2022, Vol. 43
2. 上海市环境科学研究院, 上海 200233;
3. 华东理工大学资源与环境工程学院, 上海 200237;
4. 东华大学环境科学与工程学院, 上海 201620;
5. 同济大学环境科学与工程学院, 上海 200092
2. Shanghai Academy of Environmental Sciences, Shanghai 200233, China;
3. School of Resources and Environmental Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China;
4. College of Environmental Science and Engineering, Donghua University, Shanghai 201620, China;
5. College of Environmental Science and Engineering, Tongji University, Shanghai 200092, China
塑料具有耐腐蚀、绝缘性好和化学性稳定等特性, 被用于制造各种各样的产品, 为人类生活生产提供了大量的便利.然而, 随着塑料制品需求量和使用量的增大, 产生的塑料垃圾处理不当, 造成了一系列环境问题.微塑料(microplastics, MPs)作为塑料衍生的新兴污染物在近年来受到广泛关注, 它通常被定义为颗粒＜5 mm的塑料颗粒[1], 并在全球大部分生态环境系统中被发现, 包括海洋[2]、河流[3]和湖泊[4]等. 有研究表明, MPs会对生态环境和生物体造成破坏[5, 6], 这引起了人们对其潜在毒性及可能构成广泛的水生态风险的进一步担忧和关注.
近年来, 我国陆域水体系统表层水中的MPs污染变得令人担忧[7].尽管先前大量的研究致力于海洋环境MPs污染的监测评估, 但海洋环境中发生的MPs量仅占所有总量的2%, 而从陆地传输到海洋的MPs却达到了98%[8], 这表明陆域MPs污染的发生和传播是一个根本性问题, 是实现MPs污染有效控制的关键目标区域.在陆域系统中, 城市是MPs污染发生的热点, 而城市水体则是重要的传输途径.武汉市[9]城区湖泊中的MPs丰度范围在1.66×103~8.93×103 n·m-3; 该研究发现越靠近城市中心的湖泊MPs丰度越高.三峡水库[10]的地表水和沉积物中也发现大量MPs, 地表水中含有1.60×103~1.26×104 n·m-3, 沉积物(以湿重表示)中含有25~300 n·kg-1, 且发现较低密度的PP和PE等塑料微粒是主要污染类型.综合全球其他地区水体数据[11], 我国内陆水域水体检测到的MPs含量更高.
塑料主要来源于原油聚合物, 本身有一定的毒性, 且毒性危害指数不同, 进入环境会对生态系统造成一定毒性风险.饮用水[12]、大气[13]、土壤[14]和食物[15]等环境中都追踪到了MPs, 甚至从人体内部[16]都发现了MPs, 其颗粒本身会导致胃肠道受伤或阻塞, 从而导致人体更严重的疾病[17].此外, 根据其聚合物类型, MPs可能对生物生长、生态功能和人类健康产生不利影响.MPs的风险评估很复杂, 因为即使形成MPs的聚合物受到监管和批准, 也并不意味着MPs在所有环境中具有相同的潜在危害和暴露途径[18].在近年来, 考虑MPs实际赋存或传播丰度, 同时综合实际展现的毒性水平, 相关的风险评估成为MPs研究的重要内容, 为更具针对性的减量措施提供更加科学的依据.尤其是在人口密集工业化水平较高的城市地区, 水污染更为严重, 对水体MPs生态风险的评估更为重要.Lithner等[19]开发了55种热塑性和热固性聚合物的危险等级模型, 关于危害环境和人类健康的化学品的危害类别和类别.因此, 本研究引入聚合物危险等级提高MPs风险评估的准确性.此前, 研究人员基于各种评估模型探索了不同环境介质中MPs污染的风险.例如, Wang等[20]利用MPs污染负荷指数(PLI)评估玛纳斯河流地表水生态风险, Xu等[21]利用塑料聚合物危害评分建立了MPs聚合物类型指数以此来判断长江河口的MPs污染程度, Peng等[22]利用Hakanson[23]提出的生态风险指数法对中国上海淡水河流沉积物中的MPs进行了评价, 定量评价了各采样点的MPs污染风险.因此, 考虑到MPs的环境分布和聚合物危险指数特征, 在之后研究中考虑其大小和形状, 以便更好地评估MPs在实际水环境中所构成的风险.
