2024, Vol. 45
2. 重庆海关技术中心, 重庆 400020
唑（SFZ）和TC含量（P < 0.05）, 且对磺胺甲唑（SMX）、SMR和氧氟沙星（OFL）的正影响达到极显著水平（P < 0.01）；总氮（TN）对SMX（P < 0.01）和SMR含量有显著正影响（P < 0.05）；土壤有机质（SOM）显著正影响TC和恩诺沙星（ENR）含量（P < 0.05）；而环丙沙星（CIP）（P < 0.001）、磺胺吡啶（SPD）、诺氟沙星（NOR）和TYL含量（P < 0.05）与土壤pH呈显著负相关.秋季土壤中, TN显著负影响CIP含量（P < 0.05）；pH显著负影响磺胺嘧啶（SDZ）、TC和DXC含量（P < 0.05）；阳离子交换量（CEC）显著正影响TC和SFZ含量（P < 0.05）.冬季土壤中, TP显著正影响TYL含量；TN显著正影响SFZ含量（P < 0.05）, 且对磺胺间甲氧嘧啶（SMM）的正影响达到极显著水平（P < 0.001）；金霉素（CTC）（P < 0.01）、CIP（P < 0.01）、甲砜霉素（TAP）（P < 0.001）、氯霉素（CAP）（P < 0.001）、土霉素（OTC）（P < 0.001）和磺胺二甲嘧啶（SM2）（P < 0.05）均与土壤pH呈显著负相关；CEC显著负影响SDZ含量（P < 0.05）.王家沟农业小流域土壤主要受到SMX、SDZ、TC、DXC、红霉素、NOR、OFL、CIP和ENR的威胁, 它们的生态风险不容忽视.
, MU Yue1 , TANG Bo-bin2 , GUO Chun-hui1 , HUANG Wei-bin1 , YONG Qing1 , WANG Zheng1 , ZHANG Jin-zhong1
2. Technical Center, Chongqing Customs, Chongqing 400020, China
抗生素在治疗由病原菌引起的人、动物和植物疾病中发挥着重要作用, 还常被添加于饲料中预防动物疾病和促进动物生长[1, 2].据估计, 2020年全球抗生素消费量为22.5万t[3]；中国生产和消费抗生素量均位居全球首位, 抗生素消费量约占全球总消费量的45%[3, 4].进入人和动物体内的抗生素大多不能被代谢完全, 其中20%~80%的抗生素以母体化合物的形式随粪尿排出体外[5, 6].抗生素在环境中长期暴露会诱导细菌耐药性, 并产生抗性基因[7], 威胁生态环境安全和人体健康.世界卫生组织的报告指出, 全球每年约有70万人死于病原菌的抗生素耐药性[8].当前, 抗生素及其抗性基因污染成为全球性环境问题[9], 开展环境中抗生素污染及其生态风险研究十分必要.
近年来的研究发现, 粪肥施用和生活污水再利用是土壤中抗生素的重要来源[10], 由于土壤对抗生素的吸附作用, 导致土壤成为抗生素的重要储存库[11].据统计, 2021年全国畜禽粪污产量达到30.5亿t, 而粪肥回归农田是消纳畜禽粪污的有效途径, 但也成为农田土壤中抗生素的主要来源[6].有研究发现, 施用过粪肥的农田表土中抗生素的含量平均值比不施用粪肥的农田土壤高数十至百倍[12], 农田土壤中的抗生素可以通过降雨冲刷和农业排水等途径进入水体, 不仅影响水环境质量, 还可通过食物链进入人体, 并威胁人体健康[13].因此, 在典型区域开展土壤抗生素污染与风险评估研究, 对于防控抗生素污染和保护土壤生态环境至关重要.
