长江科学院院报

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2025 , Vol. 42 >Issue 12: 188 - 197

DOI: https://doi.org/10.11988/ckyyb.20250519

长江中下游地区城市水环境治理技术研究专栏

圩畈地区污水处理厂尾水抗生素排放特征及人工湿地去除效能

  • 左倬 , 1, 2, 3 ,
  • 郭亚南 3 ,
  • 吴文欢 1, 2, 3 ,
  • 史蒙 1, 2, 3 ,
  • 巢路 1, 2, 3 ,
  • 王欢 1, 2, 3 ,
  • 程南宁 1, 2, 3
展开
  • 1 中国长江三峡集团有限公司, 武汉 430014
  • 2 长江经济带生态环境国家工程研究中心, 武汉 430014
  • 3 上海勘测设计研究院有限公司, 上海 200335

左 倬(1986-),男,江西安福人,高级工程师,硕士,主要研究方向为流域水环境综合治理。E-mail:

Copy editor: 陈敏

收稿日期: 2025-06-10

  修回日期: 2025-10-10

  网络出版日期: 2025-11-25

基金资助

中国长江三峡集团有限公司科研项目(NBWL202300014)

收起

Discharge Characteristics of Antibiotics in Effluents from Wastewater Treatment Plants in Polder Region: Performance Assessment of Constructed Wetland Systems

  • ZUO Zhuo , 1, 2, 3 ,
  • GUO Ya-nan 3 ,
  • WU Wen-huan 1, 2, 3 ,
  • SHI Meng 1, 2, 3 ,
  • CHAO Lu 1, 2, 3 ,
  • WANG Huan 1, 2, 3 ,
  • CHENG Nan-ning 1, 2, 3
Expand
  • 1 China Three Gorges Corporation, Wuhan 430014, China
  • 2 National Engineering Research Center of Eco-Environment in the Yangtze River Economic Belt, Wuhan 430014, China
  • 3 Shanghai Investigation, Design and Research Institute Co., Ltd., Shanghai 200335, China

Received date: 2025-06-10

  Revised date: 2025-10-10

  Online published: 2025-11-25

Fold

摘要

以长江中下游圩畈地区某城市4座典型污水处理厂为研究对象,通过液相-质谱定量综合分析了污水处理厂尾水中抗生素的排放特征及人工湿地的去除效能,并运用风险熵值法评估人工湿地进出水中浓度占比前十的抗生素的生态风险。结果表明:①污水处理厂尾水中抗生素种类多,共检出5类31种,以大环内酯类、氟喹诺酮类和磺胺类为主;尾水抗生素浓度受服务区活动强度影响,呈现出冬季最高、春季次之、夏秋季较低的特征;②人工湿地对抗生素具有截留净化作用,总平均去除效率为47.29%~65.90%;从单元工艺来看,强化处理塘去除率为34.20%,水平潜流湿地去除率为21.63%,表流湿地和深度净化塘去除率为38.49%,单元工艺去除效率与其抗生素的理化性质相关。生态风险评估显示,人工湿地可一定程度上削减抗生素生态风险,出水中单一抗生素风险熵值较进水普遍降低。

关键词： 污水处理厂尾水; 抗生素; 人工湿地; 去除效率; 生态风险; 圩畈地区

本文引用格式

左倬 , 郭亚南 , 吴文欢 , 史蒙 , 巢路 , 王欢 , 程南宁 . 圩畈地区污水处理厂尾水抗生素排放特征及人工湿地去除效能[J]. 长江科学院院报, 2025 , 42(12) : 188 -197 . DOI: 10.11988/ckyyb.20250519

Abstract

[Objective] This study investigates the discharge characteristics of antibiotics in wastewater treatment plant (WWTP) effluents and evaluates the removal efficiency of constructed wetlands (CWs) in polder areas of the middle and lower Yangtze River Basin. By systematically examining the occurrence, seasonal variation, and removal pathways of antibiotics, this study aims to provide a scientific basis for controlling antibiotic pollution in treated wastewater. Furthermore, it seeks to provide theoretical and practical insights into the mechanisms by which CWs eliminate emerging contaminants, thereby supporting the optimization of wetland design and operational strategies for enhanced pollutant removal. [Methods] A comprehensive literature review was conducted to frame the current state of knowledge regarding antibiotic pollution and wetland treatment efficacy. Liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS/MS) was employed to quantitatively analyze 31 antibiotics across five classes detected in the WWTP effluents. The spatiotemporal distribution patterns of these antibiotics were examined, along with the key influencing factors and their underlying mechanisms. In addition, the treatment performance of different CW units—including enhanced treatment ponds, horizontal subsurface flow wetlands, surface flow wetlands, and advanced purification ponds—was systematically evaluated. To assess the potential ecological impact, the risk quotient (RQ) method was applied to the top 10 antibiotics based on concentration in both the influent and effluent of the wetland system. This approach enabled a detailed evaluation of the ecological risks posed by antibiotic residues before and after wetland treatment. [Results] The analysis revealed a diverse profile of antibiotics in the WWTP effluents, with a total of 31 compounds across five classes detected. Macrolides, fluoroquinolones, and sulfonamides were the predominant classes. Antibiotic concentrations exhibited significant seasonal variations, influenced by the intensity of anthropogenic activities within the service area. The highest concentrations were observed in winter, followed by spring, with relatively lower levels in summer and autumn. CWs demonstrated a notable capacity for antibiotic removal, with an overall efficiency ranging from 47.29% to 65.90%. The removal rates across the treatment units were 34.20% for the enhanced treatment pond, 21.63% for the horizontal subsurface flow wetland, and 38.49% for the surface flow wetland combined with the advanced purification pond. The variations in removal efficiency across units were closely associated with the physicochemical properties of the antibiotics, such as hydrophobicity, biodegradability, and sorption potential. Ecological risk assessment based on RQ indicated that CWs effectively reduced the ecological risks of antibiotics. The RQ values for most individual antibiotics were lower in the effluent than in the influent, confirming the role of wetlands in mitigating the environmental impact of antibiotic discharges. [Conclusion] This study provides a systematic analysis of the occurrence and removal of antibiotics in WWTP effluents and CWs within the polder areas of the middle and lower Yangtze River. The findings are derived from sampling at specific locations and time points, which may not fully represent the dynamic and complex behavior of antibiotics across seasonal and hydrological cycles. Future research can expand the spatial scope to include a wider range of typical WWTPs and wetland systems across the region, thereby enhancing the generalizability and mechanistic insight of the findings. Moreover, future studies should investigate the interactions among antibiotics and other coexisting pollutants—such as heavy metals, microplastics, and antibiotic resistance genes—as well as their combined effects and removal mechanisms in CWs. These efforts will contribute to the development of more effective and reliable nature-based solutions for controlling emerging contaminants in vulnerable water environments.

