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利用氮氧同位素示蹤技術(shù)解析巢湖支流店埠河硝酸鹽污染源

2017-05-07 07:17:27王允青王道中呂國安郭熙盛
水利學(xué)報 2017年10期
關(guān)鍵詞:糞肥豐水期硝酸鹽

王 靜,葉 寅,王允青 ,王道中 ,呂國安,郭熙盛

(1.安徽省農(nóng)業(yè)科學(xué)院 土壤肥料研究所,安徽 合肥 230031;2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院,湖北 武漢 430070;3.安徽省養(yǎng)分循環(huán)與資源環(huán)境省級實驗室,安徽 合肥 230031)

1 研究背景

河流在陸地表層系統(tǒng)的氮(N)循環(huán)中起著重要作用,隨著人為氮素排放的增加,世界范圍內(nèi)多數(shù)河流的硝酸鹽(NO3-)濃度明顯增加[1-2],NO3-是進入水環(huán)境中無機氮的主要成分,可被生物迅速利用[3]。水體中NO3-污染可導(dǎo)致水體富營養(yǎng)化并嚴重威脅飲用水安全。目前,水體NO3-污染已成為全球面臨的主要水環(huán)境問題之一[4-5]。

厘清水體NO3-污染的來源,是減少甚至阻斷人為氮輸入到水生生態(tài)系統(tǒng)的前提[6]。傳統(tǒng)水化學(xué)方法是利用各種污染源的排放數(shù)據(jù)、NO3-濃度及其他離子濃度特征來分析水體NO3-的來源[7-8]。然而,由于流域內(nèi)的NO3-有多種來源(化肥與糞肥、大氣氮沉降、生產(chǎn)和生活污水、土壤有機氮等)[4],不同污染源受到遷移轉(zhuǎn)化過程中多種因素(地形、水文條件、處理工藝、降水等)的影響,尤其是非點源污染具有的分散性、隱蔽性、隨機性、不易監(jiān)測和難以量化等特征[9],使得研究結(jié)果存在許多不確定性的因素。隨著技術(shù)的進步,水體NO3-的氮氧同位素聯(lián)合測定成為可能,其在識別水體NO3-的來源及遷移轉(zhuǎn)化過程顯示出較強的優(yōu)越性。研究人員根據(jù)不同NO3-污染來源的氮氧同位素特征值的差異性原理,成功地對水體中的NO3-進行了源解析[10]。如:Johannsen等[11]對德國5條河流的研究發(fā)現(xiàn),秋季和冬季水體NO3-含量高,水體NO3-的δ15N值為8.2‰~11.3‰,δ18O值為0.4‰~2.2‰,來源主要是土壤氮的硝化作用、生活污水和有機肥;Ren等[12]利用氮氧同位素技術(shù)辨識了北京城市NO3-的來源。隨著科技的發(fā)展,研究者已不再滿足于定性分析NO3-的來源?,F(xiàn)如今,研究者已利用氮氧同位素模型并結(jié)合其它環(huán)境同位素,定量計算了地表水、地下水、降水中NO3-不同來源貢獻率、評價硝化/反硝化過程,有效判別了水體NO3-的污染來源[10]。如:賀國平等[13]利用氮氧同位素和物質(zhì)平衡模型定量識別了永定河洪積扇地下水NO3-的來源,認為糞肥對地下水NO3-的貢獻為58%~81%;Xue等[5]利用SIAR模型計算得到了3種不同土地利用類型河流5種硝酸鹽源(降雨中硝酸鹽、化肥中硝酸鹽、化肥和降雨中銨鹽、土壤氮、有機肥和生活污水)在冬季和夏季的貢獻比例;金贊芳等[14]評價了西湖沉積物-水界面氮的硝化/反硝化過程。

