2024, Vol. 45
2. 上海勘测设计研究院有限公司, 上海 200093;
3. 长江生态环保集团有限公司, 武汉 430014;
4. 中国科学院生态环境研究中心, 北京 100085;
5. 清华苏州环境创新研究院, 苏州 215163
, LIAO Zi-tong1 , LU Yun1 , WU Yin-hu1 , CHEN Zhuo1 , GAO Hua-nan1 , XU Hong-wei1 , LU Song-liu2 , HUI Er-qing3 , WEI Dong-bin4 , HU Hong-ying1,5
2. SGIDI Engineering Consulting (Group) Co., Ltd., Shanghai 200093, China;
3. Yangtze Ecology and Environment Co., Ltd., Wuhan 430014, China;
4. Research Center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China;
5. Research Institute for Environmental Innovation (Suzhou), Tsinghua, Suzhou 215163, China
镉(Cd)是地壳中含量较低的一种金属元素, 环境中含量较低但广泛分布[1]. 水环境中Cd的来源包括自然来源, 如岩石与土壤的风化侵蚀、火山爆发和森林火灾等, 以及人为来源, 如采矿、农业活动、城市活动、工业排放、化石燃料燃烧和城市污水排放等[2, 3]. 地表水中的Cd主要以溶解态二价离子的游离态存在, 地表水Cd污染主要是人为来源[4]. Cd毒性高且易残留, 并且可通过食物链富集, 达到一定浓度后会对环境、水生生物和人体健康造成潜在危害[5 ~ 7]. 有研究指出, 游离态Cd通过破坏钙平衡和造成氧化损伤, 对水生生物具有显著的急性或慢性毒性[8 ~ 10].
有研究表明, 环境中Cd的含量分布具有明显的区域差异性, 其中长江流域的Cd污染问题需高度重视[11]. Cd是三峡库区干流中污染最严重的重金属[12], 也是长江中游最大支流湘江中最重要的重金属污染物之一[13]. 此外, 长江流域主要湖泊中的Cd污染也比较严重, 比如在洞庭湖沉积物中, Cd是最主要的重金属污染物[14], 鄱阳湖中的Cd也具有较高生态风险[15]. 因此, 亟需对长江流域的Cd污染风险开展区域差异性管控.
水生生物水质基准是指水环境中的污染物对水生生物的结构及其功能不产生长期和短期不良或有害影响的最大允许浓度, 它是水质基准的核心组成部分之一[16]. 目前, 许多国家相继颁布了多部淡水水生生物水质基准, 我国的研究起步相对较晚[17, 18]. 2020年2月, 生态环境部颁布了《淡水水生生物水质基准——镉》, 它反映了我国现阶段地表水环境中Cd对95%的淡水水生生物及其生态功能不产生有害效应的最大浓度, 可为修订相关水生态环境质量标准, 预防和控制Cd对水生生物及生态系统的危害提供科学依据[19]. 然而, “一刀切”的水质基准尚不能满足不同流域水生生物和水生态环境差异性的保护需求. 我国目前尚未颁布区域差异化的Cd水质基准, 若按照现行国家基准推导不同区域Cd的淡水生态风险, 可能对区域的水生生物存在“过保护”或“欠保护”的可能[20 ~ 22]. 因此, 需要针对各地水生生物的特征进行水质基准修正.
本研究将基于文献[19]推荐的方法, 首先推导硬度-Cd长期水质基准值曲线, 再基于长江流域水生物种的区系特征, 进一步推导物种修正的长江流域硬度-Cd长期水质风险阈值曲线, 并结合我国环境监测总站公布的地表水水质监测数据, 分析长江流域地表水Cd长期水质风险阈值分布和风险商分布的区域差异性, 评价长江流域Cd的淡水生态风险, 以期为构建我国“国家-流域-区域”水质基准体系提供参考.
1 材料与方法 1.1 水质数据收集用于推导长期水质基准的物种慢性毒性(CTV)数据来自文献[19, 41 ~ 43]. CTV包括基于生长和生殖毒性效应的无观察效应浓度(NOEC)、最低观察效应浓度(LOEC)或最大允许浓度(MATC). MATC是NOEC和LOEC的几何平均值. 数据的优先性为MATC > NOEC > LOEC.