目前, 有学者调查了岷江[14]、汾河[15]、梅江[16]、珠江[17]和黄河流域[18]等沿岸土壤的抗生素污染状况, 发现四环素类、磺胺类、喹诺酮类和大环类酯类等抗生素的检出频率较高, 其含量与土地利用类型、土壤理化性质、地理位置和季节变化密切相关[14 ~ 18]；季节变化会引起土壤理化性质改变, 进而影响土壤中抗生素的存在, 土地利用方式会影响土壤中抗生素的空间分布[12, 16].三峡库区由一系列小流域构成, 流域地势起伏, 坡耕地面积占流域总耕地面积的74.8%, 且大多为人工干预强度大的典型农业生态系统[19]；流域内人口密度大, 农耕活动频繁, 显现出较为严重的农业面源污染态势[20].近年来, 一些学者开始关注三峡库区的抗生素污染问题, 调查了长江干流和主要支流表水、饮用水源水、底泥和沿岸土壤中的抗生素含量与分布特征[21 ~ 25], 评估了抗生素污染的生态风险, 而对库区广泛分布的农业流域中抗生素的存在与分布尚不清楚.为此, 本文以三峡库区典型农业小流域——王家沟小流域为研究区域, 调查土壤中抗生素的时空分布特征, 分析抗生素含量与土壤理化因子的相关关系, 评估土壤中抗生素的潜在生态风险, 以期为农业流域抗生素污染防控和保护长江水环境质量提供科学依据.
1 研究区域概况王家沟农业小流域（29°53′27″~29°54′37″ N, 107°29′43″~107°31′01″ E）位于重庆市涪陵区珍溪镇渠溪村, 地处三峡库区腹心地带, 属于长江一级支流, 流域位置如图 1所示.该流域属于亚热带季风气候, 年均气温为22.1℃, 多年平均降雨量为1 011 mm, 雨季主要集中在4~10月, 降雨量约占全年的85%.该流域为三峡库区典型的以山地、丘陵夹沟谷的地形地貌, 以低山丘陵为主, 海拔高度为186~324 m；东南部坡面相对平缓, 西北和东北部略显陡峭, 沟谷大致呈“W”形向出口汇集, 并具有唯一出水口.王家沟农业小流域的植被覆盖、土地利用和管理措施在库区具有代表性, 流域内无规模化畜禽养殖场, 部分农户居家养殖, 农田径流通过自然沟渠进入长江[26].该流域为具有多土地利用格局的典型农业生态系统, 土壤类型以紫色土和水稻土为主, 土地总面积为257.91 hm2, 农用地占86.27%；水田主要分布在流域中部, 位于丘陵下部与沟谷, 旱坡地分布在山地、丘陵的中上部.该流域主要种植玉米、水稻和榨菜, 旱地春夏季种植玉米, 秋冬季种植榨菜；水田春夏季种植水稻, 秋冬季种植榨菜[27].
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图 1 研究区域和土壤采样点位示意 Fig. 1 Study area and soil sampling sites |
21种抗生素标准物质, 包括磺胺类（SAs）：磺胺嘧啶（SDZ）、磺胺甲嘧啶（SMR）、磺胺二甲嘧啶（SM2）、磺胺间甲氧嘧啶（SMM）、磺胺甲
根据流域地形特征、土地利用方式和种植结构, 设置26个采样点（图 1）, 分别于2022年4月6日（春季）、7月5日（夏季）、10月8日（秋季）和12月30日（冬季）采集代表性土壤样品.采用“S”形5点采样法, 将表土样品（0~20 cm）混合均匀, 去除石块、植物根系等杂物, 密封保存, 立即放入带冰袋的保温箱内运回实验室.将土壤样品分为两份, 一份放入冷冻干燥机在真空干燥48 h, 研磨后过60目筛, 置于-20℃冰箱中保存, 用于抗生素含量测定；另一份经自然风干和研磨后, 按文献方法[28]测定土壤pH、阳离子交换量（CEC）、有机质（SOM）、总氮（TN）和总磷（TP）含量.
