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抗生素因其具有抗菌谱广、抗菌力强、结构简单、活性强等特点,在医疗业、畜牧业及水产养殖业发挥着重要的作用。但抗生素不能被生物体有效的吸收代谢[1],约70%—80%的抗生素会进入水生系统[2],且在环境中长期存在,除了会造成化学药物污染外,长期接触抗生素也会对生物体造成慢性毒性影响[3],诱导细菌产生抗生素抗性基因(ARGs),造成一系列生态问题[4]。对生态系统和人类健康存在不利的影响。环丙沙星(CIP)是一种典型的氟喹诺酮类抗生素,也是世界范围内应用最广泛的抗生素之一。由于环丙沙星在水环境中广泛残留,近年来,在中国的地表水源、淡水养殖环境、海水养殖环境和养殖生物中均被检出[1, 5-9],由于其卤代的杂环结构,在常规的废水处理工艺中很难被去除。因此,亟需找到一种能够高效去除废水中环丙沙星的技术。
高级氧化工艺(AOPs)对于难降解药物和个人护理产品(PPCPs)的降解非常有效,紫外/氯组合工艺作为作为一种新兴的高级氧化工艺,是一种很有应用前景的水处理技术。该工艺主要借助紫外线辐照氯从而激发产生的·OH和活性氯物种(RCS)(包括氯自由基Cl·、氧化氯·ClO、二氯自由基·Cl2等)来氧化降解有机污染物,其中,HO·是一种非选择性氧化剂,氧化电位约为2.80 V[10],能够与有机物快速反应;活性氯物种(Cl·、·ClO、·
Cl−2 )的氧化还原电位分别为2.47 V、1.5—1.8 V、2.0 V[10-12],活性氯是选择性的氧化剂,可通过单电子氧化、吸氢和不饱和碳碳键与富电子部分反应[13]。上述这些活性自由基在氧化反应中具有协同增效的作用,共同参与降解有机污染物[14-15]。近年来,紫外/氯高级氧化工艺被广泛用于去除水中的新型有机污染物,如磺胺甲恶唑[16]、氯贝酸[17]、美托洛尔[14]、二碘乙酰胺[18]、甲硝唑[19]等。作为水环境中常见有机污染物,近年来有许多利用高级氧化方法去除环丙沙星的研究,包括中压紫外线激活过氧单硫酸盐(MPUV/PMS)[20],紫外臭氧(UV/O3)[21]、紫外激活过硫酸盐(UV/PS)[22]等,但这些关于环丙沙星的去除研究主要集中于饮用水,系统研究紫外/氯高级氧化组合工艺降解废水中环丙沙星报道较少。因此,本文采用模拟的环丙沙星废水为研究对象,开展紫外/氯高级氧化工艺降解环丙沙星效能研究,分别从影响因素、反应动力学、降解产物、毒性效应等方面阐述废水中环丙沙星的降解效能与机理,并对降解工艺进行经济成本分析,进而为紫外/氯组合工艺用于废水中环丙沙星的去除提供理论基础与数据支撑。
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环丙沙星(CIP,纯度98%)、腐植酸(透明质酸,脂肪酸≥90%)、牛血清蛋白(BSA)、碳酸氢钠、氯化钠、高效液相色谱级的乙腈和甲醇均购自麦克林生化科技有限公司(中国上海)。次氯酸钠(NaOCl,有效氯< 5%,游离碱10%—20%)购自阿拉丁生化科技股份有限公司(中国上海),硫代硫酸钠(Na2S2O3)购自国药化学试剂有限公司(中国上海)。实验所用试剂均采用超纯水配置,所用超纯水(电导率为18.25 MΩ·cm)通过优普纯水机(UPT-II-10T)制备,实验中使用的实际水体经0.45 μm水相滤膜过滤后保存备用。
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在装有一个11 W低压汞灯(波长= 254 nm)的光化学反应器中进行,垂直光筒下放置容积为 100 mL的玻璃平皿,平皿置于磁力搅拌器上,用磁力搅拌器将反应溶液完全混合。实验开始前对紫外灯进行30 min的预热。降解实验过程中使用10 mmol·L−1的磷酸盐进行缓冲,反应溶液的pH分别采用0.1 mol·L−1NaOH和0.1 mol·L−1H2SO4进行调节,除特殊说明外,反应溶液的pH值均为7,反应体积为100 mL。实验中向含有CIP的溶液中加入特定量的氧化剂,并开始紫外线照射,在预定的时间间隔取1 mL反应液加入50 μL硫代硫酸钠的液相小瓶中进行猝灭,随后立即进行检测分析。
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毒性实验中的小球藻采用BG-11培养基并置于光照培养箱中培养,进入对数生长期中后期后,使用250 mL锥形瓶分装,向分装的小球藻液中分别投加相同体积的CIP溶液和降解后的反应溶液,按照原始培养条件在光照培养箱中继续培养,每隔24 h取样,取样前将样品摇匀,稀释后用浮游植物荧光分析仪测定光合系统Ⅱ(PSⅡ)的最大光合效率(Fv/Fm),所有实验均重复至少2次以上。
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CIP的浓度采用高效液相色谱(Agilent 1260, USA)测定,色谱柱采用Poroshell 120 SB (2.1 mm ×150 mm, 2.7 μm, Agilent),流动相为甲醇和0.10%甲酸溶液(V∶V ,50∶50),流速为0.8 mL·min−1,柱温为40 ℃; 荧光检测器(FLD)的激活波长为278 nm,发射波长为450 nm, 进样量为20 μL。NaOCl溶液中的有效游离氯浓度采用DPD分光光度法测定。溶液中有机物的荧光强度使用日立F-2700荧光分光光度计进行分析,激发波长设置为250—400 nm,发射波长设置为 270—500 nm,扫描间隔为5 nm,激发光和发射光的狭缝为10 nm;扫描速度为1200 nm·min−1。反应过程中的降解产物采用Thermo Fisher UltiMate 3000 液相色谱串联Thermo Scientific Q Exactive组合型四极杆-Orbitrap 质谱仪测定,选择全扫模式,扫描范围的m/z为100—1000,正离子模式(ESI+)。毒性实验中小球藻的最大光合效率(Fv/Fm)利用浮游植物荧光分析仪(Phyto-PAM, Walz, 德国)测定,综合生态毒性分析通过ECOSAR模型计算得出。
