摘要
有机微污染物的治理已成为全球高度关注的环境问题，结合流域水环境特点，建立有效的筛选方法识别高风险污染物，是实现有机微污染物有效控制的关键。本研究以浅水湖泊（太湖）为关注区域，以水和沉积物中有机微污染物浓度和毒理数据为基础，开发了基于暴露风险和危害风险为指标组别的优控污染物筛选方法，通过2/3累计秩法对检出的123种污染物进行优控评分，氟胺氰菊酯、氯菊酯和磷酸三苯酯等33种污染物确定为优控对象，其中31种污染物是通过水相数据评估确定，炔雌醇和全氟十二酸是结合沉积物暴露风险评估数据后的增补对象，沉积物介质中污染物暴露数据是优控体系评分的重要补充。在33种优控物质中有17种物质在不同国家的管控清单中出现，16种物质未受足够重视。优控物质筛选体系的不确定性主要源于部分污染物毒性数据或相关阈值的缺失，以及监测数据的时效性和同步性不足，建议后期重点开展有机微污染物监测标准建立、毒性数据完善等工作。本研究可以为全国河湖区域的有机微污染物有效控制工作提供支撑。
Abstract
The treatment of organic micropollutants has become a globally concerned environmental issue. Integrating the watershed characteristics and establishing an effective screening method to identify high-risk contaminants is key to achieving effective control of organic micropollutants. In this study, we focused on the shallow lake area （Lake Taihu）, and utilizing the concentration and toxicological data of contaminants in water and sediment, we developed a screening method for preferential control of organic micropollutants based on exposure risk and hazard risk indicators. Using the 2/3 cumulative rank method, 123 aqueous phase contaminants were scored, and 33 contaminants, including fluvalinate, permethrin and triphenyl phosphate etc, were identified as priority contaminants. Among them, 31 substances were determined through aqueous phase data assessment, while ethynylestradiol and perfluorododecanoic acid were added as supplementary targets following the incorporation of sediment exposure risk assessment data, which shows that exposure data of contaminants in sediments serves as an essential supplement to the scoring system for priority control frameworks. Among the selected 33 priority contaminants, 17 substances appear in various control lists of different countries, but 16 substances have not received sufficient attention. The uncertainty in this paper mainly stems from the lack of toxicity data for some contaminants and the acquisition of related thresholds, as well as insufficient timeliness and synchronization of monitoring data. It is recommended that future work should focus on establishing monitoring standards for organic micropollutants and improving toxicity data. This study can provide support for the effective control of emerging contaminants in river and lake regions nationwide.
