跨越近岸-海滩沉积物界面的潜在有毒元素：北部湾北部的源解析与概率风险评估

《Marine Pollution Bulletin》：Potentially toxic elements across nearshore–beach sediment interfaces: Source apportionment and probabilistic risk assessment in the northern Beibu Gulf

　　

•近岸与海滩沉积物耦合揭示了不同的PTE富集模式。•镉成为主导污染物及生态风险驱动因素。•WB和BE区域海滩沉积物中镉浓度显著高于近岸沉积物。•PCA–PMF表明人类沿海活动产生了混合污染输入。•非致癌性海滩暴露以偶然性沉积物摄入为主。

**1. 引言**

数十年来，潜在毒性元素（PTEs）一直是全球沿海水域关注的重大环境问题（Yang等，2019；Liang等，2023）。随着沿海地区快速的城市化和工业化，大量含有PTEs的工业污染物通过大气沉降、废水排放和海洋倾倒进入海洋环境（Jin等，2025）。PTEs释放到水环境后，倾向于通过吸附和络合等地球化学过程在表层沉积物中富集，使其成为主要的环境储库（Aydi等，2022；Su等，2024）。然而，水动力作用驱动的再悬浮、pH和盐度等理化性质变化引起的再活化，以及微生物活动，均可导致沉积物中的PTEs重新释放至上覆水体（Aydi等，2023；Ghannem等，2024）。PTEs在沉积物中的持续累积对底栖生态系统造成了持续的生态压力，从而对沿海海洋生物乃至人类健康构成潜在威胁（Lu等，2020；Su等，2023b）。因此，系统评估沿海沉积物中PTEs的污染特征、生态风险及来源，对于制定环境管理和生态恢复策略具有重要意义。

近岸水域是高生产力和生物多样性丰富的系统，提供养分循环和有机质矿化等重要生态服务功能（Zhuang等，2019）。全球约有20亿人居住在距海岸线100公里范围内，使近岸环境面临日益加剧的人为压力（Zhu等，2017）。水产养殖、农业、采矿、电子产品制造和废水处理等人类活动排放的PTEs，大幅增加了外来污染物向近岸生态系统的输入（Jiang等，2022）。同时，沿海地区PTEs的累积和沉积也受海滩特征、波浪作用和附近岩体风化等自然因素的影响（Chandrasekaran等，2020）。近岸和海滩沉积物代表了沿海陆-海界面的水动力连通但地球化学特征各异的组成部分（Ramasamy等，2022）。与沉积物颗粒相关的痕量金属可被波浪、潮汐流、再悬浮和跨岸沉积物搬运重新分配，而粒径、有机质含量和沉积能量差异可进一步调节其保留和再迁移（Anandkumar等，2022；Ling等，2022）。以往研究已记录了海滩沉积物中的痕量金属污染，并在有限案例中同时考察了海滩及邻近近岸沉积物（Banna等，2012）。沉积学研究也证明这两种环境之间的沉积物特征存在显著差异（Pham等，2017；Yaacob等，2018）。然而，明确比较近岸-海滩沉积物界面两侧PTEs富集特征、来源标识及相关风险的配对评估仍然有限。因此，目前尚不清楚受类似沿海污染源影响的相邻近岸和海滩沉积物是否表现出可比的污染物保留或界面特异性富集模式，以及这些差异如何转化为不同的生态和人体暴露风险。

防城港位于中国西南沿海，面向东南亚，背靠大西南地区。其位于钦州湾以东，西南与越南接壤。港口三面环山，水深流缓，航道短、无淤积，自然条件优越（Luo等，2015）。该市拥有584公里海岸线和约40,000平方公里的海域。蜿蜒的海岸线和滩涂上分布着红树林湿地、对虾养殖池以及大小港湾（Lai等，2013）。目前，防城港湾分为东湾和西湾。东湾主要用于海洋养殖，面积约80平方公里，容木江、凤岭江和云约江等河流注入其中。西湾主要用于港口航运和滨海旅游，防城江从其北部汇入（Chen和He，2014）。近年来，随着国际贸易和区域经济的快速发展，防城港的港口建设、沿海工业园区和海洋养殖迅速扩张（Su等，2023a）。港口开发被优先推进，区域内已批准建设了包括核电站和铜镍冶炼设施在内的多个潜在污染项目。这些项目与生活污水的持续排放相结合，导致沿海污染负荷急剧增加（Luo等，2015）。此外，海上贸易和海洋工程活动导致近岸环境中PTEs浓度快速上升，使水中PTEs含量超过限值标准，破坏了海洋环境的生态平衡（Pang等，2024）。同时，红树林面积逐渐缩减，防城港湾的生态环境面临越来越大的压力（Huang等，2021b）。迄今为止，针对防城港PTEs污染的研究主要集中在单个海湾或单一沉积物环境（Shi等，2019；Meng等，2021；Liu等，2025a），近岸-海滩沉积物界面仍未得到充分表征。此前北部湾的沉积物评估已刻画了外海、海湾或潮间带沉积物中PTEs的赋存状态、空间分布、生物有效性、生态风险和历史输入（Xia等，2020；Pang等，2022；Pang等，2023；Su等，2024）。然而，这些研究通常分别评估各单一沉积物环境，在近岸-海滩界面留下了重要的不确定性：海滩沉积物是简单反映相邻近岸沉积物的污染模式，还是因水动力分选、沉积和沉积物保留差异而代表一个独特的富集与暴露界面。因此，目前尚不清楚广泛共享的沿海来源是否在两种环境中产生可比的PTEs富集和污染模式，还是界面特异性过程导致了局部富集和不同的生态风险特征。

