水環境監測技術在農業面源污染災害防控中的應用

摘 要：農業面源污染作為水體污染的重要來源，因其污染來源廣泛且分散、污染物種類復雜多變、污染發生具有隨機性和不確定性、污染治理難度大等，成為亟待解決的問題。基于此，闡述了水環境監測技術的發展現狀，包括傳統監測技術和新型監測技術（遙感監測技術、在線自動監測技術、生物監測技術），并重點探討了這些技術在農業面源污染識別、污染物遷移轉化過程追蹤和污染負荷估算中的應用。

關鍵詞：農業面源污染；水環境監測技術；遙感監測；在線自動監測

中圖分類號：X832 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）12–0-03

作為水體污染的重要來源之一，農業面源污染主要指農業生產活動中，農藥、化肥、畜禽糞便等污染物在降雨或灌溉過程中通過地表徑流、土壤滲濾及地下徑流等方式進入水體，對水體造成污染的現象。其特點包括污染來源廣泛且分散、污染物種類復雜多變、污染發生具有隨機性和不確定性、污染治理難度大等。這些特點使得農業面源污染成為水環境保護中亟待解決的問題。

1 水環境監測技術的發展現狀

1.1 傳統水環境監測技術

傳統水環境監測技術作為環境保護領域的重要基石，長期以來使用化學分析法、物理檢測法及生物檢測法等多元化手段，為水質評估與污染治理提供了堅實的數據支持。化學分析法通過精確測量水體中各類化學物質的濃度，如重金屬、有機物等，揭示了水體污染的化學特征；物理檢測法則聚焦于水體的溫度、色度、濁度等物理屬性，直觀地反映水質變化；生物檢測法則將水生生物群落的變化作為水質污染的生物指標，提供了生態視角的評估方法。

然而，傳統監測技術在展現其強大功能的同時，也面臨著監測周期長、成本高昂、現場操作復雜、勞動強度大等挑戰，難以適應現代環境監測對時效性強、精準度高和覆蓋面廣的更高要求[1]。為了克服這些局限問題，隨著信息技術的快速發展和物聯網、大數據、人工智能等技術的融入，傳統水環境監測技術正經歷著深刻的變革，逐步朝著自動化、智能化、遠程化方向邁進。

1.2 新型水環境監測技術

1.2.1 遙感監測技術

作為一種先進的非接觸式監測手段，遙感監測技術依托衛星與飛機等高空平臺搭載的精密傳感器，實現對地表水體大范圍、高效率的遠距離監測。該技術憑借其覆蓋面廣、速度快、成本相對低廉的獨特優勢，在農業面源污染監測領域展現出了巨大潛力。通過對遙感影像進行精細化分析，不僅能夠精準識別出污染發生的具體區域，還能定量評估污染的程度與范圍，為制定科學有效的污染防控策略提供空間信息支持。遙感監測技術的應用，極大地提升了農業面源污染監測的時效性和準確性，為生態環境保護與水資源管理貢獻了重要力量。

1.2.2 在線自動監測技術

作為現代水質監測領域的一項重要創新，在線自動監測技術通過在水域關鍵位置部署自動監測站，實現了對水質參數的全方位、不間斷、高精度監測。該技術憑借其卓越的實時數據獲取能力、高度自動化的操作模式和高精度的監測結果，成為水質安全保障的得力助手。它不僅能夠實時捕捉水質參數的細微變化，還能在第一時間發現并報告水質異常情況，為相關部門迅速采取污染防控措施提供了寶貴的時間。在線自動監測技術的應用，不僅提高了水質監測的效率和準確性，更為水資源的持續保護與利用構筑了一道堅實的防線。

1.2.3 生物監測技術

生物監測技術從獨特的生態視角，巧妙利用水生生物作為自然界的“水質檢測員”，通過細致觀察生物種群結構的變動、數量的增減和行為模式的變化，間接而直觀地反映出水質狀況的變化。相較于傳統方法，生物監測技術具有成本低廉、操作簡便、結果直觀易懂的優勢，尤其適用于農業面源污染等復雜環境條件下的水質評估。它不僅能夠幫助相關人員深入了解水質污染的生態效應，還能為制定環境友好型的農業管理措施提供科學依據，實現農業發展與環境保護的和諧共生。

1.3 水環境監測技術在農業面源污染監測中的應用現狀

當前，水環境監測技術在農業面源污染監測領域的應用日益廣泛且深入，構建起一套集遙感監測、在線自動監測和生物監測于一體的綜合監測體系。這一體系充分發揮了各類技術的獨特優勢，不僅實現了對農業面源污染分布范圍、污染程度及動態變化的全面、精準監測，還極大提升了監測的時效性和準確性。

