新疆地表水体重金属生态风险评估

系统分析新疆主要地表水体中重金属暴露特征,并基于可利用的毒性数据,采用安全阈值法（MOS₁₀）评价了水体中6种典型重金属对水生生物的生态风险.结果表明：新疆地表水重金属暴露浓度平均顺序为Ni > Zn > Cu > Cr > Cd >Pb,均值都未超过世界卫生组织（WHO）饮用水健康标准.重金属生态风险评价结果表明,短期暴露下,6种重金属的MOS₁₀均大于1,Cr、Cd、Cu、Pb、Ni和Zn暴露浓度超过影响10%的水生生物的概率分别为9.95%、9.40%、9.40%、1.72%、6.08%和0,说明6种重金属对水生生物的短期生态风险较小;长期暴露下,Zn的MOS₁₀大于1,Cr、Cd、Cu、Pb和Ni的MOS₁₀均小于1,Cr、Cd、Cu、Pb、Ni和Zn暴露浓度超过影响10%的水生生物的概率分别为15.40%、12.01%、24.80%、15.70%、98.25%和0,说明Zn的生态风险较低,Cr、Cd、Cu、Pb和Ni对水生生物具有长期潜在的生态风险,且6种重金属对水生生物的生态风险大小依次为Ni > Cu > Pb > Cr > Cd > Zn.     

苏州古城区域河道底泥的重金属污染分布及生态风险评价

本文分析了苏州古城区域20个代表性断面中8种重金属（Cd、Cu、Cr、As、Mn、Ni、Pb和Zn）的含量,评价了重金属的污染程度和潜在生态风险并甄别了污染来源.结果表明,苏州古城区域河道底泥中Cd、Cu、Cr、As、Mn、Ni、Pb和Zn的平均含量分别为1.1、142.6、90.2、17.2、800.1、63.3、199.1和384.2 mg·kg^-1,超过江苏省土壤背景值的采样点比例分别为100%、100%、65%、95%、70%、100%、95%和100%.利用地累积指数评价发现,8种重金属元素污染程度依次为Pb > Cd > Cu > Zn > Cr > Ni > As > Mn,总体上Pb处于强度污染水平,Cd、Cu、Zn和Cr处于中强度污染水平,Ni和As处于轻度污染水平,Mn处于无污染水平.潜在生态风险指数评价显示,8种重元素的潜在生态风险依次为Cd > Pb > Cu > As > Ni > Zn > Cr > Mn,总体上Cd、Pb和Cu处于中风险水平,其余5种重金属处于低风险水平.古城区域内北部河道和南部河道底泥重金属的平均含量、地累积指数值和潜在生态风险指数值均大于干将河和环城河,水环境重金属治理应重点关注古城区域内部.相关性分析和主成分分析表明,Cd、Cu、Cr、As、Ni、Pb和Zn元素可能源于化肥、路面老化、轮胎磨损和尾气排放等人为因素,Mn则主要源于自然因素.     

厦门市大气PM_(2.5)中重金属污染特征及健康风险评价

用ICP-MS对厦门市夏冬两季城区和郊区PM_(2.5)(当量直径≤2.5 μm的颗粒物)及其中10种重金属(V、Cr、Mn、Co、Ni、Zn、As、Cd、Pb和Cu)含量进行测定,分析其污染特征,并对重金属的健康风险进行评价。结果表明,采样期间厦门市PM_(2.5)中重金属含量水平表现为ZnPbCuMnVAsNiCrCdCo,其中Zn、Pb、As、Cd和Cu富集因子远远大于10,受人为影响较严重。健康风险评价结果表明,PM_(2.5)中重金属的非致癌健康风险可以忽略;几乎所有重金属的致癌健康风险都高于最大可接受风险值10~(-6)。     

