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电子垃圾拆解区农田土壤和地表水重金属污染特征和潜在风险评价

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郑永立, 朱明, 郑彤, 姚倩, 李红艳, 李慧, 于云江. 电子垃圾拆解区农田土壤和地表水重金属污染特征和潜在风险评价[J]. 环境化学, 2023, 42(9): 2946-2960. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2022121903
引用本文: 郑永立, 朱明, 郑彤, 姚倩, 李红艳, 李慧, 于云江. 电子垃圾拆解区农田土壤和地表水重金属污染特征和潜在风险评价[J]. 环境化学, 2023, 42(9): 2946-2960. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2022121903
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ZHENG Yongli, ZHU Ming, ZHENG Tong, YAO Qian, LI Hongyan, LI Hui, YU Yunjiang. Characteristics and risk assessment of heavy metal in farmland soils and surface water in e-waste dismantling area[J]. Environmental Chemistry, 2023, 42(9): 2946-2960. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2022121903
Citation: ZHENG Yongli, ZHU Ming, ZHENG Tong, YAO Qian, LI Hongyan, LI Hui, YU Yunjiang. Characteristics and risk assessment of heavy metal in farmland soils and surface water in e-waste dismantling area[J]. Environmental Chemistry, 2023, 42(9): 2946-2960. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2022121903
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电子垃圾拆解区农田土壤和地表水重金属污染特征和潜在风险评价

  • 1.

    长江大学资源与环境学院，油气地球化学与环境湖北省重点实验室，武汉，430100

  • 2.

    生态环境部华南环境科学研究所，国家环境保护环境污染健康风险评价重点实验室，广州，510655

    • 通讯作者: E-mail：zhuming@scies.org;  yuyunjiang@scies.org
  • 基金项目:
    中央级公益性科研院所基本科研业务专项（PM-zx703-202204-119）和国家重点研发计划项目（2021YFC1808904）资助.

Characteristics and risk assessment of heavy metal in farmland soils and surface water in e-waste dismantling area

  • 1.

    College of Resources and Environment, Yangtze University, Hubei Key Laboratory of Petroleum Geochemistry and Environment, Wuhan, 430100, China

  • 2.

    State Environmental Protection Key Laboratory of Environmental Pollution Health Risk Assessment, South China Institute of Environmental Sciences, Ministry of Ecology and Environment, Guangzhou, 510655, China

    • Corresponding authors: ZHU Ming, zhuming@scies.org ;  YU Yunjiang, yuyunjiang@scies.org
  • Fund Project: the Basic Research Foundation of National Commonwealth Research Institute（PM-zx703-202204-119）and National Key Research and Development Program of China（2021YFC1808904）.

摘要

  • 摘要: 电子垃圾的不当拆解导致大量污染物释放到环境中严重影响到生态环境和人类健康，本研究选取典型电子垃圾拆解区广东省汕头市贵屿镇周边区域农田土壤和地表水为研究对象，分别运用单因子指数法、内梅罗指数法、潜在生态风险评价模型和USEPA的健康风险评价模型分析Pb、Zn、Cu、Cr、Ni、As和Cd的浓度水平、污染特征并进行风险评价. 结果表明：①农田土壤中所有元素均超过广东省背景值，其中Cu、Cd、Zn和Pb大于农用地筛选值，变异系数超过95%；②农田土壤重金属总体上属于较强生态风险（RI），其中Cd具有极强的生态风险，贡献率高达78.50%，Pb和Cu具有中等生态风险，Zn、Cr、As和Ni具有轻微生态风险；③贵屿儿童总致癌风险TCR为1.92×10−4，风险显著，成人总致癌风险TCR为6.31×10−5，存在一定程度的致癌风险；Cd和As是致癌风险的主要贡献元素，成人和儿童非致癌风险可接受；④地表水重金属含量符合一类水标准和饮用水标准；RI均值为801.01，处于强烈生态风险，Cd的贡献率高达99.05%；⑤不同人群不同暴露途径非致癌风险均小于1，处于可接受范围，致癌风险按降序排列：儿童饮水（6.87×10−3）>成人饮水（5.17×10−3）>成人接触（3.61×10−5）>儿童接触（1.50×10−5），饮水途径是致癌风险的主要暴露途径，As元素是致癌风险的主要贡献因子.
    Abstract: The improper disassembly of electronic waste leads to the release of a large number of pollutants into the environment, which seriously affects the ecological environment and human health. In this study, the concentrations and characteristics of Pb, Zn, Cu, Cr, Ni, As and Cd in the soil and surface water collected around the e-waste dismantling area in Guiyu Town, Shantou City, Guangdong Province were analyzed. The single-factor index, the Nemero index, the potential ecological risk evaluation model and the USEPA health risk evaluation model were respectively used to evaluate the environmental risk. The results indicated that all element contents were higher than the soil background values in Guangdong Province, and the mean contents of Cu, Cd, Pb and Zn were higher than the screening value of agricultural land. Especially, the coefficient of variation of Cu, Cd, Pb and Zn all exceeded 95%. Furthermore, the heavy metals in the soil can cause heavy ecological risk overall, among which Cd can cause extremely strong ecological risk with a contribution of 78.50%, Pb and Cu can cause moderate ecological risk, and Zn, Cr, As and Ni can cause slight ecological risk. In addition, the total carcinogenic risk (TCR) for children and adults in Guiyu was 1.92×10−4 (high risk) and 6.31×10−5 (certain risk), respectively. Cd and As were the major source of carcinogenic risk, and the non-carcinogenic risk of metals for children and adults were generally acceptable. Besides, the concentrations of heavy metals in surface water were under the standard of Class I water and drinking water. The mean value of the ecological risk index was 801.01, which indicated a strong ecological risk, with the dominant contribution of Cd (99.05%). Finally, the non-carcinogenic risk from different exposure routes were acceptable (less than 1). The carcinogenic risk varied as followed: drinking water exposure for children (6.87×10−3) > drinking water exposure for adult (5.17×10−3) > dermal contact exposure for adult (3.61×10−5) > dermal contact exposure for children (1.50×10−5). Exposure through drinking water was the main exposure route, and As was the major contributor to the carcinogenic risk.

  • 砷（As）是一种广泛分布在自然环境中的有毒类金属元素，被列为I类致癌物[1]。自然水体中砷的浓度较低（1—5 μg·L−1），主要以无机砷砷酸盐（AsⅤ）和亚砷酸盐（AsⅢ）的形态存在[2-3]。砷的毒性不仅由总量决定，更取决于其形态[2]；相对于无机砷，有机砷如一甲基砷酸（MMA）、二甲基砷酸（DMA）、三甲基砷酸（TMA）、砷甜菜碱（AsB）、砷胆碱（AsC）、砷糖（arsenosugar）和砷脂（arsenolipid）等[4-6]的毒性要小得多。目前砷糖（arsenosugar）和砷脂（arsenolipid）的毒性尚未充分阐明，但已有报道，部分砷脂对人体细胞具有一定毒性[7]。微藻是一类广泛分布在陆地和海洋中的自养生物，种类和数量繁多，在地球生态系统中具有重要地位。砷对微藻有较强的毒性作用，但微藻在与砷长期共存的过程中，进化出了多种砷解毒机制，主要有细胞表面的吸附，细胞吸收后对砷形态的转化，包括AsⅢ的氧化、AsⅤ的还原、AsⅢ的甲基化或甲基化后挥发、胞内巯基物质对砷的络合、合成砷糖和砷脂等[3, 8]。不同条件下微藻对砷的解毒机制明显不同，然而造成这些差异的原因尚不清楚。

    砷被微藻吸收后，可通过多种解毒途径进行形态转化并与不同细胞组分结合，根据其溶解性大体可分为水溶态、脂溶态和残渣态等3种组分[9]。水溶态砷指胞内亲水性砷化物，一般以无机砷为主，也存在少量MMA、DMA、AsB、AsC、砷糖等[10]；脂溶态砷指胞内含砷脂质，包括含砷脂肪酸、含砷烃、含砷长链醇、砷糖磷脂等[11]；经过水和有机类试剂连续萃取后剩余的部分是残渣态砷，这类砷与细胞中不溶性物质相结合，主要以未知结构的阳离子形式存在[12]。

    以往的研究多用单一提取法[13-14]提取砷形态（提取剂为水或稀硝酸等），这种方法操作简单，然而对于一些结构复杂的砷化物，若只用一种提取剂，无法将其完全分离，提取率较低。例如，Miyashita等[15]研究表明，刚毛藻Cladophora glomerata和莱茵衣藻Chlamydomonas reinhardtii具有较多的脂溶态砷化物，仅用水提取这些藻类的效率很低（C. glomerata为16%，C. reinhardtii为32%）。连续分级提取法[10, 16]即根据砷与细胞不同组分的结合特性，选择水和有机溶剂等多种提取剂，将样品中不同砷化物依序分离出来，其提取效率更高，且利于鉴定更多种类的砷形态。

    C. reinhardtii是一种广泛存在于水体环境中的模式藻类，具有很强的砷富集、吸收能力[17-18]，然而不同砷浓度处理下莱茵衣藻的代谢规律与胞内各组分砷的分配尚不清楚。因此，本文采用不同AsⅤ浓度处理莱茵衣藻，测定其砷富集、吸收和培养基中含量；采用连续分级提取法，分离定量胞内水溶、脂溶和残渣态砷，并运用高效液相色谱-电感耦合等离子体质谱联用技术（HPLC-ICP-MS）分析培养基中砷的形态，探究莱茵衣藻对砷酸盐的富集、分配和形态转化，进一步揭示微藻砷解毒机制。

    1.   材料与方法 (Materials and methods)

    1.1   试验材料与培养条件

    C. reinhardtii购于美国明尼苏达大学衣藻资源中心。采用TAP（tris-acetate-phosphate）培养基（pH 7.0），121 ℃灭菌30 min；培养温度为（25±2 ）℃；光照强度为2000 lux，并维持光暗比（12 h∶12 h）；且在藻种传代扩增及培养过程中均保证无菌操作。

    1.2   试验方法

    1.2.1   不同AsⅤ浓度处理莱茵衣藻

    AsⅤ处理浓度：5、10、20、50、100 μg·L−1，并设置空白对照两组（有藻无砷和有砷无藻）。每个处理设置3个平行。将生长至对数期的莱茵衣藻接入新鲜的TAP培养基，藻细胞初始OD680=0.10，整个接种转移过程均在无菌超净工作台中进行，每天使用SpectraMax i3X多功能酶标仪（Molescular Devices）对其OD680进行测定。

