单体同位素分析技术在环境研究中的应用进展＊

彭学伟,褚春莹,蒋海威

(1.潍坊学院,山东 潍坊 261061;2.青岛市环境监测中心,山东 青岛 266003)

1976年,Sano等[1]通过气相色谱分离,经燃烧单元后与质谱联机,测定了服用13C标记的阿司匹林后人体尿液中少量安息香酸甲酯及其它代谢产物的稳定碳同位素比。1978年,Matthew s和 Hayes等[2]又采用类似装置分析了13C富集的混合酯类和15N富集的氨基酸(由15N富集的人体血清蛋白制得)中的13C/12C或15N/14N,并且将其命名为“同位素比监测气相色谱-质谱”(isotope-ratio-monitoring gas chromatography-mass spectrometry,IRM-GCM S)技术。这些早期的开创性工作奠定了现代CSIA技术的基础。20世纪90年代,单体同位素分析(Compound-Specific Isotope Analysis,CSIA)发展成为一种成熟的现代分析方法。

1 CSIA原理

单体同位素分析仪器主要由气相色谱仪(GC)、中间连接装置 (Combustion)和同位素质谱仪(IRM S)三部分组成(GC-C-IRM S,图1)。GC-C-IRM S进行测量时,样品首先注入气相色谱在色谱柱内进行分离。分离后的样品以氦气为载气输送到装有氧化铜/铂催化剂的燃烧管,在940℃温度下定量燃烧成二氧化碳和水。含氮化合物燃烧所形成的氧化氮在随后的还原炉中还原为氮气。燃烧过程中产生的水通过水阱除去,产生的CO2转移到同位素质谱离子源,在电子轰击作用下失去电子带正电荷。带正电荷的二氧化碳离子在磁场作用下依据质量不同分离成质荷比为44、45、46的三种离子,同时在同位素质谱仪中固定的法拉第杯内测量。同位素比值的数据常用符号δ来表示:

R samp le:待测样品中元素E的同位素相对丰度比,R standard:国际参考标准物质中元素 E的同位素相对丰度比。通常被用来作为标准的是vienna-Pee-neeBelem nite(v-PDB,美国南卡罗来那州白坚系皮狄组美洲拟箭石),这是一种被国际原子能机构指定的碳同位素参考物质,它的δ13C值被定义为0%。

图1 GC-C-IRMS测定δ13 C流程图

2 CSIA在有机污染物研究中的应用

2.1 有机污染物来源示踪

有机污染物进入环境之后的消减包括降解消减和非降解消减,其中非降解消减包括挥发、迁移、扩散、吸附、沉降等多种过程[3],这些过程不会引起有机污染物的根本降解,只是污染物在介质中发生迁移。由于环境中有机污染物往往可能有多种不同污染源的输入,准确判识有机污染的来源不仅有利于客观评价生态环境风险,而且也是采取切实有效的应对措施和修复方法的科学基础[4]。

以往判识有机污染物来源采用的化学指纹技术以污染源的化学组成及分布特征为依据[5],由于环境中的污染源是非常复杂的体系,同一化学组成或分布特征的物质有可能来源于不同物质的降解或不同污染源的相互作用,因此利用化学指纹技术研究有机污染物的来源具有一定的不确定性。同传统技术相比, CSIA技术测定的是单个化合物的δ13C(或其它元素的δhE)值,避免了传统化学指纹分析测定所导致的不确定性。有机化合物进入环境中时通常有自己的特征同位素组成,或者说是特定的13C/12C比值,在一个特定的环境领域,若化合物的同位素组成保持不变(Conservative),可直接利用其同位素组成进行来源示踪,从而使得分子同位素指纹成为指示环境中微量有机污染物来源的更加有效的被动示踪剂[6]。近年来, CSIA在有机污染物示踪中显露出了明显的优越性,大量用于有机污染物的来源示踪。

