强化生物除磷工艺：解决水体富营养化的高效经济之选

强化生物除磷工艺：解决水体富营养化的高效经济之选

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1. 简介

随着我国经济的发展，生活污水、工业废水排放量不断增加，氮、磷及有机物的不断入流造成湖泊、水库等水体的恶化。水体中磷浓度过高是造成水体富营养化的原因，其中最重要的因素之一是当地表水中总磷含量达到0.015mg/L时就足以引起水体的富营养化，在污水处理厂中，强化生物除磷（EBPR）是一种高效、经济、环境可持续的除磷方法[1]，是目前应用最为广泛的废水除磷工艺。

Ca.（A菌）是目前最为人熟知的聚磷菌。在厌氧条件下，A菌吸收污水中的挥发性脂肪酸（VFAs）并将其转化为聚羟基脂肪酸（PHA）储存在细胞内。胞内聚磷酸盐（poly-P）降解释放的磷被运输到细胞外。在好氧条件下，A菌利用PHA分解过程中产生的能量吸收污水中过量的磷[2]，最终将富磷排出。含磷剩余污泥用于去除污水中的磷或回收磷[3]。

近期，国外文献报道，除A菌外，在不同国家和地区的污水厂EBPR中也不断发现并大量存在（T菌），其丰度可高达35%，甚至高于A菌。[4]对20余家医院进行了历时数年的全面调查，采用荧光原位杂交（FISH）和16S rRNA基因扩增测序技术，结果清楚地显示，虽然A菌更为常见（平均丰度0.5%），但放线菌纲T菌的丰度通常较高。他们随后对12个国家（覆盖5大洲）的32个全规模EBPR工厂进行了调查，发现世界上大多数污水处理厂，这表明T菌可能在大型EBPR污水处理厂中发挥重要作用[5]。Kong等的研究表明，T菌在厌氧吸收氨基酸后，具有需氧吸收磷的能力。 ，也是一类聚磷菌[6]。与细菌A相比，细菌T虽然不在胞内储存PHA，但也能吸收氨基酸和（或）葡萄糖等复杂的有机分子[7]。此外，在厌氧条件下，部分T菌能通过发酵产生VFAs，从而为EBPR系统中的A菌提供额外的VFAs优质碳源[8][9]。但目前国内对T菌的研究较少。

污水处理厂的处理性能往往与其系统内微生物群落结构密切相关[10][11]。水环境因素，如温度、进水水质、厌氧条件等，都会影响各处理单元的运行性能。温度可能会影响活性污泥的培养效果和启动时间的长短[12]。进水水质意味着微生物可利用的易降解碳源的多少，对于脱氮除磷具有重要意义。污水处理系统的微生物群落可以帮助我们更深入地了解污水生物处理的本质，从而指导系统的优化。然而，微生物往往体型小、数量多、多样性丰富、可培养性低，用传统的培养方法很难培养微生物，开展微生物群落的研究十分困难[13]。近年来，随着科技的发展，高通量测序技术逐渐被应用于微生物群落变化的研究中，可以为相关研究提供大量信息[14]。

考虑到T菌不仅能直接利用进水中葡萄糖、氨基酸等大分子有机物作为碳源进行除磷，其发酵能力还可以利用污水中的复杂有机物产生更多的VFAs供A菌利用，二者可形成协同效应，更高效地利用污水中的有机碳源。针对生活污水处理厂普遍存在的碳源短缺问题，了解进水中有机碳源组分对A菌和T菌丰度的影响，减少优质碳源的投加，有利于提高EBPR的除磷效率。因此，我们选取​​上海市不同位置的3个污水处理厂，记录其水源（生活污水与工业废水的配比）、工艺流程（A2/O、A/O、氧化沟、二级生化等）、相关运行参数（温度、pH、进出水各项指标等），并同时收集进水、出水和活性污泥，测定进水的碳源组成，利用高通量测序技术分析活性污泥中的微生物种群结构，特别是聚磷菌T菌和A菌的相对丰度。最后将各种环境因素与聚磷菌种类和丰度进行比较，探究这些因素与A菌和T菌相对丰度之间的相关性。

