《Environmental Pollution》：Atmospheric deposition dominates trifluoroacetic acid loading in a large urbanized river: Insights from mass balance and causal inference
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•大气沉降主导了大型城市化河流中三氟乙酸的输入负荷。•河流中三氟乙酸在流域尺度上表现出显著的下游累积。•质量平衡和因果推断独立地揭示了大气沉降的主导作用。•水文过程调节了三氟乙酸的稀释、输出和空间变异性。•水源地中三氟乙酸的持久存在表明存在持续暴露的潜在风险。引言三氟乙酸（T
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大气沉降主导了大型城市化河流中三氟乙酸的输入负荷。
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河流中三氟乙酸在流域尺度上表现出显著的下游累积。
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质量平衡和因果推断独立地揭示了大气沉降的主导作用。
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水文过程调节了三氟乙酸的稀释、输出和空间变异性。
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水源地中三氟乙酸的持久存在表明存在持续暴露的潜在风险。
引言
三氟乙酸（TFA）是一种超短链全氟和多氟烷基物质（PFAS），已成为全球环境中增长最快的含氟污染物之一（Jensen等，2024；Pétré等，2021；Strynar，2024）。由于其极强的持久性、几乎不可降解的特性以及较高的水相迁移能力，TFA现已普遍存在于河流（Cahill，2022；Chen等，2018；Henne等，2025）、湖泊（Bj?rnsdotter等，2022；Cahill，2024）、海洋（Frank等，2001；Ma等，2025）、地下水（Chen等，2018；Joerss等，2024）、饮用水水源地（Chen等，2018；Jiao等，2023；Neuwald等，2022）、降水（Freeling等，2020；Henne等，2025；Lim，2025；Pike等，2021）以及偏远地区（Hartz等，2024；Kasperkiewicz等，2025）中。最近的证据表明，TFA的环境浓度在过去几十年中显著增加，并且随着含氟前驱体排放的持续扩大，未来可能进一步上升（Arp等，2024；Zhi等，2024；Zhou等，2024）。
TFA的环境意义不仅在于其广泛存在。最近的研究报告称，在欧洲和亚洲的水源水和成品饮用水中均一致检测到了TFA，引发了对人类持续暴露的担忧（Cheng等，2025；Neuwald等，2022；Scheurer等，2017；Zhu等，2026）。与许多传统PFAS不同，TFA表现出极弱的吸附特性，难以被常规饮用水处理工艺去除，从而能够通过水生态系统有效迁移至饮用水供应系统（Scheurer等，2017）。随着全球向氢氟碳化物（HFCs）（Jordan和Frank，1999）和氢氟烯烃（HFOs）（Standley和Bott，1998）的转型，大气中TFA的生成持续增加，理解控制TFA环境行为的地球化学过程对于环境管理和长期饮用水安全至关重要（Améduri，2023；Bj?rnsdotter等，2019；Cahill，2022；David等，2021；Ellis等，2001；Garavagno等，2024；Zhang等，2025b）。
