水生微宇宙研究熱點(diǎn)及毒性對(duì)比與預(yù)測(cè)分析

吳 凡，王曉南*，王旭升，王佳琪，張 聰，劉征濤

1.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院，環(huán)境基準(zhǔn)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100012

2.海油環(huán)境科技（北京）有限公司，北京 100027

微宇宙(microcosm)被稱為模型生態(tài)系統(tǒng)，即盡可能地模擬自然生態(tài)系統(tǒng)[1]，把復(fù)雜多變的自然生態(tài)系統(tǒng)加以簡(jiǎn)化并對(duì)其過程進(jìn)行模擬，但是模擬的微宇宙并非完全復(fù)制自然生態(tài)系統(tǒng)；此外一些難以到達(dá)的特殊生態(tài)系統(tǒng)，如沙漠、遠(yuǎn)洋和火山口等也可以通過微宇宙進(jìn)行研究.微宇宙可以分為陸生微宇宙、水生微宇宙以及濕地(水陸生)微宇宙三類[2].

隨著人類社會(huì)的發(fā)展，污染物的排放對(duì)水生態(tài)系統(tǒng)造成了危害[3-4]，相較于單物種毒性實(shí)驗(yàn)，水生微宇宙作為模型生態(tài)系統(tǒng)，可以進(jìn)行群落水平對(duì)污染物響應(yīng)的研究[2,5]，在污染物的生態(tài)毒性以及污染物與環(huán)境DNA(eDNA)的降解研究中得到應(yīng)用.孫健等[6]采用35 d 的水生微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)，得出三唑酮對(duì)中華薄殼介(Dolerocypris sinensis)、隆線溞(Daphnia carinata)等8 種浮游動(dòng)物組成群落的無(wú)效應(yīng)濃度(NOECcommunity)＞2 078.88 μg/L.Essid 等[7]采用水生微宇宙系統(tǒng)研究了內(nèi)分泌干擾物苯甲酸雌二醇對(duì)線蟲(nematodes)等小型底棲生物群落的影響，發(fā)現(xiàn)高濃度(12.9 ng/L)組會(huì)造成線蟲群落的Shannon-Wiener指數(shù)下降.為充分反映污染物對(duì)群落的生態(tài)毒性，袁丙強(qiáng)等[8]擴(kuò)充了生態(tài)位，選用大型溞(Daphnia magna)、萼花臂尾輪蟲(Brachionus calyciflorus)、羊角月牙藻(Selenastrum capricornutum)等浮游生物組成群落，開展了63 d 的水生微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示，三唑磷對(duì)浮游生物群落的NOECcommunity和最低觀察效應(yīng)濃度(LOECcommunity)分別為17.5 和52.5 μg/L.為了全面探索有毒污染物的遷移轉(zhuǎn)化規(guī)律，水生微宇宙技術(shù)也被引入污染物的降解轉(zhuǎn)化等研究中.Yi 等[9]采用小球藻(Chlorellasp.)與鉤蟲貪銅菌(Cupriavidus necator)的微宇宙系統(tǒng)開展了苯酚的降解研究，發(fā)現(xiàn)小球藻與鉤蟲貪銅菌共存時(shí)對(duì)苯酚的降解能力增強(qiáng).McKeever等[10]采用水生微宇宙實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，加入好氧微生物群落后二溴化乙烯的降解速率是之前的8 倍.但這些實(shí)驗(yàn)過程均未考慮環(huán)境因素的影響，Mouafo 等[11]將環(huán)境因素納入實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在酸性水生微宇宙環(huán)境中高溫不利于銅綠假單胞菌降解聚乙烯.為了計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)的物種多樣性，近年來(lái)eDNA 技術(shù)常被用于分析環(huán)境中的目標(biāo)物種[12]，然而受到環(huán)境因素的影響，eDNA的降解會(huì)影響檢測(cè)結(jié)果的可靠性[13]，水生微宇宙可以模擬不同的環(huán)境條件，有助于研究環(huán)境因素對(duì)eDNA 降解的影響.Strickler 等[13]通過水生微宇宙實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在低溫(5 ℃)、低紫外線輻射以及堿性條件下，牛蛙蝌蚪的eDNA 降解速率最低；而Wei 等[14]通過水生微宇宙實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，高濃度細(xì)菌可以增加日本大螯蜚(Grandidierella japonica) eDNA 的降解速率.

