城镇化流域地下水氮素组成特征及来源解析

黄 颖，江 涛，丁 杰，禤映雪，陈建耀，李 睿

（1.中山大学 a.地理科学与规划学院；b.环境科学与工程学院，广州 510006；2.深圳市坪山区水务局，广东 深圳 518118）

氮素是生态系统的重要营养物质之一，也是水体富营养化的环境风险因子（杜新强 等，2018）。地下水是氮素的重要储存库。氮素在地下水中的主要存在形态为硝态氮和氨氮，其来源分为天然源和人为源。天然源主要有大气沉降和土壤有机氮矿化，人为源包括化学肥料、禽畜粪便、生活污水与工业废水等（谢丽纯 等，2011）。氮素随地下水流运动会发生复杂的生物化学转化过程，如硝化和硝酸盐异化还原产铵等，导致活性氮素在含水层累积，对地下水造成污染（杨蓉 等，2022）。在城镇化发展过程中，产业结构改变及产业多元化，使城镇化区域地下水具有多形态氮素共存、复杂的氮转化及多源氮素污染等特征（Gu et al., 2013；吕晓立等，2021）。因氮素在地下水中滞留时间较长，且易与地表水发生相互作用，地下水氮污染是当前城镇化区域重大的水环境问题（Ahada et al., 2018）。因此，精确识别城镇化区域地下水氮素来源及转化规律对氮污染防治具有重要意义。

氮素来源识别是水体氮污染治理的首要环节（Ren et al., 2022）。传统的溯源方法为通过区域水化学特征，结合土地利用类型调查确定氮素来源，但当区域内存在多个氮源时，复杂的氮循环过程会影响溯源结果的准确性（Meng et al., 2018）。随着同位素技术的发展，基于不同硝酸盐来源氮、氧同位素特征值的差异性，硝酸盐氮氧同位素被广泛用于硝酸盐污染来源识别（Yu et al., 2020; Jin et al.,2021）。但受示踪剂数量限制，仅利用硝酸盐氮氧同位素无法针对多氮来源的城镇区域地下水进行高分辨示踪，复杂的氮转化过程也会增大氮源识别的难度（Hood et al., 2014）。由于氨氮氮同位素可以有效区分生活污水和工业废水来源，且可以进一步判别硝化过程发生与否（齐冉 等，2020），在硝酸盐氮氧同位素示踪基础上引入氨氮氮同位素，能够提高地下水氮源解析与转化过程识别的准确度。在同位素技术定性识别的基础上，利用同位素混合模型量化不同硝酸盐来源贡献比例（Cao et al., 2021），可以定量解析不同氮污染来源。常用的混合模型有质量平衡模型和IsoSource 模型（Phillips et al.,2003；王希欢 等，2021），但这两个模型并没有考虑同位素分馏的影响和来源的不确定性（Moore et al., 2008）。Parnell等（2010）基于贝叶斯框架下开发的稳定同位素源解析（SIAR）模型弥补了上述模型的不足，引入同位素分馏因子并将各端元的先验概率和后验概率纳入计算，可以量化复杂环境下不同氮素来源的贡献率。

深圳市作为粤港澳大湾区核心引擎城市，经济发展迅速，而坪山区由于深圳东进战略的实施具备了良好的发展前景（蔡爱玲 等，2021），在农业经济和工业经济向服务型经济转型过程中，人类活动产生的氮素由于滞后效应可能会在地下水中积累，形成地下水遗留氮库，造成氮污染潜势（谢丽纯等，2014；Van-meter et al., 2016）。以往粤港澳大湾区地下水的研究主要集中在氮污染分布特征及驱动因素等方面（Zhang et al., 2020），有关地下水氮素溯源及转化规律的研究较少。由此，本研究选取深圳市坪山区麻雀坑水流域为研究区域，对2020年丰水期和枯水期不同类型地下水进行采样分析，运用硝酸盐氮氧同位素和氨氮氮同位素示踪技术，研究流域地下水氮素组成特征、来源与转化规律，运用SIAR模型定量解析不同硝酸盐来源的贡献率，以期为城镇化区域地下水氮污染防治提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

