研究间作和覆膜对生菜生物量及根际微生物组的影响

《Journal of Sustainable Agriculture and Environment》：Exploring the Role of Intercropping and Mulching on Modulating Lettuce Biomass and Rhizosphere Microbiome

　　摘要

现代农业面临着在日益严峻的气候条件下保持高产的同时 minimize 环境影响的双重挑战。间作和覆盖等做法已经显示出提高资源利用效率的潜力，但它们对作物表现和土壤微生物群落的影响尚未得到充分理解。本研究在奥地利施蒂里亚地区的一个生长季节内，考察了这两种因素如何影响生菜（Lactuca sativa cv. Grazer Krauth?uptel）的生长表现、土壤条件以及根际微生物组。比较了四种生产系统：未覆盖的单一种植、覆盖的单一种植，以及与灌木豆或西兰花、甜玉米和野生花卉带进行间作的系统。间作在生长早期的和晚期的生菜鲜重上均优于单一种植，而覆盖则一致地增强了生物量。然而，在极端天气条件下，覆盖系统观察到了更高的产量损失。覆盖和间作的调节效应反映在主要土壤参数上。使用16S rRNA基因片段和ITS区域扩增子测序分析的根际微生物群落显示，细菌和真菌的影响存在差异。间作系统的细菌阿尔法多样性显著更高，尤其是在最后一个生长周期，群落结构主要受时间点影响，并进一步受到生产系统和覆盖方式的影响。间作下富集的属包括假单胞菌（Pseudomonas）和芽孢杆菌（Bacillus），这两种细菌都有潜在的促进植物生长的作用。有趣的是，覆盖和间作通常降低了真菌多样性，而未覆盖的单一种植在季节后期显示出最高的真菌多样性。腐生属与间作和覆盖相关，而未覆盖的单一种植则与多种潜在的植物或动物病原体相关。结果表明，间作和覆盖可以增加生菜产量和细菌多样性，同时调节土壤湿度和微气候。选择适当的伴生作物并实施优化的覆盖管理是提高生产力以及应对气候变率的关键。

1 引言

全球对可持续农业实践的需求不断增加，导致人们更加关注开发既能提高生产力又能保持土壤健康和生物多样性的种植系统。因此，近年来传统农业生产系统（通常是在自给农业背景下）正在得到越来越多的调整和研究（González-Esquivel et al. 2025; Rojas-Sánchez et al. 2025）。间作，即在同一块土地上同时种植两种或更多作物，是一种提高资源利用效率、抑制害虫和增加作物产量的方法（Lithourgidis et al. 2011; Brooker et al. 2015）。此外，混合系统可以通过作物多样性帮助适应气候变化（例如，遮荫、更好地利用水资源、减少侵蚀）并增强对极端天气事件的韧性（Nyawade et al. 2020; Akchaya et al. 2025）。同样，覆盖，即将有机或合成材料施用于土壤表面，因其能够调节土壤温度、储存土壤水分和减少杂草压力而受到广泛认可（Ngosong et al. 2019）。在这种背景下，选择间作物种对于最大化功能互补性并减少作物之间的竞争至关重要。例如，豆科植物可以通过生物固氮作用为关联作物提供氮素（Shen and Chu 2004; Jensen et al. 2020）。相比之下，芸苔属植物会产生芥子硫苷和次生代谢物，这些物质可以对土壤中的害虫和病原体产生生物熏蒸和化感作用（Huss et al. 2022）。土壤微生物组在农业生态系统功能中发挥着关键作用，影响养分循环、植物健康和对环境压力的抵抗力（Fierer 2017）。特别是根际，即受根系分泌物影响的狭窄土壤区域，是多样化微生物群落的家园，这些微生物直接与植物相互作用（Philippot et al. 2024）。这些微生物群落，包括细菌和真菌，可以通过固氮、溶解磷酸盐和产生植物激素等机制促进植物生长（Berendsen et al. 2012）。然而，根际微生物组的组成和多样性高度动态，可以受到农业实践的影响，包括作物多样化和土壤管理策略。生物和无机农业管理对微生物组的调节是一个重要机制，它影响土壤健康（Berg et al. 2021）。此外，用于间作的不同植物物种会对根际微生物组的组成和活性产生不同的影响（Michl et al. 2023; Berg et al. 2023）。生菜（Lactuca sativa）是一种在全球广泛种植的叶类蔬菜。2023年的收成年份，全球生菜产量超过了2800万吨，其中亚洲贡献了大约63%，美洲占21%，欧洲占12%（联合国粮食及农业组织FAO 2026）。生菜有着悠久的驯化和育种历史，因此具有巨大的多样性和品种特异的特性以及相关的微生物群落（Cardinale et al. 2015）。一个具有地区重要性的古老品种是奥地利施蒂里亚的Grazer Krauth?uptel，它最早在1913年的奥地利种子目录中被正式提及。虽然这个品种因气候变化而受益于延长的生长季节，但它也面临着干旱或强降水等极端天气条件的挑战。Grazer Krauth?uptel对于研究间作和覆盖实践对当地生产条件下的植物生产力和土壤微生物群落的影响特别重要。然而，由于核心微生物组的共性，相关发现可能适用于全球其他生菜生产系统（Cardinale et al. 2015）。关于间作对单个生菜产量的影响记录各不相同，取决于伴生物种、品种、种植设计和密度；一些研究报道某些生菜品种的 marketable 产量下降，而其他研究则报告中性或积极的效果（Cecílio Filho et al. 2011, 2019; Nascimento et al. 2018）。尽管已经有很多关于间作在耕地农业中的多重有益效果的记录，并且对一些蔬菜作物的农艺方面进行了研究，但在理解间作和覆盖如何影响生菜根际微生物组方面仍存在科学空白，特别是在它们对土壤健康和作物表现的潜在协同作用方面。在这项研究中，我们旨在使用不同的间作方法，探讨间作和覆盖对生菜生物量、土壤特性和根际微生物组的影响。所选的物种代表了功能上不同的策略，即营养促进与生化土壤改良，这些策略可能对植物表现和微生物组的组装产生不同的影响。极端天气事件（尤其是热浪）的增加导致产量和质量的损失更加频繁，例如由于软腐病。具体来说，我们旨在（1）评估间作和覆盖对生菜鲜重和土壤参数（包括温度和体积水分含量VWC）的影响；（2）表征不同种植系统和覆盖条件下生菜根际的细菌和真菌群落；（3）评估这些实践对生长季节中微生物多样性和群落结构的潜在增强效应。通过整合农艺和微生物组分析，本研究提供了关于农业实践、植物生产力和土壤微生物生态之间相互作用的新见解，有助于开发可持续和有韧性的种植系统。

