近年来, 关于内分泌干扰素(endocrine disrupting chemicals, EDCs)在环境中的暴露问题已在世界范围内受到密切关注^[1~3].研究表明, 少量的EDCs暴露浓度便能对生物体的生理机能造成严重危害^[4], 导致鱼类、鸟类、爬行类及哺乳类动物出现生殖器官变异^[5], 内分泌系统失常^[6], 种群退化^[7]等问题. EDCs种类繁多, 其中, 固醇类激素如雌酮(Estrone, E1)和雌二醇(17β-Estradiol, E2)是环境中雌激素活性的主要贡献者^[8], 而具有酚羟基的工业化学品, 如双酚A(Bisphenol A, BPA)、壬基酚(4-Nonylphenol, 4-NP)、辛基酚(4-tert-Octylphenol, 4-t-OP)和三氯生(Triclosan, TCS), 也被证实具有雌激素活性^[9~11].目前, 这些新兴的EDCs污染物在环境中被越来越多地发现, 由于污水处理厂对其处理十分有限, 导致未被完全处理的EDCs随污水厂出水直接进入自然水体^[12], 对各种陆生和水生生物, 乃至人类自身带来一定的环境风险.

流溪河是广州市内集水面积最大且唯一的全流域河流, 作为最早的供水水源地, 广州市江村水厂、石门水厂和西村水厂均从流溪河取水, 所供自来水占广州市自来水总量曾达60%, 目前也达30%.近年来, 随着流溪河流域工农业发展和城镇化进程的加快, 大量未经处理的工业和生活污水被排入河中, 水环境栖息地和生物多样性不断下降^[13].已经有学者对流溪河水体中的挥发性有机硫化物^[14]、有机氯农药^[15]、药物和个人护理品^[16]等有机物的污染状况和环境风险开展了相关的研究, 发现多种污染物均存在一定的环境风险.然而, 关于EDCs在流溪河水体中的污染特征及其潜在的环境风险尚未知晓, 同时, 由于EDCs可通过多种污染渠道和降解途径产生, 使分析其在水环境中的来源变得复杂, 需结合其他相关水体理化指标进行综合分析^[12].鉴于此, 本文以典型固醇类雌激素E1、E2及酚类化合物4-NP、4-t-OP、BPA和TCS为目标物, 研究其在流溪河水体中的时空分布特征和变化规律, 并对该类污染物的雌激素活性进行风险评价, 以期为流溪河水质保障和污染治理提供重要的科学依据.

流溪河位于广州市从化区西北部(23°12′30″~23°57′36″N, 113°10′12″~114°02′00″E), 珠江三角洲的中北部, 流经从化、花都和白云区, 注入珠江西航道, 干流全长171 km, 流域总面积2 300 km².该流域属华南亚热带季风气候区, 气候温湿, 雨量丰沛, 汛期(4~9月)雨量约占全年雨量的84%.根据流溪河各河段的地理位置和生境状况, 结合当地的土地利用类型、人为干扰强度、污染源特征等参考指标, 在流溪河上游至下游区域共设置14个监测断面(图 1), 各位点基本状况如表 1所示.本研究于2016年枯水期(2月)和丰水期(6月)和平水期(10月), 共分3次对所设14个监测断面的水样进行采集, 同时对水体理化指标和EDCs的浓度水平进行监测.

图 1

Fig. 1

图 1 流溪河14个水质监测断面的空间分布 Fig. 1 Spatial distribution of the 14 monitoring sections for water quality in the Liuxi River

表 1 (Table 1)

表 1 流溪河14个水质监测断面基本状况 Table 1 Basic conditions of the 14 monitoring sections in the Liuxi River 类型 属地 河段 序号 监测位点 经纬度 周边情况 干流 从化 上游 S3 黄龙岗 N 23°44′27″, E 113°43′47″ 山区原始林地、周围有零散村民 上游 S4 温泉镇 N 23°38′59″, E 113°38′50″ 乡镇居住地, 温泉旅游业 中游 S7 沙贝村 N 23°31′33″, E 113°33′38″ 乡镇居住地, 农耕用地 中游 S8 太平镇 N 23°26′04″, E 113°28′10″ 城镇居住地, 沿岸有小型工厂 花都 下游 S11 李溪坝 N 23°24′17″, E113°20′47″ 大坝上游、城镇居住地、农耕用地 白云 下游 S12 人和镇 N 23°20′21″, E 113°17′59″ 城镇人口密集、工农业用地 下游 S14 江村 N 23°16′32″, E 113°14′42″ 城镇人口密集、工业用地居多 支流 从化 上游 S1 楠木江 N 23°53′30″, E113°51′59″ 山区原始林地、人口稀少 上游 S2 吕田水 N 23°48′42″, E 113°54′55″ 山区原始林地、周围有零散村民 中游 S5 灌村 N 23°34′50″, E113°42′31″ 乡村居住地、农耕用地 中游 S6 荣桂庄 N 23°34′47″, E 113°29′21″ 乡村居住地、农耕用地、畜牧养殖 下游 S10 水井口村 N 23°24′08″, E 113°30′04″ 乡村居住地、农耕用地 花都 下游 S9 东成庄 N 23°25′26″, E 113°20′40″ 城镇居住地, 工农业用地 白云 下游 S13 坑边村 N 23°17′39″, E 113°18′04″ 城镇居民密集、靠近工业区用地

