黃河三角洲濕地表層沉積物中典型抗生素的分布特征和生態風險評估*

仝浩玉 朱愷彧 蘭宇宇 盛璨璨 張大海 袁紅明 趙廣明 李先國

黃河三角洲濕地表層沉積物中典型抗生素的分布特征和生態風險評估*

仝浩玉1, 2朱愷彧1, 2蘭宇宇1, 2盛璨璨1, 2張大海1, 2袁紅明3趙廣明3①李先國1, 2①

(1. 中國海洋大學化學化工學院 山東青島 266100; 2. 中國海洋大學海洋化學理論與工程技術教育部重點實驗室 山東青島 266100; 3. 中國地質調查局青島海洋地質研究所 山東青島 266071)

作為一類新污染物, 沉積物中的抗生素對生態系統構成了潛在的威脅。探究常見抗生素在黃河三角洲[Huanghe (Yellow) River Delta, HRD]表層沉積物中的賦存狀況及其生態風險具有現實意義。利用高效液相色譜-串聯質譜法測定了2021年6月采自HRD南北兩個區域表層沉積物中的磺胺類(SAs)、喹諾酮類(QNs)、大環內酯類(MLs)和四環素類(TCs)共14種抗生素的含量。結果表明, 抗生素的總檢出率為52.8%, 濃度范圍為nd (未檢出)～22.6 ng/g, QNs和MLs檢出率較高; QNs和TCs的濃度水平較高。HRD表層沉積物抗生素濃度分布特征的主要影響因素是人口密度以及農業和畜牧業發展, 次要因素是沉積物的理化性質。南部區域抗生素濃度水平顯著高于北部區域, 沉積物中有機質和黏土含量與QNs和TCs顯著正相關。生態風險評價結果表明, 南部區域的生態風險水平明顯高于北部區域, 其中QNs和TCs為主要貢獻者, 但抗生素生態風險水平并不只由濃度決定, 還取決于其對水生生物的毒性大小和沉積物的理化性質。

黃河三角洲; 沉積物; 抗生素; 分布特征; 生態風險

抗生素(Antibiotics)是一種能夠抑制各種有害微生物(細菌、原生動物、病毒、古菌、真菌和微藻等)活性或導致其死亡的有機化合物(Sarmah, 2006)。近幾十年來許多類型的抗生素被生產并應用于人類和動物疾病的預防和治療(Li, 2020)。大量抗生素及其代謝產物通過尿液和糞便(Hu, 2010)、廢水(Watkinson, 2007)以及畜禽和農業廢棄物等方式進入環境, 城市生活污水即便經過無害化處理后仍有一部分未改變活性形式并釋放到自然環境中(Zhou, 2013)。環境中的抗生素殘留除本身能夠對生物體造成毒害作用外, 還會促進細菌種群中抗生素抗性基因(ARGs)的表達, 進而影響微生物群落結構, 并最終通過食物鏈對人類健康構成威脅。中國是全球最大的抗生素生產和使用國(Zhu, 2013)。盡管大多數抗生素在環境中的半衰期并不長(Dong, 2020), 在環境中的持久性、傳播速度和累積能力也各不相同, 但由于長期的大量使用和累積, 環境中的抗生素種類和濃度在不斷增長。

黃河三角洲[Huanghe (Yellow) River Delta, HRD]是地球上沉積速度最快、最為動態的生態系統之一, 是我國最完整、最年輕的濕地生態系統, 主要包括(低潮時水深不超過6 m)沿海水域、潮間淤泥海灘、沼澤和鹽堿地等類型(Zhang, 2016)。HRD分為南北兩個區域: 南部區域是現代黃河高泥沙含量的河水入海, 在河口地區由于鹽度劇烈變化形成的沉積區; 北部區域最初是1855年(清咸豐年間)黃河改道渤海灣入海而形成的沉積區, 因而此處的黃河故道亦稱“咸豐故道”; 在近170年的歷史中, 該區域的沉積環境同時也會受到區域水文、氣候和人文活動的影響。黃河三角洲資源豐富、水產養殖業繁榮并且工農業發達, 大量生活污水、水產養殖和工業廢水使其成為了污染物包括抗生素的聚集地。同時, 由于海洋、河流和大氣等系統的多重影響和相互作用, 物質交換頻繁, 對污染物的發生、累積和轉移的影響不可忽略。