本研究分析的水质数据为我国环境监测总站发布的国家地表水融合数据, 数据每个月发布一次, 数据集涵盖从2022年3月至2023年2月, 共12个月、1 306个断面的长江流域水质数据. 本研究中每个断面点的数据采用12个月的平均值. 水质监测断面的地理位置见图 1. 由于硬度(以CaCO3当量计)不是我国常规监测指标, 而地表水的电导率和硬度存在线性相关性[23], 因此, 硬度数据由监测的电导率数据通过公式(1)换算.
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(1) |
式中, H为水体硬度, mg·L-1；EC为水体电导率, μS·cm-1.
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图 1 长江流域水质监测断面地理位置分布 Fig. 1 Geographic distribution of water quality monitoring sections in the Yangtze River Basin |
有研究发现, 水体硬度、pH值和溶解性有机碳等水质因子都可以影响Cd的生物毒性, 其中水体硬度对Cd毒性的影响最具广泛性[24, 25]. 高硬度水体中含有较多的钙镁等离子, 这些离子与Cd的作用靶点类似, 从而与Cd产生拮抗效应, 降低Cd对水生生物的毒性[26, 27]. 对于大多数淡水生物, 当水体的硬度越高, Cd的毒性越低. 因此美国环境保护署(U.S.EPA)将水体硬度作为研究Cd水体生态风险时必须参考的因素之一.
通过前期筛选得到符合要求的物种毒性数据及其测定时对应的水体硬度, 分别取以10为底的对数, 进行毒性-水体硬度斜率拟合[见公式(2)]. 水体硬度校正后的毒性值依据公式(3)计算：
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(2) |
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(3) |
式中, CTV为水体硬度校正前慢性毒性值, μg·L-1；CTVH为水体硬度校正后慢性毒性值, μg·L-1；K为慢性毒性-水体硬度斜率, 无量纲；H0为水体硬度校正前CTV对应水体硬度值, μg·L-1；C为慢性毒性常数, 为截距, 无量纲；H为水体硬度值(以CaCO3当量计), mg·L-1.
1.2.2 种平均慢性值计算依据公式(4), 在指定水体硬度条件下, 计算种平均慢性值(SMCV)：
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(4) |
式中, SMCVH, i为指定水体硬度H下物种i的种平均慢性值, μg·L-1；CTVH为水体硬度校正后慢性毒性值, μg·L-1；m为物种i的CTVH个数, 个；i为某一物种, 无量纲.
1.2.3 SSD推导和基准值确定选择基准推导涉及的物种及其种平均慢性毒性数据, 利用物种敏感性分布(SSD)法推导不同硬度下保护水生生物的长期水质基准值. 根据文献[19]的拟合结果, 本研究采用逻辑斯蒂分布模型进行拟合, 模型的拟合和5%物种危害浓度(HC5)的计算使用国家生态环境基准计算软件(EEC-SSD). 通过将HC5值除以评估系数2, 获得Cd长期水质基准值. 基于物种修正得到的Cd长期水质基准值称为Cd长期水质风险阈值.
1.2.4 硬度-Cd长期水质基准值曲线拟合将推导得到的不同硬度下校正的Cd长期水质基准值进行拟合. 根据U.S.EPA推荐的方法, Cd长期水质基准值(LWQC)与硬度的关系见公式(5)：
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(5) |
式中, m和b为参数, 无量纲；H为水体硬度值(以CaCO3当量计), mg·L-1.
1.3 生态风险评价在获得指定点Cd长期水质基准值的基础上, 用公式(6)计算不同地点的Cd风险商(RQ)：
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(6) |
式中, ρ为水质监测断面的Cd质量浓度, μg·L-1；LWQCH为特定硬度条件下的长期水质基准值, μg·L-1.
根据风险商的大小, 生态风险一般分为3个等级：风险可忽略(RQ < 0.1)、低风险(0.1 ≤ RQ < 1)和有风险(RQ ≥ 1)[28].
1.4 不确定性分析不确定性分析采用Monte Carlo模拟分析方法, 模拟过程基于Crystal Ball软件进行. 其中, Cd质量浓度和电导率分布的概率密度函数由软件按拟合优度统计值排名自动拟合, 随机采样次数设置为10 000次.
