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随着人民生活水平的提高,消费者对食品的营养卫生和使用安全保障方面提出了更高要求,水产品进入了绿色水产品阶段[1]. 我国是世界水产养殖大国,产量占世界水产养殖总量的60%以上,抗生素、中草药和生物制品等渔药作为用于水产方面来保障水环境动植物安全生长的药物,被广泛用于水产养殖业[2]. 适当的渔药使用可以有效防控鱼病发生,促进动物的生长发育[3]. 但实际中滥用现象造成药物残留,易产生耐药菌株,破坏水生物微生态平衡[4],导致水产品质量安全难以保障. 人体若长期食用含药物残留的动物性食品或接触残留环境,可能会引起变态反应、内分泌紊乱等健康问题[5]. 为达到绿色水产品要求,我国大力提倡健康养殖模式,养殖过程中不滥用防治药物,做好渔药残留监测工作,推动水产养殖业绿色可持续发展[6]. 目前循环水养殖系统因高效、节水、节能、减排的优点而成为最有前途的养殖模式之一,对渔业绿色可持续发展有着突出贡献,且现阶段循环水的健康养殖将是水产养殖产业绿色高质量发展及实现绿色水产品的重要途径. 因此,建立海水循环水养殖系统中渔药的快速、高效检测方法具有重要意义.
由于水体中药物残留浓度一般在纳克到微克每升数量级之间[7-8],且种类繁多,残留机制复杂,目前缺乏统一的国家标准用于环境样品中多类、多种药物的同步检测技术. 根据养殖水体特点,常用的水样前处理技术有固相萃取(SPE)、液液萃取、分散液液微萃取等[9]. 但都存在一些不足,传统的固相萃取存在有机试剂使用量大、耗时长、分析工作繁琐等缺点[10]. 已有的检测技术主要包括酶联免疫分析法、微生物检测法、毛细管电泳法和色谱法和质谱联用技术[11-14],前三种方法的特异性不够高,只能达到定性筛查,以及对同种类、小数量环境样品中抗生素含量的定量分析. 由于养殖水体中是多种渔药同时存在的情况,所以将色谱与质谱技术联用可以提高渔药定性、定量分析的可靠性、准确性及灵敏度,在药物检测中应用最广[15]. 近些年,随着分析仪器的不断升级与更新,在线固相萃取与液相色谱-串联质谱联用已成为一项相对成熟的检测技术[16-17]. 该技术通过六通阀将SPE柱与液相色谱-质谱(LC-MS/MS)相联接,将目标物富集到在线固相萃取柱上,目标组分通过柱切换阀从萃取柱转移到分析柱,实现了样品处理和分析的一体化[18],智能化程度高,稳定性好,大大节省了人力、物力和财力.
本研究将在线固相萃取和液相色谱串联质谱技术结合,建立了海水循环水养殖系统中大环内酯类(macrolides)、磺胺类(sulfonamides)、喹诺酮类(fluoroquinolones)、四环素类(tetracyclines)和孔雀石绿(malachite green)等15种常用药物的同时定量分析方法,并成功应用于实际样品测定. 该方法可为深入了解我国海水循环水养殖系统中抗生素的赋存水平及评估其环境生态风险提供参考依据,为水产品的绿色发展带来技术支持.
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目标物主要选择循环水养殖系统中常见的药物进行残留检测,依据《绿色食品 鱼》NY/T 842-2012中兽药残留限量及必检项目[19],选择磺胺甲基异恶唑、氧氟沙星、诺氟沙星、磺胺二甲嘧啶、金霉素、恩诺沙星、四环素、脱水红霉素、磺胺嘧啶、克拉霉素、磺胺噻唑、土霉素、孔雀石绿、磺胺甲基嘧啶、隐色孔雀石绿等15种药物为目标分析物.
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1290 II超高效液相色谱仪(含四元泵、二元泵、自动进样器、柱温箱(带两位六通阀))、6470A三重四极杆质谱仪(配有喷射流电喷雾离子源)(美国Agilent公司);离心机3K15(德国Sigma公司).
标准品:磺胺甲基异恶唑(sulfamethoxazole)、氧氟沙星 (ofloxacin)、脱水红霉素(anhydro erythromycin A)、磺胺噻唑(sulfathiazole)、诺氟沙星 (norfloxacin)、磺胺甲基嘧啶(sulfamerazine)、恩诺沙星(enrofloxacin)、磺胺二甲嘧啶(sulfamethazine)、磺胺嘧啶(sulfadiazine)均购自美国Sigma公司;克拉霉素(clarithromycin)、四环素(tetracycline)、土霉素(oxytetracycline)均购自上海TCI公司;金霉素(chlortetracycline)购自德国Dr.Ehrenstorfer公司;孔雀石绿(malachite green)、隐色孔雀石绿(leucomalachite green)均购自北京BePure公司. 纯度均高于95%,可达到定量分析要求.
实验用水为屈臣氏蒸馏水,甲酸购自上海麦克林生化科技有限公司,甲醇(色谱纯)和乙腈(色谱纯)由美国Sigma公司提供.
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分别准确称取15种标准品,用甲醇溶解制成浓度为100.00 ng·mL−1的单标储备液,置于−20 ℃冰箱中保存. 使用时取一定量单标储备液,用甲醇稀释成不同浓度的混合标准工作液.
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水样经酸化后进行On-line SPE-LC-MS/MS分析. 四元泵输送0.1%甲酸水溶液(样品加载流动相A),以流速1.5 mL·min−1,将0.9 mL样品加载到Agilent PLRP-S(2.1 mm×12.5 mm,15 µm)在线富集柱,进行在线萃取. 在线固相萃取两位六通阀切换示意图如图1所示. 梯度上样程序见表1.
运行流路:样品加载阶段,六通阀1、6位相通,样品通过自动取样器从四元泵送到固相萃取柱。进入固相萃取柱后,目标分析物在柱上富集,富集流动相对SPE柱上杂质进行清洗,完成样品加载,固相萃取流路液体流入废液,二元泵流路液体过分析柱平衡. 洗脱分析阶段,六通阀5 min时切换到1、2位相通,将富集柱从样品富集通道切换到色谱分离通道,目标物通过二元泵推送的流动相从固相萃取柱洗脱到分析柱,用于色谱分离和质谱检测。15 min时六通阀再切换到1、6 位相通. 6—9 min时通过四元泵推送有机相纯甲醇(样品加载流动相B)对固相萃取柱进行去残与活化,为下次检测做准备。
液相色谱分离条件:Zorbax Eclipse plus C18(2.1 mm×50 mm, 1.8 µm)为色谱柱;柱温:25 ℃;流动相A(水,含0.1%甲酸);流动相B(甲醇和乙腈,1:1,含0.1%甲酸);进样量:900 µL;流速:0.25 mL·min−1;运行时间15 min,后运行:4 min. 梯度洗脱程序见表2.
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离子源:ESI源、电喷雾正离子模式;毛细管电压:4000 kV;鞘气(99.999%);流速:11 L·min−1;鞘气温度:340 ℃;干燥气温度:300 ℃;干燥气流速:7 L·min−1;雾化器压力:241 kPa;多反应离子监测(MRM)模式对各目标物智能化分段采集质谱检测. 15种药物质谱参数见表3.
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2021年6月,采集山东省烟台市某水产公司2个海水循环水养殖系统的15个点位水样,该系统由养殖池、微滤机、生物净化池和杀菌处理器等部分组成,流程图如图2所示. 15个点位分别为牙鲆养殖系统的源水、进水、养殖水、尾水、微滤机和1—4级生物净化池;珍珠龙胆石斑鱼养殖系统的进水、养殖水、尾水、微滤机和1、2级生物净化池. 15个检测点位分别采集200 mL水样,将采集样品置于棕色玻璃瓶中,低温环境运输回实验室−20 ℃保存,1周之内完成所有水样检测工作.
