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生物滞留设施去除城市雨水中的微塑料
Kelsey Smyth ，Jennifer Drake ，Yourong Li ，Chelsea Rochman，Tim Van Seters ，Elodie Passeport
关键词 生物滞留 微塑料 微纤维 水质 雨水
摘要
为了帮助选择适当的缓解战略，必须更好地了解环境中的微塑料途径。在为期2年的现场研究中，研究人员通过生物滞留池(一种低影响开发基础设施)对城市雨水径流中的微塑料进行了表征和量化。微粒的浓度范围从低于检测限到704微粒/L，发现的主要形态是纤维。高降雨强度和长期干燥导致微粒的浓度较大。此外，大气沉降是城市径流中微塑料的一个来源。总之，这些结果表明，城市雨水径流是微塑料的一个集中来源，其浓度取决于特定的气候变量。在106 ~ 5000 mu;m范围内，生物滞留池的中位微粒浓度降低了84%，能够有效过滤微塑料，防止其向下游环境扩散。总之，这些结果突出了城市雨水径流对大型水生系统中微塑料污染的巨大贡献，并证明了当前基于渗透性的低影响开发实践在限制微塑料污染向下游扩散方面的潜力。
1.介绍
微塑料是指小于5mm的各种形态的塑料颗粒，包括碎片、薄膜和纤维。在环境中的疑似人造微粒通过拉曼或傅里叶变换红外光谱(FTIR)等方法被确认为微塑料(Sutton et al.，2019)。研究表明，微塑料在环境中无处不在，对水生和陆生生物有负面影响(Baeza et al.，2020;Foley等人，2018;Jin et al.，2019;White等，2018)。这导致了人们对通过食物链富集作用的担忧(Barboza等人，2018;Cox等人，2019;Schymanski等，2018)。最近的研究表明，雨水径流是微塑料进入水环境的重要途径(Carney Almroth等，2018;Dris等，2015;Piehl等人，2018)。城市雨水中塑料的潜在来源包括轮胎磨损、道路磨损、塑料垃圾、人造草皮、油漆、建筑材料、鞋类、生产前的颗粒和粉末、工业废物、垃圾收集溢出物以及垃圾渗滤液(Coalition Clean Baltic，2017;Sutton等人，2019年)。纺织纤维也可能存在于合成服装、地毯、家居用品、户外用品和衣物烘干机产生的棉绒等城市雨水径流中(Sutton等，2019)。
一般来说，城市雨水径流在排放前很少或没有经过有意的处理(美国环保局，1999年)。它通常作为一个下水道系统的一部分被处理;在大雨期间，它仍然可能由于溢出而得不到处理(美国环保局，1999年)。因此，预计雨水将是除了处理过的废水外，微塑料进入水系统的另一个重要途径。迄今为止，四份报告在美国旧金山湾区、墨西哥、德国和瑞典的研究中对城市雨水径流中的微塑料进行了分析，即排放前直接来自街道径流或雨水集水点的微塑料(Eisentraut等人，2018;Gilbreath等，2019;Jauml;rlskog等，2020年;Pintilde;on-Colin等，2020年)。其中，墨西哥报告的最高浓度为66 - 191个微粒/L (Pintilde;on-Colin et al.，2020)，而旧金山的浓度较低，为0.4-3.2个微粒/L (Gilbreath et al.，2019)，瑞典的浓度le;1-2个微粒/L (Jauml;rlskog et al.，2020)。德国研究(Eisentraut et al.，2018)中测量的微塑料是按重量(附录信息(SI)表S1)。其他一些研究通过在小支流的雨水渠的稍微下游取样来测量城市雨水中微塑料的浓度，如一个研究(Sutton et al.，2019)在旧金山湾1.3到30 微粒/ L或在其他城市源流浓度的0.017-0.3微粒/ L (Dikareva和Simon，2019)，0.4-17.4微粒/ L(Hitchcock，2020)和15.4微粒/ L (Grbicacute; et al.，2020)从流域大小从59到89353公顷。其他研究人员还报告了雨水接收池中的平均浓度范围为0.49-22.9微粒/L (Liu et al.，2019a)、5.4-10微粒/L (Coalition Clean Baltic，2017)和270微粒/L (Olesen et al.，2019)。一项研究指出，它们的雨水结果比排放到旧金山湾的经过处理的废水(0.063微粒/L)中的微塑料浓度高出几个数量级(Sutton等人，2019)。由于不同研究在样本收集、实验室处理、分析的粒度碎片、计数和聚合物鉴定方法上存在差异，很难直接比较微塑料浓度(Sutton等，2019)。但是，这些高浓度表明城市雨水径流是微塑料在环境中的一个重要途径。
