2021, Vol. 42
2. 重庆交通大学环境水利工程重庆市工程实验室, 重庆 400074
2. Engineering Laboratory of Environmental Hydraulic Engineering of Chongqing Municipal Development and Reform Commission, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China
生物滞留系统是海绵城市建设的优选技术, 其主要通过植物、填料和微生物等多介质作用实现水文削减和污染物控制双重功能[1, 2].而生物滞留系统固有的干湿交替运行特性会驱动土壤含水率发生剧烈变化, 改变氮素在土壤中的运移路径和氧气空间分布, 增强土壤空间异质性, 显著影响植物生长和微生物活性, 进而影响系统除氮性能和水文削减性能[3, 4].相关研究证实[5], 土壤中氮循环受土壤微生物群落及其活性所驱动, 并受干湿交替引起的土壤理化性质和环境因素变化所调控.土壤含水率因其不仅可影响水和氧气的运移路径与供给率, 而且还显著影响土壤基质和酶的扩散, 已成为影响生物滞留系统中氮素滞留、迁移与转化的关键调控因子, 如土壤含水率可通过影响土壤中溶质供给和微生物活性来调控氮素的矿化过程[6].含水率的变化还会改变微生物优势种群结构, 进而影响土壤微生物对氮素的代谢活动, 如在干旱土壤中, 真菌和放线菌比细菌更耐干旱, 而革兰氏阳性菌比阴性菌更占优势[7].生物滞留系统中氮素在干湿交替过程的驱动下会表现出除污特性的不稳定性, 甚至发生显著的氮素淋失现象[3, 8~10], 导致系统丧失除氮功能, 反而成为水体富营养化的主要氮“源”之一.
前期干旱天数(antecedent dry days, ADD)是造成生物滞留系统干湿交替过程的水文驱动因子, 进而影响其除氮性能[4].黎雪然等[11]的研究发现当ADD低于10 d时, ADD对生物滞留系统去除NH4+-N和TN的影响较小, 但会显著影响系统对NO3--N和有机氮的去除能力, 其中, ADD越长越有利于NO3--N的去除, 而有机氮去除率却随ADD的增大而减小.Lynn等[12]的研究发现NO3--N去除率随ADD的增加而升高.Cho等[8]的研究则表明, 当ADD从5 d增加至20 d时, NH4+-N出水浓度逐渐增加, 而NO3--N出水浓度受土壤类型所影响, 但随ADD的增加, 均出现NO3--N的淋失现象.同样, Hatt等[13]的研究发现, TN和NO3--N出水浓度随ADD的增大而增加.相关研究认为[14, 15], 生物滞留系统在经历较长的ADD(15 d)后, 首次降雨再湿润后对TN的去除影响较小, 而第二次再湿润后可显著降低TN去除率.为尽可能减缓干旱过程中水分蒸发对植物和微生物的不良影响, 研究学者在生物滞留设施中增设了淹没层以降低ADD对系统除氮性能的影响.但即使在设置淹没层的生物滞留系统中, 当ADD为7周时, NH4+-N、NO3--N和TN均会发生氮素淋失现象[14, 16].这是因为设置淹没区的雨水生物滞留系统干旱5周后土壤水分含量便降至5%以下(土壤处于严重干旱状态), 严重影响植物和微生物活动[4].
针对干湿交替过程对生物滞留系统除氮过程的影响, 现有研究主要集中在ADD对生物滞留系统氮素去除率的影响[8~15], 缺少对氮还原酶变化、微生物种群结构演变及其与氮素去除变化间的耦合响应分析.因此, 本研究根据重庆市日降雨量大于2 mm的降雨间隔天数统计结果, 构建了一系列生物滞留系统模拟体系, 探讨了7种ADD形成的恒定干湿条件下生物滞留系统对氮素的去除能力、氮还原酶活性和微生物种群结构空间变化, 进而研究干湿交替下系统内部氮素转化过程与还原酶活性之间的相关性.本研究有助于探明多重干湿交替对氮素去除性能的影响机制, 以期为生物滞留设施的优化设计与推广应用提供指导, 并为提高生物滞留系统除氮性能的稳定性和应对气候变化的适应能力提供相应的理论依据.