隨著大數據、云計算、人工智能等前沿技術的不斷融合與創新，水環境監測技術正加速朝著智能化、網絡化方向邁進。通過構建智能監測網絡，實現監測數據的實時采集、傳輸、處理與分析，為農業面源污染的快速識別、預警與防控提供了強有力的技術支持。同時，借助大數據分析技術，能夠深入挖掘監測數據背后的規律與趨勢，為制定科學、有效的污染防控策略提供決策依據，推動農業面源污染防控工作的精準化、高效化開展。

2 水環境監測技術在農業面源污染識別中的應用

2.1 污染源空間分布識別

在污染源空間分布識別方面，現代水環境監測技術展現出了強大的應用潛力。通過運用遙感監測技術，能夠輕松獲取農業區域的高分辨率衛星或航空影像。這些影像資料如同生態的“透視鏡”，使得相關人員能夠深入洞察地表細微的變化，進而精準地識別出污染源的空間分布特征。在影像分析過程中，專業的軟件與算法被用于解析影像中的光譜信息、紋理特征等，從而勾勒出污染源的輪廓與范圍。

為了進一步提升識別精度與實用性，應用地理信息系統（GIS）不僅能夠將遙感監測得到的污染源信息與精準的地理位置信息相融合，還能夠通過空間分析功能，生成直觀易懂的污染源空間分布圖。這些地圖清晰地標注了污染源的地理位置、類型及規模，并通過顏色深淺、符號大小等方式，直觀地反映污染程度的差異[2]。如此一來，決策者與管理者能夠迅速把握污染分布的全貌，為制定有針對性的污染防控策略提供強有力的空間信息支持。

2.2 污染物類型及濃度識別

作為現代水質監測的核心手段，在線自動監測技術能夠不間斷地監控水體中關鍵污染物的動態變化。利用高精度傳感器實時收集數據，該技術精準捕捉氮、磷等營養元素和農藥殘留等有害物質的濃度變化。分析這些數據，環保部門能迅速確定污染物類型，同時精確量化其濃度水平，從而制定有針對性的污染防控策略。這一技術的應用顯著提升了污染監測的時效性和準確性，有助于及時遏制農業面源污染的擴散，保護水資源的健康與安全。

2.3 污染源貢獻率評估

在農業面源污染防控中，污染源貢獻率的評估是制定有效防控措施的關鍵環節。通過綜合運用遙感監測、在線自動監測和生物監測等先進技術手段，能夠全面且精準地收集到海量的監測數據。這些數據涵蓋污染物的種類、濃度及分布范圍，反映了污染物的動態變化過程。然后，利用數據分析方法如主成分分析和聚類分析等統計學工具，對收集到的監測數據進行深入挖掘與分析。主成分分析有助于揭示數據中的主要特征和變異來源，通過降維處理，將多個變量轉化為少數幾個綜合指標，從而更加清晰地識別出主要污染源。聚類分析則能夠將相似的污染源進行歸類，進一步細化污染源的分布特征。

3 水環境監測技術在污染物遷移轉化過程追蹤中的應用

3.1 污染物在土壤—水體系統中的遷移過程監測

在土壤—水體系統中，污染物的遷移過程復雜且多變，涉及溶解、吸附、解吸、沉淀等物理化學過程。為了準確追蹤這些過程，水環境監測技術結合了多種手段。首先，通過布設土壤滲濾液監測井和地表徑流監測站，利用在線自動監測技術實時監測水體中污染物的濃度變化，結合土壤樣品分析，揭示污染物在土壤中的運移路徑。其次，利用同位素示蹤技術，通過標記特定污染物，追蹤其在土壤和水體之間的交換過程，進一步了解污染物的遷移機制。最后，結合地理信息系統（GIS）和遙感技術，可以構建污染物遷移的時空模型，為污染防控提供可視化、動態化的信息支持。

3.2 污染物在地表水—地下水系統中的轉化過程追蹤

地表水與地下水之間存在著密切的水力聯系，污染物在地表水—地下水系統中的轉化過程對評估水環境風險具有重要意義。為了追蹤這一過程，水環境監測技術首先在地表水和地下水體中設置監測斷面，利用在線自動監測設備連續監測水質參數，包括溶解氧、pH值、電導率和特定污染物的濃度等。同時，通過水文地質調查，了解地下水的流向、流速及含水層特性，結合數值模擬技術，構建污染物在地表水—地下水系統中轉化的數學模型。這些模型能夠模擬污染物的擴散、稀釋、吸附、解吸等過程，為污染防控提供科學依據。