2.3 土壤中抗生素的测定 2.3.1 样品前处理准确称取5.000 g土壤样品于100 mL圆底离心管中, 加入50 μL混合内标液（5种内标物的浓度均为1 μg∙mL-1）, 混匀后于4℃避光过夜；加入10 mL Na2EDTA-Mcllvaine缓冲液和10 mL乙腈, 涡旋振荡1 min, 超声15 min, 以转速5 000 r∙min-1离心分离10 min, 收集上清液；再分别用10 mL上述缓冲液和10 mL乙腈、5 mL缓冲液和5 mL乙腈提取两次, 合并上清液；用平行浓缩仪浓缩, 浓缩液过0.45 μm滤膜, 再用超纯水稀释至200 mL, 用甲酸调节pH为4左右, 以5 mL∙min-1的流速通过预先活化的HLB小柱（500 mg, 6 mL, 美国Waters公司）, 用10 mL超纯水清洗, 真空抽滤1 h, 抽干后用10 mL甲醇洗脱小柱, 将洗脱液在40℃下氮吹至近干, 再用1 mL 50%甲醇溶液（含0.1%甲酸）复溶, 过0.22 μm滤膜于2 mL棕色进样瓶中, -20℃保存待测.
2.3.2 测定条件采用Triple QUADTM 5500超高效液相色谱-串联质谱仪（美国AB Sciex公司）测定抗生素, 电喷雾电离源（ESI）, 多反应监测模式（MRM）检测.色谱柱：Kinetex C18柱（100 mm × 2.1 mm, 2.6 μm, 美国Phenomenex公司）, 柱温40℃；流动相：A相为乙腈, B相为2 mmol∙L-1乙酸铵溶液（含0.1%甲酸）, 流速为0.3 mL∙min-1.进样体积为5 μL.采用负离子模式测定CAPs, 梯度洗脱程序为：0→2.5 min, 90% B→10% B；2.5→4 min, 10% B；4→4.1 min, 10% B→90% B；4.1→5 min, 90% B.其余抗生素均用正离子模式测定, 梯度洗脱程序为：0→2.5 min, 90% B→60% B；2.5→3.9 min, 60% B→5% B；3.9→5 min, 5% B；5→5.5 min, 5% B→90% B；5.5→7 min, 90% B.
2.4 生态风险评价采用风险商值法评价土壤中抗生素的生态风险.风险商值（RQ）的计算公式如下[29 ~ 31]：
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(1) |
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式中, MEC为土壤中抗生素的实测含量（μg∙kg-1）；PNECsoil（μg∙kg-1）和PNECwater（μg∙L-1）分别为土壤和水中抗生素的预测无效应浓度；Kd为抗生素在土壤-水间的分配系数（L∙kg-1）, 其值从已有研究中获取；EC50为抗生素对环境生物的毒性值（mg∙L-1）, 主要来自美国生态毒理数据库ECOTOX；AF为评估因子, 常见的评估因子值为1 000、100、50和10[32].
为最大化抗生素的生态风险, 选用最敏感物种, 表 1为21种抗生素的生态风险参数.由于未检索到TAP的Kd值, 本研究不考虑其生态风险.根据RQ值的大小, 可以将土壤中抗生素的生态风险分为3个等级：当RQ < 0.1时, 为低风险；当0.1≤RQ < 1时, 为中等风险；当RQ≥1时, 为高风险[33].
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表 1 21种抗生素的生态风险参数 Table 1 Ecological risk parameters of 21 antibiotics |
2.5 分析质量控制
采用内标法进行定量分析.对于浓度为0.5、1.0、5.0、10.0、20.0、50.0、100和200 μg∙L-1的21种抗生素混合标准溶液, 标准曲线的决定系数（R2）均大于0.995.每个样品做3次平行, 测定每10个样品插入1个空白样和标准品样.分别用3倍、10倍信噪比确定抗生素的检出限和定量限, 它们分别为0.002~1.455和0.006~4.802 μg∙kg-1；用空白加标和平行样品加标测定加标回收率, 获得的加标回收率为70.0%~149%.
2.6 数据处理与分析使用ArcGIS 10.8软件绘制采样点位图, 用Microsoft Excel软件处理数据, 用IBM SPSS Statistics 25.0进行统计分析, 用Origin 2021软件绘图.