表 1 流溪河14个水质监测断面基本状况 Table 1 Basic conditions of the 14 monitoring sections in the Liuxi River

在浅水、流水区域, 取河道中间与两侧近岸带水面下0.5 m处作为3个平行水样; 在深水、静水区域, 取河道中间与两侧近岸带平行水样为水面下0.5 m处和近底部水体的混合样.现场采用便携式水质分析仪(YSI ProPlus, Yellow Springs)测定水体的温度(T)、酸碱度(pH)、溶解氧(DO)、电导率(EC)等理化指标.现场采集的水样运回实验室后, 4℃保存, 于24 h内分析水样的高锰酸盐指数、氨氮(NH₄⁺-N)、总氮(TN)和总磷(TP)的质量浓度.各指标采集和检测方法参照文献[17], 水质类别评价依据文献[18].铜、锌、六价铬等重金属、挥发酚、石油类、阴离子表面活性剂、砷、氰化物、粪大肠杆菌等水质参数由广州市环境监测中心站提供.

液相色谱(Agilent1100, 美国Agilent); 串联质谱仪(QTRAP4000, 美国AB sciex); 固相萃取装置(Supelco12, 美国Phenomenex); 氮吹仪(HSC-12A, 天津恒奥); 漩涡混合器(QL-901, 广州永程); 循环水真空泵(SHZ-D-Ⅲ, 上海凌科).玻璃纤维滤膜(GF/F, Φ=0.7 μm, 英国Whatman); Na₂EDTA(优级纯, 美国Acros); 固相萃取柱(5 mL, 500 mg, HLB, 美国Waters); 有机相尼龙针式滤器(Φ=0.22 μm, 上海安谱); 中性硅胶(60~200目, 德国Merck). 6种EDCs标准品和内标(4-n-NP、4-t-OP-¹³C₆、BPA-d₁₆, E1-d₄、E2-d₄和¹³C₁₂-TCS)纯度均大于98%(美国Sigma); 甲醇、乙酸乙酯、正己烷均为HPLC级(德国CNW).

水样用1 L棕色玻璃瓶保存, 现场加入400 μL浓度为4 mol·L^-1的硫酸和5%体积的色谱级甲醇.待测水样经GF/F玻璃纤维滤膜过滤, 加入100 ng混合内标及0.5 g Na₂EDTA, 摇匀.固相萃取柱用10 mL甲醇和10 mL Milli-Q水活化, 然后加载水样, 流速约10 mL·min^-1, 加载完成后, 用50 mL含5%甲醇的Milli-Q水洗涤样品瓶2次, 并将洗涤液加载过柱, 柱子抽真空干燥2 h.用3 mL甲醇4次洗脱柱子, 收集洗脱液于10 mL玻璃管中, 氮气流下浓缩近干.准备1 g硅胶, 干法装柱, 依次用4 mL甲醇、4 mL乙酸乙酯和4 mL正己烷活化硅胶柱, 将上述吹干样品以2 mL正己烷3次溶解, 加载至净化柱中, 去正己烷.以2 mL乙酸乙酯3次溶解样品, 并加载至净化柱中, 以10 mL玻璃管收集洗出液, 氮气流下吹干, 用1 mL甲醇定容, 经0.22 μm有机相尼龙滤膜过滤, 保存至2 mL棕色进样小瓶中, -18℃保存^[19].

色谱条件：色谱柱为ZORBAX SB-C8柱(2.1 mm×150 mm); 柱温25℃; 进样量10 μL; 流动相为水(A)和甲醇(B), 梯度洗脱程序如下：0 min 50% B, 3 min 100% B, 9.4 min 100% B, 9.5 min 50% B, 19 min 50% B; 流速0.25 mL·min^-1.质谱条件：离子源为ESI源, 负模式; 气帘气压力30 psi(30×6.9 kPa), 干燥气温度400℃, 压力50 psi(50×6.9 kPa); 雾化气压力55 psi(55×6.9 kPa).

