2023, Vol. 44
2. 西安理工大学水利水电学院, 西安 710048
2. Institute of Water Resources and Hydro-Electric Engineer, Xi'an University of Technology, Xi'an 710048, China
2004年, Thompson等[1]首次提出了微塑料(microplastic)这一概念, 它是指粒径小于5 mm的塑料颗粒、纤维或碎片.微塑料有着体积小、比表面积大、疏水性强等特点, 是许多疏水性有机污染物和重金属的理想载体[2]. 微塑料易被生物误食, 并在食物链中转移和富集.这些进入生物体内的微塑料会因为难以消化而产生的饱腹感使生物减少进食, 消耗能量储备, 影响其生理功能[3].研究发现浮游生物、贝类、鱼类、鸟类和哺乳类等生物体内均存在微塑料.它们会对生物的生理发育造成恶劣影响, 例如环境中的微塑料丰度会影响斑马鱼的生长和发育[4], 进入丰年虾体内的聚丙烯会导致其死亡[5].
微塑料广泛存在于全球多种介质中, 在海洋、河流、湖泊、土壤、沉积物和地下水都检测出微塑料的存在[6].微塑料研究最早始于海洋环境, 目前几乎所有的海洋环境中(包括极地[7]和深海[8]地区)都检测到了丰度可观的微塑料.陆源输入是海洋微塑料的主要来源, 河流是陆源性微塑料向海洋输送的最重要途径.近几年我国学者已经对海河[9]、黄河[10]、太湖[11]、鄱阳湖[12]和长江及其支流[13, 14]等进行了微塑料污染状况调查.总体来说, 我国河流微塑料丰度较高.迫切需要根据微塑料的理化特性来评估潜在的环境风险.目前针对河流微塑料风险评价的研究尚处于起步阶段, 我国学者基于各种评估模型, 探索了不同地区微塑料污染的环境风险.例如Xu等[15]于2018年首次使用污染负荷指数法评价中国淡水中微塑料造成的环境风险, Wang等[16]也使用该方法对新疆玛纳斯河表层水中的微塑料进行评估, 陈锦灿等[17]应用物种敏感性分布法分析了微塑料对水生生物的环境风险.
2021年习近平总书记将黄河流域生态保护和发展列为中华民族伟大复兴的重大计划, 渭河是黄河流量最大和跨度最长的支流, 是陕西关中地区重要的水源地, 供给着西北地区最主要的工农业区域用水.渭河环境系统的健康直接影响着关中地区社会经济发展的兴衰[18].近30年来, 由于沿途工农业废水和城镇生活污水入河排放量骤增, 导致渭河及其支流全河段水质严重恶化.以往的水质监测指标集中在COD、BOD、高锰酸盐指数、有机污染物和重金属等, 对于微塑料的污染状况, 仅有Ding等[19]在枯水期对其丰度与形态进行调查, 但是并未深入研究渭河微塑料的聚合物类型, 也未评估其潜在环境风险和时空分布.因此, 本文在平水期对渭河微塑料污染现状进行调查, 丰富渭河微塑料时空分布数据, 解析微塑料的形态特征和聚合物类型, 进一步对微塑料的潜在环境风险进行评价, 以期为渭河微塑料污染防控提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 研究区信息与样品采集渭河位于中国西北地区, 发源于甘肃省鸟鼠山以北, 主要流经甘肃、宁夏和陕西三省, 在渭南市潼关县汇入黄河.本研究选取渭河陕西段(北纬33°00′~35°20′, 东经106°30′~110°30′)为研究区.渭河在陕河长502 km, 有着众多支流, 水系分布呈扇形, 气候类型为大陆性季风气候, 年平均气温在7.8~13.5℃之间, 降雨量在350~700 mm之间.
