海洋微塑料生态风险评估方法述评

孙 睿，吕淑果，边伟杰，刘 敏，刘焕淳，陈峻峰

（1.海南热带海洋学院 生态环境学院，海南 三亚 572022；2.海南省环境科学研究院，海口 571126）

0 引言

1972 年Carpenter 和Smith[1］首次在海洋环境中发现小于5 mm 的塑料碎片；2004 年Thompson 等[2］提出微塑料（Microplastic，MPs）这一概念；2009 年Arthur 等[3］将MPs 的尺寸定义为小于5 mm。海洋MPs 由于具有体积小、密度低、内含添加剂、空间扩散性强、迁移距离长和难以降解等自身特点[4］，因此广泛分布并占到海洋垃圾总量的85%[5-6］。海洋环境中的MPs 污染物主要来源于人类活动[7］11，以陆地输入和海洋输入两种方式进入海洋环境[8］，对生物体和人体造成影响[9］。

1 海洋微塑料的生态风险

1.1.1 塑料添加剂

为强化塑料的稳定性和持久性等性能，在其生产过程中会注入添加剂[10］，例如光稳定剂、增塑剂、着色剂、发泡剂、阻燃剂和抗菌剂等。多数添加剂中存在有毒物质，例如二苯甲酮、壬基苯酚、多溴联苯醚、多氯联苯、邻苯二甲酸酯和二酚基丙烷等[11］8。这些塑料进入海洋环境后，由于物理、化学和生物作用分裂破碎，致使添加剂从聚合物中析出并诱导生物毒害效应[12］。

1.1.2 环境冠

由于MPs 具有高比表面积和强结合亲和力等特征，其表面能够吸附许多物质，这些物质被称为环境冠[13］，包括环境中的重金属和持久性有机污染物，如铁、铝、锌、铅、铜、银、多氯联苯、滴滴涕、全氟烷基物质、多环芳烃和双酚类化合物等[14-19］，以及环境中的细菌和病毒[20］。环境冠会污染水体和沉积物，进而对生物体产生毒害，并随着食物链传递对人类构成威胁。吸附到MPs上的环境冠会影响MPs的迁移状态、赋存特征以及毒性[21］。

1.1 主要致险物

1.2 主要生态风险

1.2.1 对生物体的物理影响

由于MPs 的粒径、形状、颜色和强度等物理特征，其吸附在生物体表面或进入到生物体体内后会造成一定影响，例如机械损伤、抑制植物光合作用、造成动物肠道堵塞和抑制生长等[22-23］。

1.2.2 对生物体的化学影响

MPs 来源于原油，其本身具有一定的毒性，再加上生产过程中注入的添加剂以及吸附的污染物，因此具有更强的毒性，且不同的聚合物具有不同的毒性[24］3312。生物在接触了这些污染物后会产生一系列影响，例如抑制胃酶分泌、类固醇激素分泌失衡、生长发育不良、繁殖能力降低、胚胎毒性、行为活动异常、基因表达异常、氧化损伤和存活率降低等[25-27］。

1.2.3 对人体的影响

MPs 通过直接摄食、食物链传递和呼吸等方式进入人体之后，大部分会被排出体外[28］，少部分会残留在体内并对人体造成威胁。主要表现形式为影响消化系统、呼吸系统、神经系统、生殖系统、遗传基因和胎盘屏障等[29］。

2 海洋微塑料生态风险评估

生态风险评估（Ecological risk assessment，ERA）是指应用包括环境学、生态学、生物学、毒理学、地理学和统计学等多学科在内的综合知识，利用数学模型等风险分析的技术方法，对威胁因素在生态系统中产生风险的可能性进行预测和评估，是生态风险管控的理论与技术基础[30］。

