海河流域典型区域重金属沉积物生态风险研究

张昀保，吴劲

(1.河北省水利科学研究院,石家庄 050051；2.北京工业大学城市建设学部，北京 100124)

随着工业化和城市化进程的推进，流域生态系统也发生了巨大变化，水库作为人类社会发展的产物，在流域生态系统中起着重要作用[1-3]。据报道，我国现有9万余座水库，主要用于农业灌溉、防洪和发电，在我国社会中发挥着重要作用[4]。然而，水库正面临着生态风险问题。Zhang等[5]调查了海河流域山区城市带河流沉积物中的3种重金属，发现近30年矿山开采，城镇化水平会导致城市河流沉积物中因采矿造成的Cr和Zn污染加剧。海河北部水库作为流域上重要的汇水与储水工程，需要高度关注重金属污染，同时迫切需要对水库重金属污染可能造成的生态风险问题进行评价。

沉积物既是重金属的接收端，又是重金属的释放端，被认为是一种判别水体污染现状的重要指标[6-7]。一般情况下，重金属通过河流输送进入水库，并通过絮凝或沉淀的方式进入沉积物中[8-9]。研究[10]显示，进入水生态系统的85%以上的重金属以不同形式储存在沉积物中。Fu等[11]发现长江流域沉积物中的重金属污染物具有较高的生态风险，对水生态系统存在不利影响。因此，充分分析重金属沉积物在不同区域环境中的生态风险现状，精确描述重金属沉积物可能产生的风险水平，是当下生态安全管理的重要需求。

物种敏感性分布法于20世纪70年代被提出，是用于描述环境中不同生物对污染物敏感性的方法。结合环境暴露的分布情况，建立联合概率曲线，以更好地描述暴露概率和效应超越概率，用于整体风险评估[12-13]。与以往的确定性生态风险评估方法不同，物种敏感性分析在基于概率描述环境暴露与生态系统风险的关系方面更加科学[14]。利用物种敏感性分布法将污染物的污染现状与水环境中的生物联系起来，能得出更精确的评价结果，在水库生态安全管理中发挥重要作用。目前，基于物种敏感性的生态风险评价主要是在淡水河流中进行，而在水库环境系统中很少进行。

因此，本研究的主要目的是:估算海河流域北部水库沉积物中微量金属的质量分数特征；通过地累积指数法、潜在生态风险指数法和物种敏感性分布，对沉积物中的微量金属生态风险以及重金属沉积物可能危害生物比例进行定量分析。

1 材料与方法

1.1 研究区域与数据资料

海河流域北部是中国人口最密集、用水需求最大的区域之一。位于北纬41°35 ′N～38°52 ′N和东经118°44E～112°10E，区域总面积83 900 km2。属东亚季风气候温带，年平均气温19 ℃，年平均降雨量490 mm左右，最高气温33 ℃出现在7月，最低-6 ℃出现在1月[15]。为保证区域生产生活用水，海河流域北部有4座大(1)型水库、2座大(2)型水库和5座中型水库。密云水库、于桥水库、官厅水库和沙河水库是海河流域北部4座典型水库。

密云水库、于桥水库、官厅水库和沙河水库沉积物重金属数据来自三大网络文献数据库(Web of Science、Science Direct和中国知网)2002年和2019年的文献。文献中重金属的测定方法为国家推荐的标准方法或按标准修订的方法。物种毒理学数据于2020年10月获取自美国环保局ECOTOX数据库。该数据库包含全球范围内化学品的急性和慢性毒性数据，包含了不同生态系统下不同物种，并不断更新，为物种敏感性分布模型构建提供数据基础。由于不同国家相似物种对相同污染物的耐受性不同，同一物种试验环境和自然环境中的耐受性也不同[16]。所以在筛选数据时，同一物种选择相同的环境、相同暴露时间和处理方法获得的数据。选取As、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn在淡水介质中暴露10 d以内的半致死浓度(LC50)或半效应浓度(EC50)的毒理学数据。选择无脊椎生物、软体生物、蠕虫、底栖生物、甲壳类、节肢生物作为主要评价对象。当同一物种拥有多个毒理学数据值时，使用数据的几何平均值作为物种的毒理学数据[17]。

1.2 研究方法

1.2.1地累积指数法

地累积指数法是一种广泛用于评价水体沉积物重金属生态风险的方法[18-19]，该方法有效避免了自然沉积的对生态风险评价的影响，能更好地反映重金属污染现状。

(1)

