综述：新兴污染物时代水质研究的最新前沿——聚焦全氟烷基化合物

这篇综述系统梳理了水质监测领域的最新进展，重点探讨了新兴污染物（CECs）尤其是全氟烷基化合物（PFAS）的检测技术。文章对比了传统实验室方法（如LC-MS/MS）与新型传感器技术（包括光学/电化学传感器及AI集成系统）的优劣，强调了实时监测和跨学科协作在应对这类"永久性化学物质"中的关键作用，为水质安全管理提供了技术路线和策略建议。

　　

水质监测的新挑战与技术创新

水质的持续恶化正面临多重威胁，包括快速城市化、工业发展和气候变化等驱动因素。更令人担忧的是，新兴污染物（CECs）——这类尚未完全受监管的化学物质——正在将水污染变成一颗随时可能引爆的"定时炸弹"。传统实验室方法虽然具有高灵敏度和准确性，但无法满足实时监测的需求，这促使传感器技术和人工智能（AI）等创新手段的快速发展。

水质与风险评估的现状

水质（WQ）是受自然和人为因素共同影响的复杂系统。从水文气候条件到工农业活动，多种因素共同干扰水体生态平衡。水质监测涉及对水中生物、化学和物理特性的定期检测，而水质评估则更关注人类活动的影响和水体用途。

水质指数（WQIs）和水安全计划（WSPs）是当前评估水质的主要工具。欧盟指令和世界卫生组织（WHO）指南为水质管理提供了框架，但传统采样和实验室分析方法在时效性和空间覆盖上存在局限。这推动了包括无线传感器网络（WSNs）和卫星遥感（RS）在内的新技术发展，这些技术与AI和机器学习（ML）的结合，为21世纪的水质评估开辟了新途径。

新兴污染物的威胁

新兴污染物（CECs）包括全氟烷基化合物（PFAS）、药品和个人护理产品（PPCPs）、消毒副产物（DBPs）等，这些物质在环境中普遍存在且具有持久性。污水处理厂（WWTPs）是CECs的主要来源，而常规水处理工艺对这些物质的去除效率有限。

计算策略在理解CECs的环境行为方面发挥了重要作用。计算化学可以预测污染物在自然和工程水系统中的转化行为，而AI和ML则通过填补数据空白，增强了决策过程。地理信息系统（GIS）和遥感技术也被证明在水质监测中具有显著效果。

实验室方法与实时传感技术的对比

传统分析方法如色谱技术对目标和非目标污染物分析非常有效，但耗时且需要专业设备。相比之下，传感器技术提供了实时、现场监测的可能性。早期预警系统（EWS）结合监测仪器和实时数据分析能力，能够快速响应环境威胁。

光学传感器和电化学传感器是当前研究的重点。光学传感器通过监测荧光、吸收等光学性质变化来检测污染物，而电化学传感器则通过氧化还原反应产生的电信号进行分析。纳米材料如金属纳米颗粒（MNPs）和碳纳米管（CNTs）的应用，进一步提高了传感器的灵敏度和选择性。

PFAS：可持续发展的边界

全氟烷基化合物（PFAS）是一类超过14,000种的含氟化合物，以其化学惰性和抗代谢性著称。这类"永久性化学物质"在环境中难以降解，且具有生物累积性，对生态系统和人类健康构成严重威胁。

PFAS的环境归趋描述了其在环境中的迁移、分配和转化过程。由于高水溶性，海洋环境成为其主要归宿。研究表明，PFAS在沿海和开阔海域中普遍存在，浓度通常在ppt（万亿分之一）到ppq（千万亿分之一）范围内。

分析方法与挑战

PFAS的分析面临诸多挑战。目前主要依赖色谱与质谱联用技术（如LC-MS/MS），但这些方法成本高且需要专业操作。传感器技术的发展为PFAS的实时监测提供了新思路。例如，表面增强拉曼散射（SERS）传感器和分子印迹技术（MIP）的应用，显著提高了检测灵敏度。

未来展望

未来研究应重点关注以下方向：

1. 开发更灵敏、选择性的监测工具以应对CECs的挑战；
2. 加强政府、科研机构和公众健康部门间的跨部门合作；
3. 更新和统一法规框架以支持有效的水安全管理；
4. 将成本效益分析和生命周期评估（LCA）纳入水资源管理规划；
5. 推动传感器技术与AI、ML的深度融合，提升大数据分析能力；
6. 建立标准化的PFAS检测方法，支持大规模环境监测；
7. 加强国际合作以应对PFAS污染的跨境特性。

通过持续的技术创新和跨学科协作，人类有望更好地应对水质安全挑战，保障水资源的可持续利用。