天普大学袁赫洋团队ES&T封面：通过耦合微生物生长动力学与群落动力学的混合建模构建活性污泥微生物组的预测性理解

本研究由天普大学袁赫洋团队开展，背景在于微生物群落建模中机理模型与数据驱动模型存在局限性，前者难以揭示实际种群生态功能，后者推断鲁棒性与可解释性不足。研究目的是开发一种混合建模框架，通过耦合功能群生长动力学与群落动态，实现对活性污泥微生物组的预测性理解。该框架整合466组时序数据，利用贝叶斯网络和拓扑数据分析，系统识别关键种群及其交互关系。结论表明，引入微生物动力学参数显著提升了模型预测精度和生态可解释性，为活性污泥系统优化和其他生态系统的预测性建模提供了新工具。