孝义河枯、丰水期溶解有机物(DOM)的光谱特征

2023-06-17岳龙飞李洪波

河北大学学报（自然科学版） 2023年3期

岳龙飞,李洪波

(1.河北大学生态环境学院,河北保定 071002;2.河北省生态环境科学研究院,河北石家庄 050037;3.河北省水环境科学实验室,河北石家庄 050037;)

溶解有机物(DOM)是一类广泛存在于各种环境中的结构复杂的混合物[1],由芳烃、碳水化合物、蛋白质、腐殖质和富里酸等物质组成[2-4].水体环境中的DOM主要由原地生产和外来输入2种途径产生[5].DOM在水体生态系统中扮演着促进有机物和营养物质循环的驱动者角色,其生成、迁移和转化,对碳、氮、磷等重要营养元素的地球化学循环以及重金属的迁移转化和污染物的生物毒性有着深远的影响[6-7].因此,DOM的研究对水环境管理和生态保护具有重要意义[8].

发色团溶解有机物(CDOM)和荧光溶解有机物(FDOM)是DOM中以光吸收和荧光为特征的光学敏感部分[9].二者是DOM的重要组成部分,含有丰富的芳香族化合物,其腐殖化特性、自产特性和光漂白等一系列生物地球化学特性与不同来源密切相关[10].研究表明:紫外-可见(UV-vis)光谱是评估CDOM来源、组成、结构以及去除过程的有效工具,而激发-发射矩阵光谱(EEMs)结合平行因子分析(PARAFAC),已被广泛用作研究和追踪CDOM来源、传输、混合和转化过程[5,11].光学分析具有采样方便、灵敏度高的优点[4,12],研究中通常使用CDOM代替化学上更广泛的DOM.此外,通过研究DOM与常规水质参数的关系,可以进一步明确不同来源有机物对水体的影响,方便水质监测和生态环境的保护.在过去几十年,国内外利用该方法对海洋[13]、河口[14]、湖泊[15]、水库[16]甚至土壤[17]等各种环境中CDOM开展了广泛的研究.众所周知,河流[18]是陆地和水体之间有机物传输的重要通道,对河流生态系统中DOM的研究,不仅有助于探索有机物迁移转化的规律,而且可以为研究元素的地球化学循环提供必要支撑.

孝义河位于中国河流污染较严重的海河流域,处于白洋淀上游,是常年有水入淀的四河之一.由于海河流经城市较多,长期以来污染较重,水环境状况不容乐观.本研究以孝义河为研究对象,利用紫外-可见光谱技术以及三维荧光光谱技术结合平行因子分析法重点研究孝义河枯、丰水期河水CDOM光谱特征及沿程变化,分析其CDOM的组成、分布以及来源,并探讨不同来源有机物对水质参数的具体贡献.研究成果不仅揭示了孝义河CDOM与时空因素之间的基本关系,同时为孝义河流域、白洋淀流域治理提供了重要的理论支持和参考依据.

1 材料和方法

1.1 研究区域

孝义河位于河北省保定市境内(38°44′～38°59′N,115°45′～116°26′E),年平均气温和降水量分别为7.3～12.7 ℃和564 mm.孝义河长约90 km,流域面积1 262 km2.目前孝义河旧河道已经废弃,新河道起始于王快水库,由西南向东北在安新县境内注入白洋淀.如图1所示,河流沿岸城市区和农业区交替出现.水源主要由水库生态补水及沿岸污水处理厂尾水构成.通常3至6月份由于降水和生态补水较少,河流处于枯水期,7至11月份降水集中,生态补水充足,河流处于丰水期.

图1 孝义河流域土地利用类型和采样点分布图Fig.1 Land use types and sampling points distribution in Xiaoyi River Basin

1.2 样品采集

1.3 CDOM紫外可见吸收光谱和荧光光谱测量

使用事先烧过(450 ℃,恒温5 h)的玻璃纤维滤膜(GF/F,Whatman,U.K)过滤样品,储存在4 ℃的冰箱内备用.使用岛津TOC-LCPH总有机碳分析仪(日本)测定水样的DOC浓度.使用Agilent 8453紫外-可见分光光度计(美国)在10 mm比色皿中以1 nm的间隔在200～800 nm测量UV-vis吸收光谱.通过减去纯水的吸光度对样品吸光度进行基线校正,通过扣减700 nm处的吸光度校正吸收光谱.吸收系数(a)由吸光度乘2.303/r得出,其中r是光程长度(m).研究表明:CDOM的相对浓度由350 nm处的吸收系数a(350)表示[19].吸光度也可以用来表征CDOM的地化特征,本文用250 nm和365 nm处吸光度之比(E2/E3)表征DOM分子相对质量大小和胡敏酸(HA)/富里酸(FA)质量比值[20].文献[21]还提出用254 nm处的摩尔吸光度(SUVA254)表征DOM芳香性,SUVA254越大,芳香化程度越高[21].

