林丹淡水生物水质基准、生态风险及有害结局路径研究

郑逸心，李全威，钱亚茹，王菲菲，全占军

1.环境基准与风险评估国家重点实验室，中国环境科学研究院

2.国家环境保护区域生态过程与功能评估重点实验室,中国环境科学研究院

3.乌兰察布市疾病预防控制中心

林丹是一种广谱有机氯杀虫剂，喷洒后可随地表径流或下渗进入地下水向湖泊河流汇集，同时挥发到大气中，随大气循环进行迁移，最后通过沉降作用进入水体[1-3]。研究显示，林丹已对水生生物及环境安全构成威胁，并且在较低浓度下仍可产生危害[4-5]。我国已于2019 年禁止林丹生产、使用和流通[6]。但由于林丹大量生产和使用导致的污染遗留和二次释放，使其至今仍广泛在水体、土壤、地下水和生物体中检出[7]。最新《重点管控新污染物清单（2023 年版）》中林丹被列入14 类新污染物[8]。但我国林丹淡水生物水质基准还未发布，林丹在中国淡水水体中的赋存情况、生态风险及其对淡水生物的毒性机制亟待引起关注。笔者根据HJ 831—2022《淡水生物水质基准推导技术指南》[9]研制林丹淡水生物水质基准，并在系统收集和整理国内外公开发表文献中有关我国淡水水体林丹赋存数据的基础上，采用商值法开展我国主要淡水水体中林丹生态风险评价，进一步基于文献计量学分析结果按照经济合作与发展组织（OECD）指导原则构建有害结局路径（adverse outcome pathway,AOP）框架，以期为林丹地表水环境质量标准制修订和我国流域中林丹生态风险评估提供思路和科学依据。

1 研究方法

1.1 数据收集

1.1.1 水质基准数据收集

数据收集的全面性、数据筛选的可靠性和数据评价的准确性对于水质基准值的研制具有重要意义，本研究数据收集、筛选及评价按照HJ 831—2022 要求，将无限制可靠数据和限制性可靠数据纳入基准推导。

（1）数据检索

在美国国家环境保护局（US EPA）毒性数据库ECOTOX（https://cfpub.epa.gov/ecotox）以及Web of Science 数据库（WoS，https://www.webofscience.com）、中国知网数据库（CNKI，https://www.cnki.net）、维普中文科技期刊数据库（http://www.cqvip.com）和万方数据知识服务平台（https://www.wanfangdta.com.cn）中根据检索方案（表1）进行检索，共纳入818 篇中英文文献和2 091 条毒性数据库数据。

表1 毒性数据和文献检索Table 1 Toxicity data and literature retrieval scheme

（2）数据筛选

依据HJ 831—2022 制定数据筛选方法（表2），从受试物、物种、试验条件等方面对数据进行严格筛选以满足基准推导的数据标准，筛选时根据不同的毒性效应终点对毒性数据进行分类，急性毒性数据分为生长和存活2 类，效应指标包括EC50和LC50；慢性毒性数据分为生长、繁殖和存活3 类，效应指标包括MATC、EC10、EC20、NOEC、LOEC、EC50和LC50等。总数据量为2 909 条，按照表2 筛选方法剔除重复数据50 条，剔除无关数据184 条，剔除受试物纯度小于95%的数据2 000 条，剔除物种不符合要求的数据55 条，剔除毒性试验暴露条件不符合要求的数据499 条，剔除离群值数据4 条，剔除非优先数据5 条。经过数据筛选、可靠性评价及优先性排序，112 条数据纳入林丹淡水生物基准的基准推导，其中急性毒性数据95 条，慢性毒性数据17 条。