生物滞留设施已被认为是对城市地区微塑料的一种预防措施(Gilbreath等，2019)。生物滞留设施是一种低影响开发系统，由填满覆盖物和植被的工程多孔介质的洼地组成(Roy-Poirier等，2010)。它们将径流收集到设施表面并通过底层介质渗透来预防洪水(Roy-Poirier等，2010)。虽然它们降低溶解污染物浓度的效率是不稳定的(Spraakman等人，2020年)，但其可以通过物理过滤有效地拦截总悬浮物(TSS) (LeFevre等人，2015年;Li and Davis，2008)。因此，我们假设微塑料作为一种悬浮颗粒可以通过生物滞留池过滤而有效地从雨水中去除。迄今为止有一份出版物对使用生物滞留池去除微塑料进行了简要研究，报告的三次采样暴雨事件中微塑料的减少量超过80% (Gilbreath等，2019年)。低影响开发设施的污染物去除，特别是生物滞留池，因场地特点、设计、实施以及气候变化而变化很大(Brown and Hunt，2012;Roy- Poirier等人，2010)。因此，为了充分描述去除性能的变化，需要在系统建立后进行多年监测(Roy-Poirier等人，2010;Spraakman et al.，2020，)。
本研究的目的是量化和表征城市雨水径流中的微塑料，并利用多年数据集支持统计分析，对生物滞留池过滤微塑料的效率进行深入评价。该研究还将气候变量与非稀释源城市雨水径流中的微塑料浓度进行了关联，并提出了微塑料行为与TSS之间的新关系。
2.材料和方法
2.1。地点描述
研究地点位于加拿大安大略省沃恩的多伦多和地区保护局(TRCA) Kortright中心 (Spraakman等人，2020年)和第S2部分。收集的雨水样本来自一个生物滞留池的入口和出口，该生物滞留池接收来自邻近一个排水面积为265平方米的停车场的雨水径流(图S1)，由回收轮胎橡胶(Ecoflex Churchill)制成的不透水复合砖铺面组成。这个停车场专家为附近的徒步旅行小径提供公共停车场，游客中心和活动空间。从生物滞留池流出的污水流入一个装有取样设备的监测室。
2.2。样品收集
采样时间为2018年和2019年夏秋。总共采样了19个径流事件，产生17个入口和14个出口样本，其中有12个入口-出口对(S3章节)。在生物滞留池入口和出口使用两台6712全尺寸便携式取样器(Teledyne ISCO，Lincoln，USA)进行自动取样。每个自动取样器装有24个1升聚丙烯取样瓶。自动进样器的入口是通过连接到来自Avensys(加拿大多伦多)的低流量不锈钢过滤器的塑料管进行取样，过滤器的开口为10毫米。过滤器从生物滞留池入口的铝盆中吸取雨水径流。当雨水聚集在这个水池中，并且在降雨过程中任何一点都有超过4厘米的径流通过水槽时，ISCO自动采样器就被激活。水样在一个10升低密度聚乙烯(LDPE) Nalgene瓶中手工组合，制成流动加权复合样品，然后用高密度聚乙烯(HDPE) 2l收集瓶从Fisher Scientific (Whitby，Canada)运输到校园。样品的体积从0.5升到2升不等，这取决于降雨事件产生的径流或污水的数量。
2.3。样品制备
在实验室中，使用Fisher Scientific公司的不锈钢筛将水样品筛至106 mu;m的阈值尺寸分数。将纯度为68.0-72.0%的异丙醇(Fisher scientific)以10%的浓度(体积比)加入到每个现场样品中，以减少有机生长。使用不锈钢筛将样品筛分为106-300 mu;m、300-500 mu;m、500 mu;m - 1 mm和gt;1 mm四个粒度。106-300 mu;m和300-500 mu;m粒径的部分使用过滤后的1.4 g/cm3无水氯化钙溶液(CaCl2，Fisher Scientific)进行密度分离，至少24小时。
2.4。微粒量化
使用美国Irvine公司生产的80倍的SM-1B双目变焦立体显微镜对塑料颗粒进行肉眼识别。根据上述四种粒径的形态(纤维、碎片、薄膜、泡沫、橡胶碎片、球或球团，见图S2)和颜色对颗粒进行分类。人类与有机颗粒之间的区别是基于先前研究的视觉特征和感觉(Greaves and Saville，1995;Hidalgo-Ruz等人，2012;梅里、2015、2015;诺尔，2007)。所有符合人造描述的有色颗粒均被鉴定为疑似人造微粒和微纤维。对所有透明有色纤维进行质地检测和保守鉴定。在双面胶带上收集前10个疑似人造微粒，用于聚合物鉴定。
