水环境优控污染物筛选研究进展

李上; 李雁宾

doi:10.7524/j.issn.0254-6108.2023120604

水环境优控污染物筛选研究进展

李上^1,,
李雁宾^1,2, ,

1.
中国海洋大学化学化工学院，青岛，266100
2.
中国海洋大学，海洋化学理论与工程技术教育部重点实验室，青岛，266100

通讯作者: E-mail：liyanbin@ouc.edu.cn

基金项目:
青岛市自然科学基金（23-2-1-220-zyyd-jch），中央高校基本科研业务费专项（202262009）和崂山实验室专项课题（LSKJ202203901）资助.
中图分类号: X-1；O6

Research progress on screening priority pollutants in aquatic environments

LI Shang^1,,
LI Yanbin^1,2, ,

1.
College of Chemistry and Chemical Engineering, Ocean University of China, Qingdao, 266100, China
2.
Key Laboratory of Marine Chemistry Theory and Technology, Ministry of Education, Ocean University of China, Qingdao, 266100, China

Corresponding author: LI Yanbin, liyanbin@ouc.edu.cn

Fund Project: the Natural Science Foundation of Qingdao (23-2-1-220-zyyd-jch), Fundamental Research Funds for the Central Universities (202262009) and Laoshan Laboratory (LSKJ202203901).

摘要: 随着社会经济的快速发展，大量污染物排放到水环境中，使得水环境污染和治理问题备受关注. 明确水环境优控污染物是科学有序开展水污染治理的前提. 本文综述了水环境优控污染物筛选的原则和常用技术方法，并分析了不同方法的优缺点. 通过比较不同水环境体系优控污染物的筛选结果，发现不同系统的优控污染物名单具有较大差异，因此应根据各地不同的污染特征，制定因地制宜的优控污染物名单. 此外，在传统污染物筛选工作的基础上，未来应加强对新污染物的监测和评估，及时更新优控污染物名单，为水环境的保护和治理提供更全面的决策依据.
- 水环境 /
- 优控污染物 /
- 筛选方法 /
- 优先排序 /
- 污染物毒性.
Abstract: With the rapid development of economy, a large amount of pollutants have been discharged into the aquatic environments, making the treatment of aquatic pollutants being one of the most concerned environmental problem. Screening priority pollutants is a prerequisite for the scientific and orderly control of pollution in aquatic environments. This paper reviews the principles and commonly used methods for screening priority pollutants in aquatic environments, and discusses the advantages and disadvantages of different methods. Significant differences were observed in the list of priority pollutants in different aquatic systems, indicating that it is necessary to generate a specific list of priority pollutants for different systems based on their pollution characteristics. Besides screening priority pollutants from traditional pollutants, the monitoring and assessment of emerging pollutants should be strengthened in the future. It is also necessary to update the list of priority pollutants in a timely manner to provide more comprehensive decision-making basis for the protection of aquatic environments and the treatment of pollutants.
- aquatic environments /
- priority pollutants /
- screening methods /
- prioritize /
- toxicity of pollutants.

随着污水厂尾水排放标准的不断提高，化学辅助除磷、介质过滤、臭氧氧化等^[1-15]技术被用在深度处理中，以进一步削减污染物，降低出水水质指标。在城镇污水处理厂提标改造新标准要求下，氨氮和总氮的削减成为重点，强化脱氮技术也备受重视。目前普遍采取以下2种措施：一是改造生物反应池强化除氮，再增加深度处理工艺进一步降低氨氮、总氮等指标；二是依靠深度处理技术改造脱氮工艺^[14-20]。而针对生物反应池不同改造工艺运行情况开展现场对比实验的研究报道较少，以不同工艺并联运行，进行同时间、同规模现场生产实验的研究几乎未见报道。

本研究在西安市第五污水处理厂进行。在该厂未满负荷运行、先后具备多种工艺的有利条件下，分批次开展了同时间、同规模、不同工艺的现场生产性实验，对几种工艺的运行情况进行了对比研究。西安市第五污水处理厂总设计污水处理规模为40×10⁴ m³·d⁻¹，设计出水水质执行《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB18918-2002)^[21]中的一级A标准，采用“预处理+AAO(A系列生物池采用MBBR投加填料)+纤维转盘滤池+次氯酸钠消毒处理”工艺，现状处理水量约30×10⁴ m³·d⁻¹，全厂分为A、B、C、D四个系列生物反应池并联运行，单系列设计规模10×10⁴ m³·d⁻¹。2018年进行了B系列AAO工艺与A系列“AAO+MBBR”工艺的生产性对比实验，2019年A、B系列Ⅳ类提改造后进行了C、D系列AAO工艺与B系列五段式Bardenpho工艺的生产性对比实验。分析比选了不同工艺在强化除氮方面的优缺点，以期为国内城镇污水处理厂准Ⅳ类水质提标改造工程应用提供参考。

1. 生产性实验方案

1.1 污水处理厂工艺概况

该厂一期工程(A、B系列)AAO工艺于2010年建成投产，于2013年进行了生物池一级A水质标准提标改造。改造后A系列生物反应池采用“AAO+MBBR工艺”，即在原AAO工艺的基础上，在好氧区中后段增加MBBR悬浮填料区，投加MBBR悬浮填料比例约17%，并增设填料专用推进器、拦网等辅助设施设备；B系列生物池沿用原有AAO工艺，并未进行改造。该厂二期工程(C、D系列)AAO工艺于2018年建成投产。A、B、C、D四个系列AAO工艺生物反应池的水力停留时间均为16.59 h。

2019年，该厂以准Ⅳ类水质标准提标改造为目的，改造为多模式五段式Bardenpho工艺。具体实施内容包括：对A、B系列生物反应池先后进行了工程改造，同时去除A系列MBBR填料；在生物池缺氧区中后段增加隔墙，在好氧区增加2道隔墙；将A、B系列生物反应池均改造为5个区域，即厌氧区、缺氧区、好氧区、第二缺氧区、第二好氧区；C、D系列未进行改造。

1.2 水样的采集

1)实验进水。即厂区进水原水。进水采样使用自动采样器(sigma900型，哈希公司)，每2 h进行自动取样。取样点位于第五污水处理厂进厂市政管网末端10^#井。

2)实验出水。即对应实验系列二沉池出水汇流井内或总出水口水样。采样使用取样桶(1 000 mL塑料桶)。取样点位于水下30 cm。每日上午10点取样。

3) MBBR工艺实验用水。该组实验的样品包括A、B系列生物池厌氧区进、出口处混合液，A、B系列生物池缺氧区进、出口处混合液，A、B系列生物池好氧区中段处混合液，以及A、B系列生物池好氧区出口处混合液。采样使用取样桶(1 000 mL塑料桶)，取样点位于液面下方1 m处，每日上午10点取样。所有过程样品均使用定量滤纸过滤后，取清液进行检测。

4) Bardenpho工艺实验用水。该组实验的样品包括B系列生物池厌氧区进、出口处混合液，B系列生物池缺氧区进、出口处混合液，B系列生物池好氧区出口处混合液，B系列生物池第二缺氧区出口处混合液，以及B系列生物池第二好氧区出口处混合液。采样使用取样桶(1 000 mL塑料桶)，取样点位于液面下方1 m处，每日上午10点取样。所有过程样品均使用定量滤纸过滤后，取清液进行检测。C、D系列未取过程样。

5)分析指标：COD(HJ 828-2017重铬酸钾法)、NH₃-N(HJ 535-2009纳氏试剂分光光度法)、 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^{ - }_3}$ -N (HJ/T 346-2007紫外分光光度法)、TN(HJ 636-2012碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法)、 ${\rm{P}}{{\rm{O}}^{3 -}_4}$ -P (钼锑抗分光光度法(A))^[22]、TP(GB 11893-89钼酸铵分光光度法)、MLSS(CJ/T221-2005重量法)、DO(HJ 506—2009电化学探头法)。

1.3 运行方案及参数

1.3.1 MBBR生产性实验运行方案及参数

MBBR生产性比选实验在A、B系列同等工况下进行。不投加碳源，在生物池混合液出水口投加除磷药剂。实验的检测日期安排在2018年6月至10月。在这段时间内，随机抽取连续稳定运行11 d的数据。B系列工艺流程图如图1和2所示。实验期间运行水量均为7.5×10⁴ m³·d⁻¹。A、B系列生物池的MLSS控制在5~6 g·L⁻¹；生物池末端DO远程控制在1.0 mg·L⁻¹；污泥回流比为80%；内回流比为200%；除磷药剂的投加量为100 mg·L⁻¹。

图 1 一期A系列平面示意图

Figure 1. Plan of A series in phase 1

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 2 一期B系列平面示意图

Figure 2. Plan of B series in phase 1

下载: 全尺寸图片幻灯片

A系列生物反应池为“MBBR+AAO工艺”，总水力停留时间16.59 h。其中，厌氧区2.02 h，缺氧区5.53 h，好氧区9.04 h。好氧区MBBR填料区位于好氧段中后段，为循环跑道式填料。填料区的停留时间1.74 h，由4台潜水推流搅拌器进行搅拌及循环推流。B系列生物反应池为AAO工艺，总水力停留时间16.59 h，其中厌氧区2.02 h，缺氧区5.53 h，好氧区9.04 h。

1.3.2 Bardenpho生产性实验运行方案及参数

2019年，该厂进行准Ⅳ类提标改造，在A、B系列生物反应池中开展Bardenpho工艺的生产性实验，对比B系Bardenpho生物反应池与C、D系列生物反应池的污水处理情况。实验在同等工况下进行，不投加碳源，在生物池混合液出水口投加除磷药剂。实验的检测日期安排在2019年11月至12月。在这段时间内，随机抽取连续稳定运行9 d的数据进行分析。实验期间，B、C、D系列均保持连续稳定运行，工艺流程如图3所示。

图 3 一期B系列改造前后平面示意图

Figure 3. Diagrams of before and after the reconstruction at the plan of B series in phase 1

下载: 全尺寸图片幻灯片

本次改造后，B生物池系统总停留时间为16.59 h。其中，厌氧区2.02 h，缺氧区4.10 h，好氧区7.30 h(可调节区好氧运行)，第二缺氧区1.92 h，第二好氧区1.25 h。为增强搅拌效果，加强反硝化速率，基于原有搅拌器，在厌氧区、缺氧区、第二缺氧区增加双曲面搅拌器。另外，将生物池混合液回流泵由原好氧区末端移动至第二缺氧区前端，新增回流泵安装隔墙，走道板、回流管道等。

Bardenpho生产性比选实验在B、C、D系列同等工况下运行，不投加碳源，期间一期A系列全部停运。B系列按照Bardenpho模式运行，以区别于C、D系列原有AAO工艺的出水水质。实验期间，B系列与C、D系列均满负荷运行，即B系列运行水量为10×10⁴ m³·d⁻¹，C、D系列运行水量为20×10⁴ m³·d⁻¹。B系列及C、D系列生物池的污泥浓度均控制在5~6 g·L⁻¹；生物池末端的DO远程控制在1.0 mg·L⁻¹；外回流比为70%；内回流比为200%；使用厂家专利除磷药剂，投加量稳定为100 mg·L⁻¹。同时，加强对好氧段末端DO的控制，确保第二缺氧段缺氧状态。

2. 结果与讨论

2.1 MBBR工艺生产实验结果

实验中进出水水质见表1和2。A系列的出水平均COD较B系列略低，平均值相差不大。计算COD数据的方差，得到A系列方差为6.611，B系列方差为14.049，说明A系列出水的COD指标更稳定。A系列出水平均NH₃-N较B系列略高。除10月19日，由于当天控制DO偏低，导致NH₃-N升高，其余样品的出水NH₃-N均稳定在1.5 mg·L⁻¹以下。计算NH₃-N数据的方差，得到A系列方差为0.252，B系列方差为0.772，说明A系列出水的NH₃-N指标更稳定。A系列的出水平均TN较B系列低，A系列的TN去除率略高于B系列，去除效果较好。计算TN数据的方差，得到A系列方差为5.796，B系列方差为6.651，说明A系列出水的TN指标更稳定。在除磷药剂投加量相同的情况下，A系列的出水平均 ${\rm{P}}{{\rm{O}}^{3 - }_4}$ -P值较B系列高0.814 mg·L⁻¹，但A系列的去除率明显低于B系列，除磷效果无明显优势。通过计算方差，发现A系列方差为1.554，B系列方差为0.453，说明B系列出水的 ${\rm{P}}{{\rm{O}}^{3 - }_4}$ P指标更稳定。