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实验控制CIP的初始浓度为30 μmol·L−1,NaClO的初始浓度为0.28 mmol·L−1,反应体系但初始pH值为7.0,温度为25 ℃,CIP在单独紫外线照射、单独氯化和紫外/氯工艺过程中的降解效果如图1所示,单独紫外光照射和单独氯化对CIP的降解效果不明显,30 min内分别只有12%和16%的去除率,而紫外光照射和氯化组合工艺对CIP的降解表现出协同效应,经过30 min,CIP的去除率高达99%,分别是单独紫外照射和单独氯化的7.75倍和5.81倍。上述结果可以归结于紫外/氯组合工艺中生成了强氧化性羟基自由基(∙OH)和活性氯(RCS)。反应如式(1)—(2)。
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控制CIP的初始浓度为30 μmol·L−1,NaClO的初始浓度为0.28 mmol·L−1,紫外光辐照强度为0.2 mW·cm−2,温度为25 ℃,利用 0.1 mol·L−1NaOH和0.1 mol·L−1H2SO4调节溶液初始pH值分别为 5.0、7.0、9.0,探究不同的溶液初始pH值对CIP降解效能的影响,结果如图2所示。在pH=5、pH=7和pH=9时,CIP降解率8 min后分别达到57 %、91 %和68 %。其一级反应速率常数依次为0.069 min−1、0.118 min−1、0.088 min−1,由此可知,环丙沙星在酸性条件(pH=5)下降解最慢,在中性条件(pH=7)下降解最快。
这一现象与紫外/氯组合工艺降解双酚A[23]、苯甲酮[24]的趋势一致。有研究指出,紫外线对有机物的降解并不表现出pH依赖性[25-26],而pH对有机物降解效率的差异主要归因于两方面,第一,pH影响HOCl/ClO−的量子产率和溶液基质的自由基清除效果[27-28],如式3所示,次氯酸可以分解为次氯酸根,酸碱度影响HOCl/ ClO−的解离(pKa=7.5),相比于pH=9的碱性条件下,pH=7时,HClO为优势物种,254 nm紫外光照射下,HClO的量子产率高于ClO−(1.45 mol Es−1>0.95 mol Es−1)[29],可以形成更多的HO·和Cl·。溶液pH的增加导致OCl−的比例增加,降低了羟基和氯自由基的数量。同时,HClO对羟基和氯的自由基清除作用也较低[29-30],HOCl与羟基和氯自由基的速率常数分别为2.0×109 L·(mol·s)−1和3.0×109 L·(mol·s)−1,而OCl−与羟基和氯自由基的速率常数分别为8.8×109 L·(mol·s)−1和8.2×109 L·(mol·s)−1 [31-33]。当酸碱度从7.0下降到5.0,CIP去除率下降的原因可能是,由于pH值不同,CIP的形态不同(pKa= 6.2)。在酸性条件下,质子化形式的CIP(CIP3+,CIP2+和CIP1+)占主要优势,质子化的程度随着酸碱度的增加而降低;在酸碱度为7—8左右,CIP以中性/两性离子形式存在(CIP0),在碱性溶液中,CIP以去质子化形式存在(CIP−1),质子化、中性和去质子化形式的CIP均可以与HOCl反应,二级速率常数分别为4.3 × 103 L·(mol·s)−1、3.8 × 105 L·(mol·s)−1和4.9×107 L·(mol·s)−1 [34],有研究者在一项比较实验中发现,氟喹诺酮化合物(诺氟沙星、氧氟沙星和恩诺沙星)在不同的pH条件下显示出相似的直接光解降解动力学:最高反应速率常数均是目标分子的中性形式,其次是去质子化形式和质子化形式[35] ,pH=5时,虽然HOCl是主要的形式,但是由于静电相互作用(pKa= 6.2),在pH =5的质子化形式的CIP与HOCl之间的反应的kobs(4.3×103 L·(mol·s)−1)是3种CIP形式中最低的,故在中性条件下,CIP的降解效率高于酸性和碱性条件。
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控制CIP的初始浓度30 μmol·L−1, 紫外光强为0.2 mW·cm−2,pH为7.0,投加不同浓度的次氯酸钠,研究不同氧化剂投加量对CIP的去除效果的影响,结果如图3所示,增加次氯酸纳的剂量能够显著提高环丙沙星的去除。随着游离氯量从0.07 mmol·L−1增加到0.42 mmol·L−1,10 min后CIP的去除率从76.9%增加到98.5%,反应速率常数由0.078 min−1增加至0.106 min−1。
