近年来，保护环境的呼声愈发高涨，相关研究也在不断深入。自然环境中人造有害物质的发现与处理正逐渐成为研究的热点。调查发现，水生生物会随着进食而不断在体内积累塑料微粒（MPs），浓度过高时会导致生物死亡，这对生态系统产生了巨大的威胁。因此，寻找一种快速检测体内塑料微粒的方法将有利于及时针对性的治理当地的生态环境。目前，拉曼及红外光谱等技术已广泛应用于有机体中的物质检测，但以上方法均需要复杂的手段对组织与被测物进行分离，费时费力。而基于高光谱技术的新方案则可以实现原位直接扫描、定位，极大提升了检测效率。高光谱成像技术（HSI，Hyperspectral Imaging）有着*的空间分辨率和光谱分辨率，可以轻松地获得视野内某一像素点的光谱信息，还具有极快的成像速度，可在短时间内完成某一区域的扫描，获得大量信息。今天与大家分享一篇发表在环境领域顶级期刊ENVIRONMENTAL SCIENCE & TECHNOLOGY上的文章。作者通过高光谱的快速成像功能，识别了鱼肠道组织中的多种塑料微粒，该方法快捷、简便、无需复杂的分离提纯手段，是高光谱技术应用的典型案例。

 

图1 文章摘要图-简述实验步骤

     
在此项研究中作者将检测样本分为三组，分别为1）标准组：选取五种高聚物颗粒（PE、PS、PET、PP、PC），选取养殖鲫鱼以排除自身所含微粒的影响。2）常见材料对照组：选取日常可见的塑料材料进行对比（瓶盖、肥皂盒、雪碧瓶、晾衣夹以及CD光盘）。3）鱼对照组：选取鱼类，直接解剖，并通过拉曼光谱测试以验证高光谱测试的准确性。
 

图2 左侧为肠组织光学照片，中间为高光谱成像，右侧为选区反射谱。第一行为为干燥样品，第二行为干燥样品
 

在对照组试验中，如图2所示，将肠组织开平铺至特氟龙平板上，并将MPs按种类与尺寸进行排列。经HSI扫描后，手动选择大尺寸微粒以生成反射光谱图，并建立支持向量机（SVM）模型，该算法模型可通过分析材料的光谱特征，自动识别分类多种不同的材料。如图2右侧所示，尽管微粒种类不同，但都具有相似的特征谱线。以特征谱线作为标记，经SVM模型处理后，可清晰的得到微粒在组织中的分布情况（蓝底彩色斑点图像），也可以通过计算像素数量得到微粒的尺寸数据。
 

图3 湿润样品（左）与干燥后样品（右）的成像分析结果对比
 

在上一步的研究中，作者发现样品的干燥与否会对检测结果产生巨大影响。如图3所示，湿润样品中的水滴或油滴会导致部分区域产生强烈的反射信号而使系统产生误判，同时由液体产生的光晕又会导致部分光谱信息缺失，进而造成部分小尺寸微粒的漏检。而在干燥状态下，如图3 (b)(b1)图所示，绝大多数＞0.1 mm的塑料微粒都能被检出。



 

图3 五种不同种类的常见塑料颗粒（括瓶盖、肥皂盒、雪碧瓶、晾衣夹以及CD光盘）及准确率、检出率统计表

在实际情况下，生物体内的塑料微粒中通常含有多种添加剂，此时材料的光谱会有所不同，这有可能影响SVM算法的准确性。因此作者进行了第二组实验，如图3所示，利用日常所见的塑料材料制作样品进行检测，结果显示检测精度及检出率为97.19%和91.98%（近似于标准组中的96.15%和96.85%）。表明这种检测手段在近似实际条件的测试中依然十分可靠。

图4 在鱼肠组织中检测到的PP微粒，通过红外光谱进行验证
 

在随后的鱼验证实验中，由于鱼类肠道内成分较为复杂，常包括鱼鳞、寄生虫、骨骼碎片、贝壳碎片等杂质，因此需向SVM中添加以上物质的光谱变量，尽可能拓宽模型库，以排除杂质的影响。如图4所示，经过校正后，可在鱼体内发现多个疑似塑料微粒。拉曼光谱测试显示其振动峰与PP材料相吻合，检出材料确为PP。表明该技术在实际的应用场景中依然具有很高的准确性。
 

图5 鱼体内检测到的不同塑料微粒及纤维
 

经统计，在鱼类中，利用高光谱技术测得的塑料微粒含量与其他技术所测得的含量相仿（参考文献2、3），表明其结果相对准确可靠。同时，一些长度较长（＞0.2 mm）的聚合物纤维亦可以检出。结合对颗粒状微粒的检测数据，作者表示，该技术对于尺寸＞0.2 mm的所有塑料微粒及纤维均具有*的检出率和准确率。若更换放大倍数更高，成像效果更好的设备，还可进一步提升该方法的检测极限。

 

这个工作的亮点在于极快的检测速度与相当高的检测精度。在文中，作者提到，整个实验过程只需要不到40 min，包括处理并干燥样本30 min， 扫描成像1 min， 数据处理5 min。这极大的提升了工作的效率，也减少了耗材的使用。总体检测精度与传统方法持平（红外、拉曼光谱）的同时，对0.2 mm以上的微粒和纤维达到了*的检出率。这表明，基于高光谱技术的检测手段在环境领域具有广泛的应用前景。此外，结合SVM等相关算法模型，高光谱成像技术还可扩展到地理测绘、工业生产、文物保护等等多个领域，如同一座宝藏，等待人们的进一步研究。

参考文献

1. Zhang Y , Wang X , Shan J , et al. Hyperspectral Imaging Based Method for Rapid Detection of Microplastics in the Intestinal Tracts of Fish[J]. Environmental ence & technology, 2019, 53(9):5151.

2. Yoann Garnier, Jacob H , Guerra A S , et al. Evaluation of microplastic ingestion by tropical fish from Moorea Island, French Polynesia[J]. Marine Pollution Bulletin, 2019.

3. Giani, Dario, Baini, Matteo, Galli, Matteo, et al. Microplastics occurrence in edible fish species (Mullus barbatus and Merluccius merluccius) collected in three different geographical sub-areas of the Mediterranean Sea[J]. Marine Pollution Bulletin, 2019, 140(MAR.):129-137.