在水生生物毒性實(shí)驗(yàn)中，水質(zhì)參數(shù)，如pH[15-16]、硬度[17-18]和溶解氧[19]等均會(huì)對(duì)污染物的毒性效應(yīng)產(chǎn)生影響，毒性預(yù)測(cè)模型的研究可以定量水質(zhì)參數(shù)對(duì)毒性效應(yīng)的影響.Schlekat 等[20]成功構(gòu)建了鎳對(duì)水中大型溞和隆線溞的毒性預(yù)測(cè)模型，其中包含的水質(zhì)參數(shù)有pH、硬度及溶解有機(jī)碳.Wang 等[21]將可溶性有機(jī)碳作為影響因子構(gòu)建了水體中銅對(duì)鯉魚(Cyprinus carpio)的毒性預(yù)測(cè)模型，并使用急性毒性實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了驗(yàn)證.

微宇宙作為一種新型模型生態(tài)系統(tǒng)，應(yīng)用領(lǐng)域逐漸增多.因此，該研究采用CiteSpace 軟件，對(duì)國(guó)內(nèi)外所有涉及微宇宙的文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量分析，分析國(guó)內(nèi)外水生微宇宙的研究現(xiàn)狀和熱點(diǎn)趨勢(shì)；搜集基于水生微宇宙的生態(tài)毒性數(shù)據(jù)，并與單物種毒性實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，分別構(gòu)建了通過單物種及水質(zhì)參數(shù)預(yù)測(cè)微宇宙毒性數(shù)據(jù)的回歸模型，以期為水生微宇宙的深入研究提供參考.

1 標(biāo)準(zhǔn)水生微宇宙實(shí)驗(yàn)體系及實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

在標(biāo)準(zhǔn)微宇宙系統(tǒng)的構(gòu)建中，系統(tǒng)介質(zhì)以及沉積物一般采用T82MV 培養(yǎng)液以及由石英砂、幾丁質(zhì)和纖維素制成的人工沉積物[5-6].由圖1 可見：在向經(jīng)過滅菌處理的容器中加入培養(yǎng)液以及沉積物3～7 d 后加入浮游植物，約一周時(shí)間后加入浮游動(dòng)物；在全部受試生物接種入微宇宙3～7 d 后投入受試物質(zhì)，記當(dāng)天為實(shí)驗(yàn)的第0 天[7].

圖1 標(biāo)準(zhǔn)水生微宇宙實(shí)驗(yàn)流程Fig.1 The flow chart of standard aquatic microcosm test

基于不同研究目的，構(gòu)建的微宇宙系統(tǒng)也會(huì)存在差異，現(xiàn)階段主要的微宇宙實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)如表1 所示.依據(jù)微宇宙內(nèi)部循環(huán)特征，將水循環(huán)納入體系的微宇宙系統(tǒng)稱為流動(dòng)微宇宙[1]，反之則為靜止微宇宙.其中，靜止微宇宙使用較為廣泛，實(shí)驗(yàn)時(shí)間范圍為22～281 d，實(shí)驗(yàn)容器體積較小.流動(dòng)微宇宙實(shí)驗(yàn)時(shí)間范圍為59～77 d，實(shí)驗(yàn)容器體積較大，一般參考加拿大奎爾夫大學(xué)的室外微宇宙系統(tǒng)[30]進(jìn)行設(shè)計(jì).受試生物方面，一般采用甲殼類和輪蟲(rotifers)等浮游動(dòng)物，綠藻、藍(lán)藻和硅藻等浮游植物、沉水植物等.此外，受試生物的種類也受實(shí)驗(yàn)容器體積的影響，容器體積較大的微宇宙會(huì)涉及沉水植物以及大型無(wú)脊椎動(dòng)物，其中沉水植物主要為金魚藻屬(CeratophyllumL.)或狐尾藻屬(MyriophyllumL.)等多年生草本植物，大型無(wú)脊椎動(dòng)物主要為鉤蝦(Gammarussp.)、椎實(shí)螺(Lymnaeasp.)和石蛭(Erpobdellasp.)等.