2.材料和方法

2.1 样品采集及理化分析

A、B、C 为上海市三座市政污水处理厂，分别位于上海市东北部、西南部和西北部。样品采集时间为 12 月（冬季），采样点分别位于各井 2L 污水或污泥、浓缩回流污泥池和二沉池，进行分析。采样污水厂的详细信息可参见：

采用多参数水质仪（德国WTW公司）现场测量常规水质指标，包括温度（T）、pH值、溶解氧及氧化还原电位（ORP）、混合液悬浮物浓度（MLSS）、混合液挥发性等。其中混合悬浮物浓度（MLVSS）采用马弗炉燃烧损失法测定，化学需氧量（COD）采用快速消解分光光度法（美国HACH公司）测定，过硫酸钾-钼锑对映光度法测定。总磷(TP)的测定，氨氮(NH4+-N)采用纳氏试剂光度法测定，总有机碳(TOC)和总氮(TN)采用总有机碳分析仪(日本)和改良的Lowry法测定蛋白质含量，多糖含量采用蒽酮试剂法测定，挥发性脂肪酸(VFAs)含量采用气相色谱法(美国)测定，氨基酸含量采用氨基酸分析仪(日本)测定。

表 1. 污水处理厂

. 污水处理厂处理工艺及取样信息

2.2 样本预处理及高通量测序

采集50 mL活性污泥样品，离心得到固体污泥，提取污泥总DNA后，利用引物对341F（5'--3'）和805R（5'-C-3'）利用MiSeq测序平台对样品的细菌16S rDNA进行高通量测序。

数据分析

对测量数据进行处理，通过标签序列（）区分样本序列，并对每个样本序列进行质量控制（QC），去除非特异性扩增序列和嵌合体。然后对操作分类单元（OTU）进行聚类。聚类分析将多个序列按照它们之间的距离进行聚类，然后以序列间的相似度为阈值将其划分为OTU。根据OTU聚类结果，获得每个OTU簇内的代表序列，并根据每个样本在OTU内的分布情况绘制Venn图。利用Alpha多样性分析来衡量样本的物种多样性，计算ACE指数、Chao指数、指数、指数和覆盖度等物种多样性。将序列分为物种，计算每个样本和每个物种单元分类的序列丰度，构建样本和物种分类单元序列丰度矩阵。以该级别为分类单元，统计该分类单元下的优势单元相对丰度，绘制相对丰度分布图。

3.结果与讨论

3.1 活性污泥中细菌群落的Alpha多样性分析

本研究对上海市3个污水处理厂的活性污泥样品进行了高通量测序分析，并根据各样品中OTU的分布情况绘制了维恩图，其中序列数和OTU数最少，C厂最多。构建OTU并获取注释信息的标签数量范围为29 712~37 224个，平均为4 622个OTU，其中A厂特有3 100个OTU，B厂特有3 183个OTU。C厂特有OTU数为3 593个，3个厂共有628个OTU，说明各污水厂微生物种类组成相似，但一致性不高。

1. OTU 维恩图

. OTU样本分布维恩图

为了验证测序量能否反映样品中微生物群落的多样性，利用不同随机取样下的多样性指数，基于相似度为97%的OTU分类学水平，计算了3个污水处理厂活性污泥中细菌群落的α多样性。ACE指数可以用来估算一个群落中的OTU数量，默认情况下，所有序列少于10个的OTU都统计进去，ACE指数越大，该群落的丰富度越高；Chao1指数也用来估算群落中总的对象数，最早由Chao[15]提出，Chao1指数越大，OUT越多，说明该样品的物种数量多，如图所示，3个污水处理厂中，C厂的ACE指数和Chao1指数都是最高的，所以C厂群落的总物种数也大，它指的是每个样品的克隆文库的覆盖率。该值越高，说明样本中的该序列被检测出的概率越高，可以看出所有样本的该指数均大于0.98，说明测序深度足够，结果可靠。

