关于抗生素分布和风险的新见解：从点源到非点源——以北京文峪河为例的快速城市化流域研究

《Journal of Cleaner Production》：New insights into the distribution and risk of antibiotics: From point to non-point source in a rapidly urbanizing watershed — A case study of the Wenyu River, Beijing

本研究以北京温裕河流域为对象，分析 reclaimed water reuse 对抗生素污染的影响。通过空间时间分布和来源解析，发现诺氟沙星和氧氟沙星在洪水季节浓度升高1.9-3倍，表明污染来源由点源转向非点源。构建模型预测到2030年城市化导致生态风险增加35%，为污染控制提供依据。

　　随着城市化进程的加快，抗生素污染问题日益受到关注。在这一背景下，城市区域中重新利用处理后的污水（reclaimed water reuse）的广泛应用也引发了特别的关注，因为这可能显著影响抗生素在环境中的行为及其相关风险。本研究选取了中国北京的温榆河流域作为研究区域，该流域是北京快速城市化的一个典型区域。基于实地数据和污染源分析，我们识别了关键的空间与时间分布模式，并建立了模型以预测在持续城市化过程中的风险。研究结果表明，在检测到的抗生素中，氧氟沙星（ofloxacin）和诺氟沙星（norfloxacin）的浓度最高，特别值得注意的是，它们在洪水季节的浓度是干旱季节的1.9到3倍。这种季节性变化表明，城市区域中重新利用处理后的污水改变了抗生素污染的主要来源，使其从传统的点源污染转变为非点源污染。通过识别四个主要来源（水产养殖、医疗使用、污水处理和家庭活动）以及关键影响因素，我们开发了风险模型，用于模拟未来城市化情景下的抗生素动态。预计到2030年，由于城市化的发展，生态风险将增加35%。氧氟沙星在城市风险中贡献最大，而环丙沙星（ciprofloxacin）则在郊区区域中发挥更大的作用，反映了不同的使用模式。这些发现揭示了抗生素在城市化过程中的变化命运，并为改善处理后污水的再利用、暴露风险评估和污染控制提供了基础。

抗生素在人类和兽医医学中被广泛使用，约有50%至90%的抗生素以未代谢的形式排放到环境中（Meyer等人，2024）。全球范围内的抗生素使用量在2017年超过了93,000吨，并预计到2030年将达到104,000吨（Tiseo等人，2020）。它们表现出复杂的环境行为，包括在水体中的持久性（Liu等人，2019a）、对水生生物的生物累积和毒性（Ge等人，2024），以及可能促进抗生素耐药基因的传播（Xu等人，2023）。在区域尺度上，东亚地区的环境排放因子高于其他地区，这是由于其高人口密度和集约化农业（Anh等人，2021）。抗生素在传统污水处理过程中仍然保持较高浓度（Zou等人，2022），使其成为城市流域中的主要点源污染物。在水资源紧张的地区，如中国北方，抗生素的环境命运因对处理后污水系统的依赖而变得更加复杂。面对严重的水资源短缺，城市地区现在普遍将处理后的污水纳入供水网络，北京的再利用比例已超过总需求的30%。尽管这种做法有助于缓解供水压力，但它可能创造抗生素传播的意外途径。虽然已有研究表明，降雨期间地表径流和下水道溢流可以动员残留抗生素（Damashek等人，2022；Su等人，2023），但在季节性变化条件下，这些化合物在沉积物中的长期积累和再动员仍缺乏充分的描述。

城市流域的水文动态进一步加剧了这些挑战。在像温榆河这样的典型处理后污水影响区域和半干旱城市流域中，抗生素表现出显著的季节性变化，因为处理后污水占干旱季节流量的三分之二以上。该流域检测到了多种抗生素，包括喹诺酮类（QNs）、四环素类（TCs）和大环内酯类（MAs）（Liu等人，2019b）。洪水事件可以放大常规监测计划通常忽略的抗生素负荷（Ma和Xu，2024）。这种变化尤其令人担忧，因为抗生素在不同水文条件下的持久性和生态风险存在差异。当前的监管框架，包括《水污染预防与控制行动计划》，忽略了季节性变化，而更关注年度平均浓度。同样，全球范围内的污水再利用指南优先考虑病原体控制，而对新兴污染物如抗生素的关注不足，这在环境风险管理中留下了一个关键的空白。

