溶解性有机质（dissolved organic matter, DOM）是一类由多糖、蛋白质和木质素等多种活性有机物组成的复杂非均质混合物^[1], 由醛、氨基、羧基、酯、羟基、酮和酚等多种官能团组成, 具有丰富的有机种类和化学结构, 被认为是地球上化学活性最高的有机物之一^[2]. DOM降解会促进水体养分释放, 加剧水体富营养化, 进而影响水生生态系统^[3]；同时, 自然和人为活动引起的富营养化会使得DOM转化为更难降解的分子结构, DOM也能够与多种污染物结合并改变污染物的形态和毒性^[4]. Liang等^[5]对长江流域中DOM参与的重金属分布和风险进行了评价, 发现DOM会促进沉积物中金属的释放, 长江中下游DOM含量和芳香性较高, 其砷、镉和锑的浸出风险也较高.

DOM中具有许多发色基团和荧光基团^[6], 紫外-可见吸收光谱（UV-Vis）和三维荧光光谱是表征DOM的重要方法. 已有研究认为, DOM在280 nm处的紫外吸光度与分子量大小呈正相关, 在254 nm处DOM的吸光度值与芳香性碳含量和腐殖化程度呈正相关^[7]. 三维-激发发射荧光光谱（3D-EEMs）的研究有普通寻峰法（peak picking）、平行因子分析（PARAFAC）和荧光区域积分（FRI）等方法. PARAFAC和FRI的分析简便且适用于多变量的数据分析, 可以克服样品中单个荧光组分的异质性困难^[8]. 李海斌等^[9]采用UV-Vis与EEMs为工具, 并结合PARAFA和FRI对南漪湖上覆水DOM的光谱进行分析, 显示该湖泊DOM具有腐殖化程度较低及强自生源特征, 且水体受到人为因素影响.

长江是世界第三大河流, 连接陆地和海洋生态系统, 不断地将陆地中的碳运输至海洋中, 在碳循环中发挥重要作用^[10]. 长江流域人类活动频繁且分布不均, 人类活动导致长江流域存在重金属、微塑料、多环芳烃等污染物富集以及水体富营养化等一系列环境问题^[11]. 长江DOM的运移主要与温度、河道流量和降水有关, 受异源影响强烈^[12]. 长江流域支系众多, 以往研究多集中于现有水文站、入海口和短距离支干流^[13], 在不同程度的人为扰动下, DOM在长距离空间尺度的分布和运移尚不清晰. 因此, 有必要对在长距离运移下整个长江流域DOM的含量、组分特征和来源进行更精确的调查. 本研究系统采集长江流域干支流及湖泊水体样品, 利用紫外吸收光谱技术、三维荧光光谱技术结合荧光区域积分（FRI）和平行因子分析（PARAFAC）, 分析长江上中下游DOM有机碳浓度、光谱参数和荧光组分, 解析长江流域DOM空间分布特征, 探讨其组分丰度、来源和物质组成, 以期为长江流域水环境管理和保护决策提供依据.

长江发源于青海省唐古拉山, 在上海市崇明岛附近汇入东海, 全长约6 300 km, 流域面积180万km², 占国土面积的18.8%. 长江源至宜昌为长江流域的上游（约4 504 km）；宜昌至湖口为中游（约955 km）；湖口至长江入海口为下游（约938 km）（图 1）. 长江流域土地利用类型主要为林地、耕地和草地, 三者占流域总面积的90%以上, 水域、城镇及其它未利用土地所占比例不足10%^[14], 上中下游土地利用类型差异较大, 与各地的空间格局有关. 流域多年平均降水量1 090~1 100 mm, 平均气温12~14℃, 平均年蒸发量618~622 mm^[15]. 流域东西跨度大, 地势西高东低, 存在山地、高原、丘陵、盆地和平原等多种地貌类型^[16], 因此多种季风气候十分典型, 降水分布不均匀, 水文气象要素空间差异显著.

