全球小型溪流环境养分吸收特征与驱动机制的解析

为解决小型溪流(流量Q<100 L s?1 )环境养分吸收机制不清的问题，研究人员通过整合53项研究、370组数据开展meta分析，揭示农业/城市溪流因高背景养分浓度具有更长吸收长度(Sw-amb )、更高吸收率(Uamb )但更低吸收速率(Vf-amb )。随机森林分析发现群落呼吸(CR)、硝酸盐氮(NN)浓度和Q分别主导铵态氮(AN)、NN和可溶性活性磷(SRP)吸收，路径模型证实溪流类型通过pH、水温等间接调控Vf-amb ，为流域管理提供理论依据。

　　

溪流作为水生态系统的"肾脏"，其养分吸收能力直接决定下游水体的富营养化风险。一项跨越全球流域的研究揭开了小型溪流(Q<100 L s^?1
)环境养分吸收的奥秘：相比森林山地溪流，农业和城市溪流虽然因高背景养分浓度导致养分传输距离(S_w-amb
)延长，但单位时间的吸收量(U_amb
)反而提升，不过吸收效率(V_f-amb
)却显著降低——这就像海绵吸水，饱和后虽总量增加但吸水速度下降。

研究团队采用机器学习中的随机森林算法，发现不同养分各有"心头好"：铵态氮(AN)最受群落呼吸(CR)影响，硝酸盐氮(NN)浓度自身就是最佳预测因子，而可溶性活性磷(SRP)则对流量(Q)变化最敏感。更有趣的是，通过偏最小二乘路径模型发现，溪流类型会像幕后推手般，通过改变水温、pH值等环境参数，间接调控V_f-amb
这个关键指标。

这些发现如同给溪流生态系统装了"监测仪"，不仅阐明全球不同土地利用下溪流的养分过滤能力差异，更揭示了CR-NN-Q这个"黄金三角"对养分循环的协同调控机制，为精准预测流域养分输移提供了新范式。