen meghaladta a gombákét. FLIESSBACH és munkatársai (1994) a vizsgált szántóföldi talajban a bakteriális légzést 22%-nak mérték. LIN és BROOKES (1999a) két talajt vizsgálva az összes biomasszán belül 19% és 25%-nak találta a bakteriális respiráció részesedését. LOWELL és JARVIS (1998) legelőket hasonlított össze négy eltérő N-gazdálkodás mellett (angolperje, angolperje–fehér here keverék nem műtrágyázott és műtrágyázott változatokban) és a szelektív inhibiciós technikával nem tapasztaltak különbséget a gomba/prokarióta arányokban, és ez a talajminta 30 hétig történő tárolása során sem változott. Egy szubtrópusi erdő bomló avarjában a gomba/bakteriális légzési arány csökkent az avar dekompoziciója során, és a gombák szubsztrát indukált respirációja szignifikáns összefüggést mutatott a napi dekompoziciós sebességi állandóval (r² = 0,932; P < 0,01), míg a bakteriális nem (r² = 0,011; P < 0,36), ami arra utal, hogy az avar lebontásában feltehetően a gombák dominálnak (ZHANG & ZAK, 1998). Ugyanakkor VELVIS (1997) három holland szántóföldi savanyú homoktalajon a baktériumok dominanciájáról számol be, és a baktériumok dominanciáját mikroszkópos vizsgálatok is alátámasztották. Öt igen eltérő ökoszisztémát összehasonlítva (BAILEY et al., 2002a) – amelyekben olyan kezeléseket alkalmaztak, melyekről feltételezték, hogy növelik a légköri széndioxidból történő szénakkumulációt a talajban („carbon-sequestration”), a gomba/prokarióta arányban a legnagyobb különbség a művelt préri (G/P = 0,85) és a művelés után felhagyott, majd restaurált préri (G/P = 13,5) között volt (bár ez utóbbi érték túlságos nagynak tűnik az eddig ismert mérési adatokhoz képest), ugyanakkor az összes mikrobiális biomassza is csaknem kétszer nagyobb volt a restaurált préri talajában. Két különböző fenyőerdőben a műtrágyázás nem növelte a mikrobiális biomasszát, az egyikben a G/P = 1,1 változatlan maradt, míg a másikban a G/P 0,97-ről 2,45-re növekedett. Ott, ahol a gombák aktivitás aránya a kezelt területen szignifikánsan nagyobb, mint a kontrollban, a talaj szervesanyag-tartalma is nagyobbnak mutatkozott (r² = 0,85). F u n k c io n á l i s d iv e r zi t á s : a z in s itu katabolikus aktiv itás mintá zat S IR a la pjá n tö r ténő m e ghatáro zás a DEGENS és HARRIS (1997) a talaj mikrobiális közösség funkcionális diverzitásának in situ jellemzésére egy új módszert dolgoztak ki, ami lényegében a SIR-módszer WEST és SPARLING (1986) által kidolgozott változatán alapul. A glükóz mellett számos egyszerű szénforrást alkalmaztak, és a rövid idejű (4 óra) inkubáció során kapott respirációs válaszból az egyes talajok katabolikus mintázata kirajzolható. Ezzel a módszerrel arra kapunk választ, hogy a vizsgált talaj mikrobiális közössége aktuálisan milyen katabolikus aktivitás mintázattal rendelkezik a szubsztrátok kiválasztott spektrumára

204

SZEMLE

nézve. DEGENS és HARRIS (1997) megkritizálta a Biolog-módszerrel talajból történő funkcionális diverzitás vizsgálatokat (GARLAND & MILLS, 1991; ZAK et al., 1994). A steril Biolog mikrotiter lemezeken rendszerint 96 vályat található, melyek közül 95 eltérő szénforrást tartalmaz, 1 pedig szénforrás nélküli kontroll. TTC (trifeniltetrazólium-klorid) is van a vályatokban, ami a dehidrogenáz enzimek hatására színt változtat, és a színreakció alapján történik a kiértékelés. A talajok funkcionális diverzitását a Biolog lemezekkel úgy határozzák meg, hogy talajszuszpenzióval beoltják és 24–48 óra inkubáció után, a TTC reakció alapján az adott talaj szubsztrát hasznosítási aktivitás mintázatát határozzák meg. A hosszú inkubációs idő miatt azonban nem az aktuális, hanem a potenciális aktivitás mintázat rajzolódik ki, mivel mikrobiális növekedés is történik. Ezzel ellentétben a DEGENS és HARRIS (1997) által ismertetett módszernél az inkubációs idő rövid ahhoz, hogy jelentős mikrobiális növekedés menjen végbe, ezért itt az aktuális aktivitás mintázatról nyerhetünk információt. Másrészt régóta ismert, hogy a táptalajokon a mikrobiális közösségnek legfeljebb 1 %-a tenyészthető ki (FÆGRI et al., 1977) és mivel a környezeti körülmények a Biolog lemezeken is hasonlóak, ezért ezeken sem várható több mikroorganizmus növekedése, vagyis az aktivitás mintázat erősen szelektált módon jelenik meg. Az alkalmazott talajszuszpenziókban a mikroorganizmusok mennyisége rendszerint olyan kicsi, hogy csak bizonyos mértékű, a szubsztráton történő szaporodás után mutat a TTC reakció pozitív eredményt. DEGENS és HARRIS (1997) kezdetben 83 szubsztrátot használtak, de ezek számát később jelentősen csökkentették (36-ra, majd 25-re). Ezek a szubsztrátok a szénhidrátok, alkoholok, aminosavak, aminok, amidok, aromás vegyületek, karboxilsavak csoportjába tartoztak. A módszer alkalmazásában azonos talajtípuson belül eltérő talajhasználati, illetve művelésű területek között azt tapasztalták (DEGENS et al., 2000), hogy az intenzívebb talajhasználat (kukorica, gabona, kertészeti hasznosítás) mellett a talaj katabolikus egyenletessége („evenness”) kisebb (16,4–19,6), mint a legelő művelésű és az eredeti növényzettel fedett talajokban (19,7–23,6). A vetésforgó talajának katabolikus egyenletessége, értékében a kettő között helyezkedett el (17,7–20,5). A mikrobiális közösség katabolikus aktivitás mintázata szignifikáns eltérést mutatott a három eltérő növényfaj alól vett rizoszféra és nem rizoszféra talaj között egyaránt egy vegyes állományú tölgyesben (KOURTEV et al., 2002), jelezve, hogy különböző növények hatására alapvető változások következhetnek be a mikrobiális közösségben a rizoszféra és nem rizoszféra talajban egyaránt. Azonos talajtípus esetén az alacsonyabb katabolikus diverzitású szántóföldi talaj különböző zavarásokkal és stresszhatásokkal (kiszárítás–nedvesítés, fagyasztás–felolvasztás ciklusok, pH-csökkentés, só- és Cu-kezelés) szembeni rezisztenciája kisebb, mint a magasabb katabolikus diverzitású legelő talajé (DEGENS et al., 2001). Bányászott homokdűnék rehabilitációja (GRAHAM & HAYNES, 2004) során a természetes erdő, a fenyőültetvény a 0 és 10 éves rehabilitált terület talajának mikrobiális közösség katabolikus diverzitása szignifikánsan elkülönült egymástól (36 szubsztrát respirációs mintázata alapján). A természetes erdő és a 25 éves rehabilitált terület katabolikus diverzitása volt a legnagyobb. Az in situ katabolikus aktivitás mintázat SIR alapján történő meghatározásának eddigi eredményei biztatóak, de alkalmazásához még további kutatásokra van szükség.

