引用本文
范功端, 林修咏, 王书敏, 罗劲, 谢志刚, 李强. 生物滞留系统间隙水DOM三维荧光光谱特征分析[J]. 光谱学与光谱分析, 2018,38(4): 1139-1145.
FAN Gong-duan, LIN Xiu-yong, WANG Shu-min, LUO Jing, XIE Zhi-gang, LI Qiang. Compositional Characteristics of Interstitial Water Dissolved Organic Matter in Bioretention Systems with Different Filling[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2018,38(4): 1139-1145.
Doi:10.3964/j.issn.1000-0593(2018)04-1139-07  
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生物滞留系统间隙水DOM三维荧光光谱特征分析
范功端1,*, 林修咏1,2, 王书敏1,2,*, 罗劲1, 谢志刚2, 李强2
1. 福州大学土木工程学院, 福建 福州 350116
2. 重庆市环境材料与修复技术重点实验室(重庆文理学院), 重庆 402160;
*通讯联系人 e-mail: fgdfz@fzu.edu.cn; wangshumin5103@sina.com

作者简介: 范功端, 1984年生, 福州大学土木工程学院副教授 e-mail: fgdfz@fzu.edu.cn

收稿日期: 2017-04-19 接受日期: 2017-10-26
基金: 国家自然科学基金青年科学基金项目(51409030, 51308123), 中国博士后科学基金项目(2014M561856), 中国住建部科技项目(2014-k7-05), 重庆市自然科学基金项目(CSTC2016JCYJA2178), 重庆高校创新团队建设计划项目(CXTDX201601037)资助
摘要

为探明不同淹没区填料对生物滞留系统的净水效果的影响, 采用三维荧光光谱研究间隙水溶解性有机物的组成成分和时间分布特征。 三维荧光光谱显示, 海绵铁环境间隙水中主要有机组分为微生物代谢产物(Ⅳ), 火山岩与碎砖块中为类腐殖质(Ⅲ+Ⅴ); 碎石块类腐殖质(Ⅴ)、 简单芳香类蛋白(Ⅰ+Ⅱ)和微生物代谢产物(Ⅳ); 48 h后海绵铁和碎砖块相关联的水生环境中DOM的荧光峰削弱, 而火山岩和碎石块相关联水生环境中DOM的荧光峰增强。 出水的类腐殖质组分(Ⅲ+Ⅴ)荧光积分体积均有降低(平均58.04%), 芳香类蛋白组分(Ⅰ+Ⅱ)均有上升(平均65.36%)。 海绵铁去除溶解性有机物效果最好(84.52%), 火山岩(77.25%)和碎砖块(77.90%)较好, 碎石块(29.20%)最差。 间隙水中有机物主要来源于微生物的代谢活动(HIX<4)。 与类腐殖质相反, 芳香类蛋白易被微生物利用, 对微生物代谢活动和硝态氮反硝化有促进作用。 生物滞留系统在设计时宜采用碎砖块和海绵铁填料, 外加碳源宜选用易被微生物利用的有机物。

关键词: 三维荧光分析; 生物滞留系统; 填料; 溶解性有机物; 脱氮
中图分类号:O657.3 文献标志码:A
Compositional Characteristics of Interstitial Water Dissolved Organic Matter in Bioretention Systems with Different Filling
FAN Gong-duan1,*, LIN Xiu-yong1,2, WANG Shu-min1,2,*, LUO Jing1, XIE Zhi-gang2, LI Qiang2
1. College of Civil Engineering, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China
2. Chongqing Key Laboratory of Environmental Material and Restoration Technology, Chongqing University of Arts and Sciences, Chongqing 402160, China
Abstract

To find out the impact of different saturation filling in the treatment process of bioretention systems, composition and dynamics of dissolved organic matter in runoff were analyzed using three-dimensional excitation emission matrix fluorescence spectroscopy (EEM). The results indicated that the major organic compounds of interstitial water were microbial metabolites from sponge iron, fulvic-like substances from brick bat and volcanic, and aromatic protein-like substances, fulvic-like substances and biometabolism from chippings. After 48 h treatment, fluorescence peakof interstitial water associated with fulvic-like and brick bat were weakened, but volcanic and chippings were strengthened. The best purification of organic substance was obtained by sponge iron at 84.52%, followed by volcanic and brick bat at 77.25% and 77.90% respectively, and chippings at 29.20%. Thevolume fluorescence integral of fulvic-like substances in effluent of bioretention decreased to 58.04% on average, but aromatic protein-like substances increased on average to 65.36%. HIX of all samples were smaller than 4, which means the organic compounds mainly come from microorganism supersession activity. Aromatic protein-like substances degraded by microbes easily, which could promote microorganism activity and nitrogen removal by denitrification. The design suggests that sponge iron and brick bat would be better as the saturation filling. External carbon source would be able to choose organic compounds which are easily utilized by microbe.

