固相萃取-高效液相色谱-串联质谱法测定大气细颗粒物中全氟/多氟化合物

李孝通, 王媛, 史亚利, 崔建升, 蔡亚岐. 固相萃取-高效液相色谱-串联质谱法测定大气细颗粒物中全氟/多氟化合物[J]. 环境化学, 2023, 42(2): 399-408. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2021100803
引用本文: 李孝通, 王媛, 史亚利, 崔建升, 蔡亚岐. 固相萃取-高效液相色谱-串联质谱法测定大气细颗粒物中全氟/多氟化合物[J]. 环境化学, 2023, 42(2): 399-408. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2021100803
LI Xiaotong, WANG Yuan, SHI Yali, CUI Jiansheng, CAI Yaqi. Determination of per- and polyfluoroalkyl substances in PM2.5 by high performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry combined with solid phase extraction[J]. Environmental Chemistry, 2023, 42(2): 399-408. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2021100803
Citation: LI Xiaotong, WANG Yuan, SHI Yali, CUI Jiansheng, CAI Yaqi. Determination of per- and polyfluoroalkyl substances in PM2.5 by high performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry combined with solid phase extraction[J]. Environmental Chemistry, 2023, 42(2): 399-408. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2021100803

固相萃取-高效液相色谱-串联质谱法测定大气细颗粒物中全氟/多氟化合物

    通讯作者: Tel:0311-81668429,E-mail:wangyuan0224@hebust.edu.cn Tel:010-62849676,E-mail:shiyali@rcees.ac.cn; 
  • 基金项目:
    国家自然科学基金(21777182,41907321),河北省自然科学基金(B2019208273)和环境化学与生态毒理学国家重点实验室(KF2018-17)资助.

Determination of per- and polyfluoroalkyl substances in PM2.5 by high performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry combined with solid phase extraction

    Corresponding authors: WANG Yuan, wangyuan0224@hebust.edu.cn ;  SHI Yali, shiyali@rcees.ac.cn
  • Fund Project: the National Natural Science Foundation of China (21777182,41907321) ,the Natural Science Foundation of Hebei Province (B2019208273) and State Key Laboratory of Environmental Chemistry and Ecotoxicology, Research Center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences(KF2018-17).
  • 摘要: 大气细颗粒物(PM2.5)中全氟/多氟化合物(PFASs)浓度的测定对于了解大气环境中PFASs的赋存水平和远距离传输具有重要意义。本研究通过比较采样膜对PM2.5以及PFASs的富集效率差异,选取了效果最佳的石英纤维滤膜(QFF)为采样膜。利用基质提取液添加法对基质效应进行评估,发现样品基质对短链PFASs存在一定的信号抑制,通过采用相对应的内标可消除部分影响。最终优化建立了固相萃取-高效液相色谱-串联质谱(SPE-HPLC-MS/MS)同时测定PM2.5中包括氯代多氟醚磺酸(Cl-PFESAs)在内的16种PFASs的方法。PM2.5样品经甲醇超声-振荡萃取后,选用弱阴离子交换(WAX)固相萃取柱富集净化,使用Acclaim 120 C18色谱柱,以甲醇和50 mmol·L−1乙酸铵水溶液为流动相对目标PFASs进行梯度洗脱和分离,经电喷雾离子源离子化后在负离子多重反应监测模式(MRM)下进行检测。在优化的分析条件下,16种PFASs的方法检出限(MDLs)为0.09—1.53 pg·m−3,加标回收率为76.6%—122.3%,相对标准偏差为0.5%—13.1%。该方法灵敏度好,准确度高,适用于实际环境PM2.5中PFASs的分析检测。对北京市采暖期前后PM2.5中PFASs进行测定,结果表明∑PFASs浓度在8.9—101.3 pg·m−3之间,以PFOA和PFBA为代表的全氟烷基羧酸(PFCAs)为主,冬季采暖期PM2.5中PFASs污染水平有一定升高,其原因有待进一步研究。
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  • 图 1  16种PFASs(10 ng·mL−1)的总离子流色谱图

    Figure 1.  Total icon chromatograms of the 16 PFASs standards (10 ng·mL−1

    图 2  不同时长下QFF和GFF对PM2.5(a)和PFASs(b)的富集效率以及PM2.5和PFASs的质量关系(c)