近年來, 有關抗生素在河流以及沿海環境中的研究較多, 例如海河河水(Luo, 2010)、膠州灣沉積物(Liu, 2022)和珠江三角洲沉積物(Liang, 2013)等。沉積物是自然環境中抗生素的主要匯集地, 當水文條件發生改變時, 沉積物有可能作為抗生素的二次源向地表水釋放(Cheng, 2014)。此外, 沉積物能夠吸附抗生素, 一定程度上保持其穩定存在(Chen, 2014), 導致其在沉積物中的持久性和更長時間的降解周期。可以預期, HRD南北兩個區域不同的形成機制、地理環境和人為活動不可避免會影響到抗生素的分布格局。但就我們所知, 常見抗生素在HRD表層沉積物中的分布特征、生態風險的研究較為有限, 尤其是不同區域濃度分布差異以及沉積物理化性質可能造成的影響尚不明確。有鑒于此, 本研究的主要目的是: (1) 探究黃河三角洲南北兩個區域之間抗生素的空間分布特征及其差異; (2) 分析沉積物理化性質與抗生素之間的相關性, 探究其對抗生素的影響; (3) 利用風險熵值法分析抗生素的生態風險, 為抗生素污染防治提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 研究區域與樣品采集

黃河三角洲位于山東省東營市黃河下游, 地處118°33′～119°27′E, 37°35′～38°12′N (Wang, 2022)。年平均氣溫為11.7～12.6 °C, 年平均日照時長2 700 h, 年平均降水量和蒸發量分別為540～640和1 910～2 450 mm。主要土壤類型為沿海潮土和鹽漬土(Zhang, 2009)。

本研究于2021年6月選擇黃河三角洲南北兩個區域, 用不銹鋼抓斗(青島奧爾森)采集表層(0～5 cm)沉積物樣品。采樣站位如圖1所示, 沿河流沿岸或潮灘采樣。北部區域21個站位, 包括二河(TR)、三河(SR)和黃河故道(OW); 南部區域33個站位, 包括黃河下游(LYR)和黃河口(YRE)。樣品收集到雙層聚乙烯塑料袋中, 并置于冰塊上及時運回實驗室, 0～4 °C下儲存; 經冷凍干燥、去除礫石和植物根等雜質, 研磨和篩分后待分析。

圖1 黃河三角洲表層沉積物采樣站位分布

表1 本研究中目標抗生素基本信息

Tab.1 Basic information of target antibiotics in this study

1.2 目標抗生素

本研究的目標抗生素有4類14種, 包括5種磺胺類(SAs)、3種喹諾酮類(QNs)、3種大環內酯類(MLs)和3種四環素類(TCs)。所有標準品均購自中國食品藥品檢定研究院, 用甲醇配制成各自濃度均為500 μg/L的混合標準溶液, 在-20 °C條件下避光保存。目標抗生素基本信息見表1 (數據來源: https://go. drugbank.com/)。

1.3 沉積物樣品理化參數的測定

使用激光粒度分析儀(Mastersizer 3000, Malvern公司, 英國)測定沉積物粒徑, 轉換為用值表示, 分辨率為0.01。步驟如下: 將冷凍干燥過篩后的沉積物依次用10% H2O2和3 mol/L HCl去除有機質和碳酸鹽, 然后用超純水洗至pH=7, 加入1 g/L六偏磷酸鈉溶液, 超聲30 min后上機檢測, 重復測定三次取平均值。使用自動元素分析儀( vario MACRO cube, Elementar公司, 德國)測定總有機碳(total organic carbon, TOC) (Li, 2022), 步驟如下: 取30 mg過篩后的沉積物樣品, 用3 mol/L HCl去除無機碳, 使用超純水洗至pH=7, 離心后將樣品低溫烘干至恒重后上機測試, 重復三次取平均值。

1.4 沉積物樣品中抗生素的測定

1.4.1 樣品前處理 稱取0.65 g草酸, 用甲醇溶解定容至500 mL得到0.01 mol/L草酸甲醇溶液; 稱取12.9 g檸檬酸、27.5 g磷酸氫二鈉和37.2 g EDTA二鈉溶于1 L超純水中, 并調節pH=4.00±0.05得到0.1 mol/L Na2EDTA-McIlvaine緩沖溶液。

稱取5 g冷凍干燥過篩后的沉積物于離心管中, 加入2 mL草酸甲醇溶液、8 mL丙酮和10 mL緩沖溶液, 超聲10 min (25 °C), 離心分離出上清液。再加入上述一半體積溶液重復提取兩次。合并上清液, 用超純水稀釋至500 mL進行固相萃取(SPE)。用甲醇和超純水依次活化HLB SPE小柱(6 mL/500 mg, Waters Oasis, 美國), 以3～5 mL/min的流速上樣, 結束后用超純水淋洗柱子并抽干。用5 mL甲醇進行洗脫, 盡可能保持流速穩定, 確保將目標物全部從HLB小柱中洗脫。氮吹吹干后用甲醇定容至250 μL, 置于-20 °C條件下保存。