表2 数据筛选方法Table 2 Data filtering method

（3）最少毒性数据需求评价

可用于基准推导的95 条急性毒性数据包括41 个物种，其中本土物种有27 个，国际通用且在中国水体中广泛分布的物种有3 个，引进物种有11 个；可用于基准推导的17 条慢性毒性数据包括10 个物种，其中本土物种有5 个，国际通用且在中国水体中广泛分布的物种有3 个，引进物种2 个。可用于基准推导的急慢性数据均满足基准推导的最少毒性数据需求（表3）。

表3 最少毒性数据需求Table 3 Minimal toxicity data requirements for water quality criteria derivation

1.1.2 生态风险评价数据收集

通过Web of Science、CNKI 数据库、维普中文科技期刊数据库和万方数据知识服务平台系统收集和整理了国内外公开发表文献中的中国主要淡水水体林丹浓度数据，并将数据资料按照流域进行分类。数据的收集和筛选遵循以下原则：林丹测定方法为我国公认的标准方法、国际通用标准方法或根据标准方法修改的方法，采用气相色谱/质谱（GC/MS）测定。

1.1.3 AOP 构建数据收集

使用Web of Science 数据库核心合集对2022 年前发表的林丹毒性研究相关文献进行在线搜索。设置检索式为：TS=(lindane OR hexachlorocyclohexane ORγ-HCH) AND TS=(toxicity OR EC50OR LC50)。从Web of Science 数据库中提取文献关键信息，采用VOS viewer 软件对数据进一步分析。根据文献计量学分析结果，进一步筛选AOP 构建所需数据。

1.2 水质基准推导方法

为实现林丹淡水生物水质基准研制的规范性和提高基准值的管理应用价值，严格按照HJ 831—2022 和“国家生态环境基准计算软件 物种敏感度分布法”进行基准推导。HJ 831—2022 修订中引入同效应毒性值，因此首先对可用于基准推导的急慢性数据进行前处理，计算同效应急性值（AVE）和同效应慢性值（CVE）；然后将纳入计算的AVE 和CVE分别取对数，得到lg AVE和lg CVE；最后采用SSD法推导淡水生物水质基准，利用适宜的模型对物种敏感度的分布进行拟合后，计算出能保护95%生物的污染物浓度，经评估因子外推后获得基准值。

1.2.1 同效应急性值计算方法

将急性数据按照物种分类，EC50和LC50分别作为生长类和存活类ATV 进行计算，取AVE 结果中数值最小的纳入后续计算，若只有1 个AVE，直接进行后续计算。

式中：AVE 为同效应急性值，μg/L；i为某一物种；k为急性毒性效应种类，一般分为生长类和存活类；ATV 为急性毒性值，μg/L；m为ATV 数量，个。

1.2.2 同效应慢性值计算方法

将慢性毒性数据按物种分类，再将不同物种的不同效应类别（生长或繁殖）MATC、NOEC、LOEC、EC10、EC20和EC50（按照优先序排序）作为生长类或繁殖类CTV 数据，将LC50作为存活类CTV 数据。

式中：CVE 为同效应慢性值，μg/L；j为慢性毒性效应类型（生长类、存活类、繁殖类），无量纲；n为CTV 数量，个；CTV 为慢性毒性值，μg/L。

1.2.3 累积频率计算方法

将纳入计算的AVE 和CVE 按lg AVE 和lg CVE从小到大进行排序，值最小的为1，依次递增，确定其秩次R。根据式（3）分别计算物种的急性和慢性累积频率FR。

式中：FR为累积频率，%；R为毒性值的秩次，无量纲；f为频数，指毒性值秩次R对应的物种数，个；N为所有频数之和，个。

1.2.4 模型拟合方法

分别以lg AVE 和lg CVE 作为自变量x，以对应的FR为因变量y，使用“国家生态环境基准计算软件 物种敏感度分布法”进行SSD 模型拟合。依据确定的最优拟合模型，计算累积频率为5%时对应的长期和短期物种危害浓度(HC5)，即能保护95%物种的污染物浓度，用于基准定值。

