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氯代烃类有机物作为一种重要的有机溶剂和产品中间体，在很多工业生产中被广泛使用。随着“退二进三”、“退城进园”、“产业转移”等城市发展策略的实施，我国当前正面临大量工业企业关停或转移产生的疑似污染地块，其中氯代烃类是常见的污染物之一，包括氯代烃甲烷烃、氯代乙烷烃和氯代乙烯烃[1]。本研究团队梳理了长三角农药场地的特征污染物，发现氯代烃是农药场地地下水中主要的特征污染物。同样，在我国诸多城市的地下水水质调查中也发现了较高的氯代烃检出[2]。由于氯代烃类污染物具有致癌、致畸和致突变等毒性作用，是我国水环境中58种优先控制污染物之一。若受氯代烃污染的土壤或地下水未能得到有效地控制和修复，将会对人体健康产生较高风险。
可渗透反应墙、监控自然衰减(monitored natural attenuation, MNA)、抽出处理和多相抽提等是常用的地下水污染风险管控与修复技术。相较于其他修复技术，监控自然衰减技术具有费用较低、对污染场地周围环境无破坏性等优势，在国外广泛使用[3]。监控自然衰减也是目前恢复和控制浅层地下水氯代烃污染比较有效和可行的技术之一。在所有修复技术中，自然衰减是一种被动的修复技术，主要包括微生物降解作用、稀释作用、吸附作用、蒸发作用和化学反应作用，其中微生物降解可以彻底去除污染物，是非常重要的自然衰减技术[4-5]。在美国有超过100个超级基金场地采用了该项技术，在国内也有一些研究团队开展了这方面的研究，但他们更多关注在石油烃污染场地中苯系物(BTEX)或石油烃类物质的自然衰减[6-9]。
此外，也有部分研究者开展了地下水中氯代烃自然衰减过程的研究。WITT等[10]对多佛空军基地地下水中氯代烃开展长期监测并证实了自然衰减过程的发生。NIJENHUIS等[11]在德国比特菲尔德某化工类(以氯代烃产品为主)场地中通过稳定性同位素、微生物以及分子生物标记等方法发现了位于厌氧条件下地下水中氯代乙烯烃自然衰减的证据。在国内，也有研究者陆续开展对化工场地地下水氯代烃自然衰减的研究[12-13]。朱瑞利等[14]证实了上海某场地地下水中存在1,1,1-三氯乙烷的自然衰减，并计算了三氯乙烷的自然衰减系数为0.005 d−1。微生物降解是自然衰减中的重要途径之一，而国内大多数关于微生物降解氯代烃的研究均是在实验室条件下开展的模拟实验，缺乏在实际工程中复杂环境下自然衰减过程中生物降解机制及其变化过程的研究。
综上所述，本研究以南通某农药场地地下水的监控自然衰减管控工程案例为基础，从不同层级提出自然衰减中微生物降解存在的证据及不同时间下可能的微生物机制变化，通过对地下水中的氯代甲烷烃(四氯化碳(carbon tetrachloride，CT)、氯仿(trichloromethane，CF)、二氯甲烷(dichloromethane，DCM)、氯甲烷(chloromethane，CM))以及其他地球化学指标为期4 a的长期监测，分析了其随时间的变化趋势；通过微生物降解判定的评分表和地球化学指标的变化评价了地下水中生物降解能力；通过对不同时间地下水样品中微生物多样性的分析，探讨了其中可能存在的微生物降解机制及变化过程。
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研究对象为某农药污染场地，占地面积约67 500 m2，原农药企业生产历史长达40 a，主要产品有甲霜灵、霜霉威、辛硫磷、丙溴磷、毒死蜱等农药及化工中间体五硫化二磷、乙基氯化物、氯丙酸、2,6-二甲基苯胺系列产品以及约27个品种的农药乳剂、农药粉剂。该地块于2009—2010年停产并拆除设备，并于2010年10月完成场地环境调查与风险评估。前期调查结果表明，该场地土壤主要污染物为苯系物、氯代烃类、氯苯类、毒死蜱等，其中氯代甲烷烃的检出率较高且含量相对较大，其中四氯化碳、二氯甲烷、氯甲烷的检出最大值分别为1 590、3.44、1.57 mg·kg−1。同时，场地地下水高风险污染物主要有苯系物和氯代烃等，其中二氯甲烷和1,2-二氯乙烷的超标倍数分别为10倍和8倍。场地中的氯代甲烷烃污染主要来源于原企业的生产过程中使用的原辅材料和产生的副产品。2013年5月对MW1-17所在区域污染土壤采取原位化学氧化，其他区域污染土壤采取原地异位热解析技术进行处理后回填。该场地浅层污染土壤(6 m)在2016年修复完成后以绿化涵养为主，同时对该地块地下水中的氯代烃污染情况展开长期监测。