205


Vizsgá lato k avarra l, illetve növ ény i mara dványokka l Erdei ökoszisztémák avarjában is alkalmasnak találták a SIR módszert a mikrobiális biomassza vizsgálatára (PARKINSON et al., 1978; INESON & ANDERSON, 1982; DILLY & MUNCH, 1996) (3. táblázat). MARAUN és SCHEU (1996) a SIR-módszerrel meghatározott biomassza-C értékben nem tapasztalt szezonális változást bükkerdő avarjában, és az eltérő karbonátos és bazalt alapkőzet sem befolyásolta azt. Az avar mikrobiális biomasszája átlagosan 12-szer volt nagyobb, mint az alatta lévő talajé. 3. táblázat Szubsztrát indukált respiráció (SIR) értékei (egységesen µl CO2·g-1·talaj·h-1-ra átszámítva) SIR-érték

Talaj jellege

0,5–4,0 *8,3–26,4 3,41–28,7 24–50 1–11,7 0,73–7,3 0,59–7,5 1,5–36,8 0,4–10 6,6–17 14,7–32,7 12,8 0,3–3,5 3 0,2–8,6 5,5–13,8 4,5–5,8 6,7–13,3 1–2,4 6,2–19,0 0,5–8,4 4,5–8,0 10,9–29,5 3,8–13,4 4,7 22,5–40

Szántóföldi művelés 1 szántóföldi talaj, 3 időpontban 18 szántóföldi talaj 4 „ásványi” talaj 1 szántóföldi fekete csernozjom 12 talaj, különböző kezelések 3 szántóföldi talaj, 3 kezeléscsoport 25 különböző szántóföldi talaj 27 különböző szántó 1 szántóföldi talaj, 6 mélységben 1 talaj, 2 kezelés, 3 mélység, 32 időpont 1 talaj, 2 kezelés, 12 időpont 1 talaj, 30 szántóföldi talaj 1 vályogos homok, szántó 1 szántóföldi talaj, 10 kezelés, 3 mélység 2 vályogtalaj, különböző kezelések 2 homoktalaj, különböző kezelések 1 szántó, 32 időpontban 5 szántóföldi talaj, 1 szántóföldi talaj, több kezelés, időpont 6 hasonló talaj, 2 időpont 1 talaj, 2 kezelés, 6 időpont 1 talaj, 3 kezelés, 7 időpont 3 eltérő szántóföldi talaj 1 talaj, 2 talaj, szántott/nem szántott

11–28 10,8–77,6 *29,4–55 4,0–20,8 6,0–14,9 26–50

2 réti talaj, 3 időpontban 20 réti talaj, 2 kezelés 4 réti talaj 1 talaj, 7 nedvességi szint 1 réti talaj, 8 kezelés 4 „szerves” talaj

Szerző WEST et al. (1986) ALEF et al. (1988) DUMONTET & MATHUR (1989) WARDLE & PARKINSON (1990a) INSAM (1990) INSAM et al. (1991) SZILI-KOVÁCS & SZEGI (1992) KAISER et al. (1992) KAISER & HEINEMEYER (1993) KAISER & HEINEMEYER (1993) KANDELER & MURER (1993) SPARLING & ZHU (1993) HINTZE et al. (1994) HEILMANN et al. (1995) FRANZLUEBBERS et al. (1995) WINTER & BEESE (1995) WINTER & BEESE (1995) HEISLER & KAISER (1995) FRANZLUEBBERS et al. (1996) GHANI et al. (1996) TSCERKO & KANDELER (1997) ŠIMEK & ŠANTRŮČKOVÁ (1999) KANDELER et al. (1999) STENSTRÖM et al. (2001) DEGENS et al. (2001) BAILEY et al. (2002a)

