斯里兰卡不明原因肾病追因研究与中斯相关科技合作进展

王亚炜; 万祎; 李刚; 邵兵; 田秉晖; 魏源送; 胡建英; 杨敏

doi:10.12030/j.cjee.202006162

斯里兰卡不明原因肾病追因研究与中斯相关科技合作进展

1.
中国科学院生态环境研究中心，中国科学院-发展中国家科学院水与环境卓越中心，北京 100085
2.
中国科学院生态环境研究中心，环境模拟与污染控制国家重点联合实验室，北京 100085
3.
中国科学院生态环境研究中心，水污染控制实验室，北京 100085
4.
北京大学城市与环境学院，北京 100871
5.
北京市疾病预防控制中心，北京 100013
6.
中国科学院生态环境研究中心，中国科学院饮用水科学与技术重点实验室，北京 100085

作者简介: 王亚炜(1980—)，男，博士，高级工程师。研究方向：流域水环境治理。E-mail：wangyawei@rcees.ac.cn

通讯作者: 杨敏(1964—)，男，博士，研究员。研究方向：水污染控制技术与原理。E-mail：yangmin@rcees.ac.cn

基金项目:
中国科学院国际合作局国际伙伴计划计划(121311KYSB20190071)；中国科学院-发展中国家科学院优秀中心支持计划(29HT2013005)；中国-斯里兰卡水技术研究与示范联合中心项目
中图分类号: X523；X18

International research progress and China-Sri Lanka cooperation on the etiology of chronic kidney disease of unknown etiology (CKDu) in Sri Lanka

1.
CAS-TWAS Centre of Excellence for Water and Environment, Research Center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China
2.
State Key Joint Laboratory of Environment Simulation and Pollution Control, Research Center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China
3.
Laboratory of Water Pollution Control Technology, Research Center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China
4.
College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China
5.
Beijing Center for Disease Control and Prevention, Beijing 100013, China
6.
Key Laboratory of Drinking Water Science and Technology, Research Center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China

Corresponding author: YANG Min, yangmin@rcees.ac.cn

摘要: 不明原因慢性肾病(CKDu)在斯里兰卡已造成25万患病及死亡案例，是该国最为重要的公共卫生问题之一。世界卫生组织(WHO)等机构对斯里兰卡CKDu的病因展开了研究，提出多种假说，但已有研究表明单一因素无法完整呈现斯里兰卡CKDu的致病原因。CKDu可能是多种危险因素的共同促发或多种致病因素协同作用引起的，在临床和病理上都很相似的一类疾病，而各危险因素与疾病之间的关联尚未明确。CKDu追因研究应在全面系统评估人群危险因素暴露水平、明确环境因子的作用途径、对现有病因假说进行大规模干预验证等3方面继续开展。中国科学院水与环境卓越中心组建了一支跨部门多学科的研究团队，围绕斯里兰卡CKDu的病因以及防控措施展开研究，确立了以改水为核心的追因研究框架。现已建成多个饮用水处理设施，未来将通过开展病例对照研究和大规模人群干预验证研究，以期解答多因子协同作用致病的核心科学问题，支持斯里兰卡早日摆脱疾病威胁，并在环境与健康领域积极探索多部门联合解决国际重大民生问题的协作模式。
- 不明原因慢性肾病 /
- 追因 /
- 重金属 /
- 农药 /
- 饮用水
Abstract: Chronic kidney disease of unknown etiology (CKDu) has resulted in approximately 250 000 illnesses and deaths in Sri Lanka and has become the country's most important public health problem. To date, scientists from the World Health Organization and other intentional research institutions have provided numeral hypotheses to the cause of CKDu. Despite being so, these studies reflected that it is difficult to clarity the true etiology of CKDu in Sri Lanka based on the existing one-factor-a-time based investigations. In fact, CKDu could potentially be a type of disease with similar clinical and pathological manifestations attributed to the synergic effect of multiple risk factors. However, there is no clear conclusion to support this emerging hypothesis. To address this challenge, research efforts should be devoted to holistically estimating the population exposure level from high risk factors, determining the cause-effect mechanisms of environmental variables, and performing large-scale intervention validation of existing hypotheses to the cause of CKDu, among others. Accordingly, the CAS-TWAS Centre of Excellence for Water and Environment has assembled a multidisciplinary, cross-sectoral expert team to tackle this very challenge. In summary, the expert team has focused on research in relation to the etiology of CKDu and feasible intervention strategies to the problem, and thereby establishing a refined research scheme with decontamination of source water at the core. At present, the expert team has helped the local utilities to established several drinking water treatment facilities, and in the future, the team will carry out other research based on China-Sri Lanka cooperation to conduct multicenter case-control studies, as well as large-scale intervention verifications on the mechanisms and prevention strategies of CKDu in Sri Lanka, with the aim of solving the core scientific problems of multi-factor synergy pathogenic disease, supporting Sri Lanka to achieving the United Nations Sustainable Development Goals and meanwhile, exploring a new paradigm to engaging multiple sectors toward truly dealing with grand livelihood challenges in the field of environmental and human health.
- chronic kidney disease of unknown (CKDu) /
- etiology /
- heavy metals /
- pesticides /
- drinking water

水体磷污染问题由来已久^[1-2]。进入水体中的磷可通过一系列物理化学作用蓄积在沉积物中，而在环境因子或水动力条件发生改变时，沉积物中的磷又会重新回到水中，从而诱发河湖富营养化^[3-6]。沉积物对磷的吸附过程，是水体磷循环的关键环节^[7-9]。沉积物对磷的吸附能力，反映了河流、湖泊和湿地对于外源磷污染的净化和贮存能力。近年来，已有研究人员对黄河三角洲湿地^[10]、黄河兰州段消落带^[11]和洱海入湖河口湿地^[12-13]等水生态系统的沉积物进行了分析，证实其均具有缓冲外源磷污染的能力。吸附模型拟合也成为了描述沉积物-水界面磷交换行为的重要方法。如使用线性模型拟合吸附等温线得到的沉积物磷吸附-解吸平衡浓度 (EPC₀) 是判断沉积物是否发生磷释放的关键指标。当上覆水中磷质量浓度大于EPC₀时，沉积物会吸附磷，反之则会释放磷^[14-17]。

新河地处我国北方半湿润半干旱季风气候区^[18]，发源自秦岭浅山区，是渭河支流之一。除洪水期外，新河天然径流严重不足^[19]。同时，流域面源污染和沿岸城镇排污也导致新河水质出现恶化，氮和磷质量浓度峰值为25.08和2.94 mg·L⁻¹，远超V类标准^[20]。目前，有关沉积物磷吸附特征的研究多集中在清洁或微污染水体中，对具有较高磷本底值的受污染河道较少^[7]，故沉积物中超量累积的磷对其吸附行为的影响尚不清楚。

