土壤中PAHs 荧光光谱检测技术研究进展

雷涛，张汉，杨仁杰，董桂梅，杨延荣

（天津农学院 工程技术学院，天津 300392）

多环芳烃（Polycyclic aromatic hydrocarbons，PAHs）是一大类广泛存在于环境中的有机污染物，也是最早被发现和研究的化学致癌物之一[1]。由于其毒性、生物蓄积性和半挥发性，并能在环境中持久存在，被列入典型持久性有机污染物，受到人们的广泛关注[2]。随着化工业、农业的快速发展，石油、煤炭等化石燃料以及农药化肥、杀虫剂的大规模使用，使得多种有机污染物被排放到环境中。土壤作为一种重要的环境介质，承担着90%以上的PAHs 环境负荷，所以PAHs 对土壤的污染问题尤为突出[3]。由于土壤中PAHs 含量的微量化甚至痕量化，再加上土壤未知干扰成分较多，这为定性和定量检测分析土壤中的PAHs 带来重大挑战[4]。

荧光光谱分析法具有灵敏度高、选择性好、样品处理简单的优点，符合目前快速、灵敏、可靠、高效检测要求的发展趋势[5]。将荧光光谱技术与化学计量学方法相结合，以“数学分离”代替“化学分离”，是近十几年来荧光光谱分析研究的热点课题之一[6]。该方法在土壤PAHs 检测中具有无需样品预处理、快速、多组分同时分析的优势，且可实现土壤PAHs 的现场检测。本文综述了荧光光谱技术直接检测土壤中PAHs 的应用研究进展，分析其存在的问题并对其发展趋势进行展望。

1 土壤中PAHs 荧光检测方法

1.1 常规荧光光谱技术

在常规的荧光分析中，通常是固定激发或发射波长，扫描另一种与荧光强度构成的光谱图，获得两种基本类型的光谱，即荧光激发谱（图1）和荧光发射谱（图2）。激发光谱即荧光物质在不同波长的激发光作用下测得的某一波长处荧光强度的变化情况；发射光谱即在某一固定波长的激发光作用下荧光强度在不同波长处的分布情况。在荧光定量分析时，它们可作为选择最佳激发波长和发射波长的依据。常规荧光光谱法适用于测定土壤中单一PAHs 样品，灵敏度和重复性较好，但对于多组分PAHs，荧光峰十分接近，彼此严重重叠、不易分辨。

图1 荧光激发谱

图2 荧光发射谱

1.2 三维荧光光谱技术

三维荧光光谱描述荧光强度随激发和发射波长变化的关系，待测物质在多种波长激发光照射下发射出多组荧光信号，即每一种波长的激发光对应一组荧光信号，将不同波长的激发光与其对应的荧光信号汇集在一起，以等高线或等角三维投影图（图3）表现出来。三维荧光光谱是多个二维荧光光谱的汇集，比常规荧光光谱的信息量更为丰富，更能具体反映出多组分被测物质的特征。

图3 基于激发-发射矩阵的三维荧光谱图

三维荧光光谱技术具有选择性和灵敏度较好，能够较完整地反映出被测物质的光谱信息等优势，被广泛应用于水环境中PAHs 的定性、定量分析。但由于土壤体系的复杂性、PAHs 污染物的多样化和微量化，三维荧光光谱技术无法有效提取土壤中多组分PAHs 相互重叠的特征信息。李爱民等[7]分析了蒽、菲混合样品的三维荧光光谱，指出菲的荧光特征信息几乎完全被蒽的荧光强度所覆盖。黄尧等[8]仅能从混合蒽、芘、菲土壤的三维荧光光谱中识别出芘，很难区分出蒽和菲。

1.3 二维相关谱技术

二维相关光谱技术最早于1986 年由NODA提出[9]，NAKASHIMA 等在2000 年率先将二维相关技术与荧光光谱法结合[10]。随着二维相关分析技术的发展，将二维相关分析技术与传统荧光分析技术相结合——二维荧光相关光谱技术，可以提高荧光光谱的分辨率，增强谱图的识别能力，并在一定程度上揭示分子内和分子间荧光团的相互作用关系（图4）。该技术不同于传统的三维荧光谱，前者体现了复杂体系中不同荧光峰之间的相互作用，而后者只是简单地将激发波长和发射波长作为两个维度，体现了荧光强度与激发波长间的依赖关系[11]。因此二维荧光相关光谱可提取更多待测物质分子荧光团的相关信息，可提供更好的分析结果，同时适合传统荧光光谱方法难以满足的复杂体系样品的定性、定量分析[12]。