麻雀坑水位于深圳市坪山区，属于坪山河一级支流。河道发源于麻雀坑水库溢洪道，河道总长4.28 km，平均纵坡8.06‰，流域集雨面积3.35 km2。麻雀坑水有两条支流，分别为横坑支流与咸水湖村排水沟。由于城市建设发展需要，2017年麻雀坑水河道实施综合整治工程，下游人工向西改道（图1）。麻雀坑水流域属亚热带海洋性季风气候（刘佳嘉 等，2020），年均气温为23.4 °C，降水充沛，年均降雨量为1 452.7 mm。

图1 研究区土地利用及采样点分布Fig.1 Distribution of land use and groundwater sampling sites in the study area

流域地貌以浅丘为主，地势较为舒缓，南北两侧略高。区域分布的可溶岩隐伏于第四系河流冲积和冲洪积堆积层之下，大部分未出露于地表，为覆盖型岩溶发育区。地下水类型为第四系孔隙水、基岩裂隙水和岩溶水。孔隙水主要赋存于第四系人工填土层、第四系冲洪积层、坡积层、残积层和全风化泥质粉砂岩中；基岩裂隙含水层以砂岩及砂砾岩为主，含水岩组富水性及透水性较好；岩溶水含水岩组由下石炭系石磴子组灰岩和大理岩组成，被第四系河流冲洪积层和坡残积土等覆盖，属极富水的含水岩组。地下水主要由大气降水补给，地下水流方向受地形地貌控制，以径流或渗流方式由南北两侧向中部低洼处汇集（付宇，2019）。由于研究区地势低平，水力坡度小，地下水位埋深较浅，潜水水位埋深为0.7～18.1 m。

流域内有石井和田头2个社区，常住人口约3.6万人，工业较少且基本没有大型支柱企业，曾以农业生产为主，其发展定位是国家高新区。根据欧洲航天局（European Space Agency, ESA）发布的2020年土地利用数据，土地利用类型主要有农田、建设用地和林地，其中林地和建设用地的面积较大，分别占流域总面积的41.0%和34.1%，农田面积占比为7.9%。建设用地包括居民用地和公共设施用地，主要分布在东部地区，农田主要分布在西北部地区。

1.2 样品采集与分析

根据土地利用情况以及采样的便利性，在研究区设置9个采样点（见图1），包括4个民井采样点，4 个采样井（钻孔）采样点和1 个基坑采样点（表1），分别于2020 年9 月（丰水期）和12 月（枯水期）进行地下水样品采集，同时对基坑进行24 h实时水位监测，每隔2 h采集1次水样。在民井和基坑使用便携式采样器采集水下0.5 m 处水样，采样井水样在原位钻孔至浅层含水层采得。使用手持GPS定位仪测定采样点位置，利用便携式哈希（HACH HQ40d）水质分析仪现场测定水样的溶解氧（DO）、酸碱度（pH）和电导率（EC），在测量前进行校准，其具体检测限分别为0.01 mg/L、0.01和0.1 μS/cm。每个点位采集1 L水样装入聚乙烯瓶中，用于测量NH+4质量浓度和δ15N-NH+4值的样品用HCl酸化至pH 值约为4.0，带回实验室置于4 ℃冰箱保存，并在一个星期之内完成分析。不同形态氮素，包括硝态氮（NO-3-N）、氨氮（NH+4-N）和亚硝态氮（NO-2-N）使用连续流动分析仪（AMS Alliance Inte‐gral Futura, Frepillon, France）测定，检测限分别为0.02、0.03 和0.02 mg/L；硝酸盐氮、氧同位素（δ15N-NO-3、δ18O-NO-3）采用反硝化细菌法（Cas‐ciotti et al., 2002），氨氮氮同位素（δ15N-NH+4）采用化学法（Liu et al., 2014），利用同位素比质谱仪（Delta Advantage V, Thermo Fisher）进行分析测定，分析精度分别为±0.4‰、±0.5‰和±0.4‰，并用硝酸盐标准物质（IAEA-NO-3、USGS34 和USGS35）对硝酸盐氮氧同位素值进行校正；水体的氧稳定同位素（δ18O-H2O）采用同位素质谱仪（Picarro L2130-I, Picarro, USA），测定分析精度为0.01‰；所有分析测定在中山大学环境及生态系统元素循环示踪平台完成。

表1 采样点基本情况Table 1 Basic information of sampling sites

1.3 SIAR模型

为量化硝酸盐来源，选用SIAR模型进行估算。SIAR 模型基于贝叶斯方程，引入分馏因子，能够解析出各个源的后验分布特征，考虑源解析过程的不确定性，最后计算得出的贡献率为一个概率分布而非特定值（吴文欢 等，2016）。模型的数学表达为（Parnell et al., 2010）：

