光譜法結合化學計量學對土壤中多環芳烴的定量檢測技術研究進展

安端陽，劉向前，張卓昆

（西安石油大學 化學化工學院，陜西 西安 710065）

土壤由巖石風化而成的礦物質、動植物、微生物殘體腐解產生的有機質、土壤生物（固相物質）以及水分（液相物質）、空氣（氣相物質）、氧化的腐殖質等組成，土壤中固、液、氣相這三類物質構成了一個矛盾的統一體，其互相聯系、互相制約，為作物提供必需的生活條件，是土壤肥力的物質基礎。21 世紀以來，土壤與人類健康之間的關系受到了越來越多的關注,土壤提供的生態系統服務對人類健康至關重要[1-2]。土壤可以直接或間接地影響人類健康，直接影響包括為人類食用的作物生長提供足夠數量的營養；間接影響包括從土壤中發現和開發抗生素和其他藥物等[3]。研究表明，世界近一半的土地受到自然或人為污染的影響，不利的土壤條件是世界農業生產力面臨的最嚴重威脅之一[4]。

多環芳烴（PAHS）是指含有兩個或兩個以上苯環通過直線狀、角狀或簇狀3 種形式排列構成的一類稠環化合物，主要由人為來源產生，例如化石燃料的燃燒、車輛尾氣的排放、石油泄漏、工業加工等[5-7]。經濟的不斷發展導致能源消耗日益劇增，從而多環芳烴的排放量不斷增加。多環芳烴具有毒性、致癌性、致畸性，研究表明，2～3 個環的低分子量多環芳烴化合物具有急性毒性，由4～7 個環組成的高分子量多環芳烴具有致癌、致畸、致突變的特性[8-10]。美國環境保護署（U.S.Environmental Protection Agency）將16 種多環芳烴列為優先控制污染物[11-12]。多環芳烴可以通過大氣和水進行遷移，蔬菜、糧食、水體中均含有多環芳烴，其可以通過食物鏈在人體內富集，對人類健康構成極大威脅[13-16]。多環芳烴的疏水性使其容易與土壤中的有機物相互作用從而吸附在土壤里，在室外人們接觸多環芳烴的途徑大多也是土壤，因此對土壤中多環芳烴的定量研究十分必要[17-18]。表1 列出了美國環境保護署提出的需要優先控制污染的16 種多環芳烴，從表中可以看出，2～6 個環的多環芳烴是目前需要控制污染的主要部分。

表1 16 種需要優先控制污染的多環芳烴

1 多環芳烴分析技術及化學計量學介紹

多年來，分析多環芳烴的技術大致可以分為光譜技術和非光譜技術兩類，其中非光譜技術包括氣相色譜法（GC）[19]、質譜法（MS）[20]、氣質聯用法（GC-MS）[21]、高效液相色譜法（HPLC）[22]等；光譜技術包括紅外光譜法（IR）、拉曼光譜法（Raman）、熒光光譜法（FS）。非光譜技術雖然有著高準確度和高靈敏度，但是樣品的前處理過程十分復雜，而且所用儀器和日常維護價格高，這些都不利于多環芳烴的快速檢測[23]。光譜分析技術精度高、對樣本無污染、分析速度快，比非光譜技術更加省時有效。

光譜法得到的結果包含大量冗雜無關的信息，經常會與化學計量學方法結合以進行目標信息的提取?；瘜W計量學又稱化學統計學，是數學、統計學、計算機科學與化學結合而形成的化學分支學科，研究對象是有關化學測量的基礎理論和方法學?；瘜W計量學與分析化學密不可分，作為分析化學的一個重要分支，旨在從化學測量數據中最大限度獲取有用的化學信息，通過化學計量學方法中的多元校正方法可以達到定量分析的目的。

表2 列出了在光譜分析中涉及到的一些化學計量學方法，其中包括定量分析方法（建模方法）、預處理方法、變量選擇方法，建模方法目的是在光譜數據和樣本目標值之間建立預測模型，然后可通過未知樣本的光譜數據和預測模型準確預測出未知樣本的目標值；預處理方法的目的在于消除噪聲、微小光程的差異引起的光譜變化以及基線和其它背景對光譜的干擾；變量選擇方法的目的在于消除大量無關信息，提取出與待測目標值最相關的特征變量。

