基于氮氧同位素和氢氧同位素分析,由多种水源向地下水输入所驱动的多源硝酸盐的垂直迁移过程

时间:2026年1月19日
来源:Journal of Hazardous Materials

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硝酸盐污染治理与地下水分层机制研究,在宁夏地区通过同位素分析(δ15N-NO3⁻、δ18O-NO3⁻、δD、δ18O-H2O)揭示0-120米垂直剖面中硝酸盐“输入-转化-滞留”过程与地下水“补给-混合-封存”动态耦合机制,发现41-60米存在硝酸盐缓冲层(反硝化与铵吸附),深层(>90米)硝酸盐污染风险显著降低,主要污染源为黄河灌溉水携带的畜禽粪便和化肥,提出分层开采和污染阻断技术。

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张天鹏|雷秋亮|刘欢|丁可然|罗家发|邱伟文|马永刚|徐启宇|赵颖|刘晓通|杜新忠|刘洪斌
中国北方干旱半干旱耕地高效利用国家重点实验室,农业农村部非点源污染控制重点实验室,中国农业科学院农业资源与区域规划研究所,北京,100081,中国

摘要

来自不同来源的硝酸盐一旦进入地下水,通常被认为在化学上是相同的。然而,它们对人类健康的潜在风险可能会有所不同,尤其是在严重依赖地下水的干旱半干旱灌溉区(ASAIAs)。为了阐明控制硝酸盐转化和迁移的垂直机制,并明确地下水深度如何影响饮用水安全,本研究聚焦于中国宁夏地区。2022年至2023年间,共收集了246个地下水样本,深度范围从0到120米。通过同位素动力学分馏分析,将硝酸盐的氮和氧同位素与水的氢和氧同位素结合起来进行研究。结果表明,硝酸盐存在明显的“输入-转化-滞留”垂直分布模式,这一模式在地下水流动中表现为“补给-混合-封存”过程。值得注意的是,在41至60米深度之间,反硝化和铵离子吸附形成了一个缓冲界面,减轻了硝酸盐污染。极负的δD值表明硝酸盐的停留时间较长,并且存在区域性的水混合现象,这使得硝酸盐与富集18O的蒸发水共同迁移。随着深度的增加,饮用水的安全性显著提高。90米以下的地下水显示出与地表水相似的硝酸盐相关健康风险,主要污染源是通过黄河灌溉渗透的粪便和污水。粪便和污水中的硝酸盐经历了更多的转化,而化肥中的硝酸盐则更多地积累。本研究阐明了多源硝酸盐在地下水中的垂直迁移和转化过程,为保障饮用水安全提供了科学依据。