在过去几十年中，人工合成的化学品的生产量大幅增加，目前登记生产与使用的化学品已超过35万种，但现有的废水处理工艺的去除效率有限，导致水生环境的化学污染日益严重。大量有机化学品因浓度低被称之为有机微污染物，痕量水平从ng/L到μg/L不等[1]。有机微污染物种类繁多，来源广泛，除了传统的有机污染物（如多环芳烃、部分农药等），还包含大量隐蔽性较强、风险不明和尚未被有效监管的新型污染物（如全氟化合物、药品及个人护理品等）。由于有机微污染物大多具有持久性、生物积累性和生物毒性，长期接触可能会对生态环境或人类健康构成较大风险[2]。近年来，我国对有机微污染物的治理愈发重视，《中共中央国务院关于深入打好污染防治攻坚战的意见》明确了治理新污染物的目标，《国民经济和社会发展“十四五”规划和2035年远景目标纲要》提出“重视新污染物治理，健全有毒有害化学物质环境风险管理体制”的任务要求，《新污染物治理行动方案》和《重点管控新污染物清单（2023版）》相继发布。
针对有机微污染物复合污染的环境现状，基于监测数据开发有效的筛评方法并制定优控污染物清单，是解决有机微污染物治理难题的关键。目前，美国环保署根据污染物对人体健康的风险、暴露水平及检出频率，提出了水环境优先污染物清单（129种）和“饮用水污染物候选名单（CCL）”，欧盟（EU）基于监测和模型的优先设置方案（COMMPS），利用监测浓度、暴露得分、效应评估开展污染物风险评估和优先排序，确定了45种优控污染物[3]，并提出了污染物观察清单[4]。中国最早于1991年基于污染物的毒性和排放量以及环境监测数据，通过专家评判法确定了优控污染物清单[5]。此后有学者采取综合评分等方法在不同流域和环境下制定了区域性优控污染物清单[6-8]，但这些研究多针对重金属、多氯联苯、有机氯农药等传统污染物，对新型有机污染物的关注有限。生态环境部于2021年发布了《优先评估化学物质筛选技术导则》，各级生态环境主管部门及企事业单位可将该标准作为确定优先评估化学物质的技术依据。
有机微污染物优控筛查研究已有一些成果，基于危害指数和暴露指数建立的优控污染物多指标筛选方法，对我国地表水多类新型有机污染物进行优先排序[9]，得到了广泛关注。目前，筛选优控污染物的方法主要有综合评分法、潜在危害指数法、风险排序法、密切值法、Hasse图解法、模糊评价法、层次分析法等[10]。随着技术手段的不断进步，一些新的技术手段被开发用于协助筛选，如定量—结构活性关系（QSAR）、不良结果途径（AOP）等，它们可以为数据有限的污染物获取毒性终点（如胚胎发育毒性、内分泌干扰效应等），提高筛选效率[11]。但以上方法在人类健康风险耦合、污染物多介质赋存转换、指标权重分配及不确定性分析方面仍存在一定不足。此外，我国地域广袤，区域水环境特征和污染物污染类别差异明显，污染物多介质分配特征迥异，结合区域水环境特征改进筛选方法是精准筛查优控污染物的关键[12]。
太湖是中国第三大淡水湖，面积为2338 km2，服务人口超过6000万人，是中国长三角地区重要的饮用水水源地。太湖流域工农业发达，人类干扰强度高[13]，有机微污染物问题突出。2022年印发的《太湖流域水环境综合治理总体方案》中提出 “探索开展新污染物、生物毒性综合监测试点”，保障流域饮用水安全，但此工作目前处于初级阶段，有机微污染物的官方监测数据匮乏。过去在太湖流域优控污染物的筛选主要针对水中单一种类物质，如全氟化合物[14]和酚类物质[15]，而对多种类有机污染物在多介质中的优控筛查存在不足。本研究以太湖为研究区域，通过文献获取多种有机微污染物暴露数据，基于太湖流域特点、污染物暴露数据和危害风险数据，提出一种多指标多介质的优控污染物筛查方法。通过暴露风险和危害风险数据进行指标评分和等权重计算，划分污染物优先级类别，确定高优先级即为优控污染物清单，为湖泊有机微污染物监测试点及重点治理工作提供技术支撑。
1 方法
1.1 数据收集与处理
1.1.1 污染物暴露数据