图 1

Fig. 1

长江源至宜昌为长江流域的上游, 宜昌至湖口为中游, 湖口至长江入海口为下游 图 1 采样点示意 Fig. 1 Sampling sites

于2023年3~4月长江流域以青海省曲麻莱县通天河下为起始采样点, 至江苏省东太湖为止, 囊括长江整个干支流及周边湖泊, 跨越云南和四川等14个省份, 共计采集84个样品（图 1）, 其中, 上、中、下游分别采集44、29、11个样品, 采样深度为水下0.2~0.5 m, 每个样点采取3个平行样. 采集的水样采用法国PONSEL多参数水质分析仪现场测定其pH、水样温度和电导率（EC）, 精度分别为0.01pH单位、0.01℃和1 μS·cm^-1.

采用总有机碳分析仪（TOC-L岛津, 日本）差值法测定水体中DOC浓度, 总氮（TN）和总磷（TP）采用分光光度法测定. 使用TU-1901双光束紫外可见分光光度计（普析, 北京）对DOM样品的紫外-可见吸收光谱进行扫描, 扫描范围为200~800 nm, 间隔1 nm；石英试管路径长度为1 cm, 以超纯水为空白. DOM样品的EEM数据使用F4600荧光光谱分析仪（HITACHI, 日本）测量, 以超纯水为空白. 激发（E_x）和发射（E_m）扫描分别为200 ~ 450 nm（间隔5 nm）和250 ~ 550 nm（间隔1 nm）. 所有荧光强度最终归一化为拉曼单位（ru）^[17]. 常用紫外光谱参数包括254、260和280 nm处的紫外吸光度与DOC浓度之比（SUVA₂₅₄、SUVA₂₆₀、SUVA₂₈₀）和275~295 nm波长范围内的光谱斜率（S_275-295）. 荧光光谱参数包括荧光指数（FI）、生物源指数（BIX）和腐殖化指数（HIX）^[18], 计算方法及表征含义见表 1. 根据不同位置的荧光峰, 可将三维荧光光谱分为5个区域, 分别对应酪氨酸类蛋白质、色氨酸类蛋白质、类富里酸、溶解性微生物代谢产物和类腐植酸这5类物质^[19~21], 具体见表 2.

表 1 (Table 1)

表 1 荧光特征参数及其含义1） Table 1 Fluorescence characteristic parameters and their meanings 参数 计算方法 表征含义 FI Ex = 370 nm, Em为450 nm与500 nm的荧光强度比值 表征水体DOM中有机质的来源 HIX Ex = 254 nm, Em为435~480 nm与300~335 nm的荧光强度平均值的比值 反映水体DOM腐殖化程度 BIX Ex = 370 nm, Em为380 nm与430 nm的荧光强度比值 表征DOM自生源相对贡献 1）改自文献[17, 18]

表 1 荧光特征参数及其含义1） Table 1 Fluorescence characteristic parameters and their meanings

表 2 (Table 2)

表 2 荧光区域积分法区域对应成分1） Table 2 Fluorescence region integration (FRI) method corresponding components 区域 范围 成分 荧光区域积分 Ⅰ区（PⅠ） Ex: 200~250 nm, Em: 280~330 nm 酪氨酸类蛋白质 Ⅱ区（PⅡ） Ex: 200~250 nm, Em: 330~380 nm 色氨酸类蛋白质 Ⅲ区（PⅢ） Ex: 200~250 nm, Em: 380~550 nm 类富里酸 Ⅳ区（PⅣ） Ex: 250~340 nm, Em: 280~380 nm 溶解性微生物代谢产物 Ⅴ区（PⅤ） Ex: 250~400 nm, Em: 380~550 nm 类腐植酸 1）改自文献[19 ~ 21]

表 2 荧光区域积分法区域对应成分1） Table 2 Fluorescence region integration (FRI) method corresponding components