采集新河3个典型点位在不同季节的沉积物样品，测定其pH、粒径、化学组成、有机质、总磷含量和磷形态分级等多个理化指标，通过吸附实验和吸附模型研究其磷吸附行为，分析其影响因素。本研究结果将有助于掌握新河沉积物磷污染状况，并为制定相关生态修复策略提供参考。

1. 研究方法

1.1 样品采集

分别选取西户铁路新河桥 (点位1^#：坐标34^o8′30.598 8″N、108°39′29.253 6″E) 、银榕公路新河桥 (点位2^#：34°13′34.95″N、108°39′57.672″E) 和新渭沙湿地公园 (点位3^#：34°15′41.85″N、108°40′34.712 4″E) 为采样点 (图1) 。采样点1^#为城乡过渡区，点位2^#和3^#流经市区。3个采样点附近的土地利用类型分别为农用地、建设用地和生态用地。分别于2021年8月 (夏季) 、2021年11月 (秋季) 和2022年4月 (春季) 使用彼得森取泥器采集河底表层5 cm处的沉积物样品，运回实验室冻干后过80目筛保存备用。

图 1 采样点布设情况

Figure 1. Layout of sampling points

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1.2 指标测定与评价

沉积物的平均粒径使用激光粒度仪 (Mastersizer 3000，德国Malvern Panalytical公司) 测定；pH通过向冻干样品中添加纯水，在固液比1∶10下测定；元素组成使用X射线荧光光谱仪 (PANalytical Axios，德国Malvern Panalytical公司) 测定；有机质含量使用低温外热重铬酸钾氧化法测定^[21]；总磷使用K₂S₂O₈-H₂SO₄消解法测定^[22]。磷形态分级使用Rydin等提出的逐级提取法^[23]：1) 向1 g冻干沉积物中加入浓度为1 mol∙L⁻¹的NH₄Cl溶液，反应0.5h后提取出松结合态磷 (LB-P) ；2) 向残渣中加入浓度为0.11 mol∙L⁻¹的BD 溶液 (NaHCO₃/Na₂S₂O₄) ，反应1h后提取出铁锰螯合态磷 (BD-P) ；3) 继续加入浓度为0.1 mol∙L⁻¹的NaOH溶液，反应16 h，一部分上清液直接测定磷含量，得到铝结合态磷 (NaOH-P) ，另一部分加入质量分数为5% 的K₂S₂O₄，121 ℃下消解40 min后得到NaOH-TP，而NaOH-TP与NaOH-P的差值即为有机质结合态磷 (Org-P) ；4) 再向残渣加入浓度为0.5 mol∙L⁻¹ 的HCl溶液，反应16h后提取出钙结合态磷 (HCl-P) ；5) 将固体残渣转移至比色管中，加入质量分数为8% 的K₂S₂O₄及质量分数为30% H₂SO₄溶液，121 ℃消解40 min后得到残渣态磷 (Res-P) 。松结合态磷 (LB-P) 、铁锰螯合态磷 (BD-P) 、铝结合态磷 (NaOH-P) 和有机质结合态磷 (Org-P) 在环境条件发生变化时容易向水中释放，统称为易释放态磷。

使用磷富集系数对新河沉积物中磷污染情况进行评价，计算见式 (1) ^[13]。

$\mathrm{P}\mathrm{I}={C}_{\mathrm{i}}/{C}_{\mathrm{s}}$

$(1)$

式中：PI为沉积物磷富集系数，无量纲；C_i为沉积物中总磷含量的实测值，mg·kg⁻¹；C_s为沉积物中总磷的背景值，mg·kg⁻¹；本研究使用陕西省关中地区土壤磷背景含量值^[24]。当PI<0.5时，为I级风险，沉积物属于清洁类型；当0.5≤PI<1时，为II级风险，沉积物属于轻度污染类型；当1≤PI<1.5时，为III级风险，沉积物属于中度污染类型；当PI≥1.5时，为IV级风险，沉积物属于重度污染类型^[13]。

1.3 磷吸附测定

取0.4 g冻干沉积物样品与40 mL不同质量浓度的磷溶液在50 mL离心管中混合，分别进行吸附动力学和吸附等温线实验。在25 ℃恒温摇床中，以180 r·min⁻¹振荡反应；使用浓度为0.1 mol·L⁻¹的HCl和NaOH溶液调节混合液pH为7~8。一定时间后，取出离心管在3 000 r·min⁻¹条件下离心10 min，采用钼酸铵分光光度法^[25]测定上清液中的磷浓度。磷的吸附量采用式 (2) 计算。

$q=\frac{({C}_{0}-{C}_{\mathrm{e}})\times V}{m}$

$(2)$

式中：q为沉积物的磷吸附量，mg·kg⁻¹；V为溶液体积，L；C₀和C_e为吸附前后溶液中磷质量浓度，mg·L⁻¹；m是沉积物的干重，kg。

1) 吸附动力学

吸附动力学实验使用质量浓度为5 mg·L⁻¹的磷溶液与沉积物进行反应，时间分别为0.5、1、2、4、8、12、24和48 h。每个反应时间均进行3个平行实验，结果选用标准误差修订后的平均值。使用准一级和准二级动力学模型拟合吸附动力学数据，计算见式 (3) 和式 (4) ^[26]。

$\mathrm{ln}({q}_{\mathrm{e}}-{q}_{t})=\mathrm{ln}{q}_{\mathrm{e}}-\frac{{k}_{1}}{2.303}t$

$(3)$

$\frac{t}{{q}_{t}}=\frac{1}{{k}_{2}{q}_{\mathrm{e}}^{2}}+\frac{t}{{q}_{\mathrm{e}}}$

$(4)$

式中：q_t和q_e是t时刻和吸附平衡时的吸附量，mg·kg⁻¹；k₁是准一级吸附速率常数，h⁻¹；k₂是准二级吸附速率常数，kg∙(mg∙h)⁻¹。

2) 吸附等温线

采用质量浓度为0~10 mg·L⁻¹的磷溶液与沉积物进行反应，时间为48 h。采用线性模型拟合低浓度吸附等温线，计算见式 (5) 和式 (6) ^[27]。

${q}_{\mathrm{e}}=K{C}_{\mathrm{e}}-\mathrm{N}\mathrm{A}\mathrm{P}$

$(5)$

$\mathrm{E}\mathrm{P}{\mathrm{C}}_{0}=\mathrm{N}\mathrm{A}\mathrm{P}/K$

$(6)$

式中：K为线性模型系数，L∙kg⁻¹；NAP为沉积物本底磷吸附量，mg·kg⁻¹；EPC₀为沉积物的磷吸附-解吸平衡质量浓度，mg·L⁻¹。

采用Langmuir和Freundlich模型拟合高浓度吸附等温线，计算见式 (7)~(9) ^[28]。

${q}_{\mathrm{e}}=\frac{{q_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}{K}_{\mathrm{L}}{C}_{\mathrm{e}}}}{{K}_{\mathrm{L}}{C}_{\mathrm{e}}+1}$

