渭河西安段表层水体溶解性有机质的组成、来源及分布

发布时间：2020-11-05 13:31

　　 溶解性有机质(Dissolved Organic Matter,DOM)具有复杂的化学结构和光学特性,对水环境中污染物的迁移转化及水生态系统具有重要影响。本文以渭河西安段为研究对象,通过DOM光学特性的分析,对水体中DOM的组成、来源和时空分布进行研究,并探讨了流域周边经济发展、土地利用等因素对DOM的影响,论文的主要内容如下:(1)研究区域水体中DOM和有色溶解性有机质(CDOM)的丰度值指标具有明显差异。不同月份DOC的浓度分别为10.45(3月)、6.96(7月)、5.59(10月)和4.67 mg.L-1(12月);α(355)分别为 2.53(3 月)、5.15(7 月)、12.77(10 月)和 3.99 m-1(12 月)。腐殖化程度(SUVA254)各月份的平均浓度为:下游(5.85)上游(5.33)中游(4.6L·(mg·m)-1)。紫外光谱斜率S所代表的DOM分子量水平在四个月的平均浓度较为接近(分别为0.016、0.018、0.015、0.016nm-1)。光谱斜率比值SR表明3月和12月水体DOM为内源为主的混合源输入;7月份中游以外源输入为主;10月份各段均以外源输入为主。(2)将C1-C4定义为类腐殖质组分,C5-C6为类蛋白类组分。荧光色谱平行因子分析结果表明,3月检测出C2/C3、C4/C2和C5/C3;7月检出C1-C4和C6;10月为C1、C2、C4和C5;12月检测出C1-C4和C5。对7月、10月、12月的水样进行LC-OCD(液相-有机碳)分析,共检测出5个峰,腐殖质占比最大,基本未检出低分子有机酸。分子量差异初步解析,上游耕地中低分子量中性物质和有机酸浓度较大,主要来源于农业为主的外源输入,下游腐殖质和降解产物含量最高,可能来自林地草地输入和中游水体携带。(3)对比荧光参数FI(荧光强度指数)、BIX(生物源指数)、HIX(腐殖化指数)及主成分分析,对7和12月各取样点的DOM进行深入解析。7月,FI=1.64-2.15、BIX=0.65-1.12、HIX=0.55-0.77;12 月,FI=1.66-2、BIX=0.77-1.04、HIX=0.55-0.74,渭河西安段表层水体取样点多为内源输入为主的混合型输入,自生源贡献大,腐殖化程度较接近。7月,下游区域林地和草地占比较大,TP(总磷)和Chla(叶绿素-a)浓度升高;12月,TP下降、TN(总氮)上升。7、12月的主成分分析累计方差贡献率分别为85.8%和89.7%,表明上游多为工农业废水引起的DOM内源,中游DOM来源和组成受周边陆源和人为影响严重;下游森林湿地较多,受中游影响,DOM来源较为复杂。(4)定义C5为包含类色氨酸、类白质的蛋白类组分,结合渭河西安段不同区域的环境经济因素,分析得到耕地类型DOM组分分布在各区域,以C5为主;林地和草地覆盖C1、C4组分的荧光强度较高,分子量大于1000Da;城镇用地C3、C4、C5强度较高,多为分子量小于350Da的中性物质;建设用地DOM多在1000Da以上,C2、C3、C4、C5荧光强度高。对月均降雨量和不同分子量、不同荧光强度组分进行回归分析,降雨量增多稀释了DOM分子量和荧光强度水平,人为干扰对DOM组成结构影响更明显。经济因素与荧光组分和不同分子量DOM的线性相关性较低;人口和GDP增长通过间接改变土地类型对DOM的组成、结构及迁移转化产生一定影响。
【学位单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：X52
【部分图文】：

