技术进步和全球人口扩张导致对塑料的需求持续增长[54]。微塑料和纳米塑料由于其持久性、移动性和潜在的生态风险，已成为陆地和水生环境中日益关注的污染物[35],[37]。塑料废物在处置过程中会受到生物、化学和环境的压力，从而碎裂成为微塑料（<5毫米）和纳米塑料（<0.1微米）[1],[25]。土壤被认为是来自农业覆盖物、废水灌溉、污泥施用、大气沉降和塑料废物碎裂的塑料颗粒的重要汇[3],[61],[88]。一旦在土壤中积累，微/纳米塑料可能会通过多孔介质垂直迁移，并最终进入地下水系统，对地下水质构成潜在风险[28],[60]。实验证据表明，地下水中微塑料的浓度约为每升16个颗粒[14]。与较大的微塑料相比，纳米塑料通常具有更大的具体表面积、更强的反应性和更高的移动性，这可能增强其在土壤-地下水环境中的长距离传输和与共存污染物的相互作用[25],[63]。尽管环境问题日益严重，但最近的研究仍指出，人们对微/纳米塑料在地下水系统中的存在、命运和传输机制了解不足[4]。
在不同的纳米塑料中，聚苯乙烯纳米塑料（PSNPs）因其环境相关性、可控制的物理化学性质以及在传输研究中的广泛应用而常被用作模型颗粒[27],[34],[87]。羧基修饰的聚苯乙烯纳米塑料（PSNPs-COOH）尤为重要，因为其表面的羧基能够显著影响颗粒的电荷、聚集、吸附和在多孔介质中的沉积行为[29]。相关研究已经探讨了PSNPs-COOH在多孔介质中的传输和沉积[26],[47],[55],[80]。因此，理解PSNPs-COOH在土壤-地下水系统中的传输行为对于评估功能化纳米塑料的环境迁移性和保留风险至关重要[52]。
在土壤-地下水环境中，植物根系分泌物会释放多种低分子量有机化合物，包括糖类、有机酸、酚类化合物和氨基酸[11],[48],[7]。作为根系分泌物中第二大类别，氨基酸在地表水、地下水和土壤溶液中普遍存在且具有高度反应性[17],[64]。这些化合物可以与矿物表面和胶体颗粒相互作用，从而改变界面性质和污染物的传输行为[32],[33],[56]。关键的是，氨基酸可以通过吸附机制与含水层介质表面（如土壤颗粒、无机矿物、沉积物和沙子）结合[36],[67]。这种相互作用会导致介质的界面物理化学性质发生显著变化[81],[90]。以往的研究主要集中在低分子量有机酸（LMWOAs）、多糖和天然有机物对纳米颗粒传输的影响上，而氨基酸的作用则较少被探索。例如，Li等人[38]发现，乙酸、甘油酸、丙二酸和柠檬酸等LMWOAs显著提高了石墨烯氧化物（GO）纳米颗粒在石英砂（QS）中的移动性。Cheng等人[13]系统研究了双酚A在聚酰胺微塑料颗粒上的吸附及其对地下水环境中传输过程的影响。同样，Zhang等人[89]研究了藻酸钠（SA）等多糖对PSNPs在多孔介质中迁移的影响。氨基酸值得特别关注，因为它们是普遍存在的根系分泌物，并能在根际形成浓度梯度，在那里积极参与植物-土壤-微生物的相互作用[51]。
与其他许多有机物质不同，氨基酸同时具有酸性的羧基（-COOH）和碱性的氨基（-NH2）基团，这使得它们在环境相关的pH条件下表现出两性和两性离子行为。这些官能团使氨基酸能够通过静电相互作用、氢键、配体交换和可能的桥接效应与纳米塑料和矿物表面相互作用[24],[90]。例如，先前的研究表明，谷氨酸（Glu）等氨基酸可以与金属离子形成稳定的复合物，从而调节它们的吸附行为和界面相互作用[22],[50]。因此，氨基酸不仅可以作为背景溶解的有机分子，还可以作为积极的界面调节剂，改变纳米塑料的聚集、沉积和传输。然而，氨基酸在多孔介质中影响PSNPs-COOH传输的机制，尤其是在不同的环境条件下，仍不完全清楚。
为了解决这一不确定性，本研究选择了PSNPs-COOH和L-谷氨酸（L-Glu）作为纳米塑料和氨基酸的代表性模型。通过结合柱实验、数值建模、材料表征、Derjaguin-Landau-Verwey-Overbeek（DLVO）相互作用能量分析及分子动力学（MD）模拟，系统地研究了L-Glu对PSNPs-COOH在多孔介质中传输行为的影响。特别是，本研究将柱传输实验与HYDRUS-1D建模和MD模拟相结合，以阐明L-谷氨酸在纳米塑料迁移性中的作用。MD计算的相互作用能量为宏观行为提供了分子层面的理论基础。因此，MD模拟是本研究的核心创新之处，因为它们提供了仅通过实验或宏观建模无法获得的纳米塑料传输的机制见解。
研究考虑了多种环境变量，包括成分浓度、流速、离子强度（IS）、无机磷酸盐配体和腐殖酸（HA）。具体研究目标包括：（1）评估PSNPs-COOH和L-Glu浓度、流速、IS、无机磷酸盐配体和HA对纳米塑料在多孔介质中传输过程的影响；（2）使用HYDRUS-1D模拟PSNPs-COOH的传输和保留动态；（3）量化DLVO相互作用能量，以表征PSNPs-COOH的吸附和聚集行为，并预测与其迁移性相关的动力学参数；（4）通过BIOVIA Materials Studio 2020进行MD模拟，计算PSNPs-COOH、L-Glu和QS表面之间的相互作用能量。
