石家庄市土壤中喹诺酮类抗生素时空分布及其风险评估

由于喹诺酮类(QNs)药物在人类医学中的重要性,世界卫生组织将其列为“最重要的抗菌药物”.鉴于此,为阐明土壤中喹诺酮类抗生素时空分布特征及其风险,分别于2020年9月(秋季)和2021年6月(夏季)采集了18份表层土壤样品,并采用高效液相色谱串联质谱法(HPLC-MS/MS)分析测定了土壤样品中的QNs抗生素含量,明晰了QNs时空分布特征及其环境影响因子;并采用风险商值法(RQ)进行了QNs生态风险和抗性风险评估.结果表明：(1)由2020年9月(秋季)至2021年6月(夏季), QNs含量平均值呈现下降趋势[秋季和夏季ω(QNs)平均值分别为94.88μg·kg^-1和44.46μg·kg^-1];中部(S9～S15)土壤中QNs含量最高而其他区域较低;(2)土壤中粉粒平均占比并无显著变化,而黏粒和砂粒平均占比分别呈升高和下降趋势;总磷(TP)、氨氮(NH⁺₄-N)和硝氮(NO^-₃-N)含量平均值呈下降趋势;(3)相关分析结果表明,QNs含量与土壤粒径、亚硝...     

华北平原典型城市土壤微生物群落时空变化规律及其驱动因子

微生物群落结构和功能受多种环境因素的共同影响,为阐明典型城市土壤中微生物群落的时空变化规律及其主要影响因素,亟需开展典型城市土壤中微生物群落时空动态变化特征研究.鉴于此,选取华北平原典型城市——石家庄市为研究区,共设置12个采样点,分别于2021年6月（夏季）和9月（秋季）采集表层土壤,并利用16S rRNA高通量测序技术对土壤中微生物群落结构及功能进行研究,探究其时空变化规律;同时运用Pearson相关性分析建立微生物群落与环境因子间的相关性,识别微生物群落时空变化的主要驱动因子.结果表明：①石家庄市表层土壤中主要优势菌门为放线菌（Actinobacteriota）和变形菌（Proteobacteria）;就季节变化而言,在门水平上,Actinobacteriota和Proteobacteria相对丰度均呈降低趋势;在属水平上,夏季主要优势菌属为节杆菌属（Arthrobacter）和未知分类菌属,秋季主要优势菌属为Arthrobacter和Candidatus_Nitrocosmicus,且优势菌属呈显著季节差异（P<0.05）;②就季节变化而言,Simpson、Ace和Chao指数均值呈升高趋势,而OTU均值呈降低趋势;就空间差异而言,Shannon指数和Simpson指数呈显著空间差异（P<0.01和P<0.05）;③各类功能基因无显著季节和空间差异;其中能源生产和转换类功能基因相对丰度最高,在夏季和秋季的相对丰度分别为24.06%~24.84%和24.63%~25.98%;④微生物群落结构组成、多样性指数和功能基因与喹诺酮类抗生素（QNs）、总磷（TP）和硝氮（NO₃^--N）呈显著相关,且与QNs显著相关性最强（|r| >0.900）;这表明在石家庄市表层土壤中抗生素成为影响微生物群落变化的主要驱动因素.因此,为保障城市土壤中微生物群落结构和功能稳定,应进一步加强土壤中抗生素污染的综合管控.     