表1 微宇宙系統(tǒng)以及相應(yīng)受試生物Table 1 Microcosm system and corresponding test organisms

2 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)分析

2.1 數(shù)據(jù)的獲取

為了更好地探索國(guó)內(nèi)外水生微宇宙領(lǐng)域的研究進(jìn)展，基于中國(guó)知網(wǎng)、Elsevier 以及Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了文獻(xiàn)數(shù)據(jù)搜集，并對(duì)搜集到的中英文文獻(xiàn)全記錄數(shù)據(jù)使用CiteSpace 進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類分析.在中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中以“水生微宇宙”“模擬水生生態(tài)系統(tǒng)”以及“生態(tài)毒理學(xué)”為主題關(guān)鍵詞分別進(jìn)行檢索，從1990 年至2022 年8 月10 日共得到105 篇有效文獻(xiàn).在Web of Science 核心數(shù)據(jù)集中以“aquatic microcosm”以及“ecotoxicology”為主題關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，從1962 年至2022 年8 月10 日共得到2 115 篇有效文獻(xiàn)，其中，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)198 篇，國(guó)外文獻(xiàn)1 917 篇.

2.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)文量對(duì)比

以每10 年為時(shí)間切片單位，將國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集各時(shí)間切片內(nèi)的發(fā)文量進(jìn)行對(duì)比(見圖2).由圖2可見，國(guó)內(nèi)水生微宇宙領(lǐng)域的研究相對(duì)較為滯后，從21 世紀(jì)10 年代開始國(guó)內(nèi)發(fā)文量有顯著增加趨勢(shì)，到21 世紀(jì)20 年代后國(guó)內(nèi)發(fā)文量占比已從21 世紀(jì)10年代的16.1%提至26.1%，表明國(guó)內(nèi)近些年關(guān)于微宇宙的研究正在迅速發(fā)展.國(guó)外在20 世紀(jì)60-80 年代開始對(duì)水生微宇宙進(jìn)行探索，到90 年代后相關(guān)發(fā)文量顯著提升.由于水生微宇宙可以模擬自然生態(tài)系統(tǒng)的特性，該領(lǐng)域的研究熱度越來(lái)越高，21 世紀(jì)20 年代的總發(fā)文量已經(jīng)接近20 世紀(jì)90 年代的總發(fā)文量.

2.3 關(guān)鍵詞聚類圖、時(shí)間線圖分析

論文關(guān)鍵詞是對(duì)論文內(nèi)容的高度總結(jié)，可以反映文章的研究主題以及主要研究?jī)?nèi)容，也具有較好的繼承以及延伸性，因此對(duì)關(guān)鍵詞的分析可以更好地把握某一研究領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)以及當(dāng)下研究熱點(diǎn).

中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞聚類如圖3(a) 所示，聚類模塊值(Modurality Q)=0.857 8(＞0.3)，聚類平均輪廓值(Mean Silhouette)=0.638 6(＞0.5)，表明聚類顯著.聚類標(biāo)簽序號(hào)越小，表示該聚類下包含的關(guān)鍵詞數(shù)量越多，同一聚類中的關(guān)鍵詞聯(lián)系較為密切，選取前10個(gè)聚類進(jìn)行展示.由圖3(a)可見，與水生微宇宙相關(guān)的中文文獻(xiàn)研究主題多與宏觀層面的生態(tài)系統(tǒng)層級(jí)相關(guān)，部分選用微生物作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象.

圖3 國(guó)內(nèi)水生微宇宙研究領(lǐng)域文獻(xiàn)關(guān)鍵詞分析Fig.3 Key words analysis map in domestic literatures about aquatic microcosm

由圖3(b)可見，多數(shù)聚類在近幾年較為缺乏，相關(guān)實(shí)驗(yàn)仍需進(jìn)一步拓展.在聚類“#1 富營(yíng)養(yǎng)化”“#3 微宇宙系統(tǒng)”“#4 微生物”中分別發(fā)現(xiàn)了關(guān)鍵詞“三唑磷”“銅離子”和“恩諾沙星”等，已有學(xué)者采用水生微宇宙進(jìn)行相應(yīng)污染物的生態(tài)毒理實(shí)驗(yàn)[6,37-38]，表明國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)中生態(tài)毒理已成為水生微宇宙研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一.

Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞聚類如圖4(a)所示，聚類模塊值(Modurality Q)=0.454(＞0.3)，聚類平均輪廓值(Mean Silhouette)=0.732(＞0.7)，表明聚類顯著.“#0 Dynamics(動(dòng)態(tài))”和“#1 Ecotoxicology(生態(tài)毒理學(xué))”是包含關(guān)鍵詞數(shù)量排名前二位的聚類，在數(shù)據(jù)庫(kù)中分別檢索到1 008 和539 篇相關(guān)文獻(xiàn).在其他聚類如“#2 Bioaugmentation(生物強(qiáng)化)” 和“#4 Impact(影響)”中也包含了“rhizosphere(根際)”“silver nanoparticle(納米銀離子)”等生態(tài)毒理常用的關(guān)鍵詞.如Lin 等[26]在水生微宇宙中研究了亞微米塑料對(duì)植物根際微生物的毒性效應(yīng)；B?ttcher 等[39]采用微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)，通過21 d 的暴露實(shí)驗(yàn)研究了異丙隆對(duì)浮萍(Lemna minor)根際的影響；還有許多學(xué)者采用水生微宇宙進(jìn)行了納米銀離子的生態(tài)毒性實(shí)驗(yàn)[40-44].這表明在其他聚類中也包含與生態(tài)毒理學(xué)密切相關(guān)的關(guān)鍵詞，綜合中英文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類分析可以看出，生態(tài)毒理學(xué)在水生微宇宙的研究中占比較大.

圖4 國(guó)外水生微宇宙研究領(lǐng)域文獻(xiàn)關(guān)鍵詞分析Fig.4 Key words analysis map in international literatures about aquatic microcosm

英文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞時(shí)間線圖〔見圖4(b)〕顯示，第一篇水生微宇宙研究文獻(xiàn)于20 世紀(jì)60 年代發(fā)表，但20 世紀(jì)90 年代之前水生微宇宙相關(guān)文獻(xiàn)較少，在90 年代其數(shù)量顯著增長(zhǎng)，因此包含關(guān)鍵詞較多的聚類從90 年代開始計(jì)算.其中，聚類“#0 Dynamics(動(dòng)態(tài))”包含關(guān)鍵詞數(shù)量最多，從20 世紀(jì)60 年代至今一直有相關(guān)研究，且持續(xù)有新研究方向的關(guān)鍵詞出現(xiàn)在聚類中.動(dòng)態(tài)代表了生物體對(duì)生態(tài)系統(tǒng)生境的所有適應(yīng)性反應(yīng)[45]，以及生態(tài)系統(tǒng)本身與生物體通過相互作用所形成的進(jìn)化機(jī)制[46-47]，因此相關(guān)實(shí)驗(yàn)涉及范圍廣泛，需要跨學(xué)科的研究方法，聚類“#0 Dynamics(動(dòng)態(tài))”的關(guān)鍵詞涉及“l(fā)itter decomposition (凋落物降解)”“ecosystem function (生態(tài)系統(tǒng)功能)”“species richness(物種豐富度)”等領(lǐng)域研究.聚類“#1 ecotoxicology(生態(tài)毒理學(xué))”的文獻(xiàn)數(shù)量較多，但近階段沒有新關(guān)鍵詞出現(xiàn)在該聚類中，這可能與生態(tài)毒理聯(lián)系較為密切的關(guān)鍵詞出現(xiàn)在其他聚類中有關(guān)，如“#0 Dynamics(動(dòng)態(tài))”“#4 Impact(影響)”和“#8 Microbial communities(微生物群落)”中出現(xiàn)的“Risk(風(fēng)險(xiǎn))”，以及“#5 Antifouling(防污)”中出現(xiàn)的“oxidative stress(氧化壓力)”等.這表明水生微宇宙作為模型生態(tài)系統(tǒng)，相關(guān)實(shí)驗(yàn)逐漸包含生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部更多的生態(tài)學(xué)進(jìn)程，并向交叉學(xué)科的研究發(fā)展，不局限于單一的研究方向.通過對(duì)國(guó)內(nèi)外水生微宇宙領(lǐng)域文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類進(jìn)行對(duì)比(見表2)可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外都開展了水生微宇宙的群落影響、微生物實(shí)驗(yàn)，但國(guó)內(nèi)更多集中在生態(tài)系統(tǒng)宏觀層面的實(shí)驗(yàn)，國(guó)外除了宏觀層面的實(shí)驗(yàn)外，也開展了生態(tài)毒理學(xué)和微觀層面的實(shí)驗(yàn).

