污水水质参数与精神活性物质检测准确度的相关性初探

房梦月，刘和平，陈志香，王 娟，张海清，李先国，张大海

（1.中国海洋大学 化学化工学院，山东 青岛 266100；2.山东省公安厅禁毒总队，山东 济南 250001；3.东营市公安局，山东 东营 257091）

精神活性物质是指摄入人体后对中枢神经具有强烈兴奋作用或抑制作用，影响人类思维、情感、意志行为等心理过程的物质。传统意义上的精神活性物质调查方法包括捕获-再捕获法、德尔菲法以及乘数法等。2001年，DAUGHTON首次提出了污水流行病学（Wastewater-Based Epidemiology,WBE），通过分析市政污水估算非法药物的滥用情况。该方法认为药物经人体代谢后以母体和代谢产物的方式排出体外，进入市政污水体系流至污水处理厂。生活污水是居民日常生活中产生的废水，如洗涤污水、厨余污水以及粪便污水等，不仅含有氨氮、蛋白质、尿素等污染物，还存在大量病原微生物。住房与城乡建设部统计数据表明，2020年我国城市污水年处理量已接近660亿立方米，其中处理率达97.53%，绝大多数生活污水均进入污水处理厂集中处理。水质参数是判断污水的重要指标，主要包括化学需氧量（Chemical Oxygen Demand，COD）、生化需氧量（Biochemical Oxygen Demand，BOD）、总 氮（Total Nitrogen，TN）、总磷（Total Phosphorus，TP）、氨 氮（Ammonia Nitrogen，NH-N）、悬浮固体（Suspended Solid，SS）等。全国生活污水BOD与COD之间比值（以下简称为“B/C”）介于0.3~0.6之间，受经济发展、产业结构、居民生活习惯和消费习惯等人为因素和区域气候带和水资源等自然要素的共同影响。污水中污染物的含量直接影响水质，如有机物高水体易腐败，氮、磷高水体易富营养化等。

联合国毒品和犯罪问题办公室（The United Nations Office on Drugs and Crime，UNODC）估 测，2020年全球涉及精神活性物质人口约为2.75亿，其中成瘾性人口约为3500万。如何有效评估精神活性物质使用量是开展目标物管控的前提条件。2005年，ZUCCATO等首先利用污水流行病学原理评估区域毒情，该技术也逐渐成为公安部门评估区域毒情的重要方法。随着检测设备精密度的不断提升，污水中痕量有机物质的准确检测已逐渐成为可能，但是污水验毒采样点多集中在污水处理厂进水口或管网结点，与精神活性物质发生地之间存在一定的距离，因此测定值和真实值之间是否存在差异的分歧较大。LI等的研究证实了生物活性和pH值能够直接影响生物标志物的稳定性；RAMIN等认为生物膜可以增强药物生物标志物的转化率；BAKER等则认为中性水环境中的甲基苯丙胺稳定性较好。

为进一步探究污水中复杂基质对其内含目标物检测准确性的影响程度，本研究选用山东省东营市某污水处理厂进水口污水为研究对象，通过改变样品储存时间、温度、pH值等条件，测定水样 的COD、BOD、NH-N、TP以及定量加入的目标物含量，定性、定量分析水质参数与目标物含量之间的关系，为目标区域内毒情的准确评估提供借鉴和参考依据。

1 材料与方法

1.1 仪器与试剂

Supelco-57044型固相萃取仪（美国Supelco公司）；12通道氮吹仪（杭州奥盛仪器有限公司）；DR2800型分光光度计（美国HACH公司）、DR200型消解仪（美国HACH公司）；OxiTop IS 12型BOD分析仪（德国WTW公司）；Qtrap 5500 plus型液相色谱-质谱联用仪（美国AB Sciex公司）。

污水样品和BOD种子污泥取自山东省东营市某污水处理厂，实验用水为实验室制备的纯水。

氨氮试剂盒（0~50 mg/L）和COD试剂盒（20~1 500 mg/L）（美国HACH公司）；目标物氯胺酮（Ketamine，KET）、去甲氯胺酮（Norketamine，NK）、苯甲酰爱康宁（Benzoylecgonine，BZE）、3,4-亚甲二氧基甲基苯丙胺（Methylenedioxymethamphetamine，MDMA）、吗啡（Morphine，MOR）标准品（1 mg/mL）以及 氘 代 目 标 物KET-D、NK-D、BZE-D、MDMAD、MOR-D标 准品（100 μg/mL）（美国Cerilliant公司）；甲醇和二氯甲烷均为色谱纯（上海安谱实验科技有限公司）；Oasis MCX固相萃取柱（3 mL，60 mg）（美国Waters公司）；0.45 μm微孔滤膜（天津津腾实验设备有限公司）。

