人工湿地构造及生物因素研究进展

吴英海，韩 蕊，张翠雅

（1. 大连海洋大学 海洋与土木工程学院，辽宁 大连 116023；2. 生态环境部 华南环境科学研究所，广东 广州 510655；3. 中山大学 环境科学与工程学院，广东 广州 510275；4. 设施渔业教育部重点实验室，辽宁 大连 116023）

人工湿地（Constructed Wetland，CW）技术发展已数十年，其研究和应用均比较多，是生态工程进行污染水控制和处理的重要技术之一。随着水环境治理向深度推进，CW技术更加显得重要，尤其在深度处理和中轻度污染水体的治理上发挥着举足轻重的作用。近几年，针对CW的综述论文主要从CW的组成构造［1-3］、结合其他技术进行强化［4-5］、处理难降解污染物［3，6］、不利影响下的处理效果［7-8］、曝气调控［9-11］、温室气体排放［12］等方面进行了综述。CW结构及生物因素对处理效果影响较大，其两者之间也存在联系。然而，目前针对CW构造及生物因素进行综述的鲜见报道。

为了梳理近10 a的CW构造及生物因素影响处理性能的研究成果，本文从不同构造CW的处理性能研究、CW微生物群落研究、CW植物研究和CW动物研究等4个方面进行综述，为CW技术研究和应用提供参考。

1 不同构造CW处理性能的研究

1.1 单一构造CW

作为典型的生态友好型工程系统，垂直流人工湿地（VSFCW）、水平流人工湿地（HSFCW）和自由表面流人工湿地（FWSCW）能用来处理农业污水、生活污水甚至某些工业污水［11］。这些单独的湿地系统已经被研究和应用了很多年。然而，在单独类型的CW中存在一些缺陷［13］，例如：在VSFCW系统中，氨氮可以容易地转化为硝态氮，但是硝态氮不能容易地发生反硝化；在HSFCW系统中，硝态氮可以容易地发生反硝化转化为N2或N2O，但是氨氮却不能容易地发生硝化反应；除FWSCW以外，HSFCW和VSFCW系统中对于反硝化可利用碳源均缺乏，但是相对于HSFCW和VSFCW系统，FWSCW系统中BOD指标下降不明显［14］。为了能够发挥单一构造CW的功能，往往将其与预处理、消毒等传统污水厂处理单元联合使用，也取得了较为理想的效果。李涛等［15］采用由预处理单元、水平潜流人工湿地单元、消毒单元和污泥干化单元组成的分散式污水处理系统对采油区生活点污水进行了处理，COD、BOD5、和SS的平均去除率分别为76%、77%、96%和96%。

