青藏高原东北部祁连山大气微塑料悬浮动力学及其湿沉降研究

这篇研究开创性地利用人工神经网络(ANN)模型预测藻菌共生系统(ABS)对危险垃圾渗滤液中1,4-二恶烷(1,4-D)的去除效率(82.8%±3.2%)。通过分析水力停留时间(HRT=6-24h)对胞外聚合物(EPS)、脱氢酶(ADH/ALDH)活性和微生物群落(如硫微菌Thioclava)的影响，揭示了1,4-D经好氧代谢转化为2-羟基-1,4-二恶烷的机制，为发展中国家低成本处理这种致癌物(logKow=-0.27)提供了创新方案。

　　

Highlight

本研究开发了一种藻菌共生膜生物反应器(AB-MBR)，在12小时水力停留时间(HRT)下实现82.8%±3.2%的1,4-二恶烷去除率，关键机制包括：

• 分泌胞外聚合物(EPS,55.4±2.9 mg/g)和三种脱氢酶(ADH 1.3±0.03 U/mg, ALDH 0.9±0.01 U/mg, DH 2.2±0.04 U/mg)

• 优势菌群Thioclava(7.4-7.9%)和Mycobacterium(4.5-9.8%)介导的代谢转化

• ANN模型成功解析50%以上的1,4-二恶烷去除变异因素

Degradation efficiency of 1,4-dioxane

如图2a所示，在6小时HRT条件下，1,4-二恶烷去除率仅41.8%±7.1%，这归因于：

? 污染物与微生物接触时间不足

? 降解菌相对丰度较低(附录A图S1)

? 有机负荷波动导致藻菌共生体活性抑制

Conclusions

该AB-MBR系统通过多重机制(挥发、UV氧化、细菌降解和藻类同化)实现1,4-二恶烷高效去除，ANN模型证实HRT和有机负荷是关键控制参数。未来研究需纳入pH、温度等更多变量以提升预测精度。