3 结果与讨论 3.1 土壤中抗生素含量和组成特征研究区土壤中抗生素的含量水平和检出率见表 2.可以看出, TYL除在春季检出（检出率为3.85%）外, 其它季节均未检出；其余20种抗生素在4个季节的检出率为4.69%~100%, 其中TCs、FQs和CAPs的检出率均达到100%, 表明研究区域土壤中存在多种抗生素. 21种抗生素的检出范围为ND~219.5 μg∙kg-1, 总量为14.35~504.1 μg∙kg-1, 含量平均值为149.7 μg∙kg-1, 5类抗生素的含量平均值依次为：TCs（77.95 μg∙kg-1） > FQs（34.96 μg∙kg-1） > CAPs（28.14 μg∙kg-1） > SAs（7.15 μg∙kg-1） > MLs（1.48 μg∙kg-1）.该区域土壤中抗生素总量高于长三角农田土壤（0.05~395.55 μg∙kg-1）[46]和贵阳菜地土壤（0.71~56.6 μg∙kg-1）[47].从季节上看, 春季土壤中抗生素含量最高的为CAPs, 平均值为72.6 μg∙kg-1, 其中TAP含量平均值达到64.19 μg∙kg-1；夏季土壤中TAP含量也较高（26.52 μg∙kg-1）. 这与该地区的人畜用药有关, TAP是人畜共用药物, 主要用于治疗呼吸疾病和肠道感染, 而重庆春季气温变化剧烈、夏季高温导致肠道疾病高发, 使TAP用量较高.研究区春夏季种植玉米和水稻, 畜禽粪肥施用量较大, 加之春季气温低、湿度大, TAP的降解速率低, 导致土壤中TAP的残留量较高[48].夏、秋和冬季土壤中均以TCs含量平均值最高, 分别为44.93、128.66和82.97 μg∙kg-1, 其中秋季和冬季土壤中TC含量平均值分别为74.73 μg∙kg-1和56.59 μg∙kg-1.TCs通常被用做兽药, 以预防和治疗呼吸道感染和流感, 在呼吸道疾病高发的冬季和气温变化剧烈的9月, 动物易感染以上疾病[49], 使TC用量增加.该地区秋冬季种植榨菜, TCs通过畜禽粪肥施用和污水灌溉进入土壤.TCs的Kd值较高, 进入土壤后更容易被土壤胶体吸附[50].FQs也常用于畜禽养殖, 在春、夏、秋和冬季土壤中的含量平均值分别为11.96、18.87、39.89和69.11 μg∙kg-1；SAs和MLs含量较低, 可能与它们在土壤中的吸附能力较弱有关[51].总体来说, 王家沟小流域土壤中抗生素含量较高, 以TCs、FQs和CAPs为主.
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表 2 土壤样品中抗生素的含量水平和检出率1） Table 2 Content levels and detection rates of antibiotics in soil samples |
3.2 土壤中抗生素的时空分布特征
图 2表示土壤中抗生素含量的季节变化.可以看出, 秋季和冬季土壤中抗生素总量显著高于夏季（P < 0.05）, 春季土壤中抗生素总量与其它3个季节间无显著差异, 总体上抗生素总量随季节呈现先降低后升高的变化趋势[图 2（a）], 这与浙东樟溪河流域土壤中抗生素的季节变化结果一致[29].其原因可能是研究区秋季和冬季种植榨菜, 频繁和大量施用粪肥造成土壤中抗生素含量增加；秋季和冬季土壤温度和微生物活性较低, 可增强土壤对抗生素的吸附作用[52].另一方面, 研究区春季和夏季降水量较高, 抗生素可随地表径流和下渗迁移, 导致表层土壤中抗生素含量降低[53].秋季土壤中TCs和FQs含量显著高于春季和夏季[图 2（b）], 是由于它们的Kd值较高, 可通过离子交换、键桥和氢键等作用被土壤吸附[11].秋季和冬季土壤中CAPs含量显著低于春季, 可能与其以“吸收-代谢”的形式在土壤-水-生物间迁移转化有关[54].冬季SAs含量显著高于其它季节, 冬季气温低、水量小和光照强度弱, 抗生素的降解速率较低[55], 还可能与SAs分子只含有苯胺基和酰胺基离子型官能团, 土壤对它们的吸附能力较弱有关[11].