采用Matlab R2022a分析处理紫外和荧光光谱数据；使用Origin 2023b进行图形绘制；采用SPSS 26.0统计分析软件进行平均值（Mean）和标准差（SD）的计算、Pearson相关性分析等. 根据Yang等^[22]的数据与方法, 将土地利用类型分为耕地、林地、灌木、草地、水体、雪地、荒地、建筑用地和湿地这9个土地利用类型, 使用ArcGIS 10.8对研究区84个样点进行半径5km的缓冲区分析, 使用FRAGSTATS 4.2计算各板块所占景观类型比例（PLAND）, 由于长江流域雪地、荒地等土地利用类型覆盖较少^[23], 因此, 在相关性分析中, 除耕地、林地、水体及建筑用地之外的土地利用类型归为其他, 采样点分布图利用ArcGIS 10.8软件绘制, 国内生产总值（GDP）数据取自国家统计局（https://www.stats.gov.cn/）.

长江流域ρ（DOC）范围为0.95 ~ 6.80 mg·L^-1[Mean±SD为（3.17±0.95）mg·L^-1], 低于世界河流平均水平（5.2 mg·L^-1）^{[24, 25]}；相较于其它世界较大河流（表 3）, 如尼罗河（5.15 mg·L^-1）和刚果河（6.8 mg·L^-1）^[26], 长江流域DOC浓度较低. 长江上、中、下游ρ（DOC）分别为（2.75±0.75）、（3.24±0.43）、（4.83±0.80）mg·L^-1, 从上游长江源至下游河口, DOC浓度逐渐增大, 下游DOC浓度最高（图 2）. 长江流域的DOC与中国黄河的DOC具有相似的分布趋势, 反映了水流对碳的积累, 也可能与沿岸的土地利用类型有关^[27]. 上游地区的土地利用类型主要为耕地、林地、灌木和草地, 水中DOM主要来自于高等植物的枯枝落叶及其降解产物等陆源输入, 受人类活动影响不大^[28]. 中游地区以林地和耕地为主, 下游地区城市化程度较高, 人类活动剧烈, 因而导致较高的DOC浓度.

表 3 (Table 3)

表 3 世界主要河流流域面积和DOC浓度 Table 3 Watershed areas and DOC concentrations of the major rivers of the world 河流名称 流域面积×103/km2 ρ（DOC）/mg·L-1 文献 长江 1 794 ≈3.17 本研究 亚马逊河 5 854 1.6~6.8 [29] 尼罗河 3 250 ≈5.15 [26] 密西西比河 3 203 3.7~9.7 [30] 黄河 894 ≈2.92 [31] 刚果河 3 699 ≈6.8 [25] 世界平均水平 —1） 5.2 [25] 1）“—”表示暂无数据

表 3 世界主要河流流域面积和DOC浓度 Table 3 Watershed areas and DOC concentrations of the major rivers of the world

图 2

Fig. 2

（a）DOC浓度分布, （b）上、中、下游DOC浓度平均值；AA表示二者之间不具有显著性差异, AB表示具有显著性差异 图 2 DOC含量空间分布特征 Fig. 2 Spatial distribution characteristics of DOC content