为确保数据的准确性和精密度, 水样的基本化学指标和EDCs的浓度检测均设有方法空白, 加标空白, 基质加标和样品平行样, 以防止试验过程中其他因素的干扰.水样中EDCs的回收率为88.2%~135.7%, 相对标准偏差(RSD)在2.2%~8.3%之间.这些物质的仪器检出限为0.06~4.67ng·L^-1, 定量限为0.19~15.58 ng·L^-1, 最终结果均经回收率校正.

平均值和标准差的计算在Excel中完成; 配对样本t检验、独立样本t检验、Pearson相关性分析在SPSS 18.0中完成; 绘图分析采用GraphPad Prism 5.应用Canoco 5.0对EDCs污染物及水环境因子间的响应关系进行分析, 除趋势对应分析(DCA)结果为1.57 < 3, 故选用冗余分析(RDA)做进一步分析.采用Monte Carlo方法进行999次筛选, 所有排序轴均达到了显著性水平(P < 0.05), 采用向前因子筛选(forward selection)预选出主要的环境因子.

E1、E2、4-t-OP、4-NP、BPA已经被证实具有较强的雌激素活性^{[5, 10, 20]}, 而关于TCS雌激素活性的研究较少, 故本文对除TCS外的5种目标物进行风险评价.雌激素活性用雌二醇当量(estradiol equivalent concentration, EEQ)表征, 计算公式如下：

式中, ρ为化合物的实测质量浓度, EEF(relative estradiol equivalency factor)为E2的相对雌激素活性当量因子, 单个化合物的EEF是其EC₅₀与标准对照E2的EC₅₀之比值, EEF取值参考文献[21]：E1、E2、BPA、4-NP和4-t-OP的EEF值分别为0.3、1.0、0.000 11、0.000 63和0.000 93.

根据欧盟技术指导文件(ECTGD)中关于化合物的风险评价方法^[22]和Hernando等^[23]的报道, 本研究以EEQ值与E2的PNEC值的比值, 得到污染物的风险熵(risk quotient, RQ), 用以比较雌激素活性风险的高低, 计算公式如下：

式中, PNEC(E2)为E2的预测无效应浓度(predicted no effect concentration, PNEC), 取值3.1 ng·L^-1[19].本文采用Hernando等^[23]关于污染物风险熵等级划分标准: RQ < 0.1, 为最低风险; 0.1≤RQ < 1, 则认为存在中等风险; 若RQ≥1, 为高风险.

水体理化指标检测结果显示(图 2), 从源头S1楠木江到下游S14江村, 水温变化不大, 范围在18.6~24.2℃.上游河段受人为干扰相对较少, 且多为急流浅滩, DO质量浓度高, S1~S4位点DO>8 mg·L^-1, 水质达Ⅲ类标准; 中游至下游河段, 受不断增加的生活污水和工农业废水影响, DO质量浓度不断降低, 至S13位点出现最低值3.8 mg·L^-1, 中游水质处于Ⅲ~Ⅳ类之间, 下游水质在Ⅳ~Ⅴ类之间, 支流S13位点水质最差, 为劣Ⅴ类. TN(0.20~5.48 mg·L^-1)、TP(>LOQ~1.36 mg·L^-1)、NH₄⁺-N(0.06~4.21 mg·L^-1)、高锰酸盐指数(0.9~8.5 mg·L^-1)和EC(48.1~354.2 μS·cm^-1)的变化趋势相似, 均表现为上游河段浓度较低, 中游有所增加, 至下游达到最高, 且在中下游区域表现为支流浓度高于干流, 说明流溪河下游, 尤其是下游的支流河段, 污染状况较为严重, 主要原因在于氮磷营养盐及还原性有机污染物浓度过高^[24].

图 2

Fig. 2

图 2 流溪河水体基本理化指标(年均值) Fig. 2 Major physicochemical parameters of the water quality in the Liuxi River (averaged for a year)

综合三期检测结果发现(图 3), 流溪河14个监测断面均检出EDCs, 说明水体中已有一定量内分泌干扰物残留, 其总质量浓度范围为26.07~7 109.5 ng·L^-1. E1、E2的检出率分别为95%、57%, 质量浓度范围为ND(未检出)~27.75 ng·L^-1(均值4.17 ng·L^-1)和ND~19.60 ng·L^-1(均值1.85 ng·L^-1); TCS检出率为71%, 质量浓度范围波动较大, 为ND~2 000.49 ng·L^-1(均值64.77 ng·L^-1); 4-t-OP、4-NP和BPA这3种物质的检出率均高于62%, 质量浓度范围分别为ND~487.60 ng·L^-1(均值56.80 ng·L^-1), ND~6 804.13 ng·L^-1(均值1 060.03 ng·L^-1)和8.02~1 385.28 ng·L^-1(均值160.34 ng·L^-1), 尤其是BPA在各位点均有检出(检出率100%), 说明它普遍存在于全流域各水体中. 6种目标污染物所占EDCs总质量浓度百分比依次为：4-NP(78.62%)>BPA(11.91%)>4-t-OP(4.92%)>TCS(4.81%)>E1(0.31%)>E2(0.14%), 说明流溪河水体中EDCs以4-NP为主, 其次为BPA, E1和E2的贡献最小.

