2024, Vol. 45
过去50年, 长江流域城市化进程迅速加快, 区域GDP占全国比重超40%[1, 2]. 污染物排放也居我国领先位置, 长江经济带占20%的国土面积却承载着40%以上的废水排放量[3]. 流域水质明显恶化, 近些年水体氮、磷超标问题相对严重[2, 4], 长江2016年氨氮（NH4+-N）作为首要超标因子的国控断面占比为26%, 总磷（TP）为第一超标因子的国控断面占比33%[5]. 氮、磷营养水平与河流初级生产力[6]、鱼类健康[7]、藻华风险[8, 9]和河口海洋生态平衡[10, 11]等密切相关. 为有效控制水体氮、磷含量以及恢复长江流域生态环境, 国家采取了一系列措施, 如“三磷”整治[2]、长江入河排污口整治[12]和长江流域水土保持[13]等. 分析近些年长江水体氮、磷含量变化可以评估长江水质治理成效并为今后工作提供更为明确的指向. 水沙是河流污染物输移的重要载体, 研究河道内氮、磷迁移转换过程以及水沙变化对其影响对于河流水环境治理具有重要意义.
已有许多学者对长江流域氮、磷分布及其输移特征展开了广泛研究[14 ~ 16]. 俞洋等[14]于2019年9月采集长江中下游干流水样, 测定氮、磷浓度沿程变化趋势, 其研究表明总氮（TN）和TP浓度分别沿程下降和上升；赵晏慧等[15]分析指出, 2016~2020年长江中游大通湖和洞庭湖等6个典型湖泊水质明显改善, 但TN和TP仍是这些湖泊富营养化的最主要驱动力；Dai等[16]研究发现, 由于人口增加和大量使用化肥, 1960~2008年输送至长江口的溶解态氮、磷通量分别增加了约3倍和2倍. 在氮、磷输送影响因素方面, 氮、磷浓度和通量变化与水沙运动密切相关[17 ~ 19]. Li等[17]分析了三峡库区寸滩至秭归段干流流量与营养盐浓度的相关关系, 发现除NH4+-N外, 流量与TP浓度呈正相关；Zhou等[18]拟合了长江上游朱沱至坝前干、支流的颗粒态磷通量与输沙率数据, 两者具有良好的指数关系；郭朝臣等[19]研究指出, 长江流域NH4+-N通量与水量相关性较小. 以上现象主要归因于氮、磷的来源和赋存形态[20 ~ 22]. 长江NH4+-N主要来自工业和生活点源, 基本以溶解态存在[20, 21]；而TP更多来自农业面源, 其中一部分与泥沙结合的磷为吸附态磷[21, 22]. 综上, 现有研究更多集中在三峡库区河段、富营养化的支流和湖泊等污染更为明显的水域[15, 17, 18]；而对于长江中下游氮、磷污染负荷变化的研究分析较为不足, 尤其中游河段, 因为中游污染水平相对上游和下游较轻[5]；特别是三峡建库运行后, 大量泥沙滞留在水库内导致中游水沙与氮磷比显著改变而影响下游河口地区的水生态系统稳定[23 ~ 25]. 且目前对于建库后坝下游研究分析的时间序列通常较短[14, 15, 18, 19], 现场观测数据仅限于水体近岸表层采集[14, 22]；主要限制因素是长序列水质实测数据较难获取, 以及大江断面污染物监测不易开展等问题[26].
本文重点选取长江中游监利至汉口河段作为研究区, 采用近20年（2003~2020年）的实测断面平均NH4+-N和TP浓度数据, 分析干流与由支流入汇的NH4+-N和TP浓度及通量的时空变化特征；根据NH4+-N和TP通量与污染物浓度和水沙因素的相关性分析, 研究在高、中、低流量时期与二者主要相关的因素；探讨支流入汇和水、沙量变化等对NH4+-N和TP通量沿程变化的影响.