处理:取5 mL水样置于10 mL离心管中,加入20 µL甲酸进行酸化,摇匀,10000 r·min−1离心8 min,取2 mL上清液置于Agilent进样瓶中,冷藏保存准备上机检测.
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实验考察样品酸化处理对在线富集目标物的影响,研究表明,因为红霉素结构中存在多个羟基和一个羰基,酸性条件下不稳定,易发生分子内的脱水环合[20],容易降解转化为脱水红霉素,所以添加脱水红霉素为研究对象. 诺氟沙星在酸性条件下可以达到较好的保留效果,通过样品酸化可达到最优检测效果. 比较添加相对海水体积0.1%、0.2%、0.3%、0.4%甲酸对诺氟沙星富集效果的影响发现,加入相对海水体积0.4%的甲酸,诺氟沙星富集效果最佳,同时,考虑磺胺类抗生素在酸化后易降解,所以进行分批加酸,单次加酸3—5个样品,保证磺胺类抗生素不降解,诺氟沙星能很好保留,确保所有目标物都可达到较好富集效果.
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固相萃取分为离线和在线两种模式[21]. 为了简化繁琐操作程序,减少分析物的损失,提高分析的精确度,实现自动化分析目的,采用在线固相萃取技术,通过控制阀位切换,自动依次完成目标物在SPE富集柱上的富集、净化和洗脱,并将全部目标物直接送入分析仪器. Agilent PLRP-S富集柱填料为刚性聚(苯乙烯/二乙烯基苯)颗粒,适用于小分子、合成生物分子和大分子的纯化[22],15种目标药物为酸碱两性化合物,使用该富集柱能够在很宽极性范围内对极性和非极性物质有较好的吸附能力,质谱响应较高,重现性好,所以本实验选用Agilent PLRP-S(2.1 mm×12.5 mm,15 µm)为在线富集柱.
富集流动相的选择也很重要. 首先,以纯水为富集流动相,发现多种目标物质由于不溶于水在富集柱上无法留存,说明目标物质在纯水中被电离,与杂质一起流入废液. 所以考虑流动相为酸性溶液,确保目标物质在酸性条件下变为分子状态,更好富集. 比较了0.01%、0.1%、0.2%不同浓度甲酸对目标物的富集效率,结果表明,富集流动相为0.1%甲酸水溶液,萃取效率最高.
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研究表明,液相色谱检测分析抗生素时,抗生素在C18柱上能较好保留,且超高效液相色谱仪器选用粒径小于2 µm的分析柱[23],所以选择Zorbax Eclipse plus C18(2.1 mm×50 mm, 1.8 µm)作为分析柱. 由于孔雀石绿和隐性孔雀石绿为弱碱性三苯甲烷化合物,适当调节流动相的pH值可以抑制弱碱的解离,改善峰形,提高分离度[24],且磺胺类、四环素类、喹诺酮类抗生素以分子状态存在需满足酸性溶液条件,调节流动相pH值常用甲酸、醋酸、磷酸和草酸[25]. 与乙酸相比甲酸更利于喹诺酮类药物的电离,所以本分析流动相水相选用体积分数为0.1%甲酸水溶液,可以提高离子化效率,能够较好生成[M+H]+,在与分析柱作用下得到好的保留与分离效果;有机相可以促进目标物在ESI模式下产生足够丰度的离子,满足定性、定量分析要求,甲醇可以改善峰形,乙腈可以提高分离度[26],在乙腈、甲醇体积比为1:1的条件下目标物峰形、响应值和分离度达到最佳,所以有机相选用0.1%(V/V)甲酸的乙腈-甲醇(1:1,V/V)溶液.
流动相流速同时影响分离度,如果流速过快,目标物无法达到完全分离,流速太慢会造成峰展宽. 研究表明,流速为0.25 mL·min−1时,目标物能较好的分离,因此,选择流速为0.25 mL·min−1. 通过调节不同梯度洗脱比例,结果发现,采用表2列出的梯度洗脱程序,所有目标物能得到较好的分离. 15种目标物的总离子流色谱图见图3.
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采用电喷雾电离源、多反应监测(MRM)模式优化质谱参数. 在LC-MS/MS离子生成过程中,由于目标物分子结构的特征基团容易生成带正电荷的离子,所以目标物均使用正离子(ESI+)检测模式. 将15种目标化合物分别配置成单标溶液直接注入质谱仪,进行全扫描,在ESI+条件下准确找出[M+H]+响应最高的特征离子峰作为该物质的母离子,在MRM模式下,优化影响母离子和子离子丰度的两个主要参数,破碎电压和碰撞能量,得到最优破碎电压,通过调整碰撞能量,碰撞母离子以获得二次碎裂产生的子离子,信号最强的作为定量离子,信号次强的子离子为定性离子,进一步优化各离子对碰撞能量,使得所选母离子和子离子组成的特征离子的丰度和比例最佳,得到最终质谱参数.
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在空白人工海水基质中加入待测物标准溶液,配制成质量浓度分别为1、2、4、10、40、100 ng·L−1的15种目标物的混合标准工作液,以样品质量浓度(x,ng·L−1)对应响应组分的定量离子对峰面积(y),绘制标准曲线. 结果表明,在1—100 ng·L−1范围内,线性关系良好. 以信噪比(S/N)≥3求得各化合物的检出限,以信噪比(S/N)≥10求得各化合物的定量限. 15种目标物的线性相关系数R2≥0.99,方法检出限范围为 0.02—2.00 ng·L−1,定量限范围为 0.06—6.00 ng·L−1. 详细结果见表4.
在不含待测组分的海水中添加一定量的混合标准液,进行加标回收试验,考察方法的回收率和精密度. 添加低、中、高浓度的目标物混合标准工作液,浓度分别为10.0、50.0、100.0 ng·L−1,按照1.5方法对样品进行处理,在1.4条件下进行分析检测,在每个加标浓度下制备6个平行样品,目标物在每个加标浓度下的平均加标回收率范围分别为78.6%—110.5%,71.2%—95.3%,75.4%—97.8%,相对标准偏差(RSD)分别为7.8%—9.7%,6.3%—9.2%,5.4%—9.3%.
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为评价方法的有效性,使用该方法对山东省烟台市某水产公司中牙鲆养殖车间9个点位水样、珍珠龙胆石斑鱼养殖车间6个点位水样进行15种目标药物种类和浓度检测,结果如表5、表6所示.
牙鲆养殖水体中除了CTC、MG、LMG未检出外,其余12种药物均有不同程度的检出. 药物检出浓度范围为<LOD—392.03 ng·L−1,其中最高值出现在源水中的OTC,达到392.03 ng·L−1. 12种药物检出率为44.4%—100.0%. OTC、OFL、NOR、TC、ENR、ERY-H2O和MG在循环水中100.0%检出. 检出率高于50.0%的有10种,低于50.0%的有3种. 根据检测数据可知,1—4级生物净化系统中83.3%的目标物含量呈减少趋势,考虑到循环水养殖系统中的生物净化池的吸附、降解作用使抗生素得到部分去除,对SDZ、SMR、SMZ的去除效果达到50.0%以上,SMR达到97.4%.
珍珠龙胆石斑鱼养殖水体中共检出9种药物,STZ、SMR、CTC、CLR、MG、LMG未检出. 药物检出浓度范围为低于检出限至101.52 ng·L−1,其中最高值出现在尾水中的OTC含量为101.52 ng·L−1. 比较6月份检出数据,石斑鱼水样中目标物含量整体低于牙鲆水样. 9种药物检出率为66.6 %—100.0 %. 该系统中对OTC、OFL、NOR、ENR的去除效果达到50.0%以上,最高为NOR的去除效果达到85.0%.
