光照对普通小球藻和鱼腥藻生长竞争的影响

研究光照对藻类生长竞争的影响对于揭示如何通过控制环境因子促进有益藻类生长繁殖、抑制有害藻类生长繁殖,并最终实现利用藻类调节养殖生态环境和提高水体初级生产力具有重要意义。为此,试验设置了660、2200、4400、6 6001×4个光照梯度,通过测算比生长速率、生长曲线、竞争抑制参数,研究不同光照强度对普通小球藻(Chlorella vulgaris)和鱼腥藻(Anabaena sp.strain PCC)生长和种间竞争的影响。结果表明:单种培养条件下,鱼腥藻和普通小球藻的最大藻细胞浓度呈现出随着光照强度的增强而升高的趋势;普通小球藻在660、2200、4400、66001x光照强度下达到最大藻细胞浓度的时间分别为14、15、17、17 d,最大藻细胞浓度分别为961.2×10~4、1858.3×10~4、3 258.8×10~4、3227.2×10~4 cells·mL~(-1);鱼腥藻在4个光照下达到最大藻细胞浓度的时间分别为17、18、21、21 d,最大藻细胞浓度分别为4 018.3×10~4、8 325.0×10~4、10552.8×10~4、10 073.4×10~4 cells·mL~(-1)。共同培养条件下,光照强度对两种藻的竞争作用产生显著影响。同时,种间竞争抑制参数的测算结果表明,4组光照强度下,鱼腥藻对普通小球藻的竞争抑制参数(α)均小于普通小球藻对鱼腥藻的竞争抑制参数(β);光照强度66001x时,普通小球藻对鱼腥藻的竞争抑制参数(β)最大,为7.94;光照强度44001x时,鱼腥藻对普通小球藻的竞争抑制参数(α)最大,为0.45。根据Lotka-Volterra竞争模型中两物种的种间竞争结局可初步判断,光照强度22001x时,普通小球藻在竞争中占优势;光照强度为660、4400、66001x时,鱼腥藻和普通小球藻不稳定共存。     

汞和砷单一及联合暴露对日本沼虾的氧化应激效应

为深入探讨汞(Hg)和砷(As)对水生生物的慢性毒性效应,以日本沼虾(Macrobrachium nipponense)为受试生物,以超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化氢酶(CAT)、金属硫蛋白(MT)和丙二醛(MDA)为测试分子标志物,研究上覆水中不同浓度Hg和As单一及联合暴露对日本沼虾肝胰腺的氧化损伤及联合作用机制。结果表明:Hg和As单一及联合暴露对4种分子标志物均可产生不同程度的抑制或激活效应。其中,SOD活性均受到抑制,且高浓度As(1000μg·L-1)暴露10 d的抑制率最大,高达59.13%;而CAT活性整体被激活,Hg单独暴露下的激活效应要高于As,且在联合暴露组中随着暴露时间的增加呈现出显著的剂量效应关系(P0.05);MT和MDA含量在Hg和As的暴露下均显著增加(P0.05)。其中MT对Hg的螯合能力大于As,As单独暴露3 d后MDA变化较小,但10 d后其含量显著增加(P0.05)。析因方差分析发现,Hg-As对机体的联合作用机制主要表现为协同作用。综合生物标志物响应指数(IBR)评价证实,联合毒性要高于单独毒性,Hg与As在高浓度下联合暴露10 d的IBR值最大,毒性最强,高浓度As单独暴露处理组的毒性次之;同时,机体自身随暴露时间延长对Hg也表现出一定的解毒功能。     