Keyword: Three-dimensional excitation emission matrix fluorescence spectroscopy (EEM); Bioretention; Dissolved organic matter; Filling; Denitrification

引 言

随着城市化发展, 面源污染不断加剧, 雨水径流冲刷路面后携带的氮、 磷和有机物已经成为自然水系的主要污染来源之一[1, 2], 若不加以控制则会加剧水体富营养化[3]。 生物滞留系统是一种构造简单, 投资成本低, 能耗少的雨水处理措施, 已经被广泛的应用于削减降雨洪峰。 但其对于污染物的去除效果的表现却不稳定, 如何去除氮素污染更是生物滞留系统研究的难点。 Hunt[4]与Kim[5]等的研究发现淹没层的设置对生物滞留系统脱氮效果有极大的影响。 Zinger等[6]发现当淹没层内含有充足的有机碳源时, 系统对于硝态氮的去除效率能够有效提升。 Deng等[7]研究发现底层基质对微生物代谢活动有着重要影响。 因此, 对溶解性有机物(dissolved organic matter, DOM)在生物滞留系统淹没区的代谢特点进行研究有助于分析和提高系统的脱氮效能。

DOM在水生生态系统中扮演着重要角色, 影响着水生环境中生化性质[8]。 三维荧光光谱分析是DOM组分研究的最有效手段之一, 并已被应用于污水处理过程的控制和参数的调试当中[9]。 Mostofa等[10]研究发现通过分析三维荧光图谱中不同位置荧光峰, 能够定性分析样品的DOM组成及其性质。 He等[11]通过荧光区域积分体积分析, 能够得到不同组分有机物的主要成分及其相对含量, 并从侧面分析水生环境中微生物的活动特性[12]。 目前, 针对生物滞留系统中的DOM荧光特征的研究还比较少, 且DOM特征和系统脱氮能力之间的关系还未知。 因此, 本研究设计不同淹没区填料的生物滞留系统, 对比不同淹没层填料下生物滞留系统的污染物去除效果和DOM组分变化过程, 研究不同类型的填料对滞留水DOM组成和系统脱氮效果的影响, 旨在为强化生物滞留系统脱氮效果的设计提供理论依据。

1 实验部分
1.1 生物滞留系统构建

生物滞留系统装置材料为有机玻璃, 尺寸为直径26 cm, 高1.2 m的圆柱体(详见图1)。 生物滞留柱内自上而下分别填充有植被层、 土壤层(0.4 m)、 沙滤层(0.2 m)和淹没层(0.2 m)。 小试系统设计将两个生物滞留柱串联形成二级串联, 两个生物滞留柱底部通过PVC管道连接, 第一级为下向流态, 第二级为上向流态, 自第二级中部沙滤层位置出水。 植被层选用麦冬草(Ophiopogon japonicus), 种植密度为80株· m-2; 土壤层土壤选用红壤, 以土∶ 沙=2∶ 8的比例混合均匀后进行填充; 沙滤层为沙粒, 防止土壤层土质泄露; 淹没层填充有粒径3~5 mm的填料。 实验系统装置共4组, 主要区别在淹没层采用不同的填料进行填充, 分别为碎砖块(系统A)、 海绵铁(系统B)、 火山岩(系统C)和碎石块(系统D)。

图1 生物滞留系统结构示意图Fig.1 Schematic drawing of bioretention system

1.2 原水配置与采样

实验过程中生物滞留系统处理的原水为人工配置的模拟雨水, 利用KNO3, (NH4)2SO4, KH2PO4, 葡萄糖和自然风干土壤配置, 污染浓度参考何强等[13]研究, 配置后测定原水水质为TN 13.03 mg· L-1, NO3-N 6.74 mg· L-1, NH4-N 4.47mg· L-1, DON 1.82 mg· L-1, TP 0.47 mg· L-1, DOC 236.75 mg· L-1和TSS 142 mg· L-1。 进水方式为上部进水, 进水负荷12 L· h-1, 时长2 h。 收集模拟雨水原水和生物滞留小试系统的所有出水, 并采集实验后的6, 12, 18, 24, 36和48 h系统间隙水。

