流感病毒，尤其是甲型流感病毒（IAV），由于其高突变率和新毒株的快速涌现，仍是公共卫生领域持续存在的挑战。废水流行病学（WBE）为监测包括流感在内的病毒性疾病在群体层面的传播提供了潜在的预警系统。然而，利用新一代测序（NGS）平台从复杂环境基质中鉴定病毒亚型仍面临困难。本研究评估了牛津纳米孔技术（ONT）和Illumina测序平台，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，对废水（天然样本和加标样本）及环境样本中的IAV进行检测与表征。对序列数据进行了读取质量、比对效率和片段覆盖率的评估。ONT在不同浓度下始终能完整回收所有八段流感病毒序列，展现出对低病毒载量场景的稳健性。Illumina技术的性能受样本成分和浓度影响显着，在优势亚型样本中检测效果更佳。在Illumina方法中，Twist Panel实现了近乎完整的片段回收。我们记录了一项采用颗粒活性炭的工作流程，可从废水和环境样本中回收全部八段序列（基因组覆盖度>99.6%）。这些结果证实了从复杂环境基质中成功进行IAV亚型分型的能力，凸显了优化采样对于使用WBE开展流感监测的重要性。整合互补的测序方法可提升亚型分辨率，并强化流行株的早期检测。