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武陵山区域典型生态保护城市饮用水源地水质人体健康风险评价

2017-02-21李莹莹张永江王文芳黄晓容

环境科学研究 2017年2期
关键词:致癌物水源地饮用

李莹莹, 张永江,2*, 邓 茂, 王文芳, 黄晓容

1.重庆市黔江区环境监测中心站, 重庆 409099 2.西南大学资源环境学院, 重庆 400715

武陵山区域典型生态保护城市饮用水源地水质人体健康风险评价

李莹莹1, 张永江1,2*, 邓 茂1, 王文芳1, 黄晓容1

1.重庆市黔江区环境监测中心站, 重庆 409099 2.西南大学资源环境学院, 重庆 400715

选择武陵山区域黔江区的2个城市集中式饮用水源地为研究对象,通过2010—2014年每月进行水质监测,获取120组有效数据,运用US EPA推荐的健康风险评价模型对13项水质指标(如Cd、As、Hg等)进行健康风险评估.结果表明:2010—2014年,黔江区小南海、洞塘水库监测指标均满足GB 3838—2002《地表水环境质量标准》 Ⅲ标准,水质状况良好.2个饮用水源地的成人总致癌风险均在0.87×10-7~1.19×10-7a-1之间,儿童总致癌风险均在2.86×10-7~3.91×10-7a-1之间,成人和儿童的水质总健康风险均值低于US EPA和ICRP(1×10-4和5×10-5a-1)的最大可接受风险水平2个数量级以上.健康风险排序为致癌物>非致癌物.计算健康风险指标贡献率表明,通过饮水暴露途径引起健康风险应优先控制Cr6+.黔江区2个城市饮用水源地对儿童产生的人体健康总风险值大于成人,因此儿童更易受到化学物质引起的健康危害.不确定分析结果表明,该研究健康风险评价结果具有可信性,但污染物浓度、人体单位体质量、日均饮水量以及暴露时间的变动将会影响健康风险水平的高低.

黔江区; 饮用水源地; 健康风险评价; 不确定分析

由于经济社会快速发展导致大气、水、土壤的污染问题,各类污染物在不同环境介质中经过复杂的迁移转化会影响水环境生态安全,而饮用水源地水质问题尤为突出.在全球贫困地区,平均每天约有超过2.5×104人由于饮用水安全而死亡,80%的疾病由饮水不安全所引起[1].因此,饮用水源地水质安全问题已经成为国际社会高度关注的公共卫生焦点.为保障人类身体健康、确保水环境生态安全,保护饮用水源地水环境安全已成为关系民生的重点环境课题.

健康风险评价是将人体健康与环境污染联系起来,定量分析描述环境污染对人体健康危害进行评估,通常在评价过程中将毒物质分为致癌物质、放射性污染物质、非致癌物等[2].US EPA(美国国家环境保护局)公布的健康风险评价模型在水环境健康风险评估领域得到了广泛应用,研究人员应用该模型对地下水、饮用水和地表水等水环境的水质健康风险评价进行深入研究[3- 4],为环境保护部门决策和水环境质量风险防控提供了科学依据.

由于区域地理位置和经济发展不平衡等原因,各区域城市饮用水源地具有污染程度不同、空间结构和时间变化差异、主要特征污染物不一致等特点.为确保水域生态环境和人类健康安全,研究人体通过饮水途径产生的健康风险和开展城市饮用水源地水质人体健康风险评估意义重大.该研究以武陵山区典型生态保护发展区域——黔江区的城市集中式饮用水源地为研究对象,通过长期水质监测,运用US EPA推荐的健康风险评价模型对水质进行健康风险评估,以期为武陵山地区城市饮用水源地生态环境保护提供参考.

