萬雨軒,王鑫
(南開大學 環(huán)境科學與工程學院;環(huán)境污染過程與基準教育部重點實驗室,天津 300350)
圖1 氮轉化相關過程Fig.1 Nitrogen transformation
為了更深層次地理解DNRA過程以及其在氮循環(huán)中的重要作用,筆者總結了DNRA過程反應機理,功能微生物及其生理、遺傳調控。對廢水處理中可能影響DNRA過程的因素進行了詳細探討,并介紹了用于評估DNRA過程的兩種方法。
圖2 DNRA過程中硝酸鹽和亞硝酸鹽還原酶的結構及作用機理Fig.2 Structure and mechanism of nitrate and nitrite
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多種參與氮轉化的細菌在污水處理系統(tǒng)中共存,其中,DNRA細菌群落廣泛存在。最近,Wang等[19]對中國不同地區(qū)的污水處理廠的8個處理單元的微生物群落進行分析發(fā)現(xiàn),DNRA細菌群落中Nitrospira豐度最高,其次是Brocadia,Anaeromyxobacter和Geothrix。城市污水處理廠A2/O工藝系統(tǒng)的厭氧池中存在較高的有機物濃度和一定量的硝酸鹽,具備了適合DNRA細菌生存的條件。劉芹等[20]在A2/O工藝處理系統(tǒng)中鑒定出進行DNRA的菌屬主要為Thauera、Hydrogenophaga和Geobacter。但目前針對污水處理廠中DNRA相關微生物的種類、豐度以及與其他微生物群落的種間機制的深入研究還相對較少。
通過對傳統(tǒng)市政污水處理廠的DNRA過程進行評估,發(fā)現(xiàn)DNRA過程在6個不同規(guī)模污水處理廠的全部處理單元中廣泛存在,但對N轉化的貢獻并不顯著[19]。各國已經(jīng)開始實施污水處理廠升級,使用額外的氧化、吸附和過濾技術可能會導致DNRA細菌數(shù)量的增多。北京污水處理廠升級改造后,DNRA細菌與反硝化細菌之間的比率從1.10顯著增加至1.93,DNRA過程貢獻率增大[21]。此外,季節(jié)變化及地理位置差異也會影響DNRA過程在廢水處理中的貢獻。在季風氣候期,印度煉油廠廢水經(jīng)過處理后,氨氮含量與冬季相比增加了9倍,DNRA細菌的豐度增加了3倍,DNRA對硝酸鹽轉化的貢獻率超過反硝化過程[22]。
廢水處理廠采用厭氧氨氧化細菌脫氮時,DNRA過程是維持厭氧氨氧化過程穩(wěn)定進行的關鍵步驟[11]。例如,采用同步硝化、厭氧氨氧化和反硝化工藝(SNAD)處理垃圾滲濾液時,DNRA細菌催化還原硝酸鹽,與氨氧化細菌和厭氧氨氧化細菌協(xié)同作用實現(xiàn)氮的去除[23]。使用氣升式反應器去除低碳氮比廢水中的氮,也是基于厭氧氨氧化、同步硝化反硝化和DNRA的共同作用[24]。因此,即使DNRA過程在廢水處理中的貢獻率不高,但其作用不容忽視。
廢水處理過程中涉及多個氮素轉化反應,其中DNRA與反硝化過程是還原硝態(tài)氮的兩個競爭途徑。兩者都是以有機物或無機物為碳源,在低氧條件下發(fā)生,大部分情況下存在此消彼長的關系。因此,針對DNRA過程潛在影響因素的討論,主要從影響DNRA和反硝化過程之間競爭的因素進行分析。