表 1 MBBR实验进水水质指标

Table 1. Influent quality of the MBBR experiment mg·L⁻¹

采样日期	COD	NH₃-N	TN	${\rm{P}}{{\rm{O}}^{3 - }_4}\text{-P}$
2018-06-24	370	36.35	54.8	4.66
2018-06-25	609	39.55	60.8	3.42
2018-06-26	555	42.88	55.6	4.34
2018-06-27	455	31.22	55.5	4.76
2018-07-19	369	32.76	42.5	4.30
2018-07-24	551	40.06	54.1	7.87
2018-08-26	250	33.27	43.9	4.38
2018-09-23	438	37.49	47.9	5.06
2018-10-17	562	35.01	41.9	4.20
2018-10-18	757	27.72	72.7	7.80
2018-10-19	761	29.88	54.5	6.50
平均值	516.09	35.11	53.11	5.21

| Show Table

DownLoad: CSV

表 2 MBBR实验出水水质指标

Table 2. Comparison of effluent quality of the MBBR experiment of A and B series mg·L⁻¹

取样日期	A系列				B系列
取样日期	COD	NH₃-N	TN	${\rm{P}}{{\rm{O}}^{3 - }_4}\text{-P}$	COD	NH₃-N	TN	${\rm{P}}{{\rm{O}}^{3 - }_4}\text{-P}$
2018-06-24	18	0.847	7.505	1.75	19	0.708	3.450	0.600
2018-06-25	16	1.35	2.758	1.10	17	0.431	4.711	0.430
2018-06-26	21	0.458	5.991	1.25	22	0.347	5.380	0.890
2018-06-27	20	0.347	5.964	3.03	21	0.722	9.172	2.02
2018-07-19	21	0.236	3.394	1.65	19	0.458	5.616	1.71
2018-07-24	18	0.747	8.447	2.48	17	0.347	7.047	0.090
2018-08-26	18	0.458	10.958	4.08	18	0.458	4.825	1.13
2018-09-23	21	0.553	2.973	0.219	27	0.220	8.070	0.108
2018-10-17	15	0.980	6.988	0.044	15	0.520	7.916	0.137
2018-10-18	24	0.270	6.727	0.209	27	0.270	5.788	0.034
2018-10-19	22	1.97	8.06	0.310	22	3.46	13.18	0.024
平均值	19.45	0.747	6.342	1.466	20.36	0.722	6.832	0.652

| Show Table

DownLoad: CSV

2.2 MBBR生产实验中 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N的过程样分析

由于A、B系列工艺的除氮效果存在差异，因此，通过A、B系列 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N过程样数据(见图4和5)来分析存在差异的原因。A、B系列的缺氧段均发生了反硝化过程，使得 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N的质量浓度降低。其中，A系列缺氧段 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N平均质量浓度降低了2.020 mg·L⁻¹，B系列缺氧段 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N平均质量浓度降低了1.136 mg·L⁻¹。A系列好氧段中段到末段，部分 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ - _3}$ -N的质量浓度有所下降，这可能是好氧区中后段MBBR填料中同步脱氮反硝化反应的体现^[23]。并且，A系列缺氧段反硝化效果更佳，可能是由于MBBR工艺悬浮填料中脱落的反硝化细菌等长泥龄微生物部分附着在活性污泥中，经混合液回流至缺氧区，提高了反硝化速率，致使A系列出水硝氮更低。

图 4 A系列生产性实验

${\bf{N}}{{\bf{O}}^ -_3}$

-N过程样

Figure 4.

${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$

N Process samples of A series MBBR in-process experiments

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 5 B系列生产性实验

${\bf{N}}{{\bf{O}}^ -_3}$

N过程样

Figure 5.

${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$

N Process samples of B seriesMBBR in-process experiments

下载: 全尺寸图片幻灯片

2.3 Bardenpho生产实验的结果

Bardenpho生产实验的进出水水质见表3和4。B系列的出水平均COD较C、D系列略低，去除率相近。计算COD数据的方差，得到B系列方差为8.599，C、D系列方差为22.122，说明Bardenpho工艺中B系列出水的COD指标更稳定。B系列的出水平均NH₃-N较C、D系列略高，但B系列NH₃-N去除率较低。计算NH₃-N数据的方差，得到B系列方差为0.1647，C、D系列方差为0.043 7。就去除效果而言，C、D系列具有微弱优势，且出水NH₃-N指标更稳定，但B系列出水NH₃-N稳定低于1.5 mg·L⁻¹。B系列的出水平均TN与C、D系列相比略低，且B系列TN去除率较高。计算TN数据的方差，得到B系列方差为1.369，C、D系列方差为0.599。就去除效果而言，B系列具有一定优势，但C、D系列出水的TN指标更稳定。在除磷药剂投加量相同的情况下，B系列出水的平均 ${\rm{P}}{{\rm{O}}^{3 - }_4}$ -P较C、D系列略高，去除率接近。计算 ${\rm{P}}{{\rm{O}}^{3 - }_4}$ -P数据的方差，得到发现B系列方差为0.006 2，C、D系列方差为0.000 4，说明B系列与C、D系列出水水质指标 ${\rm{P}}{{\rm{O}}^{3 - }_4}$ -P的稳定性接近。

表 3 Bardenpho实验进水水质

Table 3. Influent quality of the Bardenpho experimental mg·L⁻¹

取样日期	COD	NH₃-N	TN	${\rm{P}}{{\rm{O}}^{3 - }_4}\text{-P}$
2019-11-19	387	40.42	48.0	6.37
2019-11-20	372	42.00	47.1	8.52
2019-11-21	399	57.79	67.9	10.9
2019-11-26	466	43.58	56.3	5.38
2019-11-27	477	42.79	54.2	9.99
2019-11-28	823	33.97	48.4	7.53
2019-12-05	259	40.55	50.9	5.61
2019-12-17	323	40.82	49.2	6.77
2019-12-20	253	45.55	55.3	5.21
平均值	417.7	43.05	53.03	7.36

| Show Table

DownLoad: CSV

2.4 Bardenpho生产实验中脱氮过程分析

由于Bardenpho工艺第二缺氧区停留时间较短，B系列好氧区与第二好氧区的曝气会影响第二缺氧区的缺氧状态，进而影响第二缺氧区的反硝化效果。为确保实验效果，Bardenpho生产性实验中加强了DO控制，以确保第二缺氧段处于缺氧状态。结果亦表明污水处理过程中TN明显降低。在前文关于MBBR实验部分，已对原有AAO工艺中NH₃-N、 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N的过程样数据进行分析，且Bardenpho工艺比AAO工艺分段多(AAO为3段，Bardenpho为5段)，不具备全流程横向比较条件，因此，后面重点分析B系列的NH₃-N、 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N、DO过程样。B系列Bardenpho实验期间NH₃-N、 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N、DO过程样如图6~8所示。

图 6 B系列Bardenpho生产性实验过程样NH₃-N的质量浓度

Figure 6. NH₃-N Process samples of B seriesBardenpho production experiments

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 7 B系列Bardenpho生产性实验过程样

${\bf{N}}{{\bf{O}}^ -_3}$

-N的质量浓度

Figure 7.

${\rm{N}}{{\rm{O}}^ - _3}$

N Process samples of B series Bardenpho production experiments

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 8 B系列Bardenpho生产性实验过程样取样点DO测量值

Figure 8. measurement value of dissolved oxygenat sampling points of series BBardenpho production experiments

下载: 全尺寸图片幻灯片

分析Bardenpho生产性实验期间B系列生物池过程样的检测结果，发现厌氧区进口至厌氧区出口水样指标NH₃-N的平均值下降了2.078 mg·L⁻¹；缺氧区进口至缺氧区出口(剔除11月19日的异常数据)NH₃-N的平均值下降了0.327 mg·L⁻¹；缺氧区进口至缺氧区出口 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ - _3}$ -N平均值下降了2.274 mg·L⁻¹，但缺氧区进口水样指标 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N的平均值仅为3.295 mg·L⁻¹。这说明，系统通过反硝化过程转化了69.01%的 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N，效果良好，在部分缺氧区出口的样品中已检测不到 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N。由此可判断，厌氧区和缺氧区的厌氧、缺氧状态良好，处理效果明显。

好氧区出口至第二缺氧区出口平均 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N下降了2.882 mg·L⁻¹，说明第二缺氧段存在明显的反硝化过程；第一段好氧区出口水样NH₃-N指标的平均值为2.106 mg·L⁻¹，而第二缺氧区出口水样比第二好氧区出口水样的 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N指标有所上升，这可能是由于采集个别样品时第二缺氧区出口水样中DO高于0.5 mg·L⁻¹，此时部分NH₃-N在第二好氧区发生了硝化反应。然而，即使考虑该原因的影响，好氧区出口水样比第二好氧区出口水样中平均 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ N仍下降了0.836 mg·L⁻¹，故可确定在未投加碳源的情况下，第二缺氧区仍存在一定的反硝化反应。

2.5 Bardenpho生产实验运行参数分析

与原有C、D系列AAO工艺相比，B系列Bardenpho工艺的NH₃-N去除效果略差，去除率略降低。进一步分析设计参数后发现，B系列Bardenpho工艺好氧区总水力停留时间较C、D系列AAO工艺减少了0.49 h；同时，由于B系列一段、二段好氧区末端的DO明显低于C、D系列AAO工艺好氧区末端的DO，因此，DO可能对出水的NH₃-N指标产生较大影响，具体数据如表4所示。

对比原有AAO工艺与Bardenpho工艺，结合实验数据和过程分析，采用硝化、反硝化动力学计算缺氧区容积计算公式(1)进行计算，以核算AAO工艺与Bardenpho工艺的反硝化速率是否符合设计要求。

$V_{\mathrm{n}}=\frac{0.001Q\Delta {N}-0.12\Delta {{X}}_{\mathrm{v}}}{{{K}}_{\mathrm{d}\mathrm{e}}{X}}$

$(1)$

式中：V_n为缺氧区(池)容积，m³；Q为生物反应池设计流量，m³·d⁻¹；X为生物反应池内混合液悬浮固体平均浓度，g·L⁻¹；△X_v为排除生物反应池系统的微生物量，kg·d⁻¹；K_de为脱氮速率，kg· (kg·d) ⁻¹，根据实验资料确定。无实验资料时，一般20 ℃时K_de经验值为0.03~0.06 kg· (kg·d) ⁻¹，并按相关公式进行温度修正，若温差不大可忽略。

Bardenpho生产性实验中C、D系列具体相关数据及计算结果见表5和6。

表 5 Bardenpho生产性实验中各好氧区末端的DO

Table 5. Measured values of dissolved oxygen at the end of aerobic zone of the Bardenpho production experiment mg·L⁻¹

采样日期	B系列一段好氧区	B系列二段好氧区	C好氧区	D好氧区
2019-11-19	0.900	0.370	3.615	2.315
2019-11-20	0.710	2.020	3.595	2.985
2019-11-21	3.240	1.930	4.275	2.895
2019-11-26	1.180	1.100	3.725	1.560
2019-11-27	0.720	0.280	3.935	4.360
2019-11-28	1.200	0.420	4.390	2.720
2019-12-05	2.190	0.180	3.255	1.420
2019-12-17	—	—	4.190	1.940
2019-12-20	1.960	0.130	3.770	2.275

| Show Table

DownLoad: CSV

表 6 Bardenpho生产性实验C、D系列相关参数

Table 6. Experimental parameters of C and D series Bardenpho in-process experiments

