一種湖泊沉積物環境質量綜合評價和風險因子識別方法技術

本發明專利技術公開了一種湖泊沉積物環境質量綜合評價和風險因子識別方法，包括：采集湖泊不同點位的沉積物樣品，分析沉積物傳統污染物和微量/痕量污染物的污染賦存特征，并基于已有數據庫推導污染物沉積相預測無效應濃度數據；根據污染物沉積相預測無效應濃度將實測污染物濃度數據降維成三個參數，基于所述三個參數建立沉積物環境質量綜合評價方程；根據環境實測濃度數據利用所述方程計算沉積物環境質量綜合得分，劃分沉積物環境質量等級，識別沉積物主要風險因子。本發明專利技術的方法可實現快速、準確、全面評價湖泊沉積環境質量并識別主要風險因子。因子。因子。

【技術實現步驟摘要】
一種湖泊沉積物環境質量綜合評價和風險因子識別方法


[0001]本專利技術屬于水環境管理
，具體涉及一種湖泊沉積物環境質量綜合評價和風險因子識別方法。

技術介紹

[0002]沉積物是水生態系統的重要組成部分，是底棲生物等多種水生生物的必要棲息場所。湖泊流域社會經濟的快速發展，導致人為源污染物的排放量急劇增加，通過污廢水排放、地表徑流輸入等不斷地進入地表水環境，并在介質分配和沉降作用的影響下最終蓄積在沉積物中。湖泊作為重要的地表水資源，與江河海洋相比，換水周期較長，水體穩定性較好，對污染物稀釋能力低，沉積物中污染物蓄積負荷較高。但對于大多數污染物而言，沉積物物化條件、水文水動力等環境條件的改變將促使污染物再次釋放到上覆水體中。因此，沉積物在污染物的環境歸趨過程中扮演者“匯”和“源”的雙重角色。同時，湖泊生物營養層次較多，在區域生物多樣性維持和生態系統平衡方面發揮著重要的生態系統服務功能，大量親脂疏水性污染物向水生生物體內蓄積，經由食物鏈傳遞進行生物富集和生物放大，對高營養級生物和人群健康造成潛在危害。綜上，湖泊沉積物污染物賦存環境質量狀況關乎上覆水體水質以及水生態安全和健康，開展湖泊沉積物環境質量綜合評價，是科學評估湖泊水環境風險的重要依據，對于制定準確、有效的湖泊沉積物污染治理與修復策略，完善水環境管理方法具有重要的指導意義。
[0003]相對于水體質量評價，沉積物環境質量評價工作起步較晚。目前，對于湖泊沉積物環境質量評價，主要表現為評價指標從化學組成、生物毒性等單一指標發展到“化學組成
?/>生物毒性
?
生態特征”的多重指標，評價方法也由單因子向多因子綜合評價方向演變的趨勢，但仍未建立統一的沉積物環境質量評價方法。沉積物環境質量評價依賴于污染物基準值的建立，主要包括生物效應數據庫法(Biologicaleffectdatabaseforsediment,BEDS)和相平衡分配法(Equilibriumpartitioningapproach，EqPA)等。BEDS方法通過收集污染物的生物效應數據建立相應的生物效應數據庫，借助統計分析手段建立目標污染物的沉積物環境質量基準(Sedimentqualityguideline，SQGs)，如美國NOAA、加拿大CCME等國家和機構；EqPA是依據相平衡分配原理，依據污染物水相基準建立沉積相基準，如荷蘭、英國等均建立了數值型污染物質量基準。現階段，我國淡水沉積物環境質量評價主要采用美國、加拿大和歐洲等發達國家建立的SQGs進行，但不同區域生物物種組成存在較大的空間異質性，導致應用SQGs獲取的評價結果存在較大的不確定性。此外，雖有學者采用EqPA法建立了重金屬等在內的污染物數值型沉積物基準，但多針對單一化合物進行評價，對于污染物的聯合風險評估不足。因此，亟需從我國湖泊本土生物區系組成出發，基于生物效應數據庫、相平衡分配法等理論基礎，綜合沉積物污染物化學組成、生物毒性、生態響應特征，建立適用于我國淡水湖泊沉積物環境質量綜合評價方法，以科學、全面評估沉積物質量，識別主要污染源區和風險因子，為沉積物污染精準治理提供科技支撐。

