Organic matter decomposition sustains sedimentary nitrogen loss in the Pearl River Estuary, China

珠江口有機質分解是造成沉積氮損失的主要原因

來源：Science of the Total Environment 648 (2019) 508–517

 

論文摘要

本研究聚焦于中國珠江口（Pearl River Estuary, PRE）沉積物中的氮循環過程。珠江口作為高度人為氮輸入的典型區域，面臨嚴重的富營養化和缺氧等環境問題。研究通過結合泥漿培養（slurry incubation） 和完整沉積物柱培養（intact core incubation） 實驗，應用15N同位素配對技術（IPT），量化了沉積物中氮去除的主要途徑——反硝化（denitrification） 和厭氧氨氧化（anammox） 的速率及其貢獻。結果表明，沉積物氮去除絕對由反硝化主導（貢獻率93-100%），而anammox的貢獻極小（<7%）。氮去除過程主要依賴于沉積物中有機質（OM）的分解驅動的耦合硝化-反硝化（coupled nitrification-denitrification），而非上覆水中的無機氮擴散。此外，研究首次量化了沉積物作為氧化亞氮（N2O）源的強度，其排放量約占珠江口日N2O總排放的35%，揭示了沉積物在區域溫室氣體預算中的重要作用。

 

研究目的

 

識別與量化氮去除途徑：明確反硝化和anammox在PRE沉積物中的相對貢獻，并定量其原位速率。

評估N2O排放潛力：測定沉積物N2O的生產速率，厘清其在河口N2O通量中的份額。

解析環境控制因子：探究鹽度、上覆水硝酸鹽（NOx）濃度、沉積物有機質含量、耗氧速率等環境參數對氮去除過程的影響機制。

 

闡明沉積物在氮循環中的角色：綜合評估沉積物作為“氮匯”和“N2O源”的雙重功能，為河口氮素管理提供科學依據。

 

研究思路

研究遵循“環境表征-過程量化-機制解析”的系統路徑：

 

野外采樣與表征：于2013年11月（旱季）在珠江口沿鹽度梯度設置6個站點（圖1），采集沉積物（使用箱式采樣器）和底層水樣，測定基礎環境參數（如鹽度、溫度、營養鹽、沉積物TOC/TN等，數據見表1）。

 

 

微環境高分辨率測量：使用丹麥Unisense微電極系統原位測量沉積物-水界面的溶解氧（DO）剖面（方法2.3），以毫米級分辨率確定氧滲透深度（OPD）并計算耗氧速率（數據見圖2）。

 

過程速率量化：

 

潛在速率測定：通過泥漿培養（添加15N標記底物）測定反硝化和anammox的潛在速率（數據見圖3）。

 

原位速率測定：通過完整沉積物柱培養，結合IPT技術，量化原位反硝化、anammox及N2O生產速率（數據見圖4）。

 

 

氮源解析：區分由水柱NOx擴散（P14w）和沉積物耦合硝化-反硝化（P14n）支持的氮去除比例（數據見圖5）。

 

 

數據整合與統計分析：使用Pearson相關分析等統計方法，建立氮去除速率與環境因子（如鹽度、NOx、有機質）的關系，揭示關鍵控制因素（結果見表2）。

 

 

測量數據及其研究意義（注明來源）

研究測量了多維度數據，其科學意義及具體來源如下：

 

溶解氧（DO）剖面與耗氧速率：

 

意義：DO剖面直接定義了沉積物的氧化還原分層，OPD的深淺反映了有機質降解的強度（淺OPD指示高降解活性）。耗氧速率是好氧呼吸的量化指標，與硝化過程緊密耦合，進而驅動反硝化。數據揭示站點間OPD差異顯著（0.8-6.0 mm），耗氧速率與反硝化速率呈正相關（表2），證實好氧過程是氮循環的引擎。

 

來源：DO剖面數據見圖2a，耗氧速率數據見圖2b。

 

反硝化與anammox速率（潛在與原位）：

 

意義：直接量化了兩種主要氮去除途徑的強度與空間變異。數據顯示反硝化速率（32.2–707.7 μmol N m?2 h?1）遠超anammox（0–2.5 μmol N m?2 h?1），證明PRE沉積物是高效的氮匯但anammox貢獻微弱。空間上，反硝化速率向上游遞減，與鹽度負相關，指示淡水輸入增強氮去除（圖4a, 4b）。

 

來源：潛在速率見圖3，原位速率見圖4a, 4b。

 

N2與N2O氣體生產速率：

 

意義：N2是氮去除的終產物，其高產量（33.6–688.6 μmol N m?2 h?1）證實沉積物是有效的永久性氮匯。N2O作為強溫室氣體，其生產速率（0.2–21.6 μmol N m?2 h?1）雖低，但對全球變暖有潛在影響，研究首次估算其貢獻占PRE日排放的35%（圖4c, 4d），凸顯沉積物在氣候反饋中的重要性。