1.2 方法

1.2.1 仪器工作条件

色谱条件 柱温40℃；流动相A为0.2‰（体积分数，下同）的甲酸溶液，流动相B为0.2‰甲酸-乙腈溶液，流速为0.3 mL/min；进样量为2 μL。以该液相色谱条件为初始方法，流动相的梯度洗脱程序见表1。

表1 梯度洗脱程序

质谱条件 电喷雾离子源（Electron Spray Ionization，ESI），正 离 子 化 模 式（ESI）；多 反 应 监 测（Multiple Reaction Monitoring，MRM）模式。其他质谱参数见表2。

表2 质谱参数

1.2.2 水样采集及处理

利用自动采样器于2021年5月在东营市某污水处理厂进水口采集基础水样，置于透明样品瓶中，每瓶水样体积约为400 mL，采集后水样的一半加入浓硫酸使其pH值约为2，冷链运输至实验室。样品分别在-17℃和室温25℃条件下存储0、1、3、5、10、15d，并测定COD、TP、NH-N的含量，同时测定第0、5、10、15d的BOD含量。

1.2.3 储备液配置及水质参数测试方法

实验前用甲醇将目标物标准品稀释为质量浓度为400 μg/L的标准工作溶液，将氘代目标物标准品用甲醇稀释为质量浓度为200 μg/L的内标工作溶液备用，样品中加入目标物的初始质量浓度均为50 ng/L。分别采用重铬酸钾法、压力法、磷钼蓝法、水杨酸法测定COD、BOD、TP、NH-N的含量。

1.2.4 样品前处理过程

实验室采用的前处理方法流程如下：固相萃取柱分别用甲醇、超纯水、含酸水进行活化；取用50 mL经0.45 μm滤膜过滤后的水样，加入50 μL内标后过柱，过柱流速控制在1~2 mL/min。萃取后的固相萃取柱真空抽气20 min，分别用甲醇和氨水-甲醇溶液进行洗脱。洗脱液置于33℃水浴中，缓缓吹氮至近干，用20%（体积分数，下同）的甲醇溶液对样品复溶，使用0.45 μm针头过滤器过滤后，在仪器工作条件下进行测定。

2 结果与讨论

2.1 不同环境下水质参数和目标物变化趋势

基础水样的pH值为7.4，COD、TN、NH-N、总磷的质量浓度分别为297、46.3、36.8、3.96 mg/L。实验将水样分为常温实际环境、常温酸性环境、低温实际环境和低温酸性环境这4种情况进行探讨。整体上看，不同环境中COD的变化趋势较为平稳，在一定范围内发生波动，BOD受pH值影响变化较大，NH-N和TP变化幅度非常小，具体分析如下。

2.1.1常温实际环境

常温实际环境中水质参数与目标物的变化趋势见图1。从图1可得出以下结论：

图1 常温实际环境下水质参数与目标物含量的变化情况（n=52）

（1）随着时间的延长，样品中COD的变化不显著，超过3d会出现一定程度的下降。各目标物的变化趋势有一定的波动，整体呈现先减小后增大再减小的趋势。检出量最低的是BZE，这是因为BZE受基质效应影响大，其离子化相对更易受抑制，这与孙其然等的研究结果相一致。将样品的COD变化趋势与目标物检测数据变化趋势进行比较发现，COD数值高，样品中能够检测到的目标物含量更靠近加入值，尤其是KET与NK。这表明COD在一定程度上能够抑制目标物的转化效率，即较高含量的COD会使目标物的检出量更接近于真实情况。

（2）随着时间的延长，样品中BOD的变化呈现先增大后减小的趋势，通过比较BOD与各目标物变化情况发现，BOD含量越高，目标物的检出值越偏离加入值，特别是BZE和NK。BOD数值高，表明能被微生物利用的有机质含量高，待测目标物也为有机物小分子，微生物在分解水中有机质的同时也在分解目标物，因此高含量的BOD能够增强目标物的转化效率。

（3）随着时间的延长，NH-N变化趋势较为平稳，整体呈现先减小后缓慢增加的趋势，通过比较NH-N与目标物的变化情况可以发现，NH-N数值高，样品中能够检测到的目标物含量更靠近加入值。

（4）随着时间的延长，TP的变化整体呈上升趋势，在中性环境中，总磷以HPO和HPO的形式存在，通过比较TP与目标物的变化情况发现，TP含量与目标物的变化趋势之间关联性较弱。