本研究的新颖之处在于超越传统的沉积物污染评估，联合评估同一沿海系统内相邻的近岸和海滩沉积物，并将其空间对比与定量来源解析和基于蒙特卡洛的概率风险评估相结合。具体而言，本研究旨在：(1) 比较近岸和海滩沉积物之间PTEs的富集和污染模式；(2) 识别和量化其主要潜在来源；(3) 确定两种沉积物环境之间的差异是否转化为不同的生态和人体暴露风险特征。这一近岸-海滩综合评估框架为识别集约化利用沿海区域的界面特异性污染物富集和风险管理优先事项提供了更全面的基础。

**2. 材料与方法**

**2.1 采样点与样品采集**

2025年8月，在广西防城港近岸水域建立了18个采样点（图1）。所有近岸和海滩沉积物均在此次夏季单次采样期间采集。因此，该数据集代表调查期间环境条件下的PTEs空间分布，而非季节性或年际变化。这些站点位于钦州湾-茅尾海防城港段（QB，W1）、东湾（EB，W2–W8）、西湾（WB，W9–W12）和北仑河口-珍珠湾（BE，W13–W18）。在每个指定采样点，按照《近岸海域环境监测技术规程 第4部分：近岸沉积物监测》（HJ 442.4–2020）使用抓斗采集三份平行的表层沉积物样品（0–5 cm）。三份野外平行样均质化混合，组成代表该站点的混合样。因此，采样站点而非单个野外平行样被视为后续分析中的独立统计单元。混合样密封于聚乙烯袋中，冷冻保存后送至实验室。同时，在防城港海滩沿线建立了24个采样点，编号为D1–D8、F1–F9和G1–G7（图1）。这些采样点周边人类活动的详细信息见表S1。由于潮间带是公众直接接触沿海沉积物的重要区域，海滩沉积物在低潮时从潮间带采集。采样点优先设置于游客或渔民经常活动的区域，以调查PTEs富集及相关暴露风险。在每个海滩采样点，使用不锈钢采样铲采集三份平行的表层沉积物样品（0–5 cm），均质化混合后获得代表该站点的混合样。混合样密封于聚乙烯袋中，冷冻保存后送至实验室。样品到达实验室后，转入用超纯水冲洗过的聚乙烯盘中，去除树枝和树叶等可见碎屑，然后在暗处自然风干。干燥后的样品使用玛瑙研钵研磨，过160目筛，用四分法缩分，最终储存于贴有标签的聚乙烯袋中待分析。样品储存和前处理按照《海洋监测规范》（GB 17378–2007）中关于PTEs分析的相关规定进行。由于所有样品均在2025年8月的单次调查中采集，该数据集代表采样期间夏季条件下的PTEs空间分布，不涵盖季节性或年际变化。


**2.2 沉积物样品前处理**

取约0.50 g干燥沉积物样品置于聚四氟乙烯消解罐中，加入6 mL HNO?、3 mL HCl和3 mL HF（Liu等，2023）。静置12小时后，在微波消解系统（SINEO MDS-6G，上海，中国）中进行消解。使用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS；Perkin-Elmer NexION 350B，美国）测定消解液中Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn的浓度，以Y、Rh和Re（5 μg/L）作为内标监测仪器漂移。As和Hg的浓度使用原子荧光光谱法测定（AFS-933，北京吉天仪器，中国）。As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的仪器检出限分别为0.0003、0.00006、0.00005、0.00003、0.001、0.00006、0.00001和0.0001 μg/L。所有测量浓度均高于相应检出限，因此无需对未检出值进行替代。

**2.3 正矩阵分解模型用于污染来源识别**

正矩阵分解（PMF）模型由美国环境保护署（USEPA）开发，广泛应用于定量评估沿海沉积物中污染物的来源（Ranjbar等，2021；Aydi等，2026b）。主成分分析（PCA）也常用于识别PTEs分布的潜在因素（Yu等，2026）。PMF分析前，使用PCA确定因子数量（Ustao?lu等，2026；Yazman等，2026）。PMF模型的原理和公式见补充材料S1。

**2.4 PTEs污染与风险评估**

**2.4.1 污染因子**

污染因子（CF）广泛用于评估沿海沉积物中有毒元素的污染水平（Gu等，2022）。在此基础上，污染负荷指数（PLI）将各CF整合为单一指数以表征多种PTEs的整体污染水平，已成为评估近岸沉积物PTEs污染的常用指标（Dang等，2021）。计算公式如下：

CF? = C?/B?

