综述：环境DNA在水污染生态风险评估中的应用：方法、实践、挑战与展望

《Toxics》：Environmental DNA in the Ecological Risk Assessment of Water Pollution: Methods, Applications, Challenges, and Future Perspectives

　　

水体污染及其生态效应已成为流域治理与水生生态系统保护的核心议题。传统水污染生态毒理学研究长期依赖理化监测、实验室单物种暴露测试及基于形态学的生物调查。尽管这些方法为污染物识别、毒性表征与环境标准制定提供了基础支撑，但在多重胁迫条件下解析群落响应、食物网扰动及生态系统退化方面仍存在局限。环境DNA(eDNA)凭借非侵入性、高灵敏度、高通量及多类群同步检测等优势，成为极具潜力的分子工具。在水生系统中，eDNA的应用已从生物多样性检测拓展至污染诊断、生态健康评估、修复监测及生态风险预警，并与eRNA、多组学技术、机器学习、水文模型及生态网络分析逐步融合。然而，方法标准化不完善、假阳性与假阴性检测、参考数据库不足、定量能力有限、运输混合导致的尺度错配及因果归因困难等问题仍制约其广泛应用。本综述系统梳理了eDNA在水污染研究中的最新进展，重点阐述其技术流程、主要应用领域、整合分析框架及方法学边界。研究强调三个核心观点：(1)eDNA推动水污染研究从单物种毒性表征转向群落及生态系统尺度的生态阐释；(2)其核心优势在于衔接生物多样性监测、生态风险评估与管理决策支持的整合作用；(3)未来发展依赖于标准化提升、定量推断优化、区域参考数据库完善及多源数据融合。总体而言，本综述阐明了eDNA如何为水污染评估提供更稳健、生态意义更明确且更契合管理需求的解决方案。

1. 1.
   引言
   水体是维持生态系统功能与人类福祉的基础。在工业化和城镇化持续推进的背景下，河流、湖泊、水库、河口及近岸海域面临持续叠加的环境压力。除重金属、营养盐及常规有机污染物外，药品及个人护理品、抗生素、全氟及多氟烷基物质(PFAS)、微塑料等新兴污染物正持续进入水生环境。因此，水污染的界定已超越单一污染物浓度超标，呈现出来源多样、组成复杂及生态风险弥散的特征。水污染的生态后果源于污染物暴露与栖息地改变、水动力过程及生物互作的耦合作用。当前研究焦点已从单纯污染物识别转向解析生态效应，包括污染如何重构微生物群落、改变营养关系及削弱生态系统功能。传统水污染生态毒理学研究主要依赖理化监测、实验室暴露测试及形态学生物监测三大支柱。理化监测可表征环境胁迫强度，实验室生物测定可量化受控条件下的毒性效应，形态学调查则为生态状况评估提供长期基础。然而，这些方法在复杂水生环境中存在明显局限：理化指标无法直接反映生物学后果；实验室实验难以完全复现野外多重胁迫条件；传统生物监测耗时费力，高度依赖分类学专业知识，且在检测小型生物、幼虫阶段、残体及隐存种方面能力薄弱。在此背景下，eDNA成为研究水污染生态效应的有力手段。现有证据表明，eDNA宏条形码可作为非侵入性分子监测工具评估多生态系统生物多样性，显著拓宽群落调查的物种范围。在水生系统中，eDNA信号受DNA释放、运输、混合、沉积及降解过程塑造，代表了整合的生态信号而非局部群落的简单快照。这些特性——尤其是高灵敏度与空间整合能力——使eDNA超越了物种检测范畴，逐步应用于污染水生系统的生态风险评估与生物效应分析。本综述聚焦eDNA在水污染生态风险评估中的作用，重点探讨其方法学基础、主要应用领域、整合分析框架及当前局限，核心论点为：eDNA的价值不仅在于提升生物多样性检测能力，更在于其能在统一分析框架内连接污染胁迫、生物群落变化与生态系统尺度解析。
2. 2.