表2 光譜分析中的化學計量學方法

2 光譜檢測技術

2.1 紅外光譜法

紅外光譜法是通過測定被測物質在特定波長處或一定波長范圍內（紅外光區）光的吸收度從而對該物質進行定性和定量分析的方法，也稱為紅外分子吸收光譜，簡稱紅外光譜。由于物質分子發生振動和轉動能級躍遷所需的能量較低，幾乎所有的有機化合物在紅外光區均有吸收。分子中不同官能團在發生振動和轉動能級躍遷時所需的能量各不相同，產生的吸收譜帶中其波長位置就成為鑒定分子中官能團特征的依據，其吸收強度則是定量檢測的依據[24-26]。

Li 等[27]使用IR 結合PLS 以及混合變量選擇策略對土壤中的蒽和熒蒽進行了定量分析，首先使用協同區間偏最小二乘法（siPLS）進行特征帶的“粗選”，然后使用粒子群算法、遺傳算法、連續投影算法3 種特征變量選擇方法進行“精選”。外部驗證結果表明，使用siPLS-GA 算法構建的模型預測性能令人滿意（蒽的R2=0.9830，RMSE=0.5897 mg/g；熒蒽的R2=0.8849，RMSE=0.4739 mg/g）；Douglas 等[28]使用手持式中紅外儀（MIR）對尼日利亞三角洲地區3 個受石油污染的土壤樣本進行分析，比較了偏最小二乘回歸法（PLSR）和RF 兩種建模方法對多環芳烴的預測能力，使用主成分分析法（PCA）去除4 個異常值，使用留一法交叉驗證（LOOCV）進行內部驗證，結果表明，RF 的預測結果優于PLSR，其R2p=0.79，RMSEp=0.83 mg/kg，預測偏差RPD=2.27。綜上所述，IR 可以準確、快速預測土壤中的多環芳烴含量。

2.2 拉曼光譜法

拉曼光譜（Raman spectra）是一種散射光譜，拉曼光譜分析法是基于印度科學家C.V.拉曼（Raman）所發現的拉曼散射效應，拉曼散射是分子對光子的一種非彈性散射效應。當用一定頻率的激發光照射分子時，一部分散射光的頻率和入射光的頻率相等，這種散射是分子對光子的一種彈性散射。只有分子和光子間的碰撞為彈性碰撞且沒有能量交換時才會出現這種散射，該散射稱為瑞利散射；還有一部分散射光的頻率和激發光的頻率不等，這種散射成為拉曼散射。拉曼光譜是對與入射光頻率不同的散射光譜進行分析以得到分子振動、轉動方面信息，并應用于分子結構研究的一種分析方法，拉曼光譜已經應用至食品、水體、醫藥、環境監測等各個領域[29-32]。

由于傳統的拉曼技術易受熒光信號干擾，檢測強度較弱，一些新技術也在不斷發展，例如表面增強拉曼光譜技術（SERS）、共振增強拉曼光譜技術和共聚焦顯微拉曼光譜技術等，其中表面增強拉曼光譜技術因具有高靈敏度、不受水的干擾、檢測速度快等優點被廣泛應用于多種化學分子分析領域。

溫海濱等[33]使用磁性聚亞苯基共軛微孔聚合物與PAHs 分子之間的疏水作用和π－ π 堆疊作用，富集土壤和水樣中的痕量PAHs，經甲醇洗脫之后使用表面增強拉曼光譜（SERS）進行測定。結果表明：在0.1～10 μg/L 的范圍內，4 種多環芳烴與SERS 的特征峰峰強呈良好的線性關系，檢出限為0.03 μg/L，回收率為71.6%～115.8%，相對標準偏差不大于13.7%。