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我国对抗生素等药物的研究较晚,目前还没有完整的风险评估方法来评估实际水样中药物的风险,根据欧盟环境风险分析指导(TGD),目前多采用风险商(RQ)方法来评价[27],计算公式如(1)
其中,PNEC——抗生素预测无效质量浓度,ng·L−1; MEC——水体中抗生素最大质量浓度, ng·L−1;对风险等级进行划分,将RQ值分为4个等级:RQ<0.01(无风险);0.01<RQ<0.1(低风险);0.1<RQ<1(中风险);RQ>1(高风险)[28]. 用于风险评价的抗生素PNEC数据如表7所示.
目标药物风险评估计算结果如表8所示,牙鲆养殖系统与珍珠龙胆石斑鱼养殖系统中被检出药物的RQ值在5.12×10−9—6.04×10−4,均小于0.01,表明目标药物在该水体中所造成的生态风险处于无风险等级或可忽略的水平,对水环境的基本没有影响,该水体的抗生素污染并不严重,但由于抗生素难降解,在沉积物中可能富集,因此抗生素的应用和检测应引起重视.
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研究建立了循环水养殖水体中15种药物的在线固相萃取技术与液质联用相结合的同步检测方法,并成功用于某水产限公司循环水养殖水体中药物残留的调查. 实践表明,样品经简单酸化处理后可直接进行上机检测,能够自动完成样品的在线净化富集,实现样品处理和分析一体化,操作便捷,检测效率提高,能满足实验室对循环水养殖系统药物残留物检测技术的要求. 该方法还可深入扩展,用于检测更多种类药物. 为国家药物统一检测标准的确立提供可行性方法.
在线固相萃取-液相色谱-串联质谱法同时检测海水养殖水体中15种药物
Simultaneous determination of 15 drugs in mariculture water by on-line solid phase extraction liquid chromatography-tandem mass spectrometry
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摘要: 采用在线固相萃取-液相色谱-串联质谱联用(On-line SPE-LC-MS/MS)技术,建立海水循环水养殖系统中磺胺类(磺胺甲基异恶唑、磺胺噻唑、磺胺嘧啶、磺胺甲基嘧啶、磺胺二甲嘧啶)、大环内酯类(克拉霉素、脱水红霉素)、喹诺酮类(恩诺沙星、氧氟沙星、诺氟沙星)、四环素类(金霉素、四环素、土霉素)13种抗生素及孔雀石绿、隐色孔雀石绿共15种药物的同时检测方法,为循环水养殖海水中部分有机污染物的检验鉴定提供依据. 采用0.1%(V/V)甲酸水溶液和0.1%(V/V)甲酸的乙腈-甲醇(1∶1,V/V)溶液为分析流动相,水样经简单酸化处理后直接进样0.9 mL进行On-line SPE-LC-MS/MS检测,经在线固相萃取柱富集后,经过梯度洗脱分离,串联质谱多反应监测模式进行定性、定量分析测定. 结果表明,15种目标化合物在1—100 ng·L−1范围内均具有良好的线性响应,方法检出限范围为0.02—1.00 ng·L−1,定量限范围为0.06—3.00 ng·L−1. 采用该方法对山东省烟台市某水产公司2个海水循环水养殖系统的15个点位水样进行了检测. 研究表明,在线固相萃取技术实现了样品处理和分析一体化,在一般液相色谱分析基础上缩短了时间,达到常规实验条件下的高通量分析,此方法高效、灵敏、操作简便,可用于海水循环水养殖系统中15种药物的种类和质量浓度的同步测定.Abstract: A method for the simultaneous determination of thirteen kinds of antibiotics, malachite green and leucomalachite green in seawater recirculating aquaculture system was established using on-line solid phase extraction and liquid chromatography-tandem mass spectrometry (On-line SPE-LC-MS/MS), the antibiotics included sulfonamides (sulfamethoxazole, sulfathiazole, sulfadiazine, sulfamerazine, sulfamethazine), macrolides (clarithromycin, anhydro erythromycin A), quinolones (enrofloxacin, ofloxacin, norfloxacin), tetracyclines (chlortetracycline, tetracycline, terramycin). This method could provide a basis for the detection and identification of some organic pollutants in recirculating aquaculture seawater. 0.1% (V/V) formic acid and 0.1% (V/V) formic acid in acetonitrile-methanol (1:1, V/V) solution were used as the mobile phase. After treated with simple acidification, 0.9 mL sample was directly injected for on-line SPE-LC-MS/MS detection. The sample was enriched by on-line solid phase extraction column and separated by gradient elute, then the qualitative and quantitative analysis was carried out by tandem mass spectrometry multi-reaction monitoring (MRM) mode. The results showed that fifteen kinds of target compounds all had good linear response in the range of 1—100 ng·L−1. The method detection limits were 0.02—1.00 ng·L−1 and the method quantification limits were 0.06—3.00 ng·L−1. This method was applied to the analysis of fifteen water samples from two recirculating aquaculture systems of an aquaculture company in Yantai city, Shandong Province. The study showed that the on-line solid phase extraction technology realized the integration of sample processing and analysis, shortened analysis time on the basis of conventional liquid chromatography, and realized high-throughput analysis under conventional experimental conditions. This method was efficient, sensitive and easy to operate, and it was suitable for the simultaneous determination of fifteen drugs in recirculating aquaculture system.
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近年来,基于亚硝化的新型脱氮技术,如亚硝化-厌氧氨氧化(SHARON-ANAMMOXA)、全程自养脱氮(CANON),较传统的硝化反硝化技术能够在脱氮过程中节省曝气能耗和有机碳源[1],引起了学术界的广泛关注。这些新型脱氮技术的关键是亚硝化的实现。目前。常见的实现亚硝化的策略有低DO[2-3]、高温[4]、高FA浓度[5]、高FNA[6]、高pH[7]及合适的泥龄[4]。然而,亚硝化很难实现长期稳定运行,尤其是在低浓度废水中。在低浓度废水中,氨氮浓度低,难以采用高FA及FNA抑制NOB,实现亚硝酸盐的积累。且在主流废水中,有机物、pH、温度等因素都会对亚硝化造成不利影响。
生物膜具有抗冲击负荷、污泥产量低、运行稳定、无污泥膨胀等优点。生物膜系统已被证实可以在低浓度废水中实现亚硝化的稳定运行[8]。且生物膜系统泥龄长,适合硝化细菌生长,同时底物在生物膜中的浓度梯度也可抑制了NOB的活性。在亚硝化生物膜系统中,微生物会在填料表面附着生长,生物膜的厚度使得生物膜不同深度有不同的环境,微生物分布也不同。因AOB对氧的亲和力高,所以AOB一般分布于生物膜外表面,NOB位于较内层[9]。采用限氧策略(DO/