石家庄市土壤中喹诺酮类抗生素空间分布特征及其与微生物群落相关性

微生物群落作为土壤生态系统重要组分,长期低含量抗生素干扰会影响土壤中微生物群落结构及其功能.选取石家庄市为研究区,在2020年9月采集12个样点的表层土壤（0~25 cm）,并根据空间方位将其划分为4个区（S1、S2、S3和S4）;运用超高效液相色谱-质谱联用（HPLC-MS/MS）方法测定土壤中典型抗生素——喹诺酮类（quinolones,QNs）含量,明晰QNs在土壤中的空间分布特征,同时利用16S rRNA高通量测序技术对土壤中微生物群落结构及功能进行研究,识别其主要环境影响因子.结果表明：①4个区域的QNs总含量平均值由大到小依次为：S3（313.5 μg·kg^-1）>S4（65.54 μg·kg^-1）>S1（46.19 μg·kg^-1）>S2（12.63 μg·kg^-1）.其中诺氟沙星（NOR）含量最高（平均值为91.99 μg·kg^-1）,而喹草酸（OXO）含量最低（平均值为0.4486 μg·kg^-1）;②土壤颗粒以粉粒（2~50 μm）占比最高（66.7%~93.2%）,而黏粒（小于2 μm）占比最低（2.50%~9.10%）;土壤中总磷（TP）和氨氮（NH₄⁺-N）无显著空间差异,而硝氮（NO₃^--N）、亚硝氮（NO₂^--N）和土壤粒径呈现显著空间差异;③6种,优势菌属有5种,其中放线菌门（18.3%~34.6%）和变形菌门（13.6%~34.1%）为主要优势菌门,Arthrobacter（3.24%~8.61%）和Nitrososphaeraceae（2.93%~9.46%）为主要优势菌属;α多样性分析结果表明,Shannon值在S2区最高（6.48）,而在S3区最低（5.89）;④相关性结果表明,QNs和土壤理化参数均会显著改变微生物群落的结构组成,OXO、NO₃^--N和土壤粒径会影响微生物群落多样性,而FLU、NH₄⁺-N和NO₂^--N和土壤粒径会对微生物群落的功能产生影响.因此,需进一步加强石家庄市土壤环境中抗生素的风险管控.     

喹诺酮类抗生素在城市典型水环境中的分配系数及其主要环境影响因子

沉积物作为抗生素在水环境中的主要赋存介质,越来越多的研究关注抗生素在水体-沉积物中的分配行为;但此前研究多基于实验室模拟,而在自然水环境中抗生素的分配行为及其与环境因子相关性研究则较少关注.鉴于此,以石家庄市地表水和沉积物为研究对象,采用超高效液相色谱串联质谱法（HPLC-MS）分析石家庄水环境中喹诺酮类（QNs）抗生素的时空分布特征,计算其在水和沉积物中的分配系数,并确定自然水环境中分配系数的主要环境影响因子.结果表明：①在石家庄市水体和沉积物中QNs含量分别为8.0~4.4×10³ ng·L^-1和16~2.2×10³ ng·g^-1,其中恩诺沙星（ENR）和氧氟沙星（OFL）分别是水体和沉积物中主要的QNs抗生素;②石家庄市水体中QNs总含量呈现12月（1.0×10⁴ ng·L^-1）大于4月（5.5×10³ ng·L^-1）的趋势,沉积物中QNs亦呈现12月（7.8×10³ ng·g^-1）大于4月的趋势（6.2×10³ ng·g^-1）;③石家庄市水环境中QNs抗生素的分配系数变化范围为34~2.9×10⁵ L·kg^-1,且呈现12月大于4月的趋势;④相关性分析结果表明,总氮（TN）、硝氮（NO₃^--N）、亚硝氮（NO₂^--N）和氨氮（NH₄⁺-N）与大部分QNs［OFL、诺氟沙星（NOR）、ENR、双氟沙星（DIF）和喹酸（OXO）］分配系数显著相关,温度（T）、总有机碳（TOC）和总溶解性固体颗粒物（TDS）与个别QNs［马波沙星（MAR）和DIF］分配系数显著相关.因此,水体富营养化水平会影响抗生素在水体-沉积物中的分配行为.     

华北平原典型城市(石家庄)地下水重金属污染源解析与健康风险评价

地下水重金属污染已引起全球的广泛关注,重金属来源解析及其健康风险评估将为地下水中重金属污染的精准防控提供数据和方法支撑.因此,选取华北平原典型城市——石家庄作为研究区,筛选20个样点,利用APCS-MLR模型和健康风险模型解析评估了石家庄市地下水中10种重金属的污染源及其健康风险.结果表明：①石家庄市地下水中典型重金属的浓度均值排序为：Fe>Zn>Mn>Cu>Al>Pb>Cr>As>Cd>Hg,其中ρ（Fe）和ρ（Pb）的均值分别为260.3 μg ·L^-1和10.01 μg ·L^-1;根据单因子和内梅罗指数,Pb、Fe和Cd是石家庄市地下水主要的污染重金属;②重金属浓度范围为47.30~2560 μg ·L^-1;就空间分布而言,重金属浓度在S3处最高（2560 μg ·L^-1）,而在S9处最低（47.30 μg ·L^-1）;③污染源解析结果表明：工农业活动、交通排放和地质背景是石家庄市地下水中重金属的3个主要来源,其中工农业活动对重金属的累积贡献率最大（47.83%）;④除工农业活动来源的重金属对成人造成潜在威胁（HI>1）外,其余来源的重金属对成人和儿童造成的非致癌风险均处于可接受水平（HI<1）,而致癌风险对成人和儿童均存在潜在威胁;工农业活动是非致癌风险（成人：52.46%,儿童：52.45%）和致癌风险（成人：65.22%,儿童：65.69%）的主要贡献者,其中Cd和As的致癌风险较高.因此,为了保障石家庄地下水环境安全,需严格控制污染来源,进一步加强地下水中重金属污染的风险管控.     

