探讨污水处理中水质监测的重要性及常用方法

一、引言

在水资源保护与水环境治理体系中，污水处理是关键环节，而水质监测则是污水处理的“眼睛”，贯穿污水处理全过程，对保障水环境安全、生态平衡及公共卫生意义深远。随着水污染问题日益复杂，对水质监测的科学性、精准性及技术革新要求不断提升，深入探究其在污水处理中的应用及发展趋势，成为水环境管理领域的重要课题。

二、水质监测在污水处理中的核心重要性

（一）保障公共卫生与饮水安全

水是人类生存必需资源，饮用水安全关乎公众健康。污水处理中，水质监测可检测细菌、病毒、重金属及有机污染物等，防止病原体传播，避免有毒物质危害人体。如监测污水中病原体，能预警疾病传播风险，保障居民饮水安全。

（二）维护生态平衡与水资源可持续性

水体是生态系统核心，承载众多水生生物生存环境。水质监测可识别氮、磷等污染物，预防水体富营养化问题，保护水生生物栖息地。健康水体生态系统是水资源可持续利用基础，监测数据为生态修复和水资源调配提供依据，助力维持生态平衡和水资源长期供应。

（三）优化污水处理工艺与运行管理

工艺调控依据：污水处理工艺需依水质动态调整，实时监测 COD、BOD、氨氮等参数，能精准指导曝气量和药剂投加量调整，提升污染物去除效率。不同污染物特性决定处理工艺侧重点，监测数据为工艺优化提供方向。

排放合规性：严格排放标准可遏制水污染，水质监测确保污水处理厂出水达标，避免二次污染，降低法律风险。持续监测出水水质，能及时发现超标隐患并整改，保障污水处理末端环境安全。

（四）支撑环境决策与经济可持续发展

长期连续的水质监测数据可追溯污染源分布、评估区域治理成效，为水资源管理政策制定提供科学基础。合理政策既能保障生态环境质量，又能引导产业绿色发展，实现环境与经济协同可持续，推动社会经济健康发展。

三、水质监测的关键指标及意义

污水处理需综合物理、化学、生物三类指标，构建多维评价体系，全面反映水质状况，为处理工艺及管理决策提供依据。

（一）物理指标

物理指标反映水体感官及基本物理特性，常见指标有浊度、色度、悬浮物（SS）。浊度体现悬浮颗粒对光线散射程度，色度反映水体颜色与杂质类型，悬浮物量化固体杂质含量。这些指标影响水体透光性和微生物生存环境，如高浊度阻碍光合作用、影响物质循环，其监测为污水处理前端预处理提供基础数据。

（二）化学指标

化学指标包括 pH 值、COD、 BOD₅ 、氨氮、总磷、总氮、重金属等。pH 值决定水体化学环境，影响污染物形态和处理工艺效率；COD、BOD 量化有机污染负荷，是评估污水处理工艺降解能力的核心指标；氨氮、总磷、总氮关乎营养盐平衡，过量会引发富营养化；重金属毒性强，危害生态与人体健康。化学指标关联污水处理工艺选择，为工艺优化和污染物控制提供关键参数。

（三）生物指标

生物指标以大肠杆菌、细菌总数为代表，指示水体病原微生物风险。污水处理中，消毒是保障出水卫生安全的关键，生物指标监测可评估消毒效果，防止疾病传播，是污水处理末端卫生学评价的重要依据。

四、常用水质监测方法及技术特点

水质监测方法依据原理分为物理、化学、生物及在线监测四类，不同方法各有优势，适用于不同监测场景与需求。

（一）物理检测法

物理检测法依据水体物理特性开展监测，操作简便快速。浊度 / 色度检

测利用浊度仪、滤光光度计，可快速获取悬浮物浓度与颜色信息，辅助判断水质外观；电导率测试通过测定离子总量反映盐度污染，常用于工业废水筛查，在快速检测与连续监测中广泛应用。

（二）化学分析法

化学分析法是经典监测手段，精度高。分光光度法通过显色反应定量氨氮、总磷等指标，但需 2 小时以上实验室消解预处理，适用于精准分析；电化学法如 pH 计、离子选择电极法响应迅速，便于现场快速获取水质化学参数动态。

（三）生物检测法

生物检测法借助生物对水质的响应评估综合毒性与可生化性。BOD 测定采用稀释接种或微生物电极法，评估有机物降解速率，指导生化工艺设计；生物毒性测试以水蚤、藻类为受试生物，通过观察其生存繁殖情况预警污染风险。

（四）在线自动监测技术

在线自动监测技术推动水质监测智能化。多参数分析仪可同步检测 COD等指标，借助微型芯片将检测时间缩至 8 分钟左右，试剂消耗降低 90% ；结合 DCS 系统构建全过程闭环监控体系，实时预警异常排放，助力智慧水务建设。

五、技术发展趋势与挑战

（一）智能化与自动化

AI 算法赋能水质监测，通过构建 BOD 动态模型预测水质趋势，优化工艺调控；仪器自校准功能利用 AI 自动修正偏差，减少人工误差，推动监测向智能自主化转型。

（二）便携式与快速检测设备普及

微流控芯片、手持光谱仪等技术发展，推动便携式快速检测设备（POCT）应用。这类设备小巧易用，可现场即时检测，适用于应急监测与分散式处理场景，提升监测效率与覆盖范围。

（三）多参数协同监测深化

高集成传感器成为研发重点，可同步检测理化与生物指标。例如，毒性生物传感器与 COD 检测耦合，既能识别化学污染物，又能评估生物毒性，实现多维度水质诊断，增强风险防控能力。

（四）挑战

污水处理面临多重难题：复杂基质干扰导致监测结果不稳定，工业废水成分复杂影响准确性；高精度仪器研发运维成本高昂；生物监测缺乏统一标准，不同环境下生物响应差异大，亟需建立标准化体系。

六、结语

水质监测是污水处理厂的“智慧中枢”，通过多维度指标监测为全流程提供决策，实现风险预警、工艺优化与生态守护。未来，需借助 AI 与多参数芯片融合等智能装备创新，突破技术壁垒，完善标准体系，搭建“监测 - 预警- 调控”一体化平台，推动水环境管理从末端治理转向全周期管控。

实践中，应聚焦技术创新，贴合污水处理需求优化监测方案，强化其对水环境管理的支撑，驱动行业高质量发展，筑牢水资源与生态安全防线。

参考文献：

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作者简介：何鑫望（1995.11）男，汉族本科，助理工程师，从事环保工作