洞庭湖区城市饮用水源地水环境健康风险评价

为了解洞庭湖区城市饮用水源地水环境健康风险,根据2014年30个县级以上城市饮用水源地水质监测数据,采用美国环境保护署(US EPA)推荐的水环境健康风险评价模型,对洞庭湖区城市饮用水源地水环境健康风险进行了评价.结果表明,由毒性物质所致总健康风险在8.77×10-10—7.42×10~(-5)a~(-1)之间,平均为1.07×10~(-5)a~(-1),低于国际辐射防护委员会(ICRP)推荐的最大可接受风险水平5×10~(-5)a~(-1),但高于部分机构推荐的最大可接受风险水平1×10-6a~(-1),总体属中等风险;总健康风险的大小顺序为地下水型河流型水库型,澧水松澧洪道资水湘江沅江汨罗江长江华容河,下游上游,常德市益阳市岳阳市望城区,中部东部西部;毒性物质总健康风险主要来自化学致癌物As,因此,As应作为水环境健康风险决策管理的重点;优先选取水库和河流作为城市饮用水源是降低洞庭湖区城市饮用水源地水环境健康风险的重要途径,加强上游城市污染治理和城市交界断面水质考核,对保障下游城市饮用水源地水质安全具有关键性作用.     

枯水期鄱阳湖及其滨湖水体氮磷等污染物分布与藻华风险研究

在以往研究重点关注鄱阳湖主湖区水生态环境基础上,在枯水期对鄱阳湖及其滨湖水体等鄱阳湖邻近污染汇湖网络进行了氮磷等主要营养物质及浮游植物调查,并从全局角度对结果进行了主成分分析评价和藻华成因Pearson相关分析,为系统全面评估鄱阳湖整体水环境污染状况及藻华风险预警提供科学依据。得出主要结论如下:枯水期鄱阳湖及周边水体的营养盐浓度普遍偏高,如藻华关键指标因子总磷主湖区平均达到0.22 mg·L-1,"五河"平均为0.12 mg·L-1,鄱阳湖主湖区营养盐浓度如总氮和总磷总体呈现南高北低分布,如总磷南部平均0.29 mg·L-1,北部0.14 mg·L-1,可能主要受南部受污染较重的入湖支流赣江和饶河污染输入影响。主成分分析结果表明,枯水期湖泊型水体水质主要受总磷、总氮、温度及p H影响,上述指标值越高,主成分分析的水质评价结果越差;河流型水体则主要受总氮、氨氮、温度、p H和透明度影响。滨湖湖泊中柘林湖水质良好,对修河和鄱阳湖水质起较好的促进作用,入湖河流的中小河流如博阳河水质较"五河"水质好,"五河"中赣江和饶河污染尤为严重。枯水期鄱阳湖和艾溪湖均发生了蓝藻水华,微囊藻是鄱阳湖蓝藻水华的绝对优势种。对鄱阳湖蓝藻水华区水体毒素分析表明,其水体溶解性微囊藻毒素浓度达到了1.60μg·L-1,其中MC-RR占蓝藻毒素总量的92.6%,MC-LR占5.2%,MC-YR占0.8%,其它类型毒素异构体约占1.4%,总体毒害风险尚不高。对数据进行相关分析表明,秋季高温气候、湖区高浓度的氮和有机物污染可能是该区域湖泊藻类增殖和水华暴发的主要成因。     