运用主成分分析法研究云南湖库水体中重金属分布

以云南省38个高原湖库为研究对象,测定了表层水体中Cu,Zn,Pb,Cr,Cd,As,Fe,Mn和Ni 9种重金属质量浓度. 运用主成分分析法对水体中的重金属分布情况和来源进行了分析. 结果表明:所调查的云南38个湖库水体中主要重金属的分布可由4个主成分来反映,其贡献率分别为F1(Zn,Mn,Cd)35.23%,F2(Pb,Ni)17.05%,F3(Fe,Cu)15.70%和F4(Cr,Fe)13.10%. 38个湖库表层水中均有多种不同质量浓度的重金属存在,在该调查时段,有8个湖库表层水体中部分重金属质量浓度超过《国家地表水环境质量标准》(GB3838—2002)Ⅲ类水标准限值,水质不符合饮用水标准;而其他30个湖库表层水体中重金属质量浓度符合Ⅱ类水标准. 在部分湖库中ρ(Fe),ρ(Mn),ρ(Zn),ρ(Cd)和ρ(Ni)超过Ⅲ类水标准限值,在表层水体中ρ(As),ρ(Cu),ρ(Cr)和ρ(Pb)较低,符合饮用水的标准要求. 主成分分析法能够较好地分析云南38个湖库水体中重金属的分布情况.      

衡阳城区PM_(2.5)中重金属污染水平及健康风险

为了解重化工业城市PM_(2.5)中重金属污染特征,2015年12月—2016年9月采集了衡阳城区3个点位的84个PM_(2.5)样品,检测了PM_(2.5)中9种重金属元素(Pb、Cd、Cu、Cr、Ni、Zn、Mn、Hg、As),并对其展开健康风险评价。结果发现:采样期间,衡阳城区PM_(2.5)质量浓度范围为18.10~325.72μg/m~3,平均质量浓度为89.65μg/m3。9种重金属平均质量浓度排序为:Zn>Cu>Pb>Mn>Cr>Ni>Cd>As>Hg,84个样品中Pb超标率为14.29%,Cd超标率为61.90%,As超标率为54.76%。9种重金属经呼吸暴露途径对人群的健康风险指数均低于风险阈值,不会对人体构成明显健康风险,但重金属Cr的风险指数趋近安全阈值,各风险指数均排序为成年男性>成年女性>儿童青少年。     

上海市饮用水源地周边环境中的重金属

对上海市饮用水源地周边环境介质(农田土壤、道路灰尘和蔬菜)中重金属的累积特征进行了研究,分析了重金属的空间结构特征及主要污染来源,揭示了周边环境中重金属对水环境的影响,并对重金属的生态风险状况进行了评估.研究表明:①饮用水源地周边各环境介质中重金属已出现不同程度的累积,道路灰尘重金属Cd、Hg、Pb、Cu、Zn、Ni、Cr和As的平均含量分别为0.80、0.23、148.45、127.52、380.57、63.17、250.38和10.37mg·kg-1;农田土壤含量相对较低,分别为0.16、0.33、30.14、30.66、103.79、24.04、65.75和6.31mg·kg-1;蔬菜中8种重金属的平均含量分别为0.010(Cd)、0.016(Hg)、0.36(Pb)、12.80(Cu)、61.69(Zn)、2.04(Ni)、2.41(Cr)和0.0391mg·kg-1;②通过半方差分析和多元分析,推断人类活动的输入是农田土壤重金属积累的最主要原因,而交通污染则是道路灰尘重金属的主要来源;③蔬菜对土壤重金属的富集系数表现为:Zn(0.589)>Cu(0.412)>0.102(Ni)>Cd(0.059)>Cr(0.061)>Hg(0.061)>Pb(0.012))As(0.007),蔬菜中Cd和Zn主要源于根系对土壤重金属的吸收,其它重金属元素可能主要源于气孔对大气污染物的吸收;④周边土壤是水源地沉积物的重要物源,但沉积物与周边环境介质重金属含量不存在显著性相关;⑤重金属生态风险模糊综合评估结果,农田土壤表现为无警-预警,道路灰尘为预警-轻警,蔬菜为预警-轻警,3种环境介质综合评估结果为预警-轻警.     

