基于分式析因的鋅與多種污染物競爭吸附規(guī)律

李魚 ，王檬 ，張琛 ，高茜

(1. 華北電力大學 區(qū)域能源系統(tǒng)優(yōu)化教育部重點實驗室，北京，102206；2. 華北電力大學 資源與環(huán)境研究院，北京，102206)

重金屬和農(nóng)藥是2類對環(huán)境威脅較大的污染物。由于人類活動的關(guān)系，這2類污染物排放量大，對自然環(huán)境、動植物甚至人類自身的健康都會帶來嚴重危害[1]。隨著工農(nóng)業(yè)的迅速發(fā)展，上述 2類污染物進入環(huán)境并越來越多地在環(huán)境中累積，它們本身會對環(huán)境造成污染[2]，同時，各種污染物間的交互作用通過改變彼此環(huán)境行為和生態(tài)毒性又會進一步污染環(huán)境，形成復(fù)合污染。進入到自然環(huán)境中的污染物隨著環(huán)境的不斷變化在某一環(huán)境介質(zhì)內(nèi)部或不同環(huán)境介質(zhì)間進行遷移轉(zhuǎn)化，復(fù)合污染效應(yīng)的存在又會使污染物的遷移轉(zhuǎn)化途徑及生物效應(yīng)發(fā)生轉(zhuǎn)變[3]，因此，農(nóng)藥和重金屬等污染物間的復(fù)合污染成為研究人員長期關(guān)注的重點問題之一。沉積物作為水環(huán)境中吸收污染物的源和匯，對重金屬和農(nóng)藥等污染物在環(huán)境中的遷移轉(zhuǎn)化行為有重要影響，為此，各國學者對重金屬和農(nóng)藥在水-沉積物環(huán)境中的吸附行為進行了大量研究，包括對不同地域沉積物上農(nóng)藥和重金屬含量研究[4]、沉積物吸附污染物的機理分析[5-8]、復(fù)合污染情況下沉積物對污染物的吸附機理分析[9-11]等。其中，關(guān)于復(fù)合污染的研究，研究人員多運用正交設(shè)計、析因設(shè)計等實驗設(shè)計方法，考慮3～5種污染物共存時的復(fù)合污染問題。但當實驗因素特別多、需充分考慮各因子間的交互作用時，正交實驗只能考慮有限個特定因子間的交互作用因素，而完全析因?qū)嶒炈枰膶嶒灹窟^大，在有限的人力物力下很難完成。分式析因?qū)嶒炘O(shè)計能在有效減小實驗規(guī)模程序的基礎(chǔ)上，保證同樣的統(tǒng)計學推論效果，并根據(jù)因子及其之間交互作用的重要性分清次序[12]。為此，本文作者利用分式析因?qū)嶒炘O(shè)計等方法研究沉積物上重金屬和農(nóng)藥的競爭吸附規(guī)律，探討鉛、銅、鋅、鎘、鎳重金屬和撲草凈、馬拉硫磷、阿特拉津、甲霜靈、晶體樂果農(nóng)藥共存時對目標污染物鋅在沉積物上吸附規(guī)律的影響，以便為揭示重金屬和農(nóng)藥間的復(fù)合污染機理提供幫助。

1 實驗和方法

1.1 儀器與試劑

試劑為：硝酸銅(分析純，天津市化學試劑三廠)；硝酸鋅(分析純，天津市光復(fù)精細化工研究所)；硝酸鉛(分析純，天津市光復(fù)精細化工研究所)；硝酸鎘(分析純，上海金山亭新化工試劑廠)；硝酸鎳(分析純，北京益利精細化學品有限公司)；阿特拉津(質(zhì)量分數(shù)＞97.0%，吉化松北化工有限責任公司農(nóng)藥廠)；甲醇(HPLC級，F(xiàn)isher，美國)；馬拉硫磷(質(zhì)量分數(shù)＞91.3%，葫蘆島凌云集團農(nóng)藥化工有限公司)；撲草凈(質(zhì)量分數(shù)＞96.1%, 國家農(nóng)藥質(zhì)量監(jiān)督檢驗中心)；甲霜靈(質(zhì)量分數(shù)＞99.1%, 國家農(nóng)藥質(zhì)量監(jiān)督檢驗中心)；晶體樂果(質(zhì)量分數(shù)＞98.9%，國家農(nóng)藥質(zhì)量監(jiān)督檢驗中心)。

儀器為高效液相色譜(HPLC，美國Agilent公司，型號為 1200)和火焰原子吸收光譜儀(美國 Perkin Elmer公司，型號為AAnalyst400)。

