数据整合路径证实水库受抗生素污染的广泛性
发布时间:2023-07-25来源:徐耀阳研究组
人口在快速增长中向城市聚集,对食物、能源和水等人类生存和发展不可或缺资源的可持续性利用构成严峻挑战。水库是一类集农田灌溉、水能发电和生活供水等多种功能一体的流域生态基础设施,其生态系统对城市“食物-能源-水”之间关系的权衡、协同和耦合起到至关重要的作用。城市和水库在人口规模和蓄水容量呈现明显的同步增长趋势,两者在50年来的增长均翻了近一翻,即城市人口规模从37亿增至80亿,水库蓄水容量从4万亿m3到8万亿m3。水库生态系统安全随之受到人为污染的威胁愈发复杂,如新污染物种类更加繁多、生态和健康风险效应更具不确定性。对此,新污染物在水库生态系统的形成机制与效应研究,成为水库生态系统安全评估及其流域可持续管理政策制定的关键科学基础之一。
在医学上,抗生素是一类用于造福人群健康的药物,其消费量随着城市人口规模的扩大而增加。近20年,全球人群抗生素的消费量增加了65%,在2030年抗生素预计消耗达到1280亿限定日剂量。在环境科学上,抗生素被视为一类反过来对人类生存环境乃至人群健康具有潜在威胁的新污染物。例如,《新污染物治理行动方案》(国办发〔2022〕15号),明确将抗生素列为一类重点治理的新污染物,并强调要加强抗生素等新污染物生态环境危害机理研究。水库生态系统易受抗生素等新污染物的威胁,可通过灌溉和供水等直接或间接的途径使人群健康存在潜在的风险。因此,水库是抗生素等新污染物治理行动中应重点开展生态环境危害机理研究的一类人工水生态系统。
随着抗生素消费量的增加,环境抗生素污染的相关研究日渐增多,水库抗生素污染亦不例外。然而,类似于其它生态系统,水库抗生素研究的科学数据分散在不同的科学文献中,使得各项研究数据出现“孤岛”现象,有碍于从全局的视角科学认知抗生素在水库生态系统中的形成机制与效应。基于此,中国科学院城市环境研究所联合牛津大学、新墨西哥州立大学等单位研究人员以水库生态系统为研究对象,建立了一个数据提取、数据分组和统计分析的抗生素数据整合路径(图1)。该路径仍沿用研究人员先前在生源物质和微塑料研究中建立的“汇编-分流-统计”的方法体系,但针对抗生素这一类新污染物存在多组分浓度数据,在数据分组过程嵌入地理分区模块,以突出不同种类抗生素在地理格局上的空间分异。这一路径的具体环节和分析结果以A systematic workflow of data mining confirms widespread occurrence of antibiotic contamination in freshwater reservoirs为题发表在《Exposure and Health》。
该路径整合了80个水库中520个样本的所检出的抗生素浓度数据,覆盖了来自亚洲、欧洲、中东、北美洲和非洲共5个地理区域的14个国家。整个汇编数据集包含69种抗生素浓度数据,主要种类为磺胺类、喹诺酮类、四环素类、大环内酯类、β-内酰胺类以及部分林可霉素类、氯霉素类、硝基咪唑类和多肽类抗生素。其中,数据集的520个样本数据由382个水体样本和138个沉积物样本数据组成,并根据采样点信息在空间尺度上关联了土地利用、水库特征和物理化学参数等关键数据。整合路径中抗生素数据和关联数据的统计分析,量化了水库抗生素分布格局、形成机制和风险效应。
在分布格局方面,位于欧亚人口聚集区的水库中检出抗生素种类相对其它区域更为丰富,以磺胺类、喹诺酮类、四环素类、大环内酯类和β-内酰胺类为主。在中东地区的水库水体检出的抗生素总浓度最高、四环素类最为丰富,而北美发达地区的水库水体中抗生素种类少且污染程度低。水文、生境形态和人为活动等因素共同影响水库抗生素地理分布格局,并且这些因素通过线性或非线性交互作用增强了对抗生素分布差异的解释力。抗生素的累积风险评估表明,亚热带和温带地区作为人口聚集地,其水库更易遭受抗生素威胁。尽管现有数据分析表明,水库抗生素对人类健康的风险可以忽略不计,但综合风险不容小觑,有待更多的数据进一步加以验证。
数据整合路径从跨洲尺度证实了水库受抗生素污染的广泛性及相应的形成机制与风险。然而,考虑到全球近6万座水库的数量和地理分布以及水库具有多重生态系统服务,仍有必要针对性地扩大监测范围以强化观测研究样本的代表性和科学结论的可靠性,尤其是在大洋洲、南美洲和非洲且位于人口稠密区的小型水库。因无法获取可对比分析的生物样本数据,当前主要测重于水库水体和沉积物的样本数据整合,缺乏有关水库抗生素通过食物链的生物放大或暴露影响的信息。因此,有必要立足于健康一体化视角,综合考虑“人群-生物-水库”系统中抗生素的生态和健康风险,进而整合跨学科多源异构数据,以促进对抗生素分布、驱动和风险的系统理解,从而为城市供水设施中的抗生素污染防控提供相应的对策和建议。
图1 水库抗生素数据提取、数据分组和统计分析的数据整合路径
相关资料:
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