喹诺酮类抗生素(fluoroquinolones，FQs)是目前临床处方率仅次于β-内酰胺类的抗感染药物，主要适于治疗呼吸道、 胃肠道、 泌尿道、 皮肤软组织及关节等感染性疾病. 目前中国已开发并投入批量生产的氟喹诺酮类药物，以诺氟沙星、 环丙沙星、 氧氟沙星生产量最大,约占国内氟哇诺酮类抗菌素总产量的98%^[1]. 作为氟喹诺酮类药物的消耗大国，各类污水排放、 污水灌溉、 再生水回灌、 固废堆放等对我国地下水系统构成了新型污染物的直接或潜在污染. 氟喹诺酮类抗生素进入环境后，通过吸附、 降解、 迁移以及生物富集等一系列运移过程在土壤、 水、 沉积物以及植物中重新进行分配^[2,3]. 喹诺酮类抗生素具有较强的生物活性及生物降解缓慢的特点，可作为环境外援性化合物对环境生物及生态产生影响，并最终对人类的健康和生存造成不利影响^{[4,5,6,7,8,9]}.

本研究针对工农业比较发达的北京市东南郊大兴区、 朝阳区进行了采样，测试了北京地区地面10 m以下土壤中氟喹诺酮类抗生素的含量，分析了具有不同土地使用类型典型地段土壤剖面中5种氟喹诺酮类抗生素的残留情况，及其在土壤中的垂向分布规律. 总结了含量水平分布特征，以期为进一步探讨包气带-含水层中药物类污染特征及来源提供参考.

研究区位于北京市东南部，位于东经116°24′～116°39′，北纬39°38′～39°55′之间，属暖温带半湿润季风气候，属于华北平原的一部分. 地势总体自西北向东南略倾斜,海拔高度在14~52 m之间. 采样区的成土母质为永定河、 潮白河冲洪积物，土壤类型主要为潮土. 流经该区域的河流主要有北运河、 凉水河、 凤河、 新凤河、 大龙河等，均为接纳上游城市污水的排污河. 全区的地下水位在6. 0～20 m，地下水成为生产生活用水主要来源^[10].

采用北京建工集团土壤采样设备Geoprobe于2013年11月在北京东南郊实施了土壤剖面钻探. 共布设11个采样点，采样点分布图见图 1. 采样点类型包括: 蔬菜大棚1个，防风树林(空白对照采样点)1个，污灌农田2个，清灌农田1个，畜禽养殖2个，制药企业2个，垃圾填埋场1个，干涸排污河沉积物1个. 钻孔深度6～12 m不等，共采集土壤样品86个. 土壤样品采集原则: 浅部取样的密度要大于深部，潜部采样间距为0.5～1 m； 深部采样间距可适当加大，为1～5 m； 此外，岩性、 颜色、 结构、 含水量、 气味明显变化时取样. 每个钻孔的采样数量在10个左右，具体采样情况见表 1. 土样用密封袋避光保存，带回实验室后置于0～4℃冰箱保存.

图 1

Fig. 1

图 1 研究区土壤采样点分布示意 Fig. 1 Map of general locations of soil sampling sites

采用高效液相色谱法对5种喹诺酮类抗生素进行测试，5种抗生素的理化性质见表 2. 土壤样品的pH、 Eh以及温度采用电位法测定； 土壤含水率采用质量法测定； 土壤黏粒含量采用沉降法测定； 有机质含量采用550℃灼烧法测定； 阳离子交换容量采用醋酸铵交换法.

