中山市近海经济贝类和鱼类历年污染物监测数据分析

1、    中山市近海经济贝类和鱼类历年污染物监测数据分析    仇镇武 杜君裕摘 要 将20072018年中山市近海经济贝类和鱼类的监测数据依照海洋生物标准值进行分类，计算监测项目的单因子污染指数，绘制监测项目历年含量线性趋势线方程。根据单因子污染指数的统计，可以得出中山市海洋经济贝类和鱼类生物受污染程度依次是铅、镉、铜、石油烃、总汞，其他均未发现受到污染。根据监测项目历年含量线性趋势线方程的斜率比较可知，含量逐渐下降的项目是铅、石油烃，逐渐上升的项目是总汞、砷、镉，其他项目变化不明显。反映了中山市近海中污染物的年际变化状况和含量水平，结论可用于中山市近海

2、经济贝类和鱼类的调查研究。关键词 贝类;鱼类;监测数据;风险因子;单因子污染指数;线性趋势线：r12;x502 文献标志码：b doi：10.19415/ki.1673-890x.2020.24.080海洋生物质量监测的目的是了解污染物质在生物体内的积累情况、污染程度及变化状况。海洋生物质量监测以贝类为主，根据海域特征可增选鱼、虾和大型藻类作为监测生物1。海产品中的贝类和鱼类优质蛋白含量高、低脂肪、低热量、美味且易消化、易吸收，市场需求日益增多。人类食用含污染物的海产品，当污染物在人体内积累过多就会导致生病，如汞会导致水俣病，镉会导致痛痛症，砷会导致乌脚病等。随着沿海经济的发展、码头港口的增多

3、、海洋资源的深度开发以及工农业污水的排放，海洋环境污染状况日益严峻2。污染物常存在于沉积物或海水中，生活在沉积物层的贝类、虾等生物容易受沉积物中污染物的影响3-4，生活在海水中的鱼类则容易受海水中污染物的影响。海洋生物的监测项目包括石油烃、重金属、农药残留和贝毒，而常见检出物是石油烃5和重金屬6。石油烃来源通常是石油生产、海洋运输等人为活动，而重金属的来源通常是工业废水的偷排。海洋生物中贝类是重要的海产资源，又是重要的海洋污染监测生物，也是海洋环境质量评价的一种非常重要的指示生物。鱼类作为海洋污染监测生物，其监测数据更是对海洋环境质量评价的有效补充7-8。基于此，根据20072018年对中山近

4、海经济贝类和鱼类中污染物的监测数据，阐述中山市近海贝类和鱼类被污染的情况，对贝类和鱼类中污染物含量水平、分布特征以及年际变化状况进行分析和评价。对今后在防止和控制贝类和鱼类的污染方面，可以更有效地保护海洋生物资源，确保海洋资源的可持续利用，维护海洋生态平衡，提高海洋生物质量，保障人体健康9。因此，开展中山海域贝类和鱼类中污染物的调查研究、分布规律与质量评价意义重大。1 监测方法与样品采集20072018年共进行3个站位的监测，如图1所示。3个站位的监测在中山近海海域海洋生物常活动范围内基本覆盖，且每个站位有3年以上监测数据，保证了监测数据的代表性和完整性。20072009年的监测站位1东经11

5、3°397，北纬22°287，2010、20132015年的监测站位2东经113°3559，北纬22°2717，20162018年的监测站位3东经113°3520，北纬22°2928。2011年和2012年无监测数据。现场采集的样品均为中山近海常见的经济贝类和鱼类，市场上较为常见，保证了监测数据的代表性。采样过程保持生物个体不受损伤，挑选完好的生物个体，每种样品选择大小、性别、年龄相似的个体。采样时，做好观察和记录，注意观察生物个体的颜色、个体大小、死亡数量、机械损伤和其他异常个体，记录生物个体生活的环境等。2 监测数据的整理与分析2

6、.1 监测数据的整理gb 18421-2001海洋生物质量是以海洋贝类（双壳类）为环境监测生物，规定海域各类使用功能的海洋生物质量要求。20072018年，中山市近海监测的贝类包括红树蚬（geloina coaxans）、闪蚬（corbicula nitens）、文蛤（meretrix meretrix linnaeu）、牡蛎（ostrea gigas thunberg），鱼类包括梅童鱼（collichthys lucidus）、狼牙鰕虎鱼（odontamblyopus rubicundus）。监测项目为石油烃、总汞、镉、铅、铜、砷、六六六、滴滴涕、多氯联苯、腹泻性贝毒和麻痹性贝毒。由表1的监