在勘探深度范围内，研究区地层自上而下分别为杂填土(厚度约1.2 m)、粉土(厚度约4.0 m)、粉砂(厚度约20.0 m)、粉土夹粉质黏土(厚度约10.0 m)和粉砂(厚度大于15.0 m)。地下水潜水含水层直接受大气降水补给，地下水位变化不大，水力坡度极小，地下水径流缓慢。勘探期间初见水位在自然地面下1.60 m左右；稳定地下水埋深约1.50 m。研究区地下水最高水位一般发生在每年7—9月，最低地下水位一般发生在每年12月至次年2月，地下水流向为西北至东南。
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考虑到原企业生产功能布局、该地块的水文特征以及原场地调查时土壤污染物的分布情况，在研究区内布设了7口长期监测井，监测井布设图如图1所示。监测井深度为21 m，井结构设置为地表以下至−1.5 m为白管，−1.5 m以下为筛管。
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采用便携气囊式低流量采样泵(QED, MP 50)对每口地下水监测井进行分层取样，每口水井均采集地下8 m和地下14 m地下水样品。2层采样位置分别对应地块所处区域的2个含水层。地勘资料显示，8 m处地下水层水流径流流速为1.01×10−5 cm·s−1，14 m处地下水层水流径流流速为1.64×10−5 cm·s−1。地下水样品采集时避开降雨天气，并在2 h内完成，出水流速不超过100 mL·min−1。
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地下水样品采集时利用水质多参数流通槽71790型，同时对pH、水温、电导率、Eh等进行测定。参照国家相关测试方法对典型地球化学指标进行测定，包括电子受体(O2、NO3−、DOC、SO42−)、还原产物(Fe2+、CH4、乙烯(chloride, CE)、Cl−)、降解中间产物浓度等。
采用吹扫捕集-气相色谱质谱仪(Atomx-安捷伦 7890B/5977A)对地下水样品中氯代烃样品进行定性定量分析，色谱柱为 DB-VRX 石英毛细管柱，调谐模式为DFTPP 调谐。色谱条件：载气为高纯氦气，流速为 1.2 mL·min−1，以15∶1分流进样，前进样口温度为 230 ℃，柱箱温度为 40 ℃，升温程序以 40 ℃保持 2 min，以 20 ℃·min−1 的速率升温至 250 ℃保持 3 min。质谱条件：离子源温度为 230 ℃，接口温度为 250 ℃，溶剂延迟时间为 0.5 min，离子检测 SCAN 模式。
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根据数据分析结果，分别在2016年和2021年MW1-17监测井中8 m处各采集1次地下水样品开展微生物多样性分析，每次采集3份平行样。用E.Z.N.A.® soil DNA kit (Omega Bio-tek, Norcross, GA, U.S.)提取地下水样品中微生物总基因组 DNA，并利用AxyPrep DNA Gel Extraction Kit (Axygen Biosciences, Union City, CA, USA)完成对 DNA 的纯化。纯化后的DNA产物经2%琼脂糖凝胶电泳进行检测。对 16S DNA 高变区序列进行测序，测序区域为 V3~V4。使用fastp、FLASH 软件对 Miseq 测序数据进行处理获得干净数据：1)过滤read尾部质量值20以下的碱基。设置50 bp的窗口，如果窗口内的平均值低于20 bp，从窗口开始截去后端碱基，过滤质控后50 bp以下的read；2)根据PEreads之间的overlap关系，将成对reads拼接(merge)成一条序列，最小overlap长度为10 bp；3)拼接序列的overlap区允许的最大错配比率为0.2，筛选不符合序列；4)检测序列末端box序列，最小错配数为0将起始端包括box的序列进行反向互补，并去除box；5)检测序列上的barcode并区分样品，barcode错配数为0，最大引物错配数为2。16S多样性数据分析在majorbio平台(
http://www.majorbio.com/ )进行分析。 -
Mann-Kendall检验法是世界气象组织推荐并被广泛用于实际研究的非参数检验方法，是时间序列趋势分析方法之一。该方法近年来被广泛应用于分析径流、气温、降水和水质等要素时间序列的变化趋势[15]。该分析方法不受污染在季节性质量浓度的变化。本研究利用python 3.7软件对4 a监测数据开展Mann-Kendall趋势检验，在python 3.7中使用统计函数库scipy.stats中scipy.stats.kendalltau模块，函数返回Z值和P值。Z值反映2个序列的相关性，接近1表示强烈的正相关，接近−1表示强烈的负相关；P值反映显著性水平，P<0.05为显著。
