Identifying the Mechanisms behind the Positive Feedback Loop between Nitrogen Cycling and Algal Blooms in a Shallow Eutrophic Lake  

淺水富營養(yǎng)化湖泊中氮循環(huán)與藻華之間正反饋機制的研究  

來源：Water 2021, 13, 524

《水》，2021年，第13卷，文章編號524

 

摘要

描述了藻華在淡水生態(tài)系統(tǒng)中頻率、強度和持續(xù)時間增加，與氮循環(huán)相關(guān)。研究通過在太湖進行高分辨率沉積物研究，評估不同氮組分的積累速率如何響應(yīng)藻華，旨在理解湖泊環(huán)境中氮循環(huán)的機制。研究發(fā)現(xiàn)，不同藻生物量分解改變了沉積物-水界面的硝化和反硝化過程：低藻生物量促進了經(jīng)典氮循環(huán)（硝化與反硝化平衡），而高藻生物量導(dǎo)致的極端缺氧限制了硝化作用，從而因缺乏底物而抑制了反硝化。這揭示了氮與富營養(yǎng)化之間正反饋機制的主要因素——反硝化底物缺乏，并強調(diào)該反饋可能不可逆。  

 

研究目的

旨在識別淺水富營養(yǎng)化湖泊中氮循環(huán)與藻華之間正反饋機制的具體機理，特別是評估藻華分解對沉積物氮轉(zhuǎn)化過程（硝化和反硝化）的影響，以及微生物活動在氮積累和去除中的作用。  

 

研究思路

在太湖（典型淺水富營養(yǎng)化湖泊）選擇代表性采樣點，進行原位和實驗室實驗。首先，使用高分辨率技術(shù)（如DGT、HR-peeper和Unisense微電極）原位測量沉積物剖面中的氮組分（NH4+-N、NO3--N、NO2--N）、DO、NO、N2O和DOM。其次，采集沉積物巖心，在環(huán)形水槽中模擬自然條件，穩(wěn)定后測量pH、ORP和微生物活動。然后，通過高通量測序分析微生物群落組成和功能基因（如nosZ）。最后，結(jié)合擴散通量計算和冗余分析（RDA），量化環(huán)境因子對氮循環(huán)過程的控制作用，并建立概念模型。  

 

測量的數(shù)據(jù)及研究意義：  

1. 水質(zhì)參數(shù)（表1）：包括pH、ORP、DO、NH4+-N、NO3--N、NO2--N、SRP和Chl-a。研究意義：提供采樣點基礎(chǔ)環(huán)境特征，識別藻華程度與營養(yǎng)鹽濃度的關(guān)聯(lián)（如高藻站點FDG和YL的氮磷濃度更高），幫助理解藻華對水化學(xué)的影響。  

 

2. 沉積物剖面數(shù)據(jù)：  

   ? DO濃度（圖2）：測量溶解氧在沉積物中的垂直分布。研究意義：揭示藻華分解導(dǎo)致的缺氧程度（如高藻站點DO滲透深度僅8-12.7mm），為理解硝化受限提供關(guān)鍵環(huán)境背景。  

 

   ? NO和N2O濃度：使用Unisense微電極原位測量。研究意義：直接反映反硝化過程活性（如DGH-2站點NO和N2O隨深度增加），幫助評估氮轉(zhuǎn)化速率和溫室氣體排放潛力。  

 

   ? DIN組分（NH4+-N、NO3--N、NO2--N）（圖3）：通過AMP-TH DGT和HR-peeper獲取高分辨率數(shù)據(jù)。研究意義：顯示氮組分在沉積物-水界面的擴散梯度（如NO3--N在SWI的沉降趨勢），揭示藻華對氮積累和遷移的直接影響。  

 

   ? DOM吸收系數(shù)a(254)（圖4）和熒光組分：測量孔隙水DOM特征。研究意義：闡明藻華分解對有機質(zhì)來源和組成的影響（如高藻站點DOM以類腐殖酸為主），幫助理解DOM如何促進反硝化底物供應(yīng)。  

 

3. 微生物和基因數(shù)據(jù)：  

   ? 微生物群落組成：16S rRNA測序分析。研究意義：識別優(yōu)勢菌群（如Proteobacteria）與氮循環(huán)功能的關(guān)聯(lián)，證明微生物活動對氮轉(zhuǎn)化的調(diào)控作用。  

 

   ? nosZ基因豐度（圖6）：qPCR定量反硝化菌基因。研究意義：量化反硝化潛力（如FDG站點豐度隨深度增加），揭示藻華對微生物氮去除能力的抑制。  

 

   ? RDA分析（圖5）：關(guān)聯(lián)環(huán)境因子與微生物群落。研究意義：確定主導(dǎo)控制因素（如NO3--N和sphingobium在深層沉積物的相關(guān)性），解釋氮循環(huán)的垂直異質(zhì)性。  

 

4. 擴散通量數(shù)據(jù)（圖7）：計算DIN在沉積物-水界面的表觀擴散通量。研究意義：量化氮釋放或沉降方向（如高藻站點NH4+-N向上擴散），直接證明沉積物從匯向源的轉(zhuǎn)變，支持正反饋機制模型。  

 

結(jié)論：  

1. 不同藻生物量分解不改變深層沉積物氮組分的主控因素（如sphingobium和NO3--N主導(dǎo)），但顯著改變沉積物-水界面的硝化與反硝化過程：低藻生物量維持經(jīng)典氮循環(huán)平衡，高藻生物量導(dǎo)致缺氧抑制硝化，進而限制反硝化底物供應(yīng)。  

2. 高藻生物量引發(fā)的極端缺氧是正反饋機制的核心，它減少氮去除率（反硝化受限），增加沉積物NH4+-N積累和向上擴散風(fēng)險，從而促進藻華反復(fù)發(fā)生。  

3. 正反饋機制可能不可逆，需技術(shù)干預(yù)；但富營養(yǎng)化也可能降低N2O排放，顯示溫室氣體與富營養(yǎng)化間無簡單正相關(guān)。  

 

使用丹麥Unisense電極測量數(shù)據(jù)的研究意義：  

丹麥Unisense電極用于原位測量沉積物剖面中的NO和N2O濃度，這些數(shù)據(jù)具有高時空分辨率（響應(yīng)時間<10秒，測量間隔小于傳感器直徑）。研究意義在于直接捕捉微生物氮轉(zhuǎn)化過程的動態(tài)變化：NO作為氮循環(huán)的信號分子（參與反硝化、ANAMMOX等），其濃度變化（如FDG站點在-4.8mm處的峰值3.12μM L-1）指示了反硝化中間產(chǎn)物的累積；N2O測量（如DGH-2站點濃度最高達148.4 nM L-1）則量化了反硝化終產(chǎn)物和溫室氣體排放通量。結(jié)合ORP和DO數(shù)據(jù)（圖2），這些高分辨率原位數(shù)據(jù)揭示了藻華分解如何通過缺氧環(huán)境促進反硝化路徑（如2NO + 2e- + 2H+ → N2O + H2O），但同時也因硝化受限而減少底物供應(yīng)，從而抑制整體氮去除效率。這為模型提供了實證基礎(chǔ)，證明了環(huán)境因子（如DO）對微生物功能（nosZ基因表達）的直接調(diào)控作用，并強調(diào)了原位技術(shù)在量化生態(tài)系統(tǒng)反饋機制中的不可替代性。