2023, Vol. 44
2. 西安理工大学西北旱区生态水利国家重点实验室, 西安 710048;
3. 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012
2. State Key Laboratory of Eco-hydraulics in Northwest Arid Region of China, Xi'an University of Technology, Xi'an 710048, China;
3. State Key Laboratory of Environmental Criteria and Risk Assessment, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China
多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons, PAHs)对环境和人类具有潜在的毒性、诱变性和致癌性[1~4], 且具有半挥发性和持续降解的特点, 同时可远距离迁移, 在空气、地表水、沉积物、土壤和生物群等环境中普遍存在[5~7], 近年来受到越来越多的关注.国内外学者对环境中的PAHs进行了研究, 指出自然环境中的PAHs主要来源于工业生产、农业废物、汽车尾气、煤炭燃烧和石化产品排放等人为活动, 并最终通过大气干湿沉降、工业废水排放和地表径流等方式进入周围环境介质中[8, 9], 尤其是地表水体中.美国环境保护署和加拿大环境部长理事会都对水环境中PAHs的最大阈值浓度做了规定[10].近些年, 中国总能源消耗呈现跳跃式增长, 煤炭的开采和使用量增加显著, 对应的PAHs排放量也呈现快速增长.因此, 在煤炭开采区和能源化工区, 监测和分析PAHs的污染水平是非常必要的.
榆林地区是我国重要的煤炭生产基地和国家级能源化工基地, 位于黄土高原和毛乌素沙漠接壤地带, 为典型的半干旱内陆气候区, 水资源贫乏[11].境内主要河流——窟野河是黄河的一级支流, 其上游地区分布着大量的正在开采的煤矿, 中游有我国最大的兰炭产业园, 还有火力发电、炼焦和煤制品制造等能源化工生产活动, 下游主要为村镇居民区.窟野河作为典型的矿区河流, 吸收了区域内煤炭生产加工排放等人类活动产生的PAHs, 直接导致了其在水体中的积累.然而, 在陕北矿区这一脆弱的生态环境中, 人们对人为因素如何影响PAHs的分布特征和毒性风险还缺乏充分的认识.基于此, 本文探讨了研究区水体中PAHs的浓度水平及空间分布等污染特征, 对其来源种类与来源贡献进行定量分析, 并进行了生态风险评估, 以期为矿区水体污染控制和生态环境治理提供数据支持和理论依据.
1 材料与方法 1.1 试剂与仪器本研究采用固相萃取高效液相色谱法对陕北矿区典型河流——窟野河水体中59个采样点16种PAHs进行了定量检测分析.
仪器设备：Agilent1200高效液相色谱-二极管阵列检测器串联荧光检测器(HPLC-DAD-FLD, 美国安捷伦科技有限公司)、固相萃取装置(24位, 美国Mediwax公司)、旋转蒸发仪(N-1000, 日本爱朗有限公司)、氮吹仪(TTL-DCII, 北京科林仪器有限公司)等.
分析试剂：液相色谱纯试剂乙腈、甲醇、二氯甲烷以及99%纯度的十氟联苯, 均购自阿拉丁公司.16种PAHs混合标液标准物质Z-013-17(萘、苊烯、芴、苯并[ghi]苝、二氢苊、菲、蒽、茚并[1, 2, 3-cd]芘、荧蒽、芘、䓛、苯并[a]蒽、苯并[b]荧蒽、苯并[k]荧蒽、苯并[a]芘和二苯并[a, h]蒽), 购自美国Accustandard公司.
1.2 样品采集在窟野河陕西段和入黄处的黄河干流共选取59个采样点位, 其中窟野河采样点57个, 黄河干流采样点2个.本次水样采集于2021年10月, 采样点涵盖窟野河陕西段中上游的煤炭开采、兰炭和炼焦等多元矿业活动工业区, 以及下游的村镇居民区和农业区, 具体采样点位及空间分布见图 1.使用JK-8008采水器(不锈钢, JKD, 中国)取样, 采集河道中央水面下0.5 m深度表层水, 每个采样点2 L, 密封于棕色玻璃瓶中低温冷藏.
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图 1 窟野河采样点位分布示意 Fig. 1 Map of the sampling sitesin Kuye River |
将1 L水样通过0.45 μm玻璃纤维滤膜(surface waterman, UK)过滤后, 利用固相萃取装置进行样品富集, 固相萃取柱选用C18柱(Supelco, 1 000 mg/6 mL).水样富集前先用10 mL二氯甲烷对C18柱进行预洗, 然后用10 mL甲醇和10 mL水各分两次依次活化小柱, 样品富集后用10 mL水冲洗C18柱, 再用高纯氮气吹柱10 min.之后用二氯甲烷进行洗脱, 浓缩后用乙腈定容至0.5 mL待测.