pH对鱼腥藻和普通小球藻生长竞争的影响

pH值是藻类生长环境的重要理化指标,它可以通过改变环境酸碱度和碳酸盐平衡系统及不同形态无机碳分配关系来影响藻类的生长。为揭示水体中常见藻类的生长过程及其与pH的相互关系,设置了6.0,7.0,8.0和9.0等4个pH梯度,通过室内实验模拟水体条件,研究不同pH条件下主要水华藻类--鱼腥藻（Anabaena sp.strain PCC）和常见淡水藻类--普通小球藻（Chlorella vulga）的生长和种间竞争。结果表明,无论是在单种培养还是在共同培养体系中,4个pH条件下两种藻类的最大生物量差异显著（P〈0.05）,鱼腥藻和普通小球藻的最适pH均为9.0,其中单种培养时鱼腥藻和普通小球藻的最大生物量分别为4473.5×104,689.6×10^4 cells·mL-1;共同培养时鱼腥藻和普通小球藻的最大生物量分别为2798.0×10^4,296.5×10^4 cells·mL-1。竞争试验结果表明,pH对藻类种间竞争抑制参数能够产生显著影响,pH 7.0时普通小球藻对鱼腥藻的竞争抑制参数（β）最大,为12.91;鱼腥藻对普通小球藻的竞争抑制参数（α）则是pH 6.0时最大,为1.778。在4个pH条件下普通小球藻对鱼腥藻的竞争抑制参数（β）均大于鱼腥藻对普通小球藻的竞争抑制参数（α）,与单种培养相比,鱼腥藻最大藻细胞数受到明显削弱,说明普通小球藻在竞争中占优势。因此,在水产养殖过程控制和精准培水技术研究,以及控制养殖水体富营养化的过程中,可以通过调节养殖水体pH值以及普通小球藻的浓度来控制鱼腥藻的生长。     

青霉素处理分离蓝藻细胞液泡

分别用 8 2 0 0u/mL ,15 30 0u/mL ,1880 0u/mL和 30 80 0u/mL的青霉素处理培养 4d的 4种蓝藻 :鱼腥藻sp .5 95 (Anabaenasp .5 95 )、念珠藻sp .96 (Nostocsp.96 )、织线藻 2 46 (Plectonemaboryanum 2 46 )和赖氏鞘丝藻〔LyngbyalargerheimiiMab (Gom)〕 ,处理时间为 2 4h ,各藻有不同程度的细胞破裂并且释放液泡 ,液泡释放率分别为 1.80 % ,2 .18% ,0 .48%和 0 .2 8% .图 4表 1参 16     

三种药品联合毒性作用及其环境风险分析

测定了阿司匹林、盐酸环丙沙星和阿奇霉素3种常见活性医药成分(APIs)对发光菌的单一毒性以及混合体系的联合毒性,并应用毒性单位法(TU)、相加指数法(AI)和混合毒性指数(MTI)等方法对混合体系联合作用类型进行分析.结果表明,阿司匹林显示较高的单一毒性,联合毒性中除阿司匹林-环丙沙星二元混合体系为部分相加作用外,其它体系联合毒性均呈现为不同程度的拮抗作用.同时应用简化环境模型计算了3种医药品的预测环境浓度(PEC)和预测无效应浓度(PNEC),将风险表征参数(PEC/PNEC)作为综合评价因子,获得3种医药品目前在大连开发区污水处理厂排水中的数值较低,以阿司匹林综合评价因子最高.     

邻苯二甲酸酯类雌激素活性联合作用模型分析

环境雌激素对生命健康影响受到广泛关注,现行污染物环境标准制订和风险评价只针对单一化合物而非混合物效应,不足以保护生命安全与人类健康。为探讨环境雌激素的混合物效应,选择对雌激素敏感的人乳腺癌MCF-7细胞增殖实验,检测雌二醇(E2)、邻苯二甲酸酯类化合物(DBP和DEHP)的单一及其联合雌激素活性;基于单一化合物的浓度-反应曲线,运用浓度相加(CA)和独立作用(IA)模型对混合物的毒性进行预测,并将模型预测结果与混合物实验数据进行比较分析。结果表明,E2、DBP、DEHP对MCF-7细胞的单一作用数据可通过Weibull方程拟合,由拟合方程得到的半数效应浓度(EC50)及95%置信区间分别为3.450×10-6(2.373×10-6~1.675×10-5)、5.138(1.489~1.082×10)、1.186(4.478×10-1~2.24)μmol·L-1;3种化合物的混合物数据亦可通过Weibull、Logistic和Exp Gro1方程进行有效拟合,混合物效应与化合物单独作用产生的效应具有显著性差异;3种化合物表现非相似联合作用,利用独立作用(IA)模型预测混合物效应较为可靠,外源性环境雌激素与内源性雌激素联合作用产生的混合效应显著。环境雌激素混合物毒性可以通过相加作用模型预测,为环境复合污染的风险评价和管理提供基础数据。     

