李建钊 李仙 钟红艳 高万超

摘要：在水体稀释效应的基础上，进一步将生物放大作用纳入评估，基于虚拟水理论，建立了改进的铜灰水足迹模型和污染源贡献率模型，并将其应用于乐安河的水污染评价。结果表明：（1）乐安河的铜灰水足迹为10.03亿m³，其中将肉食性鱼类、杂食性鱼类、植食性鱼类和水体中的铜含量控制在安全阈值的灰水足迹分别为10.03亿m³、6.52亿m³、3.10亿m³和0.61亿m³。（2）德兴铜矿对乐安河铜灰水足迹的贡献率最高，达86.87%。应当加强德兴铜矿的污染治理，减少排放入河流中的铜负荷。（3）改进的灰水足迹模型实质上综合考虑水体稀释效应和生物放大作用下的灰水足迹;而传统模型可以看成是仅仅考虑水体稀释效应下的改进灰水足迹。

关键词：灰水足迹;乐安河;生物放大效应;铜

引言：灰水足迹是由荷兰特温特大学的教授Hoekstra教授提出的一种水资源评价模型，它是指将污染负荷稀释至容许阈值以下所需的虚拟水体积[1]。由于灰水足迹能够从水量的角度简洁而直观地评价污染对水资源的影响，因此它在世界各国的水质性缺水研究中均得到了广泛的应用[2-4]。

目前的灰水足迹模型仅仅考虑了水体对污染物的稀释作用;然而近年来的毒理学研究表明，水生生物可以在水环境中吸收铜元素，并通过食物链的积累，导致生物体内的铜含量随营养级的升高而增大，这也被称为铜的生物放大作用[7，8]。即使水环境中的铜浓度低于饮用水安全基准，由于生物放大作用，铜在高营养级水生生物中的含量也可能超出安全限值，从而对位于食物链顶端的人类造成威胁[7，8]。

为解决这一问题，本研究将在传统基于稀释作用的灰水足迹模型基础上，进一步引入考虑生物放大作用，建立改进的铜灰水足迹评价模型，而后将其应该用于乐安河的铜污染评价，以验证模型的有效性。

一、研究方法

1.传统铜灰水足迹模型

灰水足迹是指将污染负荷稀释至容许阈值以下所需的虚拟水体积，可通过下式对灰水足迹进行计算[2-4]：

式中：G指的是铜的灰水足迹，单位为亿m³;Li为第i个污染源向水环境中排放的铜负荷，单位为t;m为污染源的总量;c为铜的容许阈值;b为污染物的本底值，单位为mg· L-1。

2.基于生物放大作用下的铜灰水足迹模型

生物放大作用是指水生生物在吸收铜元素，并通过食物链的积累，导致生物体内的铜含量随营养级的升高而增大的现象。它可以通过富集系数βj进行量化：

其中x为铜在水环境中的浓度，单位为mg·L-1;zj为铜在第j种水生生物中的含量，单位为mg· kg-1;βj为第j种水生生物对铜的富集系数，单位为L· kg-1。需要指出的是，部分文献中也会将重金属在水环境中的浓度单位记作mg· kg-1，此时富集系数为无量纲数[7，8]。

本研究将铜灰水足迹定义为将铜负荷在水体和水生生物体内的浓度均控制在安全阈值以内时所需的虚拟水体积。容易发现，对于铜污染负荷，构建体积为V（亿m³）的虚拟水系统，则经过水体的稀释作用，其在水环境中的浓度x（mg/L）为：

二、评价结果

乐安河是鄱阳湖的重要支流，也是鄱阳湖流域工矿业最为发达的地区。其中，乐安河流域的德兴铜矿是我国最大的露天铜矿。因此，乐安河也是鄱阳湖铜负荷的主要来源。根据汪艳芳等学者的研究，乐安河主要污染源及其排放的铜负荷如表2所示[9].

根據郭春晶等学者的研究，鄱阳湖东部湖区肉食性鱼类、杂食性鱼类、植食性鱼类对铜的富集系数分别为799、525和252[10]。根据《无公害水产品质量要求》（GB18406.4-2001），鱼类体内的铜安全限值为50mg/kg[10]。根据江西省省水功能区划，乐安河的水质保护目标为III类，因此水环境中的铜容许限值为1mg/L。根据Yan等学者的研究，乐安河的铜背景值为0.00189mg/L。根据2.1节和2.2节的评价模型，计算洞庭湖铜灰水足迹如表3所示[11]。