    1.2.2   藻样砷总量的测定

    培养7 d后离心收集上清液和藻样（7291 r·min−1，2 min），并将藻样分为两部分，一部分用0.1 mol·L−1磷酸盐缓冲液（PBS，pH=7.0）和去离子水清洗3遍洗去藻细胞表面吸附的砷，用于测定莱茵衣藻对砷的吸收量；另一部分藻样用于测定莱茵衣藻对砷的富集量。将藻样冷冻干燥后称取0.05 g至消煮管内，加入2 mL硝酸（UP级），浸没过夜。使用石墨消解仪（海能SH230）在(120±2)℃下电热消解至溶液澄清透明，开盖赶酸至管内剩下0.5 mL的液体，静置冷却后将消煮液转移至10 mL容量瓶，用去离子水定容。同时以不加藻样的相同体系作为试剂空白。最后使用0.45 μm的水系滤器过滤，待测。采用ICP-MS（NexION2000）测定藻样和培养基中砷含量。本文使用动态反应池(DRC)技术，通过让砷离子与氧反应形成在m/z为91时可测量的75As16O+离子的方式减少氯离子的干扰，使结果更加准确。

    1.2.3   藻样不同组分砷的提取测定

    莱茵衣藻胞内的砷分为水溶态、脂溶态和残渣态，采用连续分级提取，方法如下。

    水溶态砷[19]：准确称取加砷处理的经冷冻干燥后的藻样0.10 g，加入2 mL水为萃取剂，用超声波清洗仪超声10 min（100 W，40 Hz），7291 r·min−1离心2 min。重复3次。将离心后的上清液合并，使用0.45 μm的水系滤器过滤。过滤后样品（水溶态）放置−60 ℃低温冰箱保存，待测。

    脂溶态砷[16]：向提取过水溶态的藻样干燥后加入萃取剂二氯甲烷/甲醇（2:1，V/V）混合溶液6 mL，充分震荡并超声10 min。随后7291 r·min−1离心2 min收集上清液，过滤后样品（脂溶态）经旋转蒸发后浓缩至微量并放置−60 ℃低温冰箱保存，待测。

    残渣态砷[6]：在经过水溶态和脂溶态连续提取后，剩下的即为残渣态。将藻样放入通风橱待有机试剂挥发完全后再放置−60 ℃低温冰箱保存，待测。

    不同组分砷含量的测定方法同1.2.2节。将收集的上清液经0.22 μm的水系滤器过滤后采用HPLC-ICP-MS测定培养基中砷形态，同时配置不同浓度的混合砷标准溶液（AsⅢ、DMA、MMA、AsⅤ）作标准曲线。具体仪器条件见表1。

    表 1  砷形态分析的HPLC-ICP-MS仪器条件
    Table 1.  Experimental conditions for As speciation by HPLC-ICP-MS
    高效液相色谱HPLC PerkinElmer
    电感耦合等离子体质谱ICP-MS NexION 2000
    色谱柱Chromatographic column Hamilton PRP-X100阴离子交换色谱分析柱Anion exchange chromatography column（250 mm×4.1 mm, 10 μm）
    等度分离流动相Equally separated mobile phase 17.5 mmol·L−1 (NH4)2HPO4, pH 5.8
    进样体积Injection volume 50 μL
    流速Flow velocity 1.5 mL·min−1
    运行时间Run time 8 min
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    1.3   质量控制

    砷含量的测定以115In为内标，以砷的标准曲线进行定量；采用消解标准物质羊栖菜（NMIJ CRM 7405-a）和鱼肝（DOLT-5）对本试验测定结果的可靠性进行评估，标准物质的消解与样品同时进行，并设置3个平行。测定的两标准物质的总砷回收率为91.3%—95.7%，数据精密度较好，说明分析方法不存在明显的系统误差。此外，仪器的检测限可达0.02 μg·L−1，内标回收率99.24%—111.66%，相对标准偏差(RSD)<5%。此外，本文采用连续分级提取法对羊栖菜和鱼肝的胞内砷形态进行提取并测定，以各组分砷含量相加之和占总砷含量的百分比作为提取率，两种标准物质的提取率为92.84%—93.72%，说明此方法可靠。

    以不加莱茵衣藻、加入5—100 μg·L−1 AsⅤ处理的TAP培养基为空白对照，放置于同等试验条件下7 d后，用HPLC-ICP-MS检测培养基中的砷形态，结果发现AsⅢ含量均低于检出限，说明整个培养期内AsⅤ形态稳定。

    1.4   数据分析

    试验数据采用Origin 96进行处理、作图，并采用SPSS 20.0进行差异显著性分析（P<0.05）。试验数据为平均值±标准偏差（n=3）。

    2.   结果与讨论 (Results and discussion)

    2.1   不同AsⅤ浓度处理下莱茵衣藻的生长

    对照组（不加AsⅤ）莱茵衣藻在第4 天进入生长稳定期，而加砷处理的莱茵衣藻随着时间的增加缓慢生长，在第7 天趋于平稳（图1）。相对于对照组，AsⅤ的加入对莱茵衣藻的生长有显著抑制，但最终的生长OD680值维持在1.19—1.29，各处理组之间无显著差异。说明本研究采用的莱茵衣藻对AsⅤ比较敏感.

    图 1  不同AsⅤ浓度处理下莱茵衣藻的生长（OD680）
    Figure 1.  Growth (OD680) of C. reinhardtii after exposure to different concentrations of AsⅤ
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    2.2   不同AsⅤ浓度处理下莱茵衣藻对砷的富集和吸收

    随着AsⅤ处理浓度的增加，C. reinhardtii对砷的富集和吸收量显著增加（表2），这与Yin等[17]的结果一致。而莱茵衣藻对砷的吸附量较少（0.92—1.83 μg·g−1），且处理间无明显差异。由此可知，不同AsⅤ浓度处理下C. reinhardtii均以对砷的吸收为主，其吸收量占富集量的比例为81.92%—96.79%。李崇华等[20]用20 μg·L−1的AsⅤ处理莱茵衣藻6 h，发现其对砷的富集、吸收和吸附量随着AsⅤ暴露时间的增加呈现先增加后减少的趋势，在4 h时对砷的富集量达到最大值（（90.83±0.49 ）μg·g−1），高于本文相同浓度处理7 d后的砷富集量13.77 μg·g−1（表2），说明莱茵衣藻短期内可富集吸收大量的砷，但最终将大部分砷外排来减小砷的毒性。

    表 2  不同AsⅤ浓度处理下莱茵衣藻富集、吸收的砷含量 (μg·g−1 DW)
    Table 2.  Arsenic accumulation and absorption by C. reindardtii exposed to different AsⅤ concentrations (μg·g−1 DW)
    AsⅤ处理/（μg·L−1）AsⅤ treatment 富集Accumulation 吸收Absorption
    5 6.25±0.53e 5.12±0.12e
    10 10.93±0.48d 9.83±0.24d
    20 13.77±0.62c 12.65±0.21c
    50 16.43±0.58b 15.38±0.18b
    100 28.62±0.38a 27.70±0.25a
    　　注：不同小写字母表示不同AsⅤ浓度处理下莱茵衣藻的砷富集和吸收含量的显著性差异（P<0.05）.　　Note: Different letters are significant difference at P<0.05 among As accumulation and absorption by C. reindardtii exposed to AsⅤ under different concentrations.
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    2.3   不同AsⅤ浓度处理下莱茵衣藻胞内不同组分砷含量

    由图2可知，莱茵衣藻胞内主要以脂溶态砷为主，残渣态和水溶态含量较少。这与Miyashita等[15]的结果保持一致。研究表明，除了莱茵衣藻，还有许多藻类及鱼类也存在脂溶态砷[21-24]。有研究表示，砷脂可能在生物细胞膜化学中起作用，细胞膜中脂质动态排列的微小变化可能影响细胞信号传导等膜功能[25]，对人体健康有潜在的风险[11]。

    图 2  不同AsⅤ浓度处理下莱茵衣藻不同组分的砷含量
    Figure 2.  Arsenic contents of different components in C. reinhardtii exposed to different AsⅤ concentrations
    注：不同小写字母表示不同AsⅤ浓度处理下莱茵衣藻各组分砷含量的显著性差异（P<0.05）
    Note: Different letters are significant difference at P<0.05 among As contents of different components by C. reinhardtii exposed to AsⅤ under different concentrations
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    随着AsⅤ浓度的增加，莱茵衣藻脂溶态砷含量呈增加的趋势，由3.61 μg·g−1增加至22.19 μg·g−1，然而脂溶态砷占总砷的比例先减少后增加（最高可达72.2%）（图3）；水溶态砷的含量随着AsⅤ浓度的增加而显著增加，由0.41 μg·g−1增加至4.31 μg·g−1，而水溶态砷占总砷的比例虽先增加后减少，但整体成上升的趋势（图3）。Glabonjat等[16]研究表示随着AsⅤ浓度的增加，盐藻Dunaliella tertiolecta产生的水溶态砷的含量及所占比例显著增加，与本文的结果一致；而盐藻砷脂的含量虽显著增加，但占总砷的比例维持不变。Xue等[10]对施加AsⅤ处理的念珠藻Nostoc sp. PCC 7120进行连续分级提取砷形态，发现念珠藻产生了AsⅤ、DMA、甘油砷糖和磷酸砷糖，还生成了两种砷脂，且随着AsⅢ浓度的增加，DMA及两种砷糖的含量逐渐减少；说明随着砷浓度的增加，莱茵衣藻的解毒途径可能发生了改变，将毒性较强的水溶态无机砷转化为毒性较弱的脂溶态砷。

    图 3  不同AsⅤ浓度处理下莱茵衣藻培养基中各形态砷所占比例
    Figure 3.  Proportions of As species in the medium of C. reinhardtii exposed to different AsⅤ concentrations
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    2.4   不同AsⅤ浓度处理下莱茵衣藻培养基中的砷含量及形态

