饮用水水质生物稳定性研究旨在控制饮用水中微生物的再生长^[1～3]。由于净水处理工艺对有机物的去除能力有限^[4～6], 且经消毒工艺处理后水中仍有残留的微生物, 因此在供水管网系统长距离输送饮用水的过程中, 微生物利用残留的营养物质再生长, 导致水质劣变^[1,7,8]。所以控制管网水微生物生长以确保供水管网系统生物稳定性至关重要^[9]。

由于适宜微生物生长的营养物质比例为C∶N∶P=100∶10∶1^[10], 故在贫营养的饮用水中, 碳源常常是限制微生物生长的关键因素^[11], 同时, 易被微生物所利用的可同化有机碳 (Assimilable Organic Carbon, AOC) 仅占总溶解有机碳的很小一部分 (0.1%～9%) ^[12]。因此, 通常认为饮用水中的AOC是影响异养细菌再生长的重要因素^[13,14]。目前, 控制供水管网系统细菌再生长的主要方法是维持管网水中的余氯含量。但由于余氯能够分解有机物并抑制微生物生长^[14], 因此随着供水距离的增加管网水中AOC的浓度有增加的可能性。探究管网水中AOC、余氯、异养菌平板计数 (Heterotrophic Plate Count, HPC) 随供水距离的变化规律对管网水质生物稳定性的研究有着重要意义。

近年来, 管网中颗粒特征^[15]和微生物生态^[16,17]的关联成为一个研究热点。颗粒物对饮用水安全的负面影响主要体现在4个方面: (1) 颗粒物再悬浮引起色度问题^[18]; (2) 颗粒物累积引起有机和无机污染物的累积^[19,20]; (3) 颗粒物为细菌阻挡了消毒剂的作用并提供了营养物质和可附着表面, 促进了细菌生长^[20,21]; (4) 颗粒物形成沉积物以后能够为水相中原本没有的细菌提供生存条件, 从而丰富了水中微生物的种类^[7,21,22]。因此, 管网水中的颗粒物与细菌的生长具有重要关系。目前, 供水管网中的颗粒物粒径分布与微生物的关系鲜见报道, 因此以颗粒物粒径分布为切入点研究管网水生物稳定性具有较为重要的研究价值。

AOC是常用的反映微生物稳定性的指标, 但该指标检测周期较长, 因此存在反馈滞后的不足。本研究基于实际管网水质的长期研究, 提出了用UV₂₅₄数值预测AOC浓度的方法。

我国南方某市由净水厂A、B联合供水。净水厂A、B的原水来自同一湖泊。B厂采用常规处理工艺, A厂在常规处理工艺基础上增加了臭氧-生物活性炭工艺。考虑不同供水净水厂、供水距离等因素, 从该市的供水管网中选取具有代表性的10个取样点。取样点分布如图1所示, 取样点特征如表1所示。每月取样1次, 为期1年。

AOC的检测采用先后接种法, 参照Liu等^[14]的研究方法并做调整, 即水样在巴氏消毒之前先经0.22μm玻璃纤维滤膜过滤, P17菌和NOX菌的培养时间分别为3d和4d。HPC的检测根据美国公共卫生协会的标准方法^[23]。用于溶解性有机碳 (Dissolved Organic Carbon, DOC) 、AOC检测使用的无碳容器的制备方法参照Hammes等^[24]的研究方法。用于常规指标检测的水样使用塑料瓶采集, 用于AOC和HPC检测的水样用无菌瓶采集。

相关关系分析方法采用方差分析 (分析软件为Origin 9.1和SPSS 18.0) 。

影响管网中微生物生长的因素主要是温度、有机物和消毒剂。但在同一个管网系统中, 各点的温度基本相同, 因此, 供水距离引起的生物稳定性差异主要受有机物和消毒剂影响。

各管网取样点生物稳定性与供水距离关系如图2所示。AOC浓度随供水距离的增加没有明显的变化趋势 (R=0.06, P>0.05, n=120) ;余氯浓度随着供水距离的增加呈下降趋势 (R=-0.23, P<0.05, n=120) , 说明随着供水距离的增加, 管网水中余氯逐渐被消耗;HPC与余氯浓度显著相关 (R=-0.31, P<0.001, n=120) , 说明余氯是控制管网水中异养细菌生长的重要因素。

用三维荧光光谱对管网水中有机物作进行分析以探明管网水中有机物的组成与浓度随供水距离的变化, 结果见图3。不同取样点之间的峰型相似, 说明随着供水距离的变化, 管网水中的有机物组成变化不明显;除取样点1处的荧光强度较高之外, 其余各取样点的荧光强度相近, 说明管网水中的有机物浓度随供水距离的变化不明显。管网水中不同有机物占比情况如表2所示。由表2可知, 管网水中有机物以类酪氨酸和类色氨酸为主, 这2种有机物占水中总有机物的78.9%, 其中类酪氨酸占45.6%, 占比最大, 而UV腐殖质和可见腐殖质占比较小;管网水中各类有机物的占比稳定, 10个取样点之间有机物所占比例的方差都在10^-5数量级, 说明管网水中有机物的组成随距离变化较小。

