生态环境保护工作中环境监测技术应用

刘增彩

（黔西南生态环境监测中心 贵州兴义 562400）

引言

社会经济发展中需协同推进生态环境保护，维持生态环境的稳定性，走可持续发展之路。水资源是生态环境中的重要组成要素，属于生态环境保护中的重点内容，在具体工作中，需注重监测技术的合理应用，及时掌握水资源特性，准确采取管控措施，避免水资源浪费、污染等问题。

1 生态环境保护中应用环境监测技术的必要性

近年来，随着国内自然生态环境保护工作的持续性推进，各式各样新型环保技术研发出来，将新时代背景下的技术优势体现得淋漓尽致，这些环保技术有机融入到各种品类的产业形态中，为环保产业体系发展的品质和水准提供了有力保障。借助环境监测，将有利于新型技术优势的精准发挥，更有助于生态环境保护措施的充分落实，进而为加强环保的可操控性和条理性提供推动力。

环境监测技术可用于实施监控和高效管控各个种类的污染源，为生态环境保护的顺利推进提供保障。

就各种类型的企业工厂而言，能够充分利用自动化监测设施和方法，对工厂排出的污染物进行更系统科学地监测，及时发现污染现象并予以处理，最大程度地降低污染物对生态环境的威胁和破坏。在日常的监督和检查过程中，有关单位应积极了解企业对于环境和污染物等方面的监测状况，在掌握真实状况的基础上给予改进建议，及时解决污染源对环境的消极影响等问题，同时，也要将生态环境保护的关键性和重要性积极展示在公众面前。就各个地区而言，利用环境监测手段来收集相关的数据和信息，能够直截了当地掌握该地区水资源、土质以及空气的污染实况，确保环境保护技术落到实处。

如今，许多环境监测手段更呈现出自动化的倾向，智能性和独立性都得到了极大地提升，将该类环境监测手段和智能化监测设施应用到实地时，必须依照各种类型废弃物的投放标准和规定来推行，为生态环境保护提供有效的借鉴依据和参考凭证。监测人员可以借助目前所有的监测手段和检测结果，科学系统地推动城市发展进程，为后续城市开展生态建设积累可资借鉴的经验，将对环境保护的积极作用发挥到最大。

2 水生态环境智慧监测技术概述

环境监测的对象为大气环境、土壤环境、水环境等，监测内容较广，在监测过程中，相关人员会对大气、土壤、水等进行取样，然后对样本进行详细检测和分析，明确样本的化学性质、物理性质，并借助仪器对样本的成分、浓度等进行测定，明确其污染物数量、种类等，以对环境污染的具体状况进行直观了解，协助相关人员开展环境保护工作。水生态环境感知和信息获取、数据传输、智慧应用共同组成水生态环境智慧监测技术体系，多项技术协同配合，构建成集数据获取、传输、处理、应用于一体的流程化监控模式，对水环境信息的反馈具有及时性，而且监测数据对水环境的管控具有指导意义。随着技术的发展，水环境智慧监测技术的应用水平逐步提高，监测覆盖面扩宽，监测数据的利用价值得以提升，成为水生态环境管控中的“得力助手”[1]。

3 水生态环境智慧监测关键技术

3.1 感知传感器技术

感知层的主要功能在于借助传感器获取水生态环境信息，且考虑到监测信息全面性的要求，通常由多种类型的传感器共同组成感知层。随着技术的进步，国产水质监测装备在功能、精度等方面均有所升级，应用效果逐渐改善。水生态环境监测传感器主要有3 种类型，即化学传感器、物理传感器和生物传感器。

3.1.1 化学传感器

化学传感器应用于水环境监测时，存在测量周期长的局限性，难以满足高效监测的要求，而且为顺利进行监测还需掺入化学物质，易引起水资源污染。

3.1.2 物理传感器

物理传感器具有效率较高的优势，通过电化学方法的应用，能够确保整个测量活动在数秒内完成，获得的监测信息具有实时性。物理传感器的适用范围广，在水体pH、重金属、电导率等指标的监测中均具有可行性，属于应用较为广泛的水生态环境监测装置。

