浅析水质监测在环境工程中的意义及监测的相关环节分析

弓永强

（忻州市生态环境局东部区域监测技术保障中心，山西 原平 034100）

引言

水对人类的生存至关重要，但人类活动对其质量造成了污染[1]。城市化和工业化导致水污染问题加剧，进而引起土地使用、健康和粮食短缺问题。全球约有10 亿人无法获得安全饮用水。在全球范围内，发展中国家每年约有220 万人死于水传播疾病[2]。为了实现一个可持续的生态环境，必须考虑污染的减少。在当今的千年发展目标和现在的可持续发展目标的支持下，世界各国领导人已经表现出了追求改善水质的意愿和承诺。可持续发展目标强调清洁水可用的重要性，这就要求减少污染、改善水质和解决缺水的问题。

各种污染物的引入，如有机物、有害化学物质和来自家庭、工业和农业活动的营养物质，已经造成了有害的影响。例如：有害藻类对河流、湖泊或饮用水供应系统[3]。因此，需要适当的水质监测技术，以便制订有效的水资源管理战略或改进现有的自然水系统管理计划。一般来说，水质数据通常是通过实地采样和在实验室环境中对样品进行连续物理化学分析来定期收集的。有时使用现场部署的分析仪或便携式传感器来测量水质参数。水质数据包括各种物理、化学和微生物参数。传统的实地取样方法（例如，在单一地点的点取样）和实验室分析需要大量的劳动和时间（几小时到几周）。它还需要运输样品，而这些样品可能不能代表取样时的水质（例如，在运输过程中可能发生不良反应）。这些数据通常是按周、月或季节收集的，这限制了数据在有效水资源管理决策过程或对有毒污染物输入等意外事件快速业务反应的适用性。通过发展监测能力，同时建立一个包括空间和时间变化的水质数据库，可以改善区域范围的水质管理和无法进入的地形位置。先进的数据收集可以显著地有利于持续监测水资源、评估洪水地区、污染管理和人为活动的影响等目的。最近，已使用自动取样装置定期收集水样(例如，间隔几小时)，以估计指定现场溪流的污染物负荷。然后在实验室中测量相关污染物浓度（重要的是总氮（TN）或磷（TP）浓度）。使用自动取样装置的不足之一是取样瓶的数量有限。众所周知，第一次冲水可能表现出较高的污染物负荷。因此，采样时间间隔的管理应考虑到峰值负荷时期。然而，尽管有这些限制，大多数监测方案都是以外地为基础的，因此迫切需要改进监测方法。

1 水质监测在环境工程中的意义

先进的环境工程技术越来越多地用于水质监测，并为适当管理水资源提供有用的信息。在环境工程中，有可能提高环境工程技术在广泛领域的水质监测的适用性[4]。监测技术如现场传感环境工程技术，能够实现有效的水质监测，通常被称为智能水质监测技术。实时水质监测系统可以应用于饮用水供应过程的管理，包括湖泊、河流和海洋中的原水。特别是，饮用水供应系统需要实时监测，以维持水质标准并防止意外事故，包括水处理过程的故障和原水的污染。湖泊、河流和海洋中的天然水体可以通过现场实时监测系统进行有效管理，利用多光谱或高光谱成像传感器的基于区域的监测越来越多地应用于广泛区域的数据采集。

环境工程技术中最新进展使可靠的测量、以低成本传输和管理大量环境数据成为可能，这可以支持决策过程。环境工程技术已经广泛应用于各个领域，例如气象问题和公共卫生保护的预警系统。实时在线水质监测系统的一般功能是对实测数据进行数据采集、传输和解释。先进的数据分析技术，如机器学习，也为有效的水质数据管理提供了有价值的工具。近年来，深度学习作为一种机器学习方法，越来越多地用于海量环境数据的分析，为水质管理提供有用的信息。

2 水质监测的相关环节分析

2.1 数据传输环节分析

用于水质监测的环境工程技术包括现场传感系统、数据云和机器学习组件。无处不在的环水质监测已经越来越多地用于环境工程分析。云计算可以在不使用本地计算机硬件的情况下存储和分析大量数据。通过网站对记录的数据进行简单、远程的评估是其重要优势之一。此外，无线传感器是收集现场数据最有效的方法之一，在水质管理中广泛使用现场传感技术需要考虑的几个因素(如互操作性、功耗、可靠性、可用性和安全性)，实时数据和用户硬件平台之间互操作性的重要性，以最小化额外的调整。传感系统的低功耗率对于现场传感器与数据平台之间的稳定数据传输至关重要。数据平台的可靠性和可用性至关重要，功能丰富的商业平台以最大限度地减少改进数据系统设计，并将重点放在传感技术的开发上。通过加密和认证技术采取适当的安全措施向公众提供实时数据的重要性，低成本有线或无线技术的发展使得实时数据可以很容易地转移到基于互联网的数据平台上，从而提高了水质管理数据的可用性。

2.2 区域的监测环节分析

基于区域的监测技术，如高光谱图像传感器，以收集远距离、宽流域的代表性数据，克服基于点的监测的局限性。例如，水体表面的藻类浓度往往分布不均匀，因此基于点的监测可能无法提供准确的数据来反映藻华的程度。基于区域的监测使用高光谱图像传感器可以提供更准确的藻类浓度分布。利用飞机采集数据的成本相对较高，如何找到高光谱图像与藻类浓度之间的恰当关系，是当前提高高光谱图像在野外实际适用性所面临的挑战。海量数据的合理可视化对于湖泊、河流和海洋水资源的管理至关重要，无线传感器技术为数据的监测、管理和可视化提供有效的工具。

2.3 无线传感器环节分析

在环境工程中，多个现场在线传感器被用于实时监测，而对于大型自然水系统的监测，有线传感器被广泛使用。然而，与传统的监测方法相比，无线传感器网络在海量数据的实时检测方面具有明显的优势，且成本相对较低。适用于水质监测的代表性无线网络技术有Wifi、无线通信技术（ZigBee）和蓝牙。Wi-Fi 是基于无线局域网的设备数据传输最常用的技术之一。ZigBee 比Wifi 耗电少，成本也低。然而，它展示了一个较短的传输区域，因此适合于封闭网络，如家庭网络。蓝牙的低功耗接近ZigBee，传输区域相对较广；因此，它的使用近来有所增加。实时监控数据在传感器节点和数据云之间的传输分为两个步骤：（1）传感器节点到控制器，（2）控制器到数据云。ZigBee 或蓝牙用于传感器节点和控制器之间的数据传输。Wifi 主要用于控制器与数据云之间的数据传输，而不用于传感器节点与控制器之间的数据传输，因为其功耗过高。最近，低功耗广域网络，如LoRa 和SigFox 越来越多地用于水质监测，因为它们具有更广泛的通信范围（超过几十公里），而传统的无线技术，如ZigBee 和蓝牙（几百米的通信距离）。在不久的将来，低成本和大范围的水质监测范式可能会取得进展。

3 结论

利用传感技术从现场监测收集到的大量数据，与深度学习等先进的数据分析技术相结合，可以更有效地用于水质管理。因此，这些技术在现场监测、数据传输和分析方面的最新发展促进了水质管理的优化。然而，许多水质监测系统仍然依赖于定期的人工采样和监测，尽管收集的数据是通过新的机器学习技术来分析的。因此，开发和应用基于传感器技术的现场实时监测系统，结合深度学习等高科技数据分析技术，寻找更好的水质管理解决方案是十分必要的。