季节性驱动的ASM2d-TSN模型优化：微生物群落动态与污水处理厂模拟精度提升研究

针对季节性变化导致联合污水处理厂(CSTP)模拟偏差问题，本研究通过划分ASM2d-TSN为干湿季模型，校准异养菌产率系数(0.63-0.72 gCOD/gCOD)和硝化菌最大比生长速率(NOB冬季0.489 d-1 )，结合微生物分析(Nitrospira冬季1.48%)，验证模型Theil系数<0.3，为季节性污水处理优化提供新范式。

　　

随着全球城市化进程加速，联合污水系统(CSS)在老旧城市中广泛存在，但雨污混流导致的季节性水质波动长期困扰污水处理厂(CSTP)的稳定运行。夏季暴雨引发的流量冲击与冬季低温导致的微生物活性下降，使得传统活性污泥模型(ASM)的模拟精度显著降低。尤其值得注意的是，ASM2d模型原有的单步硝化(OSN)假设无法准确反映实际污水处理中亚硝酸盐的中间代谢过程，而温度变化更会通过改变硝化菌(Nitrosomonas和Nitrospira)的群落结构进一步影响脱氮效率。这些问题使得开发能适应季节性变化的精准模型成为环境工程领域的迫切需求。

针对这一挑战，同济大学的研究团队在《Journal of Environmental Chemical Engineering》发表了一项创新研究。通过将两阶段硝化ASM2d-TSN模型按季节拆分为干季(ASM2d-dry)和湿季(ASM2d-wet)子模型，结合微生物组学分析和参数敏感性校准，首次系统揭示了温度变化通过调控微生物代谢参数(如异养菌最大比生长速率从夏季3.78 d^-1
升至冬季5.01 d^-1
)影响模型精度的内在机制。

研究团队主要采用三项关键技术：1) 基于上海某AAAO工艺CSTP的全年运行数据，划分夏季-秋季(湿季)和冬季(干季)两阶段；2) 高通量测序分析硝化菌(Nitrosomonas夏季0.39% vs 冬季0.30%)和亚硝酸盐氧化菌(NOB)的相对丰度变化；3) 通过稳态与动态联合校准方法优化模型参数，采用Theil不等式系数(<0.3)验证模型精度。

研究结果

污水特征分析
冬季进水COD(820.8±300.8 gCOD·m^-3
·d^-1
)和TN(90.74±29.45 gN·m^-3
·d^-1
)负荷显著高于夏季，且可生物降解组分(S_S
+X_S
)比例增加。这解释了为何冬季异养菌产率系数需上调至0.72 gCOD/gCOD。

微生物参数季节性差异
硝化菌动力学参数呈现明显季节适应性：亚硝酸盐氧化菌(NOB)最大比生长速率冬季(0.489 d^-1
)较夏季(0.326 d^-1
)提升50%，与Nitrospira丰度冬季(1.48%)高于夏季(0.87%)的观测结果一致。

模型验证
校准后的ASM2d-TSN模型成功预测了季节性出水水质，NH₄
⁺
-N和TN模拟误差控制在10%以内，Theil系数验证显示湿季和干季模型均具有良好稳定性。

结论与意义
该研究首次建立了季节性微生物群落变化与ASM模型参数的定量关系，揭示温度通过双重途径(进水组分变化+微生物代谢调整)影响污水处理效能。提出的分季建模策略将ASM2d-TSN模型的长期预测精度提升23%，为智能水务系统中的数字孪生应用提供了关键参数库。Peter A. Vanrolleghem教授在讨论中指出，该方法可推广至寒带地区污水处理厂，但需进一步研究春季过渡期的参数渐变规律。研究获得上海市科委(23230714100)和国家重点实验室专项(2023-3-ZD-04)支持，相关代码已集成至国际水协(IWA)的模型优化平台。