土壤和沉积物样品经冷冻干燥后，研磨过0.3 μm孔径筛，称取2.0 g放入离心管中，避光保存. 加10 mL 50%Mg(NO₃)₂-5%NH₃ ·H₂O(92 ∶8，体积比)混合液，振荡20 min，超声提取10 min，5 000 r ·min^-1离心10 min，上清液经0.45 μm水系滤膜过滤后收集到棕色样品瓶中. 反复提取3次后，合并提取液并加超纯水稀释至300 mL. 将已稀释的提取液通过HLB固相萃取柱(6 mL，500 mg)萃取，样品过柱前，HLB柱依次用6 mL CH₃OH和6 mL H₂O进行活化. 过柱时，流速控制在1~3 mL ·min^-1左右. 样品过完后，用10 mL 超纯水(洗去Na₂EDTA)冲洗小柱，抽真空干燥2 h，用10 mL酸化乙腈(CH₃CN ∶0.05 mol ·L^-1 H₃PO₄溶液=5 ∶1，体积比)洗脱，收集洗脱液，于平行蒸发仪中浓缩至1 mL以下，超纯水定容至1 mL待测.

表 1(Table 1)

表 1 北京地区土壤样品采集情况Table 1 Sampling of soils in Beijing Area 采样点类型 类型 简称 钻孔深度/m 地下水位埋深/m 土壤采样数量 蔬菜大棚 集约化蔬菜种植基地 DP 12 5.07 10 树林 空白点 KB 14 4.3 8 污灌农田 再生水灌区 WG1 8.4 4.4 7 WG2 6 2.5 7 清灌农田 地下水灌区 QG 6 3.6 7 养殖场 畜禽养殖区 YZ1 10.8 2.3 8 YZ2 9.6 2.4 7 制药企业 工业区 GY1 12 8.6 12 GY2 12 9.7 10 垃圾填埋场 垃圾场 LJ 9.6 7 排污河底沉积物 河床沉积物 LJS 3

表 1 北京地区土壤样品采集情况Table 1 Sampling of soils in Beijing Area

表 2(Table 2)

表 2 氟喹诺酮类抗生素的理化参数Table 2 Physical and chemical parameters of fluoroquinolones 名称 英文名 CAS登录号 化学结构式 分子式 相对分子质量 pKa lgKOW 氧氟沙星(OFL) Ofloxacin 82419-36-1 ① C18H20FN3O4 361.37 6.0,8.3 -0.39 诺氟沙星(NOR) Norfloxacin 70458-96-7 ② C16H18FN3O3 319.33 6.3,8.4 -1.03 环丙沙星(CIP) Ciprofloxacin 85721-33-1 ③ C17H18FN3O3 331.34 6.0,8.8 0.28 洛美沙星(LOM) Lomefloxacin 98079-51-7 ④ C17H19F2N3O3 351.35 5.8,9.3 -0.30 恩诺沙星(ENR) Enrofloxacin 93106-60-6 ⑤ C19H22FN3O3 359.4 6.27,8.3 0.70

表 2 氟喹诺酮类抗生素的理化参数Table 2 Physical and chemical parameters of fluoroquinolones

样品测试采用LC-20A高效液相色谱(SPD-20A紫外检测器,日本岛津公司)，Inertsil ODS-SP C18型分析柱(4.6×250 mm,5μm,日本岛津公司)，LC Solution色谱工作站； Visiprep^TM-DL型固相萃取装置(Supelco,USA)，Oasis HLB SPE柱(6 mL,500 mg,美国Waters公司). 条件: 柱温为40℃； 柱平衡时间为30 min； 流动相A为5 ‰H₃PO₄溶液(pH=2.5)； 流动相B为甲醇和乙腈的混合液(甲醇 ∶乙腈=60 ∶40，体积比)，pumb B=20%； 检测波长为280 nm； 流速为1.0 mL ·min^-1； 进样量为10 μL.

向7个2 g土壤样品中加入10 μL 1 mg ·L^-1标准混合溶液，在优化的实验条件下，进行7次平行测定，相对标准偏差(RSD)均小于10%(n=7). 氧氟沙星、 诺氟沙星、 环丙沙星、 洛美沙星和恩诺沙星的方法检出限分别为0.6、 0.8、 1.5、 1.0和1.2μg ·kg^-1； 方法回收率分别为73.5%、 72.5%、 93.2%、 76.8%和83.5%. 为控制实验过程中人为污染，保证操作过程准确可靠，实际样品测试中还设置空白样、 样品平行样，空白样中未检出抗生素，平行样相对标准偏差均<5%.

