Geologie und Landnutzung prägen mikrobielle Gemeinschaften des Stickstoff- und Schwefelkreislaufs im Grundwasser in Grundwasserleitern der Pazifikinseln

ISME Communications Band 3, Artikelnummer: 58 (2023) Diesen Artikel zitieren

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In Hawaii gedeihen die ressourcenbeschränkten Inselbevölkerungen seit über einem Jahrtausend, doch jetzt stehen sie vor großen neuen Herausforderungen für grundlegende Ressourcen, einschließlich der Sicherheit und Nachhaltigkeit der Wasserressourcen. Die Charakterisierung der mikrobiellen Gemeinschaft in Grundwasserökosystemen ist ein wirkungsvoller Ansatz, um Veränderungen durch menschliche Einflüsse aufgrund der Landbewirtschaftung in hydrogeologisch komplexen Grundwasserleitern abzuleiten. In dieser Studie untersuchen wir, wie Geologie und Landmanagement die Geochemie, mikrobielle Vielfalt und Stoffwechselfunktionen beeinflussen. Wir haben über einen Zeitraum von zwei Jahren insgesamt 19 Bohrlöcher im Hualālai-Wassereinzugsgebiet von Kona, Hawaii, beprobt und dabei die Geochemie und mikrobielle Gemeinschaften mittels 16S-rRNA-Amplikonsequenzierung analysiert. Die geochemische Analyse ergab einen deutlich höheren Sulfatgehalt entlang der nordwestlichen Vulkangrabenzone und einen hohen Stickstoffgehalt (N), der mit einer hohen Dichte der Abwasserentsorgungssysteme (OSDS) vor Ort korreliert. Insgesamt wurden 12.973 Amplikon-Sequenzvarianten (ASV) in 220 Proben identifiziert, darunter 865 ASVs, die als mutmaßliche N- und Schwefel-(S)-Cycler klassifiziert wurden. Die N- und S-Cycler wurden von einem mutmaßlichen S-Oxidator dominiert, der an eine vollständige Denitrifikation gekoppelt war (Acinetobacter), der im Vergleich zu den nach Geochemie gruppierten Proben deutlich bis zum Vierfachen angereichert war. Das signifikante Vorkommen von Acinetobacter lässt auf das biologische Sanierungspotenzial vulkanischen Grundwassers für eine mikrobiell gesteuerte gekoppelte S-Oxidation und Denitrifikation schließen, die einen Ökosystemdienst für Inselbevölkerungen darstellt, die auf Grundwasserleiter angewiesen sind.

Mikroben spielen eine regulierende Rolle in den komplizierten Wechselwirkungen zwischen Hydrologie, Geologie und Landnutzung [1, 2], was zu einer äußerst variablen Grundwasserbiogeochemie führt. Mikroben in unterirdischen Grundwasserleitern machen etwa 40 % des mikrobiellen Lebens auf der Erde aus [3, 4] und sind für Ökosystemdienstleistungen, einschließlich der Bereitstellung von sauberem Trinkwasser, von entscheidender Bedeutung. Mikrobielle Gemeinschaften unter der Oberfläche verbessern die Wasserqualität, indem sie organisches Material abbauen und Stickstoff (N), Schwefel (S) und Eisen (Fe) zirkulieren lassen [5]. Im Gegensatz zur Redoxstrukturierung von Sedimentsystemen treten gegensätzliche Redoxreaktionen gleichzeitig in einzigartigen Mikroumgebungen (z. B. Biofilmen, Partikeln) auf, was zu einem vielfältigen Grundwassermikrobiom in großen unterirdischen Wasserlebensräumen führt [6, 7]. Daher ist die Nutzung anorganischer Verbindungen als Energiequellen (Chemolithoautotrophie) ein weit verbreiteter Stoffwechselweg in Grundwasserökosystemen, der häufig mit Kohlenstoff- (C), Wasserstoff- (H) und Schwefelkreisläufen (S) mit Sauerstoff (O) und Nitrat verbunden ist (NO3−) als der am häufigsten verwendete Elektronenakzeptor [1]. In einer der wenigen Mikrobiomstudien, die in tiefen hawaiianischen Grundwasserleitern durchgeführt wurden, ergab die Analyse eine hohe funktionelle Vielfalt, die hauptsächlich durch chemolithotrophe Metabolismen gekennzeichnet ist [8].

Die Charakterisierung der mikrobiellen Gemeinschaft von Grundwasserökosystemen ist ein wirkungsvoller Ansatz, um auf geochemische Veränderungen zu schließen, die auf menschliche Einflüsse und Landnutzung in hydrogeologisch komplexen Grundwasserleitern zurückzuführen sind [9, 10]. Veränderungen in der Struktur und Vielfalt der mikrobiellen Gemeinschaften unter der Oberfläche können Benutzer auf eine Verschlechterung der Wasserqualität aufmerksam machen, da Mikroben im Untergrund schnell auf Veränderungen in ihrer Umgebung aufgrund von Landnutzungsänderungen und/oder Schadstoffen reagieren, was zu einer verringerten Vielfalt und verkürzten biogeochemischen Pfaden führt [11, 12]. Dies ist besonders wichtig für Hawaii, da alle Wasserressourcen fast vollständig vom Grundwasser abhängig sind. Ungefähr 89 % der Trinkwasserversorgung Hawaiis befinden sich in unterirdischen Wasserressourcen, mit minimalen Beiträgen von Oberflächenwasser (z. B. Stauseen, Regeneinzugsgebieten) [13] und kleinen Entsalzungsaktivitäten. Hawaii hat die größte Anzahl an Senkgruben pro Kopf in den Vereinigten Staaten [14]. Die Verschmutzung durch nicht punktuelle Quellen durch private Abwasserentsorgungssysteme (OSDS, Senkgruben) und die Landwirtschaft sind die beiden Hauptquellen für vom Menschen stammende Nährstoffe, die sich auf Küstenökosysteme auswirken und in Hawaii als große Umweltprobleme erkannt wurden [15,16 ,17,18].

Stickstoff ist einer der häufigsten nicht punktuellen Schadstoffe im Grundwasser [12, 19, 20]. Die Einträge von N sind wichtige Determinanten der Hauptionen-Geochemie des Grundwassers [21], und mikrobielle Gemeinschaften unter der Oberfläche sind für die Regulierung der Auswirkungen von anthropogenem N und dessen Übergang in Oberflächengewässer oder Küstenökosysteme verantwortlich [22,23,24]. Autotrophe Denitrifikation ist der vorherrschende N-Entfernungsprozess in oligotrophem Grundwasser, bei dem anorganische Verbindungen (Fe, S, Mangan, Mn; Wasserstoffgas, H2) durch Reduktion von Nitrit (NO2−) oder Nitrat (NO3−) zu gasförmigem Stickstoff (N2) oxidiert werden. [25]. [23, 26]. Darüber hinaus kann die mikrobiell getriebene Denitrifikation sowohl anaerob erfolgen, was bis in die 1980er Jahre als einziger Prozess galt, als auch aerob, erstmals beschrieben in einer sulfidoxidierenden Abwasseraufbereitungsanlage [27, 28]. Der menschliche Eintrag von N in das Grundwasser und seine schädlichen Auswirkungen auf Küstenökosysteme wurden in Hawaii eingehend untersucht [29,30,31], die Auswirkungen von überschüssigem N in vulkanischen, tiefen Süßwassergrundwasserleitern und ihren unterirdischen mikrobiellen Gemeinschaften müssen jedoch noch untersucht werden charakterisiert werden.

