刘超, 李如忠, 吴小龙
合肥工业大学资源与环境工程学院, 合肥 230009
收稿日期: 2020-12-19; 修回日期: 2021-01-15; 录用日期: 2021-01-15
基金项目: 国家自然科学基金项目（No.51579061）；安徽省重点研究与开发计划项目（No.202004i07020005）
作者简介: 刘超(1996-), 男, E-mail: 528051529@qq.com
通讯作者（责任作者）: 李如忠, E-mail: lrz1970@163.com

摘要：为揭示城市不同污染水平河流有机质降解能力的差异，以合肥市十五里河、关镇河和板桥河为对象，选择速生杨（Populus tomentosa Carr.）凋落叶为实验材料，将其装入尼龙网袋并放置于河流水体底部.根据实验前后粗、细网眼尼龙网袋中凋落叶无灰干重，估算有机质降解速率，识别主要环境影响因素.结果表明：①水质状况较好的板桥河凋落叶有机质降解速率相对较低，而污染较为严重的十五里河、关镇河相对较高，变化范围分别为0.0133~0.026（均值为0.0193）、0.0207~0.098（均值为0.0418）和0.0305~0.0543（均值为0.0416）d^-1.②2019年3条河流凋落叶有机质降解速率高低排序为：关镇河>十五里河>板桥河；2020年高低排序为：十五里河>关镇河>板桥河.③无论是粗眼网袋还是细眼网袋，每条河流两次实验之间凋落叶降解速率均呈极显著差异，而且3条河流凋落叶有机质降解速率之间也均表现出极显著差异性.④相较于沉积物指标，水质因素对凋落叶有机质降解速率的影响更为明显，特别是TN、NH₄⁺-N、NO₃^--N、TP、SRP等都与降解速率存在重要或较重要的关系.
关键词：降解速率有机质城市河流凋落叶水污染
Degradation rate and influencing factors of organic matter in urban rivers with different pollution levels
LIU Chao, LI Ruzhong, WU Xiaolong
School of Resources and Environmental Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009
Received 19 December 2020; received in revised from 15 January 2021; accepted 15 January 2021
Abstract: To reveal the differences of degradation ability of organic matter in urban streams with different pollution levels, we chose three typical streams including Shiwuli River, Guanzhen Stream, and Banqiao Stream in Hefei City as objects, and selected leaf litter of Populus tomentosa Carr. as experimental materials to conduct field experiments. The leaf litter was put in both coarse and fine nylon mesh bags, respectively, and then placed at the bottom of these streams for several weeks. The degradation rate of organic matter was estimated by measuring the amount of variation in ash free dry mass (AFDM) of the leaf litter before and after decomposition. Moreover, major influencing factors of degradation rate were also identified. Results showed that: ① The degradation rate in Banqiao Stream with good water quality was low, while those in severely polluted Shiwuli River and Guanzhen Stream were high. And their variation ranges were 0.0133~0.026, 0.0207~0.098, and 0.0305~0.0543 d^-1 with a mean of 0.0193, 0.0418, and 0.0416 d^-1, respectively. ② The order of degradation rate in three streams in 2019 was Guanzhen Stream>Shiwuli River>Banqiao Stream, while the order in 2020 was Shiwuli River > Guanzhen Stream > Banqiao Stream. ③ Regardless of coarse or fine mesh bags, the degradation rates for each stream showed extremely significant differences between the two field experiments in 2019 and 2020, and these differences were also observed among three streams. ④ Effects of water quality factors on the degradation rate was more obvious compared with the sediment indicators, and almost all of them had a major correlation with the degradation rate of organic matter, especially for TN, NH₄⁺-N, NO₃^--N, TP, SRP.
Keywords: degradation rateorganic matterurban riverleaf litterwater pollution
