标题)

Size: px

Start display at page:

Download "标题)"

健明
5 years ago
Views:

1 第３７卷第６期环境科学学报ＡｃｔａＳｃｉｅｎｔｉａｅＣｉｒｃｕｍｓｔａｎｔｉａｅ２０１７年６月Ｖｏｌ.３７ꎬＮｏ.６Ｊｕｎ.ꎬ ２０１７ＤＯＩ:１０.１３６７１ / ｊ.ｈｊｋｘｘｂ.２０１６.０３６９宋倩云ꎬ宁萍ꎬ孙洪杰ꎬ等.２０１７.长三角部分水源水氯化消毒后卤乙酸形成的多元回归模型研究[ Ｊ].环境科学学报ꎬ３７(６) :２０４８２０５４ＳｏｎｇＱＹꎬ ＮｉｎｇＰꎬ ＳｕｎＨＪꎬ ｅｔａｌ. ２０１７.ＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｓｏｆＨＡＡｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｕｐｏｎｃｈｌｏｒｉｎａｔｉｏｎｏｆｓｏｕｒｃｅｗａｔｅｒｃｏｌｌｅｃｔｅｄｆｒｏｍＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒＤｅｌｔａ [ Ｊ]. ＡｃｔａＳｃｉｅｎｔｉａｅＣｉｒｃｕｍｓｔａｎｔｉａｅꎬ３７(６) :２０４８２０５４长三角部分水源水氯化消毒后卤乙酸形成的多元回归模型研究宋倩云ꎬ宁萍ꎬ孙洪杰ꎬ林红军ꎬ陈建荣ꎬ洪华嫦浙江师范大学地理与环境科学学院ꎬ 金华３２１００４收稿日期:２０１６０７３１修回日期:２０１６０９０６录用日期:２０１６０９１３摘要:以长三角比较有代表性的３处水源( 太湖钱塘江金兰水库) 为实验对象ꎬ研究不同消毒条件下９种卤乙酸( ｈａｌｏａｃｅｔｉｃａｃｉｄｓꎬ ＨＡＡｓ) 的形成及其影响因素ꎬ并通过建立多元回归模型来评估水源水氯化后ＨＡＡｓ的形成.结果表明:ＨＡＡｓ的形成水平依次为太湖>钱塘江>金兰水库ꎬ且均以二卤乙酸 ( ｄｉｈａｌｏａｃｅｔｉｃａｃｉｄꎬ ＤＨＡＡ ) 三卤乙酸 ( ｔｒｉｈａｌｏａｃｅｔｉｃａｃｉｄꎬ ＴＨＡＡ ) 为主. 二氯乙酸 ( ｄｉｃｈｌｏｒｏａｃｅｔｉｃａｃｉｄꎬ ＤＣＡＡ ) 总二卤乙酸 ( ΣＤＨＡＡ) ＨＡＡ５( ＵＳＥＰＡ规定的５种ＨＡＡｓ) ＨＡＡ９(９种ＨＡＡ的简称) 的回归模型具有良好的预测潜力ꎬ准确率达８３.３ ~ ９４.４ ꎬ而三氯乙酸( ｔｒｉｃｈｌｏｒｏａｃｅｔｉｃａｃｉｄꎬ ＴＣＡＡ) 一溴二氯乙酸( ｂｒｏｍｏｄｉｃｈｌｏｒｏａｃｅｔｉｃａｃｉｄꎬ ＢＤＣＡＡ) ΣＴＨＡＡ( 总三卤乙酸) 模型的预测准确率较低ꎬ只有４７.２ ~ ６１.１.根据偏相关系数分析ꎬ影响ＤＣＡＡ ΣＤＨＡＡＨＡＡ５的关键的因子是溶解性有机碳ꎻ影响ＴＣＡＡ ΣＴＨＡＡＨＡＡ９的关键的因子是投氯量ꎻ 影响ＢＤＣＡＡ形成的最关键因子是溴离子. 关键词:水源水ꎻ氯消毒ꎻ消毒副产物ꎻ卤代乙酸ꎻ回归模型ꎻ影响因子文章编号:０２５３２４６８(２０１７)０６２０４８０７中图分类号:Ｘ５２文献标识码:ＡＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｓｏｆＨＡＡｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｕｐｏｎｃｈｌｏｒｉｎａｔｉｏｎｏｆｓｏｕｒｃｅｗａｔｅｒｃｏｌｌｅｃｔｅｄｆｒｏｍＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒＤｅｌｔａＳＯＮＧＱｉａｎｙｕｎꎬ ＮＩＮＧＰｉｎｇꎬ ＳＵＮＨｏｎｇｊｉｅꎬ ＬＩＮＨｏｎｇｊｕｎꎬ ＣＨＥＮＪｉａｎｒｏｎｇꎬ ＨＯＮＧＨｕａｃｈａｎｇＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬ ＺｈｅｊｉａｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｊｉｎｈｕａ３２１００４Ｒｅｃｅｉｖｅｄ３１Ｊｕｌｙ２０１６ꎻ ｒｅｃｅｉｖｅｄｉｎｒｅｖｉｓｅｄｆｏｒｍ６Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ２０１６ꎻ ａｃｃｅｐｔｅｄ１３Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ２０１６Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ｐｒｅｓｅｎｔｓｔｕｄｙｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄｔｈｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆ９ｈａｌｏａｃｅｔｉｃａｃｉｄｓ ( ＨＡＡｓ) ｕｐｏｎｃｈｌｏｒｉｎａｔｉｏｎｏｆｓｏｕｒｃｅｗａｔｅｒｃｏｌｌｅｃｔｅｄｆｒｏｍＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒＤｅｌｔａ ( ＴａｉＬａｋｅꎬ ＱｉａｎｔａｎｇＲｉｖｅｒａｎｄＪｉｎｌａｎＲｅｓｅｒｖｏｉｒａｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｓｏｕｒｃｅｗａｔｅｒ) ｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ. ＴｈｅｋｅｙｆａｃｔｏｒｓｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｔｈｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆＨＡＡｓｗｅｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄａｎｄｔｈｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｓｗｅｒｅｄｅｖｅｌｏｐｅｄ. ＲｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆＨＡＡｓｗａｓｄｏｍｉｎａｔｅｄｂｙｄｉｈａｌｏａｃｅｔｉｃａｃｉｄ ( ＤＨＡＡ) ａｎｄｔｒｉｈａｌｏａｃｅｔｉｃａｃｉｄ ( ＴＨＡＡ) ꎬ ａｎｄｔｈｅｔｏｔａｌＨＡＡｓｌｅｖｅｌｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｏｃａｔｉｏｎｓｗａｓｒａｎｋｅｄａｓｆｏｌｌｏｗｉｎｇ: ＴａｉＬａｋｅ>ＱｉａｎｔａｎｇＲｉｖｅｒ>ＪｉｎｌａｎＲｅｓｅｒｖｏｉｒ. Ｔｈｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｓｏｆｄｉｃｈｌｏｒｏａｃｅｔｉｃａｃｉｄ ( ＤＣＡＡ) ꎬ ΣＤＨＡＡ ( ｓｕｍｏｆＤＨＡＡ) ꎬ ＨＡＡ５ ( ｒｅｇｕｌａｔｅｄｂｙＵＳＥＰＡ) ꎬ ａｎｄＨＡＡ９ ( ｓｕｍｏｆｎｉｎｅＨＡＡｓ) ｓｈｏｗｇｏｏｄｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ( ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｒａｔｅｒｅａｃｈｅｄ８３. ３ ~ ９４. ４ ) ꎻ ｗｈｉｌｅｔｈｅｍｏｄｅｌｓｏｆｔｒｉｃｈｌｏｒｏａｃｅｔｉｃａｃｉｄ ( ＴＣＡＡ) ꎬ ｂｒｏｍｏｄｉｃｈｌｏｒｏａｃｅｔｉｃａｃｉｄ ( ＢＤＣＡＡ) ꎬ ΣＴＨＡＡ ( ｓｕｍｏｆＴＨＡＡ) ｓｈｏｗｌｏｗｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ ( ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｒａｎｇｅｄｆｒｏｍ４７.２ｔｏ６１.１ ). Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐａｒｔｉａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓꎬ ｔｈｅｋｅｙｆａｃｔｏｒｓｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｔｈｅＨＡＡｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｗａｓＤＯＣ ( ｋｅｙｆａｃｔｏｒｓｆｏｒＤＣＡＡꎬ ΣＤＨＡＡａｎｄＨＡＡ５) ꎬ ｃｈｌｏｒｉｎｅｄｏｓａｇｅ ( ｋｅｙｆａｃｔｏｒｓｆｏｒＴＣＡＡ ΣＴＨＡＡＡＡ９) ａｎｄｂｒｏｍｉｄｅｃｏｎｔｅｎｔ ( ｋｅｙｆａｃｔｏｒｓｆｏｒＢＤＣＡＡ). Ｋｅｙｗｏｒｄｓ: ｓｏｕｒｃｅｗａｔｅｒꎻ ｃｈｌｏｒｉｎａｔｉｏｎꎻ ｈａｌｏａｃｅｔｉｃａｃｉｄｓ ( ＨＡＡｓ) ꎻ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌꎻ ｋｅｙｆａｃｔｏｒ基金项目: 浙江省属科研院所专项计划项目( Ｎｏ.２０１５Ｆ５００１４) ꎻ金华市科技局项目( Ｎｏ.２０１４Ａ３３２０８) ꎻ国家自然科学基金( Ｎｏ.２１１０７０９９) ꎻ浙江省大学生新苗人才计划( Ｎｏ.２０１５Ｒ４０４０４５) ꎻ国家级大学生创新创业训练计划项目( Ｎｏ.２０１５１０３４５０２３) ＳｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙｔｈｅＳｐｅｃｉａｌＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓｐｒｏｖｉｄｅｄｂｙＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＺｈｅｊｉａｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ ( Ｎｏ. ２０１５Ｆ５００１４) ꎬ ｔｈｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｒｏｍＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢｕｒｅａｕｏｆＪｉｎｈｕａ ( Ｎｏ. ２０１４Ａ３３２０８) ꎬ ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ ( Ｎｏ.２１１０７０９９) ꎬ ｔｈｅＮｅｗＴａｌｅｎｔＰｌａｎｆｏｒＣｏｌｌｅｇｅＳｔｕｄｅｎｔｓｉｎＺｈｅｊｉａｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ ( Ｎｏ. ２０１５Ｒ４０４０４５) ａｎｄｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＴｒａｉｎｉｎｇＰｒｏｇｒａｍｓｏｆＩｎｎｏｖａｔｉｏｎａｎｄＥｎｔｒｅｐｒｅｎｅｕｒｓｈｉｐｆｏｒＵｎｄｅｒｇｒａｄｕａｔｅｓ ( Ｎｏ.２０１５１０３４５０２３) 作者简介:宋倩云(１９９１ ) ꎬ女ꎬＥｍａｉｌ:９３５９５９７９９ｑｑ.ｃｏｍꎻ 通讯作者( 责任作者) ꎬＥｍａｉｌ: ｈｕａｃｈａｎｇ２００２１６３.ｃｏｍＢｉｏｇｒａｐｈｙ: ＳＯＮＧＱｉａｎｙｕｎ (１９９１ ) ꎬ ｆｅｍａｌｅꎬ Ｅｍａｉｌ: ９３５９５９７９９ｑｑ.ｃｏｍꎻ Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒꎬ Ｅｍａｉｌ: ｈｕａｃｈａｎｇ２００２１６３.ｃｏｍ

