王俊，黄洁钰，李方圆，王晓燕，2*
（1.首都师范大学资源环境与旅游学院，北京 100048；
2.首都师范大学首都圈水环境研究中心，北京 100048）
氮素是地球生态系统中重要的营养元素之一，已有研究表明，流域氮输入量增加通常会导致受纳水体（河流、湖库或近海水域等）氮通量增高[1-2]。由人类活动引起的河流氮通量持续增加已成为河流生态功能退化以及下游水体富营养化的主要原因之一[3]，例如农业活动增加导致的施肥量增加[4-5]，或城镇污水集中排放和工业排放导致的河流氮输入量增加[6]。长江、黄河和珠江等地的研究表明，在流域氮素污染中人类氮输入量已经超过了自然氮固定量[7]。为了有效指导流域管理并控制氮污染，量化人类活动氮输入量，明确河流氮通量与人类活动氮输入响应关系至关重要。
1996 年Howarth 等[8]首次提出了净人类活动氮输入（Net anthropogenic nitrogen inputs，NANI）模型，该模型主要基于经济社会统计数据，采用物料平衡的方法核算区域的人为氮输入量，模型包括食品/饲料氮、氮肥施用量、大气沉降和作物固氮4 部分。在此基础上，韩玉国等[9]进一步考虑了作物种子氮的输入。我国学者先后在长江流域[10]、洱海流域[11]、千岛湖流域[12]等地区进行了人类活动氮输入的相关研究，探讨了人类活动氮输入量的时空分布特征。Howarth 等[8]证实NANI 与河流氮输出通量具有显著正相关关系，随后很多学者将NANI 模型应用于美国东北部、密西根湖、波罗的海等区域[13-14]，研究证实了河流氮通量与NANI 之间存在线性关系，部分河流氮输出与人类活动氮输入之间可表达为线性或指数形式[15-16]。在我国，Chen 等[17]、陈岩等[18]、Zhang 等[19]先后在椒江、海河、淮河等流域构建区域氮负荷与河流氮输出的响应关系，证实NANI 模型是研究区域人为氮输入与环境响应的重要工具。此外，研究表明NANI 与河流氮输出之间的关系主要受水文气候条件（如温度、降雨量等）和土地管理活动影响[12]。通常降水量或河流流量较大的年份通过河流输出的NANI 比例高于干旱年份[20]。同时，研究表明流域氮输入与河流氮输出之间存在着显著的时间滞后性，且滞后时间可以长达几个月到几十年[21]，即人类活动输入到环境中的氮素有相当大一部分会滞留于土壤环境中，滞留的氮素再次释放重新进入水体，对河流氮通量作出贡献，对受纳水体形成潜在危害[22-23]。因此，仅考虑氮素的输入或输出尚不足以解决与氮素相关的环境问题，了解流域氮滞留与河流氮通量之间的响应关系是制定流域污染控制措施的重要基础。
潮河流域作为北京市重要的城市地表饮用水源地——密云水库的上游，其水质直接影响首都水环境安全。研究表明，该流域内非点源污染逐渐成为水体环境恶化的主要原因，其中氮是最主要的污染物之一，且其污染负荷的产生受人为活动的影响较大[24]。目前关于密云水库的相关研究多集中在库区和入库口，而对其上游流域人类各项活动导致的氮输入量尚不明确，由人类活动导致的氮素输入与河流氮通量的关系也缺乏详细研究。因此，本研究以潮河流域乡镇级社会经济统计数据为数据源，量化潮河流域人为点源与非点源氮输入量，从点源和非点源的角度建立NANI 与河流氮通量之间的响应关系，评估人类活动对河流氮通量的贡献率，分析该流域水文气候条件、土地利用类型等对氮输出及滞留的影响，为密云水库的水环境保护提供决策参考。
1.1 研究区概况
如图1所示，潮河流域位于北京东北部（115°25′～117°33′E，40°19′～41°31′N），流域面积4 888 km2，占密云水库上游集水面积的40%，山地面积约占潮河流域总面积的80%。该地气候类型属于中温带向暖温带及半干旱向半湿润过渡的大陆性季风气候，多年平均气温为8.3 ℃，多年平均降水量为511 mm。研究区包括丰宁县、滦平县和密云区共25 个乡镇，各乡镇面积范围在52.91～406.74 km2，共有人口约40.5万，其中农业人口约占总人口的77%，城镇人口约占23%（2014 年）。该流域产业结构以农业、畜牧业为主，施肥类型主要为二胺作为底肥，追肥是尿素。近年来，以国家免费发放的复合肥为主要肥料，主要种植类型从以玉米和小麦等粮食为主改为了以果树和板栗为主[24]。由于近年来对水源保护的重视和对管理手段的加强，密云水库上游流域范围内的工业污染源基本清除[25]，因此本研究不考虑工业生产系统中氮的输入。