1 引言(Introduction)河流污染不仅影响生物群落结构, 也可能改变基本的生物地球化学过程.有机质降解是生态系统中重要的碳和能量来源过程, 通过碳源、能量补给可以影响河流氮、磷等生源物质的吸收和滞留, 从而影响水生态系统的养分循环和能量流动(Lima-Fernandes et al., 2015; 黄伟等, 2016; López-Rojo et al., 2018).河流中有机质降解是一个非常复杂的过程, 往往需要经历3个阶段, 即水体淋溶作用、微生物附着在凋落物上并繁殖和分解凋落物、大型无脊椎动物定殖和取食而使其破碎等(Gessner et al., 2010).研究表明, 河流有机质降解不仅与生物因素有关, 还与凋落物本身的理化性质、水质、温度、水力条件等非生物因素有着密切关系(Tant et al., 2015; 刘博文等, 2020; Walker et al., 2020), 甚至河流周边植被构成和季节变化也在一定程度上影响有机质降解速率(Tonin et al., 2018).由于河流有机质降解涉及多种生态过程且对环境因素变化较为敏感, 因此有机质降解速率也常被作为河流健康状况和功能完整性评价的重要指标(黄伟等, 2016).
目前, 针对河流有机污染治理的技术方法有很多, 比如利用曝气装置提升河水溶解氧含量或采用河道旁路分流处理系统增强水质处理能力, 都可以达到提高河流有机质降解能力的目的, 但在技术使用方面往往受到多种因素的制约.在城市河流水环境保护中, 识别不同河道有机质降解速率, 可以为针对性地制定河流水污染治理方案提供科学依据.截至目前, 有关水生态系统有机质降解方面的研究, 主要还是针对水质条件较好的林地溪流(王璐等, 2017; 陈鸽等, 2019), 对污染较为严重的城市河流的关注明显不多.城市河流不仅氮、磷污染较为严重, 有机质污染也相当普遍, 因此分析和评估这些河流的有机质降解潜力十分必要.然而, 由于有机质组分的多样性、复杂性和不确定性, 加之不可能将大量有机质直接投入河水进行测试, 因此如何定量刻画河流有机质降解速率, 仍还缺乏权威、有效的技术方法.近些年来, 针对植物凋落物分解过程, 特别是树叶有机质降解问题, 国内外已开展了大量研究, 取得了较好的效果.鉴于目前尚没有其他更为有效的技术方法, 笔者以为利用树叶有机质分解近似估算河流有机质降解速率也不失为一种可行的选择.速生杨(Populus tomentosa Carr.)是我国境内分布较为广泛的一种乔木树种, 叶片较大且多呈规则的三角状, 具有便于收集和相对易于分解的优势.合肥市位于巢湖西半湖北侧, 城区内大部分河流水体污染较为严重, 是巢湖西半湖富营养化的主要氮磷负荷来源.目前, 针对这些河流水体氮磷污染的研究已有很多(王书航等, 2010; 李如忠等, 2012; 2019), 但对有机质降解问题却鲜有关注.本研究拟以合肥市城区3条污染程度不同的河流水体为对象, 选择当地大量种植的速生杨秋季凋落叶为分解材料, 通过测定实验前后粗、细网眼尼龙网袋中凋落叶无灰干重, 估算有机质降解速率, 评估不同污染水平河道有机质降解潜力, 并识别主要环境影响因素, 以期为城市河道水环境保护提供依据.
2 研究区概况(Site description)合肥市属于亚热带湿润季风气候区, 平均气温约为16 ℃, 年降雨量约为1000 mm, 主要集中在5—8月.十五里河、关镇河和板桥河均为合肥市城市河道, 其中关镇河和板桥河分别位于南淝河左、右两侧, 为南淝河两条重要支流.南淝河和十五里河均从合肥市区穿过, 并在巢湖西半湖北侧汇入湖泊, 是巢湖流域污染最严重的河流, 也是西半湖氮、磷污染负荷的主要贡献者.其中, 十五里河全长约35 km, 经过多年的城市环境综合整治, 河流水质状况有所好转.板桥河位于合肥市城区西北部, 全长约为30 km, 上游主要是抛荒地, 源头水质状况较好；中下游为城市建成区, 河流水质较差.关镇河位于合肥城区东南部, 全长约6.5 km, 水质状况相对较差.
十五里河为出城河流, 本研究河段位于上中游的城区段, 长约2.2 km, 水面宽约13.0 m, 流速约为0.40 m·s^-1, 平均水深为0.6 m；河道仅在两侧滨岸生长有大量的水生/湿生植物, 河堤下方有多个城市雨水排口和少量排污暗渠.关镇河也为出城河流, 实验段位于上游城区内, 长约2.3 km, 河宽约为22.0 m, 流速约为0.10 m·s^-1, 水深约为0.70 m；河道中间有人工浮岛, 滨水两侧成片种植美人蕉、水菖蒲和芦苇等景观植物.板桥河属于入城河流, 实验段位于源头溪流上, 水面宽度约为4.0 m, 流速为0.25 m·s^-1, 水深为0.4 m, 河床上鲜见大型水生植物.
3 材料与方法(Materials and methods)3.1 实验点位布设在十五里河城区河段设置8个实验点位, 其中1、2、3号点位分别位于沪汉蓉桥与十五里河交口上方约600、400、200 m处, 4、5、6、7、8号点位分别位于交叉口下方约300、500、800、1100、1300 m处；在关镇河上也设置8个点位, 其中1、2、3、4号点位分别位于郎溪路高架与关镇河交口上方约950、650、450、250 m处, 5、6、7、8号点位分别位于郎溪路高架与关镇河交口下方约250、600、850、1150 m处；在板桥河源头溪流仅设置3个点位, 点位间距约150 m, 3个点位均布设于河流深泓线右侧水流相对较为平缓处.
3.2 实验方案设计2019年10月下旬收集速生杨自然凋落叶片, 筛选形状规则、大小适中且较为完整的叶片带回实验室, 在阴凉通风处自然风干后, 小心装入纸袋中备用.实验中盛装树叶的尼龙网袋分为两种规格, 一种是大型底栖动物不易进入, 孔径约为1 mm的细眼网袋(规格为25 cm×20 cm), 另一种为大型底栖动物可以进入, 孔径约为8 mm的粗眼网袋(规格为25 cm×20 cm).实验前将树叶置于55 ℃恒温干燥箱中烘干至恒量再称量.将树叶沿着主脉一分为二, 并去除主脉及叶柄, 每一半均称取4 g树叶, 一半装入带编号的网袋中用于测定初始无灰干重M₀, 另一半装入相同编号的网袋中用于野外投放.每个点位放置粗、细眼网袋各3袋, 每次实验中3条河流19个点位共计投放114个网袋.
第一次实验安排在2019年10月28日投放树叶, 并于12月9日从河中取回.受限于全球新冠肺炎大流行影响, 第二次投放实验推迟至2020年8月11日投放树叶, 并于9月23日将树叶取出.两次实验树叶在河底放置时间均为6周左右.为避免风干树叶破碎, 投放前在实验室中向树叶表面喷洒少量的水分.为防止网袋漂浮而受到人为损坏, 投加时在每个网袋中放置一小石块.将石块放置在网袋下方以免压碎树叶, 并以竹签将网袋固定在河底以防水流冲走.在从河流中取出树叶时, 小心取出石块, 并去除表面杂草等附着物.将网袋带回实验室后, 利用清水轻柔冲洗树叶表面, 清洗干净并在空气中晾干后放入烘箱中于105 ℃下烘12 h, 然后再放入干燥器中冷却并称重；随后, 在马弗炉中550 ℃下灼烧4 h, 在干燥器中冷却后称无灰干重(AFDM).
在投放和取出树叶时, 在每个点位附近采集表层3~5 cm沉积物, 并以聚乙烯瓶采集相应点位的上覆水样, 现场测定水温(T)、pH、总溶解固体(TDS)和电导率(EC), 记录河流流速.在实验室完成其他水质指标的分析测试.将沉积物放置在阴凉通风处自然风干, 经研磨过100目筛后, 装入自封袋中进行沉积物理化性质分析.鉴于板桥河实验段底质主要为石块、细砂, 故此仅对其他两条河流采集沉积物.
3.3 有机质降解速率的估算采用Olson指数衰减模型(Olson, 1963)计算树叶有机质降解速率, 即

