中图分类号：X83

引言：随着生态文明建设进程的深入，环保已提升为中国社会发展的核心任务。2021年，《中华人民共和国全民经济与社会发展第十四个五年计划以及2035年长期目标规划》予以强调，需要对生态环境进行分区管理，并加强对污染物排放总量的控制力度，同时推动环境监测变得现代化。因此，在这样的大背景下，环境监测技术研究和应用引起了广泛关注。

1环境监测技术概述

1.1对环境监测的必要性

环境监察是辨别、计量和管理环境污染的主要工具，对于维护生态平衡、保障公共健康以及推进持续发展都有助益。通过进行环境监测，能分析并追踪环境状况的变动趋势，找出污染源并确定它们带来影响的程度，为真正意义上对待和处理这个问题提供科学支撑。例如，在大气方面进行监控可以协助了解当地空气质量，并判断其是否包含可能损害人类健康的有害物质，从而制定针对性控制方法。在水源方面进行观察不仅保证饮用水没有被污染还得注意是否存在可能威胁到水生态系统或者引起其他形式污染的危险因素。每一次土壤检查， 可以揭示土壤受到何种程度毁损，该如何采取相应操作去修复以安全使用和耕作，防止其他潜在风险。至于声音周围的状况经过审查后也可评估声音污染带来的负面效果，促使环境中声音污染得以改善。

1.2环境监测技术的定义与分类

环境监测技术是指用于获取、传输、分析和评价环境信息的各种方法和手段的总称。它涵盖了样品采集、现场测量、实验室分析、数据处理等多个环节，涉及物理、化学、生物、遥感等多个学科领域。根据监测对象和目的的不同，环境监测技术可以分为多种类型。按照监测对象，可以分为大气环境监测、水环境监测、土壤环境监测、噪声环境监测等；按照监测方式，可以分为手工监测和自动监测；按照监测时间，可以分为连续监测和间断监测；按照监测空间尺度，可以分为点位监测、区域监测和全球监测等。此外，还可以根据监测技术的原理、仪器设备的种类等进行分类。

2环境监测技术的应用现状

2.1大气环境监测技术

现在，我国已形成了由国家、省份、城市等多级别的空气质量观测站网，实时监控PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3和CO等主要污染物源。 在日常观测技术上结合了β射线法和微型振荡秤法等传统手动测验方法以及自动观察设备，以持续获得污染源浓度数据。（图1） 同时运用激光雷达和差分吸收光谱等先进科技工具提高了对于空气质量的时空解析能力和灵敏性。 例如在北京和上海这样的重点城市中，通过应用激光雷达等工具能参透大气污染过程的三维立体情况，为应对严重污染天气以及追溯大气污染源头分析提供更精炼的观察数据支持。 空气质量监督还广泛采纳卫星遥感系统和大气污染模拟模型作为侦查技术，并极端开阔了其侦查范围和预警能力。

图1大气激光雷达的工作示意图

2.2水环境监测技术

我国已建立了覆盖主要江河、重点湖库、饮用水源地、重点海域等各类水体的国家水环境监测网络。截至2020年底，全国共设置地表水国控监测断面2767个，国家地下水环境监测点位10168个。各断面（点位）按照监测频次分为逐日、逐月和逐季三类，全年监测总频次达到8.5万次。2020年，全国地表水国控断面水质优良（达到或优于III类）比例为83.4%，劣V类比例为0.6%。与上年相比，全国断面总体水质状况保持稳定。地下水监测点位中水质极差的比例也控制在了1%以内。这些数据表明，我国水环境质量状况整体向好，但局部地区污染问题仍较突出，水质改善任重道远。近年来，新技术广泛应用于水环境监测领域。例如，2020年生态环境部发布的158项国家地表水自动监测站中，应用了在线质谱、激光拉曼等先进传感器，实现了105项水质参数的自动监测，极大提升了监测效率与准确度。

