Science of the Total Environment :基于可见-近红外光谱快速无损定量测定农业土壤中新出现的污染物微塑料
作者测试了可见光-近红外光谱(vis-NIR)在矿物学,物理化学性质变化较大的广泛土壤中对MPs进行定量分析的可能应用,适用于广泛的土壤类型和各种塑料。因此,本研究旨在开发一种快速方法,用于广泛预测土壤的矿物学特性,特别是预测印度占地面积292.1百万公顷的多数土壤类型(Alfisol,Inceptisol,Mollisol和Vertisol)中微塑料(MPs)的污染水平。同时,本研究还涉及对有机物质含量较高的肥料有机肥(FYM)和污泥进行定量分析,因为这些有机物质通常会对MPs的定量分析造成较大干扰。
图1(用于添加微塑料的材料(其中,A:农用地膜,B:温室遮阳网,C:肥料袋,D:聚苯乙烯(工业级),E:聚氯乙烯(工业级PVC颗粒)))
从五种不同的来源(表1和图1)制成四组不同密度的塑料(研磨或手工切割),尺寸范围为0.5 - 3mm。将所有五种塑料混合制成的另一种类型作为混合类型预计将存在于任何污染的土壤中,并用于方法开发。用直径9 cm的玻璃培养皿盛放土壤和塑料混合样品,通过visNIR光谱仪读取。
表1(用于峰值的每一类MPs的具体属性)
口罩衍生微塑料的主要尺寸为0.1-1 mm(63.30%-91.57%)。不同的测试条件可能导致口罩释放出的微塑料的尺寸比例不同(表1)。图2(概述了每个土壤基质和塑料类型的模型构建步骤。(加入一定量的MPs,逐渐增加重量,最终“土壤+MPs”重量达到10克,在获取光谱时,使用直径9厘米的玻璃培养皿。添加的MPs混合均匀,均匀分布在整个样品中,表面平整。从样品表面的三个随机位置获得350 nm到2500 nm的反射率,并进一步对这三个点的读数进行平均。将训练集记录的反射率用于校正回归模型,并利用训练集进一步预测四种不同土壤阶的MPs。定量精度和最低定量限进一步计算)。)
图3(使用PCR和PLSR模型进行校准(a)和验证(b)四种不同土壤级数据集的散点图显示了添加的微塑料和预测的微塑料之间的关系。)图4(散点图显示了使用PCR模型进行校准(a)和验证(b)两种不同有机质量(FYM和污泥)数据集的加标和预测微塑料之间的关系。)由图3a、b、4a和b可知:在校准过程中,PLSR模型对属于四个不同阶的所有四种土壤基质的性能都非常好,而PLSR模型的性能对于两种有机质基质的MPs估计不可靠,为FYM和污泥。图5(利用土壤微塑性量化PLSR模型验证数据,建立了添加与预测微塑性含量回归线斜率和截距的椭圆联合置信区(EJCR))采用95%置信水平的椭圆联合置信区域(EJCR)来分析添加的微塑料含量与预测的微塑料含量回回归曲线的斜率和截距(图5)。椭圆包含斜率和截距的理想点(1,0),表明在95%置信水平的PLSR模型中,添加的微塑料含量与预测的微塑料含量值之间没有显著差异。这表明在校准过程中没有系统误差。图6(利用PLSDA进行微塑料分类的投影变量重要性(VIP)。)图7(主成分分析(PCA)对第一主成分和第二主成分的评分图。)文章中还有讨论部分未呈现,关于文章更多细节结论探讨可阅读原文进行深入了解
本研究探讨了可见-近红外光谱法在不同类型土壤基质中微塑料的定量方法,并使用印度近292.1平方公里的四种不同土壤基质(Alfisol、Mollisol、Vetisol和Inceptisol)进行了探索。研究结果表明,基于偏最小二乘判别分析(PLSDA)的可见-近红外方法不仅可以定量低、中和高密度的微塑料,而且能够对其进行鉴别。利用光谱辐射计(波长范围为350-2500 nm),该方法可以检测和定量不同类型土壤基质中的微塑料含量,最小定量限(MQL)范围从1.9到3.7 g/kg土壤。基于偏最小二乘回归(PLSR)模型可以更准确地定量不同密度的微塑料(2.3-2.9 g/kg土壤),优于PCR模型。该方法的基本原理是反射光谱模式,因此不同基质中的光谱反射模式可能不同,微塑料的含量预计对反射光谱的影响要大于微塑料的大小。此外,该方法避免了任何提取步骤,因此是一种非破坏性的方法,适用于原地定量。然而,还有可能将该方法与其他提取过程的浓缩步骤结合起来,进一步提高定量的准确性。总之,所提出的可见-近红外方法在污染的农田土壤中进行快速、非破坏性的现场微塑料(LDPE、HDPE、PVC和PS)定量方面具有实用性,其中连续施用污泥可能导致农田土壤充当微塑料集散地。此外,该方法还可以被小规模堆肥产业采用,用于评估城市堆肥等产品中的微塑料负载(通常含有大量微塑料),这些产品如今被应用于农田,并将有助于在源头定量可能存在的微塑料。如果对该篇文章感兴趣,请阅读原文
文章回顾
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