杨思节，冯巍巍，蔡宗岐，王 清

1. 哈尔滨工业大学(威海)，山东 威海 264200 2. 中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室(烟台海岸带研究所)，山东 烟台 264003 3.中国科学院海洋大科学研究中心, 山东 青岛 266071 4.中国科学院大学, 北京 100049

引 言

自从发现微塑料在海洋和海洋生物中无处不在，全球对微塑料的关注已大大增加[1-3]。2015年第二届联合国环境大会上，微塑料污染被列为与全球气候变化、 臭氧耗竭和海洋酸化并列的重大全球环境问题[4]。研究表明微塑料已经大量存在于各个大洋、 海湾中，例如在北冰洋中发现了高浓度的微塑料[5]，天津近岸海域微塑料污染严重[4]，山东桑沟湾微塑料丰度很高[6]。但是目前国内还没提出成熟的快速智能识别海水中微塑料的方法。

微塑料是指粒径小于5 mm的塑料颗粒，由于其粒径较小，微塑料的识别鉴定仍然是一个挑战[2]。目前研究表明，光谱分析法(FTIR、 Raman)和热分析法(Py-GC-MS、 TED-GC-MS)应用于微塑料的识别检测频率最高。热分析法容易破坏微塑料的属性，红外光谱分辨率较低且容易受海水的干扰，而拉曼光谱作为红外互补光谱，近年来受到越来越多的关注。通过拉曼光谱的基团频率振动峰对微塑料进行分类鉴别，指纹峰明确易于识别，而且不需要制样、 为非破坏性，避免了样品制备过程中可能造成的污染和保持样品的完整性[7]。因此本文基于拉曼光谱探测技术，提出了一种结合小波处理、 随机森林算法实现海水中微塑料快速识别的智能分类方法。……