洱海流域不同農田生態系統的磷干濕沉降特征及影響因素

關鍵詞：洱海流域；農田生態系統；磷沉降；干沉降；濕沉降

中圖分類號：X52；X71 文獻標志碼：A 文章編號：1672-2043（2024）12-2901-11 doi：10.11654/jaes.2024-0407

大氣沉降已成為我國河流、湖泊和水庫等水體磷（P）輸入的重要來源之一，過量磷沉降會威脅水體水質，造成水體富營養化[1-2]。與1959—2000 年相比，2001—2020年歐洲和亞洲的磷沉降量呈現上升趨勢，主要來源于農業活動、沙塵傳輸和燃燒源排放[3]。研究表明，大氣總磷沉降量對河流外源磷輸入量的貢獻是非常重要的[4]，貢獻率可高達40%以上[5-7]，是造成太湖富營養化的重要原因之一[8]。目前關于氮磷沉降的研究較多集中在河流、水庫、湖泊流域，包括云南滇池、洱海、陽宗海等[1，9-10]，但這些研究集中在濕沉降研究和水體區域沉降研究，對農田系統磷干濕沉降的綜合研究還鮮見報道。然而，研究表明大氣磷干沉降是沉降的重要組成，如密云水庫周邊小流域總磷（TP）沉降中干沉降占比達64.0%[11]。目前絕大部分磷干沉降的研究主要為干濕表面收集法，干濕表面法收集的是gt;2μm顆粒，測定的磷沉降值略低于實際值[12]，主動采集法能更全面表現大氣磷沉降的變化趨勢[13]。因此，研究農田系統大氣磷干濕沉降特征對于準確估計磷沉積量和評估其對水體的污染風險有重要作用。

大氣磷沉降不僅存在時間變化，在空間尺度上也具有差異性。氣象因素和農業、旅游等人類活動影響大氣營養鹽沉降[14]。研究表明，磷濃度和沉降通量除了季節變化外，在城區、郊區和農區也具有明顯的空間分布特征，主要與周邊主要排放源有關[7，15-16]。耕地較多的區域大氣TP沉降量比耕地較少的區域高，農區施肥等農業活動會增加大氣磷沉降，而城區由于人類活動造成的大氣TP干沉降因未經輸移導致沉降量增加[7，14]。牲畜飼養區因大量排放高磷濃度顆粒導致周邊土壤中磷持續累積，進而增加了該區域大氣磷沉降[2]。另外，自2018年實行“三禁四推”政策以來，洱海流域農田養分投入主要為有機肥，農業施肥類型改變后，對于洱海流域典型農業區大氣磷沉降規律的影響尚不清楚。因此，了解典型農業區大氣磷沉降的差異，可為農業系統養分管理和測算水體不同來源磷污染的貢獻提供依據。

洱海是云南省第二大高原淡水湖泊，也是國家確定的“新三湖”水污染防治的重點湖泊之一，農業是洱海流域的基礎產業，因此洱海流域農業區大氣沉降及其對湖泊水體的影響研究極為重要。另外，高原湖泊流域湖陸環流和山谷環流疊加形成了獨特的局地環流[17]，對大氣沉降的影響更為獨特，因此識別區域磷沉降的影響因素十分必要。2018年大理州縣級統計年鑒數據表明，蔬菜和水稻是洱海流域播種面積最大的兩種作物，分別占該流域農作物總播種面積的24.2% 和21.9%。因此，本研究于2023年1—12月在洱海流域水旱輪作和蔬菜兩種典型農田系統下開展大氣磷干濕沉降的監測，分析磷干濕沉降的時間及空間分布特征，并結合氣象因素和農業活動時間，探討影響磷干濕沉降的影響因素，以期為洱海流域農田磷養分管理和面源污染防控提供數據支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區為云南省大理州大理市太和街道大莊村（25°39′47″N，100°12′17″E）和灣橋鎮古生村（25°49′4.2″N，100°8′18.4″E），分別為蔬菜典型種植系統和水旱輪作種植系統分布區域。氣候類型為亞熱帶高原季風氣候區，年均溫度13～20 ℃，年降水量900～1100mm。2023年蔬菜和水旱輪作系統的降水量分別為986.8mm 和977.3mm，降雨主要分布在6—10月，分別占全年降雨總量的86.3%和90.2%（圖1）。