采样日期	进水温度/℃	V_N/m³	进水TN/(mg·L⁻¹)	出水TN/(mg·L⁻¹)	△X_v/(kg·d⁻¹)	VSS比例	X/(g·L⁻¹)	K_de/(kg·(kg·d)⁻¹)
2019-11-19	19.9	23 041	48	7.00	2 413	0.5	5 458	0.021
2019-11-20	19.9	23 041	47.1	6.85	2 445	0.5	5 885	0.019
2019-11-21	19.5	23 041	67.9	7.45	2 493	0.5	6 090	0.032
2019-11-26	18.9	23 041	56.3	6.27	1 972	0.5	6 445	0.026
2019-11-27	18.8	23 041	54.2	7.69	2 774	0.5	6 465	0.020
2019-11-28	18.8	23 041	48.4	6.61	3 593	0.5	6 380	0.014
2019-12-05	18.4	23 041	50.9	5.28	3 748	0.5	6 190	0.016
2019-12-17	18.1	23 041	49.2	5.19	1 963	0.5	6 140	0.023
2019-12-20	18.0	23 041	55.3	7.21	1 990	0.5	5 920	0.027

| Show Table

DownLoad: CSV

在计算中，C、D系列AAO工艺的反硝化速率以全段水力停留时间计算，B系列五段式Bardenpho工艺的反硝化速率以前3段AAO水力停留时间计算。由于Bardenpho工艺第一缺氧区水力停留时间小于原有AAO工艺缺氧区停留时间，表现为计算中V_N不同。另外，Bardenpho工艺的TN取样点在一段好氧区出口，AAO工艺在好氧区出口。根据表6和7，Bardenpho工艺有2 d高于设计下限，AAO工艺有1 d高于设计下限，2种工艺反硝化速率平均值的区别较小，且均低于理论设计负荷0.03~0.06 kg· (kg·d)⁻¹。分析2种工艺的结构，由于Bardenpho工艺有第二缺氧区和第二好氧区进行二次反硝化，且该区域无混合液回流影响，故若进一步增加实际反硝化水力停留时间，可进一步降低出水水样中的TN、NH₃-N。

表 4 Bardenpho实验出水水质情况对比表

Table 4. Comparison of effluent quality of Bardenpho experiment mg·L⁻¹

取样日期	B系列				C、D系列
取样日期	COD	NH₃-N	TN	${\rm{P}}{{\rm{O}}^{3 - }_4}\text{-P}$	COD	NH₃-N	TN	${\rm{P}}{{\rm{O}}^{3 - }_4}\text{-P}$
2019-11-19	14	0.137	3.56	0.084	16	0.111	7.00	0.132
2019-11-20	21	0.768	4.55	0.044	33	0.400	6.85	0.132
2019-11-21	16	0.347	4.47	0.264	17	0.268	7.45	0.100
2019-11-26	22	1.321	5.75	0.070	19	0.821	6.27	0.132
2019-11-27	21	0.584	5.49	0.120	20	0.295	7.69	0.153
2019-11-28	25	1.421	7.34	0.264	15	0.216	6.61	0.111
2019-12-05	19	0.611	3.90	0.224	21	0.716	5.28	0.163
2019-12-17	19	0.216	6.93	0.064	20	0.295	5.19	0.163
2019-12-20	15	1.350	7.30	0.244	22	0.189	7.21	0.163
平均值	19.11	0.751	5.477	0.153	20.33	0.368	6.617	0.139
最大值	25	1.421	7.340	0.264	33	0.821	7.690	0.163
最小值	15	0.216	3.900	0.044	15	0.189	5.190	0.100

| Show Table

DownLoad: CSV

表 7 Bardenpho实验B系列相关参数

Table 7. Experimental parameters of B series Bardenpho in-process experiments

采样日期	进水温度/℃	V_N/m³	进水TN/(mg·L⁻¹)	出水TN/(mg·L⁻¹)	△X_v/(kg·d⁻¹)	VSS比例	X/(g·L⁻¹)	K_de/(kg·(kg·d)⁻¹)
2019-11-19	19.9	17 083	48	5.530	2 268	0.5	5 995	0.028
2019-11-20	19.9	17 083	47.1	4.870	4 460	0.5	6 160	0.015
2019-11-21	19.5	17 083	67.9	7.840	4 463	0.5	5 695	0.034
2019-11-26	18.9	17 083	56.3	11.010	2 163	0.5	5 995	0.032
2019-11-27	18.8	17 083	54.2	15.160	2 879	0.5	6 135	0.021
2019-11-28	18.8	17 083	48.4	8.820	3 363	0.5	6 355	0.018
2019-12-05	18.4	17 083	50.9	2.560	3 906	0.5	6 490	0.022
2019-12-17	18.1	17 083	49.2	14.750	4 260	0.5	6 740	0.008
2019-12-20	18.0	17 083	55.3	7.690	3 657	0.5	6 875	0.022

| Show Table

DownLoad: CSV

3. 结论与建议

1)在同工况、不投加碳源情况下，“AAO+MBBR”工艺相较原有AAO工艺对系统NH₃-N的去除效果无明显提升，但对TN、 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ - _3}$ -N有一定的降低效果，且“AAO+MBBR”工艺出水水样中TN更稳定性，对 ${\rm{P}}{{\rm{O}}^{3 - }_4}$ -P的去除效果弱于原有AAO工艺。

2)在同工况、不投加碳源情况下，五段式Bardenpho工艺较原有AAO工艺对TN、 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N的去除效果有明显提升，出水水样的平均TN降低1.14 mg·L⁻¹，就去除效果而言，B系列去除效果更优。此外，同样条件下五段式Bardenpho工艺对NH₃-N的去除效果较差，但指标能稳定低于1.5 mg·L⁻¹，达到准Ⅳ类水质对出水NH₃-N、TN的要求。

3)在Bardenpho工艺生产实验期间，DO数据不稳定，多次出现第二缺氧段无法稳定处于缺氧状态的情况，在一定程度上影响了出水水质指标。建议使用精确曝气系统代替人工远程调控以加强生物池中DO的控制，以进一步确保NH₃-N、TN的出水稳定性。五段式Bardenpho工艺可加强除氮效果，保障出水水质指标NH₃-N、TN的稳定达标，在第二缺氧段投加碳源还可加强反硝化效果。

表 1 河流优控污染物筛选结果

Table 1. Screening of priority pollutants in rivers

河流River	筛选方法Screening methods	筛选结果Screening results	参考文献Reference
松花江	综合排序	5种硝基苯类、5种氯苯类	[65]
沙颖河	综合评分法	10种重金属、13种有机农药、3种取代苯、9种卤代脂肪烃、1种苯胺类、1种酞酸酯类、2种多氯联苯、1种多环芳烃	[70]
细河、蒲河	潜在危害指数法、商值法	6种酞酸酯类和6种苯酚	[57]
松花江吉林江段	综合排序	5种苯系物类、4种苯胺类、3种酞酸酯类、8种农药、4种金属、2种酚类、2种化合物、1种挥发性卤代烃类、1种氯代苯类、1种硝基苯类	[66]
海城河	潜在危害指数法、综合评分法	7种酯和酞酸酯类、7种含氮杂环类、5种胺及苯胺类、6种氯苯类、5种硝基苯类、7种苯酚类、5种苯及其它取代苯类、2种多环芳烃类	[71]
长江干流重庆段	高通量分析方法和综合评分法	11种农药、17种工业用品、5种个人护理品	[72]
浑河沈阳段	潜在危害法	9种重金属、5种苯系类、1种氰化物、1种酚类、2种酞酸酯类、3种化合物	[25]
浑河沈阳段	潜在危害指数法	16种稠环芳烃类、14种酚类、11种苯系物、5种酞酸酯、4种有机农药、3种硝基苯、24种挥发性卤代烃、10种卤代芳烃、4种醚类、3种杂环、2种含硫化合物、1种亚硝胺、4种其它类别	[56]
美国密尔沃基河	综合评分法	氟蒽、苯并[a]芘、芘、阿特拉津、异丙甲草胺、菲和避蚊胺	[41]
五大湖支流	EAR暴露活性比	双酚A、己烯雌酚、雌酮、雌三醇、17β-雌二醇、17α-雌二醇	[40]
保加利亚斯特鲁玛河	自组织映射神经网络（SOM）和Hasse图解法	硝酸盐、铵、氧化能力、COD、BOD	[61]
埃布罗河、略布雷加特河、朱卡尔河和瓜达尔基维尔河	综合评分法	毒死蜱、毒虫畏、二嗪农、除线磷、咪鲜胺、乙硫磷、呋喃丹、敌草隆、壬基酚、辛基酚	[68]
美国河流	综合评分法	炔雌醇甲醚、19-诀诺酮、地美环素、氟甲喹、磷酸三（2-正丁氧乙基）酯、甲基苯亚甲基樟脑、雌三醇、邻苯二甲酸二辛酯、17α-雌二醇、顺式雄酮、马萘雌酮、马烯雌酮、甲基对硫磷、三氯生、环丙沙星、诺氟沙星、土霉素、磺胺噻唑、华法林、林丹	[67]
斯洛伐克河流	风险商	1,1,2-三氯乙烷、苯胺、砷、苯磺酰胺、苯并噻唑、联苯、双酚A、氯吡啶、铜、铬、氰化物、甜菜安、邻苯二甲酸二丁酯、二苯胺、乙氧呋草黄、甲醛、草甘膦、二甲四氯、2,6-二叔丁基对甲酚、多氯联苯、二甲戊灵、菲、甲苯、苯乙烯、二甲苯、锌	[73]
克罗地亚萨瓦河	风险商	多环芳烃、直链烷基苯磺酸盐、烷基酚聚氧乙烯醚	[69]

河流River	筛选方法Screening methods	筛选结果Screening results	参考文献Reference
松花江	综合排序	5种硝基苯类、5种氯苯类	[65]
沙颖河	综合评分法	10种重金属、13种有机农药、3种取代苯、9种卤代脂肪烃、1种苯胺类、1种酞酸酯类、2种多氯联苯、1种多环芳烃	[70]
细河、蒲河	潜在危害指数法、商值法	6种酞酸酯类和6种苯酚	[57]
松花江吉林江段	综合排序	5种苯系物类、4种苯胺类、3种酞酸酯类、8种农药、4种金属、2种酚类、2种化合物、1种挥发性卤代烃类、1种氯代苯类、1种硝基苯类	[66]
海城河	潜在危害指数法、综合评分法	7种酯和酞酸酯类、7种含氮杂环类、5种胺及苯胺类、6种氯苯类、5种硝基苯类、7种苯酚类、5种苯及其它取代苯类、2种多环芳烃类	[71]
长江干流重庆段	高通量分析方法和综合评分法	11种农药、17种工业用品、5种个人护理品	[72]
浑河沈阳段	潜在危害法	9种重金属、5种苯系类、1种氰化物、1种酚类、2种酞酸酯类、3种化合物	[25]
浑河沈阳段	潜在危害指数法	16种稠环芳烃类、14种酚类、11种苯系物、5种酞酸酯、4种有机农药、3种硝基苯、24种挥发性卤代烃、10种卤代芳烃、4种醚类、3种杂环、2种含硫化合物、1种亚硝胺、4种其它类别	[56]
美国密尔沃基河	综合评分法	氟蒽、苯并[a]芘、芘、阿特拉津、异丙甲草胺、菲和避蚊胺	[41]
五大湖支流	EAR暴露活性比	双酚A、己烯雌酚、雌酮、雌三醇、17β-雌二醇、17α-雌二醇	[40]
保加利亚斯特鲁玛河	自组织映射神经网络（SOM）和Hasse图解法	硝酸盐、铵、氧化能力、COD、BOD	[61]
埃布罗河、略布雷加特河、朱卡尔河和瓜达尔基维尔河	综合评分法	毒死蜱、毒虫畏、二嗪农、除线磷、咪鲜胺、乙硫磷、呋喃丹、敌草隆、壬基酚、辛基酚	[68]
美国河流	综合评分法	炔雌醇甲醚、19-诀诺酮、地美环素、氟甲喹、磷酸三（2-正丁氧乙基）酯、甲基苯亚甲基樟脑、雌三醇、邻苯二甲酸二辛酯、17α-雌二醇、顺式雄酮、马萘雌酮、马烯雌酮、甲基对硫磷、三氯生、环丙沙星、诺氟沙星、土霉素、磺胺噻唑、华法林、林丹	[67]
斯洛伐克河流	风险商	1,1,2-三氯乙烷、苯胺、砷、苯磺酰胺、苯并噻唑、联苯、双酚A、氯吡啶、铜、铬、氰化物、甜菜安、邻苯二甲酸二丁酯、二苯胺、乙氧呋草黄、甲醛、草甘膦、二甲四氯、2,6-二叔丁基对甲酚、多氯联苯、二甲戊灵、菲、甲苯、苯乙烯、二甲苯、锌	[73]
克罗地亚萨瓦河	风险商	多环芳烃、直链烷基苯磺酸盐、烷基酚聚氧乙烯醚	[69]

