《Journal of Hydrology》：Molecular-level source contribution of dissolved organic matter in a typical plateau lake using end-member mixing analysis based on spectroscopic, stable isotope and molecular fingerprint
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•提出了一种改进的DOM来源贡献量化方法。•雨季时DOM的腐殖化和氧化程度更高，而旱季则更多发生还原反应。•在典型样本中成功鉴定出了独特的分子标记物。•将分子特征纳入simmr模型后，提升了该模型对来源的量化能力。•旱季时主要污染来源为粪肥，雨季则为农业径流。引言有机质是一种由天
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提出了一种改进的DOM来源贡献量化方法。
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雨季时DOM的腐殖化和氧化程度更高，而旱季则更多发生还原反应。
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在典型样本中成功鉴定出了独特的分子标记物。
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将分子特征纳入simmr模型后，提升了该模型对来源的量化能力。
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旱季时主要污染来源为粪肥，雨季则为农业径流。
引言
有机质是一种由天然大分子物质构成的复杂且多分散的混合物，存在于水环境中时以溶解态、颗粒态或胶体态存在（Artifon等人，2019；Chen等人，2025a）。其中溶解性有机质占比超过90%，是活性最高的组分，在调节微生物代谢、养分循环以及水生生态系统中的污染物传输过程中起着核心作用（Liu等人，2025；Zhang等人，2026；Zhao等人，2025）。DOM浓度是评估水体有机污染程度的关键指标，因此成为环境地球化学、环境科学与工程以及湖沼学等领域的研究重点（Liu等人，2025；Orlova等人，2024）。近年来，尽管全球范围内的污染控制措施使得地表水质量整体有所改善，但某些水体的有机质浓度仍在上升（Freeman等人，2001）。这一趋势在东亚、北欧和北美部分地区都有体现，持续的有机污染在某些情况下甚至导致水质标准难以达标（Evans等人，2005；Jiao等人，2021；Skjelkv?le等人，2001）。这些现象促使人们开始研究哪些有机化合物正在不断积累以及它们的潜在来源，这类问题也引发了科学界和监管机构的广泛关注。
为了解答这些关键问题，有必要结合化学分析方法和来源归属技术来对有机成分进行特征分析。目前普遍认为，湖泊中的DOM主要来自两种来源：外源输入和内源生成（Gan等人，2021；Hawkes等人，2015；Toming等人，2013）。外源DOM通过河流、地下水以及地表径流从周边陆地进入湖泊，其主要成分是来自土壤和植物残体分解后的腐殖质，这类物质富含难以降解的芳香族化合物，使得水体具有明显的陆地特征（Cao等人，2025；Zhou等人，2022）。相比之下，内源DOM是在湖泊内部产生的，它来源于浮游植物、附生生物以及细菌的代谢活动（如排泄物和细胞裂解），这类DOM通常更易生物降解，富含蛋白质和碳水化合物类物质（Bertilsson和Jones，2003）。这两种外部和内部来源的平衡形成了具有特定特征的DOM池，既决定了湖泊的生态状况，也带来了不同的管理挑战。以陆地输入为主的湖泊通常含有富含芳香环和缩合结构的腐殖质，这类物质会使水体颜色加深，进而降低塞克奇深度（Zhao等人，2024）。而以内部生成为主的湖泊则含有更多可生物降解的DOM，这类DOM会促进微生物呼吸作用，可能导致水体缺氧（Zhou等人，2025）。由于不同来源的DOM表现出的特性差异极大，仅通过总体浓度无法全面理解其在环境中的作用。因此，要明确DOM的来源及其反应性，就需要将其中的各个组分与其对应的来源对应起来。