(1)

式中, t为分解时间(d), M_t为t时叶片剩余的无灰干重(g)；M₀为初始时叶片的无灰干重；k为有机质降解速率(d^-1).
3.4 样品分析测试沉积物硝态氮(NO₃^--N)和氨氮(NH₄⁺-N)采用KCl溶液浸提后, 分别以紫外分光光度计和可见光分光光度计测定；总磷(TP)采用钼锑抗比色法测定；总氮(TN)采用碱性过硫酸钾消解法测定；有机质含量采用烧失量法估算；pH值采用pH计测定(水土比为5∶1).
水样的实验室分析项目包括NO₃^--N、NH₄⁺-N、TN、TP、溶解反应性磷(SRP)和化学需氧量(COD)等, 相关测试方法参见文献《水和废水监测分析方法(第四版)》.
3.5 数据处理采用Mann-Whitney U检验法检验河流凋落叶有机质降解速率的差异性, 其中p＜0.05表明两个样本呈显著性差异, p＜0.01表明呈极显著性差异.借助SIMCA-P 14.1软件, 采用偏最小二乘回归分析(PLSR)方法解析环境影响因素对有机质降解速率的重要性, 其中回归分析生成的F_VIP值代表自变量(环境因素)对因变量(有机质降解速率)的贡献能力.一般认为, F_VIP值大于1的自变量属于重要变量, 介于0.8~1的自变量属于较为重要变量, 小于0.8的为不重要变量(Diemer et al., 2015).相关数据处理及图形绘制采用SPSS25.0和Excel2010软件完成.
4 结果与讨论(Results and discussion)4.1 河段水质与沉积物理化性质实验期间3条河流水质指标统计分析结果(均值±标准差)见表 1.十五里河和关镇河污染较为严重, 板桥河上游水质相对较好.各水体总氮浓度均超过了《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)的V类水标准阈值.十五里河NO₃^--N浓度显著高于NH₄⁺-N浓度, 2020年NH₄⁺-N平均浓度明显高于前一年；关镇河两次实验NH₄⁺-N平均浓度低于NO₃^--N浓度, 但相差并不大.板桥河NH₄⁺-N和NO₃^--N浓度较为接近, 且相对较为稳定, 均未超过Ⅱ类水标准.总体上, 十五里河和关镇河TP浓度处于Ⅳ~Ⅴ类标准范围, 而板桥河TP浓度均处于Ⅱ类水范围.
表 1(Table 1)