    Figure 2.  The enrichment efficiencies of PM2.5 (a)and PFASs (b) by using QFF and GFF. The mass relationships between PM2.5 and PFASs (c)

    图 3  PFASs及同位素内标在3种介质中的基质效应

    Figure 3.  The matrix effects of PFASs and mass labeled PFASs for three matrixes

    图 4  北京市采暖期前后PM2.5中∑PFASs(a)和各目标PFAS(b)的浓度

    Figure 4.  The temporal variation of ∑PFASs(a)and target PFAS(b) in PM2.5 during heating period in Beijing

    表 1  16种PFASs的英文名称、缩写、化学式和对应内标

    Table 1.  Full names, abbreviations, formulas and mass labeled standards of 16 PFASs

    化合物名称
    Full name
    缩写
    Abbreviation
    化学式
    Formula
    对应内标
    Mass labeled standard
    Perfluorobutanoic acidPFBAC4F7O2H13C4PFBA
    Perfluoropentanoic acidPFPeAC5F9O2H13C4PFBA
    Perfluorohexanoic acidPFHxAC6F11O2H13C4PFOA
    Perfluoroheptanoic acidPFHpAC7F13O2H13C4PFOA
    Perfluorooctanoic acidPFOAC8F15O2H13C4PFOA
    Perfluorononanoic acidPFNAC9F17O2H13C4PFOA
    Perfluorodecanoic acidPFDAC10F19O2H13C2PFDA
    Perfluoroundecanoic acidPFUnDAC11F21O2H13C2PFDA
    Perfluorododecanoic acidPFDoDAC12F23O2H13C2PFDoDA
    Perfluorotridecanoic acidPFTrDAC13F25O2H13C2PFDoDA
    Perfluorotetradecanoic acidPFTeDAC14F27O2H13C2PFDoDA
    Perfluorobutanesulfonic acidPFBSC4F9SO3H18O2PFHxS
    Perfluorohexanesulfonic acidPFHxSC6F13SO3H18O2PFHxS
    Perfluorooctanesulfonic acidPFOSC8F17SO3H13C4PFOS
    6:2 Chlorinated Polyfluoroalkyl ether sulfonic acid6:2 Cl-PFESAC8ClF16SO413C4PFOS
    8:2 Chlorinated Polyfluoroalkyl ether sulfonic acid8:2 Cl-PFESAC10ClF20SO413C4PFOS
    化合物名称
    Full name
    缩写
    Abbreviation
    化学式
    Formula
    对应内标
    Mass labeled standard
    Perfluorobutanoic acidPFBAC4F7O2H13C4PFBA
    Perfluoropentanoic acidPFPeAC5F9O2H13C4PFBA
    Perfluorohexanoic acidPFHxAC6F11O2H13C4PFOA
    Perfluoroheptanoic acidPFHpAC7F13O2H13C4PFOA
    Perfluorooctanoic acidPFOAC8F15O2H13C4PFOA
    Perfluorononanoic acidPFNAC9F17O2H13C4PFOA
    Perfluorodecanoic acidPFDAC10F19O2H13C2PFDA
    Perfluoroundecanoic acidPFUnDAC11F21O2H13C2PFDA
    Perfluorododecanoic acidPFDoDAC12F23O2H13C2PFDoDA
    Perfluorotridecanoic acidPFTrDAC13F25O2H13C2PFDoDA
    Perfluorotetradecanoic acidPFTeDAC14F27O2H13C2PFDoDA
    Perfluorobutanesulfonic acidPFBSC4F9SO3H18O2PFHxS
    Perfluorohexanesulfonic acidPFHxSC6F13SO3H18O2PFHxS
    Perfluorooctanesulfonic acidPFOSC8F17SO3H13C4PFOS
    6:2 Chlorinated Polyfluoroalkyl ether sulfonic acid6:2 Cl-PFESAC8ClF16SO413C4PFOS
    8:2 Chlorinated Polyfluoroalkyl ether sulfonic acid8:2 Cl-PFESAC10ClF20SO413C4PFOS
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    表 2  PFASs及其同位素内标的质谱参数

