中国化学品环境暴露评估领域的综合区划

大尺度空间（中国）化学品环境暴露多介质模型的建立需要先对空间做相应的区划.本文以ArcGIS软件为平台,通过有空间约束的聚类方法和水文分析方法相耦合,建立全国范围的综合分区.全国范围分为华南综合大区、华北综合大区、西北综合大区、华东综合大区、东北综合大区和西南综合大区6个综合大区.每个综合大区又分别包含了若干个综合小区,小区总数为38个.该研究为我国暴露评估的综合分区提供了一个方案,在多介质模型的建立中起着重要的作用.     

天津市地表水体与沉积物中7种高关注酚类化合物的污染特征与生态风险分析

为探究地表水体与沉积物中酚类化合物的污染分布特征和生态风险,选择天津市3个水源地与6条主要河流,采集了26个地表水样与6个沉积物样品,利用固相萃取与超声萃取、高效液相色谱-串联质谱法(HPLC-MS/MS)测定了水样及沉积物中1-萘酚(1-naphthol)、壬基酚(nonylphenol, NP)、双酚A(bisphenol A, BPA)、2-苯基苯酚(biphenyl-2-ol)、3,4-二氯酚(3,4-dichlorophenol)、四溴双酚A(tetrabromobisphenol A, TBBPA)和对叔丁基苯酚(p-tert-butylphenol, PTBP)等7种高关注酚类化合物的浓度水平,并应用物种敏感性分布(species sensitivity distribution, SSD)法和熵值法(ecological risk quotient, RQ)评估7种酚类化合物水环境和沉积物的生态风险。结果表明,地表水样中7种酚类化合物均全部检出;其中壬基酚的检出浓度最高,其次为四溴双酚A、对叔丁基苯酚、1-萘酚、2-苯基苯酚、3,4-二氯酚和双酚A。沉积物中酚类化合物的污染分布规律与水样相似,除双酚A外的目标物全部检出。其中,壬基酚浓度比其他物质浓度高2个数量级。风险评估结果显示,壬基酚对水环境与沉积物存在不可接受的风险;而四溴双酚A、对叔丁基苯酚、1-萘酚、2-苯基苯酚、3,4-二氯酚和双酚A则对环境具有较低风险或者存在一定的风险。     

新污染物环境暴露评估与调查监测总体要求

新污染物环境监测涉及新污染物识别、环境风险评估与管控成效评估等多个目标,科学的环境调查监测有助于最大程度支撑新污染物治理。分析了环境暴露评估对新污染物监测介质、监测尺度、监测数据质量及代表性等方面的要求,借鉴发达国家对新污染物的环境监测实践经验,提出了我国新污染物环境监测总体要求,主要包括：从筛查监测、评估监测和监督性监测3个层次开展监测,以发现问题、评估风险、监督成效。评估监测应包含污水处理厂活性污泥,排放源周边地表水、沉积物、大气、土壤、环境生物等介质,应符合局部尺度环境暴露评估对监测数据的要求,监测报告应包含足够的信息。     

污水处理厂暴露模型参数及对化学品归趋的影响

污水处理厂(STP)暴露预测模型是评估化学品环境归趋的重要手段。调研和实际测定了中国典型污水处理厂的处理工艺、污水特征及环境条件等参数,结果显示,中国STP进水的生化需氧量(BOD5)和悬浮颗粒浓度(SS)普遍低于欧盟。应用欧盟Simple Treat模型,比较了2,6-二叔丁基苯酚、2,4-二叔戊基苯酚和1-萘酚3种化学品在中国和欧盟场景参数下的归趋差异。结果显示,中国场景参数下3种化学品进入污泥的比例较低,向水体中排放比例较高,水环境风险较大。模型灵敏度分析结果表明,进水BOD5、进水SS、活性污泥有机碳含量和环境温度是影响化学品环境归趋的主要因素。     

化学品正辛醇空气分配系数定量预测模型研究

正辛醇-空气分配系数是描述化学品在空气和环境有机相之间分配的一个关键参数,对化学品分配、迁移、转化规律和生态效应评价具有重要意义。采用量子化学方法对309个化合物进行结构优化,采用遗传算法筛选最优结构描述符,运用多元线性回归和神经网络算法构建化学品正辛醇-空气分配系数预测模型。模型方程表明影响化学品正辛醇-空气分配系数的3个参数为分子中非氢原子个数(Nsk)、3D-MoRSE描述符(Mor12u)、氮原子和氧原子数目(n HDon)。拟合结果显示,多元线性回归模型决定系数R2和标准误差分别为0.911和0.880,神经网络模型决定系数R2和均方根误差分别为0.839和0.830。基于杠杆(leverage)法评价模型的应用域,结果表明模型具有较强的稳健性、预测性和拟合能力。通过定量结构-活性关系(QSAR)预测技术可弥补正辛醇-空气分配系数测试数据的缺失,减少测试费用和评估数据的不确定性。     