PLI = (CF?×CF?×…×CF?)^(1/n)

其中，CF?为元素i的污染因子。C?和B?分别为元素i的实测浓度和背景浓度。各元素的背景值为Hg（0.06）、Cd（0.04）、Cu（61.9）、Cr（36.5）、Pb（28）、As（13.9）、Zn（46.2）和Ni（24.0）（Xia等，2011；Liu等，2025b）。CF和PLI污染等级分类见表S2。

**2.4.2 潜在生态风险指数**

潜在生态风险指数法（RI）由Hakanson（1980）提出。该方法综合考虑了不同元素的浓度效应和毒性效应，适用于评估单元素污染风险和多金属复合污染风险（Ghouma等，2022）。

如以下公式所示：Eir = Ti × Ci/bi，RI = Σ(i=1 到 m) Eir，其中 Eir 为单个元素的潜在生态风险因子。Ti 为单个元素的生物学毒性因子，Hakanson (1980)、Bastami 等 (2015) 及 Giarikos 等 (2023) 确定的数值分别为：Cd 为 30，Zn 为 1，Cu 为 5，As 为 10，Pb 为 5，Hg 为 40，Ni 为 6，Cr 为 2。RI 指数的结果分级依据表 S2。

2.4.3 潜在健康风险评估
本研究开展了一项系统的人类健康风险评估，以评价防城港沿海海滩沉积物中 PTEs 暴露相关的致癌性和非致癌性风险。本研究基于美国环境保护署的健康风险模型（USEPA, 2015a），并借鉴以往案例研究（Nour 等, 2022; Sandaruwan 等, 2024; Yu 等, 2026），针对成人和儿童考虑了三种暴露途径：摄入、吸入和皮肤接触。本研究计算了每种元素的危害商（HQ）。为进一步阐明污染及其相关健康效应的动态特征，本研究还计算了总危害商（THQ）（Aydi 等, 2026b; Aydi 等, 2026c）。详细公式和参数值见文本 S2。上述指标为理解受污染区域内休闲活动对公众健康的累积影响提供了关键证据（USEPA, 2015b）。

2.5 质量保证（QA）与质量控制（QC）
用于 PTE 分析的所有实验室设备在使用前均用 10% HNO3 浸泡 48 小时，并彻底用 Milli-Q 水冲洗。为确保质量控制，设置了程序空白和认证参考物质（GBW07310 和 GBW07314），每 20 个样品后分析一个认证参考物质。每个站点的混合沉积物样品均进行三次平行测定，平行测定之间的相对标准偏差保持在 5% 以下，表明分析精密度可接受。认证参考物质的回收率范围为 90.18% 至 117.66%。

2.6 统计分析
采用蒙特卡洛模拟来表征 PTE 污染和风险估计的变异性与不确定性（Huang 等, 2021a）。通过比较正态分布、逻辑分布、对数正态分布、伽马分布、威布尔分布和指数分布，分别对近岸和海滩沉积物中测得的 PTE 浓度进行概率分布拟合。最佳拟合分布主要根据修正的赤池信息准则（AICc）进行选择，并进一步通过 Anderson–Darling 拟合优度检验进行评估，当 p > 0.05 时认为拟合分布可接受。在近岸沉积物中，As 和 Cd 符合逻辑分布，Ni 符合指数分布，而 Cr、Cu、Hg、Pb 和 Zn 则最好用对数正态分布描述。在海滩沉积物中，所有元素均最好用对数正态分布描述。拟合分布及相应参数见表 S5。测量浓度和评估参数（例如 Ci、Bi、Tr、IR、EF、ED、BW 和 AT）被指定为模型输入，而 PLI、RI、THQ 和 TCR 被定义为模型输出。相关参数的分布情况请参阅 Yang 等 (2019) 的研究结果。蒙特卡洛模拟在 Oracle Crystal Ball（v 11.1.24, Oracle Corporation, 美国）中进行，迭代次数为 10,000 次，置信水平为 95%。

统计分析使用 IBM SPSS Statistics 24.0（IBM Corp., Armonk, NY, 美国）进行。组间比较采用非参数检验。使用 Kruskal–Wallis H 检验比较各近岸区域及各海滩区域之间的 PTE 浓度差异，而各海湾内近岸与海滩之间的比较则使用 Mann–Whitney U 检验。每个采样站点（由一个混合沉积物样品代表）被视为一个独立的统计单元，统计学显著性定义为 p < 0.05。主成分分析（PCA）同样在 SPSS Statistics 24.0 中进行，而正矩阵因子分析则使用 EPA PMF 5.0（美国环境保护署）进行。PTE 浓度的空间分布图使用 ArcGIS 10.8（Esri, Redlands, CA, 美国）制作，其他图形输出则使用 OriginPro 2024（OriginLab Corporation, Northampton, MA, 美国）制作。

