當前，我國對水環境的保護由單純的水體化學污染指標控制逐步轉變為水環境、水生態、水資源、水安全的統籌治理。生態環境監測在生態環境保護和生態文明建設中起到了關鍵的基礎性和支撐性作用。水環境監測不僅能夠及時發現和評估水資源質量的變化，還能為政策制定者提供必要的支持，使其能夠迅速應對各種水污染事件并采取有效的治理措施。隨著人們對環境問題認識的加深以及科技的快速發展，水環境監測行業必須不斷創新，以適應日益變化的環境需求。大數據、物聯網和人工智能等新興信息技術的快速發展，為水環境監測的進一步提升帶來了巨大的機遇，推動該領域朝著數字化和智慧化方向邁進。
一、水環境監測現狀與問題 我國的水環境質量監測始于1973年，并于1974年開始獨立建制。1982年，國家環境保護總局會同17個有關部門組建了由54個監測站組成的國家環境監測網。在“十四五”期間，全國布設了3641個國家地表水環境質量評價、考核、排名監測斷面。針對不同的水環境，提出了具體的監測指標體系和評價體系。
（一）城鎮污水處理廠
經過多年的研究與實踐，城鎮污水處理廠的進出水水質監測技術已經取得了顯著的進步?，F代水質監測技術能夠實時、準確地監測水中的各種污染指標，如化學需氧量（COD）、生化需氧量（BOD）、氨氮、總磷等，為污水處理廠的運營提供堅實的數據支撐。同時，隨著數據采集與收集技術的日益成熟，借助自動化、智能化的數據采集系統，已經實現了對污水處理廠各環節的實時監控，確保了數據的精確性與時效性。城鎮污水處理廠已經形成了一整套相對完備的管理體系。隨著信息化技術的不斷發展，污水處理廠還積極引入先進的管理信息系統，實現對污水處理過程的精細化管理，進一步提高管理效率和水平。
污水處理廠在應對溢流污染及生化系統運行狀況監測等方面仍面臨諸多挑戰。溢流污染的處理是污水處理廠運營中的一大難題，往往在暴雨等極端天氣下，污水流量驟增，超出污水處理廠的處理能力，致使未經充分處理的污水直接排放至環境中，對水體造成嚴重污染。針對此問題，污水處理廠需加強預警機制建設，通過實時監測與數據分析，提前預判溢流風險，并采取有效措施予以應對，如增設調蓄池、優化排水管網布局等。同時，生化系統運行狀況監測是污水處理廠運營管理的關鍵環節。生化處理作為核心工藝，其運行效率與穩定性直接影響出水水質。然而，由于生化系統復雜多變，易受進水水質、溫度、pH值等多種因素的影響，監測難度大、調控不及時。因此，污水處理廠需引入更先進的監測技術與智能化管理系統，以實現對生化系統的精準監控與高效調控，確保出水水質穩定達標。
（二）排水管網
在城市基礎設施的智能化升級中，排水管網監測技術的提升占據了舉足輕重的地位。近年來，隨著水位、流量、水質等傳感器監測技術不斷完善，以及數據采集與傳輸技術日益成熟，排水管網監測工作取得了顯著成效。
傳感器作為排水管網監測系統的“哨兵”，能夠實時、準確地捕捉管道內的各種關鍵參數。水位傳感器精準反饋水位變化，為防洪排澇決策提供有力支持；流量傳感器通過測量水流速度，揭示排水管網的真實運行狀態；而水質傳感器則實時監測水質指標，確保排水質量始終符合環保標準。這些傳感器的廣泛應用，不僅顯著提升了排水管網監測的準確性和時效性，更為城市管理者提供了翔實、可靠的數據支撐。在數據采集與傳輸方面，物聯網技術的飛速發展使得排水管網監測系統的數據傳輸更迅速、準確。借助物聯網技術，傳感器采集到的數據能夠實時傳輸至監測中心，實現對排水管網運行狀態的遠程監控。同時，數據的存儲和處理也變得更加高效、便捷，為后續的數據分析和預警提供了堅實基礎。
隨著全球氣候變暖加劇，極端天氣事件頻發，城市內澇已成為許多城市面臨的嚴峻挑戰。面對這一挑戰，人們發現既有預測預警技術手段尚存不足。為了有效應對城市內澇，需要依靠更加先進的預測預警技術，并結合對歷史數據的深度處理和分析。通過安裝高精度、實時性強的水位、流量和水質傳感器，可以實時監測城市排水管網和關鍵區域的水情變化，捕捉微小的水位波動和流量變化，為內澇防控提供準確的基礎數據。同時，結合遙感技術、地理信息系統（GIS）和氣象雷達等先進手段，可以對城市地表水信息、降雨情況進行全面監測，進一步提高預測的準確性和時效性。利用大數據技術和人工智能算法，可以對歷史數據進行深度挖掘和關聯分析，揭示出內澇與降雨量、排水管網、地形地貌等因素之間的復雜關系，為城市內澇的精準預測和及時預警提供有力支持。