Zusätzlich zu N beeinflusst das Vorhandensein von Sulfat die Gemeinschaftsstruktur in Grundwassersystemen und weist häufig auf einen Zusammenhang zwischen Substraten und der Verfügbarkeit von Elektronendonoren hin [5, 32]. Das Vorhandensein von S-Spezies wie Sulfat (SO42−), Sulfiden (S2−), Polysulfiden (SxO62−), Thiosulfat (S2O32−) und Sulfit (SO32−) weist auf Einträge aus geothermischer Aktivität oder Meerwasser in Grundwassersystemen hin [ 33,34,35]. Das Vorhandensein von SO42− im Grundwasser wird häufig auf Produkte abiotischer Reaktionen zurückgeführt, jedoch ist sowohl die anaerobe als auch die aerobe biologische Sulfidoxidation in den meisten Umgebungen thermodynamisch günstig [36]. Darüber hinaus sind auch die relative Verfügbarkeit von reduziertem S, C und Fe entscheidende Faktoren für die Nitratentfernungswege [26]. Wenn S in kohlenstofflimitierten Systemen vorhanden ist, erfolgt die Denitrifikation durch mikrobiell vermittelte Oxidation von reduziertem Schwefel zu Sulfat [23] und erfolgt viel schneller als die abiotische Sulfatproduktion.

Das Wassereinzugsgebiet Hualālai (Kona, Hawaii) verfügt über keinen Oberflächenabfluss oder Entwässerung [37], hat ein halbtrockenes Klima und ist aufgrund der vollständigen Abhängigkeit vom Grundwasser für die kommunale und landwirtschaftliche Wassernutzung äußerst anfällig für Belastungen durch die Stadtentwicklung [38]. ]. Darüber hinaus zielen wirtschaftliche Forderungen zur Unterstützung der Entwicklung des Keauhou-Grundwasserleiters darauf ab, diese Grundwasserleiter auszubeuten und die Qualität der Grundwasserversorgung übermäßig zu belasten. Das Wassereinzugsgebiet birgt das Potenzial für große N-Einträge aufgrund persönlicher OSDS sowie S-Einträge durch Eindringen von Salzwasser, Aerosolablagerungen und geothermische Aktivität. Darüber hinaus lassen schwankende Niederschlagsmuster einen allgemeinen Trocknungstrend erkennen, und es wird vorhergesagt, dass steigende Temperaturen zu einer geringeren Neubildung und Grundwasserspeicherung führen werden, was die Zukunft einer sicheren und geschützten Süßwasserversorgung gefährden wird [39, 40].

In dieser Studie untersuchten wir die Struktur und Funktion der mikrobiellen Gemeinschaft unter der Oberfläche im Hinblick auf den N- und S-Kreislauf in tiefen vulkanischen Grundwasserleitern auf hawaiianischen Inseln. Wir untersuchten 1) wie Geologie und Landbewirtschaftungspraktiken im Hualālai-Wassereinzugsgebiet die Geochemie des Grundwasserleiters beeinflussten, 2) die Faktoren, die die Variabilität in mikrobiellen Gemeinschaften antreiben, einschließlich geothermischer Einträge (S) entlang der Riftzone und OSDS-Einträge (N) im südlichen Keauhou-Grundwasserleiter, und 3) die mikrobielle Funktionsfähigkeit für den N- und S-Kreislauf und wie sie mit dem geochemischen räumlichen Muster in diesen Grundwasserleitern variiert. Die großen und komplexen vulkanischen Grundwasserleiter in Hawaii bieten die Möglichkeit, die N- und S-Kreislauffunktionen mikrobieller Gemeinschaften über verschiedene Geologien und Landbewirtschaftungspraktiken hinweg zu charakterisieren. Diese Forschung hat Auswirkungen auf Land- und Wasserverwalter, die sich mit der verminderten Wasserqualität in diesen Trinkwasserressourcen befassen müssen, was Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit und die zukünftige Entwicklung in diesem Wassereinzugsgebiet hat.

Hawaii Island ist die größte (10.464 km2) und jüngste Insel des hawaiianischen Archipels [41]. Die Insel wurde durch fünf Schildvulkane mit überlappenden räumlichen und zeitlichen Lavaströmen und geothermisch aktiven Riftzonen gebildet, die komplexe hydrogeologische Grundwasserleiterverbindungen schufen [42, 43]. Hualālai ist mit einer Gipfelhöhe von 2500 m über dem mittleren Meeresspiegel der drittaktivste Vulkan und besteht aus den Grundwasserleitersystemen Kīholo und Keauhou [44, 45]. Basaltströme und Schlackenkegel bilden Hualālai und liegen hauptsächlich entlang dreier geothermisch aktiver Riftzonen, die vom Vulkangipfel nach Nordwesten, Nordosten und Südosten verlaufen (Abb. 1) [46]. Das Hualālai-Wassereinzugsgebiet liegt auf der Leeseite (trocken) der Insel Hawaii mit jährlichen Niederschlagsmengen entlang der Küste von Kona, die zwischen 204 und 750 mm liegen. Der Kona-Regengürtel am Hang erhält jedoch höhere jährliche Niederschlagsmengen zwischen 750 und 1350 mm [47] .

Die Probenstandorte sind nach Gruppen eingefärbt (N1, S, N2 und N3) und die Hualālai-Riftzonen sind nach Richtung (Norden, Nordwesten und Südosten) benannt. Landwirtschaftliche Flächen sind hellblau schattiert und OSDS-Standorte sind durch schwarze Kreise gekennzeichnet.

Von August 2017 bis März 2019 wurden in vierteljährlichen Abständen Grundwasserproben aus 19 privaten und öffentlichen Produktionsbrunnen mit vertikalem oder geneigtem Schacht entnommen (Abb. 1; Ergänzende Informationen (SI)). Rohe Grundwasserproben wurden vor der Chlorierung nach dreimaligem Spülen von 10-l-Cubitainern an Brunnenpumpstationen nach einer 15–20-minütigen Brunnenspülung gesammelt [48] und bis zur Ankunft im Feldlabor bei 4 °C gelagert. Grundwasser wurde in mit Säure gewaschenen 250-ml-HDPE-Flaschen (Nalgene) beprobt und bis zur geochemischen Analyse bei 4 °C gelagert (15–30 Tage). Dreifache 2-L-Proben wurden zuerst durch einen 0,8-µm-Filter mit 47 mm Durchmesser (GH Polypro, Pall Gelman Inc., MI) und dann durch einen hydrophilen Polypropylenmembranfilter mit 0,2 µm Porengröße (Pall Gelman Inc., MI) und beides filtriert wurden vor der DNA-Extraktion bei –20 ° C eingefroren.