表2 國(guó)內(nèi)外水生微宇宙文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類對(duì)比Table 2 Comparison of keyword clusters in domestic and foreign literatures about aquatic microcosm

3 基于微宇宙的毒性數(shù)據(jù)分析

從上述文獻(xiàn)聚類結(jié)果可以看出，生態(tài)毒理是采用微宇宙進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的主要研究方向之一.傳統(tǒng)的生態(tài)毒理實(shí)驗(yàn)一般是基于單一物種對(duì)污染物進(jìn)行劑量-效應(yīng)評(píng)估.在20 世紀(jì)80 年代研究[48-49]發(fā)現(xiàn)，單物種毒性實(shí)驗(yàn)結(jié)果無(wú)法用于評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)層級(jí)的反應(yīng)，因?yàn)槲锓N在生態(tài)系統(tǒng)中會(huì)參與各種生態(tài)學(xué)進(jìn)程，并受到物種間相互作用以及非生物部分相互作用的影響，所以基于單物種的毒性實(shí)驗(yàn)并不能完全反映污染物對(duì)生態(tài)系統(tǒng)中該物種產(chǎn)生的影響.鑒于單物種毒性實(shí)驗(yàn)的局限性，需要運(yùn)用更接近自然生態(tài)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方式，因此水生微宇宙技術(shù)被引入到生態(tài)毒性實(shí)驗(yàn)當(dāng)中.此外，水質(zhì)參數(shù)會(huì)對(duì)水生微宇宙中污染物的毒性效應(yīng)產(chǎn)生影響.因此，該研究進(jìn)一步開展了基于微宇宙生態(tài)毒性數(shù)據(jù)的研究，比較了單物種毒性實(shí)驗(yàn)和微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)兩種實(shí)驗(yàn)所得毒性值的差異，并分析了兩種毒性實(shí)驗(yàn)所得毒性值的聯(lián)系，以及水質(zhì)參數(shù)對(duì)微宇宙毒性效應(yīng)的影響.

3.1 數(shù)據(jù)的獲取、篩選和處理

對(duì)基于2.1 節(jié)搜集的中文文獻(xiàn)進(jìn)行篩選，保留包含生態(tài)毒性數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)水質(zhì)參數(shù)的文獻(xiàn)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理；采用Elsevier 和Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)以“aquatic microcosm”和“toxicity”為主題對(duì)英文文獻(xiàn)中水生微宇宙的生態(tài)毒性數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索整理.并在上述數(shù)據(jù)庫(kù)和美國(guó)ECOTOX數(shù)據(jù)庫(kù)中分別搜索微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)涉及污染物對(duì)應(yīng)的單物種毒性實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，搜集到的數(shù)據(jù)包含NOEC、LOEC(最低觀察效應(yīng)濃度)、EC10和EC50.

由于不同污染物和物種的毒性數(shù)據(jù)差異較大，為使數(shù)據(jù)呈正態(tài)化分布，對(duì)所有搜索得到的毒性數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理.對(duì)部分水質(zhì)參數(shù)缺少的數(shù)據(jù)，使用R 4.2.1 以及RStudio 軟件中的“mice”程序包進(jìn)行多重插補(bǔ)，這是一種基于重復(fù)模擬的處理缺失值的方法，在土壤性質(zhì)參數(shù)[50]以及水質(zhì)參數(shù)[51]等方面具較好的填補(bǔ)效果.