    Table 2.  MS parameters of the PFASs and mas labeled standards

    化合物
    Compound
    母离子
    Precursor ion
    (m/z)
    子离子
    Product ion
    (m/z)
    解簇电压/V
    Declustering
    potential
    入口电压/V
    Entrance
    potential
    碰撞能量/V
    Collision
    potential
    碰撞出口电压/V
    Collision cell
    exit potential
    PFBA212.8168.8−15.5−10−16.2−4.7
    PFPeA262.8218.9−21.5−10−15.5−5.8
    PFHxA312.8269.0−18.7−10−15.6−7.8
    PFHpA362.8319.0−23−10−13−9
    PFOA412.8369.0*−16.5−10−15.2−10.4
    412.8168.8−20.6−10−24.5−4.4
    PFNA462.8419.1−31.4−10−19.1−12.1
    PFDA512.8469.1−24.4−10−24−7.4
    PFUnDA562.8519.1−23.4−10−30−8.5
    PFDoDA612.8569.0−24−10−25.6−9.2
    PFTrDA662.8619.0−33.4−10−24−10.3
    PFTeDA712.8669.0−52.9−10−21.1−11.2
    PFBS298.879.9*−71.2−10−51.2−3.5
    298.899.0−70.2−10−40−5.1
    PFHxS398.879.9*−75.3−10−66−3.1
    398.899.0−72.6−10−51.4−2
    PFOS498.879.9*−89.1−10−86.1−3.4
    498.899.0−82−10−62.7−2
    6: 2 Cl-PFESA530.6351.0*−66−10−41.6−9.8
    530.683.0−56−10−50.6−1.6
    8: 2 Cl-PFESA631.0451.2*−31−10−35−7
    631.083.2−75−10−53−4.3
    13C4PFBA216.9171.9−24−10−13.5−4.8
    13C4PFOA416.8372.1−25.4−10−13.5−5.45
    13C2PFDA515.0470.0−22.3−10−18.2−13.2
    13C2PFDoDA614.8570.0−25.6−10−22−9.4
    18O2PFHxS403.0102.9−81.2−10−48−2.5
    13C4PFOS502.879.9−91.8−10−78.3−3.6
      * 定量离子 Quantitative ion.
    化合物
    Compound
    母离子
    Precursor ion
    (m/z)
    子离子
    Product ion
    (m/z)
    解簇电压/V
    Declustering
    potential
    入口电压/V
    Entrance
    potential
    碰撞能量/V
    Collision
    potential
    碰撞出口电压/V
    Collision cell
    exit potential
    PFBA212.8168.8−15.5−10−16.2−4.7
    PFPeA262.8218.9−21.5−10−15.5−5.8
    PFHxA312.8269.0−18.7−10−15.6−7.8
    PFHpA362.8319.0−23−10−13−9
    PFOA412.8369.0*−16.5−10−15.2−10.4
    412.8168.8−20.6−10−24.5−4.4
    PFNA462.8419.1−31.4−10−19.1−12.1
    PFDA512.8469.1−24.4−10−24−7.4
    PFUnDA562.8519.1−23.4−10−30−8.5
    PFDoDA612.8569.0−24−10−25.6−9.2
    PFTrDA662.8619.0−33.4−10−24−10.3
    PFTeDA712.8669.0−52.9−10−21.1−11.2
    PFBS298.879.9*−71.2−10−51.2−3.5
    298.899.0−70.2−10−40−5.1
    PFHxS398.879.9*−75.3−10−66−3.1
    398.899.0−72.6−10−51.4−2
    PFOS498.879.9*−89.1−10−86.1−3.4
    498.899.0−82−10−62.7−2
    6: 2 Cl-PFESA530.6351.0*−66−10−41.6−9.8
    530.683.0−56−10−50.6−1.6
    8: 2 Cl-PFESA631.0451.2*−31−10−35−7
    631.083.2−75−10−53−4.3
    13C4PFBA216.9171.9−24−10−13.5−4.8
    13C4PFOA416.8372.1−25.4−10−13.5−5.45
    13C2PFDA515.0470.0−22.3−10−18.2−13.2
    13C2PFDoDA614.8570.0−25.6−10−22−9.4
    18O2PFHxS403.0102.9−81.2−10−48−2.5
    13C4PFOS502.879.9−91.8−10−78.3−3.6
      * 定量离子 Quantitative ion.
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    表 3  PM2.5中16种PFASs的加标回收率、相对标准偏差、方法检出限和定量限

