环境监测站监测技术应用的优化对策

引言

环境监测是环境保护工作的基础，是客观评价环境质量、反映污染治理成效、实施环境管理与决策的重要依据。近年来，我国环境监测网络建设取得了长足进步，监测站点的覆盖范围和自动化水平显著提升，为打好污染防治攻坚战提供了有力的数据支撑。然而，面对日益复杂的环境问题和“精准治污、科学治污”的新要求，传统监测技术与管理模式逐渐暴露出其局限性。如何有效融合物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，优化现有监测技术的应用效能，突破发展瓶颈，已成为环境监测领域亟待解决的核心课题。本文立足于环境监测站的实际运行，分析现有技术的应用困境，并系统构建一套集硬件升级、软件赋能和管理保障于一体的综合性优化对策，以期推动环境监测体系向智慧化、精准化、高效化转型。

1 环境监测站现有监测技术的应用现状与瓶颈

1.1 主流监测技术体系概述

当前，我国环境监测站已形成一套涵盖大气、水、土壤、噪声等多要素的常规监测技术体系。在大气监测方面，自动化监测站点普遍采用 β 射线吸收法或微量振荡天平法监测颗粒物（PM2.5、PM10），运用紫外荧光法、化学发光法、非分散红外吸收法分别测定 SO₂ 、 NO_x 、CO 等气态污染物。在水环境监测领域，自动水质监测站集成了离子选择性电极、光谱 / 色谱分析、电化学等多种技术，可实时监测pH、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮等关键指标。此外，部分监测站开始引入无人机遥感、移动监测车、小型化传感器等作为补充手段，初步构建了点面结合的监测格局。此技术体系在宏观上保障了环境数据的连续获取，为环境质量评价和常规管理提供了基础支撑，但其内在的技术范式与应用模式仍存在优化空间。

1.2 技术应用中存在的关键瓶颈

地面固定站点属于“点式”监测，其数据难以完全代表整个区域的平均污染水平，尤其在污染来源复杂、时空分布不均的城市或工业区，监测数据的局限性尤为突出。同时，传感器长期运行的漂移、设备维护校准不及时等问题，也直接影响了数据的准确性和可信度。其次是数据融合困难与信息孤岛现象。不同监测系统（如空气、水、污染源）往往独立建设、标准各异，导致数据格式不统一、共享壁垒高，形成了“数据孤岛”，难以进行跨要素的关联分析和综合研判，削弱了数据的宏观决策价值。最后是数据分析的深度与预见性不足。当前监测工作重心多在于“监测”而非“预见”，数据处理以事后统计和现状评价为主，缺乏基于大数据模型的污染过程模拟、成因追溯和未来趋势预测能力，难以有效支撑重污染天气的提前预警和污染事件的应急响应决策。

2 基于技术创新的环境监测应用优化对策

2.1 监测硬件升级

优化监测技术应用的首要任务是实现监测硬件的现代化升级，构建全方位、多层次的立体感知网络。一方面，应大力推进高精度、高稳定性的新型传感器和分析仪器的应用，例如，引入可调谐二极管激光吸收光谱（TDLAS）、傅里叶变换红外光谱（FTIR）等技术，实现对挥发性有机物（VOCs）、温室气体等更多污染组分的精准量化，并推广应用集成化、低功耗的微型传感器，加密监测网络布局。另一方面，必须突破地面站点的空间局限，构建“空 - 天 - 地”一体化立体监测体系。具体而言，应将高分辨率的卫星遥感数据作为宏观尺度上的“面”状监测，利用无人机搭载高光谱、红外等载荷进行中观尺度的机动巡查与污染溯源，结合地面固定站、移动监测车和便携式设备的“点”和“线”监测，形成优势互补、数据互校的立体监测网络，从根本上提升对污染时空动态演变的捕获能力。

2.2 数据软件赋能

硬件获取的数据是基础，而软件则是挖掘数据价值、实现智慧监测的核心。为此，必须通过先进的数据软件技术为环境监测赋能。核心对策是构建一个统一、开放的环境大数据与智慧云平台，打破各监测系统间的数据壁垒，整合空气、水、土壤、气象、污染源等多源异构数据，实现数据的集中存储、规范管理与高效共享。在此平台基础上，深度融合人工智能与机器学习算法。利用 AI模型对海量监测数据进行质量控制、异常识别与自动校准，保障数据质量。开发基于时空大数据分析的污染溯源模型，精准识别污染排放源头与传输路径。更重要的是，构建基于机理与数据驱动的空气/ 水质预报预警模型，实现从“事后响应”到“事前预警”的转变。同时，可以引入数字孪生（Digital Twin）技术，创建与物理世界平行的虚拟环境模型，用于模拟不同减排策略下的环境效益，为环境决策提供科学、量化的沙盘推演工具，实现管理决策的智能化。

2.3 管理模式保障

先进的硬件与软件必须有科学的管理模式作为保障，应健全和统一监测技术标准与规范体系。制定覆盖数据采集、传输、存储、处理、共享全流程的标准，确保不同来源、不同设备的数据具有可比性和互操作性，这是实现数据融合与应用的前提。要着力培养一支既懂环境科学又懂信息技术的复合型人才队伍，通过定期培训、项目合作、引进外部专家等方式，提升监测人员的数据分析、模型应用和系统运维能力，使其能够驾驭新的技术体系。最后，必须创新跨部门、跨区域的协同管理机制。建立环境监测数据向生态环境、气象、住建、交通等相关管理部门的常态化共享与推送机制，形成“监测- 评估 - 决策- 执法”的闭环联动。此外，还应强化顶层设计，建立明确的法规保障与绩效考核机制，以制度固化协同责任，确保数据共享和联动执法有章可循、落地见效。这才能从根本上打破部门壁垒与信息孤岛，构建起权责清晰、运转高效的长效治理格局，通过数据驱动，促进多部门在重污染天气应对、流域协同治理、城市规划等方面的科学决策与联合行动，将技术优势真正转化为环境治理的实际成效。

3 结论

综上所述，优化我国环境监测站的监测技术应用，是一项涉及硬件、软件与管理多个层面的系统性工程。面对当前监测技术在数据代表性、系统集成和预警能力方面的瓶颈，必须采取前瞻性、系统性的优化对策。通过升级高精度、立体化的监测硬件体系，夯实数据感知基础；借助大数据、人工智能和数字孪生等软件技术，深化数据智能分析与价值创造；并以完善的标准、专业的团队和协同的管理模式，为新技术的落地应用提供制度保障。这三者相辅相成，共同构成了推动环境监测从自动化向智慧化跃升的核心驱动力。唯有如此，才能全面提升环境监测的科学性、准确性和前瞻性，为我国实现精准治污、科学治污，最终达成生态环境质量的根本好转提供坚实的技术支撑。

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