式中：Xij为混合物同位素的δ值，其中i=1, 2, …,N；j=1, 2, …,J；Sjk为第k个端元的j同位素值（k=1,2, …,K），μjk为平均值，ωjk为标准偏差；Pk为端元k的贡献比例；Cjk为端元k在j同位素上的分馏因子，λjk为分馏因子的平均值，τjk为标准偏差；εjk为剩余误差，代表不同单个混合物间未能确定的变量，其平均值为0，标准偏差为σj。

2 结果分析

2.1 氮素的组成特征

研究区地下水样品pH 在5.17～7.91 之间变化，EC的范围为0.12～1.31 mS/cm，DO质量浓度分布在2.59～8.91 mg/L 之间（表2）。基坑P 样品中不同形态氮的质量浓度随时间变化较小，分析时采用其平均值。研究区地下水氮素主要存在形态为硝态氮（图2），在“三氮”中的平均相对质量分数为96.8%；其次为氨氮，丰水期DW4和P样品的氨氮质量浓度未检出；亚硝态氮的质量浓度较低，检出率为62%，平均相对质量分数仅为1.2%。硝态氮质量浓度受土地利用的影响较大，位于农田附近的地下水样品硝态氮质量浓度大于建设用地的质量浓度，其中样品W2和DW3中硝态氮平均质量浓度分别高达32.51和27.77 mg/L。受农业面源污染影响，丰水期DW3和W3的氨氮质量浓度相对较高，分别为0.65和0.61 mg/L；而枯水期W1的氨氮相对质量分数较高，可能与井口未封闭，植物残体落入井中并腐化释放出氨氮有关。根据单因素方差分析，采样井样品的硝态氮质量浓度随季节变化，略大于民井与基坑样品的质量浓度变化，但总体而言，硝态氮质量浓度并不存在显著的季节变化（P>0.05），丰水期、枯水期平均质量浓度分别为10.70±12.14和9.48±14.08 mg/L。根据K-W 检验和单因素方差分析，氨氮质量浓度没有显著的季节变化（P>0.05），丰水期和枯水期的平均质量浓度分别为0.18±0.26和0.16±0.22mg/L。

表2 研究区地下水理化指标及不同形态氮的质量浓度Table 2 Physical and chemical indexes and nitrogen content in groundwater in the study area

图2 研究区丰水期（a）和枯水期（b）地下水氮素质量浓度累计百分比Fig.2 Cumulative percentage of nitrogen concentration in groundwater in the study area during wet season(a) and dry season (b)

2.2 硝化与反硝化过程识别

氮循环过程中复杂的生化反应会导致氮氧同位素分馏（明晓星 等，2019），从而改变δ15N-NO-3和δ18O-NO-3的值，因此，判断硝化与反硝化作用是否发生是氮素溯源的前提。传统理论认为硝化过程产生的NO-3的氧有1/3 来自大气，2/3 来自周围水体，δ18O-NO-3理论值计算公式为（Andersson et al.,1983）。

式 中：δ18O-H2O 为 实 测 值，δ18O-O2的 值 为23.5‰（Luz et al., 2011）。

研究区硝化作用产生的δ18O-NO-3理论值介于2.83‰～4.24‰之间，除基坑P和丰水期W1样品外，其他地下水样品的δ18O-NO-3实测值基本分布在理论值附近（图3），已有研究发现来自微生物硝化作用的δ18O-NO-3值范围在-10‰～10‰之间（Kendall et al., 2000），表明研究区地下水氮转化过程以硝化作用为主。

图3 研究区丰水期（a）和枯水期（b）地下水δ18O-NO-3和δ18O-H2O的关系Fig.3 Relationship between δ18O-NO-3 and δ18O-H2O in groundwater in the study area during wet season(a) and dry season (b)

反硝化作用是否发生可以通过δ15N-NO-3与δ18ONO-3的比值来判断，其比值在1.3～2.1之间表明可能发生了反硝化作用（王会霞 等，2021）。在所有样品中，仅丰水期W3 和枯水期4 个采样井样品的δ15N-NO-3与δ18O-NO-3比值介于1.3～2.1之间，而这些样品的DO 质量浓度均＞2 mg/L，不利于反硝化作用的发生（赵然 等，2020），表明反硝化作用不是该区域地下水氮循环的主导过程。

