Distribution characteristics and ecological risk assessment of heavy metals in sediments in adjacent waters of Wailingding marine ranching
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摘要:
沉积物是承载地球演化历史和人类活动变迁信息的地质物质。为了解海底表层沉积物的污染状况及生态风险，以外伶仃海洋牧场附近海域沉积物为研究对象，分别于2020和2021年测定该海域沉积物的粒度、特征指标及6种主要重金属元素的含量。采用内梅罗污染指数法、潜在生态风险指数法和地累积指数法对重金属的潜在生态风险进行了评价，同时探讨了重金属的可能来源。结果显示，调查海域沉积物的主要类型为粉砂质黏土，各元素含量空间差异较大，整体随离岸距离的增加而逐渐降低。6种重金属含量均与有机碳正相关。3种生态风险评价方法所得出的评价结果基本一致，高污染区主要位于外伶仃岛东北原人工鱼礁建设范围海域。内梅罗综合污染指数结果显示调查海域沉积物整体属1级清洁水平。潜在生态风险指数表明重金属汞 (Hg) 在评价中所占权重最大，潜在风险系数和地累积指数明显高于其他重金属。研究表明，调查海域沉积物重金属生态风险整体处于低风险，但仍需对重金属尤其是Hg保持高度关注。
Abstract:Sediment is the geological material that carries information of the evolution history of the earth and the changes of human activities. In order to understand the current situation and ecological risk of sediments, based on the survey data of 2020 and 2021 in adjacent waters of Wailingding marine ranching, we investigated the contents of particle size, characteristics indexes and six heavy metals. By using Nemero comprehensive pollution index, potential ecological risk index and geo-accumulation index, we evaluated the potential ecological risk of heavy metals. Furthermore, we discussed the possibility of heavy metal sources. The results indicate that the main type of sediments in the survey sea area was silty clay, with significant spatial differences in the content of various elements, showing a gradually decreasing trend with the increase of offshore distance. All the six heavy metals had a high positive correlation with total organic carbon. The assessment results obtained by three ecological risk assessment methods are basically consistent: the high pollution area was mainly located in the artificial reef construction area, northeast of Wailingding. The results of the nemero comprehensive pollution index show that the sediment was at Level 1 of cleanliness. The potential ecological risk index shows that Hg had the highest proportion in the evaluation, and its potential risk coefficient and ground accumulation index were significantly higher than those of other heavy metals. The results reveal that the ecological risk of heavy metals in the sediments is generally at low level, but heavy metals, especially Hg, still needs to be highly concerned.