Rét, legelő WEST et al. (1986) SPARLING et al. (1986) ALEF et al. (1988) CHENG & COLEMAN, (1989) BAKONYI (1989) DUMONTET & MATHUR (1989)

206

SZEMLE 3. táblázat folytatása

SIR-érték

Talaj jellege

Szerző

24,8–32,1 5–40 2,1 34 4,6–46 18–28 5,5–10,6 40–66 *85–220

Rét, legelő (folytatása) 1 talaj, 4 inkubációs időpont 1 réti talaj, 4 kezelés 1 talaj, 12 kezelés, 4 időpont 1 talaj 5 réti talaj 1 talaj, 2 kezelés, 10 időpont 1 talaj, 4 kezelés, 8 időpont 4 legelő talaj legelő talaj, eltérő P-kezelések

WARDLE & PARKINSON (1990c) ROSACKER & KIEFT (1990) WHEATLEY et al. (1990) ROSS (1991) SMITH et al. (1994) ROSS et al. (1995) LEITA et al. (1995) BARDGETT et al. (1996) BOLAN et al. (1996)

14,9–40,7 27–32 17,5 21,8–32,2 10–60 0,25–140 2,6–14,9

1 legelő talaj, több kezelés, több időpont 4 legelő talaj 1 legelő talaj 2 legelő talaj 13 eltérő talaj 29 igen eltérő talaj 30 eltérő ausztrál talaj

GHANI et al. (1996) LOWELL & JARVIS (1998) DEGENS et al. (2001) DEGENS & HARRIS (1997) LIN & BROOKES (1999a) WEBSTER et al. (2001) WANG et al. (2003)

3,0–27,3 *20 4–10 16–53 *13,3–29,6 8–60 42,5–48 12

28 erdőtalaj bükkerdő Ah rétegből 3 bükkerdő A rétegből 3 bükkerdő H rétegéből bükkerdő Ah rétegéből 40 eltérő bükkös talaj 2 duglászfenyőerdő talaj vegyes tölgyerdő talaj

HINTZE et al. (1994) ALPHEI et al. (1995) STOCKFISCH et al. (1995) STOCKFISCH et al. (1995) SCHEU et al. (1996) ANDERSON & JOERGENSEN (1997) BAILEY et al. (2002a) KOURTEV et al. (2002)

30

Rizoszféra talaj 1 talaj vegyes tölgyerdőből

KOURTEV et al. (2002)

Erdő

200–2400 67–207 142–207 39–605 26–123 65,4–294 250–1150 400 780–1000 190–380

Avar, növényi maradvány 6-féle növényi maradvány BEARE et al. (1990) 4 avar/humuszos talaj 2 kezelés PRIHA & SMOLANDER (1994) lucfenyves L+F rétegéből, KANDELER et al. (1994) 3 bükkerdő L,F rétegéből, STOCKFISCH et al. (1995) 3 avar/humuszos talaj, 3 szint, 4 idő- CHANG & TROFYMOV (1996) pontban lucfenyves L+H rétegéből VEDDER et al. (1996.) 2 eltérő avar DILLY & MUNCH (1996) bükkerdei avar MARAUN & SCHEU (1996) szubtrópusi erdő avar ZHANG & ZAK (1998) erdei avar F+H réteg, N, P kezelések THIRUKKUMARAN & PARKINSON (2000)

. *O2 fogyasztás alapon mért adat (µl O2 g-1 talaj h-1)


207

A növényi maradványokon található gomba és baktérium biomasszájának és aktivitásának vizsgálatából következtethetünk arra, hogy a dekompozició sebességét melyik összetevő befolyásolja leginkább. Ezekhez a vizsgálatokhoz segítséget nyújthat a növényi maradványok SIR vizsgálata szelektív inhibitorokkal kombinálva. Növényi maradványokon mérve a SIR-t sztreptomycin-szulfát esetében 16, míg cycloheximidnél 80 mg g-1 inhibitorkoncentráció idézte elő a maximális szelektív gátlást, hat vizsgált növényi maradványnál (BEARE et al., 1990). Ez 16–160-szor nagyobb volt annál, mint amit ANDERSON és DOMSCH (1975), valamint WEST és munkatársai (1986) állapítottak meg talajoknál, 5–20-szor nagyobb, mint amit ANDERSON és DOMSCH (1975) erdei avar esetében, és 3–5-ször nagyobb, mint amit NAKAS és KLEIN (1980) rizoszféra talaj esetében tapasztaltak. Ezek alapján úgy tűnik, hogy a növényi maradványok jelenléte esetén az antibiotikumok hatékonysága lecsökken, részben a nagyobb mikrobapopuláció miatt, részben a növényi maradványokban egyes összetevők hatástalanítják az antibiotikumokat. Az antibiotikum degradációja, rezisztens populáció kialakulása és kompetíció problematikája a viszonylag rövid inkubációs idő miatt a SIR-méréseknél általában nem jelent problémát. A növényi maradványok dekompozíciójának kezdetén a SIR-mérések alapján a gombák domináltak (BEARE et al., 1990). A szén mineralizáció (CO2 fejlődés) sebessége növényi maradványokon 38–600szor nagyobb, mint a talajban (ANDERSON & DOMSCH, 1978; WEST et al., 1986), ami azt jelenti, hogy a növényi maradványok felületén sokkal nagyobb aktív mikrobiális biomassza van, mint a talajban. A SIR szezoná lis vá lto zása i Ha elfogadjuk azt, hogy a SIR a metabolikusan aktív glükózhasznosító mikrobiális biomassza kvantitatív indikátora, akkor feltételezhető, hogy a szezonálisan változó ökológiai tényezők befolyásolhatják azt. Elsősorban három tényezőnek lehet kitüntetett szerepe: – talajnedvesség, – talajhőmérséklet, és – a hasznosítható szubsztrát mennyisége. Mivel a mikrobiális biomassza a szén, nitrogén, foszfor és kén elemek fontos átmeneti raktára a talajban, szezonális változásai a növények tápanyagellátását alapvetően befolyásolják (ROSSWALL & PAUSTIAN, 1984; NÉMETH, 1996; NÉMETH et al., 1997). WARDLE és PARKINSON (1990a) egy magas szervesanyag-tartalmú (7%) kanadai csernozjom talajban azt vizsgálták, hogy a mikroklimatikus tényezők (talajnedvesség és hőmérséklet) hogyan befolyásolják a talajrespirációt és a SIR-értéket. 12–25 µg CO2-C g-1⋅h-1 SIR-értéket kaptak 1987-ben május és szeptember között, míg a talajrespiráció értéke 1,3–3,8 µg CO2-C g-1⋅h-1 között változott. A vizsgált időszakban a talaj végig nedves volt (25–50%-os nedvességtartalom). A következő évben a SIR és az alaprespiráció jóval nagyobb fluktuációt mutatott, az előbbi 3–27 µg CO2-C g-1⋅h-1, az utóbbi 1–6 µg CO2-C g-1⋅h-1 között változott. A talajnedvesség is szélesebb tartományban változott, és elsősorban ezzel mutatott összefüggést a SIR és a talajlégzés. ROSS (1990) új-zélandi talajokat évszakonként vizsgálva összesen négyszer vett talajmintát négy különböző talajtípushoz tartozó állandó gyepből. A CFE módszerrel