   综述设计与文献基础
   本综述采用批判性叙述综合方法，系统梳理eDNA在水污染研究中的应用，重点关注生态风险评估而非单纯的物种编目。为增强文献基础的透明度，研究采用结构化检索策略，覆盖Web of Science、Scopus及PubMed数据库，并辅以关键文献的回溯与向前引证追踪。最终纳入的103篇同行评议文献涵盖2015至2026年，其中84.5%发表于2020年后，集中体现领域最新进展。检索词组合包含eDNA与水污染相关的核心概念，如“environmental DNA”OR“eDNA”、“water pollution”OR“aquatic pollution”OR“contaminant”、“ecological risk assessment”OR“ecological assessment”OR“biomonitoring”，以及“metabarcoding”、“eRNA”、“machine learning”、“hydrological modeling”、“ecological network”、“digital PCR”、“restoration monitoring”等主题扩展词。纳入标准为研究聚焦水生环境（河流、湖泊、水库、河口、近岸海域或沉积物），并探讨eDNA方法在污染效应、生态评估、生态系统健康、修复轨迹或风险评价中的应用。最终文献体系涵盖方法流程与质量控制、污染诊断与生态评估、溯源与修复监测、阈值探索，以及eRNA、多组学、机器学习、水动力模型与生态网络分析等整合方法。作为批判性叙述综述，本文侧重构建代表性强、时效性好且主题均衡的文献体系，以支撑水污染生态解释与管理导向评估。
3. 3.
   从经典生态毒理学到分子生态监测：eDNA的价值
   经典水污染生态毒理学通常遵循污染暴露、生物损伤与风险评估的研究序列，其优势在于方法成熟、分析清晰及标准化结果可比性较好。实验室毒性测试可提供LC₅₀、EC₅₀及NOEC等关键参数，构成生态风险评价与环境质量基准的基础。底栖无脊椎动物指数、鱼类完整性指数及藻类或硅藻指示系统长期支持流域管理、环境影响评估与生态修复评价。然而，该框架的方法学边界日益凸显。实验室毒性测试通常在受控条件下使用有限模式生物，而真实水生系统中的生物暴露同时受水动力、共存污染物、营养水平、温度、沉积物条件及栖息地结构的调控。此外，单一指示种或小样本测试生物的响应无法充分表征群落或生态系统尺度的变化。许多生态退化并非首先表现为死亡或繁殖抑制，而是体现为优势类群更替、群落均匀度下降、生态网络简化及功能冗余丧失。在复合污染与多重胁迫条件下，生态风险评估正从单一污染物毒性表征转向群落响应与生态系统功能分析。水体的动态连通性进一步增加了研究难度：河流中径流、流速、支流输入及脉冲水文事件可显著改变暴露模式与生态后果；湖泊与水库的分层、富营养化及沉积物再悬浮可导致生物效应的时间滞后与空间异质性；溶解氧、基质条件及栖息地复杂性等非污染因子也会调节污染响应，导致相同污染水平在不同环境下产生截然不同的生态后果。在此背景下，eDNA为获取更广分类广度与时空尺度的生态信息提供了途径。单份水样即可捕获多类群遗传信息，以最小环境干扰构建高密度观测网络，减少对少数代表物种的依赖，实现对整体群落及其相互作用的污染驱动变化解析。这标志着eDNA不仅是更灵敏的检测工具，更是连接暴露证据、生态响应与风险解释的桥梁。但需注意，从传统监测向eDNA的转变并未消除偏差，而是将偏差重新分配至分析链各环节：采样体积与位置、颗粒物捕获、引物-模板错配、PCR随机性、分类学注释及水动力运输均可改变表观群落组成。技术发展应优先关注协调采样、多标记验证、重复对照、透明生物信息学流程、检测概率建模及水文学知情解释，而非仅追求分析灵敏度。
4. 4.
