周美姣，董俐香，吳 佳，顧 桔

（青山綠水（江蘇）檢驗(yàn)檢測(cè)有限公司，江蘇 常州 213000）

1 地表水質(zhì)量現(xiàn)狀

隨著國內(nèi)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，國民的生活水平不斷提升，促使國內(nèi)工業(yè)化發(fā)展速度不斷加快，而帶來的負(fù)面影響就是我國的環(huán)境污染問題日益嚴(yán)重[1]。地表水污染是其中最突出的問題，地表水污染導(dǎo)致水生物大量死亡，多種水生物因無法在水體中繼續(xù)生存而面臨滅絕。地表水是人類生存所需的生命源泉，改善地表水的污染情況迫在眉睫。

當(dāng)前國內(nèi)地表水水源正面臨水體質(zhì)量持續(xù)惡化、水體功能喪失、安全保障體系偏弱等問題。我國的地表水水源地主要包括湖庫型水源地、河流型水源地等。地表水水源地因不斷受到人類生產(chǎn)活動(dòng)和自然條件變化等因素影響而引發(fā)安全性問題，包括各類水源地的水量減少、水體垃圾增多而引發(fā)水質(zhì)惡化，使水源地的水量和水質(zhì)得不到保障，無法滿足人們生產(chǎn)生活對(duì)地表水的需求，最終影響人類的生存和社會(huì)的穩(wěn)定發(fā)展。

2 地表水水源安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

由于各類水源地的地表水存在體系復(fù)雜、管理風(fēng)險(xiǎn)多、各類污染事件突發(fā)性強(qiáng)等客觀情況，國內(nèi)有學(xué)者把水源地地表水存在的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分級(jí)，包括：水量、水質(zhì)、生態(tài)環(huán)境、工程和管理等方面存在的安全風(fēng)險(xiǎn)，但目前針對(duì)水源地地表水的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)大多是根據(jù)地表水水質(zhì)的安全風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行的[2]。在特定的時(shí)間、空間、環(huán)境等條件下水質(zhì)的安全風(fēng)險(xiǎn)主要來自自然環(huán)境變化或人類活動(dòng)影響導(dǎo)致的水體污染或水質(zhì)惡化事件，地表水水質(zhì)安全風(fēng)險(xiǎn)主要包括突發(fā)性和非突發(fā)性安全風(fēng)險(xiǎn)。水質(zhì)突發(fā)性安全風(fēng)險(xiǎn)主要指因突發(fā)性自然災(zāi)害、人類生產(chǎn)事故等造成的地表水水質(zhì)污染、超標(biāo)問題。而水質(zhì)非突發(fā)性安全風(fēng)險(xiǎn)則指因水體自身污染物不斷積累、超過了自身環(huán)境容量而引起的地表水水質(zhì)惡化事件。伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，各類化學(xué)原料的大量使用導(dǎo)致水質(zhì)突發(fā)性污染事件對(duì)地表水造成的損害越來越嚴(yán)重。隨著我國《水污染防治法》、《水污染防治行動(dòng)計(jì)劃》（水十條）等水污染相關(guān)法律規(guī)范的發(fā)布和實(shí)施，社會(huì)各界對(duì)地表水水質(zhì)安全問題和保護(hù)地表水水質(zhì)安全發(fā)出了越來越高的呼聲，地表水安全風(fēng)險(xiǎn)防控思想逐漸得到社會(huì)各界的重視。

我國的水質(zhì)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)主要通過水質(zhì)監(jiān)測(cè)分類、水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)，水質(zhì)安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估等指導(dǎo)水質(zhì)安全防控工作。水環(huán)境質(zhì)量等級(jí)分類及評(píng)價(jià)是將水質(zhì)的監(jiān)測(cè)結(jié)果與水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，從而確定水質(zhì)狀況，是水環(huán)境安全管理的基礎(chǔ)工作?，F(xiàn)階段，我國主要依據(jù)《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3838-2002）[3]要求對(duì)地表水水質(zhì)等級(jí)進(jìn)行分類和評(píng)價(jià)工作，質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)地表水保護(hù)目標(biāo)和水域環(huán)境功能，將水質(zhì)分為5 個(gè)等級(jí)，從好到壞依次為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ。

