1. 引言
水环境监测是在全球水资源危机、环境污染加剧和生态退化背景下发展起来的重要环境保护手段。地球水资源中，淡水仅占2.5%，且大部分以冰川、深层地下水形式存在，可直接利用的不足1%。同时全球约20亿人面临水资源短缺问题，预计到2050年缺水人口将增至50亿，全球水资源分布不均，供需矛盾突出。在工业革命后，重金属、有机污染物、微塑料等水体污染迅速蔓延，导致水生生物锐减；富营养化、酸化等水污染问题加剧，生态系统退化，威胁水体自净能力[1] [2]。气候变化影响水循环如极端天气改变水文特征，影响水质稳定性。冰川融化、海平面上升导致咸水入侵，威胁沿海淡水供应。目前工业废水和城市生活污水是水体主要污染源。其次农业面源污染如化肥、农药径流等导致地下水硝酸盐超标，威胁饮用水安全。20世纪中叶以来，重大公害事件促使社会对水环境问题关注度日益增强。公众要求政府和企业公开环境数据，推动透明治理，并且中国《水污染防治法》《水十条》明确水质目标，要求建立全覆盖监测网络。
水环境监测数据为实时了解水环境的状况提供数据支持，优化水环境。水环境监测数据的可靠性又依赖于科学、先进的水环境监测技术。目前大力发展先进的水环境监测技术尤为重要。
2. 水环境监测的重要性
水环境监测是指通过科学手段对水体中的物理、化学、生物指标进行系统、连续及实时地观测和分析，物理指标包括：水温、浊度、电导率、放射性核素浓度等；化学指标：pH、COD (化学需氧量)、BOD (生化需氧量)、氨氮、总磷、重金属等；生物指标包括：大肠杆菌群、藻类密度、底栖生物多样性等，不同指标的不同数值，体现当前水环境不同状态[3] [4]。
监测饮用水各项指标，可及时发现水体中的污染物(如重金属、有机毒物、病原微生物等)，防止污染水源进入供水系统，避免引发腹泻、癌症、重金属中毒等疾病，其次通过监测预警水媒传染病的传播风险，保护公众健康，从而保障水资源安全与人类健康。水环境监测能识别工业废水、农业面源污染、生活污水等污染源，为制定针对污染溯源与治理措施提供有效的依据。监测水质变化(如溶解氧、氮磷含量)可评估水体富营养化、酸化或毒性效应，保护水生物多样性，维护生态平衡，防止生态系统崩溃。水环境监测为《水污染防治法》《地表水环境质量标准》等法规的实施提供数据支撑，让有关部门监督企业达标排放，同时评估环保政策的效果，让生态环境工作者优化管理决策，进一步地保护水资源。通过长期监测评估水资源承载能力，指导工农业用水分配，促进水资源可持续利用，避免过度开发。监测水温、pH值等指标可反映气候变化对水体的影响(如冰川融化、海水酸化)，助力适应性规划。水环境在化学品泄漏、藻华爆发等事件中，实时监测可快速定位污染范围，在污染事故应急中快速响应，减少人员伤亡及财产的损失[5]。通过趋势分析预测潜在污染风险，提前干预，加快水污染管控与治理。水中污染物还会通过迁移行为污染水资源周围的土壤，导致土壤污染。
实时监测水环境数据，向公众发布水资源信息，使水环境数据公开、透明，增强环保意识；鼓励公众参与监督举报违法行为，促进社会监督，推动水环境共治[6]。
3. 我国水环境监测技术现状
3.1. 技术应用层面
尽管大数据、物联网和人工智能等技术为水环境监测带来新契机，但目前这些前沿技术在实际应用中仍处于起步阶段。部分地区水环境监测站仍依赖传统的人工采样和实验室分析方法，导致监测周期长，数据获取滞后。不同地区的监测设备缺乏有效联网，无法实现数据的实时共享与分析，难以充分发挥物联网的优势。
当前阶段，单参数传感器仍是我国水环境监测的主要设备，多参数传感器的研发和应用相对滞后。单参数传感器不仅采集效率低，而且难以对多个水质参数进行同步分析，无法满足日益复杂的水环境监测需求。传感器的精度、稳定性和抗干扰能力也有待提高，部分设备在恶劣环境下的监测数据准确性难以保障。
