通讯作者：梁婕 教授

第一作者：李玮翔（2023级博士生）

论文DOI：10.1021/acs.est.6c02887

图文摘要

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本研究揭示了氮沉降对水体营养负荷及温室气体排放所产生的不成比例的影响的现象。研究强调，需要协同控制NH_x、SO₂和NO_y等大气污染物排放，并阻断气候变化与氮沉降之间的正反馈作用，方能实现流域降碳减污高效协同。

图文导读

河流与湖泊系统既是陆地营养物的汇，也是全球甲烷（CH₄）和氧化亚氮（N₂O）的重要排放源。大量研究表明，工业化和人口增长使得大气氮沉降成为流域水生系统营养物负荷的关键来源。然而，氮沉降对水生系统碳、氮负荷以及水生温室气体（GHG）排放的具体贡献尚未得到充分量化。

为解决上述问题，本研究旨在：（1）开发一个能够预测七种不同氮沉降组分的模型（ND-China）；（2）将ND-China集成至流域模型（SWAT-C）中，构建从大气污染物排放到水体营养负荷的全链条模拟框架，以定量分析氮沉降对河流硝酸盐（NO₃^-）、总氮（TN）、溶解性有机碳（DOC）负荷及CH₄、N₂O排放的贡献；（3）量化氮沉降对水体营养负荷及温室气体排放的影响，并探讨在流域尺度上控制氮沉降的手段。

如图1所示，ND-China模型的训练与验证数据集源自NNDMN和EANET等大气/雨水氮浓度监测数据集，该数据集涵盖了多种组分的大气氮浓度（HNO₃, NH₃, NH₄⁺, NO₂, NO₃^-）与雨水氮浓度（NH₄⁺,NO₃^-）数据。为了确保模型对氮沉降预测结果的稳健性，研究进一步利用包含2355个采样点的全国氮沉降观测数据集对大气干/湿氮沉降量进行了独立的二次验证（图1a）。最后，研究选择洞庭湖流域（DTW）作为模型的应用流域，历史观测结果表明，该流域具有出较高的NH_X,，NO_y等大气污染物排放量与氮沉降量（图1b）。

图1 (a) 用于ND-China模型训练/验证的输入数据点所在的地理位置，以及用于测试模型模拟氮沉降是否准确的额外数据集的数据点所在位置。(b) 洞庭湖流域（DTW）示意图，流域总出口位于城陵矶。

如图2所示，本研究构建了一个多模型集成框架，结合了先前本团队开发的模型（CN-EST与洞庭湖流域SWAT模型），实现了从大气污染物排放到流域温室气体通量的全链条模拟。

图2 流域氮沉降、水质及水生CH₄、N₂O通量估算的多模型集成框架示意图。(a) 氮沉降计算模块；(b) 耦合了氮沉降计算模块的SWAT模型；(c) 利用SWAT模型输出数据计算水生CH₄和N₂O通量的模块。

图3所示的SHAP分析验证了ND-China模型模拟过程的可靠性。结果证实了降水的清除效应会导致降水及大气中多数氮组分浓度随降水量增加而下降，但在低强度降水下，降雨诱导的土壤NH₃排放会提升大气NH₃浓度，这与实地观测结果一致。高温会促进NH₄NO₃等物质的解离并加速NO₂的光化学反应，促进大气NH₃浓度的升高与NH₄⁺, NO₂等组分的降低。在高相对湿度条件下，由于污染物的大量去除，所有氮组分均减少。此外，模型准确捕捉到了大气/雨水氮浓度对大气污染物排放增加的正向响应机制，以及SO₂和PM₁₀等大气污染物排放通过改变气 - 液分配或提供颗粒载体，进而干扰HNO₃和NH₃反应平衡的复杂过程。