本文综合评估了我国陆域12个自然水体, 21个城市水体表层水中的MPs污染赋存, 通过不同数据库获取我国陆域水体系统表层水MPs特征, 构建了基于聚合物比例和MPs丰度为核心的MPs生态风险评估方法, 探讨了各区域的MPs生态风险程度与差异, 以及聚合物占比和社会因素等对风险表征比率的影响.
1 材料与方法 1.1 研究区域本研究基于关键词microplastics、urban和river等, 通过Science Direct和Web of Science等网站查询相关文献, 从2017~2021年的研究, 覆盖上海、广东和湖北等15个省份, 黄浦江、珠江和洪湖等33个水体(图 1).获取文献数据包含MPs丰度(单位均统一转换为n·m-3)、形状、大小和聚合物占比, 水体名称见表 1.因文献中所展示信息有限, 部分相关数据是根据对文献的分析推算得到.MPs的部分形状数据为推算得出, 推测数据有：太湖[4]、乌梁素海[24]、海河[25]、洪湖[26]、洞庭湖[26]、东山湾[27]、三峡水库[10]和丹江口水库[28]; 尺寸分布数据所涉及的全部文献均含有推断数据.
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图 1 我国陆域水体系统表层水中MPs丰度 Fig. 1 Abundance of MPs in surface waters of terrestrial water systems in China |
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表 1 我国陆域水体系统表层水系统中MPs采样与预处理方法的比较1) Table 1 Comparison of MPs sampling and pretreatment methods in surface water systems of continental water systems in China |
本文研究区域为我国陆域水体系统表层水中MPs, 研究以是否有大量人类活动以及是否远离城市为依据, 将水体分为城市水体和自然水体.城市水体包括城市河道和湖泊等, 自然水体主要覆盖距离城市较远的江、河、湖、海.横跨城市和自然态的水体被认为是自然水体, 这样的水体在统计分析中暂不考虑.从地理分布上看我国陆域水体MPs研究包括, 河流和河口, 主要集中在长江、黄河及其支流、珠江及其支流和经过城市的河流; 湖泊, 主要集中在青海湖、乌梁素海、洞庭湖、鄱阳湖、太湖和城市湖泊; 水库, 主要集中在三峡水库和丹江口水库等.
1.2 MPs的采样与鉴定方法我国陆域水体系统表层水中MPs采样与预处理方法见表 1. MPs采集方法为水桶、机械泵、水样采集器或拖网采集.水桶、机械泵和水样采集器是将取样工具直接放入水体, 直至完全浸没, 待取样器充满水样, 拉出水面储存至玻璃瓶中.用不同孔径的拖网也可收集MPs, 包括浮游生物网(112~333 μm)和333 μm孔径的拖网, 将拖网撒入水体表面静等拖网完全进入水体后再捞起, 使用足量的去离子水冲刷拖网, 将拖网上的污染物转移到玻璃灌中.随后将玻璃罐储存在4℃的条件下, 直到进一步的实验室分析.为避免系统误差, 尤其要注意的是, 研究人员在采样时必须穿棉质实验室工作服, 在采样和运输过程中避免使用塑料制品, 使用金属或玻璃器具, 并按时清洁采样工具和容器.