$(7)$

${q}_{\mathrm{e}}={K}_{\mathrm{F}}{C}_{\mathrm{e}}^{1/n}$

$(8)$

$\mathrm{M}\mathrm{B}\mathrm{C}={q_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}}{K}_{\mathrm{L}}$

$(9)$

式中：q_max为根据Langmuir模型计算出的沉积物最大磷吸附量，mg·kg⁻¹；K_L为Langmuir常数，L·mg⁻¹；K_F为Freundlich常数，(mg∙kg⁻¹)∙(mg∙L⁻¹)^−1/n；1/n为吸附密度；MBC为沉积物磷最大缓冲容量，L·kg⁻¹。

根据WANG等^[22]提出的方法，计算表层沉积物的磷吸附能力，计算见式 (10) 和式 (11) 。

$C=M\cdot {q}_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}$

$(10)$

$M=S\cdot H\cdot \rho$

$(11)$

式中：C为单位面积沉积物磷吸附能力，mg∙m⁻²；M为单位面积沉积物质量，kg∙m⁻²。S为单位面积，取1 m²；H为沉积物“活跃层”厚度，m。ρ为沉积物固相密度，g∙cm⁻³。

采用D-R模型拟合全部吸附等温线数据，计算见式 (12)~(14) ^[12]。

${q}_{\mathrm{e}}={q_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}{\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{p}}(-{K}_\mathrm{D}\varepsilon^{2})}$

$(12)$

$\varepsilon =\mathrm{R}\mathrm{T}\mathrm{ln}(1+1/{C}_{\mathrm{e}})$

$(13)$

$E=\frac{1}{(2{K}_{\mathrm{D}}{)}^{0.5}}$

$(14)$

式中：q_e和q_max (式 (12) ) 分别为平衡吸附量和饱和吸附量，mol·g⁻¹；K_D为与吸附过程平均自由能有关的吸附常数，mol²·J⁻²； $\varepsilon$ 为吸附势，J·mol⁻¹；R为理想气体常数8.314 J·(mol·K)⁻¹；T为绝对温度，K；C_e (式 (13) ) 为平衡浓度，mol·L⁻¹；E是吸附自由能，kJ·mol⁻¹。

1.4 统计分析

采用美国IBM公司的SPSS 19.0软件，分析吸附模型拟合得到的参数与沉积物环境因子之间的关系。

2. 结果与讨论

2.1 沉积物理化性质和磷污染风险评价

沉积物的理化性质如表1所示。不同季节各点位沉积物的pH为7.64~8.88，呈现弱碱性，大于顾艳林等^[12]对洱海沉积物的测定值，而接近XU等^[10]在黄河三角洲测定的结果。沉积物pH较高主要是由于该区域土壤类型为石灰型土壤，碳酸钙的浓度较高^[29]。沉积物的平均粒径在秋季小于夏季和春季，这可能是由于新河属于雨源型河流^[30]，当深秋和冬季降雨量较小时河流流速变缓，粒度较小的悬移质沉降使得沉积物平均粒径变小^[31-32]。XRF (X射线荧光光谱分析) 结果表明，样品中氧化硅的质量分数达50%以上；氧化铝、氧化铁和氧化钙质量分数均为约10%左右。对比顾艳林等^[12]在云南洱海河口湿地中的研究结果，新河沉积物中铁、铝氧化物浓度较少。有机质的质量分数在1.56%~2.48%，点位1^#的有机质浓度明显低于点位2^#和3^#，这说明河道沉积物中有机物的累积主要出现在进入城区之后。

表 1 沉积物理化性质

Table 1. Physical and chemical characteristics of the sediments

季节	点位	平均粒径/μm	pH	化学组成					有机质
季节	点位	平均粒径/μm	pH	SiO₂	CaO	Al₂O₃	Fe₂O₃	其他	有机质
夏季	1^#	25.79	8.88	57.88%	10.54%	13.62%	8.14%	9.82%	1.56%
	2^#	46.25	7.64	59.14%	5.74%	14.64%	8.69%	11.79%	2.42%
	3^#	54.13	8.13	61.08%	8.56%	13.29%	6.61%	10.46%	2.07%
秋季	1^#	22.63	8.63	58.36%	9.34%	14.08%	8.29%	9.93%	1.82%
	2^#	33.06	7.98	59.64%	6.99%	14.33%	8.39%	10.65%	2.33%
	3^#	48.16	8.1	61.03%	8.43%	13.33%	6.82%	10.39%	2.33%
春季	1^#	56.33	8.24	60.9%	6.92%	13.66%	8.03%	10.49%	1.56%
	2^#	96.19	7.89	57.63%	6.72%	15.77%	8.76%	11.12%	2.49%
	3^#	50.10	8.1	60.35%	7.12%	14.11%	7.76%	10.66%	2.17%

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如图2 (a) 所示，新河中不同季节的3个点位的沉积物TP为870.00~2 173.00 mg·kg⁻¹，点位2^#>点位3^#>点位1^#。新河自点位1^#流至点位2^#后，沉积物中出现显著的磷累积，这与点位2^#附近高强度的城市开发有密切关系。点位3^#相比点位2^#磷累积量较低，这可能是由于该点位地处新渭沙湿地公园，丰富的水生植被利用了沉积物中生物有效磷^[33]。对比前人研究，新河沉积物中TP远超过同区域的城市湖泊汉城湖的水平 (655.38~809.38 mg·kg⁻¹) ^[34]。对沉积物中磷的形态进行分级提取发现，点位2^#和3^#的易释放态磷 (LB-P、BD-P、NaOH-P和Org-P) 的质量分数及相应在总磷中所占的质量百分比，明显高于点位1^#。沉积物中钙元素和有机质对其磷累积有正向作用^[35-36]，沉积物的平均粒径则与磷累积量呈反比^[8]。分析不同点位沉积物的理化性质发现，点位2^#的沉积物中平均粒径较大，且钙相对含量最低而有机质质量分数最高。因此，可推测点位2^#较高的有机质质量分数促进了磷累积。从季节角度来看，除点位2^#以外沉积物在春季和秋季磷累积量较高，夏季磷累积量较低。这可能是由于新河秋冬季水质较差^[18]蓄积了较多的磷，而夏季新河所在的陕西关中地区降雨频繁，形成的洪峰会反复冲刷河道，将沉积物中蓄积的磷冲走^[37-38]。