下载: 导出CSV

表 2 湖泊优控污染物筛选结果

Table 2. Screening of priority pollutants in lakes

湖泊Lake	筛选方法Screening methods	筛选结果Screening results	参考文献Reference
升金湖	综合评分法	邻苯二甲酸二乙基己酯、邻苯二甲酸二环己酯、PCB138、邻苯二甲酸二正辛酯、邻苯二甲酸二壬酯、七氯、p,p′-滴滴涕、钡、环氧七氯、邻苯二甲酸二己酯	[76]
涨渡湖	综合评分法	11种多氯联苯、8种有机氯农药、6种多环芳烃、4种邻苯二甲酸酯、4种挥发性有机物和8种金属	[79]
鄱阳湖	综合评分法	8种邻苯二甲酸酯、6种有机氯农药、6种多氯联苯、5种多环芳烃和2种抗生素	[75]
太湖	风险商	2-硝基苯酚、对氯间二甲苯酚、邻苯二酚	[78]
坦桑尼亚湖泊	综合评分法	5种邻苯二甲酸酯、6种多氯联苯、6种多环芳烃和8种有机氯农药	[80]
五大湖	综合评分法	茚并（1,2,3-cd）芘、苯乙烯、锑、丙烯腈	[82]
五大湖	风险商	甲基谷硫磷、毒死蜱、二嗪农、马拉硫磷、异丙甲草胺、布洛芬、多环芳烃、壬基酚聚氧乙烯醚	[83]
埃及马尤特湖	风险商	苯酚、甲酚、2,4-二硝基苯酚、4-硝基苯酚、邻氯酚、2,3,4,6-四氯苯酚和2,4-二甲基苯酚	[77]

下载: 导出CSV

表 3 海洋优控污染物筛选结果

Table 3. Screening of priority pollutants in marine environments

海域Maritime area	筛选方法Screening methods	筛选结果Screening results	参考文献Reference
渤海近岸海域	综合评分法	多环芳烃、多氯联苯、滴滴涕、六六六、七氯、狄氏剂、硝基苯、五氯苯、六氯苯、有机锡、艾试剂、毒死蜱、五氯酚、硫丹、阿特拉津、壬基酚、辛基酚、苯胺、多溴联苯醚、三氯甲烷	[85]
辽东湾	综合评分法和潜在危害指数法	Cd、Cu	[86]
大连湾	模糊评判系统	三氯乙烯、α-硝基萘、1,1-二氯乙烯、聚乙烯、苯、γ-六六六、α-六六六、六氯乙烷	[50]
大连湾	密切值法	1,2-二氯苯和1-十六烯	[51]
北海	风险商	萘、水杨酸、西玛津、邻苯二甲酸二乙酯、磺胺甲恶唑、四溴二苯醚、邻苯二甲酸二环己酯、乐果、孕二烯、六溴二苯醚	[87]
欧洲大西洋水域	综合评分法	苯、苯乙烯单体、二甲苯、环己烷、甲苯、壬烯、苯胺、丙烯腈、硝基苯、异壬醇、烷基苯、壬基酚聚乙氧基化物、辛烷、1-壬醇丙烯酸丁酯、己二酸二（2-乙基己基）酯、三氯乙烯己烷、庚烷、1-十二烷醇甲酚、癸酸、四氯乙烯	[88]
普吉特海湾	风险商	阿奇霉素、双酚A、邻苯二甲酸丁苄酯、咖啡因、卡马西平、环丙沙星、邻苯二甲酸二异壬酯、雌二醇、雌酮、苯酚、三氯生等57种	[29]

下载: 导出CSV

表 4 地下水优控污染物筛选结果

Table 4. Screening of priority pollutants in groundwater

地区Area	筛选方法Screening methods	筛选结果Screening results	参考文献Reference
石河子地区	综合评分法	Hg、As	[94]
石油炼制厂	综合评分法	苯、甲苯、乙苯、二甲苯、石油烃、苯酚、挥发性酚类、As、Pb、Mn	[26]
福泉市磷矿开采聚集区	潜在危害指数法和综合评分法	TP、F^-、Fe、Mn、Hg、Ni、Sb、As、Pb、Cd	[93]
格尔木地区	综合评分法	TDS、总硬度、Cl^-、SO₄^2-、Na、F、总铁、芘、菲、Al	[95]
新疆阿克苏	潜在危害指数法和综合评分法	苯并（a）芘、As、Pb和Cd	[58]
大武水源地	潜在危害指数法和综合评分法	三氯甲烷、三氯乙烯、四氯乙烯、四氯化碳、苯	[96]
雄安新区	综合评分法	苯并（a）芘、六氯苯、As、Se、阿特拉津、苯并（b）荧蒽、Ni、Mo、Ti、萘	[48]
下辽河平原区	潜在危害指数法与综合评分法	As、NH₄⁺、1,1,2-三氯乙烷、溴二氯甲烷、一氯二溴甲烷、1,1-二氯乙烯、α-六六六、p,p'-DDD、p,p'-DDE、苯并（a）芘	[97]
山西省7个焦化厂	综合评分法	萘、苯、甲苯、1,2-二氯乙烷、苯酚、Cu、Ni、Pb、Cd、Hg	[92]
小清河沿岸	密切值法	58种有机化合物中有19种优先控制污染物	[59]
美国	综合评分法	As、Cr、Cd、四氯化碳、氯仿、1,1-二氯乙烯和二溴化乙烯	[98]
西班牙加那利群岛大加那利岛	浓度	甲草胺、阿特拉津、氯芬磷、乙基毒死蜱、敌草隆、六氯苯、六氯丁二烯、异丙隆、五氯苯、西玛津、三丁基氯化锡、硫丹、六氯环己烷、多氯联苯、三氯苯	[99]

下载: 导出CSV

表 5 饮用水源地优控污染物筛选结果

Table 5. Screening of priority pollutants in potable water sources

城市City	筛选方法Screening methods	筛选结果Screening results	参考文献Reference
淮安县	潜在危害指数法和综合评分法	Cd、Hg、Pb、Ni、Cr、As、Cu、苯并（a）芘、五氯联苯、邻苯二甲酸二丁酯、邻苯二甲酸二（2-乙基己基）酯、四氯化碳	[2]
南方某市	潜在危害法和综合评分法	Hg、Cd、Pb、Ni、As、苯、Cu、六氯苯、苯酚、乙苯、甲苯、1,2-二氯苯、邻苯二甲酸二丁酯、苯并（a）芘、邻苯二甲酸二（2-乙基己基）酯、三氯甲烷、五氯苯酚、Cr、1,4-二氯苯、	[47]
扬州市	潜在危害指数法和综合评分法	苯醚甲环唑、多菌灵、毒死蜱、己唑醇、环丙唑、噻呋酰胺、氯氟吡氧乙酸、苄嘧磺隆、吡蚜酮、三环唑、噻虫嗪、咪鲜胺、戊唑醇、异丙隆、总氮、总磷	[103]
长江下游	风险商	甲羟孕酮、群勃龙	[101]
华东地区	风险商	苯醚甲环唑、烯酰吗啉、乙草胺、咖啡因、卡马西平、多菌灵、多效唑、嘧霉胺	[102]
内蒙古	风险商	F、As、Mn	[88]
美国	综合评分法	炔雌醇甲醚、炔诺酮、地美环素、氟甲喹、磷酸三（2-正丁氧乙基）酯、甲基苯亚甲基樟脑、雌三醇、邻苯二甲酸二辛酯、17α-雌二醇、顺式雄酮、马萘雌酮、马烯雌酮、甲基对硫磷、三氯生、环丙沙星、诺氟沙星、土霉素、磺胺噻唑、华法林、林丹	[67]
英国	风险商	3,5,6-三氯-2-吡啶醇、噻磺隆、醚菌酯	[104]
加利福尼亚	风险商	多菌灵、涕灭威亚砜、RP30228	[104]