1.4.2 抗生素測定 使用高效液相色譜(HPLC)-TSQ Endura 三重四極桿質譜聯用儀(Vanquish, ThermoFisher Scientific, 美國)進行目標化合物的定性和定量分析。

采用Zorbax Eclipse plus C18色譜柱(2.1 mm× 50 mm, 1.8 μm)分離目標物, 流動相A為0.1%甲酸-水, 流動相B為含0.1%甲酸的甲醇-乙腈(1︰1)。流速: 0.4 mL/min, 柱溫: 25 °C, 進樣量: 10 μL。梯度洗脫程序見表2。

質譜采用電噴霧離子源, 正離子掃描方式, 多反應監測(MRM)模式進行檢測。離子源溫度: 120 °C, 鞘氣流速: 11 L/min, 鞘氣溫度: 350 °C; 毛細管電壓4 000 V, 霧化氣壓力: 241 316.5 Pa; 干燥氣(氮氣)溫度: 300 °C, 干燥氣流速: 7 L/min。

表2 高效液相色譜流動相梯度洗脫程序

Tab.2 Procedure of HPLC gradient elutions

將混合標準溶液稀釋成1、2、5、8、10、50、100、250、500 μg/L的梯度混標溶液, 建立各抗生素的標準曲線,2均大于0.995。每種目標抗生素選擇1個對應母離子和2個分別用于定性和定量的子離子, 并按照文獻(于婉柔, 2021)方法, 根據母離子和定性子離子對各目標抗生素進行定性, 根據定量子離子峰面積用外標法進行定量。

1.5 生態風險評估方法

Hernando等(2006)提出風險熵值(RQ)法, 將污染物實測濃度(MECs)或模型計算出的預測濃度(PECs)與初級生產者或無脊椎動物的預測無效應濃度(PENCs)進行比較(Rico, 2014)得到RQ, 并根據RQ值將生態風險水平分為: 無風險(RQ<0.01)、低風險(0.01≤RQ<0.1)、中等風險(0.1≤RQ<1)和高風險(RQ≥1)。

沉積物中抗生素相關的生物毒性效應數據缺乏。我們根據文獻方法(Zhao, 2010; Rico, 2014), 將沉積物中抗生素的濃度轉化為孔隙水中的濃度, 再通過水生生物毒性數據進行評估。公式如下:

式中:p為孔隙水中濃度(單位: ng/L);s為沉積物中濃度(ng/g);oc為有機碳分配系數(單位: L/kg), 由辛醇-水分配系數推出(Song, 2022)(表3);oc為沉積物中有機碳含量。得到p后, 采用風險熵值法評估, 公式如下:

表3 抗生素毒性數據與有機碳分配系數

Tab.3 Aquatic toxicity data of antibiotics to the most sensitive aquatic species and Koc

注:oc為有機碳分配系數, EC50為半最大效應濃度, NOEC為最大無影響濃度

1.6 質量控制與保證(QC/QA)

采用文獻方法(王鳳美等, 2014)對測試過程進行質控(QC/QA)。設置溶劑空白, 全過程程序空白, 加標回收實驗以及平行樣品測定用于排除樣品前處理與儀器分析過程對測試結果可能帶來的影響。所需溶液、標液等現配現用, 避免對實驗結果造成影響。兩類空白實驗結果表明, 所用溶劑、樣品前處理以及儀器分析過程均不存在對目標物測定的干擾; 方法加標回收率在70.39%～116.33%之間, 以連續測定空白溶液響應值的10倍標準偏差表示的定量限(LOQ)為0.03～1.67 ng/L; 平行樣測定(=3)的相對標準偏差RSD≤20%。

1.7 數據分析與統計

采樣站位圖使用ArcGIS 10.2 (Esri繪制, 采用Excel 2019 (Microsoft微軟公司)和Origin 2018 (OriginLab公司)軟件進行數據處理和圖表繪制, 采用SPSS statistics 版本25 (IBM公司)進行斯皮爾曼相關性分析。