Das Grundwasser wurde in mit Säure gewaschene 250-ml-HDPE-Flaschen (Nalgene) aufgetrennt und bis zur Nährstoffanalyse bei 4 °C gelagert (15–30 Tage). Standardmethoden zur Nährstoffanalyse wurden gemäß den Herstellungsprotokollen für einen Vierkanal-Autoanalysator (Astoria-Pacific International, Astoria Pacific, Clackamas, OR) befolgt. Der Gesamt-N- und -P-Gehalt wurde nach alkalischem Persulfataufschluss als PO43− und NOx− analysiert [49]. Die Nährstoffkonzentrationen wurden für NO3− + NO2− = NOx− bestimmt; Orthophosphat (PO43−); Silikat (Si); Ammonium (NH4+); Gesamtstickstoff (TN); und Gesamtphosphor (TP). Ein Multiparameter-Wasserqualitätsmessgerät YSI Pro Plus wurde verwendet, um die Grundwassertemperatur (°C), den pH-Wert, den gelösten Sauerstoff (DO, mgL−1) und den spezifischen Leitwert (SPC, µS cm−1) nach der Pumpenspülung und vor der Sammlung zu messen Wasser für die DNA-Analyse (YSI, Inc., Yellow Springs, OH). Proben für Hauptionen (SO42−; Magnesium, Mg2+; Chlorid, Cl−) und ausgewählte Spurenmetalle (Chrom, Cr; Eisen, Fe und Mangan, Mn) wurden durch ein 47 mm großes hydrophiles Polypropylen mit einer Porengröße von 0,2 µm filtriert Membran (Pall Gelman Inc., Ann Arbor, MI) in einem wiederverwendbaren Filterhalter und Empfänger (Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA) und getrennt in säuregewaschene 60-ml-HDPE-Flaschen. Weitere Informationen zur geochemischen Analyse finden Sie in den Zusatzinformationen.

Geografische räumliche Landnutzungsdaten wurden mit dem SF-Paket [50] für R-Software analysiert, um eine räumliche Analyse durchzuführen. Die Stichprobenstandorte wurden in Vektordaten als 1-km-Kreis um jeden Standort umgewandelt und die Landnutzungsdaten wurden aggregiert und pro Standort verglichen. Zu den Landnutzungsarten gehören die Wahrscheinlichkeit hoher Temperaturen (abgeleitete Caldera-Grenze/geothermische Aktivität), Landwirtschaft (Ackerland und Weiden, Obstgärten, Weinberge, Ziergartenbau), Landnutzungsplanung und -zuweisung (hohe städtische Bevölkerungsdichte, ländliche Bevölkerungsdichte, geschützte Gebiete), Hektar als Golfplätze und Resorts sowie OSDS-Menge und gesamter Abwasserfluss in Millionen Gallonen pro Tag [51].

Die DNA wurde aus allen Filtern gemäß dem PowerWater-DNA-Extraktionsprotokoll unter Verwendung des DNeasy PowerWater Kit (QIAGEN, Germantown, MD) extrahiert. Die Bibliotheksvorbereitung für die 16S-rRNA-Gensequenzierung wurde aufgrund der Länge der Studie und der vierteljährlichen Probenahme zwischen 2018 und 2019 in 4 separaten Bibliotheken durchgeführt, wobei doppelt indizierte Primer für die MiSeq Illumina-Plattform gemäß den in den Zusatzinformationen beschriebenen Protokollen verwendet wurden (52, 53). Die Sequenzierung wurde auf einem Illumina MiSeq (300 Zyklen, V3-Chemie-Kit) in der UCI Genomics High-Throughput Facility an der U of California, Irvine, durchgeführt. Methoden zur quantitativen PCR (qPCR)-Analyse der 16S-rRNA-, dsrA- und nirS-Gene werden in den Zusatzinformationen bereitgestellt.

Sequenzdaten wurden über die MetaFlow|mics-Pipeline verarbeitet [54, 55]. Das dada2 R-Paket [56] wurde verwendet, um die Rohlesevorgänge zu filtern, zu entrauschen und in Amplicon Sequence Variants (ASVs) zusammenzuführen. Lesevorgänge wurden an den Positionen 250F und 170R abgeschnitten und verworfen, wenn sie eine oder mehrere Basen mit Qualitätswerten <2 oder >3 enthielten. Sequenzierungsfehlerwahrscheinlichkeiten wurden mit der iterativen Lernfehlerfunktion von dada2 modelliert und mit einem iterativen Partitionierungsalgorithmus mit Standardparametern entrauscht. Die Lesevorgänge wurden zusammengeführt und alle Paare mit einer Überlappung von weniger als 20 Basen oder mit mehr als einer Nichtübereinstimmung wurden verworfen. Sowohl die Mothur v1.44.1 [57] als auch die Silva-Datenbank (Version 138) [58] wurden zum Ausrichten und Kommentieren von Sequenzen verwendet. Sequenzen mit einer Start- oder Stoppposition außerhalb des 5.–95. Perzentilbereichs (über alle Sequenzen) wurden verworfen. Potenzielle Chimären wurden mit VSEARCH (59), wie in Mothur implementiert, entfernt und mithilfe des RDP-Klassifikators (60) einer Taxonomie zugewiesen. ASVs ohne taxonomische Informationen auf Stammebene oder passende Mitochondrien oder Chloroplasten wurden verworfen. Sequenzen können unter BioProject ID: PRJNA819449 referenziert werden. Die statistische Analyse wurde unter Verwendung der Statistikpakete Phyloseq [61], Vegan [62], DESeq2 [63] factoextra [64], sf [50] und Basis für R [65] durchgeführt. Die Nährstoff- und Hauptionenkonzentrationen wurden vor der Hauptkomponentenanalyse (PCA) im Z-Score transformiert (mg·L−1). Für die Beta-Diversitätsanalyse (CCA, NMDS, PERMANOVA) wurden ASVs auf 2000 unterabgetastet, und PERMANOVA-Tests wurden mit 99999 Permutationen durchgeführt. Eine erste Beta-Diversitätsanalyse wurde durchgeführt, indem die 16S-Gemeinschaft mit 0,8 und 0,2 µm verglichen wurde. Es wurde kein signifikanter Unterschied (Permanova p > 0,5) beobachtet und daher wurden die Proben für die weitere Analyse kombiniert.

Mutmaßliche funktionelle Annotationen basierend auf 16S-rRNA-Genen wurden unter Verwendung der Version 1.2.4 von FAPROTAX (Functional Annotation of Prokaryotic Taxa; [66]) erstellt. Aufgrund jüngster taxonomischer Aktualisierungen bei der Klassifizierung bestimmter Gruppen von Mikroorganismen (67), die sich in der Silva widerspiegeln Datenbank (Silva138), jedoch nicht in der FAPROTAX-Datenbank, haben wir die FAPROTAX-Taxa mutmaßlicher N- und S-Cycler mithilfe der Genome Taxonomy Database (GTDB) manuell neu annotiert, um sie an Silva138 anzupassen. Eine Tabelle dieser Taxa-Neuklassifizierungen zusammen mit den zugehörigen Metabolismen wird bereitgestellt in den Zusatzinformationen.