图 2 不同季节各点位沉积物磷含量和磷富集系数

Figure 2. Phosphorus content and phosphorus enrichment coefficient of sediments at different points in different seasons

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通过磷富集系数评价沉积物中磷污染状况，结果如图2 (b) 所示。以研究区域所在地陕西省关中地区土壤磷质量分数 (917.70 mg·kg⁻¹) ^[24]作为背景值时，点位2^#在不同季节的污染风险均达到了IV级；点位3^#在秋季达到了IV级。通过新河3个点位沉积物中总磷和磷形态的测定结果，结合沉积物磷富集系数的评价，可看出新河流经市区后沉积物中存在明显的磷富集现象。

2.2 吸附动力学

不同季节各点位的磷吸附动力学过程如图3 (a)~(c) 所示。吸附动力学过程可划分为3个阶段：第1阶段为0~2 h，此时吸附量在正负值间波动，这可能是由于沉积物中总磷含量非常高，在剧烈振荡的实验条件下出现了快速的释磷现象；第2阶段为2~4 h，沉积物对磷的吸附作用逐渐加强并超过了释放，吸附量迅速增加并变为正值，进入了快速吸附阶段；第3阶段为4~48 h，磷的吸附量继续增加但增速减缓，为慢速吸附阶段，并逐渐达到平衡。TANG等^[39]发现丹江口水库沉积物在最初1 h内可快速吸附质量浓度为10 mg·L⁻¹的磷，之后吸附量增加但逐渐减缓并最终平衡。PENG等^[40]研究了污水稳定塘沉积物对质量浓度为5 mg·L⁻¹的磷的吸附动力学过程，也发现了类似现象。本研究在0~2 h出现了吸附量正负波动，推测主要是由于新河沉积物本底磷含量远超上述2项研究，这导致反应初期磷释放抑制了吸附，呈现出“净”释放的效果。

图 3 不同季节沉积物吸附动力学及吸附速率

Figure 3. Adsorption kinetics and rates of sediment in different seasons

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进一步计算沉积物对磷的吸附速率，结果如图3 (d)~(f) 所示。磷的吸附速率在最初2 h呈现正负波动的状态；在2~4 h最大，在不同季节分别可达到22.14~48.46 mg·(kg∙h)⁻¹；随后逐渐降低，24~48 h的吸附速率仅为2~4 h的0.03%~3.72%，此时反应基本结束，磷的吸附速率趋于稳定。沉积物对磷的吸附速率随时间的变化曲线说明对吸附阶段的划分是合理的。LIAO等^[7]计算了北运河沉积物的磷吸附速率，得到的结果比本研究要大一个数量级，其原因应为其使用的磷溶液的质量浓度较高 (400 mg·L⁻¹) 。

使用准一级动力学模型和准二级动力学模型拟合了沉积物吸附动力学过程，结果如表2所示。准一级和准二级动力学模型的相关系数R²均较高，但准二级动力学模型拟合得到的平衡吸附量q_e更接近实际的结果，这说明准二级动力学模型可以更好地描述吸附反应过程。沉积物对磷的吸附，主要通过磷酸盐与沉积物中的钙、铁和铝等元素生成磷酸盐沉淀实现。因此，适用于化学和离子交换反应的准二级动力学模型能较好地描述沉积物对磷的吸附过程^[26]。

表 2 不同模型对吸附动力学的拟合结果

Table 2. Fitting results of adsorption kinetics by different models

季节	点位	准一级动力学模型			准2级动力学模型
季节	点位	k₁	q_e	R²	k₂	q_e	R²
夏季	1^#	0.25	161.14	0.92	0.002 7	119.05	0.99
	2^#	0.06	62.60	0.56	0.011 2	64.94	0.99
	3^#	0.08	77.75	0.75	0.022 5	64.10	0.92
秋季	1^#	0.24	169.82	0.98	0.000 7	151.52	0.90
	2^#	0.09	146.99	0.98	0.000 4	204.08	0.96
	3^#	0.14	126.68	0.95	0.041 8	89.29	0.94
春季	1^#	0.11	140.60	0.88	0.012 0	133.33	0.88
	2^#	0.20	129.03	0.95	0.009 3	111.11	0.87
	3^#	0.09	166.07	0.98	0.000 8	232.56	0.99

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2.3 吸附等温线

不同季节各点位沉积物对磷的吸附等温线见图4。低平衡质量浓度范围内 (0~2.5 mg·L⁻¹) 磷吸附量线性增长 (图4 (a)~(c) ) ，而在高平衡质量浓度范围 (>2.5mg·L⁻¹) 吸附量的增加呈现非线性趋势 (图4 (d)~(f) ) 。

图 4 不同季节沉积物的低质量浓度和高质量浓度吸附等温线

Figure 4. Adsorption isotherms of sediments in different seasons.

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分别使用线性和非线性模型拟合，结果如表3所示。使用线性模型拟合得到的沉积物本底磷吸附量NAP，即沉积物中自带的可解吸的磷。点位2^#的NAP值最高，特别在夏季为点位1^#的7.76倍，达到185.35 mg·kg⁻¹。这一水平远超过上海滴水湖入湖河道^[41]，而与苏州河网区农村河道水平相近^[17]。对照图2发现，点位2^#较高的NAP值可能与该点位较高的总磷和易释放态磷含量有关^{[8, 15]}。

表 3 不同模型对吸附等温线的拟合结果

Table 3. Fitting results of adsorption isotherms by different models

季节	点位	线性模型			Langmuir模型				Freundlich模型			D-R模型
季节	点位	NAP	EPC₀	R²	Q_max	K_L	R²	MBC	n	K_F	R²	E	R²
夏季	1^#	23.90	0.39	0.98	1 000.00	0.10	0.92	98.04	0.72	102.47	0.98	8.45	0.98
	2^#	185.35	2.02	1.00	1 428.57	0.05	0.95	68.97	0.91	63.08	0.98	7.45	0.98
	3^#	71.19	1.07	1.00	833.33	0.11	0.81	95.24	0.68	102.66	0.93	9.13	0.93
秋季	1^#	75.07	0.46	0.99	1 666.67	0.09	0.97	153.85	0.68	176.44	0.99	9.13	0.99
	2^#	174.13	0.85	0.97	1 250.00	0.18	0.87	222.22	0.54	252.12	0.93	10.00	0.93
	3^#	126.75	0.82	0.98	2 500.00	0.05	0.87	133.33	0.78	149.42	0.99	8.45	0.99
春季	1^#	41.44	0.41	0.95	416.67	0.15	0.95	64.10	0.62	66.28	0.95	9.13	0.96
	2^#	241.05	2.21	0.96	526.32	0.11	0.81	55.87	0.64	15.21	0.92	9.13	0.92
	3^#	143.86	0.53	0.99	555.56	0.31	0.97	169.49	0.50	149.45	0.97	11.18	0.98