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2016年8月—2020年6月各监测井在浅层(8 m)和深层(14 m)处氯代甲烷烃的质量浓度检测结果见图2。就检出污染物种类来看，主要检出的是四氯化碳(0~5 200 μg·L−1)、氯仿(0~69 900 μg·L−1)和二氯甲烷(0~20 600 μg·L−1)，无氯甲烷检出。这可能是因为氯甲烷在常温状态下为气体，易挥发。4 a的监测结果表明，MW1-17点位氯代甲烷烃持续检出且质量浓度均较高(氯代甲烷烃为0~74 400 μg·L−1)，MW1-21点位无氯代甲烷烃检出，而其他点位的氯代甲烷烃偶有检出且质量浓度均较低(0~32 μg·L−1)，说明MW1-17点位是该研究区的污染核心点位。MW1-17点位地下水中较高质量浓度的氯代甲烷烃与前期调查中该点位土壤中的氯代甲烷烃质量浓度较高具有一致性。就点位距离而言，MW1-21点位距离MW1-17点位最远，为158 m，其他点位到MW1-17点位的距离为54~126 m。由此说明，在该场地地质条件下，即较小的水力坡度作用下，地下水径流缓慢，氯代甲烷烃向周围扩散的能力也较弱。
就时间尺度而言，随着时间的延长，MW1-17点位浅层(8 m)和深层(14 m)地下水中四氯化碳和氯仿的质量浓度显著下降，尤其是在2018年12月左右降到最低，其后又开始升高，然后再呈现下降趋势；而二氯甲烷质量浓度则主要在2018年12月之后呈现增加趋势。在2016年8月至2020年6月期间，MW1-17点位在浅层8 m地下水中四氯化碳的质量浓度由5 200 μg·L−1降低到190 μg·L−1，降低了96.35%；氯仿的质量浓度由65 700 μg·L−1降低到3 280 μg·L−1，降低了95.01%；二氯甲烷质量浓度由0 μg·L−1增加到1 020 μg·L−1，特别是在2020年3月增加到39 500 μg·L−1。在同样时间段内，该点位在深层14 m处地下水中四氯化碳的质量浓度由4 500 μg·L−1降低到220 μg·L−1，降低了95.11%；氯仿的质量浓度由69 900 μg·L−1降低到3 600 μg·L−1，降低了94.85%；二氯甲烷质量浓度由0 μg·L−1增加到873 μg·L−1，特别是在2019年5月增加至10 700 μg·L−1。
为进一步验证MW1-17点位中的污染物质量浓度随时间下降的趋势，本研究利用Mann-Kendall趋势检验方法检验了MW1-17点位地下水中的四氯化碳和氯仿的质量浓度随时间的变化趋势[15-16]，结果见表1。由表1可以看出，四氯化碳在8 m和14 m的Z值分别为−0.538(P<0.01)和−0.612(P<0.01)，说明2个含水层的四氯化碳在4 a内发生了显著的下降；而氯仿在8 m和14 m处的Z值分别为−0.190(P=0.294)和−0.343(P<0.05)，说明2个含水层的氯仿在4 a内也存在下降的趋势，但相对于四氯化碳的下降趋势不明显，尤其是在8 m处。
由于在MW1-17点位周围的监测井未能检出较高氯代甲烷烃类，说明MW1-17的四氯化碳和氯仿未向周边扩散，主要是在MW1-17点位发生降解。另外，二氯甲烷的质量浓度在2018年12月之后开始出现显著增长，故可推测，二氯甲烷可能是由氯化程度较高的四氯化碳或氯仿在自然状态下还原脱氯产生的降解产物[16]。有研究[17]表明，氯代甲烷系列污染物存在按顺序逐级脱掉氯原子的规律，并生成相应的低氯化度产物。
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一级速率常数计算是评价地下水污染场地自然衰减过程的重要参数[18]。浓度与时间的速率常数可用于估算在某个地点达到修复目标的速度。其计算公式如式(1)所示。
式中：C0为有机物的初始质量浓度，μg·L−1；Ct为有机物衰减后的质量浓度，μg·L−1 ；k为有机物的降解速率常数，d−1；t为降解时间，d。
