再生水是指对污水处理厂出水、工业排水和生活污水等水源进行回收, 处理后达到一定水质标准并在一定范围内重复利用的水资源.这类非常规水源具有水量稳定可靠和处理技术成熟等特点, 为缓解城市水资源短缺问题开辟了新的途径^[1].作为北京市第二大水源, 再生水回用主要用于工业、农业灌溉、城市绿化和河道补水等, 在北京城市建设和生态用水方面发挥重要作用^[2].

受污水处理厂污水处理技术限制, 排放的再生水中富含较高浓度的无机氮磷、微量有毒有害物质和多种病原微生物等物质^[3].再生水水质特征决定了再生河湖补给用水时, 受纳景观水体常常存在潜在的河流富营养风险^[4].病原微生物与受纳景观水体中的水生生物产生竞争, 影响微生物群落结构组成, 进而影响水生生态系统生物地球化学循环^[5].而微量有毒有害污染物则会抑制受纳水体中敏感微生物类群的活性, 进而对水生生态系统造成影响, 并可通过多种途径富集对人体造成伤害^[6].如污水处理厂常规污水处理技术难以有效去除的痕量持久性抗生素, 在污水处理厂出水和再生水中可被频繁检出, 这类抗生素因而不易被降解可长久存在且具有毒性, 构成了对生态安全和人类健康的潜在威胁^[7].再生水中富含的盐分离子也会引起水体污染^[8].此外, 再生水汇入影响河流水动力条件, 引起流量和流速变化, 改变河流水体自净能力^[9].再加上再生水厂排污口处较高的水温会对排污点小尺度范围内的浮游微生物形成温度选择压力进而对其产生温度选择作用^[10], 进而加剧再生水补给对受纳河道生物群落的影响.

北运河京津冀河段是北运河的主体河段, 其中北京段主河道长90 km, 流域面积涵盖本市人口总量的70%, 承载着北京90%的排水任务, 流域经济总量占全市80%以上, 是北京市人口最集中、产业最聚集和城市化水平最高的流域^[11].以再生水为主要补给水源的高度人工化的北运河不但承担北京市防洪排涝的任务, 也发挥了城市生态景观和休闲娱乐的功能^[12].目前学者对北运河水体的研究大多集中在对浮游植物、底栖动物、浮游微生物等群落空间分布特征与水质关系的研究^[13~15].王汨^[13]的研究通过显微镜计数法发现北运河不同季节浮游植物群落结构多样性和功能类群多样性具有春季>夏季>秋季的季节动态变化规律, TP、TP和TN、TP和高锰酸盐指数分别是影响研究区春、夏、秋季节浮游植物群落结构的主要水环境因子.杨柏贺等^[14]的研究发现春季影响北运河水系大型底栖动物功能摄食类群的主要环境因子是氨氮和pH, 夏季和秋季则分别是氨氮和水温.于洋等^[15]的研究通过16S rDNA末端限制性片段长度多态性(T-RFLP)手段对浮游微生物多样性分析表明, 夏季细菌丰度高于冬季, 水体流动性降低、支流汇入和污染源的汇入都会引起微生物群落结构在空间上的改变, 总磷、溶解性有机碳和温度对北运河微生物群落结构影响较大.辨析以再生水为主要补给水源的城市河道中, 浮游微生物群落与再生水典型水质特征因子的互作机制的研究未见报道.基于此, 本文拟以北运河水体浮游微生物群落为研究对象, 深入分析浮游微生物群落空间变化模式与再生水水质特征因子的相互关系, 以期为城市河道水生态恢复管理措施的提出提供科学依据.