图3 环境变量的SHAP响应曲线。降水氮浓度与以下因子的关系：(a) 降水量；(b) 气温；(c) 相对湿度；(d) 风速；(e) NH_x排放量；(f) NO_y排放量；(g) SO₂排放量；(h) PM₁₀排放量。大气氮浓度与以下因子的关系：(i) 降水量；(j) 气温；(k) 相对湿度；(l) 风速；(m) NH_x排放量；(n) NO_y排放量；(o) SO₂排放量；(p) PM₁₀排放量。

研究通过Taojiang和Huinong站点的观测数据验证了ND-China模型在DTW的可靠性，结果显示，模拟偏差均处于较低水平且各氮组分比例与观测结果高度一致。2010至2020年间，随着我国大气减排政策实施，DTW的各类大气污染物排放显著下降。图4结果表明，除NH₃沉降通量因温度升高或PM₁₀、SO₂等大气污染物快速减少而略微增加外，其余各干沉降组分沉降量均呈显著下降趋势；NH₄⁺与NO₃^-等雨水氮浓度虽显著下降，但其湿沉降量下降的趋势并不显著。整体而言，2010-2020年间，DTW的总氮沉降减少了67.71 Gg，其中NO_y沉降的削减幅度远超NH_x。

图4 (a) DTW模拟的大气氮浓度及 (b) 雨水氮浓度，红色坐标轴表示大气NH₃浓度。(c) 洞庭湖流域模拟的干氮沉降及 (d) 湿氮沉降量，红色坐标轴表示NH₃干沉降量。(e) 2010年至2020年DTW氮沉降量对比示意图。

图5定量评估了DTW内不同污染来源对河流营养负荷及温室气体排放的贡献。从总量来看，虽然氮沉降负荷（43.11 kg N/ha）仅占总面源输入的17.32%，但在流域出口处，其对NO₃^-负荷、TN负荷及DOC负荷的贡献率分别达到了14.4%、17.9%和39.6%，其中，氮沉降对DOC的驱动作用（39.6%）远超农业面源污染（8.4%）。进一步分析表明，通过氮沉降途径输入的单位氮素转化为河流碳、氮负荷的效率较高。该研究引入“营养物转化效率（CF）”量化单位氮输入转化为河流碳氮营养物质的比率，计算结果表明，氮沉降对TN和DOC的CF均远高于农业面源污染 ( p < 0.001)。在碳氮营养负荷输入的驱动下，氮沉降分别贡献了流域水生系统16.34%的CH₄排放和18.56%的N₂O排放，占水生系统总CO₂当量排放的16.98%。这表明氮沉降是一种“高效”污染源，对水质及气候变化具有显著影响。

SHAP分析表明，气候变化与大气污染物排放共同对氮沉降产生影响。在2010-2020年间，受NH₃减排力度不足、大气化学平衡改变以及气候变化等因素的综合影响，氮沉降的削减速度显著滞后于大气污染物的减排进度。研究强调，氮沉降是连接大气污染物排放、水体养分负荷与水生系统温室气体排放的关键纽带。因此，必须实施NH_x，NO_y与其他大气污染物的协同减排策略，并将气候变化控制策略纳入氮沉降管理框架内，方能实现流域降碳减污高效协同。

图5 各种污染源对流域水生系统营养负荷的贡献率：(a) NO₃^-、(b) TN和 (c) DOC。氮沉降对DTW的164个子流域水生系统营养负荷的贡献：(d) NO₃^-、(e) TN 和 (f) DOC；有无氮沉降情景下，水生系统温室气体通量：(g) CH₄通量、(h) N₂O通量以及 (i) 总二氧化碳当量（CO₂e）通量。

小结

这项工作表明，氮沉降是流域水生系统碳、氮营养负荷和CH₄与N₂O等温室气体的高效贡献者。要减少氮沉降，实现流域降碳减污，需要做到：（1）协同控制NH_x, NO_y, SO₂, PM₁₀等大气污染物。（2）加快对气候变化的控制，阻断气候变化与氮沉降之间的正反馈循环。