2 结果与讨论 2.1 长江流域地表水Cd质量浓度和硬度分布 2.1.1 长江流域地表水Cd质量浓度分布以地级行政区(地级市和自治州等)为单位, 分别对各城市内的所有水质监测断面数据取平均值, 获得长江流域的Cd质量浓度分布(图 2), 白色表示对应的地级行政区内无水质监测断面. 长江中上游交界处、三峡库区、湘江和鄱阳湖等区域的Cd质量浓度较高, 这与之前的研究结论一致, 可能原因有金属开采、工业排放和非法采砂等[29, 30]. 根据中华人民共和国生态环境部颁布的《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002), Ⅰ类地表水中Cd质量浓度不超过1 μg·L-1[31]. 若参照Ⅰ类水质标准评价长江流域地表水中Cd的生态风险, 则长江流域范围内Cd风险商基本小于0.1, 即风险可忽略. 因此, 在现行环境质量标准体系下, 即使是采用最严格的Ⅰ类地表水标准, 长江流域的Cd仍不具有显著的生态风险.
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图 2 长江流域地表水Cd质量浓度分布 Fig. 2 Distribution of cadmium mass concentration in surface water of the Yangtze River Basin |
文献[19]指出, 水体硬度对Cd的毒性有显著影响. 我国现行地表水实时监测数据中不包括硬度指标, 但包括电导率指标. 采用公式(1)将断面电导率数据换算为硬度数据, 并以地级行政区为单位获得长江流域地表水硬度分布(图 3). 长江上中下游的硬度差异显著, 从上游到下游硬度逐渐降低, 长江源头水体硬度高于400 mg·L-1, 下游硬度值低于50 mg·L-1, 流域平均硬度值约150 mg·L-1, 属于中度硬水水质, 以上结果与前人的研究结论一致[32, 33], 可见本研究由电导率换算硬度的方法可行.
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图 3 长江流域地表水硬度分布 Fig. 3 Distribution of surface water hardness in the Yangtze River Basin |
地表水硬度差异的因素包括流域地质构造、土壤类型、降水量和水文特征等[34, 35]. 长江流域上游地表水硬度较高, 主要是因为土壤中含有丰富的钙镁离子, 且水量较小, 水体蒸发浓缩作用显著. 长江流域中下游地表水硬度较低, 主要是由于该地区多为酸性岩石, 土壤中钙镁离子含量较低, 并且降水多, 水体径流大、流速快. 长江入海口地区的地表水硬度偏高, 可能是受到海水倒灌的影响.
2.2 基于水质基准的长江流域Cd生态风险评价 2.2.1 硬度-Cd长期水质基准值曲线根据1.2节的方法, 校正硬度范围(20~980 mg·L-1)所对应的长期水质基准值. 长期水质基准值随着硬度的增大而升高, 且增幅逐渐变小. 根据公式(5)对硬度-Cd长期水质基准数据进行拟合(图 4). 在长江流域常见的地表水水体硬度范围内, Cd长期水质基准均小于《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)中Ⅰ类水质标准值, 说明我国现行水环境质量标准存在对淡水水生生物欠保护的可能.
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图 4 硬度-Cd长期水质基准值曲线 Fig. 4 Hardness-long-term water quality criteria curve for cadmium |
基于硬度-Cd长期水质基准值曲线和长江流域各断面的水体硬度数据, 校正相应的长期水质基准值, 以地级行政区为单位获得长江流域的Cd长期水质基准值分布[图 5(a)]. 长江流域的Cd长期水质基准值存在显著的区域差异性, 不同城市间基准的最大值为0.92 μg·L-1, 最小值为0.10 μg·L-1, 二者相差近10倍, 说明制定区域差异化的水质基准十分必要. 基于长江流域各断面Cd的质量浓度监测值和校正的长期水质基准值, 采用风险商方法评价各断面Cd的生态风险, 并以地级行政区为单位获得长江流域的Cd风险商分布[图 5(b)]. 不同城市间Cd风险商的最高值为0.91, 最低值为0.029, 二者相差达32倍. 大部分区域的RQ < 1, 说明Cd的生态风险较低, 但个别断面出现RQ > 1的情形, 重点集中在长江中下游地区. 可能的原因有二：一是这些区域水体硬度低, 导致校正的Cd长期水质基准值低；二是长江中下游地区经济发达, 工业企业类型丰富, 可能存在Cd超标排放问题[36 ~ 38].
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图 5 基于硬度校正的长江流域Cd长期水质基准值和Cd风险商分布 Fig. 5 Distribution of long-term water quality criteria values and cadmium risk quotients for cadmium in the Yangtze River Basin based on hardness correction |
根据文献[19]的要求, 用于水质基准推导的毒性数据需要满足以下要求：物种至少涵盖生产者、初级消费者和次级消费者这3个营养级别, 至少包括10个物种且涵盖以下生物类群：1种硬骨鲤科鱼类、1种硬骨非鲤科鱼类、1种浮游动物、1种底栖动物和1种水生植物. 推导Cd长期全国水质基准涉及23个物种, 见表 1, 数据质量符合要求.