藻红外测试多元有机毒物急性毒性的初步分析

藻红外测试法是利用毒物引起敏感藻红外辐射变化可被测试的一种急性毒性分析方法。敏感藻是指急性毒性藻红外测试中对毒害物质响应温差大、时间快、药品多、剂量低的特殊藻种。在藻红外测试多元有机毒物时,由于毒物毒性的联合作用将直接影响敏感藻的敏感性,因此敏感藻对多元有机毒物浓度的敏感性在联合毒性测试分析时需要首先认知。实验通过测试敏感藻对5种有机毒物不同组合的响应,为联合毒性测试分析时敏感藻敏感性不变提供了多元有机毒物浓度设计依据。实验用羊角月牙藻（Selenastrum capricornutum）作敏感藻,苯（C6H6）、甲苯（C7H8）、二甲苯（C8H10）、氯苯（C6H5Cl）、三氯甲烷（CHCl3）为实验药品。结果表明：有机毒物混合后确实产生了温差的变化,的确有联合作用存在。5种有机毒物的一元、二元、三元、四元、五元组合,其藻液中多元有机毒物质量浓度为100~500 mg.L-1时,敏感藻均有温度响应且可被测试出,表明该质量浓度范围内敏感藻具有敏感性,可作有机毒物联合毒性分析的参照质量浓度,但100~200 mg.L-1为宜。     

4种喹诺酮类抗生素对发光菌毒性作用研究

分析了4种常见的喹诺酮类抗生素(QNs)对发光菌(Photobacterium phosphoreum)的单一毒性和等毒性比例下的联合毒性作用,基于毒性单位法(TU)、相加指数法(AI)和混合毒性指数法(MTI)评价混合体系联合毒性的作用类型。加替沙星、洛美沙星、左氧氟沙星和诺氟沙星4种喹诺酮类医药品对发光菌的半数效应浓度(EC50)分别为:0.084×10~(-3)、0.137×10~(-3)、0.129×10~(-3)和0.151×10~(-3)mol·L-1。不同的评价方法对4种QNs的联合效应评价结果具有较好的一致性,多元混合体系呈现为不同程度的拮抗作用。结合分子结构特征和不同取代基相互作用,初步分析了联合毒性机理,进一步的毒性作用机制还需通过对生物生理生化反应等进行深入研究。本研究多种QNs混合体系呈现拮抗作用为主,揭示了此类医药品在环境中的联合使用可能导致药效降低以及微生物耐药性的产生和传播。     

3种不同功效医药品活性成分对发光菌的毒性作用

因药物活性成分的环境残留引发的风险和健康问题成为公众关注的焦点。本文以海洋发光细菌为受试生物,研究了布洛芬、阿奇霉素、三氯生3种医药品的单一和联合毒性作用。结果表明,3种医药品对发光菌的EC_(50)值分别为:36.5×10~(-5)、30.26×10~(-5)和0.0155×10~(-5)mol·L~(-1);二元及多元混合体系对发光菌的EC_(50)值高于单一体系的毒性作用,进一步采用相加指数法(AI)、毒性单位法(TU)、混合毒性指数法(MTI)评价3种医药品多元体系的联合毒性的作用类型,取得了一致的评价结果。3种医药品的二元混合体系及多元混合体系的作用类型均属于拮抗作用,但拮抗作用的强弱不同,这与医药品不同药效官能团结构可影响其对微生物生理生化反应过程有关。研究3种医药品对发光菌急性毒性作用可为该类新型污染物的环境风险评价提供基础数据。     