Die Differentialhäufigkeitsanalyse (DESeq2) wurde für die Expressionsanalyse von RNA-seq-Daten auf Genebene entwickelt, wird jedoch für den Nachweis unterschiedlich häufiger Arten in Hochdurchsatzdaten, wie sie in unserer Analyse verwendet werden, angepasst und empfohlen (68). Differenzielle Häufigkeitstests wurden an Gattungen mit N- und S-Cycling-Fähigkeiten und einer ASV-Prävalenz von mehr als 3 durchgeführt. Eine Pseudozählung von 1 wurde verwendet, um nullgeometrische Mittel im normalisierten Prozess zu verhindern. Die P-Werte wurden mithilfe eines Wald-Tests berechnet und das Testen mehrerer Hypothesen wurde mit der Benjamini-Hochberg-Methode angepasst [69]. Unterschiedlich häufig vorkommende ASVs wurden aus allen paarweisen Gruppenvergleichen extrahiert und für die Anzeige in der Wärmekarte ausgewählt, wenn der angepasste p-Wert unter 0,1 und die log2-fache Änderung über 1 lag. Die angezeigten Häufigkeitswerte wurden für jeden Standort summiert und dann in umgewandelt relative Fülle. Um die Visualisierung der Heatmap zu verbessern, wurden die relativen Häufigkeitswerte pro ASV in Z-Scores umgewandelt. Eine Liste der angezeigten ASVs aus der DESeq2-Analyse finden Sie im SI.

Basierend auf der Hauptkomponentenanalyse (PCA) gruppierte sich die Grundwassergeochemie über die Probenahmestellen hinweg in zwei unterschiedliche Gruppierungen (PCA, Abb. 2A). Die Proben wurden in eine S-Gruppe mit fünf Bohrlöchern entlang der Hualālai-Riftzone (Abb. 1) und eine N-Gruppe mit 11 Bohrlöchern eingeteilt. Magnesium war der dominierende Faktor (PC1 – 38,2 %) der Unterschiede zwischen den Gruppen, gefolgt von Ammonium (NH4+; PC2 – 16,0 %), die zusammen 54,2 % der in der Geochemie beobachteten Variation erklärten. Die N-Gruppierungen wurden anhand der umliegenden Landnutzungsklassifizierungen weiter differenziert. Eine auf der Landnutzung basierende PCA ergab vier verschiedene Gruppen, die 81,2 % der beobachteten Variation erklärten (Abb. 2B). Gruppe S bildete einen einzigartigen Cluster basierend auf einem Gebiet mit hoher Wahrscheinlichkeit eines geothermischen Einflusses, während Proben aus Gruppe N weiter in die Gruppen N1 (ländliche Landnutzung), N2 (städtisch und OSDS) und N3 (Landwirtschaft) gruppiert wurden; Abb. 2B. . PCA ergab, dass OSDS-Mengen der dominierende Faktor (PC1 – 48,8 %) der Variabilität in den Proben waren, gefolgt von konservierten Flächen (PC2 – 32,4 %).

Eine Hauptkomponentenanalyse (PCA), die Zusammenhänge zwischen Grundwasser und A-Variablen der Geochemie sowie B-Landnutzung und Geologie aufzeigt. Zusammenfassungsvariablen werden nach Stichprobengruppen (N1-Quadrat, S-Kreis, N2-Dreieck und N3-Raute) eingefärbt, wobei die größere Form den Mittelwert der Hauptvariablen darstellt und schwarze Vektoren die aus der Vektorlänge abgeleitete Assoziationsstärke darstellen. Zur Geochemie gehört der pH-Wert; Cr Chrom, DO gelöster Sauerstoff, NOx Nitrat+Nitrit, TN Gesamtstickstoff, NH4 Ammonium, Mn Mangan, Fe Eisen, Temperatur, Cl Chlor, SPC spezifische Leitfähigkeit, PO4 Orthophosphat, TP Gesamtorthophosphat, SO4 Sulfat, Mg Magnesium. Die Landnutzung umfasst Naturschutzgebiete (LU_Consv), Landwirtschaft (Ag_Acres), urbane Gebiete mit hoher Zahnmedizin (LU_HDUrban), ländliche Gebiete (LU_Rural), Golfplätze (Glf_Acres), Resorts (LUResorts), OSDS-Mengen (OSDS_Qty) und OSDS-N-Fluss (OSDS_NFlux). und 35 % Wahrscheinlichkeit einer geothermischen Aktivität (Prob_HT35).

Die Geochemie der S-Gruppe unterschied sich signifikant von N2 und N3 (Tukey, p < 0,001) für DO, NOx−, SO4−2, PO4−3, Si, SPC, Salzgehalt und pH (Abb. 3). Gruppe S zeichnete sich durch deutlich höhere mittlere und variable Sulfatkonzentrationen aus (179,02 mg L−1; Abb. 3). Mehrere Proben aus einer Vertiefung in Gruppe S wiesen SO42−-Konzentrationen auf, die über dem sekundären Grenzwert der EPA für den maximalen Schadstoffgehalt lagen, basierend auf Geschmackserwägungen (250 mg L−1) [70]. Die S-Gruppe hatte niedrigere mittlere Konzentrationen von DO (5,03 mg L−1), NOx− (0,88 mg L−1), pH (6,93) und hohe mittlere SPC (1,57 mS cm−1). Darüber hinaus waren die mittleren Durchschnittswerte von PO43− (0,29 mg L−1) und Si (33,91 mg L−1) für Gruppe S signifikant höher. Im Vergleich dazu war NOx− in N2 und N3 signifikant höher (Tukey, p < 0,001). als Gruppe S. Proben aus N3 hatten die höchsten mittleren NOx−-Konzentrationen (1,21 mg L−1), unterschieden sich jedoch nicht signifikant von N2 (1,06 mg L−1). Zwei Ausreißer-NOx-Proben stammten aus N2 (5,73 mg L-1) und N3 (8,28 mg L-1), lagen aber immer noch unter dem maximalen Schadstoffgehalt (mcl) der EPA für Nitrate im Grundwasser (10 mg L-1) [ 21]. Gruppen in N haben auch einen deutlich niedrigeren SPC (Tukey, p < 0,001) und einen höheren pH-Wert (Tukey, p < 0,001; Abb. 3). Für die Probenahmezeiten (Monate/Jahr; ergänzende Abbildung 1) wurden keine signifikanten Unterschiede in der Geochemie beobachtet. Wasserqualitätsparameter werden veröffentlicht und sind in der Hydroshare-Datenbank verfügbar [71].

Der Mittelwert (horizontale Linie) und die einzelnen Stichprobenwerte (dunkle Kreise) werden für jede Variable nach Gruppe angezeigt. Die vertikale Y-Achse für DO, NH4, NOx und SO4−2, PO43− und Si wird in mg L−1, SPC (µS cm−1) und Temperatur (°C) gemessen. Eine Post-hoc-Analyse (Tukey-post-hoc) wurde durchgeführt, um signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen zu ermitteln, und ist mit Buchstaben gekennzeichnet, um signifikante Unterschiede anzuzeigen.