化学氧化中,氧化剂的剂量在自由基的产生过程中起着至关重要的作用。随着氧化剂用量从0.07 mmol·L−1增加到0.28 mmol·L−1,加速了游离氯的光解,能够促进水中Cl·和HO·的产生,环丙沙星的降解速率明显增加。而随着氯用量从0.28 mmol·L−1增加到0.42 mmol·L−1,环丙沙星的降解速率没有明显的提高,这种现象可能与过量的HOCl和OCl−的清除作用有关[32, 36],如(4)—(7)所示,HOCl能清除羟基和氯自由基,速率常数分别为2.0×109 L·(mol·s)−1和3.0×109 L·(mol·s)−1,OCl−也能清除羟基和氯自由基,速率常数分别为8.8×109 L·(mol·s)−1和8.2×109 L·(mol·s)−1 [31-33],在最近的研究中,当将紫外/氯工艺应用于美托洛尔[14]、环柠檬醛[37]、阿米替利[38]、非那西丁[39]、布洛芬[15]去除时,也观察到了类似的趋势。
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水体中广泛存在着一些无机阴离子,其中硝酸根离子的浓度高达数百毫克升,是水体中常见的阴离子,可与·OH反应而消耗部分自由基,氯离子也是一种常见的阴离子,广泛存在于自然环境中。本实验研究了在中性环境下不同浓度的氯离子和硝酸根离子对紫外/氯组合工艺去除环丙沙星的影响,结果如图4所示。
如图4a所示,当氯离子的浓度从0增加到10 mg·L−1,CIP的降解效果的几乎保持不变,可以看出,氯离子的存在对CIP降解的影响很小,其主要的原因是Cl−能与HO·和C·反应生成弱氧化性自由基[40-42],如
ClOH⋅− 和Cl⋅−2 ,然而,这些弱氧化能力的自由基可以再次分解为HO·和Cl·,ClOH⋅− 的解离反应的速率常数也达到了6.1×109 L·(mol·s)−1,自由基的数量基本保持不变,如反应(8)—(11)[41, 43]所示。与氯离子不同,由图4b可以看出,NO−3 的存在一定程度上降低了CIP的降解效率,造成这种现象的一种可能是由于NO−3 被还原成NO−2 ,NO−2 消耗了HO·形成低氧化能力的自由基,如中反应(11)—(13)所列[44],从而抑制了CIP的降解。 -
天然有机物广泛存在于各类水体中,对水处理过程会产生一定的影响。选取腐殖酸(FA)作为天然有机物的代表,从图5可以看出,1 mg·L−1的腐殖酸对降解的抑制作用不明显,随着腐殖酸的浓度增加到5.0 mg·L−1,CIP降解受到明显的抑制,经过10 min的氧化降解,CIP降解效率从93.8%减小至59.9%。当腐殖酸的浓度增加至10.0 mg·L−1,CIP降解率下降至45.8%。
造成这一现象的主要原因是天然有机物的紫外过滤、光子吸收和自由基抑制作用。首先,天然有机物(NOM)可以作为自由基清除剂消耗自由基[32, 45],研究表明,NOM可以以1.3×104 L·(mol·s)−1 [32]和2.5×104 L·(mol·s)−1 [45]的二级反应速率与Cl·和·OH反应,在消耗活性自由基的方面与CIP形成竞争关系,导致了CIP降解的抑制;其次,在相同的体系中,NOM可以通过氯化降解,其拟一级动力学常数为3×10−5 s−1[46],造成一定比例氯的消耗;最后,NOM可以作为一种内部过滤器,过滤吸收254 nm处的紫外线并发生光解作用,改变紫外光通量,减少了氯和CIP对紫外线的吸收,减少了自由基的产生[47]。
废水中不仅含有大量无机离子,而且还含有许多有机大分子物质,包括多种蛋白质,本文选取牛血清蛋白(BSA)作为蛋白类有机物代表,研究了不同浓度的BSA对CIP降解的影响,结果如图5b所示,1 mg·L−1的BSA对降解有一定的抑制作用,8 min时CIP降解效率从90.7%下降至82.4%。随着BSA浓度持续增加,10.0 mg·L−1BAS存在时,CIP的降解效率仅为42.2%。在化学结构上BSA是由不同的氨基酸组成,研究表明,特定的氨基酸与臭氧分子和HO·都有较高的反应速率[48],因此 BSA会与环丙沙星竞争HO·等其他活性自由基,进而抑制 CIP的降解效果。在对同时含有FA和CIP的水体与同时含有BSA和CIP的水体进行了氧化反应前后的三维荧光分析,结果如图6,环丙沙星、FA和BAS均具有显著的荧光特征,FA主要存在两个征吸收峰,范围在Ex/Em = 310—360/370—450 nm、Ex/Em = 240—270/370—440 nm,CIP也存在两个荧光峰Ex/Em = 270/420 nm、Ex/Em = 315/420 nm,与FA和BSA部分荧光特征峰的范围重叠,经紫外/氯工艺处理20 min后,体系荧光强度迅速下降,可以看出紫外/氯工艺组合除了对CIP有较好的去除效果,也可以有效去除水中的FA和BSA,同时也间接证实了FA和BSA与CIP之间具有争夺自由基的竞争关系。
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养殖废水是水环境中环丙沙星的一个重要来源,因此,实验选取了3种养殖废水开展废水中CIP降解研究,水质参数见表1,降解结果如图7所示,与超纯水相比,实际的养殖水体中的CIP降解速率常数均有所降低,造成这一现象的原因可能有两个,第一,废水中存在可能影响光降解的溶解和悬浮物质,其中,溶解有机物(DOM)可以消耗氯氧化剂,其消光系数为3.15 L·m−1·g−1[32],会降低光降解效率;第二,水体中的无机碳(
