東北地理所在新污染物-水動(dòng)力-水質(zhì)-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)耦合綜合模型構(gòu)建及其潛在風(fēng)險(xiǎn)管理取得重要進(jìn)展
水環(huán)境中的新污染物問題日益突出，其中抗生素耐藥性（AMR）和全氟及多氟烷基物質(zhì)（PFASs）作為代表性污染物，正對(duì)水生生態(tài)系統(tǒng)和公共健康構(gòu)成嚴(yán)重威脅。張敬杰研究員帶領(lǐng)研究團(tuán)隊(duì)通過將三維水動(dòng)力模型和水質(zhì)模型相結(jié)合，對(duì)水生生態(tài)系統(tǒng)中全氟和多氟烷基物質(zhì)（PFASs）的歸趨和遷移機(jī)制進(jìn)行研究。研究中，通過在新加坡的一個(gè)水庫中應(yīng)用該集成模型，結(jié)合了水文、水動(dòng)力和水質(zhì)過程，量化了包括全氟辛酸（PFOA）和全氟辛烷磺酸（PFOS）在內(nèi)的PFASs在水體、顆粒物和沉積物中的分布。研究結(jié)果表明，超過95%的PFASs存在于溶解相中，其次是吸附在有機(jī)顆粒（如腐殖質(zhì)1.0-3.5%）和浮游植物（1-2%）上的部分。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估顯示，PFOS和PFOA的風(fēng)險(xiǎn)商分別為<0.32和<0.00016，表明該水庫內(nèi)PFASs的風(fēng)險(xiǎn)水平可接受。尤其在應(yīng)對(duì)PFOA的風(fēng)險(xiǎn)方面，即使外部負(fù)荷增加十倍，水庫仍表現(xiàn)出顯著的緩沖能力。這項(xiàng)研究不僅可以增強(qiáng)對(duì)影響表面活性劑污染物歸趨和遷移機(jī)制的理解，還為未來的研究建立了一個(gè)框架，以探索如何主導(dǎo)環(huán)境因素減少水生生態(tài)系統(tǒng)中的新興污染物污染。
圖1?流域尺度的綜合建模方法
圖2 水庫中PFASs（a）、PFOA（b）和PFOS（c）的空間分布
水生環(huán)境中微生物對(duì)抗生素的耐藥性（AMR）日益增加，已被世界衛(wèi)生組織列為人類面臨的十大全球公共衛(wèi)生威脅之一。因此，迫切需要建立和量化水生環(huán)境中抗生素和相關(guān)耐藥性風(fēng)險(xiǎn)。中國科學(xué)院東北地理所張敬杰研究員參與并指導(dǎo)構(gòu)建了綜合建?？蚣?，預(yù)測(cè)抗生素、大腸桿菌及其相關(guān)耐藥菌株（ARB）的時(shí)空分布，用于識(shí)別AMR熱點(diǎn)，評(píng)估抗生素在水生環(huán)境中的潛在環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。本研究對(duì)兩種具有代表性的抗生素（SMX和TMP）、指示菌（大腸桿菌）及其相關(guān)的ARB（EC_SXT）進(jìn)行了建模。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估表明，預(yù)測(cè)的TMP比SMX具有更高的AMR風(fēng)險(xiǎn)，但SMX具有更高的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。該研究提出了一個(gè)混合建?？蚣?，將統(tǒng)計(jì)模型與水動(dòng)力水質(zhì)模型結(jié)合起來，以整體的方式預(yù)測(cè)AMR，從而促進(jìn)更好的風(fēng)險(xiǎn)管理發(fā)展。
圖3?HWQ-AMR模型的結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵流程
圖4 模擬物質(zhì)的空間分布：（a）SMX；（b）TMP；（c）E.coli；（d）EC_SXT，來自HWQ-AMR模型
相關(guān)研究成果分別發(fā)表于國際期刊Environmental Science and Ecotechnology和Environmental Science & Technology。由水環(huán)境健康與模擬組的張敬杰研究員（第一作者、通訊作者）、鞠含俞特別研究助理等人共同完成。該研究得到了國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（42077356，42361144719）、吉林省青年人才托舉工程項(xiàng)目（QT202330）。
論文目錄：
[1] Zhang Jingjie, Chen Huiting, Nguyen Viet Tung，Amrita Pal，Xuan Wang，Hanyu Ju，Yiliang He，Karina Yew-Hoong Gin*. Characterizing PFASs in Aquatic Ecosystems with 3D Hydrodynamic and Water Quality Models [J]. Environmental Science and Ecotechnology, 2024: 100473. https://doi.org/10.1016/j.ese.2024.100473
[2]Xuneng Tong，Shin Giek Goh，Sanjeeb Mohapatra，Ngoc Han Tran，Luhua You，Jingjie Zhang*，Yiliang He，Karina Yew-Hoong Gin*. Predicting Antibiotic Resistance and Assessing the Risk Burden from Antibiotics: A Holistic Modeling Framework in a Tropical Reservoir. [J]. Environmental science & technology,2024, 58(15): 6781–6792. https://doi.org/10.1021/acs.est.3c10467
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