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        突發性水源水質污染的生物監測、預警與應急決策

        中國科學院生態環境研究中心  王子健  饒凱鋒
               近年來,我國水源水質逐漸惡化,病原微生物、有毒有害污染物和突發性污染事件等給飲用水水質安全保障帶來極大的隱患。據國家環境保護部的數據,自2005年松花江水污染事故以來,中國平均每2~3日發生一起水污染事故;2012年監察部統計數據則顯示中國水污染事件年發1700起以上,發生事件的污染指標涉及不同重金屬、有毒有機污染物和藻華毒素,相當一部分不在國家水質標準規范的監測范圍,或沒有相應的監測技術規范。
        突發性污染事件只能依靠在線監測設備預警,而我國絕大多數在線的自動監測站只裝備了常規5項和COD等有限常規指標的在線監測,只有少數站裝備了少數幾種重金屬指標監測設備。在污染泄漏事件中,常規指標會發生明顯的變化,但是并不構成實施水質預警、采取應急措施的證據基礎。例如,水質指標如氮、磷、COD等對人體健康并沒有實質性的威脅,原水溶解氧、濁度和pH變化并不影響供水水質安全;而在大部分毒害污染物引起的事件中,這類常規指標的變化并不顯著。在現行的地表水水質標準中,毒理學指標有數十種,全部實現在線測量的可能性極小,況且在我國已經生產和使用的45000種現有化學物質中至少有2500~2900種是有毒化學品,構成了突發性水質污染事故的潛在污染因子,如何進行有效監測和全方位地預警不同類型污染事件是當前水源水質管理的重要課題。
        1   生物毒性在線監測預警技術
                有毒污染物是指一類對生物體能夠產生毒害影響的污染物,可能導致生物體生存、生長、發育、繁殖、生理改變等一系列危害。由于常規的水質在線理化檢測技術在水體突發性污染事故在線監測方面具有明顯局限性, 而生物監測技術可以通過生物傳感器監測水體內受試水生生物不同水平上的生物學指標變化,從而反映綜合毒性的變化,因此可以用于有毒物質污染事件的在線監測和預警。污染事件是發生在相對較短時間周期內的事件,生物監測和預警所針對的主要是生物體生存狀態的短期變化,尤其是運動行為改變。應激狀態下生物體運動行為的改變是一種自發的“不適應”或一種主動的“逃避”方式,可以通過生長抑制、運動圖像和運動頻率變化進行分析。水生浮游動物對有毒物質暴露的一種典型“應激”狀態是突然“興奮”,隨后其運動狀態的強度迅速減弱,乃至最終的死亡。因此,運動狀態的由強而弱是其死亡的早期診斷指標。
                我國自來水行業使用生物預警的歷史由來已久。早期國內水廠曾經采用在入水口處的水泥池中馴養鯽、鯉魚、輔以人工肉眼觀察死亡率作為預警手段。由于這些大型養殖魚類耐污性強、死亡過程緩慢、對大多數污染事件的敏感程度較差,難以發揮生物預警的作用。生物監測預警技術的最早運用是在歐洲,德國從1990年開始就先后將生物監測技術成功的運用于多個河流,并組建了萊茵河監測網絡;2001年的911恐怖襲擊事件及隨后的炭疽病菌事件使美國開始注重對生物早期預警系統的研究與應用?,F代生物預警技術綜合了不同水生生物營養等級的生物(菌、藻、溞和魚)和不同的生物響應模式(運動行為和生理響應),以及新型傳感器技術、圖像識別技術和智能分析技術等,發展了一系列在線生物預警設備,包括發光菌發光檢測系統、藻類光合作用檢測系統和溞、魚類行為學分析系統。目前,基于在線發光菌發光、水溞和魚類生物圖像分析和電信號生理響應原理研制的在線綜合毒性監測技術設備已經在一些重要水源地和水廠取水口得到實際應用。
                生物監測技術亦存在許多局限。首先,不同種類的水生生物對不同種類的有毒物質的響應差別巨大,取決于不同化學物質在生物體內的毒理學作用位點和作用方式、生物體對有毒物質的耐受能力以及生物體對有毒物質的識別能力。以農藥污染事件為例,發光菌監測技術更適合殺菌劑污染,藻類光合作用監測技術更適合除草劑污染,而溞和魚的行為學檢測技術適合于殺蟲劑污染。已有研究表明發光菌和藻類監測技術對有機磷、氨基甲酸酯等農藥的檢測靈敏度低于溞行為檢測技術2~3個數量級。同時,在菌、藻、溞、魚中,只有魚的生理生化特點與人類相近,因此最貼近對人體健康危害的評判。