本研究設置2個區域：蔬菜種植區（V）和水旱輪作種植區（R），于區域中央位置進行采樣。蔬菜種植區種植蔬菜有近40 a歷史，為洱海流域露地蔬菜集中種植區域，一般為一年三熟，主要為萵筍、甘藍、小蔥等，施肥方式主要為有機無機配施，有機肥主要為雞糞（每季18 t·hm^-2），化肥為尿素和復合肥（每季228kg N·hm^-2，90 kg P2O5·hm^-2和90 kg K₂O·hm^-2）。水旱輪作區種植模式為水稻-油菜模式，水稻一般在6月移栽，10月中旬收獲，油菜在11月播種，5月收獲，肥料類型為有機肥，基肥施用12 t·hm^-2有機肥料，追肥施用4.5 t·hm^-2液體有機肥。從2023年1月1日至2023年12月31日，開始連續一周年磷沉降的定位監測。

1.2 干沉降樣品采樣和分析

利用中流量顆粒物采樣器（TH-150F，武漢天虹公司）采集PM2.5（空氣動力學直徑小于2.5 μm）樣品[18]，采樣濾膜為玻璃纖維濾膜，濾膜直徑為90 mm，孔徑為1.6 μm。一次采樣時間為24 h，采樣流量為100 L·min^-1，一次采樣得到1個日PM2.5樣品。為分析干沉降樣品的時間分布特征，將每月分為上半月和下半月采樣，其中每月上半個月連續采集至少3 d，后半個月連續采集至少3 d，每半月得到至少3個日PM2.5樣品，上半月和下半月采樣間隔1周。空白濾膜為實驗室空白樣。每月上半個月（下半個月）多天的平均值代表上半個月（下半個月）監測值。濾膜采樣前需要進行前處理，首先用錫箔紙包好濾膜，放置于馬弗爐并在550 ℃條件下加熱5～6 h，然后取出濾膜并冷卻至室溫，將濾膜放入恒溫恒濕的培養箱內平衡24h，平衡條件為溫度20 ℃±2 ℃，濕度40%±4%。用萬分之一天平（ME104E，梅特勒-托利多儀器公司，上海）稱量平衡后的濾膜質量，稱量后將濾膜放于膜盒內并用錫箔紙包裹放于-18 ℃的冰箱內保存用于采集顆粒物。采樣后的濾膜再次在培養箱內平衡24 h并稱其質量，平衡條件為溫度20 ℃±2 ℃，濕度40%±4%。將稱量后的樣品濾膜放入膜盒，用錫箔紙包裹好并放置于-18 ℃冷凍保存，用于濾膜浸提和分析。

顆粒物濃度的計算參考《環境空氣PM10 和PM2.5的測定重量法》（HJ 618—2011）的重量法，即采樣后濾膜質量減去采樣前濾膜質量，再除以標準狀態下的采樣體積。

將稱質量后的濾膜加入50 mL高純水中，超聲振蕩30～60 min，測定浸提液中總磷和可溶性總磷（DTP）濃度。水體中磷濃度測定參照《水質總磷的測定鉬酸銨分光光度法》（GB 11893—1989）。采樣濾膜的磷濃度減去空白膜的磷濃度即為樣品磷濃度。

1.4 數據處理與分析

運用Excel 2016進行數據分析、處理和繪圖，圖中大氣PM2.5及其磷濃度數據為平均值±標準差。采用R做冗余分析。采用SPSS Statistics 27進行數據統計分析，采用Pearson相關性分析進行磷沉降與影響因素的相關性分析；采用單因素ANOVA檢驗和成對樣本T檢驗分析不同時間、不同區域的PM_2.5、磷干沉降濃度和磷干濕沉降量的差異。

2 結果與分析

2.1 不同種植系統的氣象因素

蔬菜系統和水旱輪作系統日均風速分別為0.36～7.00 m·s^-1和0.57～7.75 m·s^-1，風速介于1.6～3.4 m·s^-1之間的天數分別占55.1%和55.9%；蔬菜區年均風速略高于水旱輪作區，特別是1—4月（圖1a）。蔬菜和水旱輪作系統日均大氣溫度分別為5.7～24.8 ℃和7.3～26.0 ℃，均值分別為16.5 ℃和17.4 ℃（圖1b）。蔬菜和水旱輪作系統日均大氣濕度的均值分別為64.6% 和70.2%，年降雨量分別為986.8 mm 和977.3mm，其中6—10 月降雨量占比為86.3% 和90.2%，大氣濕度與降雨量呈極顯著正相關關系（Plt;0.001，圖1c和圖1d）。