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Keywords:
- Marine ranching /
- Sediment /
- Heavy metal /
- Ecological risk assessment /
- Wailingding
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罗非鱼(Oreochromis mossambicus)又称非洲鲫、福寿鱼等，原产于非洲，具有杂食性、适应性强、生长迅速、繁殖能力强、少病害及适合淡水和海水养殖等优点，且其肉质鲜嫩，富含蛋白质和多种不饱和脂肪酸，因此被作为联合国粮农组织(FAO)向全世界推广养殖的优良品种之一[1]。目前，罗非鱼已经发展成为中国最具国际竞争力的水产养殖品种之一，但中国罗非鱼产业过分依赖国际市场，国内市场容量小，产品单一，初级产品占绝大部分，深加工产品少，加工技术跟不上，罗非鱼出口、内销均受到挑战[2]。
腌制是中国传统加工保藏鱼类产品方式之一，具有操作简单、加工方便、可以在短时间内处理大批量原料等特点，在集中收获期间可以及时贮存原材料，是防止腐败、延长货架期的有效办法。传统腌制鱼类产品风味独特，咸中带香，耐储藏，深受消费者喜爱[3]。但传统腌制工艺用盐量较大、腌制不均匀，腌制周期长易引起微生物污染，不适用于工业化生产，且传统腌制品含盐量高，从健康的角度考虑，长期食用也不利于身体健康，高盐腌制品已经逐渐向低盐腌制品发展[4]。因此，为了降低食盐用量，缩短腌制时间，改善其风味，学者们研究了一些新型的快速腌制加工技术，如注射腌制[5]、超声波辅助腌制[6]、真空腌制[7]等高新技术。目前，快速腌制技术主要应用于腊肉、西式火腿、牛肉、羊肉等，在水产品方面鲜有报道，且比较不同腌制方式对罗非鱼片品质的影响尚未见报道。文章以静置腌制为对照，比较注射腌制、真空腌制、超声波腌制对罗非鱼片的食盐质量分数、水分质量分数、质量变化率、pH、蛋白质水解指数、质构的影响，找到一种能实现快速腌制的方式，并对此方式进行工艺优化，为实现罗非鱼片的快速腌制加工提供一定的理论依据。
1. 材料与方法
1.1 材料与仪器
新鲜罗非鱼每尾500~600 g，购于广州华润万家超市; 精盐，购于广州华润万家超市; 三氯乙酸、硫酸铜、硫酸钾、浓硫酸、硝酸银，国产分析纯，均购于广州化学试剂厂。Titrando 809型自动电位滴定仪(万通公司，瑞士); KjeltecTM2300蛋白自动分析仪(FOSS，丹麦); SH220F石墨消解仪(海能，济南); QTS-25质构仪(CNS FARNELL，英国); DZF6050真空干燥箱(精宏，上海); AS10200AT超声波清洗器(奥特赛恩斯，天津); DKN612C干燥箱(YAMATO，日本); 3-550A高温马弗炉(Ney VULCAN，美国); 3K30台式高速冷冻离心机(SigmaSPX-320，德国); IN612C低温恒温培养箱(YAMATO，日本)。
1.2 方法
鲜活罗非鱼去腮、鳞、内脏，用水将残留在体内的残血以及其他脏污清洗干净，沿背脊剖开形成2片鱼片，用滤纸吸干水分，按照食盐水浓度1.37 mol·L-1、料液比[鱼片质量(g)：腌制液体积(mL)]1：3、腌制温度(0±2)℃的条件进行腌制。
静置腌制是鱼片完全浸没于腌制液进行腌制; 注射腌制是向鱼片内注射盐水体积约占总腌制液的7%，然后把鱼片放入余下的腌制液中进行腌制; 真空腌制是鱼片完全浸没于腌制液中，置于真空度为0.09 MPa环境中进行腌制; 超声腌制是鱼片完全浸没于腌制液中，在超声功率为180 W条件下超声5 min后进行静置腌制。
1.2.1 不同腌制方式的对比实验
在预实验的基础上，以静置腌制为对照，采用注射腌制、真空腌制、超声腌制分别腌制1 h、3 h、6 h、9 h和12 h，比较不同腌制方式对鱼片品质的影响。
1.2.2 注射腌制单因素实验设计
在预实验的基础上，影响品质的主要因素为食盐水浓度、料液比、腌制温度、注射率和腌制时间，采用这5个单因素变量进行注射腌制罗非鱼片实验。腌制工艺单因素条件设计为食盐水浓度(1.37 mol·L-1、2.05 mol·L-1、2.74 mol·L-1、3.42 mol·L-1、4.11 mol·L-1)、料液比(1：0.5、1：1、1：2、1：3、1：4)、腌制温度(0 ℃、4 ℃、10 ℃、15 ℃、23 ℃)、注射率(3%、4%、5%、6%、7%)、腌制时间(1 h、3 h、5 h、7 h、9 h)。当其中一个单因素参数变化时，其余因数参数设定为食盐水浓度2.05 mol·L-1、料液比1：3、腌制温度15 ℃、注射率7%、腌制时间3 h，腌制结束后测定鱼肉中的氯化钠质量分数。
1.2.3 注射腌制工艺参数优化
根据Box-Behnken中心设计原理，在单因素实验基础上确定各因素的取值范围，选取食盐水浓度(A)、腌制时间(B)、料液比(C)为自变量，以注射腌制后鱼肉食盐质量分数作为响应值。其因素水平取值及编码见表 1，每个实验进行重复3次，实验结果取平均值。
表 1 因素水平编码表Table 1 Factor and level水平
level因素factor 食盐水浓度/mol·L-1(A)
salt concentration腌制时间/h(B)
