2024, Vol. 45
2. 河南农业大学林学院, 郑州 450046
, HE Bing1 , LI He-tong1 , ZHANG Rui-qi2 , LI Yin-yue2 , ZHANG Fa-wen2 , GUI Xin2 , MA Li2
2. College of Forestry, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450046, China
塑料因其多样的用途和耐用的性能在世界范围内大量生产和广泛应用.在给经济与生活带来诸多便利的同时, 塑料污染问题也日趋严重.塑料制品长期暴露在环境中, 受到物理磨损、化学侵蚀及微生物作用等的多重影响, 会逐渐老化并形成微米或纳米级的塑料[1].作为一种新兴污染物, 微塑料是指粒径（或一维长度）小于5 mm的塑料颗粒、纤维或碎片[2], 其广泛存在于大气[3]、河流[4, 5]、湖泊[6]、海洋[7, 8]、沉积物[9, 10]和土壤[11, 12]等环境介质中.由于微塑料具有难降解、体积小、比表面积大及疏水性强等特点, 它在环境中能够长期稳定存在, 且容易吸附有机污染物和重金属, 并进行长距离迁移扩散, 对生态系统造成极大危害[13].除此之外, 在生物体[14]及人体[15]中也检测到微塑料的存在, 表明微塑料已经进入食物链, 并可能通过呼吸系统和食物摄入等方式进入人体, 对人体健康构成潜在威胁[16].
近年来关于微塑料的研究逐渐从海洋系统转入淡水系统[6].作为海洋微塑料的主要输入源, 入海河流（外流河）的微塑料污染状况直接影响到入海微塑料的排放量[17].城市河流接纳了大量的污水处理厂外排的工业废水和城市污水, 并汇集了流经城区的雨水径流, 是富集城区微塑料的主要水体, 也是海洋微塑料污染的重要源头[18].为有效控制城市河流微塑料排放与污染, 因地制宜采取有效的微塑料污染治理措施, 需要对城市河流入河排污口水体中微塑料的丰度、尺寸、种类、形态、分布及生态风险进行评估, 明确微塑料污染特征、来源及其潜在危害.
郑州位于河南省中部偏北, 不仅是河南省的政治、经济、文化和交通中心, 还是我国重要的综合交通枢纽及区域中心城市.汜水河是黄河（郑州段）的主要支流, 全长40 km, 流域面积380 km2, 流域上游位于新密风景保护区, 中下游主要分布在荥阳市域, 中型工业与重工业密集, 加速了微塑料的排放与污染.目前, 关于黄河流域微塑料的研究主要集中在黄河干、支流水体微塑料丰度、种类、颜色以及形态的分布调查上, 忽视了入河排污口微塑料的排放带来的环境风险.因此, 本文以汜水河（荥阳段）为研究对象, 对流域20个排污口进行调研, 并重点采集9个排污口的样品, 探明研究区域水体微塑料污染状况及其环境风险, 对区域居民健康以及经济、社会、生态等方面可持续发展具有重要意义.
1 材料与方法 1.1 研究区域概况汜水河发源于密县（今新密市）西北田种湾, 北流入荥阳境内, 经落鹤涧和二郎庙至庙子, 西北流过反坡入巩县（今巩义市）境内, 又经水头、米河和草店复入荥阳, 经竹川和屈村, 过陇海铁路至汜水镇口子入黄河.汜水河上游区段为风景区, 排污主要集中在荥阳段, 前期调研共统计排污口20个（见图 1）, 其中有9个排污口有污水排出（见图 1中*标记样点）.
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图 1 汜水河（荥阳段）排污口分布 Fig. 1 Distribution of sewage outlets in the Sishui River (Xingyang section) |
本研究在2022年8月对9个排污口的污水样品进行采集, 并根据图 1排污口的序号对样品进行编号.为避免采样环节中对水样带来其它微塑料污染, 采用铁质桶和玻璃瓶进行样品采集.水样采集前先用水样荡涤采样器和样品容器2~3次.每个样点采样设置2个平行样（现场平行样品）, 将两次平行采集后的水样均匀混合装在棕色玻璃瓶中密封, 每个排污口采集总水样2.5 L.采集后的采样瓶置于冰袋上保存以保证样品的稳定性, 样品瓶于12 h内带回实验室进行后续处理.