巢湖是全國富營養(yǎng)化最為嚴重的淡水湖泊之一,近年來,政府部門和眾多學(xué)者對巢湖的污染過程、富營養(yǎng)化機制、內(nèi)源控制和區(qū)域水質(zhì)變化等方面開展了大量的研究[15-17],采取了一系列的措施,并出臺了相關(guān)政策,取得了較好的成果。然而巢湖水體富營養(yǎng)的趨勢仍未得到根本性改觀,巢湖西部湖區(qū)夏季藍藻暴發(fā)依然普遍,水體富營養(yǎng)化已經(jīng)成為制約該區(qū)域經(jīng)濟和社會可持續(xù)發(fā)展的“瓶頸”因素[18]。NO3--N是巢湖水體中N素的主要賦存形態(tài)[17],是引起水體富營養(yǎng)化的重要因子。入湖河流作為污染物轉(zhuǎn)移到湖泊中的主要路徑,集中了所在流域的各種點源和面源污染[19]。查明周圍河流NO3--N的污染來源對巢湖的水環(huán)境保護和富營養(yǎng)化防治具有重要意義。因此,本研究利用水體NO3-的氮、氧同位素示蹤技術(shù),以巢湖支流-店埠河為研究對象,綜合分析豐、枯水期水體各形態(tài)氮濃度及硝酸鹽δ15N和δ18O的變化特征,討論NO3-的可能來源,并引入穩(wěn)定同位素源解析混合模型(SIAR,Stable Isotope Analysis in R)定量評價NO3-各污染源的貢獻率,以期為巢湖流域氮污染控制提供科學(xué)依據(jù)。

2 材料與方法

2.1 研究區(qū)概況店埠河是巢湖入湖支流南淝河的最大支流,位于安徽省的肥東縣和新站區(qū)境內(nèi),主河道自北向南流經(jīng)元疃鎮(zhèn)、眾興鄉(xiāng)、牌坊鄉(xiāng)、磨店鄉(xiāng)、店埠鎮(zhèn)、撮鎮(zhèn)鎮(zhèn)等鄉(xiāng)鎮(zhèn),于三汊河口入南淝河,主要支流有于灣河、永安河、定光河、馬橋河等。研究區(qū)主河道全長41.5 km,流域面積483.1 km2。店埠河流域?qū)儆趤啛釒Ъ撅L(fēng)氣候區(qū),年均氣溫15.5℃,年均降雨量940~1000 mm,且多集中分布在夏季(6—8月),無霜期為224~252 d。在店埠河上游區(qū)域主要以種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)為主,對于耕地而言,主要種植水稻、小麥、油菜、棉花和玉米等,化肥(主要是尿素、復(fù)合肥和銨態(tài)氮肥,很少有單獨使用硝態(tài)氮肥)通常以約400 kg(N)·ha-1·a-1的用量施入農(nóng)田。為了研究整個店埠河區(qū)域的水質(zhì)的空間分布特征,依據(jù)土地利用類型和河流流向,將研究區(qū)劃分為上游、中游和下游區(qū)域,上游主要流經(jīng)傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)耕作區(qū),而中下游主要流經(jīng)城鎮(zhèn)生活區(qū)。

2.2 樣品采集于2016年1月(枯水期)和2016年7月(豐水期)對店埠河干流及主要支流河水進行了采集,共設(shè)置17個采樣點,所有樣點均以GPS定位,采樣點分布圖用Arcgis10.0繪制(圖1),每次采樣選用順流采樣方式,即按照從上游到下游的方式采取水樣。采樣點R1—R9、R10—R14和R15—R16分別位于河流的上游、中游和下游,樣品采集后冷藏并迅速運回實驗室分析。

另外,于2015年1月—2016年12月期間,采集了店埠河硝酸鹽的潛在污染源,用于分析其氮氧同位素特征值,包括:雨水(14個),不同土地利用類型的未施肥土壤(8個),畜禽糞便(8個),化肥(8個),污水(16個,包括生活污水、養(yǎng)殖廢水和污水處理廠出水)。

