【摘要】 在环境水质监测和风险评价中，广泛采用化学需氧量(COD)和总有机碳(TOC)等指标来评价有机化合物的总量，这是一个典型的例子。

塑料在陆地，河流和海洋环境中释放，在机械磨损，紫外线暴露和(微)生物降解的条件下，它们部分转化为微塑料(MP，1μm 至5mm 颗粒)和纳米塑料(NPs，< 1μm 颗粒)。微型和纳米塑料(MNPs)也通过人为活动直接排放到环境中。

 

因此，MNPs 已经在全球范围内在环境介质和生物体中发现，具有潜在的负面影响。必须调查全球总体污染，过程和 MNPs 对人类健康和生态系统的潜在威胁，这强烈依赖于分析方法来定量确定环境不同区室中的 MNPs。

 

目前国内外已有多种检测核苷酸多肽的方法，但分析核苷酸多肽的方法远远不够有效。傅里叶变换红外光谱学(FTIR)和拉曼光谱学通常用于鉴定和定量单个 MPs，但是它们在 FTIR 方法中的分辨率约为10μm，在拉曼方法中约为1μm。

 

此外，这些方法到目前为止还不适用于 NPs。最近，气相色谱或液相色谱与质谱法相结合，用于分析可以通过水解或热解形成特征性产物的多核苷酸。

 

这些质量技术由于具有较高的灵敏度，在核型多核苷酸的鉴定和定量方面显示出巨大的潜力。

 

然而，目前的质量技术迄今无法量化环境中的全部 MNPs，因为 MNPs 通常以不同聚合物类型的混合物的形式存在，这些混合物大多没有用于质谱定量的特征降解产物。

 

使用稀有金属作为外在标签和碳同位素作为内在标签，也提出了质谱法方法用于实验室模拟研究 MNPs 的转移和转化，但它们不适用于监测环境中出现的 MNPs。

 

总括而言，质谱法方法集中于识别和量化个别大颗粒物或含有较小颗粒物的总提取物，这些大颗粒物或总提取物耗费大量人力和成本，不适合经常监测纳入总量的纳米颗粒物的污染。

 

为了提高对所有流动性国家的监测效率，寻求一个对所有流动性国家总体的通用指数是至关重要的。

 

在环境水质监测和风险评价中，广泛采用化学需氧量(COD)和总有机碳(TOC)等指标来评价有机化合物的总量，这是一个典型的例子。

 

MNPs 是一种含碳颗粒物，主要由 C、 H、 O、 N、 S 和 Cl 六种元素组成。这些特征与天然有机物(NOM)的特征相平行，NOM 由含有蛋白质，多糖，腐殖酸，黄腐酸和脂质等含碳部分的混合物组成，含有主要元素(C，H，O，N，S 和 P)。

 

事实上，在全球范围内，每年有多达23,600公吨的海洋溶解有机碳，包括真正溶解的物质和任何聚合物。MNPs 的组成和性质与颗粒状黑碳(PBC)非常相似。颗粒状黑碳是由化石燃料和生物质的不完全燃烧产生的复杂的碳质连续体，广泛存在于环境中。

 

尽管已经发展了各种方法，TOC 是除去共存的无机碳和非黑碳有机物后最常用的 PBC 定量指标之一。因此，基于 TOC 的 MNPs 量化是合理的。

 

最近，Hong 等人提出使用 TOC 定量估计通过 Fenton 消化除去有机物后污水中的 MP，但没有评估 PBC 的干扰。我们发现，经过磺化和 Fenton 消解后，PBC 可以从 TOC 中定量，从而消除共存的 MNPs 和有机质。

 

在本研究中，我们发现 TOC 是一个广泛使用的 NOM和 PBC的定量指标，是一个有希望的指标来量化环境水污染的 MNPs。该索引由如图1所示的过程确定。采用无碳玻璃纤维膜过滤两个平行的水样，分别收集由 PBC 和非黑炭 POM 组成的 MNPs 和 POM。

 

然后，用过硫酸钾氧化和 Fenton 消化顺序处理一层膜，消除吸附在 MNPs 和 nBC-POM 上的 NOM，用 TOC 分析仪定量 MNPs 和 PBC 的总和为 TOCNP 和 PBC; 另一层膜用磺化和 Fenton 消化顺序消除 nBC-POM 和 MNPs，定量 PBC 为 TOCPBC。MNPs 的 TOC (TOCNP)是通过从 TOCNP 和 PBC 中减去 TOCPBC 得到的。

 

图1. 以目标有机碳为指标确定多边核方案的发展方法方案

 

建立了一种综合测定环境水体中有机碳(TOC)的方法。详细评价了各种共存有机物对 TOCMP 测定的干扰。虽然 Fenton 消化能够消除 nBC-POM，但磺化后 Fenton 消化能够消除 nBC-POM 和 MNPs。

 

虽然需要两个处理和测量程序，但我们的方法提供了定量测定水龙头，河流和海水样品中各种塑料类型和大小的总 MNPs 的可能性，具有低检测限和高加标回收率。

 

鉴于目标有机碳分析仪的高可用性和测量成本低廉，使用目标有机碳指数可大大有助监测和控制流动污染物污染是合理的。

 

1.Peng Li, Yujian Lai, Qingcun Li, Lijie Dong, Zhiqiang Tan, Sujuan Yu, Yongsheng Chen, Virender K. Sharma, Jingfu Liu, and Guibin Jiang, Analytical Chemistry 2022 94 (2), 740-747, DOI: 10.1021/acs.analchem.1c03114.

 

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