城市化深刻影响了流域中抗生素的生产、迁移和命运，通过改变土地利用方式、加剧污水排放以及增加人类和兽医药物的使用。这些人为压力导致中国多个城市河流中频繁检测到抗生素（Peng等人，2020；Yang等人，2020），带来了显著的生态和公共卫生风险。在温榆河流域，从2010年至2020年间，城市土地覆盖面积从28%增加到41%。这些过程使得抗生素在全年内持续检测，浓度超过生态阈值。为了理解不断变化的风险，有必要开发能够整合关键环境和人为变量的预测模型。因此，本研究提出了一种基于情景的风险评估框架，用于预测在持续城市化下的未来抗生素污染风险，为生态保护和水质管理提供了坚实的基础。

尽管对城市流域中抗生素污染的关注日益增加，但仍存在一些关键的知识空白。首先，水文季节性在处理后污水再利用条件下如何调控抗生素的迁移仍不清楚。其次，污染源归因研究往往缺乏对降雨事件中点源和非点源的定量区分。第三，很少有研究将城市化情景与未来生态风险预测联系起来。因此，本研究分析了温榆河流域的抗生素污染，识别了主要来源，并预测了未来城市化情景下的生态风险。在本研究中，有三个主要目标：（1）揭示水文季节性如何调控抗生素的迁移和分布；（2）量化温榆河流域中点源和非点源的相对贡献；（3）构建一个面向未来的风险预测模型，用于评估城市化情景下的抗生素污染风险。

温榆河流域位于中国北京，其气候条件属于大陆性季风气候，该流域承载了北京最密集的人类活动（Ren等人，2022）。该流域处理了北京市90%的排水，并广泛采用处理后污水再利用以应对水资源短缺。流域面积为47.5公里，排水面积达2478平方公里，过去四十年经历了显著的土地覆盖变化，不透水表面从4%上升至42%（Ren等人）。这些变化使得抗生素在全年内持续存在，浓度超过生态阈值。为了更好地理解这些变化，研究团队进行了详细的实地调查，采集了多个采样点的水样，并分析了其抗生素含量。通过这些数据，我们不仅能够识别抗生素的主要来源，还能建立模型，预测未来城市化情景下的生态风险。研究团队发现，在不同的季节条件下，抗生素的迁移和分布存在显著差异，这种差异主要受到水文条件和人类活动的影响。在某些研究中，干旱季节的抗生素浓度较高，这可能是由于洪水期间高流量的稀释效应。而在另一些研究中，洪水季节的抗生素浓度则显著上升，这可能与降雨期间的径流和下水道溢流有关。因此，本研究的重点在于探讨水文季节性对抗生素迁移和分布的调控机制，并通过数据支持，明确不同来源对抗生素污染的贡献。

本研究的数据采集和分析表明，温榆河流域中检测到的抗生素种类较多，且在不同采样点的检测频率和浓度存在显著差异。例如，喹诺酮类抗生素的检测频率较高，而四环素类和大环内酸类抗生素的浓度则相对较低。这些结果反映了不同抗生素在环境中的行为差异，以及它们在不同来源和条件下的分布特点。研究团队进一步分析了这些抗生素在不同来源和季节条件下的迁移模式，并结合实地数据，建立了预测模型。这些模型能够帮助我们更好地理解抗生素在城市化过程中的变化趋势，并为未来的污染控制提供科学依据。

通过深入研究，我们发现抗生素的污染源在不同区域和季节条件下存在显著差异。例如，在城市区域中，医疗和家庭活动可能是抗生素的主要来源，而在郊区或农业区域，水产养殖和污水处理可能贡献更大。这些发现有助于我们识别抗生素污染的关键来源，并为制定针对性的污染控制措施提供支持。同时，研究团队还探讨了抗生素在不同水文条件下的持久性和生态风险。例如，在干旱季节，由于流量较低，抗生素的浓度较高，而在洪水季节，由于流量增加，抗生素的浓度可能下降，但总体负荷可能上升。这种变化模式表明，抗生素的环境行为受到水文条件的显著影响，因此在制定风险评估和污染控制策略时，需要考虑这些因素。

