易子涵,李思悅,唐 薇,李玉英
(1:中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院,重慶 400714)
(2:中國(guó)科學(xué)院大學(xué),北京 100049)
(3:南水北調(diào)中線水源區(qū)水安全河南省協(xié)同創(chuàng)新中心, 南陽(yáng)師范學(xué)院農(nóng)業(yè)工程學(xué)院,南陽(yáng) 473061)
河流僅占地球表面的極小一部分, 卻在陸地與海洋間碳循環(huán)的過程中扮演著重要的紐帶作用. 河流輸運(yùn)陸地碳源到海洋生態(tài)系統(tǒng)時(shí), 大部分的碳未能到達(dá)海洋, 流失的碳主要被固定、存儲(chǔ)和以CO2形式釋放[1]. 近年來, 城鎮(zhèn)化進(jìn)程使流域土地利用方式發(fā)生了顯著改變, 明顯改變了河流生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能, 進(jìn)而影響河流內(nèi)部碳的生物地球化學(xué)過程[2-5]. 河流被認(rèn)為是大氣重要的CO2源, 其對(duì)城鎮(zhèn)化的響應(yīng)對(duì)準(zhǔn)確評(píng)估全球變化下內(nèi)陸水體碳釋放具有重要的科學(xué)意義, 但相關(guān)研究尤其缺乏.
CO2分壓(pCO2)是控制水體向大氣擴(kuò)散或吸收CO2的重要因素之一, 當(dāng)河流pCO2大于大氣中的pCO2時(shí), 河流為碳源. 河流pCO2變化規(guī)律及控制因素十分復(fù)雜, 它主要受河流內(nèi)部碳酸鹽體系以及外部的生物地球化學(xué)過程的影響[6-7]. 因此, 城鎮(zhèn)化背景下人類對(duì)河流的外源輸入增加及土地利用方式的改變會(huì)導(dǎo)致pCO2的顯著變化. 國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究表明內(nèi)陸水體中的CO2通常處于過飽和狀態(tài). 例如, Raymond等在全球尺度上對(duì)6708條河流進(jìn)行調(diào)查, 發(fā)現(xiàn)約95%的河流pCO2處于過飽和狀態(tài), 平均值為3100 μatm左右[8]. Li等對(duì)對(duì)湄公河的研究表明水體pCO2的平均值為1090 μatm[9]. Wu等發(fā)現(xiàn)三峽庫(kù)區(qū)草堂河6月的表層水體pCO2低于大氣[4], 水體呈碳匯特征, 但Yao等發(fā)現(xiàn)三峽庫(kù)區(qū)干流秋季的pCO2為920~1140 μatm[10], 為大氣CO2濃度的2~3倍. Li等在不同季節(jié)對(duì)三峽庫(kù)區(qū)河流進(jìn)行調(diào)查, 結(jié)果表明河流pCO2變化范圍為50~6019 μatm, 秋季均值為1573 μatm, 夏季均值為1276 μatm[11]. Ni等對(duì)三峽庫(kù)區(qū)大寧河的研究表明5月和8月pCO2均值分別為483和2018 μatm[12]. Wang等[3]對(duì)重慶城區(qū)范圍的主要河流按土地利用組成進(jìn)行分類調(diào)查, 結(jié)果表明河流pCO2隨建設(shè)用地與耕地占比的上升有增加的趨勢(shì), 平均值達(dá)到3526 μatm, 遠(yuǎn)高于大部分自然河流.