7、测数据与gb 18421海洋生物质量标准值的限量值比较可知，贝类和鱼类海洋生物监测在20072018年的16批次中，项目铅有6批次达不到一类要求，只达到二类;项目镉有5批次达不到一类要求，只达到二类;项目铜有2批达不到一类要求，只达到二类;项目石油烃有2批次达不到一类要求，只达到二类;项目总汞有1批次达不到一类要求，只达到二类;项目六六六、滴滴涕、多氯联苯、麻痹性贝毒和腹泻性贝毒均达到一类要求。2.2 监测数据分析2.2.1 监测数据的单因子污染指数评价中山海域适用于海洋渔业水域、海水增殖区、海洋自然保护区、与人类食用直接有关的工业用水区。因此，中山海洋生物质量根据gb 18421海洋生物质量

8、的划分，按照海域的使用功能和环境保护的目标可按一类进行评价。海洋生物质量评价方法采用单因子污染指数评价法10-11，计算方法如式1所示。根据海洋生物质量监测技术规范，单因子污染指数整理见表2。海洋生物质量评价以单因子污染指数1.0作为该因子是否对生物产生污染的基本分界线，小于0.5为生物未受该因子污染，0.51.0为生物受到该因子污染，大于1.0表明生物已受到该因子污染。根据贝类和鱼类海洋生物监测项目单因子污染指数统计可知，贝类和鱼类海洋生物在20072018年的16批次中，项目铅已受污染比例达到37.50%，受污染比例达到25.00%，未受污染比例是37.50%;项目镉已受污染比例达到31.

9、25%，受污染比例达到18.75%，未受污染比例是50.00%;项目砷已受污染比例达到6.25%，受污染比例达到12.50%，未受污染比例是81.25%;项目铜已受污染比例达到12.50%，受污染比例达到25.00%，未受污染比例是62.5%。项目石油烃已受污染比例达到12.5%，受污染比例达到6.25%，未受污染比例是81.25%。项目总汞受污染比例达到18.75%，未受污染比例是81.25%。项目六六六、滴滴涕、多氯联苯、麻痹性贝毒、腹泻性贝毒均未被发现造成污染。因此，根据单因子污染指数的统计，可以得出中山海洋经济贝类和鱼类生物受污染程度依次是铅、镉、砷、铜、石油烃、总汞。2.2.2 监测

10、数据变化趋势分析从监测数据的变化趋势可以看出，中山市近海经济贝类和鱼类中，污染物逐渐下降的项目是铅、铜，逐渐上升的项目是镉、砷，其他项目变化不明显。3 结论历年监测数据和单因子污染指数评价得出，中山市近海经济贝类和鱼类已受污染程度依次是铅、镉、铜、砷、石油烃，其他均未发现受到污染;其中只有2007年的牡蛎和2008年的红树蚬的项目铅超出ny 5073-2006的标准，2008年之后所有项目的测定含量均符合相应标准限量值，未超标，符合食用要求。从监测数据的变化趋势可以看出中山市近海经济贝类和鱼类中，污染物逐渐下降的项目是铅、铜，逐渐上升的项目是镉、砷，其他项目变化不明显。这一结论反映了中山市近海

11、中污染物的年际变化状况和含量水平，可用于中山市近海经济贝类和鱼类的调查研究。参考文献：1 孙剑，顾雪元，张爱茜，等.江苏省黄海海域生物质量调查及污染评价j.海洋科学，2010，34（6）：28-33.2 ji rw， pan lq， guo rm， et al. using multi-integrated biomarker indexes approach to assess marine quality and health status of marine biological： a case study of ruditapes philippinarum in laizhou ba

12、y， chinaj.environmental science and pollution research international，2019，26（10）：9916-9930.3 蔡文倩，周娟，林巋璇，等.基于底栖生物指数的辽东湾生态质量状况评价j.海洋科学，2016，40（10）：105-112.4 李秉钧，王全超，李宝泉，等.黄河三角洲潮间带泥螺重金属含量与生物质量评价j.海洋科学，2013，37（11）：16-20.5 乔向英，陈碧鹃，周明莹，等.桑沟湾贝类养殖海域石油烃污染状况及其对贝类质量安全的影响j.环境科学，2011，32（8）：2391-2396.6 易斌，周鹏，周俊杰，

13、等.大亚湾海域20072010年海洋生物体内hg、pb、cd和as含量及生物质量评价j.海洋环境科学，2014，33（2）：226-231.7 yamileth dh， elena v， carmona j， et al. evaluation of reclamation success in an open-pit coal mine using integrated soil physical， chemical and biological quality indicatorsj.ecological indicators，2019，103：182-193.8 bentaibi s，

14、rahou a， chillasse l. evaluation of biological water quality by biological macrophytic index in river： application on the watershed of beht riverj.european scientific journal，2017，13（27）：217-224.9 chai qy， ju yf. biological evaluation based quality management of water resources in small xingkai lakej.asian agricultural research，2017，9（11）：37-40.10 tang cw， carman c， zhang g， et al. the spatial and temporal distribution of heavy metals in sediments of victoria harbour， hong kongj.marine pollutio