    随着AsⅤ浓度的逐渐增加，在培养7 d后，培养基中的砷含量为（1.62±0.11）、（4.02±0.37）、（12.50±0.26）、（42.01±0.95）、（73.70±6.22） μg·L−1，分别占施加总砷含量的23.65%、37.37%、52.74%、77.94%、77.54%，说明随着砷浓度的增加，莱茵衣藻对砷的富集逐渐减少。培养基中砷形态的含量及占比如表3、图3、4所示。在5—20 μg·L−1 AsⅤ处理下，培养基中的砷主要以AsⅢ为主（60.89%—78.66%）且其含量随砷浓度的增加而增加，含有少量的DMA和AsⅤ，未检测到MMA，但检测到两种未知物质，这与Miyashita等[26]的研究一致；由此可知莱茵衣藻能介导砷形态的转化，将AsⅤ还原为AsⅢ随后进行甲基化，生成了未知砷化物并外排至培养基。根据已有研究[27-28]，未知形态1、2可能分别是磷酸砷糖和磺酸砷糖。Murray等[29]发现将C. vulgaris暴露于AsⅤ 7 d后不仅生成了AsⅢ、DMA，还产生了磷酸砷糖、磺酸砷糖和甘油砷糖。50—100 μg·L−1 AsⅤ处理下，培养基中AsⅤ的含量及所占比例增加（49.50%—52.63%），说明随着砷浓度的增加，莱茵衣藻抑制了AsⅤ的吸收来减轻毒性；此外，培养基中AsⅢ含量其次（43.57%—46.60%），也含有较少的DMA，相较于低浓度砷处理，磷酸砷糖含量虽有显著增加，但所占比例明显减少且未检测到磺酸砷糖。Miyashita等[26]发现具有代表性的脂溶态砷化物--磷脂酰砷糖的基本结构中包含甘油砷糖和磷酸砷糖，因此认为这些含氧砷糖可能是砷脂合成的前体。Xue等[30-31]发现Synechocystis sp. PCC 6803在亚砷酸盐的胁迫下生成了DMA、磷酸砷糖、磺酸砷糖和两种砷糖磷脂，并阐明了砷糖生物合成途径的前两个步骤。藻细胞内砷组分分配的变化说明，随着砷胁迫的增加，除AsⅤ还原外排外，莱茵衣藻的解毒机制由以AsⅢ甲基化生成DMA和砷糖等过程为主，转变为以减少吸收并生成更多的脂溶态砷等途径为主，藻细胞减少对AsⅤ的吸收，DMA、磷酸砷糖和磺酸砷糖等含有甲基砷的化合物可能作为前体，进一步合成脂溶态砷化物。

    表 3  不同AsⅤ浓度处理下莱茵衣藻培养基中各砷形态的浓度
    Table 3.  Concentrations of As species in the medium of C. reinhardtii exposed to different AsⅤ concentrations
    各砷形态的浓度 / (μg·L−1)As species concentrations
    AsⅤ处理 / (μg·L−1)AsⅤ treatment AsⅢ DMA Unknown 1 AsⅤ Unknown 2
    5 0.72±0.08d 0.03±0.00b 0.13±0.02d 0.15±0.03c 0.16±0.00a
    10 2.37±0.33d 0.09±0.01b 0.29±0.03cd 0.13±0.05c 0.14±0.02b
    20 6.22±0.29c 0.37±0.09b 0.56±0.08c 1.91±0.10c 0.12±0.00b
    50 15.79±0.05b 1.21±0.12a 1.12±0.01b 16.77±0.88b —
    100 34.92±1.80a 1.45±0.25a 1.60±0.10a 42.18±1.93a —
    　　注：不同小写字母表示不同AsⅤ浓度处理下莱茵衣藻培养基中各砷形态的浓度的显著性差异（P<0.05）.　　Note: Different letters are significant difference at P<0.05 among the concentrations of As species in medium by C. reinhardtii exposed to AsⅤ under different concentrations.
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    图 4  不同AsⅤ浓度处理下莱茵衣藻培养基中砷形态HPLC-ICP-MS谱图
    Figure 4.  HPLC-ICP-MS spectra of As species in the medium of C. reinhardtii exposed to different As(Ⅴ) concentrations (5, 100 μg·L−1)
    a: 5 μg·L−1 AsⅤ, b: 100 μg·L-1 AsⅤ（稀释10倍）注：各砷形态分别用不同数字表示：（1）AsⅢ；（2）DMA；（3）未知形态1；（4）AsⅤ；（5）未知形态2
    a: 5 μg·L−1AsⅤ, b: 100 μg·L−1 AsⅤ (diluted 10 times) Note: As species are indicated by numbers: (1) AsⅢ; (2) DMA; (3) Unknown 1; (4) AsⅤ; (5) Unknown 2
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    3.   结论 (Conclusion)

    在不同浓度AsⅤ处理下，莱茵衣藻生长受到一定抑制，对砷的富集以吸收为主；胞内脂溶态砷占主要部分，水溶态和残渣态砷的含量较少，且随着砷浓度的增加，脂溶态砷占总砷的比例先减少后增加，而水溶态砷所占比例先增加后减少，说明砷的解毒途径存在差异。结合培养基中砷形态变化可推断，在砷酸盐胁迫下，莱茵衣藻主要将AsⅤ还原为AsⅢ，并大量外排；同时，AsⅢ甲基化为DMA，可能合成砷糖并外排。随着AsⅤ浓度的增加，藻细胞减少对AsⅤ的吸收，甲基化程度加大，合成更多的脂溶态砷。因此，深入解析脂溶态砷的生物合成过程、研究微藻对砷的分配和形态转化，有助于揭示微藻对砷的解毒机制，进一步明确微藻在砷生物地球化学循环中的作用。

  • 图 1  土壤和地表水采样点分布示意图

    Figure 1.  Sampling sites of soil and surface water in the study area

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    图 2  地表水和农田土壤重金属单因子污染指数和内梅罗综合指数

    Figure 2.  The single-factor index and Nemerow Index of heavy metals in surface water and soil

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    图 3  地表水和农田土壤重金属潜在生态风险评价

    Figure 3.  Potential ecological risk index of heavy metals in surface water and farmland soil

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    图 4  农田土壤重金属健康风险评价

    Figure 4.  The health risk assessment of heavy metals in farmland soil

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    图 5  地表水重金属健康风险评价

    Figure 5.  The health risk assessment of heavy metals in surface water

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    表 1  内梅罗指数和潜在生态风险分级标准

    Table 1.  Nemerow index and potential ecological risk classification criteria

    级别 ClassEiRIPiPN污染程度 Grade
    轻微<40<150<1<0.7无污染
    中等40—80150—3001—20.7—1轻微污染
    重度80—160300—6002—31—2轻度污染
    强烈160—320>6003—52—3中度污染
    极强>320—＞5≥3重度污染
    　　“—”表示无相关数据
    级别 ClassEiRIPiPN污染程度 Grade
    轻微<40<150<1<0.7无污染
    中等40—80150—3001—20.7—1轻微污染
    重度80—160300—6002—31—2轻度污染
    强烈160—320>6003—52—3中度污染
    极强>320—＞5≥3重度污染
    　　“—”表示无相关数据
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    表 2  健康风险评价模型相关参数取值

    Table 2.  Value of exposure parameter of health risk assessment model

    参数 Parameter含义 Meaning单位 Unit取值 Value
    儿童 Children成人 Adult
    IngR摄入频率mg·d−1200.00100.00
    CF转换频率kg·mg−11×10−61×10−6
    EF暴露频率d·a−1350.00350.00
    ED暴露年限a6.0024.00
    BW平均体重kg15.9062.10
    AT（非致癌 ）平均暴露时间（非致癌）d6×3652.4 ×365
    AT（致癌）平均暴露时间（致癌）d70 ×36570 ×365
    InhR呼吸频率m3·d−17.6020.00
    PEF灰尘排放因子m3·kg−11.36×1091.36×109
    SA暴露皮肤表面积cm22800.005700.00
    AF皮肤附着因子mg·cm−20.200.20
    ABS皮肤呼吸因子无量纲0.0010.001
    参数 Parameter含义 Meaning单位 Unit取值 Value
    儿童 Children成人 Adult
    IngR摄入频率mg·d−1200.00100.00
    CF转换频率kg·mg−11×10−61×10−6
    EF暴露频率d·a−1350.00350.00
    ED暴露年限a6.0024.00
    BW平均体重kg15.9062.10
    AT（非致癌 ）平均暴露时间（非致癌）d6×3652.4 ×365
    AT（致癌）平均暴露时间（致癌）d70 ×36570 ×365
    InhR呼吸频率m3·d−17.6020.00
    PEF灰尘排放因子m3·kg−11.36×1091.36×109
    SA暴露皮肤表面积cm22800.005700.00
    AF皮肤附着因子mg·cm−20.200.20
    ABS皮肤呼吸因子无量纲0.0010.001
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    表 3  重金属参考剂量和斜率因子取值

    Table 3.  Corresponding reference dose （RfD） and slope factors （SF） values of heavy metals

    项目 ProjectCrAsPbNiCdCuZn
    农田土壤Farmland soilRfD经口摄入Ingestion3.00×10−33.00×10−43.50×10−32.00×10−21.00×10−34.00×10−23.00×10−1
    呼吸吸入Inhalation2.86×10−51.23×10−43.52×10−32.06×10−21.00×10−32.55×10−43.00×10−1
    皮肤接触Dermal contact6.00×10−51.23×10−45.25×10−45.40×10−31.00×10−54.00×10−23.00×10−1
    SF经口摄入Ingestion—1.50——6.10——
    呼吸吸入Inhalation424.30×10−3——1.80×10−3——
    皮肤接触Dermal contact—15.10——6.10——
    地表水Surface waterRfD3.00×10−33.00×10−41.40×10−23.00×10−25.00×10−44.00×10−23.00×10−1
    SF41.0015.00——6.10——
    　　“—”表示无相关数据
    项目 ProjectCrAsPbNiCdCuZn
    农田土壤Farmland soilRfD经口摄入Ingestion3.00×10−33.00×10−43.50×10−32.00×10−21.00×10−34.00×10−23.00×10−1
    呼吸吸入Inhalation2.86×10−51.23×10−43.52×10−32.06×10−21.00×10−32.55×10−43.00×10−1
    皮肤接触Dermal contact6.00×10−51.23×10−45.25×10−45.40×10−31.00×10−54.00×10−23.00×10−1
    SF经口摄入Ingestion—1.50——6.10——
    呼吸吸入Inhalation424.30×10−3——1.80×10−3——
    皮肤接触Dermal contact—15.10——6.10——
    地表水Surface waterRfD3.00×10−33.00×10−41.40×10−23.00×10−25.00×10−44.00×10−23.00×10−1
    SF41.0015.00——6.10——
    　　“—”表示无相关数据
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    表 4  地表水健康风险评价相关参数取值