图1 研究区位置图Figure 1 Location of study area
1.2 数据来源
本研究选用1995—2014年间潮河流域25个乡镇的社会经济情况统计数据（人口数量、区域面积等）、生态环境数据（水质数据、土地利用类型）、气象水文数据（流量、降雨量）、农业经济类数据（农作物播种面积和产量、畜禽养殖数量和产品产量、氮肥施用量等）作为研究指标。数据来源于下会水文站、国家气象科学数据中心（http：//data.cma.cn/）、各区县统计年鉴、丰宁县和滦平县统计局、滦平县农牧局、六道沟和六里桥村委、中科院资源环境科学数据中心（https：//www.resdc.cn/），污水处理厂实际处理的污水量来自《全国城市污水处理设施清单》，城市生活产生废水量来源于北京市和河北省统计年鉴。
1.3 NANI计算方法及不确定性分析
NANI 模型假设流域处于一个黑箱，内部仅3 个主体（人类、农作物及畜禽）涉及流域氮素的迁移转化过程[8]。NANI 主要的构成部分包括大气中的硝态氮沉降（含干湿）、氮肥、食品/饲料净氮输入、作物固氮和种子氮输入5 部分；
输出方式可分为食品饲料输出、河流输出和地下水与大气环境3部分。
目前我国城市居民生活污水主要通过集中管道经污水处理厂处理后直接排入河流，农村居民氮素大多直接输入到流域内，最终汇入河流的方式有所不同，而氮通量很大程度上会受氮输送方式的影响[26]。因此本研究在Howarth 等[8]提出的特定NANI 方法的基础上，将人类活动氮输入计算分为非点源输入（NANIn）和点源输入（NANIp）。
潮河流域内无大型工业点源存在，在本研究中假设工业污染源为0。城市居民居住地污染排放较为集中，有点源污染风险，将城市居民家庭生活氮排放（即经污水处理厂处理后直接排入河流的部分）作为NANIp，将大气中的硝态氮沉降（含干湿）、氮肥、农村食品/饲料净氮输入、作物固氮和种子氮输入作为NANIn。
NANI总计算公式为：
1.3.1NANIn计算方法
式中：Nfer为化肥氮输入量，kg·km-2·a-1；
Ndep为大气氮沉降量，kg·km-2·a-1；
Nfix为农业固氮量，kg·km-2·a-1；
Ninp为种子氮输入量，kg·km-2·a-1；
Nim为农村食品饲料氮输入量，kg·km-2·a-1。
（1）化肥氮输入量
含氮化学肥料主要由氮肥和复合肥组成，氮肥和复合肥的折纯施用量即化肥氮输入量。计算公式如下：
式中：Nf和Cf分别为氮肥和复合肥料的施用量，kg；
Rn为复合肥料中氮素的含量，kg，其中复合肥的含氮量采用韩玉国等[9]在北京地区的研究结果，约为12.80%。
（2）食品饲料氮输入量
本研究食品饲料净氮输入量指农村地区人类和畜禽氮消费量和含氮素产品（畜禽、作物）的差值。数值为正表示发生食品与饲料的净氮输入，反之则表示发生氮输出。计算公式为：
式中：Nhc为农村人均氮消费量，kg；
Nlc为畜禽氮消费量，kg；
Nlp为畜禽产品氮含量，kg，为动物饲料氮消费量减去动物排泄氮量，考虑动物产品在运输与储存过程中，有因变质等原因不能食用的部分，按10%的量在计算中扣除[9]；
Ncp为作物产品氮含量。
我国城镇居民和农村居民氮消费量存在很大差异，本研究中按城镇人口和农村人口分别计算人类食物氮消费量。密云区属北京市，城镇氮消费量采用冼超凡等[27]的研究结果，人均氮消费量为17.78 kg·a-1，农村居民人均氮消费量为12.72 kg·a-1；
丰宁县及滦平县属河北省承德市，采用魏静等[28]对中国人均年氮消费量的研究结果，城镇居民人均氮消费量为4.77 kg·a-1，农村居民人均氮消费量为4.31 kg·a-1。根据不同畜禽种类的饲养周期确定其当年年末的饲养量，超过1 a的取年末存栏量为当年饲养量，不超过1 a的选取年末出栏量。不同畜禽类型单个年均氮消费量及产品含氮量取自参考文献[9，29]，具体如表1所示。
表1 畜禽氮消费量及畜禽产品含氮量Table 1 N consumption and production of poultry and livestock
本研究选取16 种作物作为该地区主要农作物产品，其含氮量来源于参考文献[30]。具体参数如表2所示。
表2 主要作物产品含氮量（g·kg-1）Table 2 N content of major crop products（g·kg-1）