   水生eDNA研究的技术流程与关键质量控制点
   水生环境中的eDNA来源于生物生长、代谢、繁殖、排泄、组织脱落及死后分解过程中释放的遗传物质，存在形式包括胞内DNA、游离胞外DNA及吸附于悬浮颗粒、生物膜与沉积物表面的胞外DNA，其稳定性、迁移性与降解速率存在显著差异。温度、pH、紫外线辐射、微生物活性、浊度、流速及颗粒物含量等环境因素强烈影响eDNA的持久性与可检测性，污染物则通过改变水化学、微生物代谢及颗粒组成进一步修饰这些过程。因此，eDNA数据应被解释为生物活动与环境过程共同塑造的整合生态信号，而非活体生物量或局域种群规模的直接代理指标。eDNA浓度或序列读取丰度不可脱离水体基质独立解读：温度与微生物活性调控降解过程；pH、盐度、浊度及悬浮颗粒影响保存与捕获效率；流量、分层及潮汐混合决定运输与稀释程度。在多重胁迫条件下，观测信号反映了生物脱落、环境持久性、颗粒吸附、水文再分配及分析回收的综合效应。污染物可通过生物学与分析学双重路径改变这一链条：重金属等细胞毒性污染物可能改变组织损伤、细胞裂解及生物活动，进而改变DNA释放模式；慢性暴露可能降低生物量并逐步削弱目标信号；抗生素可重构微生物群落并筛选耐药相关遗传物质，可能影响胞外DNA周转；PFAS与慢性生物胁迫及群落选择相关，但其对PCR扩增的直接实验证据有限；微塑料作为颗粒基质可能影响胞外DNA的吸附与运输，其效应幅度取决于具体基质；共提取的有机物、颗粒及污染物相关化合物在特定水基质下可能抑制扩增。因此，在将eDNA信号变化解释为丰度比例变化或毒性效应前，需进行污染物特异性校准与抑制控制。eDNA水污染生态效应研究通常遵循从研究设计与野外采样到实验室分析、生物信息学处理及生态解释的分析链。该链条的可靠性不仅取决于实验室表现，更取决于采样设计、分析选择与解释框架是否匹配生态学问题。技术流程与质量控制本质上是生态推断不可分割的部分。采样设计需适配系统类型与研究目标：河流系统需考虑上游输入、支流汇流、侧向混合及流量时间变异性；湖泊与水库需关注深度分层、季节翻转及沉积物再悬浮对eDNA空间分布的显著影响；河口与近岸海域则需应对盐度梯度、潮汐交换及近岸环流带来的信号解释复杂性。因此，点位选择、采样深度、水量、时间重复及现场对照均需结合水文背景与预期生态异质性确定。eDNA捕获主要通过过滤或沉淀实现，过滤因兼容下游提取与扩增而成为主流方法，但DNA回收率受膜材料、孔径、过滤体积、水体浊度及滤膜堵塞的显著影响。样品保存同样关键，低温储存、冷冻、乙醇保存及稳定缓冲液是减少降解、维持分子完整性的常用手段。后续实验室流程引入额外变异源：DNA提取需最小化腐殖质、有机物及其他共提取物抑制；标记基因选择取决于目标类群与研究目标——12S rRNA与COI广泛用于鱼类，COI常用于底栖无脊椎动物，16S rRNA适用于细菌群落，18S rRNA、ITS或rbcL则多用于真核微生物与藻类。单标记策略操作高效但可能引入分类偏差并限制生态覆盖范围，多标记策略能提供更广的分类代表性，更适合表征跨营养级的污染驱动变化。扩增后序列数据需经严格的质量过滤、去噪、ASV或OTU生成、分类学注释及污染筛查，这些生物信息学步骤直接影响生态解释：过滤阈值、参考数据库质量及分类算法均会影响敏感种与耐污种的推断结果，进而塑造污染响应与生态状况的结论。稳健的质量保证对eDNA支撑水污染生态风险评估至关重要：阴性对照用于检测外源污染，阳性对照评估扩增性能，技术与生物重复提升观测模式的置信度。在污染水体中，还需特别关注运输驱动的尺度错配、时间滞后效应及低DNA浓度或PCR抑制导致的误导性信号。质量控制不应被视为独立的实验室要求，而应作为研究设计、数据解释与生态推断的核心组成部分。总体而言，水生eDNA技术流程应理解为采样设计、分子分析、生物信息学处理与生态解释相耦合的过程，唯有各组件协同整合，eDNA才能为污染诊断、生态健康评估、修复监测及风险评价提供可靠支撑。
5. 5.