紫外-可见光谱参数在长江流域空间尺度上的变化如图 3所示. SUVA₂₅₄为波长254 nm处的吸收指数与DOC浓度的比值, 通常表征DOM的芳香化程度及其芳香族物质的组成^[7]. 长江流域上、中、下游SUVA₂₅₄值分别为0.13~5.53、0.97~5.43、0.85~3.36 L·（mg·m）^-1, 平均值分别为（1.31±1.03）、（3.01±1.30）、（2.19±0.88）L·（mg·m）^-1. 长江上游的SUVA₂₅₄值明显低于中下游, 中游最高, 这表明中游的DOM芳香化程度最高, 有机质往往更难被分解和利用^[32]. SUVA₂₆₀为波长260 nm处的吸收指数与DOC浓度的比值, 通常表征DOM中疏水性成分含量^[7]. 上、中、下游的SUVA₂₆₀值分别为0.18~5.32、0.91~5.52、0.80~2.95 L·（mg·m）^-1, 平均值分别为（1.12±1.11）、（2.81±1.25）、（2.01±0.77）L·（mg·m）^-1. 中游的SUV₂₆₀的值较高, 疏水性有机质含量较高, 上游DOM分子的疏水性最弱. SUVA₂₈₀为波长280 nm处的吸收指数与DOC浓度的比值, 通常与DOM的分子量成正比^[32]. 上、中、下游的SUVA₂₈₀值分别为0.19~4.29、0.91~5.69、0.55~2.20 L·（mg·m）^-1, 平均值分别为（1.00±0.77）、（2.15±0.85）、（1.41±0.57）L·（mg·m）^-1. 中游的SUVA₂₈₀值最高, 表明中游水域的DOM相对分子质量较大, 下游次之, 上游最小. 上中下游DOM的芳香化程度、分子疏水性以及相对分子质量呈相似趋势, 都在中游呈富集状态.

图 3

Fig. 3

ABC表示上、中、下游光谱参数的显著性差异；同一张图中, 相同大写字母表示不具有显著性差异, 不同大写字母表示具有显著性差异 图 3 紫外-可见光谱参数 Fig. 3 UV-vis spectral parameters

吸收光谱曲线斜率（S）也是紫外光谱中的重要信息, S_275-295是光谱波长为275~295处的斜率, 能够提供DOM组成特征的信息, 通常与分子量大小呈反比^[33]. 也有研究表明S_275-295能够反映沉积物中腐植酸的变化情况, S_275-295会随着腐殖质中陆源组分与内源组分比值的减小而增大^[34]. 上、中、下游S_275-295的值分别为3.00~42.33、12.69~25.07、14.19~44.65 μm^-1, 平均值分别为（19.89±9.36）、（17.36±3.36）、（26.15±8.04）μm^-1. 上游样点从青海省至湖北宜昌, 地域跨度较广, 因此上游地区S_275-295的值范围跨度较大, 中游和下游S_275-295的值较为集中. 其中下游S_275-295的平均值最高, 相对分子质量较小, 这可能与长江下游地区频繁的人类活动所导致的水体富营养化有关. 下游地区ρ（TN）和ρ（TP）平均值分别为3.35 mg·L^-1和0.19 mg·L^-1, 高于上游（1.46 mg·L^-1和0.08 mg·L^-1）和中游（2.84 mg·L^-1和0.13 mg·L^-1）, 水体富营养化严重. 下游富营养化水体中藻源性有机质增加, 从而导致陆源组分与自生源组分比值的减小^[35], 使得S_275-295的值增大.

长江流域DOM的荧光光谱参数空间变化如图 4所示. 荧光指数（FI）通常用来表征DOM的来源和降解程度^[18]. 有研究表明, 当FI < 1.4时, DOM主要为陆源输入, FI大于1.9时, DOM主要为自生微生物源输入^[20]. 长江上游地区FI值为1.32~1.98, 平均值为1.59±0.17；中游为1.13~1.86, 平均值为1.63±0.15；下游为1.36~1.85, 平均值为1.57±0.14. 总体上, FI值在1.4~1.9之间, 可见上、中、下游水体中的DOM都受到自身微生物源和陆源的共同作用.

图 4

Fig. 4

图 4 长江上、中、下游DOM荧光光谱参数 Fig. 4 DOM fluorescence spectral parameters in the upper, middle, and lower reaches of the Yangtze River

腐殖化指数（HIX）通常用来表征DOM的腐殖化程度, HIX的数值越大, DOM的腐殖化程度越高、稳定性越强、结构也更复杂^[24]. 有研究指出, 当HIX的值小于4时, DOM的腐殖化程度较弱, 主要表现出自生源特征；当HIX在4~6之间, DOM属于强腐殖质特征和微弱的新近自生源^[8]；当HIX值处于6~10区间, DOM表现出强腐殖化程度和微弱的自生源特征. 下游地区HIX值最低, 为0.29~5.11, 平均值2.26±1.75, 相较于上游和中游, 下游DOM的腐殖化程度较低, DOM来源主要为自生源. 中游HIX值为1.92~9.48, 平均值为4.25±2.12, 相较于上游和下游, 中游地区有着较高的物种多样性, HIX普遍较高, 主要表现为强腐殖质特征和微弱的新进自生源, DOM稳定性较高, 结构也更复杂.

