环境中疏水性有机污染物(HOCs)由于具有持久性、生物积累性和毒性被广泛关注,研究者们对其环境行为和生物积累过程进行了大量研究。污染物的生物积累浓度对评价其生态健康风险具有重要作用,但是通过实验室生物测试或者采集野外生物样品来定量生物体内HOCs浓度需要较高的实验成本,因此有必要发展新兴测试技术,通过监测环境介质浓度来准确估算生物积累浓度。近年来以聚二甲基硅氧烷(PDMS)为吸收相的平衡被动采样器被广泛用于监测环境中HOCs,在达到热力学平衡的状态下,HOCs在环境介质、采样器和生物体之间的逸度相同,此时可以直接由HOCs在采样器中的浓度结合其在生物相和PDMS之间的平衡分配常数来估算生物体内平衡积累浓度。然而,目前HOCs在生物相和PDMS之间平衡分配常数的数据较为缺乏,特别是高疏水性有机污染物。此外,虽然脂肪是HOCs在生物体内的主要分配相,对于部分蛋白质含量较高的生物体,污染物在其体内蛋白质中的分配可能影响污染物的生物积累,而有关HOCs在蛋白质相和PDMS的平衡分配常数的数据也相当匮乏。最后,现有研究多集中在水环境中HOCs的生物积累,相对缺少大气污染暴露下的生物体积累浓度数据。因此,本研究从测定生物相和PDMS之间的平衡分配常数入手,将沉积物的平衡被动采样浓度用于估算底栖无脊椎动物的生物积累浓度,探究蛋白质相对HOCs生物积累的影响,然后选择信鸽作为大气中HOCs的监测物种,测定信鸽体内污染物的积累浓度,探究其与信鸽年龄和大气浓度的关系,最后,研究PDMS平衡被动采样估算生物组织中高疏水性有机污染物的生物积累量的适用性。首先,本论文建立了预加载PDMS解吸的方法,测定了21种多氯联苯、14种多溴联苯醚、德克隆和十溴二苯乙烷在PDMS和储存性脂肪、膜脂肪和蛋白质间的平衡分配常数(KSL,PDMS、KML,PDMS和Kpro,PDMS)。虽然目标化合物的疏水性范围很广,辛醇-水平衡分配常数(log KOW)从5.07到11.6,但是测得的KSL,PDMS、KML,PDMS和Kpro,PDMS值范围相对稳定,分别为5.36–52.5、0.286–11.8和0.067–2.62g/g。储存性脂肪的相对吸收能力最强,膜脂肪次之,蛋白质最弱。对于log KOW<9的目标化合物,kpdms,pro值范围为0.382–14.9g/g,而且不受预加载pdms膜片厚度影响,但是对于高疏水性有机污染物,由于其在pdms中扩散速率较慢,显著受pdms厚度影响,当分配体系中预加载pdms膜片厚度由209μm减小到58μm,其kpdms,pro值随之降低。由最薄的58μm厚pdms膜片测得的高疏水性有机污染物的kpdms,pro范围为1.78–6.85g/g,和logkow<9的目标化合物保持一致。结果说明了hocs在pdms和生物相间的分配不受疏水性的影响,有利于pdms被动采样器对hocs生物积累的预测。接着,选用夹杂带丝蚓作为底栖无脊椎动物的模式生物,使用沉积物pdms平衡被动采样对夹杂带丝蚓体内hocs的积累浓度进行估算。检索收集文献中pdms平衡浓度和夹杂带丝蚓的积累浓度数据,使用文献中pdms平衡浓度以及本研究测得的ksl,pdms、kml,pdms和kpro,pdms,对夹杂带丝蚓的平衡生物积累浓度进行估算。只考虑储存性脂肪的估算积累浓度与实测的积累浓度相关性关系良好,对数值线性拟合斜率为1.06,r2=0.931,所有化合物估算值和实测值的差异在10倍范围以内,说明该预测有效可行。进一步,比较了只考虑储存性脂肪作为分配相的单项预测模型和同时考虑储存性脂肪、膜脂肪和蛋白质三种生物相的多相预测模型的估算结果,发现考虑膜脂肪和蛋白质的积累贡献未显著提高预测的准确度,说明目前使用的单相预测模型可以满足底栖无脊椎动物体内hocs积累量的估算。其次,在广州市区采集了29只信鸽对城市大气中多环芳烃、多氯联苯、有机氯农药和卤代阻燃剂进行生物监测,测定了信鸽肺、肝脏和脂肪组织中的积累浓度。发现这些hocs在信鸽体内的积累未呈现显著的性别差异。肺中积累浓度显著高于肝脏和脂肪,而且信鸽食物和饮用水中只检测到低浓度的多环芳烃,说明呼吸作用是hocs在信鸽体内的主要积累途径。信鸽体内积累浓度由高到低为多环芳烃>多溴联苯醚>有机氯农药>多氯联苯>德克隆,同一类化合物中三环多环芳烃、高溴代多溴联苯醚、p,p’-dde、低氯代多氯联苯和反式德克隆的相对丰度较高,总浓度和组成均与大气中污染物一致。对比不同年龄的信鸽体内hocs浓度发现,1年的信鸽体内多环芳烃和多氯联苯浓度显著高于5年和10年的浓度高,可能是由于高强度的飞翔训练增加了污染物在肺和肝脏中的积累,但是由于两类污染物的代谢差异,导致其在脂肪组织中的积累量随着年龄变化趋势正好相反。信鸽体内有机氯农药展现出随着年龄增加降低的趋势。多溴联苯醚和十溴二苯乙烷在信鸽肺中观察到明显的随暴露时间增长积累增加的趋势,但是肝脏和脂肪组织中未观察到类似趋势,推测是由于这些高疏水性阻燃剂大部分附着在大气颗粒相,通过呼吸进入信鸽肺部,由于其生物可利用性较低,难以迁移到其他器官,主要以附着于颗粒物的形式沉积在肺组织中。野生鸟类对HOCs的积累存在多种途径,而信鸽主要是通过呼吸作用积累大气中的HOCs,体内积累浓度要显著低于野生鸟类。因此,信鸽作为单纯暴露于大气污染的监测物种,其体内HOCs积累数据可以为评估城市居民的呼吸暴露风险提供参考。最后,对信鸽脂肪组织进行PDMS平衡被动采样,发现滴滴涕和多溴联苯醚的估算浓度与实测值呈现良好的线性关系,斜率为0.885,r2=0.868,说明平衡被动采样方法可以取代溶剂萃取方法测定脂肪组织中HOCs的生物积累浓度。研究中可测定的最高疏水性化合物为BDE-209,反映PDMS平衡被动采样可以用于生物组织中高疏水性有机污染物的定量。总而言之,本论文结合生物相-PDMS平衡分配常数的测定和PDMS平衡被动采样,对不同类型生物体内HOCs的积累浓度进行预测,为PDMS平衡被动采样在生物积累浓度估算中的应用提供了基础数据和系统方法。通过将环境被动采样与生物积累过程相联系,可以建立环境监测浓度和生物效应浓度的关联,为环境基准的制定和生态风险评价提供了新方法。