近日，华南师范大学环境学院应光国教授团队非靶向筛查化学分析小组林大瑛博士、胡立新老师、张晋娜老师等人在环境领域期刊Water Research上发表了题为“Integrated basin-scale assessment of legacy and emerging PFAS in the Xiangjiang River Basin, China: Occurrence, source apportionment, and risk prioritization”的研究论文（https://url.scnu.edu.cn/record/view/index.html?key=c2acb4930439ec6f325245bd62f46c39）。
图文摘要
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全氟烷基和多氟烷基物质（PFAS）的检出量持续攀升，其中包括短链及新兴替代物，引发了对流域尺度暴露风险的担忧。基于有限分析物清单的靶向监测模式，限制了污染源归因与风险优先级排序的实施。为突破这些局限，本研究对湘江流域开展了综合评估，融合了非靶向筛查、靶向分析、污染源解析、质量负荷分析及生态风险优先级排序。通过非靶向筛查共识别出88种PFAS（61种置信度为1-3级；27种为4-5级）。同时通过靶向分析在水体中检出46种PFAS。多数采样点的环境浓度较低（总PFAS：2.61-34.4 ng/L），以传统PFAS为主；但工业热点区域替代物浓度显著升高，如HFPO-DA在废水中的浓度高达933 ng/L。正矩阵分解法表明，流域范围内的污染主要源于造纸业和氟化工产业。此外，时空分析揭示了雨季水文过程驱动污染物从源区附近区域迁移，从而增强了下游输出。值得注意的是，优先级框架揭示了新兴替代品的不同驱动因素：8:2 FTCA因内在毒性与实际暴露量并存而被列为高优先级（风险指数≥0.1）；而短链酸类（如全氟丁酸）的高优先级主要源于其环境普遍存在性和迁移性。这些发现表明，仅针对传统全氟烷基物质的监测会低估流域生态压力，支持扩大监管监测范围以捕捉替代化学品相关的多元优先级模式。
引言
全氟和多氟烷基物质（PFAS）是合成有机氟化合物，因其具有高化学稳定性、耐热性和表面活性剂特性，被广泛应用于灭火泡沫、纺织品制造及含氟消费品。然而，强碳氟键使PFAS具有高度持久性、生物累积性和长距离迁移能力。因此，全球范围内PFAS已广泛检出于地表水、沉积物、野生动物及饮用水源。最新研究表明，PFAS可在食物网中生物累积，并在野生动物和人体内达到可测水平，已报告的不良影响包括内分泌干扰、 免疫抑制及神经发育影响。
然而，传统靶向检测方法通常仅能覆盖不到1%的化学空间，且主要针对有限的传统PFAS。因此，由于新兴或结构未知的PFAS被排除在常规监测之外，大量潜在风险可能未被识别。基于高分辨率质谱（HRMS）的非靶向筛查（NTS）因此成为发现新兴PFAS的强力工具。虽然识别全氟烷基物质（PFAS）至关重要，但理解其排放途径和潜在风险对有效污染控制同样重要。正矩阵分解（PMF）等源分配技术能有效量化工业排放、生活污水及其他污染源的相对贡献，为PFAS污染的来源和空间分布提供宝贵见解。与此同时，基于风险的框架（如毒理学优先级指数ToxPi）通过整合持久性、生物累积性和毒性信息，可实现化合物特异性优先排序。近期将NTS与风险模型相结合的研究表明，该方法能识别传统监测手段可能遗漏的高优先级PFAS。
河流流域中的全氟烷基物质污染尤为令人担忧，因为河流网络是分散污染源与点源污染的关键汇集点，且通过饮用水和水生食物来源成为人类暴露的核心途径。欧洲和北美众多流域均已记录到广泛污染，包括美国、 英国、意大利及荷兰均有记录，污染源特征已得到充分表征。在中国，长江与珠江流域也出现了类似证据。湘江流域是另一个关键的饮用水源，正面临着来自工业和农业活动日益增大的压力。作为湖南省主要经济枢纽，该流域贡献了全省约73.15%的GDP（2015年达2.12万亿元人民币），并容纳了58.1%的省人口（3939万）。作为流域核心增长极的长株潭城市群，2021年创造经济总量达1.79万亿元人民币，常住人口1484万。该流域工业活动涵盖钢铁、石化、机械制造，尤以造纸业和氟化工生产为重，而集约化农业则导致非点源污染。鉴于多重压力叠加及该区域新兴全氟烷基物质（PFAS）报告日益增多，湘江流域成为拓展监测范围至传统化合物之外的关键区域。该流域作为重要饮用水源地，拥有密集的含氟化工产业走廊，且当前缺乏新兴PFAS的系统性数据，使其成为全面应用NTS技术发现未知污染物、填补关键数据缺口的理想场所。
因此，本研究旨在：(1) 通过整合目标与非目标筛查，阐明流域范围内传统与新兴PFAS的污染特征； (2) 量化污染输入量，分配主要排放源，评估PFAS物质负荷的季节动态及下游迁移过程；(3) 采用基于风险的优先级排序方法，整合暴露指标与危害信息以识别重点关注PFAS。该框架将勾勒湘江流域PFAS的时空动态特征，为监管监测与源头定向控制提供实践依据。
图文导读
本研究在湘江流域共选取48个采样点，其中环境样品采样点32个，周边污染源采样点16个。环境样品采样点采集地表水和沉积物样本，污染源采样点则采集各类设施排放的废水样本。采样工作于2023年7月（雨季）和12月（旱季）在湖南省实施。已确认的污染源包括生活污水、畜禽养殖场、造纸厂、制药厂、农业面源及氟化工厂。
Fig. 1 Sampling sites in the Xiangjiang River Basin (South China, 2023). Locations include the main stem, tributaries, and Dongting Lake, together with surrounding pollution sources. Symbols are defined in the embedded legend; blue arrows indicate flow direction.