北运河源于北京市昌平区和海淀区一带, 后向南流入通州区, 流经河北, 在天津市汇入海河, 全长260 km.流域总面积为6 166 km², 其中, 山区面积952 km², 占16%, 平原面积5 214 km², 占84%.研究区多年平均降雨量643 mm, 降雨主要集中在6~9月, 约占全年的84%^[16].作为京杭大运河的重要组成部分, 北运河主要流经城市化水平高的北京、天津, 人口、产业密集, 是海河流域骨干行洪排涝河道之一.北运河河道污染源差异导致河流地理空间尺度上存在潜在环境梯度, 目前北运河的污染源主要为非常规水源的汇入与降雨.上游流经北京城区, 93%的水源来源于城市人口消耗的经处理废水, 4%是未经处理的废水; 下游地区进入天津地区, 接受来自天津经处理和未处理的废水.从上游到下游的过程中地势逐渐平缓, 水流速度缓慢致使水流中裹挟的浊物逐步沉淀, 形成河道淤积.水体理化性质和浮游微生物群落分布与组成也随之发生变化.

采样时间定为北运河汛期, 2019年9月初在研究区按照均匀布点并兼顾考虑流域尺度点源与非点源污染类型分布原则设置采样点并采集水样.如图 1所示, 其中, 按照水流方向从上游到下游分别记为1~15.同时采用全球定位系统(GPS, Garmin Legend, Garmin USA)记录采样点位置和沿线将再生水排入北运河的污水处理厂的位置, 使用多参数水质探测仪(AP-7000)进行水温(T)、浊度(turbidity, Turb)和氧化还原电位(ORP)等指标的测定, 同时记录采样点周围环境.采集的水样低温保存并尽快运回实验室.

图 1

Fig. 1

图 1 北运河样点分布示意 Fig. 1 Sampling locations in the North Canal River

为防止水中污染物质随时间发生变化从而导致较大的实验误差, 带回室内的水质于24 h内完成理化指标的测定.参考国家标准方法对水体进行常规理化监测分析, 水中高锰酸盐指数采用滴定法测定; 氨氮(NH₄⁺-N)采用纳氏试剂分光光度法测定; 硝酸盐氮(NO₃^--N)采用紫外分光光度法测定; 亚硝酸盐氮(NO₂^--N)采用N-(1-萘基)-乙二胺分光光度法测定; 总氮(TN)采用过硫酸钾消解紫外分光光度法测定; 总磷(TP)采用钼酸盐分光光度法测定; 总有机碳(TOC)和总碳(TC)采用TOC测定仪测定, 阴阳离子(Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、Cl^-、NO₃^-和SO₄^2-)采用离子色谱仪测定, 抗生素采用液相萃取-质谱联用法进行测定, 测定了大环内酯类抗生素(macrolides, MLs)、四环素类抗生素(tetracyclines, TCs)、氟喹诺酮类抗生素(fluoroquinolones, FQs)和磺胺类抗生素(sulfonamides, SAs)四大类抗生素.

将已过滤好采样点水样的0.22 μm的滤膜送至诺禾致源科技有限公司, 进行PCR扩增和16S rRNA高通量测序分析.扩增引物为(CCTAYGG GRBGCASCAG, GGACTACNNGGGTATCTAAT), V3~V4区为扩增区域.

将测序得到的分类操作单元(operational taxonomic units, OTUs)序列按97%的序列相似度对有效序列进行比对.定义片段数量为物种包含的OTUs数量, 也就是片段多样性, 片段丰度为物种丰度.Bray-Curtis相异性矩阵常用于微生物OTUs群落相异性分析, 非度量多维尺度分析(non-metric multidimensional scaling, NMDS)则用于样点间微生物群落相似性或相异性在空间距离上的分布, 二者可用Primer 5计算得到, 结合可知浮游微生物群落在空间上的分布情况; Chao1指数用于表征系统中的物种总数, Observed-richness指数用于表征物种丰富度, Simpson指数则用来表征物种分布的均匀度, 可借助Galaxy微生物数据分析平台(http://mem.rcees.ac.cn:8080/)计算和OriginPro 2021(学习版)绘制不同空间类群间多样性差异; 群落差异性物种组成变化分析利用SPSS进行单因素ANOVA分析检验, 采用Word 2019绘制三线表, 揭示微生物群落物种组成的差异; 微生物群落与环境因子之间的Spearman相关性热图借助OriginPro 2021(学习版)获得, 由此可知推动微生物群落发生多样性变化的环境机制.

