多环芳烃（PAHs）是一种重要的持久性和半挥发性有机污染物，受到了国内外的广泛关注^{[1, 2, 3, 4, 5]}。研究表明，多环芳烃具有溶解度低、蒸汽压小及辛醇-水分配系数高的特点，因而易被沉积物吸附^[6]，在河流和湖泊底泥中含量较高^{[7, 8]}。太湖地处长三角区域，由于湖泊周边人口密度大、工业发展迅速，大量工业企业的煤炭燃烧、机动车尾气等排放的多环芳烃对太湖底泥造成了危害和风险^{[9, 10, 11, 12, 13, 14]}。近年来，太湖水体和底泥中多环芳烃的研究已逐步得到重视，如乔敏等^[15]分析了太湖沉积物中PAHs的生态和健康风险，张路等^[16]研究了太湖底泥和堆场底泥中PAHs的分布和潜在生态风险等。目前关于太湖的研究主要针对底泥中PAHs的分布和健康风险评估，对于PAHs污染源，尤其是定量的来源解析研究则相对较少；其他相关研究主要针对太湖某部分水域进行研究，关于整个太湖水域底泥中PAHs研究相对较少。本文在太湖选取了29个采样点，对太湖底泥中多环芳烃含量水平的空间分布和来源进行了分析，并对其潜在致癌风险进行了评估，旨在为太湖多环芳烃的污染防治和有效管理提供参考。 1 材料与方法 1.1 样品采集与处理

本研究于2010年9月进行沉积物样品的采集，采样期间，利用GPS确定采样点具体位置，29处采样点分布在太湖各个湖区（图 1）。S1位于太滆运河与漕桥河交汇处，S2位于竺山湾，S4位于梅梁湾，S26和S29位于东太湖，S27位于西南太湖，S31位于西太湖（靠近岸边），其他各点均匀设置在太湖湖心区域。使用不锈钢抓斗式采泥器采集湖底表层沉积物（0~10 cm）。沉积物样品在保温箱中运至实验室后冷冻干燥保存（-20 ℃），研磨过 60 目筛后备用。样品采用加速溶剂萃取方法（ASE）萃取（US EPA 3545）：准确秤取5.00 g 样品，加入100 ng回收率指示物，并与5 g 铜粉、2 g硅藻土充分混匀放入萃取池，萃取液为二氯甲烷·正己烷（体积比1∶1）。样品经加速溶剂萃取、旋转蒸发浓缩后用固相萃取柱净化（US EPA 3620B），12 mL 2% 丙酮/正己烷淋洗，平行蒸发浓缩至1 mL。选择离子模式（SIM）进行GC-MS分析。

图 1 太湖水域中采样点分布 Figure 1 Locations of sampling sites in Taihu Lake

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本研究中测定的PAHs主要包括16种同类物质：萘（Nap）、苊烯（Acy）、苊（Ace）、芴（Flu）、菲（Phe）、蒽（Aat）、荧蒽（Flua）、芘（Pyr）、苯并（a）蒽（BaA）、屈（Chr）、苯并（b）荧蒽（BbF）、苯并（k）荧蒽（BkF）、苯并（a）芘（BaP）、茚苯（1，2，3-cd）芘（IcdP）、二苯并（a，n）蒽（DahA）、苯并（ghi）苝（二萘嵌苯）（BghiP）。PAHs的测定采用安捷伦HP6890气相色谱，HP5972MSD质谱检测联用（HP6890GC-HP5972MSD）。色谱柱为HP-5MS石英毛细管色谱柱（50 m×0.32 mm×0.17 μm）；载气为氦气，流速2.0 mL·min^-1；柱前压12.5 Pa；进样口及气质传输线温度 290 ℃；程序升温起始温度80 ℃，维持5 min，然后以3 ℃·min^-1的速率升温至290 ℃，保留30 min。 1.3 统计分析

相关性分析、主成分分析、聚类分析、回归分析采用SPSS 17.0软件，空间分析采用Arcgis 9.0软件，绘图采用Origin 8.0软件。 2 结果与讨论 2.1 底泥中PAHs含量及空间分布