2 結果與討論

2.1 黃河三角洲表層沉積物抗生素空間分布特征

2.1.1 抗生素檢出率與濃度水平 黃河三角洲表層沉積物抗生素總體檢出率為52.8%, 所有類型的抗生素都有一定程度的檢出。檢出率排序為: MLs (74.7%)> QNs (69.8%)>TCs (44.4%)>SAs (39.3%), 檢出濃度范圍為nd (未檢出)～22.6 ng/g, 平均檢出濃度為0.78 ng/g (表4)。與其他地區相比, HRD表層沉積物抗生素的殘留水平相對較低。例如, 珠三角地區的QNs、SAs和TCs的平均濃度分別為195.3、114.8和84.8 ng/g (Li, 2011); 長三角地區TCs濃度范圍為nd～ 373.2 ng/g (Zhao, 2018); 京津冀城市群土壤抗生素平均濃度為21.79 ng/g (Li, 2023)。可能與人口密度、地區經濟發展水平、產業結構, 以及環境和氣候條件等有關。

磺胺類抗生素檢出率最低, 濃度水平僅高于MLs, 可能與其吸附分配系數d(表征抗生素在沉積物-水體間的吸附交換能力)較小有關(Kemper, 2008)。QNs的濃度水平和檢出率都處于較高水平, 是HRD最嚴重的抗生素污染。一方面是QNs在沉積物中不易分解, 容易被吸附固定; 另一方面是QNs具有抗菌譜廣、作用強的特點, 使用頻率和使用量較高。其中諾氟沙星(NOR)的濃度水平明顯高于其他兩種QNs, 主要原因是NOR在人類醫療和動物疾病治療都有使用, 而氧氟沙星(OFL)和恩諾沙星(ENR)則相對應用單一(前者只用于人類疾病防治, 后者只用作動物用藥)(Liang, 2013)。

表4 不同類型抗生素濃度含量水平及沉積物理化性質

Tab.4 Concentration levels of different types of antibiotics and physicochemical properties of sediments

注: nd表示未檢出

大環內酯類抗生素的檢出率雖高, 但其濃度水平是所有類型抗生素中最低的。紅霉素(ERY)在H+的作用下能夠脫水形成ERY-H2O(Schafhauser, 2018), ERY-H2O的檢出率和濃度水平都高于ERY, 說明其主要以脫水形式賦存在沉積物中。TCs的濃度水平最高, 其中土霉素(OTC)尤為突出, 主要是因為OTC具有廣譜抗菌活性, 成本低且應用范圍廣, 是人類疾病治療、動物疫病控制和農業飼料添加劑的主要抗生素之一(Franklin, 2022)。

水環境中的抗生素絕大多數都是人工合成的, 它們首先主要通過生活污水、養殖污水排放等途徑進入水體, 經過復雜的物理、化學和生物等過程在沉積物中積累。根據它們的辛醇-水分配系數(logow, 表1), 結合本研究測定的沉積物TOC含量, 計算得到抗生素在沉積物和水體之間的吸附分配系數(d)在6.36～3 819.81 L/kg之間, 其值越大表示抗生素在沉積物中的吸附能力越強。同時, 沉積物通常富含大量的有機殘體等還原性物質, 這些還原性物質的分解會消耗其間隙水和上覆水的溶解氧, 導致沉積物處于相對厭氧環境中(賈濱洋等, 2013), 不利于抗生素的降解(趙方凱等, 2017), 這都會導致抗生素容易在沉積物中殘留較長時間, 加上持續不斷的輸入, 使其在沉積物中經常表現出“假持久性”。

2.1.2 抗生素空間分布特征 不同站位間的抗生素類型以及濃度水平見圖2。北部區域以QNs和TCs為主, 濃度水平呈現出從二河TR、三河SR到黃河故道OW (從西向東), 從上游到下游(從南到北)逐漸升高的趨勢。TR與SR在下游交匯并匯入渤海, 河道較窄, 河流量小, 總體濃度水平明顯低于OW; OW雖然不再承擔入海口的功能, 但其河道較寬(700～1 500 m),年均徑流量(3.65億m3)大于TR (1.23億m3)與SR (2.33億m3), 且OW沿岸主要為居民區, 上游輸入以及本地的生活污水和養殖廢水對其抗生素濃度的貢獻不容忽視(Ji, 2020)。

