本文档属于类型b，即一篇综述文章。以下是针对该文档的学术报告：
作者与机构
本文的主要作者包括Zhenxin Shang、Chen Cai、Yanli Guo、Xiangfeng Huang、Kaiming Peng、Ru Guo、Zhongqing Wei、Chenyuan Wu、Shunjian Cheng、Youxiang Liao、Chih-Yu Hung和Jia Liu。他们分别来自同济大学环境科学与工程学院、同济大学碳中和研究所、福州市水务集团有限公司、福州市城市建设设计研究院有限公司以及加拿大环境和气候变化部。本文发表于2024年4月9日的《Journal of Environmental Management》第358卷，文章编号为120842。
主题与背景
本文的主题是全面综述全规模污水处理厂（WWTP）中氧化亚氮（N₂O）排放的直接和间接监测方法。N₂O是第三大温室气体，其全球变暖潜力是二氧化碳的265倍，且在大气中的寿命长达116年。污水处理厂是N₂O的重要人为排放源之一，占全球人为N₂O排放的约4%。随着污水处理能力的扩大和排放标准的提高，N₂O排放量呈上升趋势。因此，监测和减少污水处理厂中的N₂O排放已成为应对气候变化的不可逆趋势。本文旨在为研究人员提供N₂O监测方法的全面综述，涵盖各种技术的优缺点、适用场景以及选择策略，特别是针对营养物去除与N₂O减排的协同效应。
主要观点与论据
1. 直接监测方法
直接监测方法主要包括浮箱技术（floating chamber technique）、示踪气体法（tracer gas method）和N₂O传感器技术（N₂O sensor technique）。浮箱技术通过在水面上放置无底硬质材料腔体，收集气体并测量N₂O浓度或通量。该技术适用于长期原位监测，能够捕捉N₂O排放的时空变异性，但无法覆盖所有处理单元，且成本较高。示踪气体法通过在N₂O排放源附近释放恒定速率的示踪气体，结合下风处N₂O与示踪气体浓度的比值，计算总N₂O排放量。该方法能够全面监测污水处理厂内的N₂O排放，但受环境因素（如风速、降雨）影响较大，且无法实现长期连续监测。N₂O传感器技术通过将电化学传感器直接置于污水中，实时测量溶解的N₂O浓度，具有高频数据采集的优势，但对污水处理厂的数字化水平要求较高，且传感器维护成本较高。
间接监测方法
间接监测方法主要包括默认排放因子法（default emission factor method）、机理模型（mechanistic model）、质量传递模型（mass transfer model）和机器学习模型（machine learning model）。默认排放因子法通过将活动数据（如进水总氮）与排放因子相乘，快速估算N₂O排放量。该方法适用于国家或区域尺度的历史排放核算，但无法反映不同污水处理厂的水质、操作条件和工艺配置对N₂O排放的影响。机理模型通过模拟硝化和反硝化过程中的N₂O生成机制，预测N₂O排放量。多路径模型能够更有效地描述全规模污水处理厂中的N₂O排放特征，但其应用依赖于高质量的实时监测数据。质量传递模型基于亨利定律，通过液相N₂O浓度和体积质量传递系数估算气相N₂O释放量。该模型在建立N₂O生成到释放的整个过程中的质量平衡方面具有重要作用，但其可靠性受环境条件影响较大。机器学习模型通过处理复杂数据集，预测N₂O排放量，具有较高的预测精度，但其“黑箱”特性限制了其解释性和应用范围。将机理模型与机器学习模型结合，可以提高模型的解释能力和预测精度。
方法选择与研究目标
本文提出了针对不同研究目标的方法选择策略。对于历史N₂O排放的估算，默认排放因子法是合适的选择，但需要对排放因子进行校正以提高准确性。对于实时N₂O排放的量化，浮箱技术和N₂O传感器技术是主要工具，监测持续时间、位置和频率对数据的准确性和可比性至关重要。对于未来N₂O排放的预测，机器学习模型是首选方法，但需要结合机理模型以提高预测精度。对于营养物去除与N₂O减排的协同效应，需要结合长期直接监测和机理模型，制定和验证减排策略。
意义与价值
本文为全规模污水处理厂中N₂O排放的监测提供了全面的方法综述，涵盖了直接和间接监测技术的优缺点、适用场景以及选择策略。通过详细分析各种监测方法的特点，本文为研究人员提供了实现N₂O减排的科学依据。此外，本文提出的方法选择框架为污水处理厂的运营和管理提供了实践指导，有助于在减少N₂O排放的同时保持营养物去除效率。本文的研究成果对推动污水处理行业的低碳转型和可持续发展具有重要意义。
这篇综述文章不仅总结了现有N₂O监测方法的技术特点，还提出了针对不同研究目标的方法选择策略，为未来的研究和实践提供了重要的参考依据。