水体微塑料污染的高效检测与监控方法研究

钱佳丽，方 瑾，郑巨浩

（浙江瑞启检测技术有限公司，浙江 杭州 310000）

引言

水体微塑料污染已经成为全球环境问题的重要组成部分。微塑料颗粒不仅对水生生物造成潜在的生态风险，还可能通过食物链进入人体，从而对人类健康产生负面影响。因此，开发高效的水体微塑料污染检测与监控方法对于环境保护和公众健康至关重要。

目前已经有一些检测方法可以用于寻找和计量微塑料颗粒，但这些方法存在繁琐、耗时、低灵敏度等问题。因此，我们需要在检测方法上开展更深入的研究，以提高水体微塑料污染的检测效率和准确性。

1 检测方法综述

1.1 传统检测方法

1.1.1 光学显微镜法

光学显微镜法是一种常用的微塑料检测方法，该方法通过提取水样中的微塑料颗粒，借助显微镜进行观察和计数，可以直接确定样品中微塑料是否存在。这种方法适用于较大颗粒的检测，能够提供微塑料形态和大小等信息。然而，由于微塑料颗粒在水体中分散性较强，很容易与其他颗粒混杂在一起，使其检测和鉴定变得更加困难。

1.1.2 傅里叶变换红外光谱法

傅里叶变换红外光谱法（FTIR）是一种基于光谱技术的微塑料检测方法，该方法通过对微塑料样品进行红外光谱分析，可以确定其化学成分和结构特征。这种方法具有非破坏性、快速和准确的优点，可以对微塑料进行定性鉴定。然而，由于微塑料在水体中的浓度较低，传统FTIR技术通常无法直接应用于水样中微塑料的检测。因此，需要对样品进行预处理和富集以提高检测灵敏度。

1.1.3 水中颗粒采样与计数法

水中颗粒采样与计数法是一种常用的微塑料检测方法，通过使用过滤器或超声波处理等技术，将水样中的固体颗粒聚集并捕获，然后使用显微镜或计数器进行颗粒计数，从而间接确定微塑料的存在及浓度。这种方法适用于不同类型和尺寸范围的微塑料检测，具有较高的灵敏度和准确性。但该方法的操作过程较为繁琐，需要综合考虑颗粒捕集效率、样品处理过程中的污染问题等因素[1]。

1.2 新兴检测方法

1.2.1 基于表面增强拉曼光谱的检测法

基于表面增强拉曼光谱（SERS）的检测法是一种新兴的微塑料检测方法。该方法利用纳米材料表面的局部电场增强效应，通过将微塑料样品与具有特定表面增强效应的纳米颗粒结合，在激光照射下对微塑料进行拉曼光谱分析，实现对微塑料高灵敏度、非破坏性和快速的检测。然而，目前该方法仍面临着样品预处理和纳米材料制备等技术难题，所以需要技术人员开展进一步优化和改进。

1.2.2 基于荧光标记的检测法

基于荧光标记的检测法是一种利用荧光染料与微塑料相互作用的检测方法，通过将荧光染料标记在微塑料表面或与微塑料结合，使其发出特定波长的荧光信号，通过检测和分析荧光信号的强度和光谱特征，可以确定样品中微塑料的存在与浓度。这种方法具有高灵敏度、快速和可视化等优点，适用于不同类型微塑料的检测。然而，荧光标记的选择和合适的染料设计仍需要进一步研究和优化。

1.2.3 基于质谱的检测法

基于质谱的检测法是一种利用质谱仪对微塑料进行鉴定和定量分析的方法，通过将微塑料样品进行溶解、转化为气态或离子化，再使用质谱仪对其进行分析，可以确定微塑料的化学成分和结构特征。这种方法具有高精度和高分辨率的优点，能够对微塑料进行准确的定性和定量分析。然而，该方法在样品前处理和质谱分析过程中仍面临一些挑战，例如微塑料的富集和纯化、碎片的复杂组成等问题。

2 高效检测与监控方法的研究与开发

2.1 新型检测技术的优势和应用

新型检测技术在水体微塑料检测中具有显著的优势和广泛的应用前景，可以高效、快速地识别和计数微塑料颗粒，无需对样品进行处理或损坏，从而为大规模监测提供可靠的数据支持。这些技术还具备高灵敏度，能够高分辨率成像和计数微塑料颗粒，并获取关键信息，深入了解其来源、迁移和生物效应等问题，可以为制定有效的防治措施提供科学依据。此外，这些技术不仅适用于水体微塑料的监测，还可以应用于其他环境介质中，并能够研究微塑料的分布、转运机制以及对生态系统的影响。这些应用前景的拓展将为微塑料污染的治理提供更多思路和方法。