引言

未受污染的自然水体中的硝酸盐浓度通常非常低。然而,地下水中硝酸盐含量的升高主要是由于人为的农业活动,特别是通过土壤淋溶、硝酸盐的迁移和积累[1]、[2]。这一问题在干旱半干旱灌溉区(ASAIAs)尤为严重,因为这些地区降雨量有限,但严重依赖地表水进行灌溉,导致富含硝酸盐的排水迅速渗入含水层。因此,这些地区普遍存在地下水污染和富营养化[3]、[4]。集约化农业导致了美国西南部、墨西哥北部和中国北方平原等主要ASAIAs地区的严重硝酸盐污染[5]、[6]、[7]、[8]、[9]。由于地下水是这些地区的主要饮用水来源,长期暴露在高硝酸盐水平下会对人类健康构成重大风险,包括婴儿高铁血红蛋白血症、胃肠道癌症和自然流产[10]、[11]、[12]。因此,有效的硝酸盐管理对于保护ASAIAs地区的人类健康和环境至关重要。
在ASAIAs地区,硝酸盐主要来源于氮肥(NF)和粪便/污水(MS)[13]。每种来源具有不同的物理化学性质,导致在土壤层中的迁移速率和转化路径不同[14]。在美国西南部、墨西哥北部和中国北方平原等集约化农业区,化肥占总硝酸盐输入的30-80%。尿素和铵盐等快速溶解的化合物通过硝化作用迅速转化为NO3-,并随着灌溉或降雨向下渗入土壤。在沙质土壤中,它们每年可迁移5-10米;而在粘土层中,由于渗透速度较慢且吸附作用较强,硝酸盐会积累[5]、[6]、[7]、[8]。在济州岛等畜牧业集中的地区,大约90%的地下水样本中的硝酸盐含量超过了自然阈值,其中粪便废水贡献了高达81.8%的NO3-[15]。与化肥中的硝酸盐不同,粪便中的有机氮和铵氮会经过矿化作用生成NO3-,这些硝酸盐更容易通过地表径流或浅层渗漏进入水体[16]。多种水源的输入进一步复杂化了硝酸盐的迁移过程,包括灌溉用水、降水和处理后的污水[17]。含有残留化肥的灌溉水或天然背景氮(高达2毫克/升)在重力作用下会加速硝酸盐的垂直迁移,如在黄河流域观察到的那样。其高矿物质含量还可能通过离子交换促进NO3-的释放[13]、[18]。尽管ASAIAs地区的自然降水量较少且硝酸盐含量通常较低,但其广泛的覆盖范围和缓慢的渗透作用可在短期内显著激活地表土壤中的NO3-[19]。处理后的污水中常常含有NO3-或NH4+(再生水中含量为141-210毫克/立方米),成为持续的污染源。虽然溶解的有机碳可能促进反硝化作用,但高盐度或重金属会抑制微生物活性并抑制硝酸盐的转化[20]、[21]、[22]。总体而言,这些多样化的水源共同作用,使得硝酸盐的迁移和转化过程变得极其复杂。
在硝酸盐从浅层向深层迁移的过程中,它会经历一系列受土壤特性、微生物活动和水文地质条件影响的复杂转化[23]。在表层1.6米土壤中,富氧条件促进硝化作用,使铵离子迅速氧化为可移动的硝酸盐[24]。这一浅层区域的硝酸盐容易通过降水或灌溉水向下渗漏,成为浅层地下水污染的主要来源。随着深度增加到30米左右的非饱和带,氧化还原条件逐渐变化,反硝化作用变得更加显著,尤其是在有机物丰富或局部积水的地方,硝酸盐会被微生物还原为气态氮(N2O/N2)[25]。在30至50米深度之间,水流缓慢和持续的无氧条件引发了硝酸盐的异化还原为铵离子以及厌氧条件下的铵离子氧化,导致氮形态的垂直分异[26]。在更深的含水层(50-100米)中,硝酸盐的存在主要归因于历史污染输入或地质氮源。其迁移主要受裂缝或孔隙介质的渗透性和区域水文动态的控制[27]。超过100米深度的超深层地下水系统中,硝酸盐的迁移往往具有百年尺度的滞后时间,污染风险评估需要特别关注长期累积效应[28]。在ASAIAs地区,农田灌溉后的地下水补给主要使硝酸盐垂直渗透到深层地下水中,这种跨圈层的迁移过程对饮用水安全构成了重大挑战[29]。尽管如此,目前农业区的地下水监测主要集中在表层1.6米以内的含水层,对深层系统行为的了解相对较少[24]、[30]、[31]。因此,不同深度的硝酸盐迁移和转化过程及其相关的污染风险仍不甚清楚。
目前,使用氮和氧双同位素追踪硝酸盐来源,以及使用氢和氧同位素识别水源,是一种国际上先进的技术[32]、[33]。传统方法通过结合分析δ15N-NO3-和δ18O-NO3-来区分多种潜在的硝酸盐来源(如化学肥料、粪便或大气沉降),并识别反硝化等转化过程[34]。引入δD和δ18O-H2O技术可以同时追踪水体的迁移路径和混合机制,避免仅依赖硝酸盐同位素时可能出现的错误判断[35]。综合使用δ15N-NO3-、δ18O-NO3-、δD和δ18O-H2O可以同时进行“污染源识别”和“水迁移路径追踪”。传统方法通常将污染源和水动力过程分开处理,而多同位素技术提供了一个统一的框架,能够同时揭示硝酸盐的输入、转化过程及其与不同水源的相互作用[13]、[33]、[36]、[37]。这种方法对于深层地下水系统特别有价值,因为传统追踪方法往往失效,它为污染源分配和环境管理提供了坚实的科学支持[34]。因此,双同位素的联合使用为理解ASAIAs地区复杂多水源环境中的硝酸盐迁移和转化提供了强大的工具。
本研究的主要目的是阐明来自不同来源的硝酸盐如何垂直迁移和转化,并确定在ASAIAs地区获取可饮用水的最佳深度。具体来说,(1)将硝酸盐的氮和氧同位素与水的氢和氧同位素结合起来,通过同位素动力学分馏分析研究各种来源的硝酸盐在0-120米深度的垂直分布,识别转化机制,追踪迁移路径,并提供减轻硝酸盐污染的机制见解。(2)利用硝酸盐和水的同位素特征,开发了一个地下水硝酸盐污染评估框架,以评估不同深度的污染风险,并为最佳地下水抽取深度提供依据。总体而言,研究结果旨在支持可持续的地下水管理,改进硝酸盐污染控制,并保护ASAIAs地区的饮用水安全。