1 研究区域及资料方法 1.1 研究河段及监测断面长江中游上起宜昌、下至湖口, 途经宜昌、岳阳和武汉等经济中心城市, 全长955 km[27]. 本文研究区域为其中监利至汉口（JL—HK）河段, 长345 km[28]；流域内主要支流为洞庭湖和汉江, 二者分别于监利至螺山（JL—LS）段和螺山至汉口（LS—HK）段入汇. 研究段水文与水质监测站干流从上至下分布有监利（JL）、螺山（LS）和汉口（HK）站, 洞庭湖和汉江的出口分别有城陵矶（七里山, CLJ）站和仙桃（XT）站, 各监测断面位置见图 1.
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图 1 研究区域示意 Fig. 1 Sketch of the study area |
根据研究区主要超标环境因子, 重点选择氨氮（NH4+-N）和总磷（TP）进行污染物浓度和通量的时空分布特征分析[29, 30]. 本研究所用水文数据包括逐日的流量和输沙率, 水质数据为逐月的污染物[NH4+-N、TP、溶解氧（DO）和硝态氮（NO3--N）]浓度；资料均来源于长江水利委员会水文局和《长江水文年鉴》, 分析时段为2003~2020年. 研究区各监测站2005年的、监利站2003~2004年和2017年的, 城陵矶站2018年的以及仙桃站2011年的水质数据缺失. 各水质监测中心固定在每月上旬, 根据断面宽度布设1~3条采样垂线, 垂线上设置1~3个采样点, 参照《水环境监测规范》进行取样, 最终取污染物浓度的断面平均值[31].
1.2.2 分析方法（1）污染物通量计算方法 在实际工作中, 通常无法实现对河流污染物浓度和流量的同步监测, 水质监测频率远低于流量数据, 故只能获得污染物浓度在一定时段内的代表值[26, 32]. 长江各水文站水质监测通常为每月一次, 一年不超过12次. 分别采用式（1）和式（2）计算断面污染物月通量和年通量[21, 33].
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(1) |
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(2) |
式中, Fmi为河流断面污染物月通量, t·mon-1；Fa为年通量, t·a-1；100为单位换算系数；ci为第i月污染物浓度实测代表值, mg·L-1；Qi为第i月通过断面的径流量, 108 m3·mon-1.
（2）污染物浓度年均值计算方法 污染物浓度年均值等于断面污染物年通量与年径流量的比值, 计算公式为：
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(3) |
式中, 0.01为单位换算系数；其余符号含义同上式.
同理, 汛期（5~10月）和非汛期（1~4月及上年11~12月）污染物浓度的平均值即为汛期或非汛期全部月份断面污染物月通量之和与月径流量之和的比值.
（3）河段污染物通量差与支流入汇贡献率 定义河段水量差、沙量差和污染物通量差（ΔF）等于：出口断面的径流量、输沙量和污染物通量减去进口断面的；净水量差、净沙量差和污染物净通量差（ΔF净）则等于：水量差、沙量差和污染物通量差减去由支流入汇的径流量、输沙量和污染物通量. 计算公式分别为：
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(4) |
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(5) |
定义支流入汇对干流污染物通量贡献率为：
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(6) |
式中, F出口和F进口分别为出口和进口断面的径流量（108 m3·a-1）、输沙量（t·a-1）或污染物通量（t·a-1）；而F支为支流入汇的径流量（108 m3·a-1）、输沙量（t·a-1）或污染物通量（t·a-1）.
本文采用断面年径流量、年输沙量和污染物年通量来计算河段净水量差、净沙量差和污染物净通量差. 下文中, ΔF净（N）和ΔF净（P）分别表示NH4+-N和TP的净通量差；R支（N）和 R支（P）分别表示支流入汇对干流NH4+-N和TP通量的贡献率, 当下标为DT和HJ时, 分别代表洞庭湖和汉江. 若河段有两条及以上支流, 则F支为该河段全部支流入汇污染物通量的总和.
