“天眼”赋能氮素消纳精准识别 南京土壤所提出全球流域氮素管理新路径

实现流域清洁水目标是联合国可持续发展的目标之一（SDG6）。尽管过去几十年全球各国在源头控制、过程消纳和末端治理三方面采取了诸多措施以改善水质，如减少化肥使用、建设生态湿地、加强污水治理和进行蓝藻打捞等，氮污染依然是水质恶化的主要原因之一，如美国墨西哥湾、欧洲波罗的海以及中国太湖、巢湖等地区。水体氮污染不仅导致生物多样性减少、有害藻华频发和饮用水质量下降，还对生态系统和人类健康构成威胁。因此，如何实施流域氮素最佳管理措施，成为全球水污染防控与流域氮素管理的关键问题。

由于水体的消纳过程，流域氮素管理与水质改善之间存在复杂的非线性响应关系。氮素的消纳主要通过反硝化过程实现，占比高达88%。然而反硝化作用的终端产物N₂在大气中的浓度很高（79%），其速率受水温、溶解氧、底物浓度等多种因素影响，在区域尺度上定量水体反硝化氮素消纳能力一直是一个挑战，也是导致流域氮素管理与水质改善关系不明确的重要原因之一。传统反硝化监测方法依赖人工采样、原位环境培养和高精度仪器测定，技术难度大、成本高昂且覆盖面有限。南京土壤研究所颜晓元研究团队基于前期对浅水湖泊叶绿素a与氮浓度、可溶解性有机物浓度、反硝化之间非线性关系的研究，创新性地建立了遥感反演水体反硝化消纳速率的方法，首次实现了流域氮素管理与水质改善的精准关联。结合全球湖库水温和叶绿素a数据库，准确识别了浅水湖泊水体反硝化速率的动态过程，并绘制了全球典型湖泊氮素消纳速率的空间图谱。

研究团队进一步结合动态质量平衡模型，将氮素消纳速率反演模型与湖泊氮素收支相结合，提出了实现联合国清洁水目标（<1 mg N/L）的全球流域氮素管理路径：

自净型湖泊（类型I，占比90.7%）：这些湖泊已达标或具备强大的自净能力。其中87.3%的湖泊氮浓度低于1 mg/L，另有3.4%的湖泊虽然未达标，但氮素年去除量远超输入量，无需额外干预即可自然改善。

管理敏感型湖泊（类型II，占比8.4%）：通过适度管理可在2030年之前达标的湖泊，如中国鄱阳湖、美国卡尤加湖等。此类湖泊的水质改善效率与氮去除率密切相关，在氮去除效率高的流域优先实施减排措施，仅需投入累计减排成本的30%，即可获得超过70%的累计水质改善。

顽固污染型湖泊（类型III，占比0.9%）：即使外部氮输入降至零，也难以在2030年前实现水质目标的湖泊。这些湖泊主要分布在美国密西西比河上游、中国淮河下游等农业密集区，氮素污染严重、水质提升效率低。因此，需采取额外的氮素管理措施，如底泥疏浚和蓝藻打捞等，以实现湖泊水质目标。

该项研究基于遥感‘天眼’水体反硝化消纳速率识别方法，提出了全球流域氮素管理科学范式，分级策略助力联合国清洁水目标实现，相关成果近日发表在Nature Communications上。南京土壤研究所严星博士和夏永秋研究员为论文第一作者，夏永秋研究员和颜晓元研究员为论文通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金（42430706，42177401）和国家重点研发计划（2021YFD1700802）等项目的资助。

论文链接

图1 遥感“天眼”助力全球流域氮素管理的方法原理

图2 不同流域氮素减排情景下实现湖泊水质目标所需的时间年限

图3 在规定时间年限内实现湖泊水质目标所需的流域氮素减排量

图4 实现联合国可持续发展目标的湖泊分级管理策略