流感病毒，尤其是甲型流感病毒（IAV），由於其高突變率和新毒株的快速湧現，仍是公共衛生領域持續存在的挑戰。廢水流行病學（WBE）為監測包括流感在內的病毒性疾病在群體層面的傳播提供了潛在的預警系統。然而，利用新一代測序（NGS）平台從複雜環境基質中鑒定病毒亞型仍面臨困難。本研究評估了牛津納米孔技術（ONT）和Illumina測序平台，采用Illumina呼吸道病毒寡核苷酸面板（RVOP）和Twist呼吸道病毒研究面板，對廢水（天然樣本和加標樣本）及環境樣本中的IAV進行檢測與表征。對序列數據進行了讀取質量、比對效率和片段覆蓋率的評估。ONT在不同濃度下始終能完整回收所有八段流感病毒序列，展現出對低病毒載量場景的穩健性。Illumina技術的性能受樣本成分和濃度影響顯著，在優勢亞型樣本中檢測效果更佳。在Illumina方法中，Twist Panel實現了近乎完整的片段回收。我們記錄了一項采用顆粒活性炭的工作流程，可從廢水和環境樣本中回收全部八段序列（基因組覆蓋度>99.6%）。這些結果證實了從複雜環境基質中成功進行IAV亞型分型的能力，凸顯了優化采樣對於使用WBE開展流感監測的重要性。整合互補的測序方法可提升亞型分辨率，並強化流行株的早期檢測。