2 材料与方法

2.1 实验设计

田间试验于2023年进行，共进行了三个生菜批次，时间跨度为6月至10月（收获日期：2023年6月20日、8月11日/18日、10月3日），在Wies实验站（Versuchsstation für Spezialkulturen；奥地利，坐标：46.72175, 15.26403）。该站具有丰富的Grazer Krauth?uptel栽培经验，并参与了这一地方品种的保护工作。对于每个批次（T1-T3），生菜（L. sativa var. capitata品种Grazer Krauth?uptel）在相同的地块上连续种植，采用四种不同的生产系统：（1）未覆盖的单一种植（UM）；（2）覆盖的单一种植（MM）；（3）与西兰花、甜玉米和两条野生花卉带间作（ICI）；（4）与灌木豆、甜玉米和两条野生花卉带间作（ICII）。此外，还设立了单一种植甜玉米和西兰花的参考区。种植密度符合各自作物的标准做法，并在所有系统中保持一致。伴生作物和参考区的收获和重新种植并未与生菜批次同步进行，而是根据各自的生产周期进行。实验设计没有采用随机设计，因为需要足够的地块大小来涵盖间作和花卉带的效果。随机的小面积会导致单一种植和间作效果的混淆。在每个地块内（每种单一种植两个，每种间作一个），定义了四个采样块以获得伪生物学重复。因此，块级别的统计分析反映了伪重复。作为覆盖物，首先在2023年6月2日和6月5日施加了苜蓿干草，每平方米约4.8公斤的松散材料（形成10厘米的覆盖层）。每次种植新批次时都会补充覆盖层。所有行中缺失的植物或腐烂的生菜头都被记录为损失。收获时记录了每个重复组的30株或15株生菜的总鲜重和质量。样本从每个地块的中心采集，计数10株植物，然后采集中间行的接下来15株生菜头。相应的鲜重数据指的是单个植物的平均值。在整个生长季节内监测了土壤参数（体积水分含量VWC、土壤温度）、微气候参数（空气温度、湿度和风）以及天气数据（空气温度、降水量和辐射）。

