水体硬度对锌的水质基准及生态风险评估的影响

郭 渊， 杨明儒， 何 佳,2*， 秦 宁， 吴丰昌

1.中国环境科学研究院， 环境基准与风险评估国家重点实验室， 北京 100012

2.北京师范大学水科学研究院， 北京 100875

3.北京科技大学能源与环境工程学院， 北京 100083

锌是一种生物体所必需的微量元素，对维持生物体正常的生长发育有着十分重要的作用[1-2]. 但锌暴露超过一定剂量会对鱼类[3]、溞类和藻类[4]等水生动、植物产生一定的急性、慢性毒性作用，抑制动植物的生长、繁殖，破坏动植物体内酶的活性，甚至导致死亡. 因此，许多国家颁布了锌的淡水水生生物水质基准，如美国规定锌的长期和短期水质基准(硬度为100 mg/L)均为120 μg/L[5]；加拿大颁布锌的长期水质基准值为30 μg/L[6]；澳大利亚于2000年颁布锌的长期水质基准值为8 μg/L[7]. 在不考虑硬度影响的条件下，锌对我国本土物种的长期和短期水质基准值分别为89.7～102.33 μg/L[8]和25.03～34.5 μg/L[1]. 此外，许多国家针对饮用水安全制定了锌饮用水水质标准，如美国规定二级饮用水中锌浓度的标准值为5 mg/L；加拿大则规定锌的浓度不超过5 mg/L；我国《生活饮用水卫生标准》(GB 5749—2006)中规定，城乡各类集中式供水的生活饮用水中锌浓度的限值为1 mg/L.

水环境因子如pH[9]、温度[10]和硬度[11]等，对锌的毒性会产生较大影响. 有研究表明，铝[12]、镍[13]、银[14]和锌[15]等重金属对水生生物的毒性均受硬度影响，呈现随硬度升高毒性降低的趋势. 已有研究[16]表明，我国典型流域地表水硬度变化范围为27.6～1 007.30 mg/L，几何均值为112.10 mg/L，中位数为119.88 mg/L. 该研究对锌的水质基准进行推导时充分考虑了硬度对其毒性的影响，因此对锌的毒性数据进行了不同梯度的硬度校正，并推导了相应硬度条件下锌保护淡水水生生物的短期和长期水质基准.

近年来，在黄河、长江、松花江等流域中均有高含量的锌检出，其中，在黄河水体中锌的暴露浓度平均值高达360.07 μg/L[17-18]，对水生态环境造成了较大的威胁[19-20]. 为了切实保护淡水水生生物的生态安全，对实际水体中锌的生态风险进行评估十分必要[21-22]. 基于已有研究[23-24]筛选出国内八大流域中锌的暴露浓度，该研究在充分考虑硬度对锌毒性影响的作用下，对锌在国内八大流域中的生态风险进行了评估，以期更科学、准确地评估锌在流域不同水化学条件下的生态风险，为流域水生态安全区域化精细管理提供科学依据.

1 材料与方法

1.1 毒性数据的筛选

该研究所选数据均来自Ecotox毒理数据库(https://cfpub.epa.gov/ecotox)及文献检索数据库(中国知网和Web of Science). 筛选出的受试生物主要包括我国本土物种、国际通用物种(在我国境内水体中广泛分布的物种)和引进物种(具有重要经济价值或娱乐用途)[25]，均能反映我国淡水生物区系特征，能够充分代表水体中不同生态营养级别. 毒性数据筛选过程遵循以下原则：①剔除不含水硬度或Ca2+、Mg2+浓度的数据；②纳入试验用水为标准稀释水的毒性数据；③剔除未设置对照组试验及对照组不符的毒性数据；④同一物种同一毒性效应测试终点试验数据相差10倍以上时，剔除离群值；⑤急性毒性试验暴露时间为1～4 d，终点为LC50、EC50或IC50；⑥慢性毒性试验的暴露时间在21 d以上，终点为NOEC、LOEC等慢性终点.

