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典型城市空气颗粒物中微生物的群落结构及环境因素影响研究

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摘要

1 引言

1.1 空气颗粒物与空气微生物

1.1.1 空气颗粒物

1.1.2 空气微生物

1.2 空气微生物群落结构及影响研究

1.2.1 空气微生物群落结构研究

1.2.2 空气微生物群落结构影响研究

1.3 受体模型研究

1.4 研究意义与内容

1.4.1 研究意义

1.4.2 研究内容

2 典型城市空气微生物群落结构研究

前言

2.1 研究地区概况

2.1.1 典型城市概况

2.1.2 杭州市典型功能区概况

2.2 材料与方法

2.2.1 采样概况

2.2.2 颗粒物中生物相组分分析方法

2.2.3 统计分析方法

2.3 典型功能区空气微生物群落结构研究

2.3.1 微生物优势菌群分布

2.3.2 微生物群落多样性分析

2.3.3 微生物差异菌群分布

2.4 典型城市空气微生物群落结构研究

2.4.1 微生物优势菌群分布

2.4.2 微生物群落多样性分析

2.4.3 微生物差异菌群分布

2.5 小结

3 典型功能区环境因素对空气微生物群落结构的影响研究

前言

3.1 材料与方法

3.1.1 环境因子的获取

3.1.2 空气微生物群落结构参数的获取

3.1.3 统计分析方法

3.2 典型功能区环境因素对空气微生物群落结构的影响

3.2.1 环境因子与徽生物群落多样性指数的筛选

3.2.2 环境因子与微生物群落多样性指数的多元线性回归分析

3.2.3 环境因子与微生物优势菌群丰度的逻辑多项式回归分析

3.2.4 区域传输对微生物群落结构的影响

3.3 小结

4 典型城市环境因素对空气微生物群落结构的影响研究

前言

4.1 材料与方法

4.1.1 环境因子的获取

4.1.2 空气微生物群落结构参数的获取

4.1.3 统计分析方法

4.2 典型城市环境因素对空气微生物群落结构的影响

4.2.1 环境因子与微生物群落多样性指数的筛选

4.2.2 环境因子与微生物群落多样性指数的多元线性回归分析

4.2.3 环境因子与微生物优势菌群丰度的逻辑多项式回归分析

4.2.4 区域传输对微生物群落结构的影响

4.3 小结

5 结论与展望

5.1 主要结论

5.2 创新点

5.3 建议与展望

参考文献

个人简历

硕士阶段取得的科研成果

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摘要

雾霾严重影响人类健康,空气微生物作为颗粒物中重要的组成部分,越来越引起人们的广泛关注。空气微生物可以附着在颗粒物上进行迁移,探究不同地区空气颗粒物中微生物的群落结构分布及其影响因素,有助于全面掌握空气微生物的空间分布规律,为后续大气污染治理及保护政策制定提供科学指导。然而目前针对不同地区空气微生物群落结构及影响因素研究较少,尤其缺乏大尺度范围典型城市方面的研究。本论文综合地理位置和空气质量情况,在我国东北、西北、东南、西南区域选取了八个典型城市(沈阳、北京、定西、郑州、舟山、杭州、昆明和深圳),分别从经度差异,纬度差异和海陆差异三个方面,比较研究了空气微生物群落结构差异,并挑选杭州市两个典型功能区(风景区和商住混合区)研究空气微生物群落分布差异;通过构建环境因子与空气微生物群落结构参数的统计模型,结合受体模型,系统探究环境因素对典型功能区和典型城市空气微生物群落结构的影响。主要研究结论如下:
  1.探明了不同功能区和不同城市间空气微生物群落结构差异
  通过高通量测序研究了杭州两个功能区和八个城市的空气微生物群落结构组成,评价了微生物群落多样性,并从经度、纬度、海陆差异进行了比较分析,具体如下:
  1)云栖地区(风景区)和朝晖地区(商住混合区)两个功能区相对丰度排名前十的细菌优势属为Enterococcus、Acinetobacter、Methylobacterium、Deinococcus、Rubellimicrobium、Lysobacter、Sphingomonas、Pseudomonas、Streptomyces、Kaistobacter。其中,50%细菌优势属的相对丰度在云栖地区更高,剩余50%细菌优势属的相对丰度在朝晖地区更高。云栖地区和朝晖地区相对丰度排名前十的真菌优势属为Cladosporium、Bjerkandera、Penicillium、Phlebia、Arthrinium、Candida、Aspergillus、Postia、Antrodiella、Alternaria。其中,50%真菌优势属的相对丰度在云栖地区更高,剩余50%真菌优势属的相对丰度在朝晖地区更高。