1.2 沉積物樣品采集與預(yù)處理

選取松花江(吉林市江段)國防園廣場處作為采集沉積物的水體，采集離岸2 m處水下沉積物，過孔徑為0.75 μm尼龍篩網(wǎng)濾去其中的雜物；利用沉淀法去除沙石，最后將處理后的沉積物樣品于實驗室陰涼通風處自然晾干、4°C冷藏保存或凍干。

1.3 實驗方法和設(shè)計

選取鉛(其因子標記為A，下同)、銅(B)、鋅(C)、鎘(F)、鎳(G)5種重金屬和撲草凈(D)、馬拉硫磷(E)、阿特拉津(H)、甲霜靈(J)、晶體樂果(K)5種農(nóng)藥作為本次實驗的研究因子，選取重金屬鋅(C)作為目標污染物因子，研究上述重金屬和農(nóng)藥共存時，各因子濃度主效應(yīng)和交互作用對目標污染物鋅(C)在沉積物上吸附的影響。參考文獻[13]并結(jié)合本實驗的實驗設(shè)計選取的因子水平，見表 1；采用 210-6具有最小低階混雜[12]的分辨度為Ⅲ的分式析因?qū)嶒灒?6個處理為1個單元，并設(shè)置平行樣，共32組處理。通過統(tǒng)計分析軟件(Minitab)建立210-6分式析因?qū)嶒灡?，見?；Minitab軟件根據(jù)分式析因設(shè)計的原理對每個處理中馬拉硫磷(E)、鎘(F)、鎳(G)、阿特拉津(H)、甲霜靈(J)、晶體樂果(K)的濃度水平用鉛(A)、銅(B)、鋅(C)、撲草凈(D)間的恰當交互作用構(gòu)成并以生成元的形式表示如下：E=ABC，F(xiàn)=BCD，G=ACD，H=ABD，J=ABCD，K=AB。

按照表2中隨機實驗順序的要求配制含有10種污染物不同濃度的混合溶液，分別取配制好的32組混合溶液各20 mL于裝有(0.500 0±0.000 1) g沉積物樣品的錐形瓶中，在室溫下振蕩48 h，過孔徑為0.22 μm的濾紙后，用高效液相色譜和火焰原子吸收分光光度計分別測定吸附后溶液中農(nóng)藥和重金屬的濃度，同時測定混合溶液中各污染物的初始濃度，利用差減法計算被沉積物吸附的污染物的量。

在忽略3階及以上交互作用的情況下，所選用的分辨率為Ⅲ的分式析因設(shè)計可以使各因子主效應(yīng)間沒有別名。別名是指求出的某一個效應(yīng)估計值由不止 1個主效應(yīng)或二階交互效應(yīng)所決定。但主效應(yīng)和二階交互效應(yīng)間會有別名，主效應(yīng)以及二階交互效應(yīng)的別名結(jié)構(gòu)如下。

主效應(yīng)別名：A=F*J=B*K；B=G*J=A*K；C=H*J=E*K，D=E*J=H*K，E=D*J=C*K=B*L；F=A*J=G*K；G=B*J=F*K；H=C*J=D*K；J=D*E=A*F=B*G=C*H；K=A*B=C*E=F*G=D*。

二階交互效應(yīng)別名：A*C=B*E=D*G=F*H；A*D=E*F=C*G=B*H，A*E=B*C=D*F=G*H；A*G=C*D=B*F=E*H=J*K；A*H=B*D=C*F=E*G=J*L。

上述別名會導(dǎo)致無法獨立評估各污染物因子主效應(yīng)以及二階交互效應(yīng)對目標污染物在沉積物上吸附的影響，尤其在主效應(yīng)與二階交互效應(yīng)別名時，其中的二階交互效應(yīng)無法被評估，進而影響到對主效應(yīng)作用的評估[14]。為了分離出主效應(yīng)，利用 Minitab軟件中完全折疊設(shè)計的方法進行補充實驗，折疊設(shè)計是一種通過改變原實驗中每一組處理的因子水平而達到打破主效應(yīng)和2階交互效應(yīng)間的別名聯(lián)系方法。但由于折疊實驗與210-6分式析因?qū)嶒炇窃诓煌臅r間段實施，因此，會有潛在的由討厭因子(如不同儀器、不同操作人員、不同環(huán)境條件等)產(chǎn)生的實驗誤差。為了消除這類誤差，將原實驗與補充實驗通過Minitab軟件分為2個區(qū)組進行研究，即運用區(qū)組化的方法[15]。但作為分式析因設(shè)計的區(qū)組，其必然會與效應(yīng)出現(xiàn)混雜現(xiàn)象。通過Minitab軟件分析，與區(qū)組混雜的效應(yīng)都是3階以上的交互作用，在忽略3階以上交互作用的前提下，選取區(qū)組設(shè)計不會影響對本文的因子效應(yīng)分析。