    Table 3.  Recoveries, RSDs, MDLs and MQLs of the 16 PFASs in PM2.5

    PFAS加标浓度水平Spiked concentration方法检出限/(pg·m−3
    MDL
    方法定量限/(pg·m−3
    MQL
    1 ng·mL−12 ng·mL−110 ng·mL−1
    回收率/%RSD/% 回收率/%RSD/% 回收率/%RSD/%
    PFBA112.35.993.54.2100.92.50.280.88
    PFPeA101.49.685.37.5118.93.90.230.69
    PFHxA106.75.293.32.298.712.10.180.55
    PFHpA99.67.1894.899.312.10.140.46
    PFOA1105.194.78.5104.112.70.180.60
    PFNA76.813.188.84.194.99.20.090.28
    PFDA105.77.479.212.497.512.60.180.60
    PFUnDA122.35.398.711.9113.25.60.090.28
    PFDoDA115.34.4964.3110.55.00.180.69
    PFTrDA92.77.192.81.6100.27.70.321.02
    PFTeDA87.88.2913.893.77.31.535.13
    PFBS116.33.599.15.390.95.40.090.23
    PFHxS104.35.8101.27.298.79.60.090.32
    PFOS104.78.795.18.799.24.90.090.28
    C8 Cl-PFESA104.68.2120.33.5119.21.50.090.32
    C10 Cl-PFESA76.611.2 96.34.5 80.80.50.280.88
    PFAS加标浓度水平Spiked concentration方法检出限/(pg·m−3
    MDL
    方法定量限/(pg·m−3
    MQL
    1 ng·mL−12 ng·mL−110 ng·mL−1
    回收率/%RSD/% 回收率/%RSD/% 回收率/%RSD/%
    PFBA112.35.993.54.2100.92.50.280.88
    PFPeA101.49.685.37.5118.93.90.230.69
    PFHxA106.75.293.32.298.712.10.180.55
    PFHpA99.67.1894.899.312.10.140.46
    PFOA1105.194.78.5104.112.70.180.60
    PFNA76.813.188.84.194.99.20.090.28
    PFDA105.77.479.212.497.512.60.180.60
    PFUnDA122.35.398.711.9113.25.60.090.28
    PFDoDA115.34.4964.3110.55.00.180.69
    PFTrDA92.77.192.81.6100.27.70.321.02
    PFTeDA87.88.2913.893.77.31.535.13
    PFBS116.33.599.15.390.95.40.090.23
    PFHxS104.35.8101.27.298.79.60.090.32
    PFOS104.78.795.18.799.24.90.090.28
    C8 Cl-PFESA104.68.2120.33.5119.21.50.090.32
    C10 Cl-PFESA76.611.2 96.34.5 80.80.50.280.88
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-10-08
  • 录用日期:  2022-01-04
  • 刊出日期:  2023-02-27

固相萃取-高效液相色谱-串联质谱法测定大气细颗粒物中全氟/多氟化合物

    通讯作者: Tel:0311-81668429,E-mail:wangyuan0224@hebust.edu.cn;  Tel:010-62849676,E-mail:shiyali@rcees.ac.cn; 
  • 1. 河北科技大学环境科学与工程学院,石家庄,050018
  • 2. 河北省污染防治生物技术实验室,石家庄,050018
  • 3. 中国科学院生态环境研究中心,环境化学与生态毒理学国家重点实验室,北京,100085
基金项目:
国家自然科学基金(21777182,41907321),河北省自然科学基金(B2019208273)和环境化学与生态毒理学国家重点实验室(KF2018-17)资助.