本文在Web of Science 和中国知网两个数据库中以“太湖+各污染物类别”或“Taihu Lake + various micropollutants”的关键词组合方式查找相关文献，收集了2015—2024年发表的关于太湖流域有机微污染物的赋存研究数据，包括浓度和检出率，同时剔除监测方法不明确、数据残缺的文献。对于同一种污染物可参考文献＞1篇时，综合考察样品采集时间和采样个数，采样时间较近、采样个数较多的文献优先选择。在采样时间与采样个数均相当的情况下，综合考量采样点位空间分布的有效性，研究区域布点均匀、分布全面的优先考虑（选择详情见附表A Table S1 第K和第Q列）。污染物数据的使用优先级为平均值＞中位值＞最大值（或其他）。此次评估涵盖的有机微污染物种类为8类，包括农药、药物及个人护理品（含抗生素）、全氟化合物、双酚类似物、邻苯二甲酸酯、多环芳烃、有机磷酸酯和类固醇激素。共123种污染物，其中农药（Pesticides）21种[16-18]、双酚类似物（BPs）7种[19-20]、有机磷酸酯（OPEs）13种[21-24]、邻苯二甲酸酯（PAEs）7种[24-28]、多环芳烃（PAHs）15种[29-31]、全氟化合物（PFAS）9种[32-34]、药品及个人护理品PPCPs（含抗生素类）45种[18，35-39]和类固醇激素（SEs）6种[36，40-41]。同时包括水体和沉积物数据的污染物有78种（采样时间、点位数量等具体信息见附表 A Table S1）。
1.1.2 生物积累性和持久性
污染物持久性通过生物降解系数（BioWIN）来衡量，该数据取自美国环保署的EPI Suite软件，BioWIN值越小，污染物的持久性越强[7]。生物积累性用正辛醇/水分配系数（KOW）来评估，本研究使用pH=7时的正辛醇/水分配系数（logDOW）[9]，用于校正化学形态对生物累积性的影响，数据取自SciFinder数据库。
1.1.3 水生态风险熵
本研究采用欧盟技术导则中的风险熵值法（RQ）作为量化表征的手段评估水体中有机微污染物对水生生物系统造成的负面影响[42]。计算公式为：
(1)
式中，RQ为污染物的生态风险熵，无量纲；MEC为水环境中污染物的实测浓度（ng/L）；PNECwater为污染物在水体的预测无效应浓度（ng/L）。
为了更好地反映污染物在生态系统水平的负面效应，PNEC优先采用基于一定数量水生生物毒性数据通过拟合物种敏感度分布曲线（SSD）方法获得的HC5（附表A Table S2），降低污染物单一物种毒性数据的不确定性[43]。在无足够数据支撑/模型拟合效果差的情况下，使用单因子评价法计算PNEC（附表 A Table S3）。相关公式包括：
(2)
(3)
(4)
式中，NOEC为最大无观察效应浓度，LOEC为最低观察效应浓度，EC50为半数最大效应浓度，LC50为半致死浓度，AF为评估因子。PNECwater计算结果见附表A Table S4第I列。
水生生物毒性数据主要采自美国环保署ECOTOX数据库。参考相关文献与《淡水生物水质基准推导技术指南》（HJ 831—2022）相关规范，在计算过程中秉持的具体原则见附件一。
1.1.4 人类健康风险
在人类健康风险评价的过程中，通常以个体在不同暴露途径下接触污染物时所存在的危害水平为评价目标。据统计，太湖流域周边居民的饮用水量（2.18 L/d）和水产品摄入量（0.0812 kg/d）要大于全国平均水平（1.85 L/d vs 0.0301 kg/d）[44]，因此本文选用这两种具有代表性暴露途径的PNEChum表征有机微污染物的人体健康效应，并通过计算RQhum进行定量化表征[9]。公式如下：
(5)
(6)
式中，1000为转换因子；BW是体重，中国成年人平均体重是63 kg；AT为成年人平均暴露时间，定为10950 d；IngRDW指成人饮水摄取量，定为2 L/（人·d）；BCF是鱼类生物富集系数，从美国环保署Chemistry Dashboard数据库获得[45]（附表A Table S1第V列）；lngRF是人均水产品消费量，用于估算食用水产品可能造成的健康风险，本研究取 92.6 g/d[46]；EF为暴露频率，取350 d/a；ED为暴露时间，取30年；ADI为每日可允许摄入量，数据来源于国标、数据库、文献或模型模拟（附表A Table S1第T列）。
1.1.5 沉积物数据应用
太湖是典型的浅水湖泊，水流和风浪扰动易导致表面沉积物的悬浮，导致底泥内源污染物释放，给上覆水体和水生生物带来不利影响[47]。因此，浅水湖泊应重视沉积物中污染物释放引起的潜在生态风险。
1）孔隙水暴露浓度。沉积物孔隙水中有机微污染物暴露浓度Cpore依据相平衡分配法由公式（7）转化得到[48]。
(7)
式中，KOC为污染物的有机碳归一化沉积物/水分配系数（L/kg）; fOC为有机碳在沉积物中的含量（%）。
2）沉积物生态风险。沉积物中有机碳含量等特性会影响有机微污染物生物有效性，但污染物对沉积环境中生物的毒性数据比较匮乏[48]，尚不能直接评估污染物在沉积物中的生物毒害效应。在明确沉积物赋存数据的前提下，本研究根据相平衡分配的原理利用PNECwater推算出PNECsediment[39，49]：
(8)
(9)
(10)
(11)
式中，Kd是沉积物-水分配系数，fOC取3%[39]。计算结果具体见附表A Table S5第O列。
1.2 评估流程