1 材料与方法

1.1 样品采集及分析

以黔江区的城市饮用水源地为研究对象(小南海水库为地震遗址天然湖泊、洞塘水库为人工湖泊).选择两个水库的库心作为采样点,即小南海水库(108°44′22.42E″、29°38′32.89″N)和洞塘水库(108°45′53.53″E、29°33′29.18″N).按HJT 91—2002《地表水和污水监测技术规范》的要求,于2010—2014年每月上旬采集表层水样,2个采样点合计120个水样.依据国际癌症研究机构(IARC)和世界卫生组织(WHO)规定的化学致癌物质,选取Cr6+、Cd、As进行致癌健康风险评估,选取Cr6+、Cd、As、CN-、F-、苯酚、NH3-N、Cu、Zn、Pb、Fe、Mn、Hg共13种水质指标进行非致癌健康风险评估[5].水样过0.45 μm滤膜,按照GB 3838—2002《地表水环境质量标准》和《水和废水监测分析方法》(第4版)中规定的方法进行检测,严格执行空白样、平行样、加标样及密码样等质控措施.ρ(Fe)、ρ(Mn)、ρ(Cu)、ρ(Zn)、ρ(Pb)、ρ(Cd)采用原子吸收分光光度计(Agilent,280Duo,美国)测定;ρ(As)和ρ(Hg)采用原子荧光分光光度计(北京海光仪器有限公司,AFS- 9560)进行测定;ρ(F-)采用离子色谱仪(Dionex,ICS- 1000,美国)进行测定;ρ(挥发酚)(以苯酚计)、ρ(CN-)、ρ(NH3-N)、ρ(Cr6+)等采用可见分光光度计进行测定.

1.2 评价方法

采用US EPA推荐的健康风险评价模型中致癌物和非致癌物健康风险评价方法[6],该方法已被广泛用于饮用水中有毒有害物质等的健康风险评价.

1.2.1 饮水途径的单位体质量日均暴露剂量

Dig=(Ci×IR)BW

(1)

式中:Dig为污染物i经饮水途径的单位体质量日均暴露剂量,mg(kg·d);Ci为单位水体中污染物i的浓度,mgL;IR为暴露群体日均饮水量,Ld;BW为暴露群体的平均体质量,kg.

1.2.2 致癌物健康风险评价模型

Rigc=[1-exp(Dig×qi)]Age

(2)

(3)

式中:Rc为暴露人群经过饮水途径引起的致癌总风险值,a-1;Rigc为致癌物i经饮水途径导致的人体致癌年风险,a-1;Dig为致癌物i经饮水途径的单位体质量日均暴露剂量,mg(kg·d);qi为致癌物i经饮水途径的致癌强度系数,mg(kg·d).

1.2.3 非致癌物健康风险评价模型

Hign=(Dig×10-6RfDig)Age

(4)

(5)

式中:Hn为暴露人群经过饮水途径引起的非致癌总风险值;Hign为非致癌物i经饮水途径的导致的人体非致癌年风险,a-1;RfDig为非致癌物i经饮水途径的参考剂量,mg(kg·d).

1.2.4 健康风险总评估模型

R总=Rc+Hn

(6)

式中,R总为暴露人群经过饮水途径引起的年健康总风险值.

评价参数包括化学致癌物通过饮水途径的致癌强度系数、非致癌物通过饮水途径的参考剂量、饮水暴露途径参数.致癌物强度系数参考文献[7]中Cr6+、As和Cd分别为41、15和6.1mg(kg·d).非致癌物参考剂量参考值见表1[7- 8].暴露群体的年龄、体质量等因子参考值见表2.评价标准参考瑞典环境保护局、国际防辐射委员会(ICRP)[7]等国家及组织推荐的最大可接受风险水平和可忽略风险水平,平均可接受的风险水平在10-6~10-4之间,可忽略风险值在10-8~10-7之间,综合考虑社会、科学、经济利益后,更多地区可忽略风险水平采用10-6[9- 10].

表1 非致癌物通过饮水途径的参考剂量

Table 1 Reference doses of non-carcinogens brought by drinking mg(kg·d)

表1 非致癌物通过饮水途径的参考剂量

非致癌物Cr6+AsCdCN-F-苯酚NH3⁃NRfDig3.0×10-33.0×10-45.0×10-43.7×10-26.0×10-23.0×10-19.7×10-1非致癌物CuZnPbFeMnHgRfDig5.0×10-33.0×10-11.4×10-33.0×10-35.0×10-43.0×10-4

表2 饮水途径暴露参数

2 结果与讨论

2.1 饮用水源地水质监测结果

2010—2014年,对研究区水质进行逐月监测,逐月监测数据求算术平均得出年均值.研究期间黔江区小南海水库和洞塘水库各项指标均满足GB 3838—2002中Ⅲ类标准要求,水质状况良好.采用Daniel趋势检验方法分析年际污染物浓度总量的变化趋势,Spearman秩相关系数法检验结果表明,研究时段污染物浓度总量年际变化趋势没有显著意义,污染物浓度总量年际变化稳定或平稳.同一采样点不同月份的监测指标浓度存在差异,其中,2010年的ρ(As)、ρ(F-)、ρ(苯酚)、ρ(NH3- N)等与其他年份相差较大,这与当年的降水量、农业生产过程中不合理使用而流失的农药、化肥、残留在农田中的农用薄膜和处置不当的农业畜禽粪便以及不科学的水产养殖、垂钓等有关.