3 地表水水質(zhì)監(jiān)測(cè)方法

目前我國地表水水質(zhì)的監(jiān)測(cè)方法主要有以下三類：常規(guī)方法監(jiān)測(cè)、自動(dòng)在線監(jiān)測(cè)以及突發(fā)應(yīng)急監(jiān)測(cè)。其中利用常規(guī)方法監(jiān)測(cè)時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)人員需合理確定現(xiàn)場(chǎng)采樣斷面、進(jìn)行水樣采集、運(yùn)輸，經(jīng)實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)分析并出具檢測(cè)結(jié)果。采用常規(guī)方法監(jiān)測(cè)時(shí)必須考慮到各方面的資源，不能有效保證監(jiān)測(cè)的時(shí)效性與全面性，而且實(shí)驗(yàn)室分析會(huì)消耗大量的化學(xué)試劑，并產(chǎn)生很多實(shí)驗(yàn)室廢水和固體廢物，對(duì)環(huán)境造成了二次污染。而利用自動(dòng)在線監(jiān)測(cè)方法時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)人員需要在指定的測(cè)試水段放置在線監(jiān)測(cè)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化傳輸、遠(yuǎn)程控制，然而自動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備需要人員進(jìn)行定期的現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)，人工和設(shè)備維護(hù)成本較高。突發(fā)應(yīng)急監(jiān)測(cè)是針對(duì)突發(fā)水污染事件需要快速了解水質(zhì)情況，需要采用專業(yè)高效的應(yīng)急監(jiān)測(cè)設(shè)備，包括便攜式氣相-質(zhì)譜儀、便攜式金屬分析儀等。應(yīng)急監(jiān)測(cè)設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)對(duì)地表水環(huán)境污染物質(zhì)的快速監(jiān)測(cè)，但在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，該方法所涉及的設(shè)備成本非常高，應(yīng)急方法需要專業(yè)的現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)人員進(jìn)行科學(xué)選用。

傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法通過單因子監(jiān)測(cè)結(jié)果評(píng)價(jià)水質(zhì)情況，過于保守，不能體現(xiàn)真實(shí)的水質(zhì)水平，也無法解決各項(xiàng)水質(zhì)參數(shù)與水質(zhì)水平之間復(fù)雜的、非線性的因果關(guān)系，同時(shí)繁瑣的監(jiān)測(cè)過程和成本過高的軟、硬件配置，不能滿足突發(fā)性水質(zhì)應(yīng)急監(jiān)測(cè)的需求。為了解決傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法在水質(zhì)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)過程中的短板，國內(nèi)外學(xué)者已提出多種水質(zhì)安全評(píng)價(jià)方法，如水質(zhì)指數(shù)法、污染指數(shù)法、模糊綜合指數(shù)法、灰色聚類法等，建立的地表水環(huán)境質(zhì)量分類模型都屬于傳統(tǒng)的模型，沒有很好地解決目前水環(huán)境質(zhì)量分類中的評(píng)價(jià)因子和水質(zhì)等級(jí)之間存在的非線性關(guān)系，也未形成統(tǒng)一的評(píng)價(jià)模式，無法應(yīng)用于實(shí)際工作中。

4 機(jī)器學(xué)習(xí)在水質(zhì)等級(jí)分類中的研究

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類。通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以模擬環(huán)境變量和水質(zhì)水平之間的關(guān)系。在此之前，已有學(xué)者將機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用到水質(zhì)分類中。Yan 等人首次將自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANIFS）（模型結(jié)構(gòu)見圖1）應(yīng)用于水質(zhì)分類，取得了高達(dá)89.59%的分類精確率[4]。

圖1 ANIFS 模型結(jié)構(gòu)

Modaresi 等對(duì)德國黑蘭平原主要含水層的水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，并指出在支持向量機(jī)（SVM）、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）和K-鄰近算法（KNN）中SVM（模型結(jié)構(gòu)見圖2）的性能最佳[5]。

圖2 支持向量機(jī)模型結(jié)構(gòu)

2020 年初，國內(nèi)有學(xué)者提出采用基于協(xié)方差自適應(yīng)調(diào)整進(jìn)化策略算法（CMAES）的集成學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建地表水質(zhì)分類模型。CMAES 是一種求解連續(xù)無約束優(yōu)化問題的進(jìn)化算法，核心思想是通過對(duì)正態(tài)分布協(xié)方差矩陣的調(diào)整，使種群收斂到全局最優(yōu)解。CMAES 算法具有收斂速度快、保序性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，而且不易早熟，對(duì)種群大小也不會(huì)過分依賴[5]。