图 3

Fig. 3

图 3 流溪河水体中6种EDCs目标物及总EDCs的质量浓度分布箱图 Fig. 3 Box plot of the EDCs concentrations in the waters of the Liuxi River

6种目标物与总EDCs的质量浓度分布范围显示(图 3), 除质量浓度较低的E1、E2波动范围较小外, 其他4种目标物及总EDCs的浓度变化区间大, 说明流溪河水体中EDCs浓度在时间(3个水期)和空间(上下游)尺度上的差异性较高.总体上, 14个监测位点所测得6种目标物浓度的平均值远高于中间值(n=14×3), 主要原因在于下游河段EDCs浓度偏高, 尤其是离群值均为下游支流水体中检测到的极高浓度.例如, 4-NP和TCS浓度最大值(6 804.13 ng·L^-1和2 000.49 ng·L^-1)均出现在枯水期S13位点, 该位点极高的4-NP和TCS浓度拉升了其全年的平均值(1 060.03 ng·L^-1和64.77 ng·L^-1), 并远高于二者的中间值(135.11 ng·L^-1和2.37 ng·L^-1).

空间尺度上, EDCs总浓度变化整体上呈现出从上游到下游逐渐增加的趋势(图 4), 尤其是下游河段(S9~S14)的增加量要远高于上游(S1~S4)、中游(S5~S8). E2、E1、TCS、4-t-OP、BPA、4-NP、总EDCs在中上游(和下游)水体中的年均质量浓度(ng·L^-1)分别为0.66(3.03)、1.61(6.74)、6.04(187.42)、35.71(77.89)、67.27(253.40)、368.74(1 751.31)、480.04(2 279.79), 下游水体中6种EDCs质量浓度是上游的2.18~4.75倍, 其中, E2、E1、4-NP、BPA及总EDCs在下游河段的质量浓度显著高于上游(t-检验, P < 0.05).流溪河上游山区被水源林覆盖, 生境相对原始, 所受人为干扰和污染程度低; 中游地区人口密度增加, 用地类型以种植蔬菜、水果等的农耕用地为主, 有农业面源排水和村镇生活污水汇入; 下游地区人口稠密, 沿岸带城镇化、工业化程度高, 有未经处理的工业废水和生活污水经排污河涌进入河道^[25].总体上, 流溪河中下游地区受快速城镇化和工农业发展影响，导致当地污染物排放量和污染类型增加, 是中下游地区EDCs浓度增加的主要原因^[24].

图 4

Fig. 4

图 4 枯、丰、平水期流溪河14个监测断面水体中EDCs质量浓度的分布水平 Fig. 4 Concentrations of the EDCs in the waters in the 14 monitoring sections along the Liuxi River during the dry, rainy, and normal seasons

此外, 流溪河下游广州白云区段, 支流中EDCs浓度明显高于与之相邻的干流, 如支流S13河段水体中EDCs浓度远高于干流S12和S14, 这与刘芳文等^[24]报道的流溪河干流河段污染物源主要来自支流的情况相一致.广州市水务局2016年调查报告指出^[26], 流溪河下游白云区段劣V类支流最多, 对干流的污染贡献高达87.29%, 众多工业(含小散乱)、餐饮、畜禽养殖和农村生活污水是造成水体污染的首因, 这与此次调查发现流溪河水体理化指标及EDCs浓度的空间变化趋势基本一致, 很大程度上说明流溪河下游EDCs污染源主要来自管理相对较弱的支流.

时间尺度上, 配对t检验结果显示(表 2), 6种目标物质量浓度变化在丰水期与枯水期之间差异最为明显.丰水期, 4-NP、4-t-OP及总EDCs浓度显著高于枯水期(P < 0.01), 且4-NP是流溪河水体中EDCs的主要贡献者, 占EDCs总量比例高达86%(69%~98%).有研究表明, 丰水期水体中污染物浓度增加主要受降雨过程带来的面源冲刷作用影响, 4-NP和4-t-OP作为常用的非离子表面活性剂, 被广泛使用在各类化工产品中^[12], 流溪河中上游农田分布面积广, 农耕过程中使用的化肥、杀虫剂、除草剂在洪汛期受雨水冲刷, 后通过地表径流和大气干湿沉降汇入流溪河^[24], 这些化学物质中所含的烷基酚聚氧乙烯醚(APEs)及其降解产物可能是导致丰水期4-NP和4-t-OP浓度升高的主要原因^{[12, 27]}.