2.2.1 暴露剂量

根据公式计算出各人群经饮水途径产生的暴露计量见表3.由表3可以看出,2010—2014年,2010年各水质指标暴露计量最大,2011年次之,其他年份基本保持平稳.2种水体中,各相同水质指标的暴露剂量基本一致.在成人和儿童2种人群中,成人的暴露剂量均大于儿童的暴露剂量.13种水质指标通过饮水途径的暴露剂量排列顺序为F->NH3-N>Zn>Cu>Fe>Mn>Cr6+>As>CN->Pb>苯酚>Cd>Hg,与水样中水质指标平均值基本一致,该研究结果与大连市饮用水中污染物危害指数大小一致[7].其中,2种致癌因子,即Cr6+和As大CN-、Pb、苯酚、Cd、Hg等5种非致癌物,该结果与大连市饮用水中化学物质通过饮用水途径的暴露剂量相类似[8].

表3 通过饮水途径对污染物的暴露剂量

Table 3 Exposure dose to pollutants through dring mg(kg·d)

表3 通过饮水途径对污染物的暴露剂量

水质指标2010年2011年2012年2013年2014年成人儿童成人儿童成人儿童成人儿童成人儿童Cr6+5.89×10-53.57×10-55.35×10-53.25×10-55.35×10-53.25×10-55.35×10-53.25×10-55.35×10-53.25×10-5As5.89×10-53.57×10-55.35×10-53.25×10-55.35×10-53.25×10-55.89×10-53.57×10-55.35×10-53.25×10-5Cd4.23×10-52.56×10-52.68×10-61.62×10-62.68×10-61.62×10-62.68×10-61.62×10-62.68×10-61.62×10-6CN-4.23×10-52.56×10-52.68×10-61.62×10-62.68×10-61.62×10-63.48×10-62.11×10-62.68×10-61.62×10-6F-3.48×10-62.11×10-61.34×10-68.12×10-71.34×10-68.12×10-71.34×10-68.12×10-72.41×10-61.46×10-6苯酚3.75×10-62.27×10-61.34×10-68.12×10-71.34×10-68.12×10-71.34×10-68.12×10-71.34×10-68.12×10-7NH3⁃N2.68×10-51.62×10-51.34×10-58.12×10-61.34×10-58.12×10-61.34×10-58.12×10-61.34×10-58.12×10-6Cu2.68×10-51.62×10-51.34×10-58.12×10-61.34×10-58.12×10-61.34×10-58.12×10-61.34×10-58.12×10-6Zn2.68×10-31.62×10-31.50×10-39.09×10-44.90×10-32.97×10-32.36×10-31.43×10-31.90×10-31.15×10-3Pb5.86×10-33.56×10-31.82×10-31.10×10-34.07×10-32.47×10-31.82×10-31.10×10-31.93×10-31.17×10-3Fe4.28×10-52.60×10-58.03×10-64.87×10-65.35×10-63.25×10-65.35×10-63.25×10-65.35×10-63.25×10-6Mn4.28×10-52.60×10-55.35×10-63.25×10-68.03×10-64.87×10-65.35×10-63.25×10-65.35×10-63.25×10-6Hg1.90×10-31.15×10-37.23×10-44.38×10-43.94×10-32.39×10-33.64×10-32.21×10-32.25×10-31.36×10-3

2.2.2 致癌健康风险评估

根据化学致癌物公式计算出各人群在饮水途径下引起的致癌风险见表4.由表4可以看出,2010—2014年,小南海水库、洞塘水库中化学致癌物所致健康危害的平均人体年风险趋于稳定,与水样中水质指标平均质量浓度变化趋势保持一致.Cr6+、As和Cd年均致癌风险,成人和儿童2类人群中,儿童均大于成人致癌风险.3类致癌物中,Cr6+平均人体年风险最大,小南海和洞塘水库最大值均为3.07×10-7a-1,3种致癌物的致癌风险均在可接受水平范围之内.小南海和洞塘水库致癌物所致健康危害的年风险顺序均为Cr6+>As>Cd,分别占92.9%、6.6%和0.5%,成人和儿童健康风险研究结果与韩芹芹等[13]研究结果一致,其数量级均低于2个数量级以上;与上海黄浦江上游饮用水[14]大小一致,并低于其1个数量级以上;与嘉定区相比,低于其2~4个数量级[15].研究区水质重金属的致癌风险均低于EPA、ICRP等5个组织的最大可接受风险水平,根据US EPA综合风险信息系统(IRIS)的分类信息,US EPA建议以1×10-6a-1为风险水平进行控制,提示应重点关注致癌物Cr6+和As对人体所产生的健康风险[13].因此,Cr6+和As是武陵山地区的黔江区域城市集中式饮用水源地主要致癌污染指标,政府和环境管理部门应加强对该区域水质健康风险决策管理.

