俄勒岡州立大學的科學家創(chuàng)造了一種工具，可以根據水中細菌的組成和豐度，以驚人的精度預測北極河流的流速。
他們成功的“遺傳水文學”方法非常重要，因為許多北極河流偏遠且非常堅固，因此有必要部署流量計來測量危險且昂貴的水。他們還認為，他們的模式可能適合世界各地偏遠的河流。
研究結果發(fā)表在水資源研究雜志上。
俄勒岡州立大學地球、海洋和大氣科學學院的生態(tài)學家和生物地球化學專家拜倫克倫普(Byron Crump)說：“這些河流中的微生物群落是季節(jié)性的，隨著河流隨季節(jié)的增加而減少，微生物形態(tài)也會發(fā)生變化?！?研究的作者?！斑@些河流可能共享一些相同的分類群或細菌類型，但分類群的豐度不同，并隨著水流而變化?！?
研究人員重點研究了六條北極河流——科利馬河、勒拿河、麥肯齊河、奧布河、葉尼塞河和育空河——并從河口收集了水樣。從樣本中提取細菌DNA后，他們分解了遺傳密碼，分離出一個名為16S rRNA基因的片段。科學家表示，這一部分存在于所有細菌中，但包含可用于識別不同細菌菌株的變異。
他們發(fā)現(xiàn)了148個菌株——也被稱為操作分類單元——其中9個在北極六條河流中的至少5條中被發(fā)現(xiàn)。
“為了預測排放，我們研究了在不同的排放水平下發(fā)現(xiàn)了哪些類型的細菌，”俄勒岡州立大學農業(yè)科學學院的水文學家、該研究的第一作者Stephen Good說?！叭缓?，我們觀察了我們想要預測的河流中的細菌，并根據之前確定的流量和細菌豐度之間的關系估計了排放量?！?
利用33年的河流流量測量結果，Good和他的同事創(chuàng)建了一個算法，根據微生物特征來估計河流的流量。當他們僅根據降水量和流域面積測試河流流量模型時，他們發(fā)現(xiàn)他們的微生物算法的精度提高了20%。
“如果我們把流量計放在河里，我們會得到更好的測量結果，但在很多情況下并不容易，”克虜伯說?！俺似露?、降水、地形和氣候，水文還需要另一種方法來幫助預測流量，而Stephen (Good)開發(fā)的這種算法似乎是有效的——而且很可能會變得更好?！?
古德說，下一步的研究是將其他因素納入他的復雜模型，包括降水，看看這種方法是否適用于其他河流系統(tǒng)。
古德說：“我們發(fā)現(xiàn)的細菌很可能在其他河流中發(fā)現(xiàn)，但不一定相同，因此必須調整模型?！拔覀冋诙砝諏菸鞑坷^續(xù)研究這種方法，我們已經嘗試將降水納入這一過程?！?
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