（3）大气氮沉降量
本研究大气氮沉降量来自于REAS（Regional emission inventory for Asia domain）[31]。采用模型与监测数据结合的方法估算亚洲近几十年来硝态氮和氨氮的干湿沉降量，本研究按潮河流域分区统计得到氮沉降量。
（4）农业固氮量
根据潮河流域作物及土地利用类型，研究区内农业固氮的计算主要考虑大豆固氮量、花生固氮量、旱地固氮量和水田固氮量4 个部分，固氮速率分别为140、100、15 kg·km-2·a-1和30 kg·km-2·a-1[28，30，32]。各部分固氮量为固氮速率与相应的面积之积。
（5）种子氮输入量
种子氮输入量由单位农作物耕种面积的种子氮输入量和该农作物耕种面积相乘获得。单位耕种面积的各类种子氮输入量取值参考文献[16]。具体参数如表3所示。
表3 不同种子单位面积的氮输入量（g·km-2）Table 3 N input per unit area of different seeds（g·km-2）
1.3.2NANIp计算方法
式中：Pop为城镇人口数量；
PROT为城市人均年氮消费量，kg·a-1；
Idis为污水处理厂的平均氮去除率，%；
Isew为污水处理厂处理的污水百分比，%。研究表明，中国不同污水处理系统的氮去除率在40%～70%之间，本研究区常见的处理系统的氮去除率为55%～59%[33]，本研究取平均值采用57%。
式中：Ipra为污水处理厂实际处理的污水量，m3；
Wurban为城市生活产生的废水量，m3。
1.3.3 累积NANI计算方法
累积NANI即人类活动输入至流域内但未进入河流中而滞留于流域内，随时间逐渐累积的氮量。公式如下：
式中：NANIi为第i年的人类活动氮输入量，kg；
Fi为第i年由人类活动对河流硝态氮通量的贡献量，kg。
1.3.4 不确定性分析
考虑到在NANI计算过程中所取的各类参数值可能存在较大误差，本研究采用蒙特卡洛模拟进行不确定性分析。假设在进行蒙特卡罗模拟时，用于估计NANI的所有参数都遵循变异系数为30%的正态分布。共进行10 000 次蒙特卡罗模拟，以获得各年份NANI的平均值和95%置信区间[17]。
1.4 河流硝态氮通量估算方法
本研究水质数据来自下会水质监测站点。监测的水文数据是逐日连续的，水质数据尺度是逐月非连续的，因此数据尺度不匹配会在估算时造成很大的误差。本研究为增加河流硝态氮通量的估算精度，采用美国的一维水质模型LOADEST（http：//water.usgs.gov/software/loudest），并在此基础上考虑径流和水质突变的关系，分时段进行估算。该模型输入连续的日尺度上的流量数据和逐月采集的硝态氮数据，可通过优选两者之间的最佳回归方程，估算出日尺度下河流氮素污染物的负荷量，该模型在河流污染物通量的估算上已经得到了广泛的应用[34-35]。
研究表明，河流中硝态氮的来源主要包括当年人类活动输入氮、多年前滞留于环境的人类活动输入氮以及自然背景源氮[3]。当NANIn、NANIp输入量为0时，理论上表示当年没有人为氮输入，即河流中全部硝态氮来源于自然背景源及滞留氮。经研究，自然背景下的河流氮贡献量（Fbackground）可采用Meybeck[36]统计的世界河流氮背景浓度值（Cb=0.12 mg·L-1）与河流径流量的乘积得出：
式中：N为一年中的天数，365 d 或366 d；
86.4 为换算系数；
Q为当年的河流年流量，m3·s-1；
A为流域面积，km2。
NANI贡献量（FNANI）计算公式：
式中：F为河流硝态氮通量，kg·km-2·a-1；
Fr为滞留氮库贡献量。
各来源贡献率计算公式：
2.1 潮河流域NANI组分特征
由于潮河流域氮素输入为主要污染来源之一，因此有必要研究流域内氮素来源及其分布。研究结果（图2）显示，1995—2014年潮河流域NANI总体呈现上升的趋势，以流域面积为基准，平均输入量为5 569.27 kg·km-2·a-1，由1995 年的4 751.62 kg·km-2·a-1增长至2014 年的6 131.67 kg·km-2·a-1，增长了0.29 倍，其中76.87%以非点源的形式贡献，其余23.13%以点源污染形式流入到生态系统当中。NANIn中贡献最大的是化肥氮输入，占比为42.28%，其次是食品饲料氮输入，占28.99%，大气氮沉降量占21.96%，种子氮输入和农业固氮占比较小，分别为6.15%和0.62%。NANIn和NANIp在第一阶段（1995—2005年）的平均增长幅度为12.42%和1.68%，均明显高于第二阶段（2005—2014年）的平均增幅（1.03%和0.16%）。原因可能是在1995—2005年间化肥氮输入量较大，且城市扩张导致城镇人口迅速增长，随后该流域进行了一系列水保措施，人口增长幅度也逐渐减缓。