表4 各人群通过饮水暴露途径引起的致癌风险

2.3 非致癌健康风险评估

根据公式计算出各人群在饮水途径下引起的非致癌风险可以看出,2010—2014年,黔江区小南海和洞塘水库非致癌物所致健康危害的平均人体年风险趋于平稳,风险水平在1.8×10-11~9.2×10-11a-1之间,均小于10-6a-1,13种非致癌物的致癌风险均在可接受范围水平之内;2种人群中,儿童的年均非致癌风险均大于成人的非致癌风险,这与东江流域的研究结果保持一致[16].13种非致物中以Mn产生的人体年风险最大,小南海和洞塘水库最大值均为7.09×10-11a-1,2个饮用水源地的致癌物所致健康危害的年风险顺序均为Mn>Cu>As>F->Cr6+>Pb>Cd>NH3-N>Zn>Fe>Hg>CN->苯酚,其中Mn占54.0%,Cu、F-、As和Cr6+共占42.1%.

2.4 健康风险总评估

根据公式计算出各人群在饮水途径下引起的健康风险见表5.由表5可以看出,2010—2014年,黔江区小南海和洞塘水库的成人总致癌风险均在0.87×10-7~1.19×10-7a-1之间,儿童总致癌风险均在2.86×10-7~3.91×10-7a-1之间,人均致癌风险均低于ICRP推荐的最大可接受风险水平5.0×10-5a-1,并处于US EPA推荐(1.0×10-4a-1)的经饮水途径所致的健康危害人体的风险可接受范围.在本研究中,成人的致癌风险和非致癌风险的数量级分别为10-7和10-11a-1,儿童的分别为10-7~10-6和10-10a-1,成人占健康总风险的比例为23.4%,儿童占的比例为76.6%.致癌物的人体健康风险均大于非致癌,并且均高于3个数量级以上,致癌物的人体健康风险占99.98%,非致癌物占0.02%,说明致癌物是黔江区城市集中式饮用水源地水质中对人体的健康危害严重性远大于非致癌物,这一研究结果与南通、青岛、湘江干流等城市饮用水源地的健康风险评估结果[17- 19]一致.由于受季节性变化的污染物浓度分布和暴露参数因素的影响[15],该研究对黔江区城市饮用水源地水质的健康风险评价结果存在一定的不确定性.

表5 各类人群通过饮水暴露途径引起的健康总风险值

为进一步详细了解13种污染物的健康总风险,分别对其进行计算,结果表明,2个水库的致癌物对人体健康危害的总风险值集中在10-7a-1的水平,非致癌物对人体健康危害的总风险值集中在10-11a-1的水平,即一年中人体健康有10-11的机会受到水体中非致癌物的影响,概率极小,因此基本不会对暴露人群构成明显危害,而非致癌物健康风险比致癌物高3个数量级.Cr6+的人体健康总风险值最大,小南海和洞塘水库的人体健康总风险大小均为Cr6+>As>Cd>Mn>Cu>F->Pb>NH3-N>Zn>Fe>Hg>CN->苯酚,其中,Cr6+占92.91%,As占6.59%.根据相关研究,儿童的各单一指标的健康风险阈值均低于同等风险水平下成人的阈值,表明儿童更易受到化学物质引起的健康危害[20].因此,在黔江区饮用水对儿童的人体健康总风险大于成人的,表明研究区水体中的化学物质更易导致儿童的健康危害,儿童、成人各类污染物所致健康危害的总风险水平分别为10-6、10-7a-1.采用Spearman秩相关系数法检验结果表明,在2010—2014年,3种类型健康风险的变化趋势没有显著意义,说明在3种类型健康风险值在评价时段内变化稳定或平稳.