李紅雙等[34]采用SERS 結合粒計算的極限學習機模型，以KSCN 作為內標物，使用SERS 基底分別對菲、芘、苯并熒蒽3 種多環芳烴進行光譜定量分析。結果表明：在低濃度區域內，基底拉曼信號不會對多環芳烴產生影響并且特征峰信號強度有明顯提升效果。此方法運行簡便，靈敏度高。

Cao 等[35]基于SERS 技術開發了一種銀納米棒襯底（AgNR），檢測河水和土壤中的苯并芘，使用密度泛函理論（DFT）計算苯并芘的特征峰。實驗表明，此技術在土壤中的檢測限為10 mg/kg，證明了AgNR 在拉曼光譜對土壤多環芳烴定量檢測中的適用性。

2.3 熒光光譜法

物體經過較短波長的光照，把能量儲存起來，然后緩慢放出較長波長的光，放出的這種光即熒光。熒光的能量—波長關系圖是熒光光譜，不同物質產生的熒光特性不同，熒光強度與被測物質的含量成正比關系。多環芳烴分子中存在高能反鍵軌道和低能成鍵軌道，當吸收可見光或紫外光后，價電子從低能成鍵軌道躍遷至高能反鍵軌道，當電子從激發態返回至基態時，會釋放熒光。高強度激光能夠使吸收物質中相當數量的分子提升到激發量子態，極大提高了熒光光譜的靈敏度，故以激光為光源的熒光光譜適用于超低濃度樣品的檢測。熒光技術具有低檢測限、高穩定性、低成本以及包含目標物信息比較完整的特點[37-39]。

黃堯等[40]使用三維熒光光譜法結合非平滑非負矩陣分解（nsZMF），將多環芳烴混合物熒光光譜中恢復了單一組分蒽、芘、菲的熒光信號，表明nsNMF 法效果優于基于交替式非負最小二乘法的標準非負矩陣分解（NMF/ANLS），在背景復雜的農田土壤中菲和蒽的解析光譜與參考光譜的相似系數均在0.9 以上。結果證明：三維熒光光譜法結合nsNMF 是一種監測土壤中多環芳烴的高效方法。

李愛民等[41]以菲和蒽為研究對象，建立多維偏最小二乘模型（N-PLS）對兩種多環芳烴進行定量分析，在20 個樣本中選擇12 個樣本作為校正集，剩余8 個樣本為預測集。結果表明：對土壤中的菲而言，主成分數為5，校正集與預測集的相關系數R 分別為0.981 和0.966，均方根誤差RMSEC和RMSEP分別為0.604 mg/g 和0.804 mg/g；對土壤中的蒽而言，主成分數為4，校正集與預測集的相關系數R 分別為0.989 和0.983，均方根誤差RMSEC和RMSEP分別為0.477 mg/g 和0.515 mg/g。利用該方法對土壤中多種PAHS 可以進行準確、快速表征。

Lee 等[42]使用激光誘導熒光光譜（LIF）測量人工配置土壤樣品中的菲和芘，根據PLS 回歸方法獲得的結果表明，PAHS 濃度與LIF 強度之間存在良好相關性，對LIF 光譜進行了歸一化處理，測得菲和芘的檢測限分別為73 mg/kg 和102 mg/kg，將LIF 數據與高效液相色譜（HPLC）測量得到的數據作比較，菲和芘的相關系數分別為0.96 和0.90，因此LIF 方法能夠有效測量多環芳烴。

3 結論

本文通過分析多環芳烴的危害性，對目前多環芳烴的檢測技術以及化學計量學方法做了簡要介紹，對3 種光譜檢測技術——紅外光譜、拉曼光譜和熒光光譜在土壤多環芳烴定量檢測方面的應用現狀作以說明，3 種方法結合化學計量學方法提供了快速有效的測定，在土壤體系定量分析中占據重要地位。近年來，光譜技術發展迅速，目前光譜技術的關注點在于儀器的小型化、便攜化和快速現場分析，多光譜數據融合技術對不同光譜數據進行整合優化也是重要的發展趨勢，有望應用于石油化工、食品、醫藥、水體等更多領域。