长沙综合枢纽蓄水后望城饮用水源地水质变化及其评价

为了解长沙综合枢纽蓄水后对望城饮用水水源地水环境的影响,于2014年1月—2017年12月测定了望城饮用水水源地监测断面水体中化学需氧量等23个指标,运用综合指数法、污染物分担率、营养状态综合指数法分析了长沙综合枢纽蓄水后望城饮用水水源地水环境中6类水环境参数的变化.结果表明,长沙综合枢纽蓄水后望城饮用水水源地水环境质量整体呈下降趋势,水环境污染水平呈逐年上升的趋势,主要受NH_3-N、TP、生化需氧量、As、Pb和粪大肠菌群影响;无机污染物中TN、TP、COD_(Mn)营养物质的综合营养状态指数在2015—2017年呈上升趋势,与污染物超标状态、综合污染指数和污染物分担率变化趋势一致.健康风险评价发现,望城饮用水水源地2014—2017年水体总健康风险分别为7.93×10~(-5)、4.89×10~(-5)、3.80×10~(-5)、3.63×10~(-5),呈逐年下降趋势,仅2014年高于国际辐射防护委员会(ICRP)的最大可接受风险水平.总体上讲,降低饮用水源地水环境中致癌物质Cr~(6+)与As以及非致癌物质中NH_3-N与氟化物能有效地控制饮水途径的总健康风险.研究结果对促进长沙综合枢纽库区水环境安全进一步提升提供了科学指导.     

水生植物滤床去除富营养化湖泊水中微囊藻毒素的研究

水生植物滤床(HFB)是一种用于净化富营养化水体的新型无基质型人工湿地系统。为考察HFB系统对水体中微囊藻毒素的处理效果,在太湖湖滨进行了中试研究。结果表明,在7—9月份,总藻毒素去除率在36.5%~75.8%之间,平均去除率为59.4%;胞外藻毒素平均去除率为50.0%;胞内藻毒素平均去除率为63.9%。不同植物组合型式的HFB系统对总藻毒素去除效果无显著差异。在水力负荷1.0~6.0m3/(m2·d)范围内,HFB系统去除藻毒素效果也无显著差异。系统对藻毒素的去除效果与富营养化指标(叶绿素-a、CODMn、TP)的处理效果成直线正相关性,藻毒素可作为一辅助指标从健康效应角度来反映富营养化水体水质改善情况。HFB系统在水源地藻毒素污染控制方面具有应用价值。     

太湖流域典型河流重金属污染和生态风险评估

以太湖流域跨省界区域的典型饮用水水源地保护区太浦河和典型工业用水河流吴淞江昆山段为研究对象,测定2015年5月至2016年1月间(夏、秋、冬季)河水和表层底泥中V、Cr、Mn、Co、Cu、Cd、Sb、Ba、Tl和Pb的含量水平,并采用内梅罗综合指数法和潜在生态风险指数法分别评价河水和表层底泥中的重金属污染情况,旨在为太湖流域重金属污染的预防和治理提供依据.结果表明:(1)太浦河和吴淞江昆山段河水中的重金属浓度总体较低,但Mn、Sb、Tl的最大值高于饮用水地表水源地限值(GB3838—2002).重金属的整体浓度趋势为冬季秋季夏季,吴淞江昆山段太浦河,沿程的浓度变化不大.(2)表层底泥中的重金属含量整体高于太湖流域重金属土壤背景值或江苏省重金属土壤背景值,超出背景值最多的是Sb和Cu.重金属污染程度整体而言太浦河吴淞江昆山段,多数金属无明显河流间差异和季节性差异,河流沿程分布较为均匀.(3)内梅罗综合指数评价结果表明,太浦河和吴淞江昆山段均存在一定的水体重金属污染,污染主要来自于Mn,其次是Sb.(4)潜在生态风险指数评价结果表明,太浦河和吴淞江昆山段表层底泥中整体都存在强重金属潜在生态风险,主要风险金属是Sb,其次是Tl.     

松花江流域四大集中式饮用水水源地水质分析

随着经济发展,松花江流域水污染物排放量逐年增加,对该流域城市河段集中式饮用水水源地的水质现状进行研究,对保障人体健康具有重要意义.本文选取松花江流域哈尔滨市四方台和朱顺屯水源地、齐齐哈尔市嫩江浏园水源地、吉林市第二松花江水源地等四大集中式饮用水水源地作为研究对象,对其水质现状进行分析与评价.     