2.2 大氣PM2.5和磷濃度

從圖2（a）可以看出，蔬菜和水旱輪作系統ρ（PM_2.5）分別為4.8～155.6 μg·m^-3和4.5～211.8 μg·m^-3，高值出現在1—4月，峰值均出現在4月上，低值均在10月上。蔬菜和水旱輪作系統春季和冬季ρ（PM2.5）均顯著高于夏季和秋季。成對樣本T檢驗結果表明，蔬菜系統ρ（PM_2.5）的均值為41.6 μg·m^-3，顯著（Plt;0.05）高于水旱輪作系統。PM_2.5濃度高于75 μg·m^-3出現在蔬菜系統的2—4月份和水旱輪作系統的3—4月。

蔬菜和水旱輪作系統顆粒態中ρ（TP）分別為0.07～0.67 μg·m^-3 和0.06～0.57 μg·m^-3，均值分別為0.25 μg·m^-3和0.24 μg·m^-3，顆粒態TP濃度在兩個系統間無顯著差異，其中高值均出現在1—4月上，均在0.34 μg·m^-3以上，最高值分別出現在1月下和4月上，最低值分別在6月上和7月上（圖2b）。顆粒態磷濃度以DTP為主，占比在80%以上。

2.3 大氣磷干濕沉降量

圖3 為兩個農田系統的TP 和DTP 干沉降量，蔬菜和水旱輪作系統TP 的月干沉降量分別為0.004～0.047 kg·hm^-2和0.003～0.012 kg·hm^-2，以DTP沉降為主，占比均在90%以上，且蔬菜系統高于水旱輪作系統（Plt;0.01），特別在1—4月。從整個年度來看，蔬菜系統TP 和DTP 干沉降量分別為0.233kg·hm^-2和0.218 kg·hm^-2，水旱輪作系統分別為0.084 kg·hm^-2和0.078 kg·hm^-2。對于兩種農田系統，磷干沉降均主要在1—4月，最高值出現在3月，蔬菜系統最低值出現在8月，水旱輪作系統最低值出現在6月。將整個年度劃分為春（3月、4月和5月）、夏（6月、7月和8月）、秋（9月、10月和11月）、冬（12月，1月和2月）這4個季節，V和R系統的磷干沉降量均主要出現在春季和冬季，分別占全年系統總沉降量的80.0%和67.2%。

從圖4 可以看出，蔬菜和水旱輪作系統TP 的月濕沉降量分別為0.001～0.146 kg·hm^-2 和0.024～0.235kg·hm^-2，以DTP沉降為主。從整個年度來看，蔬菜系統TP和DTP濕沉降量分別為0.72 kg·hm^-2和0.56 kg·hm^-2，水旱輪作系統分別為0.91 kg·hm^-2 和0.76 kg·hm^-2，兩者無顯著差異。蔬菜和水旱輪作系統TP 濃度分別分布在0.04～0.24 mg·L^-1和0.04～0.39 mg·L^-1之間，僅7.7% 和19.2% 的樣品TP 濃度超過了0.2 mg·L^-1，但所有的樣品DTP 均超過0.02 mg·L^-1。從季節分布來看，蔬菜系統和水旱輪作系統磷濕沉降主要發生在夏季和秋季，分別占全年磷濕沉降總量的87.1%和80.5%。

綜合來看，洱海流域蔬菜和水旱輪作兩種農田生態系統的TP 沉降量分別為0.96 kg·hm^-2 和0.99 kg·hm^-2，且均以濕沉降為主，濕沉降分別占75.6% 和91.6%（圖5）。從月沉降總量分布來看，蔬菜和水旱輪作系統6—11月（秋季和夏季）磷沉降量分別占年沉降總量的70.7%和76.4%，峰值分別在6和8月，低值均在1—2月。

2.4 不同農田生態系統磷沉降的影響因素

相關性分析表明（表1），磷干沉降量與風速、干沉降中磷濃度（PM_2.5 含磷濃度）呈顯著正相關（Plt;0.01），與大氣濕度和降雨量呈顯著負相關（Plt;0.05）；磷濕沉降量與風速呈顯著負相關（Plt;0.01），與大氣溫度、濕度和降雨量呈顯著正相關（Plt;0.01）。氣象因素和沉降濃度與磷干濕沉降的冗余分析表明（圖6），風速、大氣溫度和濕度、降水量、降雨中磷濃度和干沉降磷濃度等因素對農田生態系統磷沉降量影響的第一軸和第二軸解釋率為90.4% 和8.4%。風速、大氣濕度、干沉降磷濃度、降雨量和大氣溫度是決定農田系統磷沉降的關鍵因子，其中，磷干沉降量與風速、干沉降磷溶度呈正相關，與降雨量和大氣濕度呈負相關，磷濕沉降量與降雨量、大氣濕度和濕沉降中磷濃度呈正相關，與風速呈負相關。

