制定水质标准，并评估6PPD和6PPD-Q在淡水生态系统中的生态风险

《Environmental Pollution》：Developing water quality criteria and assessing ecological risks for 6PPD and 6PPD-Q in freshwater ecosystems

新兴污染物N-(1,3-二甲基丁基)-N'-苯基对苯二胺（6PPD）及其衍生物6PPD-Q的水质标准及生态风险评估研究。通过构建物种敏感性分布（SSD）模型、间物种相关性估计（ICE）模型和定量结构活性关系（QSAR）模型，推导出6PPD的短期和长期水质标准分别为26.02 μg/L和4.30 μg/L，6PPD-Q为0.20 μg/L和0.15 μg/L。基于 Monte Carlo模拟和联合概率曲线，评估发现6PPD-Q在雨后城市受污染水体中存在生态风险，而6PPD风险可忽略。本研究为制定水质标准和管理生态风险提供理论依据，并为其他新兴污染物的评估提供方法参考。

　　

郝张|李莉|姜金林|周子言|陈强|陶龙

中华人民共和国生态环境部南京环境科学研究院土壤环境管理与污染控制重点实验室，南京，210042，中国

摘要

N-(1,3-二甲基丁基)-N’-苯基-p-苯二胺（6PPD）及其衍生物N-(1,3-二甲基丁基)-N’-苯基-p-苯二胺-醌（6PPD-Q）源自轮胎磨损颗粒（TWPs），是日益受到关注的新兴污染物（ECs）。本研究重点探讨了淡水生态系统中6PPD和6PPD-Q的水质标准（WQC）的制定，并进行了生态风险评估（ERA）。首先，我们基于实验毒性数据、种间相关性估计（ICE）模型和定量结构-活性关系（QSAR）模型，推导出了这两种化合物对5%物种的毒性浓度（HC₅）。6PPD的短期和长期WQC分别为26.02 μg/L和4.30 μg/L，而6PPD-Q的相应数值分别为0.20 μg/L和0.15 μg/L。随后，我们利用已报道的6PPD和6PPD-Q地表水浓度数据，通过计算风险商（RQ）并利用蒙特卡洛模拟和联合概率曲线来确定其對淡水生态系统的风险。与6PPD相比，6PPD对水生生态系统的风险可以忽略不计，但6PPD-Q在某些受城市影响的地表水体中，尤其是在降雨事件后，存在生态风险。本研究为建立水质标准和管理6PPD及6PPD-Q在水生生态系统中的风险提供了理论基础，同时也为其他ECs的WQC和ERA的制定提供了有价值的方法参考。

引言

随着全球汽车保有量的增加，轮胎磨损颗粒（TWPs）已成为城市环境中的主要新兴污染物。据估计，每人每年产生的TWPs约为0.81公斤（Sieber等人，2020年）。N-(1,3-二甲基丁基)-N’-苯基-p-苯二胺（6PPD，CAS：793-24-8）是一种对延长轮胎寿命和性能至关重要的抗氧化剂，是TWPs的关键成分，其添加浓度通常为重量的0.4%至2%（Wang等人，2021年；Zhang等人，2022年）。2023年，6PPD抗氧化剂的全球市场规模达到了11.7亿美元，预计到2030年将增长至13.3亿美元（QYResearch，2024年）。然而，其广泛使用带来了严重的风险。当6PPD与臭氧或其他环境因素（如紫外线辐射和大气自由基）反应时，会形成一种高毒性和持久性的副产物N-(1,3-二甲基丁基)-N’-苯基-p-苯二胺-醌（6PPD-Q，CAS：2754428-18-5）。6PPD-Q已被证实是太平洋西北地区鲑鱼大规模死亡的原因（Tian等人，2021年）。6PPD和6PPD主要通过道路径流和大气沉降释放到环境中（Li等人，2025年）。它们在各种环境介质中都有广泛检测到（Li等人，2025年），并且在降雨后城市地表水中的浓度会急剧增加（H.-Y. Zhang等人，2023年），对水生生物构成严重威胁。毒理学研究证实了6PPD-Q对水生生物的多物种毒性（Li等人，2025年），这突显了进行全面水生生态风险评估（ERA）的紧迫性，以指导其环境管理。

