《Journal of Great Lakes Research》：Cyanotoxins in the Great Lakes basin and their removal in drinking water treatment plants
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五大湖蓝藻毒素水平及环境影响因素研究综述，重点分析微囊素（MC）等主要毒素在湖埃里等敏感水域的分布特征及水处理技术有效性，探讨环境因子与毒素产消关系，总结实验室及规模化水厂处理效能差异及现存挑战。
作者：Saad Jasim、Merih Uslu、Rajesh Seth、Niharendu Biswas
机构：SJ Environmental Consultants (Windsor) Inc.，加拿大安大略省温莎市
摘要
五大湖是世界上最大的淡水系统，容易发生蓝藻水华。蓝藻及其毒素对不同环境因素的响应凸显了全面监测计划的重要性，尤其是在伊利湖，那里观察到了最高的蓝藻毒素发生率。微囊藻是五大湖中蓝藻水华的主要致病菌，而微囊藻毒素是地表水和公共供水系统中最常检测到的毒素。使用传统和先进处理技术去除蓝藻及其毒素已进行了大量研究，但大多数研究仅在实验室规模上进行。每种处理方法的效率因毒素类型、操作条件和水质参数而异，且每种方法都面临不同的挑战。本文更新了五大湖地区的蓝藻毒素水平，并讨论了环境因素如何影响其发生情况。同时，还全面回顾了实验室和全尺度研究，探讨了饮用水处理厂（DWTPs）中常用处理工艺去除细胞内和细胞外蓝藻毒素的有效性，以及这些工艺所面临的局限性。
引言
蓝藻是一种自然存在的光合细菌，存在于淡水和海洋环境中。光照、营养过剩和温暖的温度等环境因素会促进蓝藻的快速生长，导致有害藻类水华（称为蓝藻有害藻华，cyanoHABs）（Ijc, 2017, Zepernick et al., 2023）。虽然较高的温度和较强的光照通常会增强蓝藻生长，但这种效应也取决于具体的蓝藻种类（Chaffin et al., 2019, Kumar et al., 2018）。研究表明，氮和磷显著影响蓝藻有害藻华的发展。此外，这些因素不仅影响藻华的密度，还决定了产毒基因型与非产毒基因型的比例（Gobler et al., 2016）。蓝藻毒素由产毒菌株产生，其存在并不总是与蓝藻生物量直接相关，因为在某些条件下非产毒菌株也可能占主导地位。蓝藻毒素根据其毒性作用被分为不同类别，如肝毒素（例如微囊藻毒素（MCs）、节藻毒素、圆柱孢菌素（CYN））、神经毒素（例如鱼藤酮-a（ANA）、沙克毒素（SAX）和皮肤毒素（例如阿普利西毒素、林比毒素），它们分别影响肝脏、神经系统和皮肤（Merel et al., 2013）。人类主要通过摄入受污染的饮用水和娱乐活动中的皮肤接触暴露于蓝藻毒素。研究还表明，蓝藻有害藻华可能导致毒素气溶胶化，从而通过吸入对人类健康构成潜在风险（Shi et al., 2023）。据多项报告，急性暴露与胃肠道问题（如恶心、腹泻和发烧）以及皮肤疹子、肺炎和甚至死亡有关（Azevedo et al., 2002, Giannuzi et al., 2011; Jasim and Saththasivam, 2017; Pilotto et al., 1997）。研究还表明，长期暴露于微囊藻毒素与癌症发病率升高有关，尤其是原发性肝癌和结直肠癌（Lun et al., 2002; Svir?ev et al., 2009; Ueno et al., 1996）。
五大湖是北美的饮用水来源，同时支持娱乐和经济活动。几十年来，大多数五大湖地区都报告了蓝藻有害藻华及其毒素的出现，尤其是在伊利湖，由于营养污染和气候变化，这种现象越来越频繁（Bullerjahn et al., 2016; McKindles et al., 2020; Paerl et al., 2016）。在五大湖地区，微囊藻毒素是最常检测到的蓝藻毒素之一（Chaffin et al., 2019, Chaffin et al., 2021, Davis et al., 2014, Fahnenstiel et al., 2008, Saleem et al., 2024, Zastepa et al., 2024）。也发现了鱼藤酮-a（ANA）和沙克毒素（SAX）的存在（Bartlett, 2019, Den Uyl et al., 2025, Francy et al., 2015, Laiveling et al., 2022, Nauman et al., 2024, Perri et al., 2015）。已知能产生圆柱孢菌素（CYN）的蓝藻Raphidiopsis在伊利湖（Conroy et al., 2007）和密歇根湖（Xie et al., 2011）中被发现，但在2000年至2004年间分析的伊利湖样本中，CYN的含量仅占微量（低于0.1 μg/L，Boyer, 2007）。