208

SZEMLE

meghatározott mikrobiális biomassza értéke évszaktól függetlenül általában akkor volt szignifikánsan nagyobb, ha az általában nagyon nedves talaj viszonylag szárazabb volt. A mikrobiális biomassza-C és N értékében, az invertáz és szulfatáz enzimaktivitások értékében nem mutatkozott szignifikáns különbség a vegetációs időszak alatt az eltérő évszakokban (ROSS et al., 1995), ugyanakkor a foszfodieszteráz-aktivitás és a C- és Nmineralizáció szezonális különbségeket mutatott. KAISER és HEINEMEYER (1993) kismértékű szezonális ingadozást tapasztalt a SIR-ban, télen a legalacsonyabb és nyáron a legmagasabb értékekkel. A mikrobiális biomassza éves változásait vizsgálták CFI módszerrel a több, mint százéves rothamstedi kísérlet búza és gyep tartamkísérletében (PATRA et al., 1990). A nem fumigált talaj CO2 produkciójának két maximuma volt, a nagyobbik nyár közepén, a kisebbik időben elnyújtottabban, ősz végén és tavasz elején mutatkozott. A talajok azonos körülmények között végzett előinkubációja és inkubációja miatt, az eredetileg eltérő hőmérsékleti és nedvességviszonyok hatása már feltehetően kevésbé jelentkezett, ezért a biomassza értékek különbségei az időpontok között valószínűleg az eltérő hasznosítható szubsztrátmennyiségeknek tulajdoníthatóak. A mikrobiális biomassza szénben nem volt szignifikáns szezonális változás. A füves terület talaját évszázadok óta (minimum 300 év) nem bolygatták, és itt a talaj 0–10 cm-es rétegének mikrobiális biomassza széntartalma 3–4-szer nagyobb volt, mint az alatta lévő 10–23 cm-es rétegnek. BUCHANAN és KING (1992) az észak-karolinai Piedmont-tartományban a mikrobiális-C és -P változásait vizsgálták (CFE és CFI módszerrel) egy tartamkísérletben 4 eltérő művelési mód mellett 1987 májusától 1989 júliusáig, összesen 45 időpontban történt talajmintavétellel. Mindkét évben tavasszal jelentkezett egy jelentős csúcs, de a második évben ez sokkal kisebb volt. Egy második jelentős csúcs tavasz végén, a búza betakarításakor jelentkezett, valószínűleg a visszamaradó növényi maradványokból felszabadult szubsztrátok miatt. 1987 és 1988 júliusában szignifikáns csökkenés mutatkozott a forró és száraz időszakban. 1987-ben és 1988-ban a kukorica betakarítása után ősszel a biomassza-C jelentősen megnőtt. Ez egybeesett a csapadékmennyiség növekedésével és a tarlómaradványok beszántásával is. A vetésforgóban termesztett szójánál is megnőtt a talaj biomassza-C-tartalma ősszel a virágzáskor, illetve az azt követő magérés során. Valamennyi művelési módnál télen a biomassza lecsökkent és kora tavaszig közel állandó értéken maradt. A dolgozat az OTKA (T 42930, T 34644 pályázatok) támogatásával készült. I ro dalo m ALEF, K. et al., 1988. A comparison of methods to estimate microbial biomass and Nmineralization in agricultural and grassland soils. Soil Biol. Biochem. 20. 561–565. ALPHEI, J., BONKOWSKI, M. & SCHEU, S., 1995. Application of the selective inhibition method to determine bacterial:fungal ratios in three beechwood soils rich in carbon – optimization of inhibitor concentrations. Biol. Fertil. Soils. 19. 173–176. ANDERSON, J. P. E. & DOMSCH, K. H., 1975. Measurement of bacterial and fungal contributions to respiration of selected agricultural and forest soils. Can. J. Microbiol. 21. 314–322. ANDERSON, J. P. E. & DOMSCH, K. H., 1978. A physiological method for the quantitative measurement of microbial biomass in soils. Soil Biol. Biochem. 10. 215–221.