图2 潮河流域NANI组分变化图Figure 2 Variation of NANI components in Chaohe River watershed
通过1995、2005、2014 年潮河流域点源和非点源氮素输入的地理差异（图3）可以看出，总体上NANIn输入量呈现上游至下游方向逐渐升高趋势。NANIn较大的乡镇为虎什哈、高岭、古北口等，其中最大值出现在1995 年太师屯镇，平均输入量为3 133.18 kg·km-2·a-1，最低位于2014 年窟窿山镇，平均输入量为259.75 kg·km-2·a-1。NANIp排放量较高的区域也由上游至下游逐渐增多，丰宁县和密云区输入量较大，平均输入量由1995 年的73.42 kg·km-2·a-1和32.88 kg·km-2·a-1，增长到2014 年的156.53 kg·km-2·a-1和92.07 kg·km-2·a-1。值得注意的是，大阁镇及其周边黑山嘴、南关等镇NANIn、NANIp值均较高，即这些地区有两种模式氮污染的风险，且临近密云水库保护区具有更大的非点源污染风险，需要特别注意。
图3 潮河流域NANI空间分布情况Figure 3 NANI spatial distribution in Chaohe River watershed
2.2 河流硝态氮通量与NANI经验模型
2.2.1 河流硝态氮通量与NANI的响应关系
本文通过分时段LOADEST模型对河流硝态氮通量进行估算，将其估算值与实测值进行线性拟合，结果显示，1994—2010 年的R2为0.87，2011—2014 年的R2为0.93，表明拟合结果较好。以LOADEST 模型估算得到的日尺度硝态氮负荷为基础，计算得到各年硝态氮负荷总量，结果如图4 所示，1995—2014 年间潮河流域平均硝态氮通量为115.94 kg·km-2·a-1，在1999年前呈现抛物线趋势，1998 年通量达到最大，为344.33 kg·km-2·a-1，1998年后河流硝态氮通量显著减小，但总体上呈现出上升的趋势，但增幅较小，为19.49%。这可能是受到水文因素影响，1999年前潮河流域河流流量维持在较高水平，多年间平均流量为9.47 m3·s-1，1998 年最大，达到14.23 m3·s-1，1999 年后河流流量显著下降，1999—2014 年平均流量为2.95 m3·s-1。
图4 NANI与河流硝态氮输出响应方程与LOADEST模拟结果对比Figure 4 The NANI and river nitrate nitrogen output response equations compared with LOADEST simulation results
如图5 所示，本研究河流硝态氮通量与当年的集水区NANIn、NANIp、化肥氮输入量、种子氮输入量之间均存在显著的正相关性，与NANIn最符合指数形式，与NANIp最符合二次多项式形式。河流硝态氮通量与河流流量呈线性正相关，且相关性系数较大（R2=0.95，P＜0.01），这可能是因为本研究中LOADEST 模型估算河流硝态氮通量时以河流流量为主要参数。在NANIn中，大气氮沉降量、食品饲料氮输入量、农业固氮量虽然对河流硝态氮通量有一定贡献，但无显著相关性。化肥氮输入与河流硝态氮通量相关性最显著（R2=0.44，P＜0.01），可能是因为该流域是一个典型的农业耕作区，耕地面积约占流域总面积的17.67%，耕地单位面积施肥量为5.69～10.41 t·km-2·a-1。因此合理控制化肥施用量可以有效减少河流硝态氮通量。
图5 河流硝态氮通量与NANI及各组分相关性Figure 5 Correlation between nitrate flux with NANI and its components in rivers