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表 1 Cd长期全国水质基准推导物种 Table 1 Derived species in long-term national water quality criteria for cadmium |
然而, 这些物种并非广泛分布于全国各地, 如虹鳟鱼主要分布在我国北方地区, 奥利亚罗非鱼主要分布在广州和海南等地[39, 40]. 为制定Cd流域水质基准, 需要选择区域的本地水生物种重新进行SSD推导, 并验证受试物种的数量和类群是否满足推导要求. 根据《中国动物志》《中国生物物种名录》《中国外来入侵生物》等资料, 分别对推导Cd长期全国水质基准所涉及的23个物种在长江上游和中下游区域(以湖北宜昌为分界点)的分布进行划分, 并补充了6个长江流域本地水生物种的信息. 补充物种的慢性毒性及对应水体硬度见表 2, 长江流域内用于Cd长期水质风险阈值推导的物种分布信息见表 3. 通过对物种数据质量分析可知, 长江上游和中下游区域的物种数量和结构均符合水质风险阈值推导要求.
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表 2 长江流域Cd长期水质风险阈值推导的补充物种数据 Table 2 Supplementary species data for the derivation of long-term water quality criteria for cadmium in the Yangtze River Basin |
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表 3 长江流域Cd长期水质风险阈值推导物种的分布1) Table 3 Distribution of derived species in long-term water quality criteria for cadmium in the Yangtze River Basin |
以水体硬度为100 mg·L-1时校正的物种毒性值为例, 全国、长江上游及长江中下游区域的SSD拟合结果存在显著差异[图 6(a)]. 根据区域物种的SSD拟合结果, 得到区域在水体硬度为100 mg·L-1时校正的长期水质风险阈值. 相应地, 对区域物种在不同硬度条件下校正相应的长期水质风险阈值, 并进行数据拟合, 即可得到经物种修正的长江上游及长江中下游区域硬度-Cd长期水质风险阈值曲线[图 6(b)]. 硬度范围(即曲线x轴范围)参考了区域地表水常见的硬度分布. 在相同水体硬度下, 风险阈值大小为：全国基准值> 长江中下游区域 > 长江上游区域.
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图 6 物种修正的长江流域硬度-Cd长期水质风险阈值曲线推导 Fig. 6 Derivation of species-revised hardness-long-term water quality criteria curve for cadmium in the Yangtze River Basin |
综合考虑长江流域的水体硬度和物种分布, 重新获得Cd长期水质风险阈值分布[图 7(a)]和Cd风险商分布[图 7(b)]. 不同城市间Cd长期水质风险阈值的最大值为0.75 μg·L-1, 最小值为0.08 μg·L-1；Cd风险商的最高值为1.12, 最低值为0.035. 考虑物种修正后, Cd在长江中下游的有风险区域进一步增大, 在长江上游也出现部分Cd风险商较高的区域. 在Cd风险商最高的5个城市中, 湖南省衡阳市、湖南省湘西土家族苗族自治州、湖北省宜昌市和四川省雅安市均有约20%的断面存在风险. 而江西省上饶市虽然有风险断面的比例较低, 但断面最高风险商可达6.20, 局部生态风险同样不可忽视. 上述结果表明, 若采用现行的国家水质基准进行评价, 可能会低估长江流域的Cd生态风险.
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图 7 基于物种修正和硬度校正的长江流域Cd长期水质风险阈值和Cd风险商分布 Fig. 7 Distribution of long-term water quality criteria values and risk quotients for cadmium in the Yangtze River Basin based on species revision and hardness correction |
分析长江流域Cd生态风险较高的地区(图 8), 主要包括大渡河和雅砻江等长江上游支流, 宜昌市等长江上中游交界区, 湘江等洞庭湖水系主要河流以及鄱阳湖水系. 李永峰等[44]的研究表明, 岷江等长江上游区域Cd的生态危害系数远高于其他重金属；夏锦霞等[45]的研究发现, 长江宜昌段存在Cd污染带, 成因包括地层风化、矿石开采和上游三峡库区来水汇入；根据国家各部委联合发布的《长江中下游流域水污染防治规划(2011-2015年)》, 湖南省(即湘江水系)Cd的排放量占长江中下游排放总量的81.1%. 因此, 本文结果与前人的研究结论相似. 将来可针对上述重点区域开展Cd的污染来源分析. 本研究为我国流域Cd生态风险评价提供了新见解, 为确定区域差异化的水质基准, 构建“国家-流域-区域”水质基准体系提供了新思路.