1.2 物种敏感度分布法

物种敏感度分布法(species sensitivity distribution，SSD)利用统计软件(MATLAB R2016b)对毒理学数据进行模型拟合，构建物种的敏感度分布曲线，通过有限物种的可接受水平代表整个生态系统，是目前国际上较为成熟的水质基准推导方法之一[26]. 该基准推导是通过将物种的急性、慢性毒性值或其对数值从小到大进行排序，确定其毒性秩次(R)，依据式(1)计算物种的累积频率(FR).

FR=f/(f+1)×100%

(1)

式中：FR为累积频率，%；f为频数，表示毒性秩次(R)对应的物种数，个.

对所获得的累积频率与毒性值进行SSD模型拟合(包括正态分布、对数正态分布、逻辑斯谛分布、对数逻辑斯谛分布)，依据模型拟合的决定系数(r2)、均方根(RMSE)、残差平方和(SSE)以及Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验系数选取最优模型，r2越大，RMSE及SSE越小，数据拟合程度越高. 确定最优拟合模型后计算其HC5值，除以评估因子[27-28](物种数大于15时，一般取值为2)即可确定污染物质最终的淡水水生生物水质基准.

1.3 生态风险评估

该研究所选的风险评估方法为概率密度重叠面积法和联合概率分步法. 概率密度重叠法是将毒理数据和暴露浓度的概率密度曲线建立在同一坐标系下，对两条曲线重叠部分面积进行计算，以重叠部分面积表征生物受到不利影响的概率. 重叠的面积越大，风险水平越高，反之则风险水平越小[29]. 暴露浓度概率密度曲线与毒性数据曲线交点表示生物耐受性水平的累积概率与暴露浓度的反累积概率之和取极小值. 交点的左侧暴露浓度反累积概率降低较快，生物耐受性水平累积概率增加较慢，暴露浓度反累积概率与生物耐受性水平累积概率之和逐渐减小，交点右侧则与之相反.

联合概率分布法是将表征污染物的暴露浓度和效应浓度的累积概率曲线建立在同一坐标体系下，并通过概率单位转换对概率曲线进行直线转换. 转化获得的累积概率直线上的点表示在特定浓度下受污染物危害的水生生物比例，暴露浓度累积概率直线上的点则表示暴露浓度超过此特定浓度的概率. 因此，联合概率分布法反映了不同损害水平下暴露浓度超过安全阈值的概率[29].

通过以上两种风险评估方法分别对各流域的锌污染风险状况及不同硬度条件下锌污染风险的差别进行分析，并采用Origin 9.1软件绘图.

2 结果与讨论

2.1 锌的短期水质基准

2.1.1锌的未校正硬度短期水质基准

经过数据筛选获得锌的急性毒性数据共214条，包括8门40科77个物种(见表1)，其中本土物种61种、国际通用物种5种以及引进物种10种，均为中国本土及广泛分布物种. 覆盖鱼类(一种硬骨鱼纲鲤科、一种硬骨鱼纲非鲤科)、甲壳类、环节类、水生植物以及上述未涉及的其他门类动物，满足HJ 837—2017《淡水水生生物水质基准制定技术指南》对水质基准推导的物种要求[41]. 锌的毒性浓度范围为52～70 975 μg/L.

表1 锌对淡水水生生物的急性毒性

续表1

基于锌对水生生物的急性毒性数据，计算种平均急性毒性值(见表1)，并使用4种模型进行SSD模型拟合，通过r2、RMSE、SSE和P值(K-S检验)进行拟合效果评价，结果如表2所示. 拟合最优模型为逻辑斯蒂分布模型，锌的急性毒性HC5计算结果为143.34 μg/L，除以评估因子后，未校正硬度条件下短期水质基准值为71.67 μg/L.

表2 未校正硬度条件下锌的急性毒性物种敏感度分布模型参数

2.1.2锌的硬度校正后短期水质基准

对锌的急性毒性值和水体硬度值进行线性拟合，获得线性相关关系：lgCA=0.62lgH+2.06，其中lgCA为对数急性毒性几何均值，lgH为对数硬度值，P<0.05，具有显著线性相关关系.

