2019, Vol. 40
2. 华南师范大学环境理论化学教育部重点实验室, 环境研究院, 广州 510631;
3. 中国科学院大学, 北京 100049;
4. 暨南大学生态学系, 水生生物研究中心, 广州 510632
2. Environmental Research Institute, Ministry of Education Key Laboratory of Environmental Theoretical Chemistry, South China Normal University, Guangzhou 510631, China;
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
4. Research Center of Hydrobiology, Department of Ecology, Jinan University, Guangzhou 510632, China
全氟化合物(perfluoroalkyl substance, PFASs)是一类人工合成的有机物, 广泛应用于工业和商业活动中, 例如：含氟聚合物、纺织涂层、水成膜泡沫灭火剂、表面活性剂和食品包装材料等[1].由于PFASs的广泛使用及排放, 导致其在地表水[2]和水生生物体中被广泛检出[3].全氟辛酸(perfluorooctanoic acid, PFOA)和全氟辛烷磺酸(perfluorooctane sulfonic acid, PFOS)是PFASs类化合物中最具代表性的两种物质[4], 由于他们在环境中的高检出率[5], 环境持久性[6], 高生物积累性及潜在危害性[7], 引起了人们的广泛关注.为降低其环境危害和健康风险, 急需一种有效地去除废水中PFASs的修复技术.
植物修复是一种成本低廉、有效和环境友好的技术, 已广泛应用于去除各种各样的持久性微量有机污染物[8, 9].植物去除水体中污染物的途径主要包括：非生物去除(如挥发、光解和化学降解)、生物降解、根系直接去除和根系分泌物促进的生物降解[9].由于PFASs具有持久性, 难于生物降解、光解和化学降解的特性, 植物根系直接去除(包括植物根系吸收和传输)对水环境中PFASs的去除贡献最大[10, 11].相比于陆生植物, 湿地植物因其独特的生理特征(例如：根组织中通气组织发达, 根系泌氧等)在污水修复中具有更广泛的应用前景[12].大量研究表明, 较高的污染物浓度会影响植物的正常生长, 因此考察不同污染物浓度下植物去除污染物的效果和耐受污染物的能力至关重要.此外, 本课题组前期探究了8种常见的湿地植物(美人蕉、再力花、风车草、芦苇、芦竹、梭鱼草、纸莎草、泽泻)对PFASs的富集特性(未发表), 发现泽泻对PFASs的富集效果最好.因此本研究以泽泻(Alisma orientale)为例, 利用水培实验, 探究不同PFASs浓度下, 泽泻吸收、传输和积累PFASs的特性及其耐受性变化.
1 材料与方法 1.1 植物暴露实验本实验用湿地植物泽泻购自佛山某花圃场, 挑选高度均为10 cm左右的泽泻幼苗带回实验室培养.买回的泽泻幼苗先用自来水冲洗干净根系表面的泥土, 然后放到1/2强度的Hoagland营养液的水培箱内进行培养, 将水培箱放在温室内培养并用曝气泵向水培箱内不断充氧.培养2~3周待植物长出完整的新根后, 将植物幼苗转移到分别含0、5、10、50、100、200、500和1 000 μg ·L-1的PFASs(含相同浓度的PFOA和PFOS)目标物的营养液中进行暴露实验, 每个浓度设置3个平行.实验体系在1 L的PP塑料烧杯中进行, 暴露液体积为1 L, 将4株植物放在用海绵固定的4个定植篮内, 然后将定植蓝放到带孔的塑料板中, 塑料板盖在塑料烧杯上, 并确保只有植物根部能接触到暴露液.每周更换一次培养液, 培养3周后收获植物.记录实验过程中的水分蒸发量, 并用去离子水加以补充.
1.2 样品采集将收获的植物样用去离子水冲洗干净, 用滤纸吸干表面水分, 分成根、茎和叶三部分并称量其鲜重, 然后用冷冻干燥机(Biocool FD- 2A, 北京)冻干并称重, 冻干的植物用液氮研磨均匀, 过60目筛.植物中PFOA和PFOS的提取参考Ullah等[13]的方法.步骤如下：称取0.1 g植物样放入50 mL的聚丙烯(PP)离心管中, 加入5 ng内标.加入0.4 mol ·L-1 NaOH溶液5 mL, 涡旋1 min；然后加入0.25 mol ·L-1的Na2CO3/NaHCO3 (pH=10)缓冲液4 mL和0.5 mol ·L-1的四丁基硫酸氢铵溶液2 mL, 涡旋1 min, 室温下超声5 min.加入5 mL叔丁基甲醚, 涡旋1 min, 室温下超声15 min, 再于10 000 r ·min-1下离心10 min, 并转移上清液至15 mL PP离心管中.重复该提取过程2次, 合并3次提取的上清液并氮吹至近干, 并用0.5 mL甲醇复溶, 过0.22 μm尼龙有机相滤膜至1 mL PP进样小瓶中, 于-18℃冰箱保存待测.