小清河表层沉积物重污染区重金属赋存形态及风险评价

测定了小清河表层沉积物重污染区间隙水中重金属(Cu、As、Pb、Zn、Cr、Cd和Ni)的质量浓度,采用改进的BCR顺序提取法分析了沉积物中重金属的赋存形态,并分别基于美国水质基准(CCC、CMC)和风险评价编码法(RAC)、潜在生态风险指数法对间隙水和表层沉积物中重金属的毒性及生态风险进行评价.结果表明,小清河沉积物间隙水中的重金属基本不会对水生态系统产生毒性.除As外,表层沉积物中6种重金属的含量显著高于土壤背景值,呈现明显的累积效应.沉积物中Cu、As和Ni主要赋存于残渣态,Pb、Cr主要赋存于可氧化态和残渣态,Zn、Cd以酸可溶解态和可还原态为主.Cd、Zn、Cr和Pb的有效态含量高于残渣态,有较高的二次释放潜力.RAC的评价结果表明,沉积物中Cu、Pb、Cr和As处于无风险到低风险级,Ni处于低风险到中等风险级,Cd处于中等到高风险级,Zn处于中等到极高风险级,不同重金属RAC的平均值依次为CdZnNiAsCuCrPb.潜在生态风险指数法的评价结果表明,沉积物中除Cd有强~很强生态风险外,其他6种重金属均表现为低生态风险,RI值介于136.83~264.83,研究区采样点处于中等~强生态风险.     

澧水入湖河床沉积物重金属污染特征及评价

利用等离子质谱仪(ICP-MS)对澧水入湖段河床沉积物重金属含量进行分析测定,并对沉积物重金属污染程度进行了评价.结果表明,澧水入湖沉积物重金属Cd含量较高,超出土壤背景值3.5~15.6倍,超标率达100%.地累积指数评价结果显示,Cd处于中度污染水平,重金属污染程度从高到低为:CdCuNiMnZnCoPbCrV.潜在生态风险评价结果显示,沉积物Cd的生态风险指数RI值在84.3~230之间,表现出很强的生态风险.重金属生态风险排序为:CdCuNiPbCoCrVMnZn,且沉积物重金属Cd对潜在生态风险指数RI值的贡献率最大.健康风险评价结果显示,重金属Mn、V、Pb、Cr、Cu、Co、Zn、Ni、Cd等均没有显著的非致癌风险,儿童致癌风险比成人大1.3~5.6倍,其中,重金属Cr、Co可对儿童和成人构成潜在致癌风险.重金属Cd、Pb、Zn可能主要来自于工矿排放等人为带入,而V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu等重金属可能主要来自流域基岩的自然风化、侵蚀等地表作用.流域重金属污染防治应主要针对Cd、Cr、Pb、Zn等重金属污染而进行.     

福建九龙江流域重金属分布来源及健康风险评价

为研究九龙江流域水体重金属污染水平,在其主要干流及支流采集27个表层水样,分析了Zn、Cu、As、Cr、Pb、Ni和Cd共7种重金属的含量及空间分布特征,利用因子分析方法分析重金属污染物的主要来源,并采用美国环保局推荐的健康风险评价模型对其所引起的健康风险作了初步评价.结果表明,流域水体中Zn的平均浓度最高,为154.893μg/L;As超过地表水Ⅲ类水质标准,超标率为14.81%,超标区域集中位于九龙江下游及河口区.因子分析表明,As、Cr、Cu和Ni的来源主要受各种人为活动影响,Cd、Pb和Zn的来源与成土母质、地球化学作用和农业生产活动有密切的关系.健康风险评价表明,化学致癌物对人体健康危害的个人年均风险远远超过非致癌物的年风险,儿童比成人更易于受到重金属污染的威胁.致癌物Cr和As的个人年均风险值都大于国际辐射防护委员会(ICRP)推荐的最大可接受风险水平5.0×10-5a-1,其中Cr>As;非致癌有毒化学物质通过饮水途径所引起的健康危害的个人年均风险大小为Cu>Pb>Zn>Ni,四者风险水平在10-9~10-10a-1之间,均低于ICRP标准4~5个数量级.     

