过度开发的石家庄平原（中国北方）地下水中硝酸盐的生物地球化学控制机制：来自综合水化学和微生物分析的见解

《Groundwater for Sustainable Development》：Biogeochemical Controls on Groundwater Nitrate in the Overexploited Shijiazhuang Plain (North China): Insights from Integrated Hydrochemical and Microbial Analyses

本研究以地下水超采恢复的石家庄平原为对象，通过整合水文化学与微生物组学分析，揭示硝酸盐在地下水和土壤中的来源及生物地球化学过程，发现地下水硝酸盐主要源于工业废水、市政污水和农业投入品，土壤则受有机质输入和施肥影响，并建立概念模型为水质管理提供理论支持。

　　

邢秋霞|周亚红|刘阳|季佳云|王丹|王斌

河北地质大学城市地质与工程学院，中国河北省石家庄市河北大道601号，052161

摘要

石家庄平原是华北平原上地下水过度开采的典型区域。自从实施了综合管理措施以来，该地区的地下水位显著回升。硝酸盐浓度随着地下水位的变化而变化。然而，在这些动态水文条件下，硝酸盐的生物地球化学行为仍不甚明了。因此，在石家庄平原地下水恢复的背景下，本研究探讨了地下水和土壤中的硝酸盐，旨在阐明其背后的生物地球化学过程。研究结果表明，地下水中的硝酸盐主要来源于工业废水、市政污水以及农业肥料和农药的使用，而土壤中的硝酸盐主要受有机物输入和施肥方式的共同影响。在土壤和地下水样本中普遍存在的氮循环微生物强调了它们在氮转化中的关键作用。在地下水中，Vogesella、Bacillus、Rheinheimera、Flavobacterium 和 Candidatus_Nitrotoga 与 NO₃^- 含量相关。在土壤中，PLTA13、NB1-j、Subgroup 17、GAL15 和 MB-A2-108 也与 NO₃^? 含量相关。地下水中主要的微生物类群主要受温度（T）、溶解氧（DO）、氧化还原电位（Eh）和总有机碳（TOC）的影响。在土壤中，主要的微生物群落主要受 TOC 和碳氮比（C/N）的调控。基于功能预测，与 DNRA 途径相关的功能基因显示出相对较高的预测丰度，表明这些环境中 DNRA 过程具有很强的潜力。在地下水中，这种潜力在硝酸盐浓度较高时更为明显；而在土壤中，杨树林具有最高的 DNRA 潜力。基于这些发现，我们构建了一个概念模型。通过整合水化学和微生物学方法，本研究加深了对硝酸盐生物地球化学过程的理解，并为地下水质量管理和可持续地下水开发提供了理论支持。

引言

随着工业和农业经济的快速发展，地下水污染已成为一个日益严重且受到公众高度关注的问题。在各种污染物中，硝酸盐污染对含水层系统构成了严重威胁（Zhang 等，2025）。由于其在高地下环境中的高移动性和化学稳定性，硝酸盐已成为当代含水层中的主要污染物（Ding 等，2024）。全球范围内，农业活动和城市化导致的过量氮输入扰乱了自然氮循环，导致地下水中硝酸盐普遍富集，水质长期恶化（Mateo-Sagasta 等，2018）。在胡坨河流域的冲积扇进行的监测显示，2022-2023 年期间浅层非承压含水层中的硝酸盐浓度范围为 20.71 至 505.31 mg/L。北部地区的平均硝酸盐浓度达到 179.42 mg/L，超标率为 76%；而南部地区的平均浓度为 6.23 mg/L，60% 的样本超过了监管阈值（Sun 等，2023）。大量研究表明，过量接触硝酸盐与甲状腺疾病、胃癌、食管癌、结直肠癌和高铁血红蛋白血症的风险增加有关，从而对人类健康构成严重威胁（Liang 等，2025；Martínez 等，2017）。此外，硝酸盐浓度升高还会破坏水生生态系统，对生物多样性产生不利影响（Wear 和 Thurber，2015）。因此，研究控制硝酸盐行为的生物地球化学机制对于有效的地下水质量管理和长期环境可持续性至关重要。

硝化作用、反硝化作用以及硝酸盐还原为铵（DNRA）是控制硝酸盐命运的主要生化过程（Wang 等，2024）。在有氧条件下，氨被氧化为亚硝酸盐，由于其不稳定性，亚硝酸盐迅速转化为硝酸盐。在还原条件下，这一过程则相反。氧化还原条件是氮物种转化的关键限制因素。诸如铁和锰等氧化还原敏感元素、氧化还原电位（Eh）和溶解氧（DO）等因素在此过程中起着重要作用。此外，温度（T）、pH 值、总氮（TN）和抑制物质浓度等环境指标也会影响硝化菌和反硝化菌的生存条件，从而影响氮的生物地球化学过程。

微生物是氮循环的主要驱动者，介导着同化、氨化、硝化、反硝化、厌氧铵氧化和固氮等各种转化过程（Kuypers 等，2018；Zhang 和 Lv，2021）。因此，研究微生物群落是揭示氮循环过程的关键。分子生物学技术，特别是 16S rRNA 基因测序结合宏基因组分析，是表征土壤和地下水中微生物群落的高频方法。16S rRNA 测序提供了关于群落结构的信息，有助于评估微生物多样性和丰度（Wang 等，2017b）。Zhang 等人使用 16S rRNA 测序研究了郊区地区微生物类群和氮相关功能对硝酸盐浓度升高的响应（Zhang 等，2023）。结果表明，硝酸盐浓度升高会减少微生物群落的丰度，表明高硝酸盐水平具有抑制作用。宏基因组测序能够对整个微生物群的 DNA 进行高通量分析，从而比基于 16S rRNA 的分析更全面地探索基因内容和功能潜力（Xiu 等，2022）。Maruyama 等人对三个地点的地下水微生物群落进行了宏基因组分析，鉴定出参与氮代谢的功能基因，表明环境因素影响氮代谢——这一发现为该研究提供了关于氮转化过程的见解（Maruyama 等，2024）。

