0 引言

水环境质量直接关系到人类健康和生态文明建设。传统的水质检测方法存在诸多局限，已难以满足现代水环境管理的需求^[1]。近年来，水质自动监测技术日趋成熟，为水环境保护提供了新思路和新方法。本文在分析传统水质检测技术局限性的基础上，重点探讨了水质自动监测技术在水环境保护中的应用原理及实施策略，以期为相关领域提供参考。

1 水质自动监测技术的基本原理

水质自动监测技术集成了多学科前沿成果，其基本原理是通过传感器实时感知水体理化参数，并将信号转换为数字量，再经过信号处理、数据分析和智能识别等一系列过程，最终实现水质参数的自动测定和评价。例如，采用电化学法测定水中的溶解氧（DO）时，通过氧电极感应水中的氧分压，并将其转化为电信号，再经放大、滤波、A/D转换等处理后，得到溶解氧的数字量化结果^[2]。类似地，采用气相分子吸收光谱法测定水中的总氮（TN）时，先将水样中的各形态氮化合物转化为一氧化氮（NO）气体，再利用NO分子在特征波长（226nm）处的选择性吸收，定量测算TN的浓度。上述方法学原理虽然各异，但都遵循“感知－转换－处理－识别”的一般流程，通过选择性感知、信号转换、智能算法等技术手段，最终达到自动监测水质参数的目的。

2 传统水质检测技术的局限性分析

2.1 离线采样时效性差

传统水质检测大多采用离线采样的方式，即人工定期到现场采集水样，再带回实验室进行分析测试。这种方式存在明显的时效性问题，难以对水质的动态变化做出及时反馈。以湖泊富营养化监测为例，蓝藻水华的暴发通常具有突发性和短时性特点，若采样频率不足，很可能错过蓝藻水华的关键发展节点，进而影响对湖泊生态系统健康状况的科学评估。再如，突发性水污染事件发生后，污染物浓度会随着时间推移而不断变化，若不能第一时间获取水质信息并分析污染程度，将延误最佳治理时机，加大水环境修复的难度^[3]。此外，人工采样往往只能获取某一时间点的水质参数，缺乏连续性数据支撑，难以准确刻画水质参数的时空分布规律，更无法对水质的未来走势做出预判。

2.2 人工操作引入误差

传统水质检测技术高度依赖人工操作，从样品的采集、处理到分析测试，每个环节都可能引入各种偶然或系统性误差。首先，不同采样人员的操作习惯和技术熟练程度不尽相同，可能导致采样深度、采样量等参数的差异，进而影响样品的代表性。以湖泊表层水采样为例，若采样深度过浅，采到的水样可能富含悬浮藻类，导致总磷等指标偏高；反之，若采样深度过深，则可能稀释表层水体中的污染物浓度，掩盖真实的污染状况^[4]。其次，样品在运输和保存过程中，如果没有严格控制温度、避光等条件，或者超过样品的最长保存时限，就会引起水质参数的改变，使检测结果失真。另外，实验室分析时也可能出现误操作，如使用了被污染的玻璃器皿、移液枪等，或者没有及时更换失效的标准溶液、滤膜等耗材，都会影响检测数据的准确性。此外，不同操作人员对检测方法的理解和执行尺度可能存在偏差，加之个人的技术水平参差不齐，因而检测结果的重复性和再现性往往难以保证。

2.3 检测参数不全面

传统水质检测技术受限于实验室条件和检测方法，常常只能对水体中的部分常规参数进行分析，如pH值、溶解氧、高锰酸盐指数等，而对一些新兴污染物和微量毒害物质缺乏有效的监测手段。以持久性有机污染物（POPs）为例，它们在水环境中的浓度极低，但却具有高毒性、高富集性和长残留性等特点，对人体健康和生态安全构成严重威胁。然而，传统的水质检测项目并未涵盖POPs，导致这类污染物的环境行为和危害风险常常被忽视。再比如，微塑料作为一种新型水环境污染物，其尺寸小、种类多、来源广，给检测工作带来诸多困难^[2]。目前针对微塑料的常规检测方法，如显微镜观察法、红外光谱法等，存在操作繁琐、定性定量不准确等问题，难以满足微塑料污染调查与评估的需求。类似地，内分泌干扰物、抗生素残留等新兴污染物也面临检测手段落后于污染状况的窘境。