1）指标归类：暴露浓度与检出率归为暴露风险，持久性、生物积累性、生态风险和人类健康风险归为危害风险。
2）评分：借鉴US EPA用于确定污染物毒性得分的需通报量法[10]，依据等比级数对各项指标进行五级划分，并通过2/3累计秩法进行赋分，总分为100分（表1）。暴露风险、生物积累性、生态风险和人类健康风险属于正向计分（即数值所属等比区间越大，区间等级越高，得分越高；数值小于0，得分为1.73，不进行等比划分），物质持久性属于负向计分（即数值所属等比区间越大，区间等级越低，得分越低；数值小于0，得分为100）。最终暴露风险得分（EP）是由暴露浓度与检出率得分取算术平均值得到。危险风险得分（HP）是由物质持久性（P）、生物积累性（B）、生态风险（RQeco）和人类健康效应（RQhum）四项指标相加得到。
3）等级划分：如前人多项研究所述[6-7，50-51]，为避免主观判断带来的差异，在计算中各项指标都被赋予相等的权重，最终得分等于暴露风险得分（EP）与危害风险得分（HP）之和。排序借鉴Huang等的方法[52]，计算总分组的四分位数，最大值与较大四分位数（由大到小排序后第25%的分值）之间被列为高优先级污染物，即优控污染物。
4）对于同时具有水体与沉积相数据的有机微污染物，将沉积相有机微污染物单独列出，分开评比，评分规则如下：①除暴露风险和危害风险中的生态风险指标发生变化外，其他指标值、评分方法、等权重原则和划分等级等不变。②将沉积物孔隙水有机微污染物暴露浓度和检出率并入暴露风险，分别赋分，取算术平均值。③生态风险取水体与沉积物风险中的较大值，然后计算得分，计入HP。
(12)
1.3 不确定性分析
本研究评分体系的不确定性主要来自两部分：监测数据有效性与风险评价过程中参数有效性。
关于污染物的监测数据时空有效性，最直观的两个指标是采样时间和点位布设量。采样时间参考国内外的经验、环境影响评价技术导则和相关文献[53]，同时兼顾化学品使用迭代时效性，认为近5年的监测数据具有一定参考价值。采样点位根据《水生态环境质量监测与评价技术指南》，对于湖泊面积大于2000 km2（太湖流域面积为2338 km2），应布设30~50个点位。结合太湖有机微污染物文献收集的情况，以采样时间和点位布设量为指标，将拥有水相监测数据的123种污染物与沉积相的78种污染物分别进行类别划分，具体分为以下四类：Ⅰ.采样时间以2024年往前5年，即2019年为界，采样时间晚于2019年，点位布设量≥30；Ⅱ.采样时间晚于2019年，但点位布设量＜30；Ⅲ.采样时间早于2019年，但点位布设量≥30；Ⅳ.采样时间早于2019年，点位布设量＜30。
关于风险评价过程中参数有效性则采取定性分析的方法，对参数ADI的来源和PNEC的获取方式分别进行不确定类别划分，划分为4个类别，类别1至类别4不确定性逐渐增加。具体可分为以下几种情况：
1）若使用物种敏感度曲线法获取HC5，当有效的慢性毒性数据足够拟合时，不确定性类别为1。在计算人类健康风险时，若ADI出自于国标、文献或数据库，不确定类别为1。
2）在使用物种敏感度曲线法时使用了急性毒性数据作为补充，不确定性类别为2。ADI是基于模型预测得到，不确定性类别为2。
3）若使用单因子评价法计算PNEC，数据来源于文献或ECOTOX，且数据由前人实验确定，则不确定性类别为3，若是基于ECOSAR预测的非实验值，则不确定性类别为4。
若一种污染物同时属于两种不确定类别，以高类别为主。每种污染物的不确定性类别见附表A Table S4 相关列。
2 结果与讨论
2.1 太湖流域有机微污染物赋存情况
根据前期文献收集汇总，太湖水体中共搜集到123种有机微污染物的有效暴露数据，其中有78种有机微污染物同时具备沉积物介质的污染数据。图1展示了不同类别有机微污染物的浓度对数值，表2整理汇总不同类别有机微污染物的时空分布和样品采集信息。从污染水平来看，在太湖水体和沉积物中不同种类有机微污染物的赋存浓度均呈现较大差距（Kruskal-Wallis检验，P＜0.05），其中多环芳烃和邻苯二甲酸酯类显著高于其他类别（Mann-Whitney检验，P＜0.05）。太湖水体中多环芳烃和邻苯二甲酸酯类污染物浓度范围分别在3.1~430和2.9~490 ng/L之间，而沉积物中的含量分别在5.04~60.88和9.82~7410 ng/g之间。药物及个人护理品整体浓度较低（Mann-Whitney检验，P＜0.05），水体和沉积物范围分别在0.04~22 ng/L和0.006~127 ng/g之间。
