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我国的排水管道几乎都存在不同程度的污染物沉积现象，在水流的冲刷下沉积物可能会再次悬浮，部分合流制管道的溢流和分流制雨水管道径流的直接排放[1-2]，导致氮、磷进入城市水体[3]，加重了水体的富营养化[4]。研究污染物在排水管道沉积物-水系统中的迁移转化规律，对评估管道沉积物带来的污染贡献、优化管道的运行具有重要的现实意义。
氮是管道内重点关注的对象之一，目前对排水管道内氮的转化进行了部分研究。有研究发现，包含氮在内，排水管道沉积物中物质转化主要通过3种途径进行：物理污染物沉积、生物转化吸附、生物转化释放。在污水管道中好氧、厌氧的环境交替，存在各种微生物，通过生物群落的代谢，可以实现氮的去除[5]，因此污水管道可以作为反应器来研究氮的转化情况。邢贝米等[6]发现，污水管道中的微生物以有机氮为氮源时，利用蛋白质作为营养物质，代谢产生有机物，以无机氮作为氮源时，利用氨氮和有机物结合产生有机氮。杨柯瑶[7]发现，管道中厌氧环境一定程度上会限制硝化反应，微生物以氨氮为氮源进行细胞合成代谢产生的溶解性代谢产物会释放回水中，导致管道中溶解性有机氮的含量增加。
不同微生物群落对排水管道中氮的转化也产生重要影响。研究表明，变形菌门、厚壁菌门、拟杆菌门的3种菌群在排水管道中的相对丰度较高[8-9]，且都属于发酵菌群[10]。同时，管道中较为常见的梭菌纲、β-变形菌纲、拟杆菌纲、互营养菌纲都可以促进有机物的分解[11]，而γ-变形菌纲、绿弯菌门、硝化螺旋菌门都属于硝化细菌[12-13]，可以分解氨氮，转化为硝态氮、亚硝态氮。艾海男等[14]通过模拟排水管道试验发现C/N较高时，会抑制氨氧化菌的产生，不利于硝化反应的进行。Zhang等[11]发现，总氮含量较高时，互营养菌纲和Caldisericia纲的相对丰度也较高。黄帅辰等[15]调查北京地区的管道沉积物时发现，管道中总氮含量与甲烷微菌纲、互营养菌纲呈正相关，与γ-变形菌纲、δ-变形菌纲呈负相关。
已有研究在排水管道内物质转化过程及微生物作用方面有一些成果。在排水管道沉积物-水系统内不同组分（上覆水、间隙水和沉积物）中，氮生物转化规律及量化计算，以及生物群落的作用少有研究。本研究模拟排水管道内环境，分析管道内生物群落的差异对于氮在沉积物-水系统中迁移转化的影响，初步计算氮在沉积物-水系统间的释放通量。研究有助于预测排水管道中沉积物-水之间氮的交换过程，为掌握管道沉积物中污染物对下游水体的污染负荷量提供理论依据。
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本试验进行静态试验模拟排水管道中的沉积物-水系统。试验所用沉积物取自于真实污水管道，将取得的沉积物均匀混合，去除树枝等杂物后分为两份，一部分在托盘中均匀铺开，在30 ℃下烘5 h后使用紫外照射72 h（中间翻动数次），称为“干预沉积物”，另一部分不作处理，称为“原沉积物”。
上述两种沉积物分别放入12个1000 mL烧杯中（每个烧杯约500 mL沉积物），再加入500 mL上覆水，放置干预沉积物和原沉积物的烧杯分别称为“干预组”和“对照组”。上覆水浓度参考不同地区的污水浓度，采用高、低两种浓度的人工配水，污染物浓度见表1。
干预组中，6个烧杯倒入高浓度上覆水，另外6个倒入低浓度上覆水，对照组亦是如此。因此，试验共分为4组，分别是“干预组沉积物+高浓度上覆水”、“干预组沉积物+低浓度上覆水”、“对照组沉积物+高浓度上覆水”、“对照组沉积物+低浓度上覆水”，每组6个烧杯。试验中，干预组烧杯使用紫外灯持续照射，见图1。为了模拟污水管道内情况，使用PVC保鲜膜覆盖烧杯口，但留有缝隙与大气相通。在试验阶段，测得各实验组中溶解氧浓度基本相同，约为0.41—0.92 mg·L−1。另外，除了紫外灯照射外，装置全程处于黑暗环境中。
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4组试验中，第0 天在1#烧杯取样，第4 天在2#烧杯取样，以此类推，第20 天在6#烧杯取样。取样时，在烧杯中取上覆水60—80 mL，沉积物样品100—120 mL。沉积物的取样区域为沉积物-水界面以下0—20 mm的近底层固体区域[18]。
上覆水各形态氮的测定方法采用《水和废水检测分析方法》（第四版）中的方法：氨氮、亚硝态氮、硝态氮分别采用纳氏试剂分光光度计法、N-（1-萘基）-乙二胺二酸盐分光光度计法、紫外分光光度法进行测定。
将沉积物样品在5000 r·min−1条件下离心20 min，得到上清液，再过0.45 μm滤膜，同样用上述方法测定间隙水中的氨氮、亚硝态氮、硝态氮。
采用钟立香等[19]的连续分级提取方法，分析测定沉积物中的各形态氮。采用茚三酮比色法测定沉积物中的氨基酸态氮（Amino acid nitrogen，AAN），用氯化钾溶液提取沉积物中的氨氮、亚硝态氮、硝态氮后，采用与上覆水相同的方法进行测定。
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在第20 天时，在干预组和对照组中分别取3个沉积物样品进行高通量测序分析。对沉积物进行基因组DNA抽提，通过细菌通用引物338F-806R扩增细菌16SrRNA基因的V3+V4区域，利用ABI GeneAmp® 9700型PCR仪完成PCR反应，将PCR产物用QuantiFluorTM -ST蓝色荧光定量系统进行检测定量，用Illumina MiScq技术平台进行高通量测序。
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为了探索微生物在氮迁移转化中的作用，分析氮的变化与微生物群落结构之间的关联性，测定了不同阶段、不同组别中沉积物的微生物群落结构。图2分别将初始沉积物与20 d后对照组、干预组沉积物中的微生物群落在“纲”水平上进行两两对比。20 d后，干预组和对照组中沉积物的微生物群落结构显示出差异性，两组沉积物中的梭菌纲（Clostridia）（***P≤0.001）、γ-变形菌纲（Gammaproteobacteria）（*0.01 < P ≤ 0.05）、拟杆菌纲（Bacteroidia）（*0.01 < P ≤ 0.05）、互营养菌纲（Synergistia）（*0.01 < P ≤ 0.05）、Syntrophia纲（***P≤0.001）、Caldisericia纲（*0.01 < P ≤ 0.05）、脱硫菌纲（Desulfobulbia）（***P≤0.001）的相对丰度存在显著性差异（图2a）。
与初始沉积物相比，20 d后干预组中梭菌纲占比明显增加（**0.001＜P≤0.01），由12.29%增至24.86%，γ-变形菌纲、拟杆菌纲和Syntrophia占比有所减少（图2b）；对照组中的γ-变形菌纲和拟杆菌纲占比都有所增加（图2c）。总的来说，梭菌纲、拟杆菌纲和γ-变形菌纲在三组沉积物中均属于优势菌群，从功能上说，梭菌纲、拟杆菌纲都可以促进有机物的分解，转化为氨氮[5, 20]，而γ-变形菌纲可以发生硝化作用，分解氨氮转化为硝态氮、亚硝态氮[21]，这些微生物对氮在沉积物-水系统中的迁移转化起着重要作用。
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图3显示了对照组、干预组中不同形态氮在上覆水中的浓度变化情况。在前期（0—8 d），两组氨氮都呈现逐渐上升的趋势，推测由于上覆水与间隙水之间存在浓度差，氨氮可以从间隙水向上覆水迁移。中后期（8—20 d），干预组氨氮浓度继续上升，对照组有所下降，由于干预组中存在的梭菌纲相对丰度较高（图3），能够分解水中的有机氮转化为氨氮[5]；而对照组中相对丰度较高的γ-变形菌纲属于硝化细菌[12]（图3），可以发生硝化作用[21]，将氨氮转化为硝态氮和亚硝态氮，因而系统中的硝态氮和亚硝态氮浓度均有所上升。干预组的硝态氮和亚硝态氮浓度波动较小，硝化过程不太明显。另外，上覆水初始浓度较高时，20 d内各形态氮的浓度依然更高。