2.3 樣品分析水體溶解氧(DO)、溫度(T)采用便攜式溶氧儀(DO200A,YSI)采樣現(xiàn)場測定,pH值采用便攜性pH計(雷磁PHB-4)現(xiàn)場測定。水樣取回后一般迅速分為兩部分,一部分用0.45 μm微孔濾膜過濾,用于測定硝態(tài)氮(NO3--N)、銨態(tài)氮(NH4+-N)、亞硝酸鹽氮(NO2--N)、氯離子(Cl-)、δ15N-NO3-和δ18O-NO3-,另一部分未經(jīng)過濾的水樣用于測定總氮(TN)。參照《水和廢水監(jiān)測分析方法》(第四版)[20],水樣總氮(TN)采用堿性過硫酸鉀氧化-紫外分光光度法測定,銨態(tài)氮(NH4+-N)采用納氏試劑分光光度法測定,硝態(tài)氮(NO3--N)采用紫外分光光度法測定,氯離子(Cl-)采用硝酸銀滴定法。

圖1 店埠河采樣點位置示意圖

δ15N-NO3-和δ18O-NO3-采用反硝化細菌法進行測定[21]。該方法的實驗原理是:在水樣中加入缺乏N2O活性酶(該酶使得N2O轉(zhuǎn)化為N2)的反硝化細菌-致金色假單胞菌(Pseudomonas aureofaciens)將水樣中的硝酸鹽全部轉(zhuǎn)化為N2O,生成的N2O經(jīng)分離純化后進入同位素比值質(zhì)譜儀測定δ15N-NO3-和δ18O-NO3-。具體步驟為:選用Pseudomonas aureofacien(sATCC13985,美國農(nóng)業(yè)部菌種保存中心)菌株進行活化,并劃出單菌落;接種到5 ml帶有NO3-的TSB滅菌培養(yǎng)液中,在搖床上(26℃,180 r/min)培養(yǎng)1 d;轉(zhuǎn)接到500 ml培養(yǎng)瓶中,在搖床上(26℃,180 r/min)培養(yǎng)7 d;將培養(yǎng)7 d菌液在18℃,以30 000 r/min離心20 min,棄上層清液,剩余菌體用無NO3-的TSB培養(yǎng)液懸浮,濃縮成1/12的菌液;吸取3 ml濃縮菌液注入容積為20 ml的頂空瓶中,每瓶用高純氦氣(流速為10~20 ml/min)吹掃3 h以上,注入50 nmol NO3-水樣,26℃過夜恒溫培養(yǎng);第2天注入0.15 ml的10 mol/L NaOH,消散細菌,并吸收產(chǎn)生的CO2;將每個頂空樣品瓶中產(chǎn)生的N2O氣體用氣密性注射器抽取2 ml,注入提前抽真空的試管中,通過痕量氣體分析儀(TraceGas)的Gilson自動進樣器將N2O氣體輸送至TraceGas,經(jīng)TraceGas提取純化和捕集N2O氣體,最后由同位素比質(zhì)譜儀測定氮氧同位素組成。采用USGS32、USGS34、USGS35為標樣,用2點校正的方法對所測定的氣體進行校正。測定的同位素值分別與國際標準物質(zhì)相對應(yīng):

式中:δ樣品為硝酸鹽中N、O同位素的相對比值,即樣品的同位素比值相對于參照標準的同位素比值的千分偏差;R為同位素比值,即元素的重同位素原子豐度與輕同位素原子豐度之比,R樣品和R標準分別為樣品和標準的15N/14N或18O/16O,N同位素參照標準是標準大氣(AIR),O同位素參照標準是維也納標準平均海水(Vienna Standard Mean Oceanic Water,V-SMOW)。

土樣、肥料和畜禽糞樣品中的δ15N采用燃燒法測定。樣品自然風(fēng)干,以粉碎機粉碎并過100目篩,在1 120℃下在填充有WO3的氧化管中進行燃燒,形成的氣體在填有還原銅的管內(nèi)還原為N2(850℃),氣體通過氦載氣流經(jīng)水阱(高氯酸鎂),N2經(jīng)過吸附與解吸附柱分離,最后進入同位素質(zhì)譜儀(IRMS)測定同位素。利用USGS24和USGS41對標準氣體進行校正。

δ15N-NO3-、δ18O-NO3-和固體中δ15N測定的實驗均在中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院穩(wěn)定同位素實驗室進行。