2.2 根际采样

为了进行微生物组分析，每种处理收集了十二个根际样本，每个采样块三个样本，共得到144个生物学重复。为了避免边缘效应，样本从每个地块的中间行第10、20和30株植物处采集。通过轻轻摇晃生菜植株的根来收集根际样本，去除松散的土壤。带有附着土壤的根用5毫升0.9% NaCl洗涤并手动搅动。随后，将4毫升悬浮液在4°C下以10,000g离心10分钟。得到的沉淀物称重并储存在-20°C以待进一步使用。

2.3 DNA提取和扩增子文库制备

每个样本最多0.25克的根际土壤使用DNeasy PowerSoil Pro Kit（Qiagen，德国Hilden）按制造商说明进行总基因组DNA提取。使用Nanodrop 2000（Thermo Fisher Scientific，美国Waltham，MA）检测DNA的数量和质量，并储存在-20°C。使用引物对515f/806r（515f: 5′-GTGYCAGCMGCCGCGGTAA-3′; 806r: 5′-GGACTACNVGGGTWTCTAAT-3′）和ITS1f/ITS2r（ITS1f: 5′-CTTGGTCATTTAGAGGAAGTAA-3′; ITS2r: 5′-GCTGCGTTCTTCATCGATGC-3′）分别扩增16S rRNA细菌基因片段的V4区域（Caporaso et al. 2011）和真菌ITS区域（White et al. 1990），并添加条形码序列以进行多重扩增。PCR反应在总量为30微升的培养基中进行，使用Taq-&GO mastermix（MP Biomedicals，美国Irvine，CA），每种引物0.2毫摩尔，MgCl2 0.8毫摩尔，以及1微摩尔模板基因组DNA。扩增程序设置为：初始变性96°C 5分钟，30个周期的变性96°C 1分钟，退火54°C 1分钟，延伸74°C 1分钟，最后在74°C下延伸10分钟。扩增子以等摩尔浓度混合，使用Wizard SV Gel和PCR Clean-Up System（Promega，美国Madison，WI）纯化，并送往Novogene（英国Cambridge）在Illumina NovaSeq平台上进行测序（2 × 250 bp双端读取）。

2.4 生物信息学和统计分析

使用QIIME2 v. 2023.7 pipeline进行双端读取的预处理（Bolyen et al. 2019）。使用Cutadapt进行解多路复用、去除引物序列以及连接正向和反向读取（Martin 2011）。使用DADA2算法（Callahan et al. 2016）进行质量过滤、去噪和去除嵌合序列，得到特征表和代表性序列。生成的扩增子序列变异体（ASVs）使用vsearch算法根据SILVA v132参考数据库（Pruesse et al. 2007; Rognes et al. 2016）进行分类。统计分析和数据可视化使用R v 4.4.0（R Core Team 2022）在Rstudio版本2024.0.9.0（Posit team 2024）中进行。生菜总鲜重数据呈正态分布，但显示异方差性，因此进行了Welch's ANOVA，随后使用Games-Howell进行成对比较（Agbangba et al. 2024）。微生物组数据使用phyloseq包（McMurdie and Holmes 2013）导入R环境。为了进行阿尔法多样性分析，通过对样本之间的测序深度不均匀性进行归一化处理，细菌数据的归一化标准为每个样本18,867个读取序列，导致13个样本被剔除；而对于真菌数据，归一化标准为每个样本17,205个读取序列，使用的是`rarefy_even_depth`函数，并将种子值设置为1991。观察到的ASV数量和Shannon H’指数被选为阿尔法多样性指标；通过Kruskal-Wallis检验检测组间是否存在显著差异（p<0.05），随后使用Dunn的 Post-hoc 方法进行成对比较。为了评估贝塔多样性，采用了基于Bray-Curtis差异度的累积和缩放（CSS）数据集，通过vegan包中的`adonis2`函数（Oksanen等，2022年）检测了显著差异（p<0.05）。距离矩阵通过非度量多维缩放（NMDS）图表进行可视化。通过`microbiomeMarker`包（Cao等，2022年）的线性判别分析效应大小（LefSe）确定了组间分类单元的丰度差异，对于细菌，LDA得分大于3.5被认为有显著富集；对于真菌，LDA得分大于2.5。选定的真菌ASV的功能分析使用的是FUNGuild在线平台（Nguyen等，2016年）。所有分析都在四种生产系统（ICI、ICII、MM、UM）上进行。此外，还进行了因子级别的统计分析，以分离不同因素的影响，例如作物类型（间作（ICI+ICII）与单作（MM+UM）以及覆盖处理（ICI+ICII+MM）与UM的对比。