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吸附-解吸平衡浓度 (EPC₀) 是判别沉积物是否处于磷释放状态的重要参数。当上覆水中磷浓度低于EPC₀时，沉积物中的磷被释放；反之，高于EPC₀时，沉积物吸附水中的磷^[27]。因此，EPC₀越小，沉积物中磷的释放趋势越弱。本研究中，各点位的EPC₀为0.39~2.21 mg·L⁻¹，远高于同一时段内上覆水中磷质量浓度 (图5) ，这说明在研究时间范围内各点位沉积物始终处于磷释放状态，造成严重的内源污染。与国内外多个河流湖泊的EPC₀对比^{[27, 42-46]}，新河沉积物的EPC₀远高于水质较好水体 (如青草沙水库) ，与一些水质恶化、水华频繁爆发的水体 (如巢湖、东湖和滇池) 相当或更高。点位2^#的EPC₀为3个点位最高，应该与该点位沉积物本底磷含量较高有关。

图 5 新河EPC₀与其上覆水磷浓度和其他河湖EPC₀对比

Figure 5. Comparison of EPC₀ concentrations in Xinhe River with the phosphate concentration in its overlying water and EPC₀ concentrations of other rivers and lakes

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高浓度吸附等温线拟合结果表明，与Langmuir模型相比，高平衡浓度下吸附等温线更适合被Freundlich模型拟合。拟合结果表明，在夏季和秋季，沉积物对磷的Langmuir最大吸附量分别为833.23~1 428.57 mg·kg⁻¹和1 250.00~2 500.00 mg·kg⁻¹，明显高于春季 (416.67~555.56 mg·kg⁻¹) 。沉积物的磷吸附能力对于河水中磷的截留有重要意义。一般认为，表层0~10 cm沉积物可与上覆水之间发生磷交换，称之为“活跃层”^[22]。取“活跃层”厚度为5 cm，沉积物固体密度为2.65 g∙cm⁻³。根据式 (10)~(11) ，可得到表层沉积物的磷吸附能力为110.42~189.29 g∙m⁻² (夏季) 、165.63~331.25 g∙m⁻² (秋季) 和55.21~73.61 g∙m⁻² (春季) 。根据同期开展的水质分析结果，新河夏季、秋季和春季河水中溶解性正磷酸盐的平均质量浓度分别为0.13、0.10和0.07 mg∙L⁻¹；基本上与关中地区河流的丰水期、枯水期和平水期相对应^[19]。虽然夏季河流中磷的总量应该是3个季节中最高的，然而表层沉积物单位面积的磷吸附能力并非所有季节中最大的，这可能会导致新河在夏季输入渭河的磷负荷相较其他季节偏高。

磷最大缓冲容量 (MBC) 为综合考虑最大吸附量和吸附亲和力的参数。由于夏季的吸附亲和力较弱 (K_L较小) ，故夏季沉积物MBC低于秋季，仅为秋季的31.04%~71.43%，吸附后容易向上覆水再释放。通过Freundlich模型拟合得到的常数K_F也呈现出秋季>>夏季>春季的规律，与MBC值类似。秋季沉积物之所以有较高的磷吸附量和亲和力，推测是由于秋季沉积物的粒径较小，比表面积大，黏土矿物含量较高^{[26, 47]}。监测表明，新河春季和秋季上覆水pH 为7.39~7.95，呈微弱碱性；但是夏季时，会上升到8.36~8.46。已有研究证实，上覆水pH增大会抑制沉积物中铁铝氧化物对磷的吸附^{[8, 12]}。本研究的吸附等温线实验均在纯水配制的磷溶液中进行，没有考虑不同季节上覆水pH的差异。因此，实际环境下夏季沉积物的磷吸附能力会比本研究得到的结果更低，这对河流消纳由夏季暴雨径流导致的面源磷污染十分不利。

使用D-R模型计算了沉积物对磷的吸附能，结果表明除夏季点位2^#以外其余样品对磷的吸附能为8.45~11.18 kJ·mol⁻¹。已有研究表明，吸附能为8~16 kJ·mol⁻¹时吸附机理为离子交换^[48]。因此，本实验中绝大多数沉积物样品的吸附机制应该为离子交换。夏季点位2^#的沉积物吸附能小于8 kJ·mol⁻¹，这说明此实验有物理吸附机制的存在。这也解释了上文中夏季2^#点位沉积物磷吸附量高、吸附亲和力低的形成原因，即夏季沉积物存在不稳定的物理吸附作用。

2.4 沉积物磷吸附特征的影响因素分析

将吸附模型拟合参数与沉积物理化指标进行了相关分析，结果如表4所示。如吸附模型参数与沉积物任意一个理化指标的相关关系均不显著 (P>0.05) ，则不列出该参数。吸附速率常数与沉积物中钙的相对含量存在显著的正相关关系，与硅和铁的相对含量显著负相关。一般来说，沉积物中游离的钙和无定形铁铝氧化物是决定其磷吸附能力的主要因素^[39]，可通过与磷生成磷酸盐沉淀降低水中磷浓度。与前人研究相比，本研究发现沉积物吸附速率常数仅与钙的相对含量显著正相关，而与铁的相对含量显著负相关 (P<0.05) 。张潆元等^[32]在长江三峡库区沉积物中也发现了类似现象，并认为其原因在于沉积物中的铁铝元素来自于成岩基质，活性较低，因而对磷吸附的贡献较小。DELAUNE等^[35]发现，沉积物pH小于6.5时，铁铝元素对磷吸附的影响较为显著；pH大于7.5，则钙镁元素对磷吸附的影响占到主导作用。pH均大于7.5，因而沉积物对磷的吸附受钙元素的影响更大。如前所述，作为一条典型的石灰型土壤地区河道，新河沉积物中钙浓度高于其他类似河道，这也映证了上文分析的磷吸附机制。

表 4 吸附模型参数与沉积物理化指标相关分析结果

Table 4. Correlation analysis results between adsorption model parameters and physicochemical indexes of sediments