三峽庫(kù)區(qū)東起湖北宜昌三斗坪三峽大壩壩址, 西至重慶市江津朱沱紅花堡, 三峽水庫(kù)全長(zhǎng)663 km, 干流庫(kù)段平均水面寬度1100 m, 淹沒陸域面積約為580 km2[13]. 近年來, 庫(kù)區(qū)范圍內(nèi)的城鎮(zhèn)化進(jìn)程逐年加劇. 建設(shè)用地的擴(kuò)張以及人類活動(dòng)強(qiáng)度的增加對(duì)河流生態(tài)系統(tǒng)造成了巨大的威脅. 本研究中的3條河流樣點(diǎn)位置見圖1. 桃花溪流域(29°51′11″~30°5′54″N, 107°4′42″~107°10′53″E)地處長(zhǎng)壽區(qū), 上游位于云臺(tái)鎮(zhèn)板橋?yàn)? 下游處于長(zhǎng)壽區(qū)市中心處, 河流整體受城鎮(zhèn)化影響嚴(yán)重, 水質(zhì)較差. 南河流域地處四川盆地東部平行嶺谷丘陵區(qū), 域內(nèi)林木采伐過度, 植被較差, 水土流失嚴(yán)重. 汝溪河發(fā)源于萬(wàn)州區(qū)分水鎮(zhèn), 途經(jīng)梁平區(qū)再穿過忠縣匯入長(zhǎng)江, 主河道長(zhǎng)54.5 km, 常年水面寬度在100 m左右, 是忠縣的第二大支流河, 下游位于汝溪鎮(zhèn)內(nèi).
3條河流均位于三峽庫(kù)區(qū)內(nèi), 各流域范圍內(nèi)土地利用組成不同, 呈現(xiàn)出不同的城鎮(zhèn)化梯度. 其中桃花溪受到城鎮(zhèn)化影響較為嚴(yán)重, 下游有大量生活垃圾及工業(yè)廢水流入. 南河整體而言受到中等程度的城鎮(zhèn)化影響. 汝溪河作為城鎮(zhèn)化強(qiáng)度較低的河流進(jìn)行對(duì)比, 以更加直觀反映城鎮(zhèn)化梯度對(duì)河流的影響.
本研究在桃花溪設(shè)置6個(gè)樣點(diǎn), 在南河設(shè)置7個(gè)樣點(diǎn), 在汝溪河設(shè)置4個(gè)樣點(diǎn). 為使得各河流能在不同城鎮(zhèn)化梯度下進(jìn)行縱向比較, 各河流樣點(diǎn)基本均勻分布在河流的河源至河口處. 采樣時(shí)間為2018年8月27日8月31日, 使用2.5 L采樣器對(duì)水下0.1~0.2 m深的水樣進(jìn)行采集, 并加入濃硫酸抑制微生物活動(dòng), 水樣于48 h內(nèi)帶回實(shí)驗(yàn)室冷藏, 于1周內(nèi)完成實(shí)驗(yàn)分析.
圖1 三峽庫(kù)區(qū)3條研究河流采樣點(diǎn)及流域土地利用組成
1.2.1野外實(shí)驗(yàn) 現(xiàn)場(chǎng)使用Cyber Scan PCD 650多參數(shù)水質(zhì)分析儀EutECh(美國(guó))測(cè)定水溫、pH、電導(dǎo)率(EC)等. 采樣當(dāng)天完成標(biāo)準(zhǔn)鹽酸(0.0200 mol/L)滴定總堿度, 并完成水樣的預(yù)處理工作. 當(dāng)天用0.70 μm Whatman GF/F玻璃纖維膜過濾, 將濾液分裝于聚乙烯瓶中, 不留空隙;用于測(cè)定溶解性有機(jī)碳(DOC)濃度. 另有水樣采用0.45 μm Millipore硝酸纖維濾膜過濾, 用于測(cè)定溶解性總氮(DTN)、溶解性總磷(DTP)濃度.
1.2.2 室內(nèi)實(shí)驗(yàn) 利用Multi N/C 2100S(德國(guó)耶拿)碳氮分析儀測(cè)定DOC濃度. 使用堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法(HJ 636-2012)測(cè)定DTN, 鉬酸銨分光光度法(GB 11893-1989)測(cè)定DTP[14];結(jié)合水溫、pH及堿度計(jì)算pCO2(具體見1.2.4部分).
