综述:利用非靶向分析和基于效应的方法检测环境基质中的化学污染物:一项系统的定量文献综述
《Science of The Total Environment》:Occurrence of chemical contaminants in environmental matrices using non-targeted analysis and effect-based method: A systematic quantitative literature review
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时间:2025年10月31日
来源:Science of The Total Environment 8
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本文通过系统性定量文献综述分析了95项生态毒性研究,结合化学非靶向分析(NTA)和效应导向分析(EDA),发现常见环境基质为沉积物和水处理厂排放物,但地下水、再生水等样本需更多研究。主要污染物包括持久性有机污染物(如多环芳烃、多氯联苯)和内分泌干扰物(如邻苯二甲酸盐、激素)。尽管NTA-EDA扩展了化学识别范围,但仍有半数以上样本的毒性无法解释,提示需关注极性化合物及代谢产物。未来需结合更先进分析技术及长期监测以完善环境毒性评估。
在当今环境科学领域,化学污染物对生态系统的危害日益受到关注。为了更好地理解这些污染物的影响,科学家们采用了一系列非靶向分析(NTA)与效应导向分析(EDA)相结合的方法。这种方法不仅能够识别出环境样本中的多种化学物质,还能通过量化毒性评估,揭示这些物质对生态系统的真实影响。本研究对95项使用NTA-EDA方法的生态毒理学研究进行了系统性的定量文献回顾,重点分析了环境样本矩阵和化学污染物的类型,以及这些污染物对生态系统潜在危害的识别情况。
环境样本矩阵是环境污染物分析的重要组成部分,它们为了解污染源和污染物的迁移路径提供了关键信息。研究发现,最常见的环境样本矩阵是沉积物和污水处理厂(WWTP)的废水排放物,这表明这些样本类型在当前研究中被广泛用于评估污染物对环境的影响。然而,其他样本类型如地下水、饮用水、再生水、尘埃、空气和雪则较少被研究,这提示我们需要在这些矩阵中应用更多的NTA-EDA方法,以全面评估污染物的分布和影响。这些样本矩阵在环境监测中具有独特的价值,例如,地下水是许多工业活动的副产品,而尘埃和空气则是人类暴露于污染物的重要途径。
在这些研究中,大多数化学污染物被归类为持久性有机污染物(POP),包括多环芳烃(PAHs)和多氯联苯(PCBs),或者内分泌干扰物(EDCs),如邻苯二甲酸酯类化合物、激素、类固醇及其代谢物。这些污染物通常具有较强的环境持久性和生物累积性,因此对生态系统的长期影响不容忽视。尽管当前的方法在识别这些污染物方面取得了显著进展,但研究也发现了一些问题,例如,某些极性转化产物的识别仍然存在困难,尽管它们在极性组分中显示出较高的毒性。这提示我们需要改进分析方法,以更全面地识别这些可能被忽视的污染物。
此外,研究还强调了化学污染物的使用类型对环境影响的重要性。通过将污染物按照其用途进行分类,可以更好地理解它们在环境中的作用和影响。例如,工业化学品、药物、农药、个人护理产品(PCPs)和食品添加剂等,都是常见的污染物来源。这些化合物在环境中的广泛存在表明,它们对生态系统的潜在危害不容忽视。特别是在污水处理厂的进水和出水、地表水、地下水和生物样本中,这些污染物的检测频率较高,显示出它们在环境中的广泛分布。
研究还发现,一些环境样本矩阵中的化合物具有高度的极性和离子性特征,这使得它们在传统的分析方法中难以检测。例如,个人护理产品、表面活性剂、食品添加剂和甜味剂等,由于其高水溶性和难以去除的特性,常常在污水处理和自然环境中残留。这些化合物的存在对生态系统和人类健康构成了潜在威胁,尤其是在水体和土壤中,它们的累积可能导致更严重的环境问题。
为了更好地理解这些污染物的生态影响,研究还分析了它们的毒性作用机制。常见的毒性作用包括激素受体结合、异源代谢、氧化应激、基因毒性以及神经毒性和发育毒性。这些毒性作用机制不仅影响生物体的健康,还可能通过食物链和环境迁移对整个生态系统造成深远影响。例如,生物累积性化合物可能在食物链的上层生物体中浓度显著增加,导致更严重的生态后果。
研究还指出,NTA-EDA方法在识别污染物和评估其毒性贡献方面具有重要优势。然而,这些方法在实际应用中仍面临一些挑战,包括高数据量、缺乏化合物数据库以及高通量分析的成本问题。为了克服这些挑战,研究建议在未来的研究中引入更先进的分析技术,如离子色谱法和超临界流体色谱法,以提高污染物的检测范围和效率。此外,建议建立更全面的化合物库,以便更好地识别转化产物和代谢物,这些物质在环境中的存在和影响往往被忽视。
总的来说,本研究揭示了NTA-EDA方法在环境污染物识别和生态毒理学评估中的重要性和潜力。通过分析不同环境样本矩阵和污染物类型,研究强调了对地下水、饮用水、再生水、尘埃、空气和雪等矩阵进行更广泛监测的必要性。同时,研究也指出了当前分析方法的局限性,并提出了未来研究的方向和建议,以促进对环境污染物的全面理解和有效管理。这些发现对于制定更有效的环境监测和管理策略具有重要意义,有助于保护生态系统和人类健康免受化学污染物的威胁。
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