天津地区环境持久性药物污染物残留水平调查

针对环境持久性药物污染物(EPPPs)的污染问题,采用固相萃取-高效液相色谱/串联质谱法,调查分析了22种环境持久性药物污染物在天津地区水体和沉积物中的残留水平和分布特征。结果显示,水源地水样中有19种EPPPs的检出率为100%,质量浓度范围为0.21～0.69μg·L~(-1),平均值为0.43μg·L~(-1)。地表水样中,除吉他霉素检出率为80%外,其余21种EPPPs的检出率均为100%,质量浓度范围为0.52～3.88μg·L~(-1),平均值为1.60μg·L~(-1)。沉积物样中共检出11种EPPPs,检出率为100%,含量范围为0.04～1.10μg·kg~(-1),平均值为0.52μg·kg~(-1)。其中蓟县于桥水库、蓟运河滨海新区段水样和独流减河滨海新区段沉积物样中检出的EPPPs残留水平较高,水体中环丙沙星、诺氟沙星与菲诺洛芬检出浓度较高,沉积物中则为吲哚美辛、水杨酸及氟苯尼考。对比国内外其他地区,天津地区水环境中EPPPs残留处于较高水平。     

好氧生化污水处理厂化学品暴露预测模型构建

污水处理厂是化学品进入环境的重要中转站,污水处理厂中的暴露预测是化学品环境风险评估的重要内容.以污水处理厂中最简单的传统活性污泥法为基础工艺,基于我国新化学物质登记要求的基础数据(分子量、吸附/解吸附系数、蒸气压、水溶解度、快速或固有生物降解性)、我国的环境条件(温度=283K、风速=2 m·s~(-1))和污水处理厂典型场景参数(日处理量=3.5万m~3·d~(-1)、进水BOD_5=0.15 g·L~(-1)、进水SS=0.2 kg·m~(-3)、出水SS=0.02 kg·m~(-3)、曝气池BOD_5去除率=90%、污泥密度(dw)=1.6 kg·L~(-3)、污泥有机碳含量为0.18~0.19),根据化学品的线性吸附、一级动力学降解、Whitman双阻力挥发机制以及逸度理论,建立了包含空气、水、悬浮颗粒和沉积污泥9箱质量守恒方程的污水处理厂化学品暴露预测模型CSTP(O),同时确定了快速或固有生物降解性结果外推获得STP降解速率的标准.模型验证结果表明,C-STP(O)模型对已有研究中26种化学品预测准确率为81%,对5种酚类化学品,模型预测与实测去除率绝对差值为2.5%~6.3%,C-STP(O)能准确预测具有快速或固有生物降解性的有机化学品在污水处理厂中挥发、吸附、降解、二级出水的分布比例.所建模型可为研究化学品在STP中的归趋及化学品暴露评估提供技术工具.     

有机化合物结构与生物降解性分类模型研究

采集包含我国近5 a申报的新化学物质在内共172种有机化学物质的28 d快速生物降解性实验测试数据,运用支持向量分类方法建立生物降解性预测分类模型,并应用该模型对测试集化合物和10种验证测试物质进行预测。预测结果表明,该模型具有很好的预测分类能力,有效反映了有机化合物结构与生物降解性间的内在关系,可广泛用于化学物质生物降解性的初步估算,确定进一步的化学品管理与实验测试要求。     

硫丹及硫丹硫酸酯的土壤降解特性

在实验室条件下研究了α-硫丹、β-硫丹及硫丹硫酸酯在东北黑壤土、江苏水稻土、江西红壤土和河南二合土4种土壤中的降解特性.结果表明,硫丹及硫丹硫酸酯降解过程可用一级动力学方程描述.4种土壤中,β-硫丹的降解半衰期(DT50)分别为39、10、14和13d;α-硫丹的DT50分别为72、56、105和42d;硫丹硫酸酯的DT50分别为39、41、53和34d,因此,硫丹硫酸酯在土壤中的持久性值得关注.α-硫丹在有机质含量丰富的土壤中降解较慢,β-硫丹在碱性土壤中降解较快.用一级动力学模型模拟的硫丹(α-硫丹+β-硫丹)和总硫丹(α-硫丹+β-硫丹+硫丹硫酸酯)降解过程的计算结果表明,硫丹的DT50为18～47d,总硫丹的DT50为48～77d.试验观察到的硫丹降解产物依次为硫丹硫酸酯、硫丹二醇、硫丹醚和硫丹羟基醚.     

因子分析法在化学物质生态危害评价中的应用

运用因子分析法对61种环境优先污染物的环境行为和生物毒性等7项指标进行分析,筛选出3个或4个主因子,3因子分别定义为生物毒性、分配性和降解性因子,4因子分别定义为生物毒性、蓄积性、吸附性和降解因子;选取3因子模型对61种环境优先污染物和12种新化学物质进行生态危害评价,以主因子对总信息量的贡献率为权重求得各化学物质生态危害的分值,依据综合得分得到新化学物质相对于该61种环境优先污染物的生态危害综合排序,以评价新化学物质的生态危害性.结果表明,预测结果与实际情况基本相符.