**3 结果**

**3.1 间作对生菜生物量、农艺参数和土壤特性的影响**

图1显示了每个生产系统、时间点以及覆盖处理条件下生菜的新鲜重量。可以看出，在T1时刻，ICI和ICII的生物量显著高于MM和UM（分别为250克和312克 vs 201克和179克）。然而，在第二个时间点，MM的产量最高（340克），与ICI（269克）、ICII（226克）和UM（170克）有显著差异（图1b）。在T3时刻，ICI（226克）、ICII（207克）和MM（251克）之间没有显著差异，但它们的生物量都显著高于UM（141克）。总体而言，间作在T1（281克）和T3（217克）时显著提高了生菜的新鲜重量，而单作在T1（190克）和T3（194克）时则没有显著差异（图1c）。但在T1和T2时刻，MM、ICI和ICII的重量方差较大，质量也不如UM稳定。有趣的是，ICII的生物量相似，但在T3时刻生菜头部损失率较高（17.4% vs ICI的5.3%）（见支持信息S1：表1）。图1显示了每个生产系统的总生菜新鲜重量（a）、每个时间点下的不同生产系统（b）和覆盖条件（d）下的生菜生物量（c）。相同的字母表示根据Welch的ANOVA以及随后的Games-Howell Post-hoc检验（p<0.05）没有发现统计学上的显著差异。另一方面，覆盖处理在所有时间点上都显著提高了生物量，平均值分别为T1的254克、T2的278克和T3的228克，而未覆盖处理下的平均值分别为T1的179克、T2的170克和T3的141克（图1d）。当覆盖层过厚且结合高温或极端湿润条件时，产量损失会增加。这在T2时刻最为明显，所有覆盖处理下的损失率分别为14.4%、17.9%和17.4%（ICI、ICII和MM），而UM为4.8%（见支持信息S1：表1）。需要强调的是，这些样本来自同一条带内的子地块的伪重复样本，因此可能反映的是条带内的变异而不是完全独立的生物学重复。关于土壤参数，覆盖处理和间作对最大土壤温度的调节效果在试验期间的很大一部分时间内都可见（见支持信息S1：图1），并且间作和覆盖处理下的土壤含水量（VWC）也较高（见支持信息S1：图2）。

**3.2 生菜根际微生物组组成**

在过滤并去除了低质量读取和非目标分类单元后，分别获得了11,355,913个和10,737,191个细菌和真菌的扩增子读数，细菌的读取序列数量范围为每个样本3815到179,994个，真菌为17,205到166,717个。细菌和真菌分别产生了55,989个和12,504个ASV，这些ASV被归入56个门和1381个属（细菌）以及10个门和296个属（真菌）。总体而言，优势细菌门为Proteobacteria（平均丰度55.3%），其次是Actinobacteriota和Bacteroidota（ICI为10.8%和9.5%、ICII为11.9%和9.1%、UM为9.4%和8.9%）（见支持信息S1：图3a）。相比之下，MM中Bacteroidota的相对丰度更高（8.3%），高于Actinobacteriota（7.8%）。单作生菜还表现出 Acidobacteriota（MM为7.5%、UM为7.9%）和Verrucomicrobiota（MM为4.5%、UM为4.5%）的相对丰度高于ICI（4.5%和ICII为4.7%和3.5%）。在属水平上，Rhodanobacter在所有生产系统中都占主导地位（平均丰度6.3%），其次是Pseudomonas（仅在覆盖处理中为3.7%、ICI为3.9%、ICII为4.5%），而在UM中平均值为1.4%。Sphingomonas在所有生产系统中的相对丰度相似（2.2%），而Sphingobium在ICII和MM中的丰度较高（1.9%），Luteimonas在ICI（1.9%）和UM（2.1%）中也有较高丰度。在属水平上的LefSe分析有助于检测每个生产系统、作物系统和覆盖条件下的生物标志物（见支持信息S1：图4）。根据生产系统，Puia和Pseudolabrys在UM中显著富集，Pseudomonas和Bacillus在MM中，Pseudarthrobacter在ICII中，Luteimonas在ICI中。MC条件下Candidatus Udaeobacter富集，而在IC中主要的生物标志物是Pseudomonas、Pseudarthrobacter和Luteimonas。关于覆盖条件，Rhodanobacter、Puia、Pseudolabrys和Massilia在U中显著富集，而MC的主要生物标志物是Pseudomonas、Luteimonas、Pseudarthrobacter和Bacillus。Ascomycota、Mortierellomycota和Basidiomycota是所有处理中普遍存在的真菌门，其平均相对丰度分别为ICI中的56.3%、42.5%和1.1%；ICII中的57.9%、40.6%和1.3%；MM中的65.1%、33.4%和1.3%；UM中的52.6%、46.6%和0.5%（见支持信息S1：图5a）。所有处理中优势属为Mortierella和Fusarium（平均丰度分别为40.2%和12.9%）。ITS数据集上的LefSe分析突出了每个生产系统、作物系统和覆盖变量下的差异性富集（见支持信息S1：图6）。Mortierella、Fusarium、Aspergillus和Coprinopsis是与UM、MM、ICII和ICI相关的主要生物标志物。IC中富集了Aspergillus，而MC中则富集了多种属，包括Lecanicillium、Coniochaeta和Cylindrocladiella。覆盖处理的特点是Fusarium、Aspergillus和Coprinopsis的富集，而UM中则富集了Mortierella、Neobulgaria和Coniochaeta。与覆盖和间作相关的属主要是腐生型。相比之下，单作系统，特别是UM，主要与病原-腐生-共生型属相关。此外，一些属，如Trichoderma和Fusarium，被认为是潜在的植物病原体，而其他属，如Coniochaeta和Exophilia，则被认为是潜在的动物病原体。