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不同小写字母表示抗生素含量的季节间差异显著（P < 0.05） 图 2 土壤中抗生素含量的季节变化 Fig. 2 Seasonal variations in antibiotic contents in soils |
土壤中抗生素含量的空间分布见图 3.可以看出, 春季和夏季均以菜地土壤（S10）中的抗生素总量最高, 分别为504.1 μg∙kg-1和303.5 μg∙kg-1, 且CAPs和TCs的占比较大.这可能与频繁施用粪肥和粪水灌溉有关, CAPs和TCs因价格低廉, 在畜禽养殖业中使用量最大, 且TCs常在农田土壤中检出[12].春季和夏季土壤中TAP含量较高, 其作为人畜共用药物, 可通过粪水灌溉进入土壤[56].秋季和冬季分别以旱地（S23）和居民点（S19）土壤中抗生素总量最高, 分别为349.5 μg∙kg-1和350.5 μg∙kg-1；除TCs外, FQs占比较大, FQs具有广谱抗菌和毒副作用小等特点, 常被用做人药和兽药, 进入农田土壤后容易被土壤吸附而固定[15].总体上土壤中抗生素总量呈现“西低东高”的分布特征, 其中CAPs、FQs和TCs含量呈“西部低, 南北高”的分布态势, 最大值分别出现在菜地土壤（S10, 647.82 μg∙kg-1）、旱地（S24, 303.52 μg∙kg-1）和居民点（S18, 576.66 μg∙kg-1）；MLs含量呈“东部低, 中部高”的分布特征, 最大值出现在居民点（S19, 18.75 μg∙kg-1）；SAs含量呈“东部低, 南北高”的分布特征, 最大值出现在旱地（S6, 89.24 μg∙kg-1）.总体来说, 抗生素含量较高的点位主要分布在菜地（S10）、旱地（S20、S23、S24）和居民点（S18、S19）.
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图 3 土壤中抗生素的空间分布特征 Fig. 3 Spatial distribution of antibiotics in soils |
为进一步分析王家沟抗生素的可能来源, 在当年10月和12月采集了多个农户的畜禽粪便、沼渣和粪肥样品, 分析了抗生素含量, 获得的结果见表 3.总体来看, 畜禽粪便中抗生素含量顺序为：TCs > FQs > CAPs > SAs > MLs, 与秋季和冬季土壤中的抗生素含量规律一致[图 3（c）和3（d）].不同畜禽粪便中抗生素含量存在差异, 以猪粪中抗生素含量最高, 鸡粪次之, 鸭粪最低.猪粪和鸡粪中TCs含量较高, 分别达到2 343 μg∙kg-1和1 108 μg∙kg-1, 应当与频繁使用抗生素预防动物疾病和促进其生长有关.沼渣中MLs、TCs和FQs含量高, 分别为4 361、1 597和726 μg∙kg-1, 而10月旱地（S6）、林地（S3）和撂荒地（S4）土壤中TCs和FQs含量较高, 林地（S3）土壤中MLs含量较高[图 3（c）], 说明以上点位土壤中的抗生素可能来自沼渣施用.粪肥中TCs、FQs、CAPs和SAs含量分别为802、25.1、12.5和10.7 μg∙kg-1, 这是因为畜禽粪便经过一段时间的堆沤腐熟后得到粪肥, 相应抗生素含量均大幅下降, 其中TCs含量显著高于江苏省大型商业堆肥公司的腐熟猪粪肥, 但FQs和SAs含量均显著低于商业腐熟猪粪肥[57]. 12月水田（S12、S15）和旱地（S14、S16、S23）土壤中TCs和FQs含量较高, 且旱地（S23）土壤中SAs含量较高[图 3（d）], 以上点位土壤中的抗生素可能与施用该粪肥有关.12月旱地（S24、S26）和水田（S25）土壤中TCs和FQs含量较高[图 3（d）], 应当与附近农户养殖排放和粪肥施用有关.畜禽粪肥是土壤中抗生素的主要来源[6], 本文3.1节结果表明该流域土壤中的主要抗生素为TCs和FQs, 可以推测以上抗生素主要来自当地粪肥施用.因此, 需要加强小流域内畜禽养殖管理, 如控制养殖规模、减少抗生素使用、避免露天堆放畜禽粪便和冲圈废水进入农田等, 从而减少抗生素向农地土壤中迁移与积累.