下载: 导出CSV

[1]	崔建升, 徐富春, 刘定, 等. 优先污染物筛选方法进展[C]. 中国环境科学学会2009年学术年会论文集(第四卷). 北京: 北京航空航天大学出版社, 2009: 841-844. CUI J S, XU F C, LIU D, et al. Progress in screening methods for priority pollutants[C]. Proceedings of the 2009 Academic Annual Conference of the Chinese Society of Environmental Sciences(Volume 4). Beijing: Beijing University of Aeronautics and Astronautics Press, 2009: 841-844 (in Chinese).
[2]	许秋瑾, 李丽, 梁存珍, 等. 淮安某县农村饮用水源中优控污染物的筛选研究[J]. 中国环境科学, 2013, 33(4): 631-638. XU Q J, LI L, LIANG C Z, et al. Screening of priority control pollutants from the rural drinking water sources in Huai’an City[J]. China Environmental Science, 2013, 33(4): 631-638 (in Chinese).
[3]	ABAFE O A, LAWAL M A, CHOKWE T B. Non-targeted screening of emerging contaminants in South African surface and wastewater[J]. Emerging Contaminants, 2023, 9(4): 100246. doi: 10.1016/j.emcon.2023.100246
[4]	CAS Registry[DB]. [2023-10-18].
[5]	US EPA. Toxic and priority pollutants[EB/OL]. [2023-07-28].
[6]	SNYDER E M, SNYDER S A, GIESY J P, et al. SCRAM: A scoring and ranking system for persistent, bioaccumulative, and toxic substances for the North American Great Lakes[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2000, 7(1): 52-61. doi: 10.1007/BF03028072
[7]	SWANSON M B, DAVIS G A, KINCAID L E, et al. A screening method for ranking and scoring chemicals by potential human health and environmental impacts[J]. Environmental Toxicology and Chemistry, 1997, 16(2): 372-383. doi: 10.1002/etc.5620160237
[8]	ATSDR. Substance priority list (SPL) resource page[EB/OL]. [2023-07-28].
[9]	TEIXIDÓ E, TERRADO M, GINEBREDA A, et al. Quality assessment of river waters using risk indexes for substances and sites, based on the COMMPS procedure[J]. Journal of Environmental Monitoring, 2010, 12(11): 2120-2127. doi: 10.1039/c0em00108b
[10]	LERCHE D, MATSUZAKI S Y, SØRENSEN P B, et al. Ranking of chemical substances based on the Japanese Pollutant Release and Transfer Register using partial order theory and random linear extensions[J]. Chemosphere, 2004, 55(7): 1005-1025. doi: 10.1016/j.chemosphere.2004.01.023
[11]	DUNN A M. A relative risk ranking of selected substances on Canada’s national pollutant release inventory[J]. Human and Ecological Risk Assessment, 2009, 15(3): 579-603. doi: 10.1080/10807030902892562
[12]	HANSEN B G, van HAELST A G, van LEEUWEN K, et al. Priority setting for existing chemicals: European Union risk ranking method[J]. Environmental Toxicology and Chemistry, 1999, 18(4): 772-779. doi: 10.1002/etc.5620180425
[13]	van HAELST A G, HANSEN B G. Priority setting for existing chemicals: Automated data selection routine[J]. Environmental Toxicology and Chemistry, 2000, 19(9): 2372-2377. doi: 10.1002/etc.5620190930
[14]	LERCHE D, SØRENSEN P B, LARSEN H S, et al. Comparison of the combined monitoring-based and modelling-based priority setting scheme with partial order theory and random linear extensions for ranking of chemical substances[J]. Chemosphere, 2002, 49(6): 637-649. doi: 10.1016/S0045-6535(02)00390-9
[15]	环境保护部科技标准司. 国内外化学污染物环境与健康风险排序比较研究 [M]. 北京: 科学出版社, 2010. Science and Technology Standards Department of the Ministry of Environmental Protection. Comparative study of environmental and health risk ranking of chemical pollutants at home and abroad[M]. Beijing: Science Press, 2010 (in Chinese).
[16]	周文敏, 傅德黔, 孙宗光. 中国水中优先控制污染物黑名单的确定[J]. 环境科学研究, 1991, 4(6): 9-12. ZHOU W M, FU D Q, SUN Z G. Determination of black list of China’s priority pollutants in water[J]. Research of Environmental Sciences, 1991, 4(6): 9-12 (in Chinese).
[17]	方路乡, 胡望钧. 浙江省第一批环境优先污染物黑名单研究[J]. 环境污染与防治, 1991, 13(3): 8-11. FANG L X, HU W J. Research on the Blacklist of the First Batch of Environmental Priority Pollutants in Zhejiang Province[J]. Environmental Pollution & Control, 1991, 13(3): 8-11 (in Chinese).
[18]	刘仲秋, 史箴, 郭华, 等. 四川省优先污染物的研究(上)[J]. 环境保护, 1992, 20(1): 39-40. LIU Z Q, SHI Z, GUO H, et al. Research on Priority Pollutants in Sichuan Province (Part 1)[J]. Environmental Protection, 1992, 20(1): 39-40 (in Chinese).
[19]	刘仲秋, 史箴, 郭华, 等. 四川省优先污染物的研究(下)[J]. 环境保护, 1992, 20(1): 36-37. LIU Z Q, SHI Z, GUO H, et al. Research on Priority Pollutants in Sichuan Province (Part 2)[J]. Environmental Protection, 1992, 20(1): 39-40 (in Chinese).
[20]	任双梅, 杨良年, 甄继琪, 等. 甘肃省优先控制有毒化学品名单筛选研究[J]. 甘肃环境研究与监测, 1996(1): 8-11. REN S M, YANG L N, ZHEN J Q, et al. Research on the Screening of the List of Priority Controlled Toxic Chemicals in Gansu Province[J]. Gansu Envionmental Study and Monitoriny, 1996(1): 8-11 (in Chinese).
[21]	印楠. 福建省水环境优先污染物初探[J]. 福建环境, 1997(4): 6, 15. YIN N. Preliminary study on priority pollutants of water environment in Fujian Province[J]. Fujian Environment, 1997(4): 6, 15 (in Chinese).
[22]	宋仁高, 王菊先. 天津市水体中优先有机污染物的筛选[J]. 中国环境科学, 1992, 12(4): 276-280. SONG R G, WANG J X. Screening of priority organic pollutants in water bodies of Tianjin city[J]. China Environmental Science, 1992, 12(4): 276-280 (in Chinese).
[23]	裴淑玮, 周俊丽, 刘征涛. 环境优控污染物筛选研究进展[J]. 环境工程技术学报, 2013, 3(4): 363-368. PEI S W, ZHOU J L, LIU Z T. Research progress on screening of environment priority pollutants[J]. Journal of Environmental Engineering Technology, 2013, 3(4): 363-368 (in Chinese).
[24]	王向明, 万方, 杨银锁, 等. 黄浦江上游优先控制有机物的筛选[J]. 环境监测管理与技术, 1996, 8(5): 13-15. WANG X M, WAN F, YANG Y S, et al. The sifting of the prior control organic substance of the water resouces in the upper reaches of Huangpu River[J]. The Administration and Technique of Environmental Monitoring, 1996, 8(5): 13-15. (in Chinese).
[25]	郭秋岑. 浑河水体的优控污染物筛选研究[J]. 建筑与预算, 2020(5): 68-71. GUO Q C. Research on the screening of priority pollutants in the Hunhe River[J]. Construction and Budget, 2020(5): 68-71 (in Chinese).
[26]	李煜婷, 许德刚, 李巨峰, 等. 典型石油炼制厂地下水中优先控制污染物识别方法的建立和验证[J]. 环境工程学报, 2019, 13(11): 2770-2780. LI Y T, XU D G, LI J F, et al. Establishment and verification of the recognition method of the priority pollutants in groundwater of the typical petroleum refining enterprise[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2019, 13(11): 2770-2780 (in Chinese).
[27]	杨友明, 柳庸行, 王维国, 等. 潜在有毒化学品优先控制名单筛选方法研究[J]. 环境科学研究, 1993, 6(1): 1-9. YANG Y M, LIU Y X, WANG W G, et al. Study on the priority controlled method of potentially toxic chemicals[J]. Research of Environmental Sciences, 1993, 6(1): 1-9 (in Chinese).
[28]	ZHONG M M, WANG T L, ZHAO W X, et al. Emerging organic contaminants in Chinese surface water: Identification of priority pollutants[J]. Engineering, 2022, 11: 111-125. doi: 10.1016/j.eng.2020.12.023
[29]	JAMES C A, SOFIELD R, FABER M, et al. The screening and prioritization of contaminants of emerging concern in the marine environment based on multiple biological response measures[J]. Science of the Total Environment, 2023, 886: 163712. doi: 10.1016/j.scitotenv.2023.163712
[30]	HERNANDO M D, MEZCUA M, FERNÁNDEZ-ALBA A R, et al. Environmental risk assessment of pharmaceutical residues in wastewater effluents, surface waters and sediments[J]. Talanta, 2006, 69(2): 334-342. doi: 10.1016/j.talanta.2005.09.037
[31]	HAWKINS C, FOSTER G, GLABERMAN S. Chemical prioritization of pharmaceuticals and personal care products in an urban tributary of the Potomac River[J]. Science of the Total Environment, 2023, 881: 163514. doi: 10.1016/j.scitotenv.2023.163514
[32]	PANTAZIDOU M, KAPNIARIS S, KATSIRI A, et al. Pollutant trends and hazard ranking in Elefsis Bay, Greece[J]. Desalination, 2007, 210(1/2/3): 69-82.
[33]	RIVA F, ZUCCATO E, DAVOLI E, et al. Risk assessment of a mixture of emerging contaminants in surface water in a highly urbanized area in Italy[J]. Journal of Hazardous Materials, 2019, 361: 103-110. doi: 10.1016/j.jhazmat.2018.07.099
[34]	ZHANG Y Q, JOHNSON A C, SU C, et al. Which persistent organic pollutants in the rivers of the Bohai Region of China represent the greatest risk to the local ecosystem?[J]. Chemosphere, 2017, 178: 11-18. doi: 10.1016/j.chemosphere.2017.02.137
[35]	SU C, LU Y L, JOHNSON A C, et al. Which metal represents the greatest risk to freshwater ecosystem in Bohai Region of China?[J]. Ecosystem Health and Sustainability, 2017, 3(2): e01260. doi: 10.1002/ehs2.1260
[36]	ZHANG M, SHI Y J, LU Y L, et al. The relative risk and its distribution of endocrine disrupting chemicals, pharmaceuticals and personal care products to freshwater organisms in the Bohai Rim, China[J]. Science of the Total Environment, 2017, 590/591: 633-642. doi: 10.1016/j.scitotenv.2017.03.011
[37]	苏超, 崔严. 长江流域淡水生态系统内分泌干扰物、药物和个人护理品的风险排序[J]. 环境科学, 2020, 41(11): 4981-4988. SU C, CUI Y. Risk ranking of endocrine disrupting compounds, pharmaceuticals and personal care products in the aquatic environment of the Yangtze River Basin[J]. Environmental Science, 2020, 41(11): 4981-4988 (in Chinese).
[38]	DONNACHIE R L, JOHNSON A C, MOECKEL C, et al. Using risk-ranking of metals to identify which poses the greatest threat to freshwater organisms in the UK[J]. Environmental Pollution, 2014, 194: 17-23. doi: 10.1016/j.envpol.2014.07.008
[39]	DU Y J, XU X, LIU Q Z, et al. Identification of organic pollutants with potential ecological and health risks in aquatic environments: Progress and challenges[J]. Science of the Total Environment, 2022, 806: 150691. doi: 10.1016/j.scitotenv.2021.150691
[40]	BLACKWELL B R, ANKLEY G T, CORSI S R, et al. An “EAR” on environmental surveillance and monitoring: A case study on the use of exposure-activity ratios (EARs) to prioritize sites, chemicals, and bioactivities of concern in great lakes waters[J]. Environmental Science & Technology, 2017, 51(15): 8713-8724.
[41]	MALONEY E M, VILLENEUVE D L, BLACKWELL B R, et al. A framework for prioritizing contaminants in retrospective ecological assessments: Application in the Milwaukee Estuary (Milwaukee, WI)[J]. Integrated Environmental Assessment and Management, 2023, 19(5): 1276-1296. doi: 10.1002/ieam.4725
[42]	MARUYA K A, DODDER N G, MEHINTO A C, et al. A tiered, integrated biological and chemical monitoring framework for contaminants of emerging concern in aquatic ecosystems[J]. Integrated Environmental Assessment and Management, 2016, 12(3): 540-547. doi: 10.1002/ieam.1702
[43]	MEHINTO A C, DU B W, WENGER E, et al. Bioanalytical and non-targeted mass spectrometric screening for contaminants of emerging concern in Southern California bight sediments[J]. Chemosphere, 2023, 331: 138789. doi: 10.1016/j.chemosphere.2023.138789
[44]	LI S B, VILLENEUVE D L, BERNINGER J P, et al. An integrated approach for identifying priority contaminant in the Great Lakes Basin–Investigations in the Lower Green Bay/Fox River and Milwaukee Estuary areas of concern[J]. Science of the Total Environment, 2017, 579: 825-837. doi: 10.1016/j.scitotenv.2016.11.021
[45]	曹婷, 刘铮, 王晓慧, 等. 基于多方法优化的行业优控污染物清单筛选技术研究及应用[J]. 环境工程技术学报, 2023, 13(2): 827-838. CAO T, LIU Z, WANG X H, et al. Research and application of screening technology of industrial priority control pollutants list based on multi-method optimization[J]. Journal of Environmental Engineering Technology, 2023, 13(2): 827-838 (in Chinese).
[46]	KANG Y, CHEN Y Q, ZHOU M J, et al. Identification of regional industrial priority pollutants in surface water: A field study in Taihu Lake Basin[J]. Frontiers in Environmental Science, 2022, 10: 1077430. doi: 10.3389/fenvs.2022.1077430
[47]	刘婕, 丁震, 郑浩, 等. 基于我国南方城市的饮用水优先控制污染物筛选[J]. 环境与健康杂志, 2016, 33(4): 350-354. LIU J, DING Z, ZHENG H, et al. Screening of priority control contaminants in drinking water in southern city of China[J]. Journal of Environment and Health, 2016, 33(4): 350-354 (in Chinese).
[48]	QIAO X C, LI X, QI T, et al. Identification of priority pollutants in groundwater: A case study in Xiong’an new region, China[J]. Water, 2023, 15(8): 1565. doi: 10.3390/w15081565
[49]	ROGERS E R, ZALESNY R S, LIN C H. A systematic approach for prioritizing landfill pollutants based on toxicity: Applications and opportunities[J]. Journal of Environmental Management, 2021, 284: 112031. doi: 10.1016/j.jenvman.2021.112031
[50]	全燮, 孙英, 杨凤林, 等. 海域有机污染物优先排序和风险分类模糊评判系统[J]. 海洋环境科学, 1996, 15(1): 1-7. QUAN X, SUN Y, YANG F L, et al. Fuzzy system for assessment of the prior order and the risk classification of the marine organic pollutantsJ]. Marine Environmental Science, 1996, 15(1): 1-7 (in Chinese).
[51]	楼文高. 用密切值法进行海域有机污染物优先排序和风险分类研究[J]. 海洋环境科学, 2002, 21(3): 43-48. LOU W G. Application of osculating method for the prior order and risk classification for the marine organic pollutants[J]. Marine Environmental Science, 2002, 21(3): 43-48 (in Chinese).
[52]	全燮, 许建峰, 杨凤林, 等. 模糊混合聚类法对污染物优先排序及分类的探讨[J]. 大连理工大学学报, 1993, 33(4): 402-409. QUAN X, XU J F, YANG F L, et al. Determination of prior order and classification of pollutants with fuzzy mixed method[J]. Journal of Dalian University of Technology, 1993, 33(4): 402-409 (in Chinese).
[53]	FRIEDERICHS M, FRÄNZLE O, SALSKI A. Fuzzy clustering of existing chemicals according to their ecotoxicological properties[J]. Ecological Modelling, 1996, 85(1): 27-40. doi: 10.1016/0304-3800(95)00009-7
[54]	孙伟. 层次分析法应用研究[J]. 市场研究, 2008(12): 35-39. SUN W. Research on the application of analytic hierarchy process[J]. Marketing Research, 2008(12): 35-39 (in Chinese).
