合成麝香化合物在汉江河口的概率生态风险评估：整合多年监测与可解释机器学习

《Toxics》：Probabilistic Ecological Risk Assessment of Synthetic Musk Compounds in the Han River Estuary: Integrating Multi-Year Monitoring and Explainable Machine Learning

　　

合成麝香化合物（SMCs）是一类新兴污染物，因广泛用于个人护理及家用产品而在水环境中频繁检出。研究人员利用三年监测数据（2020–2022年），调查了韩国汉江河口及邻近海岸水中12种SMCs的出现特征、环境驱动因子与生态风险。自13个监测站采集222份水样，经气相色谱-质谱（GC–MS）分析。主导化合物为1,3,4,6,7,8-六氢-4,6,6,7,8,8-六甲基环戊二烯并(g)-2-苯并吡喃（HHCB），其次为麝香酮（MK）。Σ12 SMC浓度从未检出至157.6 μg/L，污水处理厂处最高。XGBoost-SHAP分析确认总氮（TN）为SMC出现的最强预测因子，该关联反映二者同源污水而非因果联系，故TN系污水影响指示物而非SMC浓度本身指示。基于蒙特卡洛的概率危害商数（HQ）评估显示，HHCB与MK风险最高，污水处理厂均值HQ>1.0，存潜在生态关注；多数海岸站点风险低。空间格局指明污水排放区系SMC暴露与生态风险主要热点。研究凸显污水源SMCs作为河口新兴污染物的重要性，并示范长期监测、可解释机器学习与概率风险评估的整合效用。

研究背景与立项依据

合成麝香化合物（SMCs，synthetic musk compounds）作为香料添加剂广泛用于个人护理品、洗涤剂与化妆品，经生活污水持续排入受纳水体，具半挥发性、疏水性、难生物降解与生物累积潜力，被归为新兴污染物。既有文献多聚焦河流、污水厂与沉积物中SMCs的出现与分布，韩国汉江流域虽有检出报道，但河口生态系统长期暴露格局与定量生态风险研究不足，且少有将环境监测与机器学习驱动因子识别、概率风险评价相整合的案例。汉江口承接首尔都市圈大量城市污水，是评估污水源新兴污染物生态意义的典型过渡带。为此，研究人员依托2020–2022年监测数据集，开展三项工作：刻画12种SMCs时空分布；以XGBoost耦合SHapley Additive exPlanations（SHAP）识别环境影响因子；通过蒙特卡洛模拟危害商数（HQ，hazard quotient）进行概率生态风险评价。该文发表于《Toxics》。

主要技术方法概览

研究人员于2021–2022年5月、8月、10月在汉江下游3站、江华岛至仁川沿岸9站及两处污水厂（Nanji、Seonam）采集表层与底层水样共222份（含2020年基线数据合计186条建模样本），水质参数同步测定。SMCs经液液萃取-氮吹浓缩后由GC–MS定量。驱动因子分析采用XGBoost回归（100棵树、深度3、学习率0.05、L1/L2正则）以7项水质参数（DO、TOC、COD、SS、Chl.a、TN、TP）为输入，log(1+x)变换响应量，输出SHAP值排序；风险评价对HHCB、AHTN、MK取鱼类慢性NOEC除不确定因子得预测无效应浓度（PNEC），以实测浓度为中心建对数正态分布（σ由方法RSD定），每点模拟1万次求均值HQ、P(HQ>1)等。

研究结果

3.1 时空浓度格局

Σ12 SMCs未检出–157.6 μg/L，污水厂Nanji在2022年10月达峰值157.6 μg/L，Seonam次之；下游站点最高15.3 μg/L，海岸站多<5 μg/L。组分级显示HHCB占75.3%–87.1%，2021起MK升至第二贡献（8.8%–20.1%），OTNE下降。2022年浓度整体抬升且季节差减弱，污水厂内中位值由2021年18.47升至49.38 μg/L（p=0.005），监测站不显著。Kruskal–Wallis检验将站点分三层：污水厂>下游>海岸（H=128.6, p<0.001）。结论：污水排放系SMC空间梯度主因，河口暴露呈点源主导、向海衰减。

3.2 基于XGBoost-SHAP的替代指标识别

Pearson相关中TN与溶解无机氮（DIN）正相关性最强（r=0.66–0.95），盐度负相。XGBoost测试集R²=0.59、5折交叉验证R²=0.49±0.05。SHAP平均绝对贡献TN居首（3.19×10^?1），TP次之（7.45×10^?2），余者更低。TN在低值段SHAP为负、高值段为正，呈阈值型。研究人员强调TN非机制性预测而系市政污水共同载体指示：人代谢氮与洗护品SMCs同经下水进入受纳水，常规活性污泥对二者均只部分去除。结论：在市政污水为主氮源的系统中，TN可作低成本筛查标记，但农业/工业氮主导流域不适用。

3.3 风险导向管理优先级

取PNEC：HHCB 6800 ng/L、AHTN 4345.8 ng/L、MK 646.08 ng/L。污水厂HHCB均值HQ 3.33–4.95，MK 5.07–9.55；下游St.01–03 HHCB/MK中等风险（0.25–0.57）；海岸站多<0.20，唯St.11底层MK均值HQ=0.70、极大1.07。径向基函数插值成图显示风险红区锁于两污水厂。敏感性分析换用HC5（种敏分布）不改空间结论，但MK单用慢性HC5会使全站HQ>1，归因为慢性端点少。研究人员划三带：Zone1污水厂立即行动；Zone2下游加密监测；Zone3海岸常规测。St.11远距50 km仍现MK偏高，提示长程输运或船舶/大气源。水相HQ未计沉积与生物累积（HHCB log Kow=5.9，BCF 600–1600），单化合物评价未计混合联合毒性。

讨论与结论翻译

讨论指出PNEC源自单一鱼类慢性端点与评估因子，属筛选级；水相HQ低估底栖暴露；MIX需浓度加和或实验补证。结论段总结：HHCB持续主导、MK后期跃居第二；2022污水厂浓度升且季节性弱化；TN经SHAP证为污水影响代理而非因果预测；概率HQ揭示污水厂为HHCB/MK高风险热点，St.11异常提示超出点源邻近区亦需覆盖；框架可移植至其他城市化河口。研究人员建议将SMCs纳入韩国现行水体与海洋监测网、污水厂增高级处理与排放口专项测，并以TN作初筛、以风险分带替均匀采样。