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0 引言
河流将大量营养物质从陆地输送到海洋,对维持整体生态功能具有重要意义[1]。碳(C)、氮(N)、磷(P)和硅(Si)是河流系统中重要生源要素,且各元素之间的循环相互作用[2]。溶解碳(Dissolved Carbon,DC)是全球碳循环的重要组成部分,可分为溶解无机碳(Dissolved Inorganic Carbon,DIC)和溶解有机碳(Dissolved Organic Carbon,DOC)。DIC和DOC贡献了全球约90%陆地到水环境的碳输送总量[3]。N和P是浮游植物必需的营养元素,对生物体的生长和繁殖起着至关重要的作用。Si对硅藻的分布具有重要的决定作用,而硅藻是水环境中生物CO2封存的主要驱动力,因此Si在河流生物地球化学过程中发挥着重要作用。研究表明,C、N、P、Si等营养物浓度和组成直接影响初级生产力和浮游生物的种类、数量和分布,进而可能影响水环境的生态平衡[2,4]。
官山河是南水北调中线工程源头——丹江口水库主要入库支流之一,地处丹江口水库核心水源涵养区,其水质变化可对南水北调中线工程水源产生一定影响。官山河流域属于典型的农业生产区,频繁的农业生产等人为活动导致官山河曾存在较严重的N、P等生源元素超标问题,严重影响水质生态与健康,但目前对于官山河流域生源要素分布特征及其主要驱动机制尚未有系统认知。由于枯水期河流水质可能相对较差且人为因素影响可能更为显著[11],因此本研究对官山河枯水期水环境特征进行分析,旨在通过探究官山河流域生源要素(C、N、P、Si)分布特征及其驱动因素,评价官山河枯水期水质现状,阐明流域生源要素的变化特征,从而揭示影响生源要素分布的关键因素。研究结果对于了解该流域生源要素的生物地球化学行为具有重要意义,可为流域水污染防治、水环境管理以及南水北调中线工程水源地水质安全保障提供科学依据。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
官山河流域属于秦巴山地水源保护区,发源于湖北省十堰市房县东部武当山西南麓,是汉江主要支流之一,经房县东部、丹江口市北部,注入丹江口水库。官山河流域介于110°48'00″E—111°34'59″E、32°13'16″N—32°58'20″ N之间,流域总面积319.6 km2。官山河流域多山,属亚热带半湿润气候,年平均气温为15.9 ℃,多年平均年降水量960 mm。官山河流域海拔差异较大,海拔差最大为1 366 m,地貌特征为以低山地为主,植被覆盖度高,平均植被覆盖度71.2%,土地利用类型以林(草)地为主,占流域总面积的93%[12]。本研究干流河长约69.2 km,其他主要支流有袁家河、吕家河、西河等。
1.2 样品采集与分析
根据流域地理位置与场镇分布特征,在官山河干流沿线、流经主要场镇前后以及主要支流汇水口布设采样点,并于2023年2月(枯水期)在官山河流域进行实地调查并采集26份地表水样本,采样点位置见图1。在表层10~50 cm的深度处采集水样,采用多参数水质分析仪现场测定pH值、溶解氧(Dissolved Oxygen,DO)含量、水温、溶解性总固体(Total Dissolved Solids,TDS)浓度、氧化还原电位(Oxidation-Reduction Potential,ORP)、电导率(Electrical Conductivity,EC)等理化参数。除测定总氮(Total Nitrogen,TN)和总磷(Total Phosphorus,TP)之外,其余水样采用0.45 μm滤膜进行过滤,并送至实验室进行分析。样品保存在4 ℃的冰箱中,采样后一周内完成所有样品的分析。DIC和DOC浓度采用总有机碳分析仪测定,TN浓度采用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法(HJ 636—2012)测定,TP采用流动注射-钼酸铵分光光度法(HJ 671—2013)测定,仪器检出限为1 μg/L,溶解硅(Dissolved Silicon,DSi)浓度采用硅钼蓝紫外分光光度法测定。