为分析北运河浮游微生物群落空间变化规律, 绘制基于OTUs水平的Rank Disimlarity分类和NMDS排序, NMDS压力系数(Stress=0.11)显示其配合度适宜.结合聚类结果[图 2(a)]和排序结果[图 2(b)], 浮游微生物划分为包含了采样点1~11的中上游类群(medimun and unpstream clustering, MUC)和包含了采样点12~15的下游类群(downstream clustering, DC)两大类, Global t-test检验显示MUC类群和DC类群间差异显著(Global R=0.776, P=0.001).MUC区域采样点在排序上具有较广的分布范围和格局, 主要是由于MUC区域密布的再生水厂非常规再生水补给频繁汇入过程对河道产生物理和化学扰动, 进而直接或间接影响河道水文和水质状况, 从而导致MUC类群具有水环境波动幅度较大的特点.DC区域样点在排序图上分布较为集中, 表明这些样点具有较为相似的分布格局和范围.

图 2

Fig. 2

(a)横坐标表示采样点; (b)**表示P < 0.01, 图中红色方形表示MUC, 蓝色方形表示DC 图 2 基于OTUs的群落结构聚类分析与NMDS排序分析 Fig. 2 Cluster analysis of community structure and NMDS sequence analysis based on OTUs

进一步采用群落多样性指数并结合ANOVA检验对不同类群的多样性变化进行检验(图 3).从中可以看出, DC类群的Chao1指数和丰富度指数均显著高于MUC类群(P < 0.05), 但Simpson均匀度指数则显著低于MUC类群(P < 0.05).表明DC类群较MUC类群虽物种更加丰富, 但群落中物种的分布均匀性较差, 即群落丰富度与均匀度在MUC类群与DC类群之间呈现相反的变化趋势.

图 3

Fig. 3

图 3 基于不同空间类群多样性指数分析 Fig. 3 Diversity index analysis based on different spatial groups

为进一步分析引起群落多样性空间变化的原因, 定义片段丰度值>0.01的OTUs为优势菌群, 而片段丰度 < 0.001的OTUs为偶见菌群, 其余为非优势菌群^{[17, 18]}.基于片段数和片段丰度分析OTUs不同等级亚群落多样性空间变化(表 1).总的来看, DC类群和MUC类群结构差异是由微生物片段丰度变化和片段类型的有无综合作用所致.从片段数的变化看, 优势菌群的片段数在两类群间无显著差异(P>0.01), 而非优势菌群的片段数均表现出MUC类群显著高于DC类群的变化趋势(P < 0.01), 偶见类群则呈现与非优势类群相反的显著变化趋势(P < 0.01).从片段丰度的变化看, MUC类群的优势和偶见菌群丰度均显著低于DC类群(P < 0.01), 但其非优势菌群丰度则呈现MUC类群显著高于DC类群的变化趋势(P < 0.01).

表 1 (Table 1)

表 1 不同空间类群浮游微生物群落多样性变化分析1) Table 1 Diversity analysis of planktonic microorganism community in different space groups 多样性表征参数 分类 空间类群 F P MUC DC 优势菌群 0±0 2±0 — — 片段数量 非优势菌群 299±8 191±0.5 690.728 ** 偶见菌群 2 398±396 3 086±240 10.400 ** 优势菌群 0±0 0.14±0.06 62.904 ** 片段丰度 非优势菌群 0.81±0.04 0.59±0.06 65.594 ** 偶见菌群 0.19±0.04 0.27±0.04 12.202 ** 1)**表示在0.01级别(双尾), 相关性极显著; “—”表示无法计算自由度与显著性差异