AOC-P17、AOC-NOX、DOC浓度随季节的变化见图4。总体而言, AOC浓度较为稳定, 但夏季AOC浓度明显比其他季节的AOC浓度低, 主要原因可能在于夏季温度较高, 导致微生物大量繁殖进而大量消耗营养物质。9月AOC浓度突然升高, 原因可能是该阶段藻类大量死亡^[25]引起水中有机物总量提高, 且降雨减少造成湖泊水量减少, 导致原水中有机物浓度提高。DOC浓度随季节变化不大, 为2.17±0.23mg/L。

AOC-P17和AOC-NOX在AOC中所占比例、AOC在DOC中所占比例见图5。由图5可知, AOC/DOC的变化较小, 而AOC-P17/AOC有较为明显的变化 (61.7%～88.0%) 。AOC-P17/AOC始终大于50%, 说明AOC-P17 (表征羧酸、氨基酸、乙醇和除多糖外的碳水化合物等有机物) 相较于AOC-NOX (表征草酸等有机物) 具有较高的生物可利用性。AOC-P17/AOC存在季节性的变化规律, 即由冬季至夏季有逐渐下降的趋势, 由夏季至冬季有逐渐上升的趋势, 而AOC-NOX/AOC的变化规律恰好与其相反。这可能是管网中微生物群落结构的季节性变化导致的^[26,27]。研究发现, 管网中微生物群落结构在夏季和冬季的2个不同聚类之间变化^[27]。微生物群落结构变化会导致微生物对营养物质的需求发生改变, 进而导致水中营养物质的种类和浓度发生变化, 这种变化可能反映在AOC-P17/AOC和AOC-NOX/AOC的变化上。从图4可以看出, 全年AOC-NOX浓度变化小于AOC-P17, 这说明微生物群落结构的变化主要对AOC-P17产生影响, AOC-P17/AOC的变化主要是微生物对AOC-P17代谢的变化所导致。

来自各个取样点的水样的颗粒粒径分布如图6所示。由图6可见, 粒径为2～5μm的颗粒占绝大多数, 占总颗粒数的75.7%～85.9%, 其中粒径为2～3μm的颗粒占比略高于粒径为3～5μm的颗粒。对水中颗粒数与HPC的相关性研究显示, 水中颗粒数与HPC成正相关关系, 相关性不显著, 但粒径较小 (2～5μm) 的颗粒数与HPC相关性较好 (R=0.20, P<0.05, n=120) , 这可能是因为: (1) 细菌容易附着在能够为其提供营养物质的颗粒物上, 而管网水中颗粒态有机碳约占总有机碳的20%, 且颗粒态有机碳中粒径小于5μm的的部分约占90%^[28]; (2) 其中一部分细菌的尺寸正好在2～5μm范围内, 颗粒计数时可能把这部分细菌计入其中。

在一定条件下, AOC表征管网水中微生物的稳定状况, 但该指标检测周期较长, 因此存在反馈滞后、检测技术要求高等缺陷。本研究基于对实际管网连续18个月的研究, 采用拉依达准则 (α=0.05) 处理数据, 计算皮尔森相关系数发现AOC与UV₂₅₄显著相关 (R=0.29, P<0.001, n=161) 。分析由净水厂B供水的7个取样点的数据 (n=111) , 提出以UV₂₅₄预测AOC的公式:AOC (μg/L) =2 632.7×UV₂₅₄ (cm^-1) , R²=0.887 (UV₂₅₄≥0.026cm^-1) 。

由于各地区的水源水质、净水厂处理工艺、管网条件等不同, 以上公式适用于为该南方城市供水的管网生物稳定性分析。Zhang等^[29]研究该市管网水质发现, 在余氯浓度高时 (>0.15 mg/L) , 余氯对微生物的抑制作用强于高浓度AOC对微生物生长的促进作用, 此时AOC不能准确反映生物稳定性情况。因此, 在管网水中余氯浓度过高时 (>0.15mg/L) , 不采用AOC浓度表征生物稳定性情况。

管网水中有机物以类酪氨酸和类色氨酸占比最大 (78.9%) , 尤以类酪氨酸含量最高 (45.6%) ;有机物的种类和浓度随供水距离增加无明显变化;HPC与余氯浓度显著相关 (R=-0.31, P<0.001, n=120) , 说明余氯能够有效抑制异养细菌的生长;粒径为2～5μm的颗粒占绝大多数 (75.7%～85.9%) , 这种粒径的颗粒数与HPC相关性较好 (R=0.20, P<0.05, n=120) 。

AOC-P17/AOC和AOC-NOX/AOC呈季节性变化规律, 这可能是因为季节的变化导致水中微生物群落结构的变化, 进而导致微生物对有机物的代谢变化的结果。微生物群落结构的变化主要对AOC-P17产生影响, 对AOC-NOX的影响较小。

基于对实际管网的长期研究, 在余氯浓度不高时 (<0.15 mg/L) , AOC可以作为预测、监控管网生物稳定性的参数;AOC与UV₂₅₄ (R=0.29, P<0.001, n=161) 显著相关, 可以通过检测UV₂₅₄以预测AOC。由于不同地区的水源水质、净水厂处理工艺、管网条件等存在差异, 故以UV₂₅₄或其他检测简便且周期短的参数来预测AOC的方法应基于针对当地实际管网的长期研究。