表 2 (Table 2)

表 2 枯、丰、平水期流溪河水体中EDCs质量浓度的配对样本t检验 Table 2 Paired-samples t-test of the EDCs concentrations in the waters of the Liuxi River among the dry, rainy, and normal seasons 配对样本 样本差异 t值 双尾显著性差异 均值 标准偏差 标准误 均值差异95%置信区间 下限 上限 枯水期-丰水期 E2 1.34 2.20 0.59 0.07 2.62 2.28 0.040* E1 1.47 2.36 0.63 0.11 2.83 2.33 0.036* TCS 157.87 526.73 140.78 -146.26 462.00 1.12 0.282 4-t-OP -76.71 87.94 23.50 -127.48 -25.93 -3.26 0.006** 4-NP -2 750.70 2 069.88 553.20 -3 945.81 -1 555.59 -4.98 0.000** BPA 87.13 248.03 66.29 -56.07 230.34 1.31 0.211 EDCs -2 492.45 1 686.37 450.70 -3 466.13 -1 518.77 -5.53 0.000** 平水期-枯水期 E2 1.63 4.85 1.30 -1.17 4.43 1.26 0.231 E1 2.18 7.72 2.06 -2.28 6.64 1.06 0.310 TCS 155.47 505.82 135.19 -136.58 447.52 1.15 0.271 4-t-OP -34.56 134.72 36.01 -112.35 43.22 -0.96 0.355 4-NP -12.51 231.56 61.89 -146.21 121.19 -0.20 0.843 BPA -64.91 147.15 39.33 -149.87 20.05 -1.65 0.123 EDCs -17.60 509.06 136.05 -311.52 276.33 -0.13 0.899 丰水期-平水期 E2 0.29 2.85 0.76 -1.36 1.93 0.37 0.714 E1 0.71 7.36 1.97 -3.54 4.96 0.36 0.724 TCS -2.40 34.54 9.23 -22.34 17.55 -0.26 0.799 4-t-OP 42.15 128.74 34.41 -32.18 116.47 1.22 0.242 4-NP 2 738.19 2 037.11 544.44 1562.00 3 914.39 5.03 0.000** BPA -152.04 364.45 97.40 -362.47 58.39 -1.56 0.143 EDCs 2 474.85 1 687.39 450.98 1 500.58 3 499.13 5.49 0.000** 1)自由度均为13, *表示差异性显著(P < 0.05), **表示差异极显著(P < 0.01), 下同

表 2 枯、丰、平水期流溪河水体中EDCs质量浓度的配对样本t检验 Table 2 Paired-samples t-test of the EDCs concentrations in the waters of the Liuxi River among the dry, rainy, and normal seasons

在枯、平水期, BPA、TCS、E1、E2的贡献比例均有明显增加, BPA取代4-NP成为水体中EDCs的主要贡献者, 占EDCs总量的41%(17%~49%), E1、E2在枯水期的质量浓度显著高于丰水期(P < 0.05). BPA和TCS在自然界中并不存在, 主要通过生产、运输和使用过程进入水环境, 造成持久性污染, 而以E1和E2为代表的固醇类雌激素主要来自于含有人类和牲畜排泄物的污水^[28].与4-NP和4-t-OP不同, 上述4种目标物在丰水期浓度降低很大程度上是受到降雨稀释的影响, 说明其来自面源污染可能性较低, 而受点源污染的可能性更高.类似地, 刘芳文等^[24]对流溪河水质进行评价时也发现, 在污染物进入纳污河涌的量保持不变, 且不受降雨稀释作用影响的情况下, 枯水期由点源污染带来的重金属和有机物浓度要远高于丰水期.

流溪河水体中EDCs浓度与常规水质指标间的Pearson相关性分析结果显示(表 3), DO与6种EDCs目标物均呈显著负相关(P < 0.05), 说明EDCs浓度的增加常伴随耗氧反应的发生; 同时, 高锰酸盐指数、EC与E1、E2、BPA、TCS浓度呈显著正相关, 说明上述4种EDCs目标物与其他还原性有机污染物共存的可能性极高, 而还原性有机污染常与当地人口密度及点源性质的生活污水和工农业废水排放联系紧密^[29].此外, E1、E2、BPA、TCS还与NH₄⁺-N、TN、TP呈显著正相关(P < 0.01), 说明这4种污染物可能与氮、磷营养盐污染同源.张贻科^[30]和宋涛^[31]对流溪河水质状况的研究发现, TN、TP变化主要受周边城镇的日排污当量影响, 而NH₄⁺-N则主要来自畜禽养殖废水, 该结果进一步说明, 农村生活污水、垃圾及养殖废水是造成流溪河水体中氮、磷营养盐、高锰酸盐指数、BOD₅升高的主要原因, 也可能是E1、E2、BPA、TCS的主要来源.