表 1 河流水质统计结果 Table 1 Mean water quality indexes of the geomorphic structures

表 1 河流水质统计结果 Table 1 Mean water quality indexes of the geomorphic structures 年份 采样点 NH4+-N/ (mg·L-1) TN /(mg·L-1) NO3--N/ (mg·L-1) TP/ (mg·L-1) SRP/ (mg·L-1) COD/ (mg·L-1) EC/ (mg·L-1) TDS/ (mg·L-1) pH T/℃ 2019年 十五里河 0.93±0.14 20.90±6.80 5.78±0.63 0.233±0.045 0.156±0.035 34.3±5.7 510±27 256±14 7.07±0.22 20.2±3.12 关镇河 2.24±2.73 19.20±3.19 2.80±1.98 0.332±0.484 0.258±0.425 36.16±9.30 646±103 323±53 7.97±0.61 17.9±3.99 板桥河 0.43±0.10 13.24±5.52 0.39±0.08 0.059±0.005 0.027±0.008 15.43±3.36 411±37 206±19 8.00±0.11 11.9±4.36 2020年 十五里河 2.16±1.14 17.54±1.36 4.48±0.44 0.31±0.025 0.259±0.033 25.85±4.83 509±60 253±28 6.88±0.20 27.77±1.69 关镇河 2.01±0.99 19.97±3.03 2.92±1.00 0.261±0.132 0.18±0.12 31.59±4.84 612±85 309±42 7.44±0.33 29.56±3.21 板桥河 0.37±0.04 7.52±0.38 0.44±0.05 0.045±0.011 0.031±0.01 12.11±2.31 312±31 156±15 7.35±0.11 26.33±2.74

此外, 十五里河和关镇河沉积物氮、磷污染也较为严重, 其中关镇河TP均值为559.47 mg·kg^-1, 十五里河为759.67 mg·kg^-1；十五里河和关镇河沉积物TN均值分别为1743.75 mg·kg^-1和1812.07 mg·kg^-1.显然, 两条河流沉积物的氮磷污染已达到或接近加拿大安大略省环境和能源部发布指南中能引起最低级别生物毒性效应的TN和TP含量(分别为550 mg·kg^-1和600 mg·kg^-1).而且, 关镇河沉积物NO₃^--N和OM含量均值均高于十五里河, 而NH₄⁺-N则略低于后者.
4.2 有机质降解速率及其变化特征在实验期间, 特别是2020年合肥地区连续降雨, 猛涨的洪水导致少数点位的部分网袋被损毁或冲走, 2019年网袋回收率为83%, 2020年仅为75%.图 1展示了树叶初始无灰干重及在河水中降解后的无灰干重变化情况.显然, 2019年树叶初始无灰干重略高于2020年, 两年均值分别为2.804、2.599 g.在2020年实验中, 降解后树叶的AFDM值明显低于2019年, 意味着第2次实验中树叶有机质降解更为显著.在经历了6周左右的生物和非生物作用后, 细眼网袋中树叶残存AFDM值都略高于对应的粗眼网袋, 意味着粗眼网袋似乎更有利于树叶有机质的降解.
图 1(Fig. 1)

图 1 实验前后凋落叶无灰干重 Fig. 1Ash free dry mass of leaf litter before and after the breakdown experiment

根据实验前、后树叶无灰干重, 计算得到有机质降解速率k.图 2展示了3条河流两次实验中k值变化特征.可以看出, 不同年份3条河流k值之间均存在较大差异, 同一河流粗、细眼网袋相应的有机质降解速率也不相同, 而且2020年两者的差距相对稍大一些, 特别是十五里河.具体来说, 十五里河2020年粗、细网眼袋k值相较于2019年分别上升162.6%和116.6%, 且2020年不同点位粗、细网眼袋k值波动最大(变异系数分别为17.1%和13.6%)；板桥河2020年粗、细网眼袋k值上升幅度次之, 分别为37%和41%；关镇河2020年粗、细网眼袋k值上升幅度最小, 分别为17.8%和3.9%, 且2019年不同点位粗、细网眼袋k值波动最大(变异系数分别为24.0%和25.1%).
图 2(Fig. 2)

图 2 不同河流中有机质降解速率变化特征 Fig. 2Variations of organic matter degradation rate in different rivers

2019年3条河流有机质降解速率大小排序为: 关镇河＞十五里河＞板桥河, 2020年3条河流有机质降解速率大小排序则表现为: 十五里河＞关镇河＞板桥河, 与当年水质指标中的NH₄⁺-N、TP和SRP浓度变化趋势基本一致.总体上, 粗眼网袋凋落叶有机质降解速率均高于细眼网袋, 且2020年凋落叶有机质降解速率高于2019年, 两次实验均表现出污染较重河道凋落叶有机质降解速率高于水质状况较好河道的特点.
针对河道中有机质降解速率, 其他****也以不同植物材质估算了河流有机质降解速率(表 2).例如, 陈鸽等(2019)以粗、细网眼网袋研究了长白山森林源头溪流中色木槭和蒙古栎两种树叶的有机质降解速率, 得到k值为0.0034~0.0152 d^-1, 低于本研究河流；Tabucanon等(2019)在对日本中津川河和荒川河中枹栎、千金榆等植物落叶降解速率的研究中, 得到k值为0.0032~0.013 d^-1, 也低于本研究各河流k值.官昭瑛等(2010)在广州龙洞水库汇水区二级溪流中使用薏米、红锥等植物叶片开展有机质降解速率实验, 得到k值为0.020~0.056 d^-1, 与本研究结果相当.Martínez等(2015)在西班牙巴斯克地区4条石灰质河流中使用桤木进行了实验, 得到k值为0.39~1.64 d^-1, 显著高于本实验各河流有机质降解速率.
表 2(Table 2)