表 2. 污水处理厂的 α

. 不同污水处理厂活性污泥的Alpha多样性指数

该指数是用来评估样本中微生物多样性的指标之一，由[16]提出，在生态学中常用来描述某一区域的生物多样性。指数越高，群落多样性越低。该指数[17]综合考虑了一个群落的丰富度和均匀度，指数越高，群落的多样性越高，物种分布越均匀。随着样本reads数量的增加，观察到的指数曲线趋于平缓，说明测序数据量已经足够大，可以反映样本中大部分微生物多样性信息，可以看出，植物C的指数最高，而指数最低，两者数据相互对应，说明植物C的群落丰富度最高，但群落多样性较低。这可能是由于该厂污水来源比较单一，均为生活污水所致。工业废水中重金属等毒性物质含量较高，会抑制微生物的活性，影响其生长。生活污水比工业污水更有利于微生物的降解利用，因此其群落总量较高，微生物生长良好，但种类不如工业污水中多。另外，也有可能是C厂为地下水厂的暗环境，有研究表明，暗环境会影响微生物群落的多样性和物种组成[18]。Rank-曲线可以同时解释样品多样性的两个方面，即样品所含物种的丰富度和均匀度。物种的丰富度用横轴上曲线的长度来反映，曲线越宽，物种组成越丰富。物种组成的均匀度用曲线的形状来反映，曲线越平缓，物种组成越均匀。从Rank-曲线可以看出，3个污水处理厂的物种组成都比较丰富和均匀。

2. 污水处理厂指标（a）和指标（b）

. 不同污水处理厂的指标（a）和指标（b）

3. 曲线：污水处理厂排名

. 不同污水处理厂等级曲线图

3.2 活性污泥中聚磷菌群落结构分析

等利用非培养技术发现EBPR系统中β-变形菌(β-，β-)和放线菌(，类群)含量丰富[19]。通过分析处理厂活性污泥中OTU的物种信息，揭示其菌落组成的特征。在门水平上展示活性污泥中的细菌群落结构。可以看出，3个污水处理厂中主要的优势细菌门为：变形菌门(，β-)、浮霉菌门(，，，，，和放线菌门(，等)，这一结果与许多利用高通量测序分析活性污泥中微生物群落的研究类似[20]。其中，最具有优势的门为A，也是污水处理过程中最重要的细菌类群[21]。细菌A属于变形菌门(，A-)。 3个污水处理厂分别占40.28%、35.73%和41.78%。B厂厌氧氨氧化（AAMOX）含量较高，占17.89%。迄今为止发现的具有厌氧氨氧化（AAMOX）功能的细菌均来自浮霉菌门[22]。它是碱性厌氧发酵系统中的普遍性菌种[24]，被认为与厌氧水解酸化密切相关[25]。它可以代谢很多底物，包括蛋白质、脂质、纤维素、糖和氨基酸等。此外，可以发现3个污水处理厂中T菌均属于放线菌门，占一定比例，在门级别上，C厂的变形菌和放线菌数量最多，A厂次之，B厂最少。

4. 污水处理厂（级别）

. 不同污水处理厂物种组成分析（门级别）

5. 污水处理厂等级

. 不同污水处理厂物种组成分析（等级）

类别水平上展示活性污泥中的细菌群落结构。α-变形菌（α-）、β-变形菌和γ-变形菌（γ-）是3个污水处理厂中主要的优势细菌类别。孔等人[26]在识别群落结构时发现，糖原聚集菌（GAO）主要由α-和γ-变形菌组成。进一步研究发现，随着反应器中磷含量的变化，微生物的结构也会发生变化。当P/C比由1∶10降至1∶50时，EBPR系统恶化，β-变形菌的数量由80%下降到40%，而α-和γ-变形菌的数量增加[27]。3个污水处理厂中α-和γ-变形菌的数量分别为11.46%和11.89%；在工厂B中分别为10.91%和8.47%；在工厂C中分别为8.05%和7.56%。细菌A属于β-变形菌，所占比例分别为10.3%、7.42%和10.28%。可以看出，工厂C中多糖菌含量相对较低，而多磷酸菌含量较高，工厂B中两种细菌的​​含量都相对较低。同时，细菌T属于放线菌纲（）类，其相对丰度在3个污水处理厂中分别为1.66%、1.43%和3.79%，工厂C中T菌含量约为工厂A和B的2倍。