1.3 样品分析采用安捷伦1200液相系统串联6460三重四极杆质谱仪测定样品中PFOA和PFOS, 仪器参数参考课题组之前的研究[4].方法的回收率, 检出限和定量限见表 1.
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表 1 PFOA和PFOS在植物根、茎和叶中的回收率、检测限和定量限 Table 1 Recoveries, limits of detection, and limits of quantitation of PFOA and PFOS in different parts of plants by HPLC-MS/MS |
植物根和茎中的脂质含量参考Zhu等[14]的方法测定.植物根系电导率参考Wang等[15]的方法测定, 步骤如下：取新鲜根样(距根尖1.5~2 cm往上的部分), 用去离子水冲洗干净表面污染物, 切成1 cm长小段, 放入含10 mL去离子水的离心管中, 放入真空箱室温下静置3 h, 用电导率仪(Thermo fisher Scientific, 美国)测定溶液中电导率并记录为EC1, 然后将离心管放入100℃水浴锅内加热15 min, 冷却至室温后再次测定溶液中电导率并记录为EC2, 植物根系电导率为EL=(EC1/EC2)×100%, 并以百分比表示.参考Gr Dcˇ man等[16]的方法测定叶片中叶绿素含量.植物根、茎和叶中K、Ca、Mg、Fe、Mn、Zn和Cu的含量测定参考Grǒman等[16]的方法, 步骤如下：准确称取0.1 g植物根、茎和叶干样, 用65%的HNO3进行微波消解, 同步进行空白样的消解, 消解液定容至10 mL, 用原子吸收光谱仪(AA- 6800 model, Shimadzu)测定Fe、Mn、Zn和Cu含量(以干重计), 检测限分别为0.3、0.1、0.5、0.5 mg ·kg-1；用离子色谱仪(Aquion, Thermo scientific)测定K、Ca和Mg含量(以干重计), 检测限分别为0.1、0.1、0.1 mg ·kg-1.
1.4 RCF、TSCF和SCF的计算方法根系富集系数(root concentration factor, RCF)用来描述植物根系对污染物的积累能力, 蒸腾流富集系数(transpiration stream concentration factor, TSCF)用来评估污染物从外部溶液转移至蒸腾流的能力, 茎富集系数(stem concentration factor, SCF)用来表示污染物在植物茎内的积累能力[17], 具体公式如下：
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式中, Croot、Cstem和Cleaf表示污染物在植物根、茎和叶中的含量(μg ·d-1, 以鲜重计), Cw表示根系外部溶液中污染物浓度(μg ·mL-1), Caerial表示地上部分污染物含量(μg ·g-1, 以鲜重计), Vt表示整个实验过程中的蒸发水量总量(mL), Mstem和Mleaf表示植物茎和叶的重量(g, 以鲜重计).
2 结果和讨论 2.1 PFASs对植物生长的影响在整个实验周期内, 不同浓度组的泽泻生长状况均良好, 根系发达, 叶片正常, 表明PFOA和PFOS联合暴露(PFOA和PFOS的浓度均≤1 mg ·L-1)对泽泻生长无影响, 这与之前Wen等对玉米幼苗的研究结果一致[18].不同PFASs暴露组植物根、茎和叶中K、Mg、Fe、Mn和Zn含量、根中Ca含量和叶中Cu含量均没有显著差异.植物根系电导率、根和茎中Cu含量、茎和叶中Ca含量随溶液中PFASs浓度的变化如图 1所示.泽泻根系电导率却随着PFASs浓度的升高而降低, 与Qu等[19]对小麦的研究结果相反, 表明在本实验浓度下根细胞膜的通透性并未受到影响, 根系电导率的降低可能是由于根系外排的离子与吸附在根系自由空间内的PFASs相结合[20], 导致根系电解质溶液中离子浓度降低.与空白组相比, 添加有PFASs的实验组根和茎中Cu浓度显著降低, 茎和叶中Ca含量随着PFASs浓度的增加而不断降低, 这可能是由于Cu2+和Ca2+与PFASs中的羧酸、磺酸等活性基团通过键桥作用结合形成了复合物[21], 导致Cu的根系吸收和Ca的传输受影响.虽然根系电导率、根和茎中Cu含量、茎和叶中Ca含量均有降低, 但植物生长状况良好, 这可能是因为降低的程度较小, 未对植物正常生长产生影响.