    Table 4.  Values of parameters related to surface water health risk assessment

    参数 Parameter单位 Unit成人 Adult儿童 Children
    人体表面积Asd1160006660
    洗澡频率FE次·d−10.30.3
    肠道吸附比率f—11
    皮肤吸附参数Kcm·h−10.0010.001
    延滞时间τh11
    洗澡时间TEh0.560.56
    日均饮水量θL·d−11.71
    体重Wkg56.815.9
    人均寿命La78.478.4
    暴露频率EFd·a−1350350
    暴露延时EDa3570
    平均暴露时间ATd35×36570×365
    　　“—”表示无相关数据
    参数 Parameter单位 Unit成人 Adult儿童 Children
    人体表面积Asd1160006660
    洗澡频率FE次·d−10.30.3
    肠道吸附比率f—11
    皮肤吸附参数Kcm·h−10.0010.001
    延滞时间τh11
    洗澡时间TEh0.560.56
    日均饮水量θL·d−11.71
    体重Wkg56.815.9
    人均寿命La78.478.4
    暴露频率EFd·a−1350350
    暴露延时EDa3570
    平均暴露时间ATd35×36570×365
    　　“—”表示无相关数据
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    表 5  土壤重金属含量统计分析（mg·kg−1）

    Table 5.  Statistical characteristics of heavy metals concentration in soil（mg·kg−1）

    研究区域 Study area项目 ProjectCrNiCuZnAsCdPb
    揭阳 Jieyang平均值49.9333.0131.83102.4410.660.2068.68
    最大值66.1285.6761.63131.9913.610.49105.97
    最小值25.7511.6710.5979.947.400.0339.06
    标准差12.2728.9316.5516.321.910.1619.37
    变异系数（无量纲）0.250.880.520.160.180.830.28
    贵屿 Guiyu平均值47.2930.41132.88212.9710.310.79377.59
    最大值77.8982.91948.41911.7619.813.314308.46
    最小值31.9112.1423.3892.724.150.0952.95
    标准差11.7518.96232.92209.053.980.941089.80
    变异系数（无量纲）0.250.621.750.980.391.192.89
    广东省土壤背景值[[28]]35.69.610.536.36.80.04129.8
    农用地筛选值[32]2506050200300.380
    研究区域 Study area项目 ProjectCrNiCuZnAsCdPb
    揭阳 Jieyang平均值49.9333.0131.83102.4410.660.2068.68
    最大值66.1285.6761.63131.9913.610.49105.97
    最小值25.7511.6710.5979.947.400.0339.06
    标准差12.2728.9316.5516.321.910.1619.37
    变异系数（无量纲）0.250.880.520.160.180.830.28
    贵屿 Guiyu平均值47.2930.41132.88212.9710.310.79377.59
    最大值77.8982.91948.41911.7619.813.314308.46
    最小值31.9112.1423.3892.724.150.0952.95
    标准差11.7518.96232.92209.053.980.941089.80
    变异系数（无量纲）0.250.621.750.980.391.192.89
    广东省土壤背景值[[28]]35.69.610.536.36.80.04129.8
    农用地筛选值[32]2506050200300.380
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    表 6  国内相关电子垃圾拆解区重金属含量（mg·kg−1）

    Table 6.  Heavy metal content in domestic e-waste dismantling area

    研究区域 Study area时间Time样品类型Sample typeCrNiCuZnAsCdPb参考文献References
    贵屿Guiyu2021.12农田土壤47.2930.41132.88212.9710.310.79377.59本研究
    2010.381.8115.3523.22224.14—0.5783.76[17]
    2009.5表层土壤26.3012.6036.0075.3010.100.2057.70[33]
    2010.891.5214.1817.90202.52—0.52584.87[34]
    201458.1057.0050.00102.004.700.1377.50[35]
    201743.3020.1050.90108.00—0.42123.00[34]
    龙塘 Longtang2013.3农田土壤23.7811.3979.75191.75—1.568.18[36]
    2017.11——110.74193.7427.970.68167.33[37]
    台州 Taizhou2021.3农田土壤115.243.3995.48161.158.970.6857.23[38]
    　　“—”表示无相关数据
    研究区域 Study area时间Time样品类型Sample typeCrNiCuZnAsCdPb参考文献References
    贵屿Guiyu2021.12农田土壤47.2930.41132.88212.9710.310.79377.59本研究
    2010.381.8115.3523.22224.14—0.5783.76[17]
    2009.5表层土壤26.3012.6036.0075.3010.100.2057.70[33]
    2010.891.5214.1817.90202.52—0.52584.87[34]
    201458.1057.0050.00102.004.700.1377.50[35]
    201743.3020.1050.90108.00—0.42123.00[34]
    龙塘 Longtang2013.3农田土壤23.7811.3979.75191.75—1.568.18[36]
    2017.11——110.74193.7427.970.68167.33[37]
    台州 Taizhou2021.3农田土壤115.243.3995.48161.158.970.6857.23[38]
    　　“—”表示无相关数据
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    表 7  地表水重金属含量统计分析（μg·L−1）

    Table 7.  Statistical characteristics of heavy metals concentration in surface water（μg·L−1）

    项目 ProjectCrNiCuZnAsCdPb
    揭阳 Jieyang平均值0.045.853.87110.891.500.090.80
    最大值0.1643.2113.811063.736.790.954.38
    最小值0.000.140.360.610.320.000.06
    标准差0.0511.473.55278.871.760.251.47
    变异系数（无量纲）1.221.960.922.511.172.911.83
    贵屿 Guiyu平均值0.013.551.383.971.080.030.05
    最大值0.0611.753.8818.814.440.060.15
    最小值0.000.560.230.000.370.000.01
    标准差0.022.951.124.891.050.020.04
    变异系数（无量纲）1.390.830.821.230.970.710.82
    地表水环境质量标准Environmental quality standards for surface water110.00—10.0050.0050.001.0010.00
    250.00—1000.001000.0050.005.0010.00
    350.00—1000.001000.0050.005.0050.00
    450.00—1000.002000.00100.005.0050.00
    5100.00—1000.002000.00100.0010.00100.00
    饮用水标准（CJ3020—1993）[40] Standards for drinking water quality50.00—1000.001000.0010.005.0010.00
    贵屿[39] Guiyu—ND—1.3800.023—1.270—ND—0.0260.000—0.01070.006—0.061
    练江[39] Lianjiang—ND—0.3800.007—0.656—ND—0.0200.000—0.00730.003—0.019
    　　“—”表示无相关数据
    项目 ProjectCrNiCuZnAsCdPb
    揭阳 Jieyang平均值0.045.853.87110.891.500.090.80
    最大值0.1643.2113.811063.736.790.954.38
    最小值0.000.140.360.610.320.000.06
    标准差0.0511.473.55278.871.760.251.47
    变异系数（无量纲）1.221.960.922.511.172.911.83
    贵屿 Guiyu平均值0.013.551.383.971.080.030.05
    最大值0.0611.753.8818.814.440.060.15
    最小值0.000.560.230.000.370.000.01
    标准差0.022.951.124.891.050.020.04
    变异系数（无量纲）1.390.830.821.230.970.710.82
    地表水环境质量标准Environmental quality standards for surface water110.00—10.0050.0050.001.0010.00
    250.00—1000.001000.0050.005.0010.00
    350.00—1000.001000.0050.005.0050.00
    450.00—1000.002000.00100.005.0050.00
    5100.00—1000.002000.00100.0010.00100.00
    饮用水标准（CJ3020—1993）[40] Standards for drinking water quality50.00—1000.001000.0010.005.0010.00
    贵屿[39] Guiyu—ND—1.3800.023—1.270—ND—0.0260.000—0.01070.006—0.061
    练江[39] Lianjiang—ND—0.3800.007—0.656—ND—0.0200.000—0.00730.003—0.019
    　　“—”表示无相关数据
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  • [1] FORTI V, BALDÉ C P, KUEHR R, et al. The Global E-waste Monitor 2020: Quantities, flows and the circular economy potential[M]. UNU/UNITAR SCYCLE, ITU, ISWA, 2020
    [2] 傅建捷, 王亚韡, 周麟佳, 等. 我国典型电子垃圾拆解地持久性有毒化学污染物污染现状 [J]. 化学进展, 2011, 23(8): 1755-1768.

    FU J J, WANG Y W, ZHOU L J, et al. Pollution status and perspectives of persistent toxic substances in E-waste dismantling area in China [J]. Progress in Chemistry, 2011, 23(8): 1755-1768(in Chinese).

    [3] ZENG X L, GONG R Y, CHEN W Q, et al. Uncovering the recycling potential of “New” WEEE in China [J]. Environmental Science & Technology, 2016, 50(3): 1347-1358.
    [4] 毛治超, 李阳, 李会茹, 等. 贵屿及其上下游沉积物中23种金属元素的污染特征、来源和风险 [J]. 地球化学, 2021, 50(5): 513-524. doi: 10.19700/j.0379-1726.2021.05.007

    MAO Z C, LI Y, LI H R, et al. Pollution characteristics, sources, and risks of 23 metallic elements in sediments from Guiyu and its upstream and downstream [J]. Geochimica, 2021, 50(5): 513-524(in Chinese). doi: 10.19700/j.0379-1726.2021.05.007

    [5] LIU R R, MA S T, LI G Y, et al. Comparing pollution patterns and human exposure to atmospheric PBDEs and PCBs emitted from different e-waste dismantling processes [J]. Journal of Hazardous Materials, 2019, 369: 142-149. doi: 10.1016/j.jhazmat.2019.02.029
    [6] CAI K H, SONG Q B, YUAN W Y, et al. Human exposure to PBDEs in e-waste areas: A review [J]. Environmental Pollution, 2020, 267: 115634. doi: 10.1016/j.envpol.2020.115634
    [7] 张鸣, 温汉辉, 蔡立梅, 等. 普宁土壤重金属的生态风险与健康风险评价 [J]. 环境科学与技术, 2019, 42(12): 202-210. doi: 10.19672/j.cnki.1003-6504.2019.12.031