)能够在生物膜系统中实现亚硝化。通过控制DO/NH+4 的值,使得生物膜表面形成一层耗氧屏障,抑制亚硝酸盐氧化,达到实现亚硝化的目的[10-11]。然而,以往的研究大多基于活性污泥法研究亚硝化的实现及稳定运行,对在低氨氮浓度下亚硝化生物膜的挂膜过程、微生物的种群空间结构及其稳定运行研究较少。NH+4 本研究中,接种实验室培养好的亚硝化絮体污泥,在完全混合式反应器中加入填料,用以处理低浓度废水。维持反应器内DO恒定,通过改变反应器的HRT控制反应器内剩余氨氮的浓度,研究了DO/
策略对系统亚硝化的影响,期间,对反应器性能及填料挂膜过程进行了系统地分析,并对生物膜中细菌种群结构进行了分析,以期为进一步推进亚硝化生物膜技术的工程化应用提供参考。NH+4 1. 材料与方法
1.1 实验装置与运行
实验所用装置如图1所示,由有机玻璃制成,有效体积为3.3 L。反应器底部设有曝气装置,为反应器提供溶解氧及循环动力。实验运行1~5 d沉淀池中絮状污泥每隔2 h回流到前端反应器中,通过时间继电器控制污泥的回流。之后撤去沉淀池,絮体随出水流出反应器。将完全混合式反应器置于水浴缸中,温度控制在(30±1) ℃。反应器DO在3~4 mg·L−1,pH为7.8~8.2。反应器运行分为5个阶段,具体参数见表1。
表 1 反应器运行工况Table 1. Operating conditions in the reactor运行阶段 进水氨氮质量浓度/(mg·L−1) HRT/h 氨氮容积负荷/(kg·(m3·d)−1) DO/(mg·L−1) pH Ⅰ(1~5 d) 50 4 0.5 3~4 7.8~8.2 Ⅱ(6~35 d) 50 2 1 3~4 7.8~8.2 Ⅲ(36~42 d) 50 3 0.75 3~4 7.8~8.2 Ⅳ(43~47 d) 50 4 0.5 3~4 7.8~8.2 Ⅴ(48~99 d) 50 2 1 3~4 7.8~8.2 1.2 实验用水、污泥来源及填料
实验用水采用人工配置的无机含氮废水,氨氮的质量浓度(以N计)为50 mg·L−1,用碳酸氢钠调节进水pH为8.0。配水中还包括磷酸二氢钾、氯化钙、硫酸镁及适量的微量元素[12]。接种污泥为实验室培养的亚硝化絮状污泥,亚硝积累率约为70%。
实验采用填料为多孔凝胶填料,其为高分子复合材料,比表面积≥4 000 m2·m−3,孔隙率为98%,大小为2 cm×2 cm×2 cm,将其平均分为8份投加到反应器中,投加的填料体积占反应器有效体积的10%。
1.3 分析方法
温度、DO和pH分采用哈希便携式溶解氧测定仪(HQ30d)测定;
-N测定采用纳式试剂光度法,NH+4 -N采用N-(1-萘基)乙二胺光度法,NO−2 -N采用紫外分光光度法。生物膜表面污泥采用扫描电镜和数码相机观察。对生物膜及接种污泥进行高通量测序(委托上海生工进行测试)。亚硝酸盐积累率(nitrite accumulation rate,NAR)的根据式(1)进行计算。NO−3 stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (1) 式中:ηNAR指亚硝酸盐积累率;
和ρNO−2 分别为亚硝酸盐及硝酸盐质量浓度,mg·L−1。ρNO−2 1.4 批次实验
批次实验在原反应器中进行,将反应器中的填料及絮体污泥取出,用去离子水清洗3次后放入反应器中。批次进水为实验用水,DO保持在2 mg·L−1左右,pH保持在8左右。反应过程中采用梯度时间检测混合液的氮素含量,比氨氮氧化速率、比亚硝酸盐产生速率及比硝酸盐产生速率可根据式(2)~式(4)[13]计算。
stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (2) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (3) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (4) 式中:
、μNH+4-N 、μNH+4-N 分别为比氨氮氧化速率、比亚硝酸盐产生速率及比硝酸盐产生速率,mg·(L·h)−1;∆μNH+4-N 、∆CNH+4-N 、∆CNO−2-N 分别为反应器中CNO−3-N -N、NH−4 -N、NO−2 -N的质量浓度变化,mg·L−1;∆t为各参数值呈线性变化的时间段,h;V为反应器有效体积,L。NO−3 1.5 扫描电镜
扫描电镜观察前填料的前处理过程如下:从CSTR反应器中任意取1个填料,用灭过菌的磷酸缓冲液清洗3次;加入2.5%的戊二醛5 mL,在4 ℃下固定12 h;将戊二醛弃去,用磷酸缓冲液清洗3次(每次10 min),依次用5%、10%、20%、30%、50%、70%、90%的无水乙醇进行脱水(每次10 min),再用100%的乙醇脱水3次(每次10 min),洗脱梯度不可逆;所有污泥样品均置于滤纸上自然晾干,用电解质固定在铝板上,喷金后观察。
2. 结果与讨论
2.1 填料的快速挂膜及水质变化
将填料加入反应器后,通过曝气实现填料在反应内的循环流动,保证微生物不断摄取水中的DO和氨氮。反应器中的进水氨氮质量浓度维持在50 mg·L−1左右,DO维持在3 mg·L−1,通过缩短HRT控制反应器中较高的剩余氨氮质量浓度,将反应器中DO/
在较低的范围内,以保证挂膜期间反应器亚硝化效果。NH+4 生物膜的生长是一个动态过程,包括初始生物量(微生物的附着)、生长、成熟[14-15],在实验中可根据填料的表观变化(图2),判断生物膜的生长情况。在反应第Ⅰ阶段(1~5 d),HRT为4 h,氨氮容积负荷控制在0.5 kg·(m3·d)−1,此阶段为微生物附着阶段,反应器运行3 d后,有部分絮体污泥被截留在填料内部(图2(b))。填料特殊的墙体结构及巨大的比表面积能吸附微生物,从而使得絮体污泥能够迅速进入并停留在填料中。除被截留在填料内部的絮体,剩余絮体随出水很快进入沉淀池,并在沉淀池与反应器中循环流动。反应器内亚硝酸盐质量浓度为23~30 mg·L−1,出水硝酸盐质量浓度为8~16 mg·L−1,亚硝酸盐积累率(NAR)保持在65%以上。但反应器氨氮去除率由72.69%快速上升至100%。为保证反应器中有剩余氨氮存在,且DO/
值在较低范围内和维持反应器亚硝化效果,将反应器HRT缩短至2 h(第Ⅱ阶段)。NH+4 在反应第Ⅱ阶段(6~35 d),HRT为2 h,氨氮容积负荷为1 kg·(m3·d)−1,此阶段包含生物膜的生长期和成熟期。在生长期,絮状污泥从反应器中排出后,适应环境的微生物在填料内大量繁殖,填料内部积累的生物量可以生长成小的斑片状生物膜或微菌落。填料颜色加深,微生物由填料内部逐渐生长至外部(图2(c)),之后微生物进一步发展形成连续的生物膜,最终覆盖整个载体。填料内聚集了大量微生物,随着生物量增加,填料颜色加深,变为棕红色,生物膜成熟(图2(d)),30 d时填料挂膜成功。
此阶段反应器亚硝酸盐积累率(NAR)维持在70%以上,最高达86.13%,亚硝化效果最好。反应6 d时硝酸盐质量浓度由15.56 mg·L−1快速下降达5.40 mg·L−1,这说明剩余氨氮的存在有效抑制了亚硝酸盐的氧化。反应过程中氨氮去除率逐渐升高,由39.19%逐渐上升至62.96%,这说明填料中的微生物能够适应环境不断生长。如图2(d)所示,生物膜成熟,填料内外逐渐形成好氧、缺氧、厌氧环境,亚硝化生物膜工艺启动成功。史晓林等[16]在MBBR中采用填充K2和多面空心球填料进行挂膜,于60 d时生物膜成熟。刘小锦等[17]采用低DO下启动升流式生物膜反应器,于93 d时完成挂膜。与之相比,本研究中的填料挂膜及启动速度较快。其原因有以下2点:首先,实验所采用的的填料比表面积大、孔隙率高,易于微生物附着生长,易于挂膜;其次,实验所采用的DO质量浓度高,微生物生长快速。目前的研究结果已证实,低DO策略能够实现亚硝化,但在较低的DO质量浓度下,AOB及NOB的代谢活性均会降低,且在长期运行中NOB会逐渐适应低DO环境,导致亚硝化的失败。有研究结果[18]表明,当DO质量浓度由2.5 mg·L−1降到0.5 mg·L−1时,Nitrospira丰度有所增加,由0.056%增加到3.2%,亚硝化转为完全硝化。本实验中反应器内较高的DO质量浓度,使得反应初期微生物生长繁殖迅速,加快了填料上生物膜的形成,同时较低的DO/
比值保证了亚硝化的稳定维持。此外,由图3(a)和图3(b)可知,随反应器的运行,反应器内亚硝酸盐质量浓度及剩余氨氮质量浓度均逐渐降低,总氮(TN)去除率逐渐增加至20.40%。推测这是由于生物膜内部厌氧氨氧化菌得到富集,存在厌氧氨氧化反应,消耗了反应器中的亚硝酸盐和氨氮。NH+4 为进一步观察填料挂膜情况,选取了34 d时的生物膜进行扫描电镜,填料的SEM图像(图4)显示,34 d时填料外部微生物量明显低于内部。这可能是因为填料外部受空气和水流的剪切力影响较大,微生物不易附着,生物量少。因填料特殊的多孔结构,内部所受剪切力小,易于微生物生长繁殖。填料内部微生物量丰富,多为短杆状。且内部空间出现类似于颗粒污泥的大污泥聚集体。
2.2 反应器运行效能
目前,采用限氧策略(DO/