表 2 不同区域有机质降解速率 Table 2 Degradation rate of organic matter in different regions

表 2 不同区域有机质降解速率 Table 2 Degradation rate of organic matter in different regions 研究区域 植物类型 降解速率/d-1 数据来源 九寨沟自然保护区 黄果冷杉、油松等 0.28~0.97 徐波等, 2016 广州龙洞水库附近溪流 薏米、红锥等 0.020~0.056 官昭瑛等, 2010 长白山森林源头溪流 色木槭和蒙古栎 0.0034~0.0152 陈鸽等, 2019 西班牙北部四条石灰性河流 桤木 0.39~1.64 nez et al., 2015 日本中津川河和荒川河 枹栎、千金榆等 0.0032~0.013 Tabucanon et al., 2019 浙江省安吉市苕溪河 香樟叶 0.0055~0.033 Lin et al., 2020 葡萄牙科英布拉的三级河流 桤木和杂交黑杨树 0.0129~0.059 Abelho et al., 2019 葡萄牙北部的奥利韦拉河 黑杨树 0.013~0.047 Mora-Gómez et al., 2018 合肥市3条城市河流 速生杨 0.0137~0.098 本研究

4.3 差异性分析表 3展示了两次实验中3条河流粗、细网眼网袋凋落叶有机质降解速率的差异性.显然, 每条河流的粗、细网眼之间有机质降解速率均存在极显著差异性(p<0.01)；两次实验之间, 关镇河粗网眼表现出显著差异性、细网眼差异性不显著, 而其他两条河流均为极显著差异性.此外, 无论是粗网眼还是细网眼, 3条河流凋落叶降解速率之间均表现出极显著差异性(p<0.01).
表 3(Table 3)

表 3 3条河流粗细网眼凋落叶降解速率的差异性 Table 3 Differences in the decomposition rate of leaf litter in three rivers with coarse and fine meshes

表 3 3条河流粗细网眼凋落叶降解速率的差异性 Table 3 Differences in the decomposition rate of leaf litter in three rivers with coarse and fine meshes 对比项目 情形比较 p值 显著性 粗细网眼 粗网眼~细网眼(板桥河, 2019年) 0 极显著 粗网眼~细网眼(十五里河, 2019年) 0 极显著 粗网眼~细网眼(关镇河, 2019年) 0.007 极显著 粗网眼~细网眼(板桥河, 2020年) 0.004 极显著 粗网眼~细网眼(十五里河, 2020年) 0 极显著 粗网眼~细网眼(关镇河, 2020年) 0 极显著 两次实验 2019—2020年(板桥河, 粗网眼) 0.001 极显著 2019—2020年(板桥河, 细网眼) 0.001 极显著 2019—2020年(十五里河, 粗网眼) 0 极显著 2019—2020年(十五里河, 细网眼) 0 极显著 2019—2020年(关镇河, 粗网眼) 0.016 显著 2019—2020年(关镇河, 细网眼) 0.225 不显著 不同河流 板桥河~十五里河(2019年, 粗网眼) 0 极显著 板桥河~关镇河(2019年, 粗网眼) 0 极显著 十五里河~关镇河(2019年, 粗网眼) 0 极显著 板桥河~十五里河(2020年, 粗网眼) 0 极显著 板桥河~关镇河(2020年, 粗网眼) 0 极显著 十五里河~关镇河(2020年, 粗网眼) 0 极显著 板桥河~十五里河(2019年, 细网眼) 0 极显著 板桥河~关镇河(2019年, 细网眼) 0 极显著 十五里河~关镇河(2019年, 细网眼) 0 极显著 板桥河~十五里河(2020年, 细网眼) 0 极显著 板桥河~关镇河(2020年, 细网眼) 0 极显著 十五里河~关镇河(2020年, 细网眼) 0 极显著

4.4 环境影响因素识别选择水质指标(TN、TP、NO₃^--N、NH₄⁺-N、SRP、COD、T、pH、EC和TDS)和流速(V)作为自变量, 采用PLSR技术分析自变量对因变量(有机质降解速率k)的重要性, 得到F_VIP参数值, 见表 4.
表 4(Table 4)

表 4 水质指标对有机质降解速率的FVIP参数值 Table 4 PLSR analysis between degradation rate of organic matter and water quality indexes

表 4 水质指标对有机质降解速率的FVIP参数值 Table 4 PLSR analysis between degradation rate of organic matter and water quality indexes 网眼类型 河流 TN NH4+-N NO3--N TP SRP COD TDS EC T V pH 粗网眼 十五里河 0.91 1.26 1.20 1.06 1.25 1.09 0.15 0.28 1.29 1.05 0.98 关镇河 1.68 1.76 1.22 1.46 1.42 1.49 0.71 0.74 0.54 0.35 0.37 板桥河 1.11 0.97 0.88 1.07 0.39 0.98 1.11 1.10 1.10 0.99 1.09 细网眼 十五里河 0.86 1.27 1.18 1.07 1.27 1.14 0.01 0.16 1.33 0.99 0.93 关镇河 1.15 1.64 1.41 1.38 1.36 1.45 1.01 1.07 0.31 0.83 0.87 板桥河 1.09 1.02 0.87 1.02 0.45 1.00 1.10 1.09 1.07 1.04 1.07