基于此，试构建潮河流域硝态氮输出通量的多元回归模型。经计算，以河流流量作为参数构建方程，LOADEST 模型模拟的硝态氮通量与河流流量存在共线性关系（VIF=20.228），遂以年均降雨量表征河流流量与NANIn、NANIp共同构建的回归方程。多元回归模型形式如下：
式中：F为某年的河流硝态氮通量，kg·km-2·a-1；
P为年平均降雨量，mm·a-1。
如图4 所示，用已构建的回归模型对河流硝态氮通量进行模拟，将模拟值与LOADEST 模型的计算值进行比较。两者之间的R2可达0.73（n=20），建立的硝态氮通量与NANI 之间的响应关系方程效果良好，因此可以通过NANI较好地预测河流硝态氮通量。
2.2.2 河流硝态氮通量贡献率
如图6结果显示，潮河流域1995—2014年河流中由人类活动输入氮的平均量为94.42 kg·km-2·a-1，当年NANI 贡献为85.64%（52.38%～95.73%），滞留氮库对河流硝态氮通量的贡献为11.01%（2.17%～40.86%），平均输入量为7.67 kg·km-2·a-1，自然背景源氮多年贡献率较为稳定，为3.35%（1.23%～6.75%），平均贡献率为3.29 kg·km-2·a-1。总体上，潮河流域多年间河流硝态氮输入主要由人类活动导致，自然背景源对河流硝态氮通量贡献量变化较小。在人类活动输入氮量相对较小的年份（如2002 年为4 904.93 kg·km-2·a-1），人类活动氮输入在河流硝态氮通量的占比也相对较小（52.3%），滞留氮为河流硝态氮通量的主要输入来源。
图6 河流硝态氮通量来源贡献率Figure 6 -N flux sources contribution
3.1 NANI影响因素
NANI 除了受人类各项活动的影响，也会受到人口密度、降雨量、土地利用类型、经济水平等的影响。1995—2014 年，潮河流域NANI 总体呈现上升的趋势，平均输入量与中国大陆1980—2015 年均值[17]相比较高，但与长江、滇池、淮河等流域[10，19，37]相比较低。流域内南部密云区NANI 较高，主要是因为化肥氮输入量及点源氮素输入量较高，处在该流域的3 个镇产业结构主要为农业耕种，其耕地面积比例较其他两县较高，且密云区隶属北京市，相较其他两县经济较发达，城镇人口密度大于丰宁和滦平，人类氮消费量较大。据统计，2014年，密云区人均可支配收入为35 499元，是丰宁县和滦平县人均可支配收入的1.8倍和1.5倍，且密云区拥有多处国家级旅游景区，客流量较高，导致人类消费氮量高于其他镇。河流下游特别是靠近潮河干流的付家店、巴克什营、古北口等的NANI很高，表明临近密云水库保护区具有更大的非点源污染风险，需要特别注意。
采用相关性分析探讨人口密度、降雨量、土地利用类型等各影响因素对研究区NANI、NANIn、NANIp分布格局的影响，结果如图7 所示。NANI与总人口密度、土地利用类型显著相关，与降雨量无显著相关性，NANIp受土地利用类型及人口密度影响较大，NANIn与各影响因素无显著相关性。降低人口密度可减少点源污染，同时也可降低由人类活动产生的大气氮沉降量[38]，从而减少氮素污染。20年间潮河流域城镇用地面积明显增加，且城镇用地与NANI相关性极高，这意味着人类活动对流域的影响越来越大，需要加以集中管控。
图7 潮河流域土地利用类型、人口密度及降雨量与NANI各组成成分的相关性Table 7 Correlation between land use type，population density and rainfall and components of NANI in Chaohe River basin
3.2 潮河流域氮素输出及滞留影响因素
潮河流域20 年间平均硝态氮通量为115.94 kg·km-2·a-1，与长江、黄河、珠江流域河流氮通量（1 106～2 093 kg·km-2·a-1）[39]相比较小。这可能是由于该流域处于水源保护区，无工业污染源，且有研究表明，降水量、径流量、温度和土地利用类型变化是氮、磷通量变化的主要原因[40]，当降雨和径流量较大时，径流在河道中停留时间变短，反硝化作用减弱，河流硝态氮通量相应变大。受剧烈的人为活动与降雨量偏少的综合影响，潮河流域的河道生态用水不足，断流现象十分普遍，反硝化作用增强使得一部分氮进入大气，且流域地处我国北部，年均气温较低，使得流域硝态氮通量较小（图5和图8）。且该流域土地类型主要为林地和草地，近年来实施退耕还林还草工程成效显著，林地草地的面积还在不断增加，草地面积占各土地利用类型的比例由2000 年的28%增长至2010 年的34%，林地面积由50%增至54%，而高覆盖度草地和林地面积的增加可以有效减少地表径流，减小水土流失，进而减小流域氮、磷负荷[41]。这也是该流域河流硝态氮通量较小的原因之一。