1.2 复合人工湿地（Integrated Constructed Wetland，ICW）

正因为上述单一类型的CW存在一些缺点，人们提出了ICW的概念。ICW就是将两种或两种以上类型的CW进行组合，形成一个整合的系统。ICW系统在20世纪60年代已经被研制出，但是直到20世纪90年代末和2000年其使用才逐渐增多，主要是因为对污染物更加严厉的排放限制，也因为更高的生态需要。早期ICW系统的形式为VSFCWHSFCW串联，之后出现了HSFCW-VSFCW串联。然而，为了达到更高的总氮去除率或为了处理更复杂的工业和农业废水，包括FWSCW的其他ICW系统最近也开始使用［16］。RIVAS等［17］研究了一个由初级处理池、水平潜流湿地、熟化池和垂直流加强CW组成的系统，其去除效果分别为COD去除率91%～93%、总悬浮颗粒物（TSS）去除率93%～97%、总凯氏氮（TKN）去除率56%～88%、粪大肠菌群去除率＞99%和总磷（TP）去除率25%～52%。WANG等［18］研究了一个两阶段的折板表面流湿地，总氮（TN）、TP、、COD、TSS在夏季和秋季的平均去除率分别为75%，78%，85%，40%，80%。ÁVILA等［19］研究了一个实验规模的VSFCW-HSFCW-FWSCW系统，TSS、COD、、TN和正磷酸盐的平均去除率分别为69%、20%、83%、40%和16%。MASI等［20］研究了Dicomano复合系统，出水中的大肠埃希氏菌（Escherichia coli）平均浓度通常低于2000 CFU/L。WU等［13］研究了一个由VSFCW、FWSCW和HSFCW串联而成的ICW系统，长期运行结果表明，该系统对COD、、TN、TP、TSS、F-、Ni和大肠杆菌的平均去除率分别为70%、70%、34%、52%、45%、74%、21%、43%和98%。张雨葵等［21］采用多级复合河岸CW系统处理低污染的地表水，平均水力负荷为0.15 m3/（m2·d）工况下，试验系统对高锰酸盐指数、SS、TN和TP的平均去除率分别为50%、60%、50%、35%和45%。吴英海等［22］研究了ICW在连续5个月内对低浓度有机污染物的深度处理效果，该系统对BOD5和COD的去除率分别介于38%～79%和41%～69%之间。吴英海等［23］采用ICW系统对废水中的N进行深度处理，发现和的去除率分别介于66%～77%和46%～77%之间。总体来说，大多研究表明，ICW组合在同样规模和投资条件下，比单一类型的CW处理效果更好。但在设计时应注意组合搭配，针对具体水质等条件选择CW类型，扬长避短。

1.3 与其他技术结合的CW

近几年，CW技术与其他技术的结合受到了关注，研究者期望通过强化技术来进一步提高处理性能，尤其是应对恶劣条件或强化脱氮［7-10］。将微量曝气/铁循环强化/电化学技术与CW结合是新的研究热点。SONG等［24］发现在低碳氮比下，Fe2+的加入大大提高了硝酸盐的去除率，提高了反硝化潜力，增加了反硝化细菌，影响了基质微生物群落的结构和多样性。YOO等［25］发现电解集成CW复合系统中的氮功能基因比普通CW系统中的氮功能基因更丰富，电子转移速率也更高。然而，这些研究仍存在一些问题没有弄清，例如曝气强度的影响和氧在CW内部的传递规律还需要进一步研究；铁循环与氮循环耦合的生物和非生物学机制还需要进一步揭示；电化学体系内部供氢的有效性、电阻的影响以及反应器的放大效应需要进一步研究。

2 CW微生物的研究

2.1 CW微生物的群落特征

微生物对CW系统中污染物的去除起到重要作用［26］。近年来，CW微生物的研究更多地是从群落而非特定物种进行研究。在野外条件下，CW中环境条件复杂，理化条件、微生物、小型动物、植物根系等因素均会相互影响，单一研究某一种物种并无太多意义，结合整个微生物群落来进行研究往往更加有意义。目前针对微生物群落的研究，大多首先是从微生物群落组成开始的。BOUALI等［27］

利用建立16S rRNA克隆文库的方法研究了一个VSFCW中古菌的群落结构。1026个16S rRNA基因序列的分类显示，96.3%的可操作分类单元（OTUs）属于奇古菌门（Thaumarchaeota），剩余3.7%OTUs属于未分类古菌门。在总序列中，42%和40%分别属于氨氧化菌（Candidatus Nitrososphaera）和未分类氨氧化菌（unclassifiedNitrosopumilus）。RUPPELT等［28］使用16S rRNA宏基因组测序方法分析了CW中与水处理效果相关的微生物群落，发现变形菌门（Proteobacteria）、拟杆菌门（Bacteroidetes）、放线菌门（Actinobacteria）、厚壁菌门（Firmicutes）和绿弯菌门（Chloroflexi）为最优势的门，与水处理效果存在较大关系。其次，大多文献通过α多样性和β多样性对组内和组间的微生物群落差异性进行比较。WU等［26］比较了VSFCW、FWSCW和HSFCW 3种类型CW填料中微生物群落的香农（Shannon）指数、OTUs数量和Faith系统发育多样性指数（Faith’s PD）等α多样性指数，以及β多样性指数（基于Bray-Curtis距离），发现填料微生物群落的组成存在显著差异。再次，通过Simper、t检验和LEfSe等统计学方法找出组间差异显著的物种加以分析和讨论。ZHAO等［29］研究了CW微生物燃料电池处理含铅废水的产电量变化及微生物群落演化，发现铜绿假单胞菌是含抗性基因pbrT的优势菌。