3. 结果与讨论

3.1 沉积物中 PTEs 的浓度
防城港近岸水域表层沉积物中八种 PTE 的平均浓度（mg/kg）分别为：As 12.63 ± 7.46，Cd 1.18 ± 0.34，Cr 21.72 ± 12.30，Cu 17.82 ± 18.21，Hg 0.06 ± 0.06，Ni 9.99 ± 8.59，Pb 15.51 ± 9.59，Zn 33.50 ± 18.84。为评估金属富集程度，将测量浓度与区域背景值进行了比较（表 S6）。Cd 和 As 的浓度分别高出参考值 29.91 倍和 2.18 倍，表明防城港近岸水域存在明显的富集，说明该海岸系统受到外来人为输入的影响（Yu 等, 2026）。鉴于镉具有很高的生态毒性，且在潮汐和波浪等水动力扰动下可能被重新释放至水柱中（Zhu 等, 2022），其显著累积值得特别关注。各元素的变异系数（CV）范围为 28.72% 至 109.82%。其中，Hg（109.82%）和 Cu（102.17%）表现出极高的变异系数，均属于极高变异性类别（CV > 100%），表明局部高浓度可能受养殖活动和旅游业的影响。Ni（85.96%）、Pb（61.83%）、As（59.05%）、Zn（56.24%）和 Cr（56.60%）均表现出高变异性，而 Cd（28.72%）的变异系数最低。总体而言，PTEs 表现出高变异性，表明其空间分布受人类活动与自然地质来源的共同影响。

就空间分布而言，四个海湾中 Cu、Hg 和 Zn 的浓度差异显著（Kruskal-Wallis 检验，p < 0.05；表 S7）。与其他海湾相比，EB 海湾中 Cu、Hg 和 Ni 的浓度更高。根据本研究采样点的功能分区（表 S1），这可能与当地工业区及港口活动有关，表明局部富集主要受人类活动影响。相反，WB 海湾中 As、Cr、Pb 和 Zn 的浓度高于其他海湾。值得注意的是，PTE 的高浓度主要分布于各海湾内部。这种格局可能反映了陆源输入和集中的人类活动，而海湾的半封闭结构限制水流，使污染物难以快速扩散到外海（Wei 等, 2023）。此外，鉴于其与港口设施的邻近性，航运相关活动可能构成另一类尚未量化的人为来源，并对现有空间格局有所贡献（Filippidi and De, 2024）。在 QB 区域，Cd 浓度始终低于海湾其他区域，表明该地区人为压力相对较低。BE 区域的 As、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb 和 Zn 浓度最低，出现在 W13、W17 和 W18 站位。这些站位位于湾口与外海的交汇处，与外海的水体交换频繁，导致增强的稀释和扩散（Ben 等, 2025）。这凸显了潮汐和波浪动力学在金属滞留、输运和再分布中的重要作用，而不仅仅是污染源本身（Ergin 等, 2013）。总体而言，这些空间变异凸显了地球化学条件与人类活动在塑造海岸沉积物系统中 PTEs 分布格局时的共同影响。

防城港海滩表层沉积物中八种 PTE 的平均浓度（mg/kg）分别为：As 22.79 ± 31.86，Cd 0.96 ± 0.19，Cr 16.38 ± 10.17，Cu 14.51 ± 11.90，Hg 0.11 ± 0.14，Ni 7.53 ± 4.31，Pb 16.60 ± 11.26，Zn 29.28 ± 19.74。防城港海滩的金属元素同样表现出极高的变异系数，其中 As 和 Hg 分别达到 139.81% 和 126.55%。Cr（62.05%）、Cu（82.03%）、Ni（57.26%）、Pb（70.10%）和 Zn（67.41%）也表现出高变异性。

在整个数据集范围内，大多数 PTE 在近岸与海滩沉积物之间未表现出显著差异（Mann–Whitney U 检验，p > 0.05；表 S8）。Cd 的整体平均浓度在近岸沉积物中为 1.18 ± 0.34 mg/kg，在海滩沉积物中为 0.96 ± 0.19 mg/kg。然而，分海湾比较显示，EB 和 BE 海滩沉积物中的 Cd 浓度显著高于相应的近岸沉积物。因此，Cd 的分布格局应被解释为空间上局部化的，而非海滩沉积物在整个海岸范围内的普遍富集，这与以往研究一致（Vetrimurugan 等, 2019; Anandkumar 等, 2022）。研究区域的潮汐格局主要表现为具有半日潮特征的日潮周期，其中落潮流速快于涨潮流速，水流方向主要为南-北方向。由于水柱中的 Cd 离子主要通过吸附在颗粒物上而沉降，当水流减缓或受到强烈的波浪和潮汐作用时，这些携带 Cd 的颗粒会沉积在海滩上，从而促进沉积物中 Cd 的累积（Wang 等, 2017）。就空间分布而言，四个海滩之间八种 PTE 的浓度未观察到显著差异（Kruskal-Wallis 检验，p > 0.05；表 S9）。受港口航运和养殖影响，EB 区域的 G2 和 F9 站位富集了较高浓度的 As、Cu、Pb 和 Zn。以往研究表明，航运活动是 Cu、Pb 和 Zn 的主要来源，而养殖作业会直接向沉积物中引入 As（Bi 等, 2026）。此外，位于钦州湾附近的 QB 区域 G6 和 G5 站位也显示出较高的 Cr、Ni 和 Zn 浓度。受钦州湾周边工业集聚区影响，电厂、水泥厂和化工厂的废水排放可能促成了 Cr、Ni 和 Zn 的空间分布格局，以往研究支持这一观点（Zhu 等, 2021）。