2.1.2 常温酸性环境

常温酸性环境中水质参数与目标物的变化见图2，从图2可以得出以下结论：

图2 常温酸性环境下水质参数与目标物含量的变化情况（n=44）

（1）随着时间的推移，目标物变化趋势比较平稳，但MOR的含量波动较大。样品COD的含量呈现先减小后增大再减小的趋势，在一定范围内波动。将样品COD的变化趋势与目标物变化趋势进行比较发现，COD数值越高，能被检测出的目标物含量越向加入值靠近，尤其是MOR，与COD的变化趋势基本一致。这与常温实际环境情况一致。

（2）常温酸性环境中的BOD值远低于常温实际环境，这主要是因为微生物最适宜的pH值范围是6.5~8.5，酸性或碱性过强的环境均不利于微生物的生存和生长，酸性环境中B/C大幅下降，随着时间的延长，BOD变化趋势先减小后增大，这是耐酸性微生物逐渐占据优势的结果。通过比较BOD与各目标物的变化趋势发现，BOD含量越低，目标物的检出值越接近加入值，特别是KET和BZE。

（3）常温酸性环境中的NH-N比常温实际环境中更加稳定，是由于该环境下样品中H浓度过高，抑制了游离氨的水合反应。随着时间的延长，NH-N变化趋势十分平稳，目标物含量在一定范围内波动，NH-N浓度与目标物变化趋势之间无明显关联性。

（4）pH值在1~4之间时，溶解态磷以HPO和HPO的形式存在，TP含量稳定，整体上微降后保持平稳，同NH-N类似，TP与目标物变化趋势之间关联性较弱。

2.1.3 低温实际环境

低温实际环境中的水质参数与5种目标物的变化情况见图3，从图3可以得出以下结论：

图3 低温实际环境下水质参数与目标物含量的变化情况（n=44）

（1）随着时间的延长，样品COD的变化趋势较为平稳，超过3d会出现一定程度的下降，目标物波动情况相较于其他环境幅度较大，整体呈现先增大后减小再增大又减小的趋势。通过比较COD与各目标物变化情况发现，低温实际环境中的COD数值低，目标物的检出值更靠近加入值，尤其是KET和NK。

（2）随着时间的延长，BOD则呈现先增大后减小再增大的趋势，这是由于水样中常温优势丰度微生物群落向低温优势丰度微生物群落转换导致的。同样可以发现，BOD越高，目标物检出值越偏离其加入值，尤其是目标物中的MDMA和MOR表现更加明显，表明两者受BOD影响显著。

（3）低温实际环境中NH-N稳定，整体变化平稳，而目标物变化趋势明显，比较两者变化情况，发现NH-N与目标物之间关联性微弱，该环境中的TP含量明显低于其他3种环境中的数值，这是因为实际水样呈弱碱性，低温碱性条件会加速磷的絮凝沉降，TP与目标物的变化情况之间关联性较弱。

2.1.4 低温酸性环境

低温酸性环境中的水质参数与5种目标物的变化情况见图4，从图4可以得出以下结论：低温酸性条件下保存的污水，其目标物的稳定性优于其他条件，这与文献报道的关于精神活性物质研究结果相吻合。随着时间的延长，样品中的目标物浓度变化情况较稳定，COD变化趋势也较为平稳。将样品的COD变化趋势与目标物检测值变化趋势进行比较发现，COD数值越低，目标物的检出值更靠近加入值，特别是KET和MOR。BOD变化趋势稳定，整体呈现先减小后增大的趋势，比较BOD与目标物的变化趋势可以看出，BOD数值越高，样品中能被检测到的目标物含量越偏离加入值，尤其是目标物中的KET和MOR。NH-N变化趋势稳定。与目标物变化趋势之间关联性较弱。随着时间的变化，TP呈现先增大后减小再增大的趋势，观察TP与目标物的变化趋势可以发现，TP数值越高，目标物的检出值更靠近加入值，特别是目标物中的MDMA和MOR。

图4 低温酸性环境下水质参数与目标物含量的变化情况（n=52）

通过比较4种环境中目标物的检出浓度可以发现，酸性环境中目标物检出值高于弱碱性环境，这是由于大多目标物中含有氨基官能团，酸性环境中H易与N电子结合，抑制N电子向活化物的转化从而抑制其降解。