1.3 地理探测器
采用地理探测器模型分析并量化环境、人为因素及其相互作用对水质参数的影响。地理探测器模型是一种探索空间异质性并揭示其驱动机制的统计模型,其原理是在空间分布上离散因子X和叠加变量Y,并假设一个自变量对一个因变量有重要影响,则变量Y的空间分布可以用因子X来解释[13]。此外,地理探测器显示出与定性因素的兼容性,并在探索二元相互作用对因变量的影响方面具有优越性。地理探测器包含因子探测、交互作用探测、风险探测和生态探测,根据模型对输入数据的要求,采用自然间断分类法对自变量进行离散化处理,采用因子探测和交互作用探测分别研究单因子和双因子交互作用对水质参数的影响。离散因子X对变量Y的解释力q采用式(1)进行计算。
式中:L为因子X的层数;Nh和σh表示h层水质参数的样本量和方差;q为自变量对因变量的解释能力,取值范围为0~1,能够识别影响水质参数的主导因子;N表示样本总单元数;σ2表示研究区的方差。当q>0.25时,表示该因子对因变量有较强的解释力[13]。通过比较单变量和双变量的q值,可以分析2个变量之间是否存在相互作用。
1.4 影响因素及其来源
基于前期研究结果,从气象、下垫面因素及人为因素3个方面选择15个因素进行分析。气象因素包括月平均降水和月平均气温;下垫面因素包括高程、土壤质地(黏粒、沙砾和粉砂砾比例);人为因素包括人口密度、国内生产总值(Gross Domestic Product,GDP)、不同土地利用类型面积占比(林地、旱地、草地、建设用地、农田、裸地、水域面积占比)。气象数据、土壤质地数据、人口密度与GDP数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心,高程数据购买自高分湖北中心,土地利用类型数据基于自湖北高分中心购买的GF-1影像运用人机交互方式解译得到。基于ArcGIS 10.7软件以26个采样点为汇水点将研究区域划分为26个子流域,然后分别计算各个子流域内的因子数据。
1.5 数据分析
《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)明确了河流pH值、DO和TP浓度标准限值,因此选择pH值、DO和TP浓度为评价指标评价水质状况。单因子评价法是将各评价因子的实测值与标准值比较,从而确定各评价因子的水质类别,断面的水质状况由该断面中最劣评价因子决定。采用Excel、SPSS、Origin等软件进行统计分析与数据图绘制。采用Shapiro-Wilk检验对所有变量进行正态性检验,采用独立样本T检验研究官山河干流与支流水体的水质参数差异,采用Pearson相关性分析研究不同水质参数之间的关系。
2 结果与讨论
2.1 水体基本理化特征分析
官山河流域水质指标描述性统计结果如表1所示。受流域海拔差异较大的影响,官山河干流与支流水体水温变化幅度均较大,变化范围分别为4~12.8 ℃和4.8~12.1 ℃。干流与支流pH值变化范围分别为7.38~8.29和7.67~8.91,水体表现为弱碱性,符合《地表水质量标准》(GB 3838—2002)中的pH值标准限值(6~9),pH值单因子污染指数均<1。水体DO含量均高于《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅰ类标准(7.5 mg/L),大多处于富氧状态,这可能与官山河流域水体普遍处于氧化环境以及河流比降大有关[14]。官山镇场镇附近的监测断面(G6—G8)中水体DO含量存在明显的下降趋势,表明尽管水体DO含量能达到地表水Ⅰ类标准,但河流周边富含有机物和营养物质的排放仍会导致水体含氧量降低。水体氧化还原电位(Oxidation-Reduction Potential,ORP)与电导率(Electrical Conductivity,EC)分别在181.8~260.5 mV与187.9~404 μS/cm之间,呈现出较强烈的空间变异性。