从时间污染特征来看，有机微污染物污染负荷大多呈现春冬季＞夏秋季、枯水期＞丰水期的规律，春冬季有机微污染物浓度是夏季的3~5倍，这主要与工业生产、降水、气温等因素息息相关。太湖流域化纤、纺织等工业发达，春季经济活动旺盛，且降水少、气温低，水动力条件及微生物的降解能力减弱，这一定程度上导致有机微污染物赋存浓度高。夏季降水多、气温高，雨水稀释效应明显，微生物活性增强，污染物降解效率高[38]，再加上充足的光照条件，有机微污染物衰减速度加快，有机微污染物水体浓度相对降低[54]。从空间污染特征来看，污染水平从西北向东南递减，太湖西北部的竺山湾、梅梁湾和贡湖湾是有机微污染物污染重灾区。太湖西北部工业发达，人口密度大，入湖河流携带大量有机微污染物进入太湖，河水中双酚类和有机磷酸酯类污染物浓度是太湖水体的数倍乃至数十倍[20]。此外，太湖西南沿岸邻苯二甲酸二乙酯和药物及个人护理品等污染物浓度偏高，主要原因是受水力环流等偏自然因素的影响，在风力作用下，在太湖西南部形成顺时针环流，推动部分水溶性和持久性较强的有机微污染物向西南沿岸聚集[55-56]，导致其在西南部出现浓度偏高的现象[54]。
2.2 太湖流域水体中有机微污染物数据评估及得分排序
在太湖流域水体中有123种有机微污染物的检出数据有效，计算得分、排序及所属优先级的情况见图2a，详细数据见附表A Table S6。123种有机微污染物的得分范围为48.2~401.7（均值为211.2），其中多环芳烃得分范围（均值）最高，为234.7~368.4（316.8）、其次是全氟化合物215.7~346.3（289.4）、双酚类似物244.3~342.1（267.0）、农药98.1~401.7（241.5）、有机磷酸酯159.3~368.4（223.7）、类固醇激素155.0~280.7（223.1）、邻苯二甲酸酯134.6~368.4（213.2）和药品及个人护理品48.2~266.6（132.0）。根据有机微污染物得分分布，采取四分位数将123种物质划分为高优先级Q1（285.1~401.7）、中优先级Q2（208.7~281.3）、低优先级Q3（134.6~201.6）和零优先级Q4（48.1~133.0）4组。有机微污染物优先级别越高对太湖水环境安全的威胁越大，越应高度关注。高优先级污染物，即优控污染物包含31种，主要包括农药（n=8）、多环芳烃（n=13）、全氟化合物（n=5）、双酚类似物（n=1）、邻苯二甲酸酯（n=2）和有机磷酸酯（n=2）。中优先级在8类有机微污染物中均有分布，而低优先级和零优先级主要是药品及个人护理品，整体排序靠后的原因是浓度较低，并且具有相对弱的持久性和生物积累性[59]。
图1不同类别有机微污染物在水体（a）和沉积物（b）中浓度对数值分布情况 （使用Kruskal-Wallis检验进行各类别有机微污染物的比较；*代表P＜0.05，**表示P＜0.01， ***表示P＜0.001，****表示P＜0.0001（95%置信水平）； Mann-Whitney检验用于单个类别与所有类别比较）
Fig.1Log distribution of concentrations of different organic micropollutant categories in water（a） and sediments（b）（The Kruskal-Wallis test was used to compare the organic micropollutants across different categories; * represents P ＜ 0.05, ** represents P＜0.01, *** represents P＜0.001, and **** represents P＜0.0001 (at a 95% confidence level) ; The Mann-Whitney test was applied for comparing a single category with all other categories）
从有机微污染物种类来看，不同类型有机微污染物的得分差异性明显（Kruskal-Wallis检验，P＜0.05）（图2b）。全氟化合物和多环芳烃类的评分较高（Mann-Whitney检验，P＜0.05），优控污染物数量分别占两类污染物总数的55.6%和86.7%，需要特别关注。农药和邻苯二甲酸酯得分范围较广，优控污染物数量分别占两类污染物总数的38.1%和28.6%。根据对各指标得分的离散程度（标准差）进行分析，发现相较于其他指标，农药和邻苯二甲酸酯的生物积累性得分离散程度最大，标准差分别为43.53和35.19，这是得分范围广的主要原因（详见附表A Table S8）。药物及个人护理品评分较低，无高优先级污染物。多环芳烃是典型的“三致”效应有机污染物，来源广泛，燃料燃烧和工业生产废水是最主要的排放途径[60]。多环芳烃在中国湖泊中的污染水平相对较高，在全国湖泊水体和沉积物的平均值分别为（360.0±433.8） ng/L（26个湖泊）[61]和753.1 ng/g（21个湖泊）[62]，评估发现太湖RQΣPAHs（MPCs） ＞1，有较严重的生态风险[63]。经统计和计算，太湖流域多环芳烃浓度最大达到430 ng/L（芴）[29]，RQ＞1的PAHs有7种（7/15），风险最大值达49.27（苯并（a）蒽）。全氟化合物作为一种持久性有机污染物，蓄积性强，具有远距离迁移的特点，在水、空气、食物和人类血清中均有检出[64]。此外，全氟化合物水溶性强，湖泊是全氟化合物主要的汇，太湖流域中9种全氟化合物平均浓度达16.08 ng/L，约为全球湖泊中全氟化合物中值（1.62 ng/L）的10倍[65]，全氟辛烷磺酸（PFOS）对水生态系统具有中等风险（RQwater ＞ 0.1），而全氟辛酸（PFOA）、全氟壬酸（PFNA）和全氟己烷磺酸（PFHxS）对人类健康存在一定风险（RQhum＞0.1）。