目前，海洋MPs 的ERA 工作还处于探索起步阶段，现有的ERA 方法（表1）主要通过评估框架（表2）的指导或借鉴其他污染物的评估方法进行制定。

表1 海洋微塑料生态风险评估方法

表2 海洋微塑料生态风险评估指导框架

2.1 评估框架

2.1.1 驱动力-压力-状态-影响-响应框架

驱动力-压力-状态-影响-响应（Driving force-pressure-state-impact-response，DPSIR）框架是以指标为基础，按照因果顺序建立的ERA框架[37］2。

按照DPSIR框架中的因果关系，在海洋MPs的ERA过程中，需要考虑一些前提。一是是否具备发生条件。例如环境中的MPs 有无可能被海鸟摄食？前提是海鸟和MPs 要同时出现，才有可能发生相互作用。二是如果具备发生条件，会不会发生相互作用。例如海鸟和MPs同时出现在一片海域，MPs会不会进入海鸟体内？前提是海鸟会直接误食MPs 或者摄食存在MPs 的生物。三是发生相互作用后，是否会产生不利影响。例如海鸟摄食MPs 后，对其身体结构和机体功能等是否有影响？前提是要确定被海鸟误食的MPs会对海鸟产生影响。如果确定发生不利影响，就需要给出实际对策并实施，按照上述逻辑，保证海鸟不会误食MPs的最有效对策就是源头治理，环境中没有了污染源，也就不会造成影响。

2.1.2 总体暴露途径和不良结局途径框架

总体暴露途径（Aggregate exposure pathways，AEP）框架模型，是根据污染源、暴露环境和目标暴露终点，利用暴露实验数据对污染物建立的直观模型。不良结局途径（Adverse outcome pathway，AOP）框架模型着重关注引起变化的关键事件，强调污染物经一系列关键事件，终止于不良反应[40］。

AEP 框架可以和AOP 框架同时使用，也可以作为AOP 框架的补充[41］。根据两个框架，MPs 的风险评估可以通过确定MPs的来源、具体环境介质中的赋存状况和暴露目标终点，进而确定暴露终点受到的影响程度。目前，毒理学方面的研究中，摄食是较为明显且可量化的暴露终点。此外，暴露终点受到的影响程度需要根据实际环境中的MPs 浓度和暴露实验中的无观察效应浓度（No observed effect concentration，NOEC）对比进行确定[38］27。

2.1.3 预防性微塑料风险评估框架

预防性MPs风险评估框架根据MPs的类型、来源和污染终点进行风险评估。框架分为3个部分：问题描述，风险特征和污染等级，风险评估和优先减少源[39］11。

问题描述用于总结MPs 的特征、聚合物类型、来源、污染途径和优先终点；风险特征和污染等级根据MPs 的源头产量和聚合物成分含量等信息对MPs 造成的污染风险进行分析；风险评估和优先减少源用于表征对环境造成影响的具体MPs及其潜在危害。

2.2 聚合物赋存特征评估方法

2.2.1 浓度指标

1）污染负荷指数

污染负荷指数（Pollution load index，IPL）[42］能够根据环境中的实际浓度表征各采样点及整体研究区域中的MPs污染程度[31］37。计算公式如式（1）～（3）所示。

其中：CF为MPs的污染系数，C为某个站点MPs的实测值，C0为MPs 浓度的参考值，IPL，n为站点n中MPs 的污染负荷指数，IPL，zone为区域中MPs 的污染负荷指数。MPs 的IPL评估标准[31］37如表3所示。

表3 污染负荷指数评估标准

IPL适用于评估明确获得站点MPs 浓度值的研究。其优点是简便和直观，能够根据MPs 浓度的参考值，快速得出污染风险，还能够根据研究需要，量化各站点或区域的污染风险。其缺点是片面使用MPs的浓度代表污染风险的高低，而且获得客观的MPs浓度的参考值较难，因为很难获得相同研究区域和监测方法的数据。

2）内梅罗污染指数

内梅罗污染指数（Nemero pollution index，IN）通过环境中MPs的实际浓度结合研究区域中污染程度最高的数据，对区域内的MPs污染进行风险评估。计算公式[32］17如式（4）所示。