太湖湖区敏感水域水质时空变化特征

于2010年1-10月在太湖主要湖口区与饮用水源地共10个湖区采集80个水样,分析水体NH3-N、TN、TP和CODMn含量的时空变化特征,并进行水质评价.结果表明,随时间变化,敏感水域NH3-N浓度较为稳定,TN浓度表现为4月较高,TP浓度表现为7月最高,CODMn浓度在1和3月(2月未测)明显高于其余月份.太湖西北部敏感水域NH3-N、TN、TP和CODMn浓度明显高于其余敏感水域.水质评价结果显示,太湖湖区部分敏感水域出现NH3-N、TN、TP和CODMn超标现象,其中TN和TP超标较为严重,超标率分别为91.7％和82.5％.各样点中以大浦港入湖口湖区污染最为严重,NH3-N、TN、TP和CODMn单项污染指数平均值分别为2.20、14.73、6.85和1.33.     

拉萨河流域重金属污染及健康风险评价

在分析拉萨河水体重金属污染现状以及水质理化参数的基础上,对重金属含量进行Pearson相关性分析,并运用水环境健康风险评价模型对其进行了健康风险的初步评价.结果表明Cd、Pb、Cu、Mn、Ni和Zn未超过我国生活饮用水卫生标准（GB 5749—2006）的限值,As和Fe严重超标.8种重金属含量与pH值间均不存在显著相关性,其中Zn、Ni与Pb污染存在一定的同源性,而Ni与Cd来源不同,As、Mn、Fe、Cu之间污染具有多源性.污染物通过皮肤接触途径所造成的危害要远小于饮水途径,致癌物风险比非致癌物高2—8个数量级.其中As对总风险贡献率为99.60%,成为主要的风险污染物.拉萨河水体中污染物引起的总健康风险高于EPA推荐的标准值,具有显著的风险,应引起环境监测和环境管理部门的关注.     

太湖胥口湾表层水和沉积物中多环芳烃的浓度水平及生态风险

多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)是环境中普遍存在的稠环类化合物,由于其对人体健康和生态环境产生较大危害,美国环保局将16种PAHs列为优先控制的污染物。PAHs也是太湖流域的主要污染物之一。作为华东地区的重要水系和水源地,研究太湖环境质量的变化对改善太湖流域水生生态系统和提高沿岸居民身体健康具有重要意义。论文研究了太湖胥口湾水域表层水和沉积物的PAHs。结果显示,表层水和沉积物的PAHs总浓度分别为7.2~83 ng·L~(-1)和66~620ng·g~(-1)干重;年均值为29 ng·L~(-1)和218 ng·g~(-1)干重;年均毒性当量浓度为2.4 ng·L~(-1)和28 ng·g~(-1)干重。沉积物中的主要污染物为荧蒽、芘和,影响毒性当量浓度的主要是苯并(a)芘和二苯并(a,h)蒽。4环PAHs在沉积物中占主要,其浓度百分比为44%~48%,而5环PAHs则占毒性当量总浓度的90%以上,说明其危害主要来自5环PAHs。PAHs特征化合物比值分析表明,胥口湾沉积物中PAHs主要来源于煤和木材燃烧,表层水大部分为燃烧和石油的混合来源。污染水平的时空变化特点为丰水期(8月)表层水PAHs浓度偏高,沉积物偏低。湖区和湖岸的PAHs浓度只在丰水期有显著差异,表层水PAHs浓度湖区高于湖岸,沉积物相反;其他时期湖区和湖岸PAHs浓度无显著差异。根据加拿大沉积物环境质量标准,胥口湾整体生态风险水平较低。从时空分布特征来看,个别生态风险较高的点主要分布在湖岸,5月平水期可能是沉积物中PAHs生态风险较高的频发期。     