   eDNA在水污染研究中的主要应用场景
   5.1 污染诊断与早期预警
   群落重组是污染胁迫最具生态意义的表征之一。相较于单物种毒性终点，群落水平响应能更整合地反映复杂污染场景下的系统性变化。eDNA可同步获取多营养级信息，揭示敏感类群衰退、耐污类群富集、群落均匀度下降及多样性格局转变。其在早期预警方面尤为突出：在城市河流、工业影响河段、采矿影响水域及多重胁迫近岸系统中，eDNA可在显著生物崩溃显现前检测到群落位移，这对识别细微生态恶化、防止不可逆严重退化具有重要管理价值。
   5.2 水生生态系统健康评估
   水生生态系统健康评估是水环境管理的核心任务。传统框架通常依赖底栖无脊椎动物、鱼类、藻类及硅藻作为指示类群。eDNA通过提升检测效率、减少形态鉴定误差及拓宽评估生物范围，强化了这些框架。当前主要存在两条路径：一是传统指数的分子化，即在既定评估体系中用eDNA数据补充或部分替代形态学观测；二是基于OTU、ASV或其他序列衍生特征开发真正的分子指示指标。前者便于衔接现有管理实践，后者则更充分利用高通量分子数据的丰富性，二者结合的混合策略可能是未来监测计划最实用的路线。
   5.3 污染源归因与修复监测
   eDNA通过支持源归因与修复效果评价，进一步服务于污染管理。有效污染管理不仅需要记录生态损害，还需识别主要压力源并验证修复措施成效。不同污染源常留下独特的生态指纹：生活污水可能促进耐污类群，工业排放可能导致敏感类群消失，农业径流则与营养盐富集及藻类或微生物群落转变相关。eDNA支持重复、微创采样，特别适合修复监测。其不仅能验证水质目标达成情况，更能揭示敏感类群是否回归、生物多样性是否恢复及生态网络复杂性是否随时间提升，推动评估从合规性导向转向生态意义导向的修复轨迹评价。这一逻辑适用于多元修复场景：城市河流中，重复eDNA调查可检验截污或栖息地改善后耐污群落是否被更敏感类群取代；富营养化湖泊与水库中，多类群剖面可追踪从水华主导状态恢复的过程；河口或近岸修复中，eDNA可记录跨盐度与污染梯度的再定殖过程。当具备修复前基线数据与季节性参照点时，eDNA能有效区分短期水质达标与持续性生物恢复。
   5.4 阈值探索与风险分级
   eDNA为阈值探索与风险分级开辟了新途径。生态风险评估最终需要支撑管理决策的阈值、等级或预警水平。传统阈值推导通常基于单物种毒性数据库，而eDNA提供了沿污染梯度识别群落结构转折点的可能性。但目前该应用仍处于探索阶段：群落响应受多变量交互影响，序列读取数尚不能简单等同于丰度、活性或生态功能的定量指标。因此，eDNA当前最佳定位是补充证据源，在与理化变量、传统生态毒理学数据及野外生态观测整合时强化阈值探索。实用风险分级框架应将传统毒性阈值与eDNA群落转折点视为互补而非互换：LC₅₀、EC₅₀及NOEC值在生物体水平提供受控危害锚点；eDNA衍生的变化点识别野外群落沿暴露梯度的重组位置。当二者均与实测污染物浓度关联并经野外观测验证时，可支撑分级风险分类。初步框架建议：若未超过毒理学基准且无群落位移，可指示低风险；若群落变化先于急性阈值突破，则提示风险初显；若基准超标伴随敏感类群丧失或网络简化，则标志高风险。
6. 6.