7口监测井中氯代甲烷烃的监测结果表明，仅MW1-17点位的四氯化碳和氯仿浓度在4 a内有明显的下降趋势。因此，本次仅计算MW1-17浅层(8 m)和深层(14 m)井中氯仿和四氯化碳自然衰减系数，结果见图3。MW1-17浅层井四氯化碳降解速率常数为0.002 d−1，氯仿降解速率常数为0.001 3 d−1，而深层井四氯化碳和氯仿的降解速率与浅层井相同。通过计算可得，四氯化碳和氯仿的半衰期分别为346.5 d和533.08 d(表2)。由此说明，四氯化碳的降解速率快于氯仿的降解速率。而这一结果也与吴德礼等[17]的研究结果一致，即氯代甲烷类污染物中氯化程度越高，还原脱氯速率越快，脱氯反应也越容易进行。由于MW1-17点位浅层(8 m)和深层(14 m)井中氯仿和四氯化碳在2016年8月初始质量浓度接近，因此，经过计算该点位地下水氯仿和四氯化碳通过自然衰减达到修复目标(氯仿为13 μg·L−1，四氯化碳为5 μg·L−1)所需要的时间分别约为11.5 a和23.5 a。生物降解可以彻底去除地下水中的污染物，是非常重要的自然衰减途径，因此，下文着重对自然衰减中的生物降解过程进行分析。
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本研究中，依据WIEDEMEIER等[19]总结的地下水中氯代烃微生物降解的判定标准，对监测井中微生物降解能力进行评价。由于部分监测数据有所缺失，采用部分指标保守地对研究区的7口监测井在不同时期的地下水中微生物降解能力进行评价，结果见表3。当总分为0~5时，微生物降解证据不足；6~14为微生物降解证据有限；15~20为微生物降解证据充足；总分大于20时，微生物降解证据十分充分。由表3可以看出，自2016年监测初期，地下水中氯代烃的微生物降解证据不足，随着时间的延长，微生物降解的证据逐渐增加。尤其是对于MW1-17，2018年12月之前该点位存在有限的微生物降解证据，而在2018年之后微生物降解能力突然变弱，但随后开始增加，直至2020年6月出现充足的证据表明存在微生物降解。由此可推测，在2018年12月前后可能发生了微生物降解机制的转换。对比表3中8 m和14 m处的生物降解能力得分可以发现，浅层(8 m)地下水中氯代烃微生物降解的证据强于深层(14 m)，且浅层地下水中出现微生物降解充分证据的时间短于深层。由此说明氯代烃在浅层地下水中微生物降解现象更显著。
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考虑到监测的地球化学指标较多，本节仅选择部分典型地球化学指标Eh、pH、硝酸盐和总有机碳进行讨论。MW1-17点位地下水中的Eh和pH在4 a监测周期中变化规律见图4。由图4(a)中可以看出，8 m处和14 m处的地下水的氧化还原性随着时间的变化规律具有一致性，但14 m处的地下水总体上呈现相对较强的还原性。该点位地下水自2017年4月后的Eh大部分小于100 mV，且大多情况下为负值，说明随着时间的延长地下水开始从氧化环境逐渐转变为还原环境[20]。图4(b)表明，地下水整体pH为5~9。在2016年8月至2017年4月之间，地下水的pH随着时间的延长由8.0左右逐渐降低至5.5附近，说明地下水逐渐酸化；随后pH又逐渐回升，在2019年3月达到8.0左右后又开始下降。
由于实际监测时14 m处地下水中的地球化学指标监测频次不够，因此，本部分仅对8 m处地下水中的硝酸盐(NO3−)和溶解性有机碳(DOC)质量浓度变化进行讨论，结果如图5所示。总体而言，硝酸盐质量浓度与总有机碳质量浓度呈现一致的变化规律，即随着时间的延长其质量浓度逐渐下降，至2019年3月时质量浓度又突然增加。这可能是由于2019年3月该地块周边有新的开发建设活动，对该地区的地下水流向产生了较大影响。
通过对地下水环境的分析并结合地下水中硝酸盐(NO3-)和有机碳(DOC)质量浓度的变化，可推测MW1-17点位的氯代甲烷烃在初期氧化环境中先通过共代谢发生降解。生长基质如苯系物类(BTEX)、DOC作为电子供体，而地下水系统中的NO3-、溶解氧、Fe(III)、硫酸盐等作为电子受体，发生氧化还原反应，微生物所产生的酶对氯代烃产生作用[21]。由于地下水中生物降解作用的加强，地下水Eh逐渐下降[20]。随着地下水环境逐渐变为强还原状态后，MW1-17点位的氯代甲烷烃又开始通过还原脱氯的形式进行降解[16]。
此外，对不同时间周期四氯化碳与DOC和NO3−之间的相关性进行了分析，结果见表4。对比不同时期地下水中四氯化碳与DOC和NO3−质量浓度之间的相关性可以发现，在2016年8月—2018年12月，地下水中的四氯化碳与DOC质量浓度呈显著正相关(r=0.784，P=0.012)，四氯化碳与地下水中的NO3−呈显著正相关(r=0.821，P=0.007)，均表现为随着时间的延长浓度显著降低；而在2018年12月—2020年6月，地下水中的四氯化碳仅与DOC的相关性显著，而与NO3−的相关性并不显著。由此推测，该点位的四氯化碳在2016年8月—2018年12月可能以微生物共代谢降解为主，而在2018年12月以后以还原脱氯降解为主。