式中:Igeo为地累积指数；Cn为沉积物中重金属实测浓度;Bn为沉积物背景参考值;1.5为背景矩阵校正系数。Igeo<1为优；1≤Igeo<3为良；3≤Igeo<5为较差；5≤Igeo为差。

1.2.2潜在生态风险指数法

潜在生态风险指数法是1989被提出的一种简易快速的水体沉积物生态风险评价方法。该方法通过分析水体沉积物污染现状，反映沉积物中的重金属对环境的影响[20-21]。

(2)

Er，i=Tr，i×Cf，i

(3)

(4)

式中：Cf，i为给定重金属的污染指数；CR，i为沉积物中重金属的背景值；CD，i为重金属的实测质量分数；Er，i为重金属的潜在生态风险因子；Tr，i为单一重金属污染的毒性因子；RI为重金属总潜在生态风险指数。沉积物背景值的参考值为中国土壤背景值。Cd、Cu、Pb、Cr、Zn、Hg和Ni的背景值分别为0.07、20.00、23.60、53.90、67.70、0.04和24.90 mg/kg[22]。RI<150时，风险水平较低；150≤RI<300，风险水平中等；300≤RI<600，风险等级高；RI≥600，风险水平非常高。

1.2.3物种敏感性分布法

选用Burr Ⅲ分布对累积暴露浓度曲线拟合，Burr Ⅲ分布的偏度和峰度覆盖范围更大，可以使其更灵活地拟合参数。HC5是物种敏感性分布曲线上对应于 5%影响物种的累积浓度。HC5越小，其对应重金属的毒性越强[23-25]。Burr Ⅲ分布参数的函数方程为

(5)

(6)

(7)

式中：q是相应的保护级别；PAF是对应于物种敏感性分布曲线上测量质量分数的有害物种的比例；x是实测的污染物质量分数；b、c、k为函数的3个不同参数；msPAF是多种污染物引起的危害物种的比例，进而反映水中多种污染物引起的综合污染水平。

3 结果与讨论

3.1 重金属的分布特征

密云水库、于桥水库、官厅水库和沙河水库沉积物中重金属含量现状见表1。从表1可以看出，各重金属的含量变化较大，Zn和Cr的平均质量分数分别为158.66 mg/kg和118.65 mg/kg，是水库沉积物中主要的重金属。水库沉积物中Ni的平均质量分数为39.32 mg/kg，在6种重金属中最低。4座典型水库沉积物中重金属的分布有一定的相似性，重金属质量分数相近。Zhang等[5]在调查海河流域沉积物时发现，沉积物中Zn、Cu的质量比受人类活动影响较大。分析结果表明，海河流域北部4座典型水库沉积物重金属质量比已经超出区域背景值，水库沉积物重金属质量比已受到当地工业化发展的影响。

表1 海河北部4座典型水库沉积物重金属质量分数Tab.1 Heavy metal mass fraction in sediments of typical reservoirs in Haihe River basin and typical reservoirs in China 单位：mg/kg

由于4座典型水库具有相似的地理特征，通过相关性分析方法对4座水库沉积物中重金属的来源进行初步分析。分析发现，Ni-Cr(相关系数为-0.778)、Zn-Cr(相关系数为-0.887)和Zn-Ni(相关系数为0.867)之间存在显著相关关系，Pb-As(相关系数为0.852)显著相关，见图1。通过对比分析，Zn、Ni、Cr存在明显的相关关系，Pb和As也存在一定的相关关系。官厅水库上游为工业聚集区、有色金属冶炼和原料制造企业众多，年工业污水排放量达到12.07亿m3[33]。程麟钧等[34]对官厅水库入库重金属研究显示官厅水库的As在枯水期和丰水期含量差异较大，丰水期质量分数约为枯水期的6倍。沙河水库上游温榆河共有污水出水口793个，日污水排放量可达90万t。温榆河重金属富集明显，As积累较严重[35]。密云水库上游有丰富的矿产资源，矿石采选业和废弃尾矿库已经对上游水质产生了影响。潘丽波等[36]研究发现,密云水库上游矿区重金属富集严重，沉积物Cu、Pb和Cd超标，重金属和固体悬浮物存在向下游迁移的现象。重金属的开采也是水库上游的主要污染源，侯迎迎等[37]发现，Cd主要受人为源的影响，As和Pb以自然源为主，也受人为源的影响。采动产生的重金属也是于桥水库上游的主要污染来源。