利用消解方法在不影响聚合物结构或化学完整性的情况下除去微塑料颗粒表面吸附的有机物, 从而更精准地获取MPs聚合物结构的光谱信息.消解方法一般有：酸消解(H2O2、FeSO4)、碱消解(NaCl、KOH)和湿式过氧化氢氧化消解.不同的消解方法也会使MPs的回收率不同.滤膜是为了截留MPs, 以便收集疑似MPs的所有颗粒, 一般情况下选择0.45 μm的滤膜孔径.目前, 常用的鉴定聚合物类别的方法有傅立叶红外光谱、拉曼光谱、扫描电镜.傅立叶红外光谱扫描速度快且灵敏度高; 拉曼光谱有更宽的光谱范围, 可检测低至1 μm的MPs.
1.3 MPs风险评估环境风险评估一般是评估化学物质, 是通过分析化学物质的生命周期和危害属性等过程中进入生态环境的信息, 生态环境和人体健康在此化学物质的影响下会产生怎么样的风险程度, 之后来制定解决方案.最开始的水体环境风险评估是基于淡水生物的毒性数据, 采用物种敏感度分布(species sensitivity distributions, SSD)方法[48]计算了由预测无效应浓度(predicted no Effect concentration, PNEC)值确定的淡水中MPs的风险商(RQ).慢性毒性数据, 如无观察效应浓度(no observed effect concentrations, NOEC).采用对数正态模型拟合SSD曲线, 计算出5%的危险浓度(HC5), 即把不同物种对于MPs的NOEC拟合成曲线, 然后于受影响物种比例5%位置处求得浓度.PNEC由HC5除以1~5的评估因子(assessment factor, AF)得出, 其中AF取值1[49], 由NOEC计算PNEC的概率分布, MEC是在每个采样点的MPs实测丰度.利用风险商(RQ)方法评估了淡水中检测到的MPs的潜在生态风险, 该方法曾用于评估海洋中MPs的风险[50].
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式中, PNEC表示预测无效应浓度, NOEC表示无观察效应浓度, HC5表示5%的危险浓度, AF表示评估因子, RQ表示风险商.
式(1)和式(2)使用的PNEC, 没有考虑到不同聚合物的MPs对水体的生态影响.因此, 使用聚合物危害指数(Si)[19, 27]对公式进行修改, 不同聚合物的Si有具体数值(表 2), 但若有多种聚合物的共聚物出现, 则用各聚合物的平均值来计算Si.本研究采用聚合物危害指数数据算出MPs引起的聚合物风险指数(H), 并以此为指标划分H危险等级[27](表 3).由于PNEC用到的毒理学实验数据主要是PS、PET和PE塑料, 因此要对危害指数进行调整, 用1∶1∶1的比例丰度来调整Si的值, 最终得出调整系数k为1/15.
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表 2 塑料聚合物的应用及危害指数、调整危害指数 Table 2 Plastic polymer application and hazard index, adjustment hazard index |
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表 3 MPs风险指数(H)危险等级 Table 3 MPs risk index (H) risk level |
根据MPs的浓度和MPs聚合物组成的多样性, 以及单个MPs聚合物所造成的危害和风险进行估算. Zhang等[43]拟合了SSD曲线, 求得水体的PNEC为4 920 n·m-3, 是已有研究中最小的PNEC值, 用于以下计算.风险表征比率(RCR)是通过化学物质分析MPs对生态环境的污染程度, 最终可划分为4个等级(表 4)[51].
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表 4 MPs风险表征比率(RCR)生态风险等级 Table 4 MPs risk characterisation ratio (RCR) ecological risk rating |
式中, Si表示第i种塑料的危害系数, H表示MPs引起的聚合物风险指数, K表示调整系数, Zi表示第i种塑料的调整危害指数, MECZ表示是调整后的MPs实测丰度, Pi表示第i种塑料在环境实测丰度中的占比, RCR表示风险表征比率.
1.4 统计分析方法采用IBM SPSS版本及Origin 2021 (Origin Lab)创建图形.数据分析包括配对样本t检验和线性拟合等, 以探讨MPs丰度及RCR与流域各经济指标之间的关系, 自然水体与城市水体的MPs丰度与RCR值的关系, P＜0.05时认为所有结果具有统计学意义.