表1 重金屬、農(nóng)藥污染物濃度的選取Table 1 Concentrations of five heavy metals and five pesticides μmol/L

表2 沉積物同時吸附10種污染物的210-6分式析因?qū)嶒炘O(shè)計Table 2 210-6 fractional factorial design of ten pollutants adsorbed onto the sediments simultaneously μmol/L

2 數(shù)據(jù)處理和分析

實驗設(shè)計與統(tǒng)計分析采用 Minitab軟件包中的實驗設(shè)計(design of experiment)模塊。因為實驗所有因子的水平都是可控的，即都是固定因子，所以，本文運用固定效應(yīng)模型對主效應(yīng)和二階交互效應(yīng)進行方差分析，使用模型前先用 Minitab軟件包中的殘差分析模塊對模型進行適合性檢驗，隨后，對各因子主效應(yīng)及其二階交互效應(yīng)進行效應(yīng)估計和方差分析，并篩選出對目標污染物有顯著影響的主效應(yīng)和二階交互效應(yīng)(顯著性水平α=0.05)。

選用的固定效應(yīng)模型結(jié)構(gòu)如下：

式中：τi，βj，(τβ)ij分別表示因子A和B的主效應(yīng)和二階交互效應(yīng)；i和j分別表示因子A和B的水平；δk表示第k個區(qū)組的效應(yīng)；εijk為模型中的隨機誤差成分，其合并了實驗中其他的變異來源；yijk為目標污染物的實驗測試值。

2.1 模型適合性檢驗

在使用固定效應(yīng)模型前首先要對模型進行適合性檢驗，即檢驗?zāi)Ｐ椭嘘P(guān)于殘差的正態(tài)性假設(shè)、獨立性假設(shè)和方差的齊性假設(shè)。只有滿足上述條件，模型才是適合的[15]，其中，殘差為實驗測試值和實驗?zāi)Ｐ凸烙嬛档牟钪怠z驗使用的是 Minitab軟件包中的殘差檢驗?zāi)K，檢驗結(jié)果如圖1所示。

圖1(a)和(b)所示分別為殘差的正態(tài)概率圖和直方圖，沒有偏離正態(tài)分布的異常點出現(xiàn)，因此，滿足模型的正態(tài)性假設(shè)要求；圖 1(c)所示為依時間序列的殘差圖，沒有出現(xiàn)正殘差或負殘差的情況，表明模型不存在違反獨立性的假定；圖1(d)所示為殘差與擬合值的關(guān)系圖，未發(fā)現(xiàn)殘差與擬合值有任何明顯的模式，因此，滿足方差的齊性假設(shè)。上述殘差分析結(jié)果表明：使用固定效應(yīng)模型可以進行主效應(yīng)和二階交互效應(yīng)方差分析。

圖1 沉積物同時吸附10種污染物的固定效應(yīng)模型適合性檢驗Fig.1 Fit test of model of ten pollutants adsorbed onto sediments simultaneously

2.2 數(shù)據(jù)處理分析

沉積物吸附重金屬和農(nóng)藥體系中各污染物因子濃度對鋅在沉積物上吸附量的影響進行效應(yīng)估計和方差分析，在顯著性水平α=0.05下，篩選出有顯著影響的因子。方差分析結(jié)果見表3，效應(yīng)估計值見表4。

2.3 結(jié)果分析

由表3可見：主效應(yīng)與二階交互效應(yīng)的P都比顯著性水平0.05低很多，因此，本文研究的10種因子的濃度主效應(yīng)和二階交互效應(yīng)整體上對 Zn在沉積物上的吸附有顯著影響。從表4可看出：有顯著影響的因子主效應(yīng)依次為鋅(C，2.595)、阿特拉津(H，0.216)、晶體樂果(K，0.156)、甲霜靈(J，-0.178)、撲草凈(D，-0.073)、鎳(G，-0.071)。其中，鋅、阿特拉津和晶體樂果會顯著促進鋅在沉積物上的吸附，而鎳、農(nóng)藥甲霜靈和撲草凈則顯著抑制鋅在沉積物上的吸附。對鋅的吸附有顯著影響的重金屬除鋅以外還有鎳。Covelo等[16]經(jīng)通過實驗考查了不同重金屬鎘、鉻、銅、鎳、鉛和鋅在土壤主要組分上(包括鐵氧化物、錳氧化物、有機質(zhì)和黏土礦物等)的競爭吸附特征，發(fā)現(xiàn)鋅與鎳的競爭吸附能力較接近，可能是導(dǎo)致鎳對鋅的吸附有顯著影響的主要原因。對鋅的吸附影響最顯著的農(nóng)藥是阿特拉津，高茜[13]對有機農(nóng)藥在沉積物上的競爭吸附進行研究發(fā)現(xiàn)：非極性有機農(nóng)藥在沉積物上的吸附量與其溶解度呈反比關(guān)系，即溶解度因素可能成為對鋅吸附產(chǎn)生更顯著競爭效應(yīng)的原因之一。