图4 同步二维荧光相关谱

二维荧光相关光谱属于正在发展的一种新技术，将同步和异步谱结合，可以明确研究体系中各分子基团变化的顺序，特别适合研究PAHs 污染物分子在环境中的演化和迁移规律、污染物修复过程中分子之间相互作用机理等。但二维相关分析是建立在原始光谱数据的基础上，原始光谱采集过程中受测量条件、光谱仪器状态和周围温度等影响，导致原始光谱可能存在不同的噪声。这些噪声和仪器所产生的一些虚假的信息严重制约并限制了二维相关光谱法分析的有效性，甚至分析结果会出现错误。尽管如此，二维荧光相关光谱技术在土壤PAHs 特征信息提取和检测方面仍具有巨大的潜力和广阔的前景。

1.4 激光诱导荧光光谱技术

激光诱导荧光光谱技术（Laser induced fluorescence，LIF）是一种基于激光照射样品，从而激发出荧光，并根据其荧光光谱特征和强度进行定性、定量分析的方法[13]。与使用传统激发光源相比，激光光源亮度高、单色性好、没有杂散光，因此LIF 技术具有检测限低、灵敏度高、样品处理简单等优点[14]，目前已被国内外广泛应用于对土壤、水、大气等环境介质中多环芳烃污染物的检测。LIF 试验系统主要由激光光源、检测光路（光谱仪）、光电检测器以及数据处理系统组成，如图5 所示。

图5 LIF 系统示意图

激光诱导荧光光谱技术是目前实现土壤中PAHs 原位在线监测快速定性和定量分析的最佳检测手段之一。该技术可应用于检测土壤中PAHs含量和空间分布特征，使土壤PAHs 检测方法达到规模化、精准化、广泛化的要求，可为各地区未来城市规划、生态环境整治提供相关数据作为支撑。

2 荧光光谱技术在直接检测土壤PAHs 中的应用

2.1 土壤中PAHs 特征信息提取

传统的荧光光谱技术无法有效提取复杂土壤体系中相互重叠的PAHs 特征信息，常用的多次采样求均值法容易使PAHs 光谱存在明显的测量误差，导致检测精度下降。为克服这些局限性，许多学者提出将荧光光谱技术与数学模型结合来提取PAHs 的特征光谱信息，进行准确、快速、稳定的定量测定。

黄尧等[15]通过群优化参数寻优算法和差分进化法对支持向量回归模型进行优化，利用该模型提取了土壤中多组分的蒽和菲特征信息，有效地提高了土壤多组分PAHs 激光诱导荧光定量分析的准确性。黄尧等[8]将三维荧光光谱与非平滑非负矩阵分解算法结合，从混叠光谱中提取出单一PAHs 的荧光光谱信息，实现对PAHs 多组分的快速识别。

YANG 等[16]利用二维荧光相关谱技术，根据同步谱和异步谱交叉峰的正负和有无对土壤中菲、蒽相互重叠的荧光信息进行了有效解析。图6a 和6b 分别是其对应的同步和异步谱。对于同步谱，依据未被覆盖的菲在389 nm 处的荧光与367、409、432、463 nm 处荧光存在正交叉峰，这些峰可能都来自土壤中的菲；与421 nm 处荧光存在负交叉峰，指出该峰可能来自土壤中的蒽。对于异步谱，可以看到菲在389 nm 处荧光与367、409、432、463 nm 处荧光不存在交叉峰，进一步验证了这些峰来自菲；同时上述5 个峰与421 nm 处都存在交叉峰，进一步证明了421 nm 峰来自蒽。结果表明，采用二维荧光相关谱技术可以分析提取土壤中菲、蒽混合物荧光特征信息。

图6 同步（a）和异步（b）二维荧光相关谱

2.2 土壤中PAHs 定量分析

目前对土壤中PAHs 定量分析常用的方法有气相色谱法、高效液相色谱法、气相色谱-质谱联用法等，虽然这些方法需要繁琐的实验操作和复杂的预处理，但也无法保证完全提取出土壤中PAHs，无法实现现场快速检测。荧光光谱分析法进行定量分析，具有灵敏度高、选择性好、样品处理简单的优点，已被直接用于土壤中PAHs 检测。

BUBLITZ 等[17]采用337 nm 波长的紫外激光，将激光诱导荧光光谱和光纤技术结合对土壤中石油类多环芳烃污染物进行检测，检测限为5 mg/kg。LEE 等[18]建立了偏最小二乘回归模型，分析了土壤中菲、芘LIF 荧光强度与土壤基质和含水量之间潜在的相关性，指出LIF 技术可应用于土壤中PAHs 的识别和定量分析。杨仁杰等[19]利用激发波长为355 nm 的脉冲Nd∶YAG 激光器直接测量了土壤中的蒽，结果表明波长390 nm 处的LIF 荧光强度与浓度线性拟合相关系数为0.929，指出LIF技术可用于快速直接对土壤中PAHs 污染物进行定量分析。何俊等[20]以芘、蒽、菲的土壤混合样本为研究对象，以250 nm 为最佳激发波长，发现同一物质不同质量分数的样品荧光强度和质量分数线性相关系数达到0.97 以上。李爱民等[7]将三维荧光光谱技术与多维偏最小二乘（N-PLS）模型结合对土壤中蒽、菲混合样品进行定量分析，其预测均方根误差（RMSEP）分别为8.04× 10-4g/g和5.15×10-4g/g。

