2024, Vol. 45
2. 宁夏（中阿）旱区资源评价与环境调控重点实验室, 银川 750021;
3. 宁夏大学经济管理学院, 银川 750021
2. Key Laboratory (China-Arab) of Resource Evaluation and Environmental Regulation of Arid Region in Ningxia, Yinchuan 750021, China;
3. School of Economics and Management, Ningxia University, Yinchuan 750021, China
近年来, 畜禽养殖产业呈集约化、规模化发展, 大量抗生素被添加在饲料中, 用于动物感染性疾病的预防、治疗以及促进畜牧业的增长[1]. 据统计, 我国每年兽用抗生素的使用量达28 341~69 292 t[2], 约占我国每年抗生素原料药生产量的46.1%. 相关学者估算2017年全球抗生素消费量为93 309 t, 预计到2030年全球抗生素消费量达到104 079 t[3], 我国兽用抗生素消费量达到世界兽用消费类的43%. 大量使用的抗生素并不能完全被动物有机体吸收利用, 其中约60%~90%的抗生素会以原药的形式随畜禽粪便排出[4], 作为肥料施用后造成土壤等环境污染[5]. 有研究表明：进入土壤中的抗生素不仅会引起抗生素抗性基因的产生[6, 7], 而且会被植物（如青菜[8]、甘蓝[9]、莴苣[10]、玉米和马铃薯[11]等）所吸收, 最终随食物链进入人体进而威胁人体健康.
目前, 已有学者对国内养殖场及周围土壤中的抗生素含量进行检测, 均发现不同程度的抗生素残留. 例如：柴玉峰等[12]在猪粪中检测到5大类共计21种抗生素, 2个猪场粪便中抗生素总含量范围分别为ND~2 055.95 μg·kg-1和ND~52.06 mg·kg-1；刘玲[13]对四川省17家典型生猪养殖监测点的粪便和周边土壤进行检测, 共检测出23种抗生素, 抗生素总含量在0.02~36 744.67 μg·kg-1之间, 猪粪中抗生素总含量（2.36~36 616.38 μg·kg-1）远高于猪场周边土壤中抗生素总含量（0.16~128.29 μg·kg-1）；赵晓东等[14]在对上海某养殖场及其附近农田土壤进行检测后, 发现四环素类、磺胺类抗生素和氯霉素含量分别为4.54~24.66、5.85~33.37和3.27~17.85 mg·kg-1, 并且发现抗生素在不同粪便和周边土壤中的含量差异为：家禽粪便（74.78 mg·kg-1） > 牛粪（66.58 mg·kg-1） > 猪粪（60.57 mg·kg-1） > 牛粪周边土壤（16.77 mg·kg-1） > 家禽粪便周边土壤（16.65 mg·kg-1） > 沉积物（15.76 mg·kg-1） > 猪粪周边土壤（14.97 mg·kg-1）；赵晶等[15]研究发现上海市崇明岛养殖场周边环境中氟喹诺酮类抗生素总含量平均值大小为：粪肥（258.93 μg·kg-1） > 土壤（144.18 μg·kg-1） > 周边地表水（86.76 μg·kg-1） > 蔬菜（21.86 μg·kg-1）. 张小红等[16]对银川市农田土壤进行检测, 发现四环素类抗生素总含量平均值为462.24 μg·kg-1, 并且四环素与强力霉素对农田土壤产生较高的生态风险. 朱宇恩等[17]在对汾河沿岸农田土壤喹诺酮类抗生素进行风险评价时发现, 诺氟沙星、氧氟沙星和环丙沙星对农田土壤产生中低风险. 此外, 还有众多学者发现, 养殖场污水中抗生素残留量对周边水体也产生较高的生态风险[18~21]. 以上研究表明畜禽粪便及污水中抗生素不仅残留量高、种类繁多, 而且对养殖场周边土壤和水体产生的生态危害不容忽视.