1.2.3 土地利用數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理 本研究中所有數(shù)據(jù)均錄入SPSS和R進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析與繪圖, 采用One-way ANOVA來判別不同數(shù)據(jù)組的差異性, 采用Spearman非參數(shù)相關(guān)性分析方法闡釋數(shù)據(jù)間變化的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性. 土地利用組成數(shù)據(jù)來自清華大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)系宮鵬最新研究成果——10 m分辨率的全球土地覆蓋產(chǎn)品(FROM-GLC10)[15]. 研究平臺(tái)以ArcGIS 10.3為主, 其他輔助資料及平臺(tái)包括有全國(guó)數(shù)字高層(DEM)圖、三峽庫(kù)區(qū)行政區(qū)域圖以及Google Earth等.
(1)
pK0=-7×10-5T2+0.16T+1.11
(2)
pK1=1.1×10-4T2-0.012T+6.58
(3)
代表高人類活動(dòng)強(qiáng)度的建設(shè)用地對(duì)河流生態(tài)系統(tǒng)的影響最為強(qiáng)烈, 建設(shè)用地在土地利用柵格圖中所占比例越大即代表城鎮(zhèn)化強(qiáng)度越高[17]. 桃花溪流域建設(shè)用地占比最大, 為12.43%;南河次之, 建設(shè)用地占比為3.36%;汝溪河最低, 建設(shè)用地所占比例為0.6%. 城鎮(zhèn)化強(qiáng)度高低順序?yàn)椋禾一ㄏ?南河>汝溪河, 此外, 每條河流從上游至下游即沿水流方向城鎮(zhèn)化強(qiáng)度增加.
本研究中17個(gè)樣點(diǎn)的pH值在7.56~9.48之間, 平均值為8.23±0.7, 整體表現(xiàn)為弱堿性, 不同河流的pH值無顯著差異; 表層水溫在30.8~37.4℃之間;堿度變化范圍為1320~4320 μeq/L, 均值為409.4±856.2 μeq/L;EC變化范圍為213.9~669.6 μS/cm, 均值為413.4±139.3 μS/cm. 圖2表明, 沿水流方向, 桃花溪pH有增高的趨勢(shì), 汝溪河和南河則有降低的趨勢(shì);桃花溪、南河堿度有增加趨勢(shì);南河(除有異常值的Site 5外)、汝溪河pCO2呈現(xiàn)出明顯遞增的趨勢(shì), 而桃花溪?jiǎng)t相反. 桃花溪的Site 1樣點(diǎn)出現(xiàn)了高達(dá)12067 μatm的異常值, 這可能是由于該點(diǎn)位河寬窄且河水很淺, 河底有大量生活垃圾使得河流原位呼吸加強(qiáng), 從而導(dǎo)致了該點(diǎn)位pCO2的極端值. 圖3表明, Alk空間格局和城鎮(zhèn)化梯度一致, 且桃花溪Alk顯著高于其他2條河流(P<0.001), EC在桃花溪中顯著升高(P<0.01). 南河、汝溪河、桃花溪pCO2平均值分別為2006±3546、1790±1210、4094±4218 μatm. 3條河流pCO2無顯著性差異, 但各河流pCO2變化規(guī)律與城鎮(zhèn)化梯度一致即城鎮(zhèn)化強(qiáng),度越高的河流具有更高的pCO2.
河流DOC濃度范圍為3.76~8.1 mg/L, 均值為5.37±1.44 mg/L;DTN濃度在0.037~2.99 mg/L范圍內(nèi)變化, 均值為0.73±0.81 mg/L;DTP濃度在0.08~0.53 mg/L之間變化, 均值為0.26±0.12 mg/L. 圖2表明, 沿水流方向, 桃花溪、南河DOC濃度有增高趨勢(shì). 圖3表明, DTP、DTN、DOC濃度平均值均在桃花溪最大, 且桃花溪DTN、DOC濃度均顯著大于其他2條河流, DOC和營(yíng)養(yǎng)元素(DTN、DTP)的變化規(guī)律與河流城鎮(zhèn)化梯度一致.