生物源指数（BIX）能够反映DOM自生源的相对贡献. 有研究表明^[36], BIX值在0.6~0.8之间时, 指示DOM主要为外来陆源输入或者受人类影响较大, 自生源贡献较少；当BIX值处于0.8~1.0区间时, 说明DOM表现出较强的自生源特征；大于1.0时则为生物或者细菌活动产生, DOM降解程度高^[8]. 长江上、中、下游的BIX值分别为0.41~1.30、0.75~1.22、0.93~1.53, 平均值分别为0.78±0.20、0.98±0.12、1.18±0.17. 上游地区BIX值最低, DOM主要来自上游沿岸植物的陆源输入, 下游地区BIX值最高, DOM降解程度高, 自生源特征明显, 受微生物活动的影响显著^[24].

采用荧光区域积分（fluorescence region integration, FRI）法分析DOM的成分信息, 根据不同位置的荧光峰, 可将三维荧光光谱分为5个区域, 分别对应：酪氨酸类蛋白质、色氨酸类蛋白质、类富里酸、溶解性微生物代谢产物和类腐植酸这5类物质^[21], 通过区域荧光积分法（FRI）分别计算出上中下游DOM不同成分的相对丰度, 结果如图 5所示. 长江流域DOM中的P_Ⅴ（类腐植酸）相对丰度最高, 平均相对丰度为（60.77±8.54）%, 其次分别为为P_Ⅲ（类富里酸）、P_Ⅳ（溶解性微生物代谢物）和P_Ⅱ（色氨酸类蛋白质）, 平均值分别为（16.60±2.04）%, （9.44±4.49）%和（8.66±2.22）%, P_Ⅰ（酪氨酸类蛋白质）的相对丰度最低, 平均值为（4.44±2.45）%.

图 5

Fig. 5

图 5 荧光区域积分法得到的上、中、下游DOM各成分相对丰度 Fig. 5 Relative abundance maps of upstream, midstream, and downstream DOM components obtained by FRI method

在空间尺度上, P_Ⅰ和P_Ⅱ在下游的相对丰度最高[（5.83±3.06）%和（13.17±6.13%）], 中游最低[（3.04±1.48）%和（7.17±2.44）%）], 下游P_Ⅱ的相对丰度约为中游的2倍. P_Ⅰ和P_Ⅱ都属于类蛋白物质, 主要由水生生物或微生物的新陈代谢产生, 下游湖泊水体富营养化严重, 藻类和微生物频繁的代谢活动使得酪氨酸类蛋白质和色氨酸类蛋白质增加^[37]. 从上游至下游沿地表径流方向P_Ⅲ相对丰度逐渐降低, 分别为（17.27±2.10）%、（16.45±1.05）%和（14.40±2.34）%, 可能是运移过程中光催化氧化作用使得大分子的类富里酸转化为其它小分子物质^[38]. P_Ⅳ相对丰度在上游和中游差异不大, 分别为（9.06±3.35）%和（7.83±2.08）%, 在下游有明显涨幅[（15.22±7.89）%], 说明下游溶解性微生物代谢产物有所增加. P_Ⅴ在中游的相对丰度达到（65.51±5.47）%, 高于上游和下游. 类腐殖质一般是由地表径流携带的部分腐殖质和浮游动植物释放的有机物经细菌降解后产生^[39], 长江流域的中游物种多样性最高, 因此中游的类腐殖质相对丰度较高.

