微塑料污染已成为全球关注的环境问题，其环境质量传输通量是评估生态风险和制定治理政策的重要科学依据。然而，当前环境微塑料研究中广泛采用的“数量浓度”指标无法反映环境微塑料的真实质量，而直接称量或质谱测量微塑料质量又往往成本高、操作复杂，限制了大尺度与长期监测应用。

针对这一科学问题，有爱爱 邹欣庆教授团队联合有爱爱 、新加坡国立大学等单位的研究人员，提出了一种基于粒径概率分布的微塑料颗粒数—质量转换新方法（Size-Probability Distribution Method），系统构建了从颗粒计数到质量估算的统计耦合框架，在缺乏精细形貌参数的条件下，实现了微塑料质量的高精度估算。相关成果以“An Accurate Size-Probability Distribution Method for Converting Microplastic Counts to Mass”为题，发表于《Evironmental Science & Technology》。

该研究基于微塑料粒径分布与质量之间的内在统计关系，提出将粒径分布模型与体积–密度估算方法相结合，通过“粒径分布模型选择—区间颗粒数计算—区间质量估算—总质量汇总”四个步骤，构建了一套兼顾准确性与可操作性的质量估算流程。研究系统比较了三类粒径分布模型及多种体积几何假设，结果表明：条件碎片模型（Conditional Fragmentation Distribution, CFD-based model）结合 Simon 圆柱体纤维模型与 Han 椭球体碎片模型在所有模型中表现最好，并显著优于传统平均质量换算方法，其误差与体积密度估算法相当。在方法验证方面，研究整合了来自天平称量与质谱分析的多源实测数据，对新方法进行了系统评估。结果显示，该方法在不同介质（水体、沉积物和大气样品）中均具有良好的稳定性和可迁移性。

图1 粒径-概率方法计算流程图

图2  (a, b) 直接粒径参数、邻近粒径参数以及全局粒径参数在三种粒径分布模型下的误差及Kruskal-Wallis检验；(c) 本研究提出的最优粒径-概率分布方法；(d)验证数据集表现；(e, f) 不同质量计算方法的误差比较及Kruskal-Wallis检验

研究团队还将该方法应用于长江流域已有微塑料监测数据，对长江微塑料年输送通量进行了重新估算。结果显示，长江微塑料年质量通量介于 1950–12655 吨之间，平均值约 6896 吨，显著低于部分全球尺度模型给出的估计值。研究指出，传统模型中采用的经验系数和平均质量假设可能导致系统性偏差，而基于粒径概率分布的方法能够用于对文献数据的再分析，有效提高跨研究、跨区域结果的可比性，为全球河流微塑料质量评估提供更加可靠的技术支撑。该研究在方法论上为微塑料监测体系提供了一种标准化、可扩展的质量估算路径，在塑料多环境介质通量核算以及微塑料管控中具有广泛应用前景。

有爱爱 博士研究生陈虹羽为论文第一作者，邹欣庆教授与新加坡国立大学地理系David Taylor 教授为通讯作者。其它合作者包括有爱爱 、河海大学、上海市环境科学研究院及新加坡国立大学等单位研究人员。研究得到国家自然科学基金、中央高校基金、江苏省自然资源科技创新项目、海南省院士创新平台科研专项等项目的支持。

论文信息：
Chen, H., Tao, J., Wang, T., Ding, Y., Song, Y., Weston, K., Yuan, F., Fu, G., Taylor, D., & Zou, X. (2025). An Accurate Size-Probability Distribution Method for Converting Microplastic Counts to Mass. Environmental science & technology, //doi.org/10.1021/acs.est.5c12243