使用高效液相色谱-二极管阵列检测器串联荧光检测器测定样品中PAHs浓度.因为苊烯的浓度无法用荧光检测器测定, 故选用二极管阵列检测器测定其浓度, 其余15种PAHs单体浓度用荧光检测器测定.色谱柱选用多环芳烃专用柱(5 μm×250 mm, waters); 流动相为乙腈和水, 流量为1.2 mL·min-1; 梯度洗脱程序：乙腈从初始的65%以2.5%·min-1的增量至100%, 保持至出峰完毕; 二极管阵列检测器的波长为238 nm, 荧光检测器的波长为梯度变化[12].
1.4 质量保证与质量控制采用高效液相色谱多点校准外标曲线法测定样品中PAHs的质量浓度, 标线线性系数R2为0.993 7~0.999 0, 线性良好.通过实验空白、平行样品和基质加标保证实验过程的精确性.样品中PAHs 16种单体浓度的相对标准偏差为0.6%~2.4%, 检测限为0.4~1.5 ng·L-1, 加标回收率为79.6%~101.7%.每批样品进行10%的双平行测定, 做2个实验空白, 空白实验的测定结果低于检测限, 满足质量控制要求.
1.5 数据处理与分析PAHs的浓度数据均为经回收率校正后的数据, 水体样品中未检出的数据以0计.数据计算统计由Excel 2016完成; 运用PMF5.0软件对数据进行正定矩阵因子分解分析; 相关图形绘制由Origin 8.0等软件完成.
2 结果与分析 2.1 PAHs赋存水平研究区59个采样点的16种PAHs的检出情况及各国标准见表 1.可以看出, 16种单体在大部分样品中均被检出; 变异系数均大于0.4, 表明16种单体浓度的空间差异显著; 平均值大都高于中位值, 高浓度值较多, 呈正偏态分布, 表明人类活动已经导致水体中PAHs浓度积累. ρ (ΣPAHs)范围为50.06~278.16 ng·L-1, 平均值为128.22 ng·L-1, 中位值为116.34 ng·L-1.Chry的检出浓度最高, 平均值和中位值分别为36.58 ng·L-1和23.59 ng·L-1, 其次是BaA和Phe.PAHs单体的检出率均在70%以上, 12种单体的检出率为100%, BbF和BkF的检出率略低, 分别为77.97%和76.27%, 与这两种组分均为高分子量单体, 具有较高的疏水性有关[13].且BbF和BkF的变异系数最大, 为1.39和1.08, 表明这两种单体浓度的空间差异性较大.
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表 1 窟野河PAHs检出情况及各国标准1) Table 1 PAHs concentrations in Kuye River and various national standards |
窟野河陕西段ρ (ΣPAHs)的均值(128.22 ng·L-1)显著高于三峡水库支流(14.72 ng·L-1)[14]、印度Ganges河(31.89 ng·L-1)[15]和澳大利亚Brisbane(9.45ng·L-1)[16], 略高于长江下游支流(78.3 ng·L-1)[17]和美国密西西比河(86.50 ng·L-1)[18], 与淮河上游(140.37 ng·L-1)[19]和欧洲多瑙河(123 ng·L-1)[20]相近, 但远低于广西鹤山煤田河流(426.98 ng·L-1)[21]、黄河三角洲(590 ng·L-1)[22]、大辽河河口(748.76 ng·L-1)[23]和埃及尼罗河(2 127.55 ng·L-1)[24]等地.与相关研究对比, 研究区水体中ΣPAHs处于中度水平.
