長江水系氮磷生態(tài)化學(xué)計量學(xué)空間變化特征及影響因素

李青倩，袁鵬，楊鵲平，張秀磊，景張牧，涂勝強，高紅杰，劉瑞霞

中國環(huán)境科學(xué)研究院

生態(tài)化學(xué)計量學(xué)是綜合生物學(xué)、化學(xué)和物理學(xué)的基本原理，利用生態(tài)過程中多重化學(xué)元素的平衡關(guān)系，研究氮（N）、磷（P）等元素在生態(tài)系統(tǒng)過程中的耦合關(guān)系的一種綜合方法[1-2]。人類活動引起的生物圈N、P輸入的不平衡改變了環(huán)境（包括大氣、土壤和水體）中N與P的摩爾質(zhì)量比（N:P）。環(huán)境中N:P的變化影響了所在生態(tài)系統(tǒng)中有機體的新陳代謝和增長速率，最終影響生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能和生物多樣性[3-4]。全球生態(tài)系統(tǒng)N:P的失衡通過對全球氣候變化的反饋和協(xié)同作用，可能會對人類健康、食品安全和全球政治經(jīng)濟的穩(wěn)定性帶來負面影響[4]。

陸地—海洋水生生態(tài)系統(tǒng)連續(xù)體或河流水系是地球表層關(guān)鍵帶的重要組成部分[5]。它由一系列梯級水生景觀連接而成，包括源頭水區(qū)（如多水塘系統(tǒng)和人工池塘系統(tǒng)）、湖泊及水庫區(qū)、河流及河漫灘區(qū)和河口—近海區(qū)，是N、P進行生物地球化學(xué)循環(huán)的重要場所[5-17]。不同尺度上的N、P收支研究表明：N、P從陸地遷移至海洋的過程中，在生物地球化學(xué)循環(huán)過程的影響下，被大量截留在河流水系中[5-19]。當(dāng)前對于淡水生態(tài)系統(tǒng)N:P的相關(guān)研究多集中于富營養(yǎng)化湖泊，重點關(guān)注湖泊中N:P的變化對藻類生長的影響[20-23]。有少量研究從全球尺度上探討了河流水系中N:P的時空衍化規(guī)律及其對人類活動和氣候變化的響應(yīng)機制[24-26]。研究表明，人類活動引起的不平衡的N、P輸入和河道截留是影響河流水系中N:P時空分布格局及輸出的主要原因[24-26]，具體包括土地利用類型的變化、化肥和糞便的施用、大氣沉降量的增加、工業(yè)及生活污水的排放以及河流水系河道連通性的變化等因素。然而，由于缺乏更多的研究積累，相關(guān)研究結(jié)果依舊存在較大的不確定性，河流水系中N:P變化對人類活動和氣候變化響應(yīng)機制的特異性仍有待于進一步研究。

長江流域橫跨我國東中西三大板塊，覆蓋沿江19省（市），人口規(guī)模和經(jīng)濟總量占據(jù)全國“半壁江山”，是我國經(jīng)濟發(fā)展的重要引擎。同時，長江流域的水質(zhì)安全問題，特別是N、P污染導(dǎo)致的地表水體富營養(yǎng)化問題是現(xiàn)階段面臨的最突出的環(huán)境問題之一，并對長江口和東海環(huán)境產(chǎn)生嚴(yán)重影響[27-28]。但是長期以來，長江流域內(nèi)的工業(yè)和城市點源排放、以化肥和糞便為主的農(nóng)業(yè)面源污染、大氣沉降、礦山開采、森林砍伐導(dǎo)致的侵蝕等是造成長江N、P污染的主要驅(qū)動力。此外，長江流域的建壩、跨流域調(diào)水等活動也大大改變了長江的水文水動力過程，從而影響長江水系（包括河流、湖泊和水庫）中N、P的遷移轉(zhuǎn)化與截留及溫室氣體釋放[4,21,26]。由于當(dāng)前缺乏對長江水系全流域N:P時空分布特征及影響因素的認知，不利于政府在長江流域N、P污染管控中的管理決策。因此，筆者從長江水系干流N:P時空分布特征和不同類型水體的N:P時空分布特征2個方面，闡明長江水系全流域N:P時空分布特征，并識別主要影響因素，以期為長江流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展提供理論支持。