**3.3 间作增强了细菌多样性**

细菌的阿尔法多样性通过物种丰富度和多样性进行了研究，使用Shannon H’指数进行评估，涵盖了生产系统、作物系统和覆盖水平（图2）。总体而言，ICII显示出最多的ASV数量，而UM的细菌丰富度最低（图2g）。四个生产系统之间的Shannon多样性没有显著差异（图2h）。更详细地说，在T3时刻，ICI和ICII的ASV数量显著高于MM（分别为1933个和2108个）和UM（1482个），而在T2时刻，仅ICII（1910个）和UM（1704个）之间的丰富度有显著差异。此外，仅在ICI和ICII中，T3时刻的ASV数量显著高于T1（分别为1933个和2108个）（图2a）。而在MM和UM中，细菌多样性从T1增加到T2，随后在T3显著下降（图2b）。尽管Shannon多样性之间的显著差异较少，但在ICI的T1（H’=6.23）和ICII及ICII的T3（分别为6.55和6.52）之间仍能检测到显著差异，这再次说明了MM和UM在T2到T3期间细菌多样性的非显著下降（图2d）。对衍生变量IC和MC的阿尔法多样性分析证实，间作在T3（2024）时显著增加了ASV的丰富度，而在MC中T2（1798）到T3（1559）之间则有显著下降（图2b）。关于Shannon H’指数，仅IC在T1（H’=6.32）到T3（6.53）之间显示出显著增加，而MC在T2到T3之间则显示出非显著下降（图2e）。覆盖处理也影响了物种丰富度，从T1（1558）到T2（1819）和T3（1884）有显著增加，而在未覆盖条件下没有显著差异（图2c）。值得注意的是，覆盖处理之间Shannon H’指数没有显著差异，这突出了在整个生长季节中作物系统在增强细菌多样性方面的主要作用。

**3.4 覆盖处理降低了真菌多样性**

图4展示了生产系统、作物系统和覆盖水平下的真菌物种丰富度和多样性。总体而言，与间作系统相比，单作系统的真菌丰富度和多样性更高（图4g,h）。更详细地说，在ICI（从118个增加到171个和158个）、ICII（从136个增加到185个和164个）以及UM（从169个增加到233个和222个）中，从T1到T2和T3观察到真菌ASV数量显著增加，而在MM中不同时间点之间没有显著差异（图4a）。Shannon H’指数也显示出类似的趋势，从T1到T2和T3在ICI（从1.84增加到3.03和2.29）、ICII（从2.07增加到3.14和2.53）以及UM（从2.29增加到3.27和3.27）中显著增加，然而在MM中从T1（2.53）到T2（3.22）有显著增加，然后在T3显著下降（图4d）。通过观察从T1（127和1.96）到IC（178和3.09）和MC（180和2.41）再到T2（178和3.09）以及MC（215和3.25）和T3（161和2.41）中，作物系统显著影响了物种丰富度（ASV数量）和多样性（Shannon H’）。关于覆盖物处理，M和U处理条件下的香农指数从T1（分别为2.15和2.29）显著增加到T2（分别为3.13和3.27）以及T3（分别为2.46和3.12）（图4f）。另一方面，M处理中的真菌ASV数量从T1（148）显著增加到T2（184），然后在T3（169）显著减少，而在U处理中，物种丰富度从T1（169）增加到T2（233）和T3（223）（图4c）。总体而言，T2时ASV数量和香农指数都较高，特别是在UM处理中检测到最高的真菌多样性。图4在图形查看器中打开PowerPoint