    ZHANG M, WEN H H, CAI L M, et al. Ecological risk and health risk assessment of heavy metals in soil of different land use types in Puning City, Guangdong Province [J]. Environmental Science & Technology, 2019, 42(12): 202-210(in Chinese). doi: 10.19672/j.cnki.1003-6504.2019.12.031

    [8] LUO C L, LIU C P, WANG Y, et al. Heavy metal contamination in soils and vegetables near an e-waste processing site, South China [J]. Journal of Hazardous Materials, 2011, 186(1): 481-490. doi: 10.1016/j.jhazmat.2010.11.024
    [9] SONG Q B, LI J H. A review on human health consequences of metals exposure to e-waste in China [J]. Environmental Pollution, 2015, 196: 450-461. doi: 10.1016/j.envpol.2014.11.004
    [10] 张清华, 韦永著, 曹建华, 等. 柳江流域饮用水源地重金属污染与健康风险评价 [J]. 环境科学, 2018, 39(4): 1598-1607. doi: 10.13227/j.hjkx.201708210

    ZHANG Q H, WEI Y Z, CAO J H, et al. Heavy metal pollution of the drinking water sources in the Liujiang River Basin, and related health risk assessments [J]. Environmental Science, 2018, 39(4): 1598-1607(in Chinese). doi: 10.13227/j.hjkx.201708210

    [11] 徐美娟, 鲍波, 陈春燕, 等. 宁波市地表水重金属污染现状和健康风险评价 [J]. 环境科学, 2018, 39(2): 729-737. doi: 10.13227/j.hjkx.201705251

    XU M J, BAO B, CHEN C Y, et al. Assessment of heavy metal pollution and human health risk of surface waters in the city of Ningbo, China [J]. Environmental Science, 2018, 39(2): 729-737(in Chinese). doi: 10.13227/j.hjkx.201705251

    [12] 林文杰, 吴荣华, 郑泽纯, 等. 贵屿电子垃圾处理对河流底泥及土壤重金属污染 [J]. 生态环境学报, 2011, 20(1): 160-163. doi: 10.3969/j.issn.1674-5906.2011.01.028

    LIN W J, WU R H, ZHENG Z C, et al. Heavy metals in sediments and soils contaminated by electronic waste recycling in Guiyu town [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2011, 20(1): 160-163(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1674-5906.2011.01.028

    [13] 方嘉, 何影, 黄乃涛, 等. 基于PMF模型的农田土壤重金属源暴露风险综合评价: 以浙江省某电子垃圾拆解区为例[J]. 环境科学, 2020, 41(11): 5114-5124.

    FANG J, HE Y, HUANG N T, et al. Integrated analysis on source-exposure risk of heavy metal in farmland soil based on PMF model: A case study in the E-waste dismantling area in Zhejiang Province[J]. Environmental Science, 2020, 41(11): 5114-5124（in Chinese）.

    [14] 尹伊梦, 赵委托, 黄庭, 等. 电子垃圾拆解区土壤-水稻系统重金属分布特征及健康风险评价 [J]. 环境科学, 2018, 39(2): 916-926. doi: 10.13227/j.hjkx.201704122

    YIN Y M, ZHAO W T, HUANG T, et al. Distribution characteristics and health risk assessment of heavy metals in a soil-rice system in an E-waste dismantling area [J]. Environmental Science, 2018, 39(2): 916-926(in Chinese). doi: 10.13227/j.hjkx.201704122

    [15] 吴江平, 陈小云, 韩义君, 等. 电子垃圾拆解地稻田土壤和稻米中重金属污染评估 [J]. 环境科学学报, 2018, 38(4): 1628-1634. doi: 10.13671/j.hjkxxb.2017.0440

    WU J P, CHEN X Y, HAN Y J, et al. Assessment of heavy metal pollution in paddy soils and rice grains from an e-waste recycling area in South China [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018, 38(4): 1628-1634(in Chinese). doi: 10.13671/j.hjkxxb.2017.0440

    [16] 叶昊, 李良忠, 向明灯, 等. 电子垃圾拆解场地土壤重金属和溴代阻燃剂的污染现状及其对生态环境和人体健康影响 [J]. 环境卫生学杂志, 2015, 5(3): 293-297. doi: 10.13421/j.cnki.hjwsxzz.2015.03.025

    YE H, LI L Z, XIANG M D, et al. Pollution and ecological environment in electronic waste dismantling places and health effects of heavy metals and bromine flame retardants [J]. Journal of Environmental Hygiene, 2015, 5(3): 293-297(in Chinese). doi: 10.13421/j.cnki.hjwsxzz.2015.03.025

    [17] 陈佳佳. 基于GIS的贵屿地区农田土壤重金属的空间分布以及生态风险评价[D]. 广州: 暨南大学, 2011.

    CHEN J J. Spatial distribution and ecological risk assessment of heavy metals in farmland soil of Guiyu based on GIS[D]. Guangzhou: Jinan University, 2011

    [18] 肖潇, 陈德翼, 梅俊, 等. 贵屿某电子垃圾拆解点附近大气颗粒物中氯代/溴代二英、四溴双酚A污染水平研究 [J]. 环境科学学报, 2012, 32(5): 1142-1148. doi: 10.13671/j.hjkxxb.2012.05.021

    XIAO X, CHEN D Y, MEI J, et al. Particle-bound PCDD/Fs, PBDD/Fs and TBBPA in the atmosphere around an electronic waste dismantling site in Guiyu, China [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2012, 32(5): 1142-1148(in Chinese). doi: 10.13671/j.hjkxxb.2012.05.021

    [19] 中华人民共和国环境保护部. 土壤环境监测技术规范: HJ/T 166—2004[S]. 北京: 中国环境科学出版社, 2004.

    Ministry of Environmental Protection of the People's Republic of China. The Technical Specification for soil Environmental monitoring : HJ/T 166—2004[S]. Beijing: China Environment Science Press, 2004(in Chinese).

    [20] 中华人民共和国环境保护部. 土壤和沉积物 12种金属元素的测定 王水提取-电感耦合等离子体质谱法: HJ 803—2016[S]. 北京: 中国环境科学出版社, 2016.

    Ministry of Environmental Protection of the People's Republic of China. Soil and sediment-Determination of aqua regia extracts of 12 metal elements-Inductively coupled plasma mass spectrometry: HJ 803—2016[S]. Beijing: China Environment Science Press, 2016(in Chinese).

    [21] 中华人民共和国环境保护部. 水质 65种元素的测定电感耦合等离子体质谱法: HJ 700—2014[S]. 北京: 中国环境科学出版社, 2014.

    Ministry of Environmental Protection of the People's Republic of China. Water quality-Determination of 65 elements-Inductively coupled plasma-mass spectrometry: HJ/T 700-2014[S]. Beijing: China Environment Science Press, 2014(in Chinese).

    [22] 中华人民共和国环境保护部. 水质采样技术指导: HJ/T 494—2009[S]. 北京: 中国环境科学出版社, 2009.

    Ministry of Environmental Protection of the People's Republic of China. Water quality-Guidance on sampling techniques: HJ/T 494—2009[S]. Beijing: China Environment Science Press, 2009 (in Chinese).

    [23] HAKANSON L. An ecological risk index for aquatic pollution control. A sedimentological approach [J]. Water Research, 1980, 14(8): 975-1001. doi: 10.1016/0043-1354(80)90143-8
    [24] US EPA. Exposure factors handbook (2011 Edition)[R]. Washington: National Center for Environmental Assessment. 2011
    [25] 生态环境部. 中国人群暴露参数手册[M]. 成人卷. 北京: 中国环境科学出版社, 2013.

    Ministry of Environmental Protection. Chinese Population Exposure Parameter Manual[M]. Adult Volume. Beijing: China Environmental Science Press, 2013(in Chinese).

    [26] 王刚. 南京市地表水重金属污染特征及风险研究 [J]. 环境生态学, 2020, 2(7): 37-47.

    WANG G. Characteristic and risk of heavy metals contamination of surface water in Nanjing City [J]. Environmental Ecology, 2020, 2(7): 37-47(in Chinese).

    [27] ZUCKERMAN A J. IARC monographs on the evaluation of carcinogenic risks to humans[M]. Lyon, France: World Health Organisation, IARC Press. 2011.
    [28] 中国环境监测总站. 中国土壤元素背景值[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 1990.

    China National Environmental Monitoring Centre. Background value of soil elements in China[M]. Beijing: China Environment Science Press, 1990(in Chinese).

    [29] 陈海棠, 周丹丹, 薛南冬, 等. 电子固体废弃物拆解作坊附近土壤重金属污染特征及风险 [J]. 环境化学, 2015, 34(5): 956-964. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2015.05.2014120901

    CHEN H T, ZHOU D D, XUE N D, et al. Contamination and health risk of heavy metals in soils near e-waste recycling workshops [J]. Environmental Chemistry, 2015, 34(5): 956-964(in Chinese). doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2015.05.2014120901

    [30] GULLETT B K, LINAK W P, TOUATI A, et al. Characterization of air emissions and residual ash from open burning of electronic wastes during simulated rudimentary recycling operations [J]. Journal of Material Cycles and Waste Management, 2007, 9: 69-79. doi: 10.1007/s10163-006-0161-x
    [31] 罗勇, 罗孝俊, 杨中艺, 等. 电子废物不当处置的重金属污染及其环境风险评价 Ⅱ. 分布于人居环境(村镇)内的电子废物拆解作坊及其附近农田的土壤重金属污染 [J]. 生态毒理学报, 2008, 3(2): 123-129.

    LUO Y, LUO X J, YANG Z Y, et al. Studies on heavy metal contamination by improper handling of E-waste and its environmental risk evaluation Ⅱ. Heavy metal contamination in surface soils on E-waste disassembling workshops within villages and the adjacent agricultural soils [J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2008, 3(2): 123-129(in Chinese).

    [32] 生态环境部, 国家市场监督管理总局. 土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准: GB 15618—2018[S]. 北京: 中国标准出版社, 2018.

    Ministry of Ecology and Environment of the People’s Republic of China, State Administration for Market Regulation. . Soil environmental quality Risk control standard for soil contamination of agricultural land: GB 15618—2018[S]. Beijing: Standards Press of China, 2018(in Chinese).