brining time料液比/g·mL-1(C)
ratio of fillet mass to bringing liquid volume-1 1.71 2 1：2.5 0 2.05 3 1：3 1 2.40 4 1：3.5 1.3 分析方法
1.3.1 水分含量测定
按照GB/T 9695.15—2008《食品中水分的测定方法-直接干燥法》[8]测定。
1.3.2 氯化钠含量测定
按照GB/T 9695.8—2008《肉与肉制品氯化物含量的测定方法-电位滴定法》[9]测定。
1.3.3 pH测定
按照GB/T 9695.5—2008《肉与肉制品——pH测定》[10]测定。
1.3.4 质构的测定[11]
采用Brookfield QTS-25质构仪，使用P/5平底圆柱形探头。测试模式为质地多面剖析(TPA)，测试速度0.5 mm·s-1，返回速度0.5 mm·s-1，循环次数2次，触发点负载5 g。每组实验重复10次，去除异常值后求平均值。
1.3.5 鱼片质量变化率
罗非鱼片质量变化率按照公式(1)计算：
$ \Delta m = \frac{{{m_t} - {m_0}}}{{{m_0}}} $
(1) 式中Δm表示鱼片腌制前后质量变化率; mt表示t时刻鱼片的质量; m0表示未腌制时鱼片的质量。
1.3.6 蛋白质水解指数
总氮(TN)的测定[12]：按照GB 5009.5—2010《食品中蛋白质的测定-凯氏定氮法》测定; 非蛋白氮(NPN)的测定[13]：精确称取绞碎的鱼肉5 g(精确到0.001 g)，加入5倍体积预冷的10%三氯乙酸，高速分散器匀浆1 min(10 000 r·min-1)，4 ℃放置过夜。然后匀浆液以5 000 r·min-1离心5 min，弃去沉淀，上清液用中速滤纸过滤，取5 mL到消化管中进行消化(方法同TN的测定)，冷却至室温，然后用自动定氮仪测定，并按照公式(2)计算蛋白水解指数(PI)。
$ {\rm{PI}} = \frac{{{\rm{NPN}}}}{{{\rm{TN}}}} $
(2) 1.4 数据分析方法
实验数据采用Excel 2013进行整理，用Design Expert 8.0.6、SPSS 20.0软件进行统计分析。
2. 结果与分析
2.1 不同腌制方式对鱼片品质的影响
2.1.1 不同腌制方式对鱼片食盐质量分数的影响
随着腌制时间的延长，不同腌制方式腌制的鱼片的食盐质量分数也随之增加，第1~第3小时食盐渗透速率较快，第3~第9小时速率平缓，第9~第12小时速率又上升(图 1-a)。在各个腌制时间点，注射腌制的渗透速率最快，其次为超声腌制，超声波的空化效应、弥散效应和机械效应可以使腌制液快速渗透到鱼片中，缩短腌制时间[14]，但与注射腌制相比，超声腌制的优势并不很明显，除了腌制第9小时，在其他各个时间点，注射腌制的食盐质量分数均显著高于超声腌制(P＜0.05)。赵品等[15]的研究表明利用真空压差引起的流体动力学机理和松弛现象，可以达到缩短腌制时间的目的，但是该研究表明在第1~第6小时，真空腌制的渗透速率显著低于静置腌制(P＜0.05)，这可能是由于真空腌制的效率受到腌制液浓度的影响，在不同浓度的腌制液中，组织细胞的反应会不同[16]，这与MATHIAS等[17]的结果一致，真空并没有提高鳟(Squaliobarbus ourriculus)中的食盐含量。数据分析可知，在各个腌制时间点，不同腌制方式对鱼片食盐含量影响显著(P＜0.05)，其中注射腌制鱼片的食盐含量显著高于其他几种腌制方式(P＜0.05)，因此，注射腌制可以明显提高腌制效率。
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图 1 不同腌制方式对鱼片食盐质量分数、水分质量分数、质量变化率、pH、蛋白质水解指数和质构的影响Fig. 1 Effect of different brining methods on mass fraction of salt and water weight changing rate, pH, proteolysis index and texture of tilapia fillets2.1.2 不同腌制方式对鱼片水分质量分数的影响
各个腌制方式的水分质量分数变化均会呈现先下降后上升的趋势(图 1-b)。数据分析可知，在各个时间点，注射腌制与静置腌制的水分含量有显著性差异(P＜0.05)。第3小时，注射腌制、真空腌制、超声腌制的水分质量分数无显著性差异(P＞0.05)。第1~第6小时，真空腌制、静置腌制、超声腌制的鱼片的水分质量分数呈现先下降后上升趋势。腌制初期，由于鱼肉水相与腌制液中盐含量的差异，经过渗透压的作用导致鱼片中的水分含量下降，随着腌制时间的延长，鱼片中的水分含量趋于平衡，盐分含量升高，鱼肉蛋白质盐溶，腌制液中的水分渗入鱼片内部，肌纤维中水分的结合和水化作用提高，肌原纤维细丝间的静电斥力作用增强，细丝晶格膨胀，水分被包埋，鱼片的水分含量随之上升，这与唐雪燕等[18]的研究结果一致。第6~第12小时，真空腌制、静置腌制、超声腌制的鱼片中的水分含量一直下降，这可能是由于鱼片中的食盐含量达到一定水平时蛋白质变性，蛋白质之间出现交联作用，引起蛋白质收缩，从而导致鱼片不断失水，这与丁玉庭等[19]的结果一致。第1~第6小时，注射腌制的鱼片水分含量呈现下降的趋势; 第6~第12小时，水分含量呈现上升的趋势，这可能是由于注射腌制借助外力注射进食盐水，鱼片中的水分排出到腌制液的时间较久[20]所致。