由于高分子量物质化学与生物过程中不会发生显著的同位素分馏效应,所以在运用稳定碳同位素比值技术作为解析指标识别有机污染物来源时,多使用高碳数化合物的稳定同位素,其中多环芳烃(Polycyclic A romatic Hydrocarbons,PAHs)和石油烃应用广泛。最早将CSIA技术用于PA Hs来源示踪的是O’M alley等[7]。他们发现,使用纯PA Hs的混合物,即使对于高分子量的共馏出异构体,δ13C的测定精度都可以达到0.2—0.3‰,萃取、纯化等步骤对测定没有显著影响;对于实际环境样品,如果色谱峰分离很好,相对于平均值的最大偏差为0.1—0.4‰,而高分子量的共馏出异构体则为0.3—1.1‰。在考虑测定精确度的条件下,他们所研究的2—5环的港口和海湾沉积物中的PA Hs在太阳光照48h内没有显著的同位素分馏,从而确证了CSIA用于PAHs来源示踪的可行性。研究表明,芳烃化合物稳定碳同位素组成与其来源、形成的方式有密切关系。O’M alley等[8]利用PAHs的δ13C组成特征确定St.John港直接来源于原油(曲轴油箱泄漏)的PA Hs占总芳烃输入的20%—50%,燃烧源输入(主要是木材燃烧和汽车尾气排放)输入占50%—80%。M cRae等[9]根据意大利某泻湖沉积物中PA Hs极低的稳定碳同位素比值(δ13C最低至-63.5‰)推断该地区的污染是由于利用本地生物质天然气作燃料的某早期高温工业过程所产生。苑金鹏等[10]通过稳定碳同位素组成特征研究表明土壤中PA Hs的主要来源是化石燃料燃烧产物的干-湿沉降,并运用稳定碳同位素组成的二元复合数值模型对不同来源PA Hs的相对贡献率进行了估算。

除用于土壤和沉积物中PA Hs的来源研究,对于大气中PAHs来源研究亦有不少报道。Okuda等运用单体碳同位素分析方法解析了不同城市大气中PA Hs的来源,其中北京大气中的PA Hs主要来源于机动车的排放,而重庆与杭州的则来自燃煤过程[11];同时该研究小组通过联合运用PAHs的分子与同位素组成特征识别了马来西亚大气 PA Hs的来源,发现机动车尾气为马来西亚大气 PA Hs的主要来源(65%—75%),森林大火产生的PA Hs仅占25%—35%[12]。彭林等利用稳定碳同位素研究了乌鲁木齐与郑州市大气中PAHs来源,在非采暖季,乌鲁木齐市大气中PAHs的污染来自于煤的炭化和燃烧,而郑州市大气中PA Hs则来自机动车尾气和煤的炭化及燃烧[13—14]。

不仅高分子量物质可用来进行来源示踪,一些较低碳数的有机化合物如正构烷烃、甲级叔丁基醚也被用于污染物的来源失踪[15—16]。彭林等[15]利用正构烷烃的单化合物稳定碳同位素组成研究了兰州大气环境中飘尘、烟尘和尾气排放物中正构烷烃单分子碳同位素组成特征及分布规律,结合化石燃料(石油和煤)的分析得出工业区大气污染主要为燃油源,市区内取暖期燃煤源输入率高,非取暖期主要来自燃油源,以汽车尾气为主。其中兰州市大气污染物中燃油源占60%以上,这与用石油作为主要能源所造成的大气环境污染密切相关。

除利用稳定碳同位素进行来源示踪之外,氢稳定同位素也被用于污染物来源示踪。Smallwood B J等[17]利用碳氢两种稳定同位素组成研究了甲基叔丁基醚(M TBE)的不同来源。研究发现不同样品D值具有明显差异,但是其δ13C几乎没有差异。这一实验事实进一步证明了δ13C应用于来源示踪的有效性。

2.2 有机污染物转化研究

进入环境中的有机污染物具有多种环境行为与命运,除非降解消减之外,人们更为关心的是降解消减这一环境行为,因为只有降解过程才能使环境有毒污染物转化消失。有机污染物在降解过程中,由于动力学同位素效应的存在导致残留物中重同位素富集,产物中重同位素贫化。通过测定残留物中待测元素重同位素如δ13C富集值(或产物中重同位素贫化)可为判断目标污染物是否发生了转化提供直接的证据。因此,近年来利用CSIA技术研究受污染环境中有机污染物的转化受到了人们的极大关注。该部分内容笔者已作了详细总结[18],在此不作赘述。

2.3 有机污染物实地转化程度研究

众多研究表明,微生物降解是环境中有机污染物消减的主要途径。但是环境中尤其是地下水层和沉积物、土壤中有机污染物的实地生物降解(in-situ biodegradation)的评价,其难度是非常大的。为了对野外环境中有机污染物的原位生物降解进行合理的评价,传统方法往往常常需要动用多种学科知识联合应用,使得评价工作繁杂。环境中有机污染物在微生物降解过程中存在的同位素分馏现象,根据这一实验事实建立的单体同位素分析技术不仅可以为环境中有机污染物的降解提供直接的证据[19],而且可以根据目标物的碳同位素组成变化与污染物转化率之间的关系估算原位生物降解的程度,这是目前研究有机污染物实地生物降解最有前途的方法之一。因为野外环境作为一个开放体系,难以建立有效的物料平衡,因此传统方法难以准确确定污染物原位生物降解的程度[20]。与传统方法不同的是该方法首先在一定条件下,通过实验室微生态培养或纯细菌培养,建立严格的物料平衡,求出任一时刻的C/C0和δ13C,进而得出实地条件下的富集因子α,然后过瑞利方程可求出有机污染物生物降解的程度[21-24]。

