摘 要:農(nóng)業(yè)面源污染作為水體污染的重要來(lái)源,因其污染來(lái)源廣泛且分散、污染物種類復(fù)雜多變、污染發(fā)生具有隨機(jī)性和不確定性、污染治理難度大等,成為亟待解決的問(wèn)題?;诖?,闡述了水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,包括傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)技術(shù)和新型監(jiān)測(cè)技術(shù)(遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)、在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)、生物監(jiān)測(cè)技術(shù)),并重點(diǎn)探討了這些技術(shù)在農(nóng)業(yè)面源污染識(shí)別、污染物遷移轉(zhuǎn)化過(guò)程追蹤和污染負(fù)荷估算中的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)面源污染;水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù);遙感監(jiān)測(cè);在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)
中圖分類號(hào):X832 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B 文章編號(hào):2095–3305(2024)12–0-03
作為水體污染的重要來(lái)源之一,農(nóng)業(yè)面源污染主要指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中,農(nóng)藥、化肥、畜禽糞便等污染物在降雨或灌溉過(guò)程中通過(guò)地表徑流、土壤滲濾及地下徑流等方式進(jìn)入水體,對(duì)水體造成污染的現(xiàn)象。其特點(diǎn)包括污染來(lái)源廣泛且分散、污染物種類復(fù)雜多變、污染發(fā)生具有隨機(jī)性和不確定性、污染治理難度大等。這些特點(diǎn)使得農(nóng)業(yè)面源污染成為水環(huán)境保護(hù)中亟待解決的問(wèn)題。
1 水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
1.1 傳統(tǒng)水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)
傳統(tǒng)水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)作為環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的重要基石,長(zhǎng)期以來(lái)使用化學(xué)分析法、物理檢測(cè)法及生物檢測(cè)法等多元化手段,為水質(zhì)評(píng)估與污染治理提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支持。化學(xué)分析法通過(guò)精確測(cè)量水體中各類化學(xué)物質(zhì)的濃度,如重金屬、有機(jī)物等,揭示了水體污染的化學(xué)特征;物理檢測(cè)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(zhì)變化;生物檢測(cè)法則將水生生物群落的變化作為水質(zhì)污染的生物指標(biāo),提供了生態(tài)視角的評(píng)估方法。
然而,傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)技術(shù)在展現(xiàn)其強(qiáng)大功能的同時(shí),也面臨著監(jiān)測(cè)周期長(zhǎng)、成本高昂、現(xiàn)場(chǎng)操作復(fù)雜、勞動(dòng)強(qiáng)度大等挑戰(zhàn),難以適應(yīng)現(xiàn)代環(huán)境監(jiān)測(cè)對(duì)時(shí)效性強(qiáng)、精準(zhǔn)度高和覆蓋面廣的更高要求[1]。為了克服這些局限問(wèn)題,隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的融入,傳統(tǒng)水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)正經(jīng)歷著深刻的變革,逐步朝著自動(dòng)化、智能化、遠(yuǎn)程化方向邁進(jìn)。
1.2 新型水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)
1.2.1 遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)