1.3 微塑料的提取微塑料的提取参考了文献[18, 19]的方法, 水样先经0.45 μm硝酸纤维素滤膜过滤后, 用超纯水将滤渣转移至1 000 mL烧杯中, 加入30%过氧化氢溶液水浴加热至50℃后静置消解24 h.随后加入饱和NaCl溶液对微塑料进行浮选, 充分搅拌后静置24 h.将上清液过滤至0.45 μm硝酸纤维素滤膜上, 放置于干净的玻璃培养皿中自然风干, 以备开展后续的鉴定与微观特性分析.
1.4 微塑料的鉴定与赋存特征分析本研究采用激光红外（LDIR）成像仪（8700, Agilent, USA）对微塑料进行定性分析.将处理好的微塑料样品转移至Kevley窗片上, 利用激光红外成像仪Clarity软件在1 800 cm-1处对Kevley窗片上选定区域内的微塑料进行定位、识别和拍照, 软件依次采集识别出所选区域内微颗粒的红外光谱, 与设备自带数据库进行匹配, 并将匹配度高于65%的结果用于定性分析.
微塑料赋存形态采用显微镜进行测定.将分离浮选出的滤膜自然风干后置于显微镜下, 对微塑料进行观察、挑选和拍照, 观察并记录微塑料的数量、颜色、粒径、外观及形态特征.本研究中采集的微塑料的外观被分为纤维、薄膜、颗粒、絮状及碎片共5类.微塑料粒径采用ImageJ 1.51软件（National Institute of Health, Bethesda, Maryland, USA）进行测量, 每个粒子最大粒径值被选为微塑料的粒径尺寸.根据长度统计结果, 微塑料的粒径被分为4个等级：50~100、100~200、200~500和500~5 000 μm.
1.5 质量保证与质量控制为保证实验的安全性和准确性, 本实验全过程均设置空白分析.采样前在实验室将超纯水放入样品瓶中密封, 将其带到采样现场.与采样的样品瓶同时开盖和密封, 之后随样品运回实验室, 按照与样品相同的操作步骤进行实验, 用于检查样品从采集到分析全过程是否受到污染, 从而排除环境因素的干扰.通过加标回收率实验对水体中微塑料的提取和鉴定实验方法进行验证, 加标回收率包括空白加标、基体加标及基体加标平行.采用白色聚苯乙烯微球（粒径分别为50 μm和200 μm, 购于上海译元生物科技有限公司）制备微塑料标准品溶液, 分别加入超纯水和排污口水样中, 进行空白加标、基体加标和基体加标平行实验.
1.6 数据处理采样图根据GPS现场采集的经纬度使用ArcGIS 10.2软件进行绘制, 结果中所涉及的柱状图、折线图、饼状图和Pearson相关分析使用Origin 2022进行处理和绘制, 平行样品的标准偏差采用Excel 2013进行统计, 在柱状图中以误差棒表示.
1.7 汜水河排污口水体微塑料潜在生态风险评价目前, 关于微塑料污染引起的环境风险尚缺乏标准评估方法[20].鉴于微塑料形成的毒性效应不仅与其在环境的丰度和化学组成有关, 还受污染协同作用和环境敏感性的影响, 本研究分别选用微塑料聚合物组成危害指数法、污染负荷指数法和潜在生态风险指数法进行目标污染物的环境风险评价.
1.7.1 微塑料聚合物组成危害指数法基于Lithner等[21]建立的微塑料聚合物类型危害等级模型来评估每个样点危害指数.该模型综合考虑了塑料聚合物的化学成分及单体、添加剂和聚合过程的化学危害, 具体评价计算公式如下：
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(1) |
式中, HI表示聚合物引起的危害指数；Si表示不同类型微塑料的危害评分（见表 1）；Pi表示每个样点中各类型聚合物所占比例, n表示聚合物种类.
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表 1 各类型聚合物危害评分[21] Table 1 Hazard score of microplastic polymers detected in this study |
1.7.2 污染负荷指数法
研究区域整体污染负荷采用Tomlinson等[22]提出的污染负荷指数法进行评估, 该方法不仅能反映单个采样点的污染水平, 还能综合评估特定研究区域总体污染状况, 已被广泛用于微塑料形成的区域污染等级评价[20, 23~26].其计算公式如下：
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(2) |
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(3) |
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(4) |
式中, CFi表示微塑料丰度因子；Ci表示微塑料在样点i的丰度值；CRi表示微塑料在样点i的基线丰度, 即早期阶段塑料工业微塑料浓度的理论参考值, 本研究中采用所有样点中微塑料最低丰度进行计算[27, 28]；PLIi表示微塑料在样点i的负荷指数, 它与CFi密切相关, 该值取决于微塑料的丰度；PLIZone则表示研究区域整体风险负荷指数.