参数	平均粒径	pH	有机质	SiO₂	Al₂O₃	CaO	Fe₂O₃	TP	Liable-P
k₁	−0.153	0.753	−0.42	−0.71^*	0.116	0.703^*	0.249	−0.342	−0.345
k₂	0.247	−0.248	0.249	0.568	−0.41	0.034	−0.713^*	0.116	0.157
EPC₀	0.67^*	−0.741^*	0.754^*	−0.39	0.743^*	−0.604	0.361	0.913^**	0.898^**
K_F	−0.685^*	0.192	0.016	0.214	−0.348	0.229	−0.169	−0.357	−0.332
注：和*分别表示在 P<0.05 和 P<0.01 水平下显著相关；双尾检验。

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沉积物的吸附-解吸平衡浓度 (EPC₀) 是决定其是否发生磷释放的重要指标。本研究中，EPC₀与沉积物的总磷和易释放态磷极显著正相关 (P<0.01) ，这说明沉积物中本底 (非稳定形态) 磷含量是影响沉积物磷吸附-解吸行为最为关键的因素。JARVIE等^[15]在对英国城市河流Hampshire Avon和Herefordshire Wye的研究中发现，城市污水厂下游沉积物中蓄积了大量磷，使其EPC₀明显升高，磷释放风险加大。肖文娟等^[49]也发现太湖沉积物中较高的总磷含量会增加磷释放风险。沉积物EPC₀和总磷和易释放态磷的相关关系，这说明其磷释放风险主要源自于自身磷的过度蓄积。如要降低新河沉积物内源磷释放风险，应及时采取工程措施 (如环保疏浚等) 进行治理。

表3表明，EPC₀与沉积物平均粒径和有机质显著正相关，而与pH显著负相关。沉积物平均粒径越大，比表面积越小，EPC₀也会随之升高^[14]。LABOSKI等^[50]发现施加有机肥会降低土壤吸附磷的吸附能，从而促进磷释放。此外，李如忠等^[51]提出了一种基于生态计量化学的解释，即沉积物中有机质含量升高会改变生源要素碳、氮和磷的比例，可能导致可吸收磷的微生物代谢活性下降，进而使磷释放量增加。沉积物pH与EPC₀之间的负相关关系，应是由于沉积物中钙与磷的相互作用机制引起的。钙元素的固磷模式是与磷酸盐形成磷酸钙沉淀，如磷酸三钙、磷酸八钙和羟基磷灰石等。由于在高pH环境下易生成磷酸钙沉淀，因而EPC₀与pH成反比^[52]。

3. 结论

1) 新河沉积物TP为870~2 173 mg·kg⁻¹，磷富集系数显示沉积物处于严重污染水平。沉积物吸附磷的动力学过程分为0~2 h的波动期、2~4 h快速吸附期和4~48 h逐渐平衡期，吸附速率在2~4 h时最大。

2) 新河沉积物的EPC₀为0.39~2.21 mg·L⁻¹，高于同时段上覆水中磷浓度，具有高释放风险；磷吸附缓冲容量MBC和Freundlich常数具有秋季>>夏季>春季的趋势；吸附机理应为离子交换。

3) 沉积物的磷吸附速率常数与钙的相对含量显著正相关；沉积物EPC₀与其总磷和易释放态磷含量极显著正相关。

4) 沉积物的磷释放风险主要源于自身的超量磷累积。对流经市区的重污染河段，应及时采取环保疏浚等工程措施。对流入市区前、磷累积量较少的河段，则可使用更加生态友好的水生植物和微生物菌剂等进行治理。

图 1 CKDu病区水污染的常见因素与CKDu潜在致病因素间的关联

Figure 1. Correlation between common factors of water pollution in CKDu disease area

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图 2 以改水为核心的CKDu追因研究框架

Figure 2. Research framework of CKDu etiology based on water supply improvement

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表 1 斯里兰卡CKDu成因的主要假设

Table 1. Assumptions about etiology of CKDu in Sri Lanka

序号	疑似原因	来源
1	非有机磷类农药(杀虫剂，除草剂，杀菌剂)和化肥	[5, 7-11]
2	有机磷类农药：草甘膦(除草成分)，西维因，和毒死蜱等	[9, 12]
3	氟化物，使用劣质铝制容器烹饪	[13]
4	水中的高盐度/离子含量	[10]
5	钙-镁和钠的变化，硬水中钾的比例(可能促进吸收重金属)	[14-16]
6	重金属(镉、砷和铅)	[7, 9, 11, 17-18]
7	慢性脱水和衰竭	[8]
8	氧化应激作为原因	[8]
9	遗传易感性	[4, 19-20]
10	本地烟草和酒精制品	[8, 11]
11	真菌和蓝藻毒素	[8, 21]
12	钩端螺旋体病，阿育吠陀疾病	[8]
13	多因素协同作用	[8]

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图( 2) 表( 1)

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1. 研究方法
1.1 样品采集
1.2 指标测定与评价
1.3 磷吸附测定
1.4 统计分析
2. 结果与讨论
2.1 沉积物理化性质和磷污染风险评价
2.2 吸附动力学
2.3 吸附等温线
2.4 沉积物磷吸附特征的影响因素分析
3. 结论

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慢性肾脏病(chronic kidney disease，CKD)是全球性常见疾病之一。大多数CKD患者都是缘于已知疾病，但在各国仍有3%~50%的CKD患者发病原因不明^[1]。发病原因未知致使这些患者无法得到有效的治疗，进而发展为尿毒症。这部分病症称为不明原因慢性肾病(chronic kidney disease of unknown etiology, CKDu)。最早报道的CKDu来自1956年欧洲巴尔干地区的多瑙河流域。该地区CKDu主要患病人群是成年人。患者会出现贫血、手掌及脚掌黄染，但并无高血压及蛋白尿等慢性肾病常见的病因及症状，肾功能衰竭进展缓慢^[2]。此后，多个位于赤道附近的国家相继报道了大量CKDu病例，这些国家大都为农业型国家。目前，CKDu的确切病因和发病机制已成为亟待解决的全球性科学难题，困扰着这些国家的人民和全球的科学家。

斯里兰卡的CKDu于20世纪90年代中期在旱区的北中省(North Central Province，NCP)首次被发现，已成为当地最严重的公共卫生问题。受该病影响的地区占斯里兰卡陆地面积的1/3，人群标化患病率最高达15.1%~22.9%^[3-4]。CKDu最大的特点是罹患人群主要为低收入中青年男性。他们患病并非由糖尿病、高血压和肾小球肾炎等常见病因所致，且在初期无明显临床症状，后期会快速发展为终末期肾衰阶段，进而丧失劳动能力。当地每年约有2万例肾衰竭患者入院/再入院，其中约有2 000例死亡病例，累计死亡病例约5万^[5]，严重影响了当地的农业劳动人口。世界卫生组织(World Health Organization，WHO)2012年的数据显示，包括CKDu在内的肾脏病排在该国成人死因的第7位。近年来，CKDu有从中部旱区向周边地区蔓延的趋势。病人病程进展快，透析率和致死率高，治疗费用给患者家庭和卫生机构带来沉重负担。CKDu的暴发已成为影响斯里兰卡社会安定的民生问题，并上升为几届政府都希望解决的政治议题，受到国际社会高度关注。