1.2.5 基准推导方法

利用式（4）和（5）分别计算短期和长期水质基准。根据HJ 831—2022 中评估因子AF 选取原则，本研究急性毒性数据量大于15，SAF 定为2；慢性毒性数据量小于15，LAF 定为3。

式中：SWQC 为水生生物短期水质基准，μg/L；SHC5为基于急性毒性数据推导的5%物种危害浓度，μg/L；SAF 为短期基准的评估因子，无量纲。

式中：LWQC 为水生生物长期水质基准，μg/L；LHC5为基于慢性毒性数据推导的5%物种危害浓度，μg/L；LAF 为长期基准的评估因子，无量纲。

1.3 生态风险评价方法

将文献中汇总得到的林丹暴露浓度和本文推导出的林丹基准值对比，以商值法[10]〔式(6)〕计算我国淡水环境林丹的急性毒性和慢性毒性风险商（RQ）。根据RQ 判别风险等级：RQ＜0.1，风险程度较低，生态环境相对安全状态；0.1≤RQ＜1，对生态系统具有潜在威胁；RQ≥1，生态环境处于高度风险状态，且RQ 越大，生态风险程度越高。

式中：MEC 为暴露浓度，μg/L；WQC为水质基准值，μg/L。

1.4 AOP 构建方法

根据OECD 提供的模板，参考开发成熟的模型，确定分子起始事件和作用的部位，确认不同层级上发生的事件、有害效应发生的结构水平，确定分子起始事件（molecular initiating events,MIE）、中间事件（key events,KEs）和最终有害结局（adverse outcome,AO），构建AOP 流程图。

2 结果

2.1 水质基准

2.1.1 短期水质基准

各物种的AVE 和FR见表4。以lg AVE 为自变量x和以对应的FR为因变量y得到的正态分布模型、对数正态分布模型、逻辑斯谛拟模型、对数逻辑斯谛模型拟合结果显示，急性毒性数据正态分布和逻辑斯谛拟合的P均小于0.05，拟合效果较差，对数正态分布和对数逻辑斯谛分布P大于0.05，且对数逻辑斯谛的均方根（RMSE）最小。根据拟合优度评价，结合模型拟合结果（图1），在P大于0.05 的拟合模型中，选择RMSE 最小的模型作为最优拟合模型，确保拟合的SSD 曲线外推得出的水质基准在统计学上的合理性和可靠性。根据对数逻辑斯谛曲线上HC5为12.3 μg/L，推导得到短期淡水生物水质基准为6.15 μg/L。

图1 急性数据模型拟合曲线Fig.1 Fitting curve of the acute data model

表4 同效应急性值及累积频率Table 4 Acute value for the same effect and cumulative frequency

2.1.2 长期水质基准

各物种的CVE 和FR见表5。以lg CVE 为自变量x和以对应的FR为因变量y得到的正态分布模型、对数正态分布模型、逻辑斯谛拟模型、对数逻辑斯谛模型。拟合结果显示正态分布曲线拟合的P小于0.05，从图2 也可看出拟合效果较差。对数正态分布和逻辑斯谛分布P大于0.05，但对数正态分布拟合RMSE 为11.2，拟合精度较差。对数逻辑斯谛模型未拟合成功。因此，选用逻辑斯谛模型作为慢性毒性数据物种敏感度分布曲线的拟合模型，根据逻辑斯谛曲线上HC5为0.35 μg/L，推导得出长期淡水生物水质基准为0.12 μg/L。

图2 慢性数据模型拟合曲线Fig.2 Fitting curve of the chronic data model

表5 同效应慢性值及累积频率Table 5 Chronic value for the same effect and cumulative frequency

2.2 生态风险评估

按照检索方案收集和整理的国内外公开发表文献[11-40]中我国主要淡水水体林丹浓度数据，并按流域进行分类。中国淡水水体中林丹赋存数据在文献中主要分布于1998—2021 年，但2019 年禁止林丹使用后，公开发表的林丹污染文献数据尤为缺乏。通过分析林丹在七大流域空间变化，发现我国流域水体已普遍受到林丹污染，且长江流域、珠江流域及海河流域比较严重。