图1 2023年湘江流域（华南地区）采样点分布图。采样点涵盖干流、支流及洞庭湖区域，并标注周边污染源。图例符号说明详见内嵌图例；蓝色箭头指示水流方向。
1.非靶向筛查结果
通过非靶向筛查共识别出88种PFAS（61种置信度为1-3级；27种为4-5级）。基于氟化链上的取代基、末端基团及共价特征，61种一级至三级PFAS被归为15类：(1)全氟烷基羧酸（PFCAs），(2)全氟烷基磺酸（PFSAs），(3) 羟基取代全氟烷基羧酸（H-PFCA），(4)羟基取代全氟烷烃（H-PFA），(5)不饱和全氟烷烃（UPFA），(6)氟化端基羧酸（FTCA），(7)氟化端基磺酸（FTS）， (8) 全氟羧酸（PFPA），(9) 氟烷基磷酸二酯（diPAP），(10) 全氟磷酸（PFPiA），(11) 全氟烷基磺酰胺（FASAs），(12) 全氟烷基磺酰胺乙酸（FASAAs）， (13) 氯取代全氟烷基醚磺酸盐（Cl-PFESAs），(14) 全氟-4-乙基环己烷磺酸钾盐（PFECHS），以及 (15) HFPO-DA。
Fig. 2 Integrated workflow for PFAS assessment. A. Suspect and non-target screening; B. targeted analysis; C. risk prioritization; D. representative structures of 61 PFAS identified at confidence Levels 1-3.
图2. 全氟烷基物质评估的整合工作流程。A. 可疑物质与非目标物质筛查；B. 靶向分析；C. 风险优先级排序；D. 置信度等级1-3范围内鉴定出的61种全氟烷基物质代表性结构。
2.靶向分析结果（地表水和沉积物）
本研究对57种PFAS进行分析，将其归类为十二大类。其中46种PFAS在32个点位的地表水中检出。丰水期地表水中PFAS总浓度范围为8.87±4.19至34.4±3.02 ng/L。枯水期地表水中PFAS总浓度范围为2.61±0.77至33.6±2.32 ng/L。在沉积物中共检测出41种PFAS。丰水期沉积物中PFAS总浓度范围为0.836±0.251至8.93±0.959 ng/g。枯水期沉积物中PFAS总浓度范围为1.19±0.888至14.2±1.69 ng/g。
Fig. 3 Composition and concentrations of quantified PFAS in surface water and sediment. A. Surface water, wet season; B. surface water, dry season; C. sediment, wet season; D. sediment, dry season. Values are shown as concentrations (log10 ng/L for water; log10 ng/g for sediment), grouped by PFAS class.
图3 表层水体与沉积物中定量PFAS的组成及浓度分布。A. 表层水体，雨季；B. 表层水体，旱季；C. 沉积物，雨季；D. 沉积物，旱季。数据以浓度值（水体为log10 ng/L；沉积物为log10 ng/g）呈现，按PFAS类别分组。
3.靶向分析结果（污染源）
在六类污染源（生活污水、畜禽养殖场、造纸厂、制药厂、农业源及氟化工厂）的16个采样点中，检测到47种PFAS。PFAS总浓度范围为6.08±1.86至1130±105 ng/L。造纸厂排放物污染最严重，HFPO-DA浓度高达933±109 ng/L。氟化工厂排放物中PFBA浓度显著升高，最高达409±16.8 ng/L。在造纸厂废水中，PFBA和HFPO-DA是PFAS污染的主要来源；在氟化工厂废水中，PFBA和PFBS贡献最大。
Fig. 4 PFAS in effluents from six pollution-source categories. Upper panel: absolute concentrations (ng/L). Lower panel: relative composition (%) by PFAS class for domestic sewage, livestock poultry farms, fluorochemical factories, paper factories, pharmaceutical factories, and agricultural sources.
