再生水回补下孤立人工景观水体水质恶化的关键驱动因素与作用机制解析

《Water Cycle》：Deciphering the water quality deterioration in isolated artificial landscape replenished with reclaimed water: Key driving factors and mechanism

为解决再生水回补人工景观可能引发的水质恶化与生态风险这一关键问题，研究人员针对孤立水体的特质，系统研究了再生水输入后溶解性有机物（DOM）、藻类与细菌群落的变化规律及其相互作用。研究揭示了碳、氮、磷是水质恶化的主要驱动因素，明确了特定优势藻菌物种，并通过偏最小二乘路径模型（PLS-PM）阐明了细菌对再生水更敏感，而藻类增殖更直接导致水质恶化的内在机制。此研究为再生水景观回用中的水质风险管控与藻类监测预警提供了重要科学依据。

　　

在城市化进程加速的背景下，人工景观作为美化环境、调节气候的重要元素，正面临水资源短缺的严峻挑战。将经过处理的再生水（Reclaimed Water）作为补充水源，被视为缓解城市水危机的高性价比方案。然而，一个潜在的风险不容忽视：许多景观水体，如封闭的景观湖、假山池等，本质上是孤立、流动性差的水体，其自净能力薄弱。即便再生水水质达标，其中富含的碳（C）、氮（N）、磷（P）等营养盐一旦进入这种封闭系统，就如同为水体中的微生物提供了“丰盛大餐”，可能引发藻类疯长、水体浑浊、耗氧加剧等一系列连锁反应，最终导致水质急剧恶化。那么，在再生水回补孤立人工景观的过程中，究竟是哪些因素在主导水质恶化？藻类和细菌这两大水生微生物“主角”谁的反应更快、谁的“破坏力”更强？其背后的内在机制又是如何？这些问题亟待深入探究。

为了回答这些关键科学问题，一项发表在《Water Cycle》上的研究应运而生。该研究通过模拟实验，系统揭示了再生水回补孤立人工景观水体后，水质恶化的关键驱动因素与微观作用机制，为科学评估与防控此类风险提供了新的见解。

本研究采用了控制变量与动态监测相结合的研究范式。实验设置了两种不同水质的再生水（RW1与RW2）组及蒸馏水对照组，在户外模拟了71天的水质变化过程。核心技术方法包括：常规水质理化指标（如COD、TN、TP、Chl_a等）与营养状态指数（TLI）的连续监测，以量化水质恶化程度；运用三维荧光光谱（EEM）结合平行因子分析（PARAFAC）解析溶解性有机物（DOM）的组分与来源演变；通过显微镜检与高通量测序技术（Illumina MiSeq PE300平台，针对细菌16S rRNA基因V3-V4区）分别对藻类和细菌群落的组成、结构与丰度进行动态解析；最后，综合运用Mantel检验、冗余分析（RDA）和偏最小二乘路径模型（PLS-PM）等多元统计方法，深入挖掘水质参数、DOM、藻类与细菌群落之间的复杂关联与因果路径。

研究结果部分揭示了以下重要发现：

3.1. 再生水回用后的水质恶化

研究结果显示，回用再生水后，水体的营养状态指数（TLI）显著上升了58.6%-88.2%，并在实验中期维持富营养化状态。水质恶化伴随着浊度、化学需氧量（COD）和叶绿素a（Chla）的升高。氮、磷等营养盐在前9天被微生物快速消耗后，随着藻菌大量增殖，内源产生的有机物导致COD再次攀升3^--N, NH₄⁺-N, NO₂^--N, TP, DTP, PO₄^3--P, COD and turbidity in different groups.">。这表明再生水中的残留营养盐是水质恶化的直接诱因。

3.2. DOM荧光特性的时间演变

通过PARAFAC分析，DOM被识别为腐殖酸类（C1）、陆源富里酸类（C2）、酪氨酸类（C3、C4）和色氨酸类（C5）五种组分。荧光指数（FI）、生物源指数（BIX）等特征参数表明，增加的DOM主要来源于藻类和细菌的内源代谢，而非外源输入。主成分分析（PCA）进一步显示，蛋白类物质（C3、C4、C5）与氮、磷、COD等水质参数关联更强，提示微生物分泌的DOM加剧了水质恶化。

3.3. 藻类光合活性与群落变化

藻类密度、生物量和Chla浓度在实验期间先快速增加后下降a concentration, algal density and biomass during water quality deterioration. The composition of algal community at the phylum level and the composition of Chlorophyta at the species level.">。绿藻门（Chlorophyta）成为绝对优势门类，其中小球藻（Chlorella）、栅藻（Scenedesmus）和纤维藻（Ankistrodesmus）是导致藻华爆发的主要优势种。水质恶化降低了藻群落的多样性，并导致了优势物种的更替。

3.4. 细菌群落与代谢通路

细菌的16S rRNA基因绝对丰度在实验期间显著增加，表明细菌大量增殖。变形菌门（Proteobacteria）始终是优势菌门，但随水质恶化，拟杆菌门（Bacteroidetes）的相对丰度大幅上升。在属水平上，紫色杆菌属（Porphyrobacter）、河流单胞菌属（Fluviimonas）和红杆菌属（Rhodobacter）等与有机物降解相关的菌属成为主要贡献者。基于KEGG数据库的代谢通路预测显示，水质恶化上调了细菌的碳水化合物代谢、能量代谢和氮代谢等关键通路，增强了其降解污染物的代谢活性。

3.5. 水质参数、藻类与细菌群落在水质恶化过程中的相关性

Mantel检验表明，溶解态氮、磷、碳是影响藻类和细菌群落结构的重要因素。冗余分析（RDA）进一步指出，溶解性有机碳（DOC）是影响细菌群落结构的首要环境因子。

3.6. PLS-PM验证了水质恶化的机制

偏最小二乘路径模型（PLS-PM）综合解析了各因素间的因果关系。模型揭示：水质参数对细菌群落有显著的负向直接影响，表明细菌对再生水水质的变化更为敏感；然而，藻类群落的变化对水体营养状态（TLI）和DOM荧光参数的正向影响远大于细菌群落。这表明，虽然细菌率先响应水质变化，但后续的藻类增殖才是直接驱动水质恶化的更关键环节。

研究结论与意义归纳如下：

本研究发现，再生水中的残留碳、氮、磷是驱动孤立人工景观水体水质恶化的核心因素。这些营养盐输入重塑了水体中的藻类和细菌群落。荧光特征分析证实，水质恶化过程中增加的DOM主要源于藻类和细菌的内源分泌。研究明确了小球藻、栅藻、纤维藻以及紫色杆菌属、河流单胞菌属、红杆菌属等关键微生物类群在该过程中的主导作用。最为重要的是，通过PLS-PM模型厘清了作用机制：细菌群落对再生水输入更为敏感，率先发生响应；而藻类的后续爆发性增殖，则更直接地导致了水体富营养化和水质指标的恶化。因此，在利用再生水补充景观水体时，监测和控制藻类生长应成为风险防控的优先策略。这项工作深刻揭示了再生水回用背景下孤立水体水质恶化的内在生物学机制，强调了在追求水资源循环利用的同时，必须关注其潜在的生态风险，并为制定科学的再生水回用管理策略，如优化补水比例、建立以藻类为核心的实时在线监测与预警系统，提供了关键的理论依据和数据支撑，对改善人居环境安全具有重要的实践指导意义。