近日，华南师范大学环境学院应光国教授团队刘有胜研究员、彭凤姣副研究员在国际知名期刊《Water Research》发表了题为“Removal of emerging organic contaminants in a subsurface wastewater infiltration system: A preliminary study of microbial mechanism”的研究论文（DOI: 10.1016/j.watres.2025.123960）。探究了地下污水渗滤系统（SWIS）对真实生活污水中新兴有机污染物（EOCs）的去除效率及其微生物学机制。研究构建了多层填料结构的间歇曝气SWIS，在系统运行达到稳态后，全面分析了进出水和填料中的EOCs、常规污染物，以及细菌群落和功能菌群等。研究发现，在进水中共检出了89种目标EOCs中的17种，且绝大多数污染物去除率达74.5%以上。此外，污染物去除率与SWIS中某些特定菌群丰度呈显著正相关，明确了生物降解是该SWIS去除EOCs的主要机制。研究结果为农村地区推广应用SWIS处理生活污水提供了重要科学依据。
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针对地下污水渗滤系统（SWIS）处理分散式生活污水中新兴有机污染物（EOCs）的效率与机制尚不明确的问题，本研究通过野外实验中试系统，探究了间歇曝气式SWIS在0.5 m³/(m²·d)水力负荷下的污染物去除特征及微生物驱动机制。在进水中共检出17种EOCs，涵盖杀生剂（7种）、抗生素（5种）、其他药物（2种）及除草剂（3种）。其中，15种EOCs的去除率达74.5%以上，仅避蚊胺（31.9%）和磺胺间甲氧嘧啶（58.8%）去除率较低，并同步实现常规污染物（COD、NH₄⁺-N等）去除率达81%以上。污染物去除率与变形菌门（Proteobacteria）、浮霉菌门（Planctomycetes）、拟杆菌门（Bacteroidetes）、Rhodanobacter、Ottowia等关键菌门/属呈显著正相关。本研究证实SWIS通过微生物降解主导的途径可有效去除生活污水中多类EOCs，为农村地区分散式生活污水处理提供了技术参考，并揭示了微生物在该过程中的核心作用。
引言
全球污水年产量已达3594亿立方米，但中高收入、中低收入和低收入国家的污水处理率分别仅为43%、26%和4.2%。针对这一现状，开发低成本、低能耗、运维简便且高效的污水处理技术（如地下污水渗滤系统，Subsurface Wastewater Infiltration System, SWIS）已成为改善水质的迫切需求。尽管SWIS在农村分散式污水处理中应用广泛，但其对污水中新兴有机污染物（Emerging Organic Contaminants, EOCs）的去除效率与机制仍缺乏系统研究。为此，本研究构建了多层填料结构的SWIS，在0.5 m³/(m²·d)水力负荷与间歇曝气条件下，证实了该系统通过微生物降解途径对真实生活污水中的EOCs具有显著去除效果。
图文导读
地下污水渗滤系统（SWIS）构建
Fig. 1. Schematic diagram of the pilot-scale subsurface wastewater infiltration system (SWIS).
本研究采用防渗漏水泥池（长×宽×高：1.0 m × 1.0 m × 1.0 m）构建地下污水渗滤系统（SWIS）。系统填料总高度为1.0 m，主体由八层不同粒径的砂质功能层（自上而下编号P1-P8）和五层辅助结构层组成。其中，布水层和曝气层分别设有配水管和曝气管，并在P1、P4、P7和P8层底部设置出水采样口。为明确微生物过程对污染物去除的主导作用，该SWIS的设计采用无植物配置，以排除植物吸收和根系分泌物等干扰因素。
总去除率
Fig. 2. Removal rates (%) of bacteria (green bars), conventional pollutants (pink bars), and detected biocides (blue bars), antibiotics (yellow bars) and other compounds (grey bars) in SWIS.