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图4对比了两组间隙水中不同形态氮的浓度变化情况。对照组和干预组氨氮均有所波动，但总体变化不明显。一方面间隙水中部分氨氮发生迁移进入上覆水，另一方面对照组中的优势菌群为拟杆菌纲和γ-变形菌纲，干预组中则为梭菌纲和γ-变形菌纲，拟杆菌纲和梭菌纲都能发生氨化作用[20]，产生氨氮，而γ-变形菌发生硝化反应，消耗氨氮，多方面作用下使得氨氮有所波动，但干预组高浓度下氨氮略有上升。高浓度下硝态氮由上覆水向间隙水迁移，低浓度迁移方向相反，上覆水浓度会影响间隙水中硝态氮的迁移方向。另外，推测两组均存在部分反硝化作用[22]，使得硝态氮浓度少量下降。对照组亚硝态氮含量上升，上覆水与间隙水之间存在较大浓度差，部分亚硝态氮从上覆水迁移至间隙水中，而干预组中亚硝态氮含量较低。
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对照组、干预组沉积物中不同形态氮的浓度变化情况如图5所示。
对照组中氨基酸态氮、硝态氮呈现较为明显的下降趋势，干预组4种物质浓度变化不大。γ-变形菌纲、拟杆菌纲在对照组中相对丰度较高，而梭菌纲、互营养菌纲在干预组中更占优势，拟杆菌纲、梭菌纲和互营养菌纲均可以促进氨基酸态氮的分解[11]，微生物群落结构的差异导致两组中氮的变化趋势有所不同。对照组中，较高上覆水浓度下，氨基酸态氮下降更明显。
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沉积物-水界面中各形态氮的释放通量采用公式（1）[23]进行计算：
式中，
F 为氮（氨氮、硝态氮）的释放通量，mg·m−2·d−1；ΔC 为第n 天 上覆水中氮与第0 天时的浓度差，mg·L−1；V为烧杯中上覆水的体积，m3；A为烧杯的横截面面积，m2；t为培养时间，d。计算结果若为正值，表示氮由沉积物向上覆水释放；若为负值，表示氮由上覆水往沉积物迁移。 -
图6显示了高、低浓度下上覆水中氨氮从初始阶段到每个取样时间点的释放通量。高、低浓度下，两个组别中氨氮的释放通量均为正值，说明氨氮由沉积物向上覆水释放，这与Yang等[24]在湖泊沉积物释放方面的研究结论类似。高、低浓度下，干预组的释放通量先减小，在第8 天后趋于稳定，而对照组则持续减小。部分原因为干预组中的梭菌纲将沉积物中的有机氮转化为氨氮，使得沉积物具有持续地释放氨氮的能力，而对照组中相对丰度较高的γ-变形菌纲发生硝化作用，消耗了沉积物中部分氨氮，使得通量迅速减小。高、低浓度下，对照组和干预组中氨氮的释放通量均在0—4 d达到最大值，其中，干预组释放通量分别达到489.19 mg·m−2·d−1和536.76 mg·m−2·d−1，试验初期上覆水氨氮浓度的升高主要是因为沉积物-水系统之间的浓度差[25]，而且研究表明，沉积物中氨氮的溶出速率会随时间先增大后趋于稳定[26]。相同组别中，低浓度下氨氮的释放通量更大，这与高、低浓度下上覆水与间隙水之间氨氮的浓度差有关。以干预组为例，高、低浓度下的上覆水氨氮的浓度分别为74.71—212.94 mg·L−1和29.12—205.59 mg·L−1（图3b），间隙水的浓度范围分别是167.35—201.18 mg·L−1和146.76—186.47 mg·L−1（图4b），低浓度下上覆水与间隙水之间的浓度差更大，导致低浓度下沉积物向上覆水释放的氨氮更多。
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不同浓度下上覆水硝态氮释放通量随时间的变化情况如图7所示。由图7可以看出，沉积物-水系统中硝态氮的释放通量很小，没有明显的迁移方向，文献中亦多有报道，沉积物中的氮主要以氨氮的形式向上覆水释放[25, 27-28]。
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（1）通过高通量测序发现，梭菌纲、拟杆菌纲和γ-变形菌纲在3组沉积物中均属于优势菌群。γ-变形菌纲和拟杆菌纲在对照组中相对丰度较高，梭菌纲、互营养菌纲在干预组中更占优势。
（2）干预组上覆水中氨氮含量有所增加，这与迁移作用和梭菌纲的氨化作用有关，对照组中的γ-变形菌纲导致上覆水中氨氮浓度下降，硝态氮、亚硝态氮含量增加。高、低浓度下沉积物-水系统中的氨氮均由沉积物向上覆水释放，低浓度下释放通量更大，最高值达到了536.76 mg·m−2·d−1，但通量随时间逐渐减小。
（3）干预组和对照组中，不同上覆水浓度影响间隙水中硝态氮的迁移方向，同时，反硝化作用使得间隙水中硝态氮含量有所减少。相对于氨氮，系统中硝态氮的释放通量均很小。
排水管道沉积物-水系统中不同微生物群落下氮的迁移转化
The migration and transformation of nitrogen under different microbial communities in sediment-water system of drainage pipe
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摘要: 为探索微生物群落对排水管道沉积物-水系统中氮迁移转化的作用，本文研究了干预组、对照组及初始沉积物中的微生物群落，探索排水管道沉积物-水系统中不同组分氮迁移转化的规律，并进行了量化计算。结果表明， γ-变形菌纲和拟杆菌纲在对照组中相对丰度较高，梭菌纲、互营养菌纲在干预组中更占优势。在浓度差异和生物作用的共同影响下，干预组上覆水氨氮含量增加。γ-变形菌纲发生硝化作用导致对照组上覆水氨氮浓度下降，硝态氮、亚硝态氮含量增加。高、低浓度下，沉积物-水系统中的氨氮均由沉积物向上覆水释放，低浓度下氨氮的释放通量更大，最高值达到了536.76 mg·m−2·d−1。系统中，硝态氮的释放通量很小。Abstract: In order to explore the effect of microbial community on the migration and transformation of nitrogen in the sediment-water system of drainage pipeline, the microbial communities in intervention group、control group and original sediments were studied, the law of nitrogen migration and transformation at different components in the sediment water-system of drainage pipeline was explored and the variation was calculated in this paper. The results showed that the relative abundance of Gammaproteobacteria and Bacteroidia were greater in the control group, Clostridia and Synergistia were more dominant in the intervention group. Under the joint influence of concentration difference and biological effects, the concentration of NH4+-N increased in overlying water in the intervention group. The nitrification of Gammaproteobacteria resulted in the decrease of NH4+-N concentration and the increase of NO3−-N and NO2−-N concentration in the overlying water of the control group. At high or low concentrations of overlying water, NH4+-N was released from sediment to overlying water. At low concentrations, the release flux of NH4+-N was greater, and the highest value was 536.76 mg·m−2·d−1. In the system, the release flux of NO3−-N was very small.