就粗眼网袋而言, 十五里河水质指标中TN和pH重要性较大(0.8<F_VIP<1), TDS和EC表现为不重要(F_VIP<0.8), 其余指标F_VIP值均大于1, 即对网袋中有机质降解速率重要性大；关镇河水质指标中TN、NH₄⁺-N、NO₃^--N、TP、SRP、COD对有机质降解速率有显著的贡献(即F_VIP>1), 其余指标均表现为不重要；板桥河中TN、TP、TDS、EC、T和pH对有机质降解速率有显著贡献, 除SRP不重要外, 其余指标均较为重要.不难看出, 氮磷生源物质对于有机质的生物降解还是有着非常重要的影响, 特别是污染较为严重的河道.
就细眼网袋而言, 十五里河中具有显著贡献的指标为NH₄⁺-N、NO₃^--N、TP、SRP、COD和T, 与粗眼网袋相差不大；关镇河中T表现为不重要, V和pH为较为重要, 其余指标均对有机质降解速率有显著贡献；而在板桥河中, 除NO₃^--N表现为较为重要、SRP为不重要外, 其余指标均对有机质降解速率具有显著重要性, 与粗眼网袋大体相似.
将盛装树叶的网袋放置在河床沉积物表面, 不难料想, 水底沉积物可能对凋落叶有机质降解产生一定影响.根据PLSR技术得到的十五里河、关镇河沉积物指标(TN、TP、NO₃^--N、NH₄⁺-N、LOI、pH)与有机质降解速率的F_VIP参数值, 见表 5.可以看出, 关镇河沉积物对凋落叶有机质降解的重要性不大, 而十五里河中氮素污染和有机质含量都对凋落叶有机质降解产生重要影响.
表 5(Table 5)

表 5 沉积物理化指标对有机质降解速率的FVIP参数值 Table 5 PLSR analysis between degradation rate of organic matter and sediment physicochemical indexes

表 5 沉积物理化指标对有机质降解速率的FVIP参数值 Table 5 PLSR analysis between degradation rate of organic matter and sediment physicochemical indexes 网眼类型 河流 TN TP NO3--N NH4+-N LOI pH 粗网眼 十五里河 1.00 0.70 1.18 1.17 1.06 0.30 关镇河 0.63 0.93 0.33 0.04 0.48 0.22 细网眼 十五里河 0.99 0.69 1.16 1.15 1.17 0.23 关镇河 0.62 0.71 0.40 0.53 0.06 0.28