畜禽养殖是宁夏支柱产业之一, 据统计, “十三五”末宁夏畜禽粪污产生量约为2 330.10万t. 为有效管控畜禽粪便污染, 促进地区畜禽养殖产业健康发展, 宁夏先后制定了《宁夏回族自治区畜禽养殖污染防治“十四五”规划》《宁夏回族自治区畜禽养殖污染防治管理办法》等规划和政策, 通过创建畜禽养殖标准化示范场、优化粪污集中处理中心以及增加有机肥施用补贴等措施, 极大地提高了粪肥的再利用率, 但因畜禽粪便施用引起的环境污染问题长期被忽视, 尤其是畜禽粪便集中的养殖场园区及周边土壤中抗生素的含量、分布情况以及生态风险不明晰. 因此, 本文选取银川市兴庆区具有代表性的养殖场为研究区, 选取7种不同的抗生素[土霉素（OTC）、四环素（TC）、金霉素（CTC）、强力霉素（DOC）、磺胺嘧啶（SD）、磺胺二甲嘧啶（SM2）和环丙沙星（CIP）], 检测分析养殖场周边土壤中抗生素的污染特征, 利用冗余分析（RDA）[22]和方差分解分析（VPA）[23]探讨土壤理化性质与抗生素间的相关性, 并通过风险商值法（RQ）[24]评估养殖场周边土壤中抗生素的生态风险, 以期为银川市相关部门在养殖产业中对抗生素的管控与治理提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况研究区位于宁夏回族自治区银川市兴庆区某奶牛养殖园区, 该地海拔高度为1 100 m, 地形平坦, 属于温带大陆性气候, 气候干燥, 冬春季多大风天气且昼夜温差大, 年平均降水量约200 mm, 年平均日照时数2 800~3 000 h. 该园区占地约2 133.44万m2, 其中养殖场占地275.48万m2, 绿化隔离带及交通用地524.56万m2, 青储玉米地1 066.72万m2, 黑麦草/苜蓿地约200.01万m2, 山药大豆等其他农作物占地约133.34万m2, 目前存栏奶牛3万余头, 养殖场牛粪腐熟或混合玉米秸秆制成有机肥后, 自用或出售.
1.2 样品采集样品采集遵循代表性原则, 在养殖园区及周边设置12个采样单元（如图 1）, 每个单元设置5个采样区, 样区内按照五点取样法, 收集表层0~20 cm土壤, 现场用四分法制成混合土样后, 留取1 kg左右土壤装入牛皮纸袋并带回实验室, 用GPS软件记录每个采样点的经纬度. 带回的土样挑拣出动植物残体、石块等, 放入冷冻干燥机中在真空条件下干燥36 h, 研磨后过60目筛, 装入棕色玻璃瓶, 于-20℃冰箱中保存待用.
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图 1 养殖场周边土壤采样点分布示意 Fig. 1 Schematic distribution of soil sampling sites around the farms |
土壤样品pH、有机质（TOC）、全氮（TN）和全磷（TP）的测定参照《土壤农化分析》[25], 土壤酶活性的测定参照《土壤酶及其研究方法》[26]. 具体为：有机质采用重铬酸钾-硫酸氧化法测定, 全氮使用凯氏定氮仪（SKD-800）测定, 全磷采用钼锑抗比色法. 脲酶活性采用苯酚钠比色法, 碱性磷酸酶活性采用磷酸苯二钠比色法, 蔗糖酶和纤维素酶活性采用二硝基水杨酸比色法, 过氧化氢酶活性采用高锰酸钾滴定法, 每个样品重复3次.
1.4 抗生素测定 1.4.1 样品前处理准确称取5.00 g土壤样品于50 mL离心管中, 加入5 mL EDTA-Mcllvaine缓冲溶液与5 mL甲醇, 涡旋混匀30 s后, 超声振荡25 min, 以4 000 r·min-1的转速离心20 min, 按上述提取步骤重复3次, 收集合并上清液. 然后氮吹至近干, 用超纯水稀释至200 mL.
固相萃取时, 首先在HLB小柱前串联SAX强阴离子交换柱, 以吸附土壤提取液中带负电的腐殖质分子以及其他带负电的杂质, 降低其基质效应[27], 然后加入6 mL甲醇、6 mL超纯水对固相萃取柱进行活化, 加入pH=3的酸化水平衡柱子, 然后在真空状态下, 对样品进行萃取富集. 然后取下SAX小柱, 用5%甲醇淋洗HLB小柱, 最后用6 mL甲醇对目标物进行洗脱. 将洗脱液氮吹至近干, 加入200 ng地美环素作为内标物, 用流动相定容至1 mL, 过0.22 μm滤膜后存于2 mL棕色进样瓶中, 置于冰箱中待测[16].
1.4.2 测试条件采用高效液相色谱仪（AGILENT 1100）对样品进行分析, 色谱柱：安捷伦C18（5 μm×4.6 mm×250 mm）；色谱条件：紫外检测波长为270 nm, 进样量为20 μL, 流速为0.8 mL·min-1；柱温30 ℃；流动相A为甲醇, B为0.01 mol·L-1三氯乙酸, C为0.01 mol·L-1草酸, D为乙腈；梯度洗脱程序为见表 1.