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通过Illumina MiSeq平台对2016年和2021年MW1-17监测井中8 m地下水样品进行了高通量测序，共产生238 840条序列，数据统计结果见表5。测序结果表明，不同时间下每组样品的平均长度差异较小，而碱基数、OTU数等相差较大，从而间接反映了各组样品微生物种类和数量均具有差异。2016年样品的OTU数平均为514，低于2021年的679.7，说明2016年地下水样品中微生物种类较少。所有样品测序数据的平均覆盖率为99.4%，其测序量能够充分反映该区域细菌群落的种类和结构。
对MW1-17地下水样品中微生物进行高通量测序，发现在所有被注释的OTUs聚类结果中，细菌OTU分配为31 个门，85个纲，365个属。属分类水平下的微生物群落组成如图6所示。在2016年的样品中以假单胞菌属(Pseudomonas)、Sporobacter、Sedimentibacter为主要的优势菌属；2021年样品中毛螺菌属(Lachnospiraceae)、脱亚硫酸菌属(Desulfitobacterium)、g__norank_f__Spirochaetaceae(螺旋科)为主要的优势菌属。从2016到2021年MW1-17地下水样品中的微生物群落组成发生了显著变化。
为了更全面地分析不同时间下MW1-17地下水样品中的生物差异性，对2016年和2021年2组样本进行Student t检验，结果如表6所示。结果表明，可能参与共代谢降解的具有硫酸盐还原功能的螺旋菌(Sporobacter)[22]丰度在2016—2021年显著下降，而具有还原脱氯功能的Dehalobacter [23-25]和g__norank_f__norank_o__Candidatus_Moranbacteria [24]的丰度显著增加。对地下水中地球化学参数进行分析发现，随着时间的推移，地下水中硫酸盐等物质质量浓度逐渐降低。此外，微生物多样性结果也表明，具有硫酸盐还原功能的微生物丰度也在降低，而具有还原脱氯功能的微生物丰度逐渐增加。由此可见，随着时间的推移，地下水中氯代甲烷烃的微生物降解由以共代谢为主逐渐转变为以还原脱氯为主。
对2016年和2021年MW1-17监测井中地下水样品中微生物表型结果进行了预测(表7)。结果表明，2016年MW1-17地下水样品中有氧细菌的平均相对丰度为0.146，而2021年有氧细菌的相对丰度降为0.064；相对地，2016年MW1-17地下水样品中厌氧细菌的平均相对丰度为0.569，而2021年厌氧细菌的相对丰度为0.690。由此可见，在2016—2021年，MW1-17地下水样品中的细菌群落逐渐向厌氧型转化。这与地球化学指标中Eh降低的变化规律一致。
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1)该研究场地中MW1-17点位的氯代甲烷烃质量浓度最高，以四氯化碳和氯仿为主，且无向周边扩散的趋势，是研究区的污染核心点位。经过Mann-Kendall趋势检验，MW1-17点位8 m和14 m处的四氯化碳和氯仿的浓度均随着时间的延长下降，均降低了94%以上，尤其是在14 m处下降趋势显著。
2)MW1-17点位8 m处地下水中四氯化碳和氯仿的降解速率常数分别为0.002 d−1和0.001 3 d−1，14 m处2种污染物的降解速率常数与浅井相同。以2016年8月为初始值计算，该点位地下水若要达到修复目标需分别经过11.5 a和23.5 a左右。
3)通过对天然条件下地下水中氯代烃的生物降解判定，随着时间的延长，MW1-17点位中氯代甲烷烃天然生物降解的证据逐渐充足。MW1-17点位地下水从氧化环境转变至还原环境，该点位的四氯化碳在2016年8月—2018年12月以微生物共代谢降解为主，而在2018年12月以后以还原脱氯降解为主。
4)对2016和2021年MW1-17点位8 m处地下水样品中微生物多样性的分析结果表明，随着时间的推移该点位的微生物群落结构发生变化，逐渐向厌氧型转化，其地下水中氯代甲烷烃的微生物降解作用由以共代谢为主逐渐向还原脱氯为主转变。
场地地下水中氯代甲烷烃自然衰减机制
Natural attenuation mechanism of chloromethane hydrocarbons in groundwater of a typical pesticide contaminated site