与其他地区的比较进一步说明了区域人为压力的影响（表 S5）。防城港近岸沉积物中的 PTE 整体浓度低于中国其他工业化海岸区域，如钦州湾、大亚湾和辽东湾。然而，与较少工业化区域（如湛江湾和廉州湾）相比，PTE 浓度差异不大。与国内其他海滩（十里银滩、塔卢若镇海滩和闽江海滩）相比，防城港海滩沉积物中除 As 和 Cd 外的所有元素浓度均显著较低。值得注意的是，防城港近岸水域和海滩的 As 浓度几乎比国内其他海湾高 1 至 2 倍，而 Cd 浓度比广西其他两个近岸海湾高一个数量级。防城河等河流是污染物进入海洋的主要途径。其集水区域内的农业径流、生活污水和工业废水将 As 和 Cd 带入近岸水域（Pang 等, 2022）。研究表明，砷的水平主要受陆源输入影响，呈现湾内近岸部分浓度较高、湾外离岸部分浓度较低的格局（He, 2014），这明确指向陆源污染源。研究显示，防城港外海沉积物中的有机物主要来自陆地，为解释污染物来源提供了重要线索（Pang 等, 2023）。此外，由于潮间带水流相对较弱，细颗粒沉积物和有机物倾向于在此富集。As 和 Cd 对有机物和细颗粒具有极强的亲和力，导致其在海滩沉积物中持续累积（Yan 等, 2011）。尽管人类活动是主要驱动因素，但该地区岩石的自然风化也对 As 和 Cd 的某一背景水平有所贡献（Pang 等, 2023），为较高的 PTE 水平提供了基线。在全球尺度上，尽管防城港外海海岸水中的元素累积低于越南红河三角洲等高污染海岸热点地区，但与受适度人类活动影响的海岸环境相当，包括印度泰米尔纳德邦的 Ennore Creek（工业化区域）和沙特阿拉伯红海的 Jeddah 海岸。然而，防城港海滩的 PTE 浓度（As 和 Cd 除外）显著低于国外旅游海滩。