水体TDS含量是衡量流域内岩石风化强弱的重要指标[15],本研究干流与支流TDS浓度均值分别为218、185.23 mg/L,均高于世界河流TDS平均值(115 mg/L),表明本研究流域内岩石风化作用相对较强。从官山河上游至下游,水体中EC与TDS浓度均呈现出逐渐增加的趋势,这可能与官山河流域海拔从上游至下游逐渐下降有关。高海拔地区水源补给以冰雪融水和降水为主,且可溶性盐少,坡面径流、壤中流作用相对较弱,因此随着海拔的降低,地表水TDS总体呈上升态势[16]。独立样本T检验结果也表明,干流与支流水体基本理化参数差异不显著(显著性水平p>0.05)。
表1 水体基本理化参数描述性统计Table 1 Descriptive statistics of physical and chemical parameters of water body |
| 水质参数 | 最小值 | 最大值 | 平均值 | 标准偏差 | 变异系数/% | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 干流 | 支流 | 干流 | 支流 | 干流 | 支流 | 干流 | 支流 | 干流 | 支流 | ||
| 水温/℃ | 4.00 | 4.80 | 12.80 | 12.10 | 8.49 | 8.95 | 2.37 | 2.27 | 27.93 | 25.36 | |
| pH值 | 7.38 | 7.67 | 8.29 | 8.91 | 7.96 | 8.11 | 0.26 | 0.45 | 3.26 | 5.55 | |
| DO含量/(mg·L-1) | 10.06 | 11.02 | 12.17 | 13.28 | 11.55 | 12.05 | 0.71 | 0.61 | 6.18 | 5.06 | |
| ORP/mV | 187.90 | 181.80 | 260.50 | 258.30 | 229.59 | 222.21 | 19.70 | 18.37 | 8.58 | 8.27 | |
| EC/(μS·cm-1) | 168.00 | 188.00 | 447.00 | 404.00 | 335.92 | 284.31 | 80.84 | 52.16 | 24.07 | 18.35 | |
| TDS浓度/(mg·L-1) | 108.00 | 122.00 | 289.00 | 265.00 | 218.00 | 185.23 | 52.84 | 34.73 | 24.24 | 18.75 | |
2.2 生源要素空间分布特征
干流DOC、DIC浓度范围分别为0.79~4.97、7.08~24.32 mg/L,DIC浓度显著高于DOC浓度,表明水体溶解碳以无机碳为主。Chaplot等[1]对全球249条河流溶解碳形态分析的结果表明DIC约占河流总溶解碳的92%。干流TN和DSi浓度范围分别为0.55~1.31、2.28~8.78 mg/L,TP浓度范围从低于检测限到0.014 mg/L。支流DOC与DIC浓度范围分别为0.16~1.19、5.05~17.6 mg/L,TN、TP和DSi浓度范围分别为0.17~4.62、0.000 5~0.016、4.04~9.22 mg/L。干流与支流DIC和DSi浓度差异显著,而TN和TP浓度无显著差异。
本研究DIC平均浓度(15.06 mg/L)高于以硅酸盐岩为主的东江流域(6.88 mg/L)[17],低于碳酸盐岩广泛分布的西南喀斯特河流(赤水河28 mg/L、乌江29.36 mg/L)[18]。集水区岩性是河流DIC浓度主要控制因素[19]。官山河流域岩性以碳酸盐岩和硅酸盐岩为主,硅酸盐岩的存在使风化速率低于纯碳酸盐的风化。本研究DOC平均浓度(1.30 mg/L)显著低于全球河流DOC平均浓度(10.4 mg/L)[20]。亚洲河流DOC浓度通常较低[5],且本研究DOC浓度略低于我国綦江(1.52 mg/L)、赣江上游(1.68 mg/L)、海南长华江(1.75 mg/L)等河流[3,21-22],这可能与本研究流域内植被覆盖率较高、水体对土壤侵蚀较弱有关[19]。空间分布上,DIC浓度从上游至下游呈增加趋势,而DOC浓度变化不大,DIC和DOC浓度较高值均出现在官山镇场镇附近的监测断面中(图2)。流域中下游较强的农业施肥活动加强了碳酸盐岩的化学风化作用,导致中下游DIC浓度增加。DOC浓度增加可能与官山镇周边污废水排放有关,当生活污水与废水汇入时,水体DOC浓度会大幅升高。