表 1 不同空间类群浮游微生物群落多样性变化分析1) Table 1 Diversity analysis of planktonic microorganism community in different space groups

基于不同等级亚群落相比较可知, 非优势菌群的片段多样性和片段丰度具有较高的敏感性, 其次是偶见菌群的片段数和相对丰度的变化, 优势菌群的敏感程度最低.偶见类群的片段数在MUC类群和DC类群中分别占到了89%和94%, 表明物种丰富度主要由偶见菌群的片段多样性决定.DC类群仅包含两个OTU片段的优势菌群丰度占到了群落总丰度14%, 较高丰度的优势菌群是决定DC类群均匀度显著低于MUC类群的主要原因.

为进一步识别导致多样性空间变异的微生物类群, 采用ANOVA分析对门水平OTUs片段数和片段丰度进行差异检验(表 2).基于片段数量的分析结果显示, 门水平17个菌群片段数量在MUC类群和DC类群间显著差异(P < 0.05).除偶见菌群中的Parcubacteria菌门外, 非优势菌门的绿弯菌门(Chloroflexi)、酸杆菌门(Acidobacteria)、硝化螺旋菌门(Nitrospirae)、匿杆菌门(Latescibacteria)、螺旋体门(Spirochaetes)等菌群和迷踪菌门(Elusimicrobia)、食氢菌门(Hydrogenedentes)、纤维杆菌门(Fibrobacteres)、Synergistetes等偶见菌群均表现为DC类群显著高于MUC类群(P < 0.05).基于相对丰度的分析结果显示, 门水平8个菌群片段相对丰度在MUC类群和DC类群间显著差异(P < 0.05), 包括了疣微菌门(Verrucomicrobia)、异常球菌-栖热菌门(Deinococcus-Thermus)、浮霉菌门(Planctomycetes)、装甲菌门(Armatimonadetes)在内的非优势菌群在MUC类群的丰度显著高于DC类群(P < 0.05), 而非优势菌群中的硝化螺旋菌门(Nitrospirae)、河床菌门(Zixibacteria)、硝化刺菌门(Nitrospinae)和偶见菌群中的纤维杆菌门(Fibrobacteres)则表现为在DC类群的丰度显著高于MUC类群(P < 0.05).

表 2 (Table 2)

表 2 不同空间类群基于门水平OTUs多样性变化分析1) Table 2 Analysis of OTUs fragment number diversity of different spatial groups based on gate level 多样性表征参数 物种 属性 空间类群 F P MUC DC Chloroflexi 非优势 240±59 349±56 10.463 ** Acidobacteria 非优势 167±49 246±2 9.42 ** Nitrospirae 非优势 28±9 40±5 6.328 * Latescibacteria 非优势 23±10 37±4 6.732 * Spirochaetes 非优势 22±10 36±5 6.604 * Zixibacteria 非优势 13±6 23±4 7.853 * Rokubacteria 非优势 10±3 15±3 6.801 * Euryarchaeota 非优势 5±4 11±4 6, 76 * 片段数量 Crenarchaeota 非优势 3±3 12±12 5.571 * Elusimicrobia 偶见 6±4 13±4 8.922 * Hydrogenedentes 偶见 4±3 8±1 7.717 * Fibrobacteres 偶见 3±2 9±1 27.087 ** Synergistetes 偶见 2±2 4±1 6.208 * Kiritimatiellaeota 偶见 2±1 4±1 9.892 ** Parcubacteria 偶见 1±1 0±1 5.185 * Berkelbacteria 偶见 1±1 2±1 5.881 * Candidatus_Peregrinibacteria 偶见 1±1 3±1 14.272 ** Verrucomicrobia 非优势 0.051±0.014 0.017±0.004 21.317 ** Deinococcus-Thermus 非优势 0.003±0.002 8×10-4±5×10-4 5.777 * Planctomycetes 非优势 0.002±8×10-4 0.001±4×10-4 6.3 * 片段丰度 Armatimonadetes 非优势 0.001±4×10-4 5×10-4±3×10-4 4.887 * Nitrospirae 非优势 0.005±0.004 0.011±0.004 7.5 * Zixibacteria 非优势 6×10-4±4×10-4 0.001±3×10-4 7.788 * Nitrospinae 非优势 4×10-4±2×10-4 9×10-4±2×10-4 18.502 ** Fibrobacteres 偶见 1×10-4±9×10-5 3×10-4±1×10-4 10.952 ** 1)*表示在0.05级别(双尾), 相关性显著, **表示在0.01级别(双尾), 相关性极显著; “—”表示无法计算自由度和显著性差异