杨仁杰等[21]将二维荧光相关谱与N-PLS 相结合，建立了直接定量分析土壤中蒽和菲的N-PLS模型，并与三维荧光的分析结果进行对比分析。其结果如表1 所示，相关系数R、校正均方根误差（RMSEC）和RMSEP都要优于三维荧光谱的N-PLS 模型，说明所建立的二维荧光相关谱的N-PLS 模型能提供更好的预测结果。

表1 二维荧光相关谱与三维荧光N-PLS模型的预测结果

2.3 土壤理化性质对PAHs 荧光光谱检测影响

由于土壤理化参数对PAHs 荧光强度存在严重的影响，这就制约了荧光光谱技术在检测土壤PAHs 中的应用。图7a～7d 给出了土壤中PAHs含量一定时，PAHs 荧光强度随土壤理化参数的变化。可以看到，土壤的含水率、类型、粒径和腐殖酸含量都会影响PAHs 的强度。为了提高荧光光谱技术检测土壤中PAHs 的有效性、检出限和线性相关性，国内外的研究人员开展了相关的研究，提出各种校正方法，以减小土壤理化参数对PAHs 荧光强度的影响。

KO 等[22]以菲和芘为研究对象，从含水率和粒径分布的角度研究不同土壤基质条件下PAHs 浓度与LIF 强度之间的关系。结果表明，荧光强度随含水率和含砂量的增加而增大，采用532 nm 波长处漫反射率对LIF 进行校正，以减小基体效应对PAHs 荧光强度的影响。此外，KO 等[23-24]研究了土壤理化参数对PAHs 荧光强度影响程度，指出PAHs 在不同的土壤基质类型表现出不同的荧光光谱结构。

本课题组在土壤理化性质对PAHs 荧光特性影响及校正方法方面也做了系列研究。DONG 等[25]以384 nm 处的荧光强度与5 184 cm-1处的近红外漫反射吸光度的比值作为校正因子，建立一种减小土壤水分对PAHs 荧光强度影响的校正方法。对校正方法验证结果如图8 所示，可以观察到，相对校正前，校正后的拟合线斜率明显降低，表明该方法可以减小土壤含水率对PAHs 荧光强度的影响。为进一步验证校正方法的有效性，作者对所建立的定量分析土壤中菲校正曲线进行外部验证，3 个未知样品的相对预测误差分别由校正前的19.00%、51.00%和40.00%下降到校正后的5.00%、13.00%和0.44%。

为了减小土壤类型对PAHs 荧光强度的影响，LEI 等[26]采用土壤近红外光谱4 688 cm-1处漫反射率R4688对487 nm 处荧光强度F487进行校正：FC487＝F487/exp（R4688×10），图9 为土壤中PAHs 浓度一定时，校正前后荧光强度与土壤类型之间关系的线性拟合。可以看出，校正后拟合线斜率比校正前大为降低。为验证校正方法可行性，对3 个外部苯并[ghi]苝样品进行预测，相对预测误差分别由校正前的36.2%、55.8%和15.1%，下降到校正后的4.50%、18.90%和2.74%，结果表明此校正方法有效地减小了土壤类型对PAHs 荧光强度的影响。

杨仁杰等[27]以304 nm处散射光对421 nm处蒽荧光曲线进行了校正，校正后相关系数为0.991和0.992，有效降低了土壤粒径大小对蒽标准曲线的影响。李晓童等[28]基于紫外-可见漫反射光谱提出并建立一种减小土壤有机质对多环芳烃荧光影响的校正方法。校正前后荧光强度与菲浓度之间线性拟合的复相关系数R2分别为0.897 和0.964，表明所建立的校正方法可以减小土壤有机质对菲荧光强度的影响。

3 展望

从上述国内外研究进展可以看出，荧光光谱检测技术已直接用于土壤中PAHs 污染物的检测，但仍有以下几个方面需要完善和提高：（1）进一步探究土壤理化参数对PAHs 荧光特性的影响机制，探寻有效扣除或校正土壤中腐殖酸、土壤类型、土壤颜色、粒径分布和含水率等因素对PAHs荧光强度影响的校正方法；（2）土壤中痕量的PAHs 荧光信号微弱，不易被检测，需开发高灵敏度的检测系统，提高荧光激发效率，增强荧光信号强度；（3）结合化学计量学的方法，研究PAHs荧光光谱和土壤基质背景光谱分离算法，提取特征信息，实现土壤复杂基质背景下的定性、定量分析；（4）基于激光诱导荧光光谱检测技术可以着重于建立移动式、便携式原位在线监测系统，应用于大规模PAHs 污染物空间分布调查，快速提供定性定量分析结果，对于土壤中PAHs 治理具有现实意义。