1.7.3 潜在生态风险指数法潜在生态风险指数法由瑞典科学家Hakanson[29]提出, 该方法不仅考虑各类污染物在环境中的积累, 而且综合考虑了多污染物协同作用、毒性水平、污染浓度及环境对目标污染物的敏感性等因素, 并对潜在的生态风险水平进行量化分类, 评价表达式如下[30]：
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(5) |
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(6) |
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(7) |
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(8) |
式中, Cfi表示微塑料污染指数；Cri表示聚合物i标准参考值, 本研究选用Everaert等[31]利用数学模型估算出的地表水体中微塑料的安全丰度（即对生物体无效应丰度）6.65 n·L-1；Tri表示生态毒性响应因子, 用聚合物i与总量的占比与聚合物危害评分的乘积表示；Eri表示潜在生态风险指数.
如表 2所示, 危害指数评估模型和潜在生态风险指数法将微塑料引起的环境风险划分为5个等级, 而污染负荷指数法将环境风险分为4个等级.将各样点测得的聚合物丰度、占比和危害评分等分别代入模型, 计算每个样点的环境风险, 进而根据风险等级表对各样点中微塑料风险进行定级.
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表 2 微塑料风险评价等级划分[20] Table 2 Risk level criteria for microplastic pollution |
2 结果与讨论 2.1 排污口微塑料丰度及分布差异
如图 2所示, 在有污水排放的汜水河流域9个排污口均有微塑料检出, 其丰度介于（27.6±3.4）~（79.2±34.0）n·L-1之间, 均值为（50.5±13.4）n·L-1.不同排污口微塑料丰度差异较大, 9个排污口的丰度排序为：16* > 10* > 18* > 3* > 2*=11* > 13* > 1* > 4*.微塑料丰度较高的3个样点为16*、10*和18*, 其中16*和18*样点为生活污水, 10*样点为工业废水, 而微塑料丰度最低的4*样点为自喷井水.排污口中微塑料丰度差异受附近居民生活和工农业塑料制品垃圾排放影响较大.近年来, 黄河流域微塑料污染问题已经引起研究者广泛关注.Liu等[32]研究发现黄河水体和沉积物中微塑料丰度分别为5 358~654 000 n·m-3 和43.57~615 n·kg-1, 高于本研究中汜水河排污口检测丰度.微塑料丰度在黄河流域分布状况总体呈现中上游低于下游的规律, 如上游的刘家峡水库（4.48~12.09 n·L-1）[33]、乌梁素海（3.12~11.25 n·L-1）[34]和中游渭河（3.67~10.7 n·L-1）[35]微塑料丰度远低于黄河河口（497~930 n·L-1）[36], 这可能是黄河中上游地区居民生活、工业生产以及农业活动过程的塑料废物在下游积累引起的[37].
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图 2 排污口微塑料丰度 Fig. 2 Abundance distribution of microplastics in discharge outlets |
本研究将微塑料尺寸分为50~100、100~200、200~500和500~5 000 μm共4个区间进行尺寸分布归类, 结果示于图 3.图 3（a）显示, 不同尺寸区间微塑料在9个排污口水体分布差异较大, 4个划分区间中500~5 000 μm检出数最高（均值为15.9 n·L-1）, 而50~100 μm检出数最低（均值为9.6 n·L-1）.从各样点微塑料的分配比例可以看出[图 3（b）], 各样点均呈现出小微塑料（< 500 μm, 在所有样点中占比59%~83%）高于大微塑料（> 500 μm）的特征, 其中, 50~100 μm尺寸微塑料占比7%~28%；100~200 μm尺寸占比14%~49%；200~500 μm尺寸占比13% ~31%.Ding等[37]和山泽萱等[38]分别进行的深圳周边沿海表层水和渭河微塑料污染状况调查结果也显示, 500 μm以下的小微塑料是研究水体微塑料的主要存在形态.上述现象可能是由于大尺寸微塑料在水环境中可以进一步通过物理化学作用分解为更小的微粒, 而微塑料性质稳定, 其成为更小颗粒后很难进一步降解, 导致水体中微塑料尺寸倾向于中小尺寸占比较高.小微尺寸微塑料更容易吸附水体中的污染物, 被水生生物误食后引起毒害作用, 并通过食物链传递作用对人体健康构成威胁[39, 40].