    [33] LI J H, DUAN H B, SHI P X. Heavy metal contamination of surface soil in electronic waste dismantling area: Site investigation and source-apportionment analysis [J]. Waste Management & Research, 2011, 29(7): 727-738.
    [34] 杨东升. 广东省典型电子垃圾拆解区土壤重金属的空间分布特征及时间动态模拟[D]. 广州: 暨南大学, 2020.

    YANG D S. Spatial distribution characteristics and temporal dynamic simulation of heavy metals in soil of A typical E-waste disassembly area in Guangdong Province[D]. Guangzhou: Jinan University, 2020 (in Chinese).

    [35] YEKEEN T A, XU X J, ZHANG Y L, et al. Assessment of health risk of trace metal pollution in surface soil and road dust from e-waste recycling area in China [J]. Environmental Science and Pollution Research, 2016, 23(17): 17511-17524. doi: 10.1007/s11356-016-6896-6
    [36] 黄华伟, 朱崇岭, 任源. 龙塘镇电子垃圾拆解区土壤和河流底泥重金属赋存形态及生态风险 [J]. 环境化学, 2015, 34(2): 254-261.

    HUANG H W, ZHU C L, REN Y. Speciation and potential ecological risk of heavy metals in the soils and river sediments of the E-waste recycling region of Longtang Town [J]. Environmental Chemistry, 2015, 34(2): 254-261(in Chinese).

    [37] 任露陆, 曹美苑, 王固宁, 等. 电子废弃物拆解区周边农田土壤重金属污染及生态风险 [J]. 安徽农业科学, 2020, 48(10): 50-53. doi: 10.3969/j.issn.0517-6611.2020.10.014

    REN L L, CAO M Y, WANG G N, et al. Heavy metal contamination and ecological risks in the farmland soils around the E-waste disassembling site [J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2020, 48(10): 50-53(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.0517-6611.2020.10.014

    [38] 郑宇娜, 刘鹏, 刘金河, 等. 台州市典型电子垃圾拆解场地周边农田土壤重金属污染特征和来源解析 [J]. 农业环境科学学报, 2022, 41(7): 1442-1451. doi: 10.11654/jaes.2021-1395

    ZHENG Y N, LIU P, LIU J H, et al. Pollution characteristics and source analysis of heavy metals in farmland soils around the e-waste dismantling sites in Taizhou City, China [J]. Journal of Agro-Environment Science, 2022, 41(7): 1442-1451(in Chinese). doi: 10.11654/jaes.2021-1395

    [39] GUO Y, HUANG C J, ZHANG H, et al. Heavy metal contamination from electronic waste recycling at Guiyu, Southeastern China [J]. Journal of Environmental Quality, 2009, 38(4): 1617-1626. doi: 10.2134/jeq2008.0398
    [40] 国家市场监督管理总局, 国家标准化管理委员会. 生活饮用水卫生标准: GB5749—2022[S].

    State Administration for Market Regulation, Standardization Administration. Standard for drinking water quality: GB5749—2022[S].

  • 期刊类型引用(7)

    1. 朱雨锋，孙柳，李立青，张洪，唐文忠. 黑臭水体治理Ⅰ：水体氧状态对沉积物中重金属形态及生物有效性的影响. 环境科学学报. 2023(02): 1-10 . 百度学术
    2. 周佳男，方梦园，雷啟焘，侯国庆，赵天慧，张思远，赵晓丽，汤智. 木兰溪感潮河段沉积物耗氧速率及其相关影响因素研究. 环境科学研究. 2023(08): 1518-1531 . 百度学术
    3. 齐小天，张质明. 基于景观格局的降雨径流污染风险评价方法. 环境污染与防治. 2022(06): 755-762 . 百度学术
    4. 王斌，黄廷林，陈凡，杨鹏程，叶焰中，翟振起，周碧雯. 亚热带水库水质特征及沉积物内源污染研究. 中国环境科学. 2021(10): 4829-4836 . 百度学术
    5. 田颖，郭婧，梁云平，刘京，荆红卫. 北京市河流氨氮浓度时空演变特征分析. 中国环境监测. 2020(01): 75-81 . 百度学术
    6. 王海邻，刘玉飞，任玉芬，贺玉晓，王思琪，张红星，王效科，李紫鑫. 北京市河流秋季浮游动物群落特征分析. 环境科学. 2019(08): 3568-3576 . 百度学术
    7. 张燕，陶进雄，梁妙，洪凤明，张文韬，黄倩倩. 中山市典型污染河涌水体整治试验方法和效果分析. 环境工程. 2019(10): 73-77 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-12-19
  • 录用日期:  2023-03-18
  • 刊出日期:  2023-09-27
郑永立, 朱明, 郑彤, 姚倩, 李红艳, 李慧, 于云江. 电子垃圾拆解区农田土壤和地表水重金属污染特征和潜在风险评价[J]. 环境化学, 2023, 42(9): 2946-2960. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2022121903
引用本文: 郑永立, 朱明, 郑彤, 姚倩, 李红艳, 李慧, 于云江. 电子垃圾拆解区农田土壤和地表水重金属污染特征和潜在风险评价[J]. 环境化学, 2023, 42(9): 2946-2960. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2022121903
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ZHENG Yongli, ZHU Ming, ZHENG Tong, YAO Qian, LI Hongyan, LI Hui, YU Yunjiang. Characteristics and risk assessment of heavy metal in farmland soils and surface water in e-waste dismantling area[J]. Environmental Chemistry, 2023, 42(9): 2946-2960. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2022121903
Citation: ZHENG Yongli, ZHU Ming, ZHENG Tong, YAO Qian, LI Hongyan, LI Hui, YU Yunjiang. Characteristics and risk assessment of heavy metal in farmland soils and surface water in e-waste dismantling area[J]. Environmental Chemistry, 2023, 42(9): 2946-2960. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2022121903
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电子垃圾拆解区农田土壤和地表水重金属污染特征和潜在风险评价

    通讯作者: E-mail：zhuming@scies.org;  yuyunjiang@scies.org
  • 1. 长江大学资源与环境学院，油气地球化学与环境湖北省重点实验室，武汉，430100
  • 2. 生态环境部华南环境科学研究所，国家环境保护环境污染健康风险评价重点实验室，广州，510655
  • 收稿日期:  2022-12-19
  • 录用日期:  2023-03-18
  • 网络出版日期:  2024-04-29
基金项目:
中央级公益性科研院所基本科研业务专项（PM-zx703-202204-119）和国家重点研发计划项目（2021YFC1808904）资助.

摘要: 电子垃圾的不当拆解导致大量污染物释放到环境中严重影响到生态环境和人类健康，本研究选取典型电子垃圾拆解区广东省汕头市贵屿镇周边区域农田土壤和地表水为研究对象，分别运用单因子指数法、内梅罗指数法、潜在生态风险评价模型和USEPA的健康风险评价模型分析Pb、Zn、Cu、Cr、Ni、As和Cd的浓度水平、污染特征并进行风险评价. 结果表明：①农田土壤中所有元素均超过广东省背景值，其中Cu、Cd、Zn和Pb大于农用地筛选值，变异系数超过95%；②农田土壤重金属总体上属于较强生态风险（RI），其中Cd具有极强的生态风险，贡献率高达78.50%，Pb和Cu具有中等生态风险，Zn、Cr、As和Ni具有轻微生态风险；③贵屿儿童总致癌风险TCR为1.92×10−4，风险显著，成人总致癌风险TCR为6.31×10−5，存在一定程度的致癌风险；Cd和As是致癌风险的主要贡献元素，成人和儿童非致癌风险可接受；④地表水重金属含量符合一类水标准和饮用水标准；RI均值为801.01，处于强烈生态风险，Cd的贡献率高达99.05%；⑤不同人群不同暴露途径非致癌风险均小于1，处于可接受范围，致癌风险按降序排列：儿童饮水（6.87×10−3）>成人饮水（5.17×10−3）>成人接触（3.61×10−5）>儿童接触（1.50×10−5），饮水途径是致癌风险的主要暴露途径，As元素是致癌风险的主要贡献因子.

English Abstract

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  • 随着全球经济和科技的快速发展，电子产品快速更迭引发的电子垃圾严重影响生态环境，已成为当今亟需解决的重大环境问题之一. 电子垃圾是增长最快的危险废物之一，统计数据表明全球产生的电子垃圾以每年3%—5%的速度急剧增长[1]，从2014年的4180万吨增长到2019年5360万吨[2-3]. 我国是世界上电子垃圾增长最快的国家，据预测2030年我国将产生2840万吨电子废弃物[3]. 全球80%的电子垃圾出口亚洲，其中90%被运送到中国进行拆解回收处理[4].

    电子垃圾中存在大量有毒有害物质（如阻燃剂、重金属等），不当的拆解和处置方式会导致污染物释放到环境中，通过饮用地表水以及经手－口摄入、呼吸吸入和皮肤接触土壤颗粒物等曝露途径进入人体，对当地生态环境和人体健康造成危害[3,5-6]. 重金属作为一种持久性有毒污染物，具有多源性、隐蔽性、积累性和长期性等特点[7]. 重金属在土壤中的迁移转化危害农业的生产安全，通过食物链在动物和人体中富集. 相关研究表明，电子产品拆解场地周边的蔬菜、水稻等作物的重金属含量往往超过中国食品允许的最高水平，食用被污染的农产品会使人血铅、血镉超标，罹患呼吸道疾病、癌症等[8-9]. 重金属进入水体后，绝大部分可以通过与有机物、黏土矿物和硫化物等的络合作用吸附于沉积物中，当环境发生变化时会被再次释放造成二次污染，并且还会通过食物链或皮肤接触等途径进入人体对健康造成危害，直接饮用被污染的水或食用被污染的水产品都会对健康造成危害[10-12].