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图 8 长江流域Cd生态风险重点研究区域 Fig. 8 Key study areas for cadmium ecological risks in the Yangtze River Basin |
本研究基于不同水质监测断面的Cd质量浓度平均值和电导率数据, 根据电导率-硬度换算公式、硬度-Cd长期水质基准值曲线和风险商模型推导得到对应断面点的Cd生态风险. 然而, 点推导忽略了输入变量的随机性, 从而可能导致Cd生态风险评价的偏差. Monte Carlo模拟是目前解决风险评价中随机性和不确定性问题最为有效的方法之一[46]. 采用Monte Carlo模拟分析方法, 分别拟合长江上游和中下游区域的Cd质量浓度和电导率分布的概率密度函数, 进行10 000次随机数值采样, 根据2.3节的结论, 推导得到区域Cd风险商的概率分布, 并对模型参数进行敏感性分析(图 9). 本研究生态风险评价模型产生的不确定性在可接受的范围之内, 长江上游和中下游区域模拟的Cd风险商分布与计算结果基本一致, Cd风险商平均值与计算结果相同. 敏感性分析结果表明, 在长江上游和中下游区域, Cd质量浓度对Cd风险商不确定性的贡献率分别为83.3%和67.2%, 而电导率分别为16.7%和32.8%, 这说明了Cd质量浓度对Cd风险商的关键性影响, 也表明了水体硬度的影响在Cd生态风险评价中不可忽视.
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图 9 长江流域Cd风险商的敏感性分析 Fig. 9 Sensitivity analysis of risk quotients for cadmium in the Yangtze River Basin |
此外, 基准推导过程中的受试物种选择、毒性数据获取和SSD拟合模型选择等步骤均会产生不确定性, 并影响生态风险评价结果. 其中, 不确定性主要由受试物种数量和毒性数据量不足导致. 因此, 应针对我国本地水生物种的区系划分和毒性数据积累开展进一步研究.
3 结论(1) 基于《淡水水生生物水质基准——镉》推荐的方法, 结合长江流域的水体硬度, 推导硬度-Cd长期水质基准值曲线. 在长江流域地表水常见的硬度范围内, Cd长期水质基准值均低于《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)中Ⅰ类水质标准值.
(2) 基于长江流域的物种区系特征, 进一步推导物种修正的长江流域硬度-Cd长期水质风险阈值曲线. 经物种修正后, 不同城市间Cd长期水质风险阈值的范围从0.10~0.92 μg·L-1下降至0.08~0.75 μg·L-1, 最大值和最小值相差近10倍.
(3) 长江流域地表水中Cd的生态风险存在显著的区域差异. 经物种修正和硬度校正后, 不同城市间Cd风险商的最高值为1.12, 最低值为0.035, 二者相差达32倍. 长江流域上中游交界区和洞庭湖水系等重点区域的Cd生态风险需要深入研究.
