基于δ13 CDIC 反向溯源法的城市河流易降解有机物来源解析及缺氧机制研究——以中国南方雨季为例

针对城市河流缺氧加剧问题，研究人员创新性提出基于δ13 CDIC 反向溯源与贝叶斯稳定同位素混合模型（BSIM）的易降解有机物（RBOM）来源解析方法，揭示雨季上海城市河流缺氧主要受RBOM输入（67.4%）与季节性升温（32.6%）驱动，源头以生活污水（37.37～66.89%）和浮游植物（33.11～62.63%）为主，为精准治理提供科学依据。

　　

城市河流的缺氧问题正成为全球环境治理的痛点。以上海为代表的南方城市河流中，溶解氧（DO）浓度低于2 mg L^-1
的“窒息”现象频发，导致水生生物死亡、有害物质累积等连锁反应。尽管学界普遍认为季节性升温与易降解有机物（Readily Biodegradable Organic Matter, RBOM）是主要诱因，但传统溯源技术因依赖正向微生物降解实验，存在误差大、易受干扰等缺陷，难以精准量化两者的贡献比例。

为破解这一难题，中国某研究团队在《Environmental Research》发表论文，首次建立基于溶解无机碳（DIC）碳同位素（δ¹³
C_DIC
）的反向溯源法，结合贝叶斯稳定同位素混合模型（BSIM），成功解析了上海四条缺氧河流雨季RBOM来源及其与缺氧的关联机制。研究发现，RBOM浓度升高（贡献率67.4%）与季节性升温（32.6%）共同驱动缺氧，其中RBOM主要来自生活污水（37.37～66.89%）和浮游植物（33.11～62.63%）。这一成果为城市河流精准治污提供了新范式。

关键技术方法
研究团队采用δ¹³
C_DIC
反向推导RBOM碳同位素（δ¹³
C_RBOM
），结合颗粒有机物（POM）与溶解有机物（DOM）指纹分析验证；通过BSIM模型（误差率<5.5%）量化来源贡献，模型参数经10万次马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）迭代优化；同步监测雨季河流温度、表观耗氧量（AOU）等指标，解析其与缺氧的关联。

研究结果

1. BSIM模型精度验证
模型通过四链MCMC采样验证，δ¹³
C与δ¹⁵
N数据收敛性良好，源解析误差低于5.5%。指纹分析显示POM与DOM的δ¹³
C信号与反向溯源结果高度吻合，证实方法可靠性。

2. 温度与RBOM对缺氧的贡献
雨季升温导致河流DO平均降低32.6%，而RBOM降解引发的AOU上升进一步加剧缺氧。量化分析表明，RBOM输入（67.4%）的贡献显著高于温度（32.6%）。

3. RBOM来源解析
BSIM模型显示生活污水（Ds）与浮游植物（Phy）合计占比超90%，其中生活污水贡献率最高达66.89%。DOM三维荧光指纹验证了污水源性有机物的主导地位。

结论与意义
该研究创新性地将δ¹³
C_DIC
反向溯源与BSIM模型结合，突破了传统RBOM溯源的技术瓶颈。结论表明，治理城市河流缺氧需优先控制生活污水排放，并协同生态修复与闸坝调度。未来需结合微生物降解动力学与纵向监测，推动管理策略精细化。这一方法为全球城市河流缺氧治理提供了可复用的技术框架。