微塑料（MPs）作为一种新兴污染物在水环境中广泛存在,该污染物在水生生物中的利用度是其主要环境风险之一。MPs具有富集周围水体中痕量疏水性有机污染物（HOCs）的特性,这些吸附来的HOCs正是MPs化学危害的主要来源。当前,最常用的MPs鉴定方法是拉曼光谱和傅里叶变换红外光谱,它们能够提供精确的检测结果,但要求复杂的样品预处理环节,尤其是水生动物体内的MPs,必须经过消解去除其表面的有机物。此外,这两种方法只能逐一检测样品,因此,在实际应用中检测环节将消耗大量时间。MPs上HOCs的分析往往经色谱分析法检测水体中HOCs后反推获得,该类检测方法同样存在样品预处理环节繁复且难以简化的问题。针对上述问题,本研究分别开发了基于高光谱成像技术的鱼类肠道内MPs检测方法以及以表面增强拉曼（SERS）技术为基础的MPs上及其所处水体中HOCs的定量分析方法。检测鱼类肠道内MPs时,使用高光谱成像系统扫描平铺的肠道内容物,获取其高光谱数据。对数据进行降噪、降维处理后,建立分类模型识别高光谱影像中的MPs。实验中,为排除光晕干扰,对样品进行了干燥。样品干燥前、后的对比显示,干燥后样品的检出效果提升显著。此外,为研究粒径的影响,本研究将MPs粒径范围分三种,并从中选取用于分类模型训练的感兴趣区域。结果显示,在完整范围（0.1-1 mm）内均衡选取感兴趣区域时,模型具有最高的精确度（96.15%）和召回率（91.85%）。对大量检测的统计表明,本方法的检测下限为0.2 mm。野外MPs验证实验的平均精确度和召回率与纯MPs相近。20条野生海鱼的验证实验中,发现了5个MPs,且不存在误、漏。本研究通过将吸附有荧蒽的PE置于AgNPs@SiO₂基底上,并依次滴加甲醇和KI溶液的方式,实现了PE上荧蒽的现场萃取和增强。为建立PE上荧蒽含量与相应SERS信号的数量关系,首先检测了水样中残留荧蒽的浓度,并反推得到了PE上荧蒽含量,然后利用区间偏最小二乘回归算法建立了预测模型。对比表明,当以563、672、789、1022、1267、1414、1456、和1610 cm^-1处荧蒽特征峰的信号建立模型时,所开发模型的校正系数（0.90）和验证系数（0.82）最为合适。为建立PE上荧蒽含量和对应水样中荧蒽浓度的数量关系,采用多种模型对实验数据进行拟合。结果显示,Freundlich模型具有最高的测定系数（0.855）。此外,本方法检测到PE上荧蒽吸附量为3.3 ng/g时,可预测对应水样中荧蒽浓度为0.97 ng/mL,这说明此法可用于预测水体中有机污染物浓度。