圖2 河流不同站點(diǎn)理化指標(biāo)及pCO2格局(從Site1到Site7為水流方向)
圖3 河流水質(zhì)指標(biāo)及pCO2均值格局(箱體間的數(shù)值代表不同河流顯著性差異水平, 三角形代表平均值, 橫線代表中位數(shù);從上到下分別為最大值、上四分位數(shù)、下四分位數(shù)、最小值)
圖4 環(huán)境因子相關(guān)關(guān)系矩陣(空白處表示無顯著相關(guān)性, *、**和***代表的顯著性差異水平分別為P<0.05、P<0.01和P<0.001;右上部分?jǐn)?shù)字代表相關(guān)系數(shù);左下部分為兩因子間的散點(diǎn)圖;對(duì)角線為各因子的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)圖)
pH、溫度與pCO2呈極顯著負(fù)相關(guān)(圖4), 此結(jié)果與國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究一致[18-21]. pH值和水體的碳酸鹽動(dòng)態(tài)平衡密切相關(guān), 游離態(tài)CO2增加會(huì)導(dǎo)致pH降低. 水溫對(duì)pCO2影響機(jī)制較為復(fù)雜, 通常情況下, 水溫通過影響氣體分子在水中的溶解度、微生物活性、水生植物光合、呼吸作用和氣泡的形成影響CO2的產(chǎn)生及消耗過程[22-24], 溫度較高時(shí), 一方面水生植物光合作用增強(qiáng), 大量消耗水中CO2;另一方面水生生物的呼吸作用、微生物礦化降解DOC都有利于pCO2增加. 夏季的高溫與長(zhǎng)時(shí)間的光照條件使水生植物的光合作用占主導(dǎo)地位從而引起pCO2的下降. 堿度是影響水體pCO2的又一重要因素, 堿度的大小代表著水體中碳酸鹽濃度, 當(dāng)碳酸鹽濃度較高時(shí)會(huì)促使CO2與水的反應(yīng)逆向進(jìn)行從而增加pCO2.
養(yǎng)分(DTN、DTP濃度)對(duì)水體pCO2的濃度變化至關(guān)重要,它們一方面促進(jìn)水體中微生物的礦化作用使水體中CO2增多,另一方面促進(jìn)水生植物的光合作用消耗CO2,本研究的結(jié)果表明pCO2與DTN和DTP濃度無顯著相關(guān)關(guān)系,這可能是因?yàn)橄募竟庹粘渥闱宜疁剌^高極大促進(jìn)了水生植物的光合作用使其與礦化和呼吸作用所產(chǎn)生的CO2相互抵消. DOC大部分來自與土壤有機(jī)質(zhì)(DOM)的分解產(chǎn)物或者人類生產(chǎn)活動(dòng)中所產(chǎn)生的有機(jī)廢物,另一部分來自于浮游生物的代謝過程[25],是河流水體中CO2的主要碳源之一. 本研究發(fā)現(xiàn)pCO2與DOC濃度無明顯的相關(guān)性,主要?dú)w因于人為活動(dòng)的影響弱化了其相關(guān)關(guān)系.
河流中N、P形態(tài)及濃度受到人類生產(chǎn)生活活動(dòng)和其他環(huán)境因素的影響. 耕地和建設(shè)用地較其他土地利用方式而言更易產(chǎn)生非點(diǎn)源污染. 耕地區(qū)域,農(nóng)藥、無機(jī)肥料和有機(jī)肥的施用是提高當(dāng)?shù)刈魑锂a(chǎn)量的主要因素. 傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)活動(dòng)增加了土壤侵蝕的風(fēng)險(xiǎn),此外,如過度施肥能導(dǎo)致非點(diǎn)源污染通過地表徑流進(jìn)入地表水. 在旱季,城市土地與許多水質(zhì)參數(shù)呈正相關(guān)(例如DTP、氨氮). 降水期間,建設(shè)用地上的非點(diǎn)源污染(如有機(jī)化合物、重金屬和多種來源的養(yǎng)分)從不透水表面流入河流進(jìn)而影響河流水體的理化性質(zhì)[26]. 本研究中,有61%的樣點(diǎn)N∶P化學(xué)計(jì)量比低于16∶1[27],這說明大部分水體的營(yíng)養(yǎng)鹽限制元素為N元素. 對(duì)不同河流的DTN和DTP進(jìn)行比較,表明汝溪河的DTN和DTP均處于最低的水平,其DTN達(dá)到Ⅱ類地表水標(biāo)準(zhǔn),DTP為Ⅲ類地表水標(biāo)準(zhǔn);南河DTN為Ⅳ類地表水標(biāo)準(zhǔn),DTP為Ⅲ類;桃花溪的DTN濃度遠(yuǎn)高于其他2條河流,DTN為Ⅴ類地表水標(biāo)準(zhǔn),DTP為Ⅳ類,此結(jié)果也與各河流的城鎮(zhèn)化梯度趨勢(shì)一致. 此外,受城鎮(zhèn)化污染輸入的影響,桃花溪的EC和DOC濃度均值也顯著大于其他2條河流.