)可在生物膜系统或颗粒污泥系统中实现亚硝化[19-21]。有研究结果[22-23]表明,当反应器出水中有氨氮剩余时,亚硝酸盐开始积累;当剩余氨氮质量浓度增加时,亚硝酸盐积累率增加。通过控制反应器中氨氮容积负荷改变反应器中剩余氨氮质量浓度,使DO/NH+4 比值在不同范围内。本研究中高浓度的剩余氨氮保证了低DO/NH+4 比值,同时保证了填料外部AOB不断消耗溶解氧,内部NOB所能利用的溶解氧有限,从而有效抑制了NOB。为验证是否是低DO/NH+4 比值控制亚硝化,调节反应器HRT分别为3 h和4 h,使反应器中DO/NH+4 出现变化,即为第Ⅲ和第Ⅳ阶段。在反应第Ⅲ阶段(36~42 d),HRT为3 h,氨氮容积负荷为0.75 kg·(m3·d)−1,氨氮去除率明显增加,达到76.64%。此阶段DO/NH+4 比值增加,为0.20~0.31(图3(c)),亚硝积累率呈现下降趋势,由78%降至65%,在第41天时亚硝积累率降幅明显。反应第Ⅳ阶段(43~47 d),HRT为4 h,氨氮容积负荷为0.5 kg·(m3·d)−1,氨氮去除率为100%。剩余氨氮为0 mg·L−1,NAR由78.76%下降到65.76%。其中亚硝酸量质量浓度先增加后降低,降幅明显,硝酸盐质量浓度进一步增加。因此,亚硝化是通过控制DO/NH+4 的值以稳定维持,实验中当DO/NH+4 小于0.2时,能稳定维持亚硝化。BARTROLI等[20]在连续流颗粒污泥反应器中通过控制DO/NH+4 以实现亚硝化,与本研究所得结果相似。NH+4 在第Ⅲ、Ⅳ阶段反应器中的NAR有所下降,为保证反应中的亚硝化效果,同时研究在长期运行条件下,DO/
策略对亚硝化的控制效果,将反应器HRT调回2 h,即第Ⅴ阶段。该阶段氨氮和亚硝酸盐的质量浓度持续降低,但亚硝酸盐积累率在85 d时仍保持在70%以上,在86~98 d内保持在65%以上,这说明该策略能有效维持亚硝化效果。此外,反应器中总氮去除率逐渐增加至50.87%,厌氧氨氧化菌得到进一步富集。在本研究中,填料表观颜色加深(图2(e)),同时填料内出现产气现象,导致填料浮在水面,这说明反应器中的亚硝化生物膜逐渐向CANON生物膜转变。付昆明等[24]在好氧条件下启动CANON工艺,将填料内出现产气的现象视为CANON工艺启动成功的标志之一,这与本研究结果相似。NH+4 2.3 功能微生物的活性分析
填料中硝化菌群的分层分布使得反应器中亚硝积累率维持并略有提升。通过批次实验,可以分析填料内部硝化细菌的情况。在反应进行5、32、100 d时进行实验,结果如图5所示。根据式(2)~式(4)并结合图5中的氮素质量浓度变化计算得出,氨氧化速率分别为8.68、8.23、9.12 mg·(L·h)−1,没有明显的变化。亚硝酸盐产生速率由5 d的6.6 mg·(L·h)−1降为100 d的1.4 mg·(L·h)−1,这可能是由于在实验过程中厌氧氨氧化菌消耗亚硝酸盐,致使
质量浓度有所降低。由图5(c)可知,总氮在0~90 min下降,但当氨氮被完全消耗时,总氮不再下降,这说明厌氧氨氧化菌利用氨氮和亚硝酸盐使总氮得到去除。这与上述所推测的即厌氧氨氧化菌的存在消耗了亚硝酸盐,从而导致比亚硝酸盐产生速率降低的结果一致。氨氧化结束后比硝酸盐产生速率分别为5.31、2.37、1.66 mg·(L·h)−1,这说明随着反应进行,填料上富集的微生物增多,传递到内部的氧的量有所降低,致使填料内部的NOB受到的抑制程度更高[25],导致NOB活性下降。NO−2 2.4 微生物分析
图6为微生物测序在门水平下的微生物群落多样性分析结果。主要包括变形菌门(Proteobacteria)、浮霉菌门(Planctomycets)、拟杆菌门(Bacteroidetes)、绿弯菌门(Chloroflexi)、酸杆菌门(acidobacteria)、装甲菌门(Armatimonadetes)、疣微菌门(verrucomicrobia)、厚壁菌门(firmicutes)。涉及到脱氮功能微生物的变形菌门丰度由10.63%增加至20.20%。厌氧氨氧化菌所在的浮霉菌门丰度则由5.70%增加至27.70%。
为进一步分析反应器中微生物种群变化,对属水平样品功能微生物及优势种群进行了分析。选取具有代表性的AOB与NOB(Nitrosomonas和Nitrospira)分析微生物种群变化[26-27]。由表2可知,生物膜中Nitrosomonas丰度为0.45%,同时,根据AOB/NOB的比值,生物膜中AOB/NOB的比值为3.03,生物膜中主要富集了AOB,而NOB较少。这说明,在长期运行中,生物膜表面形成了一层耗氧屏障,NOB因处于生物膜内层,逐渐被抑制淘汰。除了AOB和NOB之外,还存在有硝化作用的其他细菌,Acinetobacter一般被认为异养硝化菌[28-30]。在本研究中,Acinetobacter在生物膜中逐渐富集,丰度由0.14%达到了2.57%。因进水无碳源存在,可推测Acinetobacter利用老化的生物膜作为碳源进行异养硝化。
表 2 主要功能细菌丰度Table 2. Abundance of Functional bacteria时间/d 样品 细菌丰度/% Nitrosomonas Nitrospira Candidatus_Kuenenia 0 种泥 1.55 0.24 4.05 34 生物膜 0.45 0.15 25.13 值得一提的是,反应器中厌氧氨氧化得到富集。其中Candidatus_Kuenenia丰度最高。生物膜中Candidatus_Kuenenia丰度达到25.13%。随着反应进行,填料上的微生物不断生长繁殖,生物膜厚度不断增加,填料内部形成厌氧环境,利于厌氧氨氧化菌生长富集。ZHANG等[31]的研究结果也表明,生物膜中存在厌氧氨氧化菌,对NOB的抑制促进了厌氧氨氧化反应的发生。本次实验中填料中厌氧氨氧化菌的快速及大量富集。原因可能有2个:首先接种的污泥本身存在厌氧氨氧化菌,丰度为4.05%;其次是因采用的填料(10 mm×10 mm×10 mm)尺寸较大,内部厌氧空间远大于依靠生物膜厚度形成厌氧环境的填料,适合厌氧氨氧化菌生长的空间大。有研究结果[32-33]表明,较大的载体(15 mm×15 mm×15 mm)可以为厌氧氨氧化菌在外围空间的附着提供更大的空间,可以缓解阻扰效应。AHMAD等[34]研究多孔载体尺寸(聚氨酯基)对同步硝化反硝化系统处理效果的影响时发现,总氮去除率由高到低为15 mm>10 mm>5 mm。因此,在厌氧氨氧化-MBBR体系中,应采用较大的载体,但最佳载体尺寸尚有待进一步研究。硝化细菌丰度不高的原因可能是由于填料上好氧区域较小,硝化细菌仅占据填料表面空间,数量上要远少于厌氧氨氧化菌。
3. 结论
1)多孔凝胶填料因其孔隙率高,比表面积大能截留絮体污泥,利于填料挂膜。反应第3天时填料内部出现絮状污泥,之后微生物从填料内部向外生长,逐渐覆盖整个填料,填料颜色不断加深,至第30 d时生物膜成熟。
2)在低基质浓度(50 mg·L−1
-N)进水的反应器中,通过控制DO/NH+4 能实现亚硝化的稳定维持,当DO/NH+4 值在0.09~0.20时,亚硝化效果最好,NAR最高能达到86.13%,NOB活性下降;随着DO/NH+4 的值增加,亚硝积累率有所下降。NH+4 3)填料中存在分层结构,表面为AOB,中间是NOB,内部是厌氧氨氧化菌。
4)生物膜上AOB丰度是NOB的3倍,AOB占主导地位。此外,生物膜还存在厌氧氨氧化菌,丰度由4.05%增加到25.13%。
-
表 1 上样泵梯度程序
Table 1. Loading pump gradient program
时间/min Time 流动相A/% Mobile phase A 流动相B/% Mobile phase B 流速/(mL·min−1)Current speed 0 100 0 1.5 5 100 0 1.5 6 0 100 1.5 9 0 100 1.5 10 100 0 1.5 15 100 0 1.5 表 2 分析泵梯度程序
Table 2. Analysis of pump gradient procedures
时间/minTime 流动相A /%Mobile phase A 流动相B /%Mobile phase B 流速/(mL·min−1)Current speed 0 80 20 0.25 5 80 20 0.25 8 75 25 0.25 11 40 60 0.25 13 10 90 0.25 15 0 100 0.25 表 3 15种目标药物的质谱参数
Table 3. MS parameters of 15 target drugs
化合物Compound 保留时间Retention time 离子源模式Ion source mode 母离子 Parention m/z 碎裂电压/V Fragmentation voltage 子离子Daughterion m/z 碰撞能量/eVCollisionenergy 磺胺嘧啶(Sulfadiazine, SDZ) 6.65 + 250.9 100 92.1* 33 155.9 13 磺胺噻唑(Sulfathiazole, STZ) 6.81 + 256 105 156* 13 92 29 磺胺甲基嘧啶(Sulfamerazine, SMR) 7.10 + 265 115 92* 33 156 17 磺胺二甲基嘧啶(Sulfamethazine, SMZ) 7.60 + 278.9 120 185.9* 17 92.0 33 土霉素(Oxytetracycline, OTC) 7.41 + 461.1 115 426.1* 21 443.1 11 氧氟沙星(Ofloxacin, OFL) 7.36 + 362.0 140 318.1* 21 261 29 诺氟沙星(Norfloxacin, NOR) 7.47 + 320.0 130 302.1* 25 276.1 17 四环素(Tetracycline, TET) 7.73 + 445.1 120 410.1* 20 154 22 恩诺沙星(Enrofloxacin, ENR) 8.17 + 360.1 130 316.1* 21 342.1 25 磺胺甲基异恶唑(Sulfamethoxazole, SMX) 9.46 + 254.0 104 92.0* 29 155.9 17 金霉素(Chlortetracycline, CTC) 9.85 + 479 135 444* 22 462 16 克拉霉素(Clarithromycin, CLR) 12.01 + 748.4 165 158* 29 590.3 21 孔雀石绿(Malachite Green, MG) 12.14 + 329.2 160 314.2* 38 285.1 42 隐色孔雀石绿(Leucomalachite Green, LMG) 12.17 + 331.2 160 239.1* 30 223.1 55 脱水红霉素(Anhydro Erythromycin A,ERY-H2O) 11.67 + 716.4 150 158.1* 25 558.4 9 *定量碎片离子. quantitative fragment ion. 表 4 目标物的线性方程、检出限、定量限