（三）流域水資源監測
流域水資源監測在水資源管理中發揮著基礎性的作用。該監測工作主要依靠流域內的水文觀測站和遙感技術來完成，利用多種技術可實時獲得河流、湖泊和水庫的水量、水質信息。水文監控著重于監測降雨、蒸發和徑流等核心指標。當前，氣象監測、自動雨量計等技術都能提供瞬時氣象數據。但在一些偏遠地區，裝備不完善、數據傳輸困難等問題仍是提高監測準確率的主要障礙。水質監測方法包括自動化監測站、現場實際監測及實驗室分析等，這些方法均能實時監測水中的主要污染指標，如溶解氧和COD等。
近年來，源廠聯網一體化多層次監控系統應運而生，它將遙感技術、自動化監控設備及數據分析工具有機地結合在一起，為流域綜合實時監測提供了一種創新解決思路。然而，不同監測系統間的數據孤島現象以及缺乏一致性調度策略制約著管理效能。今后，智能化、集成化以及動態化將是流域水資源監測技術發展的主要趨勢。
二、水環境監測面臨的挑戰 目前，我國的水環境質量監測網絡已初步形成一定規模，為水資源的管理和保護提供了重要的數據支持。建設人與自然和諧共生的美麗中國的目標對環境監測水平、質量和功能提出了更高的要求。目前，水環境監測主要面臨如下挑戰。
（一）污水處理廠以末端監測為主，缺少全過程監測
污水處理廠末端監控是指在出水口監測COD、氨氮、總磷和總氮等指標。這種監測形式能夠實現實時監控，并且便于利用物聯網的信息化管理手段對監測數據進行管理，能夠及時發現污染指標是否超標，起到監督作用，降低對水環境、水生態的影響。然而，末端監測方式在污染防治的主動性和系統性上存在不足，難以指導污水處理廠實現優化運行。
全過程監測是對進水水質、處理過程及出水水質等關鍵環節進行實時監測，以實現對整個處理過程的監管。通過深度分析與智能化處理，及時識別異常情況，提供整改提升方案和科學決策支持，從而提高管理效率與處理效果。全過程監測能夠更早地識別潛在的污染問題，進而采取預防措施，避免污染事件或減少污染對生態環境的影響，有助于改變以末端監測為主的現狀。因此，增加全過程監測的比例，對于提升我國水環境監測的系統性和全面性至關重要。
（二）主要關注具體污染指標，缺少對水生態指標的監測
我國水環境監測長期以來主要關注的是具體的污染指標，如COD、氨氮、重金屬等。這種監測模式確實能有效地反映某些特定污染物的濃度變化，為污染控制和環境治理提供基礎數據。然而，這種以單一指標為導向的監測方式忽視了水體作為一個復雜生態系統的整體健康狀況，難以全面評估水環境的生態功能。
水環境中，生物群落和生態過程對于維持生態系統的穩定和健康至關重要。例如，水體中的生物多樣性、水生植物的生長狀況、營養元素的循環等，都是衡量水生態系統健康狀況的重要指標。目前的水環境監測體系對這些生態指標關注較少，缺乏系統性的監測和評估。因此，未來的水環境監測應當向更加綜合和生態化的方向發展，將污染指標與生態健康指標結合起來，全面評估水體的生態功能和可持續性。
（三）監測數據服務功能單一，缺乏系統性思維
我國水環境監測的數據服務功能較為單一，只側重于提供某些特定污染物的監測數據或滿足某一類環境管理需求。然而，水環境問題往往是多因素、多過程、多空間尺度交織的復雜問題，單一的監測數據或目標難以滿足反映水體環境整體健康狀況的需求。例如，雖然污水處理廠出水重點監測COD、氨氮等指標，但是其所含的抗生素抗性基因、菌落結構會對受納水體的生態安全同樣具有重要影響，而這些指標往往未被納入監測范圍。
系統性思維則強調從整體和全局的角度進行水環境監測和管理。它要求在監測設計中考慮到水體的多功能性和復雜性，不僅要監測污染物，還要監測生態系統的各個組成部分和功能狀態。此外，系統性思維還要求在監測中綜合考慮空間和時間維度，既要關注水體的當前狀態，還要關注其長期變化趨勢以及不同區域之間的相互影響。