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表 1 梯度洗脱程序 Table 1 Gradient elution procedure |
1.4.3 质量保证
为避免外界环境对实验结果的影响, 所有玻璃仪器均用铬酸洗液浸泡, 然后用超纯水润洗、烘干后使用. 各目标抗生素的检出限在0.04~0.53 ng·L-1之间, 定量限在0.13~1.76 ng·L-1之间. 同时, 为保证实验数据的可靠性, 进行了方法加标回收实验, 其中空白加标回收率在64.82%~96.07%之间, 样品加标回收率在71.05%~95.63%之间, 标曲的线性相关系数R2达到0.99；测定过程中, 每5个样品设置1个平行样, 1个样品加标样和1个空白样, 在空白样品中均未检测出这7种抗生素, 平行样品的标准偏差均 < 3%, 方法和过程控制均满足有机物分析的实验要求.
1.5 变异系数传统统计学方法中变异系数[28]的计算公式为：
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式中, 变异系数（CV）表示数据的离散程度, 变异系数越小, 表明变异程度越小, 数据越稳定集中. CV≤0.1表示研究变量为弱变异, 0. 1 < CV < 1为中等变异, CV≥1为强变异.
1.6 生态风险评价本文采用风险商值法（RQ）[24]评估研究区域的生态风险, 具体公式如下：
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(1) |
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(2) |
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(3) |
式中, MEC为抗生素在每个样品中的实际测定含量（μg·kg-1）；PNECsoil为抗生素在土壤中预测的无效应含量（μg·kg-1）；PNECwater为抗生素在水中预测的无效应不同浓度（μg·L-1）；Kd为土壤-水分配系数；PNECwater通过最小的急性毒性数据和种间差异评价因子AF计算所得；EC50为最大半效应浓度（mg·L-1）；AF为评价因子, 当3个营养级中至少包括1个生物的急性毒理数据时, AF取值为1 000, 当有两个营养级的生物的慢性毒理数据时, AF取值为50[29]. 具体数值参照表 2. 根据计算出的风险商值, 可以划分为：0.01 < RQ≤0.1为低风险等级；0.1 < RQ < 1为中风险等级；RQ≥1为高风险等级[30].
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表 2 7种抗生素无效应浓度预测值 Table 2 Predicted values of no-effect concentrations of seven antibiotics |
1.7 数据处理
定义∑(抗生素)为OTC、TC、CTC、DOC、SD、SM2和CIP含量之和, 采用Excel 2010对∑(抗生素)、土壤理化指标等进行数据处理, Origin 2018画图, 采用Canoco 5.0和R软件进行冗余度分析（RDA）[22]和方差分解分析（VPA）[23]来研究养殖场周边土壤理化性质与∑(抗生素)的关系.
2 结果与讨论 2.1 养殖场周边土壤中抗生素的含量和组成特征养殖场及周边土壤样品中7种抗生素均有检出（表 3）, 7种抗生素的检出率为：TC（75.00%） > SM2（66.67%） > CTC（50.00%） > OTC（41.67%）= DOC（41.67%） > SD（33.33%）= CIP（33.33%）, 表明研究区域土壤已受到广泛的抗生素污染. ∑(抗生素)范围在0.17~2.74 μg·kg-1之间, 平均值为1.02 μg·kg-1, 中位数为0.82 μg·kg-1, 变异系数为0.72, 属于中等变异, 表明该区域土壤中抗生素的含量波动较大, 除了土壤本身的自然因素会影响抗生素的富集外, 更多的原因在于外部环境因素（人类活动）对于养殖场周边土壤抗生素富集有明显的影响. ω(抗生素)为：TC（0.48 μg·kg-1） > SM2（0.14 μg·kg-1） > CTC（0.09 μg·kg-1）= DOC（0.09 μg·kg-1） > SD（0.07 μg·kg-1）= CIP（0.07 μg·kg-1）=OTC（0.07 μg·kg-1）, 表明养殖场及周边土壤中抗生素污染以TC为主. 土壤中抗生素的残留量与不同种类抗生素的物理化学性质、使用模式及其环境行为有关. 有研究表明, 四环素类抗生素有较多的极性官能团, 对环境介质有很好的亲和力和吸附力, 因而更容易存在于土壤环境中[38], 我国土壤中四环素类抗生素的检出率和检出含量较高, 是土壤中的主要抗生素污染物[39], 这与本研究的结果相同.
