生物预警技术在水质自动监测中的应用研究

2023-05-30李歆琰靳睿杰饶凯锋韩雪韩丽君李治国

农业与技术 2023年10期

李歆琰靳睿杰饶凯锋韩雪韩丽君李治国

(1.河北省生态环境保护技术服务中心，河北石家庄 050000；2.河北省生态环境宣传教育与污染源监控中心，河北石家庄 050000；3.中国科学院生态环境研究中心，北京 100000；4.河北省生态环境监测中心，河北石家庄 050037)

引言

近年来，我国水污染事件频繁发生，严重威胁了民众的饮用水安全，损害了经济和社会发展[1]。2005年以来，我国相继发生了松花江硝基苯水污染、太湖蓝藻暴发、山西汾河水库水质污染、无锡太湖水污染、湘江镉污染、广西龙江河镉污染、湖北枝江化学原料污染、镇江饮用水挥发酚污染、山西长治煤化工厂苯胺泄漏入河等水质污染事件[2]。水质突发性污染事件直接、间接的破坏了水生态平衡，威胁到了人民群众的生命安全[3]。有效的水质预警监测有利于识别水质异常、甄别污染物质[4]，有利于降低突发性环境污染事件对水生态平衡的破坏程度，有利于保障人类饮用水的安全[5]。

常规水质自动监测技术监测项目和监测频次有限，很难实现对水体实时在线监测，尤其是无法实现对水体综合毒性的监测[6]。水环境生物预警水质自动监测技术可以实现实时在线监测，反映水质综合毒性[7]，及时预警和防范水环境风险，是目前水环境质量监测的重要发展方向。

1 多层级生物预警技术

基于标准模式生物(鱼、菌)生理响应与水体中的有机污染物、重金属等有毒物质具有剂量效应关系的毒理学机制，将模式鱼与发光菌作为多层级模式生物，实现水质综合毒性的在线精准生物预警监测，全面有效的预警监测水质状况及其突发污染事件。

水环境突发性污染事件发生后，生物预警监测技术可以通过生物传感器监测水体内受试水生生物不同水平上的生物学指标变化，从而反映综合毒性的变化，实现有毒物质污染事件的在线预警监测。随着水环境管理需求的提升及技术的进步，生物预警监测技术已由最初简单的、单物种、单层次生物预警监测向复杂的、多物种、多层次生物预警监测转变，如菌、藻、溞、鱼等多层级生物种类组合，是水环境综合毒性生物预警监测的发展方向。多层级生物预警技术的应用能够更加全面的覆盖水质污染物种类，实现地表水水质状况及其突发污染事件的准确预警监测。

利用多层级生物(鱼、菌)对有毒污染物敏感度不同的特点，将模式鱼与发光菌作为多层级模式生物，通过生物传感器监测生物生理变化(行为变化、发光量变化)，构建多层级水质综合毒性生物预警设备，实现水质综合毒性的在线精准生物预警监测，拓展生物预警的监测范围，进一步全面有效的预警监测水质状况及其突发污染事件。

1.1 基于鱼类行为响应的水质综合毒性实时监测技术

美国、欧州、日本、加拿大等国家或地区很早就有用鱼类监测水体污染的记载[8]。在我国，中科院王子健团队利用青鳉鱼的行为变化来监测预警水质突发污染事件[9]。基于鱼类行为响应生物行为传感器的环境污染预警监测技术能够检测生物微弱行为电信号，在短时间内对低浓度污染物的检测灵敏度较高，行为解析的准确度较高，较易排除外界干扰。按照毒理学实验规范“平行”“阳性”“阴性”和“剂量/效应关系”设计，并进行数据分析，可有效避免生物预警中出现“假阳性”问题。

1.1.1 多层级水生脊椎动物生物响应传感器

基于水生脊椎动物生物响应的新型双层级生物行为传感器提高了新型生物传感器灵敏度，能够检测环境背景下微弱行为电信号；加入无监测模式生物鱼的空白比对层，排除外界物理因子干扰，优化提取生物行为信号，提高了新型生物传感器行为采集和解析的准确度。通过提高灵敏度、排除外界干扰等改进手段，提高综合毒性监测在短时间内对低浓度污染物的检测灵敏度。采用20次·s-1的采样频率，全面采集模式鱼类行为的原始信号，避免了因采样频率较低而忽略了水生脊椎动物在污染物暴露条件下的特征行为反应，可以做到不同频率生物行为信号的采集和显示。

采用基于毒理学规范的八通道平行实验设计，采集8个通道的模式鱼类行为特征谱图。同时，结合新型生物行为传感器和高频生物行为采集技术，采集不同类型、不同剂量污染物暴露下的模式鱼类行为特征谱图，以此避免模式鱼类个体性差异带来的随机误差。

