在人类活动和气候变化加剧的背景下,河流水生态系统面临退化风险,传统的水环境修复措施往往难以取得预期成效。多稳态理论不仅可以从机理上解释生态系统的突变行为,还可以应用于河湖水生态系统以指导实施有效的生态修复措施。然而,目前国内外对河流水生态系统多稳态特征及内部稳态转换过程知之甚少。针对该科学问题,河海大学环境微生物研究所长期围绕重点流域开展相关研究,在河流水生态系统的多稳态理论上取得了系列研究进展。
(1)揭示了长江流域典型区域的细菌群落分布特征及稳态转换过程。
针对大坝建设与运行可能带来的生态环境影响,以长江干流为研究区域,探究了长江干流细菌群落多稳态特征及其对环境扰动的响应机制,发现筑坝引起的流量降低会使细菌群落向蓝藻优势度增加的“不理想”状态转变(图1a),研究结果可为长江流域的水库调节提供科学依据。
同时,研究团队将目光聚焦于长江下游城市群区域,探究了城市发展对长江流域水生态系统的潜在影响,发现城市化发展带来的营养盐浓度增加会驱动细菌群落发生稳态转换,使其多样性显著降低(图1b),研究结果可为长江下游高度城市化区域的水生态环境质量改善提供理论支撑。
图1(a)长江干流水文条件对细菌群落状态的影响路径;(b)长江下游环境压力对细菌群落稳态转换过程的影响机制
(2)解析了典型城市河流微生态系统结构和功能的稳态转换过程。
针对城市河流高营养负荷带来的潜在生态环境问题,探究了多营养级微生物群落对营养负荷的响应规律,发现营养负荷的增加可能导致微食物网发生重组(图2a),且多营养级微生物群落对营养负荷的响应具有异步性,研究结果可为富营养化程度较高的城市河流中的生物群落恢复提供理论支撑。
同时,考虑到微生物群落是氮循环过程的重要参与者,研究团队进一步探究了氮转化功能对营养负荷的响应规律,发现营养负荷的增加会削弱氨化作用和硝化作用的强度,而改善微生物群落状态可以促进理想氮转化功能的恢复(图2b),研究结果可为城市河流沉积物中的氮去除提供科学依据。
图2(a)营养负荷对多营养级微生物群落结构的影响路径;(b)营养负荷对氮转化功能的影响机制
(3)提出了多稳态河流水生态系统状态的预测框架。
生态系统对环境压力的响应规律往往是复杂非线性的,这为预测模型的开发带来了挑战。针对这一问题,研究团队将机器学习方法与多稳态理论相结合,在探究了河流浮游生物群落生态状态的基础上,采用监督机器学习模型对浮游生物群落的生态状态进行了预测,并进一步提出了用于多稳态河流水生态系统状态预测的基本框架(图3),研究结果可为城市河流的水生态监测与评估提供参考。
图3 多稳态河流水生态系统状态的预测框架
上述研究得到了国家自然科学基金项目(51879079)、国家重点研发计划课题(20192019YFC0408301,2023YFC3207001)等的资助。系列成果均发表于环境领域顶尖期刊《Water Research》上,环境学院李轶教授和张文龙教授为系列论文的通讯作者。
相关论文信息:
[1]. Supervised machine learning for understanding and predicting the status of bistable eukaryotic plankton community in urbanized rivers. Water Research 2024, 266, 122419. https://doi.org/10.1016/j.watres.2024.122419.
[2]. Hysteretic and asynchronous regime shifts of bacterial and micro-eukaryotic communities driven by nutrient loading. Water Research 2024, 261, 122045. https://doi.org/10.1016/j.watres.2024.122045.
[3]. Dam-induced flow alternations drive the regime shift towards a cyanobacteria-dominated microbiota state in the Yangtze River. Water Research 2023, 244, 120527. https://doi.org/10.1016/j.watres.2023.120527.
[4]. How nutrient loading leads to alternative stable states in microbially mediated N-cycle pathways: A new insight into bioavailable nitrogen removal in urban rivers. Water Research 2023, 236, 119938. https://doi.org/10.1016/j.watres.2023.119938.
[5]. How environmental stress leads to alternative microbiota states in a river ecosystem: A new insight into river restoration. Water Research 2021, 203, 117538. https://doi.org/10.1016/j.watres.2021.117538.