CN111118128A - 一种利用微生物群落图谱解析河流水体污染来源的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种利用微生物群落图谱解析河流水体污染来源的方法,包括如下步骤:采样位点布设,微生物群落图谱识别,污染源影响率计算和污染来源解析。该河流水体污染来源解析方法是基于微生物群落图谱的差异,利用质量平衡模型计算污染源影响率,实现基于微生物群落图谱的河流水体污染来源解析,为环境水体的监测和治理提供技术支持。
Description
技术领域
本发明涉及一种解析河流水体污染来源的方法,尤其是一种利用微生物群落图谱解析河流水体污染来源的方法。
背景技术
水环境污染是全球性问题,而我国作为世界人口最多、经济体量最大的发展中国家,同时面临着水资源短缺和水环境污染问题。我国南方地区水量丰沛、河网交错、水系复杂,河流污染物的迁移扩散速度较快且难以溯源。因此,南方河网水环境的监测与治理要求更高。
目前,利用微生物进行水质监测主要通过评价肠球菌、大肠杆菌等指示性微生物,通过对水体中指示性微生物浓度的监测实现水质评价的目的,但是该方法局限性较大。利用单一源指示性微生物进行污染来源解析的方法受环境因子影响程度远大于微生物群落,且该方法只针对粪便污染,对其他污染源影响无法做到准确识别。一般来说,不同污染源中的微生物群落图谱具有较大差异,因此可以利用该特性对污染源进行区分。
发明内容
发明目的:提供一种利用微生物群落图谱解析河流水体污染来源的方法,能够实现河流水体污染来源解析,为环境水体的监测和治理提供技术支持。
技术方案:本发明所述的利用微生物群落图谱解析河流水体污染来源的方法,包括如下步骤:
步骤1,沿监测河流的流向依次布设各个河流采样位点,且在监测河流区域内的各个潜在污染源处布设各个污染源采样位点,并根据潜在污染源确定潜在污染源类型;
步骤2,对各个河流采样位点以及污染源采样位点处所采集水样中的微生物样本进行高通量测序,再对高通量测序结果进行质控和聚类处理得到分类单元丰度表作为微生物群落图谱;
步骤3,将微生物群落图谱导入质量平衡模型计算出各个潜在污染源在各个河流采样位点处的污染源影响率;
步骤4,根据污染源影响率进行污染来源解析,确定出各个河流采样位点处的污染来源。
进一步的,步骤1中,在根据河流沿岸区域确定潜在污染源时:若河流流经区域中存在工业园区,则将园区内的主要工业类型作为潜在污染源;若河流流经区域中存在人口密集居住区,则将市政污水和畜禽养殖废水作为潜在污染源。
进一步的,步骤2中,微生物样本是通过0.22μm微孔滤膜抽滤获得的。
进一步的,步骤2中,在进行高通量测序时,对微生物样本的16s rDNA的V4区进行高通量测序,再对高通量测序结果进行质控和聚类处理得到分类单元丰度表作为微生物群落图谱。
进一步的,步骤3中,污染源影响率的计算方法是采用基于贝叶斯方程和吉布斯抽样的质量平衡模型。
进一步的,步骤3中,在计算污染源影响率时,先进行预计算,获取各个河流采样位点的污染源影响率,筛选出污染源影响率最低的河流采样位点作为控制位点来表征自然来源影响;再进行二次计算,将控制位点、污染源采样位点以及其余各个河流采样位点的微生物群落图谱重新导入质量平衡模型计算出污染源在各个河流采样位点的实际污染影响率。
进一步的,步骤4中,在进行污染来源解析前,先在污染源影响率大于影响率阈值的监测河流区域增加潜在污染源的污染源采样位点,从而对污染影响程度较高的污染源进一步细化,再根据增加的潜在污染源确定增加相应的污染源类型,再重复执行步骤2和3,重新获取增加潜在污染源后各个河流采样位点处的污染源影响率。