兰州市大气降尘重金属污染评价及健康风险评价

为探究大气降尘中重金属污染程度及存在的健康风险,在兰州市设置11个采样点采集大气降尘,分析降尘重金属含量.结果表明,兰州市大气降尘中Cu、Pb、Cd、Cr、Ni、Zn、Mn含量平均值分别为82.22、130.31、4.34、88.73、40.64、369.23、501.49 mg·kg-1,除Mn以外其他元素在不同功能区差异较大.富集因子分析显示,Mn为轻微富集,Zn、Ni、Cu和Cr富集因子较高,Pb和Cd为极强富集.地积累指数评价平均生态危害表明:Cr在全年无实际污染,Cu、Ni、Zn、Pb浓度处于轻度污染至偏重度污染之间,Cd为严重至极度污染;大气降尘重金属在10月~次年3月污染相对严重,从4~8月污染程度较轻.手-口途径摄入是降尘重金属引起非致癌风险的最主要途径,儿童的非致癌风险大于成人,总非致癌风险次序为Pb>Cr>Cd>Cu>Ni>Zn,所研究重金属非致癌风险都低于风险限值;降尘中的Cr、Cd、Ni通过呼吸途径不具有致癌风险.     

安庆市降尘重金属的污染评价与健康风险评价

为探究安庆市降尘重金属污染程度及存在的健康风险,在市区设置48个采样点采集降尘,分析降尘重金属含量.结果表明:安庆市降尘中Cu, Zn, Pb, Ni, Cr, As, Cd含量平均值分别为134.1,640,128.9,55.4,128.7,63.9,2.98mg/kg.富集因子分析显示:Ni和Cr为轻微富集,Cu, Pb, As的富集因子较高,Zn和Cd为极强富集,其富集指数分别达到10.25和29.53.地积累指数评价平均生态危害表明:Cr和Ni属于轻度污染,Cu, Pb,As处于偏中度污染到中度污染之间,Zn属于中度污染,部分地区达到重度污染,Cd处于重污染到严重污染之间,其平均污染指数为5.07属于严重污染.手-口途径摄入是降尘重金属引起非致癌风险的最主要途径 ,总非致癌风险次序为As > Cr > Pb > Cu > Cd > Ni > Zn,其中手-口途径儿童As的暴露风险HQing已达到2.72明显超出限值1,易对儿童健康造成危害.其他金属风险均低于限值,不会对人们身体健康造成危害.降尘中的Ni, Cr, As, Cd通过呼吸途径不具有致癌风险.     

武汉集中式饮用水源地土壤重金属的时空分布特征及生态风险评价

研究了武汉市19个集中式饮用水源地土壤重金属Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn的时空分布特征,采用单因子污染指数和综合污染指数分析重金属污染程度,利用潜在生态风险指数评价重金属生态风险,通过相关性和聚类分析重金属的来源.结果表明,武汉市中心城区水源地土壤重金属的含量普遍高于远城区,同时长江干流附近的水源地土壤重金属含量普遍高于长江支流.Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn的单项潜在生态风险指数平均值均小于40,属于轻微风险程度.Cd的单项潜在生态风险指数平均值在80~160范围内,属于强度风险程度.武汉集中式饮用水源地土壤重金属的综合潜在生态风险指数平均值为142.12,属于轻微风险水平.相关性分析表明,武汉集中式水源地土壤重金属Cu、Pb和Cr来源相似,均与交通有关;Ni、As、Cr和Cu来源相似,均与冶金生产有关;Zn、Hg和Cr来源相似,均与防腐和催化化工有关.武汉白沙洲水厂和堤角水厂周边土壤长期定点监测表明,2017年后武汉集中式水源地土壤各种重金属含量均呈现显著下降趋势,其生态风险在未来将进一步降低.     