2.2 CW微生物群落的影响因子

沉积物的理化性质对微生物群落的影响至关重要，且沉积物的理化性质与CW结构密切相关［26］。沉积物的理化性质与微生物群落之间的关系可以为CW构造设计提供指导。以前的大量研究是基于净化效率、设计参数和运行参数之间的关系而进行的。近几年，不少研究开始将微生物群落与理化性质进行关联研究，常采用典范对应分析（CCA）、冗余分析（RDA）等统计学方法［26］。然而，与处理效果有关的深层次的因素（例如微生物群落的结构、群落与理化性质的关系）还不是很清楚［30-31］。而且，已有的这些研究中存在不同的结论。例如，在HSFCW中上层中（0～10 cm）微生物多样性相对于下层（50～60 cm）更高［32］；相反，微生物的多样性和种类丰度没有随着深度改变［33］。微生物特性的巨大差异可能是由于湿地结构、物理化学性质的不同导致的。YU等［34］用焦磷酸测序（pyrosequencing）技术发现微生物群落与盐度、植物和有机物显著相关。PERALTA等［31］用16S rDNA 多标记焦磷酸测序（multi-tag pyrosequencing）技术描述了CW和自然湿地沉积物中的细菌群落特性和理化性质，发现生态功能的发展主要是由微生物群落促进并与沉积物性质有关。RUPPELT等［28］将16S rRNA宏基因组测序与群落水平生理剖析（community level physiological profiling）方法结合，研究发现CW系统微生物群落组成的变化与碳源种类、氧的可利用性等有关。相反，ADRADOS等［30］在同样基质中发现了不同的群落，推测微生物聚集和基质之间不存在联系。WU等［26］对3种类型湿地进出口环境做了一个较为全面的调查，发现一些核心微生物即使在不断变化的环境中也始终存在，氧化还原电位和NH4+-N是影响微生物群落结构的重要因素，总有机碳对部分反硝化菌的影响较大。

2.3 CW微生物群落的研究手段

由于CW中大部分微生物难以培养［30］，研究湿地微生物日益依赖分子生物技术。变性梯度凝胶电泳技术（DGGE）、限制性片段长度多态性技术（T-RFLP）和荧光原位杂交技术（FISH）在2015年前已经被广泛地使用［35］，然而，这些技术获得的信息量仍然不够。高通量测序技术（HTS）已经被越来越多地用于研究CW微生物［36］，其产生的大量遗传信息可以用来更深入和更大范围地评估微生物群落。2015年后，高通量测序技术已经被应用到几乎各种类型的CW系统和ICW系统［26］，甚至采用宏基因组技术开展群落功能研究［37］。由于各种CW组合后理化性质和群落相互间的相互影响，ICW系统中的微生物特性和功能有别于单一系统。目前对ICW系统中微生物群落、多样性和功能的研究还需要进一步深入［26］。

