城市流域中全氟和多氟烷基物质（PFAS）与抗生素的毒性加权源优先级排序

《Journal of Hazardous Materials》：Toxicity-Weighted Source Prioritization of PFAS and Antibiotics in an Urban Watershed

　　

摘要

新兴污染物（ECs），特别是全氟和多氟烷基物质（PFAS）以及抗生素，以混合物的形式存在于城市河流中。然而，传统的基于质量的受体模型在毒性导向的源头类别优先排序方面提供的支持有限。在这里，我们应用了一种结合了毒性权重的PMF-SRC工作流程，将毒性权重纳入受体建模中，以实现不同化学类别之间的相对风险优先排序。将该工作流程应用于中国中部的一个城市化流域后，发现基于质量和基于毒性的排名之间存在显著差异。在基流条件下，与牲畜/水产养殖相关的因素占据了最大的质量份额（51.3%），而与市政废水和工业来源相关的因素分别贡献了46.6%和40.9%的筛查水平风险指数。在高流量条件下，与市政废水相关的因素占质量的30.7%，但占筛查水平风险指数的64.4%；与城市径流相关的因素占质量的13.3%，但占风险指数的25.6%。尽管PFOS仅占测量质量浓度的1.9%，但它在高流量条件下的风险贡献最大，平均贡献了67.0%的筛查水平风险指数。总体而言，PMF-SRC表明，污染物的主要质量来源不一定是筛查水平风险的主要贡献者，这表明在识别化学复杂城市流域中的优先源头类别时，基于毒性的比较可能会提供额外的信息，而不仅仅是基于质量的分配。

引言

新兴污染物（ECs），特别是全氟和多氟烷基物质（PFAS）以及抗生素，在城市河流系统中被广泛检测到，并因其持久性、生态影响和对人类健康的潜在风险而引起越来越多的关注[1]，[2]，[3]，[4]。这两类污染物在水相中的环境行为截然不同：PFAS具有高持久性和流动性；而抗生素虽然可降解，但由于持续的人为输入，在水域系统中可能会表现出伪持久性。在城市化流域中，这两类污染物通过重叠的基础设施和土地利用途径进入接收水体，包括污水处理厂（WWTPs）、工业排放、污水网络、城市径流和农业排水[5]，[6]。尽管在环境命运和传输特性上存在差异，PFAS和抗生素通常会在接收水体中共存，并形成复杂的污染物混合物[7]，[8]。流域管理的一个重要挑战是确定哪些污染源对水生生态风险的贡献最大。

正交矩阵分解（PMF）已被广泛用于水环境中的污染源分配[9]，[10]。然而，两个问题使其在河流系统中的比较评估应用变得复杂。首先，PMF因子代表的是污染物之间的统计协变模式，而不是直接的物理源特征；在传输过程中，如稀释、污水混合、吸附和转化等过程可能会改变污染物在接收环境中的分布[11]，[12]，[13]。因此，解析出的因子可能会将排放特征与环境传输过程结合起来。其次，由于PFAS和抗生素具有不同的协方差结构，通常需要分别对每一类污染物进行PMF分析。虽然统计上合适，但这种分离限制了在统一的优先排序工作流程中跨污染物类别直接比较源贡献的能力。在现实世界的城市流域中，污染物并不是作为孤立的化学类别存在的，而是作为复杂混合物存在于共享的水基础设施和接收环境中。因此，流域管理的核心挑战不在于是否可以将化学性质不同的污染物纳入单一的统计协方差结构，而在于是否可以在统一的决策支持工作流程中比较它们相对的生态风险贡献。

这种质量与风险的不匹配进一步加剧了挑战，因为浓度相对较低的化合物可能由于高毒性而主导混合物的风险，而含量较多的化合物对整体生态风险的贡献相对较小[14]，[15]。对于传统污染物如多环芳烃（PAHs）和重金属[16]，[17]也报告了类似的质量-风险差异。因此，仅根据污染物质量浓度估计的源贡献可能无法准确识别与生态危害最相关的来源。

为了解决这个问题，我们应用了一种正交矩阵分解-特定源风险贡献（PMF-SRC）工作流程。该工作流程首先从每个污染物类别的独立PMF模型中得出特定源的质量贡献，然后使用预测无效应浓度（PNEC）值将其转换为相对风险指标。这种两步策略将统计源解析与风险整合分开，使得具有不同环境行为的污染物能够在统一的毒性加权比较工作流程中得到评估，其主要目标是支持初步识别需要进一步调查的优先源相关模式。

该工作流程应用于中国中部的一个代表性城市化流域——浏阳市流域。本研究的目标是：（1）描述两次采样期间PFAS和抗生素的出现和筛查水平生态风险；（2）将传统的基于质量的源分配与使用所提出的工作流程进行基于毒性的源优先排序进行比较；（3）检查两次采样期间源相关类别的相对重要性是否有所不同。通过将PMF得出的源贡献与生态风险评估联系起来，本研究提供了一种基于毒性的源比较方法，有助于指导受化学多样性污染物混合物影响的城市河流系统的筛查水平优先排序。

部分摘录

研究区域和样本收集

本研究在中国中部的浏阳市流域（LYR）进行，该流域是长江的一条长222公里的次级支流，城市化流域面积为4665平方公里。该流域受到多种人为活动的影响，包括密集的牲畜养殖和水产养殖、市政污水处理厂、工业园区和城市建成区，使其成为研究不同水文条件下ECs出现的代表性城市流域[18]，[19]。

总计

EC浓度

系统的监测显示，两次采样期间污染物的浓度存在明显差异。对于抗生素，表面水的平均总浓度从一月的160.4 ng/L降至九月的81.6 ng/L。这种差异可能反映了高流量下的稀释效应、九月份温度升高导致的微生物降解和光解增强，以及两次采样期间连续输入和使用模式的变化[27]。类似的季节性变化

结论

浏阳市流域的应用得出了两个发现，体现了这种方法的价值。首先，在基流条件下，与牲畜/水产养殖相关的因素占据了测量质量的最大部分（51.3%），而在基于毒性的排名中，与市政废水和工业相关的因素占比最高（分别为46.6%和40.9%的筛查水平风险指数）。其次，在高流量条件下，与市政废水相关的因素

CRediT作者贡献声明

Zhouyun Xie：撰写——审阅与编辑，调查。Yewei Wang：撰写——审阅与编辑。Rong Wu：撰写——审阅与编辑，调查。Wei Lin：撰写——审阅与编辑。Letian Zhang：撰写——初步草稿，可视化，软件，方法论，调查，正式分析，数据管理，概念化。Jiaqi Yang：撰写——审阅与编辑，方法论，调查，数据管理。Nanyang Yu：撰写——审阅与编辑，监督，资源获取。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了中国国家自然科学基金（U23A2055）、湘江实验室的重大项目（24XJ01003）和湖南省科技创新计划（2023RC1041）的支持。

作者声明没有竞争性财务利益。

支持信息

支持信息提供了详细的分析方法和质量保证/质量控制（文本S1–S2）、逐因子的PMF剖面以及基于证据的环境解释（文本S3）、模型诊断和因子数量比较

Letian Zhang|Jiaqi Yang|Nanyang Yu|Hao Luo|Zhouyun Xie|Yewei Wang|Rong Wu|Wei Lin|Xiaodong Li|Jie Liang

湖南大学环境科学与工程学院，长沙，中国