1 材料与方法 1.1 实验装置选用126个内径为150 mm的滤柱模拟生物滞留系统, 并置于四面通风的阳光棚内.生物滞留系统植物选用具有高效去除多种污染物能力的风车草(Cyperus alternifolius L.)[17].如图 1所示, 所有滤柱由蓄水层(200 mm, 亚克力材质)和滤料层(600 mm, PVC材质)组成, 自上而下分别为蓄水层(200 mm)、种植层(300 mm)、淹没层(200 mm)和排水层(100 mm).其中, 种植层滤料选用沙壤土(粒径0.02~0.2 mm)、石英砂(粒径0.1~0.5 mm)和细沙(粒径0.05~0.15 mm)混合(1:2:2, 质量比)而成的种植土; 淹没层滤料选用石英砂(粒径0.25~0.5 mm)并添加5%(质量比)的木屑(碳源); 排水层滤料选用3~6 mm的砾石.随机选取长势一致的风车草种植于上述滤柱中, 每个滤柱各3株.各滤料层之间铺设土工布, 防止滤料渗漏到排水层, 堵塞排水管.为避免土壤本底养分淋洗对实验结果的干扰, 植物栽培完成后并用营养液进行一段时间的驯化, 待植物存活后采用清水向滤柱浇灌一段时间以淋洗出累积于系统内的本底基质.
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图 1 实验装置示意 Fig. 1 Schematic diagram of the biofilter columns |
根据重庆市主城区市政道路雨水径流监测结果, 采用化学药剂, 当地雨水塘底泥(粒径小于1 mm)和脱氯自来水配置成目标污染物浓度的模拟雨水(表 1), 以降低自然降雨径流高度变异的水质特征对实验研究产生干扰.各滤柱进水量按照巴南区年径流总量控制率所对应的设计降雨量进行设置, 计算方法如式(1)所示.
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(1) |
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表 1 模拟径流雨水水质 Table 1 Semi-synthetic stormwater quality |
式中, H为设计降雨量, 75%年径流总量控制率对应的设计降雨量为19.1 mm, 而80%年径流总量控制率对应的设计降雨量为21.4 mm; R为径流系数(取0.85); F为汇水面积, hm2, 可根据生物滞留设施面积为汇水面积的7%进行计算.
不采样时, 滤柱进水量根据75%年径流总量控制率对应设计降雨量确定, 为4.1 L, 而采样时为避免采集过多水样对实验过程产生干扰, 进水量按80%年径流总量控制率对应设计降雨量确定, 为4.6 L.
根据重庆市典型年(2011~2017年)内日降雨量大于2 mm(不透水面产生径流的有效降雨量)的降雨间隔天数统计数据, 选取出现频率最多的场次降雨间隔天数(1、2、3和5 d), 并考虑到长时间干旱曝晒和一般干旱条件对生物滞留系统运行性能的影响, 最终确定ADD分别为1、2、3、5、7、12和22 d, 分别对应7个实验组, 并记为BR1~BR7.本实验自2018年10月至2019年1月根据各实验组运行周期进行进水及采样.各实验组分别设置18个平行滤柱, 对于水样采集, 所有滤柱均于每月中旬进行集中采样, 其中, BR1, BR2和BR4实验组在2018年10月进行了两次采样; 而对于土壤和微生物样品的采集, 待各实验组实验结束后选取出水水质和植物生长状况相似的3个滤柱进行采样.各组滤柱运行情况及样品采集情况如表 2所示.
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表 2 各实验滤柱运行情况及样品采集情况1) Table 2 Operation of each filter column during the experiment and sample collection site |
1.3 样品采集与分析方法
对水样的采集, 首先将配置的模拟雨水分两次导入至实验滤柱中, 打开连接至带盖集水桶的排水口阀门, 使进水从装置中自然流出进入集水桶.待排水口不再有水流出, 关闭阀门, 记录总出水量.然后利用不锈钢棒对集水桶中的水进行搅拌混合后采集适量水样用于分析出水中NH4+-N、NO3--N和TN浓度; 对土样和微生物样品的采集, 各实验组实验结束后在不影响植物根系和土壤层的前提下剖开滤柱[18], 采用五点法采集各种植层和淹没层土壤样品.土壤采样时首先去除碎根系等杂质, 用无菌袋取适量新鲜土样3份.其中1份立即送往实验室测定含水率, 1份进行冷冻保存用于后续测定硝酸还原酶(NaR)、亚硝酸还原酶(NiR)和羟胺还原酶(HyR)等氮还原酶活性, 1份用于后续微生物基因组DNA提取与测序分析.
