大薸对奶牛场废水中耐药基因的去除效果和驱动因子分析

为探究大薸对奶牛场废水的净化效果,该研究选用温室模拟培养结合高通量测序方法,研究大薸对奶牛场废水中耐药基因（Antibiotic Resistance Genes,ARGs）的去除效果及驱动因子。结果显示：对于奶牛场3种实际废水（原水、厌氧池和氧化塘废水）,大薸整体呈现良好的净化效果,废水中大部分ARGs的绝对丰度呈现正去除效果,在原水、氧化塘废水和低浓度厌氧池废水中,大薸处理后ARGs绝对丰度（lg值）分别下降0.25（ermA 和fexA）～3.66（blaOXA-1）、0.08（blaTEM-1）～3.51（strB）和0.09（fexA）～4.07（strB）,而对高浓度厌氧池废水,则仅有9/16的ARGs呈现正去除。经过大薸处理后,不同废水中的微生物多样性和丰度均升高,废水中优势菌种Proteobacteria和Firmicutes相对丰度下降,而Bacteroidetes 和Actinobacteriota相对丰度上升,相较于无植物处理组中微生物群落差异较大。RDA分析结果表明,优势菌属（Hydrogenophaga、Flavobacterium、Bacillus和Gemmobacter）结合环境因子对ARGs变化的解释率分别为77.67%和78.57%,网络分析结果亦表明,ARGs变化与微生物和环境因子密切相关。因此,大薸对ARGs的去除是通过微生物变化和环境因子改变等多种作用共同驱动的。研究结果可为畜禽污水中ARGs污染防控提供理论依据,有助于推动植物生态处理技术的绿色可持续发展。     

基于样品复配的奶牛场粪水近红外光谱氮磷速测模型构建

为提高样品代表性,构建近红外光谱的理想校正模型,实现对奶牛场粪水氮磷含量的速测,本研究基于粪水运移过程代表性暴露位点的原始样品,按照不同比例进行样品复配,填补现场不易采集到的"黑箱"位点样品,运用偏最小二乘法构建了基于最优光谱预处理方法的原样模型、复配模型和融合模型。结果表明:相比原始样品,原样+复配样品总氮、总磷的变异系数分别降低了0.103、0.107,提升了浓度分布均匀性,丰富了粪水光谱信息。相比原样模型,融合模型总氮和总磷的决定系数(R²_pred)分别提升了0.049和0.061,相对分析误差(RPD)分别提升了1.547和0.176。相比复配模型,融合模型总氮和总磷的R²_pred分别提升了0.026和0.022,RPD分别提升了0.470和0.052。验证结果表明,总氮和总磷模型的R²_pred分别为0.903和0.878、RPD分别为2.916和2.508。研究表明,样品复配的方法可有效提高校正集样品的代表性,提升模型预测性能,为还田前粪水养分的快速定量提供技术支撑。     

大薸对规模化奶牛场污水的耐受性和净化效果

为考察大薸对高浓度畜禽污水净化的可行性，通过室内模拟大薸处理奶牛场污水试验，明确大薸在不同类型污水中的生长状况和生理响应，研究大薸对氮、磷和有机物等的净化效果，并通过高通量测序分析微生物群落变化，揭示微生物群落与常规污染物去除之间的关系。结果显示，大薸能够耐受的污水浓度[以化学需氧量（COD_Cr）计]为0~2 000 mg·L^-1原水、0~750 mg·L^-1厌氧池和氧化塘污水。当大薸受到高浓度污水胁迫时，叶绿素含量明显减少，过氧化氢酶、过氧化物酶和超氧化物歧化酶活性明显升高。在耐受范围内，大薸对奶牛场3种污水具有良好的净化效果：0~10 d内对污染物去除较快，10~20 d内去除率上升缓慢；大薸对原水中总氮、氨氮、总磷和CODCr的去除率分别为84.7%~92.7%、90.6%~96.7%、30.0%~93.1%、67.3%~77.2%，而对厌氧池和氧化塘污水的净化效果略差。从微生物角度分析得出，奶牛场污水微生物以变形菌门（Proteobacteria）、厚壁菌门（Firmicutes）和拟杆菌门（Bacteroidetes）为主，且大薸处理组内的微生物群落结构与无植物对照组明显不同，其中蓝藻菌门相对丰度差异最为明显。微生物群落与水体多项指标显著相关（P<0.05），说明微生物在污染物去除中起重要作用。本研究结果验证了大薸处理高浓度畜禽污水的可行性，为奶牛场污水处理提供了理论基础和技术支撑。