斯里兰卡是“一带一路”沿线重要节点国家。“慢性肾病追因研究”已列入了中斯两国政府于2016年4月发布的《中国-斯里兰卡联合声明》。对于斯里兰卡的CKDu问题，全球医学、环境和卫生专家组近年来多次赴斯里兰卡开展追因研究，对相关问题已取得了初步认识。本文对现有文献报道进行梳理总结，系统回顾CKDu的国际研究进展，分析即有研究中亟待解决的核心问题，阐明中国科学院-发展中国家科学院水与环境卓越中心(CAS-TWAS Centre of Excellence for Water and Environment, CEWE)团队追因工作的主要布局和初步成果，为中方更多力量进一步开展CKDu追因研究提供参考。

1. CKDu致病因子与主要影响因素

现有文献报道中疑似致病因子^[6]如表1所示。追因研究是预防的前提，也是破解斯里兰卡CKDu困境的关键。近20年来，WHO等机构对斯里兰卡CKDu的病因开展了探索性研究，提出了不同的病因学假说，主要包括草甘膦农药、重金属、不良生活方式、真菌毒素、水中硬度、氟含量异常、高温脱水、细螺旋体/汉坦病毒感染及遗传因素等。

1.1. 自然地理因素

根据生态气候差异，斯里兰卡可划分为2个主要区域：位于西南区域的湿润区和位于北部和东部的干燥区，即北中省(NCP)。CKDu大多发生在干旱的NCP及邻近地区。1948年，斯里兰卡独立后不久，大量斯里兰卡南部居民移居至NCP及周边地区，使当地人口快速增加。但当地经济水平与社会发展程度均较低，居民饮用水大多来自附近的水井与灌溉工程。且人们饮用井水时，除煮沸外，无其他任何处理方式。该地区水质较差，水中的氟化物、铵离子、钙离子存在超标情况。同时，CKDu多发生于从事农业生产的农民或生活在农业地区的人群中，以30~60岁男性患者为主，比例远高于女性与儿童。尽管大多数病例缺乏精确的流行病学数据，但结合其特殊的地理特征、组织病理学研究及近期的改水研究，推测该区域独特的环境条件、农业生产中的职业暴露与较差的饮用水水质是当地CKDu流行的潜在环境诱因。

2010—2011年开展的针对NCP地区4 957名CKDu病例的流行病学调查研究^[4]发现，该地区男性患者(23.2%)比例明显高于与女性患者(7.4%)，且集中于30~60岁的青壮年群体，尤其是在干旱地区中从事农业生产的人群。这可能是由于当地稻田耕作的农民主要为青壮年男性，他们在高热环境下劳作，反复脱水造成了肾的长期损伤，最终发展为CKDu^[8]。这个观点与中美洲肾病综合征(Mesoamerican nephropathy)的热胁迫假说类似：当地甘蔗工人长时间在高温下劳动，反复脱水导致了肾脏的急性损伤，最后发展为慢性肾病。然而，WHO调查^[22]发现，斯里兰卡世世代代的农耕生活方式并没有发生改变，且近30年来当地气候并未发生巨变；加上斯里兰卡一些CKDu低发病地区气候与之类似，有的甚至日常气温更高，却并没有发生地区性CKDu的流行。因此，可以判断高温、反复脱水产生的生理效应可能是导致CKDu的一个重要诱因，而非主要原因。

1.2. 毒性物质因素

主要疑似肇因中，有机磷农药、重金属等因素被认为是可能性最大的风险因子。NCP是斯里兰卡CKDu发病率最高区域，病例多发生在干区的农耕地带。农药滥用且施药时缺乏有效防护措施的现象在当地屡见不鲜。喷洒过草甘膦的个体比未接触过该农药的个体发生CKDu的风险升高了4倍^[23]。草甘膦可以激活与人体内的转化生长因子-β(TGF-β)受体、破坏肾脏水通道蛋白导致肾毒性效应。虽然草甘膦本体在环境中的半衰期较短，但其与金属(如钙等)结合形成络合物会降低草甘膦的生物降解性。使用放射性的¹⁴C-草甘膦进行研究表明，土壤中草甘膦络合物的半衰期可以延长至7年，甚至22年。另外，草甘膦还可能与其他重金属发生螯合作用，展现出复合毒性。含草甘膦的农药“农达”本身还含有高浓度砷(高达1.9 mg·kg⁻¹)，JAYASUMANA等^[23]利用当地卫生部门制定的CKDu诊断标准确定病例及对照人群，以草甘膦为主要研究因素在农业人口中开展病例对照研究，结果显示CKDu患者头发及尿液中的砷含量明显高于非患者人群，尿液中每日排泄砷的浓度在35 μg·L⁻¹以上的个体发生CKDu的风险升高了5.58倍。田天琪等^[24]对斯里兰卡地区土壤进行环境调查时发现，尽管当时CKDu疾病高发区并未处于耕作季，而其土壤中草甘膦的含量依旧高于非病区耕种季的土壤，这表明疾病高发区稻田中草甘膦的喷洒使用量大大高于非病区。这可能是由于草甘膦会与土壤中的钙、镁离子形成络合物，导致农药部分失效，达不到喷洒效果，故病区农民增大了草甘膦的喷洒剂量。

除农药因素外，重金属也是研究者们重点关注的危险因素之一，但已有的研究结论尚存在争议。NANAYAKKARA等^[25]在NCP地区僧伽罗族男性人群中开展了病例对照研究，以肾活检资料以及部分患者临床检验数据作为病例筛选的标准。研究发现：病例与对照组人群尿液中的砷、镉和铅等重金属含量差异并无统计学意义，且均低于产生肾毒性的浓度阈值；对CKDu高发地区人群的饮用水样本进行分析，表明具有肾毒性的镉、砷、铅在的浓度均未超过WHO、日本水质标准限量^[19]。然而，JAYATILAKE等^[4]开展的横断面研究结果截然不同。他们分别分析了人群的生物样本、环境样本及除草剂和杀虫剂等样本中的镉、铅、砷等有害元素，发现患者尿镉浓度高于对照人群；同时，尿镉浓度同CKDu疾病分期之间还存在着剂量反应关系。但由于该研究为横断面调查，因CKDu患者的肾脏功能损伤会对结果产生影响，所以尚无法阐明高尿镉浓度与疾病之间的因果关联。