根据渭河的水文地质条件, 同时考虑布点的均匀性及可行性原则, 经过实地勘察, 于2021年5月共采集25个水体样品, 其中干流和支流分别采集9个和16个样品, 包含5个位于西安市内污水处理厂下游的采样点, 并在同一河流断面的不同位置采集平行水样.样点分布如图 1所示.采样前先使用便携式水质三项仪检测每个采样点的温度、酸碱度、电导率和溶解氧, 并使用超纯水将各工具清洗3遍以上.在距岸边一定距离处将2 L采样桶放入水下20~30 cm处进行取样, 每一个采样点共采集25 L水样, 并使用孔径为50 μm的不锈钢筛网过滤.用超纯水将筛网上的截留物冲洗进250 mL玻璃瓶中, 带回实验室放入4℃冰箱保存.
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图 1 渭河流域采样点示意 Fig. 1 Schematic diagram of sampling sites in Weihe River Basin |
将采集的水样转移到锥形瓶中, 根据其体积添加适量30%H2 O2, 用铝箔封口后在60℃、120 r ·min-1的摇床中振荡24 h.之后添加NaCl增加水样密度, 用干净的玻璃棒搅拌2 min并静置24 h.将静置后的上清液转移至烧杯中, 加入超纯水稀释, 将样品真空抽滤至0.45 μm的玻璃纤维滤膜上, 并放入带盖玻璃培养皿中, 最后, 在50℃的烘箱中干燥24 h, 准备显微镜观察.
为避免实验过程中可能存在的人为和空气中的塑料污染, 水样预处理过程中均保持实验室清洁, 所有仪器和容器用超纯水仔细清洗.实验过程中所有人员均穿戴棉质工作服和丁腈手套.在处理水样同时进行空白实验, 将超纯水抽滤至滤膜上并在空气中暴露72 h, 结果表明, 空白对照组并未发现塑料颗粒.
1.3 微塑料的观察与鉴定将玻璃纤维滤膜放置在体视显微镜下观察和筛选.对疑似微塑料的颗粒进行拍照和测量, 记录数量、尺寸、颜色和形状.微塑料尺寸划分为：< 0.5、0.5~1、1~2和2~5 mm.形状归为3类, 分别是纤维、碎片(薄膜)和颗粒.主要颜色有白色、黑色、透明、蓝色、黄色、红色和绿色.微塑料丰度以每升水中微塑料的个数来表示.大于1 mm的微塑料颗粒使用傅里叶红外光谱仪(INVENIO, Bruker, Germany), 小于1 mm的微粒使用显微共焦拉曼光谱仪(LabRAM HR Evolution, France)进行成分鉴定, 将所有光谱与标准图谱进行对比, 验证微塑料聚合物类型.红外光谱采集波数范围为4 000~400 cm-1, 波数精度为0.01 cm-1, 分辨率为0.09 cm-1.显微拉曼光谱采集波数范围为200~2 500 cm-1, 激光波长为785 nm.
1.4 微塑料风险评价方法结合物种敏感性分布法(species sensitivity distribution method, SSD)和污染负荷指数法(pollution load index, PLI)对微塑料在河流中的污染风险进行评价.SSD曲线拟合法是通过收集文献中的生物毒性数据来分析生物受污染物侵害的程度[17].为了探究微塑料对渭河水环境中生物的毒性, 估算出淡水中微塑料的预测无效应浓度(PNEC), 因此根据不同研究选择的水体环境和是否是渭河中常见生物种类等因素[20, 21], 利用Web of Science等在线数据库, 收集整理, 挑选了11个慢性毒性数据(表 1).
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表 1 微塑料对淡水水生生物的慢性无效应浓度(NOEC) Table 1 Chronic no observed effect concentrations (NOEC) of microplastics on freshwater aquatic organisms |
已有研究中毒性单位会有所不同, 有使用质量/体积作为毒性值单位[25~27, 31], 其转换方法是假设微珠为球形, 碎片和纤维分别为圆片和圆柱形, 通过以下公式将该单位转换为颗粒数/体积[33].