HCO−3 /CO23 )和DOM对紫外/氯工艺中污染物的去除有不利影响[15, 42, 49],HCO−3 将与CIP竞争,与⋅OH 和Cl⋅ 反应[50],NOM也会消耗⋅OH 和Cl⋅ ,其二级速率常数分别为2.5×104 L·(mol·s)−1和1.3×104 L·(mol·s)−1 [51],因此只有少量的加标氯作为游离氯参与反应。尽管CIP在实际废水中的降解速率常数低于超纯水,然而,由于多种活性物质的协同作用,其氧化降解速率仍保持较高水平,表明紫外/氯组合工艺处理环丙沙星废水的潜力。 -
通过液相色谱串联质谱法对紫外/氯降解CIP过程中的产物进行检测分析,结合报道的CIP氧化降解途径结果提出了CIP在紫外/氯工艺中降解路径[52-54],如图8所示。
紫外/氯组合工艺氧化降解CIP主要有三个途径。CIP中的两个主要反应位点是哌嗪环中的芳族叔胺基团和脂族仲胺基团[55],因此除了碳氟键的取代反应和喹诺酮部分的氧化,从而导致脱氟和羟基取代反应以外,CIP的大多数氧化反应发生在哌嗪环上。在路径Ⅰ中,环丙沙星失去羰基形成C-1,C-1脱羧基和脱氟后,形成C-2和C-3。碳氟键的键能高于碳碳键和碳氮键,而紫外线照射可以为此提供能量,在紫外线/过硫酸盐和紫外线/臭氧的研究中下也观察到了碳氟键的断裂[21]。在路径Ⅲ中,哌嗪环上的仲胺首先被攻击,可以产生中间产物C-6,两个羰基断裂,形成C-7和C-4;而在路径Ⅱ中,自由基攻击CIP的哌嗪环,碳氮键被打破,哌嗪环开环裂解,则会直接形成产物C-4脱乙烯环丙沙星,去乙烯环丙沙星的进一步氧化,通过氨基的损失产生带有羰基的C-8,哌嗪环被自由基进一步氧化,哌嗪取代基被完全破坏,形成苯胺,出现产物C-5,碳氮键断裂,环丙烷氧化断裂,形成C-9,随后进行脱羧基反应,形成C-10,这些产物可能进一步降解为CO2、H2O、F−和其他小分子化合物。
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小球藻的毒性实验结果如图9所示,纵坐标为小球藻光合系统Ⅱ(PSⅡ)的最大光合效率(Fv/Fm),横坐标为投加CIP溶液和氧化降解处理后溶液的两组小球藻的培养时间。添加降解反应后溶液的小球藻组在48 h内,Fv/Fm值随着时间的增长呈现下降趋势,由0.57下降至0.41,培养48 h后趋于稳定,而只添加CIP溶液的小球藻组的Fv/Fm值没有明显变化,说明CIP降解产生的产物具有一定的急性毒性,抑制了小球藻的光合能力,限制了光合作用中的能量捕获,阻断了初级反应中的电子传递链,造成小球藻的最大光合效率下降。此外,采用了ECOSAR(V2.0)综合评价了CIP及其降解产物的毒性,结果如表2所示,LC50、EC50和ChV值分别代表半致死浓度、半有效浓度和慢性毒性。在推测的降解路径中,产物C-4, C-6, C-7外,已鉴定的中间产物的半数致死浓度、半有效浓度和慢性毒性值均高于CIP本身,说明在降解过程中,CIP产生了具有更高生态风险的中间产物,也例证了小球藻实验中,反应后的溶液会导致小球藻的最大光合效率下降的现象。此外,在反应结束后,毒性较大的产物C-3仍被检出,这意味着导致小球藻的最大光合效率下降急性毒性可能来自产物C-3。
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为了进一步研究紫外/氯组合工艺处理实际废水的可行性,采用电能消耗率(EE/O)对其电能成本进行了经济成本分析。电能消耗率(EE/O)是指单位体积的水中污染物降解一个数量级所需的电能[56],单位为千瓦时(kWh),可通过如下公式计算得出:
其中,P为总电功率(kW),t是时间(h),V是溶液的体积(m3),C0和Ct是污染物的初始和最终浓度,取总电能消耗的45%作为维护费。
当初始CIP浓度为30 μmol·L−1时,温度 25 ℃,pH=7时,计算出的电能电耗值为0.85 kWh·m−3,经查阅文献,整理其他基于紫外的高级氧化工艺降解CIP的EE/O值于表3,可以观察到,与其他工艺相比,紫外/氯工艺的电能消耗显著降低,仅为紫外/过氧化氢、紫外/臭氧工艺的1/20和1/5,进一步证实紫外/氯组合工艺用于降解环丙沙星废水的可行性。
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(1)紫外与氯组合工艺对CIP的去除具有协同增效的效果,10 min去除率高达95%。其降解速率随着氧化剂浓度的增高而增高,中性反应条件有利于环丙沙星的氧化降解;氯离子对降解效率影响不大,硝酸根离子抑制反应进行,降低CIP的降解率;天然有机物和牛血清蛋白浓度的浓度越高,其对CIP降解的抑制作用越明显。
(2)紫外/氯组合工艺氧化降解CIP的机理包括哌嗪环的氧化开环和喹诺酮氧化导致的脱羧基。小球藻毒性试验和ECOSAR分析结果均表明CIP氧化过程中生成了毒性更高的具有高生态风险的产物。
(3)实际废水环境中,CIP的降解受到一定程度的抑制,但仍保持较高的降解速率。相比于基于紫外的其他氧化工艺,紫外/氯组合工艺的电能消耗率较低,表明该工艺降解实际CIP废水的极大潜力。
紫外/氯组合工艺降解环丙沙星废水的效能、机理及毒性
UV/chlorine as an advanced oxidation process for the degradation of ciprofloxacin:Degradation efficiency, mechanism and toxicity evaluation