5 深度學(xué)習(xí)算法在水質(zhì)等級(jí)分類中的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行疊加隱層層數(shù)的一種學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，它伴隨著當(dāng)今信息時(shí)代的發(fā)展而誕生。1998 年研究者在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，遇到了“梯度爆炸”問題，問題表現(xiàn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中越遠(yuǎn)離輸出層的參數(shù)就越難以訓(xùn)練，從而使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練進(jìn)入了低潮期。為了解決上述問題，Hinton 等[6]人在2006 年提出了深度學(xué)習(xí)新的訓(xùn)練方法，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的瓶頸問題。在這之后，隨著互聯(lián)網(wǎng)科技的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用也得到了快速發(fā)展。近年來還有學(xué)者將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于人臉和自然圖像的識(shí)別，大大提高了圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性。這些應(yīng)用成果都讓人們相信在不久的將來，以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)工具，各個(gè)領(lǐng)域的研究一定會(huì)給社會(huì)帶來更大的變化。

深度學(xué)習(xí)研究目前仍然處于比較基礎(chǔ)的研究和淺顯的應(yīng)用階段，目前將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用在水質(zhì)等級(jí)分類研究的國內(nèi)外相關(guān)報(bào)道還非常少。2020 年3 月由同濟(jì)大學(xué)劉春教授帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表的文章[7]，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像像素級(jí)標(biāo)注算法。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)集建立、全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練流程，實(shí)現(xiàn)水體的水質(zhì)等級(jí)分類及像素級(jí)標(biāo)注[8]。該算法使用了上海市某區(qū)域的無人機(jī)低空遙感影像進(jìn)行了驗(yàn)證研究，通過研究獲得的平均水質(zhì)等級(jí)分類精度達(dá)到了87.96%的水平，這一結(jié)果支持該算法的可行性。

6 探討

基于深度學(xué)習(xí)對(duì)環(huán)境地表水源質(zhì)量等級(jí)進(jìn)行分類研究及應(yīng)用是一項(xiàng)十分重要的工作，本文提出通過進(jìn)一步優(yōu)化深度學(xué)習(xí)算法，選擇合適的深度學(xué)習(xí)CNN 網(wǎng)絡(luò)模型，包括但不限于VGG16、DenseNet、Resnet50、AlexNet、Faster R-CNN 等中的圖像識(shí)別技術(shù)，分別對(duì)不同的模型選擇合適的參數(shù)，進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)參，找到最合適的訓(xùn)練模型和參數(shù)設(shè)置。聯(lián)合環(huán)境水質(zhì)檢測(cè)技術(shù)，將地表水源水質(zhì)檢測(cè)數(shù)據(jù)和地表水現(xiàn)狀圖片相結(jié)合，進(jìn)行關(guān)聯(lián)性研究分析，建立水質(zhì)參數(shù)檢測(cè)結(jié)果與水質(zhì)水平之間復(fù)雜的、非線性的因果關(guān)系，從而建立地表水水源質(zhì)量等級(jí)分類系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了通過水質(zhì)現(xiàn)狀圖片快速、準(zhǔn)確地對(duì)未知地表水進(jìn)行水質(zhì)分類識(shí)別。

基于深度學(xué)習(xí)對(duì)環(huán)境地表水源質(zhì)量等級(jí)進(jìn)行分類研究的結(jié)果可為相關(guān)部門的政策制定提供依據(jù)，也可為進(jìn)一步開展地表水水源地安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估奠定基礎(chǔ)。分類系統(tǒng)可代替常規(guī)的檢測(cè)技術(shù)在水質(zhì)污染事件、日常防控、檢測(cè)等工作中發(fā)揮更加及時(shí)、有效的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)作用，可以讓水質(zhì)調(diào)查者、監(jiān)控者快速獲取水質(zhì)現(xiàn)狀情況，避免延后工作給決策者帶來的時(shí)機(jī)延誤。同時(shí)，通過減少對(duì)傳統(tǒng)檢測(cè)分類方法的使用，可以降低水質(zhì)調(diào)查等部門的運(yùn)行成本，避免常規(guī)檢測(cè)等技術(shù)手段對(duì)環(huán)境造成的二次污染。