1.3 检测方法

样品的预处理采用0.45 μ m的滤膜进行过滤。 DOM三维荧光光谱采用荧光光度计检测(HITACHI F-7000型), 仪器检测参数为: 光源150 W氙灯、 光电倍增管电压为530 V、

激发和发射狭缝宽度均为5 nm、 激发波长λ ex扫描范围为200~400 nm, 发射波长λ em扫描范围为220~550 nm、 扫描速度为12 000 nm· min-1。 DOC采用TOC分析仪测定(Analytikjena multi N/C 2100s), 其余水质指标测定方法参照《水和废水检测分析方法》[14]。

1.4 分析方法

三维荧光数据通过减去空白值和内插值法修正去除瑞利散射和拉曼散射的影响, 对荧光区域的分区见表1。 利用MATLAB 2009 中的DOMfluor工具箱进行荧光光谱区域积分分析(fluorescence regional integration, FRI)[15], 通过计算不同区域的积分体积并进行对比能够分析区域对应的溶解性有机组分的相对含量。

表1 荧光区域划分及其来源[15] Table 1 Fluorescent partition and source[15]

三维荧光光谱制图采用Origin 9.0, 使用SigmaPlot 12.5进行相关性分析。

2 结果与讨论
2.1 有机物及氮素去除效果分析

四种不同填料组成的生物滞留系统的出水和48 h污染去除率见表2。 海绵铁(系统B)对于DOC短时间去除效果最好(88.70%), 在48 h后仍保持较好水平(84.52%); 碎砖块(系统A)、 火山岩(系统C)和碎石块(系统D)对DOC短时间去除效果分别为58.73%, 63.31%和54.66%, 48 h后碎砖块(系统A)和火山岩(系统C)对DOC的去除率分别提升至77.90%和77.25%, 而碎石块(系统D)的去除率反而降低到29.20%。 可见海绵铁填料对DOC的去除效果最好; 碎石块和火山岩去除DOC需要48 h才能达到较好去除率; 碎石块的DOC去除率较差, 且浓度会随时间上升。 不同填料对TN去除能力和DOC的去除有一定相似性, 可见填料类型对于生物滞留系统的污染物去除能力有较大影响, 这与不同填料的淹没环境中含有的微生物群落结构和微生物量差异有关[16]。

表2 不同生物滞留系统污染物去除率 Table 2 Pollution removal rate ofdifferent bioretention system
2.2 三维荧光光谱分析

原水、 不同填料下出水和48 h后间隙水的三维荧光光谱见图2。

图2 样品的三维荧光光谱图
Input: 进水; A: 碎砖块; B: 海绵铁; C: 火山岩; D: 碎石块; Output: 出水; 48 h: 48小时Fig.2 Three-dimensional fluorescence spectroscopy of sample

由图2可知, 原水的荧光峰在Ⅱ , Ⅲ , Ⅳ 和Ⅴ 区, 有机物组分为简单芳香类蛋白、 微生物代谢产物和类腐殖质等有机物, 类腐殖质相对含量较高。 出水中, 系统A和C主要荧光峰为Ⅲ 和V区; 系统B为Ⅳ 区; 系统D为Ⅱ , Ⅲ 和Ⅴ 区。 可见, 碎砖块组和火山岩组出水的主要有机物组成为类腐殖质, 由荧光强度减弱可知其相对含量降低; 海绵铁组出水的荧光峰转移到Ⅳ 区和Ⅰ 区, 类腐殖质相对含量降低, 简单芳香类蛋白和微生物代谢产物成为主要组成成分; 碎石块组出水的荧光峰集中在类腐殖质和芳香类蛋白质组分荧光峰且荧光强度与原水相近, 说明碎石块组内短时间内无法去除类腐殖质和芳香类蛋白质组分。