对11个采样点的86个土壤样品中的氟喹诺酮类抗生素的含量进行统计分析(结果见图 2)，可知土壤样品中5种氟喹诺酮类抗生素总含量的平均值为46.1 μg ·kg^-1. 86个土壤样品中，氧氟沙星检出76个，检出率高达88.37%，诺氟沙星检出75个，检出率高达87.21%. 氧氟沙星和诺氟沙星的平均检出含量较高，分别为31.8 μg ·kg^-1和7.4 μg ·kg^-1. 氧氟沙星和恩诺沙星的最大检出含量较高，分别达122.0 μg ·kg^-1和94.8 μg ·kg^-1. 从统计数据来看，土壤样品中氟喹诺酮类抗生素组成以氧氟沙星为主，其次为诺氟沙星，而恩诺沙星、 环丙沙星和洛美沙星的含量很低. 通过将北京地区与其他地区土壤或蔬菜中抗生素含量对比(见图 3)，可知北京地区土壤中抗生素含量水平处于中等水平^[11～15].

图 2

Fig. 2

图 2 86个土壤样品5种FQs总含量水平Fig. 2 Total concentrations of detected FQs of 86 soil samples

图 3

Fig. 3

图 3 北京地区与其他地区土壤或蔬菜中 喹诺酮类抗生素含量对比Fig. 3 Comparison of FQs levels from soils or vegetables of different areas

从图 4可以看出，不同土壤剖面中氟喹诺酮类抗生素的含量差异明显. 5种喹诺酮类抗生素的总含量以养殖场、 制药企业剖面的最高，中位值含量分别为58.5 μg ·kg^-1和53.5μg ·kg^-1. 其次是清灌区、 再生水灌区、 垃圾场和蔬菜大棚，中位值含量分别为44.5、 39.8、 33.2和28.8 μg ·kg^-1. 而河床沉积物和树林最低，中位值含量分别为21.4 μg ·kg^-1和19.1 μg ·kg^-1.

图 4

Fig. 4

图 4 典型土壤剖面5种FQs总含量水平Fig. 4 Total concentrations of detected FQs of different soil profiles

养殖场墙根外有一条排污用的污水沟，养殖场剖面YZ1距污水沟约2 m，而YZ2距污水沟约10 m. 污水沟的地表水中检测到氧氟沙星、 诺氟沙星、 环丙沙星、 洛美沙星和恩诺沙星的含量分别为1 545.4、 1 544.9、 650.7、 3815.6和684.4 ng ·L^-1. 该污水沟作为直接污染源对YZ1和YZ2土壤剖面产生重要影响，因此，YZ2剖面喹诺酮类抗生素平均含量低于YZ1剖面. 制药企业剖面南侧有一东西走向的污水沟，水质较差，有臭味，污水沟两侧随处可见白色垃圾. 制药企业剖面GY1距污水沟约1 m，而GY2距污水沟约8 m. 污水沟的地表水中检测到氧氟沙星、 诺氟沙星、 环丙沙星、 洛美沙星和恩诺沙星的含量分别为692.4、 31.8、 ND、 768.4和684.4 ng ·L^-1. 污水沟底泥中检测到氧氟沙星、 诺氟沙星、 环丙沙星、 洛美沙星和恩诺沙星的含量分别为32.3、 17.2、 5.5、 57.6和94.8 μg ·kg^-1. 制药企业剖面北侧为苗木种植田地，GY1距苗木种植田地约12 m，而GY2距苗木种植田地约5 m. 在污水沟与苗木种植田地的共同影响下，GY2剖面喹诺酮类抗生素平均含量高于于GY1剖面.