4.5 讨论一些研究认为, 凋落物的品质和质量(如组分、结构等)是影响有机质降解的重要因素之一(徐波等, 2016; 陈鸽, 2019), 特别是凋落物的碳氮比(C∶N)及初始的氮含量在很大程度上影响了有机质的降解速率(Osono et al., 2014).一般地, 将具有较高氮含量和较低C∶N比值的凋落物视为高质量凋落物, 其降解速率往往较低质量凋落物更高(Jones et al., 2016).而凋落物组分中木质素和单宁等含碳化合物, 由于具有较为复杂的结构, 可能降低有机质降解速率.本研究采用的树叶为速生杨自然落叶, 叶片大且易碎, 且与Abelho等(2019)和Mora-Gómez等(2018)研究中选取的树种相似, 这可能是本研究中2019年有机质降解速率范围与之相近的主要原因(Gon?alves et al., 2017).Lin等(2020)在研究中采用了香樟树叶, 其叶片较小且质地稳定, 这可能是其有机质降解速率低于本研究速生杨的主要原因.值得一提的是, 本研究中2020年初始的树叶有机质含量低于2019年水平, 但有机质降解速率却较后者显著增大.究其原因, 可能是由于树叶在实验室中存放时间较久, 导致其组分发生了一定程度的变化, 从而出现上述现象(Martínez et al., 2013).
河流中有机质降解与河流水质有着密切关系, 本研究印证了这一点, 因为绝大部分水质指标都对凋落叶有机质降解表现出重要或较为重要的特征.尽管两次实验得到的河流有机质降解速率大小排序不一致, 但都表现出污染重的河道有机质降解速率更高, 水质状况好的河道有机质降解速率反而较低的现象.Ferreira等(2015)基于对其他****大量研究成果的分析发现, 相比于养分缺乏的河流水体, 营养盐适度丰富的河流有利于加快有机质降解速率.Tant等(2015)在对美国阿巴拉契亚山脉南部的两条源头溪流的研究中发现, 无机氮、磷养分增强了微生物活性, 从而加速了植物凋落物的腐烂.当然, 并非营养盐浓度越高, 有机质降解速率也越高.有研究指出, 在高污染河流中, 有机质降解速率反而可能受到抑制(Piscart et al., 2011), 这是因为过高的营养盐浓度抑制了底栖动物和微生物的生命活动.除水质指标外, 水力条件往往也是影响有机质降解不容忽视的因素.一方面, 这与有机质受到水体冲刷和淋溶作用有关, 水流流速越大, 对凋落物的冲刷与淋溶作用也就越强(刘博文等, 2020)；另一方面, 流速越大, 沉积物的沉积作用越小, 而沉积物在凋落物上的沉积可能导致有机质降解速率下降.Tabucanon等(2019)认为, 沉积物在凋落物表面的沉积为微生物在凋落物上定殖提供了条件, 产生的多糖基质捕获悬浮物和淤泥, 而淤泥可以起到屏障作用, 减少凋落物暴露在河流中的接触面积.因此, 流速对有机质降解速率的影响并不是简单的正向效应.本研究中, 2020年十五里河和关镇河有机质降解速率的大小排序发生了改变, 可能与该年度降雨较多导致河流水动力学条件较2019年发生较大变化有一定的关系.由于板桥河源头水质相对较好, 这种变化尚无法改变其与十五里河、关镇河有机质降解速率的相对大小关系.
此外, 有机质降解速率与大型无脊椎动物及微生物(主要是真菌和细菌)有着密不可分的关系, 微生物通过定殖在凋落物上对其进行分解从而获得自身生长发育所需营养物质, 大型无脊椎动物通过消耗和分解凋落物, 直接或间接地促进凋落物分解, 为微生物提供额外的营养和栖息地, 并通过产生细颗粒有机物为水生食物网中的其他生物创造新的能量来源.当然, 温度对微生物活性的影响很大, 温度升高会促进微生物的生长、发育和定殖, 并促进微生物对有机质的降解(Walker et al., 2020).本研究中, 2020年夏季河流有机质降解速率明显高于2019年秋冬季, 可能与夏季相对较高的水温促使河流中微生物、大型无脊椎动物活性增强, 进而加快对有机质的降解有很大的关系.但温度效应也有一定的限度, 当温度超过一定阈值水平, 则又可能导致分解效率的下降(Rumbos et al., 2010).在网袋回收的过程中笔者也发现, 粗眼网袋中大型无脊椎动物的数量明显多于细眼网袋, 由于大型无脊椎动物(主要是撕食者)对凋落物的破碎分解作用, 使得粗眼网袋中凋落叶有机质较细眼网袋更易于降解, 这与其他****研究结论一致(王璐等, 2017).
5 结论(Conclusions)1) 3条不同污染水平河流凋落叶有机质降解速率差异较为明显, 且不同年份有机质降解速率大小排序不同, 总体表现出污染较重河道有机质降解速率相对较高的特点.
2) 每条河流粗、细眼网袋之间凋落叶有机质降解速率均存在极显著差异性；除关镇河两次实验之间粗眼网袋有机质降解速率仅表现出显著差异性、细眼网袋不存在显著差异性外, 其他河流则均存在极显著差异；无论是粗眼网袋还是细眼网袋, 3条河流凋落叶降解速率之间均表现出极显著差异性.
3) 河流水质对凋落叶有机质降解速率影响较大, 而沉积物影响相对较小；十五里河和关镇河属于重要和较重要的水质指标相似, 与水质状况较好的板桥河源头段存在一定出入.

参考文献

Abelho M, Descals E. 2019. Litter movement pathways across terrestrial-aquatic ecosystem boundaries affect litter colonization and decomposition in streams[J]. Functional Ecology, 33(9): 1785-1797. DOI:10.1111/1365-2435.13356

陈鸽, 王璐, 宫雨薇, 等. 2019. 季节性冻融期长白山森林溪流中凋落叶N、P的释放动态[J]. 生态环境学报, 28(12): 2341-2348.

Diemer L A, McDowell W H, Wymore A S, et al. 2015. Nutrient uptake along a fire gradient in boreal streams of Central Siberia[J]. Freshwater Science, 34(4): 1443-1456. DOI:10.1086/683481

Ferreira V, Castagneyrol B, Koricheva J, et al. 2015. A meta-analysis of the effects of nutrient enrichment on litter decomposition in streams[J]. Biological Reviews, 90(3): 669-688. DOI:10.1111/brv.12125

Gessner M O, Swan C M, Dang C K, et al. 2010. Diversity meets decomposition[J]. Trends in Ecology & Evolution, 25(6): 372-380.

官昭瑛, 何莹, 安玉蓉, 等. 2010. 外来植物凋落物分解对底栖动物多样性及其摄食功能群的影响[J]. 生态学报, 30(11): 2828-2835.

国家环境保护总局. 2002. 水和废水监测分析方法[M]. 第四版. 北京: 中国环境科学出版社.

Gon?alves J F, Couceiro S R M, Rezende R S, et al. 2017. Factors controlling leaf litter breakdown in Amazonian streams[J]. Hydrobiologia, 792(1): 195-207. DOI:10.1007/s10750-016-3056-4

黄伟, 刘晓波, 马巍, 等. 2016. 河流功能性指标的研究进展及应用[J]. 水利学报, 47(9): 1105-1114.