2 6 期宋倩云等 : 长三角部分水源水氯化消毒后卤乙酸形成的多元回归模型研究引言 (Introduction) 为杀灭饮用水中各种细菌病毒 ꎬ 确保公众饮水的卫生安全 ꎬ 供水系统一般都要使用消毒剂进行消毒处理. 氯消毒由于具有价格低廉消毒效果好且可持续消毒等优点 ꎬ 在世界范围内得到了广泛的应用. 但氯与源水中的有机物会发生反应生成具有致癌毒性生殖毒性的消毒副产物 ( Disinfection by productsꎬ DBPs ) ( Regli et al.ꎬ 2015ꎻ Richardson et al.ꎬ 2007). DBPs 种类繁多 ꎬ 但目前存在量最大研究最多的是三卤甲烷 ( trihalomethanesꎬ THMs) 和卤乙酸 ( haloacetic acidsꎬ HAAs) ( Richardson et al.ꎬ 2007). 为防止 THMs HAAs 对人体的危害 ꎬ 各个国家和地区纷纷出台了相应的饮用水标准或法规 ꎬ 如美国环保局规定饮用水中 THMs 浓度不能超过 80 μgl -1 ꎬ 5 种 HAAs 的浓度不能超过 60 μgl -1 (USEPAꎬ2006). 我国也加大了此项工作的监管力度. 新的 «生活饮用水卫生标准» GB 包含了三卤甲烷二氯乙酸三氯乙酸等 DBPs( 中华人民共和国卫生部 ꎬ2006). 为了摸清饮用水中 DBPs 形成的规律 ꎬ 国内外科研人员多次报道了饮用水中 DBPs 形成影响因素的研究 ( Chowdhury et al.ꎬ 2009ꎻ 李谦等 ꎬ 2013ꎻ Hong et al.ꎬ 2016). 一般原水中高浓度的有机物如溶解有机碳 (DOC) 254 nm 的紫外吸收值 (UVA 254 ꎬ 为有机物芳香度的指标 ) 以及溴离子等将会大大提高 THMs 和 HAAs 的产量 ( Nikolaou et al.ꎬ 2001ꎻ Hong et al.ꎬ 2016)ꎻ 高的投氯量长的接触时间高温也都有利于 THMs 和 HAAs 的形成 ( Nikolaou et al.ꎬ 2001ꎻ Xieꎬ 2004). 但对于 phꎬ 高 ph 一般有利于 THMs 的形成 ꎬ 反之则有利于 HAAs 的形成 (Liang and Singerꎬ 2003). 平常饮用水中 THMs HAAs 的监测除了需要昂贵的仪器设备有毒溶剂外 ꎬ 还要复杂的前处理 ꎬ 费时费力. 为此 ꎬ 国内外较多地区和水厂利用 DBPs 形成与水质参数消毒条件之间的关系 ꎬ 建立了 DBPs 生成的预测评估模型 ( Chowdhury et al.ꎬ 2009ꎻ 叶必雄等 ꎬ 2011ꎻ Chu et al.ꎬ 2012ꎻ Kumari and Guptaꎬ 2015). 但由于各地区水厂所用水源水质消毒模式条件等存在差异 ꎬ 所建模型存在地域性 ꎬ 也很难应用到某一具体的水域. 如韩国的 Yoond 等 (2003) 试图用美国的 THMs 模型评估韩国水源水形成的 THMsꎬ 发现预测值比实测值高得多 ꎻ 香港水源水建立的 THMs 模型 ꎬ Br - 是最有影响力的因子 ( Hong et al.ꎬ 2007)ꎬ 而对于美国水源水建立的 THMs 模型 ꎬBr - 却是最微不足道的因子 (Amy et al.ꎬ 1989). 因此 ꎬ 针对某一具体地域 ꎬ 非常有必要建立适合当地的 DBPs 预测评估模型. 太湖钱塘江金兰水库是长江三角洲地区 3 个重要的水源地. 金兰水库位于浙江省金华市婺城区琅琊镇境内 ꎬ 每年向金华市区及白沙溪两岸 70 余万人供应 6000 多万 m 3 生活用水 ꎬ 它水质相对较好 ꎻ 钱塘江目前是杭州地区的主要水源地 ꎬ 但近些年来由于工业农业生活污水的排放 ꎬ 其水质不容乐观 ( 钱天鸣 ꎬ 2015)ꎻ 太湖频繁发生蓝藻藻华 ꎬ 不仅释放大量的异味臭味物质 ꎬ 更重要的是藻华的发生会向水体释放大量有机物 ( Wetzel and Likensꎬ 2001ꎻ Nguyen et al.ꎬ2005)ꎬ 而这些有机物是 THMs HAAs 形成的前驱物 ( Nguyen et al.ꎬ 2005ꎻ Tomlinson et al.ꎬ 2016). 尽管目前对这些水源水氯化消毒下 THMs 的形成去除预测等已经做了相关工作 ( 陈萍萍等 ꎬ2005ꎻ 高炜 ꎬ2013ꎻHong et al.ꎬ 2016)ꎬ 但对 HAAs 的形成特别是对其形成的关键因子鉴别模型预测等方面还缺少系统研究 ( 陈萍萍等 ꎬ2005ꎻ Hong et al.ꎬ 2013ꎻ Wang et al.ꎬ 2014). 基于此 ꎬ 本研究将太湖钱塘江的水源水在不同消毒条件下进行氯化消毒 ꎬ 并结合我们课题组已经发表的金兰水库形成 HAAs 的相关数据 ( Hong et al.ꎬ2013)ꎬ 建立 HAAs 形成的回归模型 ꎬ 同时鉴别其关键因子. 它不仅为该地区水源水 HAAs 的形成提供基础数据 ꎬ 也为水务工作者监测和控制 HAAs 提供重要参考. 2 材料与方法 (Materials and methods) 2.1 水样水样的采集同之前的研究 ( Hong et al.ꎬ 2013ꎻ Hong et al.ꎬ 2015). 太湖钱塘江金兰水库的采集点分别是无锡贡湖水厂取水口九溪水厂取水口金兰水库大坝取水口 ꎬ 采样时间均为 2011 年 11 月. 用 5 L 的玻璃瓶进行水样采集 ꎬ 深度为表层 0.1 ~ 0.5 m 处. 水样当天运回实验室后用 0.45 μm 膜过滤 ꎬ 然后用于水质指标测定 ( 如表 1 所示 ) 和氯化实验. 水质指标测定在我们之前的研究中有描述 (Hong et al.ꎬ 2013ꎻ Hong et al.ꎬ 2015). 简述如下 : DOC 采用 TOC 仪 ( ELEMENTAR Liqui TOCII TOC analyzer) 进行 ꎻUVA 254 用分光光度法测定 ꎻSUVA 254 则采用下列公式 ( SUVA 254 = DOC 100 / UVA 254 ) 算

