揭秘水體 N?O 排放之謎 —— 新一代 PI5131-i N?O 同位素分析儀，助力 N?O 排放機制研究

  應用介紹

Erler et al., (2015) 將 Picarro G5101-i N₂O 同位素分析儀與水氣平衡裝置結合，實現(xiàn)了對于水中溶解 N₂O 濃度和同位素（δ¹⁵N-N₂O）的連續(xù)在線原位觀測。為了應對水中溶解的其他氣體可能對于 N₂O 濃度及同位素測量的干擾，Erler 在氣體進入分析儀前對氣體進行了一些列的處理，分別采用  Ascarite^TM Pt 和 Cu 來移除 CO₂ 、CO 和 H₂S。并通過一系列實驗，定量了 O₂、CH₄ 和 N₂O 濃度對 δ¹⁵N-N₂O 測量的影響，并建立了相應的校正方程。此外，還通過實驗室和現(xiàn)場測試，驗證了基于 Picarro N₂O 同位素分析儀搭建的在線觀測系統(tǒng)與傳統(tǒng) IRMS 技術之間有較強的一致性，是進行在線水中溶解 N₂O 同位素觀測的最佳選擇。

圖 2 - 基于 Picarro G5101-i 搭建的原位在線實時觀測水中溶解 N₂O 濃度及同位素監(jiān)測系統(tǒng)

Peng et al., (2014) 利用 Picarro G5101-i N₂O 同位素分析儀，對廢水處理過程中的不同溶解氧（DO）濃度下，排放的 N₂O 同位素組成進行了觀測。通過對 SP 值的解析，發(fā)現(xiàn) N₂O 的產(chǎn)生主要來源于氨氧化細菌（AOB）的反硝化作用和羥胺（NH₂OH）氧化作用，且 DO 濃度對這兩種途徑的相對貢獻有重要影響。實現(xiàn)了這兩種途徑對 N₂O 產(chǎn)生的貢獻比例的拆分，揭示了 DO  濃度對 N₂O 產(chǎn)生機制的影響。

圖 3 - N₂O 的 δ¹⁵N_bulk 和 SP（位置偏好）與 DO 濃度的關系圖（Lai et al., 2014）

香港科技大學（廣州）團隊利用 Picarro G5131-i N₂O 同位素分析儀、小樣品進樣模塊 SSIM2 以及配備低溫吹掃捕集模塊的自動進樣器搭建了測量水中溶解 N₂O 同位素的系統(tǒng)（圖 4），并基于該系統(tǒng)對富營養(yǎng)河口、水產(chǎn)養(yǎng)殖及廢液處理過程中的 N₂O 產(chǎn)生機制進行了研究。

圖 4 - 基于 Picarro G5131-i 和小樣品進樣模塊搭建的觀測水中溶解 N₂O 濃度及同位素的在線原位觀測系統(tǒng) (Ji and Grundle, 2019)

Zheng et al., (2024) 利用上述系統(tǒng)，在珠江口中游的虎門開展了為期 2  年的實地采樣測定，探討了 N₂O 生成以及氨氧化過程的季節(jié)性變化。結果顯示，4 月至 11 月間，N₂O 生成活躍，氨氧化為主要 N₂O 產(chǎn)生途徑。盡管水體溶氧含量較高，反硝化作用依然貢獻了 N₂O 排放量的 20-40%。在冬季微生物活力下降，N₂O 生成較慢。該研究為進一步認識河口和近海 N₂O 生成的機制提供了定量的觀測結果。

Wang et al., (2024) 利用上述系統(tǒng)，結合 ¹⁵N 標記技術，分析了中國南方三種水產(chǎn)養(yǎng)殖塘的 N₂O 排放機制。結果表明，養(yǎng)殖塘 N₂O 排放速率（6–70 µmol-N m^-2 d^-1）顯著高于自然水體，且南美白對蝦塘排放最高，主要源于反硝化作用（亞硝酸鹽不完全還原），其中沉積物貢獻大于水體。研究證實飼料投喂量是關鍵驅動因素，建議優(yōu)化養(yǎng)殖管理以減少 N₂O 排放。該研究為水產(chǎn)養(yǎng)殖的溫室氣體減排提供科學依據(jù)。

Jia et al., (2024) 利用上述系統(tǒng)對兩階段部分硝化-厭氧氨氧化/反硝化（PNA/D）工藝處理中高氨氮食品廢液消化液（LD）過程中的 N₂O 同位素組成進行了精確測定，研究發(fā)現(xiàn)，該工藝能高效去除 95%的氮，其中厭氧氨氧化貢獻 75%脫氮，并首次證實硫酸鹽和鐵還原可耦合氨氧化（Sulfammox/Feammox），貢獻額外 20%脫氮。通過微生物群落分析和功能基因表達研究，揭示了 PNA/D 系統(tǒng)中微生物的相互作用和代謝途徑，為低碳廢水處理提供了新思路，同時為揭示食品廢液處理過程中 N₂O 的產(chǎn)生途徑提供了關鍵數(shù)據(jù)支持。