| [1] | Kubier A, Wilkin R T, Pichler T. Cadmium in soils and groundwater: a review[J]. Applied Geochemistry, 2019, 108. DOI:10.1016/j.apgeochem.2019.104388 |
| [2] | Shevchenko V, Lisitzin A, Vinogradova A, et al. Heavy metals in aerosols over the seas of the Russian Arctic[J]. Science of the Total Environment, 2003, 306(1-3): 11-25. DOI:10.1016/S0048-9697(02)00481-3 |
| [3] | Nawab J, Khan S, Aamir M, et al. Organic amendments impact the availability of heavy metal(loid)s in mine-impacted soil and their phytoremediation by Penisitum americanum and Sorghum bicolor [J]. Environmental Science and Pollution Research, 2016, 23(3): 2381-2390. DOI:10.1007/s11356-015-5458-7 |
| [4] | Pan J L, Plant J A, Voulvoulis N, et al. Cadmium levels in Europe: implications for human health[J]. Environmental Geochemistry and Health, 2010, 32(1): 1-12. DOI:10.1007/s10653-009-9273-2 |
| [5] | Hajeb P, Sloth J J, Shakibazadeh S, et al. Toxic elements in food: occurrence, binding, and reduction approaches[J]. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 2014, 13(4): 457-472. DOI:10.1111/1541-4337.12068 |
| [6] | Khan M A, Khan S, Khan A, et al. Soil contamination with cadmium, consequences and remediation using organic amendments[J]. Science of the Total Environment, 2017, 601-602: 1591-1605. DOI:10.1016/j.scitotenv.2017.06.030 |
| [7] |
洪亚军, 冯承莲, 徐祖信, 等. 重金属对水生生物的毒性效应机制研究进展[J]. 环境工程, 2019, 37(11): 1-9. Hong Y J, Feng C L, Xu Z X, et al. Advances on ecotoxicity effects of heavy metals to aquatic organisms and the mechanisms[J]. Environmental Engineering, 2019, 37(11): 1-9. DOI:10.11835/j.issn.1000-582X.2019.11.001 |
| [8] | Matović V, Buha A, Bulat Z, et al. Cadmium toxicity revisited: focus on oxidative stress induction and interactions with zinc and magnesium[J]. Archives of Industrial Hygiene and Toxicology, 2011, 62(1): 65-76. DOI:10.2478/10004-1254-62-2011-2075 |
| [9] | Cuypers A, Plusquin M, Remans T, et al. Cadmium stress: an oxidative challenge[J]. BioMetals, 2010, 23(5): 927-940. DOI:10.1007/s10534-010-9329-x |
| [10] |
邢艳帅, 朱桂芬. 重金属对水生生物的生态毒理效应及生物耐受机制研究进展[J]. 生态毒理学报, 2017, 12(3): 13-26. Xing Y S, Zhu G F. Advances on ecotoxicological effects of heavy metals to aquatic organisms and the tolerance mechanisms of aquatic organisms[J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2017, 12(3): 13-26. |
| [11] |
刘朋超, 麻泽浩, 魏鹏刚, 等. 长江流域重金属污染特征及综合防治研究进展[J]. 三峡生态环境监测, 2018, 3(3): 33-37. Liu P C, Ma Z H, Wei P G, et al. Progress of researches on heavy metal pollution characteristics and comprehensive prevention and control in the Yangtze River Basin[J]. Ecology and Environmental Monitoring of Three Gorges, 2018, 3(3): 33-37. |
| [12] |
张伟杰, 徐建新. 三峡库区干流沉积物重金属质量分数及污染评价[J]. 灌溉排水学报, 2018, 37(5): 99-105. Zhang W J, Xu J X. Assessing contents and pollution of heavy metals within the sediment deposits in the main streams of the three gorges reservoir[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2018, 37(5): 99-105. |
| [13] |
刘春早, 黄益宗, 雷鸣, 等. 湘江流域土壤重金属污染及其生态环境风险评价[J]. 环境科学, 2012, 33(1): 260-265. Liu C Z, Huang Y Z, Lei M, et al. Soil contamination and assessment of heavy metals of Xiangjiang River Basin[J]. Environmental Science, 2012, 33(1): 260-265. |
| [14] |
连花, 郭晶, 黄代中, 等. 洞庭湖表层沉积物中重金属变化趋势及风险评估[J]. 环境科学研究, 2019, 32(1): 126-134. Lian H, Guo J, Huang D Z, et al. Variation trend and risk assessment of heavy metals in surface sediments of Dongting Lake[J]. Research of Environmental Sciences, 2019, 32(1): 126-134. |
| [15] |
冯敏, 杨晓琴, 陈玲, 等. 鄱阳湖湖口段沉积物重金属污染特征及潜在生态风险评价[J]. 湖南生态科学学报, 2017, 4(3): 1-7. Feng M, Yang X Q, Chen L, et al. Pollutant characteristics and ecological risk assessment of heavy metals in sediments from the confluent area of Yangtze River and Poyang Lake[J]. Journal of Hunan Ecological Science, 2017, 4(3): 1-7. DOI:10.3969/j.issn.2095-7300.2017.03-001 |