（四）監測數據管理利用水平有待提高
盡管我國在水環境監測數據的獲取方面取得了顯著進展，但在數據的管理、分析和利用方面依然存在水平低、滯后的問題。大量數據被收集后，往往因數據管理系統不完善、數據共享機制不足、分析手段落后等原因，未能充分發揮其潛在價值。數據的存儲、整理和標準化不足，導致不同地區、不同機構之間的數據格式、標準不統一，數據質量參差不齊，難以進行有效的整合和比較。收集到的監測數據往往沒有被及時地深度分析，其利用主要停留在簡單的統計和報告階段。面對復雜的環境問題，需要通過數據挖掘、大數據分析、機器學習等先進分析技術，從數據中揭示規律和趨勢，指導環境管理和決策。當前，這些先進技術在我國水環境監測中的應用還處于起步階段。
（五）缺乏多介質環境之間污染物遷移轉化監測
水環境中的污染問題往往涉及多介質環境（如水體、沉積物、大氣、生物等）之間的相互作用和污染物的遷移轉化。忽視這些多介質環境之間的相互關系，可能會導致對污染源、污染路徑以及污染物最終歸宿的誤判，進而影響污染防治措施的有效性。
污染物在環境中的遷移和轉化是一個涉及多種物理、化學和生物過程的復雜現象。例如，大氣沉降是水中汞污染的重要來源，如果不把大氣監測數據和水環境監測數據結合起來，就難以準確描述汞污染的遷移轉化規律，特別是底泥中的汞含量。只有通過多介質環境的綜合監測，才能全面了解污染物的遷移路徑、轉化機制和最終歸宿，從而制定出更為科學有效的污染治理策略。
（六）需加強對水環境碳排放水平的監測
隨著全球氣候變化的加劇以及我國碳達峰碳中和戰略的實施，碳排放的監測和控制已成為我國水環境治理的重點。然而，當前我國的水環境監測體系中，碳排放水平的監測仍然是一個相對薄弱的環節。水環境中的生物地球化學作用通過碳的釋放和吸納影響大氣中的溫室氣體濃度。對碳排放水平進行監測，能夠為水環境治理和管理提供數據和理論支撐。例如，傳統的污水末端處理模式在管網輸送和污水處理廠處理階段會產生大量溫室氣體，對這些過程加以監測和識別，可為我國污水處理系統的碳減排提供有力支撐。
另外，我國水環境監測還存在如下一些問題。首先，由于各地區經濟發展水平各異，導致生態環境監測技術和設備的發展水平參差不齊，部分地區仍依賴傳統的監測手段，缺乏先進的技術支持。同時，由于對生態環境監測需求的快速增長，相關專業人才的培養和培訓未能及時跟上，導致在具體監測及分析過程中缺乏足夠的專業知識和技能。其次，盡管建設了大量監測站，但不同地區、不同部門的數據質量和標準可能存在差異，導致數據不一致，難以形成統一的、具有可比性的監測結果。一些偏遠地區和農村的監測站點較少，監測覆蓋面明顯不足。再次，某些新污染物（如微塑料、藥物殘留等）和生物多樣性監測仍較為薄弱。當前的生態環境監測往往側重于單項指標的監測，缺乏對系統性、綜合性問題的分析能力，難以有效支持生態環境管理決策。
三、水環境監測未來發展展望與策略 大數據、物聯網、人工智能等現代信息技術的涌現為水環境監測的發展帶來了巨大機遇。這些新興技術的深度融合，必將推動水環境監測技術實現重大突破。未來的水環境監測行業應聚焦于以下幾個方面。
（一）統一標準的制定
隨著傳感器技術的不斷進步，我國正致力于制定統一的傳感器技術標準，以確保在水質監測中使用的設備具備一致的性能與可靠性。這一措施旨在提升數據的可比性和可重復性，確保監測結果的科學性。同時，針對水環境監測過程中的各個環節，將建立一套完善的質量管理體系，該體系將包括技術審核、數據驗證、結果評估等內容，確保數據采集、分析和報告的精確性與可信度。這些舉措共同為提高水質監測的準確性和可信性奠定了基礎。
（二）利用大數據技術，結合歷史監測數據和實時數據，建立一個綜合數據庫，以便于進行長期的趨勢分析與評估
