印度尼西亚Cirata水库流域抗生素污染建模：多源输入与季节性动态的环境归趋研究

本研究针对印度尼西亚人口密集的Cirata水库流域，通过改进MARINA-antibiotics模型（Model to Assess River Inputs of Pollutants to Seas for Antibiotics in freshwater），首次量化了人类活动、畜牧业和水产养殖中14种抗生素的多源输入及环境归趋。研究发现湿季抗生素负荷显著高于干季，点源排放是主要污染途径，河流运输是水库抗生素输入的关键通道。该研究为热带水库抗生素管控提供了模型工具和科学依据。

　　

抗生素污染已成为威胁全球水生态安全的隐形杀手。在印度尼西亚这样的发展中国家，密集的畜牧业、快速扩张的水产养殖和不足的污水处理设施，使得水库这类重要淡水资源的抗生素污染问题尤为突出。Cirata水库作为印尼最大的水电站和长达30年的水产养殖基地，其流域内居住着336万人口，面临着人类活动、畜牧业和水产养殖多重压力下的抗生素污染风险。然而，目前对热带水库系统中抗生素的来源、迁移和归趋缺乏系统性研究，特别是缺乏能够量化多源输入、模拟季节性动态的预测模型。

针对这一科学空白，研究人员改进了MARINA-antibiotics模型（原为中国开发的抗生素流域输入评估模型），首次将其应用于印度尼西亚Cirata水库流域。该研究创新性地整合了水产养殖点源排放模块，并开发了水库浓度模拟功能，通过月尺度计算揭示了14种抗生素在干湿两季的多维动态。研究论文发表在环境领域权威期刊《Environmental Pollution》上。

关键技术方法包括：1）基于QSWAT模型划分9个子流域空间单元；2）改进MARINA-antibiotics模型，纳入水产养殖排放和水库降解模块；3）采用问卷调查和微生物抑制法验证水产养殖抗生素使用；4）基于河流几何方程计算水文参数；5）运用敏感性分析评估模型关键参数。

抗生素在河流中的动态
研究显示，四环素类（TC）是河流中负荷最高的抗生素，湿季负荷（10,093 kg）比干季（1,935 kg）高近10倍。羊是四环素使用量最大的畜种，而人类活动贡献了最高浓度的氯霉素（CAP）。模型揭示96-99%的抗生素在粪便堆肥和土壤中被降解，仅1-4%进入水体。

水库中的抗生素归趋
78%的河流抗生素输入水库，其中68-70%在水库中降解。四环素类和氟喹诺酮类（FQ）更易与颗粒物结合沉积（4-5%），而磺胺类（SA）等则主要随水流迁移。值得注意的是，氯霉素和林可霉素（LIN）表现出显著的环境持久性，43-53%长期存留水库。

污染源与季节差异
点源排放是主要污染途径，牲畜粪便管理不善的子流域（如3号和5号）贡献最大。湿季水产养殖的恩诺沙星（ENR）排放达3吨。河流抗生素浓度湿季是干季的3倍，但水库浓度因水体稀释保持稳定。

模型验证与局限
模型对水库抗生素浓度的预测准确率达80%，但对河流存在高估。敏感性分析显示人类排污连接率、抗生素消费数据和降解系数是关键敏感参数。研究指出当地粪便管理数据缺乏和降解参数引用文献值是主要误差来源。

这项研究首次系统揭示了热带水库抗生素的多源输入机制和环境归趋规律，为印尼等发展中国家提供了重要的决策支持工具。改进的MARINA-antibiotics模型不仅能评估现有污染状况，还可模拟不同管理情景（如改善粪便处理、调控水产养殖用药）的环境效应。研究发现水库的水力调控特性（如滞留时间、出水流量）能有效降低抗生素浓度，这为人工水库的生态管理提供了新思路。研究强调，在缺乏污水处理设施的地区，提高卫生设施覆盖率和规范畜牧业粪便管理是控制抗生素污染的最有效措施。该模型的适应性设计使其可推广至东南亚其他具有类似社会环境和气候特征的水库系统，为全球可持续发展目标（SDG）中清洁饮水和卫生目标的实现提供科学支撑。