隨著全球城市化與工業化進程的不斷加快，市政與工業廢水的產生量持續增加，給污水處理廠（WWTPs）帶來了日益沉重的負擔。氮素污染是廢水中的關鍵污染物之一，其全球排放量預計在2000年至2050年間將翻倍以上。為了保護水生生態系統，污水處理廠中各種工藝的正常運行，尤其是生物脫氮過程，受到了特別關注。傳統的生物脫氮主要包括硝化和反硝化兩個階段，其中硝化過程是將氨氮轉化為硝酸鹽的關鍵步驟，由氨氧化細菌（AOB）或古菌（AOA）以及亞硝酸鹽氧化細菌（NOB）共同完成。然而，硝化過程在不利于細菌生長的條件下（如低溫）極易失效，導致出水氨氮超標，影響最終處理效果。因此，深入了解活性污泥（AS）絮體內部的微生物作用機制，以及微生物如何隨出水排放至受納水體，變得至關重要。此外，歐盟市政污水處理指令（2024/3019）的修訂也強調需要在監測計劃中納入微生物參數等新的水質指標。目前，針對活性污泥微生物組的研究雖日益增多，但多集中于少數污水處理廠，關于處理出水（TW）中微生物群落組成及其在真實污水處理廠中活性的科學信息仍然匱乏。特別是，隨出水排放的微小絮體中的微生物群落是否與主體活性污泥相似，其出現是偶然現象還是反映了反應器內部的運行問題，此前尚未有系統研究。

為解決上述問題，來自波蘭弗羅茨瓦夫環境與生命科學大學等機構的研究團隊在《Scientific Reports》上發表了題為“Similarity of activated sludge and treated wastewater with special reference to nitrifiers and their seasonal variability”的研究論文。該研究旨在比較活性污泥（AS）和處理出水（TW）在理化參數和細菌群落組成（特別是硝化細菌）方面的相似性，并探討利用TW微生物群落監測WWTP運行狀態的可行性。

研究人員為開展此項研究，綜合運用了幾種關鍵技術方法。研究在波蘭下西里西亞地區的一個全規模污水處理廠進行，其生物段采用集成固定膜活性污泥（IFAS）技術。在一年內（2022年12月至2023年10月）每兩個月采集一次AS（來自硝化池）和TW（來自出水口的24小時混合樣）樣本。分析內容包括：（1）理化參數（如化學需氧量COD、生物需氧量BOD、氨氮、溫度等）監測；（2）顯微鏡觀察AS和TW中的微生物；（3）熒光原位雜交（FISH）技術，使用NSO1225、Ntspa712和Ntoga122等特異性探針定量檢測硝化菌（如Nitrosomonas, Nitrospira, Nitrotoga）；（4）基于16S rRNA基因V3-V4區的擴增子測序，分別對樣本的DNA（總群落）和cDNA（反轉錄自RNA，指示潛在活性群落）進行分析，并通過EzBioCloud平臺進行生物信息學分析，計算Alpha和Beta多樣性指數，并進行統計學分析（如Wilcoxon檢驗、相關性分析、主坐標分析PCoA）。

研究發現，盡管處理出水（TW）中的總懸浮固體（TSS）濃度（約25 mg/L）遠低于活性污泥（AS）中的濃度（3-6 g/L），但通過離心富集后，TW中始終含有足以進行微生物鑒定的殘留生物質。顯微鏡觀察證實，TW中存在與AS中相同的微生物種類，包括固著型纖毛蟲、變形蟲、線蟲、輪蟲等。理化參數分析顯示，在低溫月份（2022年11月至2023年4月，AS溫度低于15°C），出水的BOD、COD、濁度和氨氮值均升高，表明發生了硝化過程障礙。AS和TW的大部分理化參數無顯著差異，但硝酸鹽濃度和pH值在兩者間存在統計學差異。

Alpha多樣性分析（使用Chao1和Shannon指數）表明，在AS溫度較低的月份（12月：12.7°C，2月：10.1°C，4月：14.8°C），AS和TW的生物多樣性均有所下降。值得注意的是，在12月，TW的生物多樣性高于AS。這暗示AS生物多樣性的降低可能與WWTP運行問題（特別是硝化障礙）有關，并可能導致硝化菌種擴散到TW中。Beta多樣性分析（基于未加權UniFrac距離的主坐標分析PCoA）顯示，樣本的微生物群落結構主要按采樣時間（溫度季節）聚類，而非按樣本來源（AS vs. TW）分離。這表明溫度是驅動微生物群落變化的主要因素，并且AS和TW的群落結構具有高度相似性。

在門水平上，主導菌門為Pseudomonadota（原名Proteobacteria），其在TW中的相對豐度通常高于或等于AS。硝化菌所屬的Nitrospirota門在溫度較高的月份（如7月）更為豐富，且通常在AS中的豐度高于TW（12月除外）。在屬水平上，AS和TW的微生物群落仍然表現出高度相似性（Pearson和Spearman相關系數分別達0.74和0.76）。對關鍵硝化菌屬（Nitrosomonas, Nitrospira, Nitrotoga）的分析顯示，所有這些細菌均存在于TW中。在AS中，硝化菌的總豐度在高溫月份（6月、7月、10月）明顯高于低溫月份。具體而言，Nitrospira在溫暖月份占主導地位；而在低溫月份，AS中Nitrotoga的相對豐度高于其他硝化菌，表明其對低溫有更好的適應性。Nitrosomonas在所有樣本中均存在，在溫暖月份豐度較高。在TW中，硝化菌的季節性變化模式不如AS明顯。基于cDNA（指示活性）的分析顯示，TW中硝化菌的動態與AS中的情況基本一致，尤其在12月，TW中也觀察到這些細菌的增多。

FISH定量分析結果與16S rRNA測序結果在趨勢上部分吻合。例如，兩者均顯示在低溫月份（如12月），TW中Nitrosomonas和Nitrospira的豐度有所增加。FISH分析還表明，在寒冷月份，AS中與Ntspa712探針（針對Nitrospira）結合的細胞比例較低，提示這些細胞潛在活性可能較低。然而，對于NGS檢測豐度較低的細菌（如Nitrosomonas和Nitrotoga），FISH結果存在高估其比例的情況；而對于Nitrospira，cDNA測序顯示其活性較高，FISH結果則相對穩定。這反映了不同方法的敏感性和適用性差異。

本研究通過綜合運用分子生物學技術和傳統微生物學方法，系統地證實了活性污泥（AS）與處理出水（TW）在微生物群落結構，特別是硝化功能菌群方面具有高度相似性。研究強調，采用24小時混合水樣進行TW微生物分析，能夠可靠地反映主體生物反應器中的群落狀況。最重要的發現是，在低溫導致硝化過程效率下降的時期，TW中硝化菌（如Nitrosomonas, Nitrospira）的流出并非隨機事件，而是可能與生物反應器內的環境壓力（如溫度驟降）和菌群結構變化相關聯。這表明，監測TW中的特定微生物群落動態，有望成為一種早期預警指標，用于評估WWTP生物處理單元（尤其是硝化過程）的運行狀態。例如，在低溫季節來臨前，若TW中檢測到硝化菌異常增多，可能預示著硝化過程即將出現障礙，操作人員可據此提前調整工藝參數（如污泥齡SRT）。該研究為拓展污水處理廠的監測指標體系提供了新的視角和理論基礎，未來可結合更長時間的監測數據和機器學習等先進統計工具，進一步驗證和優化基于出水微生物群落的預警模型，從而實現污水處理過程的精準化和智能化管理。