2 结果与分析 2.1 我国陆域水体系统表层水中MPs的丰度、聚合物类型、形状和尺寸特征本研究覆盖了我国12个自然水体, 21个城市水体, 展示了不同水体的MPs丰度情况(图 1).数据表明, 自然水体的MPs丰度范围在1.7~19 550 n·m-3, 平均值为(3 604.2±5 926.420 47) n·m-3.城市水体中MPs丰度范围在0.6~28 300 n·m-3, 平均值为(7 722.6±9 505.7) n·m-3.可明显看出经过城市水体MPs含量高于自然水体, 约为自然水体的2倍.最高丰度出现在城市水体上海金泽水库MPs丰度达28 300 n·m-3, 而自然水体最高MPs丰度在鄱阳湖高达19 550 n·m-3.
从聚合物种类分布情况可以发现, PP、PE和PET等聚合物类型在我国陆域水体系统表层水中是相对较高的(图 2).其中, 自然水体PP、PE和PET占比的均值分别为25.3%、40.1%和13.4%, 城市水体PP、PE和PET占比的均值分别为23.9%、21.4%和34.9%.但也存在一些特殊水域, 自然水体太湖、长江口和东海没有发现PE材质MPs, 城市水体中, 金泽水库和上海中心水体没有发现PP材质MPs; 没有发现PP材质MPs的地方集中在上海地区.城市水体中的聚合物种类比自然水体中多, PC、PE-PVA和PAN为城市水体中特有的聚合物.
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图 2 我国陆域水体系统表层水中MPs的聚合物类型 Fig. 2 Polymer type of MPs in surface waters of terrestrial water systems in China |
在MPs形状特征方面, 数据显示, 在绝大部分水域中纤维状MPs(3.9%~93.4%)所占比例是相对较高的(图 3).计算出自然水体中的纤维MPs占比均值和城市水体中纤维MPs占比均值后, 可知城市水体中纤维MPs含量比自然水体中纤维状MPs含量高15%.
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图 3 我国陆域水体系统表层水中MPs的形状特征 Fig. 3 Shape characteristics of MPs in surface waters of terrestrial water systems in China |
不同水体中MPs的尺寸分布, 在绝大部分水体中＜1 mm的MPs占(46.8%~97%)主导地位(图 4).其中, 上海的小规模河口99.5%的MPs＜2 mm[31]; 武汉20个城市湖泊中＜2 mm的MPs含量>80%[9].洞庭湖中＜2 mm的MPs含量占总量的65%[26].
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图 4 我国陆域水体系统表层水中MPs的尺寸特征 Fig. 4 Size characteristics of MPs in surface waters of terrestrial water systems in China |
图 5显示我国自然水体的RCR范围为0.000 3~164.87, 均值为22.09±45.2.城市水体RCR范围为0.000 2~165.46, 均值为15.67±34.8.这说明自然水体和城市水体的MPs环境风险表征比率大致在同一数量及范围内, 且均值处在同一风险程度, 但差值范围大.
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图 5 我国陆域水体系统表层水中MPs的风险表征比率 Fig. 5 Risk characterisation ratio of MPs in surface water of continental water system in China |
从聚合物的角度来说, PP的危害指数很小, 对整体的RCR值影响不明显.危险指数较高的PAN和PES等聚合物含量较多, 整体RCR值会偏高.总体而言, 图 5说明城市水体的RCR平均值较低, 但是属于中生态风险类型的地区较多. 在本研究中, 我国陆域水体系统表层水中MPs的风险指数(H)值低于10, 表明其化学风险水平较低(表 3).上海金泽水库的MPs丰度是调查过程中最高的, 但由于采样分析过程中的聚合物种类较少, 且是PET和PP这样危险指数较小的聚合物, 因此RCR为2.78, 属于低生态风险区域.而长三角洲的小水体本身丰度值就很高(达21 760 n·m-3), 并且聚合物种类中包含PES这种危险指数相对较高的聚合物, RCR的计算结果是165.46, 属于高风险生态区域.