確定顯著影響的主效應(yīng)后結(jié)合二階交互效應(yīng)的別名結(jié)構(gòu)表，可以篩選確定對鋅在沉積物上的吸附有顯著影響的二階交互效應(yīng)，交互效應(yīng)從大至小依次為：阿特拉津*甲霜靈(H*G，-0.436)、鋅*阿特拉津(C*H，0.188)、阿特拉津*晶體樂果(H*K，0.123)、鋅*晶體樂果(C*K，0.119)、鋅*甲霜靈(C*J，-0.107)、撲草凈*阿特拉津(H*D，-0.104)、撲草凈*鎳(A*C，0.072)。其中：阿特拉津*甲霜靈、撲草凈*阿特拉津、鋅*甲霜靈對鋅在沉積物上的吸附表現(xiàn)出顯著的拮抗作用，而鋅*阿特拉津、阿特拉津*晶體樂果、鋅*晶體樂果、撲草凈*鎳對鋅在沉積物上的吸附均表現(xiàn)為顯著的協(xié)同作用。沉積物吸附重金屬和農(nóng)藥體系中各污染物因子濃度對鋅吸附的復(fù)合污染效應(yīng)可以通過具有顯著影響的因子濃度主效應(yīng)和二階交互效應(yīng)的效應(yīng)估計值及其貢獻率如表5 所示。

表3 各污染物因子濃度對鋅吸附量影響的主效應(yīng)及二階交互效應(yīng)方差分析Table 3 Analysis of variance of main effects and second-order effect of pollutant facts concentrations affecting zinc in sorption of heavy metals and pesticide system

表4 各污染物因子濃度對鋅吸附量影響的主效應(yīng)及二階交互效應(yīng)估計值Table 4 Estimates of main effect and the second-order effect of pollutant facts concentrations affecting zinc in sorption of heavy metals and pesticide system

表5 各污染物因子濃度對鋅吸附的復(fù)合污染效應(yīng)Table 5 Combined pollution effects of pollutant fact concentration of zinc adsorption

由表5可見：有顯著影響的因子濃度主效應(yīng)的貢獻率為 74.1%，二階交互效應(yīng)的貢獻率為 25.9%；對鋅在沉積物上的吸附有顯著協(xié)同作用的因子主效應(yīng)及二階交互效應(yīng)的貢獻率為78.17%，而有顯著拮抗作用的貢獻率為21.83%。從加和各污染物因子所參與的主效應(yīng)和二階交互效應(yīng)貢獻率發(fā)現(xiàn)：除鋅以外，農(nóng)藥阿特拉津的貢獻率是最大的；此外，在所研究的因子中，農(nóng)藥對鋅的吸附貢獻率明顯大于其他重金屬對鋅的吸附貢獻率，說明水環(huán)境中農(nóng)藥對鋅的吸附具有顯著影響，鋅與農(nóng)藥之間的復(fù)合污染特征不容忽視。

3 結(jié)論

(1) 本文采用的完全折疊設(shè)計以及區(qū)組設(shè)計輔助的分辨度Ⅲ的分式析因?qū)嶒炇侵亟饘倥c農(nóng)藥復(fù)合污染研究中的首次嘗試，通過篩選對目標因子響應(yīng)變量有顯著影響(α=0.05)的主效應(yīng)及二階交互效應(yīng)，并根據(jù)效應(yīng)估計值可以定量表征各因子濃度主效應(yīng)及其二階交互效應(yīng)對目標污染物的復(fù)合污染程度。

(2) 此方法還可用于研究沉積物吸附重金屬和農(nóng)藥體系中其他各污染物因子對任一目標污染物的濃度主效應(yīng)及其二階交互效應(yīng)，為揭示水環(huán)境中不同種類污染物間的復(fù)合污染提供了依據(jù)。

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