西南紫色土丘陵区林地、坡耕地、稻田、果园等土地利用类型交错分布，土层浅薄、岩石裂隙发育，精准识别不同土地利用来源的径流组分，是解析农业面源污染输出路径、开展流域水土资源管理的重要前提。传统水稳定同位素示踪方法虽然能够区分雨水与雨前土壤水，但对不同土地利用类型土壤水的辨识能力有限，常规离子、人为示踪剂又存在环境易反应、适用范围受限等问题，制约了复杂下垫面条件下多来源径流的定量解析。
针对这一难题，中国科学院成都山地灾害与环境研究所山地水土过程与生态服务创新团队依托盐亭紫色土农业生态试验站，开展连续多年定位观测，结合溶解性有机质（DOM）荧光光谱、水稳定同位素及混合模型等技术，围绕降雨径流水源识别、基流期水源补给特征及土壤DOM时空变化开展系列研究，为混合土地利用流域水源溯源和面源污染防控提供新思路。
研究识别出两类稳定的腐殖质类DOM荧光组分，提出以Fmax（C1）／Fmax（C2）荧光比值作为新型水源示踪指标。该指标具备良好保守性，经验证后可用于识别降雨水及不同土地利用类型的多种前期水源，突破传统二端元模型局限，为混合土地利用流域径流来源解析提供了新方法。
此外，研究系统揭示了5类土地利用下土壤DOM的季节及垂向变化规律，明确土壤温度、土壤容重是调控DOM动态的核心因子，为认识不同土地利用类型的水源示踪特征及其动态变化提供了依据。研究进一步解析枯水期基流的水源构成，发现果园、坡耕地、稻田土壤储水是枯水径流的主要来源，合计平均贡献达到62.9％，浅层地下水贡献仅为10.7％。同时水源贡献存在明显的土层分异，果园、坡耕地径流信号多来源于浅层10 cm土壤，稻田则以20‑30 cm中层土壤水为主，水源组成随干湿水文背景动态变化。
研究成果以“A novel tool for tracing water sources of streamflow in a mixed land‑use catchment”、“Temporal and Spatial Variability in Soil Dissolved Organic Matter Under Different land‑use Types in Southwest China”和“Tracing soil–water signatures from contrasting land uses in low‑flow streamwater of a mixed headwater catchment”为题先后发表在Science of the Total Environment、Journal of Soil Science and Plant Nutrition和Journal of Hydrology上。成都山地所博士生孙志祥为第一作者，崔俊芳副研究员为通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金面上项目（42371039）资助。
DOM荧光组分PARAFAC解析结果
丘陵区复合流域内降雨－径流来源解析