MPs丰度值会影响RCR值.对自然水体来说, MPs的丰度与RCR值显著相关(R2=0.875, P＜0.01); 但城市水体经统计分析, 结果表明, MPs的丰度与RCR的关系不显著(R2=0.01, P=0.884).此外, 采样区域分布、调查时间和采样方式等因素都会对RCR值造成显著影响.
2.3 社会因素与MPs丰度及RCR值的统计分析本研究经配对样本t检验分析表明, 城市水体的MPs丰度显著高于自然水体(P＜0.01)[图 6(a)], 但在RCR值方面, 这种差异并不显著(P＞0.05)[图 6(b)].研究地区均为城市水体, 社会因素数据来自国家统计局及地方统计局(表 5).结果表明, MPs丰度和流域面积(R2=0.188, P=0.391)、RCR与GDP (R2=0.150, P=0.447)、RCR与流域常住人口(R2=0.274, P=0.287)不存在显著相关性; 但各地的RCR值与流域面积呈正相关(R2=0.864, P＜0.01), 而MPs丰度与GDP (R2=0.679, P＜0.05)、流域常住人口(R2=0.922, P＜0.01)显著性相关[图 6(c)和图 6(d)].
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(a)自然水体与城市水体中微塑料丰度关系, (b)自然水体、城市水体与RCR值关系, (c)微塑料丰度与城市人口、GDP关系, (d)RCR值与流域面积关系 图 6 我国陆域水体系统表层水中MPs的丰度和风险表征比率与水域相关社会因素的相关性 Fig. 6 Correlation between the abundance and risk characterization ratio of MPs in surface water of terrestrial water system in China and relevant social factors in water |
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表 5 城市水体的社会因素数据 Table 5 Social factor data of urban water body |
3 讨论 3.1 我国陆域水体系统表层水MPs污染情况
从地理分布上看, 我国淡水MPs研究主要集中在长江流域、珠江流域以及部分城市内河水域.随着人口密度和人类活动的增加, 淡水系统中的MPs污染变得令人担忧. Sulistyowati等[52]发现印度尼西亚西萨达河地表水样品丰度介于13.33~113.33 n·m-3之间. Scherer等[53]发现捷克Elbe地表水MPs含量5.57 n·m-3.与世界其他地区的数据相比, 发现中国内陆水域检测到的MPs含量更丰富.这可能表明, 中国内陆水系的污染比较严重.
在本研究样本中, PP、PE和PET超总量的60%.大部分PE和PP在日常生活和工业过程中都被广泛使用[54, 55], 消费总量占全球塑料使用量的一半.自然水体中PA和PES居多, 并且大多发现在与渔民活动有关的下游和河口地区[56]. Xiong等[57]发现PE、PS和PP是中国长江下游最常见的聚合物. Zhou等[14]发现黄海中聚合物较多的是PP、PE和PS, 渤海[58]和地中海[59]中聚合物众多的也是PP、PE和PS.据报道, PET纤维的一半来源是服装[60], 城市中有大量人口流动, 可能使得PET在城市中广泛分布.而大部分PE薄膜可能来自农田活动, 例如塑料薄膜覆盖[61], 农田较多处在城市郊区.这可以解释为何城市水体中的PET多而PE较少.
本研究发现我国陆域水体系统表层水纤维状MPs高达58%.城市水体中的纤维MPs被认为来自洗涤废水[62]、悬浮大气颗粒[63]、轮胎磨损颗粒[64]和捕鱼活动产生的废物[10].城市地区中生活污水可能是河流中纤维的主要来源之一, 这也可能是造成城市MPs丰度高的重要原因之一.自然水体中的纤维, 在很大程度上来自养殖场的渔网和渔绳等[26].此外, 生活污水厂排水、地表径流、农业和大气沉降也是水体中塑料纤维的潜在来源.