2 结果与分析 2.1 氮、磷浓度时空变化特征 2.1.1 氮、磷浓度时空分布近年来, 研究段干流氮、磷营养水平明显降低. 据图 2, 2003~2020年ρ（NH4+-N）和ρ（TP）的年均值范围分别为0.05~0.32 mg·L-1和0.06~0.19 mg·L-1；2020年干流JL、LS和HK站NH4+-N浓度年均值较2003年分别变化了7%、-64%和-67%（但2014年JL站NH4+-N浓度年均值较2003年变幅为-39%）, 以上断面TP浓度年均值则分别变化了-11%、-43%和-46%. 从各箱体图来看（图 3）, 汛期氮、磷浓度变化范围较非汛期的更小. 2003~2020年干流汛期ρ（NH4+-N）和ρ（TP）的变化范围分别为0.02~0.34 mg·L-1和0.07~0.19 mg·L-1；非汛期的则分别为0.07~0.44 mg·L-1和0.06~0.21 mg·L-1. 年内氮、磷浓度在汛期较低, 在非汛期相对较高. 干流3站汛期ρ（NH4+-N）的多年均值分别为0.22、0.05和0.05 mg·L-1, ρ（TP）的则分别为0.13、0.10和0.12 mg·L-1；各断面非汛期ρ（NH4+-N）的多年均值分别为0.23、0.13和0.13 mg·L-1, ρ（TP）的则分别为0.15、0.11和0.12 mg·L-1. 而长江径流集中在汛期输移, 进口JL断面汛期水量占全年水量达70%, 此时大水量对氮、磷营养盐稀释作用较强[22, 34].
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图 2 2003~2020年各断面NH4+-N和TP浓度年际变化 Fig. 2 Annual variations in NH4+-N and TP concentrations at different stations from 2003 to 2020 |
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各箱体数据样本量（n）为14~17 图 3 2003~2020年干流各断面NH4+-N和TP浓度逐月变化 Fig. 3 Monthly variations in NH4+-N and TP concentrations at different stations in the mainstream from 2003 to 2020 |
综上, NH4+-N浓度较TP浓度汛枯期差异更大. 从离子转化形态来看, NH4+-N属于耗氧污染物, 动水条件下研究段水体DO含量饱和, 利于硝化反应发生使还原态的NH4+-N转化为形态更稳定的NO3--N[35, 36]. 且汛期DO和NO3--N浓度分别较非汛期降低和升高（研究段干流汛期DO和NO3--N浓度的多年均值分别为7.67 mg·L-1和1.69 mg·L-1, 非汛期的则分别为9.68 mg·L-1和1.66 mg·L-1）, 这可能是汛期硝化作用较强, 消耗了更多的DO和NH4+-N[35]. 从污染来源来看, 研究段流域内工业、人口较为集中, 受点源排放影响更多的河流NH4+-N浓度明显有枯水期高于丰水期的特征[36]；而TP往往面源贡献大于点源, 以面源排放为主的污染物浓度一般具有丰水期高于枯水期的特点[21, 36], 但受两种污染来源及水量调节的影响, 研究段TP浓度年内变化相对较小.
长江JL-HK河段干流NH4+-N和TP浓度均有沿程先降低后升高的变化特点. 2003~2020年, JL、LS和HK站ρ（NH4+-N）的多年均值分别为0.22、0.07和0.08 mg·L-1, ρ（TP）的多年均值分别为0.13、0.10和0.12 mg·L-1（图 2）. 可见JL站NH4+-N浓度远高于下游断面的, 而TP浓度沿程变化相对不大.
2.1.2 干、支流氮、磷浓度差异根据干、支流污染物浓度时空分布特征, 由洞庭湖入汇的NH4+-N浓度较高, 汉江的较干流低；由支流入汇的TP浓度整体低于干流（图 2）. 2003~2020年, CLJ和XT站ρ（NH4+-N）的多年均值分别为0.14 mg·L-1和0.07 mg·L-1, ρ（TP）的则分别为0.09 mg·L-1和0.08 mg·L-1. 此外, 近些年由支流入汇的氮、磷浓度减幅大于干流. 2003~2020年, CLJ和XT站NH4+-N浓度年均值分别降低了76%和43%, TP浓度年均值则分别降低了59%和49%. 可见近20年来, 由洞庭湖入汇的氮、磷营养水平改善最为明显.
