蚯蚓-微生物协同作用过程中的微生物特性

在环境污染治理领域,被誉为"生态型工程师"的蚯蚓在污水/污泥资源化处理与处置,以及土壤的生态修复中备受关注。蚯蚓通过掘洞、摄食、分泌黏液和排泄蚓粪等方式调控系统中微生物的数量、活性及群落结构,与微生物协同互作强化了生物系统中物质转化与能量流动关系。蚯蚓-微生物协同共生的相互依存关系是此类技术展现低耗高效和生态友好特点的关键。通过综述经人工强化的蚯蚓-微生物互作生态系统中,蚯蚓对微生物的量、活性、群落结构以及食物网的影响,探讨了该生态系统中物质转化和能量流动的特点,并展望了蚯蚓-微生物互作技术研究及应用的发展方向。     

Effects of sludge retention time, carbon and initial biomass concentrations on selection process: From activated sludge to polyhydroxyalkanoate accumulating cultures

Four sequence batch reactors (SBRs) fed by fermented sugar cane wastewater were continuously operated under the aerobic dynamic feeding (ADF) mode with different configurations of sludge retention time (SRT), carbon and initial biomass concentrations to enrich polyhydroxyalkanoate (PHA) accumulating mixed microbial cultures (MMCs) from municipal activated sludge. The stability of SBRs was investigated besides the enrichment performance. The microbial community structures of the enriched MMCs were analyzed using terminal restriction fragment length polymorphism (T-RFLP). The optimum operating conditions for the enrichment process were: SRT of 5 days, carbon concentration of 2.52 g COD/L and initial biomass concentration of 3.65 g/L. The best enrichment performance in terms of both operating stability and PHA storage ability of enriched cultures (with the maximum PHA content and PHA storage yield (Y_PHA/S) of 61.26% and 0.68 mg COD/mg COD, respectively) was achieved under this condition. Effects of the SRT, carbon concentration and initial biomass concentration on the PHA accumulating MMCs selection process were discussed respectively. A new model including the segmentation of the enrichment process and the effects of SRT on each phase was proposed.     

SCREEN3模型在大气环境管理中的应用研究

基于高斯扩散的单源估算模式SCREEN3计算佛山市环境统计企业的SO2排放最大落地浓度距离,发现全市工业企业SO2排放最大落地浓度距离为0.4~13.5 km.其中水泥和火电等高架源的最大落地浓度的距离最远.佛山市及五区纳入环境统计的重点废气排放企业平均的SO2排放最大落地浓度距离为2.9~4.9 km,能直接影响国控监测点位的企业合计37家,其中40%为高明区的企业.该结果证明加强空气质量国控监测点位周边至少5 km内废气排放企业的督查有利于空气质量的改善.     

增施CO2对C3和C4植物根际氯氰菊酯残留浓度的影响

CO2减排和土壤污染修复是我国实现经济和环境可持续发展必须解决的两大难题.基于生物固碳对根际微环境的影响,本研究提出通过增施CO2强化土壤有机污染的植物修复过程,为同时解决CO2减排和土壤污染植物修复面临的困境提供新思路.在模拟的CO2增施环境中,以C3植物菜豆和C4植物玉米为供试植物,以氯氰菊酯为目标污染物,研究增施CO2对C3和C4植物根际氯氰菊酯残留浓度的影响.结果表明,增施CO2可显著增加C3植物菜豆的地上和地下干重,在氯氰菊酯添加浓度为0、20、40 mg.kg-1时地下干重分别比自然CO2水平时增加了54.3%、31.9%和30.0%.增施CO2提高了未添加氯氰菊酯土壤的菜豆根际微生物数量,但降低了添加氯氰菊酯土壤的菜豆根际微生物数量.增施CO2对未添加氯氰菊酯土壤的菜豆根际氯氰菊酯残留浓度没有显著影响,但降低了菜豆根际氯氰菊酯的残留浓度,分别比自然CO2水平时下降24.0%（20mg.kg-1）和16.9%（40 mg.kg-1）.然而,对C4植物玉米而言,增施CO2对植物生物量、根际微生物、根际氯氰菊酯残留浓度下降没有明显促进作用,甚至有抑制作用.本实验表明,增施CO2降低了C3植物根际氯氰菊酯残留浓度,可以考虑将增施CO2作为C3植物修复土壤污染的强化措施,但对C4植物的影响还有待进一步研究.     

