2.4.2 改变工况条件对SBR系统内污泥相似性指数变化的影响
表 5为用戴斯系数(Dice coefficient)[29]计算出的各污泥样品相似性矩阵,得出各样品的相似性.
表 5 戴斯系数分析PCR-DGGE图谱的相似性矩阵
如表 5所示,样品1~4号分别代表的样品信息同表 4.相似性分析结果可看出,样品3与4相似性最高,为71.0%,样品1与2相似性其次,为63.0%,而样品1与3及2与4的相似性最低,分别为55.0%和55.2%.这说明改变工况条件前后, BPA对照组污泥内菌群结构相似度极高.另一方面,对比空白组和40 mg ˙L-1BPA对照组,由于进水成分的巨大差异,使得两系统分别在两工况条件下的微生物菌群相似性均很低,分别为原工况的55.0%和变工况的55.2%.充分说明进水成分对于SBR系统污泥中微生物群落类别和数量起决定性作用,其对污泥内微生物菌群结构的影响远大于工况条件改变的影响.由于40 mg ˙L-1BPA对照组的污泥总毒性始终大于空白组,同样也说明有毒物质的加入才是引起污泥毒性增加的关键因素.
另外,通过UPGMA(unweighted pair group method with arithmetic averages)算法对样品进行聚类分析[30],如图 6所示.更显著地表明4个样品共分为两大族群,族群间的相似性仅为57%,族群内的样品1与2(空白组污泥系统)相似性为63%,样品3与4(40 mg ˙L-1BPA对照组)相似性为71%.试验运用UPGMA算法与用WPGMA(weighted pair group method with arithmetic averages)算法所做的系统树状图(图略)基本相同.因此断定,应用系统树状图来表示不同污泥样品之间微生物群落的同源性,虽然所用计算方法不同但所得结论基本一致.
图 6 UPGMA算法所得污泥样品的系统树状图
3 结论
(1)改变工况条件对于空白组和BPA对照组周期末出水COD影响不大,虽有小幅波动但基本维持在50 mg ˙L-1左右; 新工况条件下BPA对照组内微生物可有效降解进水中BPA,使得整个试验过程周期末出水BPA含量低于检测限.
(2)改变工况条件加速了稳定阶段单个SBR运行周期内COD的去除速率,减慢了水相BPA的去除速率.
(3)缩短HRT和SRT有利于降低污泥有机毒性,降低剩余污泥处理处置的成本和资源化利用的环境风险.
(4)空白组与40 mg ˙L-1BPA对照组内微生物属两大族群; 工况参数变化会改变污泥内菌群结构,进而造成污泥毒性变化; 而原水中毒性有机物的存在与否则是引起污泥毒性显著差异的主要因素.
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