我国城市污水处理厂污泥中重金属分布特征及变化规律

对由中国知网数据库和维普中文科技期刊全文数据库报道的近30年来我国城市污水处理厂污泥中重金属分布特征和年代变化规律进行了分析. 结果表明:近30年来城市污水处理厂污泥中w(Cd)、w(Pb)、w(Cr)、w(As)、w(Hg)、w(Cu)、w(Ni)、w(Zn)平均值或中位值均符合GB 18918─2002《城镇污水处理厂污染物排放标准》中污泥农用时污染物控制标准限值,但数据离散且呈偏态分布. 依据GB 18918─2002,1980─1989年我国城市污水处理厂污泥中重金属质量分数75%分位值中有w(Cd)、w(Cu)、w(Ni)、w(Zn)超标,90%分位值中有w(Cd)、w(Pb)、w(Hg)、w(Cu)、w(Zn)、w(Ni)超标;1990─1999年城市污水处理厂污泥中重金属质量分数75%分位值中w(Ni)超标,90%分位值中除w(As)外其他重金属均超标;2000─2010年城市污水处理厂污泥中重金属质量分数75%分位值中w(Ni)超标,90%分位值中w(Cd)、w(Cr)、w(Hg)、w(Cu)、w(Zn)、w(Ni)超标. 从年代变化看,我国城市污水处理厂污泥中w(Cd)、w(Cu)随年代逐渐下降,但w(Hg)、w(As)、w(Cr)、w(Zn)、w(Ni)、w(Pb)呈波动趋势. 近10年数据表明,我国城市污水处理厂污泥中w(Ni)、w(Cd)、w(Hg)超标倍数最高,在进行污泥处置时需要优先关注.      

Health risk assessment of heavy metals in soils and vegetables from wastewater irrigated area, Beijing-Tianjin city cluster, China

The possible health risks of heavy metals contamination to local population through food chain were evaluated in Beijing and Tianjin city cluster, China, where have a long history of sewage irrigation. The transfer factors (TF) for heavy metals from soil to vegetables for six elements including Cu, Zn, Pb, Cr, As and Cd were calculated and the pollution load indexes (PLI) were also assessed. Results indicate that only Cd exceeded the maximum acceptable limit in these sites. So far, the heavy metal concentrations in soils and vegetables were all below the permissible limits set by the Ministry of Environmental Protection of China and World Health Organization. The transfer factors of six heavy metals showed the trend as Cd > Zn > Cu > Pb > As > Cr, which were dependent on the vegetable species. The estimated dietary intakes of Cu, Zn, Pb, Cr, As and Cd were far below the tolerable limits and the target hazard quotient (THQ) values were less than 1, which suggested that the health risks of heavy metals exposure through consuming vegetables were generally assumed to be safe.     

闽中某矿区县茶园土壤和茶叶重金属含量及健康风险

以闽中某矿区县茶园表层土壤（0~20cm）为研究对象,采集了25份茶园土壤样品,分析了土壤中重金属Cr、Ni、Cu、Zn、As、Pb、Cd和Co的含量,分别利用地累积指数法和潜在生态风险指数法对土壤重金属的污染现状和潜在生态风险程度进行评价;同时收集矿区茶叶企业23个商品茶样品,利用美国国家环保署（USEPA）推荐的健康风险评价模型进行人体重金属健康风险评价.结果表明：（1）矿区茶园表层土壤Cr、Ni、Cu、Zn、As、Pb、Cd和Co平均含量分别为110、23.5、23.0、107、50.7、78.0、0.23和14.3mg/kg,均明显高于福建省土壤背景值;（2）茶园土壤地累积指数（I_geo）表现为As > Cd > Cr > Pb > Zn > Co > Ni > Cu,As属于重度污染,Cd和Cr属于中度污染,其它5种重金属元素污染风险较低;（3）单项潜在生态风险系数（E）的大小顺序依次为Cd > As > Pb > Co > Ni > Cr > Cu > Zn,土壤Cd属于很强生态风险,土壤As属于较强生态风险,其余属于轻微生态风险.8种重金属综合潜在生态风险指数（RI）平均值为255.74,属于较强风险级别,Cd和As是最主要的潜在生态风险因子.（4）商品茶中重金属Cr和Cd含量均低于限量标准,个别茶样中Cu、As和Pb含量超标,说明茶叶中重金属含量总体处于安全级别;（5）健康风险评价结果表明,茶叶中重金属元素健康个人年风险总和为1.01×10^-4~9.07×10^-5,乌龙茶的个人年风险总和稍高于美国环境保护署（USEPA）推荐的最大可接受风险水平（1.0×10^-4）,红茶和绿茶低于USEPA推荐的最大可接受风险水平;茶叶中重金属元素健康风险以Cr为主,平均贡献率为90.38%,是主要的风险元素,其余重金属元素处于安全范围之内.     