Table 4. Linear equation, method detection limit and quantification limit of target compound
化合物Compound 线性方程Linear equation 相关系数Correlation coefficient(R2) 检出限LOD /(ng·L−1) 定量限LOQ /(ng·L−1) 磺胺嘧啶(Sulfadiazine, SDZ) y=25.527x+18.273 0.9996 1.00 3.00 磺胺噻唑(Sulfathiazole, STZ) y=23.468x+17.751 0.9998 0.50 1.50 磺胺甲基嘧啶(Sulfamerazine, SMR) y=97.287x+73.169 0.9995 0.15 0.45 磺胺二甲基嘧啶(Sulfamethazine, SMZ) y=170.79x+40.775 0.9997 0.03 0.09 土霉素(Oxytetracycline, OTC) y=44.155x-14.424 0.9998 0.05 0.15 氧氟沙星(Ofloxacin, OFL) y=174.59x+160.71 0.9999 0.02 0.06 诺氟沙星(Norfloxacin, NOR) y=14.584x+2.6525 0.9972 1.00 3.00 四环素(Tetracycline, TC) y=56.62x-12.389 0.9999 1.00 3.00 恩诺沙星(Enrofloxacin, ENR) y=8.8106x-8.0198 0.9993 1.00 3.00 磺胺甲基异恶唑(Sulfamethoxazole, SMX) y=4.1178x+0.5746 0.9997 2.00 6.00 金霉素(Chlortetracycline, CTC) y=1.9264x-0.42 0.9992 1.00 3.00 克拉霉素(Clarithromycin, CLR) y=64.992x+120.85 0.9983 0.10 0.30 孔雀石绿(Malachite Green, MG) y=89.22x-25.492 0.9999 0.05 0.15 隐色孔雀石绿(Leucomalachite Green, LMG) y=13.782x+23.408 0.9994 1.00 3.00 脱水红霉素(Anhydro Erythromycin A,ERY-H2O) y=90.259x-283.68 0.9994 0.10 0.30 表 5 2021年6月牙鲆养殖系统检测结果(ng·L−1)
Table 5. Detection results of Scophthalmus maximus culture system in June 2021
化合物Compound 源水Source water 进水Inlet 养殖水Aquaculture water 尾水Tailwater 微滤机Microfiltration machine 一级净化Primary purification 二级净化Secondary purification 三级净化Tertiary purification 四级净水Four stage purification 磺胺嘧啶 SDZ ND. 1.33 ND. ND. ND. 9.00 ND. ND. 2.68 磺胺噻唑STZ 3.41 2.33 0.86 ND. ND. 4.56 ND. ND. 0.76 磺胺甲基嘧啶 SMR ND. 0.23 ND. ND. ND. 0.59 ND. ND. 1.15 磺胺二甲基嘧啶SMZ 0.15 1.22 0.04 0.25 0.06 2.40 ND. ND. 2.47 土霉素OTC 392.03 152.86 130.05 96.74 305.21 148.50 107.05 126.98 138.66 氧氟沙星 OFL 10.88 3.39 2.42 1.16 9.57 13.21 1.91 2.20 4.77 诺氟沙星 NOR 32.52 28.91 16.6 13.99 13.64 54.74 25.59 22.65 20.80 四环素TC 8.96 4.59 3.49 3.32 4.39 6.11 1.49 5.62 4.75 恩诺沙星ENR 7.56 6.31 8.01 4.34 8.75 16.39 6.88 8.93 7.77 磺胺甲基异恶唑SMX 8.03 5.98 ND. ND. ND. 7.99 ND. ND. 7.94 金霉素 CTC ND. ND. ND. ND. ND. ND. ND. ND. ND. 克拉霉素 CLR ND. 5.52 1.15 1.14 1.14 2.03 ND. ND. 0.22 孔雀石绿MG ND. ND. ND. ND. ND. ND. ND. ND. ND. 隐色孔雀石绿LMG ND. ND. ND. ND. ND. ND. ND. ND. ND. 脱水红霉素ERY-H2O 4.20 7.83 13.52 4.27 4.73 5.12 3.87 3.73 4.16 ND., 未检出. ND., not detected. 表 6 2021年6月珍珠龙胆石斑鱼养殖系统检测结果(ng·L−1)
Table 6. Detection results of pearl Gentian grouper culture system in June 2021
化合物Compound 进水Inlet 养殖水Aquaculture water 尾水Tailwater 微滤机Microfiltrationmachine 一级净化Primary purification 二级净化Secondary purification 磺胺嘧啶 SDZ 12.40 10.35 5.41 2.67 6.61 7.00 磺胺噻唑STZ ND. ND. ND. ND. ND. ND. 磺胺甲基嘧啶 SMR ND. ND. ND. ND. ND. ND. 磺胺二甲基嘧啶SMZ 1.02 ND. 0.55 0.28 0.16 0.22 土霉素OTC 20.56 72.46 101.52 97.26 81.72 62.60 氧氟沙星 OFL 4.19 8.11 47.42 3.46 2.34 10.37 诺氟沙星 NOR 9.23 24.03 17.37 32.37 12.93 53.77 四环素TC 2.63 5.63 1.81 2.50 3.33 3.51 恩诺沙星ENR 4.01 29.99 90.53 50.82 40.12 26.60 磺胺甲基异恶唑SMX 5.26 ND. ND. ND. ND. ND. 金霉素 CTC ND. ND. ND. ND. ND. ND. 克拉霉素 CLR ND. ND. ND. ND. ND. ND. 孔雀石绿MG ND. ND. ND. ND. ND. ND. 隐色孔雀石绿LMG ND. ND. ND. ND. ND. ND. 脱水红霉素ERY-H2O 3.46 3.52 3.91 3.47 3.47 3.54 ND., 未检出, not detected. 表 7 目标药物预测无效应浓度
Table 7. Prediction of no effect concentration for target drug
表 8 养殖系统的生态风险等级评估
Table 8. Ecological risk assessment of Flounder culture system
化合物 Compound RQ1 RQ2 风险等级 Risk level SDZ 3.46×10−7 4.77×10−7 无风险 SMZ 1.24×10−5 5.1×10−6 无风险 SMX 1.43×10−5 9.39×10−6 无风险 STZ 2.40×10−5 ND. 无风险 SMR 2.01×10−5 ND. 无风险 NOR 1.77×10−6 ND. 无风险 OFL 6.95×10−7 2.50×10−6 无风险 ENR 3.34×10−6 1.85×10−5 无风险 TC 2.52×10−8 1.58×10−8 无风险 OTC 4.41×10−8 1.14×10−8 无风险 CLR 5.52×10−9 ND. 无风险 ERY-H2O 6.04×10−5 1.75×10−5 无风险 ND., 未检出. RQ1, 牙鲆养殖系统Paralichthys olivaceus culture system. RQ2, 珍珠龙胆石斑鱼养殖系统. Epinephelus fuscoguttatus♀×Epinephelus lanceolatus♂ culture system. -