与干流不同季节浓度分布特征相似, 由洞庭湖入汇的NH4+-N和TP浓度以及由汉江入汇的NH4+-N浓度也呈汛期较低、非汛期较高的特点. 如图 4所示, 2003~2020年CLJ和XT站汛期ρ（NH4+-N）的多年均值分别为0.08 mg·L-1和0.06 mg·L-1, ρ（TP）的则分别为0.08 mg·L-1和0.09 mg·L-1；二者非汛期ρ（NH4+-N）的多年均值分别为0.29 mg·L-1和0.11 mg·L-1, ρ（TP）的则分别为0.11 mg·L-1和0.08 mg·L-1. 多年平均情况下, CLJ站NH4+-N和TP浓度的汛枯期差异分别达72%和31%, XT站的则分别为45%和6%；干流各断面NH4+-N和TP浓度的汛枯期差异分别在7%~60%和4%~13%. 可见由洞庭湖入汇的NH4+-N和TP浓度的年内变幅显著大于干流, 而干流与由汉江入汇的TP浓度于年内变化不大.
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各箱体数据样本量（n）为15~17 图 4 2003~2020年支流出口断面NH4+-N和TP浓度逐月变化 Fig. 4 Monthly variations in NH4+-N and TP concentrations at export stations in the tributaries from 2003 to 2020 |
多数年份中, 干流除JL站外其余断面汛期NH4+-N通量小于非汛期的；各断面汛期TP通量均较非汛期的更高（图 5）. 2003~2020年, JL、LS、HK、CLJ和XT站汛期NH4+-N通量的多年均值分别为55.9×103、22.1×103、25.4×103、13.9×103和1.3×103 t·a-1, 非汛期的则分别为26.7×103、23.6×103、27.7×103、21.4×103和1.4×103 t·a-1；这些断面汛期TP通量的多年均值分别为32.9×103、41.9×103、55.9×103、13.1×103和1.8×103 t·a-1, 非汛期的则分别为17.1×103、20.5×103、26.5×103、8.3×103和0.9×103 t·a-1. 以上现象与NH4+-N和TP浓度的时空分布特征有关. 据2.1节分析, JL站NH4+-N浓度以及各断面TP浓度的汛枯期差异相对不大, 而长江水量集中于汛期, 此时断面通常有较高的污染物通量；而除JL站外其余断面非汛期NH4+-N浓度远大于汛期的, 导致这些断面非汛期的NH4+-N通量更高.
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（a）、（b）和（c）为干流监利、螺山和汉口站各年的NH4+-N和TP通量, （d）、（e）和（f）为支流洞庭湖城陵矶站和汉江仙桃站各年的NH4+-N和TP通量 图 5 NH4+-N和TP通量时空变化特征 Fig. 5 Temporal and spatial variations in NH4+-N and TP fluxes |
NH4+-N通量在干流JL—LS段陡减, 在LS—HK段有所恢复；而TP通量沿程递增. JL、LS和HK站NH4+-N通量的多年均值分别为82.4×103、45.5×103和52.9×103 t·a-1, TP通量的多年均值则分别为49.9×103、62.3×103和82.3×103 t·a-1. 故JL—LS段NH4+-N和TP通量差的多年均值分别为-36.9×103 t·a-1和12.4×103 t·a-1, 其间由洞庭湖入汇的NH4+-N和TP通量的多年均值分别为35.2×103 t·a-1和21.4×103 t·a-1；而LS—HK段NH4+-N和TP通量差的多年均值分别为7.4×103 t·a-1和20.0×103 t·a-1, 其间由汉江入汇的NH4+-N和TP通量的多年均值分别为2.7×103 t·a-1和2.8×103 t·a-1.