贵州遵义下寒武统黑色页岩区土壤重金属污染和人体健康风险评价

为清晰认识贵州遵义地区下寒武统牛蹄塘组底部黑色页岩区土壤及农作物重金属健康风险,以该黑色页岩区的表层土壤及农作物为研究对象,分析其重金属含量,采用单因子污染指数、内梅罗综合污染指数法和健康风险评价模型分别评价土壤和农作物重金属污染程度及健康风险,厘定主要的重金属污染物及其暴露途径.结果表明:①研究区土壤Cd、Cu、Ni和Zn平均含量均超过贵州省土壤元素背景值和GB 15168-2018《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》中土壤风险筛选值.研究区粮食类作物水稻中Cr、Ni、Zn含量,玉米中Cr、Pb含量,以及甘薯中Cr、Ni、Cd、Pb含量均超过国家相关标准中的标准限量;蔬菜类作物（白菜、辣椒、萝卜）中Cr、Ni、Zn、Cd和Pb含量均超过国家相关标准中的标准限量.②内梅罗综合污染指数法评价结果表明,研究区旱地土壤重金属综合污染等级为中度污染,内梅罗综合污染指数（NIP）为4.10,水田土壤则为重度污染（NIP=5.38）;粮食类农作物水稻、玉米和甘薯NIP值分别为10.7、8.99和36.9,重金属综合污染等级均为重度污染;蔬菜类农作物白菜、辣椒和萝卜NIP值分别为10.4、11.4和26.1,重金属综合污染等级均为重度污染.③健康风险评价模型结果表明,在摄食农作物、手口摄入和皮肤接触3种暴露途径下,研究区土壤和农作物重金属对成人和儿童的非致癌总风险指数（HI）分别为10.2和25.7,各重金属的非致癌风险大小排序为Cr > Pb > Cd > Ni > Zn > Cu.土壤Cd和Cr对成人和儿童的致癌健康风险均在可接受范围内;Ni存在一定的致癌健康风险.研究显示,贵州遵义地区下寒武统牛蹄塘组底部黑色页岩区土壤和农作物重金属复合污染已给当地居民造成一定程度的健康风险,摄食农作物是主要的重金属暴露途径,其中水稻和白菜中Cr、Cd和Pb是造成非致癌健康风险的主要污染物.      

上海某生活垃圾焚烧厂周边土壤重金属污染特征、来源分析及潜在生态风险评价

通过原子光谱法对上海某生活垃圾焚烧厂周边表层土壤样品中As、Cu、Cd、Cr、Pb、Ni、Zn、Ti、Mn和Hg等10种重金属含量进行测定,利用富集因子、多元统计和空间插值方法分析重金属来源和空间分布特征,并评价土壤重金属的潜在生态风险水平.结果表明,除Hg和As未检出外,土壤中其他重金属平均含量范围为0.399~4 220 mg·kg~(-1),Cu、Cd、Cr、Pb、Ni、Zn和Mn等7种重金属平均含量均高于土壤背景含量,其中Cd平均含量是背景含量的2.9倍.通过相关性分析、主成分分析、富集因子分析和重金属空间分布特征分析可知,Ti、Mn和Ni空间分布特征相似,主要由自然源贡献;Cd、Cr、Cu、Pb和Zn的分布特征具有一定相似性,其来源主要与工业生产、焚烧烟气和交通运输污染有关.潜在生态风险评价结果显示,被检出重金属的综合潜在生态风险指数均值为108.92,表明垃圾焚烧厂周边土壤处于中等生态风险水平,其中Cd贡献率高达79.63%,应引起重视.     