3 2050 环境科学学报 37 卷出 ꎻ 溶解有机氮 (DON) 的测定采用间接法 ꎬ 即 DON = 总解氮 (TDN) 硝氮 (NO - 3 N) 亚硝氮 (NO - 2 N) 氨氮 (NH + 4 N). 其中 TDN 采用过硫酸钾氧化法测定 ꎻ 亚硝氮采用盐酸萘乙二胺比色法测定 ꎻ 氨氮采用水杨酸法测定 ꎻ 硝氮溴离子采用离子色谱法测定. 具体过程均参考标准方法 (APHAꎬ1998ꎻ 国家环境保护总局 ꎬ 2002). 取样点表 1 水源水的水质情况 Table 1 Water quality of the source water DOC / DON / (mgl -1 ) (mgl -1 ) UVA 254 / cm -1 SUVA 254 / (Lmg -1 m -1 ) Br - / (μgl -1 ) 太湖 ( 贡湖水厂取水口 ) a 钱塘江 ( 九溪水厂取水口 ) a 金兰水库 ( 取水口 ) b 注 : a: Hong et al.ꎬ 2015ꎻ b: Hong et al.ꎬ DOC means dissolved organic carbonꎻ DON means dissolved organic nitrogenꎻ UVA 254 means UV absorbance at 254 nm. 2.2 氯化消毒优级纯 NaClO 溶液 (5%) 由 Sigma 公司提供. 消毒前用 DPD(NꎬN 二乙基对苯二胺 ) 法测定有效氯的浓度 ( APHAꎬ 1998). 消毒实验同之前的研究 (Hong et al.ꎬ 2013ꎻHong et al.ꎬ 2015): 采用控制变量法进行 ( 见附表 1)ꎬ 即在 Cl 2 / DOC = mg Cl 2 / mg CꎬTemp( 温度 )= ꎬpH = 6 7-8ꎬBr = 本底值本底值 +100 本底值 +200 本底值 μgl -1 ꎬt( 时间 )= hꎬ 这些变量中 ꎬ 每次在基准条件 (Cl 2 / DOC = 1.5 mg Cl 2 / mg C Temp = 20 - ph = 7 Br = 本底值 t = 24 h) 的基础上只变换一个条件进行试验 ꎬ 每个处理 2 个平行 ꎬ 氯化反应在黑暗中进行预期时间以后 ꎬ 取样进行 HAAs 分析. 这种以控制变量法进行消毒建立 DBPs 数据库的方式参考文献 Amy 等 (1998). 2.3 HAAs 分析 9 种 HAAs 即一氯乙酸 ( CAA ) 二氯乙酸 (DCAA) 三氯乙酸 ( TCAA) 一溴乙酸 ( BAA) 二溴乙酸 ( DBAA ) 三溴乙酸 ( TBAA ) 溴氯乙酸 (BCAA) 一溴二氯乙酸 ( BDCAA) 二溴一氯乙酸 (DBCAA) 的分析参考 USEPA552.3(USEPAꎬ2003). 取 20 ml 水样 ꎬ 加入硫酸调 ph < 0.5ꎬ 之后加入 9 g 无水硫酸钠至溶解 ꎬ 再加入 2.5 ml MTBE( 含内标 ) 振荡萃取 2 minꎬ 待分层 ꎬ 移取 2 ml 上层溶液至另一试管 ꎬ 加入 2 ml 酸化甲醇 ꎬ 在 50 下水浴 2 hꎬ 待冷却 ꎬ 加入 5 ml 150 gl -1 的硫酸钠 ꎬ 振荡萃取 1. 5 minꎬ 弃去下层水液 ꎬ 加 1 ml 饱和的碳酸氢钠溶液 ꎬ 振荡 2 ~ 3 sꎬ 取上层溶液 2 μl 用于气相色谱分析. 该方法所得的 HAAs 回收率检测限见表 2. Table 2 表 2 HAAs 的回收率标准偏差 (RSD) 检测限 Recovery rateꎬ relative standard deviation ( RSD ) ꎬ and detection limit of HAAs HAA 种类回收率 RSD 检测限 / (μgl -1 ) CAA 62% 4% BAA 72% 3% DCAA 93% 4% TCAA 91% 3% BCAA 88% 3% DBAA 94% 3% BDCAA 79% 6% DBCAA 84% 3% TBAA 107% 11% 回归模型的建立及评价因 HAAs 的某些种类如 ( CAA BAA BCAA DBAA DBCAA TBAA) 并不是每个水源每一个氯化条件下都能检测到 ( 附表 2 ~ 4)ꎬ 因此本文中用于回归模型分析的 HAAs 类别包括 DCAA ΣDHAA ( DCAA BCAA DBAA 之和 ) TCAA BDCAA ΣTHAA ( TCAA BDCAA DBCAA TCAA 之和 ) HAA5( CAA BAA DCAA DBAA 和 TCAA 之和 ꎬ 即 USEPA 写入规定的 5 种 HAAs) HAA9(9 种 HAAs 之和 ).HAAs 的多元回归模型由软件 SPSS 16.0 建立.HAAs 的含量水平 (log 10 HAAs) 设为因变量 ( Y)ꎬ 将水质指标即溶解有机碳 ( DOC) 溶解有机氮 (DON) UVA 254 以及消毒条件因子即溴离子浓度 (Br) 投氯量即 Cl 2 / DOC 值 ꎬ 反应时间 ( t)ꎬ 反应温度 ( Temp) ph 等的对数值 ( log 10 x i ) 设为因变量 (X). 然后根据因变量和自变量之间的关系 ꎬ 采用逐步回归法建立方程 log 10 HAAs = log 10 b 0 +b 1 log10x 1 + b 2 log10x 2 ++b i log10x i ꎬ 此方程最后表示为 HAAs = 10 b 0 x 1 b 1 x 2 b 2 x bi i 的形式. 模型的评价采用实测值与预测值之间的比较 ( 如通过 t 检验两者的线性相关以及预测值准确率极端值发生率等来评价 ( Sohn et al.ꎬ 2004ꎻ Hong et al.ꎬ 2015).