表 2 不同空间类群基于门水平OTUs多样性变化分析1) Table 2 Analysis of OTUs fragment number diversity of different spatial groups based on gate level

基于门水平的分析结果同样表明非优势菌群是表征北运河微生物空间变化的敏感菌群类型, 其次是偶见菌群, 优势菌群的敏感性最低, 与基于OTUs水平的分析结果相一致.在MUC类群和DC类群中, 片段多样性和丰度有显著差异的门类分别有17个和8个, 在片段多样性和丰度上有差异性门类的数量表明片段数对环境的响应比丰度对环境的响应更加敏感, 不同微生物类群相比较, 硝化螺旋菌门(Nitrospirae)、河床菌门(Zixibacteria)和纤维杆菌门(Fibrobacteres)的片段数量和片段丰度均发生显著变化, 而绿弯菌门(Chloroflexi)、酸杆菌门(Acidobacteria)、匿杆菌门(Latescibacteria)和螺旋体门(Spirochaetes)等菌门只表现为片段数量的显著变化, 疣微菌门(Verrucomicrobia)、异常球菌-栖热菌门(Deinococcus-Thermus)、浮霉菌门(Planctomycetes)和装甲菌门(Armatimonadetes)等菌门只表现为片段丰度的显著变化.

为识别导致微生物类群多样性空间变异的环境机制, 将地理空间上片段多样性和丰度有显著差异的菌门与环境因子进行Spearman相关性分析并绘制热图(图 4).总的来看, 无论是基于片段多样性还是基于相对丰度的数据矩阵, 均表现为DC类群丰度和多样性显著高于MUC类群的菌门均与ORP和TCs呈现正相关关系, 与其它环境因子负相关.而MUC类群多样性与丰度显著高于DC类群的菌门则与ORP和TCs呈负相关, 与其他环境因子呈正相关.基于片段多样性和基于相对丰度的数据矩阵的对比分析可见, 与片段数量变化具有显著相关的环境因子主要包括了ORP、TCs、MLs、高锰酸盐指数和Turb这5大环境因子, 且不同类型的微生物菌门对环境因子的响应模式趋于相似或相同.与相对丰度变化具有显著相关的因子除MLs、高锰酸盐指数、Turb、TCs和ORP之外, 还受包括K⁺、Mg²⁺、Na⁺、Ga²⁺、TN、NO₃^--N和NH₄⁺-N等在内的10个环境因子影响, 且不同类型的微生物菌门对环境因子的响应模式存在较大的差异.

图 4

Fig. 4

*表示在0.05级别(双尾), 相关性显著; 1.ORP, 2.TCs, 3.MLs, 4.高锰酸盐指数, 5.Turb, 6.K+, 7.Mg2+, 8.Na+, 9.TN, 10.TC, 11.TOC, 12.TDS, 13.pH, 14.FQs, 15.Ca2+, 16.NO3--N, 17.NH4+-N 图 4 多样性差异物种环境显著热图 Fig. 4 Heatmap of diversity differences between species and environment