2.4 缺乏连续监测数据

传统水质检测技术主要采用离线采样和实验室分析的方式，获取的数据往往是离散的、间隔较长的时间序列，无法全面反映水质的动态变化过程。以河流水质监测为例，受降雨、径流等自然因素的影响，河流水质参数可能在短时间内发生剧烈波动，而传统的定期采样模式（如每月1次）很可能错过这些关键的变化节点，导致监测数据的代表性和连续性不足。类似地，对于受潮汐影响明显的河口区域，其水质参数呈现周期性的昼夜变化，传统的“间隔采样”很难准确刻画这种周期性特征，更无法及时捕捉极端事件（如赤潮爆发）发生时的水质异常信号。此外，长期、高频的连续监测数据是开展水质预测预警的基础，而这恰恰是传统水质检测技术的软肋所在^[5]。由于缺乏完备的历史数据积累，传统技术在面对突发性或异常性水质变化时，往往难以给出及时、准确的预判和响应。

3 水质自动监测技术在水环境保护中的应用

3.1 实时在线监测提升时效性

针对传统水质检测技术时效性差的问题，水质自动监测技术引入了在线传感器和远程数据传输等先进手段，实现了对水质参数的实时、连续监测，大大提升了监测数据的时间分辨率和响应速度。例如，在饮用水水源地保护中，可布设一系列在线水质监测站，对浊度、溶解氧、总有机碳等关键指标实施24小时不间断监测。一旦发现水质异常，监测站就会立即将报警信号和相关数据通过无线传输的方式上传至监控中心，为污染溯源和应急响应争取宝贵的时间。在河流流域水质管理中，可在支流汇入干流的关键节点设置自动监测断面，对各支流的水质贡献进行实时追踪评估。当某一支流水质恶化时，监测断面的数据变化可为问题识别和责任界定提供直接依据，并为后续的污染治理和生态修复等提供精准的数据支撑。

此外，在线监测获取的高频数据还可用于构建水质预测预警模型，通过大数据分析和机器学习等技术，提前识别水质恶化趋势，从而为水环境管理部门提供更加智能、精准的决策支持。与离线采样相比，在线监测不仅提高了监测数据的时效性，也为捕捉水质的动态变化过程提供了可能，使得水质监测从“事后诸葛亮”向“未雨绸缪”的预警、预控模式转变。当然，在线监测技术的应用还需要克服设备稳定性、标准规范等诸多挑战，但其在提升水质监测时效性方面的优势已经得到广泛认可。

3.2 智能质控算法减少人为误差

针对人工操作容易引入误差的问题，水质自动监测技术引入了智能质量控制（QC）算法，通过对采集数据的自动审核和校验，提高了监测结果的可靠性和一致性。具体来说，智能QC算法包含了多层次的数据校验规则，从基本的量程、格式检查，到专业的阈值、跳变和传感器漂移判别等，可及时发现和剔除异常数据，确保数据质量满足预设要求。同时，算法还可针对不同类型的水质参数，建立个性化的QC规则库，实现更精细的质控管理。例如，在连续监测高锰酸盐指数时，可设置基于历史数据统计特征的动态阈值，当监测值超出该阈值的置信区间时，即判定为异常值并自动标记，避免人工判别的主观性。另外在监测pH值时，可利用水质参数间的互相印证关系（如pH值与电导率的负相关性），开发交叉验证型QC规则，即当多参数表现出不一致的变化趋势时，才判定数据异常并触发报警，从而降低单一参数QC可能引入的误判率。此外，通过加入环境因子（如降雨）的影响权重，建立水质参数的智能响应曲线，可自动区分突发事件引起的真实异常，与传感器故障引起的虚假异常，进一步提高数据辨识的智能化水平。

