水环境监测技术现状及发展策略分析

0 引言

水资源是珍贵的不可再生资源类型，可以为人类生活提供基本保障，为种植业灌溉、畜牧业喂养，以及工业冷却、清洗等环节提供重要的生产原料。近年来我国市场经济平稳发展，城镇化步伐明显加快，各地对于水资源的需求量明显上升，如何加强水环境监测力度，如何通过先进技术的运用规避水污染风险，增强水环境监管威慑力，成为了诸多研究者关注探讨的焦点，有必要进行分析论证。

1 水环境监测技术现状

水环境监测技术是运用物理、化学及生物的技术手段，对水环境中的污染物及其相关组成成分进行定性、定量和系统的综合分析，以探索研究水环境质量的变化规律的过程，在水污染防治、水生物保护等方面有着关键性作用。

从技术应用现状看，水环境监测一方面取得了不小的进步与成果，物理监测、化学监测技术体系愈发成熟，技术人员可以灵活地使用热敏电阻、热电偶等温度传感器进行水温监测，也可以通过比色法、分光光度计等装置，对色度和水中悬浮物质、溶解性物质等进行测量。还可以进行水样 pH 检测，利用电导率、电位滴定法等，进行水中总溶解固体（TDS）测定[1]。伴随技术的发展，紫外-可见光谱法（UV-Vis）、原子吸收光谱法（AAS）等也被广泛应用到水环境监测活动中，可以较为灵敏和精准地测定水中的有机物含量。

另一方面，水环境监测也面临着不小的挑战，水环境污染物类型多样，待监测水域广泛，采用传统的人工操作方式以及传统实验室分析设备，很容易造成采样周期过长、监测结果实时性差等问题。部分地区也积极尝试了水环境监测的自动化转型，推动了技术的研发和创新，但技术应用成本过高、数据口径和标准不统一等问题，也制约着水环境监测技术的升级。企业很难直接复制水环境监测成功经验，监管部门也需要耗费大量精力和财力进行数据整合和分析。未来应当进一步攻克发展瓶颈，实现水监测技术的广域化和全面化创新应用。

2 水环境监测技术发展策略

2.1 推动技术研发与创新

当前我国高新技术产业快速发展，为水环境监测提供了更多可用的自动化方案，未来相关企业和技术部门应当把握住该种机遇，积极地推动水环境监测技术的研发创新与集成。发展潜力较大的研发方向主要包括：

（1）生物监测技术，要重点探索生物传感器、发光细菌监测等在微生物 DNA、水质BOD 等方面的监测可用性，通过科学的研发试验提高监测效能。其中传感器主要包含氧电极、光敏管等构建，识别过程中特异性比较强，市场前景尤为广阔。

（2）在线监测技术，主要基于 NB-loT 模块实现自动化监测，实施环节技术人员需要在待监测水域中装配物联网传感器，包括在线浊度传感器、在线氨氮传感器等，可以在90°散射原理的支持下进行水浊度的测量，同时借助参比电极等评估水中氨氮的含量。这些传感器采用RS 485 通信协议，抑或是ModBUS、nRF 协议等进行数据信息的传输（见图1），能够实现水环境监测指标的实时更新和传播。

（3）遥感监测技术，包括卫星遥感、航空遥感监测两种。以总悬浮固体（TSS）监测为例，常规状态下水体对红外波的反射率较低，仅有 1%～1.5% 左右，但水体污染较为严重，水中 TSS 含量较高时反射率便会显著上升，浑浊的水体难以有效吸收红外波。此时借助航空摄影方式采集影像，便可以较为自动、快捷地进行 TSS推测和识别。未来要加强对这些技术方向的探索研究，通过加大研发投资力度，开发集成应用平台，实现多元技术的综合有效利用。