2.1.3 不同腌制方式对鱼片质量变化率的影响
在腌制过程中除了一部分营养物质、胺类物质流失外，质量变化可以看作是水分和食盐质量分数变化的和。数据分析可知，在各个时间点，静置腌制、真空腌制、超声腌制的鱼片质量变化率无显著性差异(P＞0.05)，而注射腌制显著高于其他3种方式(P＜0.05)，注射腌制的食盐渗透速率较快，鱼片中的食盐质量分数远高于其他腌制方式，所以注射腌制的鱼片的质量变化率较显著(P＜0.05)。第1~第6小时，静置腌制、真空腌制、超声腌制的鱼片质量变化呈现上升的趋势(图 1-c)，可能是腌制初期食盐质量分数的变化占主导作用，这与BARAT等[21]的研究结果一致。第6~第12小时，食盐渗透速率平缓，此时水分含量的变化占主导作用。第1~第3小时，注射腌制的鱼片质量变化呈现上升的趋势，此阶段食盐质量分数的变化远大于水分的变化，第3~第12小时，鱼片质量变化呈现先下降后上升的趋势，此阶段质量是随着水分含量变化。质量变化率的差异性表现出了腌制方式对其的影响，在体系中不同腌制方式在各个阶段产生的驱动力不同[22]。相对于出品率而言，注射腌制优于其他腌制方式。
2.1.4 不同腌制方式对鱼片pH的影响
鱼片的pH变化与其新鲜度密切相关，pH可以作为判断鱼片品质的重要指标之一。一般鱼类死后由于体内糖原发生无氧酵解生成乳酸等酸类物质，造成鱼片的pH下降，随着时间的延长，由于内源酶和微生物的作用，蛋白质分解产生含氮类碱性物质导致鱼片的pH升高[23-24]。随着腌制时间的延长，不同腌制方式处理的鱼片的pH大体呈现下降的趋势(图 1-d)。腌制第1、第3、第12小时，不同腌制方式的鱼片的pH差异显著(P＜0.05);腌制第6小时，静置腌制、注射腌制、真空腌制的鱼片pH差异不显著(P＞0.05)，注射腌制的鱼片的pH显著低于超声腌制(P＜0.05);腌制第9小时，注射腌制与超声腌制的鱼片的pH无显著差异(P＞0.05)，而与静置腌制、真空腌制有显著差异(P＜0.05)。研究表明腌制可以降低鱼片的pH[25]，这可能是在腌制过程中，氧气和微生物导致鱼片中的糖原酵解加快，此反应消耗鱼片中的三磷酸腺苷(ATP)，导致pH降低，这与唐雪燕等[18]的研究结果一致。
2.1.5 不同腌制方式对鱼片蛋白质水解指数的影响
蛋白质水解程度通常用PI表示，蛋白质水解不够，鱼肉就会缺乏应有滋味和香气，而蛋白质水解过度，鱼肉的质地就会过软，有明显异味或苦味[26]。第1、第3、第9小时，4种腌制方式的PI无显著性差异(P＞0.05)，第6小时，注射腌制显著低于其他3种腌制方式(P＜0.05)，第12小时，注射腌制与真空腌制有显著性差异(P＜0.05)(图 1-e)。第1~第6小时，整体呈现下降趋势，这可能是由于NPN含量下降程度远大于TN含量的下降程度，进一步证明此阶段的蛋白质水解主要是由小肽降解成游离氨基酸，且部分氨基酸会与鱼肉中的其他物质反应形成挥发性的风味化合物[27]，这与LARREA等[28]的结果一致。第6~第12小时，鱼片的PI呈现上升的趋势，这可能是由于在腌制过程中水溶性蛋白质随盐水渗出而流失，使TN含量降低，蛋白质降解产生的游离氨基酸和短肽积聚，使NPN的含量上升，这与王晶[26]的结果一致。蛋白质水解的游离氨基酸有利于鱼片风味的形成，注射腌制的水解程度在合适范围内，未达到使产品产生不良口感的PI临界值(30%)[29]，因此，注射腌制更有利于提高产品的生产效率。
2.1.6 不同腌制方式对鱼片质构的影响
鱼片在腌制过程中因为渗透作用和蛋白质变性等使质构发生变化。腌制第1~第3小时，硬度呈现先下降趋势，第3小时之后大体呈现平缓上升的趋势，而注射腌制和真空腌制呈现显著下降的趋势(P＜0.01)(图 1-f); 腌制第1~第9小时，弹性先下降后逐渐上升，第9小时之后呈现下降趋势。数据分析可知，在各个时间点，不同腌制方式对鱼片的弹性无显著影响(P＞0.05)(图 1-g); 真空腌制在第1~第6小时咀嚼性先下降后上升，第6小时之后呈现下降趋势，而其他腌制方式大体呈现先下降后上升的趋势(图 1-h)。这种变化可能与腌制过程中的渗透作用有关，腌制过程中的渗透作用在提高产品的硬度和咀嚼性的同时，也引起了多汁性和嫩度的下降[29]。MICHALCZYK和SUROWKA[30]研究发现腌制可以提高鱼片的咀嚼性。TOYOHARA等[31]研究指出盐水腌制会造成鱼肉中的肌浆蛋白大量沉淀，从而导致鱼肉质构发生变化，且腌制后鱼肉水分质量分数的减少也会导致硬度的增大。
不同腌制方式对鱼片食盐质量分数、水分质量分数、质量变化率、pH、质构影响显著，达到目标含盐量3%时，注射腌制所需的时间最短，提高了产品的生产效率，且这种腌制方式产品品质良好，有利于产品风味的形成，出品率较高，综合考虑，笔者选择注射腌制进行鱼片腌制。
2.2 注射腌制单因素结果分析