从图 5可以看出，不同土壤剖面中氟喹诺酮类抗生素的组成差异明显. 蔬菜大棚土壤剖面以氧氟沙星、 环丙沙星和诺氟沙星为主； 树林土壤剖面以氧氟沙星、 诺氟沙星和环丙沙星为主； 制药企业剖面以氧氟沙星、 恩诺沙星和诺氟沙星为主； 再生水灌区、 清灌区、 养殖场、 垃圾场、 排污河沉积物剖面以氧氟沙星为主.

潘霞等^[16]的研究表明，不同土地利用方式下，14种抗生素的含量与组成在土壤剖面上存在明显分异，设施菜地表层土壤抗生素积累和残留明显高于林地和果园. 影响土壤中抗生素的含量与环境行为的因素很多，包括抗生素种类、 气候条件、 土壤特性、 土地利用方式、 耕作方式(如种植、 施肥、 灌溉)等^{[4,5,9,17,18,19]}. 因此，在环境因素与抗生素本身理化性质的影响下，不同土壤剖面中氟喹诺酮类抗生素的含量和组成差异明显.

图 5

Fig. 5

图 5 北京地区典型土壤剖面5种喹诺酮类抗生素平均含量柱状图Fig. 5 Average concentrations of detected FQs from different soil profiles

将86个土壤样品按深度进行垂向分段，分别统计位于浅层(0～3 m)、 中层(3～6 m)、 深层(6～12 m)3个层位的土壤样品中抗生素总含量的平均值，并绘制其柱状图(图 6). 86个土壤样品中有浅层土壤样品43个，中层土壤样品22个，深层土壤样品21个. 由图 6可知，5种氟喹诺酮类抗生素总含量的平均值随土壤深度的增加呈现降低的趋势. 浅层土壤样品中5种目标抗生素总含量的平均值约为56.8μg ·kg^-1，以氧氟沙星、 诺氟沙星、 恩诺沙星为主，约占总含量的89%. 中层土壤样品中5种目标抗生素总含量的平均值约为41.9μg ·kg^-1，以氧氟沙星、 诺氟沙星为主，约占总含量的95%. 深层土壤样品中5种目标抗生素总含量的平均值约为28.1μg ·kg^-1，以氧氟沙星、 诺氟沙星、 环丙沙星为主，约占总含量的97%. 与潘霞等^[16]抗生素的含量随土层深度增加迅速下降的结论基本一致.

图 6

Fig. 6

图 6 北京地区不同深度土壤样品中5种 喹诺酮类抗生素平均含量柱状图Fig. 6 Average concentrations of detected FQs from soil samples with different depths in Beijing area

从单个目标抗生素的角度出发，5种抗生素平均含量随深度的变化不尽相同. 由图 7可知: OFL、 NOR、 LOM和ENR的平均含量随着深度增加而降低； CIP的平均含量随深度增加先降低后升高. Babi Dc＇ 等^[20]的研究表明，恩诺沙星可发生光解反应，且环丙沙星是其光解产物之一. 这可能是造成浅层土壤中CIP含量较中层高的一个重要原因. 同时考虑到该区地下水埋深约在6～12 m之间，因此推测可能是地下水中CIP与周围土壤发生吸附作用^[21,22]，从而导致深层土壤中CIP含量升高. 药物在地下环境中的运移主要取决于自身的理化特性和环境特征两方面，其中污染物性质、 土壤有机质含量、 水力条件和氧化还原条件是决定药物土壤/地下水残留量的重要因素^[23]. 因此，产生此现象的主要影响因子仍需进一步研究.

将各钻孔土壤样品按深度进行垂向分段，并绘制其箱形图(图 8). 观察图 8变化趋势可知: 对于60%的土壤剖面，浅层到中层土壤中的5种抗生素总含量的平均值随着深度增加而降低； 另 40%的土壤剖面，浅层到中层土壤中的抗生素变化趋势与之相反. 对于71%的土壤剖面，中层到深层土壤中的5种抗生素总含量的平均值随着深度增加而降低； 另29%的土壤剖面，中层到深层土壤中的抗生素变化趋势与之相反. 由此可知，全部土壤样品中氟喹诺酮类抗生素总含量的平均值随土壤深度的增加总体呈现降低的趋势，考虑到其含量变化大都受到人为活动、 土地利用方式、 环境条件以及抗生素本身理化性质的影响，因而表现在单个土壤剖面上目标抗生素总含量的平均值随土壤深度的增加略有不同^[9,18].