Key words： wastewater treatment plant effluent; antibiotics; constructed wetlands; removal efficiency; ecological risk; polder areas

0 引言

抗生素是一类用于预防或治疗人类或动物疾病,在畜牧业和水产养殖业中被当作生长促进剂的化学物质[1],能被生物体完全吸收代谢的部分约30%~90%,最终会以本体或代谢产物的形式排出体外[2],并主要通过污水处理厂尾水、医疗废水、畜禽养殖废水和水产养殖尾水等排放到水环境中。抗生素在水环境中的存在不仅会给生态系统带来潜在风险,还会通过饮用水对人类健康造成危害,成为水污染的热点问题。
圩畈地区以低洼河网地貌承载密集人口及高强度的经济活动,凸显高强度开发与生态敏感的复合特征。污水处理厂作为圩畈地区污染物的重要汇入源,其尾水排放已成为抗生素向环境扩散的关键途径。抗生素通过尾水排放进入圩区河网后,受水文条件影响呈现出显著时空差异,容易形成复杂的次生代谢产物[3]。
人工湿地作为一种低能耗、生态友好的尾水净化工艺,近年来在尾水深度处理领域展现出独特优势,可实现对多种新污染物的复合去除。Ávila等[4]模拟搭建垂直流人工湿地对磺胺甲噁唑的去除率达82%;表面流湿地通过光解途径可降解70%以上的氧氟沙星,且植物分泌物(如酚酸类物质)能显著促进微生物对四环素的矿化[5]。
本文基于对长江中下游圩畈地区典型城市污水处理厂、大型人工湿地的实证研究,分析污水处理厂尾水抗生素排放特征,探究人工湿地工艺对抗生素去除效能,研究结果为后续污水处理厂尾水抗生素排放管控,强化湿地对新污染物的去除和污染防治提供支撑。

1 材料与方法

1.1 研究区域与采样点

1.1.1 研究区域概况

选取位于长江中下游圩畈地区某典型城市作为研究区域,该城市建设用地总面积约120 km2,城区人口约220万,日均污水处理规模约42万t/d。各类生产生活行为排放的抗生素类污染物主要随污废水排放并汇入污水处理厂,经处理后尾水排入自然水体。

1.1.2 污水处理厂采样点

在研究区域内W1、W2、W3和W4共4座污水处理厂尾水排放口设置采样点,对抗生素进行调查。其中:W1服务范围内多为居住用地,建设用地面积为48.6 km2,服务人口48.6万;W2、W3服务范围以居住、商业和工业用地为主,W2服务面积17.74 km2,服务人口约17万;W3服务区域建设面积为34.5 km2,服务人口约20万;W4服务范围主要为老城区,以居住、商圈和医院为主,服务区域面积为24 km2,服务人口约25万。4座污水处理厂出水水质均满足《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918—2002)中一级A标准和《巢湖流域城镇污水处理厂和工业行业主要水污染物排放限值》(DB 34/2710—2016)中新建城镇污水处理厂Ⅰ主要水污染物排放限值标准要求。4座污水处理厂基本情况见表1。
表1 4座污水处理厂基本情况

Table 1 Basic characteristics of four wastewater treatment plants

污水处理
厂名称		 处理工艺 污水来源 设计处理水量/
(万m3·d-1)
W1 A2O工艺+高效沉淀池+反硝化深床滤池+紫外消毒 生活污水 16
W2 A2O工艺+高效沉淀池+反硝化深床滤池+紫外消毒 生活污水+
少量工业
废水		 4
W3 A2O工艺+高效沉淀池+反硝化深床滤池+次氯酸钠消毒 工业废水和
生活污水		 4
W4 A2O微曝氧化沟工艺+高效沉淀池+反硝化深床滤池+臭氧氧化池+紫外消毒 生活污水+
少量工业
废水		 9

1.1.3 人工湿地采样点

本研究中人工湿地主要受纳W1、W2、W3这3座污水处理厂排放尾水,规模为24万t/d,通过复合湿地工艺将尾水主要常规污染指标提升至地表Ⅲ类水质标准。湿地工艺流程为:引水至强化处理塘,依次通过水平潜流湿地、表流湿地、深度净化塘复合工艺单元后,排入下游河道。选择湿地总进水(S1)、强化处理塘出水(S2)、水平潜流湿地出水(S3)、深度净化塘出水(S4)4个点位采样(图1)。
图1 人工湿地工艺流程