综上所述，工业发展、海洋养殖业的扩张以及港口活动共同促成了沿海沉积物中各种金属的累积，而空间异质性及热点分布进一步凸显了实现可持续沿海开发所需的目标监测和风险导向管理的重要性。3.2 PTEs的来源解析3.2.1 基于主成分分析的PTEs来源解析Bartlett球形度检验结果（p < 0.01）和KMO值（0.78）表明，使用PCA对沉积物PTEs变量进行降维满足PCA的要求（Liu等，2022；Yazman等，2026）。采用Kaiser归一化进行正交轴旋转，并根据其特征值（>1）提取了两个主成分（图4(a)）。通过矩阵旋转提取的主成分1和主成分2的累积贡献率为76.00%（表S10）。主成分1（PC1）解释了总方差的58.10%，是影响PTEs来源的主要因素。Cr、Cu、Ni、Pb和Zn在PC1上的载荷均大于0.70，表明载荷较高。As（0.62）和Hg（0.60）也表现出相对较高的载荷。相关性分析表明，载荷最高的元素Zn与As、Cr、Cu和Ni存在显著正相关（p < 0.05）（图4(b)），表明这些元素可能具有相似的来源。此外，部分采样点Cr、Cu、Hg、Pb和Zn的浓度超过了背景水平，进一步表明PC1与人类活动密切相关。从空间分布来看，As、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn的高浓度区域在很大程度上重合，大规模富集主要归因于港口航运和沿海休闲活动。具体而言，Cr、Cu、Ni、Pb和Zn是船舶防污漆、腐蚀抑制剂和柴油抗爆剂中的常见成分（Wang等，2019；Zhu等，2022），Hg的主要人为来源是航运（Yan等，2022）。此外，由于海滩是漂浮垃圾和微塑料的累积场所，这些载体通常含有高浓度的PTEs。沿海旅游活动的废物处置不当也会直接引入As、Cd、Cr和Zn（Buzzi等，2022）。基于上述证据，推断PC1代表运输和旅游活动。主成分2（PC2）解释了总方差的17.90%；Cd在PC2上的载荷较高（0.79），As的载荷也相对较高（0.52）。相关性分析表明As和Cd之间呈弱正相关（图4），表明两者在一定程度上可能具有共同来源。根据As和Cd的空间分布特征，两种元素的第二高值均出现在农业和养殖区域。珍珠湾珍珠养殖区和海洋养殖区构成了广西近岸水域的主要养殖区（Guo等，2022），而陆基家庭式养殖在流入海湾的河流河口同样广泛分布（Lu等，2017）。研究表明，养殖饲料的使用会增加沉积物中镉的累积（Li等，2022）。As是农药、除草剂和肥料的关键成分，也用于养殖业（Chen等，2020）。因此，推测PC2所代表的PTEs主要来源于农业活动和养殖。下载：下载高分辨率图片（363KB）下载：下载全尺寸图片图4. 基于主成分分析（a）和Pearson相关分析（b）的防城港沉积物PTEs来源识别。3.2.2 基于正向矩阵因子分析模型（PMF）的PTEs来源解析PMF模型运行了60次，通过对获得的最小且稳定的QRobust/QTrue值进行综合分析，确定了两个因子（图5(a)），这与PCA结果一致。此外，所有PTEs的残差值均落在-2至2的范围内。大多数PTEs的决定系数（R2）超过0.88，而As（0.65）和Cu（0.58）的观测浓度与PMF重建浓度之间的一致性较弱。较低的R2值表明As和Cu的来源分配可能存在不确定性（Ustao?lu等，2026）。因此，在解释相应因子分布时已考虑了这一因素。具体而言，As、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的累积受人类活动轻微影响，占变异的76.34%（图5(b)）。因子1以As、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的贡献相对较高为特征，基于因子剖面、空间分布模式以及表S1中的当地活动分类，被解释为可能与时港航运和沿海休闲活动相关的混合人为因子。因子2仅对Cd表现出较高贡献（66.51%）。鉴于研究区域的位置，防城港东部海湾和七沙半岛沿海地区遍布虾场；结合沿海污水排放，导致Cd浓度较高（图2、图3）。此外，研究区域东侧的钦州湾水域及其沿海养殖和工业部门相对发达。在北部湾逆时针环流的影响下，钦州湾中较高的Cd浓度向西输送，导致研究区域相对富集（Pang等，2024）。其他研究表明，自防城港1993年建市以来，工业发展迅速推进，且这与镉水平的上升密切相关（Pang等，2022；Pang等，2023）。因子2以Cd为主导，初步与养殖和工业相关输入有关。这一解释得到了养殖和工业活动影响区域出现Cd富集现象的支持，但该因子可能反映的是混合来源而非单一来源。下载：下载高分辨率图片（211KB）下载：下载全尺寸图片图5. 由PMF受体模型获得的各来源PTEs贡献率：(a) PMF模型主成分指纹图；(b) PMF模型获得的算术平均贡献率。下载：下载高分辨率图片（754KB）下载：下载全尺寸图片图2. 防城港近岸沉积物PTEs空间分布特征。下载：下载高分辨率图片（756KB）下载：下载全尺寸图片图3. 防城港海滩沉积物PTEs空间分布特征。3.3 防城港沿海区域PTEs的概率污染水平As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的平均CF值分别为0.91、29.62、0.60、0.28、0.97、0.42、0.56和0.72（图6(a-h)）。相应的平均污染负荷指数（PLI）为0.61（图6(i)）。除Cd外，其余元素的平均CF值均小于1，表明沉积物总体受这些PTEs的低水平污染。然而，Cd的CF值大于1（图6(b)），表明污染程度非常高。根据模拟预测，Cd的95百分位CF值预计将达到29.79，而Hg的模拟95百分位CF值为24.84；两者均高于当前的检测限值（图6(b)）。综合来看，这些结果表明，在最坏情况下，防城港近岸水域可能面临严重的Cd和Hg污染。对于其他元素，在污染最严重的情况下，As、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn预计的污染程度为相当或接近相当。模拟平均PLI值为0.61（图6(h)），表明防城港近岸水域的总体污染水平相对较低。模拟结果显示，最大PLI值为13.78，高于当前状况，凸显了潜在风险。敏感性分析确定Cd是与PLI关联最强的输入变量（秩相关系数r = 0.979），其次为Hg（r = 0.105）、As（r = 0.055）、Zn（r = 0.038）、Pb（r = 0.036）、Ni（r = 0.033）、Cr（r = 0.031）和Cu（r = 0.021）。这些系数表明与模拟输出关联的方向和相对强度，不应解读为对输出方差的百分比贡献。鉴于Cd污染是防城港近岸水域中最为严重且高度敏感的，加上Cd本身具有高生物毒性，它对海洋生态系统和人类健康构成了持续威胁（Yang等，2025）。因此，必须采取并实施一系列预防措施，包括减少含镉饲料和肥料的使用、改善工业废水处理以及避免过度海洋活动，从而有效地从源头减少镉污染。下载：下载高分辨率图片（856KB）下载：下载全尺寸图片图6. 防城港近岸沉积物各PTEs（a: As; b: Cd; c: Cr; d: Cu; e: Hg; f: Ni; g: Pb; h: Zn）污染水平的概率分布及总体污染水平(i)。模拟结果显示，防城港海滩沉积物中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的平均CF值分别为1.65、23.93、0.45、0.23、1.89、0.31、0.57和0.63（图7）。其中，Cr、Cu、Ni、Pb和Zn的平均CF值均小于1，表明污染水平较低。平均PLI为0.63，表明海滩的总体污染水平相对较低，但仍略高于近岸水域（0.61）。Cd的平均CF值高达23.93，与近岸水域一致；两者均属于非常高的污染程度类别。此外，其敏感性系数达到0.81，表明Cd也是影响海滩总体污染水平最显著的因素。上述结果表明，防城港区域可能存在持续的Cd输入来源，且影响范围广泛，导致近岸水域和海滩同时呈现高污染水平。基于来源分析，Cd污染主要归因于河流流域的扩散性输入，其影响范围广泛，导致近岸和海滩区域同步呈现高污染水平。与近岸水域相比，海滩沉积物中As和Hg的CF值显著更高，两者的污染水平均达到中等。综上所述，在进行沿海区域PTEs生态调查时，不应仅以近岸沉积物浓度作为评估依据。作为关键界面，海滩上PTEs高浓度累积的风险也需引起紧急关注。下载：下载高分辨率图片（864KB）下载：下载全尺寸图片图7. 防城港海滩沉积物各PTEs（a: As; b: Cd; c: Cr; d: Cu; e: Hg; f: Ni; g: Pb; h: Zn）污染水平的概率分布及总体污染水平(i)。3.4 防城港沿海区域PTEs的概率生态风险评估防城港近岸沉积物中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的平均Eir模拟值分别为9.18、400.29、1.21、1.44、39.74、2.07、2.80和0.73（图8(a)）。与污染物结果类似，在所有PTEs中Cd的生态风险最高，达到非常高的水平。Hg位居第二；尽管其平均Eir值表明风险较低，但Monte Carlo模拟的最坏情况显示，其最大值可达非常高的水平，表明在不利的条件组合下，局部Hg污染可能升级为非常高的生态风险。所有其他元素均被归类为低风险。先前的研究表明，Cd在广西近岸水域中受人类活动影响显著；它具有最高的迁移性和生物有效性，以及最高的潜在环境风险——这一特征在防城港近岸水域尤为明显（Zhao等，2025）。基于Monte Carlo模拟的敏感性分析进一步确认，Cd是防城港近岸水域总体生态风险评估中最敏感的因素，敏感性高达99.45%（图8(b)）。