生菜根际微生物组的真菌α多样性以物种丰富度（a-c）和香农H’（d-f）的形式分别表示每个生产系统、种植系统和覆盖条件在每个时间点的状况。每个处理的平均真菌物种丰富度（g）和香农H’（h）。不同的字母表示基于Kruskal-Wallis检验随后进行Dunn的事后检验而存在的统计学上显著差异（p<0.05）。关于真菌β多样性，所有考虑的变量，即时间点、生产系统、种植系统和覆盖物处理，都显著影响了群落结构（p=0.001）。观察到的变异主要由时间点变量解释（R2=0.200）（图5），其次是生产系统（R2=0.156）、覆盖物处理（R2=0.068）和种植系统（R2=0.052）。每个变量（生产系统、种植系统和覆盖物处理）的群落结构通过NMDS可视化，如图5所示。再次观察到随着时间的推移UM处理的聚集行为，而在T1时，覆盖处理和UM处理之间存在重叠。然而，在种植系统的NMDS中，IC和MC样本相比同一变量的细菌NMDS更加分离。在T2和T3时，M和U处理之间再次可以清晰地分离（图5h,i），这突显了该变量在塑造真菌群落结构中的重要性。图5在图形查看器中打开PowerPoint

基于Bray-Curtis差异度的NMDS图显示了每个生产系统（T1–T3：a–c）、种植系统（T1–T3：d–f）和覆盖物处理（T1–T3：g–i）条件下的真菌群落组成。每个点代表一个样本，椭圆表示样本簇的95%置信区间。

4讨论

本研究调查了间作和覆盖物处理对生菜生物量、农艺参数、土壤特性以及整个生长季节的根际微生物组的影响，提供了这些做法如何影响农业生态系统生产力的见解。我们的发现为支持平衡生产力和可持续性的农业实践提供了越来越多的证据。

4.1 生菜生物量受种植系统的影响

间作和覆盖物处理因其提高资源利用效率和作物产量的能力而广受认可，然而它们（结合）对土壤微生物组的影响仍被探索不足（Shu等人2024）。我们的结果表明，与单作相比，间作通常能增强生菜生物量，特别是在生长季节的早期（T1）和晚期（T3）。这与之前的研究结果一致，这些研究表明间作可以通过作物之间的互补作用优化光、水和养分的利用（Brooker等人2015）。伴生作物如甜玉米、西兰花、灌木豆和野生花卉带可能有助于改善微气候条件、控制害虫并减少资源竞争，尤其是在建立阶段。然而，在T2时观察到的间作系统产量减少表明，在某些季节或伴生作物的生长阶段，资源竞争可能会加剧（Yu等人2015）。尽管在第一个时间点，与西兰花（ICI）间作的生菜生物量略高于与灌木豆（ICII）间作的生物量，但这种差异在后面的时间点消失了，导致新鲜重量相似。可能的解释是豆科植物灌木豆早期促进了氮的可用性，或者是由西兰花释放的芥子油苷产生的抑制作用（Duchene等人2017；Stavridou等人2012）。此外，不同时间点伴生植物的不同发育阶段及其产生的影响（遮荫、过度生长）可能影响了间作系统的损失，特别是在T2和T3时的ICII与灌木豆组合中。覆盖物处理在所有时间点和种植系统中一致地提高了生菜生物量，这可能是因为它能够保持土壤湿度、调节温度、释放养分和抑制杂草（Iqbal等人2020；Yang等人2018）。覆盖处理的较高VWC支持了这一假设，因为适当的土壤湿度对植物生长至关重要，特别是在水分受限的条件下。这些发现与之前的研究一致，这些研究表明覆盖物处理有助于减少蒸散作用并提高水分可用性（Iqbal等人2020；Yang等人2018）。虽然间作和覆盖物处理都提高了生菜生物量，但由于缺乏不使用覆盖物的单独处理组，我们无法确定间作的益处是否因覆盖物处理而增强或减弱。