Fig.1 Process flow of constructed wetlands

1.2 水样中抗生素的测定

1.2.1 样品采集与前处理

分别于2024年冬季(1月份)、春季(4月份)、夏季(8月份)和秋季(11月份)对上述污水处理厂和人工湿地采样点进行样品采集,每个采样点采集水样1 L,于超纯水预冲洗的玻璃瓶中4 ℃保存。
水样前处理:1 L水样经0.22 μm的纤维滤膜过滤;每个样品中加入6 g乙二胺四乙酸二钠(络合金属离子等,防止其对抗生素的吸附或降解产生影响);调pH值至2(优化抗生素在固相萃取柱上的保留行为),48 h内完成固相萃取。依次用5 mL甲醇、5 mL去离子水活化萃取柱;将预处理的水样以10 mL/min的流速进行富集;过柱完成后,用5 mL去离子水淋洗小柱以去除杂质;用氮气吹扫20 min后,加入10 mL甲醇以5 mL/min的流速洗脱,收集洗脱液;洗脱液经氮吹仪浓缩至近干,用初始流动性定容到1.0 mL,过0.22 μm有机滤膜后待测。具体方法参考文献[6]。

1.2.2 抗生素的测定

仪器型号:岛津LCMS8050;色谱柱:InertSustain AQ-C18 column (50 mm×2.1 mm i.d., 1.9 μm; GL Sciences, Japan);流动相:A,0.1%甲酸水溶液;B,0.1%甲酸乙腈;流速:0.3 mL/min;柱温:35 ℃;进样量:10 μL;MS参数:采用正离子ESI模式;多反应监测(MRM)模式;每种抗生素设置2~3个离子对;外标法定量:通过建立目标抗生素(磺胺类(SAs)、氟喹诺酮类(FQs)、大环内酯类(MAs)、氯霉素类(CPs)、四环素类(TCs)、β-内酰胺类(BLs)、林可酰胺类(LDs))的标准曲线进行定量分析,线性范围一般为0.5~100 ng/mL。
数据处理与质量控制:分别配制浓度为5、10、20、50、100、250、500 μg/L标准溶液,建立标准曲线(R2>0.995),以3倍信噪比下的最低浓度作为检出限,目标抗生素检出限0.01~2.0 ng/L,加标回收率控制在70%~120%范围内。采用Microsoft Excel 2021进行数据处理,采用Origin 2021对数据绘制。
本研究分析抗生素包括如下种类。
(1)SAs:磺胺吡啶(SP)、磺胺甲噁唑(SMZ)、磺胺二甲基嘧啶(SM2)、甲氧苄啶(TMP)、磺胺嘧啶(SDZ)、磺胺对甲氧嘧啶(SMD)、磺胺噻唑(ST)、磺胺间甲氧嘧啶(SMM)、磺胺邻二甲氧嘧啶(SDM’)、磺胺甲噻二唑(SMT)、磺胺苯吡唑(SPP)、磺胺甲氧哒嗪(SMP)、磺胺间二甲氧嘧啶(SDM)、磺胺喹噁啉(SQ)、磺胺苯酰(SB)和乙酰磺胺对硝基苯(ASPNE)。
(2)MAs:阿奇霉素(AZI)、红霉素(ETM)、罗红霉素(RTM)、甲红霉素(CTM)和泰乐菌素(TYL)。
(3)FQs:氧氟沙星(OFX)、培氟沙星(PEF)、恩诺沙星(ENR)、达氟沙星(DAN)、诺氟沙星(NOR)和环丙沙星(CIP)。
(4)LDs:林可霉素(LIN)和克林霉素(CLI)。
(5)CPs:氟甲砜霉素(FF)和氯霉素(CAP)。

1.3 生态风险评估

风险熵值法(Risk Quotient, RQ)是一种国际通用的生态风险评估方法,本研究采用RQ来量化污水处理厂尾水抗生素对生态环境的潜在风险[7]。单一抗生素的RQ难以精确表征多种抗生素共存时对生态环境的协同危害效应,故采用单一抗生素RQ叠加的生态风险熵之和(即联合风险熵,RQsum)来评估尾水中抗生素残留所造成的生态风险[8]。
$\mathrm{R}\mathrm{Q}=\frac{\mathrm{M}\mathrm{E}\mathrm{C}}{\mathrm{P}\mathrm{N}\mathrm{E}\mathrm{C}}　,$
$\mathrm{R}{\mathrm{Q}}_{\mathrm{s}\mathrm{u}\mathrm{m}}=\sum \mathrm{R}\mathrm{Q}　,$
$\mathrm{P}\mathrm{N}\mathrm{E}\mathrm{C}=\frac{\mathrm{L}{\mathrm{C}}_{50}\left(\mathrm{E}{\mathrm{C}}_{50}\right)/\mathrm{N}\mathrm{O}\mathrm{E}\mathrm{C}}{\mathrm{A}\mathrm{F}}　。$
式中:MEC为目标污染物在受纳水体中的实测浓度(ng/L);PNEC为目标污染物在水体中的预测无效应浓度(ng/L)。PNEC的计算以慢性毒性数据或急性毒性数据与评估因子(AF)的比值为基础:其中慢性毒性数据采用观察到的最大无影响的量(NOEC)表征,急性毒性数据通过半数致死浓度(LC50)或半数效应浓度(EC50)表示。通常,急性评估因子设定为1 000,慢性评估因子设定为100。考虑到同一种抗生素对不同生物的毒性存在差异,本研究选取该抗生素对最敏感生物的PNEC值进行计算,相关数据均来源于已有研究文献。
RQ值将风险分为4个级别:当RQ(或RQsum)≤0.01时,表示该区域生态无抗生素风险;当0.01<RQ(或RQsum)≤0.1时,表示该区域生态处于低风险;当0.1<RQ(或RQsum)<1时,表示该区域生态处于中风险;当RQ(或RQsum)≥1时,表示该区域生态处于高风险[7-8]。