食盐质量分数是评价腌制鱼制品质量的重要指标。随着食盐水浓度的增加，鱼片中食盐质量分数明显升高(图 2-a)，1.37 mol·L-1、2.05 mol·L-1的食盐水浓度下的鱼片食盐质量分数有显著性差异(P＜0.01)。盐溶液产生的渗透压是影响鱼片中食盐质量分数最主要的因素，食盐水浓度越高渗透驱动力就越大，达到产品理想含盐量的时间越短，但腌制时间较短，难以形成传统产品的特征风味，考虑到食盐成本，并且为了保证产品含盐量控制在可接受范围内，以含盐量3%为基准，选择2.05 mol·L-1的食盐水浓度为宜。随着腌制时间的增加，鱼片中食盐质量分数明显升高(图 2-b)，第3、第5小时鱼片食盐质量分数无显著性差异(P＞0.05)。腌制是内外渗透压维持平衡的过程，在腌制初期，腌制液的渗透压远高于鱼片中的渗透压，腌制液中的食盐渗入鱼片中，鱼片中的水分渗到腌制液中，随着腌制时间的延长，鱼片与腌制液的渗透压差值逐渐缩小，食盐的渗透速率随之减慢。为了保证产品含盐量控制在可接受范围内，以含盐量3%为基准，选择3 h的腌制时间为宜。随着料液比的增加，鱼片中食盐质量分数明显升高(图 2-c)，各个料液比的鱼片食盐质量分数有显著性差异(P＜0.01)，料液比增大，鱼片与腌制液的接触面积增大，使得腌制液吸收量不断增大，料液比为1：3时，鱼片吸收食盐速率最大，并且考虑到用水量及腌制容器的大小，为了保证产品含盐量控制在可接受范围内，以含盐量3%为基准，选择1：3的料液比为宜。随着注射率的增加，鱼片中食盐质量分数明显升高(图 2-d)，注射率对鱼片食盐质量分数有极显著影响(P＜0.01)。注射率越大，表明鱼片中的腌制液越多，食盐扩散也就越快，注射率为4%时食盐的吸收速率最大。注射率为4%、5%、6%的鱼片食盐质量分数差异不显著(P＞0.05)，注射率为4%时注射的腌制液不会溅出，为了保证产品含盐量控制在可接受范围内，以含盐量3%为基准，选择4%的注射率为宜。随着腌制温度的升高，鱼片中食盐质量分数明显升高(图 2-e)，腌制温度对鱼片食盐质量分数有极显著影响(P＜0.01)，4 ℃、10 ℃的鱼片食盐质量分数差异不显著(P＞0.05)，且为了保证产品含盐量控制在可接受范围内，以含盐量3%为基准，选择15 ℃的腌制温度为宜。
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图 2 食盐水浓度、腌制时间、料液比、注射率、腌制温度对鱼片食盐质量分数的影响Fig. 2 Effects of salt concentration, brining time, ratio of fillet mass to bringing liquid volume, injection rate and brining temperature on mass fraction of salt of tilapia fillets2.3 响应面法优化注射腌制的工艺条件
2.3.1 响应面法实验结果分析
根据Box-Behnken中心设计原理，在单因素实验基础上确定各因素的取值范围，选取食盐水浓度(A)、腌制时间(B)、料液比(C)为自变量，以注射腌制后鱼片食盐质量分数作为响应值设计响应面实验(表 2)。
表 2 响应面法优化实验结果Table 2 Experimental results of Box-Behnken design序号
No.食盐水浓度/mol·L-1(A)
salt concentration腌制时间/h(B)
brining time料液比/g·mL-1(C)
ratio of fillet mass to bringing liquid volume食盐质量分数/%
mass fraction of salt1 1.71 2 1：3 2.04 2 2.40 2 1：3 2.54 3 1.71 4 1：3 2.25 4 2.40 4 1：3 3.50 5 1.71 3 1：2.5 2.06 6 2.40 3 1：2.5 2.65 7 1.71 3 1：3.5 2.29 8 2.40 3 1：3.5 3.54 9 2.05 2 1：2.5 2.03 10 2.05 4 1：2.5 2.40 11 2.05 2 1：3.5 2.30 12 2.05 4 1：3.5 3.40 13 2.05 3 1：3 2.80 14 2.05 3 1：3 2.85 15 2.05 3 1：3 2.75 16 2.05 3 1：3 2.62 17 2.05 3 1：3 2.68 2.3.2 响应面模型建立及方差分析
利用Design Expert软件对表 2实验数据进行多元拟合回归分析，得到二次多项回归方程：Y=2.74+0.45A+0.33B+0.3C+0.19AB+0.17AC+0.18BC-0.027A2-0.13B2-0.077C2
对回归方程进行方差分析及显著性检验(表 3)。在响应面方差分析中，该回归模型P＜0.001，表明该模型达到极显著水平，失拟项可以在某个水平上反映模型选择的正确性，失拟项不显著(P=0.662 8＞0.05)，表明实验结果和模型拟合良好，可以用来分析和预测鱼片中的食盐质量分数[32]。相关系数(R2)和校正决定系数(RAdj2)可以验证模型的拟合度，R2和RAdj2值分别为98.71%和97.05%，表明该模型能较好地反映鱼片中的食盐质量分数与食盐水浓度、腌制时间和料液比之间的关系。回归方程中各变量对响应值影响的显著性由F检验来判定，P越小，相应变量的显著程度越高回归方程系数显著性检验结果表明，各个因素之间存在着一定的交互作用，其中A、B、C项的P＜0.001，说明A、B、C项对响应值有着极显著的影响，AB、AC、BC项的P＜0.01，说明AB、AC、BC项对响应值有较显著影响。根据F值大小，各个因素对鱼片中的食盐质量分数的影响顺序为A(食盐水浓度)＞B(腌制时间)＞C(料液比)。