间隙水滞留48 h后, 系统A的荧光峰、 Ⅲ 、 Ⅳ 和Ⅴ 区强度增强; 系统B中Ⅰ 区和Ⅱ 区荧光峰削弱; 系统C的Ⅰ , Ⅱ 和Ⅴ 区荧光强度增强; 系统D的Ⅱ , Ⅲ , Ⅳ 和Ⅴ 区强度增强且强度高于原水。 Liu等[12]的研究表明, 简单芳香类蛋白含量的增加, 代表微生物活性的增强。 海绵铁的简单芳香类蛋白、 微生物代谢产物和类腐殖质组分的相对含量均减少, 说明微生物活性有所降低, 能够降解部分微生物代谢产物和类腐殖质; 碎砖块、 火山岩和碎石块中的类腐殖质荧光峰增强, 可能是系统中发生腐化作用产生类腐殖质, 且碎砖块和碎石块组内芳香类蛋白质和微生物代谢产物荧光峰也增强, 说明其环境中的微生物活性有所提升。

2.3 荧光定量分析

由于荧光图谱的分析受到主观识别误差的限制, 分析成分结构复杂的样品会受到较大影响, 通过荧光定量分析的方法将荧光区域量化后可将其避免[11]。 通过计算不同荧光区域的FRI值, 能够得到样品DOM中不同组分所占的百分比[17]。 将各个样品不同区域的FRI值与原水进行比较, 分析不同组分相对含量的变化过程。 将简单芳香类蛋白由Ⅰ 和Ⅱ 共同划分为(Ⅰ +Ⅱ ), 类腐殖质由Ⅲ 和Ⅴ 共同划分区域(Ⅲ +Ⅴ ), 各个样品的(Ⅰ +Ⅱ )、 (Ⅲ +Ⅴ )以及Ⅳ 区FRI值相对原水的变化过程见图3。

图3 Ⅰ +Ⅱ (a), Ⅲ +Ⅴ (b)和Ⅳ (c)区荧光强度变化过程(以原水为基准)Fig.3 Ⅰ +Ⅱ (a), Ⅲ +Ⅴ (b)and Ⅳ (c)areas fluorescence intensity changing process(On the basis raw water)

出水中, 系统A的Ⅰ +Ⅱ 荧光FRI值增加0.75%, Ⅲ +Ⅴ 增加21.71%, Ⅳ 下降33.76%; 系统B的Ⅰ +Ⅱ 增加132.04%, Ⅲ +Ⅴ 降低145.87%, Ⅳ 区降低50.46%; 系统C的Ⅰ +Ⅱ 增加58.6%, Ⅳ 和Ⅲ +Ⅴ 分别减少21.28%和21.71%; 系统D的Ⅲ +Ⅴ 减少14.28%, Ⅰ +Ⅱ 增加101.78%, Ⅳ 仅减少4.39%。 可见, 四种填料系统下出水Ⅰ +Ⅱ 的FRI值都有上升(平均达65.36%), 说明在系统出水过程中芳香类蛋白组分的相对含量均有增加, 其中海绵铁和碎石块填料组中增量较多; 类腐殖质物质被认为是较为稳定的有机物, 难以被降解[18], 通过类腐殖质物质的变化量可以看出, 四种填料系统出水的类腐殖质值去除率均有较好表现(平均达58.04%), 海绵铁组的去除效果最好, 碎石块和火山岩组去除效果最差。 在较短时间内, 类腐殖质的去除可能与生物滞留系统的过滤、 吸附性能有较大关系[19], 可以认为海绵铁作为填料的过滤、 吸附性能明显优于其余三种填料。

48 h过程中, 系统A的Ⅰ +Ⅱ 荧光FRI值相对出水增加228.85%; 系统B的Ⅰ +Ⅱ 减少155.81%; 系统C的Ⅰ +Ⅱ 增加316.33%, Ⅲ +Ⅴ 增加47.06%; 系统D的Ⅰ +Ⅱ 相对增长112%, Ⅳ 增长45.79%, Ⅲ +Ⅴ 增加18.6%。 除海绵铁组, 其余三个系统的简单芳香类蛋白含量上升明显, 说明碎砖块、 火山岩和碎石块组中微生物活性不断增强, 这是因为系统中的营养浓度能够维持微生物的长期活动; 海绵铁的简单芳香类蛋白相对含量下降, 可能是由于营养不足导致微生物活性逐渐下降, 12 h前部分类腐殖质被降解利用; 火山岩和碎石块组的类腐殖质组分的相对含量持续上升, 可能是由于微生物无法降解类腐殖质, 导致类腐殖质积累。

