《Journal of Hydro-environment Research》：Comprehensive diversity index for microplastics provides insight into lake pollution sources
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本研究以云南高原湖泊为对象，构建几何平均综合多样性指数，评估其对微塑料污染源的追踪效果。结果表明：几何平均法能放大主导成分影响，圆形面积近似法揭示污染源数量与综合指数的非线性关系，Simpson指数在多样性表征中表现最优，为湖库微塑料溯源提供新方法。
袁 Zhao|易宇|盖一丹|肖秀通|傅旭新|聂子怡|冯梅|王仁军|李长超|甘彦东|刘颖
山东省曲阜市曲阜师范大学生命科学学院，邮编273165，中国
摘要
了解淡水生态系统中微塑料的组成特征对于评估环境污染的来源至关重要。然而，微塑料多样性特征与污染源之间的关联仍尚未得到充分阐明。本研究建立了一个综合多样性指数，以评估其作为湖泊周围污染源指示物的有效性，以中国云南省的高原湖泊作为研究地点。该综合多样性指数利用了三种常用的α-多样性指数（Simpson指数、Shannon–Wiener指数和Margalef指数）的几何平均数和算术平均数进行计算。主要发现包括：（1）基于几何平均数的综合多样性指数放大了微塑料组成分布中主导特征的影响；（2）使用圆的半径作为湖泊面积的近似值进行统计分析时，发现污染源数量与综合多样性指数之间存在非线性关联；（3）Simpson α-多样性指数在反映微塑料多样性方面表现优于其他指数，而基于Simpson指数得出的基于几何平均数的综合多样性指数具有很强的适用性。本研究有助于追踪湖泊周围的微塑料污染源，并加深了对微塑料多样性影响的理解。
引言
塑料产品的广泛使用，加上塑料废物的回收率较低（Van Waeyenberg等人，2024年），以及它们通过物理（如磨损、波浪作用）、化学（如阳光照射、水解）和生物（如真菌和细菌）过程的逐渐降解，导致了微塑料的产生，微塑料被定义为直径小于5毫米的颗粒（Li等人，2024年；Zhu等人，2024年）。因此，大量微塑料通过地表径流、大气沉降和其他途径进入淡水生态系统（Neelavannan等人，2022年；Yuan等人，2022年）。微塑料来源于多种途径，可分为有意制造的和非有意制造的（Thompson等人，2024年）。有意制造的微塑料被特意添加到牙膏（Madhumitha等人，2022年）、去污粉（Hernandez等人，2017年）和化妆品（Sun等人，2020年）等产品中。相比之下，非有意制造的微塑料是通过塑料产品的降解产生的，这些产品通过机械磨损、紫外线引起的老化以及生物降解作用碎裂成更小的颗粒（Sun等人，2022年）。微塑料的主要分布特征——颜色、大小、形状和聚合物类型——对于理解其环境行为和生态影响至关重要（Wang等人，2021年）。例如，具有较大比表面积的较小微塑料更有可能吸附其他污染物，从而增加其协同毒性（Munoz等人，2021年）。
具有不同颜色、大小、形状和聚合物类型的微塑料倾向于在特定区域积累，这突显了不同区域之间的组成差异。“塑料群落”一词被用来描述这些分布模式（Li等人，2021年）。为了评估微塑料的组成多样性，许多研究应用了最初为生物多样性研究开发的α-多样性指数（Sahoo，2024年）。Simpson指数和Shannon–Wiener指数等指标被用来构建微塑料的综合多样性指数（Naidu等人，2022年；Pan等人，2022年）。然而，包括Margalef指数在内的α-多样性指数的局限性尚未得到系统研究，特别是它们在评估微塑料群落多样性方面的适用性。此外，方法论上的挑战仍然存在。生物多样性指数经常被应用于微塑料数据集，但缺乏充分的验证或理论依据。另外，使用几何平均数来推导区域微塑料多样性指数（Li等人，2025年）可能会引入偏差，并降低α-多样性指数在量化微塑料群落组成结构方面的准确性。