[1] 陈都前. 绿色水产品发展思考 [J]. 中国渔业经济, 2004, 22(3): 23-24. doi: 10.3969/j.issn.1009-590X.2004.03.010 CHEN D Q. Thinking about development of green aquatic product [J]. Chinese Fisheries Economy Research, 2004, 22(3): 23-24(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1009-590X.2004.03.010
[2] 杨先乐. 从一组数字剖析我国渔药发展的过往和对此的看法(上) [J]. 科学养鱼, 2021(10): 1-3. doi: 10.3969/j.issn.1004-843X.2021.10.001 YANG X L. Analysis on the past development of fishery medicine in China from a group of figures and views of this(Continued) [J]. Scientific Fish Farming, 2021(10): 1-3(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1004-843X.2021.10.001
[3] 胡莹莹, 王菊英, 马德毅. 近岸养殖区抗生素的海洋环境效应研究进展 [J]. 海洋环境科学, 2004, 23(4): 76-80. doi: 10.3969/j.issn.1007-6336.2004.04.020 HU Y Y, WANG J Y, MA D Y. Research progress on environmental effect of antibiotic agents in marine aquaculture [J]. Marine Environmental Science, 2004, 23(4): 76-80(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1007-6336.2004.04.020
[4] 李兆新, 董晓, 孙晓杰, 等. 渔业养殖环境中抗生素残留检测与控制技术研究进展 [J]. 食品安全质量检测学报, 2017, 8(7): 2678-2686. doi: 10.3969/j.issn.2095-0381.2017.07.046 LI Z X, DONG X, SUN X J, et al. Advances in the detection and control of antibiotic residues in aquaculture environments [J]. Journal of Food Safety & Quality, 2017, 8(7): 2678-2686(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.2095-0381.2017.07.046
[5] ARSÈNE M M J, DAVARES A K L, VIKTOROVNA P I, et al. The public health issue of antibiotic residues in food and feed: Causes, consequences, and potential solutions [J]. Veterinary World, 2022, 15(3): 662-671. [6] 刘朋. 浅析山东省水产养殖用药减量技术措施 [J]. 中国水产, 2020(12): 56-58. LIU P. Analysis on the technical measures of aquaculture drug reduction in Shandong Province [J]. China Fisheries, 2020(12): 56-58(in Chinese).
[7] 安静. 水环境中痕量抗生素检测方法的研究进展 [J]. 环境与发展, 2019, 31(10): 176-178. doi: 10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2019.10.100 AN J. Methods on detection of antibiotics residues in aquatic environment [J]. Environment and Development, 2019, 31(10): 176-178(in Chinese). doi: 10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2019.10.100
[8] WANG Z, WANG X Y, TIAN H, et al. High through-put determination of 28 veterinary antibiotic residues in swine wastewater by one-step dispersive solid phase extraction sample cleanup coupled with ultra-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry [J]. Chemosphere, 2019, 230: 337-346. doi: 10.1016/j.chemosphere.2019.05.047 [9] 施婵丽, 胡岱福. 现代环境监测有机分析新方法与新技术及其应用 [J]. 化工设计通讯, 2022, 48(4): 200-202. doi: 10.3969/j.issn.1003-6490.2022.04.067 SHI C L, HU D F. New methods and technologies of organic analysis in modern environmental monitoring and their applications [J]. Chemical Engineering Design Communications, 2022, 48(4): 200-202(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1003-6490.2022.04.067
[10] 陈丹. 新型在线固相萃取技术的构建及其在尿液分析中的应用[D]. 武汉: 华中师范大学, 2019. CHEN D. Construction of novel online solid phase extraction technology and its application in urine analysis[D]. Wuhan: Central China Normal University, 2019(in Chinese).
[11] 崔敬鑫, 石秋俊, 王国民, 等. 超高效液相色谱-串联质谱法同时测定环境水样中的15种抗生素 [J]. 环境化学, 2020, 39(4): 1065-1074. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2019042902 CUI J X, SHI Q J, WANG G M, et al. Simultaneous determination of 15 antibiotics in environmental water samples by ultra performance liquid chromatography- tandem mass spectrometry [J]. Environmental Chemistry, 2020, 39(4): 1065-1074(in Chinese). doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2019042902
[12] PANDITI V R, BATCHU S R, GARDINALI P R. Online solid-phase extraction-liquid chromatography-electrospray-tandem mass spectrometry determination of multiple classes of antibiotics in environmental and treated waters [J]. Analytical and Bioanalytical Chemistry, 2013, 405(18): 5953-5964. doi: 10.1007/s00216-013-6863-8 [13] 梁艳冰. 浅谈食品中抗生素残留的常用检测技术 [J]. 中国食品工业, 2021(1): 60-61. LIANG Y B. Common detection techniques of antibiotic residues in food [J]. China Food Industry, 2021(1): 60-61(in Chinese).