2.4 同位素源解析模型(SIAR)引入SIAR同位素源解析模型,對水體硝酸鹽各污染源進行計算,解析不同的污染源在不同季節(jié)中的貢獻率。SIAR模型是由Parnell等人開發(fā)的一個基于R統(tǒng)計軟件的穩(wěn)定同位素混合模型[22]。該模型基于Dirichlet分布作為對貢獻率的先驗分布,然后利用貝葉斯方法分析在獲取觀測數(shù)據(jù)后各污染貢獻率的后驗分布。當定義有N個測量值、J種同位素、K種污染源,SIAR模型可表示為:

式中:Xij為混合樣i中同位素j的比值(i=1,2,3,…,N;j=1,2,3,…,J);Sjk為源k中同位素j的比值(k=1,2,3,…,K),其平均值為μ,標準偏差為ω;Pk為所要計算的源k的比例;Cjk為源k中同位素j的分餾因子(平均值λ,標準偏差τ);εij為混合樣i中同位素j比值的殘余誤差(平均值0,標準偏差σ)。

3 結(jié)果與討論

3.1 店埠河潛在硝酸鹽污染源氮氧同位素特征值結(jié)合對店埠河污染源實際情況的調(diào)查分析和目前河流污染源解析的可操作性,將店埠河水中NO3-的來源主要分為4類,分別為:雨水源、糞肥污水源、化肥源和土壤源,其氮氧同位素特征值見表1。雨水源和糞肥污水源的δ15N和δ18O的范圍由研究區(qū)的雨水樣品和污水樣品分析得到?;试春屯寥涝粗械摩?5N的范圍由研究區(qū)所采集的肥料樣品以及土壤樣品分析得到。所測的δ15N和δ18O值與前人的研究結(jié)果一致。化肥源和土壤源中的氧同位素比率是根據(jù)硝化反應(yīng)的理論推算得到的。從理論上講,當硝化反應(yīng)發(fā)生時,新形成的硝酸鹽中兩個氧原子來自周圍環(huán)境中的H2O,另外一個氧原子來自于大氣中的O2[23]。根據(jù)這一理論,推算由硝化反應(yīng)生成的硝酸鹽中的δ18O的變化范圍是-0.1‰到+9.2‰,因為周圍環(huán)境水中的氧同位素的比率為-11.8‰到+2.1‰(國際原子能協(xié)會南京站點數(shù)據(jù))[24],而大氣中氧同位素比率為+23.5‰。

表1 店埠河流域潛在硝酸鹽污染源氮氧同位素特征值

3.2 店埠河水體的水化學(xué)特征店埠河枯水期與豐水期水體樣品的主要參數(shù)和水化學(xué)組成情況分別如表2、表3所示。店埠河水體pH值呈中性偏弱堿性,枯水期和豐水期pH范圍分別為7.63~8.46和7.38~8.27,均值分別為8.04和7.76,枯水期的pH值普遍高于豐水期。大氣降水是店埠河河水的主要來源,研究區(qū)附近的合肥市2005—2012年大氣降水的pH值一直低于5.0,酸雨頻率高于50%,在2012年達到86.6%[25]。因此,較低pH值的大氣降水的輸入可能是豐水期店埠河河水pH值較枯水期低的重要原因。溶解氧(DO)是衡量水質(zhì)優(yōu)劣與水體自凈能力的重要參數(shù)。店埠河水體枯水期和豐水期DO范圍分別為4.96~11.51和3.46~9.50 mg/L,均值分別為7.67和5.10 mg/L,所有采樣點DO值均高于反硝化反應(yīng)的閾值(1~2 mg/L)[23],并且呈現(xiàn)出枯水期大于豐水期的特征。研究發(fā)現(xiàn),從整體上看,無論是枯水期還是豐水期的pH和DO值都呈現(xiàn)出上游區(qū)域要高于中下游區(qū)域的特點。