图 7

Fig. 7

图 7 北京地区86个土壤样品中5种FQs垂向含量分布箱形图Fig. 7 Distributions of different FQs in different depths from 86 soil samples in Beijing area

图 8

Fig. 8

图 8 北京地区不同土壤剖面5种FQs垂向总含量分布箱形图Fig. 8 Distributions of total detected FQs in different depths from different soil profiles in Beijing area

土壤理化参数是影响抗生素在包气带及地下水含水层介质中迁移转化的重要指标. 选取除制药企业污水沟底泥与河底沉积物外的49个土壤样品作为对象，对Eh、 pH、 土壤含水率、 容重、 黏粒含量、 有机质含量、 CEC以及各抗生素含量进行两两相关性分析，分析结果见表 3. 从中可知，Eh、 pH、 容重以及CEC与抗生素含量呈显著性弱相关. CIP与含 水率、 黏粒含量呈正相关，与其他4种抗生素趋势聚类结果相反. OFL、 NOR与有机质含量、 CEC呈负相关，与其他3种抗生素趋势相反 。由此可知，CIP含量受到土壤理化参数的影响，与其他4种抗生素明显趋势不同，因此可能也是造成CIP含量随深度先降低后升高的一个重要影响因素. 同时，进一步印证了土壤中抗生素的种类与残留量受到多种环境因素的共同影响.

表 3(Table 3)

表 3 氟喹诺酮类抗生素含量与环境因子相关性分析1)Table 3 Correlation between FQs content and environmental factors 分析项目 OFL NOR CIP LOM ENR Eh 0.145 0.306* 0.062 0.227 0.254 pH -0.140 -0.318* -0.062 -0.228 -0.256 含水率 -0.205 -0.175 0.042 -0.083 -0.023 容重 -0.312* -0.161 -0.043 -0.367** -0.185 黏粒含量 -0.069 -0.272 0.200 -0.052 -0.097 有机质含量 -0.071 -0.189 0.152 0.220 0.028 CEC -0.157 -0.128 0.105 0.328* 0.022 1)** 表示Sig.(2-tailed)<0.01； *表示Sig.(2-tailed)<0.05

表 3 氟喹诺酮类抗生素含量与环境因子相关性分析1)Table 3 Correlation between FQs content and environmental factors

2.3 典型土壤剖面垂向分布特征对比分析

选取检出抗生素种类较多的蔬菜大棚剖面和制药企业1剖面，检出抗生素含量较高的养殖场1剖面以及检出抗生素含量较低的树林剖面作为典型土壤剖面进行对比分析(见图 9).

蔬菜大棚表层土壤中的抗生素含量低于树林表层土壤中的抗生素含量(见图 9). 该蔬菜大棚长期施用鸡粪作为肥料，国彬等的研究^[11]表明动物粪便中喹诺酮类抗生素含量高达1 mg ·kg^-1，若只考虑污染源的输入强度，蔬菜大棚的抗生素含量应高于树林. 而实际却与预测相反，推测原因可能是蔬菜大棚表层有长期的农耕活动，加快了土壤中植物凋落物的更新，增强了土壤中微生物的活性，同时加快了抗生素的光解和生物降解^{[24, 25, 26, 27]}. 肖秋美等^[28]的研究显示，土壤中的环丙沙星均能被4 种蔬菜的根系吸收并转移至茎叶部分，而且吸收环丙沙星的量随着土壤中环丙沙星含量的增加而增加. 因此，土壤表层的植被对抗生素的选择性吸收作用也是影响土壤中抗生素残留量的重要因素.

