【越南】控制海洋塑料垃圾：不能仅停留在收集与监测

数据标准不一，难以精准锁定污染源头

海洋塑料污染正演变为日益严峻的环境挑战。这一问题的严重性不仅源于废弃物数量的持续攀升，更在于其长期滞留特性、降解为微塑料颗粒的过程，以及对食物链的渗透。尽管多项塑料废弃物收集、处理及限制塑料制品生产的举措已相继落地，但整体管控成效仍未达到预期。造成这一局面的关键因素之一，在于数据体系的缺失，尤其是难以精准量化废弃物总量、厘清其空间分布特征以及追溯源头排放路径。

在联合国开发计划署（UNDP）越南办事处举办的“NPAP Plastic Talk”专题分享会上，越南气象水文海洋与环境科学研究所博士范文孝（Phạm Văn Hiếu）指出，越南目前尚缺乏一套足够可靠的海域监测数据系统，无法全面评估海洋环境中塑料污染的规模。现有研究成果之间存在显著差异，这主要归因于调查范围、采样方法、计算标准及模型假设等方面的不统一。值得注意的是，当前关于流入海洋塑料总量的估算，大多基于陆地产生的废弃物数据，而通过海上直接监测进行验证的工作仍十分有限。

据现有研究汇总，越南每年流入海洋的塑料垃圾量估计在28万至73万吨之间。包括世界自然基金会（WWF）引用的数据在内的其他报告，将该数值估算为约50万吨。不同研究结果之间的显著差异表明，目前对海洋塑料污染规模的界定，仍高度依赖于统计方法与调查范围的选取。

沿海地区的实地调查数据进一步印证了这一严峻形势。国际自然保护联盟（IUCN）在30处海滩及10个海洋保护区内共记录到超过8.6万件废弃物，其中塑料垃圾占比高达92.2%。在已记录的塑料废弃物中，一次性塑料制品和废弃渔具是两大主要类别，分别约占52%和30%。此外，世界银行2022年的调查显示，越南沿海海滩的塑料垃圾密度平均达到每100米8,100件。具体到各城市，该数值在胡志明市为每100米13,560件，在顺化为每100米14,110件，在海防市为每100米3,623件，而在旧岘港市则为每100米2,790件。

上述数据仅呈现了现状的局部图景，尚不足以全面阐释塑料废物的生成机制及其迁移路径。塑料垃圾可能经由居民区的排水管网及河流系统流入海洋；也可能源于沿海旅游活动，具体表现为食品包装、瓶装水及各类一次性用品的废弃；此外，水产养殖与捕捞作业中遗落的绳索、渔网、泡沫浮标及其他渔具同样构成重要来源。海上航运及相关海洋服务活动，亦是亟待纳入考量的污染源。

值得注意的是，若监测工作主要聚焦于海滩上已收集的垃圾数量，却未能锁定污染源，责任划分便难以清晰界定。在此情形下，地方政府可能不得不持续组织清理行动，但来自生产、消费、旅游及海洋经济活动的废弃物仍会不断涌入环境。若要实现从末端治理向源头预防的转变，这一瓶颈必须得到解决。

标准化监测必须与垃圾溯源机制相结合

海洋塑料垃圾治理不能仅停留在收集与监测层面。除了可见垃圾问题，微塑料研究方法的缺乏统一性，进一步加剧了环境效应评估的难度。部分研究采用网孔尺寸为25至300微米的采样网，拖网时间从2分钟到2小时不等。2022年的一项评估显示，参与微塑料研究的机构中，仅有约35%配备了聚合物成分鉴定设备。因此，即便针对同一海域开展调查，不同研究之间的结果仍可能出现数倍差异。

这些局限性不仅削弱了数据间的可比性，还使得评估暴露程度及生态影响变得异常困难。越南气象水文海洋与环境科学研究院硕士范明阳指出，针对海洋生态系统样本的研究已确认微塑料存在显著污染。具体而言，下龙湾约70%的刺鲳和鲳鱼样本中检测出微塑料；在罗非鱼样本中，亦发现了聚乙烯（PE）和聚苯乙烯（PS）微塑料的暴露迹象。研究结果显示，微塑料可能与肝脏指标变化、生长速率减缓以及抗氧化酶活性改变存在关联。对于贝类而言，微塑料会在软组织中累积，从而对食品安全构成潜在威胁。

针对现有体系中的不足，一份关于海洋塑料垃圾调查技术规范的部门规章草案正在加紧完善，旨在建立一套覆盖全国的标准化作业流程。该草案共设三章二十一条，并附有四个附录，详细规定了在海岸带、开阔海域、入海河口、海底及沉积物这五类环境中，对大型塑料垃圾和微塑料开展调查的具体方法。整个调查流程被划分为四个阶段，从构建监测网络、布设观测点、采集样本，到后续的数据分析与评估，最终目标是形成一套完整的数据库。

统一设备标准、采样方法、计量单位及报告格式，将为不同地区之间的数据比对提供基础，同时确保所获数据具备长期应用价值。草案还明确，在必要时可引入精度相当或更高的国际及区域通行方法，并允许对技术手段进行动态更新。尤为关键的是，该数据库计划同步存储现场影像、视频资料及原始调查表格，以支持数据溯源与交叉验证，避免监测数据仅局限于单一研究项目而无法共享复用。

与此同时，遥感技术、无人机（UAV）、固定摄像头以及人工智能（AI）正在拓展监测的覆盖范围。在越南，部分研究已尝试利用Sentinel-2卫星影像识别沿海地区的塑料垃圾，并结合无人机、摄像头与机器学习算法追踪河流中的废弃物。芹苴大学开发的水面垃圾收集系统集成了YOLOv7算法，其识别准确率达到80.5%。

然而，技术手段无法完全取代实地调查。卫星图像与摄像头主要依赖表面特征进行识别，尚不具备探测微塑料或海底沉积废弃物的能力。人工智能的准确性还受目标尺寸、环境条件及训练数据质量的影响。因此，技术应用需嵌入多层级监测体系，将遥感数据与直接观测相结合，以确保信息的真实性。

更关键的是，海洋塑料垃圾的监测工作需实现从单纯统计数量与密度，向溯源、追踪迁移路径及明确责任主体的深度转变。在构建国家级数据库的同时，必须强化对水产养殖、捕捞、旅游及航运等活动中产生的废弃物管控，推动循环式海洋养殖模式，促进渔具重复利用，以非塑料材料替代传统塑料，并拓展多元化的回收处理途径。

生产者责任延伸制度（EPR）亦应与防止塑料产品流失至环境的要求相挂钩。与此同时，地方政府及沿海经济部门需承担具体职责，包括在其管辖区域内实施垃圾收集、分类、监控及源头拦截。

范文孝博士指出，越南亟需尽快完善并发布相关通告，建立国家级数据库，并统一调查方法。此外，应试点多层级监测体系，整合河口摄像头、沿海无人机及大范围卫星影像等技术手段。

从长远来看，评估海洋塑料污染治理成效，不应仅以回收的垃圾吨数或设立的监测站点数量作为唯一标准。更为关键的衡量指标，在于能否切实降低各个源头向海洋流失的塑料量，明确各相关方的责任边界，并在废弃物进入海洋环境之前将其拦截。只有当监测数据能够转化为具体的管理措施时，监测工作才能真正成为预防和控制污染的有效工具。