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表 3 养殖场及周边土壤中抗生素的含量特征1） Table 3 Content characteristics of antibiotics in the soils around the farm |
不同土地利用类型中抗生素的含量如表 4所示, 从中可知, 含量平均值大小为：玉米地（1.48 μg·kg-1） > 养殖场围栏外0.5 m处（1.27 μg·kg-1） > 山药地（1.03 μg·kg-1） > 牧草地（0.69 μg·kg-1） > 林地（0.18 μg·kg-1）, 变异系数分别为：0.68、0.30、0.14、0.02和0.02. 本研究所涉的玉米地为养殖园区自有农田, 玉米地利用强度要高于其它土地类型, 为提高农田土壤肥力和农产品产量, 消化自身生产粪肥, 养殖场使用大量粪肥, 致使抗生素在土壤中不断累积[40, 41], 造成玉米地∑(抗生素)最高, 变异系数最大；养殖场围栏外0.5 m处∑(抗生素)较高, 则可能是含有抗生素的粪水入渗至周边土壤中造成抗生素的聚集[42], 亦可能是运输畜禽粪便时洒落所致；山药地为刚完成场地施肥、翻耕和种植的新垦场地, 采样时粪肥和土壤混合较均匀, 可能是该地块∑(抗生素)较高, 但变异系数较小的原因；本研究中的牧草地为黑麦草地, 其∑(抗生素)较低, 变异系数较小, 可能与牧草地位置距离养殖场较远, 以及∑(抗生素)低有关, 同时也不排除黑麦草本身对抗生素有较强的吸收降解能力[43]. 对照组（林地）∑(抗生素)较其他土壤相比最低, 可能是由于风力搬运作用, 将少量养殖场的土壤带到林地引起抗生素污染, 也有可能是养殖场动物或附近农户羊群转场、放养路过排放粪便污染所致.
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表 4 养殖场周边不同利用类型土壤中抗生素含量特征1） Table 4 Soil content characteristics of the antibiotics in farms around the different land use types |
图 2反映了养殖场及周边不同土地利用类型土壤中抗生素占比和平均值. 从中可知, 各类型土壤中, 养殖场围栏外0.5 m处土壤中检测的抗生素种类最多, 达到7种, 其次是玉米地的抗生素种类达到5种, 对照组林地土壤中检测出1种抗生素, 土壤中抗生素种类和含量与养殖场距离远近并没有明显的相关性. 宋炜等[44]调查了农村养殖场及其周边土壤中抗生素残留情况, 发现养殖场近土样品总抗生素的含量 > 远土样品含量, 涂棋等[37]研究发现天津市某养鸡场及周边土壤中抗生素检出率及检出含量呈现粪便样 > 近土样 > 远土样的规律, 与本研究结果不同. 但张俊华等[6]和沈聪等[45]对宁夏养牛场和养鸡场周围土壤中抗生素总含量进行分析发现, 抗生素种类和含量并没有随距离养殖场的远近而呈现出规律性分布, 与本研究的结论相同, 说明抗生素种类和含量与养殖场距离间关系可能受到多种因素影响, 表现出较大差异. 本研究区土壤中抗生素种类和含量与养殖场距离远近没有明显的相关性, 可能是由于宁夏属于干旱半干旱地区, 降雨稀少, 水流淋溶迁移作用较小, 对养殖场附近土壤影响有限, 但由于畜禽规模化养殖和粪便集中利用, 使农田土壤中抗生素因粪肥施用而累积.