微珠：
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(1) |
碎片与纤维：
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(2) |
式中, 颗粒丰度为以颗粒数量/体积为单位表示的微塑料丰度; ρB为以质量/体积为单位表示的微塑料浓度; d为微塑料的颗粒密度; r为微珠、碎片和纤维微塑料的半径; l为碎片厚度和纤维微塑料的长度.已有研究中的所有毒性数据都提供了关于微珠和碎片微塑料半径和纤维微塑料长度的信息.
使用国家生态环境基准计算软件-物种敏感度分布法(EEC-SSD)进行SSD曲线拟合, 使用逻辑斯蒂分布模型进行拟合, 获取保护95%物种的危险浓度值(HC5), 使用评价因子法推导PNEC, 采用的方法是微塑料危险浓度值除以评价因子(assessment factor, AF), 表达式为：
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(3) |
污染负荷指数法(pollution load index, PLI)是通过综合各个单一采样点指数求出区域指数, 它不仅可以反映独立采样点的污染物污染程度, 而且可以对某一区域的整体污染状况进行综合评价, 直观体现区域内所包含的污染物的贡献程度.计算公式如下[15, 16]：
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(4) |
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(5) |
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(6) |
式中, CF为微塑料的污染系数, C为各个采样点的微塑料实测值, C0为微塑料浓度的参考值, n为采样点个数, PLIzone为区域内微塑料污染负荷指数.关于C0参考值的选择, 秦一鸣[34]使用了Everaert等[35]根据SSD估算出的海水中微塑料的安全浓度, 因此本文使用相同方法, 即利用SSD推导得出的我国淡水中微塑料的安全浓度.
1.5 数据分析渭河微塑料丰度使用单位n ·L-1来表示.使用Microsoft Excel 2010和Origin 2021进行统计绘图, 使用ArcGIS 10.2软件绘制采样点图, 使用国家生态环境基准计算软件绘制物种敏感度分布曲线图, 使用SPSS软件将微塑料丰度与温度、溶解氧、电导率、pH进行Pearson相关性分析, 所有曲线P>0.05无统计学意义, 采用主成分分析(PCA)对微塑料形态分布进行统计分析并使用Origin 2021进行绘制.
2 结果与讨论 2.1 渭河微塑料分布特征如图 2所示, 渭河流域微塑料丰度范围在(2.9±0.8)~(10.3±2.8)n ·L-1之间, 平均值为(5.8±1.6)n ·L-1, 渭河干流丰度范围为(4.1±0.8)~(10.3±2.8)n ·L-1, 支流丰度范围为(2.9±0.8)~(8.2±1.4)n ·L-1.不同采样点的微塑料丰度差异明显, 几乎所有高于6.5 n ·L-1的地点都位于人口密集区和农工业生产区.微塑料丰度最高的采样点W7位于宝鸡眉县, 该点位于工业园区周边, 且在2 km范围内存在塑料生产企业.其他丰度较高的地点例如F1, 位于西安市周边县城, 人口密集, 但垃圾处理设施还不够完善, 更易造成严重污染.微塑料丰度最低点为黑河下游h1, 这可能是因为该采样点位于人口较少的乡村, 且周边没有较大型的工农业场所, 此外黑河作为饮用水水源地, 微塑料污染程度低也离不开水质的治理.由图 3可知, 渭河干流微塑料丰度与支流差异性较大, 与西安污水处理厂下游差异较小, 且普遍高于渭河支流与西安各污水处理厂下游.造成这一现象的原因是微塑料分子结构稳定, 不易被环境分解吸收, 而渭河支流地势起伏较大, 流速快, 沿岸各种人类活动产生的塑料垃圾会在水力作用下汇入干流.但是渭河干流微塑料丰度并未出现直接上升的趋势, 这是因为渭河中下游水流平缓[18], 微塑料丰度变化主要受支流和沿岸的生活和工农业垃圾汇入的影响较大, 累积效应并不明显.西安各污水处理厂下游微塑料丰度与渭河干流、支流相比并未出现大幅增高, 这说明渭河流域微塑料不呈点源污染, 农业活动导致的面源污染是渭河主要污染源.