 

來源：數據見圖4c（N2）和圖4d（N2O）。

 

氮源解析（P14n vs. P14w）：

 

意義：明確氮去除的底物來源。耦合硝化-反硝化（P14n）貢獻了56-90%的總氮去除，表明沉積物有機質（顆粒態）的礦化是主要驅動力；而水柱NOx擴散（P14w）僅貢獻10-44%（圖5）。這強調有機質沉積是控制河口氮凈去除的關鍵環節。

 

來源：數據見圖5。

 

環境參數（鹽度、NOx、TOC/TN等）：

 

意義：用于解釋速率空間分異。鹽度與反硝化速率負相關（r = -0.892），表明低鹽條件促進硝化-反硝化耦合；沉積物TOC與N2O產量正相關（r = 0.994），指示有機質豐度刺激溫室氣體產生（表2）。這些關聯為預測氮循環對人為干擾（如營養鹽輸入）的響應提供依據。

 

來源：基礎環境數據見表1，相關性分析見表2。

 

研究結論

 

反硝化絕對主導氮去除：anammox在PRE沉積物中貢獻微弱（<7%），反硝化是唯一的有效氮損失途徑。

有機質分解驅動氮循環：氮去除主要依靠沉積物中有機質礦化驅動的耦合硝化-反硝化（貢獻76%），而非上覆水無機氮擴散，證實顆粒有機氮的沉積是河口凈氮去除的樞紐。

沉積物是重要的N2O源：沉積物N2O排放通量達7.3±2.1×10? mol N d?1，占PRE總通量的~35%，表明在評估河口溫室氣體預算時必須考慮沉積物過程。

 

環境因子協同調控：鹽度（抑制硝化）、上覆水NOx濃度（提供底物）和沉積物耗氧速率（促進硝化）是調控氮去除速率的關鍵因素，而有機質含量直接影響N2O產率。

 

使用丹麥Unisense電極測量數據的研究意義詳細解讀

在本研究中，丹麥Unisense微電極系統被用于原位測量沉積物剖面的溶解氧（DO）濃度，以毫米級分辨率獲取DO微剖面（方法2.3，數據見圖2a）。這一技術的應用具有以下深層研究意義：

 

精準界定生物地球化學反應的熱區與范圍：Unisense微電極提供的高空間分辨率（0.2 mm）DO剖面，能夠精確劃定氧滲透深度（OPD），即沉積物中有氧層與無氧層的邊界。例如，數據顯示OPD在站點間變化于0.8-6.0 mm之間（表1）。這一邊界直接決定了硝化（需氧）和反硝化/anammox（厭氧）過程的空間分離與耦合效率。淺OPD（如P3站為0.8 mm）表明有機質礦化強烈、耗氧快，為下方的反硝化提供了充足的NO??來源；深OPD（如A4站為6.0 mm）則暗示氧化環境更厚，可能限制厭氧過程。因此，Unisense數據是解析“硝化-反硝化耦合”空間可行性的基石。

量化關鍵過程速率，為模型提供可靠輸入：基于DO剖面，通過菲克第一定律計算出的耗氧速率（圖2b）是量化沉積物好氧呼吸強度的直接指標。本研究中發現耗氧速率與反硝化速率顯著正相關（r = 0.881, p = 0.048，表2），這為“好氧代謝驅動氮循環”的假設提供了實驗證據。沒有Unisense提供的精確DO梯度數據，這種耦合關系的定量驗證將無法實現。

診斷環境脅迫與人為影響：OPD的空間變化（向上游變淺）與鹽度梯度密切相關，Unisense數據直觀反映了淡水輸入帶來的有機質負荷如何壓縮氧化層，從而增強下游的氮去除潛力。這為評估人類活動（如流域營養鹽排放）如何通過改變沉積物微環境來影響河口氮循環提供了關鍵的診斷工具。

 

技術優勢保障數據的真實性與可靠性：與傳統破壞性采樣后實驗室分析相比，Unisense微電極的原位、無損測量完全避免了樣品取出后因壓力變化、氧氣侵入等造成的DO濃度失真。其高分辨率能捕捉到傳統方法無法分辨的微觀梯度，確保獲得的OPD和耗氧速率最大程度地反映了原位條件，為整個研究的結論奠定了堅實的數據質量基礎。

 

綜上所述，丹麥Unisense電極獲得的數據遠不止于簡單的氧氣濃度測量。它是解碼沉積物微環境化學結構的“高精度顯微鏡”，通過提供不可替代的原位氧化還原影像，使研究者能夠將宏觀的氮通量與微觀的界面過程直接鏈接，最終深刻揭示了有機質分解如何通過驅動好氧-厭氧過渡帶的動態來維持珠江口沉積物中高效的氮損失。