东江下游典型饮用水源地抗生素抗性基因分布研究

抗生素抗性基因(AntibioticsResistanceGenes,ARGs)是环境中的一类新型污染物。为了解东江下游地区水源地中ARGs的污染水平及其影响因素,采用实时荧光定量PCR技术,对东江下游地区9个河流型饮用水源地和5个湖泊型饮用水源地8种ARGs[sul1、sul2、sul3、tet(M)、tet(O)、tet(Q)、tet(G)、ermB]的绝对丰度进行检测分析。结果表明:东江下游饮用水源地总ARGs绝对丰度水平偏低,ARGs总丰度范围为2.37×10~7-4.80×10~8 copies?L~(-1),其中抗性基因sul1的丰度相对较高,这可能与磺胺类药品是常用药品有关。磺胺类ARGs(sul1、sul2)在所有饮用水源地中均有检出,而sul3的检出率为85.7%;四环素类ARGs[tet(M)、tet(O)、tet(Q)、tet(G)]的检出率较高,为64.3%-100%;大环内酯类ARGs检出率最低。河流型水源地上游点位ARGs绝对丰度为1.03×108 copies?L~(-1),下游点位绝对丰度为2.89×10~8 copies?L~(-1),因此河流型饮用水源地的ARGs绝对丰度水平随着河流方向呈现逐渐升高趋势。除了一处曾为水产养殖的备用湖泊型水源地外,河流型水源地除sul1外的抗性基因丰度(3.25×10~5 copies?L~(-1))明显高于湖泊型饮用水源地(1.14×10~5 copies?L~(-1))。通过对东江下游典型饮用水源地ARGs进行研究,为该地区ARGs污染现状提供了基础数据,也为水环境中ARGs污染整治提供依据。     

无锡市水环境变化及其引发的地质灾害问题与对策

随着经济的快速发展，无锡市水环境质量发生了很大的变化。由于在太湖、五里湖等湖泊周围大规模围湖造田，水域生态环境和原有水系格局被破坏，五里湖、梅梁湖水质恶化，每10年下降一个等级，太湖水质总体上呈现富营养化状态。水环境变化在一定程度上导致了地面沉降的发生，有的地区地下水位呈加速下降的趋势，有的地区已出现多个地下水位降落漏斗，后者面积达220km^2。应该加快区域供水建设步伐，调整工业结构，加强对水资源的管理和调控。     

Perfluorocarboxylic acids (PFCAs) and perfluoroalkyl sulfonates (PFASs) in surface and tap water around Lake Taihu in China

Perfluorinated compounds (PFCs) are ubiquitously distributed in the environment mainly as perfluoro-carboxylic acids (PFCAs) and perfluoroalkyl sulfonates (PFASs). In this paper, six PFCAs and two PFASs were quantified in surface and tap water samples from 12 sites around Lake Taihu near Shanghai City in East China. Predominant PFCs were perfluorooctanoic acid (PFOA) and perfluorooctane sulfonate (PFOS), of which the concentration ranges were 6.8–206 and 1.2–45 ng·L⁻¹, the geometric means were 35.3 and 9.4 ng·L⁻¹, and the median (quartile range) values were 31.4 (34.4) and 10.4 (10.7) ng·L⁻¹, respectively. Other PFCs were also detected but in much lower concentrations than PFOA. The sources of the PFCs were expected to be direct industrial discharges in the Lake Taihu area, and this area was also a possible source of PFCs contaminations in Shanghai district in the downstream. PFCs distributions were found different in the upstream, downstream and north part of Lake Taihu. Occurrences of PFCs in the tap water in Lake Taihu area indicated their exposure to the local people. A brief estimation of the environmental risks by PFCs implied no acute or immediate risks from PFCs to local human health, but chronic risks from PFOA in the tap water should be considered in the downstream regions.     

太湖流域水源地多氯联苯分布特征与污染水平

为系统了解太湖流域主要水源地多氯联苯(PCBs)的污染现状,于2012年3月和6月分别采集水相、悬浮颗粒物和沉积物样品,并利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对PCBs的浓度进行了分析。结果表明,3月水相、悬浮颗粒物和沉积物中均未检测出PCBs类物质。6月水相中PCBs质量浓度在ND~1.04 ng·L~(-1)之间,平均值为0.57 ng·L~(-1),悬浮颗粒物和沉积物中PCBs质量浓度分别在0.96~2.72 ng·g-1和0.47~1.29 ng·g-1之间。Aroclor 1016和Aroclor 1260在3种介质中均有检出,且Aroclor1016浓度均为最高。与国内外研究相比较,太湖流域主要水源地PCBs污染水平较低。水相中PCBs浓度水平低于我国地表水环境质量标准;悬浮颗粒物和沉积物中PCBs浓度水平均低于加拿大保护水生环境沉积物化学品风险评价标准的LEL值,说明各样点PCBs对底栖动物无毒性影响。     

