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user: 2. 材料与方法) 2.1. 样品采集与分析 共采集巢湖湖区、主要支流和入湖口62个表层水体样品(图1)，水样样品运至实验室后立刻通过玻璃纤维膜(0.7 µm)过滤去除颗粒物，取1 L过滤后的水样用二氯甲烷连续液液萃取3次，合并萃取液，用无水硫酸钠去除残留的水分后，浓缩并加入正己烷交换溶剂，再浓缩至1 mL，通过硅胶层析柱净化样品后，浓缩加入内标定容至0.5 mL，用GC-MS定量。巢湖水体PAHs含量如表1所示，PAHs总浓度(Σ 17 PAHs)分布如图1所示，详见文献 [ 16 ]。 图1. 巢湖水体各采样点中PAHs总浓度分布图(圆面积代表浓度大小) 2.2. 商值法构建 RQ法是一种简单保守的生态风险表征方法，通过比较特定污染物的暴露浓度和环境建议阈值的大小，并计算二者之间的比值是否大于1而判断环境暴露浓度下该污染物是否存在潜在的生态风险 [ 17 ]。一般情况下，这种RQ法做出的生态风险评价主要为单一化合物的定性评价，本研究中环境建议阈值采用的是最大允许浓度(maximum permissible concentration， MPC) [ 18 ]，由于数据缺乏，共收集10种PAHs的MPC值(表1)，根据环境暴露浓度和MPC值计算RQ值，并确定每一个化合物RQ值的概率分布，采用蒙特卡罗随机取样10，000次，确定在95%置信水平条件下计算RQ概率分布。同时考虑到PAHs是混合污染物，我国前期执行的地表水水质标准(GHZB1-1999)中规定I、II、III类水域BaP标准值为2.8 ng/L [ 19 ]，为了能了解混合物导致的生态风险，本研究采用毒性当量因子(toxicity equivalency factor， TEF)将各化合物进行转化为BaP毒性当量，最终计算总混合物的联合风险商值(mRQ)，如公式(1)和(2)。 TEQ = ∑ TEF i × C i (1) m RQ = TEQ BaP TRV (2) 其中TEQ为BaP毒性当量，C i 为i化合物的环境暴露浓度，各化合物的TEF值列于表1中，BaP TRV 为水体中BaP的环境阈值，本研究取2.8 ng/L。所计算得到的mRQ并进一步通过蒙特卡罗随机取样，拟合mRQ的分布特征，确定巢湖流域水体中PAHs的污染状况。所有蒙特卡罗随机取样和分布特征拟合在Crystal Ball 2.0中完成。 Table 1 The concentrations in waters from Chaohu Lake watershed， maximum permissible concentration (MPC)， and toxicity equivalency factor (TEF) for individual PAH compoun 检出率(%) 最大值 最小值 算术均值 MPC a TEF b 萘 Nap 100 89.1 1.2 23.9 1200 0.001 苊烯 Ace 62.3 7.8 a 1.7 0.001 苊 Ac 77 9.7 2.6 0.001 芴 Fl 93.4 39 6.7 0.001 菲 Phe 98.4 156 23.6 300 0.001 蒽 Ant 91.8 31.8 3.2 70 0.01 荧蒽 Flu 95.1 56.3 12.8 300 0.001 芘 Pyr 86.9 70.5 16.3 0.001 苯并[a]蒽 BaA 78.7 24.4 4.3 10 0.1 䓛 Chr 88.5 27.1 6.8 340 0.01 苯并[b]荧蒽 BbF 59 29.6 6.4 40 0.1 苯并[k]荧蒽 BkF 62.3 27.8 5.4 0.1 苯并[a]芘 BaP 60.7 27.9 2.9 50 1 苝 Per 54.1 5.2 1.8 0.001 茚并[1， 2， 3-c， d]芘 IcdP 57.4 30.8 3.9 40 0.1 二苯并[a，h]蒽 DahA 54.1 11.3 2.2 1 苯并[g， h， j]苝 BghiP 75.4 52.7 5.8 30 0.01 总浓度 Σ 17 PAHs 100 456.6 5.7 113 表1. 巢湖水体中PAHs的浓度(ng/L)及水体中PAHs的最大允许浓度(MPC， ng/L)和毒性当量因子 注： a MPC数据来源于 [ 18 ]； b TEF数据来源于 [ 23 ]。 2.3. PAHs的SSD模型的构建 2.3.1. SSD模型的构建框架 SSD的基本原理是通过一组敏感性生物毒性数据来描述该污染物的毒性分布特征，并根据这一分布特征来预测或推导其它物种受影响的可能性。模型的构建前提认为可获取的毒性数据是来自这个分布的样本。可以用来估算该分布的参数。鉴于此：研究者可以收集整理不同物种的毒性数据，并将这些数据按大小顺序进行排列，计算累积概率，进一步选择模型进行拟合分布。