环院智慧|朱樱副教授ES&T发文首次全面评价我国2010-2020年间兽用抗生素环境排放、归趋和耐药性演化风险

王心蔚 2024-04-01 4725

    近日,上海交通大学环境科学与工程学院朱樱副教授在环境领域著名学术期刊Environmental Science & Technology上发表了题为“Comprehensive Assessment of Environmental Emissions, Fate, and Risks of Veterinary Antibiotics in China: An Environmental Fate Modeling Approach”的研究论文。该研究结合实证数据和模型方法,率先阐释了我国2010-2020年间源于畜禽和水产养殖的兽用抗生素排放和多介质浓度的时空演变规律和多介质源汇特征,明晰了环境耐药性演化风险,首次通过纳入兽用抗生素随粪便处理的去除率,揭示了我国畜禽及水产养殖量区域分布与集约化养殖、家庭养殖方式的时空变化对抗生素排放的驱动机制。论文第一作者为上海交通大学环境科学与工程学院2021级研究生李帅奇,通讯作者为朱樱副教授,第一完成单位和通讯单位均为上海交通大学。


研究背景

    抗生素耐药性是全球人类健康的主要威胁之一。抗生素的环境释放和污染可能促进抗生素耐药性发展和传播,这增加了人类被含耐药基因的病原体感染的可能性,进而降低医用抗生素药效。我国是全球主要抗生素消费国之一。随着收入的增加,人们对动物蛋白质需求提高,导致兽用抗生素的使用量不断增加。自2016年以来,我国制订了多种兽用抗生素使用管理政策,并将抗生素作为高关注新污染物进行环境污染控制。因此,有必要了解我国不同环境介质中兽用抗生素的排放和污染状况,以应对我国和全球范围内的耐药性发展。

    然而已有关于我国抗生素排放、环境迁移和分布的研究仍存在局限性。同时,包括我国在内的全球研究主要集中在调查兽用抗生素的使用情况,但很少评估环境释放和污染。这些阻碍了对我国兽用抗生素环境污染暴露水平和归趋的认识。

    该研究率先结合实证数据和模型方法,对我国2010-2020年间使用的兽用抗生素种类、环境排放量、多介质浓度及分布和环境耐药性演化风险做了全面的调查、估算和评价。使用我国国家尺度多介质环境归趋模型(SESAMe v3.4模型,空间分辨率0.5°),对我国兽用抗生素的多介质浓度进行预测。与其他传统多介质环境归趋模型相比,该模型充分考虑了化学物质解离的特性,并且具备相对完整的跨介质迁移过程。本研究结果可为我国兽用抗生素的污染防治提供支持。同样的研究体系可在全球范围内应用,尤其可用于面临严重抗生素排放和污染问题的国家。


研究内容

图1 兽用抗生素排放种类、时间趋势和空间格局

    研究发现,我国2010-2020年间因畜禽和水产养殖使用的抗生素约有80种,其年排放总量在23,110至40,850吨之间,于2015年达到峰值(图1)。自2015年之后,畜禽养殖量的减少贡献了84%的排放量下降,集约化养殖比例的增加贡献了12%的排放量下降。同时2018年之后更大幅度的下降可归因于猪瘟的爆发和兽用抗生素管控政策的影响。畜禽养殖对总排放贡献为80-88%,而水产养殖排放仅占总排放的12-20%。四环素类、磺胺类、氯霉素类和喹诺酮类抗生素排放平均占总排放94%,是11年来(除2020年,氯霉素于该年被禁用)排放占比最高的4类抗生素。分析排放空间分布特征发现,2010-2020年间,河北、河南、山东、广西、广东、云南和陕西等7个省份的兽用抗生素排放量均高于其他地区,占总排放量的49-61%。为充分考虑我国兽用抗生素排放估算的不确定性,本研究也同时构建了低排放(LE)及高排放(HE)两种极端情景,以呈现我国兽用抗生素排放的潜在范围。在LE情景下,排放量为13,870至27,560吨,而HE情景,排放量达到63,620至93,780吨。