| [16] |
冯承莲, 赵晓丽, 侯红, 等. 中国环境基准理论与方法学研究进展及主要科学问题[J]. 生态毒理学报, 2015, 10(1): 2-17. Feng C L, Zhao X L, Hou H, et al. Research progress and main scientific problems of theory and methodology of China's Environmental Quality Criteria[J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2015, 10(1): 2-17. |
| [17] |
闫振广, 孟伟, 刘征涛, 等. 我国典型流域镉水质基准研究[J]. 环境科学研究, 2010, 23(10): 1221-1228. Yan Z G, Meng W, Liu Z T, et al. Development of aquatic criteria for cadmium for typical basins in China[J]. Research of Environmental Sciences, 2010, 23(10): 1221-1228. |
| [18] | Yan Z G, Zheng X, Fan J T, et al. China national water quality criteria for the protection of freshwater life: Ammonia[J]. Chemosphere, 2020, 251. DOI:10.1016/j.chemosphere.2020.126379 |
| [19] | 中华人民共和国生态环境部. 关于发布国家生态环境基准《淡水水生生物水质基准——镉》(2020年版)及其技术报告的公告[EB/OL]. https://www.mee.gov.cn/xxgk2018/xxgk/xxgk01/202003/t20200303_766970.html, 2020-02-28. |
| [20] | Liu Z H, Tai P D, Li X J, et al. Deriving site-specific water quality criteria for ammonia from national versus international toxicity data[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2019, 171: 665-676. DOI:10.1016/j.ecoenv.2018.12.078 |
| [21] | Liu Z H, Li X J, Tai P D, et al. Toxicity of ammonia, cadmium, and nitrobenzene to four local fishes in the Liao River, China and the derivation of site-specific water quality criteria[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2018, 147: 656-663. DOI:10.1016/j.ecoenv.2017.09.008 |
| [22] | Chen Y, Yu S Y, Tang S, et al. Site-specific water quality criteria for aquatic ecosystems: a case study of pentachlorophenol for Tai Lake, China[J]. Science of the Total Environment, 2016, 541: 65-73. DOI:10.1016/j.scitotenv.2015.09.006 |
| [23] | Thompson M Y, Brandes D, Kney A D. Using electronic conductivity and hardness data for rapid assessment of stream water quality[J]. Journal of Environmental Management, 2012, 104: 152-157. DOI:10.1016/j.jenvman.2012.03.025 |
| [24] | Tan Q G, Wang W X. Acute toxicity of cadmium in Daphnia magna under different calcium and pH conditions: importance of influx rate[J]. Environmental Science & Technology, 2011, 45(5): 1970-1976. |
| [25] | Clifford M, McGeer J C. Development of a biotic ligand model to predict the acute toxicity of cadmium to Daphnia pulex [J]. Aquatic Toxicology, 2010, 98(1): 1-7. DOI:10.1016/j.aquatox.2010.01.001 |
| [26] | Yim J H, Kim K W, Kim S D. Effect of hardness on acute toxicity of metal mixtures using Daphnia magna: prediction of acid mine drainage toxicity[J]. Journal of Hazardous Materials, 2006, 138(1): 16-21. DOI:10.1016/j.jhazmat.2005.11.107 |
| [27] | Davies P H, Gorman W C, Carlson C A, et al. Effect of hardness on bioavailability and toxicity of cadmium to rainbow trout[J]. Chemical Speciation & Bioavailability, 1993, 5(2): 67-77. |
| [28] | Gao X Y, Li J, Wang X N, et al. Exposure and ecological risk of phthalate esters in the Taihu Lake Basin, China[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2019, 171: 564-570. DOI:10.1016/j.ecoenv.2019.01.001 |
| [29] |
李琴. 石墨炉原子吸收光谱法测定长江流域水体中镉的含量[J]. 江西化工, 2022, 38(2): 85-88. Li Q. Determination of cadmium in Yangtze river basin by graphite furnace atomicabsorption spectrometry[J]. Jiangxi Chemical Industry, 2022, 38(2): 85-88. DOI:10.3969/j.issn.1008-3103.2022.02.023 |
| [30] | 许岚. 长江流域重金属污染来源分析及预防措施探讨[A]. 见: 第六届重金属污染防治及风险评价研讨会暨重金属污染防治专业委员会2016年学术年会论文集[C]. 厦门: 中国环境科学学会, 2016. 5-8. |
| [31] |
GB 3838-2002, 地表水环境质量标准[S]. GB 3838-2002, Environmental quality standards for surface water[S]. |
| [32] |