3 讨论

选择部分国内外不同研究区域风险评价研究结果进行比较,结果见表6.由表6可以看出,该研究饮用水源地区域水体通过饮用水途径对成人与儿童的致癌健康风险与济南农村的末梢水致癌物健康风险水平最为接近[24],该研究仅讨论了As的致癌健康风险影响,并且研究中As的致癌健康风险比其低2个数量级以上.该研究中的成人与儿童致癌健康风险均与天津市水源地水[22]、郑州市水源地水[28]的致癌物健康风险水平较为接近,其致癌健康风险水平最大的均为Cr6+,该研究As、Cd的健康风险顺序与郑州市饮用水的研究结果相同,与天津市饮用水的研究结果相反,但其最小的均为Cd.

该研究的成人、儿童的非致癌物健康风险与天津市水源地水最为接近[22],其次是乌鲁木齐饮用水研究中的六水厂[13].儿童的非致癌健康风险均比天津市水源地低1个数量级.与其他区域相比较,成人、儿童非致癌健康风险比黑龙江饮用水[21]、北京水源地水[23]等低2个数量级以上.该研究与González等[30]的研究均从不同年龄人群的不同参考剂量进行水质健康风险评价分析,但González等是对西班牙特内里费岛末梢水的单一水质指标(F-)进行风险评价,该研究中的F-产生的非致癌健康风险研究结果低于González等研究的成人、儿童非致癌健康风险9个数量级以上;同时,该研究中成人、儿童的健康总风险也较之低5个数量级.然而,健康风险评估采用单一指标评价,虽研究对象更详细具体,评价结果更准确,但仍然存在只见局部不见整体的弊端.阿根廷[27]水源地水和辽宁省[29]水源地水均未对Mn进行评价,该研究中的非致癌物应优先控制的水质指标为Mn,与南昌市出厂水风险评价研究中优先控制水质指标(F-)不一致,究其原因,可能是由于研究区地理位置区域、采样时间、水样类型和水质指标数量等方面的存在一定的差异,因此,对于不同地区间水质健康风险评估的可比性值得进一步深入探讨研究.

表6 国内外不同区域水质健康风险评估比较结果

该研究成人和儿童的健康总风险值均低于ICRP的最大可接受风险水平2个数量级以上,与天津市水源地水[22]和南昌市出厂水[25]风险水平较为接近,与大连水源地水[26]的风险评价结论一致,均得出了致癌物风险大于非致癌物,致癌物均应优先控制Cr6+.根据US EPA的水质健康风险评价模型,评价结果决定的水质监测项目的浓度,由于地域差异、水文条件、气候环境以及试验分析方法等多种综合因素的影响,不同研究区域的地表水源地和饮用水中监测项目浓度可能出现相同、相类似或者差异等情况.该研究也未涉及到放射性和微生物等水质指标健康风险,也未涉及到经皮肤途径及摄入实物等其他多种途径和饮水习惯等多方面因素带来的健康风险,因此,该研究条件可能导致水质健康风险结果与实际风险可能出现一定程度偏差,饮用水源地水质的健康风险评价有待进一步改善.

4 不确定分析

健康风险评价中的不确定性分析是对风险评价结果进行评估,是对可靠性评价的补充.US EPA将不确定性分为以下3类[31]:事件背景的不确定性、参数选择的不确定性、模型本身的不确定性.鉴于事件背景的不确定性和模型不确定性的固有性和随机性特点,分析比较困难,目前还没有形成系统的模型不确定性分析方法[32],因此,该文引入模糊三角函数法对健康风险评价结果进行不确定性分析.

不确定分析参数包括日均饮水量、人均体质量、人均年龄、暴露频率.依据国内相关暴露参数研究文献[11- 12,33],选取相对应的三角模糊数参数值见表7.

表7 不确定参数的三角模糊数

参考郑德凤等[33]对三角模糊技术进行不确定性分析方法,通过计算分析,污染物通过饮水途径对成人和儿童两类人群产生的健康风险区间值见表8.