   从生物多样性检测到机制解析：整合研究框架
   为支撑生态效应分析而非局限于生物多样性检测，eDNA需与其他证据流整合。理化监测识别污染物存在与浓度，实验室生物测定提供受控条件下的毒理响应，eDNA则揭示胁迫因子在野外条件下如何反映在群落结构中。三者结合可构建更连贯的暴露-生态响应-风险解释链条。eDNA的主要局限在于其反映的是当前或近期存在的遗传物质，而非必然活跃的生物过程。相比之下，eRNA通常衰减更快，可能更接近近似当前的生物活性。eDNA-eRNA联合分析有助于区分遗留信号与活性信号，提升对当前生态状况的推断能力：某类群eDNA强信号而eRNA弱信号可能指示残留DNA持续存在但当代活性有限，反之则可能暗示活跃响应种群。进一步整合转录组学、代谢组学、宏基因组学等多组学方法，可提供基因表达、代谢紊乱、胁迫通路及微生物功能潜力信息，将解释从“谁发生了变化”转向更具机制意义的“发生了何种功能变化及原因”。这在生态毒理学中尤为重要，因为生态风险最终不仅由物种组成改变定义，更取决于生态系统功能受损程度。针对复杂污染水体，可采用阶梯式毒理解释路径：eDNA首先识别发生变化的类群与群落网络；eRNA进一步指示哪些检测到的生物组分当前处于活跃状态；转录组、宏基因组或代谢组数据则解析胁迫响应基因、抗性功能及紊乱的代谢通路。各证据层的一致性强化了机制归因，不一致性则可揭示遗留DNA、瞬时暴露或延迟群落恢复。机器学习与水文模型为强化eDNA生态推断提供了额外机遇：监督学习可识别最佳区分生态状态或污染类别的分子特征，无监督学习可揭示潜在响应模式与群落分组；水动力模型则有助于校正运输、稀释及沉积引入的空间偏差，提升异质性水生系统的解释力。这种整合在河流、水库及河口系统中尤为关键，因为运输过程可能解耦采样DNA与局域生物群落。校正策略也需因水体类型而异：河流研究需上下游重复、流量归一化解释及运输距离估算；湖泊与水库需深度分层采样、季节翻转覆盖及明确处理沉降与再悬浮过程；河口研究需潮汐相位重复、盐度分层采样及双向运输的水动力校正。跨系统套用单一空间校正模型可能造成比解决更大的偏差。在更广义的系统层面，eDNA还可与生态网络分析及食物网建模结合。尽管eDNA尚不足以高置信度重建完整营养网络，但多类群序列数据可支撑分析网络简化、物种关联改变及污染胁迫下系统稳定性下降。这些整合方法共同将eDNA从独立的生物多样性工具重塑为生态风险诊断、机制导向解释及管理支持的更广阔分析平台。
7. 7.
   当前瓶颈与方法学边界
   尽管进展迅速，若干方法学瓶颈仍制约eDNA在水污染生态风险评估中的应用。首要问题是标准化不完善。不同研究在采样体积、过滤方法、保存条件、引物选择、PCR循环及生物信息学流程上存在显著差异，削弱了跨研究可比性，增加了时空梯度解释的复杂性。在污染生态学背景下，生物差异往往细微，很难判定观测变异源于环境变化还是方法不一致。假阳性与假阴性检测仍是重要的不确定性来源：假阳性可能来自外源污染、交叉污染、非特异性扩增或序列错误注释；假阴性则可能源于采样力度不足、目标DNA浓度低、PCR抑制或快速降解。在污染水体中，此类错误对生态解释影响重大：敏感类群微弱信号可能指示初步恢复，也可能反映上游来源的运输DNA；而未检出既可能意味着局域真实缺失，也可能仅是方法学失败。参考数据库的局限性进一步削弱了分类学与生态解释能力。尽管公共数据库已覆盖众多水生类群，但区域性特有种、小型真核生物及微生物仍存在重要缺口。即使条形码序列可得，生态性状、污染耐受性及功能属性信息也常缺失，导致序列鉴定无法自动转化为生态意义。定量解释能力亦有限：序列读取丰度不与生物量、种群密度或生态功能线性缩放，因为DNA释放率、环境衰变及扩增偏好因类群与情境而异。因此，eDNA目前在识别相对模式与群落转折点方面较稳健，但直接估算丰度或生物量仍具挑战。数字PCR、内标及基于校准的方法正在改进定量推断，但尚未解决将序列信号转化为生态意义丰度指标的更广泛挑战。最后，多重胁迫条件下的因果归因尤为困难。eDNA虽擅长描述群落变化，但无法单独判定观测格局由污染物、流量改变、栖息地退化、温度异常或其他交互变量驱动。因此，eDNA最强于提供生态证据，但作为独立因果推断基础则较弱。从相关性迈向因果性，将依赖与控制实验的紧密整合、更强的统计设计及多证据流的协同使用。三种互补设计可提升因果识别能力：受控实验室或中宇宙实验隔离污染物浓度并提供剂量-效应证据；野外梯度调查检验相同响应是否在真实水文与栖息地变异下重现；机器学习或贝叶斯模型可划分化学、水文及栖息地预测因子的相对贡献。由于变量重要性本身不构成因果证明，模型输出需独立验证。最强的推断产生于实验效应、野外梯度与模型归因的汇聚。
8. 8.