此外，研究团队还分析了抗生素在不同来源和季节条件下的迁移模式。例如，在降雨期间，地表径流和下水道溢流可能成为抗生素迁移的主要途径，而在干旱季节，地下水和土壤中的迁移可能更为显著。这些发现表明，抗生素的迁移路径在不同条件下存在显著差异，因此在制定污染控制措施时，需要综合考虑这些因素。同时，研究团队还探讨了抗生素在不同区域和季节条件下的生态风险。例如，在城市区域中，抗生素的浓度较高，生态风险也相应增加，而在郊区区域中，虽然浓度较低，但生态风险可能仍然存在。这些发现有助于我们更好地理解抗生素在不同区域和条件下的生态风险，并为制定针对性的污染控制措施提供支持。

本研究的结果表明，抗生素污染在城市化过程中呈现出显著的变化趋势。例如，在城市区域中，抗生素的浓度较高，而在郊区区域中，浓度较低，但生态风险仍然存在。这些变化趋势反映了不同区域和条件下的抗生素使用模式和污染源分布。因此，在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素，并采取相应的管理策略。此外，研究团队还探讨了抗生素在不同季节条件下的迁移模式。例如，在洪水季节，由于流量增加，抗生素的迁移路径可能更加复杂，而在干旱季节，由于流量较低，抗生素的迁移可能更为集中。这些发现有助于我们更好地理解抗生素在不同季节条件下的迁移行为，并为制定相应的风险评估和污染控制措施提供支持。

为了更好地理解这些变化趋势，研究团队还分析了抗生素在不同来源和季节条件下的分布模式。例如，在城市区域中，医疗和家庭活动可能是抗生素的主要来源，而在郊区区域中，水产养殖和污水处理可能贡献更大。这些发现表明，抗生素的污染源在不同区域和季节条件下存在显著差异，因此在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素。同时，研究团队还探讨了抗生素在不同水文条件下的持久性和生态风险。例如，在干旱季节，由于流量较低，抗生素的浓度较高，而在洪水季节，由于流量增加，抗生素的浓度可能下降，但总体负荷可能上升。这些变化趋势表明，抗生素的环境行为受到水文条件的显著影响，因此在制定风险评估和污染控制策略时，需要考虑这些因素。

本研究的结果还表明，抗生素污染在城市化过程中呈现出显著的时空分布特征。例如，在城市区域中，抗生素的浓度较高，而在郊区区域中，浓度较低，但生态风险仍然存在。这些变化趋势反映了不同区域和条件下的抗生素使用模式和污染源分布。因此，在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素，并采取相应的管理策略。此外，研究团队还分析了抗生素在不同来源和季节条件下的迁移模式。例如，在降雨期间，地表径流和下水道溢流可能成为抗生素迁移的主要途径，而在干旱季节，地下水和土壤中的迁移可能更为显著。这些发现有助于我们更好地理解抗生素在不同季节条件下的迁移行为，并为制定相应的风险评估和污染控制措施提供支持。

本研究还探讨了抗生素在不同水文条件下的生态风险。例如，在干旱季节，由于流量较低，抗生素的浓度较高，而在洪水季节，由于流量增加，抗生素的浓度可能下降，但总体负荷可能上升。这种变化趋势表明，抗生素的环境行为受到水文条件的显著影响，因此在制定风险评估和污染控制策略时，需要考虑这些因素。此外，研究团队还分析了抗生素在不同来源和季节条件下的分布模式。例如，在城市区域中，医疗和家庭活动可能是抗生素的主要来源，而在郊区区域中，水产养殖和污水处理可能贡献更大。这些发现表明，抗生素的污染源在不同区域和季节条件下存在显著差异，因此在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素，并采取相应的管理策略。

通过这些研究，我们发现抗生素污染在城市化过程中呈现出复杂的时空分布特征。这些特征不仅受到水文条件的影响，还受到土地利用方式和人类活动的影响。因此，在制定污染控制措施时，需要综合考虑这些因素，并采取相应的管理策略。同时，研究团队还分析了抗生素在不同季节条件下的迁移模式。例如，在降雨期间，地表径流和下水道溢流可能成为抗生素迁移的主要途径，而在干旱季节，地下水和土壤中的迁移可能更为显著。这些发现有助于我们更好地理解抗生素在不同季节条件下的迁移行为，并为制定相应的风险评估和污染控制措施提供支持。