陈静生, 王飞越, 夏星辉. 长江水质地球化学[J]. 地学前缘, 2006, 13(1): 74-85. Chen J S, Wang F Y, Xia X H. Geochemistry of water quality of the Yangtze River Basin[J]. Earth Science Frontiers, 2006, 13(1): 74-85. DOI:10.3321/j.issn:1005-2321.2006.01.010 |
| [33] |
范可旭, 张晶. 长江流域地表水水质演变趋势分析[J]. 人民长江, 2008, 39(17): 82-84. Fan K X, Zhang J. Analysis of evolution tendency of surface water quality in the Yangtze River Basin[J]. Yangtze River, 2008, 39(17): 82-84. DOI:10.3969/j.issn.1001-4179.2008.17.028 |
| [34] | Huang J C, Zhang Y J, Bing H J, et al. Characterizing the river water quality in China: recent progress and on-going challenges[J]. Water Research, 2021, 201. DOI:10.1016/j.watres.2021.117309 |
| [35] | Hori M, Shozugawa K, Sugimori K, et al. A survey of monitoring tap water hardness in Japan and its distribution patterns[J]. Scientific Reports, 2021, 11(1). DOI:10.1038/s41598-021-92949-8 |
| [36] | Li F, Huang J H, Zeng G M, et al. Spatial risk assessment and sources identification of heavy metals in surface sediments from the Dongting Lake, Middle China[J]. Journal of Geochemical Exploration, 2013, 132: 75-83. DOI:10.1016/j.gexplo.2013.05.007 |
| [37] | Fang X H, Peng B, Wang X, et al. Distribution, contamination and source identification of heavy metals in bed sediments from the lower reaches of the Xiangjiang River in Hunan province, China[J]. Science of the Total Environment, 2019, 689: 557-570. DOI:10.1016/j.scitotenv.2019.06.330 |
| [38] | Wu S S, Peng B, Fang X H, et al. Distribution and assessment of cadmium contamination in sediments from the Four River inlets to Dongting Lake, China[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2021, 28(46): 66072-66085. DOI:10.1007/s11356-021-15636-1 |
| [39] | Muhlfeld C C, Dauwalter D C, D'Angelo V S, et al. Global status of trout and char: conservation challenges in the twenty-first century[M]. Washington: American Fisheries Society, 2020: 717-760. |
| [40] | Gu D E, Mu X D, Song H M, et al. Genetic diversity of invasive Oreochromis spp. (tilapia) populations in Guangdong province of China using microsatellite markers[J]. Biochemical Systematics and Ecology, 2014, 55: 198-204. DOI:10.1016/j.bse.2014.03.035 |
| [41] | Redeker E S, Blust R. Accumulation and toxicity of cadmium in the aquatic oligochaete Tubifex tubifex. A kinetic modeling approach[J]. Environmental Science & Technology, 2004, 38(2): 537-543. |
| [42] | Holdway D A, Lok K, Semaan M. The acute and chronic toxicity of cadmium and zinc to two hydra species[J]. Environmental Toxicology, 2001, 16(6): 557-565. DOI:10.1002/tox.10017 |
| [43] | Ding T T, Du S L, Zhang Y H, et al. Hardness-dependent water quality criteria for cadmium and an ecological risk assessment of the Shaying River Basin, China[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2020, 198. DOI:10.1016/j.ecoenv.2020.110666 |
| [44] |
李永峰, 曹政, 刘方婧, 等. 三峡上游河流沉积物中重金属污染生态风险评价[J]. 哈尔滨商业大学学报(自然科学版), 2012, 28(5): 527-531. Li Y F, Cao Z, Liu F J, et al. Pollution characteristics and risks of heavy metals of sediments from rivers in upper three gorges[J]. Journal of Harbin University of Commerce (Natural Sciences Edition), 2012, 28(5): 527-531. DOI:10.3969/j.issn.1672-0946.2012.05.005 |
| [45] |
夏锦霞, 李方林, 杨东. 长江宜昌段水系沉积物镉高值带成因[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2009, 39(2): 305-311. Xia J X, Li F L, Yang D. Preliminary study on the sources of high cadmium value belt of stream sediments in Yichang section of the Yangtze River[J]. Journal of Jilin University (Earth Science Edition), 2009, 39(2): 305-311. |
| [46] |
廖志恒, 孙家仁, 吴兑, 等. 基于不确定性分析的垃圾焚烧烟气中重金属的土壤沉积及生态风险评估[J]. 环境科学, 2014, 35(6): 2264-2271. Liao Z H, Sun J R, Wu D, et al. Uncertainty analysis of ecological risk assessment caused by heavy-metals deposition from MSWI emission[J]. Environmental Science, 2014, 35(6): 2264-2271. |