越来越多的研究表明CDOM的光谱斜率与DOM浓度无关,与DOM的来源和成分特征强烈相关,通过将吸收数据拟合到方程(1)中得到光谱斜率S,

α(λ)=α(λ0)×exp(S(λ0-λ)),

(1)

式中,λ0为参考波长,光谱斜率比Sr,即较短波长(275～295 nm)与较长波长(350～400 nm)的光谱斜率S的比值,与样品中DOM分子相对质量大小、富里酸和腐殖酸的比例、光化学反应活性及陆生和水生CDOM的比值密切相关[22].

使用F98荧光分光光度计(中国)测量CDOM的EEM光谱,光源为450 W氙灯,激发波长220～500 nm,间隔5 nm,发射波长250～600 nm,间隔1 nm,狭缝宽度均为5 nm,扫描速度10 000 nm/min.使用超纯水作为空白对照以消除拉曼散射[4],使用激发-发射矩阵分解工具箱(drEEM)校正内滤效应和消除瑞利散射.

荧光指数(FI)是在激发波长370 nm下,发射波长470 nm与520 nm处荧光强度的比值,可表征DOM中腐殖质的来源,FI值>1.9表示水生微生物DOM来源,FI<1.4表示陆地腐殖质来源[23].近期原地生物活性指数(BIX),定义为激发波长310 nm时,发射波长380 nm与430 nm处荧光强度的比值,表征本地生物活性,当BIX>1时,表明DOM为自生来源,且为新近产生,BIX在0.6～0.7时表明水体自生生产力较低.修正的腐殖化指数(HIXb)可用来表征CDOM的芳香度和腐殖化程度,定义为激发波长254 nm时,发射波长435～480 nm的积分值比300～345 nm和435～480 nm的积分值之和[24].荧光峰强度比值r(T/C)是指类蛋白荧光峰T与类腐殖荧光峰C荧光强度的比值,表征内源贡献比重,近几年该值也用于评估水污染情况[25].

1.4 平行因子分析

使用drEEM和N-way工具箱在MATLAB R2018a中进行PARAFAC建模.应用非负约束以避免负浓度和荧光强度.将具有2～7个组件的PARAFAC模型拟合到数据.为了验证模型,在保证去除异常值并开发初步模型之前,执行对半检验以确定最佳组件.最终,输出参数表明:四组件模型解释了总EEMs变量的99%以上[26-27].单个荧光组分的最大荧光强度(Fmax)用于表示荧光溶解有机物(FDOM)相应部分的实际浓度.将由模型得到的每种组分的最大荧光强度(Fmax)相加以计算样品的总荧光强度(Ftot).然后将PARAFAC组分X的相对丰度计算为C(X)=Fmax(X)/Ftot×100%[28].

1.5 统计分析

使用ArcGIS 10.8绘制研究区域和采样点分布图.使用SPSS 21.0、Origin2021和R-studio 4.1.2软件程序,对其他数据进行均值、标准差、方差分析、相关性分析、回归分析和绘图.在线性回归和t检验分析中,P<0.05的结果被认为是显著的,P<0.01被认为是极显著的.

2 结果

2.1 紫外-可见光谱参数特征和空间分布

光谱参数能够快速评估CDOM的数量和组成的变化,如图2所示.丰水期和枯水期的CDOM吸收系数a(350)平均值分别为(7.75±2.44) m-1和(16.14±2.36) m-1.枯水期的a(350)值显著高于丰水期(P<0.01).从空间上看,从上游到下游a(350)值显著增大(P<0.01),表明CDOM在河流流动过程中的累积.枯水期的SUVA254平均值为(10.55±0.84) L/(mg·m),显著(P<0.01)高于丰水期的均值(6.94±1.42)L/(mg·m).值得注意的是枯水期SUVA254值在采样点之间变化较大,而丰水期SUVA254值波动较小,表明枯水期河流芳香性受沿岸污水处理厂排污影响较大.这主要是由于枯水期河流水量小,且以污水处理厂来源为主,而丰水期水量大,污水处理厂尾水对河流原本水质扰动较小,SUVA254值波动也较小.此外,丰水期和枯水期下游SUVA254值均呈升高趋势,可能是由于下游以农业区为主,高芳香性的陆地腐殖质输入增加所致.本研究中,枯水期和丰水期的E2/E3均值为2.12±0.14和4.43±1.39,差异显著(P<0.01).通常E2/E3越高,DOM分子相对质量越小,FA所占比例越高.空间上,枯水期E2/E3变化不大,从上游到下游略有上升,丰水期E2/E3呈下降趋势,表明沿途有高分子相对质量物质的输入.枯水期和丰水期的光谱斜率比Sr值分别为1.16±0.13和1.19±0.06,没有统计学差异.此外,枯水期Sr值下游显著高于中上游(P<0.01),丰水期Sr值没有空间差异.