其中：IN为内梅罗污染指数；Ii为第i个采样点污染指数；Ii，max为第i个采样点污染指数的最大值。MPs的内梅罗污染指数评估标准[32］38如表4所示。

表4 内梅罗污染指数评估标准

内梅罗污染指数适用于表征MPs的最大污染程度，其优点是简便且具有底线思维，根据研究点位的最大污染指数值，得出研究区域的污染风险；其缺点是片面地用MPs的浓度代表了污染风险的高低。

3）地积累指数

地积累指数（Index of geo-accumulation，Igeo）通过实际环境样本浓度和背景浓度，评估MPs在沉积物中造成的风险[43］。计算公式[33］42如式（5）所示。

其中：Igeo为地积累指数；Cn为MPs的实测浓度；常数1.5表示基准数据的潜在变化；Bn为沉积物中污染物的背景值。背景值的选择可以参考Everaert 等[44］19对沉积物中MPs 的PNEC 的计算结果（540 个·kg-1）。MPs的Igeo评估标准[45］如表5所示。

表5 地积累指数法评估标准

Igeo适用于表征较低的MPs 污染程度。其优点是简便，能够根据MPs 浓度的参考值，快速得出污染风险，通过增加背景值的大小，减弱站点或区域的污染风险。其缺点是片面地用MPs的浓度代表了污染风险的高低，而且获得客观的MPs浓度的参考值较难。

2.2.2 聚合物单体毒性指标

潜在生态风险指数（Potential ecological risk index，IR）[46］根据研究区域中MPs 的实测浓度，结合各类型塑料聚合物的危害系数[24］3312（表6），得出单一聚合物和多种聚合物对于区域污染的潜在风险等级[31］40。

表6 塑料聚合物毒性评分

潜在生态风险指数IR依据如下公式（6）～（9）进行计算。

其中：Cf为某站点MPs 的污染系数；C为某站点MPs 的浓度实测值；Cr为第r个站点MPs的浓度标准参考值；Tr为第r个站点MPs的生态毒性响应因子；Ni为第i个聚合物在某站点中的数量；Si为第i个聚合物的危害系数；Er为第r个站点MPs的潜在生态风险指数；IR为区域中的潜在生态风险指数。MPs的IR评估标准[31］40如表7所示。

表7 潜在生态风险指数评估标准

IR适用于评估已知危害系数的聚合物的生态风险。其优点是不仅考虑了站点内MPs 的浓度，还将各聚合物的危害系数用于评估生态风险。其缺点是在计算上使用了MPs 的总数量而不是总质量，因为一个塑料产品会裂解为若干MPs，而裂解后的MPs 会继续裂解，此过程中会增加微塑料的数量，而总质量不变。

2.3 微塑料生态毒理评估方法

2.3.1 风险熵/风险表征比率

风险熵（Risk quotient，RQ，其值用QR表示）和风险表征比率（Risk characterization ratio，RCR，其值用RCR表示）通过环境中MPs 的实测浓度结合预测无效应浓度（Predicted no effect concentration，PNEC，其值用CPNE表示）进行风险评估。其中PNEC 通过物种敏感度分布法（Species sensitivity distribution，SSD）[44］13计算得出，见式（10）。

其中：CPNE为预测无效应浓度；CNOE为无观察效应浓度；AF是评估因子；C5，H是5%危险浓度；AF，SSD是使用SSD法下的评估因子。

RQ 和RCR 以PNEC 为MPs的污染背景值，通过预测环境浓度（Predicted environmental concentrations，PEC，其值用CPE表示）与CPNE的比值得出各个采样点的污染程度，但CPE值一般较难获得，所以通常以实际检测环境浓度（Measured environment concentration，MEC，其值用CME表示）代替CPE进行计算，见式（11）。

