Mikrobielle Diversität in Böden - Stabilität von anthropogen beeinflussten oder gestörten Mikroorganismengemeinschaften in Böden
Laczko, E., Rudaz, A. und Aragno, M.
Ueberarbeitetes Manuskript des Vortrages, gehalten an der Tagung Neue Konzepte in der Bodenbiologie, Linz 2.-4.Oktober 1996 (Oestereichische Gesellschaft für Bodenbiologie - Deutsche Bodenkundliche Gesellschaft Kommission III - VDLUFA Fachgruppe IX). Veröffentlicht in: Mitteilungen der Deutschen Bodenkundlichen Gesellschaft 81: 279-282.
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1. Einleitung - Allgemeine Zielsetzung
Die hier vorgestellten Ergebnisse wurden im Projekt Microbial diversity of soils and stability of anthropogenically influenced or disturbed microbial soil communities, das im Rahmen des Schwerpunktprogrammes Umwelt (SPPU) des Schweizerischen Nationalfonds durchgeführt wurde (Projekt Nr. 5001-34859), erarbeitet.
Das Ziel der Studie ist die Beschreibung und Bestimmung des Einflusses von Schwermetallbelastungen auf die Mikroorganismengemeinschaften der Böden. Mit Schwermetallbelastungen sind Metalle und Belastungsbereiche gemeint, die typisch sind für die intensiv genutzten Böden des schweizerischen Mittellandes und, im Vergleich dazu, die typisch sind für extensiv genutzte Böden abgelegener Standorte. Die Mikroorganismengemeinschaften werden hinsichtlich ihrer Abundanz, der Funktion, der Vielfalt und der Gemeinschaftsstruktur charakterisiert. Diese Zielsetzung ist motiviert durch die vielen offenen Fragen, die sich bei der Definition von Bodenschutzzielen bzw. biologischen Bodenbewertungskriterien ergeben. Es sind dies Fragen, wie: Definition der Schutzwürdigkeit und von Qualitätskriterien, Erfassung und Bewertung der Vielfalt der Mikroorganismen im Bezug auf die Biodiversität des Bodens, Zusammenhänge zwischen der mikrobiellen Diversität und Stabilitätsmerkmalen. Die Klärung dieser Fragen gelingt sicherlich nicht alleine im naturwissenschaftlichen Diskurs, kann aber ohne naturwissenschaftliche Grundlagen wohl kaum erfolgen. Bei der Befragung dieser Grundlagen fällt schnell auf, dass besonders hinsichtlich der Vielfalt und der Gemeinschaftsstruktur der Mikroorganismen wenig bekannt ist, und damit auch ihre Bedeutung und Bewertung offen liegt. Wie dies auch verschiedentlich im Rahmen dieser Tagung dargestellt wurde, liegt dies grösstenteils an methodischen Schwierigkeiten (Stichwort: die meisten Bodenmikroorganismen sind nicht identifizierbar, siehe auch White 1995). Als möglicher Ausweg aus dieser Situation wurde im Rahmen der aquatischen Mikrobiologie seit den siebziger Jahren die sogenannte PLFA-Analyse entwickelt (zB. Vestal and White, 1989). Auf dem Umweg der Analyse der Phospholipidfettsäuren (PLFA) kann die mikrobielle Vielfalt gemessen werden (zB. Korner und Laczko 1992). Darüber hinaus leistet diese Methode aus der molekularen Oekologie eine Verbindung von Makro- und mikrobieller Oekologie (White 1995). Anhand der Ergebnisse aus dem SPPU-Projekt soll gezeigt werden:
· wie die PLFA-Diversität in Abhängigkeit der Bodennutzung und der Schwermetallbelastung variiert
· wie aus der PLFA-Herkunft die funktionale Diversität abgeleitet werden kann
· dass die funktionale Diversität und die Stabilität der mikrobiellen Gemeinschaft zusammenhängen
· und schliesslich wie die PLFA-Diversität bewertet und angewandt werden kann bei der Definition von Bodenqualitätskriterien
2. Methoden und Versuchsanordnung
Für die Beschreibung der PLFA-Analyse und ihrer Grundlagen sei auf Zelles und Bai (1993) verwiesen.
Untersucht wurden 27 Standorte in der Schweiz, davon 12 Ackerböden und 15 Wiesenböden. Bei beiden Nutzungsarten wurden Standorte unterschiedlicher Schwermetallbelastung ausgewählt. Diese reichte von gering (das heisst weit unterhalb der schweizerischen Richtwerte), über mittel (= im Bereich der Richtwerte) bis hoch (= über den Richtwerten). Gemessen wurden die Parameter pH, OC, Kalk, Cdtot, Cutot, Pbtot, Zntot, ATP und 264 PLFA, aufgeteilt in die drei Fraktionen: 141 SATFA (gesättigte PLFA), 75 MUFAS (einfach ungesättigte PLFA ) und 48 PUFAS (mehrfach ungesättigte PLFA).