3.3 污染物在水生生態系統中的累積效應監測

水生生態系統中的生物體對污染物具有不同程度的累積效應，這種累積效應不僅影響生物體的健康，還可能通過食物鏈影響人類。為了監測污染物的累積效應，水環境監測技術采用了生物監測與化學監測相結合的方法。一方面，通過采集水生生物樣本（如魚類、貝類、浮游生物等），分析其體內污染物的含量和種類，評估污染物的生物累積效應。另一方面，利用化學監測技術監測水體中污染物的濃度變化，結合生物累積效應數據，總結污染物在水生態系統中的傳遞和累積規律。此外，還可以通過建立生態毒理學實驗模型，評估污染物對水生生物的毒性效應和生態風險。

4 水環境監測技術在污染負荷估算中的應用

4.1 基于監測數據的污染負荷計算方法

在基于監測數據的污染負荷計算過程中，直接利用水環境監測站點獲取實時、精確的數據是關鍵步驟。這一過程不僅能確保數據的準確性，還能保證計算結果的實時性，對及時制定污染防控策略至關重要。

具體而言，需要根據水環境監測站點采集到的數據，精確測定污染物的濃度（設為C，單位為mg/L）和相應水體的流量（設為Q，單位為m3/s）。采用業界公認的污染負荷計算公式，如濃度—流量乘積法（公式：負荷量=C×Q×T，其中，T為時間，單位s），計算單位時間內的污染負荷量。這一公式直接關聯了污染物的濃度、水體流量和時間，能夠客觀地反映污染負荷的實際情況。

利用這一計算過程，可以獲取詳盡的污染負荷數據，進而對其進行統計分析，評估污染負荷的時空分布特征。這不僅有助于識別污染高發區域和時段，還能為制定更加精準、有效的污染防控措施提供科學依據。因此，基于監測數據的污染負荷計算方法憑借數據準確、實時性強的特點，在水環境保護領域發揮著重要作用。

4.2 結合水文模型的污染負荷估算

在結合水文模型進行污染負荷估算的實踐中，以某農業流域為例，深入剖析了污染物負荷的時空分布特征。該流域的水文地質條件復雜，水體受農業面源污染影響顯著。為了精確估算污染負荷，構建了基于SWAT（Soil and Water Assessment Tool）水文模型的系統，該模型能夠全面模擬流域內的水流、水質變化和污染物遷移轉化過程。

依托流域內分布的多個水環境監測站點，收集了近五年的水質監測數據，包括氮、磷等主要污染物濃度和水文參數（如流量、水位）。根據流域的水文地質條件（如土壤類型、地形地貌）、水體特征（如河流網絡、湖泊分布）和農業活動分布情況，定制了SWAT模型參數，確保該模型能夠準確反映流域的實際狀況。監測數據涵蓋不同季節、不同降雨條件下的水質變化，為模型提供了豐富的輸入信息。將收集到的監測數據按時間序列整理，并輸入SWAT模型進行模擬運算，得到了詳細的污染負荷估算結果（表1）。

從表1可以看出，夏季的污染負荷最高，這主要源于夏季降雨頻繁，農藥和化肥的使用量也相應增加，導致大量污染物隨雨水進入水體。氮污染負荷普遍高于磷污染負荷，反映出該流域農業活動中氮肥使用的普遍性和過量性。

結合水文模型進行污染負荷估算，不僅能夠提供更為準確、全面的污染負荷數據，還能揭示污染負荷的時空變化規律，為制定農業面源污染的防控策略提供有力的數據支持。

4.3 多尺度污染負荷估算技術

多尺度污染負荷估算技術是指在不同空間和時間尺度上進行污染負荷估算的技術方法。由于農業面源污染具有空間分布廣泛、時間變化復雜的特點，因此需要在多個尺度上進行污染負荷估算，以全面了解污染狀況。在空間尺度上，可以從流域、區域、小流域等不同層次進行污染負荷估算；在時間尺度上，可以根據季節、降雨事件等時間節點進行污染負荷估算[3]。通過使用多尺度污染負荷估算技術，相關人員可以更加全面地掌握農業面源污染的時空分布特征及其對環境的影響程度。

5 結束語

水環境監測技術在農業面源污染災害防控中發揮著至關重要的作用。通過多尺度、多技術的綜合應用，相關人員能夠更準確地識別污染源、追蹤污染物遷移轉化過程，并估算污染負荷結果。未來，應繼續深化技術研究，完善監測體系，為農業面源污染防控提供更加科學、高效的支持。

參考文獻

[1] 徐苗.水環境監測技術及污染治理措施[J].資源節約與環保，2023（7）：56-59.

[2] 付喬喬.水環境監測技術及其在水污染治理工作中的應用[J].環境與生活，2023（11）：78-80.

[3] 陳晨，陳久麗，吳松.水環境監測技術及污染治理措施[J].資源節約與環保，2023（5）：29-32.

收稿日期：2024-09-18

作者簡介：司瑞敏（1983—），女，河北邯鄲人，工程師，研究方向為水環境監測評價與研究。