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摘要: 自然衰减监控技术在农药污染场地的实践应用较少，作用机制尚不明确。为此，以农药污染场地监控自然衰减实际工程案例为基础，对地下水中氯代甲烷烃的自然衰减能力、作用机制及降解时间进行了分析。Mann-Kendall趋势检验结果表明，作为污染源的MW1-17点位地下水中的四氯化碳和氯仿随时间呈现下降趋势，在4 a内降解率分别在95%和94%以上。经计算，四氯化碳和氯仿的降解速率常数分别为0.002 d−1和0.001 3 d−1。随着时间的延长，有充足的证据表明MW1-17点位存在微生物降解。四氯化碳与NO3−、DOC的相关性分析结果表明，MW1-17的四氯化碳在2016年8月—2018年12月期间以微生物共代谢降解为主，而在2018年12月以后以还原脱氯降解为主。微生物多样性的结果也表明，从2016年到2021年，地下水中微生物群落结构发生变化，逐渐向厌氧型转化，还原脱氯功能细菌丰度有所增加。Abstract: Natural attenuation monitoring technology is rarely used in the pesticide contaminated site, and its mechanism is still unclear. In this study, on the basis of a practical engineering case of monitoring natural attenuation in a pesticide contaminated site, the ability, mechanism and degradation time of natural attenuation of chloromethane hydrocarbons in groundwater were analyzed. The result of Mann-Kendall trend test showed that carbon tetrachloride (CT) and trichloromethane (CF) in MW1-17 well, being the core contamination point, had descending trend over time, and their degradation rates were above 95% and 94% within 4 monitored years, respectively. The calculated degradation rates of CT and CF were 0.002 d−1 and 0.001 3 d−1, respectively. The degradation evidence of MW1-17 became gradually sufficient over time, which confirmed the occurrence of biodegradation. According to the correlation analysis between geochemical indicators (NO3−、DOC) and CT in MW1-17, the main CT degradation process was co-metabolism from August 2016 to December 2018, and was mainly reductive dechlorination process after December 2018. Furthermore, the result of microbial diversity also showed from 2016 to 2021, the microbial community structure in groundwater changed, and gradually converted to anaerobic bacteria, and the abundance of reductively dechlorinating bacteria increased thereafter.
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图 1 地下水监测点位分布图(2016年1月)
Figure 1. Distribution of groundwater monitoring sites(2016-01)
图 2 各点位在8 m和14 m处氯代甲烷烃的质量浓度随监测时间的变化
Figure 2. Changes in chloromethane hydrocarbons concentrations at 8 m and 14 m away from each site with monitoring time