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Key words:
- drain pipe /
- sediment /
- nitrogen /
- microbial community /
- migration /
- release flux
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化学工业的发展带来化学品数量的迅猛增加及产量的极大提升. 2002年至今，美国化学文摘数据库中收录的化学物质的数量从2000万迅速增加到了1.95亿[1]，目前全球登记的用于生产和使用的化学品数量也超过了35万种[2]. 《全球化学品展望》第二期报告中指出，目前化学品的生产能力为每年23亿吨，预计到2030年将翻一番[3]. 大量化学品在工业及消费品中的使用导致其不断进入环境，形成潜在的环境污染物，威胁环境及人体健康. 一项发表在Lancet上的研究显示全球16%的过早死亡可能与环境污染有关[4]，2019年仅由空气污染导致的过早死亡人数就超过了400万[5]. 过去几十年中，以药品及个人护理品（pharmaceuticals and personal care products, PPCPs）[6]、内分泌干扰物[7]、阻燃剂[8]以及全氟/多氟烷基化合物（per- and polyfluoroalkyl substances, PFASs）[9]等为代表的新污染物不断在众多环境介质中被检出，一些报道也指出这些新污染物可能引发多种不良健康效应，引起了广泛的国际关注.
全面认识环境中的污染物是进行环境健康风险评价及制定合理有效的化学品管控措施的前提. 然而，尽管科学家已经进行了长期的环境监测，但实际上人们对环境中潜在污染物却知之甚少. 这主要是由于：（1）对于商业化学品而言，尽管在一些国家和地区其生产使用需要进行登记，甚至需要通过相关监管机构的评估审批，但许多信息包括化学结构、产量、安全性等都是不公开的；加上相当一部分化学品或产品受专利保护，其组成配方、分子结构及合成途径等内容可能都属于保密范畴，主要化学成分及可能的副产物等信息难以获取；（2）区别于实验室合成，大规模的工业生产过程可能会由于生产条件的变化或受到周围环境的影响而产生更多的未知副产物；（3）相关产品及化学品在使用及进入环境后可能发生多种生物及非生物转化，形成未知代谢产物. 因而，对环境中大量潜在的环境污染物进行识别、鉴定以及定量是目前全球科学家和政府面临的巨大挑战.
长久以来，对污染物的监测分析都采用基于色谱-质谱（chromatography-mass spectrometry）联用技术的靶标分析（target analysis）方法. 该方法利用标准品建立分析方法，通过对提取方法及仪器测定参数进行优化，能够实现对特定污染物的高灵敏度（fg·g−1至pg·g−1）检测. 然而，随着大量新化学品不断流入环境并发生迁移转化，环境中实际存在的污染物的种类和数量迅速增加. 此外，大量新污染物的化学结构未知，没有标准品可供使用；对少数已知信息的污染物进行标准品的全获取不仅成本高昂，且往往存在严重的时间滞后. 因此，依靠标准品的常规靶标监测模式只能覆盖实际环境中的一部分污染物，对于全面认识及评估环境及人群的暴露风险来说远远不够.
得益于近年来高分辨质谱（high-resolution mass spectrometry, HRMS）的快速发展，基于色谱-高分辨质谱系统的非靶标分析（nontarget analysis, NTA）方法已逐渐成为环境污染物分析的重要手段. 与传统的靶标分析相比，NTA不再依赖标准品，通过高分辨率、高准确度的全扫描结合多种数据处理技术实现对大量化合物的同时检测分析，以定量已知污染物并识别鉴定未知污染物. 过去十几年，NTA技术在环境分析领域得到了快速发展及应用（表1），帮助科学家在多种环境介质和生物体内鉴定出了许多以前未知的污染物，极大提高了人们对环境中污染物的认识，对于污染物的早期发现及控制有重要意义. 本文回顾了过去十几年来NTA用于复杂基质中环境污染物识别和鉴定的成果，分别从样品前处理、仪器分析以及数据采集和处理三方面对不同研究方法和策略进行了汇总、分析和比较，讨论了各自的优劣及适用范围，以期为NTA技术的整体发展以及开展广泛的新污染物识别提供参考.