a.CDOM相对浓度的指标a(350)的沿程变化;b.芳香性指标SUVA254的沿程变化;c.分子相对质量指标E2/E3的沿程变化;d.光谱斜率比Sr的沿程变化图2 光谱参数的沿程变化Fig.2 Variation of spectral parameters along the path

2.2 DOM荧光特性的比较

2.2.1 荧光参数特征

如图3所示,枯水期和丰水期FI平均值为2.03±0.12和2.14±0.12,差异显著(P=0.04).BIX的枯水期和丰水期的平均值分别为0.89±0.13和0.82±0.23,没有显著差异(P>0.05).表明孝义河的腐殖质主要来源于自生源,且孝义河的本地微生物活性较强.空间上,FI在枯、丰水期均没有显著变化(P>0.05),BIX下游显著高于上游(P<0.05).此外,对应河段的BIX值枯水期高于丰水期,表明枯水期微生物活性强于丰水期.本研究中枯、丰水期HIXb的平均值为0.46±0.16和0.52±0.2,沿程逐渐降低,上游区域显著高于中、下游区域(P<0.05).丰水期的HIXb值略高于枯水期对应河段的HIXb,但没有统计学差异.荧光峰比值r(T/C)的分布特征与BIX类似,在枯、丰水期的均值分别为1.64±0.86和1.24±1.16,r(T/C)大于1,表明孝义河受人为活动干扰严重.空间上,r(T/C)下游显著高于上游(P<0.05),表明孝义河沿程受人为活动影响逐渐增加.时间上,枯水期各段略高于丰水期,但差异不显著.

图3 荧光参数箱线Fig.3 Box diagram of fluorescence parameters

2.2.2 PARAFAC模型组分

使用OpenFluor在线数据库将PARAFAC得到的4个FDOM组分与已发布的PARAFAC模型进行了比较,激发和发射相似性得分超过0.95(图4和表1).组分C1最大激发波长为330 nm,最大发射波长410 nm,传统类腐殖质峰M与微生物活动有关[29-32].C2的激发发射波长分别为360 nm和445 nm,属于类腐殖质峰C,与高分子相对质量的陆地芳香分子有关,广泛存在于各种环境中[33].C3激发发射波长分别为395 nm和496 nm,被认为是传统C峰的延伸,与大型植物降解、土壤中黄腐酸物质相关[30,34-35].C4在285 nm有激发峰,320 nm处有发射峰,与本地类蛋白荧光峰B相似,并且对微生物降解敏感,同时也是人类活动的重要指标[11,36-38].

表1 利用PARAFAC模型识别的4个组分特性描述

图4 PARAFAC模型鉴定的4种组分(左)和分半验证结果(右)Fig.4 Four components identified by PARAFAC model (left) and results of split-half verification (right)

丰水期和枯水期各组分的Fmax沿程变化如图5a所示.丰水期和枯水期Ftot的平均值分别为(8.67±2.94)和(8.59±5.11),没有显著差异,表明枯、丰水期孝义河水质变化不明显,从上游到下游Ftot逐渐增加.丰水期组分C1的Fmax平均值为(2.16±0.25),略高于枯水期平均值(1.88±0.66).丰水期和枯水期C2的Fmax平均值分别为(2.31±0.15)和(1.83±0.47),丰水期显著高于枯水期(P<0.05).丰水期和枯水期之间C3的Fmax没有显著差异(P>0.05).枯水期C4的Fmax平均值(3.82±3.71)显著高于丰水期(P<0.05).空间上,枯水期各组分的Fmax从上游到下游显著增加(P<0.01),丰水期仅组分C4的Fmax下游显

a.组分荧光强度;b.各组分的质量分数图5 孝义河PARAFAC模型组分的沿程变化Fig.5 Changes of PARAFAC components along Xiaoyi river

著高于上游(P<0.01),C1、C2和C3上下游之间没有显著变化.这主要是由于类腐殖质和富里酸物质的相对难降解性.时间上,丰水期C1、C2和C3略高于枯水期,C4略低于枯水期,差异不显著,从荧光组分的占比来看(图5b),类蛋白组分C4占比逐渐增加,类腐殖质组分逐渐降低,枯水期类蛋白占比在大多数采样点略高于丰水期,表明枯水期微生物活性较强.

