土壤重金属快速检测技术的发展探索

土壤重金属快速检测技术的发展探索

杨怀

四川省巴中生态环境监测中心站  四川 巴中  636000

摘要：在新时期的背景下，土壤重金属污染问题日益严重，对人类健康和生态环境造成了巨大威胁。为了有效应对这一问题，快速检测技术成为关键所在。基于此，本文对土壤重金属快速检测技术的发展进行了深入探索，包括其现状及未来的发展展望。

关键词：重金属污染、快速检测技术、土壤污染、环境问题

引言：土壤重金属污染已成为全球性的环境问题，其影响深远且复杂。重金属在土壤中的积累不仅对土壤质量产生负面影响，还会通过食物链进入农作物，进而影响人类健康。此外，重金属污染还会对生态系统造成破坏，威胁生物多样性。为了有效应对这一挑战，快速检测技术的研究和应用显得尤为重要。

1土壤重金属污染问题及其危害
1.1土壤重金属污染问题简述

土壤中的重金属主要包括铜、铅、汞、镍、砷、镉、铬等，此类重金属元素一旦在土壤中积累，会降低土壤的质量，影响农作物的生长，破坏土壤的肥沃程度，甚至会影响到人类和动物的健康。土壤重金属污染的主要来源是人类的生产活动，其中农业生产是重要的污染源之一。在农业生产中，大量使用农药和化肥，尤其是含重金属的农药和化肥，会导致土壤中重金属元素的积累。此外，工业生产中排放的废气、废水和废渣等也会对土壤造成重金属污染，相关的工业生产活动排放的污染物中含有大量的重金属，如含汞废水排放会导致汞在土壤中的积累。污染物在土壤中不易被分解，并且污染范围不易被发现[1]。
1.2土壤重金属污染的危害性

一般污染严重的重金属有五种：铅、汞、铬、镉、砷。过量摄入这些重金属会导致头痛、器官衰竭等问题。例如：砷是一种有毒元素，可以引起多种疾病，包括皮肤癌和肺癌等。镉则被国际癌症研究机构认定为一级致癌物质，与膀胱癌、肾脏癌以及肺部疾病等有密切关系。此外，土壤重金属污染还会导致土壤生态系统结构和功能的改变，破坏土壤中微生物的群落结构，降低土壤微生物的活性，影响土壤肥力，最终影响农作物的产量和品质。

2土壤重金属快速检测技术现状

土壤重金属快速检测技术是近年来备受关注的研究领域。针对土壤重金属污染的严重性，快速、准确地检测重金属含量对于环境保护和人类健康至关重要。

2.1 光谱检测法

利用不同元素对光谱的吸收和发射特性不同，测定土壤对光的吸收和反射来分析土壤中重金属的含量，此类技术具有较高的精度和灵敏度，但需要复杂的样品处理和大型设备。

2.2 电化学检测法

基于电化学原理，测量土壤溶液中的重金属离子在电极上的反应电流来测定重金属含量。具有简单、快速、低成本等优点，但稳定性有待提高。

2.3 原子特定波检测法

利用原子对特定波长光的吸收特性来测定重金属含量。具有高灵敏度和准确性，但操作复杂，需要专业人员进行操作[2]。

2.4 其他检测法

利用生物体内的特定酶或抗体与重金属的特异性结合，转换器将结合后的信号转换为电信号或光信号，实现重金属的快速检测，具有简便、快速、成本低等优点，但稳定性有待提高；利用抗体与抗原的特异性结合原理，测量土壤中重金属与抗体的结合程度来测定重金属含量，具有高灵敏度、特异性和简便性，但抗体制备困难，成本较高。

需要注意的是，虽然上述快速检测技术已经在实验室条件下得到广泛应用，但在现场快速检测方面仍面临诸多挑战。举例说明：样品处理、设备便携性、稳定性、准确性等方面仍需改进。此外，现有技术通常需要专业人员操作，且成本较高，限制了其在基层和现场的应用[3]。