如表3所示，根据传统方法，洞庭湖的铜灰水足迹为0.61亿m³。而根据改进的灰水足迹模型，将肉食性鱼类体内的铜含量控制在安全阈值以内的虚拟水体积为10.03亿m³;将杂食性鱼类体内的铜含量控制在安全阈值以内的虚拟水体积为6.52亿m³;将植食性鱼类体内的铜含量控制在安全阈值以内的虚拟水体积为3.1亿m³;将水体中的铜含量控制在饮用水安全阈值以内的虚拟水体积为0.61亿m³。因此，根据改进的灰水足迹模型，乐安河的铜灰水足迹应为10.03亿m³。

结合表3可以发现，改进的灰水足迹模型并不是对传统方法的否定，它实质上综合考虑水体稀释效应和生物放大作用下的灰水足迹;而传统模型可以看成是仅仅考虑水体稀释效应下的改进灰水足迹。

根据式（14），计算各污染源的灰水足迹贡献率如表4所示。

根据表4可知，在乐安河流域的主要污染源中，德兴铜矿对灰水足迹的贡献率最高，达86.87%。因此，为了进一步削减乐安河的铜灰水足迹，保护当地的用水安全和生态安全，应当加强德兴铜矿的污染治理，减少排放入河流中的铜负荷。

三、结论

乐安河的铜灰水足迹为10.03亿m³，其中将肉食性鱼类、杂食性鱼类、植食性鱼类和水体中的铜含量控制在安全阈值的虚拟水体积分别为10.03亿m³、6.52亿m³、3.10亿m³和0.61亿m³。

乐安河流域的主要污染源中，德兴铜矿对河流铜灰水足迹的贡献率最高，达86.87%。应当加强德兴铜矿的污染治理，减少排放入河流中的铜负荷。

改进的灰水足迹模型并不是对传统方法的否定，它实质上综合考虑水体稀释效应和生物放大作用下的灰水足迹;而传统模型可以看成是仅仅考虑水体稀释效应下的改进灰水足迹。

参考文献：

[1] HOEKSTRA A Y， CHAPAGAIN A K， ALDAYA M M， et al.The Water Footprint Assessment Manual： Setting the Global Standard[M].London and Washington， DC： Earthscan， 2011.

[2] 吴普特， 孙世坤， 王玉宝， 等. 作物生产水足迹量化方法与评价研究[J]. 水利学报， 2017， 48（6）：651-660.

[3] 孙世坤， 王玉宝， 刘静， 等. 中国主要粮食作物的生产水足迹量化及评价[J]. 水利学报， 2016， 47（9）： 1115-1124.

[4] Mekonnen Mesfin， Hoekstra Arjen Y. Global Anthropogenic Phosphorus Loads to Freshwater and Associated Grey Water Footprints and Water Pollution Levels： A High-Resolution Global Study[J]. Water resources research， 2018， 54（1）：345-358.

[4] 吴普特， 孙世坤， 王玉宝， 等. 作物生产水足迹量化方法与评价研究[J]. 水利学报， 2017， 48（6）：651-660.

[5] 孙世坤， 王玉宝， 刘静， 等. 中国主要粮食作物的生产水足迹量化及评价[J]. 水利学报， 2016， 47（9）： 1115-1124.

[6] Mekonnen Mesfin， Hoekstra Arjen Y. Global Anthropogenic Phosphorus Loads to Freshwater and Associated Grey Water Footprints and Water Pollution Levels： A High-Resolution Global Study[J]. Water resources research， 2018， 54（1）：345-358.

[7] Cardwell R D ，  Deforest D K ，  Brix K V ， et al. Do Cd， Cu， Ni， Pb， and Zn Biomagnify in Aquatic Ecosystems？[J]. Rev Environ Contam Toxicol， 2013， 226：101-122.

[8] Velcheva I G ，  Nikolov B N . A Study on the Processes of Distribution， Accumulation and Transfer of Copper （Cu） in the Organisms of Fishes[J]. Ecologia Balkanica， 2009， 1：15-20.

[9] 汪艷芳， 武心嘉， 戚晓明，等. 乐安河水体重金属出入河通量探究[J]. 环境监测管理与技术， 2019（4）.60-63.

[10] 郭春晶. 鄱阳湖区水环境及经济鱼类重金属污染特征研究[D]. 南昌大学， 2013.

[11] Yan Feng ， Kang Qing ， Wang Shuhan ， et al. Improved grey water footprint model of noncarcinogenic heavy metals in mine wastewater[J]. Journal of Cleaner Production， 2021， 284（3）：125340.

作者简介：李建钊，男，1986年出生，汉族，湖南隆回人，硕士，从事环境监测研究，

通讯作者：李仙，男，1986年出生，湖南新邵人，本科，助理工程师，从事环境监测研究，

3491501908240