为进一步探讨研究区水体中16种PAHs单体的赋存水平, 将59个采样点各单体检出浓度与各国标准对比(表 1).我国地表水环境质量标准(GB3838-2002)[25]仅对BaP浓度做了规定, 而美国环保署水质标准(USEPA, 2015)[26]和加拿大环境质量导则(CCME, 2015)[27]对水体中各种PAHs单体制定了更严格的规范.出于环境安全考虑, 笔者选择USEPA水质标准和加拿大环境质量导则中较严格的阈值作为评价标准值.由表 1可以看出, 59个采样点中强致癌单体BaP的最大检出浓度为13.35 ng·L-1, 远超出我国标准, 且100%采样点中BaA、93.2%采样点中InP、50.8%采样点中BbF、91.5%采样点中BaP和93.2%采样点中DahA的浓度均超过了USEPA阈值, 见图 2.并且这几种单体都具有潜在致癌性, 尤其BaP不仅引发肺、胃癌, 致畸, 还会危害免疫和生殖系统.另外, 59个采样点ΣPAHs均高于美国规定的水生生物暴露于地表水中PAHs浓度限值[28], 说明研究区水体中PAHs会通过生物富集影响人类健康[29].因此不能忽视该地区人类暴露于地表水体中PAHs存在的风险.
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图 2 研究区59个采样点的PAHs单体浓度和标准值 Fig. 2 PAHs concentrations and standards of 59 sampling sites in study area |
窟野河59个采样点PAHs的浓度分布见图 3, 可以看出, 中上游工业区水体中ρ (ΣPAHs)均值为136.11ng·L-1, 高于下游居民区水体的126.21ng·L-1.中上游工业区水体中, ρ (ΣPAHs)的最高值出现在我国最大的兰炭产业园——柠条塔工业园区采样点S36~S40, 为227.74~278.16ng·L-1, 且Chry和BaA占比最大; 第二峰值出现在中国第一产煤大县县城——神木镇采样点S45~S47, ρ (ΣPAHs)为153.95~185.41ng·L-1; 第三峰值出现在神府东胜煤田腹地中心的大柳塔镇采样点S13和S14, 浓度分别为142.16 ng·L-1和153.96ng·L-1; 采样点S5、S6、S7、S19和S20的浓度值相对处于较低水平, 均位于较为偏僻的区域, 远离工业和人类活动的影响.下游水体ΣPAHs峰值出现在人口较密集的居住区: 沙峁镇、贺家川镇采样点S53、S54和S57, 浓度为171.47~207.16ng·L-1.采样点S59位于窟野河入黄处的下游, ρ (ΣPAHs)为87.09ng·L-1, 虽略高于上游S58的70.97ng·L-1, 但仍处于较低水平, 说明窟野河水体中PAHs污染并未对黄河干流造成较大影响.
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图 3 窟野河各采样点PAHs浓度 Fig. 3 PAHs concentrations of various samples in Kuye River |
由前述分析可知, 窟野河多个采样点中BaA、InP、BbF、BaP和DahA的浓度超出USEPA阈值, 由图 3可以得到各单体浓度的空间分布情况.其中BaA在柠条塔工业园区采样点浓度最高, 其次是沙峁镇采样点; InP和BaP的浓度分布特征相似, 除最上游的高值区外, 神木镇采样点浓度也较高; BbF的浓度在大柳塔镇以上区域明显高于其它地点; DahA高浓度值分布广泛, 且空间差异略小.
由以上分析可知, 各单体浓度的高值点与ΣPAHs分布类似, 主要处于矿业活动工业区和城镇附近.柠条塔工业园区内兰炭生产、火力发电、炼焦和煤制品制造等生产结构所占比重较大, 工业生产过程中燃煤产生的PAHs通过大气干湿沉降和地表径流的方式进入水体; 大柳塔、神木镇周边的煤炭开采洗选业、煤化工产业和镁铝产业等产生的工业废水及煤炭重卡运输车辆尾气排放也会造成水体中PAHs浓度升高; 人口密集居住区的农业生产、生活和机动车尾气排放等同样会引起PAHs污染.矿业生产作为当地的支柱产业, 煤炭生产和燃煤产业对PAHs的空间分布具有显著影响, 需要引起重视.
2.3 组分特征根据环数的不同, 可将16种PAHs单体进行分类, 图 4为窟野河水体中PAHs组分的三元图.从中可以看出, 59个采样点中4环PAHs(Fla、Pyr、Chry和BaA)的相对丰度较大, 占比范围为38.59%~70.85%, 平均占比为51.41%; 其次为2~3环PAHs, 占比范围为9.44%~50.79%, 平均占比33.22%; 5~6环PAHs的相对丰度较低, 多集中在20%以下.5~6环高分子量PAHs的毒性当量因子往往较2~4环高, 且普遍具有致癌性, 本研究区域只有最上游S1~S8采样点的高环PAHs相对丰度接近50%, 其余采样点都以毒性当量因子较低的中低环为主, 毒性风险较低.同时窟野河也因天然径流量锐减[30], 区域蒸发强烈, 工业用水量增加, 农业灌溉回流等因素对水体中PAHs的浓度和组分造成影响[31, 32].