29个点位样品的16种PAHs总量介于255.1~1 059.4 ng·g^-1之间，平均值为580.5 ng·g^-1。由图 2可以看出，靠近湖泊边缘的点位PAHs浓度较高，尤其是西北部点位，浓度最高，越接近湖中心PAHs浓度越低。这可能是由于湖泊边缘受到周围工业排放和居民生活污染影响较大，而越靠近湖中心受外界影响越小。此外，太湖北岸的河口较多，导致北岸底泥中PAHs浓度高于南岸。相关研究调查了太湖枯水季底泥中PAHs浓度^[14]，本研究结果表明，丰水季底泥中PAHs浓度较枯水季高，系因不同季节PAHs污染源排放强度不同所致。

图 2 太湖底泥中PAHs空间分布 Figure 2 Spatial distribution of PAHs in sediments in Taihu Lake

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由表 1可以看出，与国内的其他流域相比，太湖的PAHs浓度低于黄河兰州段、巢湖和海河，但高于黄河河南段的PAHs水平；与国外的流域比较，其浓度低于美国的萨吉诺河和日本的Saginaw河，与韩国的马山湾PAHs水平大致相当。

表 1 国内外流域底泥中PAHs浓度水平 Table 1 Concentrations of PAHs in sediments of different regions

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通过对太湖底泥中PAHs各组分平均浓度进行比较（图 3）可知，太湖底泥的16种PAHs平均浓度介于5.1~84.7 ng·g^-1之间，其中BbF浓度水平最高，Acy的浓度最低，BbF、IcdP、Phe的平均浓度均超过80 ng·g^-1，是太湖底泥中含量较高的污染物。上述组分的浓度与百分含量跟国内外其他水域底泥相比均有不同，主要由于排放源的强度不同所致。

图 3 太湖底泥中PAHs各组分平均浓度 Figure 3 Average concentrations of individual PAH compound in sediments in Taihu Lake

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PAHs来源复杂，总的来说可分为2大类：高温燃烧和石油类污染。研究^{[1, 23, 24, 25]}表明，PAHs环数的相对含量能够反映PAHs的来源类型，大多数研究中使用低环（2环和3环）与高环（4环及以上）的比值来作为PAHs来源的标识^{[3, 26]}。这是由于：高环主要来源于高温热解燃烧，低环则主要来源于石油类污染。以往的研究表明，低环与高环之比低于1时，表明PAHs主要来源于高温燃烧；该比值高于1时，则主要来自石油类污染^{[2, 27, 28]}。本研究中，29个采样点中PAHs的低环/高环比值范围在0.23~0.91之间，平均值为0.52，表明PAHs主要来自于高温燃烧源。

为进一步明确PAHs的污染源类型，使用等级聚类分析^{[3, 29, 30]}，对29个底泥样品中PAHs的主要组分进行聚类。通过对PAHs组分进行聚类，结合标识元素分析，可以定性分析PAHs的主要污染源类型。本研究中，由于Acy在大多数底泥中未检出，只将15种PAHs组分纳入SPSS 17.0软件中进行聚类分析，结果如图 4所示。15种PAHs组分聚为2大类：BghiP、BbF、BaP、IcdP、BkF、Chr等组分聚在一组，其中BghiP、BkF、IcdP是柴油燃烧的标识元素^[31]，BaP、BbF、BghiP等通常是汽油燃烧源排放的重要组分^{[31, 32]}，因此汽油、柴油燃烧排放源可能是太湖底泥中PAHs的重要来源；NaP、Ant、Ace、Flu、Phe、Flua、BaA、Pyr、DahA等组分聚为另一组，其中Flu、Phe、Ant、Pyr等组分通常是燃煤源的特征排放组分，同时Phe、Ant等物质也是木材燃烧的标识元素，因此煤、木材燃烧也可能是本研究中PAHs的另一种重要来源。

图 4 PAH 各组分等级聚类图 Figure 4 Hierarchical clustering of individual PAH compound

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主成分分析-多元线性回归（PCA-MLR）模型是一种重要的受体模型，能够定性识别进而定量解析大气、土壤、底泥中污染物的来源，本研究利用该模型分析太湖底泥中PAHs主要污染源类型及分担率。