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摘要: 环丙沙星是一种被广泛使用的氟喹诺酮类抗生素,在水体环境中经常被检测到,常规废水处理工艺对其去除效果有限,对水环境安全构成潜在威胁。本文拟采用紫外/氯组合工艺处理环丙沙星废水,系统研究其降解环丙沙星的效能、机理及毒性效应。考察了不同氯投加量、溶液pH、常见阴离子、腐殖酸浓度等环境因素对环丙沙星(CIP)降解效能的影响,并探究了CIP的降解路径以及产物毒性。结果表明,单独氯化和单独紫外对CIP的去除有限,而紫外/氯组合工艺对CIP的去除效果较好,去除率高达99.31%。当氯投加量由0.07 mmol·L−1增加至0.42 mmol·L−1,CIP的降解速率由0.078 min−1增加至0.106 min−1。中性反应条件更有利于CIP氧化降解。水体中存在的硝酸根离子、天然有机物和牛血清蛋白不同程度抑制CIP的降解。CIP降解过程中,共鉴定出9种氧化产物,阐述了CIP的几种降解途径。小球藻毒性试验和ECOSAR分析结果表明CIP氧化降解过程中产生了毒性较高的中间产物。经济成本分析结果表明紫外/氯组合工艺可用于处理环丙沙星废水。Abstract: Ciprofloxacin is a widely used fluoroquinolone antibiotic frequently detected in the aqueous environment and poses a threat to environmental safety. To effectively remove the antibiotic ciprofloxacin, which is difficult to remove by conventional water treatment processes, the degradation of Ciprofloxacin (CIP) by UV/ chlorine processes was evaluated. The efficacy of the process in degrading ciprofloxacin was investigated, and the degradation effect of ciprofloxacin was studied under different conditions of chlorine concentration, pH, common anion concentration and humic acid concentration, The degradation pathway of CIP and the toxicity of CIP products were explored. The results showed that compared with direct photolysis and Individual chlorination, UV/chlorine has a more pronounced CIP degradation efficiency. Remarkable CIP degradation was observed in the UV/chlorine system. the removal percentage of CIP can be reached to 99. 31%. The increase of oxidant dosing could promote the degradation of CIP, When the oxidant concentration increases from 0.07 mmol·L−1 to 0.42 mmol·L−1, the degradation rate constant reduces from 0.078 min−1 to 0.106 min−1.The CIP degradation could be improved under neutral conditions, while the presence of nitrate ions, natural organicmatter(NOM) and Bovine albumin (BSA) in the water inhibited the degradation of CIP. intermediates were identified by high performance liquid chromatography–tandem mass spectrometry. The possible degradation pathways were proposed based on the intermediate products. The results of the Chlorella toxicity test and ECOSAR analysis indicate that highly toxic intermediates are produced during the oxidative degradation of CIP. The electrical energy per order (EE/O) analysis showed that UV/chlorine process was a less energy consumption process, providing a feasible method for the treatment of ciprofloxacin in wastewater.