[55]	朱菲菲, 秦普丰, 张娟, 等. 我国地下水环境优先控制有机污染物的筛选[J]. 环境工程技术学报, 2013, 3(5): 443-450. ZHU F F, QIN P F, ZHANG J, et al. Screening of priority organic pollutants in groundwater of China[J]. Journal of Environmental Engineering Technology, 2013, 3(5): 443-450 (in Chinese).
[56]	王莉, 王玉平, 卢迎红, 等. 辽河流域浑河沈阳段地表水重点控制有机污染物的筛选[J]. 中国环境监测, 2005, 21(6): 59-62. WANG L, WANG Y P, LU YING H, et al. The sifting of priority control organic pollutants in Hunhe River of Liaohe Basin in Shenyang city[J]. Environmental Monitoring In China, 2005, 21(6): 59-62 (in Chinese).
[57]	王立阳, 李斌, 李佳熹, 等. 沈阳市典型城市河流优先控制污染物筛选及生态环境风险评估[J]. 环境科学研究, 2019, 32(1): 25-34. WANG L Y, LI B, LI J X, et al. Priority pollutants and their ecological risk in typically urbanized river of Shenyang[J]. Research of Environmental Sciences, 2019, 32(1): 25-34 (in Chinese).
[58]	涂治, 周金龙, 孙英, 等. 新疆阿克苏地区地下水优先控制污染物的确定[J]. 安全与环境工程, 2022, 29(2): 151-159. TU Z, ZHOU J L, SUN Y, et al. Determination of priority control pollutants in groundwater of Aksu prefecture, Xinjiang[J]. Safety and Environmental Engineering, 2022, 29(2): 151-159 (in Chinese).
[59]	张洪凯, 李峰. 小清河沿岸地下水中有机污染物优先排序的研究[J]. 环境科学研究, 1998, 11(2): 40-44. ZHANG H K, LI F. Study on the prior order of the organic pollutants in undergroung water along[J]. Research of Environmental Sciences, 1998, 11(2): 40-44 (in Chinese).
[60]	KUDŁAK B, TSAKOVSKI S, SIMEONOV V, et al. Ranking of ecotoxisity tests for underground water assessment using the Hasse diagram technique[J]. Chemosphere, 2014, 95: 17-23. doi: 10.1016/j.chemosphere.2013.05.049
[61]	TSAKOVSKI S, ASTEL A, SIMEONOV V. Assessment of the water quality of a river catchment by chemometric expertise[J]. Journal of Chemometrics, 2010, 24(11/12): 694-702.
[62]	刘存, 韩寒, 周雯, 等. 应用Hasse图解法筛选优先污染物[J]. 环境化学, 2003, 22(5): 499-502. LIU C, HAN H, ZHOU W, et al. Applying hasse diagrams to select priority pollutants[J]. Environmental Chemistry, 2003, 22(5): 499-502 (in Chinese).
[63]	唐军, 李娟, 席北斗, 等. 基于危害性分级的地下水污染源分类识别方法[J]. 环境工程技术学报, 2017, 7(6): 676-683. TANG J, LI J, XI B D, et al. Identification and classification methods of groundwater pollution sources based on hazard classification[J]. Journal of Environmental Engineering Technology, 2017, 7(6): 676-683 (in Chinese).
[64]	ROIG N, SIERRA J, ORTIZ J D, et al. Integrated study of metal behavior in Mediterranean stream ecosystems: A case-study[J]. Journal of Hazardous Materials, 2013, 263 Pt 1: 122-130.
[65]	翟平阳, 刘玉萍, 倪艳芳, 等. 松花江水中优先污染物的筛选研究[J]. 北方环境, 2000, 25(3): 19-21. ZHAI P Y, LIU Y P, NI Y F, et al. Screening study of priority pollutants in Songhua River[J]. North Environment, 2000, 25(3): 19-21 (in Chinese).
[66]	郑庆子, 祝琳琳. 松花江吉林江段优先控制污染物筛选[J]. 环境科技, 2012, 25(4): 68-70. ZHENG Q Z, ZHU L L. The selection of the priority control contaminants in Jilin section of the Songhua River[J]. Environmental Science and Technology, 2012, 25(4): 68-70 (in Chinese).
[67]	KUMAR A, XAGORARAKI I. Pharmaceuticals, personal care products and endocrine-disrupting chemicals in U. S. surface and finished drinking waters: A proposed ranking system[J]. Science of the Total Environment, 2010, 408(23): 5972-5989. doi: 10.1016/j.scitotenv.2010.08.048
[68]	KUZMANOVIĆ M, GINEBREDA A, PETROVIĆ M, et al. Risk assessment based prioritization of 200 organic micropollutants in 4 Iberian Rivers[J]. Science of the Total Environment, 2015, 503/504: 289-299. doi: 10.1016/j.scitotenv.2014.06.056
[69]	SMITAL T, TERZIĆ S, LONČAR J, et al. Prioritisation of organic contaminants in a river basin using chemical analyses and bioassays[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2013, 20(3): 1384-1395. doi: 10.1007/s11356-012-1059-x
[70]	杜士林. 沙颍河流域水环境优控污染物筛选及潜在生态风险评价研究[D]. 桂林: 桂林理工大学, 2020. DU S L. The research on screening of priority pollutants in the water environment and potential ecological risk assessment in Shaying River Basin[D]. Guilin: Guilin University of Technology, 2020 (in Chinese).
[71]	张晓孟, 李斌, 刘瑞霞, 等. 太子河水系印染行业重点污染河段优先控制污染物的确定[J]. 环境工程学报, 2015, 9(4): 2007-2013. ZHANG X M, LI B, LIU R X, et al. Identification of priority pollutants in river polluted by effluents from printing and dyeing enterprises in Taizihe Watershed[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2015, 9(4): 2007-2013 (in Chinese).
[72]	石运刚, 蔡凤珊, 陈静华, 等. 基于高通量分析的长江干流重庆段重点关注污染物筛选[J]. 生态毒理学报, 2019, 14(2): 129-139. SHI Y G, CAI F S, CHEN J H, et al. Identifing priority pollutants in the Yangtze River in Chongqing city using high throughput screening approach[J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2019, 14(2): 129-139 (in Chinese).
[73]	SLOBODNIK J, MRAFKOVA L, CARERE M, et al. Identification of river basin specific pollutants and derivation of environmental quality standards: A case study in the Slovak Republic[J]. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 2012, 41: 133-145. doi: 10.1016/j.trac.2012.08.008
[74]	叶小华, 李铁松, 夏训峰, 等. 升金湖湿地生态系统服务价值评估[J]. 三峡环境与生态, 2009, 2(4): 1-4. YE X H, LI T S, XIA X F, et al. Evaluation of ecosystem services in Shengjin Lake wetland nature reserve[J]. Environment and Ecology in the Three Gorges, 2009, 2(4): 1-4 (in Chinese).
[75]	GONG X H, XIONG L L, XING J S, et al. Implications on freshwater lake-river ecosystem protection suggested by organic micropollutant (OMP) priority list[J]. Journal of Hazardous Materials, 2024, 461: 132580. doi: 10.1016/j.jhazmat.2023.132580
[76]	龚雄虎, 丁琪琪, 金苗, 等. 升金湖水体优先污染物筛选与风险评价[J]. 环境科学, 2021, 42(10): 4727-4738. GONG X H, DING Q Q, JIN M, et al. Screening of priority pollutants and risk assessment for surface water from Shengjin Lake[J]. Environmental Science, 2021, 42(10): 4727-4738 (in Chinese).
[77]	KHAIRY M A. Assessment of priority phenolic compounds in sediments from an extremely polluted coastal wetland (Lake Maryut, Egypt)[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2013, 185(1): 441-455. doi: 10.1007/s10661-012-2566-4
[78]	ZHONG W J, WANG D H, XU X W, et al. Screening level ecological risk assessment for phenols in surface water of the Taihu Lake[J]. Chemosphere, 2010, 80(9): 998-1005.
[79]	丁琪琪, 龚雄虎, 王兆德, 等. 基于多指标综合评分法筛选地表水环境优先污染物: 以湖北涨渡湖为例[J]. 湖泊科学, 2022, 34(1): 90-108. doi: 10.18307/2022.0109 DING Q Q, GONG X H, WANG Z D, et al. Aproposed multi-criteria scoring method for identifying priority pollutants in surface water: A case study of Lake Zhangdu, Hubei Province[J]. Journal of Lake Sciences, 2022, 34(1): 90-108 (in Chinese). doi: 10.18307/2022.0109
[80]	ZHAO Z H, YAO X L, DING Q Q, et al. A comprehensive evaluation of organic micropollutants (OMPs) pollution and prioritization in equatorial lakes from mainland Tanzania, East Africa[J]. Water Research, 2022, 217: 118400. doi: 10.1016/j.watres.2022.118400
[81]	HAN J, LIANG Y S, ZHAO B, et al. Polycyclic aromatic hydrocarbon (PAHs) geographical distribution in China and their source, risk assessment analysis[J]. Environmental Pollution, 2019, 251: 312-327. doi: 10.1016/j.envpol.2019.05.022
[82]	MITCHELL R R, SUMMER C L, BLONDE S A, et al. SCRAM: A scoring and ranking system for persistent, bioaccumulative, and toxic substances for the North American Great Lakes - Resulting chemical scores and rankings[J]. Human and Ecological Risk Assessment, 2002, 8(3): 537-557. doi: 10.1080/10807030290879817
[83]	HULL R N, KLEYWEGT S, SCHROEDER J. Risk-based screening of selected contaminants in the Great Lakes Basin[J]. Journal of Great Lakes Research, 2015, 41(1): 238-245. doi: 10.1016/j.jglr.2014.11.013
[84]	国家海洋局. 中国海洋环境质量公报[R]. 北京: 国家海洋局, 2007. State Oceanic Administration. The bulletin of marine environment quality of China[R]. Beijing: State Oceanic Administration, 2007 (in Chinese).
[85]	穆景利, 王菊英, 张志锋. 我国近岸海域优先控制有机污染物的筛选[J]. 海洋环境科学, 2011, 30(1): 114-117. MU J L, WANG J Y, ZHANG Z F. Screening of priority-control organic pollutants in coastal water in China[J]. Marine Environmental Science, 2011, 30(1): 114-117 (in Chinese).
[86]	朱韻洁, 朱晓艳, 林英姿, 等. 辽东湾优先控制污染物的筛选[J]. 环境工程技术学报, 2021, 11(3): 459-467. ZHU Y J, ZHU X Y, LIN Y Z, et al. Screening of priority pollutants in Liaodong Bay[J]. Journal of Environmental Engineering Technology, 2021, 11(3): 459-467 (in Chinese).
[87]	BARBOSA J, de SCHAMPHELAERE K, JANSSEN C, et al. Prioritization of contaminants and biological process targets in the North Sea using toxicity data from ToxCast[J]. Science of the Total Environment, 2021, 758: 144157. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.144157
[88]	NEUPARTH T, MOREIRA S, SANTOS M M, et al. Hazardous and Noxious Substances (HNS) in the marine environment: Prioritizing HNS that pose major risk in a European context[J]. Marine Pollution Bulletin, 2011, 62(1): 21-28. doi: 10.1016/j.marpolbul.2010.09.016
[89]	ZHAO C, ZHANG X G, FANG X, et al. Characterization of drinking groundwater quality in rural areas of Inner Mongolia and assessment of human health risks[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2022, 234: 113360. doi: 10.1016/j.ecoenv.2022.113360
[90]	RIEDEL T, KÜBECK C, QUIRIN M. Legacy nitrate and trace metal (Mn, Ni, As, Cd, U) pollution in anaerobic groundwater: Quantifying potential health risk from “the other nitrate problem”[J]. Applied Geochemistry, 2022, 139: 105254. doi: 10.1016/j.apgeochem.2022.105254
[91]	王耀锋, 何连生, 姜登岭, 等. 我国焦化场地多环芳烃和重金属分布情况及生态风险评价[J]. 环境科学, 2021, 42(12): 5938-5948. WANG Y F, HE L S, JIANG D L, et al. Distribution and ecological risk assessment of polycyclic aromatic hydrocarbons and heavy metals in coking sites in China[J]. Environmental Science, 2021, 42(12): 5938-5948 (in Chinese).
[92]	张鑫, 孟磊, 冯启言, 等. 典型焦化场地地下水优控污染物筛选[J]. 中国矿业, 2022, 31(8): 51-59. ZHANG X, MENG L, FENG Q Y, et al. Screening of groundwater priority pollutants in typical coking sites[J]. China Mining Magazine, 2022, 31(8): 51-59 (in Chinese).
[93]	张瑶, 苏春利, 高红霞, 等. 福泉市磷矿开采聚集区地下水优先控制污染物的筛选及健康风险评估[J]. 安全与环境工程, 2022, 29(5): 103-111. ZHANG Y, SU C L, GAO H X, et al. Determination of priority control pollutants and health risk assessment of groundwater in the phosphate mine centralized area in Fuquan city[J]. Safety and Environmental Engineering, 2022, 29(5): 103-111 (in Chinese).
[94]	范薇, 周金龙, 曾妍妍, 等. 石河子地区地下水优先控制污染物的确定[J]. 人民黄河, 2018, 40(4): 69-71,75. FAN W, ZHOU J L, ZENG Y Y, et al. Determination of priority control pollutants of groundwater in Shihezi Area[J]. Yellow River, 2018, 40(4): 69-71,75 (in Chinese).
[95]	赵鹏, 何江涛, 王曼丽, 等. 基于污染评价的地下水中优控污染物筛选[J]. 环境科学, 2018, 39(2): 800-810. ZHAO P, HE J T, WANG M L, et al. Screening method of priority control pollutants in groundwater based on contamination assessment[J]. Environmental Science, 2018, 39(2): 800-810 (in Chinese).
[96]	李沫蕊, 王韦舒, 任姝娟, 等. 运用改进综合评分法筛选典型污染物的研究: 以大武水源地地下水典型污染物筛选为例[J]. 环境污染与防治, 2014, 36(11): 72-77. LI M R, WANG W S, REN S J, et al. Screening typical pollutants by modified comprehensive evaluation method—a case study of typical pollutants screeningin groundwater of Dawu water source[J]. Environmental Pollution & Control, 2014, 36(11): 72-77 (in Chinese).
[97]	李沫蕊, 王亚飞, 王金生, 等. 下辽河平原区域地下水典型污染物的筛选[J]. 中国环境监测, 2015, 31(3): 62-69. LI M R, WANG Y F, WANG J S, et al. Application of modified potential damage index method to screening of the typical pollutants in groundwater of the Liao River Basin[J]. Environmental Monitoring in China, 2015, 31(3): 62-69 (in Chinese).
[98]	KNOX R C, CANTER L W. Prioritization of ground water contaminants and sources[J]. Water, Air, and Soil Pollution, 1996, 88(3): 205-226.
[99]	ESTÉVEZ E, del CARMEN CABRERA M, MOLINA-DÍAZ A, et al. Screening of emerging contaminants and priority substances (2008/105/EC) in reclaimed water for irrigation and groundwater in a volcanic aquifer (Gran Canaria, Canary Islands, Spain)[J]. Science of the Total Environment, 2012, 433: 538-546. doi: 10.1016/j.scitotenv.2012.06.031
[100]	CHOWDHURY A K M M. Expert system for prioritization of contaminant sources in wellhead protection areas[D]. Oklahoma: University of Oklahoma, 1995.
[101]	WU X Y, REN J Z, XU Q, et al. Priority screening of contaminant of emerging concern (CECs) in surface water from drinking water sources in the lower reaches of the Yangtze River based on exposure-activity ratios (EARs)[J]. Science of the Total Environment, 2023, 856: 159016. doi: 10.1016/j.scitotenv.2022.159016
[102]	MA S J, DONG H Y, LI D, et al. Priority screening of contaminants of emerging concern in drinking water sources of Eastern China: Assessing risks based on exposure-activity ratios (EARs)[J]. Science of the Total Environment, 2023, 893: 164881. doi: 10.1016/j.scitotenv.2023.164881
[103]	徐青. 饮用水源地优先控制污染物筛选研究[D]. 扬州: 扬州大学, 2015. XU Q. Research on screening of priority pollutants of the potable water sources[D]. Yangzhou: Yangzhou University, 2015 (in Chinese).
[104]	SINCLAIR C J, BOXALL A B A, PARSONS S A, et al. Prioritization of pesticide environmental transformation products in drinking water supplies[J]. Environmental Science & Technology, 2006, 40(23): 7283-7289.
[105]	von der OHE P C, DULIO V, SLOBODNIK J, et al. A new risk assessment approach for the prioritization of 500 classical and emerging organic microcontaminants as potential river basin specific pollutants under the European Water Framework Directive[J]. Science of the Total Environment, 2011, 409(11): 2064-2077. doi: 10.1016/j.scitotenv.2011.01.054