硝化作用的发生会使NO3-质量浓度升高，而δ15N-NO-3值降低（Heaton et al., 2012），但研究区地下水δ15N-NO-3值随NO-3质量浓度升高亦呈上升趋势（图4），表明研究区存在较高的含δ15N 外源污水氮输入（Yu et al., 2018）。

图4 研究区地下水δ15N-NO-3和NO-3质量浓度的关系Fig.4 Relationship between δ15N-NO-3 and NO-3 concentration in groundwater in the study area

2.3 硝酸盐与氨氮来源解析

麻雀坑水流域地下水氮的主要存在形态为硝酸盐和氨氮。水体中硝酸盐的来源不同，其氮、氧同位素特征值也不同，大气氮沉降的δ15N-NO-3值范围为-13‰～13‰，δ18O-NO-3值 范 围 为25‰～75‰（Kendall., 1998）；污水和动物粪便的δ15N-NO-3值范围分别为4‰～19‰和5‰～25‰之间（Xue et al.,2009），δ18O-NO-3值≤15‰（Jung et al., 2020），由于污水与粪便产生的硝酸盐氮氧同位素值范围比较相近，在实际应用中难以区分，通常将污水与粪便视为同一污染源；来源于铵肥和硝酸盐肥料的δ15NNO-3值范围分别在-6‰～6‰和-4‰～4‰之间，δ18ONO-3值范围分别为-5‰～15‰和17‰～25‰（Ryu et al., 2021）；土壤氮产生的δ15N-NO-3值范围在0～8‰之间（Kendall et al., 2007），δ18O-NO-3值范围为-10‰～15‰（Heaton et al., 2012）。

研究区地下水丰水期（图5-a）δ15N-NO-3与δ18O-NO-3值介于-1.39‰～27.84‰和-0.27‰～45.05‰之间，而枯水期（图5-b）δ15N-NO-3与δ18O-NO-3值的范围分别为7.60‰～20.16‰和2.25‰～25.39‰。大多数样品硝酸盐氮、氧同位素值落在污水与粪便的范围，表明地下水硝酸盐主要来源于污水与粪便。丰水期硝酸盐来源比枯水期复杂，采样点W1的地下水埋深较浅，以降水补给为主，其硝酸盐来源于大气氮沉降；W3 的δ15N-NO-3与δ18O-NO-3值靠近污水与粪便范围，其主要贡献源可能是污水与粪便。P样品和丰水期DW2中硝酸盐氮、氧同位素值均未落在5种典型的硝酸盐来源范围内，表明硝酸盐另有来源。

图5 研究区丰水期（a）和枯水期（b）地下水δ15N-NO-3和δ18O-NO-3的关系Fig.5 Relationship between δ15N-NO3- and δ18O-NO3-in groundwater in the study area during wet season(a) and dry season (b)

研究区地下水氮的转化过程以硝化作用为主，而氮的初始形态通常是氨氮，为更好解析地下水氮的来源，在硝酸盐氮氧同位素示踪基础上引入氨氮氮同位素进行溯源。不同的氨氮来源具有不同的δ15N-NH+4值，通过固氮作用和有机质矿化作用生成的δ15N-NH+4值分别介于-3‰～1‰和2‰～8‰之间（Böhlke et al., 2006; Heaton et al., 2012），来源于家禽/牲畜饲养场以及化粪池污水的δ15N-NH+4值范围分别为18‰～32.5‰和10‰～20‰（Wang et al., 2013;Li et al., 2019），集约化养猪场污水中的δ15N-NH+4值在21.3‰～57.5‰之间（Ryu et al., 2021）。

氨氮氮同位素信号表明研究区地下水氨氮主要来源于化粪池污水、集约化养猪场污水与饲养场径流等人为源（图6）。丰水期（图6-a）样品DW2、DW3 和W3 的δ15N-NH+4值分别为39.37‰、40.31‰和40.99‰，其他样品的δ15N-NH+4值未检出。枯水期（图6-b）除W3 和W4 样品未检出外，其他样本样品的δ15N-NH+4值介于4.02～35.37‰之间。W1 的δ15N-NH+4值表明氨氮来源于有机质的矿化作用，这可能与井口有植物覆盖有关；基坑P样品的氨氮来源较为复杂，其δ15N-NH+4值说明氨氮来源有集约化养猪场污水、化粪池污水和饲养场径流。