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近年来,随着城市化规模的扩大和工业化的迅速发展,大气环境日益恶化,环境空气质量问题越来越被广大人民群众所关注[1-3]。2013年起国家实施环境空气质量新标准,完善了污染物项目和监测规范,提高了数据有效性要求,有利于进一步保护公众健康,环境空气质量管理由一次污染物控制向二次污染物为主的复合污染控制转变。同年,国家颁布并实施《大气污染防治行动计划》[4]明确提出重点省市需要建立重污染天气监测预警体系,提升空气质量监测预警能力,环境空气质量预报工作作为大气污染防控及重污染预警的基础工作,已成为环境监测部门核心业务之一,而预报方法的准确性决定了其可用性,对预报模式效果评估是实现预报预警的前提。
目前应用范围较广的环境空气质量预报方法有统计预报法[5]和数值预报法[6-7]。统计预报法[8-10]简单易行、成本低,适合短期预报,但缺少确定性污染机理,难以捕捉重污染过程且重污染预报准确率偏低;数值预报法对于区域性长期预报有一定优势,但在技术及硬件设施方面投入较大。其中,集合预报法同时运行多个空气质量预报模式,准确率较高。目前数值预报是包括沈阳市在内新疆[11]、江苏[12]和河南[13]省多城市预报工作选择的主要预报手段。沈阳市2018年建立环境空气质量多模式预报预警系统,现选取系统中国际主流预报模式中第三代空气质量预报和评估系统空气质量模式(congestion mitigation and air quality, CMAQ)及国内应用较多的嵌套网格空气质量模式系统(nested air quality prediction model system, NAQPMS)空气质量预报模式的预报数据,进行定量评估,对比2种预报模式在沈阳市2019年采暖季(1~3月、11月和12月)的预报效果,以期为东北地区城市大气污染变化和空气质量预报工作的发展提供经验借鉴。
1. 资料与方法
1.1 资料来源
研究监测数据来自沈阳市11个环境空气自动监测国控站,仪器监测、数据分析统计严格参照《环境空气质量标准:GB 3095—2012》[14]《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行):HJ 633—2012》[15]《环境空气质量技术评价规范(试行):HJ 663—2013》[16]等相关标准执行。
数值预报模式为嵌套网格空气质量预报系统NAQPMS模式及区域多尺度空气质量模型CMAQ模式。2种模式均为前一日20时发布未来3日预报,包括污染物浓度、AQI和首要污染物。本研究选取2种模式的24 h、48 h和72 h预报结果进行评估。
1.2 预报方法介绍
区域多尺度空气质量模型(CMAQ)是由美国环境保护局(Environmental Protection Agency, EPA)开发的第三代空气质量预报和评估系统,被广泛应用于区域环境质量评估、污染成因分析、决策研究和空气质量预报等方面。CMAQ模式突破了传统模式针对单一物种和单相物种的模拟,是一种适用于模拟城市或区域尺度臭氧、酸沉降、能见度和气溶胶等的多尺度综合空气质量模式,模式以WRF等中尺度气象模式作为气象驱动模型,以SMOKE等源排放处理模型作为源处理模型。主要由边界条件模块、初始条件模块、光分解速率模块、气象-化学预处理模块和化学传输模块构成[17]。化学转化模块是CMAQ模式的核心模块,其综合考虑了污染物在大气中的空气动力学过程、气象化学过程、气溶胶过程和云化学与动力过程。
嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)由中国科学院大气物理研究所研制,是区域和城市尺度三维欧拉化学传输模式[18]。可模拟细颗粒物、臭氧、氮氧化物、二氧化硫和一氧化碳等大气痕量气体和大气气溶胶。被广泛应用于多尺度污染问题的研究,不但可以研究区域尺度的空气污染(沙尘、酸雨等污染物的跨区域传输),还可以研究城市尺度的空气质量的发生机理及变化规律,和不同尺度区域间空气质量变化的相互影响。
1.3 预报评估方法
1.3.1 评估指标
目前常用的空气质量评估指标很多,本研究选择平均偏差(MB)、均方根误差(RMSE)、平均分数偏差(MFB)、平均分数误差(MFE)和相关系数(r)等统计指标,具体公式见文献[19]。对2种数值预报模式污染物浓度预报值预报准确率进行检验,通过衡量预报值与实况值的偏离来评价预报结果的稳定性及可行度。其中,MB的大小主要表示样本总体预报值比实况值偏大或偏小的数值;RMSE 反应了预报值与实况值的差值,其值越接近0,表明预报效果越好;r表示预报值与实况值逐渐变化趋势的吻合程度,其值越接近1,表示预报效果越好;MFB、MFE是2个无量纲的统计量,合理预报范围为−60%≤MFB≤60%、MFE≤75%;理想水平范围−30%≤MFB≤30%、MFE≤50%。
1.3.2 城市预报评估
依据《环境空气质量预报成效评估方法指南》[20]要求,常规业务预报评估可使用城市AQI范围准确率、AQI级别准确率及首要污染物准确率。
AQI范围准确率评估,当预报级别为优、良、轻度污染、中度污染时,预报范围以实况值±15为正确;当预报级别为重度污染、严重污染时,预报范围以实况值±30为正确,见式(1):
AQI范围准确率CAQI=nN×100% (1) 式(1)中,n表示AQI范围预报准确的天数,N表示评估预报总天数。
AQI级别准确率评估,当实况AQI级别在预报结果范围内,包含跨级别预报,则预报正确,否则错误,见式(2):
AQI级别准确率CG=nN×100% (2) 式(2)中,n表示AQI级别预报准确的天数,N表示评估预报总天数。