图2 兽用抗生素在环境中的分配和跨介质传输过程

    2020年85%(19,650吨)的兽用抗生素被排放到土壤,其余排放到地表水和海水中。经SESAMe v3.4(0.5°)模型预测,土壤径流和侵蚀是兽用抗生素进入地表水的主要过程及途径(图2),远超过直接源排放进入地表水的部分。达到稳态时,环境中只有56%(3,870吨)的兽用抗生素分布在土壤中,而23%(1,563吨)和18%(1,247吨)分别分布在地表水和海水中。受半衰期、辛醇水分配系数等物理化学性质的影响,不同种类的抗生素在稳态下表现出不同的多介质分布特征。

图3 兽用抗生素在地表水和土壤中的预测浓度及变化趋势

    尽管只有约15%的兽用抗生素被排放到水体中,但造成的环境浓度并不低。研究表明,2020年地表水中的总抗生素浓度在海河流域(河北省境内)、淮河流域(河南省境内)和长江流域(河南省境内)高于其他地区(2,044-1.3×106、600-3.0×105和1.8×104-2.6×105 ng/L),而在西北内陆河流域、松花江-辽河流域和西南河流域地表水中的总抗生素浓度低于其他地区(0.30-8.4×105、0.01-2.4×105、和0-1.0×105 ng/L)。地表水浓度的地理格局与排放分布基本一致,但受环境参数(如地表水径流量稀释作用)的影响,存在区域不一致性。此外,河北、广西和河南的农业土壤总抗生素浓度高于其他地区,分别为11-582、0.74-360、和4.5-194 ng/g。四环素类、氯霉素类和磺胺类抗生素是地表水和土壤中的主要成分,其中四环素类的贡献最大,这与排放组成基本一致。

图4 海水兽用抗生素的排放

    我国大陆沿海地区海水中兽用抗生素可来自海水养殖源排放和内陆地表水输入两部分组成。2020年兽用抗生素向海水中的总排放量为3,626(2,457-4,961)吨,其中海水养殖的直接排放占82%。受海产养殖量影响,海产养殖源排放的抗生素约42%和28%分别进入黄海(1237吨)和渤海(827吨)。与之相反,源自内陆地表水输入的657(319-1470)吨兽用抗生素主要流入东海(262吨)和南海(242吨),这与该海域附近较大的河口径流量有关(图4)。

图5 兽用抗生素的环境耐药风险

    2020年,共有44种兽用抗生素在至少一个0.5°网格单元的地表水中呈现抗生素耐药发展的高风险(RQ>1)。高耐药演化风险主要位于海河流域(京津冀地区境内),而西藏境内西北内陆河流域的耐药风险总体较低(图5)。不同种类兽用抗生素的耐药风险存在差异,其中四环素类抗生素的耐药风险普遍较高,其次是磺胺类。这与水生环境中磺胺类抗生素耐药基因(ARGs)和四环素类ARGs的广泛分布相一致。因此,兽用抗生素源排放导致的高浓度四环素和磺胺类抗生素可能造成高水平ARGs在环境中扩散,从而对人类健康构成风险。


结论与展望

    该研究首次对我国过去11年间兽用抗生素的排放和环境归趋进行了高空间分辨的预测。结果表明(1)我国应加强明确禁止用于兽用的抗生素使用监管;(2)研究并使用有效去除粪便中抗生素的技术;(3)优化畜禽养殖粪便等处置措施;(4)严格控制高端抗生素的兽用用途。同时,这项综合评估可以作为政策制订者的重要参考资料。

    本项目得到了国家自然科学基金委,国家重点研发计划项目的资助。


作者简介

通讯作者

    朱樱,上海交通大学环境科学与工程学院副教授、博士生导师。构建首个我国国家尺度可解离有机污染物高空间分辨多介质归趋浓度模型(SESAMe v3.4)。以自主开发多介质模型方法作为主要研究手段,进行高关注新污染物环境地球化学过程与风险模拟研究。

第一作者

    李帅奇,上海交通大学环境科学与工程学院2021级硕士研究生。