表 3 回归与方差分析结果Table 3 Analysis of variance for fitted regression model方差来源
source of variation平方和
SS自由度
DF均方
MSF P prob＞F 显著性
significance模型model 3.69 9 0.41 59.50 < 0.000 1 *** A 1.62 1 1.62 234.08 < 0.000 1 *** B 0.88 1 0.88 126.86 < 0.000 1 *** C 0.71 1 0.71 103.34 < 0.000 1 *** AB 0.14 1 0.14 20.42 0.002 7 ** AC 0.11 1 0.11 15.86 0.005 3 ** BC 0.13 1 0.13 19.31 0.003 2 ** A2 3.117E-003 1 3.117E-003 0.45 0.523 1 B2 0.071 1 0.071 10.33 0.014 8 * C2 0.025 1 0.025 3.65 0.097 5 残差residual 0.048 7 6.900E-003 失拟项lack of fit 0.015 3 4.833E-003 0.57 0.662 8 纯误差pure error 0.034 4 8.450E-003 总和sum 3.74 16 注：***. P＜0.001;**. P＜0.01;*. P＜0.05 2.3.3 响应面交互作用分析与优化采用Design
Expert软件对实验结果进行回归拟合，绘制三维曲线图(图 3)。拟合的三维曲线图形状可反映出交互作用的强弱，曲面图的陡峭程度可以反映因素对响应值的影响大小。可以看出，响应面坡度较陡，说明食盐水浓度和腌制时间、食盐水浓度和料液比、腌制时间和料液比的交互作用对鱼片中的食盐质量分数影响显著。食盐水浓度为1.71~2.40 mol·L-1、腌制时间为2~4 h，响应值随食盐水浓度和腌制时间的增加而增大; 食盐水浓度为1.71~2.40 mol·L-1、料液比为1：2.5~1：3.5，响应值随食盐水浓度和料液比的增加而增大; 腌制时间为2~4 h、料液比为1：2.5~1：3.5，响应值随腌制时间和料液比的增加而增大，这与表 3得到的方差分析结果一致。
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图 3 各因素交互作用对食盐质量分数影响的响应面Fig. 3 Response surface of interactive effect for every two factors on salt content2.3.4 工艺优化与模型验证
采用Design Expert软件拟合实验结果，得到鱼片中目标食盐质量分数为3%的最优条件是食盐水浓度为2.26 mol·L-1、腌制时间为2.58 h、料液比为1：3.42。为了检验模型预测的准确性，按照最优工艺条件稍作调整，选择食盐水浓度2.26 mol·L-1、腌制时间2.5 h、料液比1：3.4，在此条件下重复3次，测得优化后的鱼片食盐质量分数为2.93%，较接近模型的预测值，表明实验确定的模型可以用于预测实际值。
3. 结论
文章比较了静置腌制、注射腌制、真空腌制、超声腌制4种腌制方式对罗非鱼片品质的影响，结果表明不同腌制方式对鱼片食盐质量分数、水分质量分数、质量变化率、pH、质构有显著影响(P＜0.01)，其中注射腌制鱼片的腌制效果最好，食盐渗透速率快，产品品质良好，出品率高。通过单因素实验，分析了注射腌制中食盐水浓度、腌制时间、腌制温度、料液比、注射率等各个因素的影响及合适取值范围; 在单因素实验的基础上，采用响应面法优化了注射腌制的工艺条件，结果表明各个因素对鱼片中的食盐质量分数的影响顺序为食盐水浓度＞腌制时间＞料液比，最佳工艺条件为温度15 ℃，注射率4%，食盐水浓度2.26 mol·L-1、腌制时间2.5 h、料液比1：3.4，测得优化后的鱼片食盐质量分数为2.93%，与模型的目标预测值3%的相对误差为2.39%，表明该模型可以用于预测实际值。采用该工艺可以达到低盐快速腌制罗非鱼片的目的。
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图 1 研究区域示意图 (左：2020年，右：2021年)
Figure 1. Diagram of survey area (Left: 2020; Right: 2021)
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图 2 表层沉积物重金属空间分布 (2020年)
Figure 2. Concentration distribution of heavy metals of surface sediments (2020)
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图 3 表层沉积物重金属空间分布 (2021年)
Figure 3. Concentration distribution of heavy metals of surface sediments (2021)
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图 4 谢帕德法沉积物分类图