作為一種先進(jìn)的非接觸式監(jiān)測(cè)手段,遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)依托衛(wèi)星與飛機(jī)等高空平臺(tái)搭載的精密傳感器,實(shí)現(xiàn)對(duì)地表水體大范圍、高效率的遠(yuǎn)距離監(jiān)測(cè)。該技術(shù)憑借其覆蓋面廣、速度快、成本相對(duì)低廉的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),在農(nóng)業(yè)面源污染監(jiān)測(cè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大潛力。通過(guò)對(duì)遙感影像進(jìn)行精細(xì)化分析,不僅能夠精準(zhǔn)識(shí)別出污染發(fā)生的具體區(qū)域,還能定量評(píng)估污染的程度與范圍,為制定科學(xué)有效的污染防控策略提供空間信息支持。遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用,極大地提升了農(nóng)業(yè)面源污染監(jiān)測(cè)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性,為生態(tài)環(huán)境保護(hù)與水資源管理貢獻(xiàn)了重要力量。
1.2.2 在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)
作為現(xiàn)代水質(zhì)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的一項(xiàng)重要?jiǎng)?chuàng)新,在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)通過(guò)在水域關(guān)鍵位置部署自動(dòng)監(jiān)測(cè)站,實(shí)現(xiàn)了對(duì)水質(zhì)參數(shù)的全方位、不間斷、高精度監(jiān)測(cè)。該技術(shù)憑借其卓越的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)獲取能力、高度自動(dòng)化的操作模式和高精度的監(jiān)測(cè)結(jié)果,成為水質(zhì)安全保障的得力助手。它不僅能夠?qū)崟r(shí)捕捉水質(zhì)參數(shù)的細(xì)微變化,還能在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)并報(bào)告水質(zhì)異常情況,為相關(guān)部門迅速采取污染防控措施提供了寶貴的時(shí)間。在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用,不僅提高了水質(zhì)監(jiān)測(cè)的效率和準(zhǔn)確性,更為水資源的持續(xù)保護(hù)與利用構(gòu)筑了一道堅(jiān)實(shí)的防線。
1.2.3 生物監(jiān)測(cè)技術(shù)
生物監(jiān)測(cè)技術(shù)從獨(dú)特的生態(tài)視角,巧妙利用水生生物作為自然界的“水質(zhì)檢測(cè)員”,通過(guò)細(xì)致觀察生物種群結(jié)構(gòu)的變動(dòng)、數(shù)量的增減和行為模式的變化,間接而直觀地反映出水質(zhì)狀況的變化。相較于傳統(tǒng)方法,生物監(jiān)測(cè)技術(shù)具有成本低廉、操作簡(jiǎn)便、結(jié)果直觀易懂的優(yōu)勢(shì),尤其適用于農(nóng)業(yè)面源污染等復(fù)雜環(huán)境條件下的水質(zhì)評(píng)估。它不僅能夠幫助相關(guān)人員深入了解水質(zhì)污染的生態(tài)效應(yīng),還能為制定環(huán)境友好型的農(nóng)業(yè)管理措施提供科學(xué)依據(jù),實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)的和諧共生。
1.3 水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)在農(nóng)業(yè)面源污染監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀
當(dāng)前,水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)在農(nóng)業(yè)面源污染監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛且深入,構(gòu)建起一套集遙感監(jiān)測(cè)、在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)和生物監(jiān)測(cè)于一體的綜合監(jiān)測(cè)體系。這一體系充分發(fā)揮了各類技術(shù)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染分布范圍、污染程度及動(dòng)態(tài)變化的全面、精準(zhǔn)監(jiān)測(cè),還極大提升了監(jiān)測(cè)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。
隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等前沿技術(shù)的不斷融合與創(chuàng)新,水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)正加速朝著智能化、網(wǎng)絡(luò)化方向邁進(jìn)。通過(guò)構(gòu)建智能監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、傳輸、處理與分析,為農(nóng)業(yè)面源污染的快速識(shí)別、預(yù)警與防控提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。同時(shí),借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù),能夠深入挖掘監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律與趨勢(shì),為制定科學(xué)、有效的污染防控策略提供決策依據(jù),推動(dòng)農(nóng)業(yè)面源污染防控工作的精準(zhǔn)化、高效化開(kāi)展。
2 水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)在農(nóng)業(yè)面源污染識(shí)別中的應(yīng)用
2.1 污染源空間分布識(shí)別
在污染源空間分布識(shí)別方面,現(xiàn)代水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)展現(xiàn)出了強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。通過(guò)運(yùn)用遙感監(jiān)測(cè)技術(shù),能夠輕松獲取農(nóng)業(yè)區(qū)域的高分辨率衛(wèi)星或航空影像。這些影像資料如同生態(tài)的“透視鏡”,使得相關(guān)人員能夠深入洞察地表細(xì)微的變化,進(jìn)而精準(zhǔn)地識(shí)別出污染源的空間分布特征。在影像分析過(guò)程中,專業(yè)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(jìn)一步提升識(shí)別精度與實(shí)用性,應(yīng)用地理信息系統(tǒng)(GIS)不僅能夠?qū)⑦b感監(jiān)測(cè)得到的污染源信息與精準(zhǔn)的地理位置信息相融合,還能夠通過(guò)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(biāo)注了污染源的地理位置、類型及規(guī)模,并通過(guò)顏色深淺、符號(hào)大小等方式,直觀地反映污染程度的差異[2]。如此一來(lái),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(duì)性的污染防控策略提供強(qiáng)有力的空間信息支持。
2.2 污染物類型及濃度識(shí)別
作為現(xiàn)代水質(zhì)監(jiān)測(cè)的核心手段,在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)能夠不間斷地監(jiān)控水體中關(guān)鍵污染物的動(dòng)態(tài)變化。利用高精度傳感器實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù),該技術(shù)精準(zhǔn)捕捉氮、磷等營(yíng)養(yǎng)元素和農(nóng)藥殘留等有害物質(zhì)的濃度變化。分析這些數(shù)據(jù),環(huán)保部門能迅速確定污染物類型,同時(shí)精確量化其濃度水平,從而制定有針對(duì)性的污染防控策略。這一技術(shù)的應(yīng)用顯著提升了污染監(jiān)測(cè)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性,有助于及時(shí)遏制農(nóng)業(yè)面源污染的擴(kuò)散,保護(hù)水資源的健康與安全。
2.3 污染源貢獻(xiàn)率評(píng)估
在農(nóng)業(yè)面源污染防控中,污染源貢獻(xiàn)率的評(píng)估是制定有效防控措施的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過(guò)綜合運(yùn)用遙感監(jiān)測(cè)、在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)和生物監(jiān)測(cè)等先進(jìn)技術(shù)手段,能夠全面且精準(zhǔn)地收集到海量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋污染物的種類、濃度及分布范圍,反映了污染物的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。然后,利用數(shù)據(jù)分析方法如主成分分析和聚類分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)工具,對(duì)收集到的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘與分析。主成分分析有助于揭示數(shù)據(jù)中的主要特征和變異來(lái)源,通過(guò)降維處理,將多個(gè)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo),從而更加清晰地識(shí)別出主要污染源。聚類分析則能夠?qū)⑾嗨频奈廴驹催M(jìn)行歸類,進(jìn)一步細(xì)化污染源的分布特征。
3 水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)在污染物遷移轉(zhuǎn)化過(guò)程追蹤中的應(yīng)用
3.1 污染物在土壤—水體系統(tǒng)中的遷移過(guò)程監(jiān)測(cè)