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图 4 窟野河地表水体中PAHs组分的三元图 Fig. 4 Ternary composition diagram of PAHs in the surface water of Kuye River |
自然环境中PAHs的来源相对比较复杂, 主要有石油源、石油燃烧源和煤及生物质燃烧源等人为来源.不同来源和传输过程决定了其在环境中的结构和组分差异, 因此, PAHs的组分特征可作为判断污染物来源的重要依据.本研究采用化学性质稳定的PAHs同分异构体比值Fla/(Fla+Pyr)和Ant/(Ant+Phe)来解析污染源, 见图 5.一般认为, 当Fla/(Fla+Pyr)大于0.5时, 表示PAHs污染主要来源于草、薪材、秸秆等生物质和煤的不完全燃烧; Fla/(Fla+Pyr)介于0.4~0.5之间时, 表示汽油、柴油等石油高温燃烧源及机动车尾气排放; Fla/(Fla+Pyr)小于0.4时, 为石油物质泄漏源.同时, Ant/(Ant+Phe)大于0.1和小于0.1分别代表燃烧源和石油源.
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图 5 基于特征比值法的PAHs源鉴别 Fig. 5 PAHs source identifications by diagnostic ratios |
从图 5可知, 窟野河中上游工业区水体中约9%的采样点Fla/(Fla+Pyr)和Ant/(Ant+Phe)的鉴定结果同为石油源, 这些点位周边有煤矿分布, 易受到煤矿机械工作过程中石油类物质泄漏的影响; 约48%的采样点为石油与燃烧混合源污染; 其它地区PAHs污染主要由燃烧引起, 其中约11%的采样点来源于石油的不完全燃烧, 这些采样点大都靠近煤炭运输的主要通道, 国道频繁的交通拥堵使机动车辆尾气大量排放, 符合石油燃烧为主要来源特征; 其余约32%的采样点来源于煤及草、薪材和秸秆等生物质的不完全燃烧.窟野河下游水体中Fla/(Fla+Pyr)和Ant/(Ant+Phe)分别大于0.4和0.1, 采样点全部集中在燃烧区, 也充分表明窟野河下游的PAHs污染主要来源于煤炭、生物质和石油燃烧.值得注意的是在窟野河PAHs浓度分析中, Chry、BaA和Phe的浓度相对较高.Chry为汽油燃烧和煤炭燃烧的特征标志, BaA和Phe是煤燃烧的重要信号, 这3种化合物浓度相对较高意味着区域内煤炭燃烧较多, 重卡运输车辆尾气排放污染较大, 符合研究区为国家能源化工基地、世界七大煤田的特征.特征比值法定性解析了污染来源, 为下一步定量分析PAHs的来源种类与来源贡献奠定了基础.
3.1.2 PMF模型分析为进一步定量解析研究区水体中PAHs的来源及其贡献率, 采用美国环保署的多变量受体模型正定矩阵分解模型(EPA PMF5.0), 分别对窟野河中上游工业区和下游村镇居民区水体中PAHs的来源进行定量分析[33, 34].模型运行前输入各采样点PAHs浓度矩阵及其对应的不确定度矩阵.
当浓度xik低于检出限MDL时, 不确定度：
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当浓度高于检出限时, 不确定度：
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误差分数EF一般介于0.05~0.3之间, 本研究取0.2.设定不同因子数2~6依次运算模型, 权衡较小的dQRobust值、较大的R2和区域明确的可解释因子等确认模型可信度.