4 6 期宋倩云等 : 长三角部分水源水氯化消毒后卤乙酸形成的多元回归模型研究 2051 表 3 水源水氯化后 HAAs (μgl -1 ) 形成的均值 ± 标准差及范围 ( 最小值最大值 ) Table 3 Mean ±SD and range (min. max.) of HAAs (μgl -1 ) from chlorination of source water MHAA DHAA THAA 水源水 MAA ΣDHAA ΣTHAA HAA5 HAA9 CAA BAA DCAA BCAA DBAA TCAA BDCAA DBCAA TBAA 太湖 ND 1.0± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ±33.8 (12 个处理 ) ND ND 钱塘江 ND 0.5± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ±23.6 (12 个处理 ) ND ND 金兰水库 0.4± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ±11.1 (12 个处理 ) ND-0.9 ND ND-4.9 ND ND-10.0 ND-9.7 ND 注 : ND 表示数据检测不到. 3 结果与讨论 (Results and discussion) 3.1 HAAs 形成的基本情况水源水氯化后 HAAs 形成的具体情况见表 2 ~ 4ꎬ 其中各类 HAAs 的平均值范围则见表 3. 结果显示 3 个水源水 MHAAs 的形成量非常少 ( 平均占有率只有 0.8% ~ 2.5%)ꎬ 主要以 DHAAs( 平均占有率达 43% ~ 50%) THAAs ( 平均占有率为 48% ~ 56%) 为主. 而且无论是平均水平最低值还是最高值 ꎬ 各类 HAAs 大致上都是太湖最高 ꎬ 钱塘江其次 ꎬ 金兰水库最低. 这基本与 3 个水源水中有机物含量大小相对应 ( 表 1). 就受控 HAAs 来讲 ꎬ3 个水源水 DCAA TCAA 的形成水平均符合我国 «生活饮用水卫生标准» ( GB )ꎬ 即 DCAA < 50 μgl -1 ꎬ TCAA<100 μgl -1 ꎻ3 个水源水各自 HAA5 的平均水平也都在 USEPA 所规定的范围内 ( 即 HAAs < 60 μgl -1 ). 3.2 回归模型中 HAAs 与各水质消毒因子之间的关系 HAAs 的多元回归模型如方程 (1) ~ (7) 所示. 如果某因子与 HAAs 的形成成正相关 ꎬ 则该因子的系数为正值 ꎻ 如果成负相关 ꎬ 则该因子上的系数为负值. 而且 ꎬ 一般来说 ꎬ 若某因子对 HAAs 的形成影响大 ꎬ 其相应的偏相关系数也大 ꎬ 反之亦然. 上述模型中 ꎬHAAs 的形成与 Cl 2 / DOC 反应时间( t) 均成正相关 ( 方程 (1) ~ (7)). 这可能是因为 HAAs 属于消毒反应的终产物 ꎬ 投氯量越高 ꎬ 反应时间越长 ꎬ 反应越彻底 ꎬ 相应的生成量也越高 ( Xieꎬ 2004ꎻ Hong et al.ꎬ 2013). 除了 BDCAA( 方程 (7))ꎬ 其他 HAAs 的形成还与温度成正相关 ꎬ 此结果也在预期内 ꎬ 因为随着温度的逐渐升高 ꎬ 分子运动速率会加快 ꎬ 反应的速率会提高 ꎬ 因此 HAAs 的生成量也会相应提高 ꎻ 但对于三卤乙酸来说 ꎬ 随着温度的继续升高 ꎬ 其降解速度也会增加 ( Levesque et al.ꎬ 2006ꎻ Hong et al.ꎬ 2013)ꎬ 因此温度对其生成的影响取决于生成速度和降解速度的对比. 总体来说 ꎬ 温度对三卤乙酸 ( 包括三卤乙酸比重较大的 HAA9) 形成的正面作用没有二卤乙酸 ( 包括二卤乙酸比重较大的 HAA5) 强 ꎬ 这从偏相关系数上也可看出 ( 表 4): 温度对 DCAA ΣDHAA HAA5 的偏相关系数 ( ~ 0.606) 普遍大于 TCAA ΣTHAA BDCAA HAA9 的偏相关系数 (NA 0.491). DCAA = ( DOC) ( Cl 2 / DOC ) ( Br - ) (t) (temp) (R 2 = 0.930ꎬ p<0.0001ꎬ n = 36) (1) ΣDHAA = ( DOC) ( Cl 2 / DOC) ( Br - ) (t) (temp) (R 2 = 0.959ꎬ p<0.0001ꎬ n = 36) (2) TCAA = ( UVA 254 ) ( Cl 2 / DOC) ( Br - ) (t) (temp) (DON) (R 2 = 0.892ꎬ p<0.0001ꎬ n = 36) (3) BDCAA = (UVA 254 ) ( Cl 2 / DOC) ( Br - ) (t) (R 2 = 0.886ꎬ p<0.0001ꎬ n = 36) (4) ΣTHAA = (UVA 254 ) (Cl 2 / DOC) (Br - ) (t) (Temp) (R 2 = 0.893ꎬ p<0.0001ꎬ n = 36) (5) HAA5 = ( DOC ) ( Cl 2 / DOC ) ( Br - ) (t) (Temp) (R 2 = 0.930ꎬ p<0.0001ꎬ n = 36) (6) HAA9 = ( UVA 254 ) ( Cl 2 / DOC) ( Br - ) (t) (Temp) (R 2 = 0.929ꎬ p<0.0001ꎬ n = 36) (7) 从回归方程 ( 1) ~ ( 7) 还可看出 ꎬ 对于氯代 HAAs( 如 DCAA TCAA) 或以氯代 HAAs 为主的 HAA5ꎬ 它们的生成量与 Br - 的含量成反比 ꎻ 而对于含溴 HAAs ( BDCAA ) 或以含溴 HAAs 为主的

5 2052 环境科学学报 37 卷 HAA9 ΣDHAA ΣTHAA 来说 ꎬ 它们的生成量与 Br - 的含量成正比. 这是因为 1 当水中含有 Br - 时 ꎬ 它会与氯反应生成 HOBrꎬ 与 HClO 类似 ꎬHOBr 也会与有机物反应生成含溴 DBPsꎬ 而且 HOBr 比 HOCl 具有更强的取代能力 ( Symonsꎬ 1993)ꎻ2 溴原子的原子量比氯原子大 ꎬ 即使在同等取代能力下 ꎬ 溴代 HAAs 的质量也会比氯代 HAAs 的质量大. 这两个因素使得含溴 HAA S 的生成随着溴离子浓度的增加而增加 ꎬ 而含氯 HAA 的浓度却受到一定程度的抑制. 从回归方程 (1) ~ (7) 也可看出不同种类 HAAs 与有机物的关系. 对于二卤乙酸 (DCAA ΣDHAA) 或以二卤乙酸为主的 HAA5 来说 ꎬ 其形成与 DOC 成正相关 ꎻ 而对于三卤 HAAs ( 如 TCAA BDCAA ΣTHAAs) 或对于三卤乙酸占较大比重的 HAA9 来说 ꎬ 与 DOC 关系不明显 ꎬ 但与 UVA 254 成正相关. 这些结果进一步验证了二卤乙酸与三卤乙酸前驱物的不同. 