4.2 间作系统的细菌多样性显著更高

根际微生物组在农业生态系统功能中起着关键作用，影响养分循环、植物健康和对胁迫的抵抗力（Berendsen等人2012）。本研究强调了间作和覆盖物处理对细菌和真菌多样性以及整体微生物群落结构的显著影响，这对土壤健康和作物生产力具有重要意义。间作显著增强了细菌α多样性，特别是在最后一个时间点，表现为观察到的物种丰富度更高。这与之前的研究一致，这些研究表明作物多样性通过提供更广泛的根系分泌物和微生境促进了微生物多样性（Malviya等人2021；Misra等人2019；Xiao等人2023）。在间作系统中富集的假单胞菌（Pseudomonas）、伪节细菌（Pseudarthrobacter）和黄单胞菌（Luteimonas）等属表明这些类群可能在养分循环、促进植物生长或抑制疾病方面发挥关键作用（Mendes等人2013）。值得注意的是，假单胞菌和芽孢杆菌（Bacillus）在覆盖处理中得到富集，它们是众所周知的促进植物生长的根际细菌（PGPR），可以增强养分可用性并保护植物免受病原体侵害（Backer等人2018）。β多样性分析显示，细菌群落结构显著受到时间点、处理、种植系统和覆盖物处理的影响。群落组成的时间变化可能反映了环境条件或伴生植物发育阶段的变化，这可能会改变根系分泌物模式和微生物相互作用（Chang等人2017；Hartmann和Six 2023）。在T2和T3时，覆盖处理和未覆盖处理之间的明显分离强调了覆盖物处理在塑造细菌群落方面的重要性，这可能是通过其对土壤湿度/温度、养分和有机质输入的影响。这种效应在季节末期似乎更加强烈，表明覆盖物处理可能对土壤细菌群落的组成和多样性产生累积影响。此外，我们假设间作会在整个生长季节促进微生物多样性的增加，而单作则由于强化过程导致多样性下降。与此一致的是，间作系统倾向于增强细菌多样性和丰富度，而单作系统（无论是否覆盖）只能维持细菌微生物多样性。这些对比轨迹突显了间作在维持更多样化土壤微生物群落方面的潜力。

4.3 间作系统的真菌多样性显著较低

与细菌观察结果相反，覆盖处理和间作处理中的真菌多样性普遍较低。这一发现表明，覆盖物处理可能创造了有利于某些真菌类群而抑制其他真菌类群的条件，这可能是由于土壤湿度、温度或有机质组成的变化（Caboň等人2021）。在覆盖处理中富集的镰刀菌（Fusarium）和曲霉菌（Aspergillus）值得注意，因为这些属包括有益和病原性物种。例如，镰刀菌在某些条件下可以作为病原体，而曲霉菌包括参与有机质分解的物种（Fog 1988；Michielse和Rep 2009）。另一方面，间作特别促进了腐生真菌属（如Coprinopsis、Naganishia、Arthrographis）的生长，而单作则促进了潜在的植物和动物病原性属（Tedoresoo等人2014；P?lme等人2020）。需要进一步的研究来阐明这些真菌在覆盖处理和间作系统中的功能作用及其对植物和人类健康的影响。有趣的是，尽管在时间点1到3之间观察到间作系统中的细菌多样性明显增加，但生菜生物量却同时下降，特别是在与灌木豆间作的系统中，这突出了选择合适伴生作物的重要性。同样，在UM处理中，最高的真菌多样性出现在较晚的时间点，这也与最低的生菜生物量相吻合。这显示了微生物多样性、环境和作物生产力之间的复杂非线性关系（Liu等人2024；Stefan等人2021）。

4.4 对农业实践的启示

本研究的结果强调了间作和覆盖物处理作为提高作物生产力和土壤健康互补策略的潜力。间作不仅提高了生菜产量，还促进了细菌多样性，这对维持土壤肥力和生态系统抵抗力至关重要（Van Der Heijden等人2008）。另一方面，覆盖物处理一致地改善了土壤湿度和生菜生物量，突显了其在缓解水分胁迫和提高资源利用效率方面的作用。关于观察到的对重量的影响，应注意的是，仅测量了新鲜重量；对干重的影响可能有所不同。然而，覆盖物处理和间作导致的真菌多样性减少引发了关于生产力和微生物多样性之间潜在权衡的问题。虽然覆盖物处理可能有利于某些有益类群，但它也可能抑制其他类群，从而可能改变生态系统功能。由于气候变化导致的极端天气事件的增加，在实际应用间作或覆盖物处理时起着重要作用。一方面，调节效应可能缓冲极端天气（Gebru 2015）。另一方面，某些效应（如间作系统中的更高温度）可能是适得其反的，在某些条件下可能导致质量和产量损失。技术细节（如覆盖物的高度、类型和质量、伴生作物的选择）的影响是多方面的，因此对产量和质量的影响可能因作物（组合）和地点而大不相同（Beillouin等人2021）。例如，间作系统中头大小的不规则性可能会导致营销问题。一个管理挑战是需要大量的人工劳动，这是扩大规模的限制因素（Gebru 2015）。