3.1.3 生物传感器

生物传感器具有灵敏度高的特点，在水体生化需氧量、重金属等指标的监测中均具有可行性，不足之处在于稳定性相对有限、成本较高，但可以肯定的是，随着技术的发展，生物传感器的稳定性逐步提升，可应用成本有所降低，是具有较好发展前景的水生态环境监测传感器。尤其是在数字全息显微成像技术的支撑下，能够扩宽监测的覆盖面，实现对水中微小生物的监测，根据监测结果更加全面地反映水生态环境状况,为管控工作提供重要参考[2]。

3.2 感知集成技术

3.2.1 自动在线监测技术

常见的自动在线监测技术类型及特点如表1所示。

表1 水生态环境自动在线监测系统

3.2.1.1 固定式监测系统

监测精度高，但固定式监测系统的规模较大，需占用较大面积，对现场建设环境提出较高要求，且建设成本和维护成本均较高，若天气环境恶劣，水样采集活动将受到影响。数据的监测记录可采用人工操作的方式或仪器自动执行。固定式监测系统的水生态环境监测项目包含pH、水温、电导率、生化需氧量、总悬浮固体、氨氮、总磷、总氮、重金属、硝酸盐、亚硝酸盐、蓝绿藻、氯化物等，可较为全面地进行水生态环境监测。在应用固定式监测系统进行同一水源的监测时，存在监测范围有限、灵活性不足（系统的布设位置较为固定）等局限性，因此监测结果仅能够反映特定区域的水质状况，而难以对整片水域的水资源状况进行客观评价。由于固定式自动监测系统的局限性，其难以得到大范围的应用，主要被应用于某些重点区域、河流断面等部位的监测工作中[3]。

3.2.1.2 浮标式监测系统

浮标式监测系统的关键组成包含浮标、传感器组、通信设备、平台等（见图1）,突出特征在于具有灵活性，可根据水质监测需求将系统以锚链固定的方式稳固在指定位置，高效、准确地进行水质监测，监测活动的独立性和稳定性良好，不易受环境影响。浮标式监测系统的监测项目包含pH、氨氮、蓝绿藻、水温、电导率、浊度等，主要以光谱和电极的方式获取数据。从适用性的角度来看，观测站点建设难度高、水面面积较大的区域可采用浮标式监测系统，具体应用场景包含水库、湖泊、湿地、近海等。

图1 浮标式监测系统

3.2.1.3 小型移动式监测系统

在线监测设备高度集成，可灵活地进行特定区域的水质监测，通常在景观河流、市内小型河流的水质监测中采用小型移动式监测系统，其占地面积不超过1m2（见图2）。监测项目包含常规五项参数、化学需氧量、总氮、总磷等。不同监测指标对应的监测方法不同，如氨氮通过电极法进行监测，化学需氧量通过紫外吸收法进行监测。实践表明，小型移动式监测系统的运行较为简单，在水质监测活动中无需更换试剂，但存在稳定性不足的弊端，主要表现在于监测易受水质干扰。

图2 小型移动式监测系统

3.2.2 应急快速监测技术

部分水域突发水质污染事故，为及时探明水域的实际状况并采取管控措施，需要快速进行监测，确定水生态环境的污染范围、污染类型及程度，此时宜采用应急快速监测技术。根据快速、准确等要求进行软硬件配置，为现场应急监测提供帮助，常见类型有便携式监测设备、移动式现场监测系统、水生生物在线监测系统。

3.2.2.1 便携式监测设备

监测基于光学、电化学、色谱-质谱联用等原理而实现，设备的体积较小，具有便携性的突出优势。在水生态环境的应急监测中，可快速地确定常规水质指标。

3.2.2.2 移动式现场监测系统

（1）应急监测船

关键组成部分包含船体、便携式应急监测仪器、流动实验室、防护设施等，属于能够在水面完成采样、分析活动的水质监测平台，可提供的功能包含移动监测、水上实验等，实现对特定范围内水资源的监测。