图4为(Ⅲ +Ⅴ )/(Ⅰ +Ⅱ )变化过程, 反映样品中结构复杂的类腐殖质组分相对于芳香类蛋白质含量的比值[20]。 四个系统的出水腐殖质占比都明显小于原水(11.23), 说明经过生物滞留系统的处理能有效减少类腐殖质的相对含量。 系统A在前6 h明显下降, 在12 h突增到9.7后下降到4.39; 系统C与A变化相似, 仅在36~48 h时上升到5.36; 系统B在36 h前由3.0上升到4.04, 随后下降到3.42; 系统D则在48 h内由7.62下降至5.35。 48 h过程中, 碎砖块、 火山岩和碎石块中的(Ⅲ +Ⅴ )/(Ⅰ +Ⅱ )呈下降趋势, 结合图3所示的变化过程, 推测是由于微生物活性的增强导致简单芳香类蛋白相对含量上升引起的; 海绵铁组处于最低水平且比值微弱上升, 说明其有机物复杂程度最低, 但微生物活性下降导致简单芳香类蛋白相对含量下降导致(Ⅲ +Ⅴ )/(Ⅰ +Ⅱ )缓慢上升。

图4 (Ⅲ +Ⅴ )/(Ⅰ +Ⅱ )值变化过程Fig.4 (Ⅲ +Ⅴ )/(Ⅰ +Ⅱ )value changing process

2.4 HIX和BIX

腐殖化指数(humification index, HIX)为激发波长255 nm时, 发射波长在435~480与300~345 nm波段中的荧光强度积分值(或平均值)之比, 可用于表征有机物的腐化程度和成熟度[21, 22]; 生源指数BIX(biological index, BIX)为激发波长λ ex=310 nm时, 发射波长在380和430 nm处荧光强度的比值, 可用于衡量样品中荧光类有机物的可能来源[22]。 腐殖化指数HIX和生源指数BIX都可从不同的角度分析有机物组分的来源, 指数参考值见表3, 变化过程见图5。

表3 HIX和BIX的相关数值区域及其DOM特性[22] Table 3 DOM characteristics associated with the range of values obtained for HIX and BIX[22]

图5 HIX(a)和BIX(b)的变化过程Fig.5 HIX (a) and BIX (b) changing process

通过图5可知, 样品的HIX值均小于4, BIX均大于1, 说明样品中的有机物主要来源于微生物内源代谢。 HIX方面, 系统A和系统C变化较为相近且总体HIX值大, 48 h时系统A降幅大于系统C, 说明碎砖块填料环境的微生物活性和对腐殖质物质的降解能力强于火山岩; 系统D的出水HIX值相对进水明显下降, 48 h过程变化平缓, 说明碎石块填料环境下微生物代谢产物在初期积累较多, 微生物活性变化较小; 系统B的HIX值最低, 说明海绵铁组中的微生物代谢产物占比最大, 类腐殖质占比最低, 18h达到最高点后又开始下降, 说明在18 h前类腐殖质物质积累较多, 18 h之后微生物代谢产物增多。 海绵铁环境下的微生物的活性和降解能力要强于碎砖块、 火山岩和碎石块; 石块填料中的微生物活动较为缓慢, 对于有机物之间的转化或者降解作用较弱; 碎砖块组内微生物经过48 h的作用, 部分类腐殖质物质被降解; 而火山岩组内的微生物对类腐殖质的降解能力就相对较弱。 BIX变化过程与HIX相反, 根据表3所示的指数特性, 侧面证明上述的结论。

2.5 相关性分析

为解释样品DOM的光谱学特征参数与水质污染指标之间的关系, 对出水和0~48 h的间隙水数据进行相关性分析(见表4)。

荧光指数HIX和BIX之间有显著负相关性(r=-0.813)。 HIX与Ⅰ +Ⅱ 有显著负相关性(r=-0.722), Ⅲ +Ⅴ 有显著正相关性(r=0.892), 从相关性分析的方面印证了HIX指数的意义(表3); HIX和NH4-N具有显著负相关性(r=-0.730), 与DON具有显著正相关性(r=0.772), 说明微生物代谢作用的增加能够促进DON氨化生成NH4-N, 而类腐殖质的积累会使DON浓度上升。