    当前，国内外针对电子垃圾拆解区的相关研究集中于周边农田土壤、沉积物和农作物的重金属污染程度、分布特征及其来源，例如林文杰等对贵屿水体沉积物的研究显示底泥中Cd、Cr、Cu、Pb均超过《土壤环境质量标准》（GB15618—1995）二级标准，其中以Cd和Cu污染最为严重[12]，方嘉等对浙江某电子垃圾拆解地农田土壤重金属的来源研究显示该地主要有电子垃圾拆解工序、燃煤及交通排放、自然母质及农业投入以及电子垃圾酸洗径流及固废淋溶5种来源[13]，尹伊梦等对土壤水稻系统的研究显示贵屿镇通过摄取稻米途径所引起健康风险主要来自As、Cr、Cu、Ni元素[14]，吴江平等对电子垃圾拆解地土壤和稻米重金属研究显示Cd、Cu和Pb的含量是对照区的2—15倍[15]. 但同时关于电子垃圾拆解区周边地表水和农田土壤中重金属的生态风险和对周边人群暴露风险评价尚缺乏研究. 广东省汕头市贵屿镇是我国重要的电子垃圾拆解区，该地区过去以家庭作坊形式采用原始粗放的方式拆解，废弃物露天堆放焚烧处理，而回收过程中产生大量的废液和残渣，处置不当严重危害当地生态环境和居民健康[15-17]. 2017年以来，我国对电子垃圾进口实施严格管控，并将电子垃圾回收拆解行业改为工业园区的运作模式. 在该种情况下重金属在土壤和水介质中的富集和对当地生态系统和人群健康的影响研究尚不明晰.

    鉴于此，本研究以广东省汕头市贵屿镇电子垃圾拆解区为研究对象，利用内梅罗指数法、潜在生态风险评价法和美国环保署（US EPA）推荐的健康风险评价模型等，系统分析该地区土壤和地表水中重金属的浓度水平、污染特征、生态和健康风险，研究结果将有助于深化对电子垃圾拆解区居民暴露健康风险的认识.

    • 1.   材料与方法（Materials and methods）

      1.1.   研究区概况

    • 贵屿镇隶属于我国广东省汕头市，位于潮阳区西南部，练江中游北岸[17]. 地势西北高东南低，大部分地区为平原，小部分地区是丘陵. 该地属于南亚热带气候，年均气温21.4 ℃，年均降水量1386 mm[18]. 贵屿镇是我国最大的电子垃圾拆解地之一，从上个世纪90年代起，当地居民开始从事电子垃圾拆解活动，其中80%的家庭均参与到废旧电子电器拆解和再生五金塑料行业中，电子垃圾拆解业成为了当地的支柱产业[2]. 虽然近年来手工拆解作坊已逐步被取代，但过去不当拆解释放到环境的重金属污染物仍旧会对当地居民的健康造成危害. 本研究选取贵屿镇作为研究区，选取揭阳市揭东区作为对照区. 研究区采样点分布如图1所示.

      • 1.2.   样品采集与处理

      1.2.1.   土壤样品的采集和处理

    • 土壤样品采集参考《土壤环境监测相关技术规范》HJ/T 166—2004[19]相关要求，按照梅花形布点原则，采样深度为0—20 cm，样品采用四分法混合均匀. 在汕头市贵屿镇共设置15个采样点，采样时间为2021年10月，揭阳市揭东区共设置10个采样点，采样时间为2021年11月，采样点大多位于水稻田和菜地. 采样时避开施肥期，远离垃圾站、新近堆积土和田埂等，并根据周边实际环境适当调整采样位置[7]. 样品采集后放入密实袋中密封保存，随后在实验室自然风干后过100目尼龙筛后装瓶备用.

      使用分析天平称取0.1000 g土壤样品放置于聚四氟乙烯消解管中，加入6 mL王水（硝酸∶盐酸=1∶3，体积比）静置0.5 h后置于微波消解仪（CEM，Mars6，美国）中消解2 h，消解完成后转移到离心管中，用超纯水定容到50 mL，使用0.45 μm针筒式滤膜进行过滤[20]. 过滤后的待测样品使用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS），在1.20 L·min−1的载体气流、93 L·min−1的辅助气体流量、30 r·min−1的分析泵速、15 L·min−1的冷气流条件下，定量测定7种重金属Cr、Zn、Cu、Pb、Cd、As和Ni[21]. 实验过程中所用的水均为超纯水. 为控制实验的精度和准确性，设置空白样品和重复样品，每10个样品设置1个重复样品和1个空白样品. 实验回收率在80%—120%之间，实验结果准确可靠.

      • 1.2.2.   水体样品的采集和处理

    • 参考《水质采样技术指南》HJ/T 494—2009[22]的相关要求，在研究区和对照区分别设置了14个采样点. 将采集的水样使用0.45 μm针筒式滤膜过滤后，舍去初过滤的50 mL原始液，用少量滤液冲洗离心管，将过滤后的滤液于离心管中加适量的硝酸调整 pH<2，低温避光保存，上机待测. 水体样品重金属检测过程与土壤样品一致，实验样品回收率在80％—120％之间，实验结果准确可靠.

      • 1.3.   生态风险评价方法

      1.3.1.   单因子污染指数法

    • 单因子污染指数法是用于评价单个重金属元素对研究区域污染水平的方法[14]. 计算公式如下：

      其中，Pi为重金属i的单因子污染指数，Ci为重金属元素i实测浓度，Si为重金属元素i的评价标准值，本研究选取广东省土壤背景值作为评价标准值. Pi反映了目标区域遭受污染物i的污染程度，Pi越大说明污染越严重，反之则代表污染程度较轻，通常认为Pi<1时，目标区域无污染.

      • 1.3.2.   内梅罗综合污染指数法

    • 使用内梅罗综合污染指数法评价研究区域内各重金属元素的综合污染情况，既可以避免平均作用对重点污染物污染程度的削弱，又可以反映最严重污染物对综合污染指数的贡献[14]. 计算公式如下：

      其中，PN为重金属综合污染指数，Pimax为在采样点N处所有重金属元素中单因子指数Pi的最大值，Piave为在采样点N处所有重金属元素中单因子污染指数Pi平均值. PN和Pi评价标准见表1[14].

      • 1.3.3.   潜在生态风险指数法

    • 本研究采用汤姆汉克森提出的潜在生态风险指数法（Potential ecological risk index），基于元素丰度响应和污染物协同效应，用于评价土壤重金属污染程度及其潜在的生态风险的评价方法[23]. 该方法既可以反映单一重金属的潜在生态风险，也可以反映多种重金属的综合生态风险，被广泛运用于环境影响评价领域. 计算公式如下：

      其中，Ti为重金属i的毒性响应系数，Zn=1、Cr=2、Cu=Pb=Ni=5、As=10、Cd=30，Ci为重金属 i 的实测值, Si为对应重金属i的标准值，本研究选取广东省土壤背景值. RI为目标区域多种重金属的综合潜在生态风险指数，Ei和RI的评价标准如表1所示[23].

      • 1.4.   健康风险评价方法

    • 本研究主要利用美国环保署（US EPA）的人体健康风险模型，综合美国环保署《Exposure Factors Handbook》[24]和生态环境部《中国人群暴露参数手册》[25]对研究区域进行健康风险评估. US EPA对致癌物质健康风险的界定如下，当风险水平量级小于10−6时，无明显风险；当其介于10−6到10−4之间时，存在一定程度的健康风险；当其大于10−4时，存在显著的风险. 当非致癌风险小于1时，目标区域非致癌风险处于可接受的范围内；当非致癌风险大于1，目标区域存在非致癌风险[11].

      • 1.4.1.   土壤健康风险评价方法

    • 土壤中的重金属对人体健康造成风险主要有以下3种暴露途径：经口摄入、呼吸吸入和皮肤接触，在各暴露途径下的暴露剂量计算公式如下：

      ADDing、ADDinh和ADDder分别为成人经口摄入、呼吸吸入和皮肤接触途径的重金属日均暴露量，LADDing、LADDinh和LADDderm分别表示为儿童经口摄入、呼吸吸入和皮肤接触途径的重金属日均暴露量. C为重金属i在样点j的实测浓度. 其他缩写的含义和取值见表2[7].

      HQij为第j种暴露途径下重金属i的单项非致癌风险，HI为重金属元素在3种暴露途径下的总致癌风险. CRij为第j种暴露途径下重金属i的单项致癌风险，TCR为总致癌风险. RfD和SF的取值见表3[7].

      • 1.4.2.   地表水健康风险评价方法

    • 参照US EPA的健康风险评价方法，评价地表水中重金属的健康风险，水体中的重金属元素进入人体的途径主要有饮水摄入和皮肤接触[11,26]. 根据国际癌症研究机构的相关研究，Cu、Zn、Pb和Ni属于非致癌物，As、Cr和Cd属于致癌物[27].

      经饮水途径所造成的致癌风险，计算公式如下：

      经皮肤接触途径造成的致癌风险，计算公式如下：

      经饮水途径造成的非致癌风险，计算公式如下：

      经皮肤接触途径造成的非致癌风险，计算公式如下：

      Di为饮水途径的单位体重日均暴露剂量，CDI为每天单位体重的摄入量，I为每次洗澡单位接触面积对污染物的吸附量（共K种重金属），相关参数的含义和取值见表4，RfD和SF的取值见表3[26].

    2.   结果与讨论（Results and discussions）

      2.1.   描述性统计

      2.1.1.   土壤中重金属的统计学特征

    • 研究区和对照区土壤重金属的描述性统计结果如表5所示，贵屿镇7种重金属含量均值从大到小排序依次为：Pb（377.59）>Zn（212.97）>Cu（132.88）>Cr（47.29）>Ni（30.41）>As（10.31）>Cd（0.79），其中Cu、Cd、Zn和Pb大于农用地筛选值，分别是该值的2.66、2.63、1.06和4.72倍，对当地生态环境可能会造成较大危害.

      所有重金属元素的均值均大于广东省土壤背景值[28]，分别是该值的1.33、3.17、12.66、5.87、1.52、19.27和12.67倍，7种元素在土壤中存在不同程度的富集，其中，Cu、Cd和Pb甚至超过10倍. 与对照区对比，贵屿镇除Cr、Ni和As以外的其他4种元素的均值均高于对照区，Ni、Cr和As一般受自然源影响较大，与成土母质相关. 研究区Cu、Cd和Pb的变异系数超过100%，Zn的变异系数接近100%. 变异系数能够描述数据离散的程度，一般来说，变异系数越大，空间异质性越强，受到人为活动干扰的可能性越大. 结合研究区实际情况，当地居民长期从事电子垃圾拆解活动，电子垃圾产业已成为主导产业. 废旧电器和电子设备中包含大量重金属污染物，由于焚烧和酸洗等原始拆解方式在贵屿个体小作坊仍旧存在，而焚烧过程中需要燃烧大量的煤，煤在燃烧时会产生大量Pb，导致土壤Pb污染的进一步加剧[29]. Cu和Zn也大量存在于焚烧电路板所产生的飞灰中，用于连接各电子元件的铜板在高温下气化，最后通过大气沉降进入土壤. 电子垃圾不正当拆解过程中产生的废水和电子垃圾固废堆放可能是电子垃圾周边农田Cd污染的主要来源[30-31]. 此外，电子垃圾拆解区周边物流、交通活动以及化工等工业活动也对农田土壤重金属污染存在一定程度影响.