3 讨论 3.1 不同流量级下氮、磷通量与浓度、水沙间的相关性分析污染物进入河流后, 会随水流对流和扩散, 并发生吸附和降解等一系列环境行为[4, 37], 故污染物在河流中的运移会受到浓度变化及水沙输移的重要影响. 分析可知, NH4+-N和TP的浓度和通量在不同季节具有不同的表现特征, 且长江流量季节变化较为显著：丰水期流量较大, 枯水期较小, 平水期则介于两者之间. 故根据流量大小, 将干流各水文断面月均流量数据划分为3个等级, 其中流量分布的前30%对应高流量级, 后30%对应低流量级, 剩余的为中流量级. 然后讨论了不同流量级下, NH4+-N和TP通量与二者浓度、流量和输沙率间的相关关系, 以研究不同水季时影响断面NH4+-N和TP通量变化的主要相关因素, 结果如图 6.
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（a）、（d）和（g）对应高流量级, （b）、（e）和（h）对应中流量级, （c）、（f）和（i）对应低流量级；R2为线性拟合系数, 下标N和P分别表示NH4+-N和TP, 负值表示负相关性；以上数据点涵盖2003~2020年每月的水质与水沙数据, 但存在个别年份数据缺失 图 6 不同流量级下NH4+-N和TP通量与浓度、流量和输沙率间的相关关系 Fig. 6 Correlations between NH4+-N and TP fluxes with NH4+-N and TP concentrations, discharges, and sediment transport rates in different flow level periods |
在不同流量级下, 断面NH4+-N通量[F（NH4+-N）]均与NH4+-N浓度的相关性最好. 两者线性拟合系数（R2）在高、中、低流量级下分别为0.80、0.79和0.76, 且区分断面（JL、LS和HK, 下同）后R2更高, 基本均达到了0.90以上[图 6（a）~6（c）], 而 F（NH4+-N）与流量（Q）和与输沙率（Qs）的相关程度一般[图 6（d）~6（i）], 甚至在中、低流量级时期具有负的相关性特征, 这反映了研究段NH4+-N污染主要来源于点源排放[19, 38]. 但高流量级下各断面的F（NH4+-N）与Q和Qs均有一定正相关性[图 6（d）和6（g）].
对于TP, 干流整体表现为TP通量[F（TP）]与Q相关性最好；在各流量级下, 各断面F（TP）与TP浓度的线性拟合系数大于干流整体的. 这主要是与TP浓度和通量的数值分布范围有关. 根据2.1节分析, TP浓度的时空差异不大, 而流量变化较为波动, TP通量作为TP浓度与流量的函数, 其整体数值范围与流量更为接近[图 6（d）~6（f）]；且由于区间入汇, 径流量沿程增加, 同一浓度下TP通量也具有沿程递增（HK>LS>JL站）的分布特点[图 6（a）~6（c）]. 此外, F（TP）与Q和Qs的相关性均在高流量级下更好[图 6（d）和6（g）], 而F（TP）与TP浓度的相关程度在低流量级下更高[图 6（c）]. 前者主要原因是高流量汛期时, 强降雨径流冲刷地面, 形成的面源污染溶解并裹挟了相当数量的含磷污染物（如泥沙）进入河流, 导致河流流量、输沙量及TP通量同期增大明显[21, 39]；NH4+-N通量在高流量时期与水沙因素表现出相对较好的相关性也与此有关, 即降水径流携带了一定数量NH4+-N进入长江, 但并不能说明泥沙含量影响了NH4+-N通量变化, 因为泥沙基本不吸附NH4+-N. 后者主要是低流量非汛期时, TP浓度和通量的变化会更多受到工业、生活等点源排放的影响[40, 41].