在多个公共供水系统的原水中频繁检测到蓝藻毒素，尤其是在伊利湖（Almuhtaram et al., 2018, Lee et al., 2023, Miller et al., 2017; Ohio EPA, 2016）。在成品饮用水中，微囊藻毒素和鱼藤酮-a的含量分别高达3.5 μg/L和0.6 μg/L（Almuhtaram et al., 2018, Miller et al., 2017）。2014年8月，伊利湖的微囊藻毒素浓度超过了世界卫生组织（WHO）的临时指导值1 μg/L，促使托莱多市发布了“禁止饮用”的警告，提高了人们对蓝藻水华危险性的认识（Jetoo et al., 2015）。因此，实施了加强监测计划和升级水处理设施等措施。在天然水中，蓝藻毒素主要以细胞内形式存在，但圆柱孢菌素（CYN）通常以溶解形式存在，其比例高于其他毒素（Plaas and Paerl, 2021）。传统的处理工艺，如混凝和过滤，通常能有效去除蓝藻及其细胞内毒素（Newcombe et al., 2021）。然而，病毒活动（McKindles et al., 2020; Steffen et al., 2017）或藻华崩溃（Jurczak et al., 2005）引起的蓝藻裂解会释放细胞外毒素到原水中，从而带来显著风险。在这些情况下，传统的混凝、絮凝和澄清方法可能无法有效去除蓝藻毒素。此外，细胞可能在处理单元（如澄清池、污泥和过滤器）中积累和裂解，导致细胞破裂并增加后续处理阶段的溶解毒素含量（Almuhtaram et al., 2018; Choo et al., 2023, Zamyadi et al., 2013）。已经评估了多种传统和先进处理方法去除蓝藻毒素的有效性（Kulabhusan and Campbell, 2024, Kumar et al., 2018; Schneider and Bláha, 2020）。由于水质参数和蓝藻毒素特性显著影响处理效率，并且水中可能存在多种毒素，因此优化处理条件以实现完全去除毒素非常重要。各组织制定的饮用水和娱乐用水指南基于对这些毒素的毒理学和流行病学影响的全面评估，包括其检测频率、浓度、暴露水平以及当前处理技术的去除效率（Health Canada, 2020）。迄今为止，加拿大卫生部尚未为鱼藤酮-a、圆柱孢菌素（CYN）和沙克毒素（SAX）制定指南，美国环境保护署（USEPA）也未制定相关指南。由于毒理学和暴露数据的局限性，大多数现有的WHO指导值都是临时的。
本文旨在汇编最新的蓝藻毒素发生数据，特别是过去十年的数据，并讨论该地区物理和化学处理技术的具体挑战及去除效率，以便为更新蓝藻毒素指南提供参考。第一部分概述了过去十年五大湖流域地表水和公共供水系统中蓝藻毒素的发生情况，强调了环境因素对蓝藻有害藻华和毒素产生的影响。还包括当前指导值的简要概述及人类暴露案例研究示例。第二部分回顾了实验室规模研究，探讨了标准处理工艺在去除（a）蓝藻和细胞内蓝藻毒素以及（b）细胞外蓝藻毒素方面的有效性。最后一部分总结了全尺度饮用水处理厂（DWTPs）去除蓝藻和蓝藻毒素的表现。
方法
方法
本系统文献回顾遵循了PSALSAR（协议、搜索、评估、综合、分析、报告）框架，该框架改编自Mengist et al.（2020）。
五大湖中的蓝藻毒素
本节总结了五大湖中报告的蓝藻毒素水平，主要关注过去十年的数据（表1）。与其他五大湖相比，伊利湖的平均水深较浅，水温较高，因此更容易形成蓝藻有害藻华。此外，位于西部流域的莫米河汇集了大量的农业径流，成为进入伊利湖的主要营养来源。
蓝藻和蓝藻毒素的处理技术
根据前文所述，必须制定适当的饮用水处理策略，以防止人类接触受蓝藻毒素污染的水。蓝藻有害藻华对处理厂来说是一个问题，因为进水中的藻类生物量较高，严重影响处理效果、蓝藻毒素水平，增加化学药剂需求，并促进分配系统中的消毒副产物生成和微生物生长。
结论与影响
五大湖中蓝藻有害藻华及其相关毒素的存在对公共卫生和饮用水质量构成重大威胁，气候变化可能会加剧这些威胁。在五大湖中检测到的最常见蓝藻毒素是微囊藻毒素（MC），在伊利湖中的浓度相对较高，该湖由于富营养化、浅水深度和温暖的温度而更容易发生蓝藻水华。
关于写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明
在准备本作品时，作者使用了ChatGPT来提高可读性和语言表达。使用该工具/服务后，作者根据需要对内容进行了审查和编辑，并对发表文章的内容负全责。
作者贡献声明
Saad Jasim：撰写 – 审稿与编辑；Merih Uslu：撰写 – 审稿与编辑；Rajesh Seth：撰写 – 审稿与编辑；Niharendu Biswas：撰写 – 审稿与编辑。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本工作得到了ENWIN Utilities Ltd.和Mitacs Accelerate Program的支持。