摘要: 大气细颗粒物(PM2.5)中全氟/多氟化合物(PFASs)浓度的测定对于了解大气环境中PFASs的赋存水平和远距离传输具有重要意义。本研究通过比较采样膜对PM2.5以及PFASs的富集效率差异,选取了效果最佳的石英纤维滤膜(QFF)为采样膜。利用基质提取液添加法对基质效应进行评估,发现样品基质对短链PFASs存在一定的信号抑制,通过采用相对应的内标可消除部分影响。最终优化建立了固相萃取-高效液相色谱-串联质谱(SPE-HPLC-MS/MS)同时测定PM2.5中包括氯代多氟醚磺酸(Cl-PFESAs)在内的16种PFASs的方法。PM2.5样品经甲醇超声-振荡萃取后,选用弱阴离子交换(WAX)固相萃取柱富集净化,使用Acclaim 120 C18色谱柱,以甲醇和50 mmol·L−1乙酸铵水溶液为流动相对目标PFASs进行梯度洗脱和分离,经电喷雾离子源离子化后在负离子多重反应监测模式(MRM)下进行检测。在优化的分析条件下,16种PFASs的方法检出限(MDLs)为0.09—1.53 pg·m−3,加标回收率为76.6%—122.3%,相对标准偏差为0.5%—13.1%。该方法灵敏度好,准确度高,适用于实际环境PM2.5中PFASs的分析检测。对北京市采暖期前后PM2.5中PFASs进行测定,结果表明∑PFASs浓度在8.9—101.3 pg·m−3之间,以PFOA和PFBA为代表的全氟烷基羧酸(PFCAs)为主,冬季采暖期PM2.5中PFASs污染水平有一定升高,其原因有待进一步研究。

English Abstract

  • 全氟/多氟化合物(PFASs)是一类人工合成的有机化合物,高键能的碳氟键和多样的极性基团赋予了该类化合物极强的物理和化学稳定性、疏水疏油性和低浓度时就能表现出的极佳表面活性[1-3]。在过去70年里,该类物质被广泛应用于各类产品中,并随着产品的生产、使用和处置过程进入到环境中[4-5]。多项研究表明PFASs在人体和其他生物体内具有极强的蓄积能力[6],并可能造成如生殖毒性[7]、神经毒性[8]、甲状腺激素干扰[9]等多种不良健康效应, 其带来的生态环境问题和人体健康风险引起了广泛的社会关注。目前,PFASs相关研究成为了世界环境科学研究的热点。

    近年来,国内外已有大量研究报道了PFASs在水体[10-11]、大气[12]、灰尘[13]、土壤[14]、沉积物[15-16]等环境介质以及生物体内[17-18]的广泛存在。特别是PFASs极性和水溶性较高,易通过水环境进行扩散和传播。因此,现有研究多集中于不同类型水体中PFASs的检测、赋存和行为。然而,一些离子型PFASs也存在以细小的大气颗粒物为载体的长距离迁移现象,已有研究在干湿沉降样品中检出了PFASs的存在[19],表明大气环境也是PFASs传输和转化的重要介质,尤其与人类接触密切的低层大气更是发生PFASs生物暴露的主要场所[20]。目前,大气细颗粒物(PM2.5)作为最受关注的一类大气污染物,具有成分复杂、高比表面积、高环境活性以及长距离传输性,并且其往往成为众多污染物的高浓度载体[21-22],PFASs也不例外。因此,开展大气环境PM2.5中PFASs赋存水平及其相关环境问题研究,尤其是对二者的复合污染引起的人类健康风险具有重要的现实意义。高效的分析方法是开展PM2.5中PFASs环境科学研究的前提,尽管目前在大量使用的以水环境为主的PFASs的固相萃取(SPE)-高效液相色谱(HPLC)-串联质谱(MS/MS)分析方法也在PM2.5中PFASs的分析检测中获得一定的应用,但仍然存在一些不尽如人意之处。

    一方面,目前少量PM2.5中PFASs 污染赋存的研究仅涉及传统PFASs[23-24]。然而近年来随着部分传统PFASs被禁用或限用,巨大的市场需求促使大量新型PFASs被研发作为替代品使用,如氯代多氟醚磺酸(Cl-PFESAs)被作为PFOS的替代产品应用于电镀行业。研究表明Cl-PFESAs已在各种水环境介质中广泛存在,且具有比传统PFASs更高的生物毒性和更长的人体半衰期[25-26]。但目前已有的PFASs方法未对许多新型PFASs全面覆盖。另一方面,大气颗粒物存在复杂的样品基体,这些基体是否会对PFASs的分析产生影响仍然没有明确的研究,这样在一定程度上制约了大气颗粒物中PFASs的准确分析以及相关环境科学研究。因此,研究PM2.5中包括一些新型PFASs在内的PFASs的分析方法及其关键影响因素,对获得准确可靠结果,理解PFASs大气环境赋存、行为和远距离传输具有重要意义。