2 结果与分析

2.1 污水处理厂尾水抗生素赋存特征

2.1.1 抗生素的种类

在4座污水处理厂尾水中检出5类抗生素,分别为SAs、FQs、MAs、LDs和CPs,共计31种,其中W1、W2、W3和W4分别检出25种、23种、18种和23种。从抗生素类型来看,W1以SAs和MAs为主,W2以SAs和FQs为主,W3以SAs为主,W4以FQs和MAs为主,分别占污水处理厂抗生素残留总量一半以上。
各污水处理厂尾水抗生素种类由于服务范围人为活动的类型与强度不一而有所不同。杨尚乐等[9]研究松花江哈尔滨段及阿什河抗生素的分布规律表明,因流经人口密集区及养殖业集中带,FQs抗生素污染水平升高,人口密集的阿什河下游地区可以检测到抗生素的质量浓度高于上游地区;江苏某市污水处理厂尾水抗生素种类5类29种[10],不同排放源出水中,各类抗生素的检出浓度和检出率不同,检出浓度以养鸡场DOXY(多西环素)为最高,检出率以OFX、SMZ和DOXY为最高。在本研究中,W3和W4尾水抗生素种类相差较大,可能是因为W3的进水主要由工业污水和部分生活污水组成,抗生素种类偏少,而W4位于老城区,收水范围大,周边居民和医院、商场等人流量大的区域聚集,从冬季来看,进水水质中抗生素种类主要以SAs、MAs为主。

2.1.2 抗生素的浓度

4座污水处理厂尾水出水抗生素总平均浓度从高到低依次为W4、W1、W2和W3,W4尾水抗生素浓度显著高于其他处理厂(表2)。图2显示了4座污水处理厂在不同季节尾水中抗生素浓度占比情况,MAs是各个污水处理厂尾水中检出浓度最高的一类抗生素,浓度范围为105.15~1 627.82 ng/L,FQs(未检出~57.94 ng/L)和LDs(未检出~90.13 ng/L)等检出浓度也相对较高。在具体种类上,W1和W2检出浓度最高的为ETM,分别为167.21、54.77 ng/L;W3检出浓度最高的是RTM,为73.99 ng/L,W4检出浓度最高的是AZI,为838.49 ng/L。从季节性数据来看,污水处理厂尾水中抗生素冬季平均浓度为1 737.26 ng/L,春季平均浓度为707.37 ng/L,夏季平均浓度为419.14 ng/L,秋季平均浓度为250.46 ng/L。
表2 污水处理厂尾水抗生素浓度

Table 2 Antibiotic concentrations in effluents from wastewater treatment plantsng/L

月份 W1 W2 W3 W4 平均值
1月 977.42 567.95 2.70 5 400.96 1 737.26
4月 872.94 306.56 648.52 1 224.16 707.37
8月 650.23 100.00 9.45 694.18 419.14
11月 329.08 61.29 1.66 609.80 250.46
总平均浓度 707.42 258.95 165.58 1 982.28
图2 各季节尾水中抗生素浓度分布

Fig.2 Distribution of antibiotic concentrations ineffluents in different seasons

本研究中,MAs是污水处理厂尾水中检出浓度占比最高的抗生素,与其他相关研究结果相一致,Ben等[11]对14座污水处理厂的监测表明,MAs占据微量污染物主导地位;Zhang等[12]在大连市12座污水处理厂检出ETM、CLR和AZI为典型残留种类。MAs因其分子内酯环结构对光解和水解具有强抗性,难以通过常规处理有效降解[13],致使污水处理系统成为其向自然水体迁移的重要污染路径,其残留引发的生态毒理效应及健康风险亟待关注。特别是W4冬季尾水水质中MAs含量最高,这可能是因为W4位于老城区,人口密集,收水范围大,同时W4处理工艺中臭氧氧化池对极低浓度的抗生素进一步去除效果有限。OFX是FQs中检出浓度最高的抗生素,浓度为3.67~114.98 ng/L,低于厦门[14](495 ng/L)和贵阳[15](455 ng/L)污水处理厂中浓度水平,远低于兰州[16]地区污水处理厂(21 050 ng/L)。SAs总体检出种类多,但浓度均处于低水平,低于李清雪等[17]研究的邯郸市污水处理厂尾水中SAs检出浓度水平(2.95~6.68 μg/L)。在4座污水处理厂尾水中,CPs检出2种抗生素,其中FF每季度都能检出,CAP仅在春季检出,浓度偏低,这可能与CAP被禁止使用有关。

2.2 人工湿地对抗生素去除效能

2.2.1 总体去除效果

研究期间,湿地进水抗生素总浓度为401.19~1 789.12 ng/L,出水抗生素总浓度为211.46~610.12 ng/L,总进水(S1)至出水(S4)抗生素总含量呈现持续下降的变化趋势,表明人工湿地对抗生素的去除有一定的效果,总平均去除效率为47.29%~65.90%。
从各单元处理效果来看,强化处理塘去除率为34.20%,水平潜流湿地去除率为21.63%,表流湿地和深度净化塘去除率为38.49%。各湿地单元对于抗生素的去除效果有所不同(见图3),其原因主要是各湿地单元的工艺去除机制和水力停留时间不同。张欣宇等[18]研究认为,水平潜流湿地主要通过填料层的物理化学过程(拦截、吸附脱附)去除抗生素,并且吸附脱附过程同时存在;而表流湿地则主要依赖好氧微生物对抗生素的降解作用,植物吸收作用相对次要。亦有研究[19-20]显示,稳定塘对抗生素的去除效率差异显著(30%~90%),在同种工艺下,由于水力停留时间不一,抗生素与微生物、基质的接触时间不同,降解程度也有所差异。试验状态下,人工湿地处于饱和吸附抗生素状态时,抗生素的去除效果与水力停留时间(7.3、14.2、15.5、16.4 d)呈正相关[21]。
图3 湿地各单元平均抗生素浓度及去除效率

Fig.3 Average antibiotic concentrations and removal efficiencies across wetland units