209

ANDERSON, T-H. & JOERGENSEN, R. G., 1997. Relationship between SIR and FE estimates of microbial biomass C in deciduous forest soils at different pH. Soil Biol. Biochem. 29. 1033– 1042. ARNEBRANT, K. & BÅÅTH, E., 1991. Measurements of ATP in forest humus. Soil Biol. Biochem. 23. 501–506 . BAILEY, V. L., SMITH, J. L. & BOLTON, H. JR., 2002a. Fungal-to-bacterial ratios in soils investigated for enhanced C sequestration. Soil Biol. Biochem. 34. 997–1007. BAILEY, V. L., SMITH, J. L. & BOLTON, H. JR., 2003. Novel antibiotics as inhibitors for the selective respiratory inhibition method of measuring fungal:bacterial ratios in soil. Biol. Fertil. Soils 38. 154-160. BAILEY, V. L. et al., 2002b. Relationships between soil microbial biomass determined by chloroform fumigation–extraction, substrate-induced respiration, and phospholipid fatty acid analysis. Soil Biol. Biochem. 34. 1385–1389. BAKONYI, G., 1989. Effects of Folsomia candida (Collembola) on the microbial biomass in a grassland soil. Biol. Fertil. Soils. 7. 138–141. BARDGETT, R. D., HOBBS, P. J. & FROSTEGARD, A., 1996. Changes in soil fungal:bacterial biomass ratios following reductions in the intensity of management of an upland grassland. Biol. Fertil. Soils. 22. 261–264. BEARE, M. H. et al., 1990. A substrate-induced respiration method (SIR) for measurement of fungal and bacterial biomass on plant residues. Soil Biol. Biochem. 22. 585–594. BEWLEY, R. J. F. & PARKINSON, D., 1984. Bacterial and fungal activity in sulphur dioxide polluted soils. Can. J. Microbiol. 31. 13–15. BOLAN, N. S., CURRIE, L. D. & BASKARAN, S., 1996. Assessment of the influence of phosphate fertilizers on the microbial activity of pasture soils. Biol. Fertil. Soils. 21. 284–292. BUCHANAN, M. & KING, L. D., 1992. Seasonal fluctuations in soil microbial biomass carbon, phosphorus, and activity in no-till and reduced-chemical-input maize agroecosystems. Biol. Fertil. Soils. 13. 211–217. CHANG, S. X. & TROFYMOV, J. A., 1996. Microbial respiration and biomass (substrate-induced respiration) in soils of old-growth and regenerating forests on northern Vancouver Island, British Columbia. Biol. Fertil. Soils. 23. 145–152. CHENG, W. & COLEMAN, D. C., 1989. A simple method for measuring CO2 in a continuous airflow system: modifications to the substrate-induced respiration technique. Soil Biol. Biochem. 21. 385–388. CHENG, W. & ROSS, V. A., 1993. Measurement of microbial biomass in arctic tundra soils using fumigation-extraction and substrate-induced respiration procedures. Soil Biol. Biochem. 25. 135–141. CLARHOLM, M. & ROSSWALL, T., 1980. Biomass and turnover of bacteria in a forest soil and peat. Soil Biol. Biochem. 12. 49–57. CLARK, F. E. & PAUL, E. A., 1970. The microflora of grassland. Adv. Agron. 22. 375–435. DEGENS, B. P. & HARRIS, J. A., 1997. Developmet of physiological approach to measuring the catabolic diversity of soil microbial communities. Soil Biol. Biochem. 29. 1309–1320. DEGENS, B. P. et al., 2000. Decreases in organic C reserves in soils can reduce the catabolic diversity of soil microbial communities. Soil Biol. Biochem. 32. 189–196. DEGENS, B. P. et al., 2001. Is the microbial community in a soil with reduced catabolic diversity less resistant to stress or disturbance? Soil Biol. Biochem. 33. 1143–1153. DILLY, O., 2001. Microbial respiratory quotient during basal metabolism and after glucose amendment in soils and litter. Soil Biol. Biochem. 33. 117–127. DILLY, O. & MUNCH, J. C., 1996. Microbial biomass content, basal respiration and enzyme activities during the course of decomposition of leaf litter in a black alder (Alnus glutinosa (L.) Gaertn.) forest. Soil Biol. Biochem. 28. 1073–1081. DOMSCH, K. H. et al., 1979. A comparison of methods for microbial population and biomass studies. Z. Pflanzenernaehr. Bodenkd. 142. 520–533.