3 讨论

3.1 丰水期和枯水期中FDOM组分来源的差异

FDOM中各组分荧光强度与光谱参数的皮尔逊相关性分析结果如图6所示.枯水期,各FDOM组分的Fmax之间均具有极显著相关性(R>0.96,P<0.001),且各组分对a(350)都有相当大的贡献(R>0.77),表明枯水期的组分来源几乎一致.丰水期,类腐殖质组分C1的Fmax与类蛋白组分C4的Fmax极显著相关(R=0.97,P<0.001),与C2的Fmax显著相关(R=0.83,P<0.01).组分C2与C3、C4的Fmax显著相关,R分别为0.70和0.68(P=0.05).表明丰水期组分C1和C4来源一致,C2的来源与C1关系密切,C3仅与C2来源有关.据文献[29-33]报道,类腐殖质组分C1和C2的来源分别是微生物转化和陆地腐殖质,类蛋白质组分C4来自微生物活动和污水排放.研究表明:在水生植物降解实验期间,C3的Fmax迅速增加[39],因此推断C3可能与陆地类腐殖质物质的微生物降解有关.此外,由于它的激发峰是在UVA390～400 nm,而大多数太阳光的紫外光是UVA光,因此,它还可能与光降解有关.这一方面解释了在枯、丰水期组分C2和组分C3之间相关性均较强的原因,另一方面也解释了枯水期Sr与组分C3相关性较强(R=0.74,P<0.01)的原因.

图6 枯水期(a)和丰水期(b)FDOM组分及光谱参数的相关性分析Fig.6 Correlation analysis of FDOM components and spectral parameters in dry (a) season and wet (b) season

枯水期,FDOM组分的Fmax与BIX和r(T/C)显著正相关(R>0.88,P<0.001),与HIXb显著负相关(R<-0.88,P<0.001),表明枯水期各组分与微生物活动和人为活动有关.因此,认为枯水期FDOM主要来源于污水处理厂排放的尾水,这与枯水期孝义河实际的水源情况一致.丰水期,BIX与组分C1、C2和C4显著正相关(R>0.62,P<0.05),r(T/C)与组分C1、C4极显著正相关(R>0.82,P<0.01),与组分C2显著相关(R=0.66,P<0.05).HIXb与组分C1、C2和C4显著负相关,与C4负相关性最强(R=-0.91,P<0.001).表明丰水期FDOM组分C1和C4仍然以污水处理厂尾水来源为主,组分C2和C3部分来自污水处理厂排污,部分可能来自随降雨径流和河水冲刷进入水中的陆地植物和土壤,丰水期C2的Fmax和C3的Fmax大于枯水期也很好地证明了这一点.

此外,CDOM吸收系数a(350)与腐殖质C1、C2和C4的Fmax显著线性相关,但与C3的相关性弱(枯水期)或不相关(丰水期),表明a(350)的变化主要受污水处理厂来源的有机物影响.同时组分C1、C2与a(350)相关性高于组分C4,表明类腐殖质物质对CDOM吸收的影响强于类蛋白质成分,与Chen等[30]在太湖和洪泽湖的研究结果一致.枯水期CDOM的光谱斜率比Sr与各组分相关性显著,表明枯水期CDOM组分的光漂白活性较好.

3.2 丰水期和枯水期CDOM生物地球化学特性的差异

由2个季节的HIXb值(图3c)可知,孝义河上游的CDOM主要受腐殖质特性的影响,沿程逐渐降低,下游的CDOM具有较强的生物学特性.与枯水期相比,丰水期的CDOM具有较高的相对芳香度和腐殖化程度,较低的矿化率和含氧官能团的百分比.文献[40]研究表明,BIX值可以反映 FDOM中类蛋白物质的含量,BIX指数越大,类蛋白组分的含量越大,这一规律与本研究结果一致.根据BIX值的差异,与丰水期相比,枯水期的CDOM具有更高的自养生产力和更强的微生物活性.此外,从上游到下游自养生产力和微生物来源有机质逐渐增加,同时下游类蛋白质组分的含量远大于上游.

随着E2/E3和Sr值的增加,CDOM的分子相对质量、光漂白及微生物降解活性降低.枯水期的E2/E3值显著低于丰水期,表明枯水期的CDOM分子相对质量高于丰水期CDOM分子相对质量.丰水期CDOM的分子相对质量沿程逐渐增加,表明高分子相对质量物质的不断输入.大多数陆地CDOM具有高分子相对质量,而内源性CDOM物质具有较强的生物利用度,容易转化为低分子相对质量物质[41],进一步证明了丰水期陆地DOM的输入.枯、丰水期Sr值的差异表明与丰水期相比,枯水期具有更高的光漂白和微生物降解活性,与相关性分析的结论一致,这主要是由于枯水期河流水量小,流速慢,水深浅,同时枯水期水温高,光照时间长,具有更好的光降解和微生物降解条件.同时,文献[21]研究表明Sr可以用来区分不同来源的CDOM,通常陆地来源的CDOM具有较低的Sr,微生物降解会增加Sr值,与本研究中Sr值在中下游逐渐增加的研究结果一致.