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图 2 渭河流域微塑料丰度 Fig. 2 Abundance of microplastics in Weihe River Basin |
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不同小写字母表示差异显著(P < 0.05) 图 3 渭河流域各区域微塑料丰度 Fig. 3 Abundance of microplastics in various regions of Weihe River Basin |
近年来, 已有许多研究关注了中国内陆河流微塑料的污染问题.Ding等[19]检测出渭河微塑料丰度为3.67~10.7 n ·L-1, 平均值为7.1 n ·L-1, 略高于本研究获得的微塑料丰度.这可能是因为Ding等采样时间为枯水期, 而本研究的采样时间为平水期, 径流量更大, 河水的稀释和自净能力有所增加, 微塑料不易汇集.与我国其他区域相比, 渭河微塑料污染状况处于中等水平, 与乌梁素海[(1 760±710)~(10 120±4 090)n ·m-3][10]和海河[(2 640±1 110)~(20 590±8 060)n ·m-3][9]相当, 低于新疆的玛纳斯河[(21±3)~(43±8)n ·L-1][16]和太湖(3.4~25.8 n ·L-1)[11], 相对高于青藏高原上部分河流[(483±118)~(967±141)n ·m-3][36]、广西漓江[(44.4±11.1)~(85.3±17.5)n ·m-3][37]和四川沱江(911.57~3 395.27 n ·m-3)[14].此外, 渭河微塑料丰度远低于黄河河口(497~930 n ·L-1)[38].渭河是黄河中游的一条支流, 这可能是因为黄河下游地区会积累中上游居民和工厂产生的废弃物, 导致微塑料丰度增加.
2.2 渭河微塑料的形状、尺寸和颜色根据形状, 将渭河检测到的微塑料分为纤维、碎片(薄膜)和颗粒这3类.在光学显微镜下观察3种微塑料的典型图像如图 4所示.本研究中渭河微塑料主要以纤维型为主, 占比范围为15.04% ~77.03%, 平均值为50.20% [图 5(a)和表 2], 在25个样点中有11个纤维含量超过50%.这与我国大部分内陆河流[9~11]和Ding等[19]对渭河的研究结果一致.通过主成分分析可以更直观地观察微塑料形状分布[图 6(a)], 纤维是第一主成分, 贡献率为64.2%, 碎片为第二主成分, 贡献率是35.7%.纤维状的微塑料主要来源于洗衣废水、大气中悬浮的微塑料颗粒、轮胎在行驶过程中磨损、渔业中使用的渔网和农业运输业中使用的绳子分解[39, 40].纤维含量多的地点大部分位于人口较多的区域, 因此生活污水可能是河流中纤维的主要来源之一.碎片(薄膜)含量为13.51% ~69.03%, 但仅有采样点WS2(69.03%)中的含量超过50%.碎片(薄膜)一般为次生微塑料, 可能来自于包装袋、塑料容器和农业生产使用的大棚覆膜等塑料制品破碎而成[41].相对而言, 颗粒在所有水样中占比最小, 虽然所有样点都监测到颗粒的存在, 但所占比例仅为2.99% ~36.82%.颗粒更多属于原生微塑料, 它们大多来自化妆品、空气喷砂剂和工业清洁剂等塑料工业的原料, 是工业生产活动直接排放导致的[42].因此, W7颗粒含量最高, 是因为该点位附近存在工业生产场所.
