英文原题：Influent disturbance drives microbial assembly pattern and co-occurrence network, linking to the operating performance in full-scale leachate anoxic/aerobic process
通讯作者：楼紫阳，上海交通大学
作者：Hui Wang, Jing Wang, Ruina Zhang, Ruijie Cao, Zhiping Wang, Nanwen Zhu, Haiping Yuan, Ziyang Lou*
近日，上海交通大学楼紫阳教授提出了一种利用微生物多样性-组装-稳定性高效反映生化系统运行效能的新策略，通过为期一年对大型渗滤液厂微生物数据追踪，量化进水负荷对微生物组装的生态驱动机制，提出基于渗滤液进水-微生物响应-处理效能表达的概念框架。
活性污泥中微生物群落的多样性、进化和物种组成直接决定了大型生活垃圾渗滤液厂生化系统的稳定性，进水负荷对微生物群落影响较为重要的因素之一。现有微生物研究大部分是基于设定运行周期下的实验室规模，而缺少长期对实际大型渗滤液厂中微生物群落组装机制的量化，尤其是处于开放环境下的大规模处理工艺，微生物分布模式更为复杂。因此基于稳定运行的大型渗滤液厂的长期微生物数据，对其统计建模分析具有重要意义，同时从生态角度揭示进水负荷对微生物群落生态组装及运行效能的影响机制。
本研究对某大型渗滤液处理厂（500 m3/d）进行了为期一年的数据追踪（图1），渗滤液进水经历三个阶段：调试阶段、高负荷期和低负荷期，探究进水负荷对生化系统污染物去除效能影响；基于系统发育箱的零模型（iCAMP）揭示微生物群落动态及生态组装机制；利用分子生态网络分析和结构方程模型，构建了进水负荷、运行性能与微生物群落（包括多样性、稳定性和组装机制）之间多重关系的概念模型。利用微生物特征作为一种快速高效反应运行状况的新策略，可为渗滤液处理过程的系统调控提供有力依据。
图1. 渗滤液进水负荷及A/O系统长期运行效能
进水中CODCr和TN负荷（mg/mg MLSS）在不同阶段存在明显差异（图1，p<0.001），以CODCr为例，高低负荷条件下进水分别为0.95±0.09和0.71±0.09 mg CODCr/mg MLSS。在低负荷期，污染物去除率较高，CODCr、NH4+-N和TN平均去除率分别达到60.6%、95.4%和64.1%。鉴于微生物过程的功能取决于其多样性和群落组成，α多样性指数（丰富度、Shannon指数等）表明高负荷期微生物多样性受到明显抑制（图2a），NMDS和ANOSIM表明不同负荷微生物群落组成存在显著差异，且微生物组间差距比群落内部差异更大（p=0.001，图2b）。重点关注前30个优势菌属（占67.2-86.7%），除norank_f_Saprospiraceae外，优势菌在高负荷时期均呈现显着下降。norank_f_Saprospiraceae通过产生胞外酶在降解有机物方面发挥着至关重要的作用，显示出对高有机物负荷的适应性，可作为一种高负荷条件下的指示微生物。
图2. 不同进水负荷下微生物多样性及群落结构特征
根据系统发育树，将2,456个OTU分为94个系统发育箱（图3），利用iCAMP模型探究不同负荷下微生物组装机制。漂移和同质选择在整个过程中占据着组装机制的主要部分（DR，43.3％；HoS，41.0％），其次是扩散限制（DL， 9.6%）、均质分散（HD，5.0%）和异质选择（HeS，1.1%）。当进水渗滤液负荷从高到低时，确定性过程（例如 HoS）从 50.8%下降到30.2%。相反，随机过程，例如 DR 和 DL，分别从 4.9%增加到15.7%，从37.4%增加到50.1%。随机过程（DR和 DL）趋势与 alpha 多样性高度一致。
图3. 进水负荷对微生物系统发育分类94 bins的生态组装机制影响
对不同进水特征的系统发育分子生态网络（pMEN）进行比较，以深入了解微生物群落的稳定性。与调试阶段和高负荷期相比，低负荷期微生物具有更加复杂和连接良好的生态网络（节点数：176，链路数：1995），微生物群落趋于大而复杂的模块分布，具有较大的平均聚类系数和网络直径，更加稳定有利于微生物的生存。将微生物群落网络模块化构成了主要的“small world”，具有更精细的生态位和功能单元，在调试阶段模块I、II、III、IV分别占33.5%、22.6%、16.8%、25.8%，而在低负载时期网络中出现了两个关键模块，包括模块I（38.1%）和模块II（39.2%），这表明功能微生物在该网络中的相互作用可能更加强烈。
图4. 不同进水负荷下微生物群落的网络和关键物种。 (a) 调试阶段，(b) 高负荷期，(c) 低负荷期， (d) 微生物相互作用网络的主要拓扑参数
采用结构方程模型可视化变量之间的因果关系并评估渗滤液处理性能的潜在驱动因素，假设进水特性可能影响微生物群落的组装和稳定性，从而进一步影响运行性能。在整个运行期间（图5a），发现有机负荷对微生物多样性具有显着的负面影响（r=-0.771）， 这也是影响微生物组装的最关键因素。微生物多样性是影响运行性能的限制因素（r=0.618）。在低负荷时期（图5b），CODCr和氮负荷均对微生物多样性产生积极影响（r=0.498和r=0.772）。不同的是，高负荷条件CODCr对微生物多样性有显着的负面影响（r=-0.654），而氮负荷影响不大。
图5. 结构方程模型构建进水-微生物-系统运行效能关系
因此，为充分挖掘缺氧/好氧处理系统中不同进水渗滤液特性下微生物群落结构与运行性能之间的关系，构建了一个概念方案（图6）。低负荷时期，氮和CODCr负荷的增加均对微生物多样性和共生网络稳定性产生积极影响，从而进一步影响运行性能。不同的是，CODCr在高负荷时期严重降低了微生物群落的丰富度和均匀度，且微生物多样性是影响高负荷期间运行性能的最大限制因素。确定性微生物生态组装的增加应被视为系统由于负载变化而变得不稳定的警告信号。由于16S rRNA测序成本越来越低且数据获取更容易，监测微生物生态的演变有望为渗滤液处理厂的实际运行提供更多预警信息。
图6. 不同进水特性下微生物群落结构与工艺性能之间可能关系的概念图
相关论文发表在ACS ES&T Engineering上，上海交通大学博士后王辉和上海电力大学硕士毕业生王景为文章的共同第一作者，上海交通大学楼紫阳教授为通讯作者。
通讯作者简介：
楼紫阳
上海交通大学环境科学与工程学院教授、博士生导师。教育部青年长江学者，“十三五”国家重点专项项目负责人，日本九州大学客座教授，德国洪堡基金获得者。长期致力于废塑料、生活垃圾、市政污泥等固废循环利用的环境效应、碳排放等研究。以第一/通讯作者在Science Advances, Environmental Science & Technology, Water Research等期刊发表论文100余篇，在Elsevier/Springer出版著作2部。
第一作者简介：
王辉
上海交通大学环境科学与工程学院博士后，研究方向：生活垃圾渗滤液处理、有机污染物转化行为、自由基/非自由基反应机制等。以第一/通讯作者在ACS ES&T Engineering、Chemical Engineering Journal、Journal of Hazardous Materials等期刊发表论文10余篇。
王景
上海电力大学硕士毕业生，研究方向：渗滤液微生物处理。以第一作者在ACS ES&T Engineering、Biotechnology发表论文2篇。
转自：“ACS美国化学会”微信公众号
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