图1 沉积物重金属相关性Fig.1 Correlation of heavy metals in reservoir sediments

3.2 重金属生态风险分析

3.2.1重金属的分布特征

4座水库沉积物重金属地累积指数见图2 (a)。对于沉积物中的As，除官厅水库外，其余水库的地累积指数均小于1，未受污染，范围为0.02 ～1.18。其他重金属的地累积指数均小于1，表明水库沉积物未受到重金属的严重污染。4座典型水库沉积物重金属潜在生态风险指数见图2(b)。沙河水库、密云水库、官厅水库和于桥水库的潜在生态风险指数分别为90.68、91.92、275.69和47.69。官厅水库重金属沉积物潜在生态风险为良，其他3个水库的潜在生态风险为优，这与李捷等[38]的结果相似。通过地累积指数和潜在生态风险指数法的分析可以发现，As是4座水库的主要污染物。As在水生态系统和土壤生态系统中具有迁移、转化和沉积的能力。As也容易被植物吸收，进入食物链和生物累积。沉积物中的重金属主要来自水库周围工矿企业的生产和大量未经处理废水的排放[26-32]。总体而言，As是4座水库沉积物中污染最严重的重金属，对官厅水库重金属沉积物生态风险为良。As应列为水库生态管理的重点污染物。

图2 地累积指数和潜在生态风险指数评估结果Fig.2 Geoaccumulation index and potential ecological risk index of heavy metal in sediment

3.2.2基于物种敏感性分析的生态风险

Burr Ⅲ和Weibull是最常见的最优物种敏感性分布曲线。考虑到物种敏感性分布的通用性、便捷性和可比性，大多数研究者倾向于使用对数正态分布和对数逻辑分布。然而，这些模型在本研究中的表现并不优于Burr Ⅲ和Weibull模型。如图3所示，6种重金属对淡水底栖生物有不同的影响。6种重金属HC5值的降序排列为As(0.210 mg/kg)>Ni(0.071 mg/kg)>Cr (0.052 mg/kg)>Zn(0.050 mg/kg)>Cu(0.006 mg/kg)>Pb(0.005 mg/kg)，说明在相同质量分数状态下，Pb对水生态环境的影响最为显著。

图3 6种重金属敏感性分布曲线Fig.3 Distribution curve of species sensitivity of heavy metals to all species

4座典型水库沉积物中重金属的平均PAF由高到低依次为Zn(97.5%)>Cu(97.1%)>Cr(96.6%)>Zn(92.2%)>Pb(91.8%)>Ni(90.8%)，见图4。4座水库中6种重金属的平均PAF均在90%以上。虽然物种敏感性分布曲线受到物种代表性、数据数量等因素的影响，但从结果来看沉积物对底栖生物的影响应受到高度关注。不同物种对6种重金属的耐受能力各不相相同，高质量分数的重金属沉积物可能会对物种丰度造成影响，江文渊等[31]发现于桥水库底栖动物的分布与沉积物重金属质量分数呈负相关。沉积物中铅的高质量分数对底栖动物的多样性和丰度有一定的影响，容易导致底栖动物的单一性。水库沉积物中有丰富的底栖生物，底栖生物独特的进食模式和生物调节机制在使其体内积累了微量金属。沉积物中的重金属在底栖生物中积累，并通过食物链影响水生环境中的其他生物。与此同时，底栖生物的生命活动会对沉积物造成干扰，增加重金属的暴露风险。

图4 4座典型水库重金属潜在影响的物种比例Fig.4 Potential affected fraction of four typical reservoirs

4 结 论

本研究从地累积指数、潜在生态风险指数和物种敏感性分布3个指标评价了水库沉积物中重金属的危害。地累积指数和潜在生态风险指数显示4座典型水库重金属沉积物生态风险处于优良水平。物种敏感性分布结果显示6种重金属的平均PAF均在90%以上，重金属沉积物对底栖生物的影响应引起高度重视。运用3种生态风险评价方法从水生生物的角度，分析了水库重金属沉积物与水库生态环境的关系，评价了水库重金属沉积物的生态风险等级。与此同时不难发现，现阶段水库沉积物中重金属质量分数相对较低，生态风险水平较好，但沉积物中重金属对水库底栖生物的影响不可忽视。本研究的评价数据表明，为降低水库生态风险水平，重金属沉积物应是生态风险管理关注的重要指标。