式中δhE和δhE0分别为t=t和t=0时刻底物中元素E的同位素信号,α称为分馏因子(α=KIE-1), εE与α的关系为εE=1000×(α-1),f=Ct/C0为t时刻底物剩余的分数。

当前,CSIA研究有机污染物的实地生物降解主要集中在环境常见易降解的有机污染物,其中研究较多的是地下水层或沉积物土壤中的苯、甲苯、二甲苯和乙苯(BTEX)等化合物的原位降解。M eckenstock等[25]首次将CSIA技术用于德国 Hamburg港口石油烃污染水层的研究,发现沿羽流方向所研究的化合物逐渐降低,但并非所有物质的同位素都呈现出明显的变化。他们以甲苯作为模型,试验结果表明在羽流末端的甲苯降解程度高达95%。Griebler等[24]利用CSIA技术结合已有的分馏数据和特征代谢产物技术对德国一受石油烃污染的地下水层中的苯、甲苯、二甲苯及萘等污染物的原位生物降解进行了量化。其中p -xylene,and naphthalene和o-Xylene的测定结果与根据锐利模型计算得到的结果一致,根据这一实验事实他们对初始浓度160μg L-1在800m区域范围内流经路线进行监测,发现当其浓度低于仪器检测限时13C/12C富集7‰,据此计算出其生物降解程度达到99%。Richnow et al[26]利用实验室得到甲苯在土壤柱中厌氧降解的分馏因子(=1.0015),根据试验测到的13C/12C值研究了BTEX和PAHs污染30年之久的地下水层的有机污染物实地生物降解,他们计算出远离初始浓度的某一站点处甲苯厌氧降解程度达到95±4.7%到99±1.6%。同时他们提出,为了选择合适的分馏因子进行计算,有必要分析污染水域的氧化还原条件,因为好氧和厌氧细菌降解污染物可能经历不同的路线,这将使得分馏因子可能不同。Fischer等[22]利用CSIA结合溴化物标记手段研究了德国Zeitz城市前苯生产厂区遭受BTEX污染的水层标记氘代甲苯(toluene-d5,toluene-d8),实地生物降解,发现计算标记甲苯的生物降解程度时采用CSIA方法雨溴化物方法仅有轻微出入,从而确定其可用于标记甲苯的实地生物将成都的计算。在标记甲苯从注射区域到第一和第二控制区域时,分别讲解了16%和32%除了BTEX等芳烃之外,氯代烯烃也是地下水中经常见出的有机污染物。利用CSIA研究地下水中氯代烯烃的实地生物降解不乏报道。Lollar等[21]研究了Dover空军基地地下水中的氯代乙烯污染物的自然消减,首次提出了实地环境中还原脱氯的详细数据。通过13C的富集数据,他们计算了二氯乙烯(DCE)等在污染羽流之间不同取样站点间的相对生物降解程度。其中浓度沿梯度下降236站点相对于假定的污染源而言,三氯乙烯(TCE)的生物降解程度高于40%。Vieth等[27]研究了受污染水域四氯乙烯(PCE)和三氯乙烯的实地生物降解,根据锐利方程计算了PCE生物降解程度和其理论浓度。在所研究的水流路线中,生物降解程度依次增加,分别为46%,87%和76%。根据假定污染源原点的初始浓度和锐利方程,PCE的消减量化得以进行,得到34/1,38/1,44/1站点残余PCE的浓度依次为90.8,21.5,40.8mg.L-1。

此外,通过CSIA结合锐利方程不仅计算降解的程度,而且可以评价不同消减的贡献。Van Breukelen等[28]利用开放的锐利方程研究了自然消减中有机污染物生物降解与稀释两种效应的贡献。其计算得到苯的降解程度(3-47%,-3.6‰;4-61%,-2.4‰;)远小于M ancini等[29]计算得到的降解程度(10-71%,-1.9‰)。主要是苯在硫酸盐条件与产甲烷条件下产生不同的分馏因子。同时他们得出在实地自然消减过程中,稀释效应对于小件的贡献是不可忽视的,大约是微生物降解的6-9倍(-2.4‰)。

3 展望

CSIA分析技术实现了有机化合物的气相色谱分离与质谱检测的在线联机,使微量混合样品中单个化合物特定元素的同位素比值的测定,不受其它化合物或元素的干扰。随着分析技术的发展,应用 GC-C -IRM S监测有机污染物的环境行为将是一项非常有前景的研究方法。

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