污染物去除效率分析表明，本研究构建的地下污水渗滤系统（SWIS）对真实生活污水中的常规污染物及新兴有机污染物（EOCs）均表现出显著的去除效果。
各功能层去除率
Fig. 3. Removal rates (%) of conventional pollutants (A) and detected biocides (B), antibiotics (C) and other compounds (D) across different packing layers in the subsurface wastewater infiltration system (SWIS).
常规污染物和EOCs在SWIS各功能层的去除率呈现空间差异，其中底层的去除效率最低。
SWIS填料中主要的微生物
Fig. 4. Relative abundances (%) of phyla (A) and genera (B) in the substrate of the subsurface wastewater infiltration system (SWIS).
微生物群落分析表明，SWIS填料层中共有12个菌门和32个菌属的相对丰度不低于0.5%；其中，变形菌门为各层的优势菌门，Rhodanobacter为A2A1和A3A2层的优势菌属。
污染物去除率与微生物的单元关联特征
Fig. 5. Heatmap showing Pearson correlations between pollutant removal rates and microbial data across different packing layers in the subsurface wastewater infiltration system (SWIS).
通过Pearson相关性分析揭示，常规污染物化学需氧量（COD）、总有机碳（TOC）和总磷（TP）的去除率与动胶菌属（Zoogloea）、铁杆菌属（Ferribacterium）、蓝藻门（Cyanobacteria）、芽单胞菌门（Gemmatimonadetes）以及亚硝酸细菌等呈显著相关；杀生剂尼泊金甲酯（MP）、尼泊金乙酯（EP）、避蚊胺（DEET）、咪康唑（MCZ）、三氯生（TCS）和三氯卡班（TCC）的去除率与动胶菌属、铁杆菌属、慢生根瘤菌属（Bradyrhizobium）、硫杆菌属（Thiobacillus）、变形菌门（Proteobacteria）、拟杆菌门（Bacteroidetes）、放线菌门（Actinobacteria）、亚硝酸细菌、氨化细菌等呈显著或边缘显著相关；抗生素及其他检出EOCs的去除率则与慢生根瘤菌属、Ottowia、Defluviicoccus、氨化细菌、浮霉菌门（Planctomycetes）、拟杆菌门（Bacteroidetes）、厚壁菌门（Firmicutes）、酸杆菌门（Acidobacteria）等相关。
污染物去除率与微生物的多元关联特征
Fig. 6. Clustered image maps from the sparse partial least squares (sPLS) models inducing sparsity on explanatory variables (phyla with a relative abundance ≥ 0.5%, left; genera with a relative abundance ≥ 0.5%, right) for the removal rates of conventional pollutants (A) and emerging organic contaminants (EOCs; B) in the subsurface wastewater infiltration system (SWIS).
基于稀疏偏最小二乘（sPLS）回归分析发现，常规污染物的去除率与动胶菌属（Zoogloea）、铁杆菌属（Ferribacterium）、Rhodanobacter、Thauera、Planctomyces、分枝杆菌属（Mycobacterium）、AOB的amoA基因、亚硝酸细菌、硝化螺旋菌门（Nitrospirae）及蓝藻门（Cyanobacteria）等相关，而EOCs的去除率与Ottowia、Defluviicoccus、氨化细菌、变形菌门（Proteobacteria）及厚壁菌门（Firmicutes）等相关。
小结
本探索性研究首次系统揭示了间歇曝气地下污水渗滤系统（SWIS）在0.5 m³/(m²·d)水力负荷下对真实生活污水中新兴有机污染物（EOCs）的去除效率及微生物驱动机制，为SWIS在农村污水治理中的推广应用提供了科学依据。未来研究应进一步关注环境变化和进水水质波动对系统性能的影响，以增强其在实际场景中的适用性和稳定性。
全文链接
Peng, F.-J.; Feng, X.-J.; Li, S.; Yu, X.-L.; Chen, J.; Liu, S.-S.; Ying, G.-G.; Liu, Y.-S., Removal of emerging organic contaminants in a subsurface wastewater infiltration system: A preliminary study of microbial mechanism. Water Research 2025, 284, 123960.