表 3 (Table 3)

表 3 流溪河水体中EDCs浓度与常规水质指标的Pearson相关性分析(n=42) Table 3 Pearson correlation coefficients between EDCs concentrations and basic parameters of water quality (n=42) 水质理化指标 E2 E1 TCS BPA 4-t-OP 4-NP 总EDCs DO/mg·L-1 -0.66** -0.74** -0.44* -0.41** -0.46** -0.40* -0.056** EC/μS·cm-1 0.90** 0.95** 0.63** 0.64** 0.54 0.42 0.59** TN/mg·L-1 0.76** 0.79** 0.62** 0.57** 0.54** 0.28 0.45* TP/mg·L-1 0.87** 0.76** 0.98** 0.90** 0.47* -0.03 0.23 NH4+-N/mg·L-1 0.88** 0.83** 0.85** 0.78** 0.57** 0.22 0.45* 高锰酸盐指数/mg·L-1 0.50** 0.56** 0.49** 0.60** 0.25 0.35 0.58** BOD5/mg·L-1 0.49** 0.57** 0.37 0.33 0.47* 0.37 0.47* 挥发酚/mg·L-1 0.28 0.28 0.25 0.37* -0.31 -0.37 -0.30 石油类/mg·L-1 0.32 0.27 0.30 0.25 0.27 0.34 0.41* 阴离子表面活性剂/mg·L-1 0.29 0.41* 0.07 -0.05 0.01 0.24 0.25 粪大肠杆菌/个·L-1 0.75** 0.76** 0.47* 0.23 0.27 0.19 0.32 铜(Cu)/mg·L-1 0.55** 0.69** 0.08 -0.06 0.48* 0.54** 0.55** 锌(Zn)/mg·L-1 0.72** 0.60** 0.53** 0.49** 0.51** 0.41* 0.55** 铅(Pb)/mg·L-1 0.08 0.14 0.12 -0.19 -0.26 0.14 -0.22 六价铬(Cr6+)/mg·L-1 -0.00 -0.00 -0.06 0.15 0.47* -0.17 0.44* 砷(As)/mg·L-1 0.34 0.41* 0.07 -0.08 0.36 0.61** 0.61** 氰化物(T-CN-)/mg·L-1 0.57** 0.63** 0.32 0.24 0.49** 0.53** 0.62**

表 3 流溪河水体中EDCs浓度与常规水质指标的Pearson相关性分析(n=42) Table 3 Pearson correlation coefficients between EDCs concentrations and basic parameters of water quality (n=42)

尽管E1、E2与多种污染物都显著相关, 但与粪大肠杆菌的相关性最高, 说明含人类及牲畜排泄物的生活污水是E1、E2的主要来源, 此外, E1、E2还与铜(Cu)、锌(Zn)、砷(As)和氰化物(T-CN^-)浓度呈显著正相关(P < 0.05).本研究发现, E1、E2、重金属(铜、锌、砷)及氰化物浓度在流溪河下游支流段均有大幅增加, 结合实地调查, 发现下游支流河段工业废水和生活污水乱排情况严重, 如S13位点周边私人作坊和小型工厂(制皂、制鞋、塑胶、颜料厂)在生产过程中的工业废水未经处理便直接经小河涌排入流溪河, 导致该位点的EDCs、重金属及毒害化合物浓度骤增.

与其他5种EDCs污染物不同, 4-NP与氮、磷营养盐浓度的相关性并不显著(P>0.05), 尤其是在中游河段(S5~S9), 虽然TN、TP及NH₄⁺-N浓度有大幅增加, 但4-NP的增加量并不明显, 因此, 推测4-NP与氮、磷营养盐在来源上有所不同.此外, 丰水期水体中4-NP浓度有显著增加, 但并未发现TN、TP浓度的同步提升, 尽管TN、TP在大量使用化肥、农药的农田径流中浓度较高, 且常在汛期随降雨进入河流^[32], 但从变化趋势上看, 流溪河水体中4-NP来自面源污染的可能性要远高于氮、磷营养盐.