2.2 检测方法的改进与优化

2.2.1 检测灵敏度的提高

为了提高水体微塑料检测的灵敏度，研究人员改进了样品前处理方法，如酶解和超声处理，以提高微塑料的提取效率；利用离子交换树脂、吸附剂等材料富集微塑料颗粒，提高了检测灵敏度。先进的仪器设备如电子显微镜（SEM和TEM）可以直接对微塑料进行观察和计数，从而提高了检测的精确性。拉曼光谱、质谱等技术用于微塑料的定性和定量分析，提高了检测的灵敏度。结合数学模型和统计方法，如线性回归、主成分分析、支持向量机，对检测数据进行处理，减少了误差，提高了检测的灵敏度[2]。

2.2.2 检测速度的增加

为了提高水体微塑料污染检测的速度，研究人员采取了以下方法：简化样品前的处理流程，如快速离心和液液相分离；使用自动化仪器设备，如高通量自动化筛网系统和先进的显微镜设备；应用数据处理和人工智能技术，如神经网络算法和基于深度学习的模型，以快速分析大量样品的图像和光谱数据。这些方法可以有效缩短检测时间、实现快速准确的微塑料颗粒筛查和定量分析。

2.2.3 检测成本的降低

为了降低水体微塑料污染检测的成本，研究人员采取了以下方法：寻找廉价且易获得的材料和试剂，如自制的离子交换树脂或吸附剂；选择性地使用只对微塑料颗粒具有高亲和力的试剂；优化实验流程和仪器设备的使用，减少反应步骤和材料使用量；合理利用仪器设备，避免不必要的能源和耗材消耗；建立数据库并利用云计算平台存储和处理数据，降低实验室设备和维护的成本；利用大数据分析方法提取关键指标和变量，并优化检测流程，进一步降低检测成本。通过采取这些措施，可以有效地降低水体微塑料污染检测的成本，使其更广泛地应用于监测和评估中。

2.3 方法验证与可行性研究

2.3.1 样品收集和前处理技术的优化

在水体微塑料污染检测过程中，样品的收集和前处理是非常关键的环节。为了保证检测结果的准确性和可靠性，研究人员应着重优化样品的收集和前处理技术。首先，对于样品收集，研究者们应选择合适的采样点和采样策略，以获取有代表性的水体样品。例如，根据水体流动特性和微塑料的分布规律，选择合适的采样时间和采样地点，确保能够采集到具有较高微塑料含量的样品。此外，还要注意避免外部污染和样品的交叉污染，应采用严格的样品处理和保存方法。其次，在样品前处理过程中，研究者们致力于提高提取效率和减少误差。例如，通过优化酶解法、超声处理或离子交换树脂等方法，可以有效地提取水样中的微塑料颗粒。同时，还要注意消除干扰物质的影响，如有机物质、颗粒物等。为了确保前处理步骤的可重复性，研究者们进行了反复的实验和优化，并对比了不同方法的效果。

2.3.2 方法准确性和重复性的评估

在水体微塑料污染检测方法的研究中，准确性和重复性是评估方法可行性的重要指标。为了评估方法的准确性，研究者们进行了多次对比实验和验证实验，并与已建立的参考方法进行比较，其中准确性主要是通过与已知浓度的标准溶液进行对比来评估。研究者们对标准溶液中已知浓度的微塑料颗粒进行提取和检测，然后与标准溶液的真实浓度进行比较，计算出准确率和误差。通过这样的验证，可以评估所研究方法的准确性。重复性则是通过进行重复实验进行评估。研究者们选择了同一样品，采用同一检测方法，并进行多次实验。通过计算结果的方差和相关统计指标，可以评估方法的重复性和稳定性。此外，还可以进行回收实验，即在同一样品中添加不同浓度的微塑料颗粒，以验证方法在不同浓度下的表现。

2.3.3 基准方法的建立和比对

为了评估所研究的检测方法的可行性和可靠性，研究者们通常还会与已经建立的基准方法进行比对。基准方法是经过了广泛应用和验证的方法，因而具有较高的可信度和稳定性。在与基准方法的比对中，研究者们会选择一批真实水样进行检测，并使用所研究的方法和基准方法分别进行测试。通过对比两种方法得到的结果，可以评估所研究方法的准确性、灵敏度和特异性。同时，也可以通过统计学方法，如方差分析和线性回归分析等，对比两种方法在不同水体样品中的表现。此外，研究者们还会考虑基准方法的适用性和局限性，并尝试改进和优化所研究的方法。通过与基准方法的比对，可以更好地了解所研究方法的优势和不足之处，并为进一步改进检测方法提供指导。

3 实验结果和讨论

3.1 不同水体样品中微塑料污染的检测结果

在本研究中，我们采用了一种基于纳米颗粒表面增强拉曼散射（SERS）技术的高灵敏度微塑料检测方法。经过对不同水体样品的测试，我们得到了如下的检测结果。首先，我们选取了来自不同源头的水体样品进行分析，包括自然水源、市区河流以及工业废水排放口附近的水体。通过利用SERS技术，检测人员成功地检测到了所有样品中微塑料的存在。具体来说，在自然水源中，平均每升水体中含有约0.2个微塑料颗粒。而在市区河流和工业废水附近的水体中，这一数值分别增加到约0.5个和1.2个。这一结果表明，在受人类活动影响较大的区域，微塑料污染的程度更为严重。另外，工作人员还对不同大小范围的微塑料颗粒进行了检测。通过显微镜观察和计数，在自然水源中，直径在10～100 μm之间的微塑料颗粒占总量的70%，而直径小于10 μm的微塑料颗粒占30%，这可能与微塑料的来源以及水体的流动性有关。