表 1 非靶标分析典型案例Table 1. Typical cases of nontarget analysis样品类型Sample type 污染物类别Group of substances 样品前处理Sample preparation 仪器设备Instrumental technique（s） MS2扫描模式MS2 acquisition mode 参考文献Reference 环境液体样品 海水 多环芳烃等 DLLME GC-EI-MS — [10] 河水 有机污染物 SPE LC-QTOF-MS/MS DIA [11] 地表水 有机污染物 SPME GC-TOF-MS — [12] 有机污染物及转化产物 直接进样 LC-ESI-QTOF-MS/MS DDA [13] 极性污染物 SPE LC-ESI-QTOF-MS/MS — [14] 地下水 有机污染物 SPME GC-TOF-MS — [12] 真空辅助蒸发浓缩 LC-Orbitrap-MS/MS DDA [15] 极性污染物 SPE LC-ESI-QTOF-MS/MS — [14] 农药及其转化产物 真空辅助蒸发浓缩 LC-ESI-Q-Exactive Plus-MS/MS DDA [16] 废水 有机污染物 SPME GC-TOF-MS — [12] 极性污染物 SPE LC-ESI-QTOF-MS/MS — [14] DDA [17] 药物 SPE LC-Q-Exactive-MS/MS DDA [18] 药物及转化产物 SPE LC-ESI-QTOF-MS/MS DDA [19] PFASs SPE LC-ESI-QTOF-MS/MS DDA [20] 在线SPE LC-ESI-LTQ-Orbitrap-MS/MS ISF [21] I-PFAAs LLE LC-ESI-Q-Orbitrap-MS/MS DDA [22] 溴代阻燃剂转化产物 LLE LC-ESI-QTOF-MS/MS — [23] 臭氧化产物 SPE LC-ESI-Q-Exactive Plus-MS/MS DDA [24] 过滤后直接进样、LLE LC-QTOF-MSSFC-HRMS — [25] 自来水 DBPs SPE LC-ESI-Q-Orbitrap-MS/MS t-MS2 [26] 饮用水 挥发性有机化合物 SPME GC-EI-MS — [27] 极性污染物 SPE LC-ESI-QTOF-MS/MS — [14] 有机污染物及转化产物 直接进样 LC-ESI-QTOF-MS/MS DDA [13] 垃圾渗滤液 PFASs — LC-Q-Exactive-MS/MS DDA、迭代DDA、AIF [28] 环境固体样品 土壤 卤代化合物等 PLE GC-EI-MS/MSLC-ESI-Q-Exactive-MS/MS — [29] PFASs 固-液萃取 LC-LTQ-Orbitrap-MS/MS DIA [30] 沉积物 有机污染物 超声 LC-QTOF-MS/MS DIA [11] PLE GC×GC-EI-QTOF-MS — [31] LC-ESI-Q-Exactive-MS/MS DIA [32] LC-ESI/APPI-LTQ-Orbitrap-MS/MS — [33] 极性污染物 索氏提取 LC-QTOF-MS/MS — [34] 卤代化合物等 PLE GC-EI-MS/MSLC-ESI-Q-Exactive-MS/MS — [29] 有机溴化物 PLE LC-APCI-Q-Exactive-MS/MS DIA [35] 溴代阻燃剂转化产物 索氏提取 LC-ESI-QTOF-MS/MS — [23] 大气颗粒物 多环芳烃 PLE APPI-FT-ICR-MSGC×GC-TOF-MS — [36] 室内粉尘 有机污染物 超声 GC-EI-QTOF-MSLC-QTOF-MS/MS AIF [37] 氯代磷酸三酯 超声 LC-ESI-Q-Exactive-MS/MS DDA、DIA [38] 生物样品 鱼肝脏 PFASs 固-液萃取 LC-ESI-Orbitrap-MS/MS ISF [39] 北极熊血清 PFASs等 搅拌棒吸附萃取 LC-ESI-Orbitrap-MS/MS ISF [40] | Show Table
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1. 样品前处理（Sample preparation）
样品前处理的目的是在提取、富集目标物质的同时，尽可能多地去除样品基质，以获得高分析灵敏度. 在靶标分析中，样品前处理方法通常是通过基质加标的方法来建立的. 而在非靶标分析中，由于目标分子结构未知，提取方法的选择及建立多是依赖结构类似的化合物. 在进行广泛的污染物筛查时，考虑到污染物间可能存在巨大性质的差异，样品提取多采用基于一些基本的化合物性质（如极性、酸碱性、挥发性等）的耗竭式提取方法.
1.1 环境液体样品
液-液萃取（liquid-liquid extraction, LLE）利用有机物在不同溶剂中溶解度的差异进行污染物的富集和提取. 比如，有研究者分别使用二氯甲烷和甲醇对废水中的氟化物[22]和溴化物[23]进行了有效提取. 分散液-液微萃取（dispersive liquid-liquid microextraction, DLLME）是通过在水样中加入与水互不相溶的萃取剂和与水及萃取剂混溶的分散剂，形成乳浊液体系，后经过简单离心实现水和有机物的分离. 该方法操作简单快速，溶剂用量小，在对小体积水样中的有机磷农药[41]、氯酚[42]及双酚A[43]等典型环境污染物进行定量分析时获得了良好的回收率. 在对马尔梅诺泻湖中来自农业、工业、医药等行业的有机污染物进行广泛筛选时，Peñalver等[10]使用1 mL乙醇作为分散剂，125 μL氯仿作为萃取剂对10 mL海水样品进行萃取，成功从中识别出包括邻苯二甲酸酯、多环芳烃、烷基酚、药物等在内的污染物共计18种，回收率均能够达到90%以上.
固相萃取（solid-phase extraction, SPE）以多样化的填料选择和整体更低的基质效应成为水样中污染物提取最常用的方法. 通过使用不同填料的萃取小柱，调节洗脱程序，能够实现对特定极性范围、特定结构类型污染物的高效提取富集以及基质分子的去除净化. 常用的商品化SPE小柱有亲水亲油平衡柱HLB、混合弱阴离子交换柱WAX、混合阴离子交换柱MAX、混合型弱阳离子交换柱WCX和混合阳离子交换柱MCX等. 其中，MAX小柱[20]和MCX小柱[44]分别对酸性和碱性化合物具有高亲和力，WCX小柱[20]和WAX小柱[39]分别对强碱性（如季铵盐）和强酸性（如磺酸盐）化合物具有高选择性. HLB小柱对广谱的化合物都有较好的富集效果，也是水样分析中最常用的小柱类型[45]. 此外，根据分析需求可以进行填料的组合. Psoma等[19]选择HLB、ENV+、Strata-X-AW和Strata-X-CW等4种材料进行了SPE小柱的装填，对二甲双胍等在内的4种药物的生物转化产物进行了评估，共鉴定出22种转化产物. 此外，依据物质在固定相和水相之间的分配平衡原理，研究人员发展了固相微萃取（solid-phase microextraction, SPME）技术，搭配气相色谱（gas chromatography, GC），在NTA研究中也得到了一定应用[12]. 使用SMPE提取和顶空进样技术，Yu等[27]在武汉地区的自来水中筛选出多环芳烃、酯、醛、酚等多种化合物.
样品提取后多需对样品进行浓缩，以提高检测灵敏度. 最常用的浓缩方法是氮吹以及加热，适用于目标分析物为极性物质的分析. 由于低气压下溶液体系沸点降低，可使用真空辅助蒸发浓缩（vacuum-assisted evaporative concentration）进一步降低待分析物在样品制备过程中的损失，有研究者将其用于环境水样的直接浓缩，以富集浓缩其中的农药及转化产物[16]. 在不断地更新换代中，高分辨质谱的灵敏度也在不断提升，因此，在一些未知污染物的识别研究中，直接进样[13, 25]或大体积进样[21]的方式也有所使用，极大简化了样品前处理的流程和时间，提升了分析效率.