长江流域〔图3(a)〕中太湖的急性风险商值为所有淡水水体中的最大值，风险最大，岷江（核心）和安徽淮南市的淡水水体的急性毒性RQ 大于0.1；慢性毒性RQ 大于10 的有太湖和岷江（核心），大于1 的有钱塘江和安徽淮南市地表水，大于等于0.1 的有嵊州市的浅层地下水和巢湖。黄河流域〔图3(b)〕急性毒性RQ 黄河最大，慢性毒性中RQ 大于等于1 的有黄河和官厅水库。从图3(c)可以看出，珠江流域的百花湖猫跳河的急慢性毒性RQ 最高，其次为贵化取水口和大亚湾。从图3(d)可见，淮海河流域中海河的急慢性毒性RQ 最高，微山湖次之。松辽河流域的RQ 结果显示〔图3(e)〕，急慢性毒性RQ 中大辽河口最大。在东南诸河流域，千岛湖的慢性毒性RQ 最大，急性毒性RQ 仅有千岛湖略高，可见东南诸河流域RQ 均不高，显示林丹污染程度较低〔图3(f)〕。

图3 我国流域水体林丹风险商值Fig.3 Risk quotient of lindane in Chinese river basins

收集文献中我国主要淡水水体林丹浓度数据见表6。

表6 我国七大流域部分水体林丹赋存情况Table 6 Occurrence of lindane in seven basins of China

2.3 林丹水生生物AOP 构建

2.3.1 文献计量学分析结果

文献计量学分析结果可知，林丹毒性效应及机制的相关研究主要集中在1979—2018 年。关键词聚类分析和时序分析结果显示，林丹引起淡水生物器官损伤效应及其机制是目前研究热点。从文献中整理出林丹淡水生物高频毒性效应包括神经毒性、生殖毒性、肝脏毒性及肾脏毒性等，其中神经毒性效应主要表现为游泳能力弱、对外界刺激无反应、焦虑及动作迟缓等，生殖毒性效应主要表现为卵子（精子）数量减少、睾丸功能异常、停止产卵等，肝脏毒性效应主要表现为肝细胞直径减小、晚期肝细胞空泡化、肝细胞肥大及坏死等，肾脏毒性效应主要表现为肾小管上皮细胞小管坏死、脱屑和空泡化等。

2.3.2 AOP 构建结果

基于文献计量学分析结果，确定林丹淡水生物毒性的有害结局，反推造成该有害结局的关键事件和分子起始事件，构建林丹肝损伤AOP、林丹生殖损伤AOP 和林丹神经损伤AOP（图4）。

图4 林丹水生生物的有害结局路径Fig.4 Lindane adverse outcome pathways of freshwater aquatic organism

林丹淡水水生生物肝损伤AOP 的分子起始事件为林丹分子与还原性谷胱甘肽（GSH）结合[41]，从而引发一系列关键事件：活性氧（ROS）增多，同时抗氧化机制被削弱，导致细胞内产生大量自由基，发生脂质过氧化反应[42]；细胞发生氧化应激反应，使线粒体损伤和肝细胞坏死，最终导致肝损伤的有害结局[43]。

林丹淡水水生生物生殖损伤AOP 的分子起始事件为林丹替代雌激素与中枢神经系统中的受体结合，使下丘脑-垂体系统的促性腺激素分泌，性腺指数（GSI）降低[44]，影响卵子、精子正常发生，导致卵子、精子数量和质量下降、睾丸比重下降[45]。

林丹淡水水生生物神经损伤AOP 的分子起始事件为林丹与GABA 门控氯离子通道氨基酸残基相互作用，之后的关键事件为GABA 受体构象改变，阻滞神经细胞的氯离子通道，干扰中枢神经系统正常功能，引起神经和肌肉的过度兴奋[46]。该通路的最终有害结局体现在鱼类的个体水平上为游泳异常、焦虑、倾向于近水面游泳等[47]。