采用国家标准方法检测水样中的TN、NH4+-N和NO3--N等污染物指标, 土壤含水率采用80℃烘干恒重称量法.氮转化酶活性中, NaR采用紫外分光光度法, NiR采用对氨基苯磺酸-a萘胺比色法, HyR则采用改进硫酸铁铵-邻菲罗啉法测定[19, 20].各形态氮去除率按如公式(2)进行计算：
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(2) |
式中, R为氮去除率, %; ci和ce分别为进水和出水氮浓度, mg·L-1; Qi和Qe分别为进水量和出水量, L.同时, 为避免平行样检测数据受极值影响而产生偏差, 采用中位数进行数据分析.利用SPSS 24.0软件进行方差分析和相关性分析, 其中, 多重比较采用Student-Newman-Keuls(SNK)法, 用Pearson相关系数分析出水氮浓度、含水率和土壤酶活性之间的相关性.
1.4 土壤DNA提取、扩增测序与数据分析利用土壤DNA提取试剂盒提取土壤微生物基因组DNA, 并进行DNA纯度、相对浓度和完整性检测.以稀释后的基因组DNA为模板, 选用引物27F(5′-AGAGTTTGATCCTGGCTCAG-3′)和553R(5′-TTACCGCGGCTGCTGGCAC-3′)对16S rDNA进行扩增.具体基因扩增体系、测序与数据分析方法详见文献[18].
2 结果与讨论 2.1 ADD对NH4+-N去除的影响ADD对NH4+-N的平均去除率并无显著影响, 不同ADD下各实验组对NH4+-N的平均去除率均高于70%[图 2(a)].但从逐月变化曲线来看[图 2(b)], 各实验组对NH4+-N的去除呈现出不同的变化规律.较长ADD条件下(12~22 d), NH4+-N去除率围绕75%上下小幅度波动, 与较短ADD(1~7 d)的系统相比表现出较稳定的NH4+-N去除性能.这是因为生物滞留系统对NH4+-N的去除主要通过土壤吸附、植物吸收同化以及微生物硝化作用等途径[16].
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图 2 ADD对NH4+-N去除的影响 Fig. 2 Effect of ADD on the removal of NH4+-N |
ADD对NH4+-N的去除影响主要体现在以下两个方面, 一是在干旱期间, 非生物固定的NH4+-N能被植物和微生物吸收转化, 导致土壤介质中的NH4+吸附点位被空出, 而在恢复进水后NH4+-N能重新被土壤介质吸附.另一方面在干旱期间, 由于淹没层在厌氧环境下硝化作用受到限制, 土壤中有机氮(如土壤含氮有机物、衰亡根系和死亡微生物等)在厌氧环境下通过矿化作用转化为NH4+-N[11].当ADD为1d和2d时, 频繁进水导致BR1和BR2实验组几乎所有滤柱运行至30 d左右开始发生填料堵塞, 60 d左右堵塞现象较为严重, 造成土壤介质长期处于厌氧状态导致硝化过程受限.同时, 由于植物长期处于高含水率的胁迫状态, 开始发生衰亡, 造成植物对NH4+-N的吸收同化能力大幅减弱, 最终导致土壤介质的吸附点位长期处于饱和状态.此外, 衰亡的根系在厌氧环境中通过矿化作用将有机氮转化为NH4+-N, 进一步增加了出水浓度, 最终导致同一实验组的部分滤柱去除率发生大幅下降, 并呈现为较大的波动范围.虽然从11月中旬起对BR1实验组进行了近1个月的“耙松”措施, 解决了部分滤柱的堵塞问题, 但植物已处于死亡状态.而BR2实验组仍无法解决填料堵塞问题, 且植物也基本处于死亡状态.为保证实验进行, 于12月中旬对BR1和BR2实验组的所有滤柱进行了种植土更换和植物补栽.因此, 在后续中, 这两实验组的去除效能得到了有效恢复, 对NH4+-N的去除率均高于80%.BR3和BR4实验组随运行时间的延长, 大概在运行45 d时, 少部分滤柱也开始出现填料堵塞现象, 但观察发现堵塞主要是填料表层过多截留径流中的TSS所致, 通过表层土“耙松”处理后, 可使水力渗透性能得到恢复, 可在一定程度上改善系统对NH4+-N的去除效能, 从而表现出ADD为3 d和5 d的实验组, NH4+-N去除率从12月开始逐渐提高.在12月中旬进行换土和耙松措施后, BR1~BR4实验组去除能力均在一定程度上得到提升, NH4+-N去除率高于BR5~BR7实验组, 这主要是由于后3个实验组干旱后期淹没层含水率低(图 3), 恢复进水后水流在土壤层的流动快, 滞留时间短, 导致土壤层快速吸附的NH4+-N量和微生物硝化量减少, 更多的NH4+-N随水流迁移至淹没层进而被冲出系统, 造成出水浓度升高.