1 研究區(qū)與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

長江流域（90°33'E～122°25'E，24°30'N～35°45'N），西起青藏高原唐古拉山格拉丹東峰，向東匯入中國東海。流域總面積為1.80×106km2，干流全長約6 300 km。干流流經(jīng)青海省、西藏自治區(qū)、四川省、云南省、重慶市、湖北省、湖南省、江西省、安徽省、江蘇省、上海市共11個省（區(qū)、市）。流域總?cè)丝诩s4億人，約占全國總?cè)丝诘?/3，是中國經(jīng)濟社會發(fā)展的重要區(qū)域。

2010—2019 年，流域控制水文站（大通站）平均徑流量為 9.00 ×1011m3/a，占全國河流總流量的64%，平均輸沙量為1.21×108t/a，占全國河流總輸沙量的34%[29]。長江流域大通站以上劃分為金沙江上游流域、雅礱江流域、金沙江下游流域、岷沱江流域、長江上游流域（干流屏山/向家壩—宜昌段）、嘉陵江流域、烏江流域、長江中游流域（干流宜昌—九江/漢口段）、洞庭湖流域、漢江流域、鄱陽湖流域和長江下游流域（干流九江/漢口—大通段），共12個子流域（圖1）。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理方法

數(shù)據(jù)主要來自2018年長江水系水質(zhì)監(jiān)測站的總氮和總磷濃度的監(jiān)測結(jié)果。35個監(jiān)測站點（干流8個，湖泊4個，其他23個）共計420條月監(jiān)測數(shù)據(jù)，覆蓋了除雅礱江流域和金沙江下游流域以外的10個子流域（圖1）。監(jiān)測站點對應(yīng)或鄰近的流域控制水文站的徑流量和含沙量數(shù)據(jù)來自《長江泥沙公報2018》[30]。為方便表述，文中關(guān)于關(guān)鍵站點和河段的表述，統(tǒng)一采用水文站點名稱。

圖1 長江流域子流域及關(guān)鍵站點分布Fig.1 Spatial distribution of subwatershed and key monitoring stations in the Yangtze River watershed

為了初步判定影響各河段N:P的潛在因素，本研究基于質(zhì)量守恒原理，根據(jù)上游各水文站點的徑流量、含沙量和N:P，模擬相應(yīng)的下游站點的含沙量和N:P。根據(jù)模擬偏差，推測影響各河段N:P的潛在因素。模擬偏差計算公式如下：

采用SPSS 24.0軟件完成數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析。其中，方差分析（ANOVA）的顯著性水平為0.05。數(shù)據(jù)繪圖利用Arcgis Map 10.2和Origin 2018軟件完成。

2 結(jié)果

2.1 長江水系干支流N:P的時空分布特征

長江干流的年均N:P從上游到下游呈下降趨勢，為 262±107（直門達站）～41±6（九江站），均值為92±78，大通站輸出的 N:P 為 47±16（圖2）。長江上游的N:P年均值顯著高于長江中下游（P<0.05）。其中，以直門達、石鼓和攀枝花站為代表的長江上游的N:P年均值為165±94；以朱沱、寸灘和宜昌/沙市站為代表的長江中游的N:P年均值為52±6；以九江和大通站為代表的長江下游的N:P較低，年均值為44±4。

圖2 長江水系干流關(guān)鍵站點N:P分布特征Fig.2 N:P distribution pattern of key monitoring stations in the Yangtze River mainstream

長江干流枯水期N:P為34～452，平均值為106±97；豐水期 N:P 為27～368，平均值為 79±61。枯水期N:P是豐水期的1.34倍。從上游到下游，長江干流各站點豐、枯水期的N:P差異越來越小（圖2）。長江上游（直門達、石鼓和攀枝花站）枯水期N:P是豐水期的1.41～1.77倍；長江中下游（朱沱、寸灘、宜昌/沙市、九江和大通站）枯水期N:P是豐水期的0.90～1.46倍。與各站點豐水期N:P相比，直門達、石鼓、攀枝花、朱沱、大通站枯水期N:P變化率為13%～77%；寸灘、宜昌/沙市和九江站枯水期N:P變化率為-10%～-1%。