1.2 环境固体样品
与水样相比，包括大气颗粒物、土壤、沉积物等在内的固体样品在分析检测中需要面对更加复杂的基质效应. 为提高样品的均匀程度和提取效率，干燥[34, 46]、冷冻干燥[11, 29-30, 32]、研磨或粉碎通常是固体样品前处理的必要步骤. 超声、索氏提取[23]、加速溶剂萃取（pressurized liquid extraction, PLE）[24]等固-液萃取方法常用于进一步的化合物提取. 相比传统的索氏提取，PLE通过施加较高的温度和压力，使溶剂分子的温度高于常压下的沸点，能够在更短的时间内，使用更少的有机溶剂实现对固体样品的自动化提取，基质效应更低. 根据目标化合物的性质可选择极性（如水、乙腈）、半极性（如乙醚、氯仿）或非极性（如环己烷、甲苯）等溶剂对样品进行提取，已在土壤沉积物[29]、颗粒物[36]等样品中新污染物的识别中有所应用. Moschet等[37]使用正己烷和丙酮对室内粉尘进行了提取，得到了含中低极性和极性化合物的提取液，分别用于后续的GC和液相色谱（liquid chromatography, LC）-HRMS分析.
1.3 生物样品
生物样品的提取方法类似于一般环境样品，但相比而言，血液、尿液、母乳、肝脏、肌肉、心脏等样品中通常含有高浓度的内源性物质，包括蛋白质、脂质、盐等，可能引起更强烈的基质效应，需要在前处理中进行去除. 比如可以通过静置后离心的方式进行尿液样品中蛋白质和悬浮物质的去除[47]. 对于一些特定结构的污染物，内源性分子如蛋白质等能够与其发生结合，因而在污染物提取时需要先将污染物游离出来. 在一项针对血浆中PFASs的识别研究中，Liu等[40]依次使用乙腈和基于ZrO2的Hybrid SPE柱分别进行蛋白和磷脂的去除，使得与白蛋白结率超过95%的大量PFASs游离，进一步使用聚醚砜磁力棒吸附萃取法进行提取，极大地降低了内源性分子的干扰，实现了对中长链PFASs分子的高灵敏提取和检测. 除了使用有机溶剂，低温冷冻也被用于富含蛋白质的肌肉组织样品的前处理，使蛋白质发生变性沉淀而去除[48]. 对脂质的去除也可使用基于体积排阻和疏水相互作用机制的Captiva EMR-Lipid柱过滤技术[49]. 虽然大多数时候与生理分子的结合对于生物样品中污染物的分析来说都是一种阻碍，但这种结合也为某些特定结构污染物的特异性提取富集提供了一种可能. Yang等[50]将环境水样与人肝脏脂肪酸结合蛋白以及高表达该蛋白的微生物进行共培养，之后通过体积排阻色谱进行相应分子量蛋白质的收集，实现了对其中PFASs的特异性、高效富集，识别出多种新PFASs.
2. 仪器分析和数据采集（Instrumental analysis and data acquisition）
2.1 色谱分离
样品经过提取、净化后，使用色谱分离可进一步降低基质干扰，提高化合物分析的灵敏度，因而绝大多数的环境污染物分析都采用色谱-质谱联用系统. 在非靶标分析中，实现化合物之间的高分离也有利于未知污染物的结构鉴定. LC主要用于极性、半极性和部分非极性化合物的分析[51]. 常规的反相液相色谱（reversed-phase liquid chromatography, RPLC）主要依靠分子间的非极性相互作用进行分离，对于离子或强极性化合物的保留效果较差. 近年来出现的亲水相互作用液相色谱（hydrophilic interaction liquid chromatography, HILIC），由于采用了极性固定相，对强极性、高亲水性的化合物都有很好的保留，在环境水样中极性污染物的NTA识别中得到了一定的应用[18]. 在另一项研究中，研究者使用复合离子交换柱，通过调整流动相梯度和缓冲液浓度，建立了针对油水分配系数（distribution coefficient, log D）处于-7 – 1（pH = 7.4）的范围间的37种强极性化合物的分析方法[14]，但这样的色谱柱存在无法对化学物质的保留进行预测的固有缺陷.
分析非极性、半极性或挥发性化合物时，相比LC，GC可能是更好的选择. Yu等[27]通过GC-HRMS分析，在饮用水中发现了12类挥发性有机化合物. 在对特别复杂的样品进行分析时，多维色谱的使用可进一步降低提取物的复杂性，有利于各化合物的识别鉴定和准确定量. Veenaas等[31]利用GC×GC-HRMS对斯德哥尔摩市从2005年至2015年这10年间的污水和污泥样品进行了分析，使用固定相分别为弱极性和中等极性的两根正交柱，实现了对超过300种化合物的有效分离和鉴定. 另外，在一项关于城市污水的研究中，研究者使用了超临界流体色谱（supercritical fluid chromatography, SFC）技术，鉴定出了常规LC分析无法分离检测的23个臭氧化产物[25].
2.2 质谱分析
2.2.1 离子源
离子源是除质量分析器外HRMS的另一个核心部件. 电子电离（electron ionization, EI）源是GC-HRMS最常用的电离源，主要用于对挥发性或半挥发性物质进行分析. 在非靶标分析中，EI源多用于大气颗粒物中的污染物如多环芳烃类化合物的识别[36]，在一些水体[12]、土壤和沉积物[29]中的弱极性、非极性污染物的识别中也有一定应用. 大气压化学电离（atmospheric pressure chemical ionization, APCI）源在非靶标研究中的使用还比较少. Aalizadeh等[52]于近期开发了首个基于GC-APCI-HRMS进行环境样品中的新污染物半定量的工作流程，有望服务于多环芳烃、多溴联苯醚、多氯联苯类物质的检测发现. 在基于LC-HRMS系统的非靶标研究中，ESI源的使用最为广泛，用于检测识别离子型化合物；对于难以自行离子化的化合物，可使用大气压光电离（atmospheric pressure photo-ionization, APPI）或APCI源进行辅助电离，实现在LC条件下的检测. 在一项研究中，一对无法通过色谱实现分离的麝香异构体，在掺杂辅助的APPI（dopant-assisted APPI, DA-APPI）源中显示出不同的离子反应，两个异构体的结构因此得以鉴定[33]. Singh等[53]分别使用ESI和APCI源对超过1000种化合物进行了检测，结果显示，其中181种化合物只能被 ESI源检测到，48种化合物只在APCI源下有响应. 结合ESI、EI及化学电离（chemical ionization, CI）3种电离源，研究人员对大气颗粒物中的水溶性、极性和非极性化合物进行了较为全面的表征[54]，表明不同检测模式以及电离源的联合使用有助于实现样品中多种污染物的广泛检测识别.