3.3 拓展监测指标实现全面评估

为解决传统水质检测参数不全面的问题，水质自动监测技术通过集成新型传感器和先进检测方法，大大拓宽了监测指标的覆盖范围，为全面评估水环境质量提供了可能。一方面，在常规水质参数监测的基础上，自动监测系统可集成如重金属、持久性有机污染物等特征污染物的在线监测模块，实现对水体中优控污染物的动态追踪。例如，针对河流沉积物中的重金属污染，可采用X射线荧光光谱法，对沉积物样品进行快速、无损的多元素同步分析，并将测定结果实时传输至地表监测站，与上覆水体的理化性质数据进行关联分析，评估沉积物中重金属的迁移转化规律及其生态风险。

另一方面，水质自动监测还可整合新兴生物传感技术，对水体生物毒性、水生生物多样性等生态学指标实施在线评估。以基于藻类的生物传感器为例，通过连续监测藻类的生长速率、光合效率等生理生态参数，并结合毒性模型，可灵敏地评判水体中污染物的综合毒性效应，探明水质变化对水生态系统的影响。此外，采用高通量测序技术，对浮游生物群落结构进行快速分析，并将物种组成信息转化为水质生物学指数，即可实时诊断水体的生态健康状态。

3.4 高频监测数据支撑预测预警

针对传统水质检测缺乏连续监测数据的问题，水质自动监测技术凭借在线传感器和自动采样器等装置，实现了对水质参数的高频率、连续性监测，为水质预测预警模型的构建提供了数据支撑。通过大数据分析和机器学习等技术，可挖掘高频监测数据中蕴藏的时空演变规律，提前感知水质恶化风险，实现水质变化的智能预判和超前管控。例如，在湖泊蓝藻水华预警中，自动监测系统可每隔1小时连续记录藻密度、叶绿素a浓度等关键指标，形成反映藻类生长动态的高时间分辨率数据集。通过对这些数据进行时间序列分析，并结合气象、水文等环境因子，构建机器学习预测模型（如支持矢量机），即可在水华暴发前几天识别出藻密度的异常上升信号，为提前发布预警、启动应急措施赢得时间。再比方说，在断面水质预测中，可充分利用自动监测站点与排污口的空间位置关系，分析不同污染源的影响权重，并结合河流水文过程模拟，建立参数自适应的水质数值预报系统。当上游来水或污染物排放发生显著变化时，该系统可快速解析其对下游水质的影响，提前预判断面水质的达标情况，为精准调控排污行为提供直接依据。此外，通过自动监测数据反演的水质参数分布图，可为预警模型提供更丰富的空间约束条件，增强预测结果的空间插值能力，使得预警信息更具区域针对性。总之，水质自动监测技术所提供的高质量、高密度监测数据，正在成为“数字孪生流域”的核心组成，并驱动水质预测预警模式向更精细、更智能化的方向发展。

4 结语

水质自动监测技术作为一种新兴的水环境管理工具，有望在未来水质监测与预警领域发挥越来越重要的作用。当前，该技术已初步具备从感知、传输到分析预警的全链条能力，但仍需在核心传感器研发、多源异构数据融合、智能质控算法优化等方面持续发力。同时，水质自动监测技术的推广应用还需要标准规范、管理制度等配套措施的有力保障。只有多方联动、协同创新，才能真正实现水质自动监测技术的规模化应用和产业化发展。可以期待，借助新一代信息技术的赋能，水质自动监测将与污染溯源、生态模拟、管理决策等深度融合，成为精准治水、科学治水的关键支撑，为我国水生态文明建设注入新动能。

参考文献

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[3]高超，李丽芬，任保明，等.废水间歇性排放口流量触发自动监测技术研究[C]//中国环境科学学会，东北师范大学.2023年水环境污染防治技术研讨会论文集.北京万维盈创科技发展有限公司；2023:6.

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[5]夏永娇.地表水水质自动监测技术应用及发展初探[J].皮革制作与环保科技, 2023, 4(18):129-131.