不同季节湿地各单元抗生素浓度变化见图4。从图4可知,人工湿地进水的抗生素浓度在冬季远远高于其他季节,春、夏、秋季浓度差异不大,这与前述污水处理厂尾水抗生素含量的季节变化规律相一致。冬、春、夏、秋季人工湿地对抗生素总去除率分别为65.90%、49.86%、41.25%、34.39%,冬季去除率显著高于其他季度。各季度去除率差异可能是由抗生素种类、浓度、不同温度下植物根系与残体拦截吸附作用变化、微生物活性及环境条件优化共同作用的结果。
图4 不同季节湿地各单元抗生素浓度变化

Fig.4 Variations in antibiotic concentrations across wetland units in different seasons

2.2.2 不同种类抗生素去除效能

为探究人工湿地对尾水抗生素的去除效率,聚焦对总残留浓度贡献前三的类别作为具体研究对象,基于大类浓度占比分析,其中MAs浓度占比最高,达到69.95%;SAs次之,占比14.02%;CPs占比10.77%。累计占比达94.74%,是湿地进水中抗生素的优势类别。

2.2.2.1 MAs的去除效果

在本研究中,MAs是人工湿地进水中的优势抗生素,主要有ETM、RTM、AZI、CTM和TYL,进水总平均浓度的去除率为18.35%~71.03%。图5是不同季节采样点的抗生素含量,从各个湿地单元的去除效率来看,强化处理塘为-7.23%~47.03%,水平潜流湿地为11.08%~41.04%,表流湿地和深度净化塘为-10.95%~49.57%。Liu等[22]综述不同类型人工湿地抗生素清除相关的研究,得出表流人工湿地对MAs的平均去除率为50.39%,水平流人工湿地平均值为62.03%,湿地去除MAs是较好的选择。各个季节平均去除率分别为冬季58.3%~100%、春季54.9%~100%、夏季31.01%~100%、秋季-4.44%~39.36%。冬季、春季和夏季,人工湿地对MAs的去除效率为31.02%~100%,特别是AZI基本上可以全部去除。这是由于MAs的分子结构中具有14~16碳内脂环,易随水体迁移,其亲脂性结构、正电荷介导的膜吸附和高分配系数(Kd)推动其被动扩散[23],同时易被有机质吸附或被植物及微生物吸收。另外,秋季存在部分抗生素不降反升现象,可能是因为其在湿地植物和底泥沉积物等特定环境介质累积并受到秋季植物收割等扰动被二次释放到环境中,导致湿地出水抗生素浓度增加。
图5 不同季节各采样点位MAs的含量

Fig.5 Concentrations of MAs at sampling sites in different seasons

2.2.2.2 SAs的去除效果

SAs是具有对氨基苯磺酰胺结构类药物的统称,人工湿地对典型SAs(如SP、SM2、TMP及SMZ)具有显著去除效能,其作用机制涵盖微生物降解、植物根系吸附以及基质协同截留等多路径协同作用。SAs总去除效率为52.85%~71.54%;从各个湿地单元的去除效果来看,强化处理塘为2.07%~53.22%,水平潜流湿地为-6.39%~31.65%,表流湿地和深度净化塘为18.75%~52.97%。Chen等[24]研究发现,不同类型的人工湿地对SAs都有很好的去除效果,去除率在22.1%~69.2%之间,并且水平潜流湿地比表流湿地效果更好。各个季节平均去除率分别为冬季-94.85%~66.94%、春季17.66%~87.41%、夏季-4.1%~94.01%、秋季-120.88%~92.48%。
从图6可知,除了SMZ,其他4种抗生素均能通过人工湿地实现一定程度的去除,尤其是对TMP的去除率可达49.38%~92.48%,去除效果明显。SMZ与其他研究结果有差异,可能是由于其代谢产物直接干扰浓度的测定,导致测得的SMZ浓度偏高[25]。同时研究发现,在各季节水平潜流湿地出水中,SAs浓度基本上都是升高的,这是因为SAs具有低分配系数(Kd)和高水溶性,不易被吸附,但易与各自的代谢产物发生不可逆相互转化,不易被水平潜流湿地吸附降解,去除效率较差,与Jafari等[26]研究结果保持一致。
图6 不同季节各采样点位SAs的含量

Fig.6 Concentrations of SAs at sampling sites in different seasons

2.2.2.3 CPs的去除效果

CPs是一种由委内瑞拉链霉菌分离提取的广谱抗生素,包括CAP、FF等。污水处理厂尾水检出CPs种类及浓度普遍处于较低水平,仅有个别月份在某个污水厂检出CAP,这与我国在相关领域的严格管控措施有关。FF人工湿地总去除效率为15.11%~33.20%,各工艺单元对其去除效率为-22.71%~55.01%。从图7看,冬季FF浓度最高、其次是春季,夏季和秋季浓度最低。现有研究表明[27],水体中FF的高浓度分布点位往往邻近养殖活动密集区域,与研究区域的产业结构相符合。
图7 各季节氟甲砜霉素浓度

Fig.7 Variations in florfenicol concentration in different seasons

2.2.3 抗生素生态风险评估

人工湿地进出水中共检出27种不同的抗生素,对人工湿地进出水中浓度占比前10的抗生素进行生态风险评估,包括MAs(5种)、SAs(3种)、FQs(1种)和CPs(1种),查阅相关研究人员评估对抗生素最敏感的PNEC值(表3),以此计算出RQ和RQsum。
表3 目标抗生素毒性数据