最初，光学和同位素示踪技术为分析DOM的来源和组成提供了定性或半定量的方法，包括基于荧光的指数如荧光指数和生物指数，以及UV–Vis参数如254纳米处的特定紫外吸收值（SUVA254）（McKnight等人，2001）。随后，稳定的碳同位素如δ13C-DOC被引入作为相对保守的补充示踪剂，与光学参数结合使用时能够进一步提升来源区分的准确性（Jeon等人，2024）。这些方法虽然有助于判断DOM的来源，但在处理复杂水系统中多个相似典型样本的相对贡献时仍显不足（Hansen等人，2016）。此后，基于质量平衡和典型样本混合概念，人们发展出了定量来源归属方法（Song等人，2019）。在这些方法中，典型样本混合分析成为了代表性框架，而后又出现了IsoSource方法，用于处理潜在来源数量超过可用示踪剂数量的情况（Derrien等人，2018；Lee等人，2019；Wen等人，2020）。早期的确定性混合方法难以应对典型样本特征的变化以及混合测量中的不确定性。贝叶斯混合模型通过将这两种不确定性都纳入到来源贡献的后验估计中，解决了这些问题（Moore和Semmens，2008；Parnell等人，2013）。近期的研究越来越多地将光学指数和稳定同位素等互补示踪剂整合到EMMA或贝叶斯框架中，这有助于提高在复杂且受人类活动干扰的流域中区分DOM来源的精度（Kim等人，2023）。尽管取得了这些进展，模型性能仍然对示踪剂的选择极为敏感，而示踪剂的选择往往仍依赖经验判断，此外候选示踪剂之间的共线性也会进一步影响模型效果。另外，现有的大多数框架仍然主要依靠整体的光学和同位素参数，很少结合分子层面的观测数据，这使得难以准确描述DOM进入水生系统后所经历的生物地球化学变化过程。
因此，本研究旨在优化贝叶斯来源归属模型，以便量化洱海中的有机污染来源。研究目标包括：（1）分析湖泊DOM的季节性光谱和分子特性；（2）识别潜在典型样本的分子特征，并构建优化的混合模型；（3）量化不同来源在季节变化中对湖泊DOM池的贡献程度。希望通过这项研究，为了解高原湖泊的有机污染来源提供依据，从而为针对性的流域管理提供支持。
章节要点
研究区域
洱海位于中国云南省，地理坐标为北纬25°36′–25°58′，东经100°05′–100°17′，是该地区的第二大湖泊，也是重要的生态资源（图1）。洱海处于一个构造洼地中，海拔约为1970米，西侧为苍山，东侧为大理平原。洱海面积约为250平方公里，为当地的农业、生活用水以及旅游业提供了重要水源（Zhang等人，2021）。
DOM的水质与光谱特性
从旱季到雨季，CODMn和TSI数值均有所上升（图S2d、图S2e），而pH值和溶解氧则显著下降，这说明雨季时洱海的水质状况明显恶化（图S2及补充结果2.1）。PARAFAC分析共识别出三种荧光成分：一种来自浮游植物的类色氨酸成分（C1），一种陆地来源的类腐殖质成分（C2），还有一种疏水的陆地来源的类富里酸成分（C3）（图3a）（Cohen）
湖泊水中DOM组成的季节性变化
在旱季，较弱的水文冲刷以及可能更长的有效水体停留时间，使得湖泊内的生物过程能够对DOM的组成产生更大影响（Boodoo等人，2020）。更长的停留时间为生物的生成和消耗活动提供了更多机会，从而改变湖泊中DOM的组成，不过DOM是否最终会积累下来，还取决于水体中的营养条件以及同时存在的去除过程（Du等人，2021；Evans等人，2017）。因此，
结论
本研究构建了一个基于分子特征的贝叶斯框架，用于分析洱海中DOM的来源。尽管在两个季节中，类腐殖质成分以及归为木质素结构的分子形式都占主导地位，但洱海中的DOM仍存在明显的季节性差异。旱季时，DOM的光学特征更为“新鲜”，分子组成更具还原性，CHO类分子的比例更高。而雨季时，DOM的腐殖化程度更高，具有更强的光学芳香性，其
CRediT作者贡献说明
程云轩：撰写——初稿、可视化、方法学、研究实施、正式分析、数据整理、概念构建。刘莎莎：撰写——审阅与编辑、监督、项目管理、资金申请、概念构建。傅睿：研究实施、正式分析、数据整理。任毅：研究实施、数据整理。张宇轩：研究实施、正式分析。尹子文：研究实施、正式分析。吴凤昌：撰写——审阅与编辑、监督、项目
利益冲突声明
作者声明不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益冲突或个人关系。
致谢
本研究得到了中国国家自然科学基金（编号：42577253、42230713）以及中国国家重点研发计划（编号：2023YFC3210200、2022YFC3201902）的支持。
程云轩|刘莎莎|傅睿|任毅|张宇轩|尹子文|吴凤昌