2.2 主成分分析

为了进一步探索4种不同环境下水质参数与目标物含量之间的关系，对实验结果进行了主成分分析。在SPSS 25软件包中进行KMO与Bartlett球形度检测，KMO数值大于0.5，Bartlett球形检验结果小于0.05。选取特征值大于1的成分共3个，根据方差注释图，前三位主成分累计方差贡献率76.62%（表3），选择前三个主成分对数据进行因子分析，并将数据以最大方差法旋转后得到载荷图（图5）。给出了特征在三个主成分上的投影，非相关特征相互正交，变量坐标对应其与主成分的相关性和方向性，载荷图中的正交向量表示变量之间的相关程度。由于载荷图属于三维图，在直观性上有所欠缺，笔者又引入相关性热图（图6）共同证明。利用Origin 2022软件绘制目标物与水质参数的相关性矩阵图（图6），图中颜色越深、范围越大，表明两种物质之间相关性越强，红色表示呈正相关，蓝色表示呈负相关。结合所作载荷图（图5）以及相关性矩阵图（图6）分析，可以发现各目标物含量变化情况与COD之间呈正相关，尤其是MDMA、MOR与NK，即目标物含量随着COD含量的增加而增加，这说明污水中能被氧化的还原性物质多会导致污水中目标物检出浓度上升。目标物含量变化与BOD之间呈负相关，即目标物浓度随BOD增加而减少，这主要是因为目标物也归属于有机物，如果污水中的微生物含量多，其生物降解过程可将目标物转化为其他物质，从而导致目标物检出浓度降低。而各目标物与TP和NH-N之间相关性不大，这说明污水中氮磷含量的变化对于目标物的检出浓度不会产生太大的影响。

表3 主成分特征值及贡献率

图5 污水水质参数与5种目标物含量的相关成分图

图6 污水水质参数与5种目标物含量的相关性矩阵图

2.3 模型建立

上述分析表明污水中目标物检测结果与污水水质参数之间存在相关性，本文以所得实验数据建立模型公式。设定样品实际目标物浓度与利用液质联用技术检测出来的结果存在校正系数γ，则校正系数γ为：

主成分分析以及相关性矩阵结果表明，COD和BOD与目标物之间相关性强，而TP及NH-N与其相关性弱，γ主要受COD与BOD影响，因此模型公式的建立以COD与BOD为主要参数。由于目标物彼此之间呈现的变化趋势不尽相同，因此将各种目标物的模型独立分析。以Matlab软件中的Curve Fitting Tool对数据进行处理（n=170），建立基础数学模型。

Matlab中对于数据处理有不同的方式，包括自定义、指数逼近、傅里叶逼近、高斯逼近、插值逼近、多项式逼近、幂逼近、有理数逼近、平滑逼近、正弦曲线逼近等，本研究将各种处理方式代入验证之后，发现多项式处理最适合污水体系，而且当COD与BOD为二次方程时，模型R值最高，公式简洁，更能合理解释校正系数值，具体拟合系数见表4，拟合趋势图见图7。

图7 目标物模型拟合图

表4 拟合方程系数结果

其中：c为污水中COD的质量浓度，g/L；c为污水中BOD的质量浓度，g/L。

在以上所作回归模型中，目标物KET模拟方程R值为0.2580、目标物NK模拟方程R值为0.6408、目标物BZE模拟方程R值为0.579 4、目标物MDMA模拟方程R值为0.590 2、目标物MOR模拟方程的相关系数R值为0.449 0，虽然该模型在一定程度上反映了水质参数和目标物之间的相关性，但是整体拟合度不高，这主要是因为污水中基质太过复杂，包括溶解氧、总氮、硝酸盐氮以及各种阴、阳离子等。而本文只考察了4种影响因素，拟合方程只选取了其中2种主要因素，仍旧无法全部解释污水的基质影响，这需要在后续研究中继续完善，以期获得拟合度更高的结果。

为验证模型准确性，以MDMA为例，利用实验所得数据进行反推，验证模型可靠性。运用Origin 2022软件包作出实测值与模拟值散点图，并对散点图进行线性拟合，相关系数R值为0.775 6，表明模型拟合效果良好。

因此，将公式（1）与公式（2）联立得到污水中目标物实际浓度的预测方法公式（3），方程式（3）中各项系数值见表7，对于污水中目标物实际浓度的估算，需要利用其检测浓度，结合水样中COD、BOD的测试值，代入公式即可对检测值进行校正。

3 结论

本文针对KET、NK、BZE、MDMA、MOR这5种精神活性物质，依据水质参数与目标物之间的相关性，建立目标物测量值和真实值之间的校正模型，并利用MDMA对模型进行线性拟合，结果显示拟合效果良好。