絕大多數(shù)污水處理廠都以微生物為處理污水的核心,在這種處理方式下,微生物本身的生長需求是污水廠首要解決的問題。因此,污水處理廠通常人工投加甲醇、乙酸和葡萄糖等簡單的有機化合物維持微生物的生長,進而保證脫氮過程順利進行。DNRA細菌可利用多種有機物作為碳源,碳源的化學性質是決定DNRA和反硝化過程競爭的另一個關鍵因素。一些研究表明,葡萄糖的添加會刺激DNRA過程,而其他碳源,如稻草、甘油、甲醇和琥珀酸鹽不促進DNRA,Yin等[38]將該現(xiàn)象歸因于上述碳源是發(fā)酵的不良產(chǎn)物。當使用發(fā)酵碳源作為電子供體時,發(fā)酵過程會產(chǎn)生大量還原劑,有利于DNRA過程[30]。除了針對發(fā)酵型碳源的研究,乙酸鹽作為呼吸型DNRA的底物時,其速率低于發(fā)酵型DNRA,而同作為呼吸型DNRA底物的丙酸鹽,DNRA速率低于乙酸鹽[30]。此外,研究人員發(fā)現(xiàn)[39],與反硝化過程相比,天然有機碳源對DNRA過程的促進作用更大。因此,污水處理廠中可投加發(fā)酵型碳源葡萄糖或者天然有機碳源促進DNRA過程。Carlson等[40]探究了94種碳源對硝態(tài)氮還原終產(chǎn)物的影響,發(fā)現(xiàn)同一碳源對不同微生物DNRA過程的影響并不相同。因此,碳源的選擇還需要結合污水處理廠的微生物種類進行具體分析。
溫度對于微生物的生命活動起決定性的影響,而由微生物介導的DNRA過程在溫度較高的自然區(qū)域反應更劇烈,例如亞熱帶河口、海岸和海洋。在大多數(shù)海岸生態(tài)系統(tǒng)中,DNRA過程的占比和速率隨季節(jié)變化,夏季高溫增加了沉積物耗氧量,創(chuàng)造了更多的還原性條件,有利于DNRA過程[44]。然而,受季節(jié)變化和地理緯度位置的影響,污水處理廠中水溫很難保持恒定,這會導致活性污泥中細菌群落發(fā)生變化,從而影響處理效果[45]。污水處理中,改變溫度可調控硝態(tài)氮通過DNRA過程生成氨根,從而實現(xiàn)資源循環(huán)利用。Lai等[46]針對DNRA過程如何受溫度調控進行了進一步探究,發(fā)現(xiàn)隨著溫度從10 ℃提高到40 ℃,DNRA過程顯著增強。與反硝化過程相比,兩者的速率隨溫度升高均增大,但DNRA速率的增量更大[44]。
pH值的變化會影響亞硝酸鹽還原酶的活性,進而對DNRA和反硝化的機理過程產(chǎn)生影響[47]。反硝化過程的最適pH值范圍為6~8,在此范圍內,反硝化速率隨pH值的增大先增大后減小[48]。而DNRA過程的最適pH值范圍為5~9,與反硝化過程相比,中性及偏堿性的環(huán)境能夠增強DNRA過程對硝態(tài)氮的競爭力[34, 49-50]。在中性和堿性水稻土中,DNRA過程是主要的氮轉化途徑,而在酸性水稻土中,這一過程可忽略不計[51]。根據(jù)DNRA反應式(1),DNRA過程是一個產(chǎn)堿的過程,因此pH值和DNRA過程相互影響,相互制約。
實際污水處理過程中,適當提高水溫、維持中性、偏堿性的環(huán)境更有利于DNRA過程。
廢水中的水質復雜,不同地區(qū)的廢水水質往往存在很大差異,而廢水中含有的其他元素也會影響DNRA過程,例如二價鐵離子和硫化物。在澳大利亞亞拉河口證實了存在Fe2+驅動的DNRA過程(式(4)),添加高含量的Fe2+時會大大抑制反硝化作用,促進DNRA過程[4, 52-53]。Roberts等發(fā)現(xiàn)[54],在有氧條件下,沉積物孔隙水中Fe2+含量的增多會提高DNRA過程的比例,當沉積物孔隙水中的Fe2+含量達到峰值(>400 μmol/L)時,硝酸鹽還原逐漸從反硝化向DNRA轉變。在血清瓶實驗中,高含量的Fe2+使DNRA速率增加了一倍,而反硝化速率卻下降[55]。這一現(xiàn)象可能是由于高含量的Fe2+通過破壞細胞內電子傳輸抑制了反硝化作用,從而促進DNRA過程[52, 56]。在東非卡布諾灣的含鐵水柱中發(fā)現(xiàn)了不同的現(xiàn)象,添加Fe2 +可以不同程度地增強反硝化和DNRA過程,前者比后者高3.3倍,然而,由于技術限制,目前還無法建立確切機制來描述這一過程[57]。此外,最近研究發(fā)現(xiàn)[58-59],電纜細菌可以通過溶解FeS來改變周圍沉積物中的Fe2 +濃度,間接影響反硝化和DNRA過程。Fe2 +可以改變硝酸根還原路徑,廢水中含有高含量的Fe2+時,DNRA過程可能更占優(yōu)勢。
