纳米颗粒在环境中的迁移转化、归趋以及纳米颗粒与生物体之间的相互作用极其复杂，使得对其进行基于过程的、准确的风险评估具有极大的挑战性。相比于直接使用纳米颗粒的释放量进行风险评估，使用纳米颗粒被迁移和转化后的环境浓度（即纳米颗粒的环境归趋）进行风险评估，得到的结果将更具有稳健性与可靠性。
然而，由于实验规模、技术和成本的限制，很难直接跟踪和量化环境中的纳米颗粒。因此，使用数学模型对纳米颗粒在环境中的迁移转化和归趋进行模拟预测，为纳米颗粒的精准风险评估提供了一种新的选择。
近日，北京航空航天大学范文宏教授、王颖副教授课题组联合荷兰莱顿大学 Willie J. G. M. Peijnenburg 教授、Martina G. Vijver 教授团队以及中国环境科学研究院赵晓丽研究员团队首次从数学视角系统评述了当前的纳米颗粒环境归趋模型，并提出了最佳建模流程及框架。
该综述对过去 20 年间纳米颗粒归趋模型的相关研究进行了全面调研，通过关键词检索和严格筛选获得的 124 篇文章的研究趋势显示，2015 年至 2019 年间专注于模型研究的文章数量逐年递增，但 2019 年后开始下降，这可能与研究重心转向新兴纳米材料（如纳米塑料）有关。
在文献调研的基础上，该研究详细讨论了不同模型用于量化纳米颗粒在水、土壤、沉积物和大气等环境隔室中的迁移过程（如平流、沉积、再悬浮、风蚀、径流等）和转化反应（如溶解、硫化、光转化等）的计算方法和参数，并按环境隔室对这些过程和方法进行了分类比较。研究发现，早期的归趋模型往往只关注单一环境隔室（如淡水），然而真实自然环境并不仅由单一环境隔室组成，因此近年来逐渐涌现出许多综合考虑多个环境隔室的多介质归趋模型（如 SimpleBox4nano、nanoFate 和 USEtox 等），这些模型能够更全面地模拟纳米颗粒在自然环境的动态分布，从而更真实地模拟纳米颗粒的环境归趋。
最后，在综合分析与比较后发现目前的归趋模型仍然存在一些问题，包括（1）模型对复杂环境（如河网、淡水海水交汇处等）的模拟仍存在困难；（2）缺乏动态性，模型中大部分参数均为固定值；（3）模型框架与输入参数仍存在不确定性；（4）模拟结果较难与观测结果达到相同的时空分辨率，这将给模拟结果验证带来困难；（5）缺少针对新兴纳米材料（如纳米塑料、纳米农药等）的归趋模型；（6）过去的模拟结果缺乏与真实数据的比较验证。
该研究还为纳米颗粒环境归趋模型的进一步发展提供了建议，并提出了一个推荐的最佳模型构建流程及框架。该框架为每个环境隔室中的每个迁移、转化过程都选择了目前最优的模拟方式，以期归趋模型能够向更全面、更动态、更精细的方向发展。
此外，该研究还为构建新兴纳米材料（如纳米塑料、纳米农药等）的归趋模型以及机器学习方法在归趋模型中的应用提供了建议，以进一步支撑纳米材料的归趋模拟和环境风险评估。
该综述填补了现有综述在模型参数量化、多介质耦合及新兴纳米材料适用性方面的认知缺失，能够为研究者在构建归趋模型时进行环境隔室的划分、迁移转化过程的筛选及模拟方法的选择等关键环节提供决策参考，为纳米颗粒的精准风险评估提供方法论基础。该成果以“Fate models of nanoparticles in the environment: a critical review and prospects（环境中纳米颗粒的归趋模型：评述与展望）”为题，发表在英国皇家化学会期刊 Environmental Science: Nano 上，并入选为 Cover Article 和 Recent Hot Article。
