中国皖北一个水资源短缺城市主要地下水供应源中的微生物群落特征：组成及其驱动因素

《Journal of Contaminant Hydrology》：Microbial community characteristics in a major groundwater supply source of a water-Scarce City in North Anhui, China: Composition and driving factors

本研究采集苏州供水区浅层和深层地下水样本209份，分析水文化学特征与细菌群落结构。结果表明浅层地下水α多样性波动大，深层相对稳定；Cl?、SO?2?、NO??浓度与微生物多样性显著正相关，pH、K?、SO?2?是群落结构的核心驱动因素，揭示环境因子对微生物分布的垂直分异影响，为区域地下水保护提供依据。

　　

陈凯|刘启蒙|王子涛|马杰|陈伟

安徽科技学院地球与环境学院，中国淮南232001

摘要

微生物是地下水生态系统中的重要组成部分，在生物地球化学循环中起着核心作用。本研究从中国安徽省北部水资源匮乏的城市苏州的供水源采集了209个地下水样本（142个来自浅层含水层，67个来自深层含水层），并进行了水化学和细菌群落分析，以系统研究地下水细菌群落的特征及其水化学驱动机制。结果表明，浅层和深层地下水的水化学模式一致。对于阳离子，平均浓度顺序为Na⁺ > Ca²⁺ > Mg²⁺；对于阴离子，顺序为HCO₃^? > SO₄^2? > Cl^?。在微生物群落结构方面，优势门类为假单胞菌门（Pseudomonadota）、杆菌门（Bacillota）和拟杆菌门（Bacteroidota），其中氢营养菌门（Hydrogenophaga）是关键属。主坐标分析显示不同层次之间的微生物多样性存在显著差异：浅层地下水表现出稳定的β多样性，而深层地下水则表现出较大的α多样性变化。相关性分析和典型对应分析表明，地下水中的Cl^?、SO₄^2?和NO₃^?与微生物物种丰富度显著正相关，但水化学成分与整体微生物多样性之间没有明显关联。SO₄^2?、K⁺和pH值被确定为调节微生物群落组成的核心驱动因素。Patescibacteria、Planctomycetota和Pseudomonas的相对丰度与NO₃^?浓度呈正相关，而Dechloromonas的丰度与F^?浓度呈正相关。本研究为该地区的地下水环境保护和污染修复提供了重要的理论支持和科学依据。

引言

地下水是一种关键的全球资源，在淡水供应、粮食安全、社会经济发展和生态平衡方面发挥着不可替代的作用（Haghshenas Haghighi和Motagh，2024；Wei等人，2025）。全球数十亿人依赖地下水作为饮用水，它还支持约40%的农业灌溉和33%的工业用水（Wang等人，2023）。然而，在过去几十年中，气候变化、人口增长、快速城市化以及工业和农业活动的加剧导致地下水可用性和质量的下降（Famiglietti和Ferguson，2021；Scanlon等人，2023）。作为核心生物组成部分，微生物通过多种代谢活动强烈影响地下水的化学演变、污染物命运和生态系统稳定性（Griebler和Lueders，2009；Guo等人，2019a）。例如，反硝化细菌和硫酸盐还原细菌直接调节氮、硫等元素的循环和物种形成（Wang等人，2024；Yang等人，2024）。此外，异养微生物分解有机物，这是地下水碳循环的关键过程（Hu等人，2022；Raza等人，2023）。它们的代谢还改变环境氧化还原电位和pH值，进而影响重金属和其他污染物的迁移、转化和毒性（Johnson等人，2025；Li等人，2020）。因此，阐明地下水微生物群落的结构及其与环境的相互作用是水质评估和污染修复的核心前提，对于保障区域供水安全和促进社会经济的可持续发展也具有重要意义。

为了阐明这些微生物-环境相互作用，多变量统计分析与高通量测序的结合已成为标准方法（Amorín De Hegedüs等人，2023；Buttigieg和Ramette，2014；Romdhane等人，2022）。研究人员依赖这些定量工具不仅描述群落模式，还揭示其背后的生态机制（Al-Kaabi等人，2025；Paliy和Shankar，2016）。特别是降维技术，如主坐标分析（PCoA），被广泛用于可视化β多样性（Ramette，2007）。通过将复杂的多维数据投影到低维空间，PCoA有效揭示了不同空间或环境梯度下微生物群落的聚类模式和结构差异（Li等人，2025；Tian等人，2025）。除了分析群落结构本身，识别这些模式的环境驱动因素也至关重要（Rohwer等人，2025）。受限排序方法，尤其是典型对应分析（CCA）和冗余分析（RDA），是量化生物组合与水化学变量之间关系的强大工具（Song等人，2025）。这些分析有助于识别主要限制因素，包括pH值、氧化还原电位（ORP）和总溶解固体（TDS），这些因素塑造了异质含水层中的微生物演替（Huang等人，2024；Schroer等人，2025a）。此外，相关性分析广泛应用于解析核心分类单元与水质参数之间的具体关联，提供了关于特定细菌种群如何响应环境波动和污染物压力的详细见解（Becher等人，2025）。