图6 研究区丰水期（a）和枯水期（b）地下水δ15N-NH+4 和NH+4-N质量浓度的关系Fig.6 Relationship between δ15N-NH+4and NH+4-N concentration in groundwater in the study area during wet season(a) and dry season (b)

经实地调查，研究区并无现存集约化家禽/牲畜饲养场，但2017年之前在西北部林地有经营长达十几年的集约化养猪场。研究区为覆盖型岩溶发育区，地表水与地下水具有较好的水力联系，集约化饲养排污与排泄物堆肥会导致大量氨氮进入地下水。由于氨氮在地下水中的运移与转化历时较长（王锦国 等，2017），富含氨氮的污水进入地下水系统后会形成氮库，成为区域地下水隐蔽的氮源。区域地下水中氮的迁移转化过程以硝化作用为主，有利于氮素的累积，而P样品和丰水期DW2样品硝酸盐氮氧同位素溯源结果并未落在大气氮沉降、污水与粪便、铵肥、硝酸盐肥料和土壤氮的典型来源范围内，因此，其硝酸盐可能主要来源于养猪场的历史遗留氮素。

2.4 硝酸盐污染源贡献计算

根据前文氮素来源分析，结合流域土地利用情况，选择污水与粪便、土壤氮、大气氮沉降和肥料作为SIAR模型的端元，其平均值和标准差参考Xue（2009）和Jin（2018）等的成果，由于区域反硝化作用不显著，不考虑同位素分馏作用的影响，分馏因子Cjk取0。模型结果显示：硝酸盐主要来源于污水与粪便，丰、枯水期的平均贡献率分别为45%和74%；其次是土壤氮，丰水期的平均贡献率为22%，枯水期的平均贡献率为11%；大气氮沉降与肥料贡献率相近，丰水期的贡献率分别为17%和16%，枯水期的贡献率分别为8%和7%（图7）。丰、枯水期硝酸盐主要来源均为污水与粪便，但丰水期的贡献率相对较低，这是由于丰水期区域降雨量增多，地表径流增大，土壤侵蚀增加，土壤氮、大气氮沉降与肥料对硝酸盐的贡献率升高，污水与粪便的贡献率相对较低。

图7 研究区丰水期（a）和枯水期（b）地下水硝酸盐各来源贡献比例Fig.7 Contribution ratio of each nitrate source in groundwater of the study area during wet season(a) and dry season(b)

利用SIAR 模型计算不同类型井水硝酸盐来源贡献率。民井与采样井水样中不同硝酸盐来源的平均贡献率为污水与粪便（68%）>大气氮沉降（19%）>土壤氮（8%）>肥料（5%）（图8-a），基坑水不同来源的平均贡献率为污水与粪便（82%）>大气氮沉降（15%）>土壤氮（2%）>肥料（1%）（图8-b），基坑水污水与粪便的贡献率显著升高。基坑采样点P的地下水埋深较深，且位于中部排泄区，根据丰水期基坑水位实时监测数据推算，基坑地下水涌水量达到210.28 m3/d，或受养猪场历史遗留氮素污染影响，地下水排泄引起基坑水中污水与粪便的贡献率升高。

图8 民井与采样井（a）、基坑（b）采样点地下水硝酸盐各来源贡献比例Fig.8 Contribution ratio of each nitrate source in groundwater from domestic wells&bore holes(a) and foundation ditch(b) sampling sites

3 结论与讨论

流域历史遗留氮可以持续对河流水质产生影响，忽略遗留氮的影响，会高估当前氮源对河流氮污染的贡献（梅琨 等，2016）。充分识别历史遗留氮源是有效控制河流氮污染的基础，有利于制定更加精准的氮污染防治策略。已有的研究主要利用统计或流域模型，通过氮输入、输出平衡分析来判断是否存在遗留氮素（Hu et al., 2018）。本研究通过硝酸盐氮氧同位素联合氨氮氮同位素示踪技术，识别出麻雀坑水流域地下水遗留氮素的存在，并结合历史土地利用调查，确定已关闭养猪场遗留氮素是区域潜在的氮源，表明硝酸盐氮氧同位素联合氨氮氮同位素示踪技术可为识别历史和现在的混合氮源提供新的思路。具体研究结论如下：