3 討論

3.1 不同農田系統對磷沉降的影響

本研究中洱海流域典型的蔬菜和水旱輪作系統TP 干沉降量分別為0.233 kg·hm^-2 和0.084 kg·hm^-2，TP濕沉降量分別為0.72 kg·hm^-2和0.91 kg·hm^-2。本研究結果比Shen 等[22]對洱海水體周邊TP 干沉降量0.024kg·hm^-2和濕沉降0.127kg·hm^-2高。Wen等[23]于2015—2016年和2017—2018年在全國41個觀測點收集降雨，兩年監測結果表明，我國磷沉降均值為0.92 kg·hm^-2，雖然南方地區降雨中磷濃度較低，但較高的降雨量導致磷沉降量達1.49 kg·hm^-2，均高于本研究結果，但青藏高原的TP 濕沉降量為0.50 kg·hm^-2，稍低于本研究結果。本研究結果略高于全球和亞洲磷沉降量（0.66 kg·hm^-2和0.74 kg·hm^-2）[3]。這與區域土地利用類型有關[24]。我國鄉村和郊區的磷濕沉降量分別為1.01 kg·hm^-2和0.98 kg·hm^-2[3]，這與本研究結果相近，高于城市區域。由于耕作等農業活動會導致大量粗顆粒物懸浮在空氣中[2，25]，因此施用有機肥和化學磷肥的農田區域有較高的磷干濕沉降。與海洋、森林、農村相比，農田地區的TP沉積量較高，這可能是人為活動的結果，例如燃燒和使用磷肥[16，26]。化肥的大量應用、工業快速發展、生物質燃燒和高密度人口等釋放了大量含磷化合物和顆粒物，在重力作用下，進入生態系統，加劇河流、湖泊和水庫的富營養化[27-29]。

本研究中，蔬菜系統PM_2.5 濃度顯著高于水旱輪作區，但兩者的PM_2.5所含磷濃度差異較小，這與蔬菜區大面積的覆膜種植相關，使得菜地施肥土壤進入PM_2.5的量降低，但干沉降中蔬菜系統總磷平均濃度仍略高于水旱輪作系統，這主要與蔬菜區化學磷肥的施用有關。蔬菜系統總磷干沉降量顯著高于水旱輪作系統，受干沉降中磷濃度和沉降速率的共同影響，因為磷干沉降量與干沉降中磷濃度和沉降速率均呈顯著正相關關系（Plt;0.05）。與水旱輪作區域相比，蔬菜區域高沉降速率和高磷肥、高有機肥施用增加了磷干沉降量。本研究磷干沉降具有明顯的季節變化特征，干沉降量主要分布在冬、春季，與高的沉降速率分布一致。水旱輪作系統磷濕沉降高于蔬菜系統，主要與磷濃度高有關，雨季蔬菜種植密度高，地表覆蓋度高，且大面積為覆膜種植，這減少了蔬菜區大氣中顆粒物，進而降低了降雨中磷濃度。另外，含磷有機肥的施用，會導致水旱輪作區域大氣中揚塵等顆粒物中磷含量逐漸升高，受重力影響，增加了大氣磷沉降風險[30-31]。自2018年實行“三禁四推”政策以來，洱海流域減少了化肥磷的施用，但增加了有機肥的施用。本研究2023年蔬菜和水旱輪作系統水稻生長季（5—10月）TP濕沉降量分別為0.55 kg·hm^-2和0.71 kg·hm^-2，與洱海流域2016—2017年稻季TP濕沉降量0.73～1.33 kg·hm^-2 [9]相比有降低的趨勢。但在高降雨量和低沉降速率條件下，磷濕沉降量在兩個區域差異較小。

