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儀器網 能源環境】
塑料污染正日益成為一個亟待重視的環境問題。此前，有對野生動物的研究表明，接觸微塑料和納米塑料與不育癥、炎癥和癌癥有關，但目前對人類的健康影響尚不明確。現在，研究人員的一項新研究發現，人類器官和組織可以吸收微量的納米塑料和微塑料。
研究小組測試了來自肺、肝、脾和腎的47個樣本——這四個器官可能會接觸、過濾或收集微塑料——這些樣本來自大腦和身體組織的存儲庫，這些存儲庫是為研究神經退行性疾病，如阿爾茨海默癥而建立的。在將組織樣本暴露在一系列微塑料中后，通過
質譜儀，他們發現每個樣本都含有塑料的痕跡，包括聚碳酸酯(PC)，聚對苯二甲酸乙二醇酯(PET)和聚乙烯(PE)。
而另一項新的研究則揭示了塑料污染已經到達了何等嚴重的地步。研究表明，大西洋中塑料的含量是人們之前認識到的10倍之多。
另外，相關研究人員說：“如果我們假設我們在大約200米深處測量到的微塑料的濃度，代表了平均深度約3000米的海底水體中的微塑料濃度，那么大西洋可能會容納大約2億噸的塑料垃圾，在這種有限的聚合物類型和尺寸類別中。這遠遠超過了人們認為的供給量。”
針對塑料污染等問題，我國做出了一系列措施，生態環境部和發改委發布《國家發展改革委 生態環境部關于進一步加強塑料污染治理的意見》，其中指出要加強江河湖海塑料垃圾及微塑料污染機理、監測、防治技術和政策等研究，開展生態環境影響與人體健康風險評估。
另外，小編了解到，目前，常用的微塑料鑒別技術是傅里葉變換紅外光譜和拉曼光譜。但是兩者在檢查過程只能對單獨的粒子進行分析，并且在進行光譜分析之前還需要在視覺上識別可疑微塑料粒子。而環境樣品中微塑料的研究需要分析大量微粒，這導致檢測需要消耗大量時間。
高光譜成像技術將傳統的二維 RGB 圖像與光譜技術相結合，通過將圖像上每個空間像素點的光譜特性與對應的空間信息聯系，來確定每個像素點所代表物質的化學性質，從而完成對不同樣品的詳細檢測分類。與傅里葉變換紅外光譜和拉曼光譜相比，高光譜成像技術可以同時對大量的樣品進行光譜分析，極大提高了檢測效率，并且可以獲得微塑料的大小、形狀和豐度等其他信息。
隨著科學技術的發展，高科技產品也運用到監測塑料環境污染中，如：來自英國普利茅斯海洋實驗室研究人員勞倫·比爾曼及其同事根據漂浮物吸收和反射的可見光與紅外光波長不同的光譜特征，利用歐洲空間局“哨兵2”號衛星提供的數據，訓練了一種機器學習算法，可將塑料從海藻、木質物、泡沫等天然材料中區分出來。測試顯示，這一技術的平均準確率為86%，局部區域為100%。研究人員表示，這一方法有望與無人機或高分辨率衛星聯用，實現對海洋塑料垃圾的監測。
后，小編想說，就是因為我們每個人對塑料的肆意使用，才造就了越來越多的“白色垃圾”。想對塑料“招之即來，揮之即去”的這一想法并不現實，解決白色污染問題，只有結合先進科學技術和人們的共同努力才是可行之道。
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