对急性毒性数据进行水体硬度校正，分别获得水体硬度(H)为50、100、150、200、250和350 mg/L时的毒性值，基于4种模型分别进行SSD拟合，通过r2、RMSE、SSE、P值(K-S检验)的统计学验证分析(见表3)，发现逻辑斯蒂分布模型SSD曲线拟合最优. 在水体硬度为50、100、150、200、250和350 mg/L的条件下，锌的急性毒性HC5分别为106.78、164.57、211.95、253.62、291.51和359.63 μg/L，相应的短期水质基准值分别为53.39、82.29、105.98、126.81、145.76和179.82 μg/L.

表3 校正硬度条件下锌的急性毒性物种敏感度分布模型参数

2.2 锌的长期水质基准

2.2.1锌的未校正硬度长期水质基准

经过数据筛选获得锌对水生生物慢性数据共38条，包括6门15科20个物种，其中本土物种15种、国际通用物种4种和引进物种1种，满足HJ 831—2017《淡水水生生物水质基准制定技术指南》对水质基准推导的物种要求[41]. 锌的毒性浓度范围为30～2 660 μg/L.

基于锌对水生生物的慢性毒性数据，计算种平均慢性毒性值(见表4)，并使用4种模型进行SSD模型拟合(见表5)，结果表明正态分布模型拟合结果最优，基于正态分布模型计算获得锌的慢性毒性HC5为23.80 μg/L，除以评估因子后，未校正硬度条件下长期基准值为11.90 μg/L.

表4 锌对淡水生物的慢性毒性

表5 未校正水体硬度条件下锌的慢性物种敏感度分布模型参数

2.2.2锌的硬度校正后慢性水质基准

对锌的慢性毒性和水体硬度进行线性拟合，得到线性相关关系：lgCC=0.29lgH+1.37，其中lgCC为对数慢性毒性几何均值，P<0.05，具有显著线性相关关系.

对慢性毒性数据进行水体硬度校正，分别获得水体硬度(H)为50、100、150、200、250和350 mg/L时的毒性值，基于4种模型分别进行SSD拟合，通过r2、RMSE、SSE、P值(K-S检验)统计学验证分析(见表6)，发现正态分布模型为最优拟合曲线. 在水体硬度为50、100、150、200、250和350 mg/L的条件下，锌的慢性毒性HC5分别为20.49、25.03、28.13、30.57、32.60和34.37 μg/L，相应的长期水质基准值为10.25、12.52、14.07、15.29、16.30和17.19 μg/L.

表6 校正硬度条件下锌的慢性毒性物种敏感度分布模型参数

比较分析该研究与其他国家或地区推导的锌水质基准值发现，在100 mg/L硬度条件下，美国基于毒性百分数法制定的短期和长期水质基准值均为120 μg/L(长期基准值基于急慢性比推导获得)，该研究短期基准值(82.29 μg/L)相对较低，美国用于基准推导中最敏感的4个物种(赖爪网纹溞、模糊网纹溞、条纹狼鲈和长鳍鱥)锌毒性分别为50.7、174.1、119.4和227.8 μg/L[5]，而我国锌毒性最敏感的前4个物种(剑水溞、溞状钩虾、近头状伪蹄型藻和罗氏沼虾)毒性分别为52、77、80、82 μg/L，相比美国更为敏感. 在50 mg/L硬度下，加拿大基于评价因子法制定的长期基准值为30 μg/L，该研究长期基准值(10.25 μg/L)低于加拿大相同硬度水平下的基准值. 在150 mg/L硬度条件下，澳大利亚和新西兰基于物种敏感度分布法制定的长期基准值为8 μg/L，该研究长期基准值为14.07 μg/L，高于澳大利亚和新西兰相同硬度水平下的基准值. 造成这一差异主要原因是：①不同国家在进行水质基准推导时各国的生物区系不尽相同; ②不同的生物区系中存在不同的敏感物种; ③使用方法、受试生物和水化学条件不同.