绿地再生水灌溉土壤微生物量碳及酶活性效应研究

再生水灌溉引起了土壤理化性质的变化,其对土壤生物活性的影响备受关注.以再生水利用较典型的北京为研究区,分层采集了不同再生水灌溉历史的城区公园绿地与城郊农田表层土壤样品,测定并分析了一些常规理化指标、土壤微生物量碳及5种土壤酶（脲酶、碱性磷酸酶、蔗糖酶、脱氢酶和过氧化氢酶）活性,探讨长期再生水灌溉下土壤微生物量碳和酶活性的变化.结果表明,再生水灌溉下公园绿地土壤微生物量碳和酶活性均高于其自来水对照灌区,农田上升不明显.与对照相比,公园绿地与农田再生水灌区0～20 cm土层土壤微生物量碳平均含量分别上升了60.1%和14.2%,公园绿地再生水灌区0～20 cm土层中土壤酶活性平均增幅为36.7%,而农田为7.4%.调查区土壤微生物量碳及酶活性均随土壤深度的增加而降低,其中公园绿地0～10 cm与10～20 cm土层间差异极显著.因此,北京地区城市绿地使用再生水长期灌溉有助于提高土壤生物活性.     

北京不同污染事件期间气溶胶光学特性

利用2005~2011年的AERONET观测数据,对北京不同污染事件期间(秸秆焚烧、烟花燃放以及沙尘天气)气溶胶光学特性进行了分析.气溶胶光学厚度受污染有显著上升,沙尘、秸秆、烟花气溶胶的AOD440 nm分别是干净背景的4.91、4.07、2.65倍.AOD与ngstrm波长指数的匹配能够较好地识别污染类型,沙尘对应高AOD和低α,烟花气溶胶α(1.09)稍低于秸秆(1.21)以及背景(1.27),表明烟花气溶胶的粗粒子更占优,秸秆对应更高的AOD则与其中黑碳颗粒较强的消光能力有关.单次散射反照率对波长敏感性不高,沙尘气溶胶的ω值(0.934)高于背景值(0.878)、秸秆气溶胶(0.921)以及烟花气溶胶(0.905),秸秆气溶胶受烟羽老化、吸湿性增长等影响表现出偏大现象.气溶胶粒子谱分布在背景与污染期间均为双峰模态,细模态和粗模态的峰值浓度半径分别为0.1~0.2μm以及2.24~3.85μm,粗细粒子浓度比值由小到大依次为背景(1.04)、秸秆焚烧(1.10)、烟花燃放(1.91)以及沙尘气溶胶(4.96).     

基于小波变换与传统时间序列模型的臭氧浓度多步预测

采用最大重叠小波分解与重构方法,将影响O3小时浓度的不同时间尺度的物化过程分离出来,以提高序列的光滑性.同时,选择合适的传统时间序列模型(如ARIMA模型等)来描述不同过程的序列特征,并分别拟合预报.最后,在建模中引入24 h季节项,以实现提前24 h-次性预测未来1d的O3逐时浓度.结果表明,预报的平均相对误差为12.92％,平均绝对误差和均方根误差分别为10.04 μ.g·m-3和13.98μg·m-3,预报值与实测值的相关系数和匹配指数分别为0.96和0.98.随着预测期的延长,预报误差仍处于可接受范围内.该方法同样适用于每日最大O3小时浓度预报,研究结果为发布天气预报式的空气质量预报提供了新思路,便于公众规划出行并减少大气污染暴露.     