                其次,浮游動物從攝入低濃度有毒物質并最終導致死亡需要一段時間,毒理學中采用24~96小時的半致死濃度(nhr-LC50),或采用21天作為慢性中毒的最低濃度(21d-LOEC)表示毒物的毒性大小,而水質健康標準中所采用的數值綜合考慮了哺乳動物長期實驗的最低效應劑量、安全因子和終身暴露相關參數。因此死亡對應的濃度閾值要顯著高于水質標準限值;而時間尺度又明顯短于水質標準(后者通常假設70年壽命)。換言之,利用水生生物提供的“預警”信息與利用標準判斷的水質“超標”之間存在若干數量級的差別,可見生物預警并不能取代毒理指標的監測作為執法的依據。近年來,生物監測技術有了顯著的進步,通過背景干擾自動識別及消除、微弱信號智能選擇和增強、譜圖信號自適應分解和運用、前景信號數模轉換和小波去噪、生物行為特征提取和差分分頻、行為模式模擬和模型識別等新技術的應用,已經將在線生物預警設備的靈敏度提高到與水質標準數值接近的水平,能夠滿足對急性毒性預警的要求,但是尚達不到對慢性毒性預警的要求。
                發現并證實突發性污染事件往往意味著全社會的高度關注和大規模的人力物力投入,因此要求早期預警系統能夠提供“可靠的證據”。而目前大部分預警設備都是單通道的,因此不可避免出現“假陽性”或“誤報警”問題。毒理學實驗規范對數據質量控制是通過平行實驗和劑量~響應關系來實現的。因此在在線生物預警中,設置多個平行通道和劑量~響應測試技術手段十分必要,是生物預警技術努力的方向;生物預警只能指示“異?!笔录陌l生,并不能證實其為“具有健康影響”的污染事件,因此需要同步提供化學指標的監測數據,如常規水質參數、COD、重金屬、有毒有機污染物濃度發生變化的在線或在位測量數據。例如,如果魚的運動行為發生明顯變化,而常規理化指標沒有明顯變化,則意味著可能是一類特殊污染物的投毒事件。因為這類事件中的“毒物”不再監測指標范圍、濃度水平通常不足引起常規在線監測參數的響應。
        多參數智能化在線生物監測預警技術
                利用生物預警和多參數在線、在位理化參數測量來證實突發性污染事件在實踐中是可行的。2002年以來,美國開展了針對惡意投毒和事故性飲用水污染監測系統的研究,逐步形成了一套完整的三級水質監測系統,綜合了毒性測試、酶聯免疫等生物效應檢測和化學監測技術,能快速鑒別和分析污染物的特性;“萊茵河行動計劃”中建立的水質監測和突發事故應急預警系統,在生物綜合毒性監測技術的基礎上,通過多點位、多指標在線監測和計算機輔助決策支持系統來預測事故發生后萊茵河污染事件中事故的性質、主要污染物濃度、到達萊茵河下游各監測站點的時間等,同時啟動污染預防預案;哈希公司推出的“藍色衛士”飲用水安全保障預警系統中挑選了pH、電導率、總有機碳、余氯、濁度作為水中的污染指標進行分類,試圖以數據統計的方式識別污染特點;在部分水源地運行的生物預警系統中集成了綜合毒性和常規5項參數,因此能夠排除溶解氧、溫度、pH、濁度等參數劇烈變化導致的“誤報警”,因為這些常規水質指標對水廠供水系統并不構成實質性的威脅;在唐山投入運行的國產智能化生物監測預警系統,綜合了基于水生生物魚的生物綜合毒性監測和水質常規5項、氨氮、COD 、TP、TN、葉綠素等11項生物和化學指標,因此可以大致綜合判斷污染性質、污染程度和由于水體富營養化導致的污染事件。
                在我國重大環境污染事件應急技術體系中,甄別性預警的研究和應用方面還比較薄弱,判斷污染原因還需要依賴傳統的采樣和實驗室分析技術系統,往往需要數日甚至數周的時間。合理地同步利用多物種生物監測與多參數指標監測數據對環境污染毒性性質進行實時預警和污染因子識別是目前的技術發展的難點。污染事件往往是復合污染,多個污染因子共存,某個污染因子濃度的高低并不對應其毒性的大??;在相當一部分污染或投毒事件中,污染因子往往不在規范的監測指標范圍內,監測部門并不能提供準確的監測數據;污染事件在短時間內發生,濃度隨時間變化劇烈,往往當取得樣品和數據時,污染的高峰時段已經過去,丟失了第一手證據;面對數以千計的潛在污染因子,在線、在位或實驗室分析監測技術不可能全面覆蓋。這些科學問題需要在未來的研究工作中逐步加以解決。