将15种PAHs组分（Acy未检出）纳入PCA模型，经过Varimax旋转，提取出2个特征值大于1的因子。表 2列出了各因子载荷值，因子1中，Chr、BbF、BkF、BaP、IcdP、BghiP等组分载荷值较高，这些组分是汽油、柴油燃烧的标识元素，因此因子1可以识别为汽油、柴油燃烧源。太湖附近公路上的机动车排放以及湖面上捕鱼船的燃油排放，可能是该因子的最主要来源。因子2中，NaP、Flu、Phe、Ant等组分具有较高的载荷值，与等级聚类讨论相似，该因子可能是煤、木材燃烧排放源。太湖周边的工业企业以及农业活动，可能是该因子的主要来源。PCA的解析结果与等级聚类结果吻合。

根据PCA结果，将计算得到的绝对主因子得分作为自变量，与各点位的PAHs总浓度进行回归分析，计算各因子的贡献值（ng·g^-1）。各因子的分担率，由下式计算得到：

分担率_i = 贡献值_i /ΣPAHs ×100%

各因子的分担率计算结果如表 2所示。汽油柴油燃烧源贡献显著，约占总PAHs来源的53%，而煤、木材燃烧相对较低，约占46%，这2种污染源类总共占据了总PAHs来源的99%。与国内外其他研究相比，太湖底泥中PAHs汽油、柴油燃烧源的贡献略低于黄河兰州段底泥中该源类的贡献（61%）^[4]以及汉密尔顿港底泥中该源类的贡献（61%）^[31]；而太湖底泥中PAHs煤及木材燃烧源的贡献则高于黄河兰州段底泥中该源类的贡献（38%）^[4]以及汉密尔顿港底泥中该源类的贡献（26%）^[31]。源解析结果的差异主要是由于不同水域周边的车船、工业燃煤污染源活动强度不同所致。根据源解析结果，建议对太湖水面上汽油、柴油船舶的活动进行管理和控制，对湖泊周边工业企业、农业活动的煤炭及木材燃烧进行科学管控。

表 2 太湖底泥中PAHs因子载荷值 Table 2 Factor loadings of PAHs in sediments in Taihu Lake

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为检验PCA-MLR模型解析结果的优劣，将各底泥中PAHs的拟合值与测量值回归，如图 5所示。回归方程表明，拟合得到的截距值为2.76，斜率为1.00，相关系数达到0.99，拟合结果理想。

图 5 PAHs浓度拟合值对测量值回归 Figure 5 Regression of modeled and measured ΣPAHs concentrations

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PAHs毒性受到广泛关注。长期以来，研究者利用BaP来评估PAHs的癌症风险^{[33, 34]}。16种优控PAHs中，除了BaP以外，BaA、BbF、BkF、DahAn、IcdP等组分均具有较强的致癌性^[33]。因此，很多研究利用BaPE（BaP当量浓度）定量评估底泥中PAHs潜在毒性。BaPE计算公式如下^[32]：

[BaPE]_i =[BaA]_i ×0.06+[BbF]_i ×0.07+[BkF]_i ×0.07+[BaP]_i +[DahA]_i ×0.60+[IcdP]_i ×0.08

评估结果表明，太湖底泥中PAHs的BaPE为（50.37±19.70）ng·g^-1，说明具有一定的潜在毒性。 3 结论

（1）太湖底泥中的16种美国环境保护署优先控制PAHs中15种被普遍检出（Acy在大部分底泥中未检出）。ΣPAHs浓度范围为255.1~1 059.4 ng·g^-1，平均值为580.5 ng·g^-1。空间分析表明，湖边采集的底泥中PAHs浓度较高，湖心底泥中PAHs浓度较低，这是由于受到周边的工业、农业、交通的影响。16种PAHs中，BbF含量最高，达到84.7 ng·g^-1。

（2）太湖底泥中PHAs的主要来源是汽油、柴油燃烧源以及煤、木材燃烧源。汽油、柴油燃烧源的分担率为53%，煤、木材燃烧源的分担率为46%。

（3）太湖底泥中PAHs的BaP当量浓度为（50.37±19.70）ng·g^-1，说明具有一定的潜在毒性。