太湖春季和秋季蓝藻光合作用活性研究

采用Phyto-PAM浮游植物分析仪测定太湖蓝藻光合作用活性的时空间分布.结果表明,太湖蓝藻光合活性具有显著的时空差异:春季蓝藻的最大光量子产量F_v/F_m (可变荧光和最大荧光之比)和实际光量子产量F_v'/F_m'分别在0.35~0.49和0.16~0.29之间,秋季蓝藻分别在 0.33~0.53和0.21~0.43之间,太湖秋季蓝藻的最大光合作用能力和实际光合作用能力大于春季蓝藻.春季和秋季蓝藻的非光化学淬灭NPQ(non-photochemical quenching)分别在0.012~0.17和0.035~0.26之间,秋季蓝藻的NPQ高于春季蓝藻,说明秋季蓝藻的自我保护能力高于春季蓝藻.快速光响应曲线(Rapid light curve, RLC)的特征参数表明春季蓝藻的光能利用效率、最大电子传递速率和光饱和强度点高于秋季蓝藻;从空间分布来看,蓝藻的最大光合作用能力、实际光合作用能力和光合作用效率在营养水平低和有水草分布的湖区相对较低,富营养化水平高的湖区则相对较高.因此,降低太湖营养盐浓度,恢复水生植物,能够抑制蓝藻的光合作用活性和生长,从而降低蓝藻水华强度.     

黑土有机碳、氮及其活性对长期施肥的响应

以长期定位试验为基础,研究不同长期施肥模式对中国东北黑土表层(0～20 cm)及亚表层(20～40 cm)土壤碳、氮的影响.结果表明,有机肥的施入显著提高了表层土壤有机碳(SOC)和全氮(TN)含量,其中以有机无机配施处理最为显著.与不施肥相比,常量和高量有机无机配施分别增加了表层SOC含量24.6%和25.1%,分别增加了表层土壤TN含量29.5%和32.8%,亚表层土壤SOC和TN含量对施肥无响应.尽管常量及高量有机无机配施分别增加了黑土0～40 cm土壤碳储量11.6%和7.6%、氮储量17.3%和12.7%,但各处理之间无显著差异,仅增加了黑土碳、氮储量的变异性.与不施肥相比,有机肥的施用不仅显著增加了表层和亚表层土壤微生物生物量碳、氮(SMBC、SMBN)及可溶性碳、氮(DOC、DN)的含量,且显著提高了这些组分在总有机碳、全氮中所占的比例.有机无机配施处理能使表层土壤SMBC/SOC、SMBN/TN值分别提高0.36～0.59和1.21～1.95个百分点,而DOC/SOC、DN/TN也分别达到0.53%～0.72%和1.41%～1.78%.土壤微生物生物量碳氮、可溶性碳氮及其在总有机碳、氮中所占的比例对于施肥的响应在土壤剖面上表现更为敏感,更能反映土壤肥力对于长期施肥的响应.有机肥的施入尤其是有机无机配施能显著提高黑土表层和亚表层土壤有机碳、氮活性,有利于提升土壤肥力和养分供应能力,但同时也导致了农田系统碳、氮的大量损失,容易引起潜在的环境污染.     

Quantitative analysis of microbial biomass yield in aerobic bioreactor

We have studied the integrated model of reaction rate equations with thermal energy balance in aerobic bioreactor for food waste decomposition and showed that the integrated model has the capability both of monitoring microbial activity in real time and of analyzing biodegradation kinetics and thermal-hydrodynamic properties. On the other hand, concerning microbial metabolism, it was known that balancing catabolic reactions with anabolic reactions in terms of energy and electron flow provides stoichiometric metabolic reactions and enables the estimation of microbial biomass yield (stoichiometric reaction model). We have studied a method for estimating real-time microbial biomass yield in the bioreactor during food waste decomposition by combining the integrated model with the stoichiometric reaction model. As a result, it was found that the time course of microbial biomass yield in the bioreactor during decomposition can be evaluated using the operational data of the bioreactor (weight of input food waste and bed temperature) by the combined model. The combined model can be applied to manage a food waste decomposition not only for controlling system operation to keep microbial activity stable, but also for producing value–added products such as compost on optimum condition.