氮磷质量浓度对普通小球藻和鱼腥藻生长竞争的影响

研究氮磷质量浓度对藻类生长竞争的影响,对于揭示如何通过控制环境因子促进有益藻类生长繁殖、抑制有害藻类生长繁殖,并利用藻类调节养殖环境和提高水体初级生产力具有重要意义。设置了4个氮磷质量浓度梯度(N 0.18μg·m L-1,P0.025μg·m L-1;N 0.36μg·m L-1,P 0.050μg·m L-1;N 0.72μg·m L-1,P 0.100μg·m L-1;N 3.60μg·m L-1,P 0.500μg·m L-1),通过测算比生长速率、生长曲线、竞争抑制参数,研究了不同氮磷质量浓度对普通小球藻(Chlorella vulgaris)和鱼腥藻(Anabaenasp.strain PCC)生长和种间竞争的影响。结果表明,在单种培养体系中,普通小球藻和鱼腥藻的最大藻细胞数量均随氮磷质量浓度的增加而增加,最大藻细胞数量分别为198.9×105 cells·m L-1和424.8×105 cells·m L-1;氮磷质量浓度对藻类的竞争能够产生明显影响,在共培养体系中,鱼腥藻的最大藻细胞数量表现为:中高氮磷组(208.9×105 cells·m L-1)中低氮磷组(98.3×105 cells·m L-1)高氮磷组(64.7×105 cells·m L-1)低氮磷组(45.3×105 cells·m L-1)。同时,种间竞争抑制参数的测算结果表明,4组氮磷质量浓度下鱼腥藻对普通小球藻的竞争抑制参数(α)分别为2.599、0.564、0.772、1.618,普通小球藻对鱼腥藻的竞争抑制参数(β)分别为0.434、0.321、0.466、-8.899,鱼腥藻对普通小球藻的竞争抑制参数(α)均大于普通小球藻对鱼腥藻的竞争抑制参数(β);低氮磷质量浓度时,鱼腥藻对普通小球藻的竞争抑制参数(α)最大,为2.599;中高氮磷质量浓度时,普通小球藻对鱼腥藻的竞争抑制参数(β)最大,为0.466。根据Lotka-Volterra竞争模型中的两物种竞争结局可初步判断,低、中高氮磷、高氮磷质量浓度时,鱼腥藻在竞争中占优势;中低氮磷质量浓度时,鱼腥藻和普通小球藻稳定共存。     

部分重金属化合物对淡水发光菌的毒性研究

应用微板毒性分析方法,分别测定了CdCl2·2.5H2O、CoSO4·5H2O、Cr(NO3)3·3H2O、Cu(NO3)2·3H2O、Fe(NO3)3·3H2O、MnCl2·9H2O、Na2SeO3、ZnSO4·7H2O、Ni(NO3)2·6H2O9种重金属离子化合物及其混合物对淡水发光菌—青海弧菌Q67(Vibrio-qinghaiensissp.—Q67)的发光抑制毒性.结果表明,9种重金属离子化合物对Q67的剂量-效应关系均可用Weibull或Logit模型有效描述.由拟合剂量-效应曲线得到这9种重金属离子化合物的半数效应浓度EC50的负对数值(-logEC50)分别为4.35、3.08、2.39、3.83、3.34、2.39、3.32、3.93和2.76,说明其毒性顺序为:CdCl2·2.5H2O>ZnSO4·7H2O>Cu(NO3)2·3H2O>Fe(NO3)3·3H2O>Na2SeO3>CoSO4·5H2O>Ni(NO3)2·6H2O>Cr(NO3)3·3H2O≈MnCl2·9H2O.为了研究重金属混合物的毒性规律,设计了4组等效应浓度(EC50、EC15、EC10和EC5)比混合物,测试了其混合物毒性,并应用剂量加和(DA)、独立作用(IA)原理及经典联合毒性评价方法进行了分析.DA与IA分析表明,所研究的4种混合物的毒性具有拮抗特征,而毒性单位法(TU)和混合指数法(MTI)的评价结果均为部分相加作用,相加指数法(AI)的评价结果则为拮抗作用.所选评价方法不同,混合物毒性评价结果可能也不同.     