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图 1 不同PFASs浓度下泽泻的根系电导率、根茎中Cu含量和茎叶中Ca含量 Fig. 1 Electrolytic leakage of root, Cu concentration in roots and stems, and Ca concentration in stems and leaves of Alisma orientale treated with different PFASs levels |
不同PFASs浓度下泽泻对PFOA和PFOS的去除量和去除率见表 2.泽泻对PFOA的去除量为0.87~61.47 μg, 占总添加量的2.9%~12.3%；对PFOS的去除量为0.88~116.50 μg, 占总添加量的5.0%~20.1%.随着PFASs暴露浓度的增加, PFOA和PFOS的去除总量也不断增加, 但PFOA和PFOS的去除率却不断降低, 表明植物去除PFASs的效果与污染物浓度有关, 在一定浓度范围内(5~10 μg ·L-1), 去除效果较好.不同PFASs浓度下PFOA和PFOS在泽泻根、茎、叶各部位的质量分配如图 2所示.对于PFOA, 植物地上部分积累占主导；而对PFOS, 根系积累占主导, 这与Felizeter等[17]对生菜的研究结果一致, 这种差异是由PFASs的碳氟链长度和官能团类型决定[22].本研究结果也说明, 收割植物地上部分能有效地去除PFOA, 清除植物根部能有效地去除PFOS.
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表 2 不同PFASs浓度下泽泻对PFOA和PFOS的去除量和去除率1) Table 2 Removal mass and removal percentage of PFOA and PFOS by Alisma orientale treated with different PFASs levels |
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图 2 不同PFASs浓度下PFOA和PFOS在泽泻中的质量分配 Fig. 2 Mass distribution of PFOA and PFOS in different parts of Alisma orientale treated with different PFASs levels |
不同PFASs浓度下泽泻根、茎和叶中PFASs含量如图 3所示. PFOA和PFOS在植物根、茎和叶中浓度呈现根>茎>叶的趋势, 表明根系吸收是PFASs最主要的运输途径.泽泻根、茎和叶中PFASs的浓度随着外部溶液中污染物浓度的增加呈线性增加, 这与Blaine等[22]在生菜和草莓果实中发现的线性浓度效应一致, 表明泽泻主要通过被动扩散的方式吸收PFOA和PFOS.为了更好地对数据进行分析, 分别用Langmuir吸附等温式和米氏方程(Michaelis-menten equation)对根系中PFOA和PFOS浓度进行拟合. Langmuir吸附等温式和米氏方程的公式如下：
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图 3 不同PFASs浓度下泽泻根、茎和叶中PFASs含量 Fig. 3 PFASs concentrations in roots, stems, and leaves of Alisma orientale treated with different PFASs levels |
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式中, V表示吸收速率[mg ·(kg ·d)-1, 以干重计], C表示外部溶液中PFOA和PFOS的浓度(mg ·L-1). KL值表示Langmuir吸附等温常数(L ·mg-1), 与吸附强度呈正比；Langmuir吸附等温式中Vmax表示均相吸附剂表层吸附层的最大吸附速率[mg ·(kg ·d)-1, 以干重计][23].在米氏方程中, Km为米氏常数(mg ·L-1), 为1/2最大吸收速率时的基质浓度；通常认为Km值越低, 底物与载体的亲和性越强[24]；Vmax表示所有可利用吸附位点均被利用时的最大吸附速率[mg ·(kg ·d)-1, 以干重计], Vmax越高, 可与底物结合的载体数量越多[25].
根系中PFOA和PFOS浓度的Langmuir吸附等温式和米氏方程拟合结果如表 3所示.结果显示, 两个方程均能较好地拟合其变化规律, PFOA和PFOS的KL值和Km值接近, 表明根中PFASs的积累是PFASs与根系固体物质相结合的结果, 且PFOS与PFOA的结合强度相同. PFOS的Vmax值远大于PFOA, 表明PFOS的结合速率比PFOA大, 且与PFOS结合的固体物质量高于PFOA.
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表 3 泽泻根中PFOA和PFOS含量的Langmuir吸附等温式和米氏方程方程拟合参数1) Table 3 Estimates of Langmuir adsorption isotherm parameter KL and Michaelis-Menten equation parameters Km of PFOS and PFOA uptaken by Alisma orientale |
2.4 泽泻对PFASs的吸收和传输
采用RCF、TSCF和SCF值能更好地表示PFASs在植物体内的吸收和传输特征, 结果如表 4所示.随着暴露浓度的增加, RCF、TSCF和SCF不断降低, 表明PFASs在泽泻体内的吸收和传输能力受外部溶液中污染物含量的影响较大. PFOS的RCF值大于PFOA, 但其TSCF值和SCF值均小于PFOA, 与Felizeter等[17]对生菜、黄瓜和番茄的研究结果一致, 说明RCF、TSCF和SCF值主要与PFOA和PFOS本身的分子结构有关[22].
