我们在国内做了十多年的水质监测,感觉环境管理这块的压力在逐渐增大。监测环境的质量变化需要大量的数据做支撑,这就是大数据,而传统环境监测实验室的检测指标和频次已经不能满足现在的要求了。另外,最近些年的突发性污染事件,比如兰州、晋江、武汉等地曝光的新闻,都是市民先发现的,在这个过程中,水质自动监测系统的应用是非常有必要的。这几年,比较欣喜的是国内水站用的监测仪器已经逐步实现了国产化,但我们认为还是存在不少问题。
第一,水质监测系统相应的检测指标必须满足当地河流河段的特征污染物监测的要求。常规的地表水环境质量标准环境自动监测系统主要有7个指标,有高锰酸钾指数、氨氮、常规五参数等。但是,近期的突发性的污染事件都是由特征污染物引起的,可见原先建立的检测自动监测系统已经跟不上现在的要求了。因此,必须对现有水站实现多参数监测,运用模块化的设计来提升仪器的监测能力。
第二,自动监控数据的质量控制。要做大量的数据分析应用,数据的准确性必须得到保障。近几年,我们对水质监测体系做了很多调整补充工作,从仪器设备到系统集成乃至后端的平台应用,从多个方面用多种手段来保证数据的准确性,并对系统进行实时诊断。
第三,对系统的智能化的升级改造。我们设计了两种途径来改变原来传统水站的运行方式:针对原来水质监测产生的异常、故障数据,调整监测系统的运行方式,使系统的运行智能化,验证数据的准确性;实现水质监测系统的远程操作、远程管理。
第四,加强水站的数据分析和应用。建设一个水站是由多个部门协同完成的,包括水利部门、建设部、环保部等,这些部门所有的数据应该充分相互利用,形成一种从污染源到下游环境质量变化的趋势这样关联性的分析。考虑到物联网的综合性,我们期待这类数据能够进一步实现共享,通过综合分析构建一个更大的数据平台,以满足现在环境管理的要求。