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图 4 渭河流域中不同形态的微塑料 Fig. 4 Different shapes of microplastics in Weihe River Basin |
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图 5 渭河流域微塑料的形态分布 Fig. 5 Morphology of microplastics in Weihe River Basin |
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表 2 渭河微塑料形状、尺寸和颜色占比数据 Table 2 Shape, size, and color percentage data of microplastics in Weihe River |
根据其尺寸, 将微塑料分为4类：< 0.5、0.5~1、1~2和2~5 mm.如图 5(b)和表 2所示, 在所有样品中, 小于0.5 mm的微塑料最为丰富, 占全部样品的27.27% ~89.38%.其次是0.5~1 mm, 所占比例为10.62% ~42.77%.相比之下, 1~2 mm和2~5 mm之间的微塑料数量相对较少, 其含量分别在0~30.65%和0~10.68%之间, 且在6个和11个采样点中未发现这两种尺寸的微塑料.根据主成分分析可以发现, 第一主成分 < 0.5 mm的微塑料贡献率高达71.5% [图 6(b)].这与中国三峡和青海湖等地的数据类似[13, 42], 随着粒径的增大, 微塑料所占比例依次下降.较大型的微塑料降解会产生数个更小的微粒, 因此微塑料的尺寸分布通常趋向于中小型[14].根据图 5(b)和图 6(b)可以看出, 污水处理厂下游(WS1~WS5)的样品中小粒径的微塑料含量更多, 这可能是因为污水处理厂向受纳水体排放微塑料时已过滤掉较大型颗粒.小型微塑料不仅容易被生物误食还更易吸附携带有毒物质[2], 都会对生物生长发育构成潜在威胁.
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图 6 渭河流域微塑料的主成分分析 Fig. 6 Principal component analysis of microplastics in Weihe River Basin |
渭河微塑料总计发现白色、黑色、透明、蓝色、黄色、红色和绿色这7种颜色, 将它们划分为黑色、白色、透明和彩色这4类, 各颜色所占比例如图 5(c)和表 2所示, 主成分分析如图 6(c)所示.其中彩色为第一主成分, 占比为15.85% ~49.53%, 贡献率为40.8%.说明这部分微塑料来源较广, 可能是来自于农业活动或是日常产生的生活垃圾.彩色的塑料碎片与捕猎者的食物类似, 更易被鱼类和海龟等水生动物误食, 危害其生长发育安全[2].第二主成分是白色, 占比为16.35% ~47.58%, 贡献率为33.5%, 其次是透明色, 占比为7.22% ~42.48%.白色和透明色微塑料一般来源于渔线、塑料袋和尼龙网等白色塑料制品磨损破碎[14], 此外, 有色微塑料可能会受到光、热和水力的作用而风化和褪色, 形成白色微塑料.
2.3 微塑料的聚合物鉴定利用傅立叶变换红外光谱(FT-IR)和显微拉曼光谱(micro-Raman)对聚合物类型进行鉴定, 典型红外光谱和拉曼光谱如图 7和图 8所示.由于部分样点鉴定的微塑料颗粒数量较少, 因此将所有样点的微塑料红外与拉曼光谱合并分析.接受鉴定的216个疑似塑料微粒中有18个并无明显峰值, 塑料制品占比91.67%, 这198个塑料微粒中共检测出了6种聚合物种类, 分别是聚乙烯(PE)共65个、聚丙烯(PP)59个、聚苯乙烯(PS)42个、聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)21个、聚氯乙烯(PVC)6个和聚碳酸酯(PC)5个.如图 8所示, 主要聚合物类型占比分别为PE(32.83%)、PP(29.79%)、PS(21.21%)和PET(10.61%).PE与PP无毒无味, 具有优良的绝缘性、稳定性和耐热性, 是世界上产量最高的两种塑料[43].PS常应用于制造业和化妆品等轻工业领域[14].PET常作为生产涤纶的原料, 它们在生产和洗涤过程中易产生纤维, 这也是纤维状微塑料数量多的原因之一[44]. 渭河内常见的微塑料类型有密度小于水的PP(0.91 g ·cm-3)和PE(0.962 g ·cm-3)也有大于水的PS(1.05 g ·cm-3)和PET(1.37g ·cm-3)等.这说明除了密度, 风力、河流流速和生物附着等因素也影响着微塑料在水体中的垂直分布[14].渭河表层水体中微塑料的聚合物分布是各类型塑料产量、外界环境和塑料内在特性相互作用的结果.