西安理工大学工程硕士专业学位论文4特征指数计算公式含义文献来源E2/E3α250/α365或α254/α365有机质腐殖化程度，数值与腐殖化程度呈反比[55]E2/E4α240/α420或α254/α436有机质来源，数值低为外源[55]E4/E6α465/α665与芳香度呈反比[55]Q2/Q4Q260-280/Q460-480木质素与其他物质在腐殖化开始的比例[56]Q2/Q6Q260-280/Q600-700非腐殖化物质与腐殖化物质比值[56]Q4/Q6Q460-480/Q600-700与E4/E6相似[56]注：Q为特定光谱下的面积1.2.4荧光特性DOM中的蛋白质、芳香烃等具有荧光特性。近年来荧光光谱被用来分析DOM的来源、迁移和转化，而且荧光光谱测量更方便、灵敏度更高。由于不同仪器参数设置对CDOM的荧光检测范围和精度等存在差异，为了保证不同研究区域、不同仪器检测出的数据具有可比性，将激发波长355nm、发射波长450nm时的荧光强度作为统一标准消除误差[57]。自1949年Kale基于荧光光谱表征有机质的物理化学特性后，许多学者基于荧光分析方法研究了海洋、河流、土壤、沉积物中不同来源和组成结构的DOM。Coble等[58]基于三维荧光光谱技术(Three-DimensionalExcitationEmissionMatrixFluorescenceSpectroscopy,3DEEM)对黑海DOM进行了研究，此后该技术得到广泛应用，EEMs的数据分析方法如下：(1)峰值法直接选取预定义区域中固定激发和发射波长处的荧光强度，忽略样品间峰值位置发生的偏移。Coble等最先将DOM荧光峰对应的可能物质，细分出类色氨酸、类腐殖酸、类酪氨酸和海洋腐殖酸四类物质的荧光范围，Stedmon等[59]在此基础上进一步细化，具体见图1-1，表1-2。图1-1DOM主要荧光峰

西安理工大学工程硕士专业学位论文6图1-2DOM荧光光谱归属分类Fig.1-2AttributionoffluorescencespectrumforDOM区域积分法被广泛用于表征地表水、二级出水DOM的研究中。闫丽红等[61]利用区域积分法研究了长江口口外海域CDOM中6个荧光组分占总组份比例，以及与盐度的相关性分析，结果发现高盐度区域荧光组分所占比例上升，且从以陆源类腐殖质为主向类蛋白组分转变。王聪颖等[62]采用FRI结合主成分分析法(PCA)研究了太湖水源水CDOM，发现太湖水源以内源输入为主，主要存在位于SMP(溶解性微生物产物特征区)和色氨酸类物质特征区域两个荧光峰。(3)平行因子分析三维荧光图谱中多个荧光区域和荧光峰之间会存在重叠，峰值法和荧光区域积分法无法分离出不同荧光峰，结果存在偏差，平行因子分析方法(Parallelfactoranalysis,PARAFAC)辅助分析三维荧光光谱发展起来。平行因子分析法是基于交替最小二乘法原理的迭代三维数阵分解算法，将三维数据矩阵X分解为三个载荷矩阵：A、B、C。比如：激发波长数为I，发射波长数为J的条件下测定K个样本，得到激发发射光谱矩阵X(I×J×K)的模型如[式(1-4)]所示：iecbaxijkknjninNnijk+Σ=1=(1-4)式中：i=1...I,j=1...J,k=1...K；N——荧光成分数；Xijk——激发波长i、发射波长j下第k个样本荧光强度；ain——激发光谱矩阵A(I×N)中元素(i,n)，与激发波长i处吸光系数成正比；bjn——发射光谱矩阵B(J×N)中的元素(j,n)，与发射波长j处第n个分析物荧光量子产率有关；ckn——相对浓度的矩阵C(K×N)中元素(k,n)，与第k个样品第n个组分浓度呈正比；eijk——三维残差矩阵E(I×J×K)中元素(i,j,k)，表示不能被模型解释的大校

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【参考文献】

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本文编号：2871702