Cu2+、Zn2+和Cd2+对蟾蜍蝌蚪的联合毒性

以蟾蜍蝌蚪为试验材料,采用联合指数相加法,研究了重金属铜(Cu)、锌(Zn)和镉(Cd)离子对蟾蜍蝌蚪的急性毒性和联合毒性效应.结果表明,Cu2 、Zn2 和Cd2 对蟾蜍蝌蚪的毒性顺序为Cu2 >Cd2 >Zn2 ,48 h的半致死浓度LC50分别为0.514、9.224、33.56 mg L-1;96 h的半致死浓度LC50分别为0.288、8.142、30.76 mg L-1.联合毒性试验结果表明,Cu2 与Zn2 及Zn2 与Cd2 共存时的联合毒性为拮抗作用;Cu2 与Cd2 共存时的联合毒性为毒性剧增的协同作用;Cu2 、Zn2 与Cd2 三者联合时的毒性为协同作用.表6参18     

甲基叔丁基醚(MTBE)蒸腾流浓度因子(TSCF)的试验评估

甲基叔丁基醚(MTBE)是北美燃料市场最常用的汽油添加剂，由于在土壤中的不吸附性和极高的水溶性．MT-BE已成为一种蔓延性的地下水污染物．植物修复技术被认为是目前对MTBE污染治理最为有效的方法之一．蒸腾流浓度因子（TSCF)作为植物修复技术中十分重要的参数，其通常是用污染物的辛醇-水分配系数(Kow)直接评估的。由于不同植物其体内脂肪含量不同，所以如果仅用污染物的Kow值来计算其TSCF值，往往不能准确表达污染物在植物体内的传输行为．由于MTBE在植物体内不发生降解，植物挥发是MTBE植物修复技术中唯一的作用机理．本实验用一自行设计的植物反应器来测定MTBE在不同温度条件下的TSCF值．长出新根须和嫩叶的柳树(Salix alba)枝条在一容积500mL的植物反应器中生长9-12d(其中MTBE溶液500mL，浓度4．81-6．60mg／L)来观察柳树对MTBE的吸收。MTBE的去除率和柳树的蒸腾量之间的关系用来计算其TSCF值．在15℃，20℃和25℃条件下，MTBE的TSCF值分别为0.58,0.75和0.49．本实验结果表明，柳树对MTBE的吸收是一个被动的行为，并且MTBE在柳树体内随蒸腾流的传输也有一定的限度。图2表1参11。     

多组分苯胺类混合物对发光菌的抑制毒性

以淡水发光菌——青海弧菌(Q67)为指示生物,96微孔板为实验反应载体,微板光度计为发光强度测试设备,测定了苯胺、邻甲基苯胺、对甲基苯胺、邻硝基苯胺、对硝基苯胺及其混合物对发光菌的发光抑制毒性,应用非线性最小二乘拟合技术与剂量加和(DA)及独立作用(IA)原理研究了混合物的毒性规律.1)分别测定每种化合物的剂量-效应数据并进行非线性拟合.结果表明,5种苯胺类化合物的剂量-效应曲线(DRC)均可用Logit与Weibull函数有效表征,从这些模型估算的半数效应浓度负对数值(-logEC50)分别为2.11、2.35、2.49、3.60和3.88(EC50单位:mol·L-1),可知其对发光菌的毒性大小顺序为:苯胺<邻甲基苯胺<对甲基苯胺<邻硝基苯胺<对硝基苯胺.2)根据组分EC50、EC10和EC1设计3个等效应浓度比混合物进行混合物毒性实验,并对混合物剂量-效应数据进行非线性拟合得到混合物DRC.结果表明,混合物DRC可用Box-Cox-Logit与Box-Cox-Weibull函数有效表征.3)根据单一化合物DRC模型,分别应用剂量加和(DA)与独立作用(IA)模型对混合物DRC进行预测.结果表明,无论考察混合浓度比例还是效应水平,剂量加和模型都能准确预测苯胺类混合物的毒性,而独立作用模型倾向于高估混合物毒性.     