浮游微生物群落是河流的重要组成部分, 参与水生态系统物质交换和能量流动过程, 在水生态系统中占据重要地位, 它们在维持水生态系统平衡中发挥着重要作用, 也是水体污染情况的指示生物^[19].本研究基于高通量测序所得到的北运河京津冀河道浮游微生物测序结果在地理空间尺度上的变化分析, 显示再生水对河道浮游微生物的影响导致群落在上下游地理空间尺度上表现出显著的空间变化模式^[20].MUC类群区域受河道密布的再生水补给水源的汇入, 频繁汇入过程中对水体产生物理和化学扰动, 进而直接或间接影响河道水文和水质状况, 从而导致MUC类群浮游微生物具有水环境波动幅度较大的立地条件, 进而具有较宽的生态幅度.DC类群再生水汇入少导致水体扰动小, 浮游微生物就有相似的分布格局和范围.基于集合群落的浮游微生物群落空间分布模式与该群落核心组分的空间分布模式一致, 但有别于特有组分的空间分布模式^[10].

北运河生态环境具有较为脆弱、易受外界因素影响的特征.水体流动性降低、支流汇入或者污染源的汇入都会引起微生物群落结构在空间上的改变.频繁再生水汇入引起的水文水质条件的变化使得北运河浮游微生物群落表现为MUC类群与DC类群显著差异.相对丰度等级亚群落对再生水汇入后水文水质条件的敏感程度依次为: 非优势菌群>偶见菌群>优势菌群.优势菌群具有较强的环境适应能力, 在维持生态系统的稳定性方面发挥重要作用^{[21, 22]}.与优势菌群相比较, 非优势菌群和偶见菌群更容易受再生水干扰^[23], 并在MUC区域再生水频繁汇入的情况下最终表现为MUC类群片段数减少而丰度显著增大的变化趋势.偶见菌群具有较低的丰度和较高的片段类型, 已有文献表明偶见菌群与优势菌群的生态策略存在较大差异, 更能适应各种极端环境^[24], 从而对环境条件的变化较优势菌群更为敏感.片段数对再生水汇入后水文水质条件的变化响应敏感度高于丰度变化, 这是由于影响片段多样性分布的只有少数几个排污口尺度的环境因子, 丰度分布同样也受这些环境因子影响, 除此之外还受盐分离子、无机氮和碳素等多个因素的影响.丰度分布由于受多个环境因子影响而对含有污染物质的再生水抵抗能力较强, 片段多样性则对其更为敏感.

北运河北京段遍布再生水补给口, 集中补给后流经下游与海河汇流.城市河道水流缓慢导致沉积物和其吸附携带的污染物大量淤积.MUC区域频繁的再生水补给过程影响河流水动力条件, 引起流量和流速变化, 扰动河道底部含有大量污染物的底泥, 使表层污泥中的污染物向上覆水体释放, 引起河道水体浊度增加和高锰酸盐指数的变化.其次, 再生水汇入致其河道水温上升已经得到普遍公认^[25], 温度对水体的氧化还原体系有较大影响, 影响水中不稳定变价元素进而进一步反馈促进氧化还原体系空间变异^[26], 最终使得T、ORP、pH、Turb和高锰酸盐指数等呈现显著的排污口尺度效应^[27].水中各种有机、无机物种的存在和迁移, 氧化还原反应都起着关键性的作用, ORP值随着pH和T升高而降低^[28].本研究中影响片段数量变化的环境因子包括了因再生水汇入导致的排污口尺度效应的ORP、Turb和高锰酸盐指数, 佐证了再生水汇入作为浮游微生物群落物种“源”很大程度上决定城市河道浮游微生物群落的物种类型.TCs吸附能力较强^[29], 可随再生水扰动过程携带的悬浮颗粒物或水生生物吸附^[30], 从而与排污口尺度物理扰动二次释放的浊度具有较强的负协同效应, 随颗粒物协同扩散至下游沉淀.MLs是一类弱碱性的抗生素, 具有亲脂性, 同时在酸性环境下稳定性相对较差, 不具有较强的代谢力^[31], 因而极易受到河流pH的影响, 从而与排污口尺度效应中的pH具有较高的协同效应, 表现为局域尺度的变异特征.