Table 3 Toxicity data of target antibiotics

抗生素 物种类型 最敏感物种名称 毒性数据终点 毒理数据/(mg·L-1) 评价因子(AF) PNEC/(ng·L-1) 参考文献
AZI 浮游动物 Daphnia species LC50(EC50) 12 1 000 12 000 [28]
RTM 鱼类 Oryzias latipes LC50(EC50) 50.3 100 503 000 [29]
ETM 蓝藻 Synechococcus leopoliensis NOEC 0.02 100 200 [30]
CTM 浮游动物 Daphnia magna LC50(EC50) 25.72 1 000 25 720 [31]
TYL 绿藻 Desmodesmus subspicatus EC50) 5 500 100 55 000 [32]
SMZ 两栖动物 Limnodynastes peronii NOEC 0.01 100 100 [33]
SP 鱼类 Oryzias latipes LC50(EC50) 500 1 000 500 000 [34]
TMP 藻类 Pseudokirchneriella subcapitata NOEC 9.57 100 95 700 [32]
OFX 费氏弧菌 Vibrio fischeri LC50(EC50) 0.1 1 000 100 [35]
FF 藻类 Pseudokirchneriellasubcapitata NOEC 1.2 1 000 1 200 [32]

注:毒理数据是目标抗生素用最敏感物种做毒理性实验的半数致死浓度(LC50)或半数效应浓度(EC50)或最大无影响的量(NOEC)。

如图8所示,各季度生态风险较高的抗生素集中在少数几种含量偏高的种类,也存在高浓度抗生素但由于其PNEC值高而并不呈现出高风险的特点。从单一抗生素RQ的季节分类来看,进水中有5种抗生素全年处于无风险水平,OFX全年处于低风险,AZI、SMZ、FF在部分季节呈现低/中风险;出水中有6种抗生素处于全年无风险水平,FF、OFX和SMZ在部分季节存在低/中风险;进出水中的ETM在冬季的RQ>1,处于高风险水平,其他三季度均处于中风险水平。RQ为0~0.01表明这些抗生素对受纳水体不存在风险;RQ为0.01~0.1表明这些抗生素对受纳水体存在低风险;RQ为0.1~1表明这些抗生素对受纳水体存在中风险;RQ≥1表明抗生素存在高风险,对处于中/高风险的抗生素,需予以关注。从RQsum来看,冬季湿地进出水RQsum均>1,进水RQsum=3.22,出水RQsum=1.33,下降了58.7%;夏季湿地出水RQsum>1,出水RQsum=1.27,相较于进水RQsum=0.56。湿地出水中OFX的浓度提高,RQOFX由0.016增至0.9,RQOFX从低风险升到中风险;春季进水RQsum=0.9,出水RQsum=0.5;秋季进水RQsum=0.4,出水RQsum=0.55,春秋两季湿地进出水RQsum均属于中风险水平。
图8 各季节S1、S4采样点抗生素的RQ

Fig.8 RQ of antibiotics at sampling site S1 and S4 in different seasons

总体上看,抗生素经过人工湿地处理后,浓度下降,各个湿地单元单一抗生素RQ值和RQsum基本呈现下降趋势,说明人工湿地可一定程度降低抗生素风险。因部分抗生素呈现低浓度、高风险特性,其PNEC值低,导致抗生素风险水平难以下降,须重点管控。

3 结论与展望

3.1 结论

(1)研究区域内4座污水处理厂尾水共检出抗生素5类31种,其中大环内酯类5种、磺胺类16种、氟喹诺酮类6种、林可酰胺类2种、氯霉素类2种。不同污水处理厂抗生素总平均浓度由于其服务范围内生活生产活动类型及强度区别存在较明显的差异;各污水处理厂尾水抗生素排放浓度冬季最高,春季次之,夏秋季浓度相近。
(2)研究期间人工湿地系统进水抗生素总浓度为401.19~1 789.12 ng/L,出水抗生素总浓度为211.46~610.12 ng/L,总平均去除率为47.29%~65.90%。各单元工艺总平均去除效率分别为:强化处理塘去除率为34.20%,水平潜流湿地去除率为21.63%,表流湿地和深度净化塘去除率为38.49%,且冬季的抗生素去除率显著高于其他三个季节。在不同类别的抗生素上,人工湿地系统对进水浓度占比前三的抗生素总平均去除效率分别为:MAs为18.35%~71.30%,SAs为52.85%~71.54%,CPs为15.11%~33.20%。
(3)经过人工湿地处理工艺后,进出水中单一抗生素RQ普遍下降。具体而言,冬季ETM的生态风险等级处于高风险水平,其他季节处于中风险水平;SMZ、OFX和FF在特定季节处于中风险,其他季节处于低风险水平;RTM、CTM、TYL、SP和TMP属于无风险水平,AZI仅在冬季进水处于低风险水平。从抗生素RQsum来看,冬季进水RQsum为3.22,出水为1.33;春季进水RQsum为0.9,出水为0.5;夏季进水RQsum=0.56,出水为1.27;秋季进水RQsum=0.4,出水为0.55,存在因部分抗生素“低浓度、低PNEC、高风险”特性,抗生素生态风险水平下降受限,须重点管控。

3.2 展望

本研究成果主要基于特定空间和时间点的采样分析来评估抗生素在圩畈地区污水处理厂尾水的赋存特征,以及人工湿地对各类抗生素的去除特点,不能充分捕捉抗生素在年内的变化动态特征和去除机制。为提升该领域研究的深度与前瞻价值,后续建议:①拓展空间尺度,将研究区域延伸至长江中下游圩畈区更广泛的典型污水处理厂及人工湿地系统,以提升结果的区域代表性;②丰富研究目标物,纳入更多种类的抗生素及其转化产物,构建更全面的污染物谱系;③深化机制探究,重点关注抗生素与其他共存污染物(如重金属、微塑料、抗性基因)的复合污染效应及协同/拮抗去除机制。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
LU S, LIN C, LEI K, et al. Profiling of the Spatiotemporal Distribution, Risks, and Prioritization of Antibiotics in the Waters of Laizhou Bay, Northern China[J]. Journal of Hazardous Materials, 2022, 424: 127487.