本研究TN、TP浓度较低,TP浓度达到地表水Ⅰ类标准(0.02 mg/L),与生态环境部公布的我国大部分河流、湖泊中TN、TP浓度低于地表水Ⅲ类标准的现状相符。陈昊等[9]研究表明官山河水体TN和TP浓度范围分别为5.58~7.28、0.03~0.08 mg/L,高于本研究结果。本次监测断面主要位于官山河中上游地区,在流经六里坪镇后,由于生产、生活污水排放量较大,导致官山河下游水体污染较严重,N、P浓度升高。刘广宁等[14]研究结果也表明官山河中上游水体污染物负荷量较低。TN浓度从上游至下游无明显变化趋势,TP浓度存在显著空间差异性。G7—G9断面TP浓度显著增加,这可能与河流周边居民随意排放未经处理的生活污水有关。
本研究DSi浓度(5.53 mg/L)低于世界河流平均值(15.46 mg/L)[23],也略低于我国九龙江(15.45 mg/L)、香溪河(8.70 mg/L)、后寨河(6.83 mg/L)等河流。本研究区位于温带地区,风化速率低于热带河流,导致Si的溶解度相对低于热带河流[24]。DSi浓度偏低也符合官山河流域以碳酸盐岩为主的地质背景。河流流量也是影响DSi浓度的重要因素之一[25]。本研究在枯水期采样,河流流量较小,因此DSi浓度偏低。干流DSi浓度从上游至下游呈下降趋势,这与上游较强的硅酸盐岩风化作用增加了DSi浓度以及下游较多的水坝阻碍了DSi的迁移输送相关。支流DSi浓度略高于干流,这与干流易受到人为筑坝、水质污染等较多人为干扰有关[26]。
2.3 生源要素主要影响因素分析
2.3.1 相关性分析
DOC浓度与DO含量呈显著负相关(相关系数r=-0.45,p<0.05),与TP呈显著正相关(r=0.62,p<0.05)。DO含量等环境因子通过影响水生动植物从而对水体DOC浓度分布产生影响。DO含量较高时,水生生物新陈代谢旺盛,有机物消耗增多,DOC含量降低。浮游植物的内源释放是水体有机碳的主要来源之一,而TP浓度可以直接或间接影响浮游植物生物量,因此DOC浓度与TP浓度呈正相关[27]。
2.3.2 地理探测器分析
2.3.2.1 因子探测
因子探测结果表明不同生源要素的驱动因子存在差异(图4)。水体DIC浓度受高程、气温、建筑用地面积占比及降水等因素的显著影响,分别解释了67%、61%、57%和53%的DIC浓度变化。DSi浓度受高程、气温、降水、水域面积占比、林地面积占比、土壤粉砂砾比例等因素的显著影响,分别解释了72%、64%、63%、54%、53%和53%的DSi浓度变化。DIC和DSi浓度的主要影响因素是与气象、地形等有关的自然因素,表明DIC和DSi浓度较少受到人为因素的影响,也与其主要来源是天然岩石风化有关。降水、气温等气象因素影响河流生源要素输入与输出的平衡[6]。高强度降水影响年径流深度、降雨侵蚀力和生源要素释放。温度影响植被覆盖,通过拦截降水和降低地表径流速度间接影响水质。高程是某一区域地形地貌的重要决定因素之一,通过影响径流和洪水事件从而影响元素分布。
本研究单因素对DOC、TN、TP浓度均没有显著影响,但降水、GDP、人口密度以及裸地面积占比等因素对DOC浓度的影响解释力均>0.25,旱地面积占比、气温、降水、高程以及建筑用地面积占比对TN浓度的影响解释力均>0.25,裸地面积占比、GDP、降水、人口密度、高程及农田面积占比对TP浓度的影响解释力均>0.25,表明与人类活动相关的GDP、人口密度及土地利用类型等因素影响DOC、TN和TP的浓度。流域周边的土地利用类型影响河流养分的富集。旱地、农田等农用地由于农业活动的增强改变地表径流、增加土壤中营养元素的流动性,从而使邻近流域的水体养分含量增加,提高水体中DOC、TN、TP等营养元素的浓度[29]。Wang等[6]研究发现土地利用类型尤其是农田对TN、TP浓度的影响最为显著,使用含氮、磷的农药和化肥是导致农用地周边水域N、P浓度增加的主要原因。建筑用地面积占比大可表示人为活动影响较强烈,因此通常会导致水体营养元素的富集。人口密度与GDP等指标对DOC、TN和TP浓度的影响可能与流域周边生活污水排放、集约化农业以及城镇化的增强有关。此外,因子探测分析结果也表明DOC、TN、TP浓度的驱动因素较复杂,单一因素难以充分解释其浓度的变化。