1.3. 行为与遗传因素

近期斯里兰卡康提教学医院开展前瞻性研究^[26]，对600名新病人里的87人进行了肾活检，其中43人(49%)被诊断为原发性肾小管间质性疾病。活检结果表明：肾小管间质性疾病的患者全部出生在疾病流行区；91%的人一生中的大部分时间都在流行区度过；男性农民(风险倍数2.0，95%置信区间：1.2~2.9)、吸烟(风险倍数1.7，95%置信区间：1.0~2.3)、饮用井水(风险倍数1.5，95%置信区间：1.1~2.0)是3个最关键的因素，具备这3个特征更容易患病。

在研究外环境危险因素时，许多研究者还发现遗传因素也可能在CKDu的发展过程中起到促进作用^[4]。在病例对照研究中，研究者们发现了SLC13A3基因中的单核苷酸多态性位点rs6066043^[19]、HNF1B基因^[27]、可编码电压门控K离子通道的CNA10基因中的单核苷酸多态性位点rs34970857^[28]可能与CKDu之间存在关联关系。CKDu很可能为多因素造成的复杂疾病，基因与环境的交互作用可能在其中发挥了重要的作用。现有研究以遗传因素分析为主，且纳入的样本量较小，对于遗传因素在CKDu中的作用探索还未全面展开。

1.4. 水源因素

饮用水源的水质是CKDu病因研究的关注热点^[6]。饮用不同水源的人群CKDu发病情况存在差异，多位研究者试图从水源分布、水质硬度、氟化物、电离度等方面寻找CKDu的发病原因。有研究者利用GIS绘制地图发现只有水库供水的村民会发生CKDu，而由泉水水系供水的居民未受到疾病的影响^[29]。JAYASUMANA等^[3]对7 604名来自NCP高发地区的个体调查结果与之类似，但上述研究并未明确水源中的致病因子。

饮用硬度较高的水是与CKDu发病密切相关的一个因素。WHO的研究表明，该地区以地下水作为主要饮用水源，水中含有高浓度的氟及硬度，以及一定浓度的除草剂(如草甘膦)等，这些污染物的联合作用可能是导致CKDu的重要原因。斯里兰卡当地水质偏硬，水的硬度由南到北递增；北部地区的井水大部分为硬水与高硬水，硬水的分布与CKDu病区有一定重叠。在CKDu疾病高发区有部分地区的饮用水来源于水质较软的天然泉水，在NCP经济状况较好的地区(如Anuradhapura、Polonnaruwa)人们主要饮用经过净化处理的水，以上人群虽然生活在疾病高发区，却没有患病，由此可推断，水中的硬度在CKDu的发生中起着重要作用。田天琪^[30]对当地井水进行了调查研究，发现NCP病区的井水属于微硬水，水中钙镁离子浓度都高于非病区；病区井水中的钠离子浓度明显高于非病区，常见肾毒性金属铅、砷与铬检出浓度较低或无检出，且无地区差异。以上结果表明，CKDu高发区的井水属于微硬高钠盐水质，水中重金属浓度较低，并不是CKDu的主要诱因。

虽然地下水资源硬度与CKDu患者分布存在正向关联^[9]，但并非所有高硬度饮用水的人群都会受到CKDu影响，关于水中氟化物的影响研究结果与之类似。农民在高温高强度的工作状态下，高硬度饮用水可能会造成肾功能损伤^[10]，但水质硬度与氟化物含量导致CKDu发生的具体原因仍然尚未明确。WHO在斯里兰卡CKDu高发区井水中检测出了高浓度氟离子，也是诱发CKDu的重要环境因子。氟广泛存在于许多地质环境中，是电负性和化学反应性最强的元素。动物实验表明：急性大剂量氟暴露时，氟化物将干扰近曲小管处的体液及离子的重吸收，损伤肾小管并导致急性肾功能衰竭；低剂量长期暴露下，氟化物将引发氧化应激并干扰肾小管功能，降低肾小管细胞的寿命；另有流行病调查表明，儿童长期饮用氟含量超过2.0 mg·L⁻¹的高氟水后可导致肾脏损伤。F⁻在斯里兰卡的饮用水中的浓度高于世界上其他地区所报道的水平，在NCP地区，地下水氟化物浓度最高可达5 mg·L⁻¹。Girandurukotte、Nikawewa、Medawachchiya和Padaviya这4个CKDu高发地区的地下水中，氟化物的最高水平分别为2.14、5.30、4.90和1.33 mg·L⁻¹，超过WHO的标准(1.5 mg·L⁻¹)。田天琪^[30]对这些地区井水中阴离子进行了调查，发现除了F⁻浓度超过WHO健康建议值之外，水中Br⁻的浓度也很高，并且F⁻与Br⁻在CKDu病区与非病区的浓度分布具有显著性差异，这些都是CKDu的潜在诱发因素。

4. 结语

目前，针对斯里兰卡CKDu成因问题，学术界提出多种假设，但现有研究表明单一因素尚无法解释斯里兰卡CKDu致病原因。CKDu可能是多种危险因素的共同促发，或多种致病因素协同作用引起的临床和病理表现相似的一类疾病。各危险因素与疾病之间的关联尚无明确结论。下一步可加强人群危险因素暴露水平的全面系统评估、明确环境因子的作用途径、对现有的病因假说进行大规模干预验证等方面的工作。

CEWE聚集起一支跨部门多学科团队，围绕斯里兰卡CKDu的病因以及防控措施，开展通过大规模干预验证研究，以期解决多因子协同作用致病的核心科学问题。该团队已确立了以水处理干预为核心，结合干预人群跟踪调查和动物毒理研究的CKDu追因研究框架。CEWE开展的CKDu追因研究将成为环境与健康领域充分合作的一个典型案例。中斯相关机构开展的CKDu病因探索研究，不仅能够帮助斯方摆脱疾病带来的人群健康威胁，解决重大民生问题，支持斯里兰卡早日实现联合国可持续发展目标；还可为解决CKDu这一世界性高危疾病提供科学基础，并为中国的CKD防治提供宝贵的工作经验，为人类健康贡献中国智慧和中国方案，建成“一带一路”国际科技合作的标杆性项目。

参考文献 (35)

斯里兰卡不明原因肾病追因研究与中斯相关科技合作进展

作者简介: 王亚炜(1980—)，男，博士，高级工程师。研究方向：流域水环境治理。E-mail：wangyawei@rcees.ac.cn

通讯作者: 杨敏(1964—)，男，博士，研究员。研究方向：水污染控制技术与原理。E-mail：yangmin@rcees.ac.cn