从一个入口和一个出口样品中收集的人造微粒和微纤维使用来自韩国欧玛斯(Ojeong-gu，South Korea)的500万像素USB数码显微镜相机(S3节)拍照，并使用来自中国杭州的拓普科光电(ToupView)软件进行测量。将实际测量值与被测颗粒的尺寸分数进行比较。
2.5。聚合物的识别
S4章节概述了本文中使用的微塑料和相关定义。在从雨水样本中收集的人工微粒和纤维中，根据之前发表的两种分段取样方法(Grbic等人，2020;亨廷顿等人，2020)。结果分析了482个颗粒(即收集到的总颗粒的10.5%)。光谱学结果以百分比形式报告，不用于纠正统计分析中使用的人造微粒浓度。用2台HORIBA XploRA PLUS共焦拉曼显微镜和Lab Spec6软件(v.6.6.1.11)对雨水样品和现场空白中的人造微粒和微纤维进行分析，对聚合物进行鉴定。当它们燃烧或没有在拉曼光谱仪上产生可解释的光谱时，用mu;FTIR光谱仪分析所有可疑的黑色颗粒(S5节)。在光谱匹配之前，根据需要对光谱进行基线校正。拉曼光谱与一些商业图书馆(第S5节)以及为环境样品中的微塑料创建的SLoPP和SLoPP-e图书馆进行了比较(Munno等，2020年)。在每一种情况下，根据激光的击中效果，识别度最高的材料被选择。
我们通过光谱与聚合物类型的相互匹配，得出塑料的类型。有时光谱有染料和填料的带状覆盖。对于这些样本，我们创建了自己的微粒识别类别。归为“人工合成”的人造微粒是增塑剂(如FM20 PVC冲击改性剂);“人造纤维素”颗粒识别出纤维素或醋酸纤维素上的染料;“人造未知”微粒被鉴定为染料(如靛蓝胭脂红)，没有添加关于材料类型的光谱信息(Munno等人，2020年)。“共聚合物”的定义是由两种或两种以上塑料类型组成的微塑料。“未知微粒”包括那些我们无法在20分钟的最大分析时间内产生清晰拉曼光谱的微粒。此外，“未知燃烧”是在低拉曼激光设置下(即带0.1-10%滤光片的785 nm激光)燃烧的微粒的一个单独类别。在如此低的激光设置下，燃烧速度很快的微粒可能是基于自然的。已经确认的天然物质包括纤维素和醋酸纤维素，以及其他天然化合物(如氧化铁)。虽然醋酸纤维塑料是一种微塑料，但我们保守地认为它是天然的，因为它的光谱与醋酸纤维素相似。
2.6。品质保证及品质控制(QA/QC)
一个进口和出口自动取样器的真实空白为每个采样收集雨水事件在抽样量化污染的程度,即在24个1升瓶自动取样器是开汽车的大气采样器,在交通领域网站领域的实验室,大约100米远。其中包括生物滞留池入口和出口的空白ISCO自动样品瓶，24个1升瓶中的1个在雨来临之前用RO-1070储水罐(S3部分)获得的反渗透(RO)水填充。第24个瓶子被放置在自动取样器内，在设置取样器后的任何干燥和下雨的日子都保持打开。现场空白样品的制备过程与样品相同。在实验室中，每次处理样品时都要穿戴100%纯棉的实验服和丁腈手套。玻璃器皿和筛子用洗洁精和自来水清洗，然后在使用前和使用时用RO水冲洗三次，以减少程序污染。收集两份1升体积的实验室空白，使其与现场空白和样品体积近似匹配。实验室空白部分由RO组成采用与常规样品相同的样品制备过程的水。
样品被不止一个分析家量化。我们采取了一些措施来减少和量化不确定性。制备了由30根纤维和25个非纤维微塑料颗粒(共55个)组成的人造样品(S3节)。七名分析人员统计了七份完全相同的人造样本。根据分析人员的统计，所有颗粒的平均值和标准偏差为79plusmn;26 (n = 7)，即误差为33%；仅纤维的平均值和标准偏差53plusmn;23 (n = 7)，即误差为43% (S3节)。这些结果表明在不同的分析中计数的可重复性是可以接受的。因此，没有单独的降雨事件样本被分析人员划分计数，而进出水口对的样本由同一分析人员计数。测量重复性，一位分析师计算三个相同的人工样品和观察到的高纤维(47plusmn;2 n = 3)和总微粒数(73plusmn;3 n = 3)比在30至55岁，上升值分别，但标准差较小，具有很好的重复性，而相应的误差为4%。尽管人们努力避免污染，但被统计的颗粒物数量还是大于收集的颗粒物数量。这导致微粒总合的统计数据精度一般（对应的误差为43%）；和纤维的数据精度较差(78%的误差)。最后，使用人工合成样品(n = 3)进行加样和回收试验，回收率为82plusmn;5%(表S2)。
2.7。统计分析
使用非参数生存分析方法，特别是统计回归和Kaplan Meier方法，对生
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