210

SZEMLE

DUMONTET, S. & MATHUR, S. P., 1989. Evaluation of respiration-based methods for measuring microbial biomass in metal-contaminated acidic mineral and organic soils. Soil Biol. Biochem. 21. 431–436. FÆGRI, A., TORSVIK, L. V. & GOKSÖYR, J., 1977. Bacterial and fungal activities in soil: separation of bacteria and fungi by a rapid fractionated centrifugation technique. Soil Biol. Biochem. 9. 105–112. FLIESSBACH, A., MARTENS, R. & REBER, H. H., 1994. Soil microbial biomass and microbial activity in soils treated with heavy metal contaminated sewage sludge. Soil Biol. Biochem. 26. 1201–1205. FRANZLUEBBERS, A. J., ZUBERER, D. A. & HONS, F. M., 1995. Comparison of microbiological methods for evaluating quality and fertility of soil. Biol. Fertil. Soils. 19. 135–140. FRANZLUEBBERS, A. J. et al., 1996. Determination of microbial biomass and nitrogen mineralization following rewetting of dried soil. Soil Sci. Soc. Am. J. 60. 1133–1139. GARLAND, J. L. & MILLS, A. L., 1991. Classification and characterization of heterotrophic microbial communities on the basis of patterns of community-level sole-carbon source utilization. Appl. Environ. Microbiol. 57. 2351–2359. GHANI, A. et al., 1996. Interactions between C-14-labelled atrazine and the soil microbial biomass in relation to herbicide degradation. Biol. Fertil. Soils. 21. 17–22 GRAHAM, M. H. & HAYNES, R. J., 2004. Organic matter status and the size, activity and metabolic diversity of the soil microflora as indicators of the success of rehabilitation of mined sand dunes. Biol. Fertil. Soils (in press). HEILMANN, B., LEBUHN, M. & BEESE, F., 1995. Methods for the investigation of metabolic activities and shifts in the microbial communities in a soil treated with a fungicide. Biol. Fertil. Soils. 19. 186–192. HEISLER, C. & KAISER, E. A., 1995. Influence of agricultural traffic and crop management on collembola and microbial biomass in arable soil. Biol. Fertil. Soils. 19. 159–165. HINTZE, T., GEHLEN, P. & SCHRÖDER, D., 1994. Are microbial biomass estimations equally valid with arable soils and forest soils? Soil Biol. Biochem. 26. 1207–1211. IMBERGER, K. T. & CHIU, C. Y., 2001. Spatial changes of soil fungal and bacterial biomass from a sub-alpine coniferous forest to grassland in a humid, sub-tropical region. Biol. Fertil. Soils. 33. 105–110. INESON, P. & ANDERSON, J. M., 1982. Microbial biomass determinations in deciduous forest litter. Soil Biol. Biochem. 14. 607–608. INSAM, H., 1990. Are the soil microbial biomass and basal respiration governed by the climatic regime? Soil Biol. Biochem. 22. 525–532. INSAM, H., MITCHELL, C. C. & DORMAAR, J. F., 1991. Relationship of soil microbial biomass and activity with fertilization practice and crop yield of three ultisols. Soil Biol. Biochem. 23. 459–464. JENKINSON, D. S. & POWLSON, D. S., 1976. The effects of biocidal treatments on metabolism in soil. V. A method for measuring soil biomass. Soil Biol. Biochem. 8. 209–213. KANDELER, E. & MURER, E., 1993. Aggregate stability and soil microbial processes in a soil with different cultivation. Geoderma. 56. 503–513. KANDELER, E., TSCHERKO, D. & SPIEGEL, H. 1999. Long-term monitoring of microbial biomass, N mineralisation and enzyme activities of a chernozem under different tillage management. Biol. Fertil. Soils. 28. 343–351. KANDELER, E. et al., 1994. Effects of mesofaunal exclusion on microbial biomass and patterns on enzymatic activities in field mesocosms. In: Beyond the Biomass. (Eds.: RITZ, K. et al.) 181– 189. Wiley and Sons. Chichester. KAISER, E. A. & HEINEMEYER, O., 1993. Seasonal variations of soil microbial biomass carbon within the plough layer. Soil Biol. Biochem. 25. 1649–1655. KAISER, E. A. et al., 1992. Evaluation of methods to estimate the soil microbial biomass and the relationship with soil texture and organic matter. Soil Biol. Biochem. 24. 675–683.


211

KLEIN, D. A. & PASCHKE, M. W., 2000. A soil microbial community structural-functional index: the microscopy-based total/active/active fungal/bacterial (TA/AFB) biovolumes ratio. Appl. Soil Ecol. 14. 257–268. KOURTEV, P. S., EHRENFELD, J. G. & HÄGGBLOM, M., 2002. Exotic plant species alter the microbial community structure and function in the soil. Ecology. 83. 3152–3166. LEITA, L. et al., 1995. Bioavailability and effects of heavy metals on soil microbial biomass survival during laboratory incubation. Biol. Fertil. Soils. 19. 103–108. LOWELL, R. D. & JARVIS, S. C., 1998. Soil microbial biomass and activity in soil from different grassland management treatments stored under controlled conditions. Soil Biol. Biochem. 30. 2077–2085. LIN, Q. & BROOKES, P. C., 1996. Comparison of methods to measure microbial biomass in unamended, ryegrass-amended and fumigated soils. Soil Biol. Biochem. 28. 933–939. LIN, Q. & BROOKES, P. C., 1999a. An evaluation of the substrate-induced respiration method. Soil Biol. Biochem. 31. 1969–1983. LIN, Q. & BROOKES, P. C., 1999b. Arginine ammonification as a method to estimate soil microbial biomass and microbial community structure. Soil Biol. Biochem. 31. 1985–1997. MACFAYDEN, A., 1973. Inhibitory effects of carbon dioxide on microbial activity in soil. Pedobiologia. 13. 140–149. MALY, S., HOFMAN, J. & DUSEK, L., 2002. Bioindicative value of eco-physiological indices in routine evaluation of soils – a pilot monitoring study in the Czech Republic. Bodenkultur. 53. 105–114. MARAUN, M. & SCHEU, S. 1996. Seasonal changes in microbial biomass and activity in leaf litter layers of beech (Fagus sylvatica) forests on a basalt–limestone gradient. Pedobiologia. 40. 21–31. MARTENS, R., 1985. Limitations in the application of the fumigation technique for biomass estimations in amended soils. Soil Biol. Biochem. 17. 57–63. MARTENS, R., 1987. Estimation of microbial biomass in soil by the respiration method: importance of soil pH and flushing methods for the measurement of respired CO2. Soil Biol. Biochem. 19. 77–81. NAKAS, J. P. & KLEIN, D. A., 1980. Mineralization capacity of bacteria and fungi from the rhizosphere and rhizoplane of a semiarid grassland. Appl. Environ. Microbiol. 59. 113–117. NÉMETH, T., 1996. Talajaink szervesanyag-tartalma és nitrogénforgalma. MTA Talajtani és Agrokémiai Kutató Intézete. Budapest. NÉMETH, T., CSATHÓ, P. & ANTON, A., 1997. Soil carbon dynamics in relation to cropping systems in principal ecoregions of Eastern Europe, with particular regard to Hungarian experiences. In: Management of Carbon Sequestration in Soil. (Eds.: LAL, R. et al.) 255–283. Advances in Soil Science. 18. CRC Press. New York. OCIO, J. A. & BROOKES, P. C., 1990. An evaluation of methods for measuring the microbial biomass in soils following recent additions of wheat straw and the characterization of the biomass that develops. Soil Biol. Biochem. 22. 685–694. PARKINSON, D., DOMSCH, K. H. & ANDERSON, J. P. E., 1978. Die entwicklung mikrobieller biomassen im organischen horizont eines fichtenstandortes. Oecologia Plantarum. 13. 355– 366. PATRA, D.D. et al., 1990. Seasonal changes of soil microbial biomass in an arable and a grassland soil which have been under uniform management for many years. Soil Biol. Biochem. 22. 739–742. PRIHA, O. & SMOLANDER, A., 1994. Fumigation-extraction and substrate-induced respiration derived microbial biomass C, and respiration rate in limed soil of Scots pine sampling stands. Biol. Fertil. Soils. 17. 301–308. ROSACKER, L. L. & KIEFT, T. L., 1990. Biomass and adenylate energy charge of a grassland soil during drying. Soil Biol. Biochem. 22. 1121–1127.