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表 4 泽泻中PFOA和PFOS的RCF、TSCF、SCF及限制分配准平衡分配系数αpt值1) Table 4 RCF, TSCF, SCF, and the quasi-equilibrium factor αpt of Alisma orientale treated with different PFASs levels |
Chiou等[26]提出了限制分配模型, 用αpt值来描述污染物在外部溶液和根系组织间的分配平衡状态, 公式如下：
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(7) |
式中, Cpt表示植物根或茎中污染物浓度(mg ·kg-1, 以鲜重计), Cw表示水培液或茎木质部汁液中目标物的浓度(mg ·L-1), fpw表示植物组织中的水分比重, fch表示植物组织中除了水分和脂质外的有机质的比重, flip表示植物组织中脂质的比重, Kch表示碳水化合物-水分配系数, PFOA和PFOS的Kch均为3[26], Klip表示脂质-水分配系数, 用Kow值近似替代, PFOA和PFOS的lgKow值分别为4.22和5.02[27].泽泻根和茎中水分含量比重分别为94.47%和92.21%：脂质含量比重分别为0.14%和0.11%.
泽泻根和茎中PFOA和PFOS的限制分配模型的准平衡分配系数结果如表 4所示.当暴露浓度为10 μg ·L-1时, 根中PFOA和PFOS的αpt值最大, 分别为0.46和0.26, 茎中PFOA和PFOS的αpt值也最大, 分别为0.29和0.09. Chiou等[26]指出, 当存在主动运输机制或者被动分配机制达到平衡状态时, αpt≥1.本研究中根和茎的αpt值均＜1, 表明泽泻吸收PFOA和PFOS主要通过被动扩散的方式, 且分配过程没有达到平衡, 这主要与：①污染物由溶液向根中转移的速率, ②污染物在水培液和根中达到分配平衡所需要吸收的水分体积有关[26].随着暴露浓度的增加, 达到平衡所需要的水分量也增加, 达到平衡的时间变长, 因此RCF、SCF、αpt值均随着PFASs浓度的增加而不断降低.本研究还发现, 不同浓度下PFOA的αpt值均大于PFOS, 这可能是由于PFOS的脂质水分配系数高于PFOA, 达到相同的平衡状态需要吸收的水分量更多所致.
植物对外源污染物的吸收主要通过被动扩散, 但对于与某些天然物质(如生长素和脱落酸)有相似结构的物质(如2, 4-D和草甘膦), 植物对其吸收是通过固有的转运蛋白介导的[28, 29].虽然Wen等[18]和Zhang等[30]通过抑制剂添加实验发现, PFOA和PFOS在玉米和小麦根系的吸收过程涉及到能量, 通过主动运输的形式进行[18].本实验通过研究泽泻对PFASs的吸收和传输随溶液中PFASs浓度的变化, 并结合模型分析, 认为泽泻根系主要通过被动扩散的方式吸收PFOA和PFOS, 其在泽泻根、茎中的积累由其在根系水分和根固体物质、蒸腾流溶液和茎固体物质上的分配过程主导.
3 结论(1) 随着暴露浓度的增加, 泽泻根系电导率、根茎中Cu浓度和茎叶中Ca含量均有降低, 但降低程度较小, 未对植物生长产生影响.
(2) 泽泻对PFOA和PFOS的去除率最高可达12.3%和20.1%, 但随着PFASs浓度的增加不断降低；去除的PFOA主要积累在泽泻地上部分, 而PFOS主要积累在根中.
(3) 泽泻的根、茎和叶中PFASs的浓度随着暴露浓度的增加呈线性增加, 且Langmuir吸附等温式和米氏方程均能较好地拟合其变化规律, 表明泽泻主要通过被动扩散的方式吸收PFOA和PFOS.
(4) 随着暴露浓度的增加, PFASs在根和茎中的分配过程达到平衡所需要的蒸腾水量不断增加, 达到平衡的时间也变长, 导致其RCF、SCF和αpt值均随着浓度的增加而不断降低.
致谢: 感谢华南师范大学环境研究院陈涛老师在实验期间提供的帮助, 感谢黄争、黄剑、林青云等同学在样品检测方面给予的帮助.| [1] | Buck R C, Franklin J, Berger U, et al. Perfluoroalkyl and polyfluoroalkyl substances in the environment:terminology, classification, and origins[J]. Integrated Environmental Assessment and Management, 2011, 7(4): 513-541. DOI:10.1002/ieam.258 |
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