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图 2 不同土地利用类型中抗生素的占比和平均值 Fig. 2 Percentage and mean value of antibiotics in different land use types |
土壤中抗生素的含量会受到地区经济发展水平、土地利用类型[16]、养殖场运作模式以及所在地区气候特征等多种因素的影响[14, 46]. 马晓黎等[47]在岷江上游养殖场土壤中测得ω（SD）范围是0~13.2 μg·kg-1, ω（OTC）范围为0~46.1 μg·kg-1, ω（TC）范围为0~32.5 μg·kg-1之间；Zhao等[48]对中国长三角城郊农田表土进行抗生素检测, 发现抗生素总含量在夏季为（50.59 ± 84.55）ng·g-1, 在冬季为（112.44 ± 140.58）ng·g-1；崔政武等[49]通过对吉林省黑土区大型养猪场周边土壤进行研究, 发现四环素类抗生素含量平均值为1.31 mg·kg-1, 其中土霉素已经对周边土壤环境产生高风险；裴浩鹏等[50]选取天津城郊48个样本点, 研究发现抗生素总体检出含量为（4.35~1.35）×103 μg·kg-1, 其中四环素含量最高, 为1.34×103 μg·kg-1；Hou等[51]收集了辽宁和天津地区32个肥料样品和17个改良土壤样品发现, 四环素类抗生素含量最高为（3 326.6 ± 12 306.6）μg·kg-1；李晓华[52]研究结果表明, 猪粪还田后的土壤中四环素类抗生素含量平均值为967.80 μg·kg-1. 彭秋等[53]在对重庆地区104块菜田土壤研究发现, ω（OTC）、ω（TC）、ω（CTC）和抗生素总含量的平均值分别为18.92、39.10、21.80和79.81 μg·kg-1, 并且养殖场附近菜田的四环素类抗生素的含量要高于无公害蔬菜基地和普通菜田. 以上研究区域不论是抗生素总量还是单个抗生素的含量都要高于本研究区域抗生素的含量, 由此可见银川市兴庆区养殖场周边土壤抗生素的污染在我国处于较低水平[54].
2.2 抗生素与环境因子的相关性分析为研究抗生素与环境因子[pH、有机质（TOC）、全氮（TN）、全磷（TP）、脲酶（Ure）、碱性磷酸酶（S-ALP）、蔗糖酶（S-SC）、纤维素酶（S-CL）和过氧化氢酶（S-CAT）]之间的关系, 本文选用Canoco 5.0软件进行冗余分析（RDA）, 养殖场及周边土壤理化性质见表 5.
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表 5 养殖场及周边土壤理化性质 Table 5 Physico-chemical properties of soils on and around the farm |
首先对数据进行去趋势对应分析（detrended correspondence analysis, DCA）, 得到反映环境因子变化程度的排序轴梯度长度（lengths of gradient, LGA）, LGA小于3适合线性模型, LGA在3~4之间, 两种模型均适合, 梯度长度大于4适合非线性模型[22, 55]. 结果显示4个排序轴中第Ⅰ轴的梯度长度最大, 为3.16, 两种模型均可, 因此本研究选用线性模型进行RDA分析. 结果表明：7种抗生素在第Ⅰ、Ⅱ轴的解释变量分别为74.72%和4.81%, 抗生素对环境因子关系的累计解释量为79.53%, 对抗生素与环境因子关系的累计解释量达84.2%, 因此, 第Ⅰ、Ⅱ轴在一定程度上反映抗生素与环境因子的关系（图 3）.
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蓝色箭头表示抗生素, 红色箭头表示土壤环境因子 图 3 抗生素与环境因子的冗余分析 Fig. 3 Redundancy analysis of antibiotics and environmental factors |
RDA图中射线的长度代表对模型贡献率的大小, 射线越长, 贡献率越大；射线的夹角代表其相关性, 夹角的余弦值等于两者的相关系数, 环境因子射线在抗生素射线上的垂直投影越长, 则对抗生素影响越大[37]. 由图 3所示, TN、TP和S-CL的射线长度最长, 表明TN、TP和S-CL对抗生素的差异性有较好的解释. 已有研究表明, TN和TP的含量与抗生素具有较好的相关性[38], 这与本研究的结果一致. 农田中TN和TP常来源于无机肥和有机肥, 有机肥施用是农田抗生素的主要来源[56], 本研究区农田以使用有机肥为主, 肥料中常含有抗生素, 可能导致TN和TP与抗生素显著正相关. 土壤纤维素酶（S-CL）可催化纤维素分解为纤维二塘, 是表征土壤碳素转化速度的指标[57], 牛粪属于植物来源, 其纤维素含量较高, 投入的有机肥在为土壤微生物提供养分和能量的同时, 又增加了大量的碳源纤维素, 提高了S-CL活性, 同时肥料中含有抗生素, 可能是S-CL与抗生素显著正相关的原因.