点击查看大图

表( 5)

计量

文章访问数: 2292
HTML全文浏览数: 2292
PDF下载数: 73
施引文献: 0

1. 生产性实验方案
1.1 污水处理厂工艺概况
1.2 水样的采集
1.3 运行方案及参数
2. 结果与讨论
2.1 MBBR工艺生产实验结果
2.2 MBBR生产实验中 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N的过程样分析
2.3 Bardenpho生产实验的结果
2.4 Bardenpho生产实验中脱氮过程分析
2.5 Bardenpho生产实验运行参数分析
3. 结论与建议

全文HTML

优控污染物（priority pollutants）筛选是指从众多有毒有害的污染物中筛选出在环境中检出率高、对周围环境和人体健康危害较大，并具有不可逆性和潜在环境威胁的化学物质，并最终实现优先控制的目的^{[1 − 2]}. 近年来，随着工农业生产以及社会经济的快速发展，人们对化学品的消费量也在逐渐增加. 除了重金属、有机氯农药（OCPs）、多环芳烃（PAHs）、多氯联苯（PCBs）等传统污染物外，越来越多的新污染物，如抗生素、内分泌干扰物、微塑料等化学品也被大量生产并应用于人类生产和生活的各个领域^[3]. 目前，化学文摘号（CAS）中注册的化学品已超过2.04亿^[4]，而且这个清单的总数每天都在持续增长，其中许多使用的化学物质最终进入水环境，对水生生态系统和人类健康造成潜在危害. 从水环境管理的角度来说，面对种类繁多的污染物，如果对每种污染物都进行监测和治理需要消耗大量的资源和精力，且难以实现. 因此，必要和可行的方法是集中有限资源，从数以万计的化合物中识别出水环境中的高风险化合物，将其确定为优先控制污染物. 优先监测、评估和管控对人体健康危害大、环境含量高的污染物，是科学开展水环境质量保护和污染治理的基础.

优控污染物筛选的研究工作最先开始于美国，上世纪70年代，美国国家环境保护局在筛选优控污染物时，将水生生物和人类健康状况作为主要评价指标，制定了包含129种污染物的水环境优先控制污染物清单^[5]；在1987年，美国根据国家优先名单（NPL）监测点污染物的出现频率、毒性效应和对人体潜在危害等指标对污染物进行优先排序，并于每两年更新一次名单^{[6 − 8]}. 欧盟^[9]、日本^[10]、加拿大^[11]等在参考美国筛选优控污染物方法的基础上，考虑了各自国家特定环境情况，也陆续开展了相关的筛选工作. 欧盟建立了一套基于监测和模型的优控污染物筛选方案，采用相对风险的评价方法，依据危险性和危害性的优先度对污染物进行计分排序，后经专家研判，筛选出水环境中的优控物质^{[12 − 13]}. 日本政府采用Hasse图解法，测定污染物在水中的浓度，选择与人体健康及环境保护相关的筛选因子，经过初选、精选和复审三道筛选流程，进行优控污染物的筛选^[14]. 加拿大环境部应用化学危害和管理策略评估模型（CHEMS-1），根据污染物的排放、毒性和暴露特征计算风险，基于风险排序确定和评估优先控制物质^[11]. 除此之外，澳大利亚、荷兰、德国、韩国、俄罗斯等国家也建立了较完整的优控污染物筛选体系，制定了各自的优先控制污染物清单^[15].

我国优控污染物筛选的研究工作相较于国外开展较晚. 1989年原国家环境保护局以环境监测数据和专家评审方式制定了“中国水中优先控制污染物黑名单”，共筛选出68种污染物，其中推荐近期实施的污染物有48种^[16]. 随后，我国各省市环保部门和部分科研院所也相继制定了水环境优控污染物名单. 例如，浙江省第一批环境优先污染物黑名单^[17]、四川省优先污染物名单^{[18 − 19]}、甘肃省优先控制有毒化学品名单^[20]、福建省水环境优先污染物名单^[21]、天津市水体中优先有机物名单^[22]等. 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》，规定了优先评估化学物质筛选的原则、程序和技术要求，建议作为各级部门及企事业单位等确定优先评估化学物质的技术依据.

1. 优控污染物筛选原则（Screening principles for priority pollutants）

筛选原则的科学、客观和实用性，将对筛选结果产生重要影响. 目前采用的优控污染物筛选方法^{[21, 23 − 24]}，普遍考虑了以下几个因素：生产使用量、毒性、生物富集性、环境检出率和分析监测的可操作性等. 水环境优控污染物的筛选以保护人体健康、水生生态系统健康、促进社会经济发展等为根本依据，多包括以下几点：1）优先选择具有较大的生产量、使用量和排放量，在环境中广泛存在的化学物质^{[17, 20 − 21, 24 − 25]}；2）优先选择毒性效应较大（急性毒性、慢性毒性、“三致”毒性）的化学物质^{[17, 21, 24]}；3）优先选择在环境中降解缓慢，生物累积性强，水生生物毒性高的有毒化学物质^{[17, 20 − 21, 24 − 25]}；4）优先选择环境事故频繁，造成严重损失的有毒化学物质^{[17, 21]}；5）优先选择在环境中检出率高的化学物质^{[24 − 25]}；6）优先选择人群敏感（如感官、舆论等）的化学物质^[19].

2. 优控污染物筛选方法（Screening methods for priority pollutants）

3. 不同类型水环境优控污染物的筛选（Screening of priority pollutants in different types of aquatic environments）

3.1. 河流

河流是自然生态系统重要的组成部分，是陆地与海洋联系的纽带. 随着工业化和城市化的快速发展，城市污水和工业废水的排放使得河流污染日益严重^[64]. 河流优控污染物的筛选工作对保护河流生态系统健康至关重要.

表1总结了不同河流优控污染物筛选结果. 结果显示，对于同一条河流采用同样的方法进行筛选，由于筛选指标的侧重点不同，结果也会有所差异. 例如，翟平阳等^[65]和郑庆子等^[66]都对松花江的优控污染物进行了筛选，两个研究得到的优控污染物数量相近，但在种类上有所差异. 前者排序方法侧重于污染物的毒性大小，但由于定量结构-活性关系（QSAR）只能预测有机污染物毒性，忽略了重金属等无机物的生态风险，后者考虑了区域内重点行业的污染特征，筛选出的污染物种类更为全面，覆盖范围更广. 郭秋岑^[25]和王莉等^[56]都采用潜在危害指数法筛选了浑河沈阳段的优控污染物，前者针对主要排污企业行业废水特点，根据污染物的毒性、降解性、产量和检出率筛选出6大类21种污染物，相比而言更为具体，且考虑到了监测的可行性，对排污企业针对性地进行水质监测具有指导意义. 后者考虑了有机污染物的潜在危害、检出率以及平均检出浓度，确定了13类101种有机污染物，名单中污染物种类更多.