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图 3 ADD对土壤含水率的影响 Fig. 3 Effect of ADD on the soil moisture content |
ADD对NO3--N的平均去除率有一定的影响, 当ADD低于5 d时, 系统对NO3--N的平均去除率超过80%, 但随着ADD的增加(7~22 d), NO3--N去除率呈明显下降趋势[图 4(a)], 去除率降至65%左右, 且不同运行时间下均呈现这一趋势[图 4(b)].这一结果与Hatt等[13]的研究结论相一致, 而与黎雪然等[11]的研究结论相悖, 这可能是由于实验季节和持续时间不同所导致.文献[11]中实验开展时间为4~5月, 植物和微生物均处于活跃期, 而本研究为秋冬季(9~12月), 微生物和植物生长活性逐渐下降.
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图 4 ADD对NO3--N去除的影响 Fig. 4 Effect of ADD on the removal of NO3--N |
在生物滞留系统中去除NO3--N的主要途径是反硝化作用.同时, NO3--N也可被植物吸收和微生物固定去除, 但需要较长的时间.虽然土壤中也可能存在NO3--N的非生物固定作用[21], 但土壤颗粒一般带负电荷, 对NO3--N的吸附作用较弱, 易受水动力等外力作用而发生迁移.在2018年10~12月期间, BR1~BR4实验组去除率和稳定性均随运行时间而逐渐提高.这可能是由于两个原因所导致, 首先是BR1~BR4实验组因ADD较短, 致使系统内形成了有效淹没区(含水率高于40%), 创造了利于反硝化过程的厌氧条件和固体碳源释放环境, 进而促进了反硝化作用的进行.其次是BR1~BR4实验组因频繁进水而存在不同程度的堵塞, 造成种植层高含水率(高于30%), 使得土壤介质长期处于厌氧状态, 微生物对NH4+-N的硝化量少.相应地, 系统内需要去除的NO3--N量也少.而堵塞现象, 在一定程度上导致水流在系统内的滞留时间得到延长, 保证了反硝化过程, 可将系统内少量的NO3--N去除, 从而表现出较高和较稳定地去除效能.由此可见, 进水在系统内的滞留时间对NO3--N去除有一定的影响.尽管所有平行实验的填料层一致, 蓄水层高度一致, 但是不同ADD会影响植物根系形态特征, 导致植物根系在填料层内的空间分布发生改变, 进而影响系统内的水流渗透性能, 改变滞留时间.表 3列出了不同工况下风车草的根系形态特征, 不同干湿交替条件影响了根系的根长、根表面积及体积等指标, 结果表明, 进水周期较长条件下, 植物根系生长情况较好.BR5、BR6和BR7这3组的滞留时间基本在1 h左右, BR3和BR4的滞留时间大概在2~3 h, 而BR1和BR2在堵塞现象发生前滞留时间大概在1~2h, 堵塞发生后滞留时间逐渐增加, 最长可达5~6 h.