Weitere Angaben zu den Methoden und den untersuchten Böden sind dem offiziellen Projektschlussbericht zu entnehmen (Laczko et al. in Vorbereitung).
3. Ergebnisse und Diskussion
3.1 PLFA-Masse und Diversität
Hinsichtlich der PLFA-Gesamtmenge unterscheiden sich die Ackerböden und die Wiesenböden. Innerhalb beider Gruppen lassen sich die drei erwähnten Belastungsstufen differenzieren (Figur 3.1.1.). Die Korrelation zwischen der PLFA-Menge und den Schwermetallgehalten ist aber schwach.
Hinsichtliche der ATP-Daten ergeben sich identische Aussagen. Dies wird durch die positive Korrelation zwischen ATP und PLFA verdeutlicht (r=0.812 bei n=27).
Die Diversität der PLFA wurde nach einem Vorschlag von Peet (1974), der auf der Formel von Hill (1973) basiert, bestimmt. Dabei wird als Diversitätsindex das Produkt aus dem Wert e^Shannon-Index und 1/Simpson-Index berechnet. Dieser Diversitätsindex gibt sowohl die Dominanz-Diversität wie die Heterogenität des Datenmateriales wieder. Anhand dieses Diversitäts-Indexes (aber auch anhand anderer, wie Anzahl verschiedener PLFA = Hill Zahl N0 oder des Shannon- oder Simpson-Indexes) lassen sich Acker- und Wiesenstandorte noch differenzieren, die einzelnen Belastungsstufen jedoch nicht mehr. Es lassen sich gerade noch die hoch belasteten Standorte abgrenzen. Dementsprechen schwach ist die Korrelation zwischen der PLFA-Diversität und den Schwermetallgehalten.
Daraus lässt sich folgern, dass die bisher verwendeten Diversitäts-Masse unbefriedigend sind.
Figur 3.1.1. PLFA-Gesamtmenge und Anteile der 3 analysierten Fraktionen
(Darstellung fehlt)
3.2 Herkunft der PLFA und funktionale Diversität
Von allen untersuchten PLFA ist bekannt in welchen Organismengruppen, teilweise sogar in welchen Gattungen, sie vorkommen können. Diese Informationen erlauben die Definition von Indikatoren oder die Gruppierung der PLFA entsprechend ihrer Herkunft.
Der erste Ansatz wird zB. von Pennanen et al. (1996) angewendet. Pennanen et al. finden eine Abhängigkeit des Pilz/Bakterien-Verhältnisses von der Schwermetallkonzentration im Boden, wobei ihre Messungen im Umkreis einer Bleihütte vorgenommen wurden. Für die Schwermetallbelastung des schweizerischen Mittellandes konnte dieser Zusammenhang nicht bestätigt werden.
Sowohl die Indikatoren die Pennanen et al. verwendeten, wie auch die erweiterte Auswahl von Indikatoren (entsprechend den Angaben anderer Autoren, zB. Goodfellow 1993, Vestal and White 1989, Zelles et al. 1992), zeigen bei den rund 1000x geringeren Schwermetallgehalten der untersuchten Acker- und Wiesenböden keine Abhängigkeit (Cdtot Belastung wurde als Indikator der totalen Schwermetallbelastung verwendet) der Pilze/Bakterien-Verhältnisse von der Schwermetallbelastung.
Daraus folgern wir, dass bei der relativ geringeren Belastung der von uns untersuchten Böden, die Interpretation einzelner Indikatoren nicht schlüssig ist.
Der zweite Ansatz, der von uns entwickelt wurde, die Gruppierung der FS entsprechend ihrer Herkunft erlaubt erstens eine Darstellung der Struktur der mikrobiellen Gemeinschaft und zweitens die Einführung des äusserst fruchtbaren Modelles der funktionalen Diversität von Huston (1994).
Die Gruppierung nach der Herkunft, differenziert die Böden in der schon erwahnten Weise (Acker-Wiese, Belastung). Greift man bestimmte Gruppen, welche verschieden Funktionen (zB. trophische Funktionen) im Boden darstellen, heraus und bildet das Produkt aus der mittleren Anzahl PLFA je Funktionsgruppe und aus der Anzahl differenzierter Funktionen, erhält man (nach Huston) die funktionale Diversität des Bodens.