1）麻雀坑水流域地下水中氮的主要赋存形态为NO-3-N，其次是NH+4-N，而NO-2-N 质量浓度较低，“三氮”的平均质量分数分别为96.8%、2.0%和1.2%；氮素的季节变化不显著，但采样井样品的硝态氮质量浓度随季节变化的幅度大于民井与基坑样品的质量浓度变化；受土地利用类型的影响，农田附近地下水样品硝态氮质量浓度基本大于建设用地地下水样品的质量浓度。

2）地下水中氮素的主要来源为污水与粪便，氮的硝化作用比较明显，反硝化作用较弱；已关闭养猪场的历史遗留氮素是流域地下水的潜在氮源，并进一步影响了区域地下水氮的来源与转化规律，增加了流域氮污染风险。

3）SIAR模型计算结果显示，丰、枯水期地下水硝酸盐不同来源的平均贡献率大小排序相同，丰水期各源的平均贡献率为污水与粪便（45%）>土壤氮（22%）>大气氮沉降（17%）>肥料（16%），枯水期各源的平均贡献率为污水与粪便（74%）>土壤氮（11%）>大气氮沉降（8%）>肥料（7%）；污水与粪便对民井与采样井、基坑水中硝酸盐的平均贡献率分别为68%和82%，位于地下水排泄区的基坑水受养猪场遗留氮素的影响较大。

麻雀坑水流域地下水氮素赋存形态主要是硝态氮和氨氮，这与Zhang等（2020）对华南沿海城镇化地区地下水氮素组成特征的研究结果相一致。硝态氮具有稳定和易于移动的特征，是地下水中最常见的含氮化合物；而氨氮容易被吸附，从而滞留在地下水系统中，对地下水遗留氮库的贡献较大；亚硝态氮作为硝化作用的中间产物，在地下水中含量较低。由于地下水水文过程及不同形态氮素之间发生的生物地球化学作用具有滞后性，这种滞后性会给未来流域水环境带来隐患，而污染来源识别不清是流域氮污染不能有效治理的瓶颈问题，解决这一瓶颈问题的关键就是有效识别氮素来源。通过水化学法和稳定同位素示踪技术，对城镇化过程中麻雀坑水小流域地下水的氮素来源及迁移转化过程进行探析，分析研究区地下水氮素的来源途径，可为流域氮污染治理提供决策依据，也可为其他城镇化区域地下水氮素溯源提供借鉴。在联合硝酸盐氮氧同位素和氨氮氮同位素技术溯源的基础上，利用SIAR 模型定量估算不同硝酸盐来源的贡献率，结果显示已关闭养猪场的历史遗留氮素是地下水氮素的潜在来源，并影响氮的转化过程，位于地下水排泄区的基坑地下水受养猪场遗留氮素的影响更大。已关闭养猪场的历史遗留氮素对河流水质的影响具有隐蔽性，在流域氮污染治理中应加强养猪场历史遗留氮素的控制，同时也要加强施工基坑水的排放监管。

地下水中氮素循环涉及复杂的物理、化学和生物过程，研究运用硝酸盐氮氧同位素示踪技术仅对硝化与反硝化过程进行了分析，并没有考虑矿化、硝酸盐异化还原为铵等其他氮转化过程；运用硝酸盐氮氧同位素和氨氮氮同位素示踪氮素来源时，氮素多源混合会使不同氮素来源的氮、氧同位素值发生重叠，造成溯源结果存在多解性，由于地下水中碳（C）、氮（N）和硫（S）循环高度耦合，其同位素组成记录了物质经历的生物化学过程，可以为探究复杂氮素转化共存的地下水系统来源和转化过程精准解析提供更多证据，因此，未来的研究可以在硝酸盐氮氧同位素和氨氮氮同位素示踪基础上，引入C 和S同位素对氮的来源与转化过程进行高分辨率示踪。此外，由于没有采集研究区地下水的硝酸盐源样品，利用SIAR 模型进行硝酸盐源解析计算时采用的端元值均来自文献，可能与研究区不同端元的硝酸盐氮氧同位素组成存在一定的差异，从而影响硝酸盐氮来源贡献率计算的准确性，在未来的研究中可以通过对区域硝酸盐源样品的采集及氮氧同位素分析，获取研究区SIAR模型的端元值。