3 讨论

3.1 国内外林丹淡水生物水质基准比较

淡水生物水质基准（WQC）主要是指水环境中污染物对淡水生物的最大无作用浓度水平，是制定相关环境标准的科学依据[48]。美国于1995 年首次制定了林丹长期淡水水质基准为0.951 5 μg/L[49]，并在2016 年更新为0.95 μg/L[50]，澳大利亚新西兰联合环境保护委员会在2000 年制定了林丹淡水基准值为0.2 μg/L[51]。加拿大1987 年推导出林丹长期淡水基准值（long term）为0.01 μg/L[52]。欧盟各国林丹的基准值各不相同，欧盟在2005 年将林丹淡水标准值定为0.02 μg/L[53]。

我国目前尚未制定林丹淡水水生生物水质基准值，若直接引用或参照欧美发达国家的基准推导方法或基准值进行生态风险评估可能造成环境过保护或欠保护的结果。从表7 可见，国内目前关于林丹基准值的研究结果均高于欧美国家基准值，可能由于我国与国外物种分布的区别，导致在推导基准值的水生生物的物种筛选上存在差异。如我国采用欧美国家的基准值，可能在实际工作中造成过保护，极大增加经济社会成本；而我国现行的地表水标准林丹限值为2 μg/L，可能导致水生生物慢性暴露以及对生态位重要物种的欠保护。

表7 林丹水质基准值比较Table 7 Comparison of water quality criteria values of lindane μg/L

国内研究多采用USEPA-SSD 法和EU-SSD 法[54]的毒性数据筛选方法，其参考美国和欧盟水质基准指南方法学进行，数据筛选中未对化合物纯度和慢性毒性数据中动植物的暴露时间加以限制。国内研究SSR-SSD 法[55]在数据筛选中考虑了慢性毒性暴露时间，以14 d 以上EC50或LC50毒性测试终点值及NOEC 和LOEC 慢性毒性测试终点值优先。本研究数据筛选严格按照HJ 831—2022 方法，对受试物纯度进行了限制（大于95%），慢性毒性数据动物适宜的暴露时间要求≥21 d 或覆盖一个敏感生命阶段（轮虫为≥48 h），并且根据慢性毒性数据的优先性MATC＞EC20＞EC10=NOEC＞LOEC＞EC50＞LC50进 行筛选，对同一物种的同一毒性终点试验数据之间相差10 倍以上的离群值进行判断剔除。此外，国内研究USEPA-SSD 法、EU-SSD 法与SSR-SSD 法中入选进入基准推导的物种中食蚊鱼和罗非鱼被HJ 831—2022 判定为入侵物种，因此在本研究中剔除了上述2 个入侵物种毒性数据[56]。

3.2 林丹生态风险评价的比较

我国流域水体已普遍受到林丹污染，为有效保护淡水水生生物，评估流域水体林丹暴露的生态风险十分必要。依据本研究获得的林丹淡水生物水质基准值，以商值法对我国主要淡水水体中林丹生态风险展开评价，结果显示，太湖（RQ 为300）、岷江（RQ 为20）、黄河（RQ 为7.17）、海河（RQ 为17.5）和大河河口（RQ 为8.08）等水体林丹生态风险处于高风险水平。国内外目前的研究结果也显示，林丹虽然禁用，但是其遗留的水体生态风险仍然处于较高水平[57-60]。由表8 可见，我国沙颍河林丹具有极高的水生态风险（RQ 为9.33）[59]，扬州城区古运河的林丹具有高度风险[55]，巢湖、乌江、白洋淀、会仙湿地等淡水水域具有中等风险[55]。联合国粮食及农业组织（FAO）数据显示，亚洲哈萨克斯坦、孟加拉国、菲律宾、缅甸农药用量呈增长趋势，印度近20 年农药用量也大幅增长。哈萨克斯坦锡尔河的林丹急性生态风险评价结果显示RQ 最高接近100，生态风险极大[57]。印度林丹生态风险评价结果显示，恒河全域具有中等风险[58]。鉴于林丹的生产和应用导致全球范围的环境污染，欧盟为解决欧洲历史遗留的林丹污染问题成立了专项计划“欧盟六氯环己烷项目”，呼吁世界各国合作解决林丹残留所带来的生态风险问题[61]。