Jones J A, Swan C M. 2016. Community composition and diversity of riparian forests regulate decomposition of leaf litter in stream ecosystems[J]. Restoration Ecology, 24(2): 230-234. DOI:10.1111/rec.12307

Lima-Fernandes E, Fernandes I, Pereira A, et al. 2015. Eutrophication modulates plant-litter diversity effects on litter decomposition in streams[J]. Freshwater Science, 34(1): 31-41. DOI:10.1086/679223

Lin Q, Zhang Y, Marrs R, et al. 2020. Evaluating ecosystem functioning following river restoration: the role of hydromorphology, bacteria, and macroinvertebrates[J]. Science of the Total Environment, 743: 140583. DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.140583

López-Rojo N, Martínez A, Pérez J, et al. 2018. Leaf traits drive plant diversity effects on litter decomposition and FPOM production in streams[J]. PloS One, 13(5): e0198243. DOI:10.1371/journal.pone.0198243

李如忠, 戴源, 刘晓薇, 等. 2019. 巢湖十五里河沉积物硝化速率的城乡梯度变化及相关性[J]. 环境科学学报, 39(3): 688-695.

李如忠, 李峰, 周爱佳, 等. 2012. 巢湖十五里河沉积物氮磷形态分布及生物有效性[J]. 环境科学, 33(5): 1503-1510.

刘博文, 张丽, 吴福忠, 等. 2020. 高寒森林不同生境凋落叶分解过程中水溶性组分动态特征[J]. 生态学杂志, 39(4): 1130-1140.

Martínez A, Larra?aga A, Pérez J, et al. 2013. Leaf-litter quality effects on stream ecosystem functioning: A comparison among five species[J]. Fundamental and Applied Limnology/Archiv für Hydrobiologie, 183(3): 239-248. DOI:10.1127/1863-9135/2013/0514

Martínez A, Pérez J, Molinero J, et al. 2015. Effects of flow scarcity on leaf-litter processing under oceanic climate conditions in calcareous streams[J]. Science of the Total Environment, 503-504: 251-257. DOI:10.1016/j.scitotenv.2014.06.018

Mora-Gómez J, Duarte S, Cássio F, et al. 2018. Microbial decomposition is highly sensitive to leaf litter emersion in a permanent temperate stream[J]. Science of the Total Environment, 621: 486-496. DOI:10.1016/j.scitotenv.2017.11.055

Olson J S. 1963. Energy storage and the balance of producers and decomposers in ecological systems[J]. Ecology, 44(2): 322-331. DOI:10.2307/1932179

Osono T, Azuma J, Hirose D. 2014. Plant species effect on the decomposition and chemical changes of leaf litter in grassland and pine and oak forest soils[J]. Plant and Soil, 376(1/2): 411-421.

Piscart C, Navel S, Maazouzi C, et al. 2011. Leaf litter recycling in benthic and hyporheic layers in agricultural streams with different types of land use[J]. Science of the Total Environment, 409(20): 4373-4380. DOI:10.1016/j.scitotenv.2011.06.060

Rumbos C I, Stamopoulos D, Georgoulas G, et al. 2010. Factors affecting leaf litter decomposition by Micropterna sequax (Trichoptera: Limnephilidae)[J]. International Review of Hydrobiology, 95(4/5): 383-394.

Tabucanon A S, Xue W, Fujino T. 2019. Assessing alteration of leaf litter breakdown rate influenced by dam operation in Nakatsugawa River and Arakawa River, Central Japan[J]. Watershed Ecology and the Environment, 1: 1-9. DOI:10.1016/j.wsee.2018.12.001

Tant C J, Rosemond A D, Helton A M, et al. 2015. Nutrient enrichment alters the magnitude and timing of fungal, bacterial, and detritivore contributions to litter breakdown[J]. Freshwater Science, 34(4): 1259-1271. DOI:10.1086/683255

Tonin A M, Hepp L U, Gon?alves J F. 2018. Spatial variability of plant litter decomposition in stream networks: from litter bags to watersheds[J]. Ecosystems, 21(3): 567-581. DOI:10.1007/s10021-017-0169-1

Walker R H, Orr M C, Miller S W. 2020. Factors contributing to leaf decomposition vary with temperature in two montane rivers of the Intermountain West, Utah[J]. Aquatic Sciences, 82(3): 1-14.

王璐, 杨海军, 李玲, 等. 2017. 长白山地区溪流冻结初期凋落叶分解与底栖动物定殖的关系[J]. 应用生态学报, 28(11): 3775-3783.

王书航, 姜霞, 金相灿. 2011. 巢湖入湖河流分类及污染特征分析[J]. 环境科学, 32(10): 2834-2839.

徐波, 朱忠福, 李金洋, 等. 2016. 九寨沟国家自然保护区4个典型树种叶片凋落物在林下及高山湖泊中的分解及养分释放特征[J]. 植物生态学报, 40(9): 883-892.