本发明与现有技术相比,其有益效果是:利用高通量测序技术和质量平衡模型二次计算方法实现基于微生物群落图谱的污染来源解析,高通量测序技术可反映不同微生物种群之间的相对丰度,与基于实时定量荧光扩增定量解析指示性微生物相比,高通量测序技术可以提供更多的微生物种群多样性信息,同时利用微生物群落图谱计算污染源影响率的方法也更加稳定。采用二次计算方法可排除自然源影响,较一次计算方法具有更高的解析率和解析精准度。
附图说明
图1为本发明解析河流水体污染来源的方法流程图;
图2为本发明实施例中河流主要污染源及影响率所占比例示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明技术方案进行详细说明,但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。
实施例1:
如图1所示,本发明公开的利用微生物群落图谱解析河流水体污染来源的方法,包括如下步骤:
步骤1,沿监测河流的流向依次布设各个河流采样位点,且在监测河流区域内的各个潜在污染源处布设各个污染源采样位点,并根据潜在污染源确定潜在污染源类型;
步骤2,对各个河流采样位点以及污染源采样位点处所采集水样中的微生物样本进行高通量测序,再对高通量测序结果进行质控和聚类处理得到分类单元丰度表作为微生物群落图谱;
步骤3,将微生物群落图谱导入质量平衡模型计算出各个潜在污染源在各个河流采样位点处的污染源影响率;
步骤4,根据污染源影响率进行污染来源解析,确定出各个河流采样位点处的污染来源。
进一步的,步骤1中,在根据河流沿岸区域确定潜在污染源时:若河流流经区域中存在工业园区,则将园区内的主要工业类型作为潜在污染源;若河流流经区域中存在人口密集居住区,则将市政污水和畜禽养殖废水作为潜在污染源。
进一步的,步骤2中,微生物样本是通过0.22μm微孔滤膜抽滤获得的。
进一步的,步骤2中,在进行高通量测序时,对微生物样本的16s rDNA的V4区进行高通量测序,再对高通量测序结果进行质控和聚类处理得到分类单元丰度表作为微生物群落图谱。
进一步的,步骤3中,污染源影响率的计算方法是采用基于贝叶斯方程和吉布斯抽样的质量平衡模型。
进一步的,步骤3中,在计算污染源影响率时,先进行预计算,获取各个河流采样位点的污染源影响率,筛选出污染源影响率最低的河流采样位点作为控制位点来表征自然来源影响;再进行二次计算,将控制位点、污染源采样位点以及其余各个河流采样位点的微生物群落图谱重新导入质量平衡模型计算出污染源在各个河流采样位点的实际污染影响率。
进一步的,步骤4中,在进行污染来源解析前,先在污染源影响率大于影响率阈值的监测河流区域增加潜在污染源的污染源采样位点,从而对污染影响程度较高的污染源进一步细化,再根据增加的潜在污染源确定增加相应的污染源类型,再重复执行步骤2和3,重新获取增加潜在污染源后各个河流采样位点处的污染源影响率。
本发明在某河段进行实施验证,该河段流经区域包括工业园区和城乡结合区域,水质易受到生活源及工业源影响,利用本发明的方法对该河端的污染来源进行解析的实施步骤为:
(1)在选定河段上游至下游依次布设4个采样位点:A1~A4。
(2)工业园区中以机械加工和化工企业为主,故将机械加工厂和化工厂作为潜在污染源;由于该河段流经城乡结合区域,常住人口较密集,则同时将市政污水和畜禽养殖废水作为潜在污染源,因此基于上述区域特征,针对以上4类潜在污染源,在12家企业的排水出口进行污染水样采集,包括机械加工厂3家、化工厂3家、市政污水处理厂3家以及畜禽养殖场3家。
(3)针对该河段上以及潜在污染源的污水处理厂出口共采集16个样本(4个河流样本,12个污染源样本),样本经0.22μm微孔滤膜抽滤获取微生物样本后提取DNA,并对16srDNA的V4区进行高通量测序,测序结果经质控、聚类处理得到分类单元丰度表,该表即为微生物群落图谱。