3.2 單物種毒性數(shù)據(jù)與微宇宙毒性數(shù)據(jù)的對(duì)比分析

為確保實(shí)驗(yàn)環(huán)境條件基本一致，分別選取采用標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)則(如OECD 202 等)進(jìn)行單物種毒性實(shí)驗(yàn)以及采用美國(guó)材料與試驗(yàn)協(xié)會(huì)準(zhǔn)則ASTM E 1366-02進(jìn)行微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)的文獻(xiàn)，并進(jìn)一步對(duì)文獻(xiàn)中相同暴露時(shí)間下單物種[52-59]和微宇宙[31,34-36,60-63]兩種毒性實(shí)驗(yàn)得出的毒性指標(biāo)(NOEC、LOEC、EC10和EC50)分別計(jì)算平均值，如兩種實(shí)驗(yàn)方式下阿特拉津?qū)σ翗吩?Elodea canadensis)的EC50(14 d)、氯乙酸對(duì)西伯利亞狐尾藻(Myriophyllum sibiricum)的EC50(4 d)、多菌靈對(duì)觸角豆螺(Bithynia tentaculata)的NOEC(28 d)等.由于相同暴露時(shí)間下可選擇數(shù)據(jù)較少，NOEC、LOEC 和EC10的平均值包含6 組數(shù)據(jù)，EC50平均值包含9 組數(shù)據(jù).對(duì)比分析(見圖5)發(fā)現(xiàn)，微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)平均值較單物種毒性實(shí)驗(yàn)平均值降低了56%，其中兩種實(shí)驗(yàn)方式下的NOEC、LOEC 和EC10平均值均存在顯著差異(微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)結(jié)果較單物種毒性實(shí)驗(yàn)結(jié)果降低了49%，t檢驗(yàn)，P＜0.05)，EC50平均值也存在顯著差異(微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)結(jié)果較單物種毒性實(shí)驗(yàn)結(jié)果降低了64%，t檢驗(yàn)，P＜0.01).結(jié)果表明，在種間相互作用的影響下物種對(duì)污染物更為敏感.

圖5 單物種毒性實(shí)驗(yàn)和微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)毒性平均值的對(duì)比Fig.5 Comparison of mean toxicity data between single species test and microcosm test

種間作用的影響導(dǎo)致單物種毒性實(shí)驗(yàn)和微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)所得毒性值存在顯著差異，因此本研究分別選取兩種實(shí)驗(yàn)的9 組NOEC (LOEC、EC10)和EC50數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析構(gòu)建回歸預(yù)測(cè)模型(見圖6).由圖6可見，單物種毒性實(shí)驗(yàn)和微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)的毒性數(shù)據(jù)之間呈顯著正相關(guān)〔NOEC (LOEC、EC10) 數(shù)據(jù)的P＜0.05，EC50數(shù)據(jù)的P＜0.01〕.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的常用評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)一般基于單物種毒性實(shí)驗(yàn)所得毒性值，但污染物進(jìn)入生態(tài)系統(tǒng)后的毒性效應(yīng)需考慮群落水平的影響[48-49]，單物種毒性實(shí)驗(yàn)所得毒性值無(wú)法充分反映群落水平的間接作用，因此基于群落水平的微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)所得毒性值在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中更加可靠[59].圖6 中顯示的2個(gè)預(yù)測(cè)模型可以通過單物種毒性試驗(yàn)所得毒性值推導(dǎo)出微宇宙毒性試驗(yàn)中相應(yīng)物種的毒性值，表明該模型可為基于群落水平的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供參考.