在土壤—水體系統(tǒng)中,污染物的遷移過(guò)程復(fù)雜且多變,涉及溶解、吸附、解吸、沉淀等物理化學(xué)過(guò)程。為了準(zhǔn)確追蹤這些過(guò)程,水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)結(jié)合了多種手段。首先,通過(guò)布設(shè)土壤滲濾液監(jiān)測(cè)井和地表徑流監(jiān)測(cè)站,利用在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)水體中污染物的濃度變化,結(jié)合土壤樣品分析,揭示污染物在土壤中的運(yùn)移路徑。其次,利用同位素示蹤技術(shù),通過(guò)標(biāo)記特定污染物,追蹤其在土壤和水體之間的交換過(guò)程,進(jìn)一步了解污染物的遷移機(jī)制。最后,結(jié)合地理信息系統(tǒng)(GIS)和遙感技術(shù),可以構(gòu)建污染物遷移的時(shí)空模型,為污染防控提供可視化、動(dòng)態(tài)化的信息支持。
3.2 污染物在地表水—地下水系統(tǒng)中的轉(zhuǎn)化過(guò)程追蹤
地表水與地下水之間存在著密切的水力聯(lián)系,污染物在地表水—地下水系統(tǒng)中的轉(zhuǎn)化過(guò)程對(duì)評(píng)估水環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。為了追蹤這一過(guò)程,水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)首先在地表水和地下水體中設(shè)置監(jiān)測(cè)斷面,利用在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備連續(xù)監(jiān)測(cè)水質(zhì)參數(shù),包括溶解氧、pH值、電導(dǎo)率和特定污染物的濃度等。同時(shí),通過(guò)水文地質(zhì)調(diào)查,了解地下水的流向、流速及含水層特性,結(jié)合數(shù)值模擬技術(shù),構(gòu)建污染物在地表水—地下水系統(tǒng)中轉(zhuǎn)化的數(shù)學(xué)模型。這些模型能夠模擬污染物的擴(kuò)散、稀釋、吸附、解吸等過(guò)程,為污染防控提供科學(xué)依據(jù)。
3.3 污染物在水生生態(tài)系統(tǒng)中的累積效應(yīng)監(jiān)測(cè)
水生生態(tài)系統(tǒng)中的生物體對(duì)污染物具有不同程度的累積效應(yīng),這種累積效應(yīng)不僅影響生物體的健康,還可能通過(guò)食物鏈影響人類。為了監(jiān)測(cè)污染物的累積效應(yīng),水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)采用了生物監(jiān)測(cè)與化學(xué)監(jiān)測(cè)相結(jié)合的方法。一方面,通過(guò)采集水生生物樣本(如魚(yú)類、貝類、浮游生物等),分析其體內(nèi)污染物的含量和種類,評(píng)估污染物的生物累積效應(yīng)。另一方面,利用化學(xué)監(jiān)測(cè)技術(shù)監(jiān)測(cè)水體中污染物的濃度變化,結(jié)合生物累積效應(yīng)數(shù)據(jù),總結(jié)污染物在水生態(tài)系統(tǒng)中的傳遞和累積規(guī)律。此外,還可以通過(guò)建立生態(tài)毒理學(xué)實(shí)驗(yàn)?zāi)P?,評(píng)估污染物對(duì)水生生物的毒性效應(yīng)和生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。
4 水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)在污染負(fù)荷估算中的應(yīng)用
4.1 基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的污染負(fù)荷計(jì)算方法
在基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的污染負(fù)荷計(jì)算過(guò)程中,直接利用水環(huán)境監(jiān)測(cè)站點(diǎn)獲取實(shí)時(shí)、精確的數(shù)據(jù)是關(guān)鍵步驟。這一過(guò)程不僅能確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,還能保證計(jì)算結(jié)果的實(shí)時(shí)性,對(duì)及時(shí)制定污染防控策略至關(guān)重要。
具體而言,需要根據(jù)水環(huán)境監(jiān)測(cè)站點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù),精確測(cè)定污染物的濃度(設(shè)為C,單位為mg/L)和相應(yīng)水體的流量(設(shè)為Q,單位為m3/s)。采用業(yè)界公認(rèn)的污染負(fù)荷計(jì)算公式,如濃度—流量乘積法(公式:負(fù)荷量=C×Q×T,其中,T為時(shí)間,單位s),計(jì)算單位時(shí)間內(nèi)的污染負(fù)荷量。這一公式直接關(guān)聯(lián)了污染物的濃度、水體流量和時(shí)間,能夠客觀地反映污染負(fù)荷的實(shí)際情況。