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图 3 各排污口水体中微塑料尺寸分布 Fig. 3 Size distribution of microplastics in discharge outlets |
光学显微镜下观测到的研究河流区段排污口水体微塑料形状包括絮状、颗粒、薄膜、碎片和纤维这5种存在方式.5种形状在每个样点中丰度及分配比例见图 4.数据结果显示, 薄膜、碎片和纤维这3种形状在所有样点中均有检出, 絮状在样点4*、10*和18*中有检出, 其余6个排污口未检出, 颗粒状微塑料仅在样点1*有检出[图 4（a）].纤维和碎片状是汜水河研究区段排污口水体中微塑料的主要存在形状, 样点1*和10*中碎片状微塑料占比最高（分别为65%和57%）, 其余7个样点纤维状微塑料占比最高[图 4（b）].研究结果与前期文献报道的地表水微塑料主要形态基本一致, 纤维状微塑料通常源于渔具分解和洗衣废水排放, 而碎片状微塑料主要与农业活动、居民生活和工业生产包装袋、塑料容器随意丢弃有关[20, 34, 38, 40].样点1*和10*分别为洗车排污和工业废水, 较高的碎片状微塑料可能由塑料包装材料的破碎形成的；其余排放口较高的纤维状微塑料可能由织物洗涤产生.
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图 4 各排污口水体中微塑料形状分布 Fig. 4 Shape distribution of microplastics in discharge outlets |
光学显微镜下观测到的9个排污口水体微塑料颜色可明显区分为透明、白色、红色、黄色、绿色、蓝色、紫色、褐色和黑色这9种（图 5）.各颜色在排污口水体中的分布特征如图 6所示, 透明、红色、黄色、绿色、蓝色、紫色和褐色等7种颜色在所有样点中均有检出, 黑色在样点1*和样点2*有检出, 其余7个样点未检出, 而白色只在样点1*有检出[图 6（a）].透明微塑料在所有样点的占比均最高[介于20.2%~69.7 %之间, 图 6（b）], 农用薄膜、生活购物袋一般采用透明塑料制品, 此外, 有色微塑料受到光、热和水力作用后也会褪色.
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图 5 汜水河排污口微塑料颜色 Fig. 5 Microplastic colors in discharge outlets of the Sishui River |
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（a）丰度, （b）颜色占比 图 6 微塑料颜色在排污口水体中的分布 Fig. 6 Color distribution of microplastics in discharge outlets |
9个排污口水体中检出的微塑料种类有PA、PE、PP、PET、PS和PVC这6种.排污口水体微塑料种类及其在各样点分布情况见图 7, 其中PE和PET占比较高, 除样点11*外, 其余8个排污口的微塑料中PE和PET丰度和均占该排污口总丰度的60%以上.据文献报道, PET主要来自织物碎片, 是纤维中最主要的聚合物, 而PE是农用覆盖薄膜、塑料包装材料、破塑料编织袋等的主要成分[41].此外, PP和PA也是该研究区段的普遍污染物, 二者通常作为地板包装、打包容器以及纺织品等的原材料[42, 43].PVC和PS并非在所有样点都有检出, 且有检出的样点, 二者丰度均很低；PVC是下水管道、鞋底、玩具、电缆电线等的主要成分, PS则是泡沫塑料的主要成分, 推测在研究区域内二者可能与流域居民垃圾随意丢弃有关[44].
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图 7 微塑料种类在各样点占比 Fig. 7 Proportion of different microplastics types in every sampling site |
为了弄清影响水体微塑料发生特征的因素, 进一步采用Pearson相关分析法对检出的6种微塑料之间的相关关系进行了分析, 其结果如图 8所示.在微塑料两两组合之间, 只有PET和PE在丰度上呈现显著的相关性（P < 0.05）, 表明PET和PE在来源上有一定的相似性[45].在本研究中PET和PE在研究区段所有采样点中均被检出, 说明这两种微塑料的污染较为普遍.根据污水排放口位置及水样类型, 推测PET和PE主要来自生活源, 包括洗涤废水排放、织物和塑料包装袋的磨损、破碎等.
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*表示在0.05水平（双侧）上显著相关 图 8 排污口微塑料种类间相关关系 Fig. 8 Relationship of microplastics type in discharge outlets |
微塑料对水生生物的毒性作用已在全球范围内引起广泛关注[46~48], 然而其评价方法尚无统一标准[20].本研究根据文献报道评价模型（微塑料聚合物组成危害指数法、污染负荷指数法和潜在生态风险指数法）对排污口微塑料生态风险进行评价.