嘉陵江流域（北碚站）N:P年均值為83±32，枯水期N:P是豐水期的1.38倍。烏江流域（武隆站）N:P年均值為72±23，枯水期N:P是豐水期的0.75倍。漢江流域（皇莊站）N:P年均值為61±44，枯水期N:P是豐水期的1.70倍。

2.2 不同類型水體N:P的時空分布特征

長江水系河流與典型湖泊水體的 N:P如表1所示。由表1可知，長江水系典型湖泊（洞庭湖和鄱陽湖）水體的N:P 年均值分別為56±24和81±120，顯著低于長江河流（包括干流及支流）水體（P<0.05）。但長江水系典型湖泊（洞庭湖和鄱陽湖）水體的N:P年均值與長江中下游河流水體（53±24）無顯著性差異（P>0.05）。洞庭湖與鄱陽湖的N:P年均值分別為 53±16 和 59±29，無顯著性差異（P>0.05）。其中，洞庭湖入湖河流N:P年均值為79±55，顯著高于洞庭湖水體（P<0.05）；鄱陽湖入湖河流N:P年均值為34±16，顯著低于鄱陽湖水體（P<0.05）。

表1 長江水系河流與典型湖泊水體的N:PTable 1 Values of N:P in rivers and typical lakes in the Yangtze River network

長江水系典型湖泊（洞庭湖和鄱陽湖）枯水期N:P為豐水期的0.85倍，長江河流枯水期N:P是豐水期的1.07倍。洞庭湖枯水期N:P為豐水期的0.87倍，鄱陽湖枯水期N:P為豐水期的0.82倍。洞庭湖入湖河流枯水期N:P為豐水期的0.95倍，鄱陽湖入湖河流枯水期N:P為豐水期的1.15倍。

枯水期，長江河流N:P為長江湖泊的1.64倍，洞庭湖入湖河流N:P是洞庭湖的1.56倍，鄱陽湖入湖河流N:P是鄱陽湖的0.69倍；豐水期，河流N:P為湖泊的1.30倍，洞庭湖入湖河流N:P是洞庭湖的1.44倍，鄱陽湖入湖河流N:P是鄱陽湖的0.49倍。

3 討論

3.1 長江上游各河段N:P空間變化的主控因素

輸入源的N:P以及水體中N和P的相對去除效率決定了水體中N:P[24]。水體中N和P的輸入源主要分為點源和面源。長江流域N和P的面源輸入包括農(nóng)業(yè)面源、城市面源、大氣沉降、地質(zhì)風(fēng)化以及“三磷”（磷礦、磷化工企業(yè)、磷石膏庫）輸入[27,31]。水體中N的去除過程主要包括反硝化過程、厭氧氨氧化過程和永久性埋藏，P的去除過程則主要是埋藏[24,32]。N和P的相對去除率由水體中N和P的生物地球化學(xué)循環(huán)過程以及水文水動力學(xué)條件共同決定[24,32]。

2018年直門達站的徑流量為石鼓站的39%，輸沙量為石鼓站的38%，年均含沙量為1.01 kg/m3，與石鼓站年均含沙量接近（1.03 kg/m3）[30]。直門達—石鼓河段輸沙量與徑流量同步增長，說明盡管該河段具有較高的含沙量，但僅有少部分泥沙被截留在河段。該河段N:P年均值從262±107降為158±90（圖2），說明具有較低的N:P輸入，或河段內(nèi)N的去除率高于P。直門達—石鼓河段流經(jīng)青海、西藏、云南和四川，區(qū)域人口稀少，受到人類活動的影響較小。由于直門達—石鼓河段僅有少部分泥沙被截留，即該河段顆粒態(tài)N和顆粒態(tài)P的截留率較低。Wang等[33]通過測定高寒地區(qū)河水溶存態(tài)氮氣（N2）和氧化亞氮（N2O）濃度，量化了高寒地區(qū)河流通過N2和N2O釋放過程的N去除率約為48%。因此，同為高寒地區(qū)河流的直門達—石鼓河段也可能存在類似的生物地球化學(xué)過程，相應(yīng)的N去除率有待進一步研究和量化。