表8 淡水水体林丹生态风险评价比较Table 8 Comparison of ecological risk assessment of lindane in freshwater water at home and abroad

商值法在国内外已被广泛应用于生态风险评价，WQC 或PNEC 均通过实验室不同物种的毒性数据构建SSD 曲线获得，目前不同研究中所纳入的受试物种或者毒性数据并不相同，严重降低了生态风险评价结果的可比性，并且有限物种的毒性数据外推到实际生态系统也会增加生态风险评价中的不确定性。因此，我国目前亟待制定并发布林丹淡水水生生物水质基准，统一我国淡水水体中林丹生态风险评价的WQC，从而使得不同研究或不同水体的林丹生态风险评价结果更为权威，进而能够将生态风险评价结果应用于生态环境管理政策的制定。

3.3 促进AOP 在生态风险评价中的应用

有害结局路径（AOP）可以识别过度接触外源化学物质导致有害结局事件之间的关联事件，在2010 年被Ankley 等[62]引入生态毒理学领域。US EPA 最先将从化学物暴露到不良结局的生物途径上一系列关键事件的生物作用模式概念引入环境保护领域。OECD 于2012 年启动了AOP 构建计划[63]，在2013年发布了AOP 开发和评估指南和模板[64]，正式提出并规范了AOP 的构建方法。OECD 所发布的指南文件中将AOP 限定在MIE 和个人或群体水平的AO，但MIE 可以从生物体通路的任意环节开始，通过识别和描述中间的关键事件及因果关系，从而构成完整的AOP 框架[65]。

本研究初步构建了林丹水生生物的肝脏毒性、生殖毒性和神经毒性3 条AOP，未来需要针对该3 条通路的证据权重和可信度进行深入评估，并且对该3 条通路的定量评价部分进行深入探讨。目前除OECD 相关指导文件对AOP 的创建与评估进行介绍之外，AOP 依旧处于初级发展阶段，各方面的局限性依旧较明显，并且在后期完善工作中也存在着许多未知的困难与挑战。目前生态风险评价的毒性效应终点仍然为一般毒性效应终点（MATC、EC10、EC20、NOEC、LOEC、EC50和LC50等），而AOP 详细描述了污染物质对生物从基因、细胞、组织、器官和个体的相互关联间的影响，可为未来精细化生态风险评价提供科学依据，并且AOP 应用于具有协同和拮抗效应的混合污染物的风险评估也是未来需要重点关注的研究领域。

4 结论

（1）按照HJ 831—2022 制定文献检索方案并筛选毒性数据，采用“国家生态环境基准计算软件物种敏感度分布法”拟合软件得出的短期淡水生物水质基准值为6.15 μg/L，长期淡水生物水质基值为0.12 μg/L。

（2）依据本文获得的林丹基准值对我国主要淡水水体中林丹生态风险评价结果显示，我国部分淡水水体中林丹处于高风险水平，应重视林丹二次释放和暴露风险。

（3）林丹肝损伤AOP 分子起始事件为还原性谷胱甘肽（GSH），林丹生殖损伤AOP 分子起始事件为林丹替代雌激素与中枢神经系统中的受体结合，林丹神经损伤AOP 以GABA 门控氯离子通道氨基酸残基相互作用为分子起始事件。目前AOP 通路应用于环境风险评价仍处于探索阶段，亟待加强研究，为保护水生生物、人体健康及生态环境安全提供更具针对性的数据支撑。