圖6 毒性數(shù)據(jù)回歸分析Fig.6 Regression analysis of toxicity data

3.3 水質(zhì)參數(shù)對(duì)微宇宙毒性效應(yīng)的影響

采用R 4.2.1 軟件，基于逐步回歸分析剔除了相關(guān)性較差的水質(zhì)參數(shù)后，構(gòu)建了水生微宇宙中不同水質(zhì)參數(shù)對(duì)浮游動(dòng)物[24,27,35-36]以及被子植物[23,29,31,62,64-65]的毒性數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型(見表3).由表3 可見，在水生微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)中有機(jī)殺菌劑(四環(huán)素類、鹵乙酸類、三嗪類和鹵代烴類)對(duì)浮游動(dòng)物的毒性主要受溶解氧和pH 影響(R2為0.822)，對(duì)被子植物的毒性主要受pH 和堿度的影響(R2為0.984)，其中，溶解氧和pH 均增強(qiáng)了有機(jī)殺菌劑對(duì)浮游動(dòng)物的毒性效應(yīng)，pH和堿度均減弱了其對(duì)被子植物的毒性效應(yīng).研究[66]發(fā)現(xiàn)，pH 等土壤參數(shù)以影響污染物生物有效性的方式對(duì)毒性效應(yīng)產(chǎn)生影響，其構(gòu)建了基于pH 等土壤性質(zhì)的毒性預(yù)測(cè)模型，為生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和毒性預(yù)測(cè)提供支持.在水質(zhì)參數(shù)的影響研究方面，US EPA 采用基于溫度和pH 的模型來(lái)推導(dǎo)氨氮水質(zhì)基準(zhǔn)[67]，另有學(xué)者構(gòu)建了pH 對(duì)有機(jī)殺菌劑五氯酚的生態(tài)毒性預(yù)測(cè)模型[68].研究中多選用pH 等水質(zhì)參數(shù)構(gòu)建毒性預(yù)測(cè)模型，是因?yàn)槠渫ㄟ^影響污染物在水體中的有效態(tài)含量，從而影響其對(duì)水生生物產(chǎn)生毒性效應(yīng)的有效含量，即生物有效性.

表3 水質(zhì)參數(shù)預(yù)測(cè)毒性數(shù)據(jù)回歸模型Table 3 Regression models for predicting toxicity data from water quality parameters

該研究采用文獻(xiàn)數(shù)據(jù)[30,31,61-62,69-72]對(duì)預(yù)測(cè)模型結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，其中，選用8 組浮游動(dòng)物數(shù)據(jù)、4 組被子植物數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證(用于驗(yàn)證的數(shù)據(jù)未被用于模型的構(gòu)建)，并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析(見圖7).由圖7 可見，模型預(yù)測(cè)值和微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)實(shí)測(cè)值相似，且均在95%預(yù)測(cè)帶內(nèi)，表明該模型可對(duì)上述有機(jī)殺菌劑對(duì)浮游動(dòng)物和被子植物的毒性效應(yīng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，已有學(xué)者對(duì)土壤毒性預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了相似結(jié)果驗(yàn)證[73-75].后續(xù)數(shù)據(jù)的補(bǔ)充可以更好地驗(yàn)證該模型的精確度，為基于微宇宙的生態(tài)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供參考.

圖7 模型結(jié)果驗(yàn)證Fig.7 Verification of model results

4 結(jié)論

a) 根據(jù)聚類與時(shí)間線分析發(fā)現(xiàn)，生態(tài)毒理學(xué)是水生微宇宙的重要研究方向，近年來(lái)微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)逐漸向交叉學(xué)科的方向發(fā)展，不再局限于單一的研究方向.

b) 基于15 組相同暴露條件下的微宇宙與單物種毒性實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，經(jīng)過統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)的毒性數(shù)據(jù)(NOEC、LOEC、EC10和EC50) 均顯著低于單物種毒性實(shí)驗(yàn)的毒性數(shù)據(jù)(t檢驗(yàn)，P＜0.05)，其中微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)平均值總體降低了56%，表明物種在種間關(guān)系的影響下對(duì)污染物更為敏感；同時(shí)構(gòu)建了單物種與微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)所得毒性值的回歸模型，發(fā)現(xiàn)該模型可以較好地通過單物種毒性實(shí)驗(yàn)所得毒性值對(duì)微宇宙毒性實(shí)驗(yàn)的毒性值進(jìn)行預(yù)測(cè)(P＜0.05).