2018年石鼓—攀枝花河段徑流量由515×108m3/a增至 691×108m3/a，輸沙量由 0.53×108t/a 降為 0.03×108t/a，年均含沙量由 1.03 kg/m3降為 0.05 kg/m3，說明有94%的泥沙被截留在該河段。泥沙的沉積與埋藏會有效地去除河道水體中的P，進而提高河道中的N:P[26]。而石鼓—攀枝花河段的N:P不增反降（圖2），說明該河段存在較低的N:P輸入源或相對較高的N去除率。

2018年攀枝花站的徑流量為朱沱站徑流量的22%，輸沙量為朱沱站的5%，說明沿途雅礱江和岷沱江的匯入顯著影響了攀枝花—朱沱河段的泥沙含量。該河段N:P的降低，可能是由于具有低N:P的雅礱江和岷沱江的匯入導(dǎo)致的。

3.2 長江中下游各河段N:P空間變化的主控因素

2018年朱沱站徑流量為寸灘站的82%，嘉陵江北碚站徑流量為寸灘站的18%，二者合計占寸灘站徑流量的100%。結(jié)合長江中下游干支流主要監(jiān)測站點的年徑流量，模擬計算了長江中下游干流監(jiān)測站點的N:P和含沙量（圖3）。寸灘站N:P和含沙量的模擬偏差低于±10% ，說明朱沱—寸灘河段N:P和含沙量的變化主要受到嘉陵江匯入的影響。其中，寸灘站含沙量模擬偏差為6% 〔圖3(a)〕，約6%的泥沙被截留在該河段。泥沙的沉積與埋藏是河流水系中P截留的唯一有效途徑[24]，朱沱—寸灘河段發(fā)生的沉積作用使得P更為有效地被截留在河道內(nèi)，提高了河道的N:P，因此N:P實測值高于模擬值。由于城市污水處理設(shè)施具有較高的P去除率，因此城市污水處理設(shè)施排放的污水具有高N:P[23]。臨近寸灘站的重慶市的城市污水的排放，是提高寸灘站N:P重要的潛在原因。

圖3 長江中下游干流主要監(jiān)測站點含沙量與N:P的模擬值與實測值對比Fig.3 Comparison of simulated and measured values of sediment content and N:P at the main control stations in the middle and lower reaches of the Yangtze River

寸灘—宜昌/沙市河段，上游有烏江匯入，下游為三峽庫區(qū)。2018年寸灘站徑流量為宜昌站的82%，烏江武隆站徑流量為宜昌站的9%，二者合計占宜昌站徑流量的91%。因此，三峽庫區(qū)內(nèi)地表徑流匯入約占9%。為了簡便計算，將庫區(qū)內(nèi)地表徑流量分別納入寸灘站和武隆站，即將寸灘站的流量占比設(shè)為82%和91%這2種情況，模擬宜昌/沙市站的N:P和含沙量。宜昌/沙市站N:P和含沙量的模擬偏差大于±10% （圖3），說明寸灘—宜昌/沙市河段N:P和含沙量的變化基本不受到烏江匯入的影響。含沙量模擬偏差為227%～310%〔圖3(b)〕，約73%～76%的泥沙被截留在三峽水庫中。Maavara等[26]研究發(fā)現(xiàn)，水庫和閘壩的建設(shè)降低了河流連通性，提高了河段的滯留時間，改變了水體中N、P的生物地球化學(xué)循環(huán)過程，提高了河流輸出的N:P。理論上來講，宜昌/沙市站N:P實測值應(yīng)該高于模擬值。但是，宜昌/沙市站N:P實測值低于模擬值，說明在寸灘—宜昌/沙市河段存在未被計算的低N:P輸入。三峽庫區(qū)內(nèi)面源輸入的N:P約為19～20[34]，這一N、P輸入源是導(dǎo)致宜昌/沙市站低N:P的主要潛在因素。將庫區(qū)面源輸入的影響考慮在內(nèi)后，重新模擬計算宜昌/沙市（宜昌）站N:P為55，模擬偏差為4%，低于10%。