2.3 水体硬度对锌水质基准的影响差异

对比硬度校正前后锌的水质基准发现，除硬度校正为50 mg/L时基准值低于校正前外，硬度校正为100～350 mg/L时，急性、慢性基准值均大于校正前，且基准值随着硬度的升高而升高. 当硬度校正为100 mg/L时，急性基准值相比于校正前有所增加，而慢性基准值校正前后差距不大；当硬度校正为350 mg/L时，急性、慢性基准值均是未校正硬度时的两倍左右. 这说明硬度对锌的毒性产生了较大影响，水体中锌毒性随着硬度的增加而降低.

硬度对锌的水生生物毒性产生影响的主要原因是：Ca2+、Mg2+的存在影响了金属的化学形态进而对金属的毒性产生了影响[42]；同时，Ca2+、Mg2+也会与水生生物细胞上的金属吸收点发生点位竞争. 以鱼为例，Ca2+是与鱼鳃上皮细胞紧密联合的鳃膜稳定剂，但Ca2+与Zn2+之间对于鱼鳃上的金属吸收点存在一定的点位竞争，当水体中Ca2+浓度增加时，鱼鳃通过吸收外部Ca2+而降低表面渗透性，从而导致对Zn2+的吸收减少，因此较高的水体硬度会对锌的毒性有一定的缓解作用[39].

除水体硬度外，不同pH、DOC浓度、温度等条件也会对锌的毒性产生影响. 如在急性试验条件下，当硬度较低时，低pH(酸性)导致锌的毒性上升，加速了试验物种死亡. 而在慢性暴露的条件下，尽管生物体未死亡，但也加重了机体受损的情况[43]. 这可能是由于锌在不同条件下形态不同，同时也受到水体中不同的pH、DOC浓度等水质参数的影响，导致生物体与其结合点位、方式产生了变化，从而导致毒性差异[44]. 需针对不同水化学条件下锌的水质基准开展进一步研究，以提高锌的水质标准制修订的合理性和准确性.

2.4 锌的生态风险评估

2.4.1概率密度重叠面积法生态风险评估

首先应用概率密度重叠面积法对锌的生态风险进行评估，八大流域水体中锌的暴露浓度均来源于已有研究[21]. 硬度校正前后锌在八大流域中的急性、慢性生态风险概率密度曲线如图1所示，计算得出的急性、慢性生态风险概率值如表7所示.

图1 锌在八大流域中的暴露浓度及硬度校正前后的急性、慢性毒性概率密度曲线

由表7可以看出：硬度未校正前，锌在八大流域水体中的急性风险表现为黄河>长江>太湖>松花江>珠江>海河>淮河>辽河，慢性风险表现为黄河>长江>海河>太湖>珠江>松花江>淮河>辽河；硬度校正后，急性风险表现为黄河>长江>太湖>松花江>海河>珠江>淮河>辽河，慢性风险表现为黄河>长江>海河>珠江>太湖>松花江>淮河>辽河.

表7 八大流域水生生物锌污染的急性、慢性风险概率

未进行硬度校正情况下，除黄河受锌污染的急性生态风险概率超过40%外，其余流域急性风险均低于20%，其中辽河最低，仅为2.7%. 黄河受锌污染的慢性生态风险影响程度高达74.4%，长江、海河发生慢性锌污染风险概率也超过了40%. 当水体硬度校正为50mg/L时，各流域锌污染急性、慢性风险概率相比于校正前均有所升高，其中海河慢性风险从校正前的40.64%升至校正后的45%，为最大涨幅，其余流域涨幅均低于4.5%. 当水体硬度条件校正为100～350 mg/L时，各流域急性、慢性生态风险概率相比于校正前均有所降低，且随硬度升高风险概率呈依次递减趋势. 急性生态风险概率随硬度增大明显下降，例如，在水体硬度校正为350 mg/L时，淮河、辽河和海河水体中锌的生态风险概率相比于校正前最大降幅均在200%以上，太湖、长江、珠江和松花江的风险概率降幅均接近200%. 相比于急性风险，硬度校正后慢性风险的降幅较小. 例如，在水体硬度校正为100 mg/L时，各流域慢性风险相比于校正前未发现显著性差异，校正前松花江慢性风险为35.61%，校正后仅为35.10%. 但在硬度校正为350 mg/L的条件下，海河慢性风险相比校正前降幅最大(8.6%)，长江、珠江、松花江、淮河和辽河降幅均在7.0%左右，黄河和太湖降幅在6.0%左右. 研究表明，锌在各流域水体中的急性、慢性生态风险均受到水体硬度的显著影响.

