综述：大龙螣（Trachinus draco）的毒理学：临床与法医学视角

这篇综述深入探讨了分析化学领域可持续发展（Sustainable Analytical Chemistry）的核心议题，系统梳理了绿色分析化学（GAC）、绿色样品前处理（GSP）和循环分析化学（CAC）的协同关系，强调通过系统思维（Systems Thinking）整合经济、社会与环境三大支柱，推动分析化学从线性模式向闭环模式的转型。

　　

摘要

分析化学的卓越成就伴随着显著的环境代价：高能耗、危险试剂依赖和有毒废弃物。尽管绿色分析化学（GAC）的12项原则和绿色样品前处理（GSP）的10项原则已为减少环境影响提供了框架，但当前实践仍局限于线性经济模式（Take-Make-Dispose）。循环分析化学（CAC）的提出将资源效率扩展到全生命周期，但其与可持续发展（Sustainability）的差异常被忽视——后者需平衡环境、经济和社会维度的协同效应。

1. 引言

自1987年环境意识萌芽以来，分析化学逐步确立了GAC和GSP的指导原则，例如直接分析、微型化和自动化。然而，这些技术改进仅覆盖了“绿色”层面，未能触及可持续发展的系统性要求。2022年CAC框架的12项目标虽推动闭环实践，但仍需警惕“循环≠可持续”的认知陷阱，例如忽视社会公平或上游资源开采的隐性成本。

2. 分析化学中的可持续发展

可持续发展被定义为“在不损害后代需求的前提下满足当前需求”，其模糊性既是优势也是挑战。在分析化学中，常被简化为单一环境指标（如生物基溶剂的使用），而忽略了三重底线（Triple Bottom Line）的互动。典型案例显示，生物基溶剂可能因土地利用或加工能耗导致间接环境负担，凸显生命周期评估（LCA）的必要性。

3. 可持续发展的三大支柱

经济、社会与环境支柱的交互可通过嵌套模型（图2）理解：经济嵌于社会，社会嵌于生态环境。分析化学的误区在于将“可持续”标签赋予局部改进（如溶剂回收），却未评估供应链伦理或仪器中稀土元素开采的人权问题。强可持续性（Strong Sustainability）主张自然资本的不可替代性，呼吁颠覆性创新而非渐进优化。

4. 分析化学中的系统思维

系统思维揭示局部优化的风险：例如，便携式设备虽降低能耗，但依赖稀缺金属的电路板可能加剧资源冲突。GAC、LCA和系统思维的层级关系（图3）表明，真正的可持续需跨越技术边界，评估社会生态网络的整体韧性。公民科学（Citizen Science）案例证明，低能耗设备与社区参与可协同推动环境正义。

5. 弱与强可持续性的博弈

当前分析化学多遵循弱可持续性（Weak Sustainability），假设技术可替代自然资本。而强可持续性要求尊重生态阈值，例如通过再生设计（Regenerative Design）减少稀有资源依赖。矛盾在于：高效仪器仍依赖非可再生元素，而“绿色”标准方法中67%的AGREEprep评分低于0.2，暴露创新与现实的鸿沟。

6. 推动可持续未来的研究能力

创新与转型：需打破学术与产业壁垒，通过“三螺旋”合作（大学-企业-政府）加速技术转化。

进展评估：除AGREEprep等绿色指标外，应纳入社会外部性（如试剂供应链伦理）和气候韧性分析。

合作与教育：开放科学（Open Science）和公民参与能 democratize 数据，而公平获取低成本技术（如开源设备）是关键。

7. 结论

可持续分析化学需超越“漂绿”（Greenwashing），转向系统变革：将LCA纳入方法开发、优先强可持续性创新，并通过教育培养跨学科系统思维。唯有将生态限值视为刚性约束，方能实现分析化学的真正转型。