图 3 MW1-17点位8 m和14 m处污染物质量浓度随时间变化关系
Figure 3. Change in contaminant concentration over time at 8 m and 14 m away from MW1-17
图 4 MW1-17点位地下水中的Eh和pH随时间的变化
Figure 4. Eh and pH of groundwater of MW1-17 at different time
图 5 不同时间MW1-17点位地下水中的NO3-和DOC质量浓度
Figure 5. Concentrations of NO3- and DOC in groundwater of MW1-17 at different time
图 6 2016和2021 年地下水样品中属水平分类下的微生物群落结构组成
Figure 6. Microbial community structure in groundwater sampled from MW1-17 in 2016 and 2021 at genus level
表 1 MW1-17点位四氯化碳和氯仿质量浓度随时间变化趋势Mann-Kendall检验
Table 1. Tendency of the concentrations of CT and CF with time in MW1-17 calculated by Mann-Kendall test
污染物 8 m深处 14 m深处 P值 Z值 P值 Z值 四氯化碳 0.001 9 −0.538 0.000 4 −0.612 氯仿 0.294 −0.19 0.048 3 −0.343 
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表 2 MW1-17的一级降解速率常数及半衰期
Table 2. First-order attenuation rate constant and half-life of MW1-17
深度/m 污染物种类 降解速率常数/d−1 半衰期/d 8 四氯化碳 0.002 4 278 氯仿 0.001 3 8 533 14 四氯化碳 0.002 4 205 氯仿 0.001 3 8 581
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表 3 不同监测时间在8 m和14 m处6口监测井生物降解能力得分
Table 3. Scores of biodegraded capabilities in 6 monitoring wells of 8 m and 14 m at different time
监测时间 8 m 14 m MW1-17 MW1-18 MW1-19 MW1-20 MW1-27 MW1-29 MW1-17 MW1-18 MW1-19 MW1-20 MW1-27 MW1-29 2016-08 8 1 3 5 5 7 1 2 4 2016-10 7 1 2 0 3 3 1 4 0 1 2016-12 4 −2 2 4 2 2 -2 4 2 -2 2017-02 7 0 2 2 2 4 0 2 4 0 2017-04 9 0 4 6 0 5 5 0 4 4 0 2017-06 10 2 3 4 2 2 5 2 2 2 2 2017-09 9 2 5 5 2 2 5 2 5 3 2 2 2017-12 11 −2 0 0 −3 2 6 1 0 0 0 0 2018-06 10 1 3 2 0 1 4 0 1 4 1 1 2018-12 3 −2 2 0 −3 1 −3 2 0 −2 2019-03 2 −2 0 9 −2 2 −2 6 9 −2 2019-05 7 1 0 1 −2 2 0 0 1 −2 2019-09 11 −1 0 0 0 7 0 0 7 0 2020-03 13 9 −1 9 2 6 2 9 2020-06 16 7 5 1 13 7 5 3
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表 4 不同时间周期中四氯化碳与DOC和NO3−之间的相关性
Table 4. Correlation between TC and DOC, TC and NO3− at different time period
监测时间 DOC NO3- r P r P 2016-08—2018-12 0.784 0.012* 0.821 0.007** 2018-12—2020-06 0.999 0.035* 0.153 0.806 注：r为Pearson积矩相关系数；*表示在P<0.05水平显著相关；**表示在P<0.01水平显著相关。
