河流是陆地向海洋传输污染物的主要通道，其对污染物传输过程受到外部驱力和自身内力的影响，即外力和内力的共同作用。河流外力是指对其水资源、水环境和水生态等具有显著影响的外在要素，如气候变化、土地利用、城市排水和船舶水运等；内力指的是其大小、长度和流量等自身的内在要素。其中，污水处理厂一方面削减了城市向河流排放污染物，另一方面又像“泵”一样不得不向河流排放未能得到处理的污染物，如微塑料等新污染物。那么，沿河两岸城市分布着大大小小的污水处理厂是否类似于“群泵”一样向河流排放污染物，并于此像引擎一样驱使着污染物在河流的长距离传输呢（图1）?
为定量解析河流污染可能存在的“群泵”机制，中国科学院城市环境研究所联合美国加州大学河滨分校、意大利米兰比可卡大学以及荷兰瓦赫宁根大学的研究团队以微塑料为例提出了空间依赖路径。该路径主要包括两个基本环节，一是关键变量数据整合（图2a），二是关键变量关系拟合（图2b）。数据整合是指对河流干流某样点微塑料通量与其上游水系中距离该样点特定范围内废水排放累计总量进行一对一整理，其中特定范围设置50公里的间距递增由此形成对应该样点的一系列数据。关系拟合是指以样点为单元对具有相同特定范围的所有样点微塑料通量与对应的废水排放累计总量进行线性拟合，由此随特定范围的增加形成一系列关系方程。空间依赖路径及以长江为示例的研究结果以Wastewater discharge transports riverine microplastics over long distances为题发表于Environmental Science & Technology期刊上。
关系拟合发现，河流干流微塑料通量对废水排放累计总量的响应关系随特定范围增加呈现逐渐增强后而趋于稳定（图3a）。一是，这一响应关系的相关系数由0.36增加到0.94，并趋稳于0.98（图3b）。二是，沙皮罗-威尔克检验在800公里以上的范围，p值大多高于0.05，表明数据接近正态分布；布鲁赫-帕甘检验的p值在大多数距离范围内也高于0.05，说明模型不存在显著的异方差性；同时，杜宾-沃森统计量在1000公里以上逐渐接近2，表明自相关性明显减弱（图3c）；三是，关系方程的斜率在非平稳区间从0.019下降到0.0044，在平稳区间的范围是0.0042～0.0028（图3d）；四是，关系方程的截距在非平稳区间从22075.45下降到-5109.47，在平稳区间的范围是-5016.24～-1535.57（图3e）。总体而言，关系拟合结果意味着在以长江为案例河流中干流样点微塑料通量可受1000公里范围（约为河流总长度的1/6）废水累积排放的影响。这也可称之为微塑料远游的“群泵”机制。
空间依赖性路径揭示出长江河流中的微塑料污染显著依赖于上游远距离的废水排放。然而，由于河流大小、长度、水文特征以及周边土地利用等因素差异，污染物在河流中的传输距离存在显著不同。此外，不同污染物的理化性质也会影响其在水体中的传输范围。因此，未来需从三方面进一步验证空间依赖性框架的适用性：一是验证该路径在其他流域中的适用性；二是评估其在不同新污染物上的适用性；三是引入非点源污染与动态环境变量。
图1 微塑料远游“群泵”机制概念图
图 2 河流微塑料对废水排放的空间依赖性框架
图 3 不同上游边界范围内河流微塑料与废水排放的空间依赖关系
相关资料：
Chen, C.; Cowger, W.; Nava, V.; van Emmerik, T. H. M.; Leoni, B.; Guo, Z. F.; Liu, D.; He, Y. Q.; Xu, Y. Y., Wastewater discharge transports riverine microplastics over long distances. Environ. Sci. Technol. 2024, 58 (34), 15147−15158.
Rochman, C. M. Microplastics research—from sink to source. Science 2018, 360 (6384), 28−29.
Murphy, F.; Ewins, C.; Carbonnier, F.; Quinn, B. Wastewater treatment works (WwTW) as a source of microplastics in the aquatic environment. Environ. Sci. Technol. 2016, 50 (11), 5800−5808.
Woodward, J.; Li, J.; Rothwell, J.; Hurley, R. Acute riverine microplastic contamination due to avoidable releases of untreated wastewater. Nat. Sustain. 2021, 4 (9), 793−802.
Baldwin, A. K.; Corsi, S. R.; Mason, S. A. Plastic debris in 29 Great Lakes tributaries: Relations to watershed attributes and hydrology. Environ. Sci. Technol. 2016, 50 (19), 10377−10385.
Yuan, W. K.; Christie-Oleza, J. A.; Xu, E. G.; Li, J. W.; Zhang, H. B.; Wang, W. F.; Lin, L.; Zhang, W. H.; Yang, Y. Y. Environmental fate of microplastics in the world’s third-largest river: Basin-wide investigation and microplastic community analysis. Water Res. 2022, 210, 118002.
Mintenig, S. M.; Kooi, M.; Erich, M. W.; Primpke, S.; Redondo-Hasselerharm, P. E.; Dekker, S. C.; Koelmans, A. A.; van Wezel, A. P. A systems approach to understand microplastic occurrence and variability in Dutch riverine surface waters. Water Res. 2020, 176, 115723.
Drummond, J. D.; Schneidewind, U.; Li, A.; Hoellein, T. J.; Krause, S.; Packman, A. I. Microplastic accumulation in riverbed sediment via hyporheic exchange from headwaters to mainstems. Sci. Adv. 2022, 8 (2), No. eabi9305.
Mennekes, D.; Nowack, B. Predicting microplastic masses in river networks with high spatial resolution at country level. Nat. Water 2023, 1 (6), 523−533.
van Emmerik, T. H. M.; Frings, R. M.; Schreyers, L. J.; Hauk, R.; de Lange, S. I.; Mellink, Y. A. M. River plastic transport and deposition amplified by extreme flood. Nat. Water 2023, 1 (6), 514−522.
Hurley, R.; Woodward, J.; Rothwell, J. J. Microplastic contamination of river beds significantly reduced by catchment-wide flooding. Nat. Geosci. 2018, 11 (4), 251−257.