在ERA中，毒性浓度（HCs）是量化化合物对水生生物潜在影响的基础（Feng等人，2019年）。一种常见的国际方法是利用多物种毒理学数据建立物种敏感性分布（SSD），并使用第5百分位数（HC₅）来确定风险（Belanger等人，2016年）。然而，可靠的SSD需要来自多种物种的生态毒理学数据，而这对于ECs来说往往难以获得（Douziech等人，2020年）。此外，对广泛物种进行实验毒性测试与减少动物实验的国际努力相悖（Fentem等人，2021年）。为解决这一数据缺口并确保SSD曲线的可靠性和全面性ERA的进行，有必要应用计算机模拟方法，利用替代物种和类似化学物质的毒性数据来可靠地推导出ECs的缺失毒性信息。

种间相关性估计（ICE）和定量结构-活性关系（QSAR）模型被广泛用于预测急性毒性数据（Bejarano等人，2017年；Khan等人，2019年）。ICE模型是一种对数线性最小二乘回归方法，基于两种已测试生物的测量数据来预测未测试物种的毒性（Feng等人，2013年）。QSAR模型通常使用各种数学方法根据分子的化学结构来预测未测试化学物质的活性和性质（Galimberti等人，2020年），从而补充了ICE方法。通过结合这两种模型，本研究能够更准确地填补毒性数据缺口，这对于确保ERA的准确性至关重要。此外，基于收集的6PPD和6PPD-Q的地表水监测数据，我们采用了三管齐下的方法进行生态风险评估。具体来说，我们通过风险商（RQ）计算量化风险，并利用蒙特卡洛模拟和联合概率曲线（JPC）确定风险概率，从而提供了全面而彻底的评估（Tao等人，2025年；Yan等人，2023年）。

本研究的目的是为淡水生态系统中的6PPD和6PPD-Q制定短期和长期水质标准（WQC），并进行全面生态风险评估（ERA），从而为水质标准的制定和风险管理提供理论基础。为此，我们1）收集和筛选了6PPD和6PPD-Q的急性和慢性毒性数据；2）使用ICE和QSAR模型填补急性毒性数据缺口；3）使用四种累积分布函数（CDF）拟合SSD曲线并推导出HC₅值；4）采用三管齐下的方法对6PPD和6PPD-Q进行了水生生态风险评估。

毒性数据收集

6PPD和6PPD-Q的毒性数据来自美国环保署ECOTOX数据库（https://cfpub.epa.gov/ecotox）、已发表的文献和政府文件，遵循了制定保护水生生物及其用途的国家级水质标准的指南（美国环保署，1985年）以及制定淡水生物水质标准的技术指南（Yan等人，2023年）。慢性毒性测试采用了流过法或重复暴露法。

毒性数据收集与筛选

我们收集了11种物种的6PPD急性毒性数据（表S2）和11种物种的慢性毒性数据（表S3）。6PPD的急性毒性范围为28.00-8,780.00 μg/L，而慢性毒性范围为0.02-1,922.64 μg/L。对于6PPD-Q，我们从6种物种中收集了急性毒性数据（表S4，范围为0.08-171.60 μg/L），从5种物种中收集了慢性毒性数据（表S5，范围为0.32-10.00 μg/L）。需要注意的是，在计算6PPD的长期亚致死效应时，我们纳入了17个数据点。

结论

本研究为淡水生态系统中的6PPD和6PPD-Q制定了水质标准（WQC），并评估了它们的生态风险。充足的实验毒性数据使我们能够得出6PPD的短期和长期WQC分别为26.02 μg/L和4.30 μg/L。对于6PPD-Q，我们使用ICE和QSAR模型预测其急性毒性数据，得出的短期WQC为0.20 μg/L。此外，基于ACR，我们估计其长期WQC为0.15 μg/L。利用已报道的地表水监测数据，

CRediT作者贡献声明

周子言：验证、监督。陈强：验证、监督。李莉：撰写 – 审稿与编辑、监督、调查、正式分析。姜金林：撰写 – 审稿与编辑、监督、资源管理、项目协调、资金获取、数据管理、概念构思。郝张：撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、监督、软件应用、项目协调、方法学研究、调查、正式分析，

未引用参考文献

May等人，2016年；Zhang等人，2023年。

利益冲突声明

? 作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

作者感谢国家重点研发计划（2023YFC3708705）的财政支持。