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表 3 不同干湿交替下风车草各器官生物量及根系形态特征 Table 3 Biomass of each organ and root morphological characteristics of campanula under different alternate drying and wetting |
BR3和BR4实验组前期因水动力条件优于BR1和BR2实验组, 导致NO3--N的去除存在较大波动, 但随着部分滤柱发生堵塞, 种植层厌氧环境逐渐增加, 加之植物根系衰亡释放出有机质, 进而促进了反硝化作用和土壤介质的吸附作用, 提高NO3--N去除能力.BR5和BR6实验组虽表现出NO3--N去除率随运行时间而提高, 但仍存在较大的波动性.分析认为, 随着实验的进行, 滤柱中反硝化体系逐渐稳定, 同时, 植物吸收和微生物固定作用也逐渐增强, 进而表现为去除率中位数逐渐升高.但由于NH4+-N经硝化细菌氧化为NO3--N, 进一步加大了反硝化负荷, 加之ADD较高时, 恢复进水后水流在土壤层的滞留时间短, 易影响植物吸收、微生物固定和反硝化作用效果, 而呈现出较大波动.
而当ADD为22 d时, 植物生长明显要好, 种植层土壤非生物固定和植物吸收作用强, 加之淹没层反硝化体系逐渐形成, 从而表现为BR7实验组对NO3--N的去除率中位数无明显提高, 但也无过大波动, 维持在70%左右.BR1、BR2、BR4和BR6实验组NO3--N的平均去除率在2019年1月均出现下降趋势, 而BR5实验组的NO3--N的平均去除率也出现增速减缓的趋势, 这主要是由于气温下降导致微生物活性和植物代谢降低, 造成系统对NO3--N去除的降低.同时, ADD越长(超过3 d), 气温降低越容易造成系统对NO3--N去除发生波动.
2.3 ADD对TN去除的影响生物滞留系统对TN的去除是NH4+-N和NO3--N综合作用的结果, 受ADD影响不大, 去除率均高于65%.但整体上来看, BR5~BR7实验组平均去除率略低[图 5(a)].同时, 从TN去除率的逐月变化曲线来看, 不同ADD条件下呈现不同的变化规律, 且变化趋势基本为NH4+-N和NO3--N逐月变化的综合叠加[图 2(b)、图 4(b)和图 5(b)].分析认为, 生物滞留系统中土壤氧环境可通过植物根系作用产生空间异质性, 形成好氧、缺氧环境进行硝化和反硝化作用实现脱氮过程[22], 这一过程与植物吸收同化和微生物固持作用受气温变化和干湿交替等因素影响, 从而使生物滞留系统对TN去除缺乏良好的弹性.但总体来说, 在保证填料水力渗透和植物生长条件下, 较长的ADD(7~22 d)不利于系统除氮.
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图 5 ADD对TN去除的影响 Fig. 5 Effect of ADD on the removal of TN |
土壤酶是促进土壤生物化学反应的重要催化剂[23], 也是调节土壤氮循环的重要中间物质.而土壤水分改变是诱导酶活性发生变化的主要原因[24].干湿交替过程引起土壤含水率发生剧烈变化, 进而影响氮素生物转化的酶活性[4].有研究证实, 硝酸还原酶(NaR)、亚硝酸还原酶(NiR)和羟胺还原酶(HyR)等氮还原酶活性能将NO3--N催化还原为NO2--N、NH2OH以及NH4+-N, 且与NO3--N和NH4+-N的生物转化密切相关[25, 26].因此, 氮还原酶活性可在一定程度上解释ADD对系统除氮性能的影响机制.
本研究结果表明, 土壤氮还原酶的活性受ADD和土壤深度影响(图 6).不同ADD条件下种植层NiR活性存在一定的差异, HyR活性的差异较小, 而NaR活性无明显差异; 淹没层NaR、NiR和HyR活性有一定的差异.不同土壤层中NaR活性无显著性差异; NiR活性除BR1实验组(ADD=1 d)外, 其他ADD条件下具有显著差异性(P < 0.05);而HyR活性除ADD为2 d和7 d条件下有显著差异外, 其余均无明显差异.
