《Journal of Hydrology》：Linking DOM fluorescence characteristics to antibiotic ecological risks in inland rivers: A meta-analysis and multispectral techniques
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Dongling Sang等人通过元分析、多光谱技术等手段，揭示了DOM荧光特性与抗生素四环素（TC）的结合关系及其生态风险影响机制。研究发现蛋白质类DOM（C4）比腐殖酸类（C3）对TC更强的结合能力，且Si河因高蛋白类DOM导致抗生素实际结合阈值高于东岳河。水文过程通过调控DOM组成间接影响其与抗生素的相互作用，光降解和生物降解共同作用削弱了DOM对TC的结合能力。该成果为内陆河流抗生素风险评估提供了新方法。
桑东玲|姚欣|张家正|宗敏|张晨|吕伟伟|马宇轩|吴云丽
聊城大学地理与环境学院，中国聊城252000
摘要
溶解有机物质（DOM）显著影响河流生态系统中抗生素的环境行为和生态风险。然而，其动态变化如何影响DOM与抗生素的结合行为，进而影响抗生素的生态风险，目前尚不清楚。本研究采用元分析、综合风险商（RQsum）、多光谱技术、平行因子分析（PARAFAC）和二维相关光谱（2D-COS和MW2D-COS）来探讨DOM荧光特性与四环素（TC）之间的关系，以及季节性水文条件下DOM动态变化对其结合的影响。元分析显示，河流中抗生素的总RQsum为0.35 ± 0.83，表明风险处于中等水平；蛋白质类成分含量较高的河流具有更高的抗生素生态风险。DOM与TC的荧光滴定实验表明，蛋白质类成分（C4）对TC的结合能力优于腐殖质类成分（C3）。此外，在蛋白质类成分含量较高的泗河中，DOM与TC的实际结合阈值高于蛋白质类成分含量较低的东峪河。进一步研究表明，水文过程通过调节DOM的组成间接影响其与TC的结合能力。沿河流流动方向的DOM变化会影响其与TC的结合能力。L-生物降解会减弱DOM对TC的结合能力。研究结果强调，蛋白质类物质与抗生素风险之间存在强相关性，这为利用DOM荧光特性评估内陆河流中的抗生素生态风险提供了理论依据。
引言
河流作为连接陆地和水生生态系统的重要通道，负责接收、输送和转化来自陆地的DOM（Song等人，2022年；Kang等人，2023年）。DOM是内陆河流中一种高反应性的有机成分，可以与抗生素相互作用，从而影响其环境行为和生态风险（Qi等人，2023年；Duong等人，2024年）。然而，内陆河流中DOM的来源和组成受季节性水文变化的影响，这可能进一步影响其与抗生素的相互作用（Zhao等人，2025年；Zhang等人，2026年）。四环素（TC）是最常用的抗生素之一，被用于人类医学、畜牧业和水产养殖（Tamminen等人，2011年；Kim和Kim，2024年）。然而，生物体内TC的代谢通常不完全，每年约有30%-90%的TC以原形或代谢物的形式进入水体（Sarmah等人，2006年；Daghrir和Drogui，2013年）。这些水环境中的抗生素残留物具有生态毒性，可能对水生生物产生负面影响，从而对生态系统构成潜在风险（Zhang等人，2020b年；Jiang等人，2024年）。值得注意的是，DOM可以改变抗生素的生物利用度并影响其毒性。同时，河流中的抗生素生态风险也可能与DOM的特性密切相关（Xu等人，2025年；Su等人，2025年）。因此，进一步探讨内陆河流中DOM性质与抗生素生态风险之间的内在关系至关重要。抗生素可以被水中的DOM功能基团结合，从而影响其传输特性（Bai等人，2017b年；Zhu等人，2025年）。目前，激发-发射矩阵荧光光谱和并行因子分析（EEM-PARAFAC）的结合应用为研究DOM与抗生素之间的相互作用提供了有效的技术支持（Zhang等人，2025年；Su等人，2025年；Zhao等人，2026年）。最新研究表明，DOM可以通过多种方式改变TC的环境行为和毒性。在降解方面，DOM不仅促进TC的电化学氧化过程，还促进其光降解（Luo等人，2023年；Le等人，2024年）。值得注意的是，DOM中的腐殖酸显著加速了TC的光降解，并同时降低了降解后的毒性（Wang等人，2024年）。在吸附方面，DOM中富里酸浓度的增加会抑制TC在微塑料上的吸附，因为TC对富里酸的亲和力大于对微塑料的亲和力（Xu等人，2018a年）。此外，含有DOM的土壤比不含DOM的土壤更能增强TC的吸附。DOM的特性显著影响其与TC的相互作用。例如，DOM的亲水性和疏水性成分对TC具有较好的亲和力，从而降低TC的毒性（Wang等人，2023年）。此外，低分子量的DOM有助于TC的传输（Lou等人，2018年）。尽管已经揭示了DOM与TC之间的多种相互作用机制，但对其结合特性的深入研究仍然有限，尤其是在荧光材料和功能基团的结合顺序和结合能力方面。