3.3 活性污泥中PAO相对丰度与进水组分相关性

采样当天各污水处理厂出水水质等指标显示，各污水处理厂污染物均达到国家一级A排放标准，其中A厂进水COD最高，约为B厂和C厂的2倍，说明A厂碳源含量较为丰富，这可能是由于A厂处理的水量大，来源广泛所致。

表 3. 污水处理厂出水

. 不同污水处理厂进出水水质

等对EBPR过程中微生物种群和进水水质进行了连续监测分析，发现T菌的丰度与进水中工业废水的比例呈正相关，进水中工业废水的比例越大，T菌的丰度越大。孔令辉等对丹麦10个污水处理厂进行了调研，发现主要处理工业废水的污水处理厂T菌平均丰度为17%～35%，而主要处理生活污水的污水处理厂T菌平均丰度为17%～35%，而T菌的丰度仅为3%～16%，说明进水成分对T菌和A菌两种聚磷菌的丰度影响很大[6]。进水中含有25%～35%的蛋白质和15%～25%的多糖[5]。进水有机物组成表明[29]，总糖、蛋白质和油脂的平均含量分别占进水总COD的8.93%和41.33%。蛋白质和碳水化合物占总COD的一半以上，而VFA的含量很少。本研究对3个污水处理厂的进水组分进行了测定，结果为各组分在总COD中所占的比例。结果如图所示。

表 4. 污水处理厂和聚氧化乙烯

. 不同污水处理厂进水组分及聚磷菌丰度

可以看出，这3个污水处理厂的进水组分中蛋白质含量为24%~30%，多糖含量为14%~22%，VFAs含量为5%~8%，水解氨基酸含量为1.36%~1.38%，游离氨基酸含量为0.37%~0.45%，与前人的研究结果基本一致。文献指出，T菌能直接利用葡萄糖、蛋白质、氨基酸等大分子有机物进行生物除磷代谢[30]。从以上结果还可以发现，植物C的水解氨基酸含量和游离氨基酸含量均高于植物A和B，同时，植物C中T菌的丰度也高于另外两个植物，综合方差分析的结果，我们还认为进水组分中的氨基酸含量与T菌的丰度呈高度相关性。植物C主要利用生活污水，进水中易降解的VFAs含量较高，而植物A和植物B的进水中均有20%左右的工业废水，VFAs含量相对较低。同时，细菌T具有发酵能力，能在厌氧条件下通过发酵葡萄糖和氨基酸产生VFAs，为细菌A的厌氧释磷提供增量碳源[8]，因此植物C中较高的VFAs也可能是由于T细菌发酵蛋白质、葡萄糖等物质形成的。

4. 结论

1）对活性污泥中细菌群落α多样性分析表明，以生活污水为主要进水源的污水处理厂细菌群落丰富度最高，但群落多样性较低，这可能是由于工业废水中存在重金属等毒性物质，重金属含量高会抑制微生物活性，影响微生物的生长。

2）活性污泥细菌群落结构分析表明，3个污水处理厂活性污泥中普遍存在细菌A和细菌T，其中细菌A的相对丰度范围为7.4%~10.3%，细菌T的相对丰度范围为1.4%~2.5%，T细菌的丰度远小于A细菌，这可能与当地气温、运行条件等有关。

3）污水厂进水组分中，蛋白质占24%~30%，多糖占14%~22%，VFAs占5%~8%，水解氨基酸占1.36%~1.38%，游离氨基酸占0.37%~0.45%。进水组分中氨基酸含量与T菌丰度有较高的相关性，也与T菌频繁利用的碳源特点有关。C厂进水VFAs含量较高不仅是因为进水本身含量较高，还可能由于T菌发酵蛋白质、葡萄糖等物质而形成。

文章引用

孙悦,吴敏.污水处理厂聚磷微生物与浮游植物相对丰度及影响因素

废水中砷及其化合物的研究[J]. 水污染与处理, 2021, 09(02): 64-74.