3.2. 监测体系层面
我国水环境监测长期以理化指标为主，对生物多样性、生态系统功能等生态指标的监测相对不足。这种监测模式无法全面反映水体的生态健康状况，也难以评估人类活动对水生态系统的长期影响。生态监测的标准和方法尚不完善，不同地区和机构的监测数据缺乏可比性。
3.3. 数据管理层面
目前缺乏统一的数据标准和共享平台，不同部门和地区的水环境监测数据难以整合和分析。环保、水利、农业等部门各自为政，数据分散存储，形成了数据孤岛，降低了数据的利用价值。此外，数据格式和接口的不统一，也增加了数据共享和整合的难度。
我国水环境监测数据的分析多停留在简单的统计和报表层面，缺乏对数据的深度挖掘和利用。大数据分析、机器学习等先进技术在数据处理中的应用还不普遍，无法从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供科学依据。
3.4. 硬件设施层面
部分地区的水环境监测设备使用年限较长，老化严重，性能下降。这些设备不仅监测精度低，而且故障率高，需要频繁维修和更换，增加了监测成本。同时，由于资金投入不足，一些先进的监测设备无法及时配备，影响了监测工作的效率和质量。
我国水环境监测站点在城乡之间、不同流域之间的分布不均衡。城市地区和重点流域的监测站点相对密集，而农村地区和偏远流域的监测站点数量不足，导致部分区域的水环境状况无法得到及时监测。监测站点的选址缺乏科学规划，部分站点未能反映区域的真实水质情况[7]。
3.5. 人才与标准层面
随着水环境监测技术的不断发展，对专业人才的需求日益增加。然而，目前我国相关专业人才的培养速度跟不上行业发展的需求，部分监测人员缺乏对新技术、新方法的了解和掌握，无法胜任复杂的监测工作。基层监测机构的人才流失现象较为严重，进一步加剧了人才短缺的问题。
我国水环境监测的技术标准和规范尚不完善，不同部门和行业的标准存在差异。这导致在监测过程中，不同机构对同一指标的监测方法和评价标准不一致，数据的可比性和可靠性受到影响。标准的更新速度滞后于技术的发展，无法及时规范新技术的应用[8]。
4. 我国水环境监测技术优化方向
4.1. 升级技术创新
物联网、大数据、人工智能等现代信息技术将在水环境监测中得到更广泛深入的应用。通过构建智能监测网络，实现对水质的实时、准确监测和分析预警。物联网技术，将分布在不同区域的监测设备通过无线手段连接起来，实时采集和传输监测数据；借助大数据分析海量监测数据，挖掘其中规律，预测水质变化趋势；人工智能算法则能对异常数据进行智能识别和分析，为决策提供有力支持。
未来环境监测传感器将朝着多参数方向发展，单个传感器可同时监测多个参数，如温度、pH值、溶解氧、化学需氧量等。这不仅提高数据采集效率，降低部署多个传感器的成本和空间占用，还能综合分析各参数间关系，提供更全面的环境信息。多功能传感器还将具备实时监测与数据分析、远程控制与自动校准、多传感器协同工作与网络化等功能[9] [10]。
4.2. 优化监测体系
全污水处理厂将从以末端监测为主转变为全过程监测，加强对进水、处理过程和出水的全面监测。通过实时监测与数据分析，提前预判溢流风险，并采取有效措施应对，如增设调蓄池、优化排水管网布局等。在生化处理环节，引入更先进的监测技术与智能化管理系统，实现对生化系统的精准监控与高效调控，确保出水水质稳定达标。
我国水环境监测将从主要关注具体污染指标，转向更加综合和生态化的视角，加强对水体生态系统整体健康状况相关生态指标的监测和评估，如生物多样性、水生态系统结构与功能等。发展生态模型和评估工具，将监测数据转化为对生态系统健康的综合评估，指导水环境的保护与修复工作。
4.3. 强化数据管理