南部區域也以QNs和TCs為主, 整體濃度水平以及站位間的差異明顯高于北部區域, 主要原因是南部區域的人口密度高于北部區域, 并且還受到來自黃河上游人類活動的輸入壓力以及黃河入海口獨特的水文條件影響, 使抗生素在該區域的累積較為嚴重。南部區域抗生素整體上并沒有表現出明顯的沿岸變化規律, 但LYR的抗生素平均濃度為3.7 ng/g, 高于YRE (1.7 ng/g)。LYR地處農作物種植區, 人口相對密集, 并且畜牧業和水產養殖業發達, 抗生素的用量更高; YRE地處自然保護區內, 受到的人類活動影響則相對較小, 因而本地的區域性輸入較少, 整體濃度低于LYR。但YRE區域受河流輸入和近海潮汐作用等多因素制衡, 抗生素類型和濃度分布更加多元化。

圖2 黃河三角洲抗生素濃度空間分布

圖3反映了黃河三角洲表層沉積物抗生素含量的對比。很顯然, QNs和TCs是HRD南北兩個區域最主要的抗生素類型, 兩者含量從西向東逐漸升高, 在LYR達到最高值, 然后在YRE降低。此外, YRE區域SAs的含量較高, 主要是因為其水溶性較大(表1), 因而其賦存于河水中隨水體遷移的能力高于其他種類的抗生素(衛承芳等, 2022); 黃河上游河水中的SAs被泥沙裹挾一同輸入到YRE, 然后在河-海-陸相互作用下與沉積物不斷進行物質交換的同時沉積在該區域, 導致該區域沉積物中SAs的含量相對較高。MLs檢出率最高, 但整體含量較低且各區域濃度差異較小, 一種可能原因是其應用范圍廣但用量相對于QNs和TCs較少; 另一種可能原因是其在沉積物中的d較小但較穩定, 因而廣泛分布于沉積物中。

2.2 抗生素與沉積物理化性質的關系

抗生素在沉積物中的吸附能力強弱順序為: TCs> QNs>MLs>SAs (Chang, 2010), 吸附能力強弱對其能否賦存于沉積物中起到非常重要的作用。QNs和TCs含有較多的活性官能團, 能夠通過離子交換等機制吸附于沉積物上, 而沉積物中的電荷主要來自于土壤中的黏土和有機質; 黏土和有機質的比表面積大, 官能團復雜, 含量升高會增加土壤表面的吸附位點, 對QNs和TCs起到更強的吸附作用(Zhang, 2008)。

圖3 黃河三角洲不同區域表層沉積物中抗生素含量對比

注: 四類抗生素含量的箱體長度以75%上四分位數(Q3)至25%下四分位數(Q1)表示; IQR表示四分位距; 內限設置為Q3+1.5 IQR～ Q1-1.5 IQR箱體上、下邊緣之間; 不在內限范圍的數值為異常值。

為探究HRD表層沉積物中抗生素含量與沉積物的理化性質是否相關, 首先對沉積物有機質含量、粒徑等理化性質, 以及沉積物中不同類型抗生素含量的數據進行正態分布檢驗(-檢驗), 表明絕大多數數據不服從正態分布, 因此選擇斯皮爾曼相關性分析, 結果見表5。其中QNs與TOC成顯著性正相關(<0.05), TCs與砂土含量呈顯著性負相關(<0.01), 與粉砂和黏土含量呈顯著性正相關(<0.05), SAs和MLs與沉積物類型和TOC沒有顯著相關性。以上結果表明, HRD表層沉積物中較高含量的有機質以及黏土是導致QNs和TCs成為HRD沉積物中賦存的主要抗生素類型的重要原因。

表5 黃河三角洲表層沉積物中不同類型抗生素與有機碳、粒徑的相關性分析

Tab.5 Correlation analysis of different types of antibiotics with TOC and particle size in the surface sediments

注: *:<0.05水平上顯著性相關; **:<0.01水平上顯著性相關

2.3 生態風險評估

根據表3和表4, 計算得到HRD表層沉積物14種抗生素的生態風險分布圖(圖4)。結果顯示, 不同站位SAs和MLs的RQ值均小于0.01, 暫無生態風險。對于QNs, ENR不存在風險站位; NOR有11個低風險站位; OFL有10個低風險站位, 1個中風險站位和1個高風險站位。對于TCs, CTC無風險站位; OTC有5個低風險站位; TET有7個低風險站位。QNs抗生素中, OFL的濃度水平明顯低于NOR, 但其生態風險水平略高于NOR, 這一特點在TCs中也有所體現, 說明抗生素的濃度水平低并不一定代表其生態風險低, 還與其對水生生物的毒性大小和沉積物的理化性質有關。