                十二五期間,我國的生物毒性監測預警研究團隊在現有硬件集成的基礎上,提出以生物毒性為觸發機制的生物-化學多參數綜合集成水質在線監測預警技術系統。該系統由觸發層、監測層、智能分析層等三部分組成。觸發層由常規五參數水質監測設備及多物種、多層級生物毒性在線監測預警設備組成,實現24小時實時連續監測;監測層由水質常規監測設備構成,該層為系統的主要數據采集模塊,負責全系統除常規五參數及生物毒性在線監測之外的數據采集;分析層由數據分析系統和邏輯判斷系統組成,其主要功能是數據分析、污染類型判斷、系統運行狀態切換、智能化水質在線監測系統管理。智能分析層調用生物毒性、常規五項參數和多參數監測數據智能化關聯生物毒性與理化參數,進行智能化解析判斷。系統日常運行以預警和常規監測兩種模式,因此當以預警模式運行時,大部分理化參數的在線監測設備處于靜默狀態,免去了試劑更換等程序,使得運行維護工作量和費用可以做到最小化。
        3水源地應急決策支持管理技術
                生物預警的最終目的是為污染事件的處理處置提供決策支持,其核心是污染事件性質的準確判斷和污染因子的快速識別,作用是給現場指揮人員針對一個或多個污染因子的多個應急處置方案。因此,生物預警系統應包括了從預警、數據獲取與分析、確認因子的智能判斷和確認、到發布信息和提出解決方案的一系列復雜動作。我國從2005年以來針對污染事故的決策支持技術已經開展了大量研究,形成了包括應急數據庫、應急工具包、應急專家決策系統軟件等多種實用工具,為最終實現這一決策支持系統提供了基礎。
                水源水質突變的實時監控和污染事件預警、應急決策支持管理系統是集多參數可配置性水質在線監測、水質突變預警、突發污染事件風險模擬、應急決策支持為一體的多功能、綜合性水源水質管理系統,為水源地管理和飲用水安全提供有力保障。當確定污染因子后,基于污染事故的特點,針對飲用水水源周邊環境,建立飲用水水源安全預警體系,通過觀察、監測,預測各種安全指標是否偏離安全閾值,同時輔以一套事先制定的、能迅速應對突發性飲用水水源污染,使城市居民脫離水資源不安全狀態的措施,緩解和減緩飲用水水源不安全對國民經濟和社會可持續發展造成的沖擊與影響,避免發生由于水源不安全引起大的政治、經濟和生態災變,使人民生活質量、國民經濟和社會發展、水生態系統不受破壞或受影響最小。以生物毒性監測技術為核心的預警和應急決策支持管理系統綜合了實時監測模塊、事故預警與應急處置模塊、分析結果動畫展示模塊、數據管理、分析與統計模塊、用戶管理及權限控制模塊和環境應急處理知識庫,可以通過包括關閉取水口、調動備用水源、規避和稀釋污染團,以及啟動應急處理裝置等方式建議多種應急方案。系統采用先進的計算機仿真技術來模擬污染事故的三維動態或模擬演練動態展示,通過案例分析和情景模式推演優化預案,通過基于無結構網格的二維、三維水質模型模擬污染物質的環境過程和風險場時空動態,通過嵌入的水生態毒理模型,預測污染事故的生態危害性,代表了我國水體污染預警與決策支持系統的技術發展先進方向。
        4 展望
                隨著科技的發展,水質生物監測技術由最初簡單的、單物種、單層次生物監測向復雜的、多物種、多層次生物監測轉變,有毒化學物質的在線監測指標也越來越豐富。通過生物-化學多指標同步監測對污染因子的識別因此會越來越準確,因此應急方案也會越來越具有針對性和有效性。但是應該看到,目前的綜合毒性監測還僅適用于急性毒性物質,而在線監測對具有致癌、致畸、致突變、生殖、繁殖和內分泌系統干擾作用的慢性毒性物質或損傷人體健康的微量有毒物質尚無能為力;我國水體污染嚴重,目前尚沒有針對致病性病原微生物、嗅味物質和藻華毒素的在線監測和預警設備;智能化預警與決策支持系統的復雜化必然帶來投資和維護管理費用的大幅度增加,與我國當前的經濟能力很不相稱;生物監測從原理上還適用于生態系統質量的評估,但是相應的在線監測設備尚沒有出現。這些技術缺口均有待我國的科學工作者和研發企業進一步努力來彌補。
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