表2太湖有机微污染物时空分布和样品采集信息
Tab.2Spatiotemporal distribution and sampling information of organic micropollutants in Lake Taihu
通过31种优控有机微污染物指标得分分析（图2c），发现每种污染物各指标的得分贡献度差别较大。在水相评估中，优控有机微污染物最具共性的两个特点是生物积累强、暴露水平高。如排名前四的氟胺氰菊酯、氯菊酯、磷酸三苯酯和蒽，其暴露水平和强生物积累性得分最高，高暴露水平和强生物积累性的污染物会直接增加对生态环境的风险，并且可以通过食物链传递，对人类健康造成威胁。通过指标因子相关性矩阵分析（图2d），发现污染物总得分与危害风险（HP）的相关性最强（ρ=0.97，P＜0.01），其次是与暴露风险（EP）的相关性（ρ=0.64，P＜0.01），且EP与HP之间相关性良好（ρ=0.43，P＜0.01），这说明评分结果是暴露风险和危害风险的客观响应，具有良好的有效性和指示性。
2.3 太湖流域沉积物中有机微污染物数据评估及得分排序
太湖作为典型的浅水湖泊，风浪、水力的扰动易引发沉积物内源的污染释放效应，沉积物中污染物释放是湖体有机微污染物风险的重要来源。水和沉积物中同时监测的有机微污染物有78种，根据相平衡原理将沉积物孔隙水浓度及其生态风险两个指标应用于太湖优控有机微污染物的筛选，最终得分、排序及所属优先级的情况见图3a，详细数据见附表A Table S7。太湖78种有机微污染物的得分范围为65.2~357.9（均值为207.0），其中多环芳烃得分均值最高（均值为307.5），得分范围为216.0~357.9，其次为全氟化合物166.5~331.8（265.6）、双酚类物质229.9~324.5（259.0）、类固醇激素151.0~293.0（207.9）、有机磷酸酯144.2~350.8（218.5）、邻苯二甲酸酯123.0~345.6（210.3）和药品及个人护理品65.2~238.8（134.6），与水相评估的得分分布趋势一致（图3b）。根据有机微污染物得分分布，78种污染物分为4个级别，分别是高优先级Q1（261.4~357.9）、中优先级Q2（211.0~260.5）、低优先级Q3（143.8~205.3）和零优先级Q4（65.2~136.8）。水和沉积物中优控污染物仍以多环芳烃（n=8）和全氟化合物（n=6）为主，其次是类固醇激素（n=2）、双酚（n=2）、邻苯二甲酸酯（n=1）和有机磷酸酯（n=1）。通过图3c可以发现，优控污染物得分贡献最大的因子是生物积累性，这些物质的辛醇—水分配系数高，亲脂性强，生物积累性强，并且易在沉积物中蓄积[66-69]。
图2水相中123种有机微污染物得分、排序及所属优先级情况（a）；不同有机微污染物类别分值分布情况及组间差异（b）（*代表P＜0.05，**表示P＜0.01，***表示P＜0.001， ****表示P＜0.0001）；在31种优控污染物总得分中，不同指标作为最高得分项出现的频次（c）；各得分之间的相关性矩阵（d）
Fig.2Scoring, ranking, and priority level of 123 organic micropollutants in the aqueous phase (a) , Distribution of scores among different categories of organic micropollutants and the differences between categories (b) (* represents P＜0.05, ** represents P＜0.01, *** represents P＜0.001, **** represents P＜0.0001) , The frequency of different indicators appearing as the highest-scoring item in the total score of 31 high-priority contaminants (c) and Correlation matrix between each sub items (d)