我国陆域水体系统表层水生态系统发现MPs最常见的尺寸是＜1 mm.然而, 其他地区报告结果与之相同, 如韩国洛东江(＜0.3 mm的MPs占总量的81%)[65]和五大湖[66](0.350~0.999 mm之间的MPs占总量的81%), 这些地区明显富集了小型MPs.这些小型MPs的来源可能是人为直接排放, 如个人护理用品中的颗粒; 由于机械降解[67]、光氧化[1]和生物降解[68]导致的大型塑料碎片的深度破碎.
3.2 我国陆域水体系统表层水中MPs的生态风险评估MPs丰度值和采样区域分布等因素会改变生态环境的风险等级.本研究中显示同地区不同采样方式收集到的MPs数量是大不相同的.同一地区的RCR也会存在一定差异, 例如Chen等[39]研究的黄浦江与Luo等[40]研究的黄浦江采样时间和具体采样地点略有差异, RCR的值分别为1.26和51.07, 直接影响了生态风险程度.气候也会影响RCR值, 分别在夏季和冬季对北京清河[45]的水体进行采样, 夏季和冬季的RCR值分别为0.43和5.02, 生态风险程度也从无生态风险转变成低生态风险.本研究发现天气状况的不同也会影响水体中MPs的含量, 温度、风和降雨都会影响MPs的垂直分布[10].同时, 采样方式对RCR值也有一定影响, 天津海河[25]用拖网和机械泵采取水样, 明显机械泵采取水样中的MPs丰度高于拖网采取的水样, 机械泵采取水样中的MPs丰度大约是拖网采取的水样的656倍, 而机械泵采取水样中的RCR大约是拖网采取的水样的657倍.传统上由于按体积计算, 水样采集器收集的样本丰度高于拖网采集的样本丰度[69].就尺寸而言, 水样采集器收集样品比拖网采样捕获更多更小的MPs[70].为讨论本研究评估方法的可靠性, 该方法显示福建东山湾是无显著风险(RCR=0.000 3), 在Pan等[27]研究中东山湾潜在生态风险较小, 这与本研究的结论一致.
不同聚合物的危害指数会影响到RCR值.一些聚合物的危害指数是比较高的, 比如PAN、PVC和PC等, 这表明聚合物的危害指数和含量显著影响了H值的大小. 由于PAN、ABS和SAN等全球塑料产生量较少, 且不易分解, 因此它们会在水体中累积, 很少在科学研究中被发现, 然而, 它们相对较高的暴露概率和强大的潜在毒性对人类健康构成了潜在风险[71].这就导致一些研究区域聚合物危险指数较低受到轻度污染, 而聚合物危险指数高且含量高的区域则受到严重污染.因此, 金泽水库、黄浦江和广州市区河流等地区, 不能单纯依靠聚合物危害指数来证明研究区目前的污染状况.然而, 风险表征比率可以揭示研究区域MPs污染的生态风险程度, 为确定其潜在的生态风险提供参考.因此, MPs聚合物类型的变化在一定程度上影响了研究区污染水平的变化.
然而, MPs的风险评估还存在一些问题, 包括缺乏统一的量化模型和明确的背景值.此外, MPs可以吸附周围环境中的各种污染物(包括重金属和持久性有机污染物)[72], 这不可避免地增强了它们的毒性.人类可能通过食物、饮料和空气途径接触MPs[73~75].因此, 需要进一步研究我国陆域水体系统表层水区域中MPs对人体的潜在暴露途径, 明确其对人体的潜在风险.大多数研究都是针对MPs的丰度和聚合物分布进行监测, 以评估海面、河口、湖泊和沉积物等的MPs污染水平, 但没有把MPs的尺寸考虑在内.如何评价MPs与其他污染物联合作用时的复杂毒性, 仍有待进一步研究.