图1 水下智能监测传感器数据传输示意图

2.2 加强数据共享与标准化

数据的监测采集需要用到专业的设备装置，未来技术发展过程中，也要规范市场秩序，着重推行符合国家标准的监测设备以及合规规范的化学、物理、生物监测方法，采用书面文件形式给出具体可行的操作流程要求，以减少无关误差的影响，保证数据准确性和真实性。采集结束后还应当开展完善的数据审核和质量把控，提高数据可用性。在标准化的基础上相关部门也要推动水环境监测数据的共享，利用 NB-loT 技术、大数据技术等进行共享平台的开发，将水质水量自动监测站、视频采集监控点、在线监控点、航拍数据采集点等多源头数据整合起来[2]，实现快速而准确的分析。

2.3 提高环境监测智能化水平

从宏观层面上看，应当着重探索机器视觉、视觉识别、多模态大模型等人工智能在水环境监测中的应用潜力，尝试使用智能化手段进行遥感解译、跨技术量值溯源等，减轻人工分析的负担，让解译结果和溯源结果更加的准确和可靠。从微观层面上看，技术人员则要根据当地水污染的主要类型、水环境监测的主要风险点等，进行目标明确的技术开发和智能化升级。比如某地水体富营养化严重，浮游藻类在水域中生长较为活跃，但藻类物种鉴定难度较大，此时便可以采用智能化监测方式进行干预。开发浮游藻类数据集和图谱库，从藻类生物库中直接获取和采集相关的名称、图片、物种特性等信息，借助深度学习框架进行自动化识别，识别过程和原理可见图2。这种智能化识别平台中，至少配置6G 以上的显卡内存，以及Intel Core i7 以上的CPU，能够在物体检测算法 YOLOv3 的支持下[3]，对浮游藻类进行快速识别确认，且支持模型训练，可以不断积累素材提高准确度。

图2 浮游藻类智能化监测流程

2.4 加强水环境监测专业人才培养

专业人才是从事水环境监测工作的一线力量，其素养能力直接影响监测技术的应用效果，所以在未来创新技术、提高效率的过程中，还应当加强对专业人才的培养力度。要定期更新监测团队，招募有专业受教育背景和从业经验丰富的人才进入，后期也要加强对人才的培训培养。培训方案中应当包含技术相关内容，确保人才能够灵活熟练地应用各种技术监测目标污染物。对于检测期间的各种实验流程规范以及自动化仪器操作规范，在培训方案中均应当有详细和准确的呈现，确保专业人才经过培训后获得能力素养层面的综合提升。

2.5 降低水环境监测技术成本

比如 COD 监测中，传统的滴定法不仅检测周期长，而且存在试剂成本高和能耗高的弊端，无法在大批量、长时间水环境动态监测项目中获得良好应用。所以部分企业为解决该种情况，研发了更加快速便捷的库伦滴定式COD 测定仪，支持重铬酸钾法、高锰酸钾指数法检测，且单次样本检测时长分别控制在 30min 和40min 以内，能够满足水环境监测项目快速获取结果的需求。该种仪器对于不同水质的适应能力也是比较强的，可以直接用于COD 含量不足800mg/L 的水体检测中，灵敏度可以达到0.3mg/L 。

3 讨论

综上所述，水环境监测技术对于水生态保护及污染防治意义重大，未来应当加强技术研发与集成，将遥感技术、物化监测技术等联合起来，提供更加多样的数据信息来源，进一步完善相关的资料证据。同时促进各类数据的自动化分析计算，着重加强水环境监测人才培养，降低监测成本，为水环境监测工作的顺利开展提供支撑。

参考文献：

[1]黄迪. 水环境监测技术分析与监测质量控制要点研究 [J]. 皮革制作与环保科技， 2024， 5 （21）： 81-83.

[2]易厚燕. 水环境监测技术及其在水污染治理工作中的应用 [J]. 黑龙江环境通报， 2024， 37 （09）： 160-162.

[3]周震，梁牧. 水环境监测技术及水污染防治策略研究 [J]. 皮革制作与环保科技， 2024， 5 （13）： 75-77.

[4]虞登梅. 水环境监测技术研究进展与分析 [J]. 资源节约与环保， 2024， （04）： 134-139.

作者简介：黄鹏（1991-），男，本科，助理工程师，从事环境监测工作。