1.1.2 不同类型污染物暴露下生物行为变化规律研究

以青鳉鱼为例，通过研究不同种类及不同浓度有毒污染物对青鳉鱼行为的变化规律，得出一套阈值模型库作为水质多参数智能解析软件数据库，构建不同污染作用机制的环境胁迫下生物行为变化模型，结合水生生物的行为生态学变化规律研究，对受试生物在一定时间内的行为变化进行分解，并根据某一具体的行为反应所表现出的特征性变化，对采集到的生物行为信号进行实时分析。研究不同类型污染物与受试生物行为变化之间的关系，得出受试生物在不同污染物暴露下的行为响应变化规律和环境胁迫阈值模型、不同浓度下受试生物行为响应时间以及不同暴露时间受试生物行为响应浓度。

在生物行为在线监测和分析基础上，构建生物行为变化的逐级胁迫阈值模型，并结合生物行为变化分析水质状况。以污染物对受试生物的急性毒性48h半数致死剂量(48h-LC50)作为实验中污染物的毒性单位(TU)。TU可作为不同浓度污染物导致环境胁迫的基本毒性评估标准，用于BEWs生物安全预警系统的信号分析。实验采用污染物的48h流水暴露，设置暴露浓度梯度。将青鳉鱼放入2h后，加入有毒污染物提取青鳉鱼在有毒污染物暴露过程中的行为响应数据。

1.1.2.1 空白情况下青鳉鱼的行为变化规律

对照组受试生物(青鳉鱼)的行为强度变化曲线如图1所示，结果表明受试生物(青鳉鱼)的行为强度变化与光照周期相关。暴露时间15h(phase I)和40h(phase II)为黑暗阶段，青鳉鱼行为强度较低；暴露时间5h(phase III)和25h(phase II)行为强度变化的产生原因可能源于受试生物行为变化的内在节律，即生物钟现象(biological clock)。

注：纵坐标为行为强度，横坐标为暴露时间；曲线来源于生物预警水站仪器的实验数据；下同。

1.1.2.2 三氯酚暴露下青鳉鱼的行为变化规律

如图2～6所示，绿线为暴露实验加药点，青鳉鱼行为强度变化与三氯酚之间表现出明显剂量-效应关系。无毒运行2h加入有毒污染物后，青鳉鱼行为出现明显的行为刺激，高浓度组暴露实验尤为明显。行为刺激之后便随着毒性累积青鳉鱼行为出现一定的降低，低浓度暴露实验此趋势不是很明显，但通过特定算法处理之后明显可以看出信号升高和降低趋势。

图2 0.05TU三氯酚暴露下青鳉鱼行为反应

图3 0.1TU三氯酚暴露下青鳉鱼行为反应

图4 0.5TU三氯酚暴露下青鳉鱼行为反应

图5 1TU三氯酚暴露下青鳉鱼行为反应

图6 10TU三氯酚暴露下青鳉鱼行为反应

1.1.2.3 除草剂暴露下青鳉鱼的行为变化规律

阿特拉津是一种世界范围内广泛使用的中等偏低毒性的除草剂[10]，使用量较大、残留期较长，对水生态系统和饮用水源构成威胁。已有的研究证明阿特拉津对动物的生殖功能有极大的影响，会使鱼体内的Ca2+、Mg2+等无机离子浓度明显下降，导致其生理功能发生紊乱。

如图7、图8所示，青鳉鱼行为强度变化与除草剂阿特拉津之间表现出明显的剂量-效应关系。青鳉鱼行为变化主要以调整为主，并且其调整过程基本符合对照组内青鳉鱼的行为过程，具有明显内在节律性。这个浓度组出现行为调解过程的原因可能是低浓度的环境污染物导致细胞和器官损伤形成环境胁迫，但并未超过受试生物启动行为调节机制的阈值，以通过行为调解对抗环境胁迫对自己的损伤。

图7 20mg·L-1阿特拉津暴露下青鳉鱼行为反应

图8 30mg·L-1阿特拉津暴露下青鳉鱼行为反应

1.1.3 基于水生脊椎动物生物响应的在线预警技术算法模型构建

通过生物响应特征进行多通道行为提取和解析、生物钟行为甄别和分析，优化生物毒性数据库和模型、环境胁迫阈值模型、生物毒性行为解析模型等生物综合毒性专属算法模型。

如图9～12所示，本研究通过多种典型污染物进行生物行为响应研究，深入开展生物综合毒性专属算法开发，从平均算法模型优化加入游程算法及Unwinding算法等多种处理方法，其主要算法模型包含信号预处理模块；异常信号剔除模块；特征提取模块；特征信息建模；模式识别模块。以上算法，试验阶段采用Matlab编程，嵌入到软件中时将其转换成C++或者C代码，有利于提高软件的处理速度，大大缩短了从发现异常到最后报警所需要的响应时间。