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图 7 渭河流域微塑料典型红外光谱图 Fig. 7 Fourier transform infrared spectra of the microplastics in Weihe River Basin |
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图 8 渭河流域微塑料典型拉曼光谱图和占比 Fig. 8 Raman spectra and percentages of the microplastics in Weihe River Basin |
渭河流域中下游生物完整性略低于上游[45], 根据已有调查发现[20, 21], 渭河鉴定到的鱼类共51种, 鲤科占比最多, 浮游植物共58种, 绿藻占比最多, 其次是硅藻和蓝藻等, 浮游动物共34种, 轮虫占比最多, 其次是原生动物、枝角类和桡足类等.目前还未有直接针对渭河优势水生物种进行的微塑料毒性研究, 因此, 本文在挑选物种时选择了与渭河常见生物同科同属的生物, 以期对渭河进行更科学的生态评价.
图 9是利用逻辑斯蒂分布模型对被测物种的SSD曲线拟合结果, 按照微塑料影响程度大小排序依次为：羊角月牙藻、水华鱼腥藻、fossarum钩虾、网纹溞、淡水蚬、狸藻、淡水枝角水溞、浮萍、大型溞、斑马鱼和杜氏双边鱼.根据软件计算得到的风险阈值HC5为82.47 n ·L-1, HC5的数值大小表示微塑料对水生生物的影响程度, 数值越大表示受微塑料的影响越小.此外, 从数据筛选的结果来看, 水生生物急性数据满足构建SSD曲线要求, 可以使用评价因子法计算无明显影响浓度值PNEC, 根据选择的物种种类, 确定评价因子为5[33]. 根据公式(3)计算得到PNEC值为16.49 n ·L-1, 高于渭河微塑料丰度最高值(10.3 n ·L-1), 但是两者数值相差不大, 由于微塑料难降解的特性, 渭河沿岸仍需对塑料垃圾排放进行更加严格的管控, 防止微塑料丰度升高对渭河水生生物产生不可逆的伤害.
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图 9 微塑料对渭河水生生物的物种敏感性分布 Fig. 9 Species sensitivity distribution of microplastics to aquatic organisms in Weihe River |
利用污染负荷指数法评价渭河微塑料的污染程度, 定量评价各站点微塑料的污染风险.根据公式, 计算每个采样点的PLI值, 结果如图 10所示, 其范围在0.42~0.79之间.根据表 3给出的微塑料污染风险等级标准, 可以发现渭河PLI值均小于1.渭河整体的PLIzone值为0.58, 这说明渭河的微塑料污染程度处于轻微污染, 但人口较多和农业活动较频繁的地点(W1、W7和F1等)仍需要引起重视.
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图 10 渭河流域微塑料各采样点的PLI值 Fig. 10 PLI values of eachs sampling site of microplastics in Weihe River Basin |
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表 3 微塑料污染负荷划分标准 Table 3 Criteria for degrees of the pollution load of microplastics |
2.5 渭河微塑料与其他污染物的吸附行为
微塑料除自身携带有毒物质外, 还易吸附环境中的污染物, 例如多环芳烃(PAHs)、多氯联苯(PCBs)、全氟化合物(PFAS)等有机污染物和铜、锌和等重金属[46].风化、紫外线辐射、pH值、温度、盐度和塑料本身的疏水性都可能影响污染物在微塑料上的吸附[47, 48].目前渭河流域水污染问题较为严重, 一些监测断面水质达到了Ⅴ类[18], 易被微塑料吸附的有机污染物和重金属是造成渭河污染的重要因素.因此, 渭河微塑料造成的环境风险还需要与其他污染物质结合进行综合分析.