我國西南城市-農村過渡帶的磷沉降量在0.50～1.06 kg·hm^-2之間，但干沉降占76.1%，因為僅小部分顆粒物磷是可溶性磷[32]。而本研究以濕沉降為主，這與農田系統磷沉降以可溶性磷沉降為主一致。另外，洱海流域6—10月降雨量較高，這也增加了磷濕沉降量。本研究磷濕沉降量的計算略高估了磷濕沉降量，因為雨量收集器暴露在大氣中，允許較大顆粒的揚塵進入降雨樣品。洱海流域蔬菜和水旱輪作系統磷沉降量主要集中在秋季和夏季。研究表明，滇池5—10月的氮磷沉降總負荷均占全年負荷的80%以上，6月總磷沉降量明顯升高與農業活動基本吻合，主要來源為施肥和高降雨量[1]。

3.2 農田系統磷沉降的影響因素

大氣磷傳輸沒有穩定的氣相，主要為氣溶膠形態，大氣磷沉降大多以短距離運輸為主[33]。與張清淼等[7]研究一致，本研究中蔬菜和水旱輪作系統的磷濕沉降量與降雨也呈顯著正相關關系（Plt;0.05），蔬菜和水旱輪作系統6—10月降雨量分別占86.4% 和90.2%，濕沉降占總沉降量的93.5%和96.6%。因此，含磷氣溶膠被降水清除在云層中和云層下方，并沉積在陸地表面，導致夏季的通量增加。磷濕沉降受到降雨量和來源的共同影響，若區域之間降雨量差異較小，那磷沉降主要受來源的影響[16]。由于兩個區域降雨量相似，且降雨中磷濃度較低，導致本研究兩個農田系統磷濕沉降量差異不顯著。磷濕沉降量還與大氣溫度呈顯著正相關關系（Plt;0.01），高溫能降低大氣的穩定性和增加含磷顆粒物的活性，這導致更多含有磷的氣溶膠被吸附并溶解在空氣中，從而增加了磷濕沉降量[34]。

蔬菜和水旱輪作系統的磷干沉降量均與風速、干沉降中磷濃度呈顯著正相關（Plt;0.01），與大氣濕度和降雨量呈顯著負相關（Plt;0.05）。這與前人研究結果一致，磷干沉降受氣溫、風速等影響[7]。風向和風速影響大氣顆粒物的遷移擴散，也會導致揚塵，因此對干沉降影響較大[35]。洱海西岸農田主要受具有相對較高風速的東南風和西南風影響，使其更易受到來自周圍農田土壤的氣溶膠運輸的影響，因此該農田區域具有較高的磷干沉降量[22]。本研究中磷干沉降主要分布在1—2月，該時期風速較高，沉降速率也高。而相對濕度的增加將導致粒徑的擴大和吸濕性生長的增加，降低了lt;2.5 μm 直徑顆粒物的沉降，降雨直接沖刷和溶解顆粒物從而降低干沉降量。本研究的兩個區域磷干沉降量差異顯著，但磷干沉降濃度差異不顯著，因此磷干沉降量主要與沉降速率有關，即主要與風速等氣象因素和不同下墊面有關。本研究中蔬菜和水旱輪作系統顆粒物沉降速率分別為0.10～0.41cm·s^-1和0.09～0.14 cm·s^-1，蔬菜系統高于水旱輪作系統。因此，洱海流域不同農田生態系統磷干沉降量差異較大，主要受沉降速率的影響，而濕沉降量受降雨量的影響。

4 結論

（1）蔬菜和水旱輪作系統ρ（PM2.5）分別為4.8～155.6 μg·m^-3 和4.5～211.8 μg·m^-3，高值出現在1—4月，蔬菜系統顯著高于水旱輪作系統。

（2）蔬菜和水旱輪作系統TP的月干沉降量分別為0.004～0.047 kg·hm^-2 和0.003～0.012 kg·hm^-2，以可溶性總磷（DTP）沉降為主，主要分布在1—4月，且蔬菜系統高于水旱輪作系統。蔬菜和水旱輪作系統TP的月濕沉降量分別為0.001～0.146 kg·hm^-2 和0.024～0.235 kg·hm^-2，以DTP沉降為主。洱海流域蔬菜和水旱輪作兩種農田生態系統的TP總沉降量分別為0.96kg·hm^-2 和0.99 kg·hm^-2，且均以濕沉降為主，分別占75.6%和91.6%。

（3）風速、大氣濕度、干沉降磷濃度、降雨量和大氣溫度是決定農田系統磷沉降的關鍵因子，其中磷干沉降量與風速、干沉降中磷濃度呈顯著正相關，與大氣濕度和降雨量呈顯著負相關；磷濕沉降量與風速呈顯著負相關，與大氣溫度、濕度和降雨量呈顯著正相關。