以上结果可以反映, 不同流量级下氮、磷污染由面源和点源贡献的比重不同. 研究段NH4+-N污染主要受时空排放相对稳定的点源控制, 表现为NH4+-N通量与NH4+-N浓度的变化较为一致, 二者相关性特征也不随季节明显变化[42]；但高流量时期面源污染的影响增大, 此时河道水量增加输送了更多NH4+-N[14]. 而TP污染来源相对复杂, 高流量级时面源占较大部分, 径流和泥沙含量均会影响水体TP含量；低流量非汛期时, 河流水、沙量较汛期显著减少, 此时点源对TP污染的贡献较汛期更为突出.
3.2 氮、磷通量沿程变化影响因素分析在JL—LS段, NH4+-N和TP通量以支出为主, 而在LS—HK段则以收入为主. JL—LS段各年NH4+-N和TP的净通量差均为负值, 洞庭湖入汇对该段NH4+-N和TP通量的贡献率RDT（N）与 RDT（P）的多年均值分别为-131%和-531%；反映该段NH4+-N和TP通量在沿程运输中损失. LS—HK段各年NH4+-N和TP的净通量差基本均为正值, 汉江入汇对该段NH4+-N和TP通量的贡献率RHJ（N）与 RHJ（P）的多年均值分别为12%和17%, 说明该段NH4+-N和TP通量存在除汉江以外的其他来源补给. 由于NH4+-N通量在JL—LS段减少显著, 且在LS—HK段的收入作用较不明显, 故整个JL—HK河段各年的NH4+-N净通量差均为负值, 而TP净通量差基本均为正值；两支流入汇对该段NH4+-N和TP通量的贡献率RDT+HJ（N）与 RDT+HJ（P）的多年均值分别为-142%和75%（表 1）.
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表 1 不同河段NH4+-N和TP净通量差及支流入汇贡献1） Table 1 Net flux differences of NH4+-N and TP in different sub-reach and contributions of tributary inputs to NH4+-N and TP fluxes |
除支流入汇贡献外, NH4+-N和TP通量的沿程变化与水、沙量变化密切相关. 在JL—LS段, 各年的净水量差总为负值（2003~2020年该段净水量差和净沙量差的多年均值分别为-40亿m3和-170万t）, 即沿程存在水量的侧向流出, 例如从河道引水, 这同时造成了溶解在水中的NH4+-N和TP含量减少；且该段净沙量差也总为负值, 说明来自上游JL断面与由洞庭湖入汇的沙量在运输过程中减少, 如沿程存在泥沙沉积或人为采砂现象, 而泥沙对磷有较好的吸附性[43], 导致部分吸附态磷通量随沙量而减少. 在LS—HK段, 沿程水量和沙量以增加为主（2003~2020年该段净水量差和净沙量差的多年均值分别为359亿m3和153万t）, NH4+-N和TP通量也表现为增加, 反映沿程存在除汉江入汇以外的其他侧向入流以及泥沙进入水体, 同时携带NH4+-N和TP进入河流. 对于整个JL—HK河段, 各年净水量差和多数年份净沙量差为正值[图 7（a）], 这使得大部分年份TP通量沿程增加. 但2012年和2014年的净水量差和净沙量差均为正值, 而这两年该段TP通量减少. 从减少并不明显的角度分析, 可能是水质监测频率低于流量而导致的通量计算误差；或者是：从河流水体中减少的水沙的TP浓度高于进入河流水体中水沙的TP浓度[22].
