塑料作为一种多功能且耐用的材料，为社会带来了巨大益处，因此在全球范围内得到广泛应用。然而，每年有大量塑料最终进入海洋环境并持续积累。据预测，到2025年，塑料的累计输入量将达到2.5×10^11千克（Thompson等人，2009年；Jambeck等人，2015年）。由于塑料难以降解且容易被生物摄入，它们对海洋食物网和人类健康构成了长期而复杂的威胁（Wright和Kelly，2017年；Yuan等人，2023年；Li等人，2023年），使塑料污染成为21世纪最严重的环境挑战之一（Lim，2021年）。
进行全面的塑料污染风险评估迫切需要量化跨时空尺度的塑料排放量（Lebreton等人，2017年）。建立塑料排放清单是分析环境源汇过程的关键方法。目前，微塑料排放量的估算主要采用排放因子方法，该方法依赖于不同类型微塑料及其相应活动水平的排放系数。对于宏观塑料排放量的评估，除了类似的基于系数的计算方法外，还常用物质流分析（MFA）（Wang等人，2024年；Järlskog等人，2020年；Kole等人，2017年；Jambeck等人，2015年；Lebreton和Andrady，2019年；Brunner和Rechberger，2016年；Kawecki等人，2018年）。在基于系数的宏观塑料排放量估算方法中，确定未妥善管理的塑料废物（MPW）的比例是一个关键因素。目前主要应用Jambeck等人提出的MPW模型以及基于人类发展指数（HDI）的模型，一些学者认为后者更适合量化发展中国家的塑料管理不善情况（Mai等人，2020年）。尽管基于HDI的模型被广泛用于估算未妥善管理的塑料废物，但它们假设发展水平与废物处理能力之间存在相对稳定的关系。在中国等快速发展的地区——尤其是在2017年废物分类改革之后（国家发展改革委，2017年）——这一假设可能导致对近期改进情况的低估。因此，我们的估算反映了长期的结构趋势，而非短期的政策驱动波动。同时，理解塑料从陆地到海洋的传输机制对于量化海洋流量至关重要。然而，现有的塑料海洋排放模型往往过于简化了海洋输入过程，有时仅通过海洋输入系数来表示这些过程。少数研究尝试使用陆地水文模型或其简化版本（如空间概率模型）进行更复杂的量化（Meijer等人，2021年）。
长江是中国最大的河流，也是世界第三大河流，拥有广阔的流域和发达的河流网络，流经人口密集和经济活动活跃的地区。对其塑料海洋流量的评估一直是国际海洋塑料污染研究的重点。然而，现有研究结果存在巨大差异：一些模型研究表明，长江是全球最大的塑料海洋排放源，每年向太平洋输送约3.1×10^8至3.5×10^8千克的塑料（Lebreton等人，2017年）；而其他研究则估计其年排放量仅为3.6×10^6千克，在全球河流中排名第18位（Meijer等人，2021年）。随着研究的进展，基于河流实地观测的塑料流量数据越来越多地被用来验证各种模型方法，发现某些估算可能存在高达2-3个数量级的过高估计（Mai等人，2023年；Zhao等人，2019年；Bai等人，2018年；Cui等人，2025年）。这种2-3个数量级的估算差异反映了当前方法论的不确定性，亟需通过针对特定区域的研究进行改进。长江三角洲（YRD）地区是长江流域的核心组成部分，也是中国最重要的经济引擎之一，其塑料排放量一直保持在较高水平。然而，对该地区塑料排放的系统性定量研究仍然不足，特别是在长期时空演变趋势和海洋流量评估方面存在明显的研究空白。
因此，本研究系统地收集了1990年至2020年长江三角洲地区的多源数据，包括经济活动、人口分布和地理信息，采用自下而上的排放因子方法建立了该地区宏观塑料和微塑料的长期排放清单。此外，本研究还结合地理信息系统（GIS）的空间分析技术，开发了一个适用于YRD地区的塑料海洋概率模型，旨在精确描述该地区塑料海洋流量的长期动态趋势，并为区域塑料污染控制和管理提供科学依据。