表4 相关性分析 Table 4 Correlation analysis

Ⅰ +Ⅱ 和Ⅲ +Ⅴ (r=-0.903), Ⅳ (r=-0.394)之间都存在显著负相关性, 说明类腐殖质组分和微生物代谢产物可能来源于简单芳香类蛋白的转化。 Hendersen等[23]研究发现芳香类蛋白物质与微生物活动有密切关系, 其相对含量一定程度的反应水体微生物的活动。 Ⅰ +Ⅱ 与NH4-N具有显著正相关性(r=0.726), 与DON具有显著负相关性(r=-0.709), 可见微生物活动也能够促进DON氨化反应生成NH4-N; Ⅰ +Ⅱ 与NO3-N存在显著负相关性(r=-0.365), 说明微生物活动能够影响到反硝化反应, 可能是由于Ⅰ +Ⅱ 是反硝化过程的主要碳源。 另一方面, Ⅲ +Ⅴ 与硝态氮之间并没有相关性, 说明类腐殖质无法作为反硝化作用所需的碳源, 在吴静等和何莉[24]等在污水处理的三维荧光研究中也得到了证明。 Ⅲ +Ⅴ 和Ⅳ 与NH4-N有明显负相关性(r=-0.811, r=-0.596), 说明部分类腐殖质和微生物代谢产物的降解可能生成NH4-N, 这可能是海绵铁填料中NH4-N增长的原因; Ⅲ +Ⅴ 与DON有显著正相关(r=0.763), 说明类腐殖质的积累会导致DON的增加。

TN与NH4-N和DON无相关性, 与NO3-N存在显著正相关性(r=0.957), 表明间隙水环境中氮的主要形态是硝态氮。 DOC与Ⅰ +Ⅱ 有负相关性(r=-0.709)与Ⅳ 显著正相关性(r=0.767), 说明微生物活动会消耗有机物作为能源, 但同时又会释放出微生物代谢产物; DOC与NO3-N存在显著正相关性(r=0.968), 说明DOC能够促进NO3-N的反硝化, 反硝化过程中需要消耗环境中的有机物作为碳源。

根据生物滞留小试系统的组成可知, 样品中的碳源可能来自原水、 原污水滞留、 土壤冲刷、 系统内微生物的代谢和死亡等。 不同的填料系统的间隙水中的DOM组分变化呈现不同的情况: 海绵铁填料环境下中绝大部分的有机物来源于微生物的代谢产物, 微生物活性最强, 短时间的有机物和氮污染物去除效果最好, 同时能够降解部分的类腐殖质; 碎砖块和火山岩填料环境下微生物活性相对较弱, 需要约48 h才能达到较好的活性并对系统内的氮污染物和有机物进行去除, 但是火山岩对类腐殖质的去除效果较弱; 碎石块填料环境下各个污染物降解能力均较低, 且从荧光图谱可以发现荧光类有机物含量较高, 荧光指数变化平缓, 可能是由于碎石块环境下微生物活性对于有机物和氮污染物的降解能力较差, 导致类腐殖质物质和芳香族蛋白质积累。

3 结 论

(1)填料基质的类型对生物滞留系统的有机物和氮素去除有较大影响, 海绵铁去除溶解性有机物效果最好(84.52%), 火山岩(77.25%)和碎砖块(77.90%)较好, 碎石块(29.20%)最差。 三维荧光光谱显示, 海绵铁间隙水中主要荧光峰为微生物代谢产物(Ⅳ ); 火山岩和碎砖块中为类腐殖质(Ⅲ +Ⅴ ); 碎石块中为类腐殖质(Ⅴ ), 简单芳香类蛋白(Ⅰ +Ⅱ )和微生物代谢产物(Ⅳ ); 48 h后海绵铁和碎砖块的主要荧光峰削弱, 火山岩和碎石块的荧光峰增强。 表明填料环境中微生物的活性, 种群和数量有较大的差别且对污染物的去除有较大影响。

(2)荧光光谱区域积分分析表明, 经过生物滞留系统处理后, 简单芳香类蛋白均有增长(平均65.36%), 类腐殖质荧光体积积分值均有降低(平均58.04%)。 HIX和BIX荧光指数分析表明所有系统的出水和间隙水中的有机物多可能来源于微生物的代谢活动, 且随时间的增加而增加。 相关性分析表明简单芳香类蛋白易被微生物利用, 对微生物的代谢活动和硝态氮反硝化脱除有促进作用。