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污水中缺乏有機物作為碳源時,硫化物可以作為無機碳源,為反硝化和DNRA過程提供能源。硫化物也是決定呼吸DNRA和反硝化之間競爭的關鍵因素。最初研究表明[60],緩慢氧化的FeS更有利于反硝化過程,而迅速氧化的H2S產(chǎn)生大量S2-,有利于DNRA過程。游離硫化物(S2-)可以抑制反硝化作用中的N2O或NO還原為N2的過程,從而積累亞硝酸鹽,為DNRA和硫化物代謝提供電子供體[61]。進一步研究發(fā)現(xiàn)[62-63],游離硫化物與硝酸根的比值高會導致DNRA過程占優(yōu),低比例有利于反硝化。當比值大于1.3 mol S/ mol N時,硝酸鹽易通過DNRA途徑還原為氨,硫化物也更偏向于被氧化為硫酸鹽。在波羅的海中也觀察到了同樣趨勢,S2-濃度達到40 μmol/L會刺激反硝化作用,更高的濃度則有利于DNRA過程[64-65]。
目前,針對DNRA過程的測定通常可以采用兩種方法:一是通過nrfA基因對DNRA微生物的數(shù)量和功能基因的豐度進行定量;二是采用15N同位素示蹤技術確定DNRA過程的總轉化率和速率,進而評估DNRA的重要性。
硝酸鹽還原酶在DNRA和反硝化途徑中都很常見,而nrfA基因編碼的周質五血紅素細胞色素c亞硝酸鹽還原酶能夠將DNRA和反硝化過程區(qū)分開[27, 66-67]。nrfA基因在進行DNRA過程的不同細菌中被發(fā)現(xiàn),包括變形菌門、擬桿菌門、厚壁菌門和浮霉菌門等[16, 68]。因此,nrfA基因可以作為DNRA的功能基因,通過PCR定量其基因豐度是評估DNRA潛力的重要方法[69-70]。Li等[71]通過nrfA功能基因定量對中國富營養(yǎng)化程度不同的淺水湖泊的微生物群落進行分析發(fā)現(xiàn),DNRA細菌的豐度和群落結構可能是湖泊富營養(yǎng)化的重要調節(jié)劑。Wang等[19]確定污水處理廠8個處理單元中Nitrospira是主要的DNRA菌屬,所采用的方法也是對nrfA基因進行定量。通過基因定量除了可以確定污水處理廠中DNRA相關微生物的分布,還可以估計DNRA過程的活性。研究發(fā)現(xiàn)[70, 72-73],在不同生態(tài)系統(tǒng)中DNRA過程的活性與nrfA基因的豐度之間存在顯著聯(lián)系,例如河口、河流、海岸和稻田生態(tài)系統(tǒng)等。Shu等[8, 13]通過nrfA基因定量先后證明了厭氧氨氧化、反硝化和DNRA在廢水處理過程中共存;其次,nrfA基因具有較高的豐度,表明廢水處理中DNRA過程不可忽視。
DNRA與反硝化作為兩個競爭性的硝酸鹽還原過程,在廢水處理過程中同時存在。了解影響兩個過程之間競爭的因素,對于更好預測DNRA過程在廢水處理中的發(fā)生和貢獻率具有重要意義。溶解氧、碳源種類、氮源種類、碳氮比、溫度、pH值以及廢水組分等都會不同程度地影響DNRA過程,調控其與反硝化過程之間的競爭。通過優(yōu)化廢水處理中的運行參數(shù),可以使廢水達標排放,同時回收資源,降低運行成本,例如,在高碳氮比的條件下,DNRA優(yōu)于反硝化過程。實際應用中為了確定各參數(shù)的影響,還需要通過nrfA功能基因定量和15N同位素示蹤技術來評估DNRA的活性并量化DNRA的速率和貢獻率。