不同国家纳入初选评估的污染物种类不同，最终筛选结果也不尽相同. Kumar等^[67]更多地关注美国河流中的药品、个人护理品及内分泌干扰物，开发了一个全面的排名系统，采用污染物的发生、去除、生态效应和健康效应4个指标进行表征，用于指导污染物监测. Maloney等^[41]对密尔沃基河一年内检测到的化学物质根据检测频率、环境分布和归宿、生态毒理学潜力和效应进行了优先级评分. Blackwell等^[40]使用高通量筛选（HTS）重点识别了药品以及类固醇和甾醇等新污染物，计算暴露活性比作为优先级工具. 目前，河流优控污染物筛选工作除关注传统污染物外，也越来越重视对新污染物的风险评估^{[67 − 69]}.

3.2. 湖泊

大多数湖泊由河流汇集而成，湖泊与其毗邻的河流形成相互联系的复杂系统，提供了多种生态服务，如野生动物栖息地、灌溉、调蓄洪水、娱乐等^[74]. 湖泊水质直接影响水生生物群落和人类健康. 湖泊相比于河流生态系统，流动性差，环境容量小，污染严重，了解湖泊中的优控污染物对湖泊生态系统的保护至关重要.

不同学者在湖泊的优控污染物筛选中对污染物监测的采样点设置方式不同. 一部分学者在流入湖泊的河口处设置采样点^{[44, 75]}，通过评估流入湖泊的支流中的污染物来代表污染物对湖泊造成的潜在危害，以此来制定河流-湖泊水系的优控污染物名单. 另一种常规监测方法是在湖泊内部设置采样点^{[76 − 78]}.

在对湖泊优控污染物的筛选研究中，主要采用了综合评分法和风险商法（表2）. 选用综合评分法通常选择污染物的环境浓度、持久性、生物累积性、生态风险和人体健康风险作为评价指标，对湖泊中的污染物进行定量筛选. 风险商法主要将污染物的生态风险作为评估指标. 对湖泊优控污染物的筛选大多考虑了多环芳烃、多氯联苯、邻苯二甲酸盐、有机氯农药、抗生素等5类污染物^{[75 − 76, 79 − 80]}，但因不同地区化学品的使用和排放存在差异，不同湖泊优控污染物清单的种类不同.

对于不同地区的湖泊来说，其污染受周围地区人类活动强度和经济发展水平影响，造成输入湖泊的化学品种类、浓度差异较大^[81]. 因此，针对不同地区的湖泊，应建立各自相应的优控污染物清单，进而为制定合理有效的湖泊污染物管控方案提供科学依据.

3.3. 海洋

海洋环境相比于河流环境情况更加复杂. 近岸海域的主要污染物大约80％来自陆源排放，随着近岸海域经济开发活动增多，每年大量携带各种污染物的工业污水、生活废水、农业污水等排放入海，严重影响了海洋的生态功能，并导致近岸海域水质逐渐恶化^[84].

不同学者采用了不同方法对海洋中的污染物进行优先排序（表3），其中对于大范围的海域（如渤海海域、大西洋海域）更多地选用综合评分法，可以更全面地考虑到污染物的浓度、毒性、化学性质等因素，综合每种污染物得分给出筛序结果. 对于局部区域性海域（如大连湾）优控污染物的筛选，由于考虑的范围小，通常选取暴露浓度、毒性、迁移转化参数等评价指标，筛选参数可定量得到，因此选择模糊评判法和密切值等数学模型可使筛选结果更为精确.

3.4. 地下水

地下水是全球重要的自然饮用水资源，它提供了近一半的饮用水，是人们不可或缺的淡水来源. 地下水约占全球淡水资源的30%，比地表水资源丰富约100倍^[89]. 评估地下水的优先污染物对人体健康具有重要意义. 但地下水相比地表水而言，其污染更加隐蔽，需要更高的修复成本^[90]. 因此，地下水的优控污染物筛选工作不仅难度大而且十分复杂，需要对污染物检测到的浓度，污染物毒性和环境水文条件进行全面评估.

在地下水优控污染物的研究工作中（表4），常用的筛选方法有潜在危害指数法、综合评分法以及二者相结合的方法，通常以污染物检出率、生物降解性、生物累积性、潜在危害指数、是否有污染源检出、是否为内分泌干扰物、是否在美国和中国优控污染物名单中、是否为持久性有机污染物9项评价指标. 对地下水优控污染物的研究往往以某地区或某片污染特征场地为研究对象，根据不同污染场地的特征，有针对性的筛选优控污染物. 例如：石油炼化厂需要重点关注苯系物和石油烃等污染物^[26]；焦化厂地则需重点防控重金属及多环芳烃等污染物^{[91 − 92]}；磷矿开采区总磷及重金属的污染较为突出^[93]. 不同地区地下水中的优控污染物种类各不相同，具有较大差异，因此需要根据各地不同的污染特征，选择合适的筛选方法，为地下水污染保护和治理提供更加全面和准确的数据支持和决策依据.

3.5. 饮用水源地

饮用水源的清洁与安全，对周围居民的生活质量与身体健康至关重要. 美国于1974年颁布了《安全饮用水法》旨在确保公共供水可以安全饮用^[100]. 我国在1985年发布了《生活饮用水卫生标准》，规定了各类污染物限值. 饮用水源中污染物的监测工作应该更为严格具体，确保使每种化学物质的每一项评价指标都达到饮用水水质标准.

饮用水源地优控污染物的筛选主要采用潜在危害指数法和综合评分法相结合的方法，它作为一种技术成熟的方法，可以快速有效且相对全面的对饮用水中的污染物进行优先排序，而对于饮用水中新兴污染物的筛选应用最广泛的是基于暴露-活性比（EAR）的风险商法，与传统方法相比，EAR方法更具体，它可以观察到环境中监测到的污染物相对浓度和相对效力引发的特定生物学效应^[101]. 除了生态风险评估外，EAR方法还可以评估污染物对人类健康的风险^[102]. 因此在饮用水源的污染物风险评估中具有独特的优势. 饮用水水质与人体健康息息相关，在筛选过程中更多地关注了与人体健康风险相关的评价参数，致癌风险最高的污染物被重点列出，同时考虑了污染物的去除性能，减少副产物.

通过对比不同地区饮用水源地优控污染物（表5）可以发现，不同国家以及不同城市筛选结果存在很大差异，这与饮用水源地周围土地利用类型息息相关. 扬州市水源地的污染类型为农业污染型，因此选出农业源下游饮用水源地优先控制污染物为有机农药^[103]. 淮安县水源地主要是农业污染和部分工业污染，饮用水源中的主要污染物重金属可能主要来自农业面源污染，焚烧秸秆会产生多环芳烃类物质以及增塑剂会释放酞酸酯类^[2]. Kumar等^[67]根据英国和美国加利福尼亚州的农药使用情况确定了饮用水中农药转化产物的优先级. 饮用水优控污染物的识别需要根据不同地区的饮用水源地污染类型分类，使筛选工作更加细化，便于治理.

3.6. 不同水环境优控污染物筛选方法比较

通过对不同水环境优控污染物研究工作的综合分析可以看出，不同水体类型的筛选方法区别不大，对于各类水环境来说，潜在危害指数法、综合评分法和风险商法均为应用最广泛的方法. 筛选方法的选择主要取决于研究区域大小，优控筛选目的以及筛选方法本身的特点，例如：潜在危害指数法计算简便，通过污染物的毒性数据评估其危害，关注化学品对生物的毒性效应，但该方法没有考虑到污染物在环境中的暴露浓度，对于浓度相差较大的污染物会得到相同的分值，因此往往用于初筛或与其他方法结合使用，作为评价指标中的一项；综合评分法考虑的评价指标较多，需要对污染源进行调查，因此工作量较大，计算相对较为复杂，因此适用于污染物种类少或规模较大的研究；对于包含新污染物的筛选工作则普遍采用风险商法，潜在危害指数法和综合评分法都需要污染物多个毒性参数进行计算，而大多数新污染物存在毒性数据空白，无法通过这两种方法准确评估其潜在风险，相比而言，风险商法需要的参数值少，通常只需要环境检测浓度和基准参考值即可，因此在污染物种类多以及存在新污染物的筛选工作中风险商法更适用.

在以往的研究中，更多的是根据水环境特征以及不同水环境周围污染源类型制定优控污染物初选名单，结合具体污染源特征，优先监测污染占比高的污染物，对污染物进行目标筛查，针对检测到的污染物进一步多方面判断其危害程度从而筛选出优控污染物. 一般对于大范围（如省级）的污染物筛选工作，容易获得污染物的排放数据，考虑了化学品的产量、用量和检出率，大多选择了综合评分法. 但由于目标筛查所监测的污染物种类有限，导致筛选结果有所遗漏. 随着监测技术的不断进步，越来越多的研究进行了非目标筛查，对水环境中的污染物可以进行更全面的监测. 对于新污染物的筛选工作，综合评分法存在部分评价指标作用失效的问题，很多污染物缺少相应参数的数据，会得到相同的分数，无法判断污染物的优先程度，相比而言，风险商法可能更为适用.

4. 展望（Perspective）

随着化学品种类的不断增加，目前缺乏毒性数据评估新污染物的潜在风险^[105]. 在今后水环境优控污染物筛选研究中，应结合国内外研究进展，及时开展新污染物的监测工作和生态毒性实验，填补环境数据和生态毒理学数据空白，对其进行排序和筛选，使优控污染物名单更加完善和全面.

现阶段应用的优控污染物筛选方法，往往没有考虑到多种污染物在环境中可能产生的协同或拮抗作用. 在后续的优控污染物研究工作中，应改进对化学污染物的评估方法，以更好地评估多种污染物的复合效应.

由于不同国家和地区的社会经济发展水平不同，化学品的优先控制筛选和水质基准需要根据其实际特定的水环境情况来确定. 优控污染物筛选工作需要具体覆盖到各个地区，以估计其区域内水生生态系统中污染物的风险. 在开展优控污染物的研究工作时，应将理论方法与当地实际环境情况相结合，综合考虑多方面因素，并选择合适的方法和评价参数，制定能充分反映实际污染情况、可操作性强的优控污染物名单. 除此之外，优控污染物名单具有时效性，对名单中的污染物应定期进行监测和评价，及时更新污染物名单.

参考文献 (105)

水环境优控污染物筛选研究进展

通讯作者: E-mail：liyanbin@ouc.edu.cn

Research progress on screening priority pollutants in aquatic environments

Corresponding author: LI Yanbin, liyanbin@ouc.edu.cn

1. 生产性实验方案

1.1 污水处理厂工艺概况

1.2 水样的采集

1.3 运行方案及参数

1.3.1 MBBR生产性实验运行方案及参数

1.3.2 Bardenpho生产性实验运行方案及参数

2. 结果与讨论

2.1 MBBR工艺生产实验结果

2.2 MBBR生产实验中NO−3 {\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3} -N的过程样分析

2.3 Bardenpho生产实验的结果

2.4 Bardenpho生产实验中脱氮过程分析

2.5 Bardenpho生产实验运行参数分析

3. 结论与建议

计量

出版历程

水环境优控污染物筛选研究进展

通讯作者: E-mail：liyanbin@ouc.edu.cn

English Abstract

Research progress on screening priority pollutants in aquatic environments

Corresponding author: LI Yanbin, liyanbin@ouc.edu.cn

全文HTML

2.1. 风险商法

2.2. 综合评分法

2.3. 模糊数学法

2.4. 层次分析法

2.5. 潜在危害指数法

2.6. 密切值法

2.7. Hasse图解法

3.1. 河流

3.2. 湖泊

3.3. 海洋

3.4. 地下水

3.5. 饮用水源地

3.6. 不同水环境优控污染物筛选方法比较

目录

全文HTML

2.1. 风险商法

2.2. 综合评分法

2.3. 模糊数学法

2.4. 层次分析法

2.5. 潜在危害指数法

2.6. 密切值法

2.7. Hasse图解法

3.1. 河流

3.2. 湖泊

3.3. 海洋

3.4. 地下水

3.5. 饮用水源地

3.6. 不同水环境优控污染物筛选方法比较

2.2 MBBR生产实验中 ${\rm{N}}{{\rm{O}}^ -_3}$ -N的过程样分析