对比分析发现（图3d），78种有机微污染物在水和沉积物两相中的评估得分与水相单独评估得分显著正相关（相关性系数R=0.97，P＜0.01），水和沉积物两相评估中有18种共同有机微污染物的评估结果与水相单独评估一致，均属于高优先级污染物，包括8种多环芳烃、5种全氟化合物、2种双酚、2种有机磷酸酯和1种邻苯二甲酸酯。8种多环芳烃中排名靠前的蒽和苯并（a）蒽在太湖中生态风险较高，RQeco分别达到5.08、49.27，这与已有研究的结论一致[69-70]。5种全氟化合物浓度在0.13~69.3 ng/L之间，但其持久性长、生物积累性强和对人体健康的影响较大。邻苯二甲酸二（2-乙基己基）酯在太湖乃至全国多处水源检出频繁[71]，检出浓度达到460 ng/L，同时也是太湖沉积物的主要污染组分，且生态风险高（RQeco=57.5）[27，72]。磷酸三苯酯、磷酸三（1，3-二氯异丙基）酯以及双酚AF在太湖水/沉积物中检出浓度高，能引起神经和胚胎毒性，呈现高风险态势RQeco ＞1，对水生生态系统的影响较大[73-74]。太湖流域经济发达，渔业资源丰富，印染、纺织、化工和塑料等工业密集分布，工农业发展产生的废水排放是太湖流域有机微污染物的重要来源[23，75-77]。
图3水和沉积相中78种有机微污染物得分、排序及所属优先级情况（a）；不同有机微污染物类别组内分值分布情况及组间差异（b）（*代表P＜0.05，**表示P＜0.01，***表示P＜0.001，****表示P＜0.0001）； 在20种优控污染物总得分中不同指标作为最高得分项出现的频次（c），以及78种有机微污染物在水相数据与水和沉积相数据评估得分相关性散点图（d）
Fig.3Scoring, ranking, and priority status of 78 organic micropollutants in the aqueous and sediment phases（a）; Distribution of scores within different categories of organic micropollutants and the differences between these categories（b）; The frequency of different indicators appearing as the highest-scoring item in the total score of 20 high-priority contaminants（c）; The corresponding scores of 78 contaminants under solid and aqueous phase data assessment（d） (* represents P＜0.05, ** represents P＜0.01, *** represents P＜0.001, **** represents P＜0.0001)
炔雌醇和全氟十二酸是补充沉积物数据后新增的优控有机微污染物，增加沉积物数据后这两种污染物排名由单独水相评估的前50%~25%上升至两相评估的前25%。炔雌醇作为类固醇雌激素在沉积物中的含量高达14 ng/g[36]，远大于PNECsediment（0.27 ng/g），具有高生态风险（RQsediment=51.37），有研究指出太湖北部沉积物中类固醇雌激素含量最高，炔雌醇是我国沉积物中主要的雌激素污染种类[78]。全氟十二酸属于长链全氟化合物，辛醇—水分配系数高达7.49，疏水性强，生物积累性强，在太湖鱼类样品中的含量最高可达158 ng/g，并且在沉积相的检出率高（100%）[32]，分布广泛，是太湖主要的全氟化合物之一[79-80]。
2.4 太湖流域优控有机微污染物清单验证
本研究将太湖优控污染物清单与国内外提出的清单、标准进行对比（表3），有17种优控物质被列入不同的清单或标准中，其中苯并[b]荧蒽和苯并[k]荧蒽列入了中国优先污染物清单[5]（共68种），全氟辛酸、全氟辛烷磺酸、溴氰菊酯和邻苯二甲酸二（2-乙基己基）酯在我国《生活饮用水卫生标准》（GB 5749—2022）或《城镇污水处理厂污染物排放标准》（GB 18918—2002）中设有相应水质监测指标，氯菊酯、苯并（a）蒽和炔雌醇等16种物质列入了美国或欧盟不同类型的管控清单中，这表明本研究构建的方法能较客观筛选出具有一定危害且已受到重视的优先污染物。
表3太湖优控污染物清单与其他清单、标准或研究对比
Tab.3Summary of intersections of high-priority contaminants in Lake Taihu with national and international standards, lists or other studies