参考

1. ， A.， Lemos， PC， ， G.， Yuan， Z.， ， J.， ， LL， 等人。（2007）在-ical：从微观到宏观尺度。水，41，2271-2300。

2. Varga, E., , H., , J., , P., , J., , A., 等人 (2018) 在 Bio-P —A New by Full-Scale. Water and , 78, 2119-2130 中。

3. 、 R.、 、 J.、 Hien、 N.、 、 G.、 、 JP、 、 PH 等人 (2017) 以及 Niche of and Ca. in . Water , 122, 159-171。

4. -, M., , SJ, , M., Karst, SM, , M. 和 , PH (2017) A 的将以全尺寸呈现。在 , 8, No. 718。

5. ，PH，，SJ，，M.和，M.（2019）重新。在，57，111-118。

6. Kong, YH, , JL 和 , PH (2005) 以及 - in Full-Scale. 和 , 71, 4076-4085。

7. 、 R.、 Hien Thi Thu、 N.、 、 AM、 Niel-sen、 JL、 、 R.、 Le、 VQ 等人 (2013) 属的模型。ISME，7，543-554。

8. 、F.-A.、、MS、、R. 和 、PH（2019）的 Is to in.，7，No. 16。

9. Hien Thi Thu，N.，R.，M.，R.和PH（2015）《小说在-中-下》。和《微观世界》，81，4809-4818。

10. Chen, Y., Lan, S., Wang, L., Dong, S., Zhou, H., Tan, Z., et al. (2017) A: and of and in . , 174, 173- 182。

11. Shu, D., He, Y., Yue, H. 和 Wang, Q. (2016) 以及铁和磷的基因，290，21-30。

12. 吴成强, 杨金翠, 杨敏, 吕文洲. 操作温度对活性污泥特性的影响[J]. 中国给水排水, 2003, 19(9): 5-7.

13.Amann，RI，，W.和，KH（1995）in-Situ of-Cells.，59，143-169。

14. 鞠锋、郭峰、叶玲、夏燕和张婷（2014）4 年内从全规模工厂实现多批次生产，6，80-89。

15. Chao, A., Ma, MC 和 Yang, MCK (1993) 规则和费率。, 80, 193-201。

16. ，EH（1949）.，163，688。

17.，CE（1948）理论。贝尔，27，379-423。

18.叶嘉松. 光暗环境下活性污泥生长衰减及污染物去除研究[D]: [硕士学位论文]. 武汉: 武汉科技大学, 2018.

19. ， A.， Ueda， Y. 和， J. (1998) Qui-none 在和中的作用。和，64， 992-998。

20. Ma, S.-J., Ding, L.-L., Huang, H., Geng, J.-J., Xu, K., Zhang, Y., et al. (2016) DO 对 Force, Cell 和 of 的影响，214，645-652。

21. 何云, 李奎晓, 王嘉伟, 王伟, 范鹏超, 陈星星, 王俊菁. 不同季节城市污水处理厂微生物群落特征[J]. 环境科学, 2021, 42(3): 1488-1495.

22. Ye, L., Shao, M.-F., Zhang, T., Tong, AHY 和 Lok, S. (2011) 在 454-尺度和植物中应用。水，45，4390-4398。

23. ，T.，，T.，，K.，，A.，Ikeda，M.，，T.，等。（2009）食品中的颗粒，高-。和，24，88-96。

24. 、F.、、J.-H.、、E.、、M. 和 、G.（2011）以及 Gut: The Food.，2，No. 93。

25. Zhang, D., Chen, Y., Zhao, Y. 和 Zhu, X. (2010) 废物管理新进展 & , 44, 4802-4808。

26. Kong, YH, Beer, M., , RJ, , KC 和 Rees, GN (2001) ：SBR 中的单螺杆挤出机的发明，24，597-609。

27. 、 L.、、 C.、、 G.、、 S.、、 A. 和 Fava, F. (2012) 固体废物的半定量分析和分析，87，1312-1319。

28. AT, Hien Thi Thu, N., JL 和 PH (2013) 水体中硫酸盐的测定，47，1529-1544。

29.魏敬万. 龙王嘴污水处理厂碳源分割及中试系统中碳源迁移转化研究[D]: [硕士学位论文]. 武汉: 武汉理工大学, 2012.

30. , EY, , SJ, , M., , F.-A., , F., , MC, et al. (2019) 使用拉曼-FISH 检测 Key Popu- 细胞。ISME, 13, 1933- 1946。