气候变化与人类活动加剧导致水体富营养化，同时导致有害藻华频发，这一现象现已成为全球性的生态环境问题。甲藻水华是危害最大的藻华之一，与海洋环境相比，人们对高原淡水湖泊中甲藻水华的认知仍较为有限。云南大理洱海是典型的高原淡水湖泊，近年来也在部分湖区发现存在甲藻水华的风险，特别是在沙坪湾湖区面临的风险较为严峻。为了揭示有害甲藻的发生机制，并为其防控提供科学依据，我校洱海流域水生态团队吴明灿特聘教授与合作者对此开展了研究，揭示了洱海甲藻水华暴发的环境驱动机制与微生物互作规律。日前，该成果以“Environmental drivers and microbial interactions in harmful dinoflagellate blooms: Insights from metagenomics and machine learning”为题，发表于环境科学与生态学领域专业期刊《Process Safety and Environmental Protection》。

吴明灿与合作者对洱海沙坪湾区域设立了9个采样点，通过三维采样策略（9个空间点 × 3个水层 × 4个时间段）总共获得了108个样本，并综合利用显微镜、18S rRNA测序、宏基因组学技术以及机器学习等多种技术手段对样品进行测定分析。

甲藻细胞的微观结构特征和系统发育树分析

结果显示，在沙坪湾湖区水体的藻类以多甲藻属（Peridinium spp.）为主，占藻类总生物量的58%，其次是角甲藻属（Ceratium spp.）（17%）、微囊藻属（Microcystis spp.）（12%）和直链藻属（Aulacoseira spp.）（8%），细胞密度最高可达6.87×10⁴ 个/升。分子鉴定结果显示，洱海优势甲藻为加顿多甲藻的一个变种，将其命名为加顿多甲藻ehPu101变种（P. gatunense var. ehPu101）。

宏基因组多维度分析揭示了甲藻密集区微生物群落的结构特征、功能基因表达及抗性机制，表明甲藻分布可能通过筛选特定功能菌群（如降解、固氮相关细菌）和调控代谢途径来驱动微生物群落的适应性分化。机器学习证实梯度提升模型能够很好地预测甲藻生长动态，并显示甲藻生长的关键驱动因素为水体透明度、pH值、高锰酸盐指数、氨氮浓度及角甲藻属丰度。该研究为高原湖泊有害藻华的监测、预警和生态防控策略的制定提供了进一步科学依据。

我校农学与生物科学学院为论文第一完成单位，吴明灿和深圳理工大学马明洋特聘副教授为论文通讯作者。洱海湖泊研究院张葵东为论文第一作者。海南大学海洋生物与水产学院、中国科学院水生生物研究所的科研人员参与了此项研究。

作者：吴明灿

来源: 大理大学生物科学馆