代表清单含有该物质。其他研究列表示的是在其他研究中目标污染物优控排名/参与排名的污染物总数。
由表3可知，有16种物质未进入各类清单或标准中，包括农药（n=6）、双酚（n=2）、有机磷酸酯（n=2）、多环芳烃（n=2）和全氟化合物（n=4）五类，但有的已经被不同国家或组织关注或管控，例如在水相评估中排名第一的氟胺氰菊酯，常被用于蜂螨防治，因具有发育和生殖毒性被欧盟列入可疑的内分泌干扰物名单[81]，以及磷酸三苯酯作为一种生产和需求量较高的阻燃剂，具有一定神经和胚胎毒性，因为其潜在的内分泌干扰特性被列入欧盟滚动行动计划（CoRAP）[52]。这些具有一定区域性与隐秘性的优控有机微污染物可为太湖有机微污染物治理提供了一定的借鉴与参考，与此同时与其他研究的排序比较后可以发现，因研究区域或评分体系不同会带来一定差异，说明优控有机微污染物的筛选具有一定主观性和地方特色。
2.5 不确定性分析
基于风险评价过程中参数的有效性，对有机微污染物优控评估进行不确定类别归类（图4），结果表明，不确定性类别3是所有有机微污染物优控筛选的主要不确定性因子，在农药、多环芳烃、全氟化合物、药物及个人护理品、类固醇激素、有机磷酸酯、邻苯二甲酸酯和双酚类的占比分别为52.4%、46.7%、77.8%、48.9%、66.7%、46.2%、14.3%和71.4%。不确定类别3的组成因子主要包括由急性毒性或慢性毒性值计算得到的PNEC，优化PNEC的获取方式是减小不确定性类别3的主要途径。然而，由于有机微污染物毒性数据的缺失或不足，导致PNEC的代表性严重不足。此外，由于有机微污染物的毒性数据多是基于标准模式生物或典型水生生物毒理实验获取，这与区域性本土生物的契合度不高，这也是造成有机微污染物风险评估偏差的主要原因。未来研究工作应进一步构建和完善有机微污染物毒性数据库，利用现有毒理学数据库建立毒性预测模型（如OECD QASRToolbox和Toxmatch模型等[85]），实现新出现污染物毒性快速准确预测。针对太湖流域有机微污染物优控研究，应进一步聚焦本土物种保护工作，研究鲤鱼、银鱼、溞、臂尾轮虫科、摇蚊、蚬科、颤蚓科及敏感水生植物或藻类对有机微污染物的毒理学响应，准确评估有机微污染物的生态风险[86]。
图4不确定性类别在有机微污染物中的分布情况
Fig.4Distribution of uncertainty categories in organic micropollutants
综合分析太湖流域有机微污染物采样时间与采样点位布设情况，发现水相中74%的有机微污染物（91/123）和沉积相中78%的有机微污染物（61/78）监测方案属于IV类（见附表A Table S9），即采样时间大多早于2019年，采样点位数一般小于30个，在采样时间、采样点位布设方面有效性不足，这表明虽然有机微污染物监测在太湖流域开展较早，但科学性与系统性研究缺乏。基于系统性研究数据，在太湖流域开展优控污染物筛选，是该流域有机微污染物精准治理与有效管控的关键[87-88]。此外，在有机微污染物监测方面需进一步规范监测方法与检测技术，明确有机微污染物在水、底泥等介质中的环境归宿，服务于有机微污染物风险精准识别与全面筛查[9，52]。
综上，本研究的筛选方法在运用时会遇到参数或数据来源引发的不确定性问题，但评分体系已得到广泛应用，是科学有效的。除此之外，太湖作为浅水湖泊，沉积物引发的内源污染问题不可忽视，本文还创新性地将沉积相的数据融入计算，建立了多介质多指标的综合评分方法，可适用于其他浅水湖泊优控污染物筛选。相较于潜在危害指数法和风险商法等其他方法，综合评分法广泛运用于湖泊优控污染物筛选[6-7，51，89]，结果有效性强，考虑的指标更全面综合，可信度高[11]。未来需进一步在沉积相—水相赋存转换、指标权重赋值和风险评价模型等方面加强研究，进一步完善有机微污染物评价指标体系。
3 结论
本文构建了一种基于有机微污染物水和沉积物两相介质污染数据，涵盖暴露风险和危害风险的多指标综合评分法，采取了2/3累计秩赋分法，以等权重的方式计算总分，以四分法划分得到优控污染物，并且对结果进行不确定性分析，流程简单有效，在有机微污染物多介质暴露风险评估等方面提出新思路。在太湖水体123种有机微污染物中共筛选出31种优控物质，多环芳烃和全氟化合物是需要重点关注的对象。考虑到浅水湖泊水和沉积物介质交换频繁，在纳入沉积相介质的污染数据后，增选炔雌醇和全氟十二酸2种有机微污染物，综合得到33种优控污染物。与国内外清单或标准比较发现，已有氯菊酯和全氟辛酸等17种物质受到了国内外的关注，但仍有氟胺氰菊酯、双酚AF等16种物质暂未被列入，应引起重视。本文以太湖为例，建立了有机微污染物优控筛查方法，综合考虑了浅水湖泊沉积相中有机微污染物的释放风险，有效评估了该流域有机微污染物的优先管控对象，为制定具有区域水环境特点的有机微污染物优控清单提供技术参考。
4 附录
附表A和附件一见电子版（DOI: 10.18307/2025.0625）。