DOI

[2]
ZHOU L J, YING G G, ZHAO J L, et al. Trends in the Occurrence of Human and Veterinary Antibiotics in the Sediments of the Yellow River, Hai River and Liao River in Northern China[J]. Environmental Pollution, 2011, 159(7): 1877-1885.

DOI PMID

[3]
XU Z, LI T, BI J, et al. Spatiotemporal Heterogeneity of Antibiotic Pollution and Ecological Risk Assessment in Taihu Lake Basin, China[J]. Science of The Total Environment, 2018, 643: 12-20.

DOI

[4]
ÁVILA C, GARCÍA-GALÁN M J, BORREGO C M, et al. New Insights on the Combined Removal of Antibiotics and ARGs in Urban Wastewater through the Use of Two Configurations of Vertical Subsurface Flow Constructed Wetlands[J]. Science of The Total Environment, 2021, 755: 142554.

DOI

[5]
STURINI M, SPELTINI A, MARASCHI F, et al. Photodegradation of Fluoroquinolones in Surface Water and Antimicrobial Activity of the Photoproducts[J]. Water Research, 2012, 46(17): 5575-5582.

DOI PMID

[6]
王帆, 杨燕, 官悦, 等. 市政污水厂污水和污泥中15种典型抗生素同步测定方法优化[J]. 南华大学学报(自然科学版), 2021, 35(2): 25-32.

(WANG Fan, YANG Yan, GUAN Yue, et al. Simultaneous Determination Method Optimization for 15 Typical Antibiotics in Municipal Wastewater Treatment Plants[J]. Journal of University of South China (Science and Technology), 2021, 35(2): 25-32. (in Chinese))

[7]
唐娜, 康国栋, 鲁磊磊, 等. 城市入江支流水体中抗生素的源解析与风险评估: 以南京金川河为例[J]. 生态与农村环境学报, 2025, 41(5): 590-599.

(TANG Na, KANG Guo-dong, LU Lei-lei, et al. Source Apportionment and Risk Assessment of Antibiotics in the Water Bodies of the Nanjing Tributary of the Yangtze River: A Case Study of Jinchuan River[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2025, 41(5): 590-599. (in Chinese))

[8]
李辉, 陈瑀, 封梦娟, 等. 南京市饮用水源地抗生素污染特征及风险评估[J]. 环境科学学报, 2020, 40(4): 1269-1277.

(LI Hui, CHEN Yu, FENG Meng-juan, et al. Pollution Characteristics and Risk Assessment of Antibiotics in Nanjing Drinking Water Sources[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2020, 40(4): 1269-1277. (in Chinese))

[9]
杨尚乐, 王旭明, 王伟华, 等. 松花江哈尔滨段及阿什河抗生素的分布规律与生态风险评估[J]. 环境科学, 2021, 42(1): 136-146.

(YANG Shang-le, WANG Xu-ming, WANG Wei-hua, et al. Distribution and Ecological Risk Assessment of Antibiotics in the Songhua River Basin of the Harbin Section and Ashe River[J]. Environmental Science, 2021, 42(1): 136-146. (in Chinese))

[10]
李金凤, 崔键, 高方述, 等. 苏北某市典型污水排放源夏季抗生素的残留特征与生态风险评估[J]. 生态与农村环境学报, 2025, 41(6): 814-823.

(LI Jin-feng, CUI Jian, GAO Fang-shu, et al. Residual Characteristics and Ecological Risk Assessment of Antibiotics in Typical Sewage Discharge Sources in Northern Jiangsu, China, during Summer[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2025, 41(6): 814-823. (in Chinese))

[11]
BEN W, ZHU B, YUAN X, et al. Occurrence, Removal and Risk of Organic Micropollutants in Wastewater Treatment Plants across China: Comparison of Wastewater Treatment Processes[J]. Water Research, 2018, 130: 38-46.

DOI PMID

[12]
ZHANG X, ZHAO H, DU J, et al. Occurrence, Removal, and Risk Assessment of Antibiotics in 12 Wastewater Treatment Plants from Dalian, China[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2017, 24(19): 16478-16487.

DOI

[13]
MICHAEL-KORDATOU I, MICHAEL C, DUAN X, et al. Dissolved Effluent Organic Matter: Characteristics and Potential Implications in Wastewater Treatment and Reuse Applications[J]. Water Research, 2015, 77: 213-248.

DOI

[14]
ASHFAQ M, LI Y, WANG Y, et al. Occurrence, Fate, and Mass Balance of Different Classes of Pharmaceuticals and Personal Care Products in an Anaerobic-anoxic-oxic Wastewater Treatment Plant in Xiamen, China[J]. Water Research, 2017, 123: 655-667.

DOI PMID

[15]
易倩文, 肖芳, 李江, 等. 贵阳市典型污水处理厂新污染物的赋存、去除及归趋[J]. 环境科学学报, 2023, 43(8): 141-152.

(YI Qian-wen, XIAO Fang, LI Jiang, et al. Occurrence, Removal and Fate of Emerging Pollutants in Typical Wastewater Treatment Plants in Guiyang[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2023, 43(8): 141-152. (in Chinese))

[16]
高俊红, 王兆炜, 张涵瑜, 等. 兰州市污水处理厂中典型抗生素的污染特征研究[J]. 环境科学学报, 2016, 36(10): 3765-3773.

(GAO Jun-hong, WANG Zhao-wei, ZHANG Han-yu, et al. Occurrence and the Fate of Typical Antibiotics in Sewage Treatment Plants in Lanzhou[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2016, 36(10): 3765-3773. (in Chinese))

[17]
李清雪, 刘含雨, 刘娟, 等. 邯郸市两座污水处理厂中磺胺类和β-内酰胺类抗生素迁移转化特征[J]. 环境化学, 2018, 37(8): 1738-1745.