(4)将分类单元丰度表导入质量平衡模型计算各污染源影响率,结果显示上游A1位点受外源影响较小,因此将A1位点作为控制位点表征自然来源影响;A2~A4位点主要受工业源中的化工企业影响,因此,在对工业园区进行调研后增加污染源印染厂1家和电镀厂2家,并对新增污染源水样中的微生物样本进行高通量测序。
(5)将A1位点作为自然来源影响,与新增污染源位点(印染厂1家、电镀厂2家)、上述12个污染源位点和3个河流位点(A2~A4)共同聚类处理得到新的分类单元丰度表。将该新的分类单元丰度表导入质量平衡模型进行二次计算,得到污染源在河流各位点的影响率,如图2所示。计算结果显示,印染厂、机械加工厂、化工厂、电镀厂、市政污水处理厂和自然来源影响基本能够解释该河流微生物群落影响来源(92.60%),解析结果显示该河段微生物群落受外源影响率为33.49%~46.68%。其中,A2和A3位点主要受化工厂影响,A4位点受印染厂影响较大,生活污水影响集中在A2和A4位点。
如上所述,尽管参照特定的优选实施例已经表示和表述了本发明,但其不得解释为对本发明自身的限制。在不脱离所附权利要求定义的本发明的精神和范围前提下,可对其在形式上和细节上作出各种变化。
Claims (7)
1.一种利用微生物群落图谱解析河流水体污染来源的方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,沿监测河流的流向依次布设各个河流采样位点,且在监测河流区域内的各个潜在污染源处布设各个污染源采样位点,并根据潜在污染源确定潜在污染源类型;
步骤2,对各个河流采样位点以及污染源采样位点处所采集水样中的微生物样本进行高通量测序,再对高通量测序结果进行质控和聚类处理得到分类单元丰度表作为微生物群落图谱;
步骤3,将微生物群落图谱导入质量平衡模型计算出各个潜在污染源在各个河流采样位点处的污染源影响率;
步骤4,根据污染源影响率进行污染来源解析,确定出各个河流采样位点处的污染来源。
2.根据权利要求1所述的利用微生物群落图谱解析河流水体污染来源的方法,其特征在于,步骤1中,在根据河流沿岸区域确定潜在污染源时:若河流流经区域中存在工业园区,则将园区内的主要工业类型作为潜在污染源;若河流流经区域中存在人口密集居住区,则将市政污水和畜禽养殖废水作为潜在污染源。
3.根据权利要求1所述的利用微生物群落图谱解析河流水体污染来源的方法,其特征在于,步骤2中,微生物样本是通过0.22μm微孔滤膜抽滤获得的。
4.根据权利要求1所述的利用微生物群落图谱解析河流水体污染来源的方法,其特征在于,步骤2中,在进行高通量测序时,对微生物样本的16s rDNA的V4区进行高通量测序,再对高通量测序结果进行质控和聚类处理得到分类单元丰度表作为微生物群落图谱。
5.根据权利要求1所述的利用微生物群落图谱解析河流水体污染来源的方法,其特征在于,步骤3中,污染源影响率的计算方法是采用基于贝叶斯方程和吉布斯抽样的质量平衡模型。
6.根据权利要求1所述的利用微生物群落图谱解析河流水体污染来源的方法,其特征在于,步骤3中,在计算污染源影响率时,先进行预计算,获取各个河流采样位点的污染源影响率,筛选出污染源影响率最低的河流采样位点作为控制位点来表征自然来源影响;再进行二次计算,将控制位点、污染源采样位点以及其余各个河流采样位点的微生物群落图谱重新导入质量平衡模型计算出污染源在各个河流采样位点的实际污染影响率。
7.根据权利要求1所述的利用微生物群落图谱解析河流水体污染来源的方法,其特征在于,步骤4中,在进行污染来源解析前,先在污染源影响率大于影响率阈值的监测河流区域增加潜在污染源的污染源采样位点,再根据增加的潜在污染源确定增加相应的污染源类型,再重复执行步骤2和3,重新获取增加潜在污染源后各个河流采样位点处的污染源影响率。
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