Eutrophication status and control strategy of Taihu Lake

The water quality and eutrophication status of Taihu Lake in recent years are presented and the pollution trends are analyzed. It is shown that because of unreasonable industrial structures, pollution discharge per GDP is high within the Taihu basin, and the pollution discharge from point and non-point sources exceed the basin’s environmental carrying capacity. Especially, excessive pollutants containing nitrogen and phosphorus are being discharged. Moreover, eutrophication may also result from internal pollution sources such as the release of nutrient elements from sediment. All these factors have resulted in the water quality deterioration of Taihu Lake. To solve this environmental problem, possible control strategies are summarized, including the control of internal pollution sources and inflow-river pollution, ecological restoration and reconstruction of the degraded lakeside zone ecosystem, clean water diversion, dredging, and manual algae removal.     

太湖浮游植物群落结构及其与水质指标间的关系

为了探讨太湖浮游植物群落结构时空分布特征、以及太湖浮游植物群落指标与水质指标间的关系,于2013年1月─2013年12月对太湖7个点位浮游植物群落结构和水质指标（水温、透明度、pH、溶解氧、电导率、总氮、总磷、氨氮、高锰酸盐指数、化学需氧量、氟化物、生化需氧量、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、溶解性磷酸盐和叶绿素a）进行月度调查,研究其浮游植物群落结构和湖泊水质的时空分布;并利用Pearson相关性分析浮游植物密度、浮游植物多样性与水质指标间的关系;找出影响太湖浮游植物群落结构的主要水质指标。结果表明：太湖7个点位共获得124种浮游植物物种,其中蓝藻门（Cyanophyta）30种、绿藻门（Bacillariophyta）47种、硅藻门（Chlorophyta）34种、隐藻门（Cryptophyta）3种、裸藻门（Euglenophyta）6种和甲藻门（Dinoflagellate）4种;其中蓝藻门的微囊藻属（Microcystis spp.）为绝对优势种群,优势度为80.8%;太湖浮游植物总密度与蓝藻门密度呈极显著正相关（r=1.000,P＜0.0001）;绿藻门和硅藻门占浮游植物总密度百分比分别和蓝藻门占浮游植物总密度百分比呈极显著负相关（r=-0.497,P＜0.0001;r=-0.814,P＜0.0001）。太湖7个点位水质首要污染物为总氮,其次是总磷和化学需氧量;西太湖污染物浓度最高。从空间上看,太湖浮游植物总密度最高值出现在贡湖湾（远离其入湖口处）,且贡湖湾浮游植物群落多样性相对低于太湖其他点位,同时贡湖湾微囊藻属密度百分比达90.1%,远高于太湖其他点位;从时间上看,太湖浮游植物总密度最高值出现在12月份、其次是6月份;通过浮游植物群落指标与水质指标相关性分析,水温、透明度、总氮、化学需氧量、叶绿素a是影响太湖浮游植物群落结构的主要水质指标。控制太湖入湖口水质污染物浓度排放和修?     

江苏省流域水生态功能分区

水生态功能区划是科学开展水生态环境保护工作的重要手段,是指导产业布局、水资源开发的重要依据。江苏省流域水生态功能分区在近中远期结合时间尺度原则、集中式生活饮用水水源地优先保护原则等分区原则的指导下对全省水资源进行了一级分区和二级分区的划分,一级分区包括长江流域、淮河流域、太湖流域和近岸海域4个分区,二级分区包括宁镇扬丘陵平原水生态亚区、长江三角洲平原水生态亚区、徐宿淮丘陵平原水生态亚区等10个分区。同时,本文对江苏省流域水生态功能分区的分区体系如等级体系、分区方法体系进行了讨论。     

Assessment on contaminations in sediments of an intake and the inflow canals in Taihu Lake,China