(LI Qing-xue, LIU Han-yu, LIU Juan, et al. Occurrence and Fate of Sulfonamide and β-lactam Antibiotics in Wastewater Treatment Plants in Handan[J]. Environmental Chemistry, 2018, 37(8): 1738-1745. (in Chinese))

[18]
张欣宇, 邢畅, 王丽平, 等. 冬季天津临港复合型人工湿地对抗生素抗性基因的去除效果[J]. 环境工程技术学报, 2024, 14(4): 1284-1298.

(ZHANG Xin-yu, XING Chang, WANG Li-ping, et al. Removal of Antibiotic Resistance Genes by Composite Constructed Wetlands of Tianjin Lingang in Winter[J]. Journal of Environmental Engineering Technology, 2024, 14(4): 1284-1298. (in Chinese))

[19]
张翔宇, 李茹莹, 季民. 污水生物处理中抗生素的去除机制及影响因素[J]. 环境科学, 2018, 39(11): 5276-5288.

(ZHANG Xiang-yu, LI Ru-ying, JI Min. Mechanisms and Influencing Factors of Antibiotic Removal in Sewage Biological Treatment[J]. Environmental Science, 2018, 39(11): 5276-5288. (in Chinese))

DOI

[20]
KIM H Y, JEON J, YU S, et al. Reduction of Toxicity of Antimicrobial Compounds by Degradation Processes Using Activated Sludge, Gamma Radiation, and UV[J]. Chemosphere, 2013, 93(10): 2480-2487.

DOI PMID

[21]
LIU L, LIU Y H, WANG Z, et al. Behavior of Tetracycline and Sulfamethazine with Corresponding Resistance Genes from Swine Wastewater in Pilot-scale Constructed Wetlands[J]. Journal of Hazardous Materials, 2014, 278: 304-310.

DOI PMID

[22]
LIU X, GUO X, LIU Y, et al. A Review on Removing Antibiotics and Antibiotic Resistance Genes from Wastewater by Constructed Wetlands: Performance and Microbial Response[J]. Environmental Pollution, 2019, 254: 112996.

DOI

[23]
IMFELD G, BRAECKEVELT M, KUSCHK P, et al. Monitoring and Assessing Processes of Organic Chemicals Removal in Constructed Wetlands[J]. Chemosphere, 2009, 74(3): 349-362.

DOI PMID

[24]
CHEN J, YING G G, WEI X D, et al. Removal of Antibiotics and Antibiotic Resistance Genes from Domestic Sewage by Constructed Wetlands: Effect of Flow Configuration and Plant Species[J]. Science of The Total Environment, 2016, 571: 974-982.

DOI

[25]
ZHANG S, LU Y X, ZHANG J J, et al. Constructed Wetland Revealed Efficient Sulfamethoxazole Removal but Enhanced the Spread of Antibiotic Resistance Genes[J]. Molecules, 2020, 25(4): 834.

DOI

[26]
JAFARI OZUMCHELOUEI E, HAMIDIAN A H, ZHANG Y, et al. Physicochemical Properties of Antibiotics: A Review with an Emphasis on Detection in the Aquatic Environment[J]. Water Environment Research, 2020, 92(2): 177-188.

DOI PMID

[27]
王勇, 王钊. 固相萃取-高效液相色谱三重四级杆质谱联用法在北方河流水体氯霉素类抗生素测定中的应用[J]. 海河水利, 2016(6): 65-67.

(WANG Yong, WANG Zhao. Application of Solid Phase Extraction-high Performance Liquid Chromatography Triple Quadrupole Mass Spectrometry in the Determination of Chloramphenicol Antibiotics in Northern Rivers[J]. Haihe Water Resources, 2016(6): 65-67. (in Chinese))

[28]
XUE B, ZHANG R, WANG Y, et al. Antibiotic Contamination in a Typical Developing City in South China: Occurrence and Ecological Risks in the Yongjiang River Impacted by Tributary Discharge and Anthropogenic Activities[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2013, 92: 229-236.

DOI PMID

[29]
European Commission. Technical Guidance Document in Support of Commission Directive 93/67/EEC on Risk Assessment for New Notified Substances and Commission Regulation (EC) No 1488/94 on Risk Assessment for Existing Substances[K]. Brussels, Belgium: European Commission, 2003.

[30]
ANDO T, NAGASE H, EGUCHI K, et al. A Novel Method Using Cyanobacteria for Ecotoxicity Test of Veterinary Antimicrobial Agents[J]. Environmental Toxicology and Chemistry, 2007, 26(4): 601-606.

PMID

[31]
ISIDORI M, LAVORGNA M, NARDELLI A, et al. Toxic and Genotoxic Evaluation of Six Antibiotics on Non-target Organisms[J]. Science of The Total Environment, 2005, 346(1/2/3): 87-98.

DOI

[32]
Environmental Protection Agency. Methodology Document for the Ecological Structure-Activity Relationship Model (ECOSAR) Class Program[Z]. US:Risk Assessment Division of the Office of Pollution Prevention and Toxics,U.S. Environmental Protection Agency(EPA/OPPT), 2012.

[33]
MELVIN S D, CAMERON M C, LANCTÔT C M. Individual and Mixture Toxicity of Pharmaceuticals Naproxen, Carbamazepine,and Sulfamethoxazole to Australian Striped Marsh Frog Tadpoles (Limnodynastes peronii)[J]. Journal of Toxicology and Environmental Health,Part A, 2014, 77(6):337-345.

DOI

[34]
BACKHAUS T, SCHOLZE M, GRIMME L H. The Single Substance and Mixture Toxicity of Quinolones to the Bioluminescent Bacterium Vibrio Fischeri[J]. Aquatic Toxicology, 2000, 49(1/2): 49-61.

DOI

[35]
XU Y, GUO C, LV J, et al. Spatiotemporal Profile of Tetracycline and Sulfonamide and Their Resistance on a Catchment Scale[J]. Environmental Pollution, 2018, 241: 1098-1105.

DOI PMID

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