图4 六类污染源排放物中的全氟烷基物质（PFAS）。上图：绝对浓度（ng/L）。下图：生活污水、畜禽养殖场、氟化工厂、造纸厂、制药厂及农业源按PFAS类别划分的相对组成（%）。
4.污染源解析（PMF分析）
源谱图（图5C）通过将因子载荷归一化为PFAS类别的百分比获得，从而能够与测得的排放物指纹（图4）直接比较。在六个因子中，造纸业贡献最大（27.9%），其中PFCAs占主导地位（63.4%），另有PFSAs（10.8%）和FASAAs（10.0%；包括EtFOSAA）的信号；HFPO-DA等标记物与当地造纸厂废水一致。氟化学品制造贡献18.1%，以高负荷的PFCA（72.2%）和PFSA（9.6%）为特征，符合氟化学品排放特征。生活污水占17.7%，呈现典型市政污水混合信号（PFCAs 65.2%，FTCA 8.33%，PFPA 8.55%）。其余污染源分配为制药厂（13.0%）、畜禽养殖场（12.6%）及农业来源（10.7%）。总体而言，工业排放与生活污水是流域污染的主要驱动因素，其中全氟烷基化合物（PFCAs）和全氟烷基物质（PFSAs）在分配负荷中占据主导地位。
Fig. 5 Source apportionment of PFAS in surface water by Positive Matrix Factorization (PMF). A. Class-normalized factor profiles; B. Factor contributions; C. Class-normalized source composition profiles.
图5 采用正矩阵分解法（PMF）对地表水中全氟烷基物质（PFAS）进行来源分配分析。A. 类别归一化因子谱；B. 因子贡献度；C. 类别归一化来源组成谱。
5.风险优先级排序（ToxPi分析）
通过整合相应的危害与暴露特征，最终为每种化合物得出风险指数（RI），数值范围为0至0.229。值得注意的是，8:2 FTCA是唯一被归类为高优先级（RI≥0.1）的化合物。另外25种PFAS（包括主要传统PFAS（如PFOA、PFOS）及新兴替代品（如PFBA、PFBS、HFPO-DA））构成中等优先级化合物。
Fig. 6 Integrated risk prioritization for quantified and semi-quantified PFAS. (A) Hazard potential (ToxPi), where stacked bars and slice diagrams illustrate the relative contribution of distinct hazard domains. (B) Normalized Exposure Index, highlighting compounds with elevated scores (red dots). (C) Final Risk Index (RI) ranking, classifying compounds into High (RI ≥ 0.1), Medium (0.01 ≤ RI < 0.1), Low, and Insignificant tiers.
图6 定量与半定量PFAS的综合风险优先级排序。（A）危害潜力（ToxPi），其中堆叠柱状图与切片图展示了不同危害领域的相对贡献。（B）标准化暴露指数，突出显示高分化合物（红色圆点）。(C) 最终风险指数(RI)分级，将化合物划分为高风险(RI ≥ 0.1)、中风险(0.01 ≤ RI < 0.1)、低风险及无显著风险四类。
结论与意义
本次流域级评估整合了发现筛选、定向定量、来源分配、质量负荷分析及风险优先级排序等方法，揭示了湘江流域PFAS的分布特征、来源归因及优先处理模式。共鉴定出88种PFAS，揭示出环境水体以历史污染为主导的污染特征，以及工业废水中替代性PFAS（如HFPO-DA）的显著热点分布。经实测污染源指纹验证的PMF模型表明，流域污染负荷主要源自造纸业和氟化工行业；时空分析证实雨季水文条件会增强污染物迁移和下游输出。
优先级框架进一步揭示了新兴替代品中不同的优先驱动因素。8:2 FTCA因其固有毒性及已确认的暴露风险被列为高优先级候选物（风险指数≥0.1），而PFBA等短链酸类物质则主要因环境普遍存在性和迁移性而位居前列。这种差异性挑战了统一的“替代风险”论述，支持差异化管理策略：对高毒性候选物实施源头控制以避免不当替代，对迁移性强的短链PFAS采取流域级负荷削减以遏制远距离迁移。建立可疑/非目标物质筛查机制、制定优先候选物检测标准、纳入可萃取有机氟化物分析，将有助于消除分析盲区并强化风险导向监测体系。本文建立的综合框架为其他面临历史遗留与替代PFAS双重压力的流域提供了可移植的解决方案。
论文链接
Da-Ying Lin, Li-Xin Hu, You-Sheng Liu, Jin-Na Zhang, Guang-Guo Ying,Integrated basin-scale assessment of legacy and emerging PFAS in the Xiangjiang River Basin, China: Occurrence, source apportionment, and risk prioritization,Water Research,Volume 292,2026,125350,ISSN 0043-1354,https://url.scnu.edu.cn/record/view/index.html?key=c2acb4930439ec6f325245bd62f46c39.