监测数据服务功能将更加多元化，不再局限于提供特定污染物监测数据或满足某一类环境管理需求。通过整合多源数据，综合分析水体的物理、化学、生物等多方面信息，全面反映水体环境的整体健康状况，为环境管理和决策提供更全面、科学的支持。
完善数据管理系统，建立健全数据共享机制，统一数据格式和标准，提高数据质量。加强对监测数据的深度挖掘和分析，运用数据挖掘、机器学习等技术，从海量数据中提取有价值信息，为水环境治理提供更精准的决策依据。
4.4. 完善硬件设施
加大对环境监测硬件设备的投入，更新落后设备，提高监测设备的性能和可靠性。采用先进的自动化监测设备，实现对水质的连续自动监测，减少人工操作误差，提高监测效率和准确性。加强对监测站点设备的科学维护和管理，确保设备正常运行。
合理规划监测站点布局，增加偏远地区和农村的监测站点数量，扩大监测覆盖面。优化河流断面采样点位置，确保监测数据能够全面反映河流水环境质量。利用卫星遥感、无人机等技术，对难以到达或大面积区域进行监测，弥补地面监测站点的不足。
4.5. 人才培养与标准制定
加大对生态环境监测专业人才的培养力度，高校和职业院校开设相关专业课程，培养具备扎实专业知识和技能的高素质人才。加强对在职人员的培训，定期组织技术培训和学术交流活动，更新知识结构，提高业务水平。
制定统一的水环境监测技术标准，确保不同地区、不同部门使用的监测设备性能和可靠性一致，数据质量和标准统一。加强对新技术、新方法的研究和评估，及时将成熟技术纳入标准体系，推动水环境监测技术的规范化和标准化发展。
4.6. 多领域协同合作
建立跨部门、跨区域的数据共享和协同工作机制，打破信息壁垒。生态环境、水利、自然资源等部门加强合作，整合各方监测数据和资源，形成完整的环境监测网络，共同应对水环境问题。不同区域之间加强交流与合作，共享监测经验和成果，协同开展流域性水环境监测和治理。
加强高校、科研机构与企业之间的合作，促进产学研深度融合。高校和科研机构开展前沿技术研究，为企业提供技术支持；企业将科研成果转化为实际产品和应用，推动水环境监测技术的产业化发展。通过合作项目、共建实验室等形式，加速新技术的研发和推广应用。
4.7. 提升应急监测能力
针对突发性环境事故，加大应急监测技术研发投入，开发快速、准确的现场监测技术和设备。如便携式多参数水质检测仪、快速检测试剂盒等，能够在短时间内对污染物种类和浓度进行定性定量分析。利用无人机、无人船等设备，实现对事故现场的快速勘查和监测，获取实时数据。
完善应急监测预案，建立健全应急响应机制。加强应急监测队伍建设，定期组织演练，提高应急处置能力。与相关部门建立联动机制，在事故发生时能够迅速响应，协同开展应急监测和处置工作，最大程度降低事故对水环境的影响。
4.8. 碳排放纳入监测
在水环境监测中逐步引入碳排放监测指标，开发适用于不同水体类型的碳监测技术、设备和方法。建立完善的监测网络和数据采集系统，制定统一的监测标准和操作规程，确保数据的准确性和可比性。加强与气候变化研究的结合，通过综合分析水体碳排放数据，揭示其在全球碳循环中的作用。
积极研发新型碳监测技术，如基于光谱分析、生物传感器等的监测方法，提高监测的精度和效率。利用卫星遥感技术，对大面积水体的碳排放进行宏观监测。将碳监测数据与传统水环境监测数据相结合，综合评估水环境的生态功能和健康状况，为应对气候变化和水环境保护提供科学依据。
5. 结语
本文介绍了水环境监测的意义，分析了当前水环境监测技术存在的问题，展望了水环境监测技术未来发展的趋势。环境监测质量管理目前存在的问题，提出了环境质量管理改进措施，以及展望了环境监测质量管理发展的趋势：1. 升级技术创新，2. 优化监测体系，3. 强化数据管理，4. 完善硬件设施，5. 人才培养及标准制定，6. 多领域协同合作，7. 提升应急监测能力，8. 碳排放纳入监测。