与主要通过直接工业排放和废水排放进入环境的传统PFAS不同（Miao等，2025；Wang等，2014），TFA可以通过挥发性含氟前驱体在大气中的氧化反应持续再生（Améduri，2023；Arp等，2024；Bj?rnsdotter等，2019；Cahill，2022；David等，2021；Ellis等，2001；Garavagno等，2024；Joerss等，2024；Jordan和Frank，1999；Standley和Bott，1998；Zhang等，2025b；Zhou等，2024）。因此，大气沉降被认为是TFA输入水生态系统的潜在重要来源（Arp等，2024；Gkika等，2025；Henne等，2012；Li等，2026）。然而，与流域来源的河流输入相比，大气沉降的相对贡献仍然不确定，特别是在多种传输途径并存的大型城市化河流系统中。更广泛地说，大气沉降是PFAS向陆地和水生态系统的已知输入途径之一（Chen等，2019；Freeling等，2020；Hartz等，2024；Henne等，2025；Kasperkiewicz等，2025；Wang等，2014）。
大多数现有研究都是在单一环境介质中调查TFA的，例如大气沉降、地表水或饮用水系统。将大气输入、支流传输、水文变异性与人类暴露联系起来进行流域尺度综合评估的研究仍然有限（Arp等，2024；Li等，2024；Yang等，2025；Zhi等，2025；Zhou等，2024）。因此，大型河流系统中控制TFA累积和下游传输的过程仍受到较大限制，制约了超短链PFAS稳健概念框架的建立，并为区域质量平衡评估引入了不确定性。TFA的动态变化源于大气、水文和人为驱动因素之间的相互作用，这些因素往往表现出非线性行为和复杂的依赖关系。可解释的机器学习方法已被应用于识别此类系统中的关键预测因子和阈值响应；然而，这些方法主要描述统计关联而非因果关系（Freeling和Bj?rnsdotter，2023；Frenzel等，2025；Liu等，2022；Zhang等，2025a；Zhong等，2021）。双重机器学习（DML）提供了一种互补框架，能够在考虑非线性关系和高维混杂结构的同时估计因果效应。将可解释机器学习与DML相结合，为超越基于关联的分析、建立流域尺度控制TFA存在机制的理解提供了一条途径（Jia等，2024；Li和Adriaens，2025）。
本研究在长江南京段——中国最大水系高度城市化河段——采用综合框架调查TFA，该框架结合了多媒体监测、流域尺度质量平衡分析、饮用水暴露评估、可解释机器学习和因果推断。研究目标包括：(1) 刻画TFA在环境和饮用水介质中的发生情况及其时空分布；(2) 量化流域尺度传输途径，评估大气沉降和支流输入对河流TFA负荷的相对贡献；(3) 利用可解释机器学习识别控制TFA变异性的非线性环境因素；(4) 通过因果推断分析区分因果效应与统计关联，并厘清控制TFA存在的耦合水文-大气过程；(5) 评估通过饮用水摄入的潜在人类暴露风险。本研究推进了对超短链PFAS传输行为的理解，并强调了大气前驱体转化在塑造区域PFAS预算和暴露途径中的作用。
章节摘要
研究区域与采样设计
长江南京段是位于长江下游盆地、中国东部的一条长达97公里的潮汐淡水河道。作为长江最高度城市化的河段之一，该河段接收来自密集城市区域、工业区、市政污水系统及众多支流流域的输入。该地区还以显著的与东亚季风相关的季节性水文变异性为特征。多个主要水源地
多介质环境中的分布
为将观测浓度置于更广泛的环境背景中，汇编了全球水生环境中已报道的TFA浓度（表1）。欧洲和北美河流、湖泊和水源地中报道的浓度通常为数十至数千ng/L，而近期在中国快速城市化地区记录到的浓度显著更高。南京段测得的TFA浓度处于较高的
结论
本研究证明，TFA是长江高度城市化的南京段中广泛存在的超短链PFAS污染物，其环境行为与传统的长链PFAS不同。在所研究的环境介质中，TFA主要存在于水相中，与沉积物保留有限的情况一致。流域尺度质量平衡分析确定了年化的净下游TFA通量增加
CRediT作者贡献声明
刘凯： 撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，方法论，调查，数据整理，概念化。马明瑞： 撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，数据整理，概念化。张远航： 调查。魏顺泽： 调查。孙志远： 调查。陈兴业： 调查。钱鑫： 撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，资金获取。
利益冲突声明
作者声明不存在可能影响本文所述工作的已知竞争性财务利益或个人关系。
致谢
本工作由国家自然科学基金资助（42577430）。
Kai Liu|Mingrui Ma|Yuanhang Zhang|Shunzhe Wei|Zhiyuan Sun|Xingye Chen|Xin Qian