由于EDCs在丰、枯水期浓度差异明显(表 2), 故选用此二期数据进行冗余分析(RDA), 结果显示(图 5), 前两主轴(RDA1和RDA2)共解释了总变量关系的70.34%, 其中, RDA1解释了56.14%, RDA2解释了14.20%. RDA1在时间尺度上对流溪河水体中EDCs的分布有较好的划分(左侧丰水期, 右侧枯水期), 而RDA2则主要在空间尺度上进行了划分.根据丰、枯水期各监测位点间的聚集度, 将流溪河流域水体中EDCs分布划分为4个区域：区域①中各位点分布与DO变化呈正相关, 而与6种EDCs及其他污染物变化呈负相关, 这些位点(W1~W5, D1~D4)地处流溪河上游, 是受污染影响最小的地区; 区域②涵盖了枯水期流溪河中下游位点(D6~D12, D14), 这些位点主要受枯水期BPA浓度变化影响; 区域③涵盖了丰水期流溪河中下游位点(W6~W12, W14), 这些位点主要受丰水期4-NP和4-t-OP影响; 区域④只有下游支流位点(D13, W13), 该处所受污染极重, 故区别于其他位点. RDA分析结果进一步说明：①流溪河水体中EDCs浓度的时间变化要比空间变化更为明显; ②丰水期流溪河水体中EDCs浓度变化主要受4-NP和4-t-OP影响, 而枯、水期则主要受BPA影响; ③由于E1、E2、TCS还与Cu、Zn、粪大肠杆菌、氰化物浓度显著相关, 说明此三者对存在多重污染的水体指示度更高.

图 5

Fig. 5

D1~D14分别表示枯水期(D, dry season)的14个位点, W1~W14分别表示丰水期(W, wet season)的14个采样位点; AS, anionic surfactant, 阴离子表面活性剂; Petroleum, 石油类; V-ArOH, 挥发酚; FC, fecal coliform, 粪大肠杆菌 图 5 流溪河水体中EDCs目标物与水环境因子间的冗余分析(RDA)分析 Fig. 5 Redundancy analysis (RDA) for the relationships between the target compounds of EDCs and water environmental variables in the Liuxi River

为便于比较, 将流溪河上游(S1~S4)、中游(S5~S8)和下游(S9~S14)河段进行划分, 分别列出各区域6种EDCs的质量浓度范围、中间值和平均值, 并与国内外自然水体的EDCs浓度进行比较(表 4).结果发现, 流溪河当前水体中EDCs浓度全部落在已报导的质量浓度范围内, 中上游地区6种EDCs浓度处于中低水平, 而下游则处于较高水平, 这与赵建亮^[19]报道的珠江水体中EDCs浓度分布水平十分接近.以4-NP为代表, 其在上游、中游的质量浓度中间值分别为ND(未检出)和84.94 ng·L^-1, 低于我国珠江、西班牙Madrid河和美国主要河流的检出水平, 说明中上游地区4-NP的污染水平较低, 但其在下游的中间值601.27 ng·L^-1已高出珠江、意大利Venice湖和葡萄牙Ria de Aveiro湖, 并且远超滇池和太湖的最高质量浓度.总体上, 流溪河下游地区EDCs污染已十分严重, 应该针对该区域, 尤其是支流水体中EDCs来源进行重点控制.

表 4 (Table 4)

表 4 流溪河EDCs浓度与其他水体中EDCs检出浓度比较1)/ng·L-1 Table 4 Comparison between the determined EDC concentrations in the Liuxi River and those in other waters/ng·L-1 地区 E1 E2 4-t-OP BPA 4-NP TCS 流溪河上游 ND~5.16 (0.39, 0.93) ND~1.90 (ND, ND) ND~170.71 (ND, 27.24) 11.94~144.33 (78.23, 76.80) ND~1 599.08 (ND, 347.15) ND~26.31 (1.79, 4.32) 流溪河中游 1.01~15.35 (2.79, 4.41) 0.14~3.95 (0.86, 1.51) ND~487.60 (3.00, 63.77) 35.47~250.21 (93.70, 102.39) ND~4 031.71 (84.94, 880.40) ND~33.14 (2.36, 6.37) 流溪河下游 0.67~27.75 (5.06, 7.94) 0.35~19.60 (2.14, 4.08) 7.07~198.31 (86.99, 85.04) 8.02~1 385.28 (153.39, 337.19) 29.04~6 804.13 (601.27, 2 175.68) ND~2 000.49 (38.09, 213.35) 珠江[19] ND~78.7 (3.0, —) ND~7.4 (1.6, —) < LOQ~3 150 (10.2, —) 1.74~1 390 (163, —) 26.6~20 100 (521, —) < LOQ~478 (20.9, —) 滇池[33] — — ND~56.5 ND~4 713.6 13.6~141.6 — 太湖[34] 1.81~28.8 — — 22.5~194 40.0~117 — 台湾主要河流[35] — — — 10~44 650 20~3 940 — Aisonas河(希腊)[36] — — — 80~162 (—, 122) 742~1 830 (—, 1 309) < 3~98 (—, 32) Venice湖(意大利)[37] < 1.2~10 < 1.0~175 — < 1.0~145 < 0.5~211 — Ria de Aveiro湖(葡萄牙)[38] 0.9~2.0 1.2~10.1 4.3~41 6.5~72 12.2~547 — Madrid河(西班牙)[1] < 0.050 < 0.037 101~118 (109.5, —) 17~56 (36.5, —) 185~1 483 (850, —) 66~184 (125, —) 139条河流(美国)[39] ND~112 (27, —) ND~93 (9, —) — ND~12 000 (140, —) ND~40 000 (800, —) ND~2 300 (140, —) 1)“()”中依次为目标污染物的质量浓度中间值和平均值; “—”表示文献中无相关数据