水質(zhì)總氮(TN)包括硝態(tài)氮(NO3--N)、氨態(tài)氮(NH4+-N)和亞硝態(tài)氮(NO2--N)等無機態(tài)氮以及蛋白質(zhì)、氨基酸和有機胺等有機態(tài)氮,其中TN、NO3--N、NH4+-N和NO2--N等常被用于表征水體受污染的嚴重程度。店埠河水體各形態(tài)氮濃度具有很強的時空變異性。上游區(qū)域水體TN、NO3--N和NH4+-N濃度在豐水期變化范圍分別為0.99~6.84、0.67~4.54和0.07~1.70 mg/L,均值分別為4.87、2.73和0.52 mg/L;在枯水期的變化范圍分別為0.81~4.42、0.40~2.12和0.27~2.34 mg/L,均值分別為3.09、1.17和1.10 mg/L。TN和NO3--N濃度豐水期顯著高于枯水期,而NH4+-N濃度則是枯水期較豐水期高。店埠河中下游區(qū)域水體TN、NO3--N和NH4+-N在豐水期變化范圍分別為4.05~10.60、2.18~4.65和0.71~3.19,均值分別為6.62、3.23和1.57 mg/L;在枯水期的變化范圍分別為6.75~18.50、2.98~6.00和1.37~8.20 mg/L,均值分別為10.52、4.26和3.66 mg/L??梢姡邢掠螀^(qū)域水體TN、NO3--N和NH4+-N濃度隨時間變化趨勢表現(xiàn)出與上游區(qū)域水體不同的特征,其濃度均是枯水期顯著高于豐水期。河流污染物的濃度受水量、污染物入河量及河流自凈能力的綜合作用的影響??菟诘乃|(zhì)主要反映點源污染的情況,而豐水期主要反映面源污染和稀釋作用的影響。劉玉年[26]對淮河中游水質(zhì)進行的研究表明,枯水期的水質(zhì)污染較為嚴重,受到了水量變化的調(diào)控。但Yang等[27]對浙江合溪水庫流域的水質(zhì)氮素季節(jié)性變化特征研究表明,盡管豐水期水量的增加對污染物的濃度產(chǎn)生了稀釋效應(yīng),但TN、NO3--N和NH4+-N的濃度在流域內(nèi)為濕季高于干季。

表2 枯水期店埠河流域河水水文化學(xué)參數(shù)及硝酸鹽氮、氧同位素組成

表3 豐水期店埠河流域河水水文化學(xué)參數(shù)及硝酸鹽氮、氧同位素組成

本研究結(jié)果表明,店埠河上游區(qū)域水體TN和NO3--N濃度表現(xiàn)為豐水期顯著高于枯水期,NH4+濃度枯水期較豐水期高,而中下游區(qū)域水體的TN、NO3--N和NH4+-N的濃度則呈現(xiàn)出枯水期高于豐水期的特點。分析其原因,一方面,店埠河上游區(qū)域水體主要流經(jīng)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)耕作區(qū),豐水期是農(nóng)業(yè)施肥的集中時期,大量未被農(nóng)作物吸收利用的N素在降雨的作用下,主要以NO3--N的形式通過徑流或淋溶進入水體,再加上農(nóng)業(yè)活動頻繁,土壤侵蝕加劇,從而導(dǎo)致TN和NO3--N濃度整體升高;另一方面,豐水期氣溫,溶解氧等水體條件適宜,有利于硝化作用的進行,也引起了NO3--N和TN濃度的升高。店埠河中下游河段主要流經(jīng)城鎮(zhèn)生活區(qū),沿途接納大量城鎮(zhèn)生活污水和工業(yè)廢水,污染物排放量基本不變,TN、NO3--N和NH4+-N的濃度在豐水期和枯水期的變化主要受到水量變化的調(diào)控,豐水期水量的增加對污染物的濃度有顯著的稀釋作用。就空間分布來看,店埠河水體各形態(tài)氮濃度中下游區(qū)域要高于上游區(qū)域,特別是支流定光河(R12)和馬橋河(R13)污染較重,各形態(tài)氮濃度均較高。NO2--N含量較低,部分樣品低于檢測限,但仍有4個水樣(枯、豐水期的R12和R13)的NO2--N含量超過世界衛(wèi)生組織推薦的長期飲用水中亞硝酸氮含量不高于0.2 mg·L-1的標準[28]。同時,這幾個水樣的其它形態(tài)的氮含量也都較高,表明該河段(定光河和馬橋河的水體污染嚴重。從氮存在形態(tài)來看,水體無機氮主要以NO3--N形態(tài)存在,而污水則以NH4+-N為主。同時NO3--N含量較低,這有可能是生活污水輸入的有機氮或氨態(tài)氮還未完全轉(zhuǎn)化為硝態(tài)氮。