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表 3 流域内畜禽粪便和粪肥中的抗生素含量/μg∙kg-1 Table 3 Antibiotic contents in livestock manure and manure fertilizer in the watershed/μg∙kg-1 |
3.4 抗生素含量与土壤理化因子的相关性
为识别各季节影响抗生素含量的关键因子, 采用Pearson相关分析, 探讨各季节抗生素含量与土壤理化因子的相关性, P < 0.05即达到显著水平, 获得图 4所示的结果.春季土壤中, pH是影响抗生素含量的关键因子[图 4（a）], TYL（r = -0.51, P < 0.01）、TC（r = -0.50, P < 0.01）、DXC和SMR含量均与土壤pH呈显著负相关.夏季土壤中, TP、TN、SOM和pH是影响抗生素含量的重要因子[图 4（b）], 其中TP显著正影响SFZ、TC、SMX、SMR和OFL含量, 且对SMX（r = 0.56）、SMR（r = 0.55）和OFL（r = 0.54）的影响达到极显著水平（P < 0.01）；TN对SMX（r = 0.52, P < 0.01）和SMR含量有显著正影响（P < 0.05）；SOM显著正影响TC和ENR含量；而CIP（r = -0.64, P < 0.001）、SPD、NOR和TYL含量与土壤pH呈显著负相关.秋季土壤中, TN、pH和CEC是影响抗生素含量的重要因子[图 4（c）], 其中TN显著负影响CIP含量, pH显著负影响SDZ、TC和DXC含量, CEC显著正影响TC和SFZ含量.冬季土壤中, TP、TN、pH和CEC是影响抗生素含量的重要因子[图 4（d）], 其中TP显著正影响TYL含量；TN显著正影响SFZ含量, 且对SMM的正影响达到极显著水平（r = 0.64, P < 0.001）；CTC（r = -0.57, P < 0.01）、CIP（r = -0.60, P < 0.01）、TAP（r =-0.68, P < 0.001）、CAP（r = -0.68, P < 0.001）、OTC（r = -0.66, P < 0.001）和SM2含量均与土壤pH呈显著负相关；CEC显著负影响SDZ含量.总体来看, 土壤pH是影响抗生素含量的最重要的因子, 抗生素一般为极性化合物, 含不同的离子官能团, 随着酸碱条件的改变, 抗生素以阳离子、中性离子或阴离子等形式存在[48], 进而影响抗生素在土壤中的吸附行为.若土壤所带电荷与抗生素的电性相同时, 会抑制抗生素的吸附；反之, 土壤所带电荷与抗生素的电性不同特别是相反时, 会促进抗生素的吸附[58].土壤TN和TP含量与施肥种类和施肥量有关[43], 在土壤中施用含抗生素的有机肥, 使SMX、SMM、SMR和OFL等抗生素含量与土壤TN和TP呈显著正相关.SOM和CEC也是影响土壤中抗生素含量的重要因子.SOM表面存在大量官能团, 可通过离子交换和氧化还原特性与抗生素发生交互作用, 与抗生素含量呈现出正相关关系[59], 本研究夏季土壤中TC和ENR含量与SOM呈显著正相关.CEC高的土壤可提供更多的结合位点, 有利于土壤吸附抗生素[60].此外, 与抗生素共存的阳离子也可以抑制其在土壤中的吸附[58], 使得本研究中SDZ含量与CEC呈显著的负相关关系.