此外，镉（Cd）也被确认为杭州湾（Liu等，2025a）、长江口邻近水域（Fu等，2022）以及珠江口（Zhang等，2024）的主要风险贡献因子——这些区域均以高强度的人类活动为特征。所有PTEs的综合RI值范围为200.70至749.18，平均值为453.79 ± 11.26（图7(b)），表明防城港近岸水域处于高风险水平。其中，EB区域W6站位的RI值高达749.18，风险等级升至极高；Cd和Hg的贡献率分别为71.20%和27.33%。防城港近岸水域风险升高与七沙半岛沿岸（EB区域）养殖和热电等工业活动产生大量PTEs有关（Pang等，2022）。

基于蒙特卡洛模拟结果，防城港海滩沉积物中PTEs的模拟Eri指数排名如下：Cd（323.20）> Hg（76.55）> As（15.97）> Pb（2.89）> Ni（1.58）> Cu（1.16）> Cr（0.91）> Zn（0.64）（图8(c)）。其中，Cd的平均Eri值表明存在极高风险。Hg的平均Eri值为76.55，整体对应中等风险。然而，其模拟最大值可达极高水平，表明在不利条件下汞污染存在升级为高风险的潜在风险。其余元素的平均Eri值均远低于40，表明风险水平较低。模拟RI值为422.05 ± 32.74，表明该海滩整体生态风险处于高水平（图8(d)）。敏感性分析显示，Cd与RI的正相关性最强（r = 0.969），其次是Hg（r = 0.193）。这些秩相关系数用于评估相对敏感性而非百分比贡献。这一发现与毒性响应因子较高的元素通常贡献更高生态风险的一般规律一致（Zhang等，2020；Dang等，2021）。在本研究中，Cd和Hg的高敏感性源于它们的高毒性因子（Cd的Tr = 30，Hg的Tr = 40）以及现场测量观察到的高浓度。相比之下，其他PTEs的毒性因子显著较低，且研究区域内浓度波动相对较小。因此，它们对人类活动的敏感性较低。模拟的PTE污染和生态风险水平与实测值总体一致，表明概率评估方法可靠。为进一步降低不确定性并提高污染和生态风险概率估计的准确性，未来研究可纳入更多变量并进行浓度标准化。