3 CW植物的研究

3.1 湿地植物对CW处理效果的贡献

植物是CW系统非常重要的组成部分［38］。芦苇（Phragmites australis）、香蒲（Typha orientalis Presl）、鸭跖草（Commelina communis）等大量CW植物得到了研究［39］。植物对CW性能的提升取决于以下几个方面：CW类型（例如VSFCW、HSFCW和FWSCW等）、水质和污水量、植物种类和组合、气候、植物管理等。FESTER等［40］综述了植物和微生物之间相互配合对有机污染物生物降解的促进作用。CHEN等［41］研究了CW植物根系有机分泌物对根际微生物及养分去除的影响。MEI等［42］详尽阐述了根孔率、径向氧耗、铁斑形成对湿地植物养分去除及生活污水耐受性的影响。VYMAZAL［43］全面综述了植物在VSFCW中的作用。植物通过吸收氮、磷等营养性污染物合成自身组织，实现CW中这些污染物的去除，并且具有选择性。研究发现，黑麦草（Lolium perenne）对和的吸收具有最大的最大吸收速率（Imax）和最小的亲和力常数（Km）；早熟禾（Poa annua）和高羊茅（Festucaelata）对的吸收具有较小的Imax和较大的Km，对于NH4+-N的吸收具有较大的Imax和较大的Km［44］。研究发现，水芹（Oenanthe javanica）、石菖蒲（Acorus tatarinowii）和刺苦草（Vallisneria spinulosa）对N、P具有较好的去除效果，TN去除率为56%～75%，去除率为36%～59%，去除率为34%～67%，TP去除率为44%～76%［45］。WU等［46］同时研究了两种植物对N、P等营养物和重金属的吸收效果，发现风车草（Cyperus alternifolius）对Cu和Zn有很好的累积容量，分别达到基质中Cu和Zn的75.0%和6.7%。植物的吸收作用具有可持续性，往往可以通过收割植物将污染物移除CW系统。收割的关键在于收割时间的把握，恰当的收割可以降低甲烷的产生和得到最大浓度的养分［47］。目前CW系统中植物吸收作用的研究热点主要集中在有毒有害物质上，尤其是对重金属、危险非金属、有机化学品等的吸收作用。可超富集重金属As、Ca、Cr、Ni、Pb、Zn和稀土等元素的植物的筛选及应用也是目前研究的热点［48］。大多数研究是从植物种类、植物不同部位等角度进行富集规律的研究。不同的植物部位累积污染物的能力不同，研究发现植物根部累积了更多污染物，例如，梭鱼草（Pontederia cordata）根部和茎叶中的镉含量分别为0.25～0.70 mg/kg和0.07～0.18 mg/kg，香蒲（Typha orientalis Presl）根部和茎叶中的镉含量分别为0.16～0.39 mg/kg和0.11～0.17 mg/kg，根部镉含量均显著高于各自的茎叶部［49］。水培香蒲能有效地吸收硒，特别是硒酸盐［50］。然而，过多的毒性物质也会伤害植物的生长，从而破坏植物对CW的贡献。凤眼莲（Eichhornia crassipes）比风车草对全氟辛烷磺酸的耐受性更强，低浓度（＜0.1 mg/L）的全氟辛烷磺酸促进了两种植物的生长和叶绿素合成，而高浓度（10 mg/L）的全氟辛烷磺酸抑制了其叶绿素合成［51］。

尽管上述研究发现了种植植物的CW系统取得了较好处理性能，然而大型水生植物对CW的水处理机理仍然存在争议。很多研究利用各种不同的实验方案研究不同植物时得出不一致的结果，当比较不同CW类型时甚至出现更大的差异［52］。另一方面，研究探索特定机制往往得出不充分的整体性结论［42，53］。湿地植物通过根系分泌物影响根际环境，可以直接或间接地改变废水中重金属的物理、化学形态。植物可以通过吸收、转运和积累去除废水中的重金属，而在植物吸收、转运和积累重金属的过程中，存在一系列起关键作用的转运蛋白和基因，例如重金属吸收蛋白（metal uptake proteins）和排出蛋白（metal efflux proteins）等［39］。大多数研究报道了植物提升CW性能的重要而正面的作用。例如，VYMAZAL［43］比较了22篇关于种植和未种植植物CW的处理性能差异，其中20篇文献报道了至少部分植物对某些水质参数起到正面作用。

3.2 湿地植物根系分泌物影响机制

植物通过根结构的物理效应［38］、为微生物提供载体［41］、植物吸收［54］、蒸腾［55］等途径影响去除率或有助于CW。植物根系分泌物是植物与根际微生物进行联系的一个重要组成部分，植物会产生一系列底物和信号分子与微生物进行联系。总体而言，植物根系产生成分多样化的低分子量天然产物［56］。某些植物能够通过根释放抑制剂抑制或者减速土壤硝化作用，即发生生物硝化抑制（BNI）［57］。大多数豆科植物根系分泌物表现出负的BNI，表明他们可能促进硝化作用，而抑制硝化作用可能是植物保存或偏好利用的一种适应机制［58］。目前，开展CW中植物对硝化和反硝化微生物影响的研究还比较少见，尤其是在实际工程条件下［46］。