养殖场浅层土壤中抗生素的平均含量低于制药企业表层土壤中抗生素的平均含量，制药企业深层土壤中抗生素的平均含量低于养殖场深层土壤中抗生素的平均含量(见图 9). 养殖场剖面土壤样品中目标抗生素的种类主要为OFL、 NOR、 CIP，制药企业剖面土壤样品中目标抗生素的种类主要为OFL、 NOR、 LOM、 ENR. 由2.1节可知，养殖场剖面地表污染源与制药企业剖面污染源明显不同，抗生素含量和组成也不尽相同. 因此，土壤中抗生素的种类与残留量不只受到环境因素以及抗生素本身理化性质的影响，其污染来源的组成、 含量以及贡献率更是一个不容忽视的因素^[17].

蔬菜大棚与养殖场剖面中的抗生素含量随着土壤深度的增加呈现波动趋势(见图 9). 吕颖等^[29]利用GUS评价法估算各类抗生素的淋溶迁移性，其中氧氟沙星、 洛美沙星、 诺氟沙星以及环丙沙星具有较高的淋溶迁移性. 因此，抗生素本身的淋溶迁移性也可能是导致个别中层及深层土壤中抗生素含量高于表层土壤的一个重要原因. 随取样深度增加，位于潜水面以下的含水层介质会与地下水重新建立水岩平衡，从而改变含水层介质中抗生素的残留量.

图 9

Fig. 9

图 9 4个典型土壤剖面FQs含量分布柱状图Fig. 9 Concentrations of detected FQs in four soils profiles at different depths

经多种尝试，最终聚类方法选择 “ward法”，度量标准选择“平均Euclidean距离”，标准化方法选择最常用的“Z得分”. 考虑到土壤样品较多，且不同层位的土壤之间差异较大，因此将10个钻孔的土壤样品按深度分成3组，分别为0～3 m、 3～6 m、 6～12 m，利用SPSS 20.0软件对已分组的土壤样品进行聚类分析. 本研究选取0～3 m的土壤样品的聚类结果进行分析讨论.

通过风险商(risk quotients，RQs)来评价药物在环境中的生态风险^{[30,31,32,33]}. RQs可以通过污染物的环境预测浓度(predicted environmental concentration，PEC)或者实际监测浓度(measured environmental concentration，MEC)除以预测无效应浓度(predicted no-effect concentration，PNEC)求得^[34,35,36]. 通过对比0～3 m的土壤样品中5种抗生素的MEC及PNEC可知(见表 4): 对于OFL和NOR，93%的土壤样品处于高风险状态，7%的土壤样品处于低风险状态； 对于CIP，31%的土壤样品处于高风险状态，69%的土壤样品处于低风险状态； 对于LOM和ENR，24%的土壤样品处于高风险状态，76%的土壤样品处于低风险状态.

表 4(Table 4)

表 4 氟喹诺酮类抗生素的毒理学数据Table 4 Aquatic toxicity data of FQs 名称 敏感物种 EC501)/mg·L-1 PNECwater2)/μg·L-1 Koc3)/L·kg-1 foc4) Kd/L·kg-1 PNECsoil/μg·kg-1 OFL Vibrio fischeri 0.023 0.023 0.990 0.008～0.031 0.007～0.031 0.172～0.714 NOR Vibrio fischeri 0.022 0.022 0.405 0.008～0.031 0.003～0.013 0.067～0.279 CIP Lemna minor 0.062 0.062 0.992 0.008～0.031 0.007～0.031 0.464～1.926 LOM Vibrio fischeri 0.022 0.022 1.027 0.008～0.031 0.008～0.032 0.170～0.708 ENR Lemna minor 0.107 0.107 1.611 0.008～0.031 0.012～0.050 1.300～5.399 1)EC50为半最大效应浓度，相关数据来自文献[34～36]； 2)PNECwater=EC50/1000，PNECsoil=PNECwater×Kd×1000[33]； 3)Koc使用KOCWIN v2.00软件中Kow经验值法计算得到； 4)foc=土壤有机质含量×0.58，土壤有机质含量为实测值

