综述：环境水中有机污染物检测的现场分析方法当前趋势

《TrAC Trends in Analytical Chemistry》：Current Trends of On-site Analytical Methods for Organic Contaminant Determination in Environmental Waters

有机污染物现场快速检测技术研究进展。传统实验室方法存在成本高、时效差、时空覆盖不足等问题，新型便携式传感器技术如智能手机联用显色法、微流控芯片、电化学检测和微型光谱仪在实时监测水质指标（COD/BOD/TOC）和特定污染物（PFAS/微塑料/药物残留）中展现优势。

　　近年来，随着工业化、农业集约化以及城市化的快速发展，有机污染物对水体的污染问题日益严峻，成为全球环境保护面临的关键挑战之一。有机污染物的来源复杂多样，主要包括工业排放、农业径流以及药物代谢产物等。这些污染物不仅种类繁多，而且具有持久性、生物累积性和毒性等特征，对生态环境和人类健康构成了严重威胁。例如，2019年巴西布鲁马丁戈的尾矿坝溃决事件中，大量有机污染物如DDT、2,4,6-三氯苯酚和多环芳烃（PAHs）进入帕拉奥佩巴河，导致30万居民面临长期致癌和内分泌干扰的风险。此外，农业径流中氮和磷的过量输入，不仅加剧了水体富营养化，还引发了缺氧“死亡区”的形成，对水生生物造成致命影响。与此同时，城市污水排放中所含的病原体和有机微污染物，也对生态系统造成沉重负担，特别是在发展中国家，由于污水处理设施不足，这一问题更为突出。

面对如此复杂的污染形势，传统的实验室分析方法虽然在检测精度和灵敏度方面具有显著优势，但其高昂的成本、较长的检测周期以及有限的空间覆盖能力，严重制约了其在实时污染监测和应急响应中的应用。通常，实验室分析依赖于专门的采样设备和集中式仪器，这些方法不仅需要专业人员操作，还对样品的采集、运输和储存提出了严格要求。一旦样品在运输过程中发生挥发或降解，检测结果可能无法真实反映水体污染状况，进而影响环境评估和治理决策的准确性。因此，建立一套高效、便捷、实时的现场检测技术体系，对于提升水体污染监测的效率和覆盖面，实现对污染源的快速识别和动态追踪，具有重要的现实意义。

在这一背景下，近年来研究者们致力于开发一系列适用于现场检测的分析技术，这些技术以“实时分析、广泛空间覆盖和成本效益”为核心目标，形成了对传统实验室分析方法的有力补充。当前，现场检测技术主要包括基于智能手机的比色法和电化学检测系统、微型化光学发射光谱仪、自动化微流控芯片等。其中，智能手机因其便携性和智能化处理能力，成为近年来现场检测技术的重要载体。通过将检测模块与智能手机连接，研究人员能够利用其内置的摄像头和计算能力，实现对水样中有机污染物的快速、直观检测。这种技术不仅降低了设备成本，还提升了数据处理的效率，使得普通用户也能参与环境监测过程。

与此同时，微型化光学发射光谱仪（μPD-OES）等新型设备也在现场检测中展现出巨大潜力。这类设备通过整合光谱分析技术，能够在不依赖大型实验室仪器的情况下，实现对水体中特定有机污染物的高效识别。其工作原理基于光谱信号的发射和吸收特性，能够对污染物进行定性和定量分析，适用于多种水体环境，包括河流、湖泊和地下水等。此外，自动化微流控芯片通过微尺度流体通道的设计，实现了从样品预处理到检测的全过程自动化，大幅提升了检测效率和准确性。微流控技术不仅减少了试剂的使用量，还提高了设备的集成度，使其更加适用于现场应用。

然而，尽管上述技术在提升现场检测能力方面取得了显著进展，仍然面临一些关键挑战。首先，如何在保证检测灵敏度的同时，进一步提高设备的便携性和实用性，是当前研究的重点之一。许多现有的现场检测设备虽然体积较小，但在复杂环境下的稳定性和可靠性仍有待提升。其次，检测过程中对干扰因素的抗性问题也亟需解决。例如，水体中存在多种其他物质，可能会对目标污染物的检测造成干扰，影响结果的准确性。此外，如何实现对多种污染物的同时检测，也是现场检测技术发展的一个重要方向。传统的检测方法往往针对单一污染物，而实际水体污染情况复杂，常常需要对多种污染物进行综合分析。

为了克服这些技术瓶颈，研究者们正在探索多种创新策略。其中，分子印迹聚合物（MIP）技术因其高度的特异性而备受关注。MIP技术通过模拟生物分子的识别机制，能够对特定污染物进行选择性检测，从而提高检测的准确性。此外，侧向流动免疫测定法（LFIA）也被广泛应用于现场检测，其原理类似于家用验孕棒，能够通过抗体-抗原反应实现对目标污染物的快速识别。与传统方法相比，LFIA技术操作简便、成本低廉，非常适合在野外或资源有限的地区进行应用。与此同时，纳米酶催化技术通过模拟天然酶的催化活性，能够显著增强检测信号的响应速度和灵敏度，为现场检测提供了新的思路。

未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，现场检测技术有望实现更智能化和自动化的发展。例如，结合机器学习算法，可以对检测数据进行实时分析，提高污染物识别的准确性和效率。此外，利用云计算和物联网技术，现场检测设备能够将数据上传至云端平台，实现跨区域的数据共享和污染趋势预测。这些技术的融合不仅能够提升现场检测的智能化水平，还能够为环境管理和污染防控提供更加科学和系统的支持。

总之，有机污染物的现场检测技术正在快速发展，为解决传统实验室分析方法的局限性提供了新的可能。通过不断优化检测手段，提升设备的便携性和智能化水平，未来有望实现对水体中多种有机污染物的实时、高效、低成本检测，从而为环境监测和污染治理提供更加有力的技术保障。这一领域的发展不仅需要技术创新，还需要政策支持和公众参与，以确保检测技术能够真正服务于环境保护和公共健康需求。