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（a）春季, （b）夏季, （c）秋季, （d）冬季；椭圆颜色深浅指示r值的大小；正、反斜椭圆分别表示正、负相关；*表示P < 0.05, **表示P < 0.01, ***表示P < 0.001 图 4 抗生素含量与土壤理化因子的Pearson相关关系 Fig. 4 Pearson correlations between antibiotic contents and soil physicochemical factors |
土壤中抗生素的生态风险评价结果见图 5.可以看出, 在4个季节均有抗生素高风险点, 春季和夏季土壤SMX的高风险点位均达到100.0%.春季土壤中, SDZ的高、中风险点位占比分别为34.6%和65.4%；DXC、CIP和NOR分别在居民点（S19）、水田（S25）和旱地（S20）为高风险, 中风险占比分别为96.2%、50%和46.2%；TC、OTC、OFL和FF的中风险占比分别为11.5%、15.4%、23.1%和19.2%, 其余抗生素均为低风险[图 5（a）].夏季土壤中, SDZ、NOR分别在水田（S25）和旱地（S21）为高风险, 中风险比例分别为96.2%和34.6%；OFL和CIP的高风险点位占比均为7.7%, 中风险点位占比分别为42.3%和38.5%；TC、OTC、DXC、FF和ENR无高风险点位, 中风险点位占比分别为7.7%、15.4%、96.2%、7.7%和34.6%, 其它抗生素则为低风险[图 5（b）].对于秋季和冬季土壤, SMX、SDZ、TC、DXC和CIP的中高风险点位均为100%, 其中秋季土壤的高风险点位占比分别为65.4%、100%、38.5%、73.1%和38.5%[图 5（c）], 冬季土壤的高风险点位占比分别为80.8%、100%、11.5%、30.8%和69.2%[图 5（d）].秋季土壤中, ERM在林地（S3）和水田（S12）表现为高风险, OFL、NOR、ENR、FF和SM2无高风险点位, 中风险点位占比分别为100%、84.6%、34.6%、3.8%和3.8%[图 5（c）].冬季土壤中, OFL、NOR和ERM的高风险点位占比均为19.2%, 中风险点位占比分别为73.1%、76.9%和73.1%；ENR和ROM无高风险点位, 其中ENR的中风险点位占比为76.9%, ROM在居民点（S19）表现为中风险[图 5（d）].张小红等[31]也发现, TC和DXC在银川市农田土壤中具有较高风险.结合表 1的数据, 导致SMX和SDZ产生高风险的原因可能是它们具有较低的毒性阈值, 说明抗生素即使在较低浓度也能产生较高的风险.秋季和冬季FQs表现为高风险的原因应当与其在土壤中的含量相对较高有关[图 3（c）和3（d）]. 2022年全年调查中, SPD、SFZ、SMR、CTC、TYL和CAP的RQ值均 < 0.1, 无明显生态风险；各季节RQ的平均值范围为0.74~1.53, 以春季RQ的平均值最大和风险最高, 秋季和冬季RQ的平均值分别为1.42和1.28.因此, 王家沟农业小流域土壤主要受到SMX、SDZ、TC、DXC、ERM、NOR、OFL、CIP和ENR的威胁, 其生态风险不容忽视.抗生素的风险水平与其含量直接相关, 为降低王家沟农业小流域土壤中抗生素的生态风险, 应严格控制居民和畜禽养殖中抗生素的使用量、提高养殖卫生条件和管理水平、改进畜禽粪肥施用方式, 以减少农业土壤中的抗生素残留.
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（a）春季, （b）夏季, （c）秋季, （d）冬季；蓝色、绿色和红色分别表示低、中和高风险 图 5 土壤中抗生素的生态风险 Fig. 5 Ecological risk of antibiotics in soils |
（1）王家沟农业小流域土壤中21种抗生素的检出率为ND~100%, 总量范围为14.35~504.1 μg∙kg-1, 含量平均值为149.7 μg∙kg-1, 以TCs、FQs和CAPs为主.
（2）秋季和冬季土壤中抗生素含量显著高于夏季；秋季土壤中TCs、FQs和MLs含量显著高于春季和夏季, 秋季和冬季土壤中CAPs含量显著低于春季, 冬季土壤中SAs含量显著高于其它季节.抗生素含量较高点位主要集中在菜地、居民点和旱地土壤.
（3）土壤理化因子是影响土壤中抗生素含量的重要因子, 在不同季节的显著影响存在差异.
（4）王家沟小流域土壤主要受到SMX、SDZ、TC、DXC、ERM、NOR、OFL、CIP和ENR的威胁, 它们的生态风险不容忽视.
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