利用這一計(jì)算過(guò)程,可以獲取詳盡的污染負(fù)荷數(shù)據(jù),進(jìn)而對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,評(píng)估污染負(fù)荷的時(shí)空分布特征。這不僅有助于識(shí)別污染高發(fā)區(qū)域和時(shí)段,還能為制定更加精準(zhǔn)、有效的污染防控措施提供科學(xué)依據(jù)。因此,基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的污染負(fù)荷計(jì)算方法憑借數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的特點(diǎn),在水環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。
4.2 結(jié)合水文模型的污染負(fù)荷估算
在結(jié)合水文模型進(jìn)行污染負(fù)荷估算的實(shí)踐中,以某農(nóng)業(yè)流域?yàn)槔?,深入剖析了污染物?fù)荷的時(shí)空分布特征。該流域的水文地質(zhì)條件復(fù)雜,水體受農(nóng)業(yè)面源污染影響顯著。為了精確估算污染負(fù)荷,構(gòu)建了基于SWAT(Soil and Water Assessment Tool)水文模型的系統(tǒng),該模型能夠全面模擬流域內(nèi)的水流、水質(zhì)變化和污染物遷移轉(zhuǎn)化過(guò)程。
依托流域內(nèi)分布的多個(gè)水環(huán)境監(jiān)測(cè)站點(diǎn),收集了近五年的水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),包括氮、磷等主要污染物濃度和水文參數(shù)(如流量、水位)。根據(jù)流域的水文地質(zhì)條件(如土壤類型、地形地貌)、水體特征(如河流網(wǎng)絡(luò)、湖泊分布)和農(nóng)業(yè)活動(dòng)分布情況,定制了SWAT模型參數(shù),確保該模型能夠準(zhǔn)確反映流域的實(shí)際狀況。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)涵蓋不同季節(jié)、不同降雨條件下的水質(zhì)變化,為模型提供了豐富的輸入信息。將收集到的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)按時(shí)間序列整理,并輸入SWAT模型進(jìn)行模擬運(yùn)算,得到了詳細(xì)的污染負(fù)荷估算結(jié)果(表1)。
從表1可以看出,夏季的污染負(fù)荷最高,這主要源于夏季降雨頻繁,農(nóng)藥和化肥的使用量也相應(yīng)增加,導(dǎo)致大量污染物隨雨水進(jìn)入水體。氮污染負(fù)荷普遍高于磷污染負(fù)荷,反映出該流域農(nóng)業(yè)活動(dòng)中氮肥使用的普遍性和過(guò)量性。
結(jié)合水文模型進(jìn)行污染負(fù)荷估算,不僅能夠提供更為準(zhǔn)確、全面的污染負(fù)荷數(shù)據(jù),還能揭示污染負(fù)荷的時(shí)空變化規(guī)律,為制定農(nóng)業(yè)面源污染的防控策略提供有力的數(shù)據(jù)支持。
4.3 多尺度污染負(fù)荷估算技術(shù)
多尺度污染負(fù)荷估算技術(shù)是指在不同空間和時(shí)間尺度上進(jìn)行污染負(fù)荷估算的技術(shù)方法。由于農(nóng)業(yè)面源污染具有空間分布廣泛、時(shí)間變化復(fù)雜的特點(diǎn),因此需要在多個(gè)尺度上進(jìn)行污染負(fù)荷估算,以全面了解污染狀況。在空間尺度上,可以從流域、區(qū)域、小流域等不同層次進(jìn)行污染負(fù)荷估算;在時(shí)間尺度上,可以根據(jù)季節(jié)、降雨事件等時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行污染負(fù)荷估算[3]。通過(guò)使用多尺度污染負(fù)荷估算技術(shù),相關(guān)人員可以更加全面地掌握農(nóng)業(yè)面源污染的時(shí)空分布特征及其對(duì)環(huán)境的影響程度。
5 結(jié)束語(yǔ)
水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)在農(nóng)業(yè)面源污染災(zāi)害防控中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。通過(guò)多尺度、多技術(shù)的綜合應(yīng)用,相關(guān)人員能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別污染源、追蹤污染物遷移轉(zhuǎn)化過(guò)程,并估算污染負(fù)荷結(jié)果。未來(lái),應(yīng)繼續(xù)深化技術(shù)研究,完善監(jiān)測(cè)體系,為農(nóng)業(yè)面源污染防控提供更加科學(xué)、高效的支持。
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收稿日期:2024-09-18
作者簡(jiǎn)介:司瑞敏(1983—),女,河北邯鄲人,工程師,研究方向?yàn)樗h(huán)境監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)與研究。