技術實現思路

[0004]本專利技術的目的在于提供一種湖泊沉積物環境質量綜合評價和風險因子識別方法。
[0005]為實現上述技術目的，本專利技術采用如下技術方案：
[0006]一種湖泊沉積物環境質量綜合評價和風險因子識別方法，包括：
[0007]采集湖泊不同點位的沉積物樣品，分析沉積物傳統污染物和微量/痕量污染物的污染賦存特征，并基于已有數據庫推導污染物沉積相預測無效應濃度數據；
[0008]根據污染物沉積相預測無效應濃度將實測污染物濃度數據降維成三個參數，包括：實測濃度高于沉積相預測無效應濃度的污染物種類占比、實測濃度高于沉積相預測無效應濃度的數據量占比和實測濃度高于沉積相預測無效應濃度的程度，基于所述三個參數建立沉積物環境質量綜合評價方程；
[0009]根據環境實測濃度數據利用所述方程計算沉積物環境質量綜合得分，劃分沉積物環境質量等級，識別沉積物主要風險因子。
[0010]本專利技術中，所述降維方法是綜合沉積物中多種污染物含量、生物毒性以及對生態系統的響應特征，以沉積相預測無效應濃度為基準值，將大量的污染物原始濃度數據降維成3個參數，即實測濃度高于沉積相預測無效應濃度的污染物種類占比、實測濃度高于沉積相預測無效應濃度的數據量占比和實測濃度高于沉積相預測無效應濃度的程度。通過降維分析解決了單一污染物之間沉積物環境質量評價結果不一致的問題，可實現快速、準確評價湖泊沉積環境質量。
[0011]作為一種優選的實施方式，所述傳統污染物包括總氮、總磷等；所述微量/痕量污染物包括重金屬元素、多環芳烴、有機氯農藥、多氯聯苯、抗生素和鄰苯二甲酸酯等。
[0012]作為一種優選的實施方式，所述微量/痕量污染物賦存特征分析方式為：利用加速溶劑萃取結合硅膠層析凈化的方法對樣品進行預處理，然后利用高效液相色譜儀測定多環芳烴含量，利用氣相色譜儀測定有機氯農藥、多氯聯苯、鄰苯二甲酸酯，利用超高效液相色譜
?
質譜聯用儀測定抗生素含量；金屬元素則是通過電感耦合等離子體質譜儀測定。
[0013]作為一種優選的實施方式，所述微量/痕量污染物的沉積相預測無效應濃度(PNEC
s
)是采用相平衡分配法從水相預測無效應濃度(PNEC
w
)轉化得來。具體計算過程如下：
[0014]PNEC
s
＝K
oc
×
F
oc
×
PNEC
w
×
A
[0015]其中，PNEC
s
為沉積相預測無效應濃度，ng/g；PNEC
w
為水相預測無效應濃度，ng/L；K
oc
為污染物有機碳
?
水分配系數，L/kg；F
oc
為沉積相有機碳含量，％；A為轉化系數，10
?3kg/g。
[0016]所述污染物有機碳
?
水分配系數K
oc
值可通過EPI Suite數據庫獲取。
[0017]作為一種優選的實施方式，水相預測無效應濃度PNEC
w
的計算過程如下：
[0018][0019]其中，HC
5(慢性)
為保護95％的物種不受影響的慢性毒性數據，ng/L；AF為評價因子，取值在1～5之間，與推導HC5的不確定性有關。
[0020]如果污染物慢性毒性數據較少，而急性毒性數據較充足，可借助急慢性毒性比ACR外推，即HC
5(慢性)
＝HC
5(急性)
/ACR，通常采用3種(或以上)物種的急慢性毒性數據比的幾何平均值作為ACR。ACR無法推導時，采用數值10作為ACR的默認值。
[0021]作為一種優選的實施方式，所述物種為結合湖泊區域特點和本土生物區系本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種湖泊沉積物環境質量綜合評價和風險因子識別方法，其特征在于，包括：采集湖泊不同點位的沉積物樣品，分析沉積物傳統污染物和微量/痕量污染物的污染賦存特征，并基于已有數據庫推導污染物沉積相預測無效應濃度數據；根據污染物沉積相預測無效應濃度將實測污染物濃度數據降維成三個參數，包括：實測濃度高于沉積相預測無效應濃度的污染物種類占比、實測濃度高于沉積相預測無效應濃度的數據量占比和實測濃度高于沉積相預測無效應濃度的程度，基于所述三個參數建立沉積物環境質量綜合評價方程；根據環境實測濃度數據利用所述方程計算沉積物環境質量綜合得分，劃分沉積物環境質量等級，識別沉積物主要風險因子。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述傳統污染物包括總氮、總磷等；所述微量/痕量污染物包括重金屬元素、多環芳烴、有機氯農藥、多氯聯苯、抗生素和鄰苯二甲酸酯等。3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述微量/痕量污染物的沉積相預測無效應濃度計算公式如下：PNEC
s
＝K
oc
×
F
oc
×
PNEC
w
×
A其中，PNEC
s
為沉積相預測無效應濃度，ng/g；PNEC
w
為水相預測無效應濃度，ng/L；K
oc
為污染物有機碳
?
水分配系數，L/kg；F
oc
為沉積相有機碳含量，％；A為轉化系數，10
?3kg/g。4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述PNEC
w
的計算過程如下：其中，HC
5(慢性)
為保護95％的物種不受影響的慢性毒性數據，ng/L；AF為評價因子，取值在1～5之間，與推導HC5的不確定性有關。5.根據權利要求4所述的方法，其特征在...

【專利技術屬性】
技術研發人員：趙中華，龔雄虎，張路，蔡永久，姚曉龍，
申請(專利權)人：中國科學院南京地理與湖泊研究所，
類型：發明
國別省市：