窟野河中上游工业区最终因子数确定为4, 模型迭代运算最佳次数为第13次, dQRobust为0.29, 各单体R2范围为0.47~0.99, 模型运算结果良好, 获得的最终源成分谱见图 6.因子1主要载荷单体为Phe、Chry和BaA, 均为煤炭燃烧的特征排放物[35, 36], 因此该因子被解释为煤炭燃烧源.煤炭开采作为当地的支柱产业, 也带动了煤化工产业的发展, 热电联产、火力发电和金属冶炼等相关行业发达, 煤炭作为燃烧能源在区域内大量使用; 同时研究区富有煤炭, 煤炭燃烧是该区域居民生活的主要热源.因子2的识别组分为InP、BbF、BkF和BaP, 这4种化合物是汽油和柴油发动机排放的常见特征指示单体[37, 38], 因此该因子被识别为车辆排放源.与区域内多条国道是煤炭运输的主要通道, 交通运输繁忙有关.因子3主要载荷单体为Ant, 该单体一般作为薪材燃烧源标志组分[39], 因此该因子指示是薪材燃烧源.研究区农村人口所占比重较大, 木材和秸秆等生物质仍然是农村地区生活燃料之一.因子4中Nap、Acy、Flu和Ace占有较高的载荷, 均为2~3环PAHs, 这些低环PAHs与焦化排放源有关[40], 同时Nap、Acy和Flu也是石油化工类物质泄漏指示物[41, 42], 因此该因子被鉴别为焦化和石油源.研究区域建有很多炼焦企业, 在生产过程中, 焦化废气和飞灰中的PAHs可通过干、湿沉降进入水体; 区域内的煤炭开采业以机采为主, 煤矿机械工作过程中会产生一定的石油类物质泄漏, 另外煤化工企业和钢铁冶炼行业等排放的工业废水也会引起石油类污染.
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图 6 窟野河中上游工业区水体中PAHs的PMF源成分谱 Fig. 6 PAHs source profiles obtained from PMF model in industrial areas of Kuye River middle and upper reaches |
从PMF5.0计算的各污染源的平均贡献率来看, 对窟野河中上游水体中PAHs贡献最大的是焦化和石油源, 为34.67%, 其次为煤炭燃烧源(30.62%)、薪材燃烧源(18.11%)和车辆排放源(16.60%).煤炭产业是榆林地区的支柱产业, 区域内分布有大量煤矿、上百家煤化工企业和热电厂, 源解析结果与实际情况吻合, 中上游河段PAHs来源主要为煤炭相关活动.
窟野河下游居民区最终因子数确定为3, dQRobust为0.08, 各单体R2范围为0.44~0.95, 获得的最终源成分谱见图 7.因子1中Acy、Flu、Phe、Fla、Pyr、Chry和BaA的载荷较高, 均为煤炭燃烧源指示物[43].因子2主要载荷单体为Ant和BbF, 为薪材燃烧源标志组分.因子3中高环单体BaP和DahA具有较高载荷, 这两种化合物均为汽车尾气排放的典型产物[44].窟野河下游地区为农村居民区, 且分布有很多农田, 煤炭、秸秆等是该地区居民的主要生活燃料; 同时有煤炭运输路线经过该区域, 存在一定的交通污染.
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图 7 窟野河下游居民区水体中PAHs的PMF源成分谱 Fig. 7 PAHs source profiles obtained from PMF model in residential areas of Kuye River downstream |
从PMF5.0计算的各污染源的平均贡献率来看, 对窟野河下游水体中PAHs贡献最大的是煤炭燃烧源, 为64.93%, 其次为薪材燃烧源26.20%和车辆排放源8.86%.下游河段PAHs主要来源于煤炭和薪材等生活燃料的燃烧.
为明晰不同污染源的主要影响区域, 将PMF法计算得到的各污染源对59个受体采样点的贡献率示于图 8.煤炭燃烧源与焦化和石油源, 这些与煤炭相关的污染源贡献率高值点主要分布在矿业活动区附近, 且出现单个采样点的煤炭燃烧源贡献率高达80%, 焦化和石油源高达99%, 说明煤炭产业对周围水体造成了较大的影响.仅有少量煤炭运输交通枢纽处采样点受车辆排放源的影响比较大, 零星分布的个别采样点受薪材燃烧源的影响较大, 其余大部分采样点这两类污染源的贡献率都低于40%, 说明车辆排放源和薪材燃烧源对区域水体PAHs污染造成的影响较小.
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图 8 各污染源对59个受体采样点的贡献率 Fig. 8 Contribution ratios of each pollution source to 59 receptor samples |
近年来榆林地区煤炭产业发展迅速, 2021年煤炭开采量首次突破了5.5亿t, 并带动了相关产业的发展, 区域水体也受到了一定程度的影响[45].根据研究区水体PAHs的分布情况, 结合特征比值法和PMF受体模型两种源解析方法可知, 窟野河中上游地区工业生产过程中产生的焦化和石油类物质、煤炭燃烧、机动车尾气排放和薪材燃烧等均对区域水体PAHs产生了影响. 下游居民区水体中PAHs污染主要来源于农业活动和农村居民生活中煤及草、木材和秸秆等薪材燃烧, 且薪材燃烧源的贡献率在下游水体中更高.