Ein Manteltest ergab signifikante räumliche Beziehungen zwischen Geochemie und Landwirtschaft, städtischer Dichte, Golfplatz- und Resort-Landnutzungstypen (Tabelle 1). Geochemische Variablen einschließlich DO (R2 = 0,66, p = 0,001), pH (R2 = 0,41, p < 0,05), SPC (R2 = 0,31, p = 0,01) und SO4−2 (R2 = 0,90, p = 0,001). alle korrelierten stark mit der Landnutzung von Golfplätzen und Resorts. Die S-Gruppe hat die größte durchschnittliche Landnutzung als Golfplatz- und Resortgelände (1679 km2) und Gebiete mit hoher geothermischer Wahrscheinlichkeit (Abb. 1). Im Gegensatz dazu korrelierten die NOx−-Konzentrationen stark mit der landwirtschaftlichen Fläche (R2 = 0,45, p < 0,01) und der städtischen Dichte (R2 = 0,32, p < 0,01; Tabelle 1). Die größte als städtisch eingestufte durchschnittliche Fläche (5160 km2) kam in Gruppe N3 vor, während die landwirtschaftliche Landnutzung (Weideland, konservierte Flächen) in Gruppe S und N1 mit durchschnittlich 1,1 × 106 km2 am größten war. Die durchschnittlichen OSDS-Mengen waren in N2 mit 5146 Einheiten pro Parzelle am größten, verglichen mit 4009 in N3, und die kleinsten Mengen kamen in S mit 143,7 Einheiten pro Parzelle vor. Die ländliche Landnutzung war in der Gruppe S mit 7080 km2 bei weitem am größten, im Vergleich zu allen N-Gruppen mit einer durchschnittlichen Größe von 1597 km2.

Die mikrobielle Dichte, geschätzt anhand der qPCR 16S rRNA-Genkopien mL−1, war niedrig und unterschied sich signifikant zwischen den Geochemiegruppen (ANOVA, p < 0,001). Die größte mittlere Dichte wurde in N3 gemessen (9,7 × 104 Kopien ml–1; Abb. 4) und die kleinsten Häufigkeiten wurden in S (2,5 × 103 Kopien ml–1) gemessen. Gruppe N3 hatte eine deutlich größere Dichte als S (Tukey, p < 0,01) und N2 (Tukey, p < 0,001), unterschied sich jedoch nicht von N1.

Zwischen den Gruppen wurde eine Post-hoc-Analyse (Tukey-post-hoc) durchgeführt, die mit Buchstaben gekennzeichnet ist, um einen signifikanten Unterschied anzuzeigen.

In 220 Proben, die zwischen Mai 2017 und März 2019 gesammelt wurden, wurden insgesamt 12.973 ASVs identifiziert. Die durchschnittliche Probengröße betrug 12.966 Messwerte pro Probe mit einem Bereich von 2.079–42.804. Alle Proben wurden von Proteobakterien dominiert (ergänzende Abbildung 2), mit einer mittleren relativen Häufigkeit von 43,6 % für Gammaproteobakterien (Ɣ) und 12,9 % für Alphaproteobakterien (α). Die zehn am häufigsten vorkommenden Bestellungen (ergänzende Abbildung 2) machten mehr als 50 % der gesamten relativen Häufigkeit von Grundwasserproben aus. Die Beta-Diversität der mikrobiellen Gemeinschaft unterschied sich signifikant zwischen den PCA-Gruppen (S, N1, N2, N3) (PERMANOVA, p <0, 01; ergänzende Abbildung 3). Die Alpha-Diversität (Pielou- und Shannon-Indizes) unterschied sich jedoch nicht signifikant zwischen den PCA-Gruppen (ergänzende Abbildung 4).

Die kanonische Korrespondenzanalyse (CCA) identifizierte signifikante Zusammenhänge zwischen der Struktur der mikrobiellen Grundwassergemeinschaft, der Geochemie und der Landnutzung (ANOVA des CCA-Modells, p < 0,001; Abb. 5). Landwirtschaftliche Landnutzung (CCA1), pH-Wert, OSDS-Menge und NOx− waren signifikant mit mikrobiellen Gemeinschaften aus den Gruppen N2 und N3 assoziiert, verglichen mit Assoziationen zwischen Resortlandnutzung und SO4−2-Konzentrationen (CCA2) in den Gruppen N1 und S. Darüber hinaus Mantel Tests (Tabelle 1) zeigen, dass mikrobielle Gemeinschaften mit der OSDS-Dichte (R2 = 0,43, p < 0,05) und der ländlichen Dichte (R2 = 0,32, p < 0,05) korrelierten. Die Manteltests ergaben keinen signifikanten Zusammenhang zwischen der Gemeindestruktur und der Landwirtschaft, der städtischen Dichte, der Rift-Zone, den Golfplätzen oder Erholungsgebieten, den Naturschutzgebieten oder anderen geochemischen Variablen (Tabelle 1).

Kreise stellen Proben für jede Vertiefung dar, die nach Gruppen gefärbt sind, und schwarze Vektoren stellen den Zusammenhang zwischen Gemeinden, Geochemie und Landnutzung dar.

Insgesamt 865 ASVs über Gruppen hinweg (6,7 % der gesamten relativen Häufigkeit) wurden auf der Grundlage der Functional Annotation of Prokaryotic Taxa (FAPROTAX) als mutmaßliche N- und/oder S-Cycler zwischen Gattung und Ordnungsebene klassifiziert [66]. Für jede PCA-Gruppe wurden relative Sequenzhäufigkeiten berechnet, um Unterschiede in der Häufigkeit von 16S-rRNA-Genen zwischen den Gruppen zu berücksichtigen.

Die relative Häufigkeit mutmaßlicher S-Cycler (353 ASVs) war in den Gruppen signifikant unterschiedlich (p < 0,001; Abb. 6A). Gruppe S hatte die höchste mittlere relative Häufigkeit mutmaßlicher S-zyklierender Organismen (26,5 %) und unterschied sich signifikant von N1 (11,8 %; Tukey, p < 0,01). Gruppe N2 (25,2 %) wies eine signifikant höhere mittlere relative Häufigkeit von S-Zyklern auf als N3 (18,8 %; Tukey, p < 0,05) und N1 (Tukey, p = 0,0012). Mutmaßliche S-Oxidationsmittel (159 ASVs) wurden von der Gattung Acinetobacter dominiert, mit der höchsten mittleren relativen Häufigkeit in Gruppe S (20,5 %), verglichen mit N2 (18,7 %), N3 (15,5 %) und der niedrigsten in N1 (7,9 %; Abb. 6D). Schwefelreduzierer wurden von einer nicht kultivierten Gattung dominiert, die in die Ordnung Desulfobulbales eingeteilt wurde, mit niedrigen mittleren relativen Häufigkeiten (1,0 %) in allen Gruppen und mit den größten relativen Häufigkeiten in Gruppe S (1,5 %; Abb. 6E). Die Häufigkeit des sulfatreduzierenden Gens (dsrA) war ebenfalls sehr gering, unterschied sich jedoch signifikant in allen PCA-Gruppen (ANOVA, p < 0,001; Abb. 5). Gruppe N1 hatte eine signifikant höhere mittlere Häufigkeit von dsrA (2,2 × 103 Kopien mL−1) als N2 (p < 0,01). Gruppe S (1,89 × 102 Kopien ml–1) unterschied sich ebenfalls signifikant (p < 0,01) von N1 (2,15 × 103 Kopien ml–1). Wenn wir durchschnittlich eine dsrA-Genkopie pro Genom annehmen [72, 73], haben 7,7 % der mikrobiellen Gemeinschaft der Gruppe S das Potenzial für eine S-Reduktion, verglichen mit 5,3 % bei N1, 1,1 % bei N2 und 0,94 % bei N3.