表 4 流溪河EDCs浓度与其他水体中EDCs检出浓度比较1)/ng·L-1 Table 4 Comparison between the determined EDC concentrations in the Liuxi River and those in other waters/ng·L-1

流溪河水体中EDCs的雌激素活性风险熵分布结果显示(图 6), 流溪河下游区域S8~S14位点的RQ值均高于1, 说明下游河段存在较高雌激素活性风险, 特别是污染严重的支流S13风险值极高(>7.52).流溪河EDCs的雌激素活性风险熵分布规律与EDCs的浓度分布规律较为一致：丰水期, 4-NP对雌激素活性贡献最高, 达51.9%(17.8%~81.1%); 枯水期E2对雌激素活性贡献最高, 达59.1%(23.03~89.15%), 其次是E1, 达38.0%(6.99%~75.66%).总体上, 4-NP、E1和E2是流溪河水体中雌激素活性的主要风险源.

图 6

Fig. 6

图 6 流溪河水体中雌激素活性的风险熵分布 Fig. 6 Risk entropy of estrogenic activity in the waters of the Liuxi River during the dry and wet seasons

干流位点丰水期RQ值均高于枯水期, 相反, 支流河段丰水期RQ值普遍低于枯水期.主要原因在于, 丰水期降雨冲刷大幅增加了含有4-NP的面源污染, 导致干流水体中以4-NP为主的雌激素活性风险增加.相较之下, 枯水期支流中来自点源污染的E1、E2浓度显著增加, 虽然E1、E2在总EDCs浓度中所占比例最低, 但其活性当量因子EEF值极高, 综合效果使得二者对雌激素活性的贡献率很高, 在91.38%~99.75%之间.类似地, 对珠江^[21]、意大利波河^[40]和日本多个污水处理厂^[41]的水体和沉积物中EDCs雌激素活性研究也发现, 固醇类雌激素(如E1、E2)和外源性激素4-NP是雌激素活性的主要贡献者.综上, 流溪河当前所受高雌激素活性风险不容小视, 有必要在中下游区域采取相应的整治措施以降低风险, 并针对特定的污染源进行控制.

(1) 流溪河14个监测位点均检出EDCs, 总质量浓度范围在26.07~7 109.5 ng·L^-1, 以4-NP贡献最高(78.62%), 其次为BPA(11.91%), 其他4种目标物浓度较低(≤4.92%), 流溪河水体中EDCs浓度变化呈现从上游到下游逐渐增加的趋势, 下游支流位点的EDCs浓度偏高.

(2) 丰水期4-NP、4-t-OP和EDCs总量显著高于枯水期(P < 0.05), 而E1和E2浓度则显著低于枯水期.高锰酸盐指数、EC、TN、TP、NH₄⁺-N指标与E1、E2、BPA、TCS浓度呈显著正相关, 而与4-NP相关性不显著(P>0.05), 说明E1、E2、BPA、TCS可能与来自点源污染的氮、磷营养盐同源, 而4-NP则更可能来自农业面源污染.

(3) RDA分析结果显示, 流溪河水体中EDCs浓度的季节性变化比空间变化更为明显.丰水期流溪河水体中EDCs浓度变化主要受4-NP影响, 而枯、水期则主要受BPA影响; E1、E2及TCS对存在多重污染的下游支流水体指示度更高.

(4) 与世界范围内水体中EDCs浓度相比, 流溪河中下游河段4-NP、BPA和TCS浓度处于较高水平, 其他3种污染物处于中低水平.风险评价结果显示, 流溪河中、下游位点风险熵值RQ值均大于1, 说明该区域具有高雌激素活性风险.