2.4.2联合概率分布法生态风险评估

概率密度函数重叠面积表征方法得到的结果直接反映了污染物在各流域水体中的生态风险状况，联合概率分布法则可以根据受影响的物种比例来确定保护水平. 由于联合概率分步法充分考虑了环境暴露浓度和毒性数据的不确定性和可变性. 因此选择应用联合概率分布法，计算了锌在八大流域水体中的暴露浓度以及不同硬度条件下超过保护95%生物不受影响的急性和慢性HC5值的超标率. 如图2所示，暴露浓度对应的累积概率值越小，超标情况越严重，锌对水生生物造成的生态风险越严重.

图2 锌在八大流域中的暴露浓度及硬度校正前后的急性、慢性毒性联合概率分布

如表8所示：硬度校正前，锌在各流域中对急性HC5超标率表现为黄河>长江>太湖>海河>松花江>珠江>淮河>辽河，慢性HC5超标率表现为辽河>黄河>长江>海河>珠江>松花江>太湖>淮河；硬度校正后，锌在各流域中对急性HC5超标率表现为黄河>长江>太湖>海河>珠江>松花江>淮河>辽河，慢性HC5超标率表现为辽河>黄河>海河>长江>淮河>珠江>松花江>太湖.

表8 联合概率分布法评估锌在水体中暴露浓度对HC5的超标率

未校正硬度条件下，黄河、辽河、黄河、长江和海河水体中锌的慢性HC5超标率均高于50%，其中，辽河不存在急性HC5超标情况，但慢性HC5超标率在70%以上；而黄河水体中锌的急性、慢性超标率均相对较高，急性和慢性超标率分别为42%和71%. 当水体硬度校正为50 mg/L时，各流域水体中锌的急性、慢性超标率均有所上升，其中黄河慢性HC5超标率高达73%. 当水体硬度校正为100～350 mg/L时，各流域的急性和慢性HC5超标率则随着硬度的增加而呈降低趋势. 其中，当水体硬度校正为350 mg/L时，太湖水体中锌的急性HC5超标率降低了50%以上，长江的急性超标率降低了75%以上，而珠江、松花江、海河的急性超标率均从6%降至1%，降幅达600%. 锌在各流域水体中的慢性超标率情况类似，其中辽河的慢性超标率降低了60%左右.

综上，通过两种生态风险评估方法所获得的结论基本一致，即当水体硬度为50 mg/L时，相比于硬度校正前，各流域水体中发生急性、慢性锌污染的生态风险概率和HC5超标率均有所升高；当水体硬度为100～350 mg/L时，相较于硬度校正前，各流域水体中发生急性、慢性锌污染的生态风险概率和HC5超标率均有所降低，并且随着水体硬度的增加而降低. 以上研究表明，开展不同流域水体生态风险评估时，应充分考虑不同流域水体硬度的梯度变化，科学、合理、有效地保护流域生态系统安全.

3 结论

a) 通过物种敏感度分布法推导了我国淡水水生生物在水体硬度校正前的长期、短期水质基准值分别为11.90和71.67 μg/L. 在水体硬度校正为50、100、150、200、250和350 mg/L的条件下，锌的短期基准值分别为53.39、82.29、105.98、126.81、145.76和179.82 μg/L，锌的长期基准值分别为10.25、12.52、14.07、15.29、16.30和17.19 μg/L. 水体硬度对水质基准具有显著性影响，建议在锌的水质基准和标准制修订过程中，应充分考虑水体硬度对淡水水生生物毒性的影响.

b) 八大流域水体受锌污染的急性、慢性生态风险和HC5超标率均受到水体硬度的显著影响，生态风险和HC5超标率随水体硬度的升高均呈逐步下降趋势. 考虑到我国水体流域范围大，水体硬度南北差别较大，建议基于不同水体硬度条件开展区域性生态风险评估，为流域水生态系统的精细化管理提供技术支撑.