河流水质连续监测及水质综合评价方法研究

＊孔倩茜

（山东省烟台生态环境监测中心 山东 264000）

河流水质是一个关键的环境指标，直接关系到生态系统的健康、人类用水安全等问题。因此，对河流水质进行连续监测是了解水体状态、检测潜在污染源和制定有效的水资源管理政策的必要手段。传统的水质监测通常采用定期采样和实验室分析的方法，这在一定程度上存在时间滞后性、空间不足和成本高的问题，而连续监测技术可以更全面地捕捉水体质量的变化，提供更丰富的数据。河流连续监测综合运用了水质传感器、遥感技术、自动水质分析系统等技术手段，相关技术可以实时、高频率地收集水体的各种参数数据，为水质评价提供更详细的信息，在此基础上引入各种水质综合评价方法，可以帮助识别水体的整体质量状况，并为环境管理提供科学依据。

1.河流水质连续监测方法的概述

河流水质连续监测是一项关键的环境监测任务，其目的是实时、持续地评估水体的化学、物理和生物特性，以更好地理解和管理水资源。在过去的几十年里，传统的离散式采样和实验室分析方法已经在水质监测中发挥了关键作用，但是由于其受限的时空分辨率，难以全面捕捉水体的动态变化。因此，河流水质连续监测方法应运而生，为我们提供了一种更全面、实时的水质评估手段。

一方面，连续监测方法的核心是高度智能化和自动化的传感器技术的应用。这些传感器广泛覆盖了水体的多个方面，包括温度、溶解氧、pH值、电导率、浊度等关键参数。这些传感器能够在现场实时测量水体中的各种物理和化学指标，为监测者提供更加全面、准确的数据，实现对水体状态的实时把握。另一方面，河流水质连续监测方法强调数据的实时传输和共享。通过先进的通信技术，监测站点的数据能够迅速传输至远程服务器，使监测数据能够及时共享给相关利益方，如水利管理部门、环保机构和研究人员，实时性的数据传输不仅提高了数据的可及性，也为水质问题的紧急响应提供了有力支持。除此之外，连续监测方法注重多参数综合分析，传感器网络收集到的多维数据需要通过先进的数据分析和处理技术进行综合，形成对水体整体状况的综合评价。这包括建立水质模型、采用数据挖掘技术、进行时空统计分析等手段，从而更全面地理解水体的污染来源、变化规律和趋势。与此同时，河流水质连续监测方法强调系统集成和运行的可持续性。监测系统通常由多个模块组成，包括传感器、数据传输设备、数据处理单元等，这些模块需要协同工作，形成一个完整的监测系统，系统的运行需要考虑到设备的稳定性、耐久性和自动化程度，以确保监测长期可靠运行。

2.河流水质连续监测的综合评价方法

（1）水质指数评价法。水质指数评价法是河流水质连续监测的一种重要方法，通过综合考虑多个水质参数，构建综合性的水质指数，以快速、直观地评估水体的整体健康状况。首先，水质指数的构建通常包括生物学、化学和物理指标的选择。生物学指标如底栖生物的种类和数量、藻类的多样性，可以反映水体生态系统的健康状况；化学指标如溶解氧、氨氮、总磷等则揭示了水体的化学成分和污染程度；物理指标包括温度、浊度等，对水体的物理特性进行评估。这种多指标的综合考虑使得水质指数具有更全面的反映水体状况的能力。其次，水质指数的计算通常通过对各项水质参数进行加权和标准化得出，各指标的权重反映了其对水质的重要性。这种权重的设定是根据专业知识和实际环境情况结合而来，确保水质指数更准确地反映水体的综合状况。计算出的水质指数可以通过分级体系，如优良、良好、一般、较差、差等级别，使评估结果更易于理解和应用。最后，水质指数在监测周期内的时序变化可以帮助识别水体的季节性和长期趋势，时序分析有助于及时发现水质变化趋势，提前预警的问题，并为制定针对性的管理和保护策略提供科学依据。此外，水质指数的时序数据也为对比不同时间点的水体状况提供了便利。

（2）趋势分析。河流水质连续监测的综合评价中，趋势分析是一种关键的方法，通过对水质监测数据的时序变化进行深入研究，以识别和理解水体的周期性、季节性和长期趋势，该方法不仅有助于及时发现水质问题，还能提供对水体未来变化的预测，为制定有效的水资源管理和环境保护策略提供科学支持。一方面，趋势分析涉及对水质监测数据的时间序列进行统计学和数学分析，包括对不同水质参数的趋势进行曲线拟合、趋势线斜率计算以及周期性变化的检测。通过趋势分析，可以发现水体的周期性变化，如季节性波动或年度变化，也能揭示出潜在的长期趋势，如水质逐渐改善或恶化的方向。另一方面，趋势分析还可以利用统计学方法识别数据中的异常事件，对应的异常是由于自然变化、气象条件、人类活动或突发事件引起的，对水体健康状况产生显著影响，及时发现和理解这些异常事件，有助于采取紧急措施应对水体状况的变化，减少潜在的环境风险。