    本研究关注包括Cl-PFESAs在内的16种PFASs,比较了不同采样膜对PM2.5及其中PFASs的富集效率,考察了对方法可能产生影响的基质效应,通过优化色谱-质谱参数,建立了基于弱阴离子交换(WAX)SPE-HPLC-MS/MS的分析方法,为后续大气环境中PFASs的污染研究提供有效的方法支撑。

    • 高效液相色谱-三重四极杆质谱仪(HPLC:UltiMate 3000,美国Thermo Fisher公司;MS/MS:API 3200, 美国Applied Biosystems/MDS SCIEX公司),配有Analyst工作站;WAX固相萃取小柱(6 mL,150 mg,Waters公司);Milli-Q 超纯水系统 (美国Millipore公司)。

      16种目标PFASs详细信息见表1,包括11种全氟羧酸类化合物(PFCAs),3种全氟磺酸类化合物(PFSAs)和2种Cl-PFESAs;同位素标记的全氟化合物内标物(MPFAC-MXA)包括13C4PFBA、13C4PFOA、13C2PFDA、13C2PFDoDA、18O2PFHxS和13C4PFOS,用来修正前处理过程和仪器分析中引起的误差,以上PFASs标准品和内标物均购自加拿大Wellington Laboratories。

      甲醇(色谱纯,美国Merck公司),乙酸铵、氨水、冰醋酸(色谱纯,美国Alfar公司),实验用水由Milli-Q超纯水系统制备。

    • 本研究采样点位于中国科学院生态环境研究中心综合楼楼顶,周围空旷且无特征排放源。2020年10月—11月期间,使用中流量大气颗粒物采样器(青岛崂应2050型)以100 L·min−1的流速采集PM2.5样品。采样前,滤膜预先在马弗炉500 ℃煅烧6 h去除有机物杂质,恒温恒湿条件下平衡24 h后称重保存在聚乙烯采样袋中备用。所有可能与样品发生接触的采样器部件和器皿均用甲醇进行清洗,以免造成污染。样品采集完成,滤膜称重后用铝箔包好置于采样袋中,在-20 ℃保存至处理。

      取1/2采样膜剪成小块(0.5 cm×0.5 cm)放入15 mL离心管中,加入2 ng内标,混匀后老化30 min,随后加入8 mL甲醇,涡旋1 min,45 ℃下超声30 min,250 r ·min−1振荡提取16 h,以4000 r ·min−1离心10 min后取上清液至另一15 mL离心管。再加入6 mL甲醇按照上述步骤进行二次提取,合并上清液。将合并后的提取液氮吹至1 mL,去离子水稀释至50 mL后用WAX固相萃取小柱净化处理。

      上样前,WAX小柱先用1%的氨水甲醇溶液和甲醇活化,然后加入8 mL去离子水转化溶剂。样品以2—3 滴·s−1的速度装载至WAX小柱,样品装载完成后,用4 mL醋酸缓冲溶液和8 mL去离子水清洗杂质,小柱在负压条件下抽干后,目标物依次用甲醇和1%的氨水甲醇溶液进行洗脱,洗脱液氮吹至约0.5 mL,用甲醇定容至1 mL,以4000 r ·min−1离心10 min后取上清液至进样瓶中待测。

    • 以Acclaim 120 C18色谱柱(4.6 mm×150 mm,5 μm)为分离柱,甲醇(流动相A)和50 mmol·L−1乙酸铵水溶液(流动相B)混合液进行梯度淋洗,10 min内可以对16种目标PFASs实现良好的分离(图1)。梯度洗脱程序为0—4 min,28%—5% B;4—7 min,5% B;7—7.1 min,5%—28% B;7.1—10 min,28% B;流速为1.0 mL ·min−1;进样量为10 μL。

      质谱仪在ESI负离子模式使用多反应监测(MRM)运行,确定母离子和子离子的质量数后,对解簇电压(DP)、入口电压(EP)等参数进行优化,优化后的各质谱参数见表2。质谱具体参数如下:离子源温度350 ℃;气帘气0.20 MPa;碰撞气0.06 MPa;喷雾电压-1000 V;离子源温度350 ℃;雾化气0.60 MPa;辅助雾化气0.40 MPa。