根据 Reckhow and Singer(1985) 提出的模型 ꎬ 水体天然有机物与氯反应后会形成一个 β 二酮类的中间体 (R CO CH2 CO R )ꎬ 随后通过取代水解作用形成 CHCl 2 CO R 的结构. 如果 R 基团是羟基 ( OH)ꎬ 反应停止 ꎬDCAA 是终产物 ꎻ 如果 R 基团是甲基 ( CH 3 )ꎬ 则会缓慢生成 DCAAꎻ 只有当 R 基团是易氧化的官能团如 ( 共轭双键结构等 )ꎬ 则会进一步发生氯化反应 ꎬ 促进 TCAA 的形成. 因此 ꎬ UVA 254 水平越高 ( 芳香有机物越多 )ꎬ 越有利于三卤乙酸的形成. 另外 ꎬ 从方程 (1) ~ (7) 还可看出 ꎬ 各类 HAAs 的形成与 DON 的关系不明显 ꎬ 只有 TCAA 与 DON 存在弱相关 ( 偏相关系数 0.378)ꎬ 这也在预期内. 这主要是因为 HAAs 是含碳消毒副产物 ꎬ 而 DON 一般认为是含氮 DBPs 的重要前驱物 ꎬ 与二氯乙酰胺二氯乙腈等具有线性相关 (Nikolaou and Lekkasꎬ 2001ꎻ Chu et al.ꎬ 2012). 根据 HAAs 形成与各类水质消毒因子之间的偏相关关系 ( 表 4)ꎬ 可以初步判断水源水形成 HAAs 的关键影响因子. 对于 DCAA ΣDHAA HAA5 来说 ꎬ 影响它们形成的最关键因子是 DOC( 偏相关系数 > 0.9)ꎻ 对于 TCAA ΣTHAA HAA9 来说 ꎬ 影响它们的最关键因子是消毒剂量 Cl 2 / DOC( 偏相关系数 >0.8)ꎻ 对于 BDCAA 来说 ꎬ 溴离子水平是其形成的关键因子 ( 偏相关系数 = 0.726). 还有一个值得注意现象是 HAAs 与 ph 的关系. 一般认为酸性条件下有利于 HAAs( 特别是三卤乙酸 ) 的形成 ( Liang and Singerꎬ 2003)ꎬ 有些 HAAs 模型也体现了 HAAs 的形成与 ph 值的负相关关系 (Chowdhury et al.ꎬ 2009). 但本研究却没有显示出 HAAs 形成与 ph 的明显相关 ( 方程 (1) ~ (7)ꎬ 表 3). 这可能是因为 DBPs 形成机理的复杂 ꎬ 对于本研究的水源水来说 ꎬpH 并不是影响 HAAs 形成的关键因子. 表 4 HAAs 形成与各类水质消毒因子之间的偏相关关系 Table 4 Partial correlations between DBPs yields and the disinfection conditions 指标 DCAA ΣDHAA HAA5 TCAA BDCAA ΣTHAA HAA9 Cl 2 / DOC Br ph NA NA NA NA NA NA NA t Temp NA DOC NA NA NA NA UVA 254 NA NA NA DON NA NA NA NA NA NA 注 :NA:Not available 的缩写. 3.3 模型评价本研究建立的 DBPs 回归模型的 R 2 值在 ~ 之间 ꎬ p 值都 < ꎬ 相比于文献报道的 DBPs 回归模型的 R 2 值 ( ~ 间 ) 要好 (Chowdhury et al.ꎬ 2009)ꎬ 而且通过独立样本 t 检验 ꎬ 结果也显示预测值数据库与实测值数据库之间无明显差异 ( 附表 5). 这些均说明方程 (1) ~ (7) 能较好的描述实验数据. 表 5 内部验证法评估模型的预测能力 Table 5 Evaluation of predicting ability of the models through internal validation 指标 DCAA ΣDHAA TCAA BDCAA ΣTHAA HAA5 HAA9 a 准确率极端值 b 发生率注 :a: 预测值与实测值的偏差 <25% 的发生率 ꎻb: 预测值与实测值的偏差 >40% 的发生率. 图 1 为模型预测值和实测值之间的关系图. 从理想的角度看 ꎬ 一个完美的模型其斜率 = 1ꎬR 2 = 1 (Sohn et al.ꎬ 2004). 在本研究中 ꎬ 所有模型的斜率在 ~ ꎬ 基本接近 1ꎬ 但就模型的 R 2 值来看 ꎬDCAA ΣDHAA HAA5 HAA9 的 R 2 值 ( ~ ) 明显优于 TCAA BDCAA ΣTHAA 的值 ( ~ )ꎬ 说明后者模型的预测精密度不是太理想. 具体来看 ꎬDCAA ΣDHAA HAA5 HAA9 的模型预测准确率高达 83.3% ~ 94.4%ꎬ 预测极端值

6 ６期宋倩云等:长三角部分水源水氯化消毒后卤乙酸形成的多元回归模型研究的发生率也较低 ( ０ ~ ２. ８ ) ꎬ 而ＴＣＡＡＢＤＣＡＡ ΣＴＨＡＡ模型的预测准确率为４７.２ ~ ６１.１ ꎬ极端图１Ｆｉｇ.１４２０５３值发生率高达１３.９ ~ ３６.１. 模型ＨＡＡｓ预测值与实测值之间的关系ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄＨＡＡｓｌｅｖｅｌｓａｎｄｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｌｅｖｅｌｓ结论( Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ) １) ＨＡＡｓ生成量大致随着投氯量温度反应时间的增加而增加ꎻ 同时溴离子则对于含ＢｒＨＡＡꎬ ΣＤＨＡＡｓ ΣＴＨＡＡｓＨＡＡ９均具有较大的促进作用. ２) 对于ＤＣＡＡ ΣＤＨＡＡｓＨＡＡ５ꎬ其形成与ＤＯＣ成正比ꎻ 而ＴＣＡＡＢＤＣＡＡ ΣＴＨＡＡＨＡＡ９ꎬ 其形成则与ＵＶＡ２５４成正相关. ３) 影响ＤＣＡＡ ΣＤＨＡＡＨＡＡ５形成的最关键因子是ＤＯＣꎻ影响ＴＣＡＡ ΣＴＨＡＡＨＡＡ９形成的最关键因子是消毒剂量Ｃｌ２ / ＤＯＣꎻ影响ＢＤＣＡＡ的关键因子是溴离子水平. ４) ＨＡＡｓ模型中ＤＣＡＡ ΣＤＨＡＡＨＡＡ５ＨＡＡ９模型具有较好预测潜力. 责任作者简介:洪华嫦( １９７９ ) ꎬ女ꎬ硕士生导师ꎬ副教授ꎬ 主要从事水污染消毒副产物生态毒理学等方面的研究ꎬ至今已发表学术论文５０多篇ꎬ其中以第一或通讯作者发表ＳＣＩ论文２０多篇. 参考文献( Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ) : ＡｍｙＧＬꎬ ＣｈａｄｉｋＰＡꎬ ＣｈｏｗｄｈｕｒｙＺＫ. １９８９. Ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｍｏｄｅｌｓｆｏｒｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｒｉｈａｌｏｍｅｔｈａｎｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｏｔｅｎｔｉａｌａｎｄｋｉｎｅｔｉｃｓ [ Ｊ ]. ＪｏｕｒｎａｌＡｍｅｒｉｃａｎＷａｔｅｒＷｏｒｋｓＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎꎬ ７９(７) : ８９９７ＡｍｙＧꎬ ＳｉｄｄｉｑｕｉＭꎬ ＯｚｅｋｉｎＫꎬ ｅｔａｌ. １９９８. Ｅｍｐｉｒｉｃａｌｂａｓｅｄｍｏｄｅｌｓｆｏｒｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｃｈｌｏｒｉｎａｔｉｏｎａｎｄｏｚｏｎａｔｉｏｎｂｙｐｒｏｄｕｃｔｓ: ｈａｌｏａｃｅｔｉｃａｃｉｄｓꎬ ｃｈｌｏｒａｌｈｙｄｒａｔｅꎬ ａｎｄｂｒｏｍａｔｅ [ Ｒ]. ＥＰＡＲｅｐｏｒｔＣＸ８１９５７９ＡＰＨＡ. １９９８. ＳｔａｎｄａｒｄＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒｔｈｅＥｘａｍｉｎａｔｉｏｎｏｆＷａｔｅｒａｎｄＷａｓｔｅｗａｔｅｒ [ Ｓ ] ꎬ ２０ｔｈｅｄ. ＡｍｅｒｉｃａｎＰｕｂｌｉｃＨｅａｌｔｈＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎꎬ Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎꎬ ＤＣꎬ ＵＳＡ陈萍萍ꎬ 张建英ꎬ 金坚袁. ２００５. 饮用水中卤乙酸和三卤甲烷的形成及影响因素研究 [ Ｊ]. 环境化学ꎬ２４(４) : ４３４４３７ＣｈｏｗｄｈｕｒｙＳꎬ ＣｈａｍｐａｇｎｅＰꎬ ＭｃＬｅｌｌａｎＰＪ. ２００９. Ｍｏｄｅｌｓｆｏｒｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｄｉｓｉｎｆｅｃｔｉｏｎｂｙｐｒｏｄｕｃｔ ( ＤＢＰ ) ｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｄｒｉｎｋｉｎｇｗａｔｅｒｓ: Ａ

7 2054 环境科学学报 37 卷 chronological review [ J]. Science of the Total Environmentꎬ 407 (14): Chu W Hꎬ Gao N Yꎬ Yin D Qꎬ et al A predictive model for the formation potential of dichloroacetamideꎬ a nitrogenous disinfection by product formed during chlorination [ J]. International Journal of Environmental Science and Technologyꎬ 9(4): 高炜强化气浮工艺处理太湖流域微污染原水效果的中试研究 [J]. 给水排水 ꎬ 39(10): 国家环境保护总局水和废水监测分析方法 [ S]. 北京 : 中国环境科学出版社 Levesque Sꎬ Rodriguez M Jꎬ Serodes Jꎬ et al Effects of indoor drinking water handling on trihalomethanes and haloacetic acids [J]. Water Researchꎬ 40 (15): 李谦 ꎬ 周敏 ꎬ 刘天洁 ꎬ 等城镇饮用水中氯化消毒副产物形成影响因素的研究 [J]. 中国消毒学杂志 ꎬ 30(4): Hong H Cꎬ Liang Yꎬ Han B Pꎬ et al Modeling of trihalomethane ( THM) formation via chlorination of the water from Dongjiang River (source water for Hong Kong s drinking water) [J]. Science of the Total Environmentꎬ 385(1 / 3): Hong H Cꎬ Wong M Hꎬ Liang Y Amino acids as precursors of trihalomethane and haloacetic acid formation during chlorination[ J]. Archives of Environmental Contamination and Toxicologyꎬ 56( 4): Hong Hꎬ Qian Lꎬ Xiong Yꎬ et al Use multiple regression models to evaluate the formation of halonitromethane via chlorination / chloramination of water collected from Tai Lake and Qiantang Riverꎬ China [ J]. Chemosphereꎬ 119: Hong Hꎬ Song Qꎬ Mazumder Aꎬ et al Using regression models to evaluate theformation of trihalomethanes and haloacetonitriles via chlorination of sourcewater with low SUVA values in the Yangtze River Delta regionꎬ China [ J]. Environmental Geochemistry and HealthꎬDOI: / s Hong H Cꎬ Xiong Y Jꎬ Ruan M Yꎬ et al Factors affecting THMsꎬ HAAs and HNMs formation of Jin Lan Reservoir water exposed to chlorine and monochloramine [ J ]. Science of the Total Environmentꎬ 444: Kumari Mꎬ Gupta S K Modeling of trihalomethanes ( THMs) in drinking water supplies: a case study of eastern part of India [ J]. Environmental Science and Pollution Researchꎬ 22: Liang Lꎬ Singer P C Factors influencing the formation and relative distribution of haloacetic acids and trihalomethanes in drinking water [ J]. Environmental Science and Technologyꎬ 37 (13): Nguyen M Lꎬ Westerhoff Pꎬ Baker Lꎬ et al Characteristics and reactivity of algae produced dissolved organic carbon [ J]. Journal of Environmental Engineeringꎬ131 (11): Nikolaou A Dꎬ Lekkas T D The role of natural organic matter during formation of chlorination by products: A review [ J]. Acta Hydrochimica et Hydrobiologicaꎬ 29 (2 / 3): 钱天鸣杭州市钱塘江干支流水质多元统计分析 [ J]. 