图10 10TU三氯酚暴露下青鳉鱼行为反应多通道加和综合分析

图11 10mg·L-1阿特拉津暴露下青鳉鱼行为反应多通道加和综合分析

图12 30mg·L-1阿特拉津暴露下青鳉鱼行为反应多通道加和综合分析

利用水生脊椎动物(鱼)在遭遇水污染时自发产生回避行为响应，水生生物(鱼)运动行为变化与水体典型污染物毒性总量之间存在良好的剂量-反应关系。低压高频电信号传感技术能够连续实时监测生物行为，通过毒性传感器监测水生生物(鱼)行为强度变化，结合生物毒性数据模型、环境胁迫阈值模型、生物毒性行为解析模型，实现对水质在线连续实时生物监测和预警。

1.2 基于发光菌生物响应的在线预警技术与设备

水样中有毒性物质的浓度会直接影响细菌的新陈代谢。利用发光细菌新陈代谢产生的光，根据光学检测器来比较其前后的相对光强来检测测试样本的毒性，该方法能够在0.5h内，快速检测出水样的急性毒性，从而确定毒性物质的相对浓度。急性综合毒性自动在线毒性监测仪通过机械臂操作装置和相应软件控制系统的联动，实现整个监测过程的全自动化控制。在已有的毒性监测仪的基础上，开发基于天然发光细菌和重组发光细菌的二维水质毒性自动在线监测仪。除了保持原有采用天然发光细菌实现的急性综合毒性测试之外，通过选择针对重金属污染物有响应的重组发光细菌完成重金属污染物生物毒性的测试。

2 基于生物预警的智能综合集成水质在线生物预警监测技术

依托基于鱼法的综合毒性生物在线预警监测技术设备，结合地表水水源地区域内污染源基本数据库，智能综合集成在线理化和特征风险污染物监测参数，耦合污染物风险预警模型、信息共享和远程控制等技术构建基于综合毒性生物预警的饮用水水源地智能综合集成水质在线生物毒性监测预警(简称智能超级自动水站，i-BEWs)系统，如图13、图14所示。

图13 智能超级自动水站系统智能化解析路线

图14 智能超级自动水站系统结构图

该系统以模块化架构为基础，智能集成多层级生物预警单元、常规监测参数、特征污染物指标等水质在线预警和监测技术设备，可实现综合毒性的连续实时生物预警，常规指标的周期监测，突发环境污染事件自动在线应急预警监测的智能综合集成。拓展水质自动监测站在线预警-监测-应急功能，具有实现在线生物预警全天候连续实时应对突发环境污染事件的优势。

i-BEWs系统在水质综合毒性预警和常规指标超标报警双重功能的基础上，实现在线智能解析毒性因子，自动判断水质污染程度和类型、污染物综合毒性和爆发时间，实现真正意义的在线智能预警监测，为有效应对突发环境污染事件应急处置提供有效技术支持。

2.1 系统构成

i-BEWs系统由触发层、监测层、智能分析层等3部分组成。其中触发层由多层级生物预警在线设备、常规五参数等在线设备模块化组合，实现24h实时连续预警，是系统全天候在线预警前哨和触发启动核心；监测层由常规水质指标、特征参数等在线监测设备构成，实现在线的周期监测模式、超标加密监测模式和预警触发应急模式等多重运行模式；智能分析层由生物-化学-生态响应模型、污染物风险预警数据库、在线智能解析算法与软件组成，实现实时在线生物预警与理化参数智能关联数据、自动在线智能解析判断毒性因子、自动在线判断水质污染程度和类型等信息的获取。

2.2 系统优势

以N+N模式实现生物预警与化学监测技术的优势互补，联合生物-化学-生态响应模型、风险预警数据库和智能解析算法，实现常规周期监测和应急监测等水环境管理功能，提升了水质自动监测站连续实时在线预警-监测-应急响应能力。

预警模式实现以生物预警为核心自动触发单因子参数在线应急监测，实现水质污染因子在线智能解析、自动判断水质污染程度和类型、污染物综合毒性和爆发时间，强化实现了在线生物预警全天候连续实时应对突发污染事件的优势，极大提高生态环境行政部门应对水体突发污染事件的预警能力和应急响应速度。

应急模式实现生物预警连续实时预警、常规水质指标和特征参数等在线监测设备被触发后自动应急加密监测，结合在线实时的智能解析结果，可有效提供应急处置过程中综合毒性风险变化趋势、风险终点研判和应急处置效果的实时评估，极大提高政府部门应对水体突发污染事件的应急处置能力，并为事件责任划分提供有效支撑。

3 结论与展望

目前，常见的水质自动监测站监测指标有常规五参数、COD、氨氮、总磷、总氮和少数几种重金属离子，这些理化指标分析技术所能检测到的污染物种类和毒性远远低于已知的污染物的种类和毒性[11]。常见的水质自动监测站在水体突发性污染事件在线监测方面具有一定的局限性，而生物预警监测技术可以通过生物传感器监测水体内受试水生生物不同水平上的生物学指标变化，反映综合毒性的变化，实现对不同污染类型的水体污染事件的有效监测，实现污染因子的甄别性预警。