As the second largest freshwater lake in China, Taihu Lake provides water supply to approximately 32 million inhabitants around the lake. However, dramatically increased pollution has threatened the safety of drinking water supply in recent years. In the present study, we investigated the contaminations of nutrients and heavy metals in the sediments of an intake and inflow canals in Gonghu Bay, Taihu Lake. Moreover, we also examined the impact of human activities on spatial distribution characteristics of contaminations. Our results showed that the intake presented relatively lower concentrations of phosphorus and nitrogen compared with inflow canals. However, the concentrations of Cr, Ni, Cu, Zn and Pb in the sediments of the intake exceeded the lowest effect level (LEL) values, indicating a potential risk to drinking water resource. In addition, the concentrations of Ni in the sediments of Tianji Canal and Jinshu Canal exceeded the severe effect level (SEL) value. More importantly, the concentrations of Cu in the sediments of Tianji Canal exceeded three times of the SEL value. Multivariate statistical analysis confirmed that the domestic sewage primarily contributed to the nutrient accumulation, and the leakage of electronic trash dominated the enrichment of metals in the sediments. Taken together, more effort should be made to ensure the security of water resources in Taihu Lake, especially for the treatment of domestic sewage and industrial wastewater.     

九龙江流域经济发展与河流水质时空关联分析

以闽西南地区的九龙江流域为例,综合采用数理统计、GIS技术和环境库兹涅茨曲线（EKC）方法,对该流域1981—2009年经济发展与河流水质变化进行时空关联分析。结果表明,九龙江流域呈现＂第1产业缓增,第2、3产业产值增加较快＂的总体经济格局,农业污染突出;农业种植面积呈现先增加后减少趋势,流域氮、磷肥平均施用强度呈线性增加趋势;氮、磷肥平均折纯施用量之比从1981年的4∶1下降到2009年的2∶1,引起水化学改变并增加水华发生风险;各县（市、区）污染源结构存在明显差异,河流水质变化和沿程分布与流域社会经济布局有很好的空间相关性;北溪流域畜禽养殖业的过快发展、西溪流域以经济作物为主的农业种植结构和高强度施肥、低效率利用是导致河流水质从20世纪90年代开始富营养化的主要原因;EKC曲线尚未出现明显拐点,若农业污染不能得到有效控制,流域水环境将持续恶化;九龙江水质演变规律是流域社会经济布局、污染源排放强度和方式发生变化的综合作用结果。     

Source identification and prediction of nitrogen and phosphorus pollution of Lake Taihu by an ensemble machine learning technique

● A machine learning model was used to identify lake nutrient pollution sources. ● XGBoost model showed the best performance for lake water quality prediction. ● Model feature size was reduced by screening the key features with the MIC method. ● TN and TP concentrations of Lake Taihu are mainly affected by endogenous sources. ● Next-month lake TN and TP concentrations were predicted accurately. Effective control of lake eutrophication necessitates a full understanding of the complicated nitrogen and phosphorus pollution sources, for which mathematical modeling is commonly adopted. In contrast to the conventional knowledge-based models that usually perform poorly due to insufficient knowledge of pollutant geochemical cycling, we employed an ensemble machine learning (ML) model to identify the key nitrogen and phosphorus sources of lakes. Six ML models were developed based on 13 years of historical data of Lake Taihu’s water quality, environmental input, and meteorological conditions, among which the XGBoost model stood out as the best model for total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) prediction. The results suggest that the lake TN is mainly affected by the endogenous load and inflow river water quality, while the lake TP is predominantly from endogenous sources. The prediction of the lake TN and TP concentration changes in response to these key feature variations suggests that endogenous source control is a highly desirable option for lake eutrophication control. Finally, one-month-ahead prediction of lake TN and TP concentrations (R² of 0.85 and 0.95, respectively) was achieved based on this model with sliding time window lengths of 9 and 6 months, respectively. Our work demonstrates the great potential of using ensemble ML models for lake pollution source tracking and prediction, which may provide valuable references for early warning and rational control of lake eutrophication.