5种取代酚化合物对淡水发光菌的联合毒性

以新型淡水发光菌——青海弧菌Q67(Vibrio-qinghaiensissp.—Q67)为检验生物,以VeritasTM微孔板光度计为发光强度测试设备,分别测定了3,5-二羟基甲苯、2,3-二甲基苯酚、对氯苯酚、邻氯苯酚、2,4-二氯苯酚对淡水发光菌的发光抑制毒性及其混合物的联合毒性.结果表明,5种取代酚的剂量-效应关系都可用Weibull模型有效描述,从这些模型估算的半数效应浓度负对数值(-logEC50)分别为2.69、3.08、3.43、2.81和3.66,可知其对发光菌的毒性大小顺序为:2,4-二氯苯酚>对氯苯酚>2,3-二甲基苯酚>邻氯苯酚>3,5-二羟基甲苯.分别设计浓度等于各自之EC50和EC10的2个等效应浓度比混合物以及3个不同效应浓度比混合物进行联合毒性实验,结果发现,在所实验的浓度范围内各个混合物的剂量加和(DA)模型与独立作用(IA)模型具有相似的作用规律,其联合毒性既可用DA模型也可用IA模型进行预测.     

A ban on one is a boon for the other: Strict gasoline content rules and implicit ethanol blending mandates

Ethanol and methyl-tertiary butyl ether (MTBE) were close substitutes in the gasoline additives market until MTBE was banned due to the concerns about groundwater contamination, leading to a sudden and dramatic substitution toward ethanol as an alternative oxygenate and octane-booster. We use variation in the timing of MTBE bans across states to identify their effects on gasoline prices. We find that state bans increased reformulated gasoline prices by 3–6 cents in non-Midwestern states for which the bans were binding, with larger impacts during times of high ethanol prices relative to MTBE and crude oil. We find qualitatively similar, yet smaller effects for conventional gasoline. We argue on the basis of a simple conceptual model and supporting empirical evidence that these bans functioned as implicit ethanol blending mandates in areas that were previously using MTBE to comply with strict environmental constraints. Overall, our results are consistent with the theoretical prediction that mandating a minimum market share for a more costly alternative fuel—either directly, or implicitly through a ban on the preferred conventional fuel—will inevitably increase fuel prices in a competitive market.     

五元氨基甲酸酯类农药混合物体系对青海弧菌的毒性特点

以5种氨基甲酸酯类农药涕灭威(ALD)、残杀威(BAY)、呋喃丹(CAR)、灭多威(MET)和抗蚜威(PIR)为研究对象,应用均匀设计射线法设计五元混合物体系共6条射线(U1,U2,…,U6),应用基于发光菌青海弧菌Q67的微板毒性分析法(MTA)系统地考察了5种农药及其混合物的毒性,以浓度加和(CA)为参考模型分析混合物毒性相互作用(协同或拮抗作用)。结果表明,Logti和Weibull函数能较好地拟合5种氨基甲酸酯农药及其混合物对发光菌Q67的浓度-效应数据(R20.99,RMSE0.032);以EC50的负对数值pEC50为毒性指标,5种农药的毒性顺序为BAY(pEC50=2.87)CAR(pEC50=2.67)ALD(pEC50=2.00)MET(pEC50=1.99)PIR(pEC50=1.79);依据CA,五元氨基甲酸酯类农药的6条混合物射线中,有2条呈加和作用,4条呈拮抗作用,其中U2和U4在整条浓度-效应曲线上呈现了明显的拮抗作用,而U3和U6的弱拮抗作用分别发生在混合物浓度的中高浓度区和中低浓度区;五元氨基甲酸酯类农药混合物的毒性与组分灭多威(MET)的浓度比呈良好的负相关关系(r=-0.9238),且线性模型对混合物毒性具有良好的预测能力。