DOM与抗生素之间的结合主要受DOM来源、浓度和化学组成的影响（Bai等人，2017a年；Liu等人，2023年）。然而，DOM在自然水环境中会经历动态变化。沿河流流动方向，其荧光成分和荧光指数常常表现出明显的空间差异（Liang等人，2023年；Ding等人，2025年）。此外，光降解和生物降解是调节DOM性质和环境行为的关键过程（Grunert等人，2021年；Li等人，2025b年）。在太阳辐射下，光降解会显著去除DOM中的腐殖质类成分，从而减弱其与重金属的结合能力（Xu等人，2018b年；Yang等人，2024年）。相比之下，生物降解主要消耗蛋白质类成分，甚至可能促进其转化为腐殖质类物质，增强腐殖质类成分与金属的结合能力（Xu等人，2018b年；Liu等人，2024年）。目前，DOM的降解被广泛用于研究其对重金属结合的影响。然而，大多数关于DOM和抗生素的研究主要集中在DOM在抗生素降解中的作用（Bai等人，2021年；Liu等人，2023年）。在光化学过程中，DOM可以产生促进抗生素光降解的活性中间体，或者通过遮光效应抑制这一过程（Wang等人，2019年；Guo等人，2024年）。此外，DOM可以作为络合剂、吸附剂或还原剂，增强抗生素的移动性和生物降解性，其中脂肪族成分在促进抗生素生物降解方面起着重要作用（Qi等人，2023年；Ji等人，2023年）。然而，关于DOM自身降解如何影响其与抗生素相互作用的研究仍然有限，特别是在实际水环境中同时发生光降解和生物降解的情况下。
东峪河（DYR）和泗河（SR）是南泗湖的两条重要入湖河流。南泗湖的DOM组成及其生态和环境特性可能直接受到河流DOM输入的影响（Feng等人，2022年）。其中，DYR流域位于南泗湖西侧，是山东省重要的粮食和棉花生产区，具有较高的农业潜力。SR位于南泗湖东侧，拥有丰富的煤炭资源和众多工业及矿业企业（Li等人，2021年）。以往的研究主要集中在南泗湖不同区域和季节间DOM的组成差异，以及DOM与重金属的相互作用（Ren等人，2021年；Sun等人，2024年；Ren等人，2024年）。然而，入湖河流的DOM输入对其影响尚不明确。
本研究首先基于国内和国际文献进行元分析，探讨DOM特性与抗生素生态风险之间的联系。其次，由于TC在环境中的高残留特性和显著的生态毒性，本研究选择TC作为目标污染物（Pena等人，2010年；Daghrir和Drogui，2013年）。以DYR和SR为代表不同类型的河流，本研究基于实地调查探讨了不同DOM类型河流中DOM与TC的结合行为。最后，通过包括荧光淬灭和光生物降解（L-生物降解）在内的实验室实验，进一步探讨了DOM性质变化对其与TC结合行为的影响。本研究的目标是：（1）揭示DOM特性与抗生素之间的联系；（2）阐明DOM变化如何影响南泗湖入湖河流中其与抗生素的结合能力。
元分析
对已发表的数据进行元分析，以探讨河流系统中DOM指标与抗生素之间的关系。本研究收集了2015年1月至2025年8月的同行评审文献。根据严格的筛选标准，从最初的402篇文章中确定了70篇符合条件的文章进行后续分析（图1a）。从文献中提取的数据包括：1）站点信息，包括研究地点及其地理位置
基于元分析的DOM指数与抗生素生态风险之间的关系
采样点分布在中国的主要河流流域，主要集中在长江和黄河流域。DOC的范围为1.00至23.00 mg·L?1，平均值为3.23 ± 2.44 mg·L?1。FI、BIX和HIX分别为1.84 ± 0.37、1.03 ± 0.42和2.01 ± 1.58（图S3e-h）。这些结果表明，这些河流的特点是本土输入物质较多且腐殖化程度较低。在流域分布方面，长江流域的表现尤为明显
DOM荧光特性与抗生素生态风险之间的关系
我们的元分析显示，DOM中蛋白质类成分含量较高的河流表现出相应的较高抗生素风险。这一结果与先前的研究结果一致，即蛋白质类物质与抗生素的来源风险显著相关（Xu等人，2025年）。这可能与DOM的结合能力密切相关。在结合能力方面，抗生素与DOM之间的强结合能力会阻碍抗生素从河流中的去除结论
元分析结果表明，蛋白质类成分含量较高的河流具有较高的抗生素生态风险。对于DOM和TC而言，夏季的活性结合位点是芳香族基团，而秋季则是羧基/酰胺基团。本研究进一步表明，DOM与TC的结合能力在夏季和秋季都受到DOM组成和类型的影响。蛋白质类成分（C4）与TC的结合能力优于腐殖质类成分（C3）。
CRediT作者贡献声明
桑东玲：撰写——原始草案、方法论、调查、正式分析、数据管理、概念构建。
姚欣：撰写——审稿与编辑、监督、数据管理。
张家正：方法论、调查、数据管理。
宗敏：方法论、调查、数据管理。
张晨：方法论、调查、数据管理。
吕伟伟：撰写——审稿与编辑、调查、数据管理。
马宇轩：调查、数据管理。
吴云丽：调查、数据管理。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。
致谢
我们衷心感谢山东省自然科学基金（ZR2024MD114）和国家自然科学基金（41977322、42507296）对本研究的财政支持。