首要污染物准确率评估,当实况首要污染物为单一时,预报首要污染物为1个,且与实况相同,则预报正确;若预报首要污染物为2个,且其中1个与实况一致,则预报正确。当实况首要污染物为多个,若预报首要污染物与预报一致,则预报正确;若预报首要污染物为1个,与实况出现首要污染物中1个相同,也记为预报正确。当实况为优,无首要污染物,不做首要污染物预报评估,见式(3):
首要污染物准确率CPP=nN×100% (3) 式(3)中,n表示首要污染物预报准确的天数,N表示评估时段内非优预报总天数。
2. 沈阳市采暖期空气质量特征
2019年1~3月、11月和12月为沈阳市采暖期,占全年总天数41.4%。对比6项主要污染物,采暖期仅臭氧浓度低于非采暖期,由于臭氧作为二次污染物,主要受温度、太阳辐射影响,由于冬季气温及太阳辐射较夏季均偏低,臭氧光化学反应减弱,臭氧浓度明显低于夏季,见图1。
其他5项污染物浓度均高于非采暖季,其中,细颗粒物(PM2.5)浓度升高幅度最大,达到100%,二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)和可吸入颗粒物(PM10)浓度上升幅度分别为75.0%、50.0%、57.1%和47.0%。2019年采暖期与非采暖期不同空气质量类别天数占比,采暖期优良天数占全年优良天数的39.8%,中度及以上污染天数占全年80%,见图2。进一步对比采暖期不同污染类别首要污染物变化,见图3。
当AQI ﹥50时(良,轻度及以上污染),出现3种首要污染物分别为NO2、PM10和PM2.5,PM2.5为首要污染物天数占总天数55.9%;AQI ﹥100(轻度及以上污染)出现2种首要污染物(PM10和PM2.5),PM2.5为首要污染物天数占总天数94.7%;AQI ﹥150(中度及以上污染)仅出现PM2.5一种首要污染,占总天数100%。
空气质量类别及污染物浓度对比结果均显示出采暖期空气质量差于非采暖季。当污染程度越重,首要污染物逐渐单一且集中表现为PM2.5,PM2.5成为采暖季的主要污染物。因此本文以PM2.5来分析采暖季的2种预报模式及其预报效果。
3. 预报结果评估分析
3.1 AQI预报效果评估
沈阳市采暖期中CAMQ、NAQPMS模式未来24、48和72 h的AQI范围预报、AQI级别预报及首要污染物预报准确率,见表1。
表 1 CAMQ、NAQPMS模式AQI预报效果评估对比预报时次 范围准确率/% 级别准确率/% 首要污染物准确率/% CAMQ NAQPMS CAMQ NAQPMS CAMQ NAQPMS 24 h 43.7 27.8 74.2 66.2 60.3 58.9 48 h 31.8 21.9 74.2 61.6 59.6 60.9 72 h 34.4 20.5 67.5 55.6 60.3 57.0 表1可知,2种模式的AQI范围预报、AQI级别预报均表现出预报准确率随预报时次延长准确率下降,即24 h准确率高于48、72 h。首要污染物预报准确率表现为各预报时次准确率相差不大。AQI范围预报、AQI级别预报准率最高的为CAMQ模式的24 h预报,准确率分别为43.7%、74.2%;首要污染物预报准确率最高的为NAQPMS模式48 h预报,准确率为60.9%。
2种预报模式中仅48 h首要污染物预报NAQPMS模式略高于CAMQ模式,其他各预报时次的AQI范围预报、AQI级别预报及首要污染物预报均表现为CAMQ模式准确率高于NAQPMS模式。综合3种评估分析,CAMQ模式预报准确率优于NAQPMS模式。
3.2 PM2.5预报效果评估
3.2.1 时间序列对比
分别利用未来24、48 和72 h PM2.5预报浓度值与PM2.5实况浓度进行2019年采暖季PM2.5日均浓度对比分析。通过预报及实况浓度时间序列对比,来评估预报模式对污染物浓度累积及清除的预报能力。CAMQ、NAQPMS模式在3种预报时次中对PM2.5浓度预测值与实况值的变化趋势基本相似,说明2种模式对PM2.5浓度累积及清除过程具有一定的预报能力,但预报值与实况值仍存在一定偏差,预报模式均有优化空间,见图4。
2种预报模式在24、48和72 h预报中,在11月19~21日、12月7~8日、12月13~15日和12月20~21日均出现明显预报偏高情况,且预报趋势与实况相反。2种模式还存在对PM2.5浓度的峰值预判过度情况,1月10~12日、3月19~21日和11月19~20日出现预报浓度过高情况。
3.2.2 散点图分析
散点图用于对比成对的数值,对模型的模拟值与实况监测值间时空配对后,用来分析模式预报值与实况值的吻合程度,并可反映出预报值对实况值的高估或低估。设预报值处于实况值的0.5~2倍范围内认定为预报值可接受,采用FAC表示预报值在实况值0.5~2倍范围内的比例。
2019年采暖期CAMQ模式PM2.5浓度预报效果优于NAQPMS模式,CAMQ模式PM2.5浓度预报值基本集中在y=x附近,且呈收敛趋势;而NAQPMS模式PM2.5浓度预报值呈现明显偏高情况,多数集中在y=x于y=2x间,且随预报时间延长,预报高估情况愈加明显。2019年采暖期CAMQ模式的PM2.5浓度预报值FAC整体高于NAQPMS模式,随预报时长增加而降低。CAMQ模24 h预报FAC最高,达到88.7%,NAQPMS模式48 h、72 h 的FAC最低,为65.6%,见图5。
3.2.3 统计分析
通过统计分析对CAMQ、NAQPMS模式PM2.5日均浓度预测能力进行定量评估。2种预报模式的预报效果,见表2。