典型城市不同河流沉积物中抗生素抗性基因的时空分布特征:以石家庄为例

河流是抗生素抗性基因（ARGs）的重要储库.然而,目前有关河流中ARGs的研究多集中在其时空分布,而较少对同一区域城市和农村河流中ARGs的种类和丰度进行比较.鉴于此,以石家庄市不同河流为例,分别在2020年12月和2021年4月,选取了2条农村河流和3条城市河流,布设了15个采样点,采集了各个样点的沉积物,运用宏基因组测序技术分析了各样点沉积物中ARGs的种类和丰度,比较了城市和农村河流沉积物中ARGs的时空差异.结果表明:①在城市和农村河流中分别检出162种（4 776 ±4 452,丰度,下同）和79种ARGs（1 043 ±632）,ARGs种类和丰度均呈城市 > 农村的趋势;②在城市河流中磺胺类（SAs,27 %）、氨基糖苷类（AGs,26 %）和多药类（MDs,15 %） ARGs的相对丰度最高;而在农村河流中MDs类ARGs的相对丰度最高（65 %）,且城市河流中ARGs的复杂程度高于农村河流.③城市河流中SAs、AGs、MDs、四环素类（TCs）、利胆醇类（PNs）、大环内酯类（MLS）、β-内酰胺类（β-lactams）和二氨基嘧啶类（DAPs）ARGs间呈显著正相关（P < 0.01）,而糖肽类（GPs）ARGs与各类ARGs呈显著负相关（P < 0.05和P < 0.01）;而在农村河流中MDs和SAs类ARGs呈显著正相关（P < 0.05）,氨基香豆素类（ACs）ARGs与肽类（PTs）、利福霉素类（RMs）和磷霉素类（FMs）ARGs呈显著负相关（P < 0.05和P < 0.01）;④在时间分布上,城市河流12月和4月分别检出162种（4 776 ±4 452）和148种（5 673 ±5 626）ARGs;而农村河流12月和4月分别检出79种（1 043 ±632）和46种（467 ±183）ARGs;⑤RDA分析结果表明,城市和农村河流中的ARGs均呈时间分布差异;相关分析表明城市河流主要与工业企业数量显著相关,而农村河流则主要与牧业产值显著相关.总体而言,通过比较城市和农村河流中ARGs的时空异质性,识别其主要社会影响因子,可为后续河流中ARGs风险管控提供数据支撑.     

白洋淀典型抗生素的源解析及其特定源风险评估

目前我国湖泊中抗生素污染形势严峻,研究多集中于抗生素的时空分布与风险评价等,而有关源解析的研究则较少.鉴于此,选取白洋淀为研究区,探究典型抗生素的污染来源及其特定源风险.运用高效液相色谱串联质谱法（HPLC-MS）测定样品中的四环素类（TCs）、磺胺类（SAs）和喹诺酮类（QNs）抗生素,并运用正定矩阵因子分解（PMF）模型和风险商值法（RQ）相结合的方法对典型抗生素进行源解析和特定源风险评估.结果表明：①水体和沉积物中抗生素含量范围分别为ND~2635 ng ·L^-1和ND~259.8 ng ·g^-1;②就水体中抗生素浓度的空间分布而言,QNs呈"西高东低",SAs呈"中部高、南北低",TCs呈"中部低、南北高"的分布特征;就沉积物中抗生素含量的空间分布而言,QNs呈"中部高,东西低",而SAs和TCs均呈"西高东低"的分布特征;③就抗生素的来源而言,水产养殖（33.2%）占比最高,其次为污水处理厂（29.2%）、畜禽养殖（18.9%）和生活污水（18.7%）;④就生态风险而言,恩诺沙星（ENR）和氟甲喹（FLU）处于中高风险水平;⑤就特定源风险的空间分布而言,除S1处水产养殖处于高风险水平,其余样点各源均处于中低风险水平;就源的种类而言,水产养殖处于中高风险水平,其余各源均处于中低风险水平.因此,针对白洋淀抗生素的主要来源及其特定源风险等级,需采取更为精准科学的抗生素风险管控.