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表 5 MW1-17地下水样品高通量数据统计结果
Table 5. Statistical results of high-throughput data of groundwater sampled from MW1-17 in 2016 and 2021
样品编号 序列数量 碱基数量 平均长度 OTU 覆盖率/% ace simpson 2021_1 41 797 17 239 410 412.455 7 704 99.2 856.17 0.034 0 2021_2 37 376 15 475 237 414.042 1 666 99.3 795.85 0.037 1 2021_3 48 304 20 007 114 414.191 7 669 99.4 822.55 0.035 8 2016_1 37 941 15 549 286 409.828 0 518 99.5 703.89 0.056 3 2016_2 33 411 13 668 651 409.106 3 519 99.5 683.33 0.053 0 2016_3 40 011 16 628 897 415.608 1 505 99.5 763.49 0.098 7
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表 6 2016年和2021年MW1-17地下水中属水平上物种相对丰度差异性检验
Table 6. Student’s t-test of relative abundance on genus level in groundwater sampled from MW1-17 in 2016 and 2021
菌种名称 2016年 2021年 平均差异量 Sporobacter 15.400 4.324 11.080** unclassified_f__Lachnospiraceae 6.083 12.630 −6.547** Sedimentibacter 14.640 3.337 11.300** Desulfitobacterium 4.368 11.830 −7.462** norank_f__Spirochaetaceae 2.826 11.080 −8.254** Acetobacterium 7.190 1.680 5.510** Proteiniphilum 4.689 2.164 2.525* Dehalobacter 0.395 3.845 −3.450** norank_f__norank_o__norank_c__BRH-c20a 0.428 3.116 −2.688** norank_f__norank_o__Candidatus_Moranbacteria 0.491 2.095 −1.604** Methylobacter 0.00 2.555 −2.555** Trichlorobacter 1.001 0.403 0.598** norank_f__Anaerolineaceae 0.130 1.253 −1.123* Fusibacter 1.214 0.026 1.188** Anaerofustis 0.394 0.846 −0.453** 注：*表示在P<0.05水平显著相关；**表示在P<0.01水平显著相关。
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表 7 2016和2021年MW1-17地下水中微生物表型预测结果
Table 7. Prediction of microbial phenotypes in groundwater sampled from MW1-17 in 2016 and 2021
样品编号 有氧 厌氧 2021_1 0.055 16 0.637 851 2021_2 0.072 301 0.735 692 2021_3 0.064 446 0.695 955 平均值 0.063 969 0.689 833 2016_1 0.130 294 0.530 455 2016_2 0.019 166 0.689 108 2016_3 0.288 592 0.488 335 平均值 0.146 017 0.569 299
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