圖4 黃河三角洲表層沉積物中抗生素相關生態風險分布圖

不考慮抗生素之間可能產生的復合毒性, 對所有抗生素的RQ值進行加和得到不同站位的聯合生態風險RQsum結果顯示, 北部區域有5個低風險站位; 南部區域有15個低風險站位, 4個中風險站位和1個高風險站位, 其他均為無風險站位。說明南部區域具有生態風險的區域明顯多于北部區域, 并主要集中在LYR, 這與抗生素濃度分布特征基本一致。

3 結論

通過對2021年6月黃河三角洲南北兩個區域沉積物中常見抗生素的濃度水平、空間分布特征和生態風險以及影響因素的探究, 得到如下主要結論:

(1) 黃河三角洲南部區域沉積物中抗生素的濃度水平高于北部區域, 主要類型是QNs和TCs。人口密度、農業畜牧業發展以及沉積物理化性質等都影響了抗生素空間分布特征。

(2) 黃河三角洲表層沉積物較高含量的有機質以及黏土是導致QNs和TCs成為HRD主要抗生素類型的重要影響因素。

(3) 黃河三角洲沉積物中抗生素的生態風險主要來源于QNs和TCs, SAs和MLs暫無生態風險; 抗生素的生態風險分布特征與其濃度分布特征并不完全一致, 不僅取決于其濃度, 還取決于其對非目標生物的毒性大小以及沉積物的理化性質。

致謝 感謝自然資源部第一海洋研究所陳軍輝研究員在抗生素檢測技術、儀器使用和數據分析等方面給予的大力支持與幫助。

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DISTRIBUTION CHARACTERISTICS AND ECOLOGICAL RISK ASSESSMENT OF TYPICAL ANTIBIOTICS IN SURFACE SEDIMENTS OF HUANGHE RIVER DELTA WETLAND

TONG Hao-Yu1, 2, ZHU Kai-Yu1, 2, LAN Yu-Yu1, 2, SHENG Can-Can1, 2, ZHANG Da-Hai1, 2, YUAN Hong-Ming3, ZHAO Guang-Ming3, LI Xian-Guo1, 2

(1. College of Chemistry and Chemical Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China; 2. Key Laboratory of Marine Chemistry Theory and Technology (Ocean University of China), Ministry of Education, Qingdao 266100, China; 3. Qingdao Institute of Marine Geology, China Geological Survey, Qingdao 266071, China)

Antibiotics in sediments are regarded as emerging pollutants that have posed great threat to the ecosystem. It is imperative to explore the occurrence and ecological risks of antibiotics in the surface sediments of the Huanghe (Yellow) River Delta (HRD). In this study, we analyzed the concentration and distribution characteristics of 14 commonly used antibiotics, including 5 sulfonamides (SAs), 3 quinolones (QNs), 3 macrolides (MLs), and 3 tetracyclines (TCs) in surface sediments collected in June 2021 from the HRD wetland by using high-performance liquid chromatography-tandem triple quadrupole mass spectrometry combined with solid-phase extraction. Results show that there was obvious antibiotic pollution in the study area, and the total detection rate was 52.8% and the concentration ranged nd～22.6 ng/g. Overall, the detection rates of QNs and MLs were higher, and the concentration levels of QNs and TCs were higher. The main factors affecting the distribution of antibiotics in the HRD were population density and the development of agricultural and animal husbandry, in which the southern zone was more severely affected than the northern zone. The secondary factor was the physico-chemical properties of the sediment samples. The concentration level of antibiotics in the southern zone was obviously higher than that in the northern zone. The Spearman correlation analysis showed that the contents of organic matter and clay in sediment were significantly and positively correlated with QNs and TCs. The risk quotient was used to assess the ecological risk and the result show that the ecological risk in the southern zone was pronouncedly higher than that in the northern zone, in which QNs and TCs contributed the most. However, the ecological risk of antibiotics was not only determined by the concentration but also depended on the toxicity of antibiotics to aquatic organisms and the physico-chemical properties of sediments.

Huanghe (Yellow) River Delta (HRD); sediment; antibiotics; distribution characteristics; ecological risk

* 國家自然科學基金, 42076070號, 41276067號; 山東省自然科學基金, ZR2020MD079號; 地質調查項目, DD20221775號。仝浩玉, 碩士研究生, E-mail: thywarm@163.com

李先國, 博士生導師, 教授, E-mail: lixg@ouc.edu.cn; 趙廣明, 碩士生導師, 副研究員, E-mail: guangming_ 210@163.com

2022-12-17,

2023-01-08

X52; X826

10.11693/hyhz20221200333