表 4 氟喹诺酮类抗生素的毒理学数据Table 4 Aquatic toxicity data of FQs

图 10

Fig. 10

图 10 土壤剖面0~3 m土壤样品聚类结果FQs含量水平柱状图Fig. 10 Hierarchical clustering analysis results of soil samples with a depth between 0 to 3 meters

11个土壤剖面0～3 m的土壤样品共计43个，由于制药企业污水沟底泥样品中抗生素总含量高达200μg ·kg^-1，污染水平较高，可以作为制药企业的污染来源之一，因此聚类时将其排除. 根据聚类分析的结果可以将这42个土壤样品分为3大类(见图 10). 聚类1包括27个土壤样品，这些土壤样品中的抗生素以OFL、 NOR为主，抗生素总含量约为20～60μg ·kg^-1，污染水平较低、 抗生素种类较少，再生水灌区、 清灌区、 养殖场、 排污河沉积物的土壤样品75%以上都分布在此类，蔬菜大棚、 树林的土壤样品50%分布在此类. 聚类2包括3个土壤样品，这些土壤样品中的抗生素以OFL、 CIP 、 NOR为主，抗生素总含量约为100～140μg ·kg^-1，污染水平较高、 抗生素种类较少. 聚类3包括12个土壤样品，这些土壤样品中OFL、 NOR、 CIP、 LOM、 ENR均有检出，抗生素总含量约为70～110μg ·kg^-1，污染水平中等、 抗生素种类较多，制药企业和垃圾填埋场的土壤样品均在此类.

由聚类分析结果可知，蔬菜大棚、 树林、 再生水灌区、 清灌区、 养殖场、 排污河沉积物的浅层土壤样品中的喹诺酮类抗生素具有相似的组成特征，即抗生素污染水平较低、 种类较少； 而制药企业及垃圾填埋场的组成特征与前者明显不同，即抗生素污染水平中等、 种类较多. 现有的调查资料有限，识别污染来源的种类及贡献率尚有难度，后续研究中会针对此问题继续深入探讨.

(1) 北京东南郊典型土壤剖面样品中5种氟喹诺酮类抗生素总含量的平均值为46.1μg ·kg^-1，组成以氧氟沙星为主，其次为诺氟沙星，而恩诺沙星、 环丙沙星和洛美沙星的含量很低. 不同土壤剖面中氟喹诺酮类抗生素的含量和组成差异明显.

(2) 5种氟喹诺酮类抗生素总含量的平均值随土壤深度的增加呈现降低的趋势. 5种目标抗生素总含量变化可归纳为: 浅层(含量)>中层(含量)>深层(含量). OFL、 NOR、 LOM和ENR的平均含量随着深度增加而降低的特征明显； CIP的平均含量随深度增加先降低后升高.

(3) 蔬菜大棚、 树林、 养殖场以及制药企业4个典型剖面喹诺酮类抗生素垂向分布特征各不相同. 即不同土地利用类型是影响土壤中抗生素残留量的重要因素.

(4) 对42个位于浅层(0～3 m)的土壤样品进行模糊聚类分析，结果显示，蔬菜大棚、 树林、 再生水灌区、 清灌区、 养殖场、 排污河沉积物的浅层土壤样品中的喹诺酮类抗生素具有相似的组成特征，即抗生素污染水平较低、 种类较少； 而制药企业及垃圾填埋场的组成特征与前者明显不同，即抗生素污染水平中等、 种类较多.

致谢: 感谢北京市水文地质工程地质大队以及清华大学环境学院对本研究的支持. 北京市水文地质工程地质大队提供相关水文地质资料，并在采样点布设以及野外采样工作中提供了技术指导. 清华大学环境学院提供了土壤样品的理化参数，包括有机质含量及CEC.