這種方式不僅能夠揭示水環境系統的變化規律，而且可為決策制定過程提供支持。通過建立數學模型來模擬水環境系統的動態變化，預測未來的發展趨勢，這一重要步驟將為決策者制定更加科學的水資源管理策略提供幫助，從而實現資源的可持續利用。此外，設立常態化監測機制，全面覆蓋主要河流、水庫、湖泊等水體，形成長期監測機制。這一機制能夠防止監測工作受短期突發環境事件的影響而中斷，通過持續的監測實現及時的響應與干預，為長效化的水質管理策略提供堅實基礎。
（三）通過人工智能技術構建的智能監測系統能夠實現自動化數據處理和分析
例如，利用機器學習算法識別水中污染物或監測水質變化模式，并自動生成預警信息。同時，積極研發適用于水環境的數學模型，這些模型通過分析多變量之間的關系，為復雜生態系統提供更準確的動態特征呈現，進而支持科學決策。依托大數據與人工智能技術，建立一個綜合水環境決策支持平臺，該平臺集成多種監測數據、模擬結果和專家建議，輔助政策制定和執行，推動智慧化水質管理向前發展。
（四）加強過程監管
利用大數據、物聯網、人工智能等技術實現過程分析、預測預警及量化監管。對污染治理設施各單元之間的邏輯關系進行深入分析，并對污水處理的各項參數進行全面計算，以評估治理設施是否按照設計參數正常運行。根據進水水質指標，動態調整運行參數，并結合治理設施的全過程數據，對出水水質進行前瞻性預測，督促實現污水處理設施的標準化運營，促進跨區域量化監督管理。
（五）未來的水環境監測需要轉向更加綜合和生態化的視角
將污染指標與生態健康指標結合起來，全面評估水體的生態功能和可持續性。這要求在監測內容上增加對生物群落結構、水體營養鹽動態、生態過程等方面的監測。同時，也需要發展生態模型和評估工具，以便將監測數據轉化為對生態系統健康的綜合評估，指導水環境的保護與修復工作。
（六）推行系統性思維的監測方式
綜合運用地面監測、遙感監測、無人機監測等多種技術手段，從不同空間尺度獲取數據；利用大數據分析和模型模擬技術，進行多因素綜合分析；建立跨部門、跨區域的數據共享和協同工作機制，確保不同領域、不同區域的監測數據能夠相互融合，形成完整的環境監測網絡。
（七）在水環境監測中逐步引入碳排放監測指標，建立完善的監測網絡和數據采集系統
這需要從技術和管理兩個層面著手，首先是開發適用于不同水體類型的碳監測技術、設備和方法，其次是制定統一的監測標準和操作規程，確保數據的準確性和可比性。此外，還應加強與氣候變化研究的結合，通過綜合分析水體碳排放數據，揭示其在全球碳循環中的作用。
（八）未來的環境監測傳感器將朝著多參數方向發展，即單個傳感器可以同時監測多個參數
這不僅可提高數據采集的效率，還能降低部署多個傳感器的成本以及減少空間占用。此外，多功能傳感器還能綜合分析各參數間的關系，提供更全面的環境信息。同時，未來傳感器需要具備實時監測與數據分析、遠程控制與自動校準、多傳感器協同工作與網絡化等功能。
總之，我國水環境監測的發展趨勢體現在采用更先進的技術、建設集成化監控平臺以及加強政策支持等方面。隨著大數據、物聯網和人工智能等現代信息技術的融合應用，人們實現了對水質的實時、準確監測和分析預警，有效地提升了水資源管理的科學性和精確性。同時，政府對水環境保護法規的不斷完善以及公眾環保意識的增強，也為水環境監測提供了堅實的政策和社會支持，推動了水環境治理和保護工作的深入開展。未來中國水環境監測的發展將是一個綜合性、多元化的過程，涉及技術、政策法規、社會參與等多個方面。不斷創新和改進我國水環境監測體系，將有效提升水環境治理水平，支撐深入打好污染防治攻堅戰，助力美麗中國建設。
作者： 劉鵬程1,2程海軍1劉晴靚1呂東偉1程喜全2,3張瑛潔2,3王明星1馬軍1*
本文作者馬軍系中國工程院院士，哈爾濱工業大學環境學院教授，城市水資源開發利用（北方）國家工程研究中心主任，國際水協會水廠設計與運行管理委員會主席，第三屆黑龍江省生態環境監測專業技術人員大比武活動專家委員會主任
1.哈爾濱工業大學環境學院，城市水資源與水環境國家重點實驗室
2.中歐膜技術研究院
3.哈爾濱工業大學威海校區
本文來源于《世界環境》2024.05期觀點欄目
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