快速诊断污染顽疾
“土壤医生”开出绿色药方

人生病了，可以去看医生。那土壤生病了该怎么办？近年来，随着工业的飞速发展，环境污染问题也日益严峻。其中，大气和水污染早已引起人们的警觉，而土壤污染由于过于隐匿，往往需要通过仪器设备采样检测才能被诊断出来。
日前，由南开大学环境科学与工程学院学术委员会主任周启星教授带队研究的“典型区土壤污染诊断及修复植物的响应机制”项目就好比一位土壤医生，实现了对土壤中典型污染物（重金属、多环芳烃和抗生素等）的快速与多维度精准诊断，开创了土壤污染修复的新领域。
早在2011年，周启星就已经在实地调研的基础上率先预测了抗生素滥用会导致土壤污染的问题。“考虑到我国幅员辽阔、无公害蔬菜基地众多，迫切需要找到快速诊断土壤中抗生素的方法，以保障人民群众的食品安全。”该研究团队学术骨干、南开大学环境科学与工程学院胡献刚教授介绍说，尽管抗生素的环境污染问题已逐渐引起国内外的普遍关注，但我国无公害蔬菜基地里的抗生素残留情况及土壤污染问题，却并未引起人们的重视，形成了环境风险“扫雷”的盲点。
针对这一问题，周启星和他的研究团队通过10年的实验，利用微波辅助萃取的方法，简短、快速地将土壤中的抗生素污染物提取出来，从制样到分析只需半个小时就可以完成，非常适合我国土壤被大面积污染的地区进行快速诊断。
“微波辅助萃取方法就类似我们日常生活中，使用微波炉加热食品或解冻食品的过程，通过微波处理样品，迅速加热溶剂，使加热的极性溶剂能与土壤充分发生反应。”胡献刚介绍说，在本项目基础上，他们最近又取得重大突破——利用了人工智能的方法，通过大数据分析，用算法代替人工实验操作，在数分钟内就能实现土壤污染的快速诊断与预测，并能达到防患于未然的目的。
“将人工智能与土壤健康诊断结合是科技发展的必然趋势。该技术基于创新性科学理论和严谨的数理统计分析，将来有望在手机上像打开一个普通的小程序、像查看天气预报一样，能随时随地地查看我国的土壤健康情况，服务于我国政府和环保管理部门的决策制定。”胡献刚说。
目前，南开大学与中国环境科学研究院联合开展的土壤污染场地的智能识别研究，正在利用人工智能技术中的机器学习算法对我国土壤健康进行诊断、预测分析，服务于我国土壤环境基准的制订和标准的修订工作。
（王雯婷）