212

SZEMLE

ROSS, D. J., 1980. Evaluation of a physiological method for measuring microbial biomass in soils from grasslands and maize fields. New Zeal. J. Soil Sci. 23. 229–236. ROSS, D. J., 1990. Estimation of soil microbial C by a fumigation-extraction method: influence of seasons, soils and calibration with the fumigation–incubation procedure. Soil Biol. Biochem. 22. 295–300. ROSS, D. J., 1991. Microbial biomass in a stored soil: a comparison of different estimation procedures. Soil Biol. Biochem. 23. 1005–1007. ROSS, D. J. et al., 1995. Soil microbial biomass, C and N mineralization and enzyme activities in a hill pasture: influence of season and slow release P and S fertilizer. Soil Biol. Biochem. 27. 1431–1443. ROSSWALL, T. & PAUSTIAN, K., 1984. Cycling of nitrogen in modern agricultural systems. Plant and Soil. 76. 3–21. SCHEU, S. & PARKINSON, D., 1994. Changes in bacterial and fungal biomass C, bacterial and fungal biovolume and ergosterol content after drying, remoistening and incubation of different layers of cool temperate forest soils. Soil Biol. Biochem. 26. 1515–1525. SCHEU, S. et al., 1996. Microbial biomass and respiratory activity in soil aggregates of different sizes from three beechwood sites on a basalt hill. Biol. Fertil. Soils. 21. 69–76. ŠIMEK, M. & ŠANTRŮČKOVÁ , H., 1999. Vliv skladování půdních vzorků na mikrobiální biomasu a její aktivitu. Rostlinná Výroba. 45. 415–419. SMITH, J. L., HALVORSON, J. J. & BOLTON, H., 1994. Spatial relationship of soil microbial biomass and C and N mineralization in a semi-arid shrub-steppe ecosystem. Soil Biol. Biochem. 26. 1151–1159. SPARLING, G. P., 1985. The soil biomass. In: Soil Organic Matter and Biological Activity (Eds.: VAUGHAM, D. & MALCOLM, R. E.) 223–262. Nijhoff. Dordrecht. SPARLING, G. P. & SEARLE, P. L., 1993. Dimethyl sulphoxide reduction as a sensitive indicator of microbial activity in soil: The relationship with microbial biomass and mineralization of nitrogen and sulphur. Soil Biol. Biochem. 25. 251–256. SPARLING, G. P. & WEST, A. W., 1990. A comparison of gas chromatography and differential respirometer methods to measure soil respiration and to estimate the soil microbial biomass. Pedobiologia. 34. 103–112. SPARLING, G. P. & ZHU, C., 1993. Evaluation and calibration of biochemical methods to measure microbial biomass C and N in soils from Western Australia. Soil Biol. Biochem. 23. 1793– 1801. SPARLING, G. P., SPEIR, T. W. & WHALE, K. N., 1986. Changes in microbial biomass C, ATP content, soil phosphomonoesterase and phosphodiesterase activity following air-drying soils. Soil Biol. Biochem. 18. 363–370. SPARLING, G. P. et al., 1990. Estimation of soil microbial C by a fumigation–extraction method: use on soils of high organic matter content, and a reassessment of the kEC-factor. Soil Biol. Biochem. 22. 301–307. STAMATIADIS, S., DORAN, J. W. & INGHAM, E. R., 1990. Use of staining and inhibitors to separate fungal and bacterial activity in soil. Soil Biol. Biochem. 22. 81–88. STENBERG, B. et al., 1998. Microbial biomass and activities in soil as affected by frozen and cold storage. Soil Biol. Biochem. 30. 393–402. STENSTRÖM, J., SVENSSON, K. & JOHANSSON, M., 2001. Reversible transition between active and dormant microbial states in soil. FEMS Microbiol. Ecol. 36. 93–104. STOCKFISCH, N. et al., 1995. Examination of microbial biomass in beech forest moder profiles Biol. Fertil. Soils 19. 209-214. SZILI-KOVÁCS, T. & SZEGI, J., 1992. Néhány magyarországi talaj mikrobiális biomassza-C tartalmának meghatározása kloroform fumigációs és szubsztrát indukált respirációs módszerrel. Agrokémia és Talajtan. 41. 227–240. TAYLOR, B. R. & PARKINSON, D., 1988. Does repeated wetting and drying accelerate decay of leaf litter? Soil Biol. Biochem. 20. 647–656.