其中：QR为风险熵；RCR为风险表征比率；CME为每个采样点测得的MPs 浓度。MPs 的QR/RCR评估标准[47］如表8所示。

表8 风险熵/风险表征比率评估标准

RQ 和RCR 适用于评估研究区域内生态系统的污染风险，其优点是使用了SSD 法，结合了大量毒理数据，较客观地得出PNEC；其缺点是研究区域内物种的毒理数据难以充分获得。

Tamis 等[48］针对PEC 值的选择提供了方法。对于地表水中的PEC，根据径流中的MEC 推测。假设水体中的浓度等于径流浓度除以100，当径流中有一个以上的MEC 数据时，取最大值（最坏情况）来推导地表水中的PEC。对于沉积物中的PEC，根据Björklund等[49］对苯酚和邻苯二甲酸酯在地表水与沉积物之间的浓度比率，并假定MPs在地表水中的PEC 和沉积物中的PEC之间的比率为10的条件下进行计算。

QR/RCR方法的关键是使用SSD 推导出环境中MPs的PNEC。SSD 的原理是，通过假设不同物种对某一污染物的敏感性能够被一个区域内的分布所描述，便可以利用累积概率分布函数拟合污染物的毒理学数据建立SSD曲线，再依据不同保护程度获取对应的浓度值作为基准值来估算该分布的PNEC[34］55。

Everaert 等[44］18收集了大量MPs 对海洋生物的慢性毒性数据，通过SSD 用正态分布模型对数据进行拟合，求得水体的PNEC 为6 650 个·m-3，求得沉积物的PNEC 为540 个·kg-1。陈锦灿等[50］使用SSD 模拟出了水生生物的PNEC。Zhang 等[51］也拟合了SSD 曲线，求得水体的PNEC 为4 920 个·m-3。Adam 等[52］将AF，SSD取值为1，得到PNEC为3.8×104个·m-3。李丹文[34］64通过查阅2011—2021年的文献和数据库资料，收集并整理了10 项（4 门7 科10 种）MPs 慢性毒性数据，并使用SSD 模拟计算出了淡水系统的PNEC，下面对李丹文[34］57的模型建立过程进行具体介绍。

模型建立需要根据合理的，能够代表污染程度的毒理学数据进行。李丹文[34］59选取了水环境中能够代表生态系统不同营养级、营养类型和生命形式的典型物种作为基础数据。国际上对SSD 法选择慢性毒性数据对象的要求[53］如表9所示。

表9 国际上对SSD法选择慢性毒性数据对象的要求

确定毒理学数据后，使用Burr-Ⅲ型分布模型[54］进行曲线拟合，Burr-Ⅲ型函数的参数方程如式（12）所示。

其中：x为环境浓度（μg·L-1）；b、c和k分别为函数的3 个参数。当k趋于无穷大时，Burr-Ⅲ型分布将变为公式（13）所给的Weibull型分布，当k＞100时，可应用Weibull分布函数进行拟合[54］。

其中α和β为函数参数。

SSD曲线建立后，参照美国环保署在ERA准则[55］中的规定并考虑污染物对实际水体的损伤情况，选用C5，H作为水生态风险阈值。在ERA 中，这个危险浓度也可以衍生表示为理论上保护特定百分比物种的浓度，即在C5，H阈值下可保护95%的物种不受影响。研究中计算得到的淡水水生生物的C5，H为2.9个·mL-1。采用评估因子法[56］预测出PNEC为2.9×105个·L-1。

2.3.2 调整风险表征比率

宋张裕[11］51通过结合聚合物危害系数Si将RCR 改进为调整风险表征比率（Adjust risk characterization ratio，RCRz，其值用RCRz表示），学者设置了3 个前提以实现RCRz：一是RCR与聚合物种类有关，且与危害系数Si成正比；二是若出现共聚物，则以各聚合物Si的算术平均值计算；三是由于PNEC用到的毒理学实验数据主要使用的是PS、PET 和PE 三种塑料，因此需要对Si进行转化，转化时按这3 种聚合物的浓度1∶1∶1进行计算。RCRz按照如下公式（14）～（16）进行计算。