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不同大写字母表示同一土层不同ADD间差异显著, P＜0.05;不同小写字母表示同一ADD不同土壤层差异显著, P＜0.05 图 6 ADD对土壤氮还原酶活性的影响 Fig. 6 Effect of ADD on nitrogen reductases activity |
不同ADD条件下, NaR活性整体数值低于0.21 mg·(g·d)-1, 可能是冬季温度较低, 抑制了酶活性. 3种还原酶活性在大多数ADD条件下均表现为种植层高于淹没层, 即还原酶活性随着土壤深度逐渐降低, 这与众多酶活性的研究结果一致[27, 28].有研究认为, 由于种植层有植物根系存在, 土壤养分状况较好, 利于微生物生长而使种植层的土壤酶活性较高[29].同时, 淹没层土壤缺乏光照, 且水温和溶解氧含量较低, 影响微生物代谢活动, 造成酶活性降低.而当ADD为2、3和7 d时, 淹没层的NiR活性高于种植层, 为种植层的2.1~2.5倍, 可能与其土壤氮含量有关系.其中, ADD为2 d和3 d条件下, 淹没层土壤NH4+-N含量(3.99 mg·kg-1和3.31 mg·kg-1)高于种植层(3.45 mg·kg-1和2.83 mg·kg-1), 这一变化趋势正好与NiR活性的空间分布规律一致[图 7(b)].左智天等[30]的研究发现, 土壤氮含量与酶活性存在一定的正相关, 土壤氮含量越高, 其酶活性也越高.虽然BR5实验组(ADD=7 d)中NiR活性空间分布规律与BR2和BR3实验组相似, 但其与土壤氮含量并不存在相关性, 这可能是由于淹没层土壤含水率(38.5%)高于种植层(25.1%), 而相关研究认为土壤含水率低于35%时土壤还原酶活性反而相对较高[24].同时, 淹没层溶解氧浓度较少, 利用亚硝酸盐还原菌的生长, 从而表现为淹没层NiR活性高于种植层.
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不同小写字母表示同一处理下不同土壤层差异显著P＜0.05 图 7 ADD对土壤氮含量的影响 Fig. 7 Effect of ADD on the soil nitrogen content |
为进一步阐释氮还原酶活性与除氮性能之间的关系, 对不同土壤层的氮还原酶活性和不同形态的氮出水浓度、土壤含水率进行了相关性分析, 结果如表 4所示.出水TN与出水NO3--N呈显著正相关, 进一步证实系统对TN的去除能力取决于系统对NO3--N的去除情况, 而出水NO3--N又与种植层和淹没层含水率均呈极显著负相关, 表明含水率越高越有利于反硝化的进行, 这为NO3--N和TN去除能力随ADD的增大而降低提供了有力支持.种植层NaR活性与种植层NiR活性呈显著负相关, 表明硝酸盐还原菌和亚硝酸盐还原菌在种植层存在竞争关系.淹没层NaR活性与淹没层NiR活性呈显著正相关, 并与HyR活性呈现出一定的正相关, 表明NO3--N和NO2--N还原具有高度一致性与连续性, 并经NaR和NiR次第催化还原为NH2OH, 后由HyR催化还原为NH4+-N[31].这一系列氮还原过程主要发生在淹没层, 再次证实淹没层含水率会显著调控生物滞留系统除氮过程.种植层HyR活性与淹没层HyR活性呈显著正相关, 表明种植层和淹没层均存在NH2OH在HyR催化作用下还原为NH4+-N.上述相关性分析结果表明, 生物滞留系统中存在硝酸盐异化还原成铵(DNRA)反应, 加之植物吸收同化、硝化和土壤吸附途径, 进一步造成NH4+-N去除的复杂性, 导致ADD对NH4+-N的去除表现出无显著影响.
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表 4 出水氮浓度、含水率与氮还原酶活性间的相关性1) Table 4 Correlations between effluent nitrogen concentrations, moisture, and nitrogen reductases activity |
2.5 ADD对土壤微生物群落结构的影响
从门水平来看, ADD对土壤微生物群落结构具有较大的影响, 如图 8(a)所示.Firmicutes相对丰度随ADD的增加呈下降趋势, 而Proteobacteria、Actinobacteria和Chloroflexi的相对丰度则随ADD的增加呈上升趋势.其中, Firmicutes主要分布在进水较频繁的BR1~BR3实验组(ADD为1、2和3 d)和BR4~BR5实验组(ADD为5 d和7 d)的淹没层, 而Proteobacteria、Actinobacteria和Chloroflexi则主要分布在BR4~BR7实验组(ADD为5、7、12和22 d).结果表明, 不同干湿交替周期可通过改变氧环境而影响生物滞留系统菌群结构.这是因为厌氧细菌更倾向于持续地浸水条件, 而好氧细菌则适合于干湿交替环境[32].此外, 土壤菌群对水环境有不同的耐受性, 在各环境条件的共同作用下使BR1~BR3实验组中优势菌门为Firmicutes, 而在ADD相对较长的BR4~BR7实验组中优势菌门为Actinobacteria和Proteobacteria.有研究表明, Firmicutes被认为是还原NO3--N和NO2--N的优势菌门[33], 且Firmicutes与TN和NO3--N去除率及反硝化酶活性呈正相关[34], 这也在一定程度上解释了BR1~BR4实验组(ADD为1、2、3和5 d)的NO3--N和TN去除率高于BR5~BR7实验组(ADD为7、12和22 d).