Die relative Häufigkeit (%) von ASVs wird durch funktionelle PCA-Gruppen angezeigt, einschließlich AN- und S-Metabolismen, B-Denitrifizierung einschließlich Nitrat-, Nitrit- und Lachgas-Denitrifizierung, CN-Reduktion umfasst N- oder S-Reduktion und Nitratreduktion, DS-Oxidation umfasst photoautotrophe S-Oxidation, und ES-Reduktion.

Mutmaßliche N-zyklische Mikroben (512 ASVs) wiesen ebenfalls signifikant unterschiedliche relative Häufigkeiten zwischen den Gruppen auf (ANOVA, p <0,001; Abb. 6A). Gruppe S hatte die höchste mittlere relative Häufigkeit von N-Cyclern (28,9 %) und unterschied sich signifikant von N3 (20,91 %; Tukey, p < 0,05) und N1 (15,27 %; Tukey p < 0,01). Die Gruppen S und N1 wiesen ähnliche relative Häufigkeiten nitrifizierender Organismen auf, verglichen mit geringeren Häufigkeiten in den Gruppen N2 und N3. Die meisten nitrifizierenden Mikroben gehörten zur Gattung Candidatus Nitrosotenuis (Archaea) in den N-Gruppen, verglichen mit der Gattung Candidatus Nitrotoga (Bacteria) in der Gruppe S. Mikroorganismen, die zur dissimilatorischen N-Reduktion (über einen beliebigen Teil der Reduktionskaskade; 396 ASVs) fähig waren, hatten eine hohe mittlere relative Häufigkeit (18,5 %) in allen Gruppen und wurden von fünf ASVs von Ɣ-Proteobakterien der Gattung Acinetobacter dominiert, wobei die größte relative Häufigkeit in Gruppe S auftrat (11,1 %; Abb. 6C). Der zweithäufigste N-Reduzierer wurde der Gattung Aquabacterium mit der höchsten relativen Häufigkeit in Gruppe N3 zugeordnet (1,1 %; Abb. 6C).

Denitrifizierende (in der Lage, Nitrat, Nitrit oder Lachgas zu N2 zu reduzieren) Mikroben (212 ASVs) hatten eine geringe mittlere Häufigkeit (3,14 %) und unterschieden sich nicht signifikant zwischen den Gruppen. Die größten denitrifizierenden Taxa-Beiträge stammten von der Gattung Denitratasoma mit der größten relativen Häufigkeit in den Gruppen N2 (0,45 %) und S (0,42 %) und der Gattung Flavobacterium in der Gruppe S (0,38 %; Abb. 6B). Eine genauere Messung des Denitrifikationspotenzials mittels qPCR des denitrifizierenden Gens (nirS) zeigte hohe und signifikante Unterschiede zwischen allen Gruppen (ANOVA, p < 0,001; Abb. 5). Gruppe N3 hatte die höchste mittlere nirS-Häufigkeit (4,5 × 104 Kopien ml–1), gefolgt von S (3,88 × 103 Kopien ml–1) und N1 (3,76 × 103 Kopien ml–1) und N2 (1,0 × 103 Kopien ml). −1). Die Proben der N3-Gruppe unterschieden sich hinsichtlich der nirS-Genhäufigkeit signifikant von N2 (p < 0,001) und S (p < 0,01). Bei einer Schätzung von durchschnittlich einer Kopie des nirS-Gens pro Genom [74, 75] hat die Mehrheit der mikrobiellen Gemeinschaft der Gruppe S (>100 %) das Potenzial zur Denitrifikation, verglichen mit 9,3 % bei N1, 30,1 % bei N2 und 46,3 % bei N3.

Die Analyse der differenziellen Häufigkeit (DESeq2) ergab eine einzigartige Häufung signifikant differenzierter ASVs (angepasster p-Wert < 0,1) in Gruppen mit ähnlichem funktionellen Potenzial für den N- und S-Metabolismus (Abb. 7). Die Gruppen N1 und S hatten die größte Anzahl an differenziell angereicherten ASVs (68 bzw. 64), verglichen mit weniger in den Gruppen N2 und N3 (35 bzw. 38). Mutmaßliche funktionelle N-Metabolismen (z. B. aerobe Nitrifikation, Denitrifikation und dissimilatorische N-Reduktion) sind in allen Gruppen vorhanden, unterscheiden sich jedoch je nach Taxa. Mutmaßliche funktionelle S-Metabolismen (z. B. S-Oxidation und S-Reduktion) sind in den Gruppen S und N1 stark angereichert und werden in Gruppe S von einem mutmaßlichen S-oxidierenden N-Reduzierer (Acinetobacter) dominiert. Eine Zusammenfassung der deutlich unterschiedlichen ASVs mit der höchsten durch den N- und S-Metabolismus organisierten Anreicherung (mittlere Faltungsänderung) wird in den Zusatzinformationen und in der Ergänzungstabelle 1 erläutert. Die hier präsentierten Ergebnisse konzentrieren sich auf die dominanten mutmaßlichen S-oxidierenden, N-reduzierenden Taxa, die über PCA-Gruppen differenziert sind.

Die Abundanzwerte für jedes ausgewählte ASV wurden nach Standort summiert, in relative Abundanz umgewandelt und in Z-Scores für jedes ASV umgewandelt. Als Acinetobacter identifizierte ASV-Nummern sind hervorgehoben.

Die mutmaßliche S-Oxidation war in den Gruppen S (27 ASVs) und N1 (20 ASVs) stark angereichert und wurde von Taxa dominiert, die sowohl zur S-Oxidation als auch zu N-reduzierenden Taxa fähig sind (Abb. 7; Ergänzungstabelle 1). Das am höchsten angereicherte ASV in Gruppe S gehörte zu einem mutmaßlichen S-oxidierenden und N-reduzierenden Mittel der Gattung Acinetobacter (12 ASVs). Allerdings wies ein weiterer mutmaßlicher S-oxidierender N-Reduzierer, Thiobacillus (3 ASVs), die höchste Anreicherung aller Taxa in Gruppe N1 auf. Die Taxa der Gruppe N2 waren stark an Acinetobacter, aber auch Pseudomonas angereichert, während die Gruppe N3 einzigartige Beiträge von Rhodobacter und Dechloromonas enthielt. Darüber hinaus waren Taxa, die zur mutmaßlichen S-Oxidation fähig waren, die nicht mit einer N-Reduktion gekoppelt war, in den Gruppen unterschiedlich, mit einzigartigen Beiträgen in den Gruppen N1, S und N2. Gruppe S hatte Beiträge von Sulfuricurvum (2 ASVs) und Methylobacterium-Methylorubrum (3 ASVs), verglichen mit mutmaßlichen S-Oxidatoren in Gruppe N1, einschließlich Sulfurifustis (2 ASVs), Magnetovibrio (1 ASV) und Meiothermus (1 ASV) und Beiträgen von Chromatiaceae (1 ASV) und Chlorobium (1 ASV) in Gruppe N2.