考慮到南水北調(diào)工程的影響，宜昌/沙市—九江河段起點徑流量采用沙市站數(shù)據(jù)。2018年沙市站徑流量為九江站的63%，漢江皇莊站徑流量為九江站的6%，洞庭湖城陵磯站徑流量為九江站的29%，三者合計占九江站徑流量的98%。九江站N:P和含沙量的模擬偏差均高于±10%。其中，九江站含沙量的模擬偏差為-30%，說明宜昌/沙市—九江河段存在未被計算的泥沙輸入源。同時，九江站N:P的模擬偏差為22%，說明存在未被計算的低N:P輸入源。全國主要的磷礦開采及加工產(chǎn)業(yè)集中在長江流域，給長江流域TP水質(zhì)達標(biāo)帶來巨大的壓力[31]。其中，湖北省累計探明的磷礦資源儲量占全國總儲量的27%，位居全國第一[35]。位于九江站上游黃石市的黃梅磷礦集區(qū)具有較高的開發(fā)強度[35]，該磷礦集區(qū)的高強度開發(fā)帶來的P排放，是引起N:P實測值低于模擬值的潛在影響因素。

2018年九江站徑流量為大通站的86%，湖口站徑流量為大通站的14%，二者合計占大通站徑流量的100%。大通站N:P和含沙量的模擬偏差均低于±10%，模擬值與實測值較為接近，說明九江—大通河段N:P和含沙量的變化主要受到鄱陽湖匯入的影響。鄱陽湖高N:P（湖口站為74）和低含沙量（湖口站為 0.04 kg/m3）水體的匯入，使得大通站 N:P（47）高于九江站 N:P（41），而大通站含沙量（0.10 kg/m3）低于九江站（0.12 kg/m3）[30]。大通站含沙量模擬偏差為3%，說明約3%的泥沙被截留在該河段。

3.3 長江干流N:P季節(jié)變化的主控因素

長江干流枯水期N:P為106±97，豐水期為79±61，枯水期N:P是豐水期的1.34倍。同期，長江干流的徑流量和輸沙量主要集中在豐水期，豐水期徑流量是枯水期的1.86～7.33倍，豐水期輸沙量是枯水期的4.26～99.00倍[30]。Shen等[36]報道，溶解態(tài)N（TDN）是長江干流水體TN的主要賦存形式，顆粒態(tài)P（TPP）是長江干流水體TP的主要賦存形式。其中，枯水期TDN占TN的77%，豐水期TDN占TN的77%；枯水期TPP占TP的64%，豐水期TPP占TP的94%[36]。Lu等[37]通過測定長江上游金沙江南岸的龍川江水體中不同賦存形態(tài)的N和P，發(fā)現(xiàn)TDN和TPP分別是龍川江河水中TN和TP的主要賦存形式，TDN占TN的86%，TPP占TP的95%。因此，枯水期較低的泥沙輸入是導(dǎo)致枯水期TP濃度降低的重要原因，也是引起枯水期N:P升高的重要潛在因素。Shan等[38]通過研究溫度對水稻土的潛在反硝化速率和厭氧氨氧化速率的影響，發(fā)現(xiàn)在5～35 ℃的環(huán)境中，潛在反硝化速率隨溫度的升高呈指數(shù)增長；在5～25 ℃的環(huán)境中，潛在厭氧氨氧化速率隨溫度的升高呈指數(shù)增長。長江干流豐水期的平均水溫為（22±5）℃，枯水期為（13±5）℃。因此推測，豐水期相對較高的水溫，提高了河流水系的反硝化速率和厭氧氨氧化速率，促進了河流水體N的去除，降低了河流豐水期N:P。

