【產品應用】原位監(jiān)測-物種敏感度分布評估沉積物重金屬生態(tài)風險
近日,中國水利水電科學研究院高博&廣西大學郭送軍團隊利用DGT與DIFS模型系統(tǒng)闡明了香溪河沉積物中DGT有效態(tài)金屬的空間-垂向分布特征及其動態(tài)釋放規(guī)律,并構建應用了DGT-SSD-MERA方法。研究結果以“Assessing ecological risk of heavy metals in sediment cores using in-situ monitoring and species sensitivity distribution”為題,在環(huán)境科學與生態(tài)學領域專業(yè)期刊《Environmental Research》(IF = 8.431)發(fā)表,第一作者為廣西大學賴先強。
摘要
傳統(tǒng)沉積物重金屬生態(tài)風險評估方法受限于靜態(tài)特征,忽視生物有效性且依賴簡單指數,難以有效預測生態(tài)風險。因此,本研究將薄膜擴散梯度(DGT)技術與物種敏感度分布(SSD)相結合,構建了多層次生態(tài)風險評估方法(MERA),并應用于三峽庫區(qū)沉積物柱芯動態(tài)釋放過程中重金屬(As、Cr、Cu、Ni和Pb)短期與長期生態(tài)風險的精準量化。結果表明:下游區(qū)域五種重金屬總量及非殘渣態(tài)含量低于上、中游,而DGT有效態(tài)As與Ni呈現相反特征;DGT通量模型進一步證實沉積物對As的動態(tài)再補給能力顯著高于其他金屬。采用地累積指數、潛在生態(tài)風險指數(PERI)、風險評估編碼及修正PERI等傳統(tǒng)方法評估顯示,Cu和Ni為優(yōu)先污染物,上游區(qū)域生態(tài)風險需優(yōu)先關注。然而,DGT-SSD-MERA通過風險商值、聯(lián)合概率曲線及概率風險評估揭示了差異性結果:短期內單一金屬生態(tài)風險可忽略,金屬混合物的生態(tài)風險概率僅為0.31%;長期視角下,僅As在下游區(qū)域存在潛在生態(tài)風險,金屬混合物生態(tài)風險概率升至2.26%。因此,DGT-SSD-MERA明確將下游區(qū)域As生態(tài)風險列為優(yōu)先關注。該方法為動態(tài)重金屬釋放條件下沉積物生態(tài)風險的精細化評估提供了有效工具。
沉積物柱芯中DGT可提取態(tài)金屬濃度(CDGT)、孔隙水中金屬濃度(CPorewater)及不同深度的R值。

香溪河沉積物柱芯不同深度風險商值評估結果。圖中紅色與藍色分別表征短期生態(tài)風險與長期生態(tài)風險的風險商值,顏色越深表示風險商值越高。
結論
本研究利用DGT與DIFS模型系統(tǒng)闡明了香溪河沉積物中DGT有效態(tài)金屬的空間-垂向分布特征及其動態(tài)釋放規(guī)律,并構建應用了DGT-SSD-MERA方法。結果表明:五種金屬的總量及非殘渣態(tài)含量在下游區(qū)域均低于上游及中游;DGT有效態(tài)As濃度顯著高于Cr、Cu、Ni和Pb,并在下游區(qū)域達到峰值。五種金屬的擴散類型表現為“純擴散”或“部分維持”,指示沉積物補給能力有限。DIFS模擬進一步揭示,沉積物對As的再補給能力顯著強于其他重金屬,尤以下游區(qū)域最為突出。沉積物-水界面通量分析表明,沉積物在上游和下游區(qū)域均為As的源,存在釋放風險。由于忽視生物有效性且受限于靜態(tài)評估,傳統(tǒng)方法將上游區(qū)域劃定為優(yōu)先關注區(qū),Cu和Ni被認定為優(yōu)先污染物。DGT-SSD-MERA評估結果則呈現顯著差異:(1)風險商(RQ)初篩顯示,As在上游和中游區(qū)域存在長期低生態(tài)風險,而下游區(qū)域在短期與長期均表現為低生態(tài)風險;(2)聯(lián)合概率曲線(JPC)與風險概率(RP)進一步確認,僅下游河口區(qū)As存在長期低生態(tài)風險;(3)金屬混合物的概率風險分析(PRA)表明,生態(tài)風險發(fā)生概率分別為0.31%(短期)和2.26%(長期),主要源自As,且集中于下游區(qū)域。傳統(tǒng)方法與DGT-SSD-MERA的差異主要歸因于復雜水環(huán)境中重金屬的動態(tài)釋放及DGT有效態(tài)金屬濃度的差異。綜上,DGT-SSD-MERA是評估復雜水環(huán)境沉積物重金屬生態(tài)風險的有效工具。
Xianqiang Lai, Songjun Guo, Meng Cui, Dongyu Xu, Bo Gao, Assessing ecological risk of heavy metals in sediment cores using in-situ monitoring and species sensitivity distribution, Environmental Research, Volume 283, 15 October 2025, 122091.
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