    • 本研究采用基质提取液添加法对基质效应(ME)进行评估。由于真实的PM2.5基质难以获得,本研究以降尘样品模拟PM2.5,取0.5 g降尘加入10 mL甲醇混匀配成悬浊液,将悬浊液加至处理好的采样膜后老化24 h作为模拟采样膜。具体步骤如下:分别取模拟PM2.5甲醇悬浊液、空白采样膜和模拟PM2.5采样膜3种基质,不加入任何目标物和内标,按照样品前处理方法进行富集净化,将提取液氮吹至1 mL后获得空白基质。在空白基质中加入2 ng的PFASs和内标,混匀后上机测定,得到加标后基质响应值(A);另取空白基质直接上机检测,获得空白基质响应值(B);另外取2 ng·mL−1的PFASs甲醇溶液进样分析获得标准溶液的响应值(S)。每种基质设置3个平行样品,不同介质的基质效应计算公式[27]如下:

      当ME≈1时,表示不存在基质效应;当ME<1时,表示检测时存在基质抑制;当ME>1时,表示检测时存在基质增强。

    • 石英纤维滤膜(QFF)和玻璃纤维滤膜(GFF)是采集大气颗粒物最常用的滤膜,而目前尚未报道不同滤膜对PM2.5中PFASs采集效率的影响。本研究使用两台大气颗粒物采样器考察两种滤膜在相同气象条件和环境下对PM2.5及其中PFASs的采集效率,同时探究不同采样时长下两种采样膜对其富集效率的影响。

      图2a所示,不同采样时长下两种采样膜对PM2.5的采集效率相近,在48 h和72 h的采集时长下QFF的富集能力略高于GFF。但QFF在24 h和72 h的采集时长下对PFASs的富集能力明显高于GFF,48 h下二者富集能力相近(图2b)。本次研究对不同时长采集到的PM2.5和PFASs的质量数进行线性拟合,结果发现两种采样膜上二者均表现出正相关关系(图2c),说明当PM2.5浓度增加的同时,大气环境中PFASs的污染也会加剧,证实了PM2.5是PFASs在大气环境中的重要载体和介质。值得注意的是,QFF采集的PM2.5和PFASs二者之间的质量数拟合线性关系更好,表明QFF对于PM2.5和PFASs的采集效果更佳,并在浓度趋势监测分析中具备一致性和稳定性的优势。综合比较,QFF更适用于实际环境下PM2.5中PFASs的采集。

    • 采样膜和PM2.5中的复杂基质可能在色谱分离后与待测目标组分在离子化过程中发生竞争,进而影响目标组分的离子化效率产生基质效应[28-29]。本研究采取基质提取液添加法对二者的基质效应进行评估,3种介质的基质效应如图3所示。

      模拟PM2.5、QFF和模拟PM2.5采样膜中PFASs的基质效应分别为74.6%—106.8%、75.2%—111.4%和77.2%—124.0%,对同位素内标的基质效应分别为82.5%—120.3%、80.1%—124.0%和79.2%—128.4%。3种介质存在不同程度的基质效应,本方法利用内标法进行定量,可通过对应的同位素内标进行修正消除。另外,短链PFASs(C<8)与长链PFASs(C≥8)相比更容易受到信号抑制,特别是PFBA存在明显的基体抑制效应(75.2%—77.2%),但仍可通过其对应同位素内标13C4PFBA(86.4%—91.8%)在一定程度上进行消除,校正后PFBA的回收率达到92.5%—96.3%,满足实际样品分析测定的要求。

    • 配制含2 ng·mL−1的PFASs同位素标记内标和系列不同浓度的PFASs混合标准溶液(0.05、0.1、0.2、0.5、1、2、5、10、20、50 ng·mL−1)进样分析,以PFASs的质量浓度为横坐标,以其与对应内标峰面积的比值为纵坐标绘制标准曲线。结果表明,16种PFASs在0.05—50 ng·mL−1范围内表现出较好的线性关系,在1/x2权重下的线性相关系数均达到0.99以上。分别以信噪比为3和10时对应的浓度作为仪器检出限(LODs)和定量限(LOQs),方法检出限(MDLs)和定量限(MQLs)分别由LODs、LOQs和相应的富集体积计算得出。如表3所示,16种PFASs的MDLs和MQLs分别为0.09—1.53 pg·m−3和0.23—5.13 pg·m−3