北美和欧洲主要流域的河流中平均有20%～25%的NANI 输出。然而，在不同的集水区，通过河流输出的NANI 比例差别很大，从低于10%到50%甚至更多[37]。研究表明潮河流域出口总氮污染负荷主要以硝态氮为主[42]，多年平均占比为87.02%，即该流域通过河流输出氮量占NANI 的2.41%，相较其他流域较小（5.2%～10%）[43-44]，这说明有大量氮素滞留在土壤中，或进入地下水或通过反硝化作用进入大气。由于密云水库上游地区采取了较多的水保措施，如退耕还林、荒山造林和坡地治理[45]，使得流域内林地面积逐渐增加，水保措施有效地减少了土壤侵蚀，减少了非点源污染，但同时增加了地表水的入渗过程，增大了氮素滞留量。但本研究结果中滞留氮输入对河流硝态氮通量的贡献率（11.01%）与长江流域（36%）[10]、椒江流域（24%）[46]、福建山美水库（44%）[47]等流域相比相对较低。研究表明滞留氮量会随着水文气象条件的波动而变化，径流量增大会将上一年积累的污染物冲刷出来[48]。本研究采用相关性分析法探究滞留氮量与河流径流量的关系，结果表明（图8）滞留氮量与河流径流量呈显著负相关，且滞留氮量的增加与NANI无显著相关关系，因此，本流域滞留量较大的原因之一可能是潮河流域地处我国北部，属于半干旱的大陆性季风气候，多年间河流径流量相对较小。
图8 潮河流域平均温度对硝态氮通量的影响及NANI、河流流量对滞留氮的影响Figure 8 Effects of average temperature on nitrogen flux and effects of NANI and river flow on retained nitrogen in Chaohe River watershed
将流域内逐年累积NANI 与滞留氮贡献率进行相关性分析，结果如图9 所示，自1995 年起随NANI不断增大，流域内累积NANI 量也不断增大，滞留于流域内的氮对河流硝态氮通量的贡献率呈递减趋势，反之，当年NANI 的贡献逐渐升高。这表明流域内滞留氮库在逐渐饱和，其接纳氮素的能力变弱，这也意味着越来越多的NANI 将被排入水体，因此需注意加强NANI 与滞留氮的协同管理，这一结论可以为氮负荷评估和流域污染综合防治提供参考。
图9 累积NANI与滞留氮贡献的关系Figure 9 Relationship between accumulated NANI and retained nitrogen contribution
（1）潮河流域1995—2014 年NANI 总体呈现上升趋势，平均输入量为5 569.27 kg·km-2·a-1，年均增幅1.62%。点源氮输入量占比23.13%，非点源输入占比76.87%。化肥输入是潮河流域NANIn最主要的输入来源，占总NANI 的35.92%，食品饲料输入量次之，占总NANI的21.12%。
（2）人口密度和土地利用类型的变化是潮河流域NANI变化的主要驱动力。巴什克营、高岭、古北口等镇位于河流下游段靠近水库且氮素输入量高，需特别注意通过控制流域氮素输入来降低潮河流域氮素输出的生态风险。
（3）潮河流域河流硝态氮通量多年平均值（1995—2014 年）为115.94 kg·km-2·a-1，20 年间增加18.78%。NANI 可以很好地解释河流硝态氮通量，基于NANIn、NANIp与河流流量的多元回归模型R2可达0.73。分析氮源来源，结果发现点源氮输入、化肥氮输入和种子氮输入直接影响河流硝态氮通量。受气候因素、河流径流量、降雨量及土地利用类型影响，河流硝态氮通量较其他流域偏小。
（4）潮河流域河流硝态氮通量中当年NANI、滞留氮库和自然背景源的贡献率分别为85.64%、11.01%和3.35%，大量人类活动产生的氮素滞留于流域内，是流域重要的氮汇。滞留氮会对河流硝态氮通量产生持续影响，需注意加强NANI 与滞留氮的协同管理。
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