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https://doi.org/10.1016/j.watres.2019.05.107

• 细菌群落在城市黑臭河流的垂向和纵向组合中均表现出异质性

• 城市黑臭河流中垂向和纵向的细菌群落构建均由物种替代过程主导

• 考虑群落系统发育差异，氨氮被认为是驱动该河流水体中垂向菌群构建的主导因素

• 本研究的结论对城市黑臭水体评估和监测策略提供了改进意见

2015年9月11日住建部发布的《城市黑臭水体整治工作指南》中提出：城市黑臭水体分级的评价指标包括透明度、溶解氧（DO）、氧化还原电位（ORP）和氨氮（NH4+-N）四个理化参数，同时规定进行水体黑臭程度监测时，可沿河流每200~600m间距设置检测点，取样点一般设置于水面下0.5m处，水深不足0.5m时设置在水深的1/2处。然而，研究认为城市黑臭河流由于水动力不足、水循环不畅、水体复氧受阻等原因，在水体的垂直方向上光照强度、溶解氧具有明显分层，使有机质和营养物质垂向上的浓度差异也持续增大，而这种理化参数的垂直分层现象会引起微生物群落在垂向上的分布和结构特征也发生变化。由此可知，黑臭河流中的微生物生态异质性不仅仅体现在河流的纵向点位之间，分析黑臭河流中不同空间组合的微生物群落分布和结构特征，并探索驱动群落演替的主要环境因素，对提高城市黑臭河流生态监测和评价的效果具有重要意义。

目前，普遍采用典型相关性分析（CCA）和多元回归树（MRT）分析等方法来探究环境因子对微生物群落的影响。这些方法以OTU丰度和理化组成为原始数据，计算理化因子对OTU丰度变化的解释度，找到相对最优的指标。然而，生态学学者们研究认为，微生物群落的演替是由随机性和确定性过程共同作用的，传统的相关性分析并不能体现生态构建过程和与环境因子之间的交互关系。确定性过程是指由非生物和生物因素施加的生态选择，这些因素影响着物种的环境适应性，从而决定了微生物群落的组成和相对丰度；与此相反，随机过程则涉及随机的出生、死亡和扩散事件。尽管确定性和随机性过程同时调节生态群落的构建，但只有确定性因素可以被人为调控以改变菌群的演替，因此如何识别菌群构建过程中起主导驱动作用的确定性因子显得尤为重要。目前，将随机性-确定性生态构建模型引入城市黑臭河流中不同空间组合的微生物群落演替机制的研究，在国内水环境生态领域中尚未见普遍报道。因此，本文以南京市典型黑臭河流金川河为研究区域，对河流水体中纵向和垂向的细菌群落组合进行高通量测序分析，并采用基于微生物群落系统发育差异所构建的随机性-确定性生态模型来探究不同群落组合的构建过程与环境理化因素的相关性，以期为城市黑臭河流的监测与评价方案提供科学指导和理论支撑。

根据高通量测序所得的数据，结合非度量多维尺度分析（NMDS）和相似性分析（ANOSIM）结果可知，纵向样点之间细菌群落的不相似性比垂向样点之间的不相似性更为显著。根据Baselga提出的生物群落贝塔多样性的计算方法，进一步探究水体中细菌群落的纵向和垂向分布格局。在本研究中，纵向样点之间的距离（1～2km）远大于垂向样点之间（10～20cm），但两者的贝塔多样性指数差距较小（垂向βSOR = 0.53±0.05；纵向β’SOR = 0.59±0.03），从单位距离的不相似度来比较，垂向不同样点细菌群落间的不相似性差异不可忽略。该结论有利于证实城市黑臭河流中细菌群落在纵向和垂向上均存在分布和组成上的异质性的推测。

考虑细菌群落的系统发育差异，运用基于最小分类群指数βNTI的随机性-确定性理论来识别主导菌群组合的驱动因子。研究表明水中垂向菌群构建的确定性驱动因素为氨氮（P<0.1），随着氨氮浓度在垂向水体中的梯度越大，构建过程由偏向确定性过程中的同向选择（βNTI<-2）变为偏向随机性过程（-2<βNTI<2），最后偏向确定性过程中的变种选择（βNTI>2）。即随着垂向两点之间氨氮的差异（ΔNH4+-N）增大，水体垂向上细菌群落构建过程更偏向确定性。氨氮被确定为驱动河流水中垂向细菌群落组合的主导驱动因素，与《城市黑臭水体整治工作指南》中提出的黑臭水体分类指标相一致。黑臭河流中，垂向水层间细菌群落的差异越小，越不容易分层，则水体的生态健康状况越好。因此在监测河流生态健康状况时还应考虑垂向上主导因素氨氮的梯度（ΔNH4+-N），即应在河流垂向上增设监测点位，以便更准确地评估河流生态健康。该分析方法及所得结论均具有创新性和前瞻性，对城市黑臭河流的管理和保护提供了理论指导。

1.城市黑臭河流在垂向和纵向剖面上表现出不同的理化特征，由此也在垂向和纵向形成了特定的细菌组合模式，上覆水和沉积物之间的细菌群落组成和结构差异最大，而对于同一介质中，垂直样点间的群落相似性差异相对较小。

2.从微生物群落生态学的角度来看，该河流中的贝塔多样性模式主要是由于环境分类或空间限制下某些物种被其他物种替代引起的。

3.基于随机性-确定性过程生态构建模型，识别出氨氮和氧化还原电位分别是城市黑臭河流中垂向和纵向细菌群落的主要环境驱动力。

4.本研究中所运用的识别微生物群落构建驱动因素的模型可以应用于其他城市河流系统，我们的研究为评估监测城市黑臭城市河流的采样策略的改进提供了重要科学支撑。

图1  城市黑臭河流中驱动细菌群落构建的环境因子识别（来自文章原图）