诺氟沙星在土壤中的吸附动力学与等温线模型研究：从实验数据校正到多模型验证揭示环境归趋新机制

本研究针对抗生素诺氟沙星（NOR）在土壤环境中的吸附行为，通过系统实验与多模型拟合，揭示了pH依赖性吸附机制，发现非线性TSNE模型最佳描述其动力学，Langmuir模型拟合等温线（R2adj=0.88），为预测NOR环境归趋及污染控制提供关键参数。

　　

抗生素污染已成为全球性环境问题，其中诺氟沙星（Norfloxacin, NOR）作为广泛使用的氟喹诺酮类抗生素，在土壤环境中频繁检出，其迁移转化行为直接关系到生态安全和人类健康。然而，NOR在土壤中的吸附机制复杂，受pH值、土壤有机质含量等多因素影响，传统吸附模型往往忽略实验过程中NOR自身的不稳定性及pH动态变化，导致参数估算偏差，难以准确预测其环境行为。

为攻克这一难题，研究人员以典型农业土壤（Metrenco）为研究对象，通过精密设计的批实验，系统探究了NOR的吸附动力学和等温线特征。研究首次引入数据校正因子（f_sta和f_var），量化了NOR降解对吸附结果的干扰，并采用多种非线性模型（包括伪二级动力学PSO、双位点非平衡TSNE、Langmuir和Freundlich等温线）进行拟合验证，旨在筛选最适模型、揭示吸附机制，并为环境风险评价提供可靠参数。

关键技术方法包括：通过紫外分光光度法（UV-Vis）测定NOR浓度（检测波长490 nm），利用动态光散射（DLS）和扫描电镜（SEM）表征NOR颗粒粒径（约150 nm）；采用批平衡实验开展动力学（接触时间0.5–7 min）和等温线（NOR初始浓度0–8000 mg·L^?1）研究；通过非线性回归计算模型参数，以调整决定系数（R²_adj）和归一化标准偏差（Δq）评估拟合优度。

3.1. NOR悬浮液稳定性验证

研究发现NOR悬浮液在1小时内光谱稳定性良好，颗粒粒径分布均匀（约150 nm），且吸光度与浓度在490 nm处呈良好线性，为后续吸附实验奠定基础。

3.2. 实验条件对吸附数据的影响

关键发现包括：①吸附动力学数据存在显著日间变异，但pH（5.53–6.11）和接触时间无明确趋势，故选择同批次数据建模；②等温线数据呈现清晰pH依赖性，吸附量（q_ads）随pH升高而降低，且pH变化与NOR初始浓度（C₀）正相关（r=0.58, p<0.05），凸显土壤缓冲作用的影响；③NOR稳定性（f_sta）不受时间、C₀或pH影响，而土壤背景浓度（C_soil）与pH无关，确保了数据可比性。

3.3. 吸附动力学模型拟合

通过非线性拟合发现：

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  PSO模型：校正后q_eq为11600 ± 700 mg·kg^?1，k₂为2.1×10^?4 mg^?1·kg·min^?1，但R²_adj（0.75）较低，表明其适用性有限；

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  Elovich模型：拟合优度高（R²_adj=0.96），参数α_EL（1.4×10⁵ mg·kg^?1·min^?1）和β_EL（5.4×10^?4 kg·mg^?1）提示化学吸附主导；

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  TSNE模型：表现最佳（R²_adj=0.98），推导出瞬时吸附量（q_t=0=6300 mg·kg^?1）、平衡吸附量（q_eq=12000 mg·kg^?1）和分配系数K_d=4.4 L·kg^?1，证实NOR吸附存在快速初始阶段和慢速扩散阶段的双位点特征。

3.4. 吸附等温线模型分析

Langmuir模型（R²_adj=0.88）优于Freundlich模型，最大吸附容量（q_max）达15000 mg·kg^?1，表明NOR在土壤表面存在单层饱和吸附，且吸附强度（K_L=9×10^?4 L·mg^?1）较低，暗示吸附作用力较弱。Freundlich模型参数（K_F=250 mg^1?1/n·kg^?1·mL^1/n，1/n=0.47）进一步证实吸附异质性和多分子层特性。

结论与意义

本研究通过多模型耦合与数据校正，首次系统揭示了NOR在土壤中的吸附机制：①吸附过程符合双位点非平衡模型（TSNE），瞬时吸附占比约52%；②pH是调控吸附的关键因子，酸性条件促进NOR吸附；③Langmuir等温线模型提示单层吸附主导，但Freundlich参数表明存在表面异质性。该研究不仅为预测NOR环境行为提供了精准参数（如K_d=4.4 L·kg^?1），更创新性地提出实验数据校正方法，解决了抗生素吸附研究中降解干扰的共性难题，对评估抗生素的土壤归趋、制定污染控制策略具有重要实践价值。成果发表于《Ecotoxicology and Environmental Safety》，为环境吸附学研究提供了方法论范式和理论支撑。