其中：Zi是第i个聚合物的调整危害系数；K是调整系数；Si是第i个聚合物的危害系数；CMECZ是调整环境实测浓度；pi是第i个聚合物在环境实测浓度中的占比；RCRz是调整风险表征比率。而调整系数K按照如下公式（17）～（19）进行计算。

其中：pPS是PS 塑料在环境实测浓度中的占比；SPS是PS 塑料的危害系数；pPET是PET 塑料在环境实测浓度中的占比；SPET是PET 塑料的危害系数；pPE是PE 塑料在环境实测浓度中的占比；SPE是PE 塑料的危害系数。由此计算得到的部分聚合物调整危害系数Zi[11］51如表10所示。

表10 调整危害系数

RCRz的污染程度评估标准与RCR相同。RCRz在RCR的基础上增加了调整危害系数，结合了SSD 法和聚合物危害系数，但问题是研究区域内物种的毒理数据难以充分获得。

2.4 微塑料生态风险综合评估方法

污染风险受体是由徐沛[31］59根据美国国家环境保护局（U.S.E nvironmental protection agency，USEPA）的ERA框架[57］和源-途径-受体-影响（Source-pathway-receptor-consequence，SPRC）模式评估模型针对海洋MPs建立的风险评估方法。

USEPA建立的ERA框架由问题形成、风险分析、风险表征和风险管理4个阶段组成。第一阶段为问题形成，即收集整理相关资料、设计研究方案，确定评估目标、范围和重点，具体问题具体评估；第二阶段为风险分析，包括确定污染风险源的时空分布特征、暴露分析和生态效应分析；第三阶段为风险表征，旨在整体评估暴露于污染源下产生不良影响的可能性；第四阶段为风险管理，针对出现的风险与管理部门沟通协商，采取应对措施进行治理与修复。

SPRC评估模型是充分兼顾人为因素和自然因素在不同方面对评估系统造成影响的评估模型。其中，人为因素和自然因素为源，是指区域受到的MPs污染胁迫来源；不同方面为途径，是指在MPs污染情况下，各污染源通过某种方式或途径作用在区域生态系统上；评估系统为受体，是指在MPs 污染情况下，可能受到其影响的区域生态系统各组成部分；影响是指受到MPs污染的受体所产生的负面影响。

徐沛[31］59在上述研究基础上利用层次分析法将海洋MPs 污染ERA 指标体系层次化，分为3 个层次。第一层次为准则层，分为暴露度指标、响应指标和适应性指标三类；第二层次为指标层，即与污染可能关联的具体指标；第三层次为目标层，即受到MPs污染的具体评估目标。

评估模型建立的可信程度取决于选取指标及其所占权重的客观、准确程度。对于指标的选取，Niemeijer 等[58］认为，需要建立一个兼顾指标科学性和分析可靠性的指标选取框架，避免由于个人主观偏差对指标选取造成影响。对于指标权重的确定，采用专家打分法对评估指标进行定量赋值。分层及污染指标权重分配[31］59如表11所示。

表11 海洋微塑料污染指标权重

根据权重分值，计算污染风险R，其计算公式为

其中：fI，mI，nj分别为暴露指标A、响应指标B和适应性指标C中的各具体指标权重值；AI，BI，Cj分别是暴露指标A、响应指标B和适应性指标C中各指标量化后的表征参数值；I=1，2，…，5；j=1，2，3。

污染风险适用于拥有较多指标层数据支撑的评估工作。其优点是能够客观地评估MPs 的生态风险，其缺点是评估过程较复杂，指标层数据难获得。

2.5 相关评估

MPs在经过物理、化学和生物作用降解以前，大部分是以塑料产品的形式存在，因此，对于塑料产品的污染风险，可以通过生命周期评估（Life cycle assessment，LCA）和视觉快速评估2种方法进行评估。

