近日，我校直偉教授在《美國科學院院報》（《PNAS》）發(fā)表題為“Increasing phosphorus loss despite widespread concentration decline in US rivers”的研究論文，揭示了氣候變化和人類活動影響下面源污染治理的復雜性與長期性。

磷是生命活動必需的營養(yǎng)元素，同時也是一種不可再生資源。土地向水體的磷流失會導致水體富營養(yǎng)化、損害水生生態(tài)系統(tǒng)健康，并危及糧食安全。由于傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)匱乏、時空分辨率不高以及數(shù)據(jù)不一致等限制，在國家尺度上系統(tǒng)分析總磷的長期變化趨勢和驅(qū)動因素一直極具挑戰(zhàn)性。

研究團隊借助流域水文大數(shù)據(jù)和深度學習模型，在逐日尺度上模擬和重建了430個流域過去40年（1980-2019）的總磷濃度和通量數(shù)據(jù)（圖1）。研究發(fā)現(xiàn)，盡管城市人口持續(xù)增長，城市河流的總磷濃度卻顯著下降，充分體現(xiàn)了點源污染治理的成效；然而，農(nóng)業(yè)地區(qū)的總磷濃度呈普遍上升趨勢，反映了非點源污染控制相對不足?？傮w而言，雖然60%的流域總磷濃度呈下降趨勢，但在氣候變化導致的河流徑流增加的影響下，河流總磷通量以每十年6.5%的速度持續(xù)增長，這一發(fā)現(xiàn)凸顯了氣候變化背景下面源污染治理的復雜性與長期挑戰(zhàn)。

圖1 總磷模型的性能表現(xiàn)、長期趨勢和特征重要性分析

該研究是在前期工作基礎(chǔ)上（文末相關(guān)成果），運用了氣象水文和流域大數(shù)據(jù)以及多任務深度學習模型（圖2），突破了總磷數(shù)據(jù)稀缺、分辨率不足的限制，實現(xiàn)了國家尺度上對總磷濃度和通量的逐日、長時序模擬；研究揭示了不同類型河流總磷的長期演變趨勢和季節(jié)性變化，為評估污染治理效果和優(yōu)化流域管理提供了更全面的視角。此外，通過模型可解釋方法，揭示了氣候變化導致的徑流增加，是驅(qū)動了總磷通量持續(xù)上升的主要因素，凸顯了氣候變化對面源污染的放大效應，以及加強流域面源治理的緊迫性和重要性。 

圖2 模型結(jié)構(gòu)以及輸入和輸出示意圖

河海大學為論文第一單位，署名單位包括水災害防御全國重點實驗室、長江保護與綠色發(fā)展研究院、水利部水循環(huán)與水動力系統(tǒng)重點實驗室和水文水資源學院。

論文鏈接：

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2402028121

相關(guān)成果：

1.Zhi, W., Klingler, C., Liu J., & Li, L. (2023). Widespread deoxygenation in warming rivers. Nature Climate Change, 13(10), 1105-1113. https://doi.org/10.1038/s41558-023-01793-3

2.Zhi, W., Appling, A.P., Golden, H.E., Podgorski, J., & Li, L. (2024). Deep learning for water quality. Nature Water, 2, 228–241. https://doi.org/10.1038/s44221-024-00202-z

3.Zhi, W., Ouyang, W., Shen, C., & Li, L. (2023). Temperature outweighs light and flow as the predominant driver of dissolved oxygen in US rivers. Nature Water, 1(3), 249-260. https://doi.org/10.1038/s44221-023-00038-z