本研究还揭示了抗生素污染在城市化过程中的变化趋势。例如，在城市区域中，抗生素的浓度较高，而在郊区区域中，浓度较低，但生态风险仍然存在。这些变化趋势反映了不同区域和条件下的抗生素使用模式和污染源分布。因此，在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素，并采取相应的管理策略。此外，研究团队还分析了抗生素在不同来源和季节条件下的分布模式。例如，在城市区域中，医疗和家庭活动可能是抗生素的主要来源，而在郊区区域中，水产养殖和污水处理可能贡献更大。这些发现表明，抗生素的污染源在不同区域和季节条件下存在显著差异，因此在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素，并采取相应的管理策略。

研究团队还探讨了抗生素在不同水文条件下的生态风险。例如，在干旱季节，由于流量较低，抗生素的浓度较高，而在洪水季节，由于流量增加，抗生素的浓度可能下降，但总体负荷可能上升。这种变化趋势表明，抗生素的环境行为受到水文条件的显著影响，因此在制定风险评估和污染控制策略时，需要考虑这些因素。同时，研究团队还分析了抗生素在不同来源和季节条件下的分布模式。例如，在城市区域中，医疗和家庭活动可能是抗生素的主要来源，而在郊区区域中，水产养殖和污水处理可能贡献更大。这些发现表明，抗生素的污染源在不同区域和季节条件下存在显著差异，因此在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素，并采取相应的管理策略。

通过这些研究，我们发现抗生素污染在城市化过程中呈现出复杂的时空分布特征。这些特征不仅受到水文条件的影响，还受到土地利用方式和人类活动的影响。因此，在制定污染控制措施时，需要综合考虑这些因素，并采取相应的管理策略。同时，研究团队还分析了抗生素在不同季节条件下的迁移模式。例如，在降雨期间，地表径流和下水道溢流可能成为抗生素迁移的主要途径，而在干旱季节，地下水和土壤中的迁移可能更为显著。这些发现有助于我们更好地理解抗生素在不同季节条件下的迁移行为，并为制定相应的风险评估和污染控制措施提供支持。

本研究还揭示了抗生素污染在城市化过程中的变化趋势。例如，在城市区域中，抗生素的浓度较高，而在郊区区域中，浓度较低，但生态风险仍然存在。这些变化趋势反映了不同区域和条件下的抗生素使用模式和污染源分布。因此，在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素，并采取相应的管理策略。此外，研究团队还分析了抗生素在不同来源和季节条件下的分布模式。例如，在城市区域中，医疗和家庭活动可能是抗生素的主要来源，而在郊区区域中，水产养殖和污水处理可能贡献更大。这些发现表明，抗生素的污染源在不同区域和季节条件下存在显著差异，因此在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素，并采取相应的管理策略。

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本研究的结果还表明，抗生素污染在城市化过程中呈现出显著的时空分布特征。这些特征不仅受到水文条件的影响，还受到土地利用方式和人类活动的影响。因此，在制定污染控制措施时，需要综合考虑这些因素，并采取相应的管理策略。同时，研究团队还分析了抗生素在不同季节条件下的迁移模式。例如，在降雨期间，地表径流和下水道溢流可能成为抗生素迁移的主要途径，而在干旱季节，地下水和土壤中的迁移可能更为显著。这些发现有助于我们更好地理解抗生素在不同季节条件下的迁移行为，并为制定相应的风险评估和污染控制措施提供支持。

通过这些研究，我们发现抗生素污染在城市化过程中呈现出复杂的时空分布特征。这些特征不仅受到水文条件的影响，还受到土地利用方式和人类活动的影响。因此，在制定污染控制措施时，需要综合考虑这些因素，并采取相应的管理策略。同时，研究团队还分析了抗生素在不同季节条件下的迁移模式。例如，在降雨期间，地表径流和下水道溢流可能成为抗生素迁移的主要途径，而在干旱季节，地下水和土壤中的迁移可能更为显著。这些发现有助于我们更好地理解抗生素在不同季节条件下的迁移行为，并为制定相应的风险评估和污染控制措施提供支持。

本研究还揭示了抗生素污染在城市化过程中的变化趋势。例如，在城市区域中，抗生素的浓度较高，而在郊区区域中，浓度较低，但生态风险仍然存在。这些变化趋势反映了不同区域和条件下的抗生素使用模式和污染源分布。因此，在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素，并采取相应的管理策略。此外，研究团队还分析了抗生素在不同来源和季节条件下的分布模式。例如，在城市区域中，医疗和家庭活动可能是抗生素的主要来源，而在郊区区域中，水产养殖和污水处理可能贡献更大。这些发现表明，抗生素的污染源在不同区域和季节条件下存在显著差异，因此在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素，并采取相应的管理策略。