213

THIRUKKUMARAN, C. M. & PARKINSON, D., 2000. Microbial respiration, biomass, metabolic quotient and litter decomposition in a lodgepole pine forest floor amended with nitrogen and phosphorous fertlilizers. Soil Biol. Biochem. 32. 59–66. TSCHERKO, D. & KANDELER, E., 1997. Ecotoxicological effects of fluorine on microbial biomass and enzyme activity in grassland. Eur. J. Soil Sci. 48. 329–335. VANCE, E. D., BROOKES, P. C. & JENKINSON, D. S. 1987. An extraction method for measuring soil microbial biomass C. Soil Biol. Biochem. 19. 703–707. VAN DE WERF, H. & VERSTRATE, W, 1987. Estimation of active soil microbial biomass by mathematical analysis of respiration curves: Relation to conventional estimation of total biomass. Soil Biol. Biochem. 19. 267–271. VEDDER, B. et al., 1996. Impact of faunal complexity on microbial biomass and N turnover in field mesocosms from a spruce forest soil. Biol. Fertil. Soils. 22. 22–30. VELVIS, H., 1997. Evaluation of the selective respiratory inhibition method for measuring the ratio of fungal:bacterial activity in acid agricultural soils. Biol. Fertil. Soils. 25. 354–360. VISSER, S. et al., 1984. Effect of topsoil storage on microbial activity primary production and decomposition potential. Plant and Soil. 82. 41–50. WANG, W. J. et al., 2003. Relationships of soil respiration to microbial biomass, substrate availability and clay content. Soil Biol. Biochem. 35. 273–284. WARDLE, D. A. & GHANI, A., 1995. Why is the strength of relationships between pairs of methods for estimating soil microbial biomass often so variable? Soil Biol. Biochem. 27. 821–828. WARDLE, D. A. & PARKINSON, D., 1990a. Interactions between microclimatic variables and soil microbial biomass. Biol. Fertil. Soils. 9. 273–280. WARDLE, D. A. & PARKINSON, D., 1990b. Response of the soil microbial biomass to glucose, and selective inhibitors, across a soil moisture gradient. Soil Biol. Biochem. 22. 825–834. WARDLE, D. A. & PARKINSON, D., 1990c. Comparison of physiological techniques for estimating the response of the soil microbial biomass to soil moisture. Soil Biol. Biochem. 22. 817–823. WARDLE, D. A. & PARKINSON, D., 1991. A statistical evaluation of equations for predicting total microbial biomass carbon using physiological and biochemical methods. Agr. Ecosyst. Environ. 34. 75–86. WEBSTER, E. A. et al., 2001. The relationship between microbial carbon and the resource quality of soil carbon. J. Environ. Qual. 30. 147–150. WEST, A. W. & SPARLING, G. P., 1986. Modifications to the substrate-induced respiration method to permit measurement of microbial biomass in soils of different water contents. J. Microbiol. Meth. 5. 177–189. WEST, A. W., GRANT, W. D. & SPARLING , G. P., 1987a. Use of ergosterol, diaminopimelic acid and glucosamine contents of soils to monitor changes in microbial populations. Soil Biol. Biochem. 19. 607–612. WEST, A. W., SPARLING, G. P. & GRANT, W. D., 1986. Correlation between four methods to estimate total microbial biomass in stored, air-dried and glucose-amended soils. Soil Biol. Biochem. 18. 569–576. WEST, A. W., SPARLING, G. P. & GRANT, W. D., 1987b. Relationship between mycelial and bacterial populations in stored, air-dried and glucose-amended arable and grassland soils. Soil Biol. Biochem. 19. 599–605. WHEATLEY, R., RITZ, K. & GRIFFITHS, B., 1990. Microbial biomass and mineral N transformations in soil planted with barley, ryegrass, pea or turnip. Plant and Soil. 127. 157–167. WILLIAMS, B. L. & SPARLING, G. P., 1984. Extractable N and P in relation to microbial biomass in UK acid organic soils. Plant and Soil. 76. 139–148. WINTER, K. & BEESE, F., 1995. The spatial distribution of soil microbial biomass in a permanent row crop. Biol. Fertil. Soils. 19. 322–326. ZAK, J. C. et al., 1994. Functional diversity of microbial communities: a quantitative approach. Soil Biol. Biochem. 26. 1101–1108.

214

SZEMLE

ZHANG, Q. & ZAK, J. C., 1998. Potential physiological activities of fungi and bacteria in relation to plant litter decomposition along a gap size gradient in a natural subtropical forest. Microb. Ecol. 35. 172–179. Érkezett: 2004. február 19.

SZILI-KOVÁCS TIBOR MTA Talajtani és Agrokémiai Kutatóintézet, Budapest

Postai cím: SZILI-KOVÁCS TIBOR, MTA Talajtani és Agrokémiai Kutartóintézet, 1022 Budapest, Herman Ottó út 15. E-mail: [email protected]

Szubsztrát indukált respiráció a talajban

Recommend Documents