研究区域

研究区域

本研究在中国西北部的宁夏回族自治区(北纬35°14' - 39°23',东经104°17' - 107°39')进行(图1a)。该地区地形多样,从南到北海拔逐渐降低。地貌上,宁夏从南部的黄土高原,经过中部的内陆平原和鄂尔多斯高原,过渡到黄河冲积平原

不同含水层的水文化学和同位素特征

本研究分析了ASAIAs地区不同深度地下水中δ15N、Cl-、SO42-、NH4+和NO3-浓度之间的关系,以探讨影响氮循环过程和污染源的因素。地下水的化学特征,特别是氮物种的分布,表现出明显的分层现象(图2a和b)。在浅层含水层(0-40米),NO3--N浓度变化较大(范围从<5毫克/升到>80毫克/升),反映了

结论

本研究采用双同位素分析(δ15N、δ18O、δD)研究了宁夏ASAIAs地区地下水中硝酸盐的垂直迁移过程(0-120米)。研究发现了一个明显的垂直分带:硝酸盐遵循“输入-转化-滞留”模式,这与地下水的“补给-混合-封存”流动模式相对应。值得注意的是,在41-60米深度之间形成了一个缓冲界面,其特征是反硝化和铵离子吸附

环境影响

研究表明,在120米深的含水层系统中,硝酸盐污染是由地表农业活动驱动的。浅层区域污染严重,直接危及饮用水安全。在41至60米深度之间发现的反硝化层为硝酸盐的衰减提供了天然的但有限的屏障。重要的是,90米以下的地下水保持较低的硝酸盐含量,保护了重要的淡水储备。保护这些深层含水层迫在眉睫

作者贡献声明

丁可然:撰写 – 审稿与编辑。雷秋亮:撰写 – 审稿与编辑、可视化、软件应用、方法论、资金获取、数据管理。刘欢:撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、可视化、软件应用、方法论。杜新忠:撰写 – 审稿与编辑、方法论。刘洪斌:撰写 – 审稿与编辑、资金获取。张天鹏:撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、可视化、软件应用、方法论、数据管理。

利益冲突声明

作者声明以下可能的财务利益或个人关系可能构成潜在的利益冲突。雷秋亮报告称获得了中国国家重点研发计划和国家自然科学基金的支持。如果还有其他作者,他们声明没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了中国国家重点研发计划(项目编号2024YFD1701304)和国家自然科学基金(项目编号U20A20114)的资助。

利益冲突声明

作者声明没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。

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