A. 原人工鱼礁建设区域站位；B. 外伶仃海洋牧场人工鱼礁建设区站位；C. 海洋牧场示范区礁区外站位；D1&D2. 海洋牧场示范区附近海域站位。
Figure 4. Classification of Shepard's sediment method
A. Sampling site of original artificial reef area; B. Sampling site of artificial reef area in marine ranching demonstration zones in Wailingding; C. Sampling site off artificial reef area; D1&D2. Sampling site off marine ranching demonstration zones.
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图 5 表层沉积物重金属、有机碳、硫化物和粒度的相关性热图
Figure 5. Correlation heat map among heavy metals, TOC, sulfide and particle size in surface sediments
表 1 内梅罗污染指数评价分级
Table 1 Classification standard and evaluation of Nemerow pollution index
质量等级
Level内梅罗综合污染指数
Nemerow pollution
index污染水平
Pollution level1级Level 1 P≤0.7 清洁 2级 Level 2 0.7<P≤1.0 较清洁 3级 Level 3 1<P≤2 轻度污染 4级Level 4 2<P≤3 中度污染 5级 Level 5 P>3 重度污染 
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表 2 重金属毒性响应系数及重金属背景值
Table 2 Toxicity response coefficient and background values of heavy metals
评价指标
Evaluation index铜 Cu 铅 Pb 锌 Zn 镉 Cd 汞 Hg 砷 As 毒性响应系数 ${T}_{r}^{i} $
Toxicity response coefficient5 5 1 30 40 10 重金属背景值 ${C}_{n}^{i} $
Background value of heavy metal/(mg·kg−1)7.43 15.60 54.40 0.18 0.02 9.71
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表 3 潜在生态风险评价标准
Table 3 Evaluation standards of potential ecological risks
综合污染系数Cd 潜在生态风险系数 ${E}_{r}^{i} $ 综合潜在生态风险指数RI 评价指标
Evaluation index评价结果
Evaluation评价指标
Evaluation index评价结果
Evaluation评价指标
Evaluation index评价结果
EvaluationCd＜6 1级 Level 1 ${E}_{r}^{i} $<40 轻微 RI<90 轻微 6≤Cd＜12 2级 Level 2 40≤${E}_{r}^{i} $<80 中等 90≤RI<180 中等 12≤Cd＜24 3级 Level 3 80≤${E}_{r}^{i} $<160 较强 180≤RI<360 强 160≤${E}_{r}^{i} $<320 很强 Cd≥24 4级 Level 4 ${E}_{r}^{i} $≥320 极强 RI≥360 极强
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表 4 地累积指数和重金属污染等级划分标准
Table 4 Classification for heavy metal pollution level and geo-accumulation index
评价等级
Level地累积指数Igeo
Geo-accumulation index评价结果
Evaluation0级 Level 0 Igeo≤0 清洁 1级 Level 1 0<Igeo≤1 轻度污染 2级 Level 2 1<Igeo≤2 轻中度污染 3级 Level 3 2<Igeo≤3 中度污染 4级 Level 4 3<Igeo≤4 偏重度污染 5级 Level 5 4<Igeo≤5 严重污染 6级 Level 6 Igeo>5 极严重污染
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表 5 表层沉积物中重金属变异系数及其含量
Table 5 Coefficient of variation and statistics of heavy metals in surface sediments
年份
Year区域