4 CW动物的研究

4.1 湿地动物对CW处理效果的贡献

CW系统虽然是人工化的系统，但很多系统在近似自然的条件下运行。长期运行的系统中可能生长有原生动物（草履虫、变形虫等）、环节动物（水蚯蚓等）、软体动物（螺蛳、蚌、蜗牛等）、节肢动物（蚊、蝇、虾、蟹等）和鱼等。蚯蚓是土壤污染治理的主要研究动物之一，在CW系统中蚯蚓也发挥了重要作用。邓玉等［59］采用蚯蚓生态滤池/CW的组合装置对畜禽废水进行处理，在蚯蚓生态滤池蚯蚓密度为7.5 g/L，CW基质为活性炭的条件下出水水质为佳，组合装置对TP，TN，COD，NH4

+-N的平均去除率分别为87%，43%，72%，87%。其他的动物，如浮游动物、螺蛳等对水质改善也存在一定作用。RODRIGO等［60］研究了浮游生物对3种CW性能的贡献。储昭升等［61］的研究表明投放螺蛳未发现对N、P去除具有促进作用，但显著降低了出水浊度。过高的有害物质浓度将对湿地动物的活动、取食、繁殖等产生毒害，因此耐受性动物筛选及驯化是目前研究的热点［62］。

4.2 湿地动物促进CW处理效果的作用机制

湿地动物能够提高CW对污水的处理效果，可能存在以下几方面原因。首先，湿地动物与微生物、植物一起构成CW系统的生态系统，对食物链的延长起到了重要作用，有利于促进CW污染物的转化和增强耐冲击负荷［13］；其次，CW中的水生动物能提高基质的通气透水能力、促进有机物分解转化和增加可利用碳源，这些因素对于CW中有机物的转化、N的转化至关重要［26］；再次，湿地动物与植物协同作用有利于营造微生物的生存环境，从而提高了微生物的处理性能。杨清海等［63］构建了植物-水生动物-填料生态反应器，经过120 h，TP、和TN去除率分别为69%、46%和54%，较对照（无美人蕉和泥鳅）分别提高52%、40%和43%，发现是美人蕉、泥鳅为填料生物膜中的微生物提供了有利的生存环境和作用的生态环境。总体而言，国内外关于CW中动物的研究不多，尤其国内近些年这方面研究较少。

5 结语与展望

a）ICW得到越来越多的研究，其处理效果比单一类型CW更高。此外，将微量曝气/铁循环强化/电化学技术与CW结合是新的研究热点。今后应从CW组合工艺上进一步优化，深入研究CW与其他技术有机结合的方法和相关设计参数。

b）CW微生物群落作为一个整体发挥污染物降解或转化的功能，目前对CW微生物群落的研究主要集中在不同构造CW、不同污染物胁迫、不同反应条件下的微生物群落的结构和功能。将这些条件与处理效果结合进行研究有利于发现CW处理效果的关键影响机制和调控方法。今后应加强CW微生物群落动力学研究，尤其要在微生物群落结构、功能与处理效率之间建立量化关系。

c）CW植物具有景观和生态作用，不同种类植物对污染物去除的影响差异可能比较大。目前关于CW植物的研究主要集中在根系功能、与根际微生物的相互作用等。今后应加强对重金属吸收、超富集植物的筛选及根系作用的研究。

d）CW动物研究主要集中在动物对CW处理污水性能的影响以及动物联合植物、微生物的协同作用机制研究，目前对CW动物的研究仍然较少。今后应从对有毒有害污染物的吸收、耐受性动物筛选驯化、动物与植物及微生物的协同作用机制方面进一步展开研究。