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PL：种植层,SL：淹没层,BR1-PL为BR1实验组种植层,以此类推 图 8 ADD对微生物群落结构的影响 Fig. 8 Effect of ADD on microbial community structure |
同时, 各实验组中微生物群落结构在空间分布上存在较大差异性[图 8(a)].其中, 最为明显的是Firmicutes和Actinobacteria.Firmicutes主要分布在淹没层, 而Actinobacteria则主要分布在种植层上.微生物在空间分布上的显著差异性与细菌对环境的适应能力有关.因Firmicutes具有孢子形成能力可适应恶劣环境[35], 使其能在进水较频繁的实验组和溶解氧浓度较低的淹没层中存活.而Actinobacteria在干旱胁迫下反而能够成为优势菌[7, 36], 淹没层含水率高于种植层(图 3), 且种植层溶解氧含量更高, 从而表现为Actinobacteria在种植层的相对丰度均高于淹没层.
从属水平来看, Clostridium_sensu_stricto_1主要分布在淹没层, 且当ADD超过5 d时, 其相对丰度随ADD的增加而逐渐降低, 而Pseudarthrobacte则主要分布在种植层, 且当ADD超过3 d时, 其相对丰度随ADD的增加而增加.菌属Clostridium具有良好的NO3-N还原能力, 与反硝化细菌Bacillus类似, 均属于Firmicutes门, 通常在缺氧或厌氧环境中被发现[37, 38].同时, 相关文献报道Clostridium在厌氧环境中也能发生DNRA过程[39].而本研究中, Clostridium_sensu_stricto_1属于严格厌氧的Clostridium菌属.由于淹没层含水率比种植层更高, 通气性更差而呈现厌氧环境, 导致Clostridium_sensu_stricto_1在淹没层的相对丰度更高.而进水较频繁的实验组(ADD为1~5d), 使系统整体含水量较高(图 3), 透气性变差, 所以Clostridium_sensu_stricto_1在BR1~BR4实验组更高, 从微生物角度再次证实NO3--N可通过淹没层的DNRA过程转化为NH4+-N.进化树分析表明, Pseudarthrobacter属于Actinobacteria门, 而Actinobacteria大多为厚细胞的单胚层细菌, 细胞壁更能抵抗水分胁迫[40], 所以ADD为7、12和22 d实验组的种植层其分布较为丰富.
3 结论(1) 生物滞留系统对NH4+-N的去除受ADD影响不显著, 而主要受填料水力渗透性能和植物生长状况的影响, 其平均去除率均能达到70%以上.系统对NO3--N和TN的去除受ADD影响较大, 较长的ADD(7、12和22 d)不利于NO3--N和TN的去除.
(2) 不同ADD条件下, 同一土壤层NaR、NiR和HyR活性都存在一定的差异(除种植层间NaR外); 从空间分布来看, NaR活性无显著差异性(P>0.05), 而NiR和HyR活性存在一定程度的差异.系统对TN的去除能力取决于NO3--N的去除, 且除氮过程受淹没层含水率所调控, 而NO3--N可通过淹没层中NaR、NiR和HyR的次第催化还原作用发生DNRA, 进而影响系统对NH4+-N的去除能力.
(3) 进水频繁的实验组(ADD为1~5 d)优势菌门为Firmicutes, 而其他实验组(ADD为5~22 d)的优势菌门为Actinobacteria和Proteobacteria.从属水平看, 具有反硝化和DNRA能力的严格厌氧菌属Clostridium_sensu_stricto_1更适合生长在较低ADD条件下(1~5 d).较低ADD条件下土壤微生物的分布特性使生物滞留系统对TN和NO3--N具有较高的去除.
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