一、技术简介

    本技术面向湖泊沉积物环境质量综合评价需求，针对现有评价方法依赖国外数据库、未充分考虑我国湖泊本土生物区系组成、单一指标评价结果不一致等问题，融合相平衡分配法与本土生物效应数据库，建立了基于本土物种的沉积物污染物预测无效应浓度（PNECₛ）推导方法。技术通过采集湖泊沉积物样品，分析传统污染物与微量/痕量污染物的赋存特征，以PNECₛ为基准将实测数据降维为三个核心参数，构建沉积物环境质量综合评价方程（SeQI），实现沉积物环境质量的快速、准确、全面评价，并同步识别主要风险因子

二、技术内容

    本技术借助野外采样、色谱质谱仪器分析、数据库检索与数学模型等多种技术手段开展。利用加速溶剂萃取结合硅胶层析净化等方法对沉积物样品进行预处理，采用高效液相色谱仪、气相色谱仪、超高效液相色谱-质谱联用仪及电感耦合等离子体质谱仪等仪器测定传统和微量/痕量污染物的赋存浓度。基于ECOTOX和EPI Suite等数据库，结合湖泊本土生物区系组成推导水相预测无效应浓度，并通过相平衡分配法转化为沉积相预测无效应浓度。在获得各污染物基准值的基础上，通过降维分析将大量实测数据整合为超标种类占比、超标数据量占比和超标程度三个参数，进而构建综合评价方程计算沉积物环境质量得分。根据得分划分五级质量等级，并基于相对风险大小量化方法精准识别各点位的首要风险因子。所有计算过程集成于自主构建的评价模型中，可实现沉积物环境质量的快速计算、等级划分与风险因子自动识别

三、技术优势

    本技术充分考虑了氮磷等传统污染要素与重金属、新污染物等微量/痕量污染物的复合污染效应，克服了单一指标评价结果不一致的难题。基于我国湖泊本土生物区系组成推导沉积物预测无效应浓度，有效解决了直接采用国外基准值导致评价结果不确定性的问题。通过降维处理将海量污染物数据整合为直观的综合评价得分，并建立五级沉积物环境质量等级划分标准，使评价结果清晰可比。同时，本技术建立了污染物相对风险大小量化方法，可精准识别不同点位的首要风险因子，为沉积物污染精准治理和风险管控提供科学依据。

四、应用场景

    湖泊沉积物环境质量综合评价、沉积物污染风险识别与分级管控。

五、典型案例

    该技术在某湖泊沉积物环境质量综合评价中取得应用。研究团队在湖泊内设置10个采样点位，分析了包括总氮、总磷、7种重金属、16种多环芳烃、21种有机氯农药、多氯联苯、16种邻苯二甲酸酯及多种抗生素在内的112种污染物。通过相平衡分配法结合本土物种敏感度分布曲线推导各污染物的沉积相预测无效应浓度，将大量实测数据降维计算得到湖泊沉积物整体SeQI得分为66.15，环境质量为等级III（良好水平）。各点位SeQI值在56~84之间，其中个别入湖河口点位沉积物质量相对较差。风险因子识别结果表明，主要风险因子为二苯并(a,h)蒽、邻苯二甲酸二异丁酯、甲氧滴滴涕和邻苯二甲酸二正辛酯等，为该湖泊沉积物污染精准治理提供了明确的目标清单。

六、科技支撑

专利：

    赵中华，龚雄虎，张路，蔡永久，姚晓龙. 一种湖泊沉积物环境质量综合评价和风险因子识别方法. 专利号：ZL202310054810.4

软件著作权：

    赵中华，刘皖苏.全景湖库水环境质量综合评价与预警系统V1.0，软著登字第17228586号，2025SR2364552

七、联系方式

    联系人：赵中华

    邮箱：zhzhao@niglas.ac.cn

    科技处：姚老师，02586882023，zbyao@niglas.ac.cn