利用微生物指纹技术评估城市污水系统状况

《Journal of Water Process Engineering》：Assessing urban sewer system conditions with microbial fingerprinting approach

　　

沈鹏飞|李旭芳|张慧金|刘明岩|涂倩倩|张子轩|郑悦|尹海龙

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  通过16S rRNA测序进行微生物指纹分析，可确定污水的来源。
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  是工业废水而非地表水导致了污水处理厂进水生物降解性较低。
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  根据不同来源类型的特征标记来量化各来源的流量。
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  降氮菌和氧化硫细菌的存在表明污水管道的腐蚀风险较高。
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  相比多参数化学分析，这种基于微生物的方法更具成本效益且效果更好。

引言

污水处理厂在去除污水中的污染物、保障公共卫生与保护水环境方面起着至关重要的作用。然而，当进水中可生物降解有机物的浓度过低时，其处理效率就会受到影响。在这种情况下，有限的有机底物会抑制微生物活性，降低微生物群落有效分解污染物的能力，进而影响整体处理效果。以中国为例，国内有超过4000座污水处理厂，其总处理能力达每天2亿立方米以上。但在其中1000多座污水处理厂中，进水的化学需氧量低于150毫克/升，这一数值仅相当于设计标准350毫克/升的43%[1]。出现这种情况既与污水的化学成分有关，也与管道结构缺陷导致的清水渗入或流入有关。鉴于地下污水管网的规模庞大，开发有效的方法来评估污水管道状况、识别导致进水浓度下降的主要来源，对于提升整体污水处理效率具有重要的现实意义[2]。

目前用于评估污水管道状况的传统方法往往依赖物理化学指标，而这些指标可能无法准确区分不同的水源[3]、[4]、[5]、[6]。近年来，微生物群落分析技术的进步表明，污水管道中的微生物群可作为反映管道运行状况的敏感指标[7]、[8]、[9]、[10]。通常情况下，污水管道网络中废水的微生物群落结构会受到水源类型及污水输送条件的影响[11]、[12]、[13]、[14]、[15]、[16]。例如，Vandewalle等人[15]对威斯康星州密尔沃基市的大型城市污水管网中的微生物群落结构与动态进行了研究，发现不动杆菌、气单胞菌和毛状球菌在这些微生物群体中占主导地位，占总污水微生物群体的近35%。这些优势菌种存在明显的季节性变化，在3年的观察期内，两种主要的不动杆菌种群的数量呈相反变化趋势，这表明它们对环境变化的响应方式不同。他们的研究结果强调了了解城市污水管道中微生物动态的重要性，并为污水处理与环境健康保护提供了参考。郑等人[16]则利用串联反应器模拟了长度为1000米的污水管道，并进行了为期三个月的实验，期间持续监测了进水和出水的特性。他们发现，污水的输送过程会增加原始污水中志贺菌的数量，同时降低灰水中的不动杆菌数量。

除了微生物群落结构之外，功能细菌还能进一步帮助我们了解污水管道系统中的生化过程[17]、[18]、[19]、[20]、[21]。目前，大多数相关研究都集中在收集城市生活污水的污水管道上。例如，金等人[18]研究了一个长度为1200米的已建成的试点污水管道系统中功能细菌的分布情况，发现由于环境条件的变化，该系统中的主要微生物，包括发酵细菌、产氢乙酸菌、硫酸盐还原菌和产甲烷古菌，其分布存在显著差异。

在实际运行中，污水处理厂接收的污水往往是生活污水和工业污水的混合物——在城市化初期，工业设施刚开始建立时，这种情况尤为常见[22]。工业废水通常含有多种化学物质，这些物质会显著影响微生物群落的组成[23]、[24]。曹等人[25]研究了进水类型对污水处理厂生物处理单元中功能细菌的影响，发现进水成分会显著影响微生物的分布模式。具体而言，与那些接收不到30%工业废水的污水处理厂（即生活污水占比为70–90%或超过90%的污水处理厂）相比，那些接收超过30%工业废水的污水处理厂中功能微生物的多样性和丰富度明显更低。不过，针对接收生活污水和工业污水混合液的城市污水管道的相关研究还比较缺乏。此外，由于管道结构缺陷，城市污水管道还可能接收到地表水或渗入的地下水，这进一步增加了污水管道性能评估的复杂性。

为弥补这些不足，本研究旨在提出一种基于高通量微生物群落测序技术、利用微生物指纹作为指标来评估城市污水管道运行状况的方法。该方法在中国武汉一个典型的城市污水管道网络中得到了验证，该网络的进水包含生活污水、工业污水和地表水等多种复杂成分。通过分析不同类型进水源以及管道流水中微生物的分类特征，本研究试图建立一种方法，用以识别对污水管道网络影响最大的因素。此外，通过将微生物标志物与污水管道工程学相结合，这项研究有望深入理解复杂的进水来源如何影响污水管道的运行性能，同时也凸显出采取针对性控制措施以减缓基础设施老化、实现可持续城市水资源管理的必要性。

章节要点

研究地点描述与采样情况

本研究地点是中国湖北省武汉市的一个城市污水管道网络，该网络由一座污水处理厂负责处理（见图1）。该流域面积为43.2平方公里，属于居民区与工业区混合的区域，区域内有多家电子制造企业。

这座污水处理厂的设计处理能力为100,000立方米/天，其进水的化学需氧量、五日生化需氧量、氨氮和总氮的设计浓度分别为400毫克/升。

检测到的细菌序列

通过对进水来源（生活污水、工业废水和地表水）以及管道水中的样本进行高通量测序分析，共获得了1,296,891条高质量的细菌序列。具体而言，来自五个采样点A–E的十份废水样本共产生了266,124条序列，每份样本的序列数量在18,219到49,241条之间。而来自F–J这八个采样点的地表水样本则产生了411,537条序列，每份样本的序列数量在9659到28,979条之间。

结论与展望

本研究提出了一种基于微生物指纹分析的方法，作为一种用于评估城市污水管道系统的新颖诊断工具，尤其适用于存在多种进水来源的情况。该方法利用高通量16S rRNA测序技术，能够捕捉不同来源特有的微生物特征及功能细菌的分布特征，从而实现对管道内不同来源污水的定性与定量识别。该研究方法已在面积为43.2平方公里、进水包含多种成分的污水管道网络中得到了验证。

CRediT作者贡献说明

沈鹏飞：项目管理、方法设计、正式分析。李旭芳：数据采集、正式分析。张慧金：初稿撰写、数据采集、正式分析。刘明岩：数据采集、正式分析、数据整理。涂倩倩：正式分析、数据整理。张子轩：正式分析、数据整理。郑悦：正式分析、数据整理。尹海龙：论文审阅与编辑、研究指导、项目管理、方法设计。

利益冲突声明

作者声明，他们不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益关系或个人关联。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（项目编号：52570109）以及中国铁路集团有限责任公司科技研发计划（项目编号：2023-Major-22）的支持。