一般来说, 枯水期水量减少会使水体中PAHs浓度增大, 同时丰水期降水较多, 地表径流量大, 也使更多的工农业生产、交通污染等产生的污染物进入地表水体中, 因此季节变化会引起水体中PAHs浓度和组成的变化[46].另外, 高分子量PAHs的辛醇-水分配系数大于低分子量PAHs, 其疏水性更强, 更易于向沉积物和颗粒物相分配[47].并且丰水期时径流量大, 水流对土壤和沉积物的侵蚀作用增强, 水体中悬浮颗粒物浓度增加, 使更多土壤和沉积物中的PAHs从颗粒相进入溶解相[48]; 同时温度升高也会增大PAHs从沉积物和悬浮颗粒物上的解析作用.因此有必要对其他季节窟野河水体中PAHs的浓度和组成特征, 以及水体和沉积物中PAHs的迁移转化规律进一步研究.
3.2 毒性生态风险评估采用Kalf风险商值法[49]对窟野河水体中PAHs的生态风险进行评估, 当风险商值大于1时, 表明该PAHs会产生生态风险, 值越大, 风险越大.
根据: RQMPCs=CPAHs/CQV(MPCs), RQNCs=CPAHs/CQV(NCs)计算了研究区水体中各PAHs单体的风险商值, 其中RQMPCs和RQNCs分别表示PAHs最高和最低允许浓度的风险商值, CQV(MPCs)和CQV(NCs)分别为各单体PAHs的最高和最低风险标准浓度值, CPAHs为各单体实测浓度值.计算结果表明, Nap的RQMPCs和RQNCs值均小于1, 为低风险等级, 可以忽略; BaA的RQMPCs和RQNCs值均大于1, 且明显高于其它单体, RQMPCs为1.99, RQNCs为199.28, 存在高风险, 说明BaA会对研究区水体产生严重危害, 应立即采取措施降低污染水平; 其余单体的RQMPCs值小于1, 而RQNCs值大于1, 处于中等风险, 应加强监管阻止污染加剧.根据:
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分别计算了各采样点ΣPAHs最高和最低生态风险商值(图 9).结果表明, 采样点S5、S6、S11、S19和S25~S32的RQΣPAHs(MPCs)值等于0, 且RQΣPAHs(NCs)值小于800, 属于低生态风险区; 其余采样点RQΣPAHs(MPCs)值大于1, RQΣPAHs(NCs)值小于800, 处于中等偏高风险等级.其中S36采样点的RQΣPAHs(NCs)值为748.40, 已临近高生态风险, 此采样点位于柠条塔工业园区, 工业生产过程产生的PAHs使周边水体暴露于较高的生态风险之中, 需尽快制定防控计划.
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图 9 59个采样点ΣPAHs生态风险商值 Fig. 9 ΣPAHs ecological risk quotient of 59 sampling sites |
(1) 陕北矿区内典型河流窟野河采集的水体样品中, ρ (ΣPAHs)在50.06~278.16 ng·L-1之间, 均值为128.22 ng·L-1, 与国内外其它河流相比处于中等水平, 其中中环PAHs占比较大.区域内各采样点的ΣPAHs均高于水生生物暴露于地表水中的浓度限值, 水体中PAHs会通过生物富集影响人类健康.
(2) 采样点间浓度空间差异显著, 各单体浓度的高值点与ΣPAHs分布类似, 主要处于矿业活动工业区和城镇附近.
(3) 源解析结果显示, 对窟野河中上游工业区水体中PAHs贡献最大的是焦化和石油源, 为34.67%, 其次为煤炭燃烧源30.62%、薪材燃烧源18.11%和车辆排放源16.60%; 对窟野河下游居民区水体中PAHs贡献最大的是煤炭燃烧源, 为64.93%, 其次为薪材燃烧源26.20%和车辆排放源8.86%.煤炭燃烧源与焦化和石油源的贡献率高值点主要分布在矿业活动区附近, 煤炭产业对周围水体造成了较大的影响; 大部分采样点的薪材燃烧源和车辆排放源贡献率低于40%, 二者对区域水体PAHs污染影响较小.
(4) 生态风险评估结果显示, Nap为低风险等级; BaA存在高风险, 会对研究区水体产生严重危害, 应立即采取措施降低污染水平; 其余单体处于中等风险.59个采样点均属于中等偏高或低生态风险区, 但柠条塔工业园区采样点RQΣPAHs(NCs)值为748.40, 已临近高生态风险, 需尽快制定防控计划.
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