表8 人群通过饮水暴露途径引起的健康风险区间值

由表8可以看出,两类人群的致癌风险、非致癌风险、健康总风险的区间值波动均在1个数量级范围内,两类人群在5 a间致癌风险均占当年健康总风险的99%以上,因此,致癌风险评价结果直接影响健康风险评价结果,这与文中2.4节的评价结果相一致.两类人群致癌风险区间值低于目前位置最严格的风险标准值(瑞典环境保护局推荐的10-6)1个数量级以上,与李飞等[34]得出的结论相类似,表明该研究的健康风险评价结果具有可信性,不会误导决策.将表8与前文对比可以看出,同种污染物浓度越高,造成人体健康风险水平越高;在相同暴露频率和年龄条件下,人体单位体质量日均饮水量越多,造成人体健康风险水平越高;在污染物种类和浓度保持不变的情况下,人体单位体质量日均饮水量越多,暴露时间越短,造成人体健康风险水平越高.

5 结论

a) 2010—2014年,黔江区小南海、洞塘水库监测指标均满足GB 3838—2002《地表水环境质量标准》Ⅲ类标准要求,水质状况良好;2个水库的成人和儿童的健康总风险均低于US EPA和ICRP(1×10-4和5×10-5a-1)最大可接受风险水平2个数量级以上.健康风险排序为致癌物>非致癌物,饮用水主要健康风险来源于致癌物,占99.98%,非致癌物仅占0.02%.

b) 黔江区小南海、洞塘水库健康风险水平基本相当,Cr6+、As、Cd等3种致癌物亦能引起非致癌风险,Cr6+占92.91%,通过饮水暴露途径引起健康风险应优先控制Cr6+.对儿童产生的人体年风险大于成人的人体年风险,儿童更易受到化学物质引起的健康危害.

c) 三角模糊技术不确定性分析结果表明,两类人群致癌风险区间值低于目前最严格的风险标准值(瑞典环保局推荐的10-6a-1)1个数量级以上,分析结果可信.

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Water Quality Health Risk Assessment in Urban Drinking Water Sources of Typical Ecological Protection Areas in Wuling Mountain

LI Yingying1, ZHANG Yongjiang1,2*, DENG Mao1, WANG Wenfang1, HUANG Xiaorong1

1.Environmental Monitoring Center Station of Qianjiang District in Chongqing, Chongqing 409099, China 2.College of Resources and Environment, Southwest University, Chongqing 400715, China

The drinking water resource watershed of Wuling Mountain area and Qianjiang districts was studied from 2010 to 2014 through monthly water quality monitoring. In total, 120 groups of valid data were obtained. The health risk assessments of 13 indicators (e.g., Cd, As and Hg) were evaluated by the US EPA recommended health risk assessment model for water quality index. The results showed that the water quality of Xiaonan Hai and Dongtang Reservoir of Qianjiang district met the surface water environment quality standard III (GB 3838- 2002) from 2010 to 2014. The total carcinogenicity risk to adults of two drinking waters varied between 0.87×10-7and 1.19×10-7, while the risk to children was 2.86×10-7to 3.91×10-7. Both values were two magnitudes lower than the highest risk level accepted by the US EPA and ICRP (1×10-4and 5×10-5). The rank of health risk was carcinogen>non-carcinogen. The calculated health risk factors contribution rate indicated that more attention should be paid to control of hexavalent chromium for health risk, which was caused by drinking water exposure. The health risks to children of the two drinking water sources of Qianjiang district were more severe than to adults. Therefore, children were more vulnerable to chemical hazards. Uncertainty analysis indicated that the health risks of the evaluation results were credible; however, the level of health risks will be affected by changes in the pollutants concentration, unit weight average daily water consumption of human body and exposure time.

Qianjiang district; drinking water resource; health risk assessment; uncertainty analysis method

2015- 04- 15

2016- 04- 25

重庆市社会事业与民主保障科技创新专项(cstc2015shmszx0042);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2015jcyjA0002);黔江区科委项目(黔科计2015046)

李莹莹(1988-),女,河南开封人,工程师,硕士,主要从事环境监测和污染控制研究,qjjcz14_lyy@163.com.

*责任作者,张永江(1983-),男,重庆彭水人,高级工程师,博士,主要从事环境管理和监测研究,yjzhang008@163.com

X131

1001- 6929(2017)02- 0282- 09

A

10.13198j.issn.1001- 6929.2017.01.34

李莹莹,张永江,邓茂,等.武陵山区域典型生态保护城市饮用水源地水质人体健康风险评价[J].环境科学研究,2017,30(2):282- 290.

LI Yingying,ZHANG Yongjiang,DENG Mao,etal.Water quality health risk assessment in urban drinking water sources of typical ecological protection areas in Wuling Mountain[J].Research of Environmental Sciences,2017,30(2):282- 290.

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