通過對(duì)三峽庫(kù)區(qū)城鎮(zhèn)化梯度下典型河流的研究發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化強(qiáng)度較高的河流pCO2更高,其中汝溪河和南河的pCO2沿水流方向也呈升高趨勢(shì),表明外源輸入會(huì)導(dǎo)致河流原位呼吸增強(qiáng)進(jìn)而使河流pCO2增加. 這一結(jié)果與吳學(xué)謙等夏季在三峽庫(kù)區(qū)范圍內(nèi)草堂河的研究結(jié)果一致[4]. 雖然pCO2在不同河流間與同一河流上下游的不同站點(diǎn)均對(duì)城鎮(zhèn)化梯度產(chǎn)生響應(yīng),但本研究?jī)H以土地利用組成圖定性描述了城鎮(zhèn)化梯度,進(jìn)一步的研究將會(huì)量化城鎮(zhèn)化梯度以期更準(zhǔn)確地揭示pCO2與城鎮(zhèn)化梯度的定量關(guān)系;此外,城鎮(zhèn)化梯度對(duì)pCO2的影響機(jī)制及關(guān)鍵生物地球化學(xué)過程極其復(fù)雜,其作用機(jī)理以及與氣象、水文地質(zhì)等條件交叉產(chǎn)生的影響仍需深入的研究.
表1 世界河流水體pCO2比較*
表1表明全球大部分河流水體中的pCO2大于大氣中的CO2濃度,總體表現(xiàn)為碳源. 一般地,熱帶河流、亞熱帶河流、溫帶河流的pCO2呈現(xiàn)依次遞減的趨勢(shì). 我們的研究表明在一個(gè)區(qū)域內(nèi),城鎮(zhèn)化可以明顯增加河流pCO2,主要?dú)w因于城鎮(zhèn)化進(jìn)程中人類生產(chǎn)活動(dòng)過程中向水體輸入的營(yíng)養(yǎng)元素、有機(jī)質(zhì)等增強(qiáng)了河流的原位呼吸. 此外,本研究中的3條河流位于亞熱帶區(qū)域,較同區(qū)域的其他河流的pCO2高. 但在大尺度上,城鎮(zhèn)化占比和河流pCO2并未表現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系,主要是由于河流pCO2的影響因素極其復(fù)雜.
1) 三峽庫(kù)區(qū)典型城鎮(zhèn)化河流水體中的pCO2高于大氣中的CO2濃度,呈現(xiàn)CO2源.
2)研究區(qū)域內(nèi),城鎮(zhèn)化強(qiáng)度越高的河流具有高的營(yíng)養(yǎng)鹽、有機(jī)質(zhì)濃度及pCO2,表明人類活動(dòng)與土地利用方式的改變極大地改變了河流生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)過程.
3)南河和汝溪河的pCO2沿上游至下游顯著升高,主要?dú)w因于下游高的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)及有機(jī)碳的輸入增加了河流的原位呼吸. 研究不同城鎮(zhèn)化梯度下pCO2的變化規(guī)律對(duì)城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的河流碳循環(huán)尤其是CO2釋放的評(píng)估具有突出的科學(xué)意義.
致謝:感謝中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院生態(tài)水文研究中心的各位老師在本研究樣品采集和分析過程中給予的支持和幫助.