4.5 限制和进一步的研究问题

我们注意到，单作由两个地块代表，而间作则在一个大地块上实施。这限制了我们就处理效果得出强因果推断的能力。结果应解释为在实验特定环境条件下间作与单作之间的模式。未来的研究需要进一步验证观察到的效果。在更大的面积上进行完全随机设计的试验并重复四次将是有用的。然而，对于更大的地块，需要一个在土壤性质、阳光照射、坡度等方面高度均匀的田地，以减少块效应。为了实现大规模间作的实际应用，需要解决技术问题（如机械化的可能性）。随后，应分析其对经济方面的影响。未来的研究还可以专注于理解间作和覆盖处理系统中关键微生物类群的功能作用，以及它们与植物宿主和环境因素的相互作用。整合功能分析，如宏基因组学或代谢组学，可以提供关于根际微生物组生态功能及其对植物健康和生产力贡献的更深入见解。这些知识对于优化设计和管理平衡生产力、环境可持续性和气候适应性的可持续农业系统至关重要。

5 结论

总之，本研究强调了间作和覆盖物处理作为可持续农业实践的潜力，它们可以提高生菜产量、改善土壤参数并影响微生物多样性。通过整合农艺和微生物组分析，我们全面了解了农业实践、植物表现和土壤微生物生态之间的相互作用。我们建议仔细选择伴生作物、覆盖物管理和针对具体地点的优化，这对于在气候变化加剧的情况下最大化生产力和抵抗力至关重要。这些发现有助于开发更加可持续和有抵抗力的种植系统，为解决全球粮食安全和环境可持续性挑战提供实际解决方案。

作者贡献

Kristina Michl、Tomislav Cernava、Doris Lengauer和Sabrina Dreisiebner-Lanz设计了这项研究。Simone Bosco进行了实验室实验。多丽丝·伦高尔（Doris Lengauer）和萨布丽娜·德赖西布纳-兰茨（Sabrina Dreisiebner-Lanz）负责野外试验，并收集了生物量和土壤数据。西蒙娜·博斯科（Simone Bosco）和克里斯蒂娜·米赫尔（Kristina Michl）进行了生物信息学和统计分析。克里斯蒂娜·米赫尔、西蒙娜·博斯科以及托米斯拉夫·切尔纳瓦（Tomislav Cernava）共同撰写了论文初稿。克里斯蒂娜·米赫尔、西蒙娜·博斯科、托米斯拉夫·切尔纳瓦、加布里埃莱·伯格（Gabriele Berg）、达维德·斯帕达罗（Davide Spadaro）、多丽丝·伦高尔和萨布丽娜·德赖西布纳-兰茨参与了论文的修订工作。所有作者都阅读并同意了论文的最终版本。

致谢：
我们感谢马琳·霍尔茨曼（Marlene Holzmann）在野外试验实施及根际土壤采集方面的协助，同时也感谢朱迪斯·科贝尔（Judith K?berl）制作了支持性资料S1（图1和图2）。我们还要感谢MA23 #32-02项目（SequenceTissue——作为分子生命科学与信息学交叉领域的DNA测序技术）的乔治·古尔吉（George Gourgi）就下一代测序（NGS）技术及其后续生物信息学分析方面提供的宝贵意见。本研究的部分工作是在“施蒂利亚州适应气候的食品生产”项目（Klimafitte Lebensmittelproduktion Steiermark）框架下，代表施蒂利亚州政府（奥地利）进行的。

伦理声明：
作者们无需报告任何相关事宜。

知情同意：
作者们无需报告任何相关事宜。

利益冲突声明：
作者们声明不存在任何利益冲突。

数据开放声明：
本研究使用的所有样本的原始序列均已以FASTQ格式存储在欧洲核苷酸档案库（European Nucleotide Archive, ENA）中，可通过生物项目编号PRJEB105733进行查询。