2.2.2 质量分析器
HRMS进行未知物识别鉴定的基础是其极高的质量分辨率（resolving power, RP）及质量精度（mass accuracy, MA）. 前者指仪器区分两个质量数接近的质谱峰的能力，后者指的是测得质量数与理论质量数的偏离程度. 更高的RP值产生更窄的质谱峰，意味着更强的区分干扰离子的能力，但相应地，扫描时间也会更长，产生的谱图也更为复杂. 更高的质量精度意味着在分子式推断时产生更少的干扰选项，带来更高效率的化合物的识别鉴定. 质谱仪中搭载的高分辨质量分析器有飞行时间（time-of-flight, TOF）、轨道阱（orbritrap）和傅里叶变换离子回旋共振（Fourier transform ion cyclotron resonance, FT-ICR）3种类型. TOF分辨率及质量精度均较低，但价格相对低廉，联用四极杆（quadrupole time-of-flight, QTOF）使其得到了广泛的应用；FT-ICR尽管具有最高的分辨率，但由于高昂的维护费用，以及更慢的扫描速度导致其与色谱的兼容性较差，在现阶段NTA研究中的应用有限.
2.2.3 数据采集
全扫描（full scan）是HRMS的基本扫描方式，在这种模式下，进入仪器的离子不经过任何筛选，全部进入质量分析器中被测定，能够获得每个离子的质荷比（mass to charge ratio, m/z）及强度信息. 在LC-HRMS和GC-CI-HRMS中，全扫描模式记录到的离子大多为分子离子或准分子离子；而在GC-EI-HRMS中，全扫描记录的则是各化合物的碎片离子信息. 准分子离子难以直接用于化合物结构的推断，需二次进样，经碰撞池，如碰撞诱导解离（collision-induced dissociation, CID）或高能碰撞解离（high-energy collisional dissociation, HCD）池，进行裂解产生丰富的碎片离子以辅助结构判断. 而EI模式下的碎片离子虽然可直接用于结构推断，但很多时候由于化合物结构的高度相似性（如异构体），可能造成母体污染物结构推断困难.
数据依赖采集（data-dependent acquisition, DDA）是目前NTA最常用的扫描方式. 在除GC-EI-HRMS外的其他模式下，该扫描方式可以同时获得所有可检测离子的分子离子信息以及每次扫描中呈现最高响应的一些离子的二级质谱碎片信息. 在进行广泛的污染物筛查中该扫描方法应用较多，尤其适用于高污染样品的分析，进行主要污染物的发现. Gago-Ferrero等[17]使用DDA模式对废水进行分析，并设定将每次扫描中响应值最高的25个信号进行二级裂解，最终识别出18种极性有机污染物，并首次在废水中发现了表面活性剂乙二醇醚硫酸盐. 使用该扫描方式要注意，每轮扫描进行MS2裂解的离子的数量不宜设置太多（通常不超过20），否则会由于总扫描时间太长而造成数据的缺失. 在最新出现的迭代DDA模式中，通过反复分析同一样品，不断排除已经进行过二级碎裂的离子，使样品中浓度、响应更低的离子也能够被裂解，极大拓宽了样品中可识别的污染物的数量和种类，适用于痕量污染物的发现[55]. 为对垃圾渗滤液中的PFASs进行全面表征，Koelmel等[28]使用DDA和迭代DDA分别对样品进行了测试，结果显示迭代DDA的数据覆盖率提高了80%.
与DDA相对应的是数据非依赖的采集模式（data-independent acquisition, DIA），通过裂解设定范围内的全部母离子，获得包含多种离子碎片的混合MS2谱图. 在该扫描模式中，DDA模式固有的母离子-子离子对应关系丢失，给谱图解析和新污染物发现带来一定的困难，但该扫描模式理论上可获得所有分子的MS2信息，适用于大浓度跨度范围的大量污染物的同时检测分析，尤其适用于能够产生特征碎片的特定结构类型污染物的识别. 为降低DIA模式中母体分子的寻找难度，Peng等[35]基于分段质量范围使用DIA对同一样品进行多次分析，经由MS2扫描中的特征碎片Br－在保留时间上的指引对可能的溴化物分子进行筛选. 在一些研究中，为了高效进行污染物识别，研究者们会联合使用DDA和DIA进行样品扫描[38]. 全离子碎裂（all ion fragmentation, AIF）是一种特殊的DIA，此模式对所有进入质谱的离子进行碎裂而无法设置质量范围. 在地中海贻贝的双氯芬酸暴露实验中，研究人员基于暴露组与对照组AIF碎片的差异，鉴定出13种双氯芬酸的代谢产物[56]. 离子源裂解扫描（in-source fragmentation, ISF）与AIF相似，不同之处在于AIF使用裂解池获取离子碎片，而ISF的裂解发生在离子源区域. 一般而言，离子源所能施加的能量整体较低，对于高稳定性的化合物难以获得有效的碎片信息，不适用于该类化合物的发现. Liu等[21]使用快速交替运行的全扫描与ISF扫描，经由ISF中特征碎片的保留时间引导，在污水中识别出5类新PFASs. 在以上扫描模式的设定中，由于未知结构所需的最佳碎裂能量未知，在NTA中经常使用梯度碰撞能量（collision energies, CE，如10、15、30 eV；或normalized collision energies, NCE，如15%、30%、50%）以获取丰富的碎片信息. 在针对特定结构类型污染物的分析中，一些研究者会利用已知的同类型污染物进行裂解能量的测试选择[21]，以最大程度提高分析数据的质量.
在对初步筛选的潜在污染物分子进行结构鉴定的时候，可采用目标裂解扫描模式（targeted MS/MS, t-MS2），即使用低质量分辨率的四极杆进行特定质量数的选择（精度0.4 – 1 Da），之后送入裂解池进行碎裂，以获取较为干净的二级图谱.
3. 高分辨质谱数据处理（HRMS data processing in NTA）
数据分析是指对所采集的色谱-质谱数据进行分析处理以实现复杂样品中污染物分子的识别及结构鉴定，是NTA流程中最复杂、耗时最久的步骤. 常规数据处理流程如图1所示，主要为首先从海量HRMS数据中筛选出可能的污染物分子，之后进行结构判断，再评估结果的可靠性.
3.1 潜在污染物分子的识别
在NTA中，理论上所有可离子化的化合物都能够被检测并在全扫描中产生信号. 从大量信号中发现少数可能的污染物分子无异于大海捞针，尤其是污染物与样品基质相比，往往处于痕量、超痕量水平，因此需要一些手段首先对可能的污染物分子进行筛选. 最基本的筛选是指对样品中真实存在的离子进行筛选，筛选方法包括扣减空白样品信号（如流程空白、基质空白）、设置一定的信噪比（signal to noise ratio, S/N），以及色谱峰的峰形控制（强度、峰宽、对称性等）等. 当存在成对或者多组差异性样品（如工厂上下游的河水样品，污水处理厂的进出水样品）时，可基于这种差异性，使用统计学方法排除大量的基质分子，实现对未知的新污染物的初步识别. 常用统计方法有主成分分析（principal component analysis, PCA）[57]、偏最小二乘法判别分析（partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA）[58]以及层次聚类分析（hierarchical cluster analysis, HCA）[59]. 结合PCA和HCA，研究人员对加迪斯湾的周边情况进行了调查，结果表明537种废水污染物能够从源头蔓延到公海[57].
