周杰+李婷+杨金艳+王勇

摘 要：该文总结了水环境质量测量的遥感监测、自动监测、生物传感监测等3方面的国际前沿技术以及目前应用比较成熟的案例。讨论了传感器和监测集成手段的发展趋势，指出未来水质监测将沿着大面积以及恶劣条件下自动化监测发展，传感器将向生物传感器、半导体感测电极固态传感器方向发展的趋势。

关键词：水质监测 前沿技术 传感器

中图分类号：X52 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）04（a）-0120-02

水资源是人类赖以生存的资源，是承载人类社会进步的重要资源，更是地球生物圈赖以生存和发展的基础。然而随着社会生产的不断发展，水资源的污染问题日益严重。水环境质量监测是水质评价与水污染防治的重要依据。传统的水质监测方法检测和分析过程复杂、周期长，数据的频次、时效和代表性远远滞后于环境管理与决策的需求。而且随着水环境不断恶化，传统监测技术已不能完全反映水质动态变化规律。近年来，随着科技的迅猛发展，各种水质监测新技术如雨后春笋般发展起来。

从SCIE、EI等数据库中检索，经过去重，近5年来相关文献365篇，其中与水质测量主题密切相关的有57篇。经过分析，目前国际水环境测量前沿技术主要集中于：遥感监测技术方面（共15篇，其中6篇影响因子2.0以上）、水质自动监测方面（共11篇，其中4篇影响因子2.0以上）、生物监测技术方面（共8篇，其中7篇影响因子2.0以上）。

1 遥感监测技术

遥感监测技术主要是利用水体及其污染物的光谱特性的差异，通过遥感传感器进行水环境监测与评价的技术。

Doa C等[1]利用陆地卫星专题制图仪（TM）数据的经验算法来估算水质变量，如叶绿素a、总悬浮颗粒以及水的透明度。地面数据从多个西班牙湖泊中提取，涵盖多种营养状态，从贫营养到营养过剩。与此同时，论文对TM与Deimos-1卫星之间的光谱等量代换也进行了测试。将所提出算法套用到Deimos-1卫星，时间分辨率就被提高到3天，这样空间分辨率也提高到了22 m。该方法用于叶绿素a的均方根误差（RMSE）为40 mg/m3（数据范围：32～238 mg/m3），总悬浮颗粒的RMSE为10 mg/L（数据范围：25～89 mg/m3），水体透明度的RMSE为0.10 m（数据范围：0.17～0.40 m）。

Harvey E T等[2]利用MERIS（中分辨率成像光谱仪）卫星数据监测沿岸地区的叶绿素a浓度。通过将卫星估测得出的叶绿素a浓度与现场测量结果进行对比，得出两者间有很强的相关性：利用短时期（0～3 d）对比，得出RMSE为64%，MNB为17%；而利用每月平均对比，得出RMSE和MNB分别为8%。研究证明，由于MERIS可以得到一个纵观全局的视野以及更高的时间分辨率，因此它在捕捉空间动态变化以及浮游植物水华扩张程度比基于船舶的监测更好。且研究结果显示，当海洋水色遥感与现场采样相结合，可以为海岸带的有效监控和管理提供了更好的基础。

2 水质自动监测技术

水质自动监测技术是把自动分析仪器和现代化的传感器组合起来并配上先进的控制芯片、网络通讯和专业分析软件，使水样采集、分析到记录、传输、数据处理及存贮整个过程实现高度自动化，从而进行多参数在线快速、自动监测的技术。

水质自动监测技术可测定的参数有水温、电导率、pH值、溶解氧、浊度、氧化还原电位等综合性指标项目，还可测定生化需氧量、总有机碳等水质污染指标和叶绿素、氨氮、硝酸盐氮等水质组分指标项目。目前水质自动监测技术主要分为水质自动分析仪和水质在线自动监测两大类。

BannaM H等[3]饮用水分布系统中用于测量常见水质参数（pH值，混浊度，游离氯，溶解氧和电导率）的传感器技术的特点和优势进行了详细的描述和对比。同样，文中提出了未来水质监测的改进建议以及发展趋势。

有4篇重要文献论述了用少数的机器人解决大范围环境监测的问题。应用实例包括：通过一个自主水表机器人监测的室外游泳池的溫度场；通过机器人声呐图像来探测水体中鱼群并测量其相关参数，如体积、深度和GPS位置；机器人恶劣环境下水下水质监测与互馈等。

Zhuiykov S[5]分析了用于在线监测水质参数的固态传感器，这些参数包括pH、溶解氧（DO）、电导率、浊度、溶解有机碳（DOC）以及溶解金属离子。预计下一代无线传感器将基于可克服生物污垢障碍的薄膜或厚膜半导体感测电极（SE）的固态传感器相结合。在高度灵敏和有选择性纳米结构的SE发展中，对于结构和形态的控制起着日益重要的作用，是确定性能的关键因素。在研究掺杂复杂氧化物的SE的各种化学传感器所获得的成果，已经被用来显示传感器特性的最优化。

3 生物传感监测技术

现代生物监测技术主要是利用活的生物体或微生物对环境中某种污染物敏感的特性，配上核酸探针及生物传感器来监测它们对环境的反应，从而对环境质量做出评价。

Di Lorenzo M等[4]在研究中，使用一个小规模的单室空气阴极微生物燃料电池（SCMFC），通过快速原型3D打印一层一层制造，被测试作为一种生物传感器对水质进行连续监测。生物传感器的动态范围为1～25μg/L。

这类生物传感器监测的应用还有：利用苔藓植物对环境污染物的生物阻抗进行水质监测；利用地下饮用水供应厂天然有机物的荧光特性作为研究供水污染。

4 结语

随着科学技术的发展以及水质监测方法的标准化，水质监测技术不断朝着实时分析、自动化分析、大面积覆盖等方向发展。结合新兴技术，如遥感、机器人、在线网络、生物技术等的应用，不但拓宽了水质监测的范围，而且也使水质监测分析仪器更具便携性、操作简单以及分析快速等优点。与此同时，可用于现场即时监测的各类仪器设备打破了场地的局限，通过互联网实现远程工作，为在人类无法触及的恶劣工作环境进行水环境监测提供了可能。

參考文献

[1] Dona C，Sanchez J M，Caselles V，et al.Empirical Relationships for Monitoring Water Quality of Lakes and Reservoirs Through Multispectral Images[J].Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing， 2014，7（5）：1632-1641.

[2] Harvey E T，Kratzer S，Philipson P.Satellite-based water quality monitoring for improved spatial and temporal retrieval of chlorophyll-a in coastal waters[J].Remote Sensing of Environment，2015（158）：417-430.

[3] Banna MH，Imran S，Francisque A，et al.Online drinking water quality monitoring： review on available and emerging technologies[J].Critical Reviews in Environmental Science and Technology，2014，44（12）：1370-1421.

[4] Zhuiykov S.Solid-state sensors monitoring parameters of water quality for the next generation of wireless sensor networks[J].Sensors and Actuators B：Chemical， 2012，161（1）：1-20.

[5] Di Lorenzo M，Thomson A R，Schneider K，et al.A small-scale air-cathode microbial fuel cell for on-line monitoring of water quality[J].Biosensors and Bioelectronics，2014（62）：182-188.