[14] WEN M. Brief report on Liquid Chromatography Mass Spectrometry (LC-MS)[J]. Journal of Environmental Analytical Chemistry, 2021, 8(9). [15] DO T C M V, NGUYEN D Q, NGUYEN T D, et al. Development and validation of a LC-MS/MS method for determination of multi-class antibiotic residues in aquaculture and river waters, and photocatalytic degradation of antibiotics by TiO2 nanomaterials [J]. Catalysts, 2020, 10(3): 356. doi: 10.3390/catal10030356 [16] 孙慧婧, 李佩纹, 张蓓蓓, 等. 大体积直接进样-超高效液相色谱-三重四极杆质谱法测定水中7大类42种抗生素残留 [J]. 色谱, 2022, 40(4): 333-342. doi: 10.3724/SP.J.1123.2021.08010 SUN H J, LI P W, ZHANG B B, et al. Determination of 42 antibiotic residues in seven categories in water using large volume direct injection by ultra high performance liquid chromatography-triple quadrupole mass spectrometry [J]. Chinese Journal of Chromatography, 2022, 40(4): 333-342(in Chinese). doi: 10.3724/SP.J.1123.2021.08010
[17] WANG T L, ZHONG M M, LU M L, et al. Development of a high-throughput multi-residue method for analysis of common pesticides in aquatic environments by automated online solid phase extraction coupled with LC-MS/MS [J]. Analytical Methods:Advancing Methods and Applications, 2021, 13(28): 3160-3171. [18] LI T, WANG C, XU Z A, et al. A coupled method of on-line solid phase extraction with the UHPLC-MS/MS for detection of sulfonamides antibiotics residues in aquaculture [J]. Chemosphere, 2020, 254: 126765. doi: 10.1016/j.chemosphere.2020.126765 [19] 中华人民共和国农业部. 绿色食品 鱼: NY/T 842—2012[S]. 北京: 中国农业出版社, 2013. Ministry of Agriculture of the People's Republic of China. Green food. Fish: NY/T 842—2012[S]. Beijing: China Agriculture Press, 2013(in Chinese).
[20] 张秀蓝, 张烃, 董亮, 等. 固相萃取/液相色谱-串联质谱法检测医院废水中21种抗生素药物残留 [J]. 分析测试学报, 2012, 31(4): 453-458. doi: 10.3969/j.issn.1004-4957.2012.04.015 ZHANG X L, ZHANG T, DONG L, et al. Determination of antibiotics in hospital wastewater using HPLC-MS/MS coupled with solid phase extraction [J]. Journal of Instrumental Analysis, 2012, 31(4): 453-458(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1004-4957.2012.04.015
[21] LUCCI P, NÚÑEZ O. On-line solid-phase extraction for liquid chromatography-mass spectrometry analysis of pesticides [J]. Journal of Separation Science, 2014, 37(20): 2929-2939. doi: 10.1002/jssc.201400531 [22] 孙凯. 洪泽湖湿地典型抗生素污染特征与生态风险[D]. 南京: 南京林业大学, 2015. SUN K. Contamination characteristics and ecological risk assessment of typical antibiotics in the water of the Hongze Lake[D]. Nanjing: Nanjing Forestry University, 2015(in Chinese).
[23] 夏治文, 赵旭远, 顾建忠, 等. 固相环境基质中典型残留抗生素的分析方法综述 [J]. 环境卫生工程, 2019, 27(4): 5-12. doi: 10.3969/j.issn.1005-8206.2019.04.002 XIA Z W, ZHAO X Y, GU J Z, et al. A review on analytical methods for typical antibiotic residues in solid-phase environmental matrix [J]. Environmental Sanitation Engineering, 2019, 27(4): 5-12(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1005-8206.2019.04.002
[24] 张艺蓓, 岳田利, 乔海鸥, 等. 超高效液相色谱-串联质谱法检测鱼中孔雀石绿、结晶紫及其代谢物 [J]. 食品科学, 2014, 35(10): 179-184. doi: 10.7506/spkx1002-6630-201410034 ZHANG Y B, YUE T L, QIAO H O, et al. Determination of malachite green, crystal violet and their metabolites in fishes by ultra performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry [J]. Food Science, 2014, 35(10): 179-184(in Chinese). doi: 10.7506/spkx1002-6630-201410034
[25] 余佩瑶, 陈传胜, 刘寒冰, 等. 固相萃取-高效液相色谱法同时测定鸡粪中四环素类、喹诺酮类和磺胺类抗生素 [J]. 色谱, 2019, 37(5): 518-524. doi: 10.3724/SP.J.1123.2018.11006 YU P Y, CHEN C S, LIU H B, et al. Simultaneous determination of tetracyclines, fluoroquinolones, and sulfonamides in chicken manure using solid-phase extraction and high performance liquid chromatography [J]. Chinese Journal of Chromatography, 2019, 37(5): 518-524(in Chinese). doi: 10.3724/SP.J.1123.2018.11006
[26] 杜鹃, 赵洪霞, 陈景文. 固相萃取-高效液相色谱-串联质谱法同时测定养殖海水中23种抗生素 [J]. 色谱, 2015, 33(4): 348-353. doi: 10.3724/SP.J.1123.2014.09028 DU J, ZHAO H X, CHEN J W. Simultaneous determination of 23 antibiotics in mariculture water using solid-phase extraction and high performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry [J]. Chinese Journal of Chromatography, 2015, 33(4): 348-353(in Chinese). doi: 10.3724/SP.J.1123.2014.09028
[27] 张国栋, 董文平, 刘晓晖, 等. 我国水环境中抗生素赋存、归趋及风险评估研究进展 [J]. 环境化学, 2018, 37(7): 1491-1500. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2017112003 ZHANG G D, DONG W P, LIU X H, et al. Occurrence, fate and risk assessment of antibiotics in water environment of China [J]. Environmental Chemistry, 2018, 37(7): 1491-1500(in Chinese). doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2017112003
[28] CRISTALE J, KATSOYIANNIS A, SWEETMAN A J, et al. Occurrence and risk assessment of organophosphorus and brominated flame retardants in the River Aire (UK) [J]. Environmental Pollution, 2013, 179: 194-200. doi: 10.1016/j.envpol.2013.04.001 [29] 丁剑楠, 刘舒娇, 邹杰明, 等. 太湖表层水体典型抗生素时空分布和生态风险评价 [J]. 环境科学, 2021, 42(4): 1811-1819. doi: 10.13227/j.hjkx.202009082 DING J N, LIU S J, ZOU J M, et al. Spatiotemporal distributions and ecological risk assessments of typical antibiotics in surface water of Taihu Lake [J]. Environmental Science, 2021, 42(4): 1811-1819(in Chinese). doi: 10.13227/j.hjkx.202009082
[30] 闭凤丽, 李志广, 刘波, 等. 南方某地区水体抗生素含量及风险评估 [J]. 环境化学, 2018, 37(3): 621-624. BI F L, LI Z G, LIU B, et al. Assessments of ecological and health risk induce by antibiotics in the water of a southern city [J]. Environmental Chemistry, 2018, 37(3): 621-624(in Chinese).
[31] 张国栋. 南四湖流域典型抗生素时空分布及迁移规律研究[D]. 济南: 山东师范大学, 2019. ZHANG G D. Spatial and temporal distribution and migration of typical antibiotics in Nansihu Lake Basin[D]. Jinan: Shandong Normal University, 2019(in Chinese).
[32] 谢全模. 饮用水源地水体中抗生素类的污染特征及其处理工程技术示范: 以东莞市为例[D]. 广州: 华南理工大学, 2020. XIE Q M. Pollution characteristics and treatment engineering technology demonstration of antibiotics in drinking water sources—a case study of Dongguan City[D]. Guangzhou: South China University of Technology, 2020(in Chinese).
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