3.3 社会因素对于我国陆域水体系统表层水RCR值和MPs丰度的影响MPs污染发生在全球多地被证明与社会因素存在关系.本研究通过MPs对生态风险评估计算展示的RCR区域分布, RCR值与流域面积呈正相关(R2=0.864, P＜0.01).RCR的值由1.3节的公式可以看出与MPs本身的丰度和聚合物特征有密切的关系.流域面积的大小会影响河水流量, 从而会影响到MPs的数量和特征等.因此, 可以判断RCR值和流域面积相关性.
人口密度与MPs丰度有显著相关性.本研究表明, MPs丰度与GDP (R2=0.679, P＜0.05), 流域常住人口(R2=0.922, P＜0.01) 等社会因素呈正相关关系. Zhang等[47]的研究也表明, MPs丰度与流域人口密度呈显著正相关. Wang等[9]调查了武汉市的湖泊和河流, 发现MPs污染水平与人口密度呈显著正相关.工业园区或物流园区附近的MPs含量最高, 表明人类活动可能是MPs污染加剧的最重要原因之一[38]. Browne等[76]发现人口密集地区的MPs较多, 且其丰度与人口密度显著关系.根据切萨皮克湾河口采样分析结果, Yonkos等[77]的研究观察到, 在人口密度更高的城市地区, MPs的浓度更高.在我国上海是中国人口最多的城市之一, 人口显著高于武汉、南宁等城市, 人口数量甚至比中小城市高10倍以上(数据来自国家统计局).因此, 长江口MPs含量远高于其他沿海地区.
MPs丰度与流域GDP呈正相关, 这与Tang[78]的研究结果一致.中国是世界上最大的塑料生产国和消费国, 虽然中国人口基数大, 人均产塑料量在全球排名靠后, 但排入海洋的废弃物确实占世界前列[79].中国不同地区不同的经济增长水平、城镇化水平和资源水平等, 使得沿海地区的MPs丰度呈现出明显的多样性.特定地点的经济发展水平, 如旅游发达地区, 导致MPs丰度增加[80], 这与本研究分析的结果相同.因此, 社会因素数据可能在某种程度上解释了我国陆域水体系统表层水MPs数量的多少.
目前越来越多的研究关注MPs的毒性及其在环境中的应用.当人类和动物不断接触MPs时, MPs有直接或间接造成伤害的倾向[81].重要的是管理塑料的使用, 以减少塑料污染对环境的影响.人工聚合物(包括MPs)不属于国家水质标准中的污染物.2019年生态环境部建议建立包括重金属化合物在内的有毒有害水污染物清单[82].这反映了政府对更新中国现有淡水质量标准的愿望, 将人工聚合物作为水质指标或参数纳入标准可能是一个机会.
4 结论(1) 自然水体的MPs丰度平均值为(3 604.2±5 926.4) n·m-3, 城市水体MPs丰度平均值为(7 722.6±9 505.7) n·m-3; 自然水体的RCR平均值为22.09±45.2, 城市水体RCR平均值为15.67±34.8.
(2) 在形状和大小上, MPs分别以纤维状和0.5~2 mm为主.检测到MPs的主要聚合物类型为PP(21.3%)、PE(24.4%)和PET(13.3%).
(3) 本研究一共分析40个数据, 其中17个无显著风险、12个低生态风险、9个中生态风险和2个高生态风险. 我国陆域水体系统表层水中MPs污染与周围的社会经济发展密切相关, RCR值与流域面积, MPs丰度与GDP、流域常住人口均有显著影响(P＜0.05).
(4) 我国陆域水体表层水中, 城市水体MPs丰度远高于自然水体, MPs的丰度、采样方式和聚合物占比会影响风险表征比率RCR的值, 因此, MPs的丰度与RCR值并不是完全呈正比关系.总的来说, 本研究的结果为我国陆域水体系统表层水中MPs的生态风险评估提供了基础方法, 这将有助于人们了解MPs的分布、来源和生态影响, 可以支持进一步监测和管理MPs对淡水资源的威胁.
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