3.3 店埠河硝酸鹽來源的定性解析Cl-是硝酸鹽污染源解析的重要輔佐工具,它具有生物和化學(xué)惰性,不易受物理、化學(xué)和生物進程的影響[29],是表征污水輸入和稀釋作用較好的指標,因此,常用作輔助判定硝酸鹽污染來源[30]。Cl-可能來自于母巖風(fēng)化、大氣沉降、農(nóng)用化肥(如KCl)以及污水排放,由于該地區(qū)很少施用含氯肥料,因此,污水及糞肥被認為是該區(qū)域Cl-的主要來源??菟诤拓S水期Cl-范圍分別為12.35~62.02(表2)和10.57 ~ 44.07 mg/L(表3),均值分別為49.86和35.46 mg/L,枯水期的Cl-值普遍高于豐水期,這可能主要是由于豐水期雨水的稀釋作用。從圖2可以看出,店埠河源頭區(qū)(S1)NO3-和Cl-濃度較低,表明該地區(qū)受人類活動影響較小,隨著河流流經(jīng)傳統(tǒng)農(nóng)耕區(qū)和城鎮(zhèn)生活區(qū),沿岸含有較高濃度的NO3-和Cl-的農(nóng)業(yè)用水、生活污水或工業(yè)廢水匯入店埠河,導(dǎo)致河水NO3-和Cl-的濃度不斷升高。研究發(fā)現(xiàn),枯水期整個河段水體的NO3-與Cl-濃度之間呈顯著正相關(guān)(P<0.05)(y=0.132x-2.978,R2=0.710,n=17)(圖2),且Cl-濃度較高,表明糞肥污水可能對水體NO3-濃度有較大貢獻;豐水期上游區(qū)域NO3-與Cl-濃度之間無顯著相關(guān)(P>0.05)(y=0.067x-0.985,R2=0.236,n=9),并且Cl-濃度較低,這說明上游區(qū)域水體NO3-受到多種污染源的共同影響,而中下游區(qū)域其相關(guān)性較好(y=0.127x-1.293,R2=0.802,n=8),表明糞肥污水是NO3-的重要來源。

圖2 店埠河河水NO3-和Cl-濃度變化相關(guān)關(guān)系

店埠河水體δ15N-NO3-和 δ18O-NO3-在豐水期的變化范圍分別為1.98‰~9.12‰和5.11‰~11.86‰,均值分別為5.02‰和9.17‰;在枯水期的變化范圍分別為3.89‰~9.35‰和1.46‰~7.53‰,均值分別為6.38‰和4.50‰。將店埠河河水、雨水和糞肥污水的δ15N-NO3-和δ18O-NO3-的值在典型來源的硝酸鹽δ15N和δ18O分布圖中表示[31-32](圖3),可以發(fā)現(xiàn),店埠河水體硝酸鹽同位素主要分布在糞肥污水、土壤有機氮以及化肥區(qū)間,說明糞肥污水、土壤有機氮以及化肥是店埠河水體NO3-的主要來源。