（3）模型建立与模拟。河流水质连续监测的综合评价过程中，通过模型建立与模拟基于数学和统计模型对水体的动态过程进行建模，从而更深入地理解水体的水质演变机制。模型的建立涉及多个水质参数的相互关系，如溶解氧、氨氮、总磷等及其他影响水体状况的因素，例如气象条件、流速、水温等。首先，建立水质模型时通常采用多种模型类型，包括物理模型、统计模型和机器学习模型。物理模型通过基于水体动力学和化学过程的方程式来模拟水体的变化，适用于对水体理化过程有深入认识的场景；统计模型基于统计学原理，通过对监测数据的拟合来描述水体的变化趋势，对于复杂的水体系统也具有一定的适用性；机器学习模型则通过训练算法自动学习水体参数之间的关系，对大规模、非线性的水体系统进行建模。其次，模型的模拟过程涉及对水体的不同状态进行模拟，包括正常状态、异常状态和污染状态。模拟可以基于历史数据，模拟水体在不同情景下的响应，也可以进行预测性的模拟，预测未来水体的变化趋势。最后，建立水质模型时需要考虑的因素包括水体的地理特征、人类活动、降雨情况等。模型参数的设定需要依赖于具体水体的特性，因此需要充分了解研究区域的地理环境和水文地质条件。除此之外，模型建立与模拟的结果能够为水质管理提供科学依据。通过对模拟结果的分析，可以识别的污染源、制定针对性的防治措施，并评估这些措施对水体的影响。模型的建立使得水质评价更具有可预测性，为决策者提供了更为全面、系统的水资源管理策略。

3.河流水质连续监测的综合分析实例——以某流域水域为例

（1）样品采集区。某流域水域位于我国南部，涵盖多个地区，流域面积约1.4万平方千米，流域内包含众多支流和水系，形成复杂的河网系统，河流水域沿岸存在大量农田、工业区及人口集中的城市，各类经济活动对水体质量产生影响。

该流域是地区重要的水资源供给地，支持当地居民、农业灌溉和工业生产，大量水资源的开发利用，如水库、引水工程，对水域的自然动态产生一定影响。此外，该流域周边工业排放、农业面源污染、城市生活污水等问题突出，对水域污染产生了较为严重的影响。

目前该流域各个支流段内建立了广泛的水质监测网络，包括主要河流、支流、湖泊和水库，连续监测站点覆盖城市、农村和自然保护区，形成了一个多样化、全面的监测网络，连续监测参数包括但不限于温度、溶解氧、pH值、电导率、浊度、氨氮、总磷等。

（2）河流水质连续监测的实施。河流水质连续监测方法涵盖了多个方面，包括传感器选择、监测站点布置、数据采集、实时传输和综合分析，具体实施方法如下：①传感器选择与布置：温度传感器用于测量水体温度，影响生物活动和水体溶解氧含量。溶解氧传感器反映水中溶解氧水平，对水体生态系统健康至关重要。pH传感器用于衡量水体酸碱性，影响水中化学反应和生物多样性。电导率传感器反映水体中的电离物质含量，可间接反映水体的盐度和污染程度。浊度传感器用于评估水体中的悬浮物质浓度，反映水体透明度和污染状况。氨氮、总磷等营养盐传感器用于检测水中养分含量，判断水体富营养化状况。②数据采集与记录：传感器定期采集水体参数数据，通常以分钟或小时为单位。这些数据通过数据采集系统自动记录，包括时间戳以确保时间序列的连续性。数据采集不仅包括水体物理化学参数，还涉及到气象条件、流速、水位等其他相关数据。③实时数据传输：监测站点通常采用实时数据传输技术，将采集到的数据通过卫星通信、互联网或其他通信手段传输到中央数据库。这确保监测数据的实时性，使监测者能够快速响应水质变化。④数据处理与质量控制：采集到的原始数据需要经过处理和质量控制，包括异常值剔除、数据插补、校正等步骤，以确保数据的准确性和可靠性。同时，对于传感器的定期校准和维护也是维持数据质量的重要步骤。

（3）监测结果。以2023年1月1日12:00PM—2023年1—6日10:45AM区间该河流水质连续监测数据为例，见表1。

表1 该河流水质连续监测数据

在连续监测后，结果表明该流域内的温度在监测期间变化较小，介于17.4℃到20.1℃之间；溶解氧浓度在7.2mg/L到9.1mg/L之间波动，相对高的溶解氧水平与水体的良好通气、植物光合作用和水流动性有关；pH值在监测期间基本稳定在7.0到7.3之间，此范围内的pH值表明水体处于中性至弱碱性，对水生生物较为适宜；电导率的变化在310μS/cm到380μS/cm之间，相对较低的电导率指向水体中溶解物质相对较少，是清澈的淡水；浊度在4.4NTU到6.1NTU之间波动，浊度的变化受到沉积物悬浮、人类活动或季节性因素的影响；氨氮指数在0.8mg/L到1.0mg/L之间变化，较低的氨氮水平表明水体受到较少的污染，适宜水生生物；总磷浓度在0.05mg/L到0.08mg/L之间波动，相对较低的总磷水平有助于防止水体富营养化。总体而言，根据上述监测数据，水体表现出较好的水质状况，各项参数处于相对适宜的范围内。

4.结语

在河流水质连续监测及水质综合评价方法的研究中，综合应用水质指数评价法、趋势分析和模型建立与模拟等多种方法，形成了一种全面深入的水质评价框架。具体而言，水质指数评价法通过多指标的综合考虑，提供了对水体整体健康状况的直观评估，为决策者提供了一种简便而有效的工具，趋势分析通过对水体监测数据的时序变化进行深入研究，揭示了水体的周期性、季节性和长期趋势，使我们更好地理解水体动态演变的机制，在具体研究的过程中，模型建立与模拟通过数学和统计模型对水体进行建模，可以更深入地认知水体系统的非线性和动态性，实际应用中上述方法相互补充，使得水体监测及评价工作更加全面、精准，为科学决策提供了强大的支持，为实现河流水质的可持续管理、科学保护提供了系统性和实用性的解决方案。