不同类型施工降尘中重金属污染特征及健康风险评价

为了解北京市建筑施工降尘中重金属的污染特征及存在的健康风险,分别选择建筑物拆迁及主体建设两个研究区,共收集大气降尘样品25份,使用微波消解-电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）测试了样品中8种重金属的质量分数.结果表明：Zn、Mn、Cu、Pb、Cr、Ni、Cd在建筑物拆迁降尘中的平均含量高于建筑主体建设降尘.建筑物拆迁降尘中Zn、Cr、Pb、Ni的扩散趋势与采样期间的主导风向一致;建筑主体建设降尘中Zn、Mn、Cr、Pb、Ni、As的高值区均出现在主体建设中心附近,并且有沿场地中心向四周扩散的趋势.健康风险评价结果表明,两个研究区内Zn、Mn、Cu、Pb经手-口、皮肤、呼吸3种暴露途径下的总非致癌风险对儿童的健康构成了威胁;手-口途径摄入是引起成年男性、成年女性、儿童等3类人群非致癌风险的主要暴露途径.无论是建筑物拆迁研究区还是主体建设研究区,降尘中致癌重金属Cr、As、Ni、Cd对人体的致癌健康风险均呈现出TCR（成年男性）>TCR（成年女性）>TCR（儿童）的规律,并且对3类人群构成的致癌风险均在可接受范围内.     

鄱阳湖河湖交错区鱼类重金属含量特征及健康风险评估

河湖交错区是流域重金属污染物进入湖泊的主要通道,也是重金属富集的主要场所.本文通过在鄱阳湖河湖交错区采集10种114尾大型经济鱼类,从组织、体长体重、食性、栖息水层、区域等多个方面分析鱼类重金属Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Cd和Pb的含量特征及差异,识别影响鄱阳湖鱼类重金属含量水平的关键因素,评估居民摄取鱼类重金属的潜在健康风险.结果表明,鄱阳湖不同鱼类体内Zn的含量最高,而Cd和Pb的含量最低,鱼鳃是Mn和Ni的主要富集组织,肝脏是Cu和Cd的主要富集组织;体长体重与肌肉中Cr、Mn、Ni、Zn、Cd和Pb含量表现为显著的负相关关系;杂食性鱼类肌肉中Cu、Zn和Cd的含量最高,而Co在草食性鱼类肌肉中的含量最高;鱼类不同生活水层对肌肉中Cr、Mn、Zn和Co含量的影响较为显著;除Cd外,不同区域对鱼类重金属含量的影响并不显著.利用RDA排序分析结果显示,体长和食性是影响鄱阳湖鱼类重金属含量水平的关键因素.健康风险评估结果表明,不论是成人还是儿童,复合目标危险系数（TTHQ）均小于1,表明鄱阳湖鱼类重金属的富集不会对人群食用产生潜在危害.研究结果可为鄱阳湖水生态安全、水生生物多样性保护及食品安全评估提供科学依据和理论支撑.     

Size distribution, characteristics and sources of heavy metals in haze episod in Beijing

Size segragated samples were collected during high polluted winter haze days in 2006 in Beijing, China. Twenty nine elements and 9 water soluble ions were determined. Heavy metals of Zn, Pb, Mn, Cu, As, Cr, Ni, V and Cd were deeply studied considering their toxic effect on human being. Among these heavy metals, the levels of Mn, As and Cd exceeded the reference values of National Ambient Air Quality Standard （GB3095-2012） and guidelines of World Health Organization. By estimation, high percentage of atmospheric heavy metals in PM2.5 indicates it is an effective way to control atmospheric heavy metals by PM2.5 controlling. Pb, Cd, and Zn show mostly in accumulation mode, V, Mn and Cu exist mostly in both coarse and accumulation modes, and Ni and Cr exist in all of the three modes. Considering the health effect, the breakthrough rates of atmospheric heavy metals into pulmonary alveoli are： Pb （62.1%） 〉 As （58.1%） 〉 Cd （57.9%） 〉 Zn （57.7%） 〉 Cu （55.8%） 〉 Ni （53.5%） 〉 Cr （52.2%） 〉 Mn （49.2%） 〉 V （43.5%）. Positive matrix factorization method was applied for source apportionment of studied heavy metals combined with some marker elements and ions such as K, As, SO42- etc., and four factors （dust, vehicle, aged and transportation, unknown） are identified and the size distribution contribution of them to atmospheric heavy metals are discussed.