圖3 典型硝酸鹽端元組分氮、氧同位素范圍及店埠河河水硝酸鹽氮、氧關(guān)系分布

從整體上看,各采樣點豐水期δ15N-NO3-值低于枯水期,而δ18O-NO3-的值卻較高。這可能與豐水期豐沛的降雨有關(guān)。相對糞肥污水和土壤有機氮而言,大氣氮沉降具有較低δ15N-NO3-和較高δ18O-NO3-的特征值[33],因此,豐水期大氣氮沉降對店埠河水體NO3-貢獻不容忽視。研究還發(fā)現(xiàn),無論是豐水期還是枯水期,中下游區(qū)域水體δ15N-NO3-的值不僅比較高,且變化區(qū)間較窄,這就更進一步證明,糞肥污水是中下游區(qū)域水體硝酸鹽的主要污染源。而上游區(qū)域水體δ15N-NO3-的值不僅較低,而且變化區(qū)間較寬,這意味著其NO3-來源于多種污染源。

大氣沉降、合成化肥和硝化作用下δ15N-NO3-的值存在著重疊現(xiàn)象,但其δ18O-NO3-的值有著不同的變化區(qū)間[31],因此,運用δ18O-NO3-可以有效的區(qū)分這3種污染源。本研究區(qū)域,根據(jù)理論推算得由硝化反應(yīng)生成的硝酸鹽中的δ18O的變化范圍是-0.1‰到+9.2‰??煽闯?,絕大多數(shù)δ18O-NO3-值都在微生物硝化作用的范圍,卻有少量的δ18O值卻高于理論推算的最高值??赡艽嬖谝韵聝煞矫娴脑?,一方面是較高δ18O特征值大氣降水的輸入,豐水期的δ18O-NO3-值較枯水期高恰恰驗證了這一點;另一方面,在硝化反應(yīng)的過程中,周圍環(huán)境中水的δ18O由于蒸發(fā)或者呼吸作用而發(fā)生了同位素的分餾效應(yīng),使得其δ18O的值有所提高,或者在硝化過程中氧元素已經(jīng)發(fā)生了同位素分餾[31,34],從而使得實際測得由硝化作用產(chǎn)生的硝酸鹽δ18O值高于理論推算的最高值。

因此,初步判定,店埠河上游水體NO3-主要來源于化肥、糞肥污水以及土壤有機氮的硝化,而糞肥污水則是中下游水體中NO3-的主要來源。豐水期大氣氮沉降對店埠河水體硝酸鹽的貢獻也不容忽視。

3.4 店埠河硝酸鹽來源的定量解析自然界中N在遷移轉(zhuǎn)化過程中N、O同位素會因為一系列物理、化學(xué)和生物反應(yīng)而發(fā)生分餾,使得水環(huán)境中的NO3-同位素組成并不能精確反應(yīng)出其來源的同位素組成[10],其中微生物的反硝化作用對同位素組成的影響十分顯著。反硝化作用將水體中的NO3-轉(zhuǎn)化成N2和N2O,同時導(dǎo)致水體中剩余的NO3-的δ15N值會隨NO3-濃度的變化呈指數(shù)增加,且δ18O與δ15N的比值在1∶1.3~1∶2.1之間[33,35-36]。因此,識別反硝化作用的發(fā)生與否是用同位素方法識別硝酸鹽來源的一個重要前提。在本研究中,店埠河水體NO3-濃度和δ15N-NO3-、δ18O-NO3-并不存在明顯的反相關(guān)關(guān)系,說明河流可能沒有發(fā)生明顯的反硝化作用。并且δ15N-NO3-和δ18O-NO3-之間不存在明顯的正相關(guān)關(guān)系,這進一步說明了研究區(qū)河水沒有經(jīng)歷明顯的反硝化作用。這可能與采樣點所處的水環(huán)境有關(guān),采樣期間各采樣點DO的范圍為3.46~11.51 mg/L,平均值為6.39 mg/L,不利于反硝化作用的發(fā)生。

圖4 利用SIAR模型計算4類污染源對店埠河水體的貢獻率(箱線圖圖例從淺到深表明5%、25%、50%、75%和95%的比例)

本研究采用SIAR模型計算4類污染源(大氣沉降源(AD),糞肥污水源(M&S),化肥源(NF)和土壤源(NS))對店埠河水體NO3-的貢獻率。各種源的初始同位素特征的均值和方差見表1,根據(jù)上文分析,店埠河水體不存在明顯的微生物反硝化作用,因此公式(1)中分餾系數(shù)Cjk=0。SIAR采用的是Dirichlet分布作為獨立的源信息輸入,且各源的貢獻率之和為1。