华北平原拥有世界上最大的地下水沉降锥，石家庄地区是该区域内地下水过度开采的典型区域。2015 年，石家庄被省政府指定为地下水过度开采综合管理的试点城市。2015 至 2022 年间，该地区的地下水位平均回升了 9.99 米（Yang 等，2022）。在水位回升期间，较高的地下水位缩短了硝酸盐从表层土壤向含水层的迁移路径，从而增强了硝酸盐从非饱和带渗入含水层的过程（Basu 等，2022）。这种水文回升使硝酸盐从非饱和带-含水层系统的通量增加了 44.4%（Zang 等，2022）。水位波动改变了生物地球化学环境和氮转化过程（Zuo 等，2023）。在石家庄平原水位上升的背景下，一个关键问题是：这些生物地球化学过程背后的转化机制是什么？近年来，关于石家庄地下水和土壤中硝酸盐污染的研究很多，主要集中在其来源、命运、影响因素、空间分布、水化学特征、富集模式、健康风险评估、土地利用影响、对地下水的影响以及地下水储量与硝酸盐水平之间的关系（Gan 等，2022；Liu 等，2024；Min 等，2021；Shen 等，2021；Wang 等，2017a；Xiao 等，2022；Zhang 等，2015）。然而，专门研究硝酸盐生物地球化学机制的研究仍然有限。为此，本研究聚焦于石家庄平原，以阐明硝酸盐的生物地球化学机制。为了填补这一研究空白，我们提出了一种综合的水化学-微生物分析框架——一种用于过度开采地区研究的新方法论，旨在探讨地下水恢复背景下的硝酸盐生物地球化学机制。我们假设，在石家庄平原地下水恢复的背景下，硝酸盐浓度梯度是微生物群落分布的关键驱动因素。研究目标如下：（1）确定土壤和地下水中硝酸盐的来源；（2）研究微生物群落及其与环境因素的关系；（3）阐明石家庄平原地下水和土壤中硝酸盐的生物地球化学过程。

研究区域

研究区域

石家庄是河北省的行政中心，位于中国北部，面积达 14,530 平方公里。它东临渤海，西靠太行山脉，北接北京和天津，南邻太原。研究区域包括石家庄市区以及高城区、栾城区、赵县、晋州市、武吉县、深泽市、新济市和新乐市

样品采集与处理

2024 年共采集了 47 个环境样品，包括 16 个来自钻孔的地下水样品和 31 个来自非饱和带的土壤样品。现场测试了温度（T）、电导率（EC）、pH 值、氧化还原电位（Eh）和溶解氧（DO）等参数。在实验室中，分析了总氮（TN）、NO₃^?、总锰（Mn）和总铁（Fe）的浓度。离子色谱法用于测量 NO₃^?，方法检测限为 0.016 mg/L，定量限为 0.064 mg/L。

地下水和土壤中硝酸盐的来源

构建了 SO₄^2-/Na⁺-NO₃^-/Na⁺ 和 NO₃^-/Na⁺-Cl^-/Na⁺ 的离子比率图，以确定硝酸盐的来源（图 2）。如图 2a 所示，大多数样品集中在工业活动区域，少数样品分布在农业活动区域。图 2b 显示，更多样品位于农业活动区附近，也有部分样品位于市政污水区。图 2a 和 2b 表明，地下水中的硝酸盐污染受

局限性与展望

氮和氧同位素是识别硝酸盐来源和阐明生物地球化学过程的关键指标。然而，本研究未包含同位素分析，这限制了对硝酸盐来源的精确识别及其生物地球化学转化的详细评估。此外，硝酸盐的生物地球化学转化受到多种因素的影响，包括降水量、地下水流速、水力梯度和颗粒大小等

结论

本研究整合了环境因素和微生物数据，阐明了石家庄平原地下水中硝酸盐的生物地球化学机制——华北平原典型的过度开采区域。研究表明，地下水中的硝酸盐主要来源于工业废水、市政污水以及农业肥料和农药的使用，而土壤中的硝酸盐主要来源于有机物输入及其综合效应

CRediT 作者贡献声明

周亚红：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，方法论，调查，资金获取，正式分析，概念化。刘阳：撰写——初稿，验证，方法论，数据管理，概念化。季佳云：撰写——初稿，可视化，验证，软件使用，数据管理。邢秋霞：撰写——初稿，可视化，项目管理，方法论，调查，正式分析，数据管理，概念化。王丹：

未引用的参考文献

Quoie Jr 等，2024；van Grinsven 等，2022；Zhang 等，2025。

利益冲突声明

? 作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到了河北省自然科学基金（D2022403016）、河北省自然科学基金（D2025403076）、河北省教育厅研究生创新能力培训项目（CXZZSS2025103）、河北地质大学学生研究项目（KAG202504）以及河北省水资源可持续利用与产业结构优化协同创新中心（XTZX01）的支持。作者感谢匿名审稿人的帮助