**3.5 防城港海滩沉积物中PTEs的概率性健康风险评估**

海滩场地被当地居民、渔民和游客使用，他们在与沉积物接触的频次和持续时间上可能存在显著差异。由于缺乏按群体划分的暴露频次数据，本评估采用成人和儿童受体情景，而非分别针对居民、渔民和游客的独立情景。因此，所采用的暴露频次代表保守的高频次筛选情景。模拟结果表明，海滩沉积物的总危害商（THQ）保持在筛选阈值1.0以下（图9(a)），儿童和成人的95百分位值分别为0.24和0.04。这些结果表明，在所采用的暴露假设条件下，筛选级别的非致癌性关注程度较低，而非不存在风险。儿童风险较高的模式与北部湾沿岸（Yu等，2026）及其他沿海地区（Tokatl?等，2026）的沉积物风险评估结果一致。儿童面临较高风险，主要由于体重较低、生理吸收率较高，以及行为特征使其容易发生误食，导致单位体重摄入更多污染物。这些因素的综合效应在敏感性分析中得到了定量反映，其中儿童体重和砷（As）浓度被确定为驱动风险模拟的主要参数（图9(b)）。在具体参数的敏感性方面，成人的THQ对砷（As，0.13）、铬（Cr，0.11）、铜（Cu，0.10）和锌（Zn，0.17）的浓度较为敏感，同时受摄入量率（0.65）的显著影响。影响儿童THQ的主要因素为摄入量率（0.66）、体重（?0.66）和砷浓度（0.15）。敏感性分析进一步表明，健康风险评估结果尤其依赖于假定的沉积物摄入率和暴露频次。在所考虑的三条途径中，偶然沉积物摄入是整体风险的主要贡献途径，而皮肤接触和吸入的贡献要小得多。因此，在解释概率风险评估结果时，应考虑与摄入相关的暴露假设的不确定性。此外，儿童和孕妇等脆弱人群应受到特别关注，因为他们对毒性金属暴露的易感性更强（Ghouma等，2022；Aydi等，2026a）。砷（As）是一种公认的致癌性毒物，而铅（Pb）可在体内积累并损害神经、造血、肾脏等生理系统（Yüksel等，2017；Arica等，2018）。某些形式的铬（Cr）和镍（Ni）也具有毒性和致癌性，这两种金属均可穿越或与胎盘屏障相互作用，引发对胎儿生长和发育的担忧（Yüksel等，2021）。同样，产前暴露于铅（Pb）和汞（Hg）与胎儿生长受损和不良神经发育结局相关，因为这些金属可穿过胎盘并积累在胎儿组织中（Yuksel等，2022）。因此，即使单个金属的模拟风险保持在筛选基准以下，对多种PTEs的累积暴露仍值得关注，特别是对于儿童和孕妇等敏感人群。

**3.6 局限性与未来方向**

应承认以下几项局限性。首先，所有样品均在2025年8月单次采样活动中采集；因此，结果仅代表夏季的空间快照，可能未能捕捉到季节性或年际变化。其次，PCA/PMF源解析结果应被视为可能的而非确定的，因为多种沿海活动可能同时贡献。第三，健康风险评估依赖于通用筛选参数，而非场地特定的沿海暴露数据，因此THQ结果应作为筛选级别的估计值来解读。最后，仅测量了PTEs的总浓度，未考虑化学形态或生物有效性。因此，未来研究应纳入多季节采样、更强的源验证、本地推导的暴露参数以及金属形态分析。

**4. 结论**

本研究提供了对中国南海北部半封闭海湾系统防城港沿海区域沉积物中PTEs的从源头到风险的整合评估。镉（Cd）相对于区域背景值的富集最强，是生态风险的主要驱动因子，而大多数其他PTEs表现出相对较低的污染水平。源解析结果表明可能存在与农业径流、水产养殖、海上运输、沿海休闲和工业活动相关的混合人为贡献，尽管这些源解析结果应被视为合理的关联而非确认的起源。海滩沉积物代表了重要的沿海暴露界面；然而，仅在WB和BE区域检测到Cd的海滩—近岸显著差异，而汞（Hg）在海滩沉积物中表现出更高的平均污染水平，但两种沉积环境之间无显著差异。海滩沉积物暴露的非致癌性风险保持在筛选阈值以下。

**CRediT作者贡献声明**

温彩霞：撰写–原稿，调查研究，数据整理，概念构思。苏琼远：撰写–原稿，可视化，形式分析。黄良亮：撰写–审阅与编辑，监督，项目管理，方法论，资金获取。孙阳昭：撰写–审阅与编辑，监督，项目管理，方法论，资金获取。魏沛岑：资源。宋世杰：软件。马杰：验证。谭明月：调查研究。宋晓红：调查研究。杨瑞刚：调查研究。毛福玲：验证。黄月群：监督，方法论。