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（b）中HK站2020年缺测NO3--N浓度 图 7 JL—HK河段净水量差、净沙量差和NH4+-N、NO3--N净通量差变化 Fig. 7 Variations in net quantity differences of water and sediment and net flux differences of NH4+-N and NO3--N in the JL—HK reach |
因此, 出、入流的污染物浓度差异也有重要影响. 2003~2020年, JL—LS段的净水量差和净沙量差以及NH4+-N和TP净通量差占进口JL断面比例的多年均值分别为-1%、-1%、-83%和-18%, LS—HK段的则占进口LS断面比重的多年均值分别为6%、3%、11%和30%. 首先不排除是各水文断面水质监测频率偏低而导致的沿程变幅差异, 但统计各年的氮、磷通量和水量沿程变化, 发现JL—LS段几乎每年的NH4+-N和TP通量均较水量减少更为明显, LS—HK段则增加更为显著, 故这一现象可能实际存在. 而据2.2节分析, NH4+-N和TP浓度在JL—LS段降低, 在LS—HK段升高. 这说明在前者, 侧向进入该河段水流的NH4+-N和TP浓度低于河流水体的, 例如由洞庭湖入汇的NH4+-N和TP浓度较干流的偏低；在后者则相反, 这可能是与沿程经济发达城市（如武汉）汇集排放的污水污染物浓度较高有关[21, 29]. 此外, 多数年份的沙量在JL—LS段减少, 在LS—HK段增加；泥沙作为污染物的载体, 会吸附减少及释放增加水体的TP含量, 从而引起TP浓度降低或升高. 以上原因均可能造成NH4+-N和TP通量在JL—LS段的减幅较水量的更大, 而在LS—HK段的增幅相对更高.
此外, 研究段NH4+-N通量显著减少应归因于长江中下游大力推动NH4+-N减排减少了入河NH4+-N通量[44]；且沿程硝化作用也有一定影响, 研究段高溶解氧含量下（平均在8.30 mg·L-1）, 还原态的NH4+-N易耗氧向形态更稳定的NO3--N转化[14, 35, 36]. 如图 7（b）, 2006~2011年JL—HK段NH4+-N净通量差均为负值, NO3--N净通量差均为正值, 即NO3--N通量沿程增加, 且NO3--N净通量差始终大于NH4+-N的；这可能是沿程硝化反应部分NH4+-N转化成为NO3--N, 使得NO3--N通量相对NH4+-N通量沿程减少较不明显. 但NO3--N净通量差逐年递减的趋势明显, 2011年以后NH4+-N和NO3--N的净通量差基本均为负值, 这也佐证了长江流域污染减排政策对于控制河流氮污染具有重要作用[45]. 而以往污染减排工作更多针对NH4+-N, 对TP的防治相对薄弱[21]；此外, 长江中上游流域是我国“三磷”工业的主要集中地, “三磷”与地表水TP超标密切相关[29]. 这些也是引起TP通量在JL—HK段增加的重要原因.
4 结论（1）近年来长江中游监利—汉口河段干流与由支流入汇的NH4+-N和TP浓度明显降低, 反映水质改善；年内NH4+-N和TP浓度均呈现出汛期较低、非汛期较高的特点. 干流NH4+-N和TP浓度均有沿程先减后增的变化规律；由支流洞庭湖和汉江入汇的TP浓度低于干流, 但前者入汇的NH4+-N浓度相对较高.
（2）NH4+-N和TP通量的沿程变化与水沙调整、浓度变化以及排污整治政策密切相关. 在监利—螺山段, 来自上游与由洞庭湖入汇的NH4+-N和TP通量在沿程运输中损失；在螺山—汉口段, NH4+-N和TP通量以及水量和沙量沿程增加, 这些除汉江入汇贡献外还存在其他来源补给. 此外, 螺山站NH4+-N和TP浓度较监利站降低与该段侧向入流（如洞庭湖）的氮、磷浓度偏低有关, 螺山—汉口段则恰好相反；故会造成这两个河段的氮、磷通量分别沿程减少和增加. 研究段NH4+-N通量显著减少还与沿程氨氮减排政策有关.
（3）NH4+-N通量在高、中、低流量时期均与NH4+-N浓度的相关程度最高, 而与流量和与输沙率无明显相关性, 反映研究段NH4+-N污染较多受点源控制. TP通量与流量和与输沙率的相关性在高流量时期相对较好, 而与TP浓度的相关性在低流量时期更高, 反映丰水期面源污染对河流TP通量的影响较大, 此时降雨径流携带更多含磷污染物进入河流, 而枯水期点源排放对河流TP通量的贡献增大.
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