Grundwasserproben der Gruppe S, die sich in der Nähe der nordwestlichen Riftzone befinden (Abb. 1), waren biogeochemisch einzigartig und durch einen hohen SO42−-Gehalt gekennzeichnet. Proben der Gruppe S weisen ein deutliches vulkanisches CO2-Signal auf, das auf eine geothermische Ausgasung schließen lässt [18], die Schwefelgase (z. B. H2S, SO22−) enthalten kann [76], sowie erhöhte Konzentrationen von PO43− und Si wie in unseren Proben, was darauf hindeutet verstärkte Verwitterung von Gesteinsmineralien. Das Alter des Grundwassers aus der Riftzone (C14) weist auf ein viel älteres Wasser (> 5000 Jahre) hin, das entweder auf einen Überschuss an aus der Erdwärme stammendem anorganischem C oder auf isolierte Fließwege zurückzuführen ist, die zu einer verminderten Konnektivität mit dem Rest des Grundwasserleiters führen [77, 78]. Eine verringerte Wiederaufladung und ein höheres Alter deuten auf eine geringere Wahrscheinlichkeit einer abiotischen Produktion oxidierter S-Spezies wie SO42− und S2O32− durch vulkanische Ausgasungen hin. Es wurde jedoch gezeigt, dass die biotische H2S-Oxidationsrate sowohl unter aeroben als auch unter anaeroben Bedingungen die abiotische Oxidation bei weitem übersteigt [36], was weiter darauf hindeutet, dass die SO42−-Produktion in diesen Proben durch mikrobielle Aktivität verursacht werden könnte.

Eine multivariate Analyse zeigte, dass SO42−-Konzentrationen in beiden Gruppen S und N1 ein wesentlicher Faktor für die Struktur der mikrobiellen Gemeinschaft sind (Abb. 4 CCA), was mit anderen Studien zum Grundwasser-Mikrobiom übereinstimmt [5]. Die S-Gruppe wurde von einer hohen Diversität (45 der 159 ASVs) mutmaßlicher S-Oxidationsmittel der Gattung Acinetobacter dominiert. Die Gattung wurde in oligotrophem Grundwasser mit einem vielseitigen Genom und einem großen Potenzial für die Wasseraufbereitung charakterisiert [79, 80]. FAPROTAX stufte Acinetobacter als N-Reduzierer ein [66], neuere Arbeiten haben jedoch gezeigt, dass Mitglieder über die Fähigkeit zur Nitrifikation (Oxidation von Ammoniak zu Nitrat) unter Verwendung organischer Substrate (heterotrop) und zur aeroben Denitrifikation verfügen [80]. Mehrere Arten von Acinetobacter wurden in mehreren industriellen Systemen beschrieben, einschließlich der Abwasserbehandlung von Schwefel, Mn (81) und H2 (79). Acinetobacter-Stämme wurden erstmals im Prozess der denitrifizierenden Sulfidentfernung unter Verwendung mikrobieller Gemeinschaften identifiziert, die sowohl zur Heterotrophie als auch zur Autotrophie fähig sind, um Energie aus der S-Oxidation zu gewinnen, mit einem vollständigen Satz von Genen zur Reduzierung von NO32− zu N2 [81].

Als Acinetobacter klassifizierte Taxa waren in der Gruppe S viermal stärker angereichert als in allen anderen N-Gruppen. Das Vorhandensein von Acinetobacter in unseren Proben kann auf eine direkte Verknüpfung der funktionellen S- und N-Metabolismen hinweisen [82, 83], was auch durch die hohe Häufigkeit von nirS-Genen in unseren Proben gestützt wird. Acinetobacter enthält eine Kopie des nirS-Gens [80] und hohe relative Häufigkeiten von nirS lassen darauf schließen, dass in Gruppe S ein großes Potenzial für mikrobiell gesteuerte S-Oxidation und N-Entfernung besteht. Diese Studie identifiziert die Funktionsfähigkeit eines Acinetobacter in hawaiianischen vulkanischen Grundwasserleitern -artige Grundwasser-Mikrobengemeinschaft, die das Potenzial hat, Energie aus S zu nutzen, um eine vollständige N-Entfernung voranzutreiben. Acinetobacter hat eine hohe N-Entfernungseffizienz unter aeroben Bedingungen (>2 mg L−1 DO) in Systemen mit niedrigem Kohlenstoffgehalt und niedriger Temperatur gezeigt, wo es bis zu 40,2 % des N als Gas mit einer Rate von 0,203 mg L−1 h−1 entfernen kann [84]. Die hohen Sulfatkonzentrationen gepaart mit deutlich niedrigerem NOx− in der Gruppe S im Vergleich zu den Gruppen N2 und N3 stützen unsere Hypothese weiter, dass die für die N-Reduktion erforderlichen Elektronen aus der mikrobiellen Oxidation von Schwefel unter Bildung von SO42− durch Acinetobacter (S-Gruppe) und möglicherweise Thiobacillus stammen (N1-Gruppe).

Die Landbewirtschaftung beeinflusst die N-Geochemie im Hualālai-Wassereinzugsgebiet hauptsächlich durch Auswirkungen der Urbanisierung (OSDS-Menge) in den Gruppen N2 und N3 (Keauhou). Die Einträge von N haben einen großen Einfluss auf die mikrobielle Gemeinschaftsstruktur im Grundwasser und können je nach anthropogener N-Quelle unterschiedlich sein [6, 23, 85]. In dieser Studie sind die OSDS-Mengen der Hauptgrund für Unterschiede (48 %; Abb. 2B) und standen in signifikantem Zusammenhang mit der Struktur der mikrobiellen Gemeinschaft (Abb. 4). Ergebnisse, die OSDS als Treiber der Grundwassergeochemie belegen, stimmen mit einem Grundwasserströmungs- und Nährstofftransportmodell überein, das für die Küstenregion des Keauhou-Grundwasserleiters (N3) entwickelt wurde [35]. Das Modell zeigt, dass OSDS den größten Anteil an Nährstoffen (54 % des gesamten N) zum Grundwasserleiter beitrug und im Vergleich zu anderen nicht punktuellen Schadstoffquellen den größten Einfluss auf die Wasserqualität hatte [86]. In dieser Studie wiesen Gebiete mit hoher städtischer Dichte und hohen OSDS-Mengen (N2, N3) deutlich höhere NOx-Konzentrationen auf als vergleichbare Gebiete, die von passiver landwirtschaftlicher Landnutzung dominiert werden (N1).

Menschliche Einflüsse aus der Landwirtschaft und dem Abwasser sind wichtige Determinanten der Geochemie, der Wasserqualität und der mikrobiellen Gemeinschaftsstruktur (insbesondere funktionelle N-Kreislauf-Gruppen) in Grundwasserökosystemen [12, 21]. In dieser Studie ist die hochangereicherte mutmaßliche mikrobielle N-Entfernungsfunktion die vollständige Denitrifikation (heterotrophe Nitrifikation gekoppelt mit aerober Denitrifikation) durch Schwefeloxidation durch Acinetobacter. Wir gehen davon aus, dass in der Gruppe S im Vergleich zu den N-Gruppen aufgrund des Vorhandenseins von S-Verbindungen, erhöhter Sulfatkonzentrationen und hochangereicherter Acinetobacter-Populationen ein größeres Potenzial für die mikrobiell vermittelte N-Entfernung besteht.