2.4.1 微塑料聚合物组成危害指数法由聚合物组成危害指数法评价模型计算的各排污口危害指数及其风险列于表 3.高风险评分的聚合物类型会引起样点风险水平突然升高[21], 因PVC的危害评分为10 551, 与其它5种污染物相差4~5个数量级, 故PVC存在的排污口1*、2*、3*、13*、11*和16*这6个样点HI值均介于100~1 000之间, 其风险等级为Ⅳ（危险）.未检出PVC的4*、10*和18*样点HI值相对较低（分别为11.12, 13.44和13.04）, 风险等级为Ⅲ（高风险）.由此可见, 9个排污口水体中由微塑料引起的环境风险已不容忽视.为探明不同类型污染物对样点环境风险的贡献, 进一步对每个样点不同聚合物风险占比进行了分析统计（图 9）.统计结果显示, 1*、2*、3*、13*、11*和16*这6个样点PVC对样点HI的贡献率均在92%以上, 即这5个样点排放的污水中微塑料风险主要由PVC造成的.在4*、10*和18*这3个样点中, 除了4* 样点PA造成的环境风险略低于PE, 其余两个样点PA形成的环境风险最高, 其次是PE.在9个排污口中, PP造成的环境风险均低于其它被检出的聚合物.由此可见, 该方法计算的环境风险在很大程度上依赖于聚合物危害评分.
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表 3 各种类型微塑料在每个排污口中引起的危害指数1） Table 3 Hazard score caused by different microplastic to the risk of each outfall |
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图 9 不同类型微塑料危害指数对各排污口风险的贡献率 Fig. 9 Contribution rates of hazard score caused by different microplastic to risk in each outfall |
为了综合评估特定研究区域总体污染状况, 进一步采用整体污染负荷法对研究河段生态风险进行了评估, 结果列于表 4.表中数据显示, 研究区域整体污染负荷为1.33（< 10）, 处于低风险.各样点对环境风险的贡献从大到小依次为16*、10*、18*、3*、2*、11*、13*、1*和4*, 它们之间差异不大.与淀山湖和长江入海口的研究结果相比, 汜水河排污口水体微塑料生态风险水平比淀山湖略高, 但明显低于长江入海口微塑料生态风险[45, 49].
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表 4 研究区段整体环境风险 Table 4 Pollution load index of study area |
2.4.3 潜在生态风险指数法
综合考虑不同类型微塑料在样点的丰度、协同作用、毒性水平及环境敏感性等因素, 进一步采用潜在生态风险指数法进行排污口微塑料风险评估, 并对潜在的生态风险水平进行量化分类, 结果列于表 5.数据表明, 有PVC检出的样点1*、2*、3*、11*、13*和16*的RI值均在1 200以上, 属于非常危险等级, 其中16*风险指数甚至超过了非常危险等级下限的4倍.4*、10*和18*这3个样点风险指数均低于150, 属低风险等级.为探明各污染物对样点环境风险的贡献率, 对每个排污口检出的几类微塑料形成的生态风险占比进行了分析, 结果见图 10.结果显示, 1*、2*、3*、13*、11*和16*这6个样点仍然是PVC风险占比最高, 均在92%以上；而在4*、10*和18*这3个样点中, 除了4*样点PA造成的环境风险略低于PE, 其余两个样点PA形成的环境风险最高, 结果与聚合物组成危害指数法一致.
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表 5 各排污口微塑料聚合物潜在风险1） Table 5 Potential ecological risks of different polymer in each outfall |
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图 10 不同类型微塑料潜在生态风险指数对各排污口水体环境风险的贡献率 Fig. 10 Contribution rates of potential ecological risk index caused by different type of microplastic to risk in each outfall |
（1）有水体排放的排污口均有微塑料污染物检出, 丰度介于（27.6±3.4）~（79.2±34.0）n·L-1之间, 均值为（50.5±13.4）n·L-1；小微尺寸微塑料占比较高；微塑料在排污口水体中多以纤维和碎片形式存在, 且以透明状态为主.
（2）9个采样点检出的微塑料种类有PA、PE、PP、PET、PS和PVC这6种, PET和PE在研究区段所有采样点中均被检出, 且二者丰度呈现显著相关关系, 表明PET和PE在来源上有一定的相似性, 它们可能来自洗涤废水排放、织物和塑料包装袋的磨损、破碎等生活源.
（3）采用微塑料聚合物组成危害指数法和潜在生态风险指数法进行排污口微塑料环境风险评价, 发现有PVC检出的1*、2*、3*、13*、11*和16*这6个排污口风险较高, 而未检出PVC的两个样点4*和10*风险较低；采用污染负荷指数法评估则研究区段处在低风险, 主要因为前两种方法对聚合物危害评分有依赖性.
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