（2）应急监测车

适用于野外现场采样、存储和分析，为满足水资源监测要求，适配独立的实验室工作系统，能够稳定地完成数据的采集、分析、传输等一系列工作[4]。

3.2.2.3 水生生物在线监测系统

水生生物在线监测系统按照监测对象的不同，设有生物行为变化、生物生理变化2 类监测系统，监测结果可反映水生态品质在突发环境事件后的具体表现，为应急响应提供数据参考。该系统主要通过传感器监测生物生理指标，或采用摄像技术，以影像资料的方式进行记录，进而反映水生生物的行为特征及其在某时间段内的变化。经过监测后，再进行数据分析，评价水生态环境，采取行之有效的管控措施。

3.2.3 遥感监测技术

无人机遥感技术是颇具代表性的水生态环境遥感监测形式，根据水中物质的折射率反馈物质的含量，涉及到的具体监测指标包含水体透明度、悬浮物质、叶绿素a 等。通过无人机遥感技术监测水生态环境时，主要采用的技术形式包含遥感传感、影像拼接等。在多项技术的共同配合下，可自主规划航线，高效完成特定范围的监测活动，同时适配的传感器具有较高精度，能够满足小范围内的高精度监测要求，监测期间获取到的数据及时得到反馈，便于工作人员对特定区域内的水生态环境做出客观判断。卫星遥感在水生态环境监测中的应用优势突出，如监测范围较大，并可对监测资料进行处理、解译等操作，从而评价水质状况。多光谱遥感的数据源丰富，数据获取具有便捷性，能够满足高效、高精度的监测要求。高光谱遥感的突出优势在于高速地捕捉水体精细光谱特征，不足之处在于难以满足大范围水资源的监测要求、扫描幅宽较窄等。基于卫星遥感技术的水生态环境监测还具备识别黑臭水体、悬浮物浓度反演等功能，通过多方面信息进行水资源状况的整体评价，总体来看富有可行性。

4 水生态环境监测智慧应用技术

从应用层的角度来看，数据展示和智能决策等均是水生态环境监测物联网应用层的重要部分。

4.1 数据展示

依托人机交互，完成对数据的一系列操作，具体涉及到数据的查找、分类、聚合、对比，也可以根据水环境保护工作要求进行数据的导入和导出，再进一步针对导入、导出的数据做二次加工，充分发挥出数据在水生态环境监测与防控中的应用价值。在基于物联网的水生态监测技术发展趋势下，提供个性化的数据展示功能，用户可根据工作需求做个性化定制，使水生态监测技术更具可行性。DataV 及其它数据展示中间件技术的发展，更利于数据展示功能的开发。如，通过固定框架能够完成70%～80%的功能开发，在保证数据展示功能有效的同时降低操作难度、缩短时间。

4.2 智能决策

在水生态环境智慧监测技术应用初期，根据监测要求，为监测系统设定参数，结合实际监测数据进行对比分析，做简单的智能决策和执行。如，设定水质参数阈值，在日常监测过程中，将实测结果与阈值做对比分析，若实测值超出或即将接近阈值，则进行预警预报，以便实行管控措施。随着智能化技术的发展，智能决策的功能得以升级，可参与更多复杂事项的决策，同时决策的及时性、可靠性均有所提升。如，在更高级行业算法的支持下，可以根据运算结果更加精准地进行水生态环境的判断以及智能决策。在技术发展路径中，向算法模块嵌入多种类型的应用，共同配合，实现深度智能决策的目标，其中以集成学习算法XGBoost 和深度神经网络颇具代表性，其功能在于可实现对叶绿素a 的回归预测，进而评价水体富营养化程度，若存在此类水生态环境问题，工作人员将及时进行处理，减小水体富营养化的影响范围，取得良好的水环境治理效果[5]。

结语

本文经分析后提出水生态环境监测技术的主要类型及具体应用策略，通过此类技术的应用，及时反馈水生态环境的实际状况，有利于水生态污染的判断、治理等后续工作的开展。在未来的发展中，相关人员仍需持续探索水环境监测技术，从扩宽适用范围、增强稳定性、提高精度等方面进行突破，切实提高水环境监测技术的综合应用水平，为水环境监测管理工作保驾护航。