(3)生物滞留系统在设计方面应尽量避免使用碎石块填充淹没区, 可采用火山岩、 碎砖块以及海绵铁进行混合或者分级填充, 若需要外加碳源时, 宜选择容易被微生物利用的有机物。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
[1] Zhu H, Xu Y, Yan B, et al. International Journal of Environmental Research & Public Health, 2012, 9(12): 4333. [本文引用:1]
[2] Whittemore D O. Jawra Journal of the American Water Resources Association, 2012, 48(3): 584. [本文引用:1]
[3] Collins K A, Lawrence T J, Stand er E K. Ecological Engineering, 2010, 36(11): 1507. [本文引用:1]
[4] Hunt W F, Jarrett A R, Smith J T, et al. Journal of Irrigation & Drainage Engineering, 2006, 132(6): 600. [本文引用:1]
[5] Kim H, Seagren E A, Davis A P. Water Environment Research A Research Publication of the Water Environment Federation, 2003, 75(4): 355. [本文引用:1]
[6] Zinger Y, Blecken G T, Fletcher T D, et al. Ecological Engineering, 2013, 51(2): 75. [本文引用:1]
[7] Deng H, Ge L, Xu T, et al. Journal of Environmental Quality, 2011, 40(6): 1730. [本文引用:1]
[8] MA Li-na, ZHANG Hui, TAN Wen-bing, et al(马丽娜, 张慧, 檀文炳, 等). Spectroscopy and Spectral Analysis(光谱学与光谱分析), 2016, 36(1): 206. [本文引用:1]
[9] Bridgeman J, Baker A, Carliellmarquet C, et al. Environmental Technology, 2013, 34(23): 3069. [本文引用:1]
[10] Mostofa K M G, Yoshioka T, Konohira E, et al. Limnology, 2005, 6(2): 101. [本文引用:1]
[11] He X S, Xi B D, Wei Z M, et al. Journal of Hazardous Materials, 2011, 190(1-3): 293. [本文引用:2]
[12] Liu T, Chen Z L, Yu W Z, et al. Water Research, 2011, 45(5): 2111. [本文引用:2]
[13] HE Qiang, PENG Shu-juan, WANG Shu-min, et al(何强, 彭述娟, 王书敏, 等). Journal of Civil, Architectural and Environmental Engineering(土木建筑与环境工程), 2012, (5): 141. [本文引用:1]
[14] Department of Environment Protection China(国家环保总局). Beijing: Chinese Environmental Science Press(北京: 中国环境科学出版社), 2002. [本文引用:1]
[15] Salomo S, Münch C, Röske I. Water Research, 2009, 43(18): 4569. [本文引用:1]
[16] Chen W, Westerhoff P, Leenheer J A, et al. Environmental Science & Technology, 2003, 37(24): 5701. [本文引用:1]
[17] He X S, Xi B D, Pan H W, et al. Environmental Science and Pollution Research, 2014, 21(13): 7973. [本文引用:1]
[18] Yoshioka T, Mostofa K M G, Konohira E, et al. Limnology, 2007, 8(1): 29. [本文引用:1]
[19] LI Shu-juan, GE Li-yun, DENG Huan-huan(李淑娟, 葛利云, 邓欢欢). Spectroscopy and Spectral Analysis(光谱学与光谱分析), 2015, 35(4): 946. [本文引用:1]
[20] QIAN Wei-bin, ZHANG Li, WANG Sheng-rui, et al(钱伟斌, 张莉, 王圣瑞, 等). Spectroscopy and Spectral Analysis(光谱学与光谱分析), 2016, 36(11): 3608. [本文引用:1]
[21] Zsolnay A, Baigar E, Jimenez M, et al. Chemosphere, 1999, 38(1): 45. [本文引用:1]
[22] Huguet A, Vacher L, Relexans S, et al. Organic Geochemistry, 2009, 40(6): 706. [本文引用:2]
[23] Henderson R K, Baker A, Murphy K R, et al. Water Research, 2009, 43(4): 863. [本文引用:1]
[24] HE Li, JI Fang-ying, LAI Ming-sheng, et al(何莉, 吉芳英, 来铭笙, 等). Spectroscopy and Spectral Analysis(光谱学与光谱分析), 2015, 35(3): 663. [本文引用:1]