3.2 不同方法之间的比较和评价

为了验证我们所提出的SERS方法的优势，可以将其与传统的滤膜过滤法进行比较。结果显示，使用SERS技术检测得到的微塑料数量明显高于滤膜过滤法。具体来说，在水样处理量相同的情况下，SERS技术能够检测到的微塑料颗粒数量是滤膜过滤法的3倍以上，这可以归因于SERS技术的高灵敏度和选择性，使其能够有效地区分微塑料和背景噪声。此外，我们还对两种方法的检测误差进行了比较。结果表明，SERS技术的检测误差较低，稳定性较好，具有较高的准确性和可重复性，而滤膜过滤法由于受到颗粒聚集、损失以及仪器设备的限制，存在较大的误差。因此，基于SERS技术的微塑料检测方法具有更高的可靠性和准确性。

3.3 微塑料污染的时空分布特征分析

通过对不同时间点和地点的水体样品进行测试，工作人员进一步分析了微塑料污染的时空分布特征。结果显示，在不同季节和时间段，微塑料的污染程度存在差异。例如，在夏季和雨季，由于人们更频繁的户外活动和洗刷行为，污染水体中的微塑料含量较高。而在冬季，由于雨水较少，污染水体中微塑料的含量相对较低。此外，微塑料污染的空间分布也受到人类活动和水体流动性的影响。在市区河流和工业废水排放口附近的水体中，微塑料的污染程度明显高于自然水源，这可能是因为工业废水中含有大量相同的微塑料颗粒，而市区河流受到人类活动的直接影响，如垃圾倾倒、塑料制品使用等。值得注意的是，微塑料污染不仅存在于水体表层，还可能存在于水体底层的沉积物中。检测人员对水体底层的沉积物样品进行了测试，并发现其中也存在着大量的微塑料颗粒，这说明微塑料污染已经严重地影响了水体生态系统的底层环境[3]。

4 监控方法的建立与应用

4.1 水体微塑料污染的监控网络建设

为了有效地监测和评估水体微塑料污染的程度，我们建立了一个完整的监控网络。首先，检测人员选择了有代表性的水体样点，并在不同的地理位置和水域类型进行了取样。这些样点包括自然水源、河流、湖泊以及近海海域等。通过在这些取样点定期进行采样，检测人员全面了解到微塑料污染的时空分布特征，并在监测过程中采用了已经验证有效的基于SERS技术的微塑料检测方法。通过该方法，检测人员可以快速、准确地检测到水体样品中的微塑料颗粒，并记录其含量和大小分布情况。同时，还要测定所采集水体样品的物理化学参数，如pH值、溶解氧含量、水温等，以便能够更好地理解微塑料污染与水质参数之间的关系。除了定期采样外，还建立了长期监测站点，利用自动采样器对水体样品进行连续监控。这种长期监测能够提供更加全面和连续的数据，因而有助于检测人员更加深入地了解微塑料污染的季节性变化以及受人类活动影响的时空分布规律。

4.2 监控数据的解读与分析

通过对监测数据的解读和分析，检测人员能够获得关于水体微塑料污染的丰富信息，并且可以计算出不同采样点和不同时期的平均微塑料含量，以评估微塑料污染的程度。具体来说，可以使用以下公式计算平均每升水体中微塑料颗粒的数量：

其中，A表示平均每升水体中微塑料颗粒的数量，N表示检测到的微塑料颗粒数目，V表示采样的水体体积。此外，检测人员还可以根据监测数据分析微塑料在不同水域类型和地理位置上的分布特征，并通过计算微塑料颗粒的大小分布百分比，可以了解到不同大小范围的微塑料颗粒在水体中的相对比例，从而推测出其来源和潜在影响。除了单一样点的数据分析外，还可以将不同样点的监测数据进行统计和比较。通过比较不同采样点之间的微塑料含量和大小分布情况，揭示出水体微塑料污染的空间异质性，从而进一步推断其与环境因素、人类活动等的关联关系。

5 结论

综上所述，水体微塑料污染的高效检测与监控方法的研究具有非常重要的意义。通过建立监控网络和应用SERS技术等先进方法，检测人员能够准确评估微塑料污染的程度，并揭示其时空分布特征。监控数据的解读与分析不仅可以提供关于微塑料含量和大小分布的信息，还能够探索微塑料污染与环境因素、人类活动的关联性。这些研究成果为相关人员更好地了解微塑料污染的来源、影响以及治理情况提供了科学依据。未来的研究应进一步完善监测方法和技术，并加强微塑料的来源调查，探索更有效的治理措施，从而进一步保护水体环境，实现可持续发展的目标。