盐分离子是再生水中一类典型表征因子, 主要包括K⁺、Na⁺、Ga²⁺、Mg²⁺、Cl^-和SO₄^2-等离子.水体中微生物对其利用程度不高且降解速率很小导致在水体中具有较强的稳定性, 在河流中的迁移主要依靠扩散作用^[32].再生水中的无机氮是造成水体富营养化污染的指标之一, 较高浓度的无机氮对水生生物具有毒害作用.与盐分离子的生物利用性不同, 无机氮可通过微生物的硝化作用、反硝化作用和厌氧氨氧化等过程参与水体氮素的生物地球化学循环^[33].再生水中的TC和TOC除供应以碳为主要能源物质的微生物之外, 还供给碳循环和硫循环微生物能量, 有研究表明, 碳物质是影响浮游微生物群落结构重要的环境因子^[34].FQs在水体中的迁移转化途径为吸附与降解, 降解效率最佳pH为弱碱性, 过高或过低的pH都会限制微生物的活性, 导致生物降解速率降低.抗生素去除率随着初始浓度的增加而增大, 达到峰值继而缓慢降低, 过高或过低的初始浓度均不利于抗生素的吸附和降解^[35].研究区域MUC频繁的再生水汇入引起水体发生强烈的动力学扰动, 含有大量上述物质的再生水排入水体, 导致污染物质在水体中的扩散能力比再生水汇入少的DC区域强得多, 高浓度盐分离子、无机氮物质、碳物质和FQs在排污口上下游之间发生源汇同质化效应, 随水流扩散再次发生混合, 导致与再生水厂分布较少的下游产生显著性差异.最终呈现显著的区域尺度效应.

环境因子是导致微生物群落空间异质性的重要原因, 驱动了微生物群落的适应性演变机制^[36].受再生水补给过程水文特征影响, 产生的排污口尺度的水环境因子变异机制是影响MUC类群浮游微生物群落片段数和相对丰度显著低于DC类群的直接原因.再生水补给过程富含的水化学特征因子, 在较强的源汇同质化和扩散过程影响下表现的区域尺度的变异机制是影响MUC类群浮游微生物群落片段数和相对丰度显著高于DC类群的主要原因.其中, 疣微菌门(Verrucomicrobia)和装甲菌门(Armatimonadetes)大多都是异养菌, 前者利用各种糖(包括多糖)和纤维素作为生长底物^{[37, 38]}, 属于肠道微生物, 易影响机体对疾病的易感性, 甚至直接诱发结直肠癌等病理状态, 后者利用各种糖类和酵母提取物作为营养物质^[39].这与本文疣微菌门生长发育与水体中排污口尺度的含碳指标高锰酸盐指数显著正相关, 并呈现MUC类群丰度显著高于DC类群的结论一致.

硝化螺旋菌门(Nitrospira)是存在于污水处理厂和实验室反应器中主要的亚硝酸氧化菌.硝化螺旋菌门(Nitrospirae)与硝化刺菌门(Nitrospinae)均与亚硝酸盐氧化过程有关, 并可借助于亚硝酸盐氧化过程中产生的能量固定部分无机碳^[40].同时也有大量文献表明硝化螺旋菌门(Nitrospirae)与硝化刺菌门(Nitrospinae)均对抗生素是极其敏感的^[41], 这与本文水体中MLs与硝化螺旋菌门(Nitrospirae)与硝化刺菌门(Nitrospinae)呈现显著负相关结果相一致.纤维杆菌门(Fibrobacteres)常见于反刍动物瘤胃中, 瘤胃细胞周质中含有的纤维素酶可促进纤维杆菌门微生物分解纤维素, 赵佳琦^[42]的研究结果表明, 抗生素的存在可使纤维杆菌对纤维素的降解效率降低.来源于再生水补给的TCs具有较强的吸附特征, 容易被水体中悬浮颗粒物吸附并随颗粒物沉降到底泥中, 因而与硝化刺菌门(Nitrospinae)和纤维杆菌门(Fibrobacteres)呈现显著正相关关系, 并表现为DC类群丰度显著高于MUC类群.