清单筛查是另一种高效的污染物分子筛查方法，基于公开或研究者自己建立的数据库，通过设置离子质量数及合理的误差范围，对获取的HRMS数据进行提取比对，快速筛选出潜在的污染物分子. 常用的开源环境污染物数据库资源有欧洲NORMAN Exchange系统[60]（http://www.norman-network.com/?q=node/236）和美国环保署的CompTox Chemicals Dashboard网站（https://comptox.epa.gov/dashboard/chemical-lists），覆盖污染物种类范围包括农药、PFASs、PPCPs以及一些转化产物等. 研究者也可以从已有的报道、实验室先前的研究结果或前述公开的数据库中收集整理与研究内容相关性更强的污染物或转化产物的相关信息，自行建立污染物清单. Lin等[61]基于ToxCast建立本地数据库，对大气细颗粒物进行筛查，识别出89种化合物. 清单筛查虽然筛选速度快，效率高，但高度依赖已有的研究或报道，对于全新污染物的发现并不适用.
含有特定基团或官能团的同系物，质量数规律可循或在碎裂的过程中可产生共同的特征碎片离子，对于这类污染物可以依据其质量数特征或特征碎片进行识别. 比如存在不同链长同系物的PFASs，可使用Kendrick质量缺陷法则将测得的质量数进行转化后，进行系列同系物分子的发现. 对于分子式相差—CF2—和—CH2CF2的同系物，相应的质量数转化因子分别为49.99681 Da和64.01246 Da. 联合使用该策略以及清单筛查，Wang等[20]在废水中鉴定出37个潜在的PFASs同系物. Peng等[35]通过DIA图谱中Br－碎片的搜寻，在沉积物样品中发现了1593种溴代污染物. 此外，含有一些特殊元素（如Cl、Br等）的化合物由于能够在全扫描中呈现特异性同位素分布而被识别. 通过对t-MS2谱图中的Br－和I－进行搜寻，找到全扫描模式下对应的前体离子，对这些前体离子再一次进行t-MS2扫描，Tao等[26]在自来水中成功鉴定出了64种溴代以及23种碘代消毒副产物（disinfection by products, DBPs）. 在近期的一项研究中，研究人员基于特征碎片及同位素分布特征开发了一种针对碘代全氟和多氟烷基酸（iodinated per- and polyfluoroalkyl acids, I-PFAAs）的数据筛查及识别方法. 首先对在DDA分析中获得的MS2谱图进行搜索，筛选含有特征碎片离子I－（m/z = 126.90502）的潜在I-PFAAs分子，之后根据I－保留时间指示在全扫描中筛选可能的对应母离子，再对疑似母离子进行碳、硫同位素分布特征的双重检验，以排除假阳性[22]. 使用此方法，研究者在有机氟化物工业园区的废水中发现了18种I-PFAAs. 近年来，一些自动化软件的出现使得对潜在的特定类型污染物分子的提取更为便捷，如FluoroMatch能够联合质量亏损、特征碎片等信息从复杂质谱数据中对疑似PFASs离子进行筛查及识别[28]，Haloseeker能够基于同位素特征对Cl、Br取代的污染物进行快速筛选[62].
3.2 化合物的结构鉴定
初步的化合物分子式推断是进行结构鉴定的第一步，即通过设置分子中可能存在的元素种类及数量，列出可能的分子式组成. 对于软件给出的可能分子式，常常需要进一步加以筛选. 根据仪器精度的不同，实验中获得的m/z信息与理论质量数会在一定质量数范围内存在差异，首先需要针对质量偏差进行过滤. 常规TOF、Orbitrap和FT-ICR的质量偏差范围分别在±0.003‰、±0.002‰、±0.001‰. 此外还可以使用Seven Golden Rules（七项黄金法则）[63]，从元素数量、元素组成合理性、是否符合Lewis和Senior规则、碳氢元素比例、同位素比例、氮氧硫磷与碳元素比例，以及是否存在三甲基硅烷化合物七方面进行候选分子式的筛选. 例如对于呈现M:[M+2] = 3:1的分子离子，大概率有且仅有1个Cl原子.
对污染物进行分子式的最终确认以及结构判断需要依赖MS2信息. 基于MS2的相似性进行数据库图谱匹配是NTA中化合物结构鉴定的主要方法，可用的二级数据库主要有Mass Bank（http://www.massbank.jp/）、NIST（https://webbook.nist.gov/chemistry/）、METLIN（https://metlin.scripps.edu/landing_page.php?pgcontent=mainPage）、MzCloud（https://www.mzcloud.org/）以及PubChem（https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/）等，覆盖了环境、代谢组学、蛋白组学、法医学以及食品领域相关的化合物，研究者也可以根据分析需求建立本地二级数据库. 对于多种可能匹配的结果，数据处理软件如Compound Discover、enviMass等均可根据碎片及其相对丰度的匹配程度以及全扫描质谱数据中同位素峰的比例等给出评分，评分的高低可作为可能结构的选择依据之一[24, 64]. 但由于实验图谱中往往存在混杂碎片，或一些评分机制本身不完备，在实际数据库对比中，并不一定是高匹配分数的分子最为可信，因而实际操作中不能盲目依赖软件，需同时配合人工检验. 此外，一些数据库也包含了保留时间、保留指数等信息（如NIST），为提高匹配精度增加了额外的评价因素. 数据库对比适用于已有MS2谱图的污染物的发现. 尽管质谱数据库在持续更新，但相比连年来呈指数增长的新化合物的生产及发现，仍然无法满足当前的分析需求.
针对没有匹配的谱图的化合物，目前主要依靠人工解谱，解析效率及准确度高度依赖研究者的知识与经验，可能产生差异性的解析结果. 在PFASs的鉴定中，高度类似的不饱和全氟烷基磺酸盐类在不同研究中分别被解析为双键和环状[20, 39]. 模拟裂解软件如MetFrag、Mass Frontier的出现极大地改善了这种缺陷，可基于实验获得的MS2质谱图，通过计算机模拟碎裂的方式，对母离子和各级子离子的分子结构进行阐释，辅助人工解谱[65-66]. 另一类模拟软件则可以对给定的结构进行模拟裂解，产生模拟MS2谱图，可帮助研究者从多种可能结构中筛选最可能的母离子结构，提高结构鉴定的准确性. CFM-ID（https://cfmid.wishartlab.com/）可以对一组可能的候选结构进行模拟碎裂，并将得到的结果与实际获得的MS2谱图进行对比后给出各候选结构的可能性排名[67-68]. 在一项瑞士地下水的相关研究中，研究人员使用CFM-ID进行化合物的结构注释，所使用的29个标准品中，有23种得到了确认[15]. 保留时间（retention time, RT）或者保留指数，是化学物质鉴定中另一个重要的评价参数[69]. 基于色谱疏水性指数（column hydrophobicity index, CHI）和log D建立起的两个RT预测模型对于强疏水性化合物有较好的预测结果，可用于进行候选母离子的筛选[70]. Aalizadeh等[71]建立了适用于HILIC和RPLC的RT预测模型，在对曲马多等物质进行臭氧氧化的实验中，RT预测结果与实验结果高度一致，表明该模型能够支持异构体的鉴定工作.