3土壤重金属快速检测技术的未来发展展望

未来，随着科技的发展，我们可以期待更多的快速检测技术应用于土壤重金属的检测。例如新兴的纳米技术和生物技术可能会为土壤重金属的快速检测提供新的解决方案。此外，结合现有的自动化和智能化技术，我们可以设计出更加高效、精确和环保的快速检测设备和方法。这些技术的发展将有助于提高检测效率，降低检测成本，并提高检测的准确性。同时，结合大数据和人工智能技术，可能会实现从农田到餐桌的全过程监控，为防止和解决土壤重金属污染问题提供有力支持。①随着小型化技术的发展，未来可能会看到更小、更轻、更便于携带的土壤重金属检测设备，此类设备可能利用无线充电技术，无需额外携带电源，使用起来更加方便。②采用人工智能和机器学习技术，使重金属快速检测设备可能会实现自我学习、自我优化的能力，设备可以根据检测结果和历史数据调整检测策略，甚至可以自动识别和标记可能存在污染的区域。实际工作中需要收集大量的土壤样本数据，包括土壤特征、重金属含量等信息，并进行数据预处理，像数据清洗、去噪、归一化等操作，以确保数据的准确性和一致性。采用机器学习的特征提取技术，从土壤样本数据中提取有用的特征信息。可以使用统计学方法、频域分析、时域分析等技术，选择与重金属含量相关的特征。根据采集到的土壤样本数据和对应的重金属含量，建立机器学习模型，如支持向量机、神经网络、决策树等。利用训练数据对模型进行训练，优化模型参数，使其能够准确地预测土壤重金属含量。使用独立的验证数据集对训练好的模型进行验证，评估模型的准确性和可靠性。可以使用交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等评估指标来评估模型的性能。将训练好的模型应用于实际的土壤重金属快速检测中，通过输入土壤样本的特征信息，模型可以快速预测出土壤中的重金属含量。根据实际应用的反馈，对模型进行优化和改进，提高其预测准确性和稳定性。③随着纳米技术和生物技术的进步，未来的快速检测设备可能会具有更高的检测精度和灵敏度。例如，使用纳米材料可以提高检测的分辨率，而生物传感器则可以增强检测的特异性。④随着制造工艺和材料科学的进步，可能会看到成本更低、更稳定的快速检测设备的出现。此外，通过批量生产和大规模部署，也可以降低设备的维护和运营成本。⑤随着光谱技术和质谱技术的发展，未来可能实现同时检测多种重金属元素。这不仅可以提高检测效率，更好地理解土壤中各种重金属元素的分布和比例。对于光谱技术而言，需要获取土壤的高光谱数据，利用光谱特征和模型分析，实现快速、非破坏性的土壤重金属检测。未来的发展趋势是结合高分辨率的遥感数据和机器学习算法，实现对大范围土壤重金属污染的监测和评估。近红外光谱具有快速、无损、多样性等特点，可用于土壤重金属的定量分析，未来的发展趋势是通过开发更精确的光谱模型和算法，提高近红外光谱技术在土壤重金属快速检测中的准确性和可靠性。激光诱导击穿光谱技术技术结合了激光诱导击穿光谱和化学分析方法，可以在几分钟内实现土壤重金属快速检测。未来的发展趋势是提高仪器的便携性和性能，使其更适用于野外环境。

结语：

总而言之，随着公众对食品安全和环境保护意识的提高，相关人员还需要开发更加简单易用、成本效益高的快速检测方法，以满足实际应用的需求。同时，政策支持和教育宣传也至关重要，需要通过政策引导和公众教育来提高公众对土壤重金属污染问题的认识，从而促进社会各界的共同参与和合作，共同应对这一挑战。

参考文献：

[1] 郭金珂,陆继龙,司峻石,等. 基于基体效应校正和对应分析的便携式X荧光光谱法对土壤重金属的研究[J]. 光谱学与光谱分析,2022,42(7):2309-2314.

[2] 李雯洁,杜祯宇,韩伟丹,等. 土壤重金属分析方法间检测结果一致性判断方法——数据对t值检验法的改进与完善[J]. 中国环境监测,2023,39(4):237-247.

[3] 杨国晶. 基于LIBS技术的土壤重金属元素污染快速检测与治理方法研究[J]. 环境科学与管理,2023,48(4):108-113.