2.3.2.2 交互探测
交互探测结果显示(图5)任意2种因素的交互作用均具有显著的双因子增强或非线性增强效应,表明生源要素浓度在水环境中同时受多种因素影响。对于DIC和DSi,交互作用以双因子增强为主,而对于DOC、TN、TP交互作用以非线性增强为主。单一土地利用类型面积占比对生源要素的影响较小,但其与社会经济因子(人口密度、GDP)的交互作用呈现显著的协同效应,表明社会经济因素是连接其他驱动因子的重要桥梁之一。例如,对于DIC,旱地面积占比的解释力为0.40,但其与农田面积占比、GDP、人口密度、土壤质地等因素交互作用的q值均在0.9以上。
DOC浓度受多种因素的交互作用影响,裸地面积占比与土壤质地、降水、气温及高程等因素的交互作用较强,q值均>0.98。降水与土壤质地、建筑用地面积占比的交互作用对TN浓度影响较强,q值均在0.95以上。对于TP,尽管双因子交互作用的解释力度强于单一因素,但与其他生源要素相比,双因子交互作用的q值相对较低,仅草地面积占比与农田、裸地面积占比等因素的交互作用q值在0.9以上,表明水体TP浓度的影响因素更为复杂。Wang等[30]研究结果也表明单一土地利用类型难以充分解释TP浓度变化,但草地、耕地等多种土地类型的综合效应能较好地预测TP浓度变化。对于DSi,土壤质地与裸地、水域等因素的交互作用较强,q值均>0.90。
土地利用类型是地貌特征和人为活动等多种因素的相互反映。本研究中不同土地利用类型之间的交互作用对生源要素浓度影响较强,表明土地利用对生源要素浓度有重要影响。裸地与建筑用地、旱地与农田、旱地与水域、草地与农田、草地与裸地之间的交互作用对DOC、TN和TP浓度的影响较大,这可能与这些土地上存在较频繁的人为活动及较严重的土壤侵蚀有关。草地对河流生源要素输入的贡献可能与禽畜粪便以及土壤微生物活动相关[30]。土壤质地影响土壤对生源要素的吸附,如沙砾土壤对生源要素的吸附量较低,导致生源要素易迁移到水体中。土壤质地单独对生源要素影响的解释力度较弱,但其与土地利用类型的交互作用可显著增强对生源要素浓度变化的解释,表明土壤质地可能是影响生源要素浓度的辅助因子。降水与旱地、裸地等多种土地利用类型存在较强的交互作用,q值范围在0.54~0.99之间。Nobre等[31]发现降水和土地利用对水质的影响通过降水和景观特性的组合调节,降水状况变异性大的生态系统更易受到水域周边土地利用的影响,强调了土地利用与降水潜在相互作用的重要性。
3 结论
(1)官山河流域枯水期水体pH值呈弱碱性,大多处于富氧状态,TDS浓度高于世界河流平均值,流域内岩石风化作用相对较强。由于人为活动的影响以及地形的变化,干流水体DO含量、TDS浓度等参数存在明显的空间变异性,但干流与支流水体基本理化参数总体差异不显著。
(2)官山河水体溶解碳元素以无机碳为主,DOC浓度低于全球河流平均值,水体有机物污染较轻。水体TN和TP浓度偏低,TP浓度低于地表水Ⅰ类标准,但官山镇场镇附近的水体N、P可能存在一定程度的富集,需关注周边人为活动对水质造成的影响。由于地质背景的差异以及筑坝等人类活动的影响,水体DSi浓度总体偏低,且存在从上游至下游逐渐降低的趋势。
(3)水温、DO含量、EC和TDS浓度等与C、N、P、Si的浓度存在显著相关性。气象、地形等自然因素显著影响水体DIC和DSi浓度,DOC、TN和TP浓度影响因素较为复杂,土地利用与人为因素对其影响较强烈。双因子交互作用更充分地解释生源要素浓度的变化,土地利用类型之间以及土地利用类型与土壤质地、降水之间的交互作用对生源要素的影响较强。