环境因子中, pH与SD和SM2正相关；与TC负相关；与CTC、OTC、DOC和CIP相关性不大. TN、TP、TOC与CTC、SD、SM2、OTC和CIP负相关；与DOC和TC正相关. 可以得出, 不同的抗生素与大多数单一环境因子之间没有明显的规律, 通常受所有环境因子共同累加的影响[37]. 土壤酶中S-CL与抗生素正相关（前文已分析）, S-SC和S-CAT与抗生素负相关, 其它土壤酶与抗生素相关性不大. 刘吉强等[58]施用外源青霉素种植油菜发现, 青霉素对土壤中S-SC起抑制作用. 陈欣瑶等[59]在实验室模拟培养条件下向土壤中添加DOC, 发现DOC对S-SC和S-CAT活性主要为抑制作用. 此外, 有研究发现OTC、SM2及ENR等抗生素单一污染对S-SC和S-CAT活性均表现出抑制作用[60], 支持了本研究中S-SC和S-CAT与抗生素负相关的结论.
为了进一步评估不同环境因子对抗生素的贡献率, 根据冗余分析结果, 将环境因子分为3组, 即pH、碳氮磷（C+N+P）和土壤酶活性（enzyme）, 对抗生素和环境因子进行方差分解分析（VPA）. 由图 4可知, 环境因子对抗生素差异的总解释量为29%, pH和碳氮磷对抗生素差异单独解释量为-17%和-1%, 土壤酶活性对抗生素单独解释量为15%；pH和碳氮磷二者交互作用对抗生素的解释量为14%, pH和土壤酶活性二者交互作用对抗生素的解释量为15%, 碳氮磷和土壤酶活性二者交互作用对抗生素的解释量为18%. 本研究中pH、碳氮磷和土壤酶活性的解释度都相对较低, 还有约71%的变异无法解释, 以上无法解释的变异可能是由其他环境因子、抗生素种类、暴露时间[61]、土壤类型[62]和作物种类[4]等综合作用所造成.
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图 4 环境因子对抗生素影响的方差分解分析 Fig. 4 Variance decomposition analysis of the effect of environmental factors on antibiotics |
通过风险商值法分析养殖场及周边土壤中OTC、TC、CTC、DOC、SD、SM2和CIP对生态系统产生的风险, 如表 6和图 5所示. 根据风险商值（RQ）的大小和箱线图对7种抗生素进行风险评价, OTC、CTC、DOC、CIP和TC属于低风险等级, 在短期内不构成明显的生态风险, 但长期施用粪肥会导致该类抗生素在土壤累积. 然而在TC的风险评价箱线图中发现两个异常值均超过0.01, 属于中风险且均来自玉米地, 应当加强对TC的长期检测；SM2和SD的RQ值超过0.1, 部分甚至超过1, 属于中高风险等级, 对周边土壤会造成不同程度的污染, 应当引起重视.
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表 6 养殖场周边土壤不同抗生素的风险商值 Table 6 Risk quotients for different antibiotics in soils around the farms |
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图 5 养殖场周边土壤抗生素风险评价 Fig. 5 Risk assessment of antibiotics in soils around the farm |
为了土壤持续稳定健康发展, 需要长期监测和控制土壤中有害物质的输入. 养殖场周边土壤中抗生素的含量偏高主要是施用了含有抗生素的畜禽粪便, 相关部门应当制定和完善饲料中抗生素添加量的标准, 提高畜禽粪便的处理水平, 以减少养殖场对周边土壤的抗生素影响. 目前已有相关学者研究畜禽粪便的多种处理方式, 好氧堆肥方式处理粪便中抗生素具有较好的效果和较低的养殖成本[63, 64].
3 结论（1）养殖场周边土壤中均检测出抗生素, TC的检出率最高, 达到75%；土壤中抗生素的含量平均值大小为：TC > SM2 > CTC > DOC > SD > CIP > OTC, TC是主要的污染物. 与我国其它地区养殖场周边相比, 本研究区域的土壤抗生素污染处于较低水平.
（2）不同土地利用类型土壤中抗生素的残留量以及组成不同. 各类型土地土壤中抗生素含量平均值大小为：玉米地 > 养殖场围栏外0.5 m处 > 山药地 > 牧草地 > 对照（林地）, 且不同土壤中OTC、TC、CTC、DOC、SD、SM2和CIP的占比不同, 土壤中抗生素种类和含量与养殖场距离远近没有明显的相关性.
（3）冗余分析结果显示, 全氮、全磷和纤维素酶对土壤样品中抗生素的含量影响较大. 土壤中抗生素的含量受到诸多环境因子（如pH、有机质、全氮、全磷和土壤酶）的共同影响.
（4）根据生态风险评价结果可知, OTC、CTC、DOC、CIP和TC属于低风险等级；SM2和SD为中高风险等级, 表明养殖场周边的土壤已经受到SM2和SD的威胁, 相关部门应当予以重视.
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