对比多种统计指标,CAMQ、NAQPMS模式对PM2.5的预报能力均表现出预报时次越短,预报效果更优,24 h预报效果最优,48 h次之,72 h最差。从2种预报模式预报值与实况值的MB来看,CAMQ、NAQPMS模式预报值均高于实况值,偏离程度随预报时长增加而增大,CAMQ模式PM2.5浓度预报偏高在1.25~11.38 μg/m3之间,NAQPMS模式预报偏高在26.52~35.19 μg/m3之间。NAQPMS模式预报值的偏离程度大于CAMQ模式。2种预报模式对PM2.5浓度预报的NMB、NME和R2均符合−50%<NMB<80%,NME<150%,R2>0.3要求,CAMQ模式的NMB、NME均﹤50%,预报效果优于NAQPMS模式。2种预报模式对PM2.5浓度预报的RMSE表现为CAMQ模式每个预报时次的RMSE均小于NAQPMS模式,CAMQ模式预报值与实况值偏差小于NAQPMS模式。2种预报模式MFB及MFE评估结果显示,CAMQ模式3个预报时次的MFB及MFE均处于理想范围内,NAQPMS模式的MFB及MFE则落于合理范围。综合多种统计指标,CAMQ模式对PM2.5浓度预报效果优于NAQPMS模式。
表 2 2019年采暖期CAMQ、NAQPMS模式PM2.5浓度预报统计分析统计指标 CAMQ NAQPMS 24 h 48 h 72 h 24 h 48 h 72 h MB 1.25 8.6 11.38 26.52 32.75 35.19 NMB/% 2.1 14.1 18.4 43.9 54.3 58.3 NME/% 37.7 45.1 48.7 54.4 62.6 66.6 r2 0.469 0.422 0.466 0.478 0.425 0.451 RMSE 30.92 36.83 38.33 42.11 49.94 50.98 MFB/% 3.7 13.5 15.9 42 48.3 50.9 MFE/% 37.2 44.2 48 47.5 52.7 54.9 注:平均偏差(MB)、标准化平均偏差(NMB)、标准化平均误差(NME)、和相关系数(r)、均方根误差(RMSE)、平均分数偏差(MFB)、平均分数误差(MFE)。 4. 结论
本研究基于2019年采暖期(2019年1~3月、11月和12月)空气质量实况值,采用CAMQ、NAQPMS模式模拟了沈阳市PM2.5浓度,评估了2种模式对单一污染物的预报能力。以统计等级、范围和首要污染物准确率评估了预报模式对污染物综合预报能力。以上结果均表现出CAMQ模式优于NAQPMS 模式,可为人工订正预报提供参考。
(1)沈阳市采暖期环境空气质量污染程度重于非采暖期,采暖期除臭氧外其他5项污染物浓度均高于非采暖季,采暖期细颗粒物浓度较非采暖期上升幅度达到100%。采暖期中度及以上污染占全年80%,首要污染物以细颗粒物为主。
(2)CAMQ、NAQPMS模式等级、范围和首要污染物准确率均为24 h预报准确率最高,而CAMQ模式的24 h等级、范围和首要污染物准确率高于NAQPMS模式,CAMQ模式综合预报能力更优。
(3)时间序列对比结果显示2种预报模式预报值与实况值总体时间变化趋势一致,但仍存在偏差,均表现为预报值明显高估。散点图对比结果显示2种模式对细颗粒物浓度预报均存在不同程度高估,随预报时次增加,偏高程度增大。CAMQ模式24 h预报的可接受度最高,为88.7%。
(4)利用统计分析对比2种模式对细颗粒物预报效果进行定量评估,CAMQ、NAQPMS模式对PM2.5的预报能力均表现出预报时次越短,预报效果更优。CAMQ模式预报效果优于NAQPMS模式。CAMQ模式3个预报时次预报效果均达到理想水平。
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表 1 实际水体水质参数
Table 1. Water quality parameter of actual water bodies
水质参数Water quality parameter 实际水体1Aquaculture water 1 实际水体2Aquaculture water 2 实际水体3Aquaculture water 3 pH 9.06 8.55 9.47 NH4+-N/(mg·L−1) 1.16 0.89 1.36 NO3-N/(mg·L−1) 3.84 2.68 7.85 TP/(mg·L−1) 0.11 0.28 0.49 CODMn/(mg·L−1) 15.65 13.65 17.68 表 2 基于ECOSAR软件分析评估CIP及主要氧化产物的急性毒性结果(mg ·L−1)
Table 2. Estimated acute toxicity of CIP and its intermediates using ECOSAR software (mg · L−1)
物质 Compouds 鱼Fish 水蚤Daphnia 绿藻Green algae 96h-LC50 ChV 48h-LC50 ChV 96h-EC50 ChV CIP 13100 1550 1240 81.3 1620 455 C-1 1070 122 102 6.78 130 36.9 C-2 6.04 0.212 0.850 0.082 0.505 0.189 C-3 8.17 0.313 1.12 0.105 0.702 0.258 C-4 47300 7700 4020 238 6470 1680 C-5 899 12.4 42.8 0.488 128 47.9 C-6 237000 194000 330000 30500 121000 14400 C-7 141000 29000 11100 609 20800 5120 -
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