作为一种新的结构解析工具，分子网络（molecular networking, MN）的出现为进行高效的未知结构鉴定提供了强大的支持. MN最早应用于生命科学领域[72]，基于实验中产生MS2来创建节点，将所获得的图谱根据相似性进行归类，并与数据库进行匹配. 一般情况下，具有相似结构的化合物产生的碎片光谱也相似，因此这些化合物的节点往往聚集在一起形成类似物簇，只要同属于一簇的任何一个分子与数据库中已有的光谱匹配成功，该簇中大量的分子都能加以注释. Papazian等[54]利用MN对来自马尔代夫的细颗粒物样品进行了分析，结果表明，与来自南印度洋的清洁空气相比，有机氮化物是高污染区域的主要污染物组成. 经过改进后，基于特征的MN（feature-based MN, FBMN）除MS2之外，同时将RT和峰面积考虑在内，在进行结构鉴定的同时兼具了识别同分异构体的能力[73]. Oberleitner等[13]利用FBMN成功在地表水中鉴定出沙坦类物质及其转化产物.
3.3 鉴定结果的评估
对所鉴定的结构进行最终确认需要依靠标准品，或者在对样品分馏纯化后进行核磁共振波谱（nuclear magnetic resonance, NMR）分析. 除了少数化合物，目前新污染物识别研究中鉴定出的化合物都没有经过最终的结构确认. 具体的NTA研究方法不同，所鉴定出的化合物的结构的准确度也存在差异. 为了反映所鉴定结构的可靠性，Schymanski等[74]提出了针对LC-HRMS分析的化合物结构置信等级（confidence level, CL），该评价系统共分为5个置信等级，从CL1到CL5准确度依次降低（图2）. 其中，CL5仅包含m/z信息，没有更多的关于分子式或结构的信息. 当有额外的加合离子、同位素或离子片段等信息辅助，能够推算出分子式，但MS2不能提供有效的结构判断信息时，置信等级变更为四级. 置信等级为三级时，部分MS2谱图得到了解释，但仍然不能据此提出明确的完整结构（如不确定某个官能团的具体位置）. 二级置信被进一步区分成2a和2b级，分别指的是通过现有的数据库进行谱图匹配，在多个参数（如碰撞能量、RT等）都高度吻合的情况下得到唯一可能结构的情况，以及根据MS2谱图进行人工推断得到唯一可能结构时的情况. 当有标准品提供时，所检测的分子与标准品的色谱质谱行为（如RT，MS、MS2等）表现出高度一致，二级置信中提出的物质结构可被确认，即为一级置信水平.
现在备受关注的PFASs，其特异的同系物特征给出了更多的可供分子识别和结构鉴定的信息，Charbonnet等[75]在Schymanski化合物结构评价体系的基础上提出了针对PFASs的更为细致的置信等级评价方法. 对于经GC-HRMS系统分析及鉴定的化合物，Schymanski体系中的一些评价标准已不再适用，Koelmel等[76]提出了相应的置信评级标准，同样也包括五个等级. 在该体系中，任何可重复检测到的未知碎片都属于CL5，处于这一置信等级的离子仍然具有被注释的可能，但达不到其他任一置信等级的标准. 四级置信度被划分成a、b、c三个等级，根据同位素分布、精确质量数或碎片离子比对后鉴定出的具有唯一化学式的化合物处在4a级；具有重复化学结构，碎裂遵循Kendrick质量缺陷原则或即使在变温条件下仍然具有线性保留指数的系列化合物处在4b级；结构上具有相似性，具有一个或多个精确质量匹配的一组化合物处在4c级. 需要指出的是，从4a到4c并不代表置信等级的降低或者升高. 例如在PFASs分析中，目的是找到多种化合物的系列，此时的评级即为4b级. 此外，对于4b和4c，也可以具有精确的化学式匹配，表示为4ab/4ac级. 除了需要有匹配的保留指数外，三级置信标准与LC-HRMS的二级置信标准基本一致. 二级与三级置信的主要区别在于前者对保留指数匹配度要求更高. 一级置信水平与Schymanski体系类似，但在使用EI源时，可以从一级扫描中获得碎片信息，因此不需要分子离子或二级图谱的信息.
4. 结论与展望（Conclusions and prospects）
NTA的发展使得在对样品中物质信息完全未知的前提下对其中的污染物进行发现成为了可能，有助于更全面地呈现各样品介质中的新环境污染物，以及整体污染物的赋存状况，推进风险评估. 目前一些针对特殊（如全氟工业园区的废水[20]）或普通（如湖水、海水[39]）环境样品的NTA研究在我国也有开展，但与世界其他国家相比，我国的研究范围有待扩大、研究内容有待深入，开展全方位的新污染物识别工作，有利于促进我国“筛、评、控”[77]的新污染物治理工作进程. 高效且准确的化学结构鉴定是目前NTA研究面临的一大挑战，基于实验数据的包括RT信息在内的MS2数据库的不断扩展是一项长期的任务，基于机器学习的辅助性工具的发展有望以模拟数据库或辅助结构解析的方式服务于未知污染物的结构鉴定. 尽管辅助软件的使用大幅度降低了NTA中数据筛选和比对环节的耗时，但不同软件之间的评分规则存在差异，识别结果很大程度上依赖人工的最终确认，也会产生不一致的结果，因此，发展自动化、智能化的新污染物识别鉴定平台也是加快污染物识别效率的一个重要研究方向. 过去10年，非靶标技术的应用带来了大量新污染物的快速发现，如何从中筛选出具有高环境健康风险的污染物，推进对它们的优先管控，以最终实现削减污染物对人体健康的不利影响的目标，是环境领域科学家面临的重要课题. 在此方面，中国科学院生态环境研究中心于2021年研制成功的高通量多功能成组毒理学分析仪（integrated toxicology analyzer, ITA）已经首先踏出了重要一步[78]. 近年来已经有一些将NTA与毒性评价相结合的探索性研究. 如与效应导向分析（effect-directed analysis, EDA）结合，实现了对样品中针对特定靶点[79-80]，或者具有特定毒性[81]的污染物的识别. 对以上几个方面的综合深入探索，有助于推动关键污染物的高效、早期发现，服务于提升人民健康水平的国家需求.
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图 2 沉积物中微生物组成在“纲”水平上的比较
Figure 2. Comparison of microbial composition in sediments at the "class" level
图 3 上覆水中不同形态氮浓度变化
Figure 3. Concentration changes of different forms of nitrogen in overlying water
图 4 间隙水中不同形态氮浓度变化
Figure 4. Concentration changes of different forms of nitrogen in interstitial water
图 5 沉积物中不同形态氮浓度变化
Figure 5. Concentration changes of different forms of nitrogen in sediments
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