與其他站點不同，位于長江中下游干流河段的寸灘、宜昌/沙市和九江，豐水期N:P高于枯水期。寸灘、宜昌/沙市和九江站受三峽水庫的影響，盡管豐水期N:P受到具有低N:P的面源輸入的影響，但是由于大量的泥沙沉積在庫區(qū)內(nèi)，使得P的截留率高于N[24]，進而導(dǎo)致豐水期N:P高于枯水期。

3.4 不同類型水體中N:P時空變化的主控因素

洞庭湖和鄱陽湖的N:P年均值（56±24）顯著低于長江河流（81±120），而與長江中下游河流（47±21）相比，不存在顯著性差異（表1）。因此，長江中上游較高的N:P年均值，是長江河流N:P年均值高于洞庭湖和鄱陽湖的主要原因。洞庭湖入湖河流枯水期N:P為豐水期的0.95倍，而鄱陽湖入湖河流枯水期N:P為豐水期的1.15倍。入湖河流N:P存在相反的季節(jié)變化規(guī)律，說明二者的N、P輸入源存在顯著性差異。

洞庭湖與鄱陽湖的N:P年均值無顯著性差異（P>0.05）。洞庭湖和鄱陽湖枯水期的N:P均低于豐水期，分別是豐水期的0.87倍和0.82倍，2個湖泊N:P存在相同的季節(jié)變化規(guī)律和相似的季節(jié)變化率。Maranger等[24,26]認為，由于湖泊特殊的水文水動力學(xué)特征，改變了N、P的生物地球化學(xué)過程，使湖泊的N:P通常高于入湖河流。鄱陽湖的N:P高于其入湖河流，湖泊對P的截留率高于N，符合已有研究結(jié)果。與鄱陽湖不同的是，洞庭湖的N:P年均值低于其入湖河流。《長江泥沙公報2018》數(shù)據(jù)顯示，2018年洞庭湖對泥沙的截留率約為62%，高于鄱陽湖（41%）[30]，說明盡管輸入到洞庭湖的泥沙被有效攔截在湖泊中，但洞庭湖對P的截留率依舊顯著低于N，進而導(dǎo)致湖泊輸出的N:P低于入湖河流的輸入。洞庭湖與鄱陽湖對N、P相對截留率的差異，說明2個湖泊N、P的生物地球化學(xué)循環(huán)過程存在顯著性差異。

4 結(jié)論

（1）長江干流N:P從上游到下游呈下降趨勢。長江上游干流河段N:P的變化，主要受沿途面源輸入及支流匯入的影響。長江中下游干流河段N:P的變化除了沿途面源輸入和支流匯入影響外，還受城市輸入以及磷礦開采的影響。其中，臨近寸灘站的重慶市的城市污水（高N:P）的排放，是提高寸灘站N:P的重要潛在原因。磷礦集區(qū)的高強度開發(fā)帶來的P排放，是引起九江站N:P實測值低于模擬值的潛在影響因素。由于鄱陽湖高N:P、低含沙量水體的匯入，使得大通站N:P高于九江站，含沙量低于九江站。

（2）長江干流豐、枯水期N:P的差異，顯著受到N、P賦存形態(tài)的影響。顆粒態(tài)P的輸入、截留以及溶存態(tài)N的截留，控制著長江干流N:P的季節(jié)性差異。枯水期較低的泥沙輸入量，是枯水期TP濃度降低的重要原因，也是引起枯水期N:P升高的重要潛在因素。

（3）洞庭湖與鄱陽湖的N:P無顯著性差異（P>0.05），二者 N:P（56±24）與長江中下游河流（53±24）不存在顯著性差異（P>0.05）。二者對 N、P截留率存在顯著性差異，其中洞庭湖對P的截留率低于N，鄱陽湖對P的截留率高于N。

本研究根據(jù)長江水系水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)和河流水沙數(shù)據(jù)，闡述了長江水系N:P的時空分布特征，分析并識別了潛在的影響因素，從生態(tài)化學(xué)計量學(xué)的角度揭示了人類活動對長江水系營養(yǎng)鹽遷移轉(zhuǎn)化的影響，可為長江流域生態(tài)修復(fù)提供理論支撐。未來有待在河流水系N:P變化對人類活動和氣候變化響應(yīng)機制方面進一步開展研究。