微塑料多样性指数结合了微塑料的各种属性，如颜色、形状、大小和聚合物类型，以量化其丰富度和均匀性，是追踪环境微塑料来源的有效工具（Wang等人，2019年）。当应用于湖泊、河流和海洋等不同水生环境时，微塑料多样性指数有助于识别和追踪潜在的微塑料来源（Chen等人，2022年）。先前的研究表明，微塑料多样性指数可以揭示不同水体中的分布模式，并帮助识别潜在的来源和时间变化（Sun等人，2021年）。然而，不同α-多样性指数之间的关系及其在评估微塑料来源方面的准确性仍不甚明了。需要进一步的研究来明确这些指数的应用范围，并提高其追踪微塑料的有效性和可靠性。
与河流和湿地相比，湖泊具有独特的水文和物理化学特征，包括较长的水停留时间和明显的热分层（Wang等人，2025年；Xu等人，2025年）。这些特征调节了颗粒沉降、再悬浮和垂直混合等过程，显著影响了微塑料的空间异质性和组成特征。此外，湖泊相对封闭的循环系统，外部输入有限且更新速率较慢，导致空间污染模式更加稳定，可追踪性信号更强（Welsh等人，2024年）。因此，湖泊是研究微塑料组成如何反映污染源的理想环境。
本研究旨在评估综合多样性指数在识别微塑料污染源方面的有效性、适用性和局限性，并开发一个特定于湖泊的指数版本以提高评估精度。该研究还测试了这样一个假设：当使用湖泊面积的近似圆形半径作为采样点处污染源识别的统计范围时，污染源数量与微塑料综合多样性指数之间存在非线性关系。预期研究结果将有助于弥合微塑料多样性指数与其潜在来源之间的差距，从而支持生态风险评估并为淡水生态系统的污染控制策略提供信息。
研究区域
研究区域
由于具有独特的特征，选择了中国云南省的四个高原湖泊作为研究地点。这些湖泊周围的工业结构相对简单，因此复杂的微塑料来源较少（Yang等人，2019年）。这种简单性有助于有效控制变量并精确分析微塑料多样性。此外，这些湖泊在人类活动和自然条件方面也存在显著差异。
微塑料丰度
湖水中的微塑料丰度范围为300至2150个/立方米，平均值为960±55.86个/立方米（图2A）。非参数分析显示，成海湖的微塑料丰度显著高于其他湖泊，而杞卢湖的微塑料丰度显著较低（图2B）。在湖底沉积物中，微塑料丰度范围为197.92至497.82个/千克，平均值为344.19±21.63个/千克（图2C）；各湖泊之间没有观察到显著差异。
综合多样性指数与单一特征指数之间的关系
表S2和S3展示了每个采样点的微塑料综合多样性指数和单一特征指数值。图5显示了综合多样性指数与Simpson指数、Shannon–Wiener指数和Margalef指数之间的相关性。基于几何平均数的微塑料综合多样性指数与形状多样性之间的相关性最强（SI：R2=0.84；SWI：R2=0.76；MI：R2=0.84）。
结论
本研究考察了中国云南省高原湖泊水体和沉积物中的微塑料分布模式。同时评估了三种α-多样性指数和一个综合多样性指数在追踪湖泊环境中微塑料来源方面的有效性。主要发现总结如下：
(1)基于几何平均数的综合多样性指数放大了主导微塑料属性的影响，而基于算术平均数的指数
作者贡献声明
袁 Zhao：撰写——原始草稿、可视化、方法论、研究设计、资金获取、正式分析、数据管理。易宇：方法论、研究设计、数据管理。盖一丹：可视化、方法论、研究设计。肖秀通：方法论、研究设计、数据管理。傅旭新：方法论、研究设计、数据管理。聂子怡：可视化、正式分析、数据管理。冯梅：研究设计、数据管理。王仁军：撰写——审稿与编辑、方法论。
利益冲突声明
作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：甘彦东报告称获得了中国山东省自然科学基金会的财务支持。王仁军报告称获得了国家自然科学基金会的财务支持。刘颖报告称获得了云南省科技部的财务支持。袁 Zhao报告称获得了
致谢
作者感谢斯里兰卡科伦坡大学技术学院环境技术系的Nadeesha Ukwattage博士在英语语言编辑方面提供的帮助以及她的建设性意见，这些意见有助于提高手稿的清晰度。本研究得到了中国山东省自然科学基金会（项目编号：ZR2021MD120）、国家自然科学基金会（项目编号：31971503）和云南省科技部的财政支持。