根據(jù)SIAR模型的輸出結(jié)果,4類污染源對店埠河水體NO3-的貢獻比率具有較大的差異性(圖4)。店埠河上游水體NO3-在枯水期主要來源于糞肥污水,其貢獻率為38%,土壤有機氮和化肥的貢獻率分別為29%和26%,大氣氮沉降的貢獻率比較小,僅為7%;豐水期時上游水體NO3-主要來源于化肥,其貢獻率為30%,糞肥污水和土壤有機氮的貢獻率分別為28%和24%,豐沛的降雨使得大氣氮沉降的在豐水期貢獻率比重增加到18%。中下游區(qū)域,4類污染源在枯、豐水期的貢獻比例分別為:糞污(48%)>土壤有機氮(27%)>化肥(18%)>大氣氮沉降(7%)和糞污(36%)>土壤有機氮(27%)>化肥(22%)>大氣氮沉降(16%)。綜合來看,4類污染源對店埠河水體NO3-的貢獻比率分別為:大氣沉降源7%~18%,土壤源24%~29%,化肥源18%~30%,糞肥污水源28%~48%。不難發(fā)現(xiàn),利用SIAR模型定量分析的結(jié)果與上述定性分析的結(jié)果是一致的。根據(jù)河流流域空間布局,店埠河上游應(yīng)重點控制面源污染輸入的養(yǎng)殖廢水、人畜糞便以及農(nóng)業(yè)化肥,中下游則應(yīng)重點防控城鎮(zhèn)生活污水和工業(yè)廢水,可有效降低入湖河流硝酸鹽的污染負荷。

4 結(jié)論

(1)店埠河水體各形態(tài)氮濃度具有很強的時空變異性。上游區(qū)域水體TN和NO3--N在豐水期的平均濃度顯著高于枯水期,NH4+-N則是枯水期較豐水期高;而中下游區(qū)域TN、NO3--N和NH4+-N在豐水期的平均濃度顯著低于枯水期。水體無機氮主要以NO3--N形態(tài)存在,而污水則以NH4+-N為主。(2)通過水體δ15N-NO3-和δ18O-NO3-同位素組成判定,店埠河水體上游區(qū)域水體NO3-主要來源于糞肥污水,化肥以及土壤有機氮,而中下游區(qū)域水體則主要來自于糞肥污水,另外,豐水期時大氣氮沉降對水體NO3-的影響不容忽視。(3)店埠河水體未經(jīng)歷明顯的反硝化作用。通過SIAR模型計算,4類污染源對店埠河水體NO3-的貢獻比率分別為:大氣沉降源7%~18%,土壤源24%~29%,化肥源18%~30%,糞肥污水源28%~48%。根據(jù)河流流域空間布局,店埠河上游應(yīng)重點控制面源污染輸入的養(yǎng)殖廢水、人畜糞便以及農(nóng)業(yè)化肥,中下游則應(yīng)重點防控城鎮(zhèn)生活污水和工業(yè)廢水,可有效降低入湖河流硝酸鹽的污染負荷。雖然目前利用不同來源的NO3-中δ15N和δ18O含量不同來對NO3--N進行溯源,并通過SIAR模型確定多種污染源的貢獻率已得到廣泛的應(yīng)用,但其計算結(jié)果仍存在很大的不確定性。SIAR需要完整的污染源信息,如果源信息不完整,則會將未知源信息包含的貢獻率分攤給已知的污染源。加之氮在水體遷移轉(zhuǎn)化過程中復(fù)雜的同位素分餾均會對15N和18O的值造成影響,從而給示源結(jié)果帶來一定的偏差。因此,在以后的研究中,研究者應(yīng)該更加注重探討氮氧同位素分餾系數(shù)在污染源-河道遷移過程中的變化情況,并進一步對模型進行優(yōu)化,進而提高量化識別的精度。

參 考 文 獻:

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