Diese Zahl differenziert nicht nur Acker und Wiesenböden sowie Belastungsstufen, sondern zeigt auch signifikante Korrelationen mit dem Cadmiumgehalt (Figur 3.2.1.).
Figur 3.2.1. Funktionale Diversität in Abhängigkeit des Cadmiumgehaltes
(Darstellung fehlt)
Für die Ackerböden wurde ein negative Korrelation gefunden (r von -0.924), ebenso für die Wiesenböden (ein r von -0.506). Teilt man die Wiesenböden in zwei Klassen auf, mit Cdtot kleiner als 290ppm und grösser oder gleich 290ppm, so ergeben sich für die erste Klasse keine Korrelation (ein r Wert von +0.329), für die zweite Klasse ein negative Korrelation (r-Wert von -0.904).
4. Bewertung und Anwendung der PLFA Diversität bei der Definition von biologischen Bodenqualitätskriterien
Unseren Ergebnissen folgend, erscheint es sinnvoll eine Klassierung der Böden entsprechend ihrer funktionalen Diversität vorzunehmen.
Mit Hilfe von Resilienzexperimenten wurde geprüft, wie die Böden auf Glucose-Gaben reagieren. Es wurde eine negative Rang-Korrelation zwischen der typischen Reaktions- bzw. Erholungszeit und der funktionalen Diversität der Böden festgestellt (Tabelle 4.1).
Tabelle 4.1. Rangkorrelation der funktionalen Diversität, des Cadmiumgehaltes und der Resilienz
|
Belastung |
ppb Cd tot |
Funkt. Diversität |
Resilienz |
Rang |
n |
|---|---|---|---|---|---|
|
hoch |
787.0 |
63.5 |
16.1 |
3 |
2 |
|
mittel |
313.7 |
90.0 |
14.1 |
2 |
3 |
|
niedrig |
274.0 |
101.0 |
1.7 |
1 |
2 |
Wir schlagen nun vor, dass die funktionale Diversität als biologisches Qualitätskriterium eingesetzt wird. Die Skala der funktionalen Diversität reicht von 0 bis ca. 100. Bei Werten über 75 kann die funktionale Diversität als gut (Reaktionszeiten die in etwa der Reaktion von Mischkulturen bei optimalen Wachstumsbedingungen entsprechen), bei Werten zwischen 50 und 75 als beieinträchtigt und bei Werten unter 50 als gestört bezeichnet werden.
Weiterhin ist eine Definition von Schwermetall-Schwellenwerten zum Erhalt der funktionalen Diversität anzustreben.
Entsprechende Schwellenwerte können gemäss der obigen Darstellung der Klassierung nach Schwermetallgehalten und Teil-Korralation (Figur 3.2.1.) hergeleitet werden.
Diese Vorschläge sind sicher zu vertiefen und zu verbessern. Sie zeigen jedoch eine Strategie auf, mit der die eingangs gestellten Ziele systematisch erarbeitet werden können.
Literatur
Goodfellow, M. and O'Donnel, A.G. 1993. Handbook of New Bacterial Systematics. - Academic Press, Harcourt Brace & Company, Publishers, London.
Hill, M.O. 1973. Diversity and evenness: a unifying notation and its consequences.- Ecology 54: 427-432.
Huston, M.A. 1994. Biological Diversity.- Cambridge University Press.
Korner, J. and Laczko, E. 1992. A new method for assessing soil microorganisms diversity and evidence of vitamin deficiency in low diversity communities. - Biol. Fert. Soil 13: 58-60.
Peet, R.K. 1974. The measurement of species diversity. - Annual Reviews of Ecological Systems 5: 285-308.
Pennanen, T., Frostegard, A., Fritze, H. and Baath, E. 1996. Phospholipid Fatty Acid Composition and Heavy Metal Tolerance of Soil Microbial Communities along Two Heavy Metal-Polluted Gradients in Conferous Forests. - Appl Environ Microbiol 62: 420-428.
Vestal, R.J. and White, D.C. 1989. Lipid Analysis in Microbial Ecology. - BioScience 39: 535-541.
White, D.C. 1995. Chemical ecology: possible linkage between macro- and microbial ecology. - OIKOS 74: 177-184.
Zelles, L., Bai, Q.Y., Beck, T. and Beese, F. 1992. Signature fatty acids in phospholipids and lipopolysaccharides as indicators of microbial biomass and community structure in agricultural soils. - Soil Biol. Biochem. 24: 317-323.
Zelles, L. and Bai, Q.Y. 1993. Fractionation of fatty acids derived from soil lipids by solid phase extraction and their quantitative analysis by GC-MS. - Soil Biol. Biochem. 25: 495-507.