中国环境监测 ꎬ 31(2): Reckhow D AꎬSinger P C Mechanisms of Organic Halide Formation During Fulvic Acid Chlorination and Implications With Respect to Preozonation[C]. / / In Jolley R Lꎬ Bull R Jꎬ Davis W Pꎬ et al Water Chlorination: Environmental Impact and Health Effectsꎬ Vol. 5ꎬ Ann Arbor Science Publishers Inc.ꎬ Ann Arborꎬ MI: Ann Arbor Science Publishers Inc.c Regli Sꎬ Chen Jꎬ Messner Mꎬ et al Estimating Potential Increased Bladder Cancer Risk Due to Increased Bromide Concentrations in Sources of Disinfected Drinking Waters [ J]. Environmental Science and Technologyꎬ 49(22): Richardson S Dꎬ Plewa M Jꎬ Wagner E Dꎬ et al Occurrenceꎬ genotoxicityꎬ and carcinogenicity of regulated and emerging disinfection by products in drinking water: a review and roadmap for research [J]. Mutation Researchꎬ 636(1 / 3): Sohn Jꎬ Amy Gꎬ Cho Jꎬ et al Disinfectant decay and disinfection by products formation model development: Chlorination and ozonation by products [ J]. Water Researchꎬ 38: Symons J Mꎬ Krasner S Wꎬ Simms L Aꎬ et al Measurement of THM and precursor concentrations revisited: the effect of bromide ion [ J]. Journal American Water Works Associationꎬ 85 ( 1 ): Tomlinson Aꎬ Drikas Mꎬ Brookes J D The role of phytoplankton as pre cursors for disinfection by product formation upon chlorination [J]. Water Researchꎬ 102: U.S. Environmental Protection Agency ( USEPA) Method 552.3: Determination of haloacetic acids and dalapon in drinking water by liquid liquid microextractionꎬ derivatizationꎬ and Gas chromatography with electron capture detection [ S]. EPA 815 B Revision 1.0 U. S. Environmental Protection Agency ( USEPA ) National primary drinking water regulations: stage 2 disinfectants and disinfection byproducts rule [ S]. Federal Registerꎬ 71: Wang Fꎬ Ruan Mꎬ Lin Hꎬ et al Effects of ozone pretreatment on the formation of disinfection by products and its associated bromine substitution factors upon chlorination / chloramination of Tai Lake water [ J]. Science of The Total Environmentꎬ475: Wetzel R Gꎬ Likens G E Limnological Analyses [ M ]. Third Edition. New York: Springer Verlag New Yorkꎬ Inc. Xie Y F Disinfection byproducts in drinking water: formationꎬ analysis and control [ M]. Lewis Publishers. Boca Raton. 叶必雄 ꎬ 王五一 ꎬ 杨林生 ꎬ 等三种饮用水消毒副产物形成模型对比研究 [J]. 供水技术 ꎬ6(5): Yoon Jꎬ Choi Yꎬ Cho Sꎬ et al Low trihalomethane formation in Korean drinking water [ J]. Science of Total Environmentꎬ 302: 中华人民共和国卫生部中华人民共和国生活饮用水卫生标准 (GB )[S]. 北京 : 中国国家标准化管理委员会

檢舉獎金, 分別於檢察官提起公訴不起訴處分緩起訴處分或經法院判決有罪確定後, 由受理檢舉機關通知檢舉人親自具名領取檢舉人有數人時, 獎金平均分配 ; 其有先後者, 獎

檢舉獎金, 分別於檢察官提起公訴不起訴處分緩起訴處分或經法院判決有罪確定後, 由受理檢舉機關通知檢舉人親自具名領取檢舉人有數人時, 獎金平均分配 ; 其有先後者, 獎農業環保篇法規行政院農業委員會令中華民國 100 年 9 月 15 日農防字第 1001479569 號修正檢舉走私進口動植物及其產品獎勵辦法第七條第七條之一第九條之一附修正檢舉走私進口動植物及其產品獎勵辦法第七條第七條之一第九條