Area重金属质量分数 Mass fraction of heavy metal/(mg·kg−1) 铜 Cu 铅 Pb 锌 Zn 镉 Cd 汞 Hg 砷 As 2020 A—C 13.34 9.64 26.83 15.87 15.30 10.89 D1 24.71 18.95 23.59 40.49 12.62 13.92 2021 A—C 24.73 12.02 10.83 95.35 50.84 3.94 D2 12.85 18.39 7.10 0.00 13.79 1.08 总均值 Total mean 15.21 27.64 95.93 0.03 0.05 7.23 质量标准 Quality standard 35.0 60.0 150.0 0.5 0.2 20.0
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表 6 表层沉积物主成分分析
Table 6 Principal component analysis of sediments
主成分因子
Principal component主成分1
PC1主成分2
PC2主成分3
PC3特征值 Eigenvalue 3.44 3.38 2.65 方差贡献率
Variance contribution rate/%31.25 30.72 24.04 累计方差贡献率
Cumulative variance
contribution rate/%31.25 61.97 86.01 铜 Cu 0.018 0.916 −0.073 铅Pb 0.382 0.650 −0.158 锌 Zn 0.170 0.964 −0.031 镉 Cd 0.186 0.136 0.924 汞 Hg 0.872 0.284 0.192 砷 As −0.748 0.204 0.499 有机碳TOC −0.006 0.940 0.155 硫化物Sulfide −0.165 0.021 0.904 黏土Clay −0.968 −0.081 −0.158 粉砂Silt 0.127 −0.358 0.779 砂Sand 0.963 0.167 −0.021
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表 7 表层沉积物重金属潜在生态风险指数
Table 7 Potential ecological risk index of heavy metal in sediments
年份
Year调查区域
Survey area综合污染系数 Cd 潜在生态风险系数 ${E}_{r}^{i} $ 综合潜在
生态风险指数RI铜
Cu铅
Pb锌
Zn镉
Cd汞
Hg砷
As2020 A 11.38 10.68 9.28 1.72 9.44 190.67 5.81 227.60 B 10.80 10.54 9.08 1.33 8.89 186.67 5.82 222.32 C 9.84 8.93 7.87 1.96 9.44 142.67 6.37 177.24 A—C均值
Mean of A–C10.67 10.05 8.75 1.67 9.26 173.33 6.00 209.06 D1 9.85 8.87 8.26 1.91 5.61 147.45 6.47 178.56 2021 A 9.57 12.82 10.58 1.86 2.92 83.50 8.43 120.11 B 8.35 11.62 8.66 1.78 6.67 56.00 8.92 93.65 C 7.08 9.51 8.91 1.55 1.67 37.33 8.52 67.49 A—C均值
Mean of A–C8.33 11.32 9.39 1.73 3.75 58.94 8.62 93.75 D2 7.67 9.74 8.35 1.68 1.67 58.00 8.71 88.15
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表 8 表层沉积物重金属地累积指数
Table 8 Geo-accumulation index of heavy metal in sediments
年份
Year调查区域
Survey area地累积指数 Igeo 铜 Cu 铅 Pb 锌 Zn 镉 Cd 汞 Hg 砷 As 2020 A 0.51 0.31 0.15 −2.27 1.67 −1.37 B 0.49 0.28 −0.18 −2.35 1.63 −1.39 C 0.23 0.07 0.36 −2.27 1.24 −1.23 A—C均值
Mean of A–C0.41 0.22 0.11 −2.30 1.51 −1.33 D1 0.20 0.11 0.31 −3.12 1.29 −1.23 2021 A 0.74 0.49 0.31 −4.25 0.37 −0.83 B 0.63 0.21 0.24 −3.15 −0.14 −0.75 C 0.30 0.24 0.04 −4.75 −0.72 −0.82 A—C均值
Mean of A–C0.56 0.31 0.20 −4.05 −0.16 −0.80 D2 0.37 0.14 0.16 −4.75 −0.06 −0.78
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