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长江流域总磷（TP）污染威胁生态系统。研究人员分析 2016 - 2020 年 636 个站点 TP 数据，发现政府调控使 TP 浓度下降，人为活动和气候因素显著影响 TP 浓度。该研究为长江流域生态保护提供科学依据。
在我国，长江流域不仅是经济发展的重要区域，更是生态平衡的关键一环。然而，近年来，长江流域的水质问题逐渐凸显，总磷（TP）污染成为了困扰生态环境的一大难题。TP 作为衡量水质和水体富营养化状态的关键指标，其超标会对水资源价值、水生生物多样性以及生态系统稳定性产生负面影响。随着长江流域社会经济的快速发展，城市化进程加速，工农业规模不断扩大，磷污染问题愈发严重。2010 年，长江流域的磷积累量在全球和国内都占据相当大的比例，到 2016 年，TP 更是成为了长江流域地表水的主要污染指标，严重限制了水质的改善。
此前，虽然有不少研究关注到影响 TP 的个别因素，但对于人为活动和气候因素的综合影响却缺乏深入探究。在复杂的现实环境中，这两者往往相互作用，共同影响着 TP 的动态变化。因此，为了更全面地了解长江流域 TP 污染的成因，制定更有效的治理策略，来自国内的研究人员开展了此项研究。
研究人员收集了 2016 - 2020 年长江流域 636 个国家控制断面的 TP 监测数据，旨在分析 TP 的时空变化特征，识别影响 TP 变化的关键人为活动和气候因素，并探究它们之间的相互作用机制。研究结果发表在《Environmental Technology 》上，为长江流域生态环境保护提供了重要的科学依据。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先，通过收集来自不同渠道的 TP 浓度数据、人为活动数据（如景观、人口、GDP）、气候因素数据（降水、温度、风速）以及 “三磷” 企业分布数据，为后续分析提供了丰富的信息。然后，利用 ArcSWAT 软件结合高分辨率数字高程模型（DEM）对研究区域进行子流域划分，并基于土地覆盖数据计算景观格局指数。此外，运用多种统计分析方法，如 Mann - Kendall 趋势检验、随机森林回归模型、部分最小二乘法结构方程模型（PLS - SEM）等，深入剖析各因素与 TP 浓度之间的关系。
研究结果
- TP 的时空分布特征：2016 - 2020 年，长江流域 TP 浓度总体呈显著下降趋势。2016 年 TP 污染最为严重，云南、四川等多个省份的部分地区 TP 浓度超过 0.1mg/L，之后逐年下降。在时间变化上，虽然月平均 TP 浓度差异不显著，但 2020 年 5 - 10 月（雨季）TP 浓度明显升高。空间上，TP 浓度高值区主要集中在 cropland 比例较高以及 “三磷” 企业分布密集的区域。
- 人为活动对 TP 浓度的影响：从景观组成来看，cropland 和 impervious surfaces 与 TP 呈显著正相关，是主要的 TP 来源；forests、grasslands、shrubs 和 wetlands 则与 TP 呈显著负相关，是有效的 TP 汇。从 2016 - 2020 年，forest 面积增加，impervious surfaces 面积也持续扩大，其他土地利用类型面积有所下降。景观配置方面，景观破碎度指标（如 NP、PD、LSI）和聚集度指标（如 CONTAG、COHESION、LPI）都与 TP 浓度显著相关，其中 COHESION 对 TP 浓度变化影响尤为突出，景观聚集度的增加有助于降低 TP 浓度。此外，人口和 GDP 增长与 TP 浓度呈正相关，但景观调整和政策干预在一定程度上缓解了这种影响。
- 气候因素对 TP 浓度的影响：通过 GAM 分析发现，TP 与降水和气温呈显著正相关，与风速相关性不显著。虽然气温、降水和风速没有明显的长期趋势，但它们的年际变化和季节变化显著。降水在 2018 年和 2020 年对 TP 浓度影响较大，2020 年雨季的强降水事件导致 TP 浓度显著升高。气温通过影响水温、水体分层、溶解氧浓度等，促进沉积物中磷的释放，对 TP 浓度产生影响。风速则通过改变大气污染物扩散和地表径流特征，影响 TP 的迁移和分布。
- 人为活动与气候因素对 TP 的交互影响：PLS - SEM 模型揭示了人为活动、气候因素与 TP 浓度之间的因果关系。GDP 与景观源呈正相关，通过景观源对 TP 产生间接影响；GDP 与景观聚集度呈负相关，同样通过景观聚集度对 TP 产生间接影响。人口与景观汇呈负相关，通过景观汇对 TP 产生间接影响。降水和气温与景观配置共同对不同路径产生调节作用，影响 TP 浓度。VPA 分析表明，在大多数情况下，人为活动对 TP 浓度变化的解释率高于气候因素。IPMA 分析则显示，不同因素对 TP 的重要性和表现各异，forest 在抑制 TP 污染方面至关重要，而降水对 TP 污染影响显著。
研究结论与讨论
该研究表明，2016 - 2020 年长江流域 TP 浓度下降主要得益于政府的战略措施，如控制化肥使用、整治 “三磷” 企业等。cropland 和 “三磷” 企业是 TP 污染的重要来源，而景观格局的变化对 TP 浓度影响显著。人为活动对 TP 浓度的影响比气候因素更为直接和显著，景观组成和配置通过源汇效应和对污染物迁移的调节作用，深刻影响着 TP 浓度。GDP 和人口增长虽然与 TP 浓度正相关，但政策干预和景观调整能够在一定程度上缓解这种影响。
气候因素中，降水通过影响地表径流和污染物产生，在非点源污染中起关键作用，且放大了景观 “源” 对 TP 的影响；气温通过多种途径促进磷的释放和影响磷代谢循环；风速则影响 TP 的分布和迁移。基于这些研究结果，优化景观格局成为减少 TP 污染的关键策略。应加强 sink 景观（如 forests）的聚集和连通性，合理调节 source 景观（如 croplands）的破碎度，同时结合土地利用规划优化城市景观格局。此外，在城市化进程中，要重视 impervious surfaces 和人口因素对 TP 污染的影响，加强对 “三磷” 企业和农业非点源的污染控制，并将气候因素纳入长期水质管理。
综上所述，该研究全面揭示了长江流域 TP 污染的时空变化特征以及人为活动和气候因素的影响机制，为长江流域水资源保护和生态可持续发展提供了科学指导，对制定精准有效的环境保护政策具有重要意义。