所以SSD模型的构建主要包括：1) 毒性数据的收集；2) 数据的整理和转化；3) 分布模型的拟合和选择；4) 确定单一污染物的环境阈值，并计算RQ值；5) 根据环境暴露浓度确定单一污染物影响物种比例(PAF)；6) 计算复合污染物的累计潜在影响比例(mPAF)。 2.3.2. 毒性数据收集 考虑到实际环境中生物暴露主要以慢性暴露为主，一般研究采样慢性毒性数据进行SSD模型的构建，然而多数污染物的慢性数据相对缺乏，无法构建一个合理的SSD模型，通常采样急慢性比(acute-chronic ratio， ACR)转化，依次构建相应的SSD模型。但研究亦表明，同一污染物对同一生物的ACR值差别较大，因此采用唯一的ACR值可导致预测结果的不确定性 [ 4 ]。本研究在检索PAHs毒性数据时发现，慢性毒性数据极少，无法构建SSD模型，为了避免因ACR转化导致的误差，因此本研究采用急性毒性数据(LC 50 和LD 50 )构建SSD，所收集的毒性数据均从美国EPA ECOTOX数据库获得(http://www.epa.gov/ecotox/)。检索过程中主要通过化合物、暴露时间以及暴露方式等作为选择标准，暴露时间小于10天。 最终获得沉积物中8个单一PAHs包括Nap，Ac，Fl，Phe，Ant，Flu，Pyr和BaP的急性毒性数据(表2)。其中Nap共收集到37个物种180个毒性数据，Ac获得了19个物种63个毒性数据，Fl获得了11个物种31个毒性数据，Phe获得了22个物种96个毒性数据，Ant获得了13个物种61个毒性数据，Flu获得了43个物种220个毒性数据，Pyr获得了18个物种57个毒性数据，以及BaP获得了8个物种24个毒性数据。物种涉及到藻类；脊椎动物；无脊椎动物；鱼类；两栖类和甲壳类生物，同一生物不同毒理数据取几何均值，不同生物的毒理数据最小值、最大值、均值和方差均呈现在表2中。 Table 2 Statistics of toxicity data for 8 PAH compounds (unit: ng/L 总数据个数 物种数 最小值 最大值 算术均值 几何均值 标准偏差 Nap 180 37 8.42 176，000 15，700 4080 37，100 Ac 63 19 220 3600 1280 904 1070 Fl 31 11 302 38，500 5720 2270 11，000 Phe 96 22 27.1 13，600 1360 403 3080 Ant 61 13 7.64 397 94.3 41.7 123 Flu 220 43 0.1 54，700 2180 64.3 9760 Pyr 57 18 0.622 17，700 1780 50.6 4780 BaP 24 8 1.02 63，900 11，700 327 22，100 表2. 8种PAH毒性数据统计特征(单位：ng/L) 2.3.3. 模型的拟合 分别采用Log-normal，Log-logistical，BurrIII和Rewibull模型对8种PAHs的毒性数据进行拟合，分别获得拟合方程的参数，拟合效果(回归系数R 2 和残差平方和SSE)，并根据R 2 和SSE评价拟合效果，同时计算出每个拟合方程下导致生态系统5%物种受到影响时的环境浓度，即HC 5 。 为了计算混合污染物的联合生态风险，计算了msPAF值，由于污染物的毒理作用机理缺乏足够认识，因此人们常假设两种情况： 1) 毒理作用相同，采用浓度加和的方式进行计算msPAF，该方法是通过HU对数据进行无量纲转化 [ 7 ]，即： HU i = C i X i (3) ∑ HU = ∑ HU i (4) m s PAF HU = 1 2 π σ exp ( − [ ( log ( ∑ HU ) ) ] 2 2 σ 2 ) (5) 其中C i 和X i 分别为化合物i的环境暴露浓度和毒理几何均值，σ为所有化合物毒理数据对数转化后的标准偏差。 2) 毒理作用方式不同，采用效应相加(Response Addition)方式计算msPAF，即为msPAF RA ，分别计算出化合物i在特定环境暴露浓度下的PAF i 值，然后根据方程(6)计算msPAF RA m s PAF RA = 1 − ∏ n ( 1 − PAF i ) (6) 所有的数据处理在Excel 2010中完成，模型拟合在Matlab中实现。 2.4. PRA模型构建 根据化合物的环境暴露浓度和毒理浓度，分别建立其概率密度曲线，并二者绘制于同一图中，即联合概率曲线，计算重叠部分面积，可获得在此环境暴露浓度的分布下受到影响的物种比例 [ 14 ] [ 20 ]。本研究分布对8种具有毒理数据的PAHs的数据进行对数转化，建立环境暴露浓度和毒理浓度的正态分布概率密度函数，然后进一步进行计算重叠面积。所有的模型构建和重叠面积计算在Matlab中实现。