Su, Q; Xiao, W; Simpson, SL; Tan, Q-G; Chen, R and Xie, M. Enhancing Sediment Bioaccumulation Predictions: Isotopically Modified Bioassay and Biodynamic Modeling for Nickel Assessment. Environmental Science & Technology. 2023, 57(48): 19352-19362.

重金属在沉积物中的生物累积是评估水环境中重金属污染的环境风险时的重要研究内容。为了准确描述重金属的累积过程，使用模型是一种常见的研究方法。其中，生物动力学模型采用不同的累积速率常数，以描述生物从不同途径（水相、食物相）吸收重金属的过程，成为预测水环境中重金属生物累积的重要模型工具。然而，由于沉积物复杂的理化性质，难以准确测定通过不同途径的累积参数，因此在沉积物环境中模型的应用受到了高度的限制。

本研究聚焦于一种新型的同位素示踪技术在沉积物重金属生物累积中的应用。该技术首先通过同位素标记改变生物体内的同位素组成，随后将改造后的生物暴露于金属污染沉积物中。通过追踪生物体内同位素组成的变化，能够快速测定生物从沉积物系统中吸收金属的速率。

随后，将这一直接测定的参数代入生物动力学模型中，以预测重金属的生物累积过程，并将其与实际观测的结果进行比较。在不同污染程度的沉积物以及不同暴露模式下，模型预测结果均与实验观测结果高度一致，表明这一方法可以提升生物动力学模型在沉积物环境中的适用性，从而提高沉积物中重金属生物累积的预测水平。

本研究引入一种新的同位素示踪技术——同位素改造生物测试法，直接测定的生物从沉积物系统中吸收金属镍的速率，并将这一关键参数应用于生物动力学模型，成功实现了对沉积物中重金属生物累积的长期预测。这一独特的方法为研究沉积物环境中污染物的生物累积提供了新的技术支持，有助于更全面地评估金属污染沉积物的生态风险。

该工作于2023年11月发表在Environmental Science & Technology期刊上，硕士生苏其晶为论文第一作者，谢敏伟副教授为通讯作者。

不同暴露模式（污染程度+暴露时间）下，生物在沉积物中吸收镍的速率

利用直接测定的镍吸收速率作为参数，将其代入生物动力学模型，成功预测金属的长期生物累积