Es wird angenommen, dass die Verfügbarkeit von labilem organischem Kohlenstoff die Durchführbarkeit der heterotrophen N-Entfernung im Grundwasser einschränkt [24, 87]. Gut oxidiertes Abwasser enthält tendenziell auch geringere Mengen an labilem Kohlenstoff [23], was in manchen Umgebungen mikrobielle N-Reduktionsprozesse einschränkt. Das Potenzial für mikrobiell vermittelte N-Reduktion ist in Gruppe N3 am größten im Vergleich zu Gruppe S, basierend auf Taxa-Vergleichen und -Häufigkeiten (nirS). Allerdings kann Gruppe N3 durch die Verfügbarkeit von Elektronendonoren eingeschränkt sein, die in Gruppe S aufgrund der Anwesenheit von S größer ist Verbindungen. Weitere Studien sind erforderlich, um die mikrobiellen N-Reduktionsfähigkeiten in diesen Grundwasserleitern und die Unterschiede zwischen unseren Gruppen abzugrenzen, insbesondere in Gebieten, die stark von OSDS beeinflusst werden, wie in den Gruppen N2 und N3 beobachtet.

Erkenntnisse über das angereicherte Potenzial der verbundenen chemolithoautrophischen Schwefeloxidierung und Denitrifikation im Hualālai-Wassereinzugsgebiet haben Auswirkungen auf die Wasserwirtschaft. Obwohl Denitrifikation durch Sulfidoxidation zu einer verringerten N-Beladung führt, ist der Stoffwechsel möglicherweise schädlich für den Bohrloch- oder Pumpenbetrieb. Sulfatkonzentrationen, Wasserhärte und Korrosion können zunehmen, was dazu führt, dass Ionen aus der Lösung ausfallen, wenn beim Pumpen von Grundwasser an die Oberfläche Sauerstoff auftritt [6, 23]. Persönliche Gespräche mit privaten Brunnenbesitzern entlang der Riftzone bestätigten, dass in einigen Brunnen ranziges, übelriechendes Wasser und Niederschläge auftreten. Das signifikante Vorkommen von Acinetobacter lässt jedoch darauf schließen, dass vulkanische Grundwassermikrobengemeinschaften über ein biologisches Sanierungspotenzial verfügen, um gleichzeitig N und S zu entfernen und so einen Ökosystemdienst für ressourcenbeschränkte Grundwasserleiter bereitzustellen.

Die während der aktuellen Studie generierten und analysierten Datensätze sind im Hydroshare-Repository unter https://www.hydroshare.org/resource/d812bbb7c93348999371c9f1f517297f/ und im National Center for Biotechnology Information (NCBI) unter der ID PRJNA819449 verfügbar. Alle weiteren Daten und Analysen, die in dieser Studie besprochen werden, sind in den ergänzenden Manuskriptinformationen enthalten.

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Wir möchten den zahlreichen Community-Gruppen in Kona, Hawaii dafür danken, dass sie uns großzügig ihre Zeit, ihren Zugang zur Website und ihr Wissen zur Verfügung gestellt haben, um uns bei der Durchführung dieser Arbeit zu unterstützen. Vielen Dank an das Hawai'i County Department of Water Supply, Hawai'i Water Service, Natural Energy Laboratory der Hawai'i Authority, darunter Pam Madden, und Keith Olson, Commission on Water Resource Management, Kohanaiki Club und Greg Chun für die Zusammenarbeit Sie ermöglichen uns den Zugang zu Brunnen und helfen uns bei der Entnahme von Grundwasserproben. Mahalo nui an Sean Cleveland, ITS und das Hawaii Data Science Institute für technische Hilfe und Unterstützung der Cyberinfrastruktur. Dieses Papier hat die SOEST-Beitragsnr. (Nach Veröffentlichung noch offen), University of Hawai'i at Mānoa.

Diese Forschung wurde durch das Hawai'i EPSCoR-Programm unterstützt, das von den Research Infrastructure Improvement Awards (RII) Track-1 der National Science Foundation finanziert wurde: „Ike Wai: Securing Hawaii's Water Future Award #OIA-1557349“ und „Advanced CyberInfrastructure – Tapis Framework #1931439“ und #1931575. Diese Arbeit wurde teilweise durch den Zugriff auf die Genomics High Throughput Facility Shared Resource des Cancer Center Support Grant (P30CA-062203) an der University of California, Irvine und die NIH Shared Instrumentation Grants 1S10RR025496-01, 1S10OD010794-01 ermöglicht. und 1S10OD021718-01.

Universität von Hawaii in Mānoa, Pacific Biosciences Research Center, Honolulu, HI, USA

Sheree J. Watson, Cédric Arisdakessian, Maria Petelo, Keku'iapoiula Keliipuleole und Kiana L. Frank

University of Hawai'i at Mānoa, Department of Information and Computer Sciences, Honolulu, HI, USA

Cédric Arisdakessian

University of Hawai'i at Mānoa, Graduiertenprogramm für Meeresbiologie, Honolulu, HI, USA

Kekuiapoiula Keliipuleole

Department of Earth Sciences, University of Hawai'i at Mānoa, Honolulu, HI, USA

Diamond K. Tachera, Brytne K. Okuhata und Henrietta Dulai

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SW und KF konzipierten und gestalteten die Arbeit, die zur Einreichung des Manuskripts führte, einschließlich der Beschaffung von Proben, der Datenanalyse und der Interpretation der Ergebnisse. CA war maßgeblich an der Datenanalyse und Interpretation der Ergebnisse beteiligt. KF, KK, BO, DT und SW spielten eine wichtige Rolle bei der Datenerfassung, MP, SW und KK waren maßgeblich an der Laborvorbereitung der Proben beteiligt. Das Manuskript wurde von SW, KF und CA verfasst. Die Co-Autoren BO und HD halfen bei der Überarbeitung des Manuskripts und halfen bei der Genehmigung der endgültigen Fassung. Alle Co-Autoren erklären sich damit einverstanden, für alle Aspekte der Arbeit verantwortlich zu sein und sicherzustellen, dass Fragen im Zusammenhang mit der Genauigkeit oder Integrität eines Teils der Arbeit angemessen untersucht und gelöst werden.

Korrespondenz mit Kiana L. Frank.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Watson, SJ, Arisdakessian, C., Petelo, M. et al. Geologie und Landnutzung prägen mikrobielle Gemeinschaften des Stickstoff- und Schwefelkreislaufs im Grundwasser in Grundwasserleitern der Pazifikinseln. ISME COMMUN. 3, 58 (2023). https://doi.org/10.1038/s43705-023-00261-5

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Eingegangen: 09. September 2022

Überarbeitet: 18. April 2023

Angenommen: 24. Mai 2023

Veröffentlicht: 07. Juni 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s43705-023-00261-5

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Geologie und Landnutzung prägen mikrobielle Gemeinschaften des Stickstoff- und Schwefelkreislaufs im Grundwasser in Grundwasserleitern der Pazifikinseln