      本研究将在气象条件良好(非空气重污染预警)的情况下采集的PM2.5样品作为基质进行加标回收实验,评价方法的可靠性和精密度。分别向样品中加入20、40、200 μL混合标准溶液(浓度为50 ng·mL−1),按照优化后的前处理步骤和分析条件进行检测,最终样品提取液中加标浓度分别为1、2、10 ng·mL−1,每个加标浓度分别进行3次重复实验。16种PFASs的加标回收率在76.6%—122.3%之间,相对标准偏差为0.5%—13.1%。上述结果表明,本研究所用前处理方法和分析条件能满足PM2.5中包括Cl-PFESAs在内的痕量PFASs同时分析。

    • 本研究在北京市冬季采暖期前后对PM2.5进行采集,并分析PFASs浓度和分布特征,结果表明PM2.5样品中∑PFASs浓度在8.9—101.3 pg·m−3之间,平均浓度为42.9 pg·m−3。该浓度高于之前深圳市报道的PFASs浓度(3.4—34 pg·m−3[30],但低于上海市颗粒物中浓度(260—1980 pg·m−3[31]。除PFTrDA、PFTeDA和8:2 Cl-PFESA外,其它13种PFASs均有检出,以PFOA和PFBA为主要污染物,平均浓度为23.1 pg·m−3和11.8 pg·m−3,其次为PFHpA、PFOS、PFPeA和PFHxA。PFOA作为北京市PM2.5中的主要污染物,也在其他研究中被报道为颗粒物中PFASs的主要成分。与其它地区的测定结果相比,本文采集PM2.5样品中PFOA浓度高于加拿大北极地区(1.4 pg·m−3)、日本筑波(2.6 pg·m−3)和中国南京市(11.6 pg·m−3)颗粒物中的浓度,远低于常熟工业区附近浓度(556 pg·m−3[32-34]。PM2.5中以短链PFASs为主要污染物可能与该类物质较高的饱和蒸汽压有关,使其更容易从水和土壤等介质中迁移至大气环境[35]。此外,长链PFCAs(C>8)和PFSAs较低的浓度和检出率也可能与这些物质在当地有限的使用和排放有关[36]

      北京市采暖期前后PM2.5中PFASs浓度变化如图4所示。进入采暖期后,PM2.5中PFASs浓度显著升高,采暖期后∑PFASs平均浓度(67.7 pg·m−3)是采暖期前的两倍(30.5 pg·m−3)。另外,进入采暖期后除PFDA、PFHxS和6:2 Cl-PFESA外,其余PFASs浓度均有明显升高。之前的研究表明采暖期集中供热会造成大气污染物的排放增加,但是本研究中涉及到的PFASs浓度在采暖季节增加的具体原因目前还没有明确认识。值得注意的是,采暖期后第3次样品采集过程中(2020.11.19—2020.11.20)有降雨出现,且为本研究采样期间唯一的一次降雨过程,此次采集的样品中PFASs浓度远低于其余样品浓度,该结果可能与湿沉降对大气环境中PM2.5和PFASs的清除有关[37]。综上,冬季较少的降水次数和不利于污染物扩散的气象条件造成的PM2.5累积和其对一些有机物的富集能力增强有一定关系[38-39]

    • 本研究优化和建立了PM2.5中包含新型替代品Cl-PFESAs在内的16种PFASs的SPE-HPLC-MS/MS同时分析方法。该方法能够有效消除复杂基体的基质效应并对目标化合物进行富集。建立的分析方法灵敏度高,待测物的回收率满足实际样品的分析需求。应用该方法对北京市采暖期前后PM2.5中PFASs的浓度水平进行探究,结果表明北京市PM2.5中广泛存在PFSAs污染,以PFOA和PFBA为主要组分,并且采暖期后PFASs浓度明显升高。本研究为后续PM2.5中PFASs及其新型替代品的分析和污染防控提供重要方法支撑。

    参考文献 (39)

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