PARAFAC模型解析出3种荧光组分（C1、C2和C3）的基本信息, 如表 4所示. 各荧光组分谱图及载荷图如图 6所示.

表 4 (Table 4)

表 4 DOM中3种荧光组分特征1） Table 4 Characteristics of the three fluorescent components in the DOM 组分 Ex/Em / nm 荧光类型 主要来源 C1 255/425 UAC类腐殖质 湿地和森林（土壤和植物衍生的高分子化合物） C2 230（285）/340 类色氨酸 生物有机化合物的生产 C3 < 240（320）/420 UV类腐殖质 森林和湿地 1）括号内数值表示双激发峰的波长值；表内信息来自文献[21, 40, 41]

表 4 DOM中3种荧光组分特征1） Table 4 Characteristics of the three fluorescent components in the DOM

图 6

Fig. 6

图 6 PARAFAC模型分析出的3种荧光组分 Fig. 6 Three fluorescent components analyzed by the PARAFAC model

PARAFAC模型解析出的组分包括2个腐殖质组分（C1和C3）和一个类蛋白组分（C2）. C1（255 nm/425 nm）具有一个低激发峰和一个发射峰, 位于紫外区类腐殖质, 属于UAC类腐殖质, 主要来自于相对分子质量小, 荧光强度高的有机物^[21]. C3在 < 240 nm处和320 nm处具有双激发峰值, 发射峰很宽, 最大波长为420 nm. C1和C3主要来源于森林溪流和湿地水体中, 受高等植物枯枝落叶（陆源）影响显著^[40]. C2[230（285）nm/340 nm]包含两个激发峰和一个发射峰, 属于类色氨酸荧光物质, 主要来源于生物有机化合物的生产, 通常受自生源（本地微生物的代谢活动）影响, 与DOM中的羧基官能团有关^[41].

对所有样品组分的相对丰度进行分析, 使用最大荧光强度（F_max）表征各组分的相对含量, 结果如图 7.

图 7

Fig. 7

图 7 上中下游DOM各荧光组分相对丰度 Fig. 7 Relative abundance of fluorescent components in upstream, middle, and downstream DOM

整个流域各组分相对丰度差别不大, 分别为35.56%（C1）、33.30%（C2）、31.05%（C3）. 上游相对丰度最高的是组分C3（39.21%）, 其次分别为C1（31.13%）、C2（29.66%）, 上游水体中DOM主要来源于湿地和森林, 这与上游地区的土地利用类型主要为林地有关. 中游相对丰度最高的组分为C1（45.04%）, 其次分别为C2（31.28%）和C3（23.68%）. 下游相对丰度最高的组分是C2（53.00%）, 其次分别为C1（29.80%）和C3（17.20%）. 组分C2的相对丰度从上游至下游逐渐增加, 在下游有明显涨幅, 反映了微生物代谢和人类生产活动的增加, 这与下游地区密集的农业和城市活动有关^[42]. 总体上, 长江流域上游和中游地区以类腐殖质（C1+C3）占优势, 主要受陆源植物凋落物影响, 类蛋白质组分（C2）在下游地区占主导地位, 以自生源为主, 微生物的代谢活动以及人类干扰对下游DOM组分影响较大.

