《Environmental Research》：PlastiWatch as a Standardized Multi-Parameter Framework for Microplastic Hazard Screening
编辑推荐：
•PlastiWatch将8个危害维度整合为一个0–100分的危害评分。•加权危害评分支持跨生态系统的比较评估。•一个免费在线工具可实现快速且可重复的微塑料评估。•在微塑料监测中，密度和降解数据经常缺失。引言在过去的七十年间，塑料产量的快速增长催生了一种持续存在的环境污染物[
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PlastiWatch将8个危害维度整合为一个0–100分的危害评分。
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加权危害评分支持跨生态系统的比较评估。
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一个免费在线工具可实现快速且可重复的微塑料评估。
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在微塑料监测中，密度和降解数据经常缺失。
引言
在过去的七十年间，塑料产量的快速增长催生了一种持续存在的环境污染物[1]：微塑料，通常被定义为直径小于5毫米的合成聚合物颗粒。这些颗粒主要通过两条途径产生：初级和次级[2]。初级微塑料是专门为化妆品去角质剂、工业研磨剂等产品的制造而以微观尺度生产的，或作为塑料生产的原料。次级微塑料构成了大部分环境污染，它们由较大的物品（如塑料袋、瓶子、渔网和汽车轮胎等）的碎裂、紫外线降解和风化作用形成[3]。由于其尺寸小、密度变化大且难以降解，微塑料已在海洋海沟、北极海冰、农业土壤、大气沉降物、饮用水、饮料和食品中被检出[4]。
微塑料的存在不仅仅是生态方面的烦扰，它构成了对人类健康的复杂且多维度的威胁[5]，[6]。暴露途径主要包括摄入受污染的海鲜和水分，以及吸入空气中的纤维和粉尘。一旦进入体内，这些颗粒并不会简单排出体外[7]，[8]。其危害潜力由物理和化学性质的共同作用所决定[9]。较小的颗粒——特别是直径低于10微米的颗粒——可以穿越肠道上皮屏障，进入血液系统，并在肝脏、胎盘甚至脑组织等二次器官中蓄积[10]，[11]。此外，微塑料充当毒性的载体，它们从聚合物基质中浸出固有的化学添加剂，如邻苯二甲酸酯、双酚A和溴化阻燃剂，并从周围水体中吸附外源性环境污染物，如重金属、多氯联苯（PCBs）和 polycyclic aromatic hydrocarbons（PAHs），有效地浓缩这些毒素并直接将其递送至生物组织中[12]，[13]。在模型生物和新兴的人类研究中记录的后果包括氧化应激、慢性炎症、肠道微生物群失调、内分泌干扰、代谢紊乱、遗传毒性和呼吸窘迫[14]。虽然人类人群的流行病学证据仍在积累中，但在人血、肺组织和胎盘中检出微塑料已将此从一个理论上的担忧转变为紧迫的公共卫生优先事项[6]。
面对这一不断升级的威胁，环境机构和研究人员面临着一个根本性挑战：如何客观且一致地评估每个区域或领域的微塑料污染严重程度？当前的监测工作往往碎片化且难以比较[15]。研究报告使用不同的计量单位（每升颗粒数、每千克、每平方公里），采用不同的最小粒径阈值（如300 μm与1 μm），使用不同的分析方法（人工分拣与光谱分析），且很少整合颗粒的毒理学效力[16]，[17]。因此，几乎无法比较工业港口、农业径流区、偏远湖泊和城市河流之间的污染水平，这严重阻碍了监管行动、风险排序和缓解资源的分配[18]，[19]。
一种标准化的多参数框架可以在不意味着筛查评分等同于生态风险的前提下，改善微塑料监测记录之间的比较性。PlastiWatch通过结合基于证据的序数因子来应对这一需求，涵盖粒径、浓度、形状、聚合物种类、降解状态、颜色、密度和吸附化学负荷。在本文中，"hazard"指的是由所报告颗粒特征所指示的危害可能性，而"risk"则需要暴露场景、受体以及效应或剂量-反应关系。因此，PlastiWatch被定位为一种危害优先排序和报告工具。它为各场地分配临时的低、中或高筛查等级，以识别需要不同层级数据补全和确认性调查的站点。该应用程序可在以下网址获取：。
各章节摘要
方法学
PlastiWatch是作为针对特定环境区域或样品中微塑料污染的结构性筛查和报告框架而开发的。其开发包括三个阶段：从微塑料毒理学和环境归趋文献中选择八个颗粒和暴露描述符；分配序数等级因子和相对权重；以及实现透明的计算和可视化输出。所得评分对样本所代表的危害特征进行排序。
研究站点选择与数据来源
从七个报告定量微塑料数据的同行评审研究中各选取一个采样站点。此处的"代表性"指的是适用于框架应用的适宜性，而非来源地区的统计代表性。当一项研究报告了多个站点时，所选站点为八个PlastiWatch输入参数报告最完整的站点；并列时优先选择具有明确颗粒浓度和百分比分布的站点。
现有方法概述
微塑料评估已从颗粒计数逐步发展为基于效应和管理导向的方法，但没有单一框架适用于所有决策。现有方法包括丰度指数、聚合物危害评分、生态风险商、毒性数据库、概率效应阈值和监管监测方案。表4将PlastiWatch定位为一种描述性危害优先排序和报告框架；它是现有方法的补充，而非替代方案。
敏感性分析与权重稳定性
为检验假设权重和序数因子的敏感性，对表3中的七个案例研究站点进行了两部分逐一分析。每次扰动独立应用于第2节的方程，同时所有其他输入保持不变。该分析为描述性的，不提供推理性验证。
首先，通过将每个权重变化±50%同时保持所有其他参数不变，评估了最终PlastiWatch评分对所分配参数权重的敏感性。
局限性与适用范围
PlastiWatch是基于八个选定描述符的筛查工具，并非微塑料归趋或效应的完整模型。一些可能相关的维度，如塑料圈微生物组[75]、颗粒表面化学性质[76]以及与共存污染物的相互作用[77]，未被纳入。七个站点的概念验证在地理上范围较窄（四个印度站点、两个埃及站点和一个中国站点），每个站点仅有四到六个有效参数，且未检验上限情况。
结论
PlastiWatch提供了一种透明方法，可将已报告的微塑料特征整理为筛查级的危害优先排序特征。在七个已发表站点中——印度四个、埃及两个和中国一个——评分范围为40至54分；在临时的行动导向分级下，六个站点为中等级，一个站点为高等级。每个站点仅有四到六个参数可用。所有研究均缺少密度和降解数据，六个研究缺少化学吸附数据，使15%至45%的数据缺失。
CRediT作者贡献声明
Alaa Bedair：撰写 – 审阅与编辑，撰写 – 原稿撰写，验证，方法学，调查，形式分析，概念化。Ali Ashry：撰写 – 审阅与编辑，撰写 – 原稿撰写，验证，资源，数据整理，概念化。Fotouh R. Mansour：撰写 – 审阅与编辑，撰写 – 原稿撰写，可视化，资源，项目管理，方法学，资金获取，数据整理，概念化。
数据可用性
PlastiWatch网络应用程序可在以下网址获取：
。案例研究输入数据报告于表3中，符合FAIR原则的报告字段提供于补充表S3中。目前尚无附带DOI或不可篡改的归档软件版本发布；因此，应用程序URL标识的是在线工具，而非固定软件版本。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能被认为会影响本论文所报告的工作。
Fotouh R. Mansour|Alaa Bedair|Ali Ashry