2.5.1 生命周期评估

LCA 是对评估目标全生命周期过程中的综合风险进行分析的评估框架[59］。LCA 的评估标准主要是考量评估目标对资源使用的合理程度，那么就需要有其他的评估目标进行对比考量。

LCA 用于评估塑料产品时，需要考虑从原料、生产加工、使用到回收全过程对资源利用的影响。例如Kimmel 等[35］150使用LCA 综合评估了塑料袋与纸袋在市场使用中的合理程度，结果显示，纸袋并不比塑料袋对资源的破坏小，这主要是由于2种产品在使用过程中对资源利用的差异巨大，具体影响因素为袋子强度、填充体积和袋子自重等因素引起的每次购物所需袋子的数量和重复使用次数的差异。

2.5.2 视觉快速评估

视觉快速评估通过对固定范围的区域环境中的塑料制品进行目视筛查，根据各区域内的污染浓度进行风险评估[36］1。

Lee等[36］1分别在2017年4月、6月、8月和10月在韩国海岸线选取了382个长度为100 m 的研究区域，通过招募志愿者对各研究区域中塑料制品的种类和数量进行统计分析，结果显示，目标区域的垃圾总量约为1.7×104t。

3 展望

海洋MPs 的风险评估是一个十分复杂的过程，从上述评估方法中发现目前国内外对于海洋MPs 的评估工作还存在许多不足。其中，IPL、Pz、Igeo以MPs的浓度或单体毒性代表区域的污染程度，评估指标相对单一，而且不同聚合物在不同环境中的潜在危害也不尽相同。QR/RCR和RCRZ的毒理学实验使用到的MPs 与真实环境中的MPs 差别较大，不能代表某一区域内MPs 的真实污染情况。LCA 并未针对塑料本身的污染风险进行评估。

上述这些方法的评估手段相对单一，所以迫切需要能够对海洋MPs 污染进行准确和客观评估的综合评估方法。污染风险在综合评估海洋MPs污染方面做出了贡献，但其只考虑了部分影响因素，且未针对各指标量化后的参数值的选取提供思路。因此，对海洋MPs 在不同介质中的赋存特征造成影响的指标选取及参数和权重赋值，进而进行综合具体的风险评估工作是未来评估海洋MPs 污染风险的发展趋势。对于具体影响指标的选取，笔者认为可以分为四类：

第一类是人类活动影响指标，包括工业类型、水产养殖方式、垃圾回收能力、污水处理能力、人文环境、旅游活动和经济发展等。

第二类是污染输入指标，包括直接倾倒、污水排放、径流携带和大气沉降等。

第三类是自然环境影响指标，包括洋流、潮汐、风速、风向、降雨、温度、水质、光强、环境容纳能力和生物接受程度等。

第四类是受前三类影响的MPs特征指标，包括赋存特征、降解程度、添加剂释放程度、吸附有毒污染物程度和致病菌程度等。

上述四类影响指标弥补了目前指标选取工作中的不充分和不具体等问题，提供了MPs 风险评估工作在未来发展方向上的思考建议。其中第一类影响指标为人类活动影响，塑料聚合物是人类文明发展过程中的产物，便利人类的同时，也由于管理不当泄入环境，此类影响指标从塑料产品的携带、使用、回收和经济发展等方面进行考虑，具体量化各种影响与MPs 之间的关系；第二类影响指标为污染输入量，塑料垃圾处理方式主要有填埋和焚烧两种，无论哪一种，均不能完全消除MPs 的存在，此类影响指标以第一类影响指标为基础，主要量化MPs 以各种方式进入环境的输入量；第三类影响指标为自然环境影响，不同区域的自然条件会导致MPs呈现出不同的赋存特征，此类指标以第二类影响指标为基础，主要探究MPs进入环境后所受到的自然环境影响；第四类影响指标以前三类影响指标为基础，主要分析在经过一系列的指标影响后MPs 的状况。理论上，评估指标选择得越全面、越具体，参数和权重赋值越客观、越科学，评估的结果越真实准确，能够更精准地评估生态风险。