对84个样品的DOM组分和紫外、荧光光谱参数、水体基本理化性质和土地利用类型的景观类型比例等参数进行Pearson相关性分析（图 8）. pH与BIX指数存在显著负相关（P < 0.01）, BIX反映水体DOM的自生源特征, 主要表现为微生物生产活动, 而水体pH与微生物活动密切相关. DOC与C1和C2存在显著正相关（P < 0.01）, 类蛋白质组分（C2）对流域水体DOC浓度存在显著影响. C1和C2与pH呈现显著负相关（P < 0.01）, 说明pH与DOM组分存在反向同步性. TN和TP与SUVA₂₅₄、SUVA₂₆₀和SUVA₂₈₀呈显著正相关（P < 0.01）. 密集的农业和城市活动导致中、下游DOM的芳香化程度、疏水性分子、相对分子质量大小显著增加. C1、C2和C3与BIX存在相关性（P < 0.01）, 其中BIX与类蛋白质组分（C2）显著正相关, C2与HIX呈现显著负相关（P < 0.01）, 印证了类蛋白质组分主要来源于微生物的代谢活动, 而HIX主要反映有机质的陆源影响^[43]. 地区GDP与DOC浓度呈显著正相关（P < 0.01）, 说明不同地区的经济发展水平能够在一定程度上影响DOC浓度, 地区经济发展水平的提高可能会导致TOC浓度升高^[44]. 同时, GDP与S_275-295、C2、BIX、P_Ⅱ和P_Ⅳ等光谱指标显著正相关（P < 0.01）, 与P_Ⅲ和P_Ⅴ显著负相关（P < 0.01）, 可见人类活动造成地区经济水平的变化会引起水体DOM含量和性质的改变. PLAND林地和PLAND草地与SUVA254、SUVA260、SUVA280、C1和BIX显著负相关（P < 0.05）, PLAND耕地、PLAND水体以及PLAND建筑用地则相反, 与SUVA254、C1、C2以及BIX显著正相关（P < 0.05）. 以林地和草地为主的地区主要受自然活动影响, 受人类活动影响较少, 其与主要由农业生产和城市活动影响的地区的DOM光学性质差异较大, 可见土地利用类型也能够在一定程度上反映水体DOM的性质和变化^[45].

图 8

Fig. 8

1.pH, 2.EC, 3.TN, 4.TP, 5.DOC, 6.SUVA254, 7.SUVA260, 8.SUVA280, 9.S275-295, 10.C1, 11.C2, 13.FI, 14.HIX, 15.BIX, 16. PⅠ, 17. PⅡ, 18. PⅢ, 19. PⅣ, 20. PⅤ, 21.GDP, 22.PLAND耕地, 23.PLAND林地, 24.PLAND草地, 25.PLAND水体, 26.PLAND建筑用地, 27.PLAND其他, *表示P≤0.05, **表示P≤0.01；圆圈大小表示相关性强弱, 圆圈越大, 则相关性越强；色柱表示相关性系数范围, 越接近1或-1, 表明正/反相关性越强 图 8 常规水质指标与光谱特征参数相关性分析 Fig. 8 Correlation analysis of conventional water quality indicators and spectral characteristic parameters

（1）长江流域ρ（DOC）范围为0.95~6.80 mg·L^-1, 平均值为3.17mg·L^-1, 普遍低于世界其它较大河流. 从上游至下游, 水中DOC浓度呈上升趋势, 反映了水流对碳的积累. 上游土地利用类型主要为林地和山地, DOC浓度总体较低；下游DOC浓度最高, 主要与该区频繁的农业和城市活动有关.

（2）光谱特征参数表明, 长江流域DOM总体上受微生物源和陆源的共同作用. 上游DOM的BIX值最低, 主要受上游沿岸植物的陆源输入. 中游DOM腐殖化程度最高, DOM的稳定性较高, 结构也更复杂. 下游DOM自生源特征明显, 受微生物活动影响显著.

（3）长江流域DOM组分以类腐殖质为主导, P_Ⅴ类腐植酸相对丰度为60.77%, 类腐殖质组分（C1+C3）相对丰度为66.62%, 可知长江流域DOM主要来源于土壤和植物等凋落物, 受陆源影响强烈. 上游地区DOM以C3为主, 主要来源于森林和湿地, 受到强烈的陆源作用. 中游地区DOM以C1为主, 受到森林和湿地中土壤或者植物凋落物的影响, 与中游地区具有较高的物种多样性有关. 下游地区DOM以C2为主, 属于类蛋白质组分, 主要来源于微生物代谢以及频繁的初级生产活动.