陆雅海现任北北京大学长江特聘教授，国家杰出青年基金获得者.docx

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1、陆雅海现任北北京大学长江特聘教授，国家杰出青年基金获得者(2006)，专注于土壤微生物学和生物地球化学的研究。在Science等国际SCI刊物发表论文61篇，其中第一或通讯作者论文47篇，被SCI刊物他引1088次，2008年获得中国土壤学会土壤科学奖。担任了五种国际主流期刊的编委或客座编辑，曾参与组织了“国际土壤科学大会”和“国际微生物生态学大会”的分会，并在“GordonResearchConference”等国际学术会议上口头报告10余次。陆雅海以水稻土为主要研究体系，从事水稻根际微生物，水稻土有机质分解微生物，以及水稻土甲烷产生微生物的研究。面对土壤微生物研究的技术难点

2、，创新发展了基于稳定同位素示踪的新一代微生物研究方法，围绕水稻土碳转化过程，做出了系统性和原创性科研成果，为推动土壤微生物学发展做出了贡献。一、发展了水稻根际微生物的研究方法和理论以稳定同位素示踪技术为基础，融合分子生物学技术的最新进展，创新发展了根际微生物研究方法（代表论文1）。通过光合作用对水稻进行稳定同位素碳13标记，实时跟踪了水稻光合产物释放到土壤并被根际微生物吸收利用的过程。进一步采用稳定同位素探针技术，原位解析了水稻根际的活跃微生物种群。在水稻根际发现了一类新型产甲烷菌，揭示了水稻根系分泌物转化为甲烷的生物学机理。对水稻土生态系统的地上与地下相互作用开展了大量研究，

3、探索了稻田甲烷排放与水稻光合作用的关系，发现在水稻生长季节，甲烷排放速率与土壤水溶性有机碳浓度曾正向线性关系（代表论文2），而水溶性有机碳主要来源于水稻根系分泌物，证明了水稻光合产物是稻田甲烷产生的重要碳源（论著清单1，3-5）。采用稳定同位素示踪技术，定量表征了水稻光合产物在地上与地下的分配，揭示了光合同化碳分配去向的时空规律（论著清单8-12）。鉴于根系分泌物对土壤微生物的重要性，他采用稳定同位素示踪与氯仿熏蒸（测定微生物生物量）和磷脂脂肪酸指纹分析技术（测定微生物群落组成）相结合的方法，量化了水稻光合同化碳向根际微生物的分配，发现光合产物被根际微生物快速同化的现象，揭示了

4、革兰阴性菌和革兰阳性梭菌簇的关键作用（代表论文3）。以这些研究结果为基础，他将稳定同位素示踪技术与最新的分子生物学技术进行巧妙组合，获得了根际微生物多样性和功能研究的突破（代表论文1）。土壤是地表生物地球化学过程最活跃的圈层，而根际是土壤与植物的交界面，是土壤圈生命活动最活跃的区域。长期以来，缺乏有效研究方法一直是根际微生物研究的瓶颈。陆雅海关于水稻根际的一系列研究成果，不仅为深入理解水稻根际微生物的结构和功能奠定了理论基础，而且为其它根际微生物的研究提供了方法。其代表作在Science杂志发表后得到了国际同行的广泛关注和高度评价，已被SCI他引113次，认为这是一项富有创造力

5、（creative）和优雅（elegant）的研究，解决了长期以来对根际微生物难以原位跟踪的技术难题，在根际微生物研究领域具有特殊参考价值（附件5-1-13）。二、阐明了水稻土中有机质的分解机理系统研究了水稻土中植物残体分解的微生物过程，揭示了植物残体的三步分解机制，即分为起始、活跃、缓慢三个分解阶段（代表论文4、5）。详细表征了每一阶段的关键微生物种类，发现了群落演替规律，明晰了不同阶段微生物生存策略的变化，解释了分解过程演变的生物学内在机理。鉴于在第二阶段脂肪酸的积累与分解对整个厌氧食物链的关键作用，他对三种主要脂肪酸，即乙酸、丙酸和丁酸的分解过程和关键微生物进行了详细表征

6、（代表论文6；论著清单34、36、50）。不仅发现已知互营细菌的作用，而且意外发现了地杆菌、红螺菌和绿弯菌等的作用，揭示了乙酸先被氧化成氢气和二氧化碳再被氢型产甲烷菌还原为甲烷的新途径（论著清单36）。以这些研究成果为基础，他进一步探测了微生物与土壤矿物的相互作用，发现脂肪酸分解微生物可借助土壤导电性矿物进行直接胞外电子传递、显著加速脂肪酸的氧化分解（论著清单58）。这一发现挑战了传统的微生物种间氢传递理论。植物残体是土壤的主要有机质来源，理解植物残体的分解过程和机理是土壤微生物领域的重要命题，陆雅海的一系列研究，阐明了水稻土中有机质分解的过程机理，厘清了中间产物分解转化的细节

7、，显著拓展和丰富了脂肪酸厌氧分解的理论。他的研究成果不仅为理解水稻土有机物质的转化和积累、土壤肥力的发展和甲烷的排放提供了理论基础，也为研究其它土壤有机质的分解机理提供了方法和理论模式，获得了国际同行的高度评价（附件5-56-71、75-81）。三、阐明了水稻土中关键产甲烷菌的生理生态特征产甲烷过程是水稻土中有机物质厌氧分解的最终步骤，产甲烷菌被认为是严格厌氧微生物，但在含氧的水稻根际，陆雅海发现了活跃的产甲烷过程。通过采用稳定同位素探针技术对根际产甲烷菌群落进行原位跟踪，进一步发现其中最为