      统计了近年国内部分电子垃圾拆解区土壤重金属含量，与Li等在2009年研究中贵屿镇土壤重金属含量均值进行比较[33]，7种重金属元素有不同程度的上升. 贵屿镇2009—2021年土壤7种重金属含量见表6，本研究中Pb、Cd、As和Cu的浓度均高于以往研究，Zn和Cd的发展趋势类似，在2010年达到较高值，然后下降，最后稳定上升；Ni在2014年时达到峰值57.00 mg·kg−1，其他年份维持在12.60—20.10 mg·kg−1. 国内部分电子垃圾拆解区表层土壤重金属含量见表6，本研究Pb（377.59 mg·kg−1）的检出浓度均高于龙塘和台州电子垃圾拆解区；Cd（0.79 mg·kg−1）高于贵屿往年的含量，比龙塘2013年的结果低；Cu（132.88 mg·kg−1）高于龙塘和台州；Zn（212.97 mg·kg−1）与龙塘的含量接近，略高于台州；As（10.31 mg·kg−1）比龙塘低，比台州高；Cr（47.29 mg·kg−1）和Ni（30.41 mg·kg−1）比龙塘高，比台州低.

      • 2.1.2.   地表水中重金属的统计学特征

    • 研究区地表水中7种重金属含量的均值如表7所示，Zn（3.97）>Ni（3.55）>Cu（1.38）>As（1.08）>Pb（0.05）>Cd（0.03）>Cr（0.01），均符合地表水一类水标准和饮用水标准. 电子垃圾拆解区地表水中重金属的相关文献较少，与Guo等2005年对贵屿地表水的研究结果相比，Ni、As和Cd的浓度有明显的上升[39]. 土壤中的重金属会通过地球化学行为进入地表水，因此地表水中的重金属元素的重要来源仍为非正规的电子垃圾拆解活动.

      • 2.2.   土壤和地表水重金属污染评价

    • 研究区和对照区土壤重金属的单因子指数和内梅罗综合指数如图2中所示. 内梅罗综合指数分布范围2.67—106.89，均值为16.20，超标率100%，达到重度污染的样点占总样点的94.44%. 研究区整体重金属污染较为严重，7种重金属元素有不同程度的超标，Cr、Ni和As的超标率分别为94.44%、24.41%和94.44%，其他元素超标率均为100%，其中Cu、和Cd的重度污染率分别为55.56%和83.33%.

      研究区和对照区地表水重金属的单因子指数和内梅罗综合指数如图2所示，内梅罗综合指数分布范围为6.55—77.28，均值为18.91，超标率100%，研究区全域均属于重度污染范围. 其中Cr、Ni、Pb和Zn的单因子指数小于1，总体上无污染. Cu和As存在少量样点超标，Cd的单因子指数分布范围为9.14—108.18，超标率为100%，所有样点的Cd均处于重度污染中，是研究区污染最重要的来源. 综上，研究区地表水整体污染严重，少量地区地表水存在Cu和As污染，研究区全域地表水受Cd污染严重.

      综上，研究区农田土壤和地表水整体污染严重，Cd是最主要的贡献元素.

      • 2.3.   潜在生态风险评价

    • 研究区和对照区农田土壤潜在生态风险如图3所示. RI为721.60，根据分级标准，属于强烈潜在生态风险. Cd具有极强的生态风险，贡献率78.50%，Pb和Cu具有中等生态风险，Zn、Cr、As和Ni具有轻微生态风险. 研究区Cu、Zn、Cd和Pb潜在生态风险高于对照区.

      研究区地表水7种重金属综合生态风险RI均值为801.01，处于强烈生态风险等级. 虽然Cd的含量并未超过地表水一级标准，但是由于Cd的广东省土壤背景值仅为0.041，毒性系数Ti为30，导致其单项生态风险的计算结果高达793.41，处于极强生态风险，对RI的贡献率高达99.05%，除Cd外其他元素均处于轻微生态风险.

      综上，研究区农田土壤和地表水重金属属于强烈生态风险，Cd的贡献率极高，结合上文中农田土壤和地表水中Cd变异系数分别为1.19和0.71，且污染程度严重. 推测Cd应主要来源于人类活动，可能与该地区非正式的电子垃圾拆解活动有关.

      • 2.4.   健康风险评价

      2.4.1.   土壤重金属健康风险评价

    • 土壤重金属非致癌风险评价如图4所示，研究区和对照区的非致癌风险HI排序如下：贵屿儿童（4.88×10−1）>揭阳儿童（1.81×10−1）>贵屿成人（7.93×10−2）>揭阳成人（2.70×10−2），研究区无论是成人还是儿童总非致癌风险HI均小于1，研究区和对照区儿童的非致癌风险均大于成人. 从暴露途径来看，研究区和对照区的不同人群的非致癌风险均符合排序：经口摄入>皮肤接触>呼吸吸入. 研究区成人和儿童的重金属单项致癌风险HQ均符合以下排序：Cd>As>Pb>Cr>Cu>Ni>Zn， As、Cd和Pb在儿童和成人的总非致癌风险中贡献率之和均大于95%，其中Cd在成人和儿童总致癌风险中的贡献率分别为79.77%和72.63%. 贵屿儿童总致癌风险TCR为1.92×10−4，大于10−4，具有显著的致癌风险，贵屿成人总致癌风险TCR为6.31×10−5，存在一定程度的致癌风险，而揭阳儿童和成人的总致癌风险分别为5.17×10−5和1.70×10−5，均低于研究区.

      从单项致癌风险来看，研究区成人和儿童的致癌风险CR排序为：Cd>As>Cr. Cd对儿童和成人致癌风险分别为1.81×10−4和6.17×10−5，对儿童具有显著致癌风险，对成人具有一定程度的致癌风险，需重点关注. As元素对儿童和成人的致癌风险均处于10−4到10−6，存在一定程度的致癌风险. Cr仅存在呼吸途径的致癌风险且处于10−9量级，对研究区居民身体健康影响不大.

      从暴露途径来看，Cr仅呼吸途径存在致癌风险. As和Cd通过各暴露途径导致的致癌风险按降序排列均符合经口摄入>皮肤接触>呼吸吸入. 对于Cd元素来说，儿童经口摄入和皮肤接触的致癌风险分别为1.80×10−4和1.81×10−4，成人经口摄入和皮肤接触的致癌风险分别为6.10×10−5和6.17×10−5，而皮肤接触和呼吸吸入处于10-12量级. 因此，经口摄入和皮肤接触是Cd造成致癌风险的主要暴露途径. 对于As元素来说，研究区成人和儿童经口摄入的致癌风险分别为1.24×10−6和1.02×10−5，成人和儿童经皮肤接触和和呼吸吸入所造成的致癌风险分别处于10−7和10-12量级，无明显致癌风险，因此经口摄入是As对研究区居民造成致癌风险的主要途径.

      • 2.4.2.   地表水健康风险评价

    • 研究区和对照区不同人群（成人和儿童）地表水中重金属的非致癌风险如图5中所示. 研究区非致癌风险按降序排列：儿童饮水（2.14×10−6）>成人饮水（1.46×10−6）>成人接触（3.41×10−9）>儿童接触（1.51×10−9）. 从暴露途径来看，经饮水摄入的非致癌风险通常比皮肤接触途径高3个量级，饮水途径的非致癌风险处于10−4和10−6之间，无显著风险，接触途径的非致癌风险值均小于风险限值10−6，无明显风险. 从不同重金属元素来看，As比其他元素的风险值要高2—3个量级，是研究区非致癌风险最主要的贡献元素，其中儿童和成人饮水途径的As非致癌风险大于10−6，存在一定程度的非致癌风险.

      研究区和对照区不同人群（成人和儿童）地表水中重金属的致癌风险评价结果如图5中所示. 研究区：儿童饮水（6.87×10−3）>成人饮水（5.17×10−3）>成人接触（3.61×10−5）>儿童接触（1.50×10−5），饮水途径造成的致癌风险大于皮肤接触途径，根据US EPA的分级标准，儿童和成人在饮水途径均存在显著致癌风险，在接触途径存在一定程度的致癌风险. 3种重金属元素致癌风险在研究区降序依次为：As>Cr>Cd，其中As元素对儿童和成人总致癌风险的贡献率分别为94.82%和94.47%. 对照区致癌风险按降序排列依次为：儿童饮水（9.21×10−3）>成人饮水（7.09×10−3）>儿童接触（1.34×10−3）>成人接触（5.27×10−5）. 饮水途径是造成致癌风险的主要途径，As元素是造成致癌风险的主要元素.

    3.   结论（Conclusions）

    • （1）贵屿镇土壤中7种重金属元素存在不同程度的富集，其中Cu、Cd和Pb污染严重，可能与当地电子垃圾不当拆解活动有关；地表水中7种重金属浓度均符合一类水标准和饮用水标准，其中Ni、As和Cd的浓度与以往研究相比有上升趋势.

      （2）贵屿镇农田土壤和地表水的重金属处于强烈生态风险等级，其中Cd在农田土壤和地表水中均具有极强的生态风险，是主要贡献元素.

      （3）贵屿土壤重金属对不同人群均不存在非致癌风险；贵屿儿童总致癌风险TCR为1.92×10−4，具有显著的致癌风险，贵屿成人总致癌风险TCR为6.31×10−5，存在一定程度的致癌风险. Cd和As元素是贵屿镇致癌风险的主要贡献元素. 农田土壤重金属对儿童造成的致癌风险要高于成人.

      （4）贵屿地表水非致癌风险按降序排列：儿童饮水（2.14×10−6）>成人饮水（1.46×10−6）>成人接触（3.41×10−9）>儿童接触（1.51×10−9），致癌风险按降序排列：儿童饮水（6.87×10−3）>成人饮水（5.17×10−3）>成人接触（3.61×10−5）>儿童接触（1.50×10−5），儿童更易受到地表水重金属污染威胁，饮水途径是主要暴露途径，As是主要贡献元素.

    参考文献 (40)

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