尽管这些微生物过程的重要性已被认可，但细菌群落的分布模式和组装机制在不同水环境中往往表现出显著的异质性，这一点尚未得到充分探索（Liang等人，2024；Wang等人，2025a）。地下水系统通常具有明显的垂直分层特征，浅层和深层含水层具有独特的水文地质和地球化学生态位。浅层含水层通常是开放系统，容易受到地表水交换和人为干扰的影响，从而导致动态的氧化还原梯度和营养物输入（Wang等人，2025b；Irvine等人，2024）。相比之下，深层含水层通常代表半封闭、贫营养和还原环境，具有较长的停留时间（Abdelmohsen等人，2019；Mehrshad等人，2021）。这些不同的环境条件预计会驱动微生物群落结构和代谢功能的差异（Schroer等人，2025b）。然而，目前对多层含水层系统中水化学变量与微生物组合之间耦合机制的理解仍然有限。尽管有许多研究调查了地下水微生物组，但大多数研究主要集中在单个含水层层或浅层地下水，常常忽视了浅层和深层含水层之间的垂直连通性和比较生态学（Becher等人，2025；Wang等人，2025c）。此外，在复杂的水文地质环境中，多种环境压力对微生物演替的综合影响很少被系统量化，而不是单一驱动因素的影响。因此，缺乏对微生物群落如何响应垂直剖面中水化学变化的整体理解，特别是在人类活动压力较大的地区。

苏州位于安徽省北部淮北平原的核心区域，是中国农业和能源的重要枢纽。其城市和农村供水几乎完全依赖于第四纪未固结的多孔含水层。由于人均水资源量最低，且过度依赖单一主要水源，该市面临严重的供水需求不平衡问题（Chen等人，2022）。长期的工业和农业活动加上复杂的地质条件进一步引发了广泛的地下水污染（Chen等人，2023a）。这种恶化的水质已成为该市可持续发展的关键制约因素。值得注意的是，迄今为止，还没有系统研究记录该地区关键供水源的微生物生态。缺乏关于微生物群落垂直分布的基线数据阻碍了针对性生物修复策略的制定和准确的水质管理。因此，本研究聚焦于苏州的一个主要供水源，首次系统调查了浅层和深层地下水中的细菌群落。研究有三个主要目标：（1）定义不同含水层中细菌群落的多样性和结构特征；（2）识别调节这些群落结构的关键水化学因素；（3）揭示核心微生物分类单元如何响应关键水质参数。研究结果旨在为苏州及更广泛的淮北平原的可持续地下水利用和污染控制提供科学依据。

研究区域

研究区域

研究区域是苏州市的主要城区，位于淮北平原，地处安徽、江苏、山东和河南四个省份的交界处（图1）。该地区的海拔高度一般在14至53米之间。气候属于温暖湿润的亚热带季风气候，四季分明，年降水量不均。洪水季节（6月至9月）占年降水总量的约70%和年总降水量的一半（图S4）。

水化学成分浓度

142个浅层和67个深层地下水样本的化学成分统计结果如图S4所示，并在表1中总结。大多数地下水样本呈微碱性，总溶解固体（TDS）浓度较低。浅层含水层的pH值范围为6.6至8.6（平均值：7.4），而深层含水层的pH值范围为7.0至9.1（平均值：7.6）。TDS浓度在浅层含水层中为306 mg/L至2623 mg/L（平均值：753 mg/L），在深层含水层中为...

相关性分析

使用Spearman相关性分析评估了水化学成分与微生物α多样性指数之间的关系（图S7）。结果表明，Cl^?、SO₄^2?和NO₃^?的浓度与物种丰富度指数（Sobs、ACE和Chao）之间存在显著正相关。这表明这些阴离子的高浓度可能增强地下水中的微生物物种丰富度。

具体来说，Cl^?可以通过...

结论

本研究结合了水化学和微生物分析，系统研究了苏州一个主要城市供水源的浅层和深层含水层中的细菌群落结构及其环境驱动因素。主要结论如下：

(1)

两个含水层具有相似的水化学特征，表现为微碱性pH值、低TDS以及HCO₃-Na相的优势。两种系统中的离子丰度顺序均为Na⁺ > Ca²⁺ > Mg²⁺

CRediT作者贡献声明

陈凯：撰写——原始草稿、资源获取、方法论、概念构思。刘启蒙：验证、调查、数据管理。王子涛：撰写——审稿与编辑、调查。马杰：撰写——审稿与编辑、监督、项目管理、资金争取。陈伟：验证、方法论。

利益冲突声明

作者确认本文所述研究不存在任何利益冲突。

致谢

本研究得到了安徽科技学院高层次人才科学研究基金（编号：2025yjrc0070）、苏州大学矿山水资源利用重点实验室、苏州大学钻井工程技术研究中心（编号：2024PT04）以及中国博士后科学基金会（编号：2024M760016）的支持。