   未来研究重点与管理转化路径
   eDNA在生态风险评估中的未来发展应不仅关注分析灵敏度，更需重视生态可解释性、监管适用性与实际可转移性。首先，应建立分层标准体系。研究导向应用可保留一定方法灵活性，而监管与长期监测项目则需要稳定流程与可比输出。现实路径是针对科学研究、常规监测与管理实施发展不同层级的标准化，在提升可比性的同时不抑制创新。国际标准化正在推进但仍不均衡：欧洲工作聚焦于验证分子指标与既定生态状况等级的对应关系，并将DNA工具整合至水框架指令型评估；美国项目强调检测方法验证、检测限与定量限、污染控制及透明报告；中国则在流域尺度快速部署与方法开发方面拓展了证据基础，但国家监管规程、区域参考库及实验室间可比性仍在建设中。适宜的三级框架包括：研究级规程保留探索灵活性；常规监测规程固定采样、对照、标记面板及报告要求；监管级规程额外要求经验证的决策阈值、实验室能力验证、监管链文件及可审计的不确定性估计。其次，需加强区域参考数据库与指示类群库建设。只有反映本地生物地理、主导污染压力及相关生态背景的数据库，才能支撑稳健且可转移的生态评估。此类数据库不应限于条形码序列，还应纳入生态性状、功能角色及污染耐受性信息，这对研究不足的水生微生物及区域特有类群尤为重要。第三，未来指标开发应超越简单的物种丰富度或多样性度量，更多关注整合群落组成、关键功能类群、生态网络属性及与理化变量耦合关系的分子指标，为水生生态系统评估提供更机制化、更具生态意义的依据，尤其当其与经验证的生态质量框架关联时。第四，需进一步发展定量与模型驱动方法。内标、数字PCR及改进校准模型可强化定量推断；机器学习、贝叶斯模型、水文模拟及网络分析则可提升生态状态分类、源归因及风险预测能力。未来工作应更少聚焦孤立方法优化，更多着力于构建能连接分子数据、生态解释与管理决策的整合框架。最后，eDNA的未来价值取决于其向真实治理情境的有效转化。在流域管理、城市河流修复、富营养化控制及近岸生态恢复中，eDNA的重要性不仅在于新颖性，更在于其比许多传统工具更早、更准确、更全面地检测生态变化的能力。一旦纳入监测框架、预警系统及修复评估计划，eDNA有望成为精准水污染控制与水生生态系统保护的核心技术支柱。
9. 9.
   结论与展望
   环境DNA正在重塑水污染生态风险评估的概念与方法学框架。通过实现更广的分类覆盖、更高的分析灵敏度及更大的时空跨度，eDNA推动水污染研究超越单物种毒性终点，迈向群落结构、生态网络及生态系统功能的整合分析。基于文献综述，可得出三点核心结论：第一，eDNA的科学价值不仅在于提升生物多样性检测能力，更在于其能将生态风险评估从生物体水平的毒性证据延伸至群落及生态系统尺度的解释，为污染暴露、生物群落变化与生态后果分析提供实用桥梁。第二，eDNA作为整合接口而非传统监测的独立替代品时最为强大，其核心贡献在于将理化分析、生物监测、毒理实验与系统模型链接至更统一的生态风险解释框架。第三，eDNA的长远意义取决于其从方法学前景向管理导向应用的成功转型，这需要更强标准化、完善的区域参考数据库、可靠的定量方法及与eRNA、多组学方法、机器学习、水文模型及生态网络分析的深度融合。在此基础上，未来研究应强调四大优先方向：(1)强化采样、实验室流程、生物信息学处理及报告的标准化规程；(2)扩展区域参考数据库并关联生态性状、功能角色及污染耐受性信息；(3)着力推进定量推断与机制导向解释，特别是通过整合eRNA、多组学及模型驱动方法；(4)更有效地将eDNA转化至流域管理、修复评估、富营养化控制及生态预警系统等真实治理情境。随着这些方向的持续进展，eDNA有望从新兴研究工具演变为生态风险评估与流域尺度环境治理的关键技术支柱。