绿弯菌门(Chloroflexi)属兼性厌氧菌, 可在亚硝酸盐氧化的同时固定CO₂, 同时可以参与以厌氧产乙酸过程为主的有机质降解过程^[43].匿杆菌门(Latescibacteria)属腐生菌门, 具有降解蛋白质、脂质和多糖的功能, 是分支杆菌-叶绿细菌-拟杆菌属(FCB)的成员.广泛分布于自然界和动物体内的螺旋体门(Spirochaetes)营腐生或寄生生活, 腐生者多在河流、池塘、湖泊、海洋或淤泥中生存, 通过寄生引起人和动物疾病, 属于致病菌.迷踪菌门(Elusimicrobia)可以依靠硝酸盐和亚硝酸盐来实现异养生活方式, 或以有机化合物和红细菌固氮(Rnf)作用产乙酸^[44].食氢菌门(Hydrogenedentes)主要的生理功能包含了氮还原, 亚硫酸盐氧化, 硫酸盐还原等过程, 参与了关键的地球化学过程^[45].这些微生物类群多为致病菌或与水体中氮的生物地化循环过程有关的微生物类群.抗生素不仅能够影响微生物类群的丰度, 还能杀死致病菌与参与氮循环的微生物类群, 导致片段多样性降低^[46].本研究结果表明这些敏感微生物类群片段多样性与排污口尺度的ORP和TCs呈显著正相关关系, 并与Turb、高锰酸盐指数和MLs呈现显著负相关, 并在空间上表现为DC区域的微生物类群的片段多样性显著高于MUC区域的变化规律.

(1) 北运河京津冀河段浮游微生物群落空间聚类呈现出MUC类群和DC类群两大类.MUC区域密布的再生水补给口, 汇水过程产生的物理和化学扰动改变了河道水文和水质状况, 形成波动幅度较大的水环境立地条件, 进而表现出具有较宽的分布范围和生态幅度的微生物类群.DC区域浮游微生物样点集中, 具有相似的分布格局和范围.

(2) MUC类群物种丰富度显著低于DC类群, 物种均匀度和丰度在空间上呈现与丰富度相反的趋势.偶见类群的片段多样性决定DC类群物种丰富度显著高于MUC类群, 较高丰度的优势菌群决定DC类群均匀度显著低于MUC类群.不同相对丰度等级的亚群落对再生水汇入后水文水质条件最敏感的是非优势菌群, 偶见菌群次之, 优势菌群敏感性最低.

(3) 绿弯菌门(Chloroflexi)、酸杆菌门(Acidobacteria)、硝化螺旋菌门(Nitrospirae)、匿杆菌门(Latescibacteria)和螺旋体门(Spirochaetes)等16个菌门MUC类群的片段数显著低于DC类群, Parcubacteria菌门表现相反的变化趋势.疣微菌门(Verrucomicrobia)、异常球菌-栖热菌门(Deinococcus-Thermus)、浮霉菌门(Planctomycetes)和装甲菌门(Armatimonadetes)4类菌门的丰度在MUC区域显著高于DC区域.基于片段数的变化对环境的响应比基于丰度的变化更敏感.

(4) 基于门水平片段类型多样性数据矩阵识别出的空间环境因子包括了表征再生水补给口水动力学特征影响的Turb、高锰酸盐指数、ORP、MLs和TCs, 基于门水平相对丰度数据矩阵识别出的空间变化的环境因子包括了再生水补给口水动力学特征影响的Turb、高锰酸盐指数、ORP、MLs、TCs和受源汇同质化效应和扩散作用的影响属于区域尺度的盐类离子、碳素、无机氮物质两大类.