微塑料吸附污染物的主要机制是表面吸附中的物理吸附, 其作用机制为疏水作用、静电作用、氢键与π键的相互作用等.因此, 微塑料的疏水性、比表面积、塑料与污染物的表面电荷和渭河水体的酸碱性是影响微塑料吸附能力的主要因素[48, 49].其具体影响为：①微塑料的疏水性受接触角的影响, 接触角越大疏水性越高, 吸附能力越强.本研究检测到的6种聚合物中含量最多的PP、PE接触角最大[50].②颗粒越小, 比表面积越大, 微塑料上的吸附位点越多.渭河内更易吸附污染物质的小尺寸微塑料含量最多.③渭河水体的pH值会影响微塑料的表面电荷和有机污染物的存在形式, 当塑料的pH值大于环境pH值时微塑料带正电, 反之则带负电; 当有机污染物的酸性解离常数大于环境pH值时有机物带正电, 小于时带负电, 等于时有机污染物呈分子态[48].渭河各采样点的pH值范围为7.36~9.64, 会根据不同污染物质的化学特性从而对吸附产生不同影响.④温度也会对吸附产生影响, 当环境温度处于15~25℃时, 微塑料吸附量会随温度升高而增加, 当温度高于或低于这一区间时吸附能力都会随温度增高而降低[51].渭河采样点温度范围在16.6~23.4℃, 处于吸附能力较强区段, 这也说明春秋两季微塑料吸附能力会因温度适宜而增加.
渭河内检测到有机污染物有邻苯二甲酸酯(PAEs)、多环芳烃(PAHs)、多溴联苯醚(PBDEs)、多氯联苯(PCBs)和有机氯农药(OCPs)等[52, 53].微塑料对PAEs与PAHs的吸附主要受疏水作用的影响; 对PBDEs的主要吸附机制是静电作用, 其对不同塑料的吸附能力排序为：PS>PA>PP>PE[54]; 对PCBs和OCPs的主要吸附机制是疏水作用和离子交换, 受外界环境中温度的影响较大, 当温度在4~32℃时吸附能力较强, 高温会抑制吸附[55].渭河陕西段水体中存在As、Hg、Pb、Cd、Cr、Ni、Cu和Zn等重金属[56], 其中Hg浓度超过了Ⅲ类水质标准, 其他重金属含量位于Ⅰ~Ⅱ类浓度限值内.重金属常通过静电引力与微塑料发生吸附作用, 王琼杰等[49]发现pH值对微塑料吸附重金属的能力影响较大, 当pH位于3~6时, 吸附能力会逐渐增强.目前来说, 渭河内微塑料很可能携带多种其他化学污染物质, 渭河部分生态环境还会增加部分微塑料的吸附能力, 因此未来应将渭河微塑料与渭河其他化学污染物结合进行综合分析.
3 结论(1) 渭河干流与支流25个采样点均存在微塑料.其丰度范围在(2.9±0.8)~(10.3±2.8)n ·L-1之间, 渭河干流丰度高于支流, 宝鸡眉县附近微塑料丰度最高.纤维状、小粒径(< 0.5 mm)和有色微塑料占比最多.渭河微塑料共鉴定出6种聚合物类型, PE和PP占比最多.渭河微塑料的理化类型表明其主要来源是农业活动和生活污水排放, 工业排放影响较小.
(2) 通过污染负荷指数法和物种敏感性分布法进行潜在环境风险评价, 单一区域(PLI)计算显示渭河各采样点均处于轻度污染, 总体区域(PLIzone)计算显示渭河处于轻度污染.物种敏感性分布法的结果表明, 微塑料的无明显影响丰度值为17.5 n ·L-1, 高于渭河微塑料丰度最高值(10.3 n ·L-1).
(3) 总体而言, 渭河微塑料丰度未对水生生物构成直接威胁, 但是其污染程度与我国其他内陆水域相比较高, 而且微塑料还易吸附渭河内其他污染物构成复合污染.所以渭河沿岸需加强周边农业和生活废弃物的管理, 严格执行禁塑令, 大力研发塑料替代品, 积极探索与实施河流微塑料去除方法.
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