本研究的结果还表明，抗生素污染在城市化过程中呈现出显著的时空分布特征。这些特征不仅受到水文条件的影响，还受到土地利用方式和人类活动的影响。因此，在制定污染控制措施时，需要综合考虑这些因素，并采取相应的管理策略。同时，研究团队还分析了抗生素在不同季节条件下的迁移模式。例如，在降雨期间，地表径流和下水道溢流可能成为抗生素迁移的主要途径，而在干旱季节，地下水和土壤中的迁移可能更为显著。这些发现有助于我们更好地理解抗生素在不同季节条件下的迁移行为，并为制定相应的风险评估和污染控制措施提供支持。

通过这些研究，我们发现抗生素污染在城市化过程中呈现出复杂的时空分布特征。这些特征不仅受到水文条件的影响，还受到土地利用方式和人类活动的影响。因此，在制定污染控制措施时，需要综合考虑这些因素，并采取相应的管理策略。同时，研究团队还分析了抗生素在不同季节条件下的迁移模式。例如，在降雨期间，地表径流和下水道溢流可能成为抗生素迁移的主要途径，而在干旱季节，地下水和土壤中的迁移可能更为显著。这些发现有助于我们更好地理解抗生素在不同季节条件下的迁移行为，并为制定相应的风险评估和污染控制措施提供支持。

本研究还揭示了抗生素污染在城市化过程中的变化趋势。例如，在城市区域中，抗生素的浓度较高，而在郊区区域中，浓度较低，但生态风险仍然存在。这些变化趋势反映了不同区域和条件下的抗生素使用模式和污染源分布。因此，在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素，并采取相应的管理策略。此外，研究团队还分析了抗生素在不同来源和季节条件下的分布模式。例如，在城市区域中，医疗和家庭活动可能是抗生素的主要来源，而在郊区区域中，水产养殖和污水处理可能贡献更大。这些发现表明，抗生素的污染源在不同区域和季节条件下存在显著差异，因此在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素，并采取相应的管理策略。

本研究的结果还表明，抗生素污染在城市化过程中呈现出显著的时空分布特征。这些特征不仅受到水文条件的影响，还受到土地利用方式和人类活动的影响。因此，在制定污染控制措施时，需要综合考虑这些因素，并采取相应的管理策略。同时，研究团队还分析了抗生素在不同季节条件下的迁移模式。例如，在降雨期间，地表径流和下水道溢流可能成为抗生素迁移的主要途径，而在干旱季节，地下水和土壤中的迁移可能更为显著。这些发现有助于我们更好地理解抗生素在不同季节条件下的迁移行为，并为制定相应的风险评估和污染控制措施提供支持。

通过这些研究，我们发现抗生素污染在城市化过程中呈现出复杂的时空分布特征。这些特征不仅受到水文条件的影响，还受到土地利用方式和人类活动的影响。因此，在制定污染控制措施时，需要综合考虑这些因素，并采取相应的管理策略。同时，研究团队还分析了抗生素在不同季节条件下的迁移模式。例如，在降雨期间，地表径流和下水道溢流可能成为抗生素迁移的主要途径，而在干旱季节，地下水和土壤中的迁移可能更为显著。这些发现有助于我们更好地理解抗生素在不同季节条件下的迁移行为，并为制定相应的风险评估和污染控制措施提供支持。

本研究还揭示了抗生素污染在城市化过程中的变化趋势。例如，在城市区域中，抗生素的浓度较高，而在郊区区域中，浓度较低，但生态风险仍然存在。这些变化趋势反映了不同区域和条件下的抗生素使用模式和污染源分布。因此，在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素，并采取相应的管理策略。此外，研究团队还分析了抗生素在不同来源和季节条件下的分布模式。例如，在城市区域中，医疗和家庭活动可能是抗生素的主要来源，而在郊区区域中，水产养殖和污水处理可能贡献更大。这些发现表明，抗生素的污染源在不同区域和季节条件下存在显著差异，因此在制定污染控制措施时，需要考虑这些因素，并采取相应的管理策略。

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