  2)八个典型城市相对丰度排名前十的细菌优势属为Acinetobacter、Streptomyces、Propionibacterium、Prauseria、Bacillus、Corynebacterium、Microbispora、Saccharopolyspora、Methylobacterium、Pseudomonas。不同纬度城市中,北京有2个细菌优势属的相对丰度高于郑州,郑州有8个细菌优势属的相对丰度高于北京;甘肃定西有6个细菌优势属的相对丰度高于昆明,昆明有4个细菌优势属的相对丰度高于甘肃定西。不同经度城市中,北京有3个细菌优势属的相对丰度高于沈阳,沈阳有7个细菌优势属的相对丰度高于北京;甘肃定西有2个细菌优势属的相对丰度高于郑州,郑州有8个细菌优势属的相对丰度高于甘肃定西。具有海陆差异的城市中,杭州有4个细菌优势属的相对丰度高于舟山,舟山细菌有6个优势属的相对丰度高于杭州。
  3)Shannon指数评价典型功能区微生物群落多样性,朝晖地区细菌群落多样性略高于云栖地区,云栖地区真菌群落多样性略高于朝晖地区。Metastat分析表明,云栖地区和朝晖地区不同功能区之间显著差异细菌属的种类云栖地区是朝晖地区的4.06倍,而显著差异真菌属的种类朝晖地区是云栖地区的1.60倍。
  4)从纬度、经度、海陆差异三个方面对典型城市细菌群落多样性进行分析,纬度差异城市中,北京细菌群落多样性与郑州类似,甘肃定西细菌群落多样性高于昆明。经度差异城市中,北京细菌群落多样性与沈阳类似,甘肃定西细菌群落多样性略高于郑州。具有海陆差异的城市中,舟山细菌群落多样性略高于杭州。综合考虑八个典型城市微生物优势菌群分布和微生物群落多样性,选取杭州、沈阳、昆明三个差异较大的城市,对其中任意两个城市进行显著性差异细菌分析,结果表明显著差异细菌的种类在昆明和沈阳类似,却普遍少于杭州。
  2.探明了典型功能区环境因素对空气微生物群落结构的影响
  采用多元回归和逻辑多项式分析,研究了典型功能区环境因子对空气微生物群落结构的影响;采用混合受体模型分析,研究了区域传输对典型功能区空气微生物群落结构的影响,具体如下:
  1)针对整体区域的多元回归分析表明,臭氧浓度和风向综合影响空气细菌和真菌的群落多样性,且臭氧浓度的影响大于风向。针对云栖地区,臭氧浓度单独影响空气细菌和真菌群落多样性,对细菌群落多样性有显著负影响(p<0.01),对真菌群落多样性有显著正影响(p<0.01)。针对朝晖地区,温度单独影响空气细菌群落多样性;相对湿度和PM2.5浓度综合影响空气真菌群落多样性,且相对湿度的影响大于PM2.5浓度。
  2)针对整体区域的逻辑多项式回归分析表明,臭氧浓度和一氧化碳浓度综合影响空气细菌优势菌群丰度;臭氧浓度和风向综合影响空气真菌优势菌群丰度。针对云栖地区,臭氧浓度和一氧化碳浓度综合影响空气细菌优势菌群丰度;臭氧浓度和风向综合影响空气真菌优势菌群丰度。针对朝晖地区,温度和风速综合影响空气细菌优势菌群丰度;温度和风向综合影响空气真菌优势菌群丰度。
  3)混合受体模型分析发现区域传输对不同功能区空气颗粒物中细菌群落多样性指数具有影响,对真菌群落多样性指数影响相似。针对细菌,云栖地区的主要潜在源区在东北方,对朝晖地区贡献相对较高的区域在西北方。针对真菌,云栖地区和朝晖地区的主要潜在源区均在西北方。
  4)混合受体模型分析发现区域传输对不同功能区空气颗粒物中细菌和真菌差异菌群丰度影响相似。针对细菌差异菌群,云栖地区和朝晖地区的主要潜在源区均在东北方和少部分西北方。针对真菌差异菌群,云栖地区和朝晖地区的主要潜在源区均在南方。
  3.探明了典型城市环境因素对空气微生物群落结构的影响
  采用多元回归和逻辑多项式分析,研究了典型城市环境因子对空气微生物群落结构的影响;采用混合受体模型分析,研究了区域传输对典型城市空气微生物群落结构的影响,具体如下:
  1)多元回归分析表明,杭州地区温度单独影响空气细菌群落多样性。沈阳地区温度和气压综合影响空气细菌群落多样性。昆明地区没有筛选出显著影响空气细菌群落多样性的环境因子。
  2)逻辑多项式回归分析表明,杭州地区风速和温度综合影响空气细菌优势菌群丰度。沈阳地区臭氧浓度、PM2.5浓度、风向和温度综合影响空气细菌优势菌群丰度。昆明地区一氧化碳浓度和风向综合影响空气细菌优势菌群丰度。
  3)混合受体模型分析发现区域传输对不同城市空气细菌群落多样性指数具有影响。杭州地区的主要潜在源区在北方,沈阳地区和昆明地区对杭州地区均有贡献,沈阳地区的贡献较小,昆明地区的贡献较高;对昆明地区贡献较高的源区在东南方和西南方;对沈阳地区贡献较高的源区在西北方和少部分西方。
  4)混合受体模型分析发现区域传输对不同城市空气细菌差异菌群丰度具有影响。针对杭州地区与昆明地区的细菌差异菌群,杭州地区的主要潜在源区在东北方和西南方,昆明地区对杭州地区也有少量贡献;对昆明贡献较高的源区在南方小范围地区。杭州地区与沈阳地区间比较,对杭州地区贡献较高的源区在东北方和西南方,沈阳地区对杭州地区也有少量贡献;对沈阳贡献较高的源区在西北方。昆明地区与沈阳地区间比较,对昆明地区贡献较高的源区在南方;对沈阳贡献较高的源区在北方和西南方。

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