2.3土壤环境监测技术

根据第二次全国土壤普查公报，我国土壤总的点位超标率为16.1%，其中镉、汞、砷、铅4种无机污染物点位超标率分别为7.0%、1.6%、2.7%、1.5%，农田土壤环境质量堪忧。在重点行业企业用地中，矿山开采区、化工园区的土壤污染问题尤为突出，重金属、多环芳烃等污染物超标情况普遍。为保障粮食安全和人居环境安全，我国持续开展农用地和建设用地土壤环境例行监测，2020年全国布设农用地例行监测点14.8万个，建设用地土壤污染状况调查地块69万个。这些监测数据为土壤污染状况评估和整治修复提供了关键支撑。土壤环境监测的技术手段不断创新，监测能力日益增强。卫星遥感、无人机航测等技术的应用，使得获取高分辨率的土壤环境信息成为可能。高光谱遥感可实现对典型有机污染物的识别、定量反演与制图，为污染状况调查评估提供重要参考。

3环境监测技术的发展趋势

3.1智能化与自动化

3.1.1 物联网技术在环保检测中的运用

物联网技术在环境侦测敏感区域有着大范围地使用，极大地促进了该领域的自动化、网络化和智能化。通过尝试将智能传感器、无线互联系统模块以及内置处理器配置于监测设备中，可以达到对环境数据进行自动检索并进行实时转发和远程控制的目标。例如，在气体质素监测领域，借助物联网技术建立的微空气质量可在街道、公园等社区地方布点，随时获取PM2.5、CO等污染元素浓度数据，并把信息加载至云端平台上供查看下载，从而构建城市级别空气污染防控系统；在水源监测领域中，得益于物联网技术辅助之下的智能型航行装置可分布河滨湖畔自主巡游取样判定水温举例pH值电解性者溶解氧含量等多项对生态构成影响深远要素数据，利用无线网络实时更新和传输三维模型的顶点动画关节数据，来实现对水体污染的动态监测和预警。

3.1.2环境监测数据分析中的人工智能算法运用

　　人工智能科技飞跃式的进步带来了机器学习、深度学习等算法在环境监测数据解析上的广泛使用。通过对大规模监控数据进行智能化处理，得以迅速识别环境质量的变更规则、预知污染走向和追根溯源污染起点，在环保决策制定方面提供科学依据。比如，有了卷积神经网络算法，可以把水质监察数据进行智慧分类和异常检查；借助长短期记忆网络模型，可以预测空气质量时间序列数据的未来趋势；配合迁移学习算法，则实现不一样地域、不相同时间段环境观测数据的整合研究。未来，人工智能算法将与环保监察技术形成深度融合，持续推动信息分析向更高级别发展，给生态环境守护带去更专业精确、效率极高的策略指引。

3.2微型化与集成化

3.2.1微观探测器在环境检测中的运用

　　微型检测器科技的发展为环境监控领域引进了创新性变化（图2）。相较于传统的监察设备，这类小型探测器以其小巧体积、低能耗、高敏感度等特点大幅提升了环境观察的时空分辨率和部署可调节性。如涉及MEMS工艺制作的微型气体探测器可以实时、持续地观察空气中各种污染物；纳米素材制造的微镜头重金属侦查器能对水源中痕量重金属进行高灵敏度追踪；一体化构建的微型感知装置阵列能同时监管多个环境指标，完成对环境质量的全面评价。前方，随着材料学、微纳制程等科技不断向前，这类焦距传递者将会在环境瞭望领域找到更广大应用空间，为环保管理供给更细致、网状化之侦查数据支撑。

图2硅微机械压力传感器的集成化结构示意图

3.2.2集成化监测设备的研发与应用

　　通过将多元化的传感器，采样装备和数据处理单元等整合为一，集成监测设备能有效地实现环境监测流程的自动化和一体化，并极大地提高了检测效率以及数据品质。比方说，水质自动集成监测站能同时量化pH值、溶解氧、浊度等许多参数，而且它具有自动采样敛取、在线校正以及数据传递功能。轻便的大气复合型检测仪可以同时跟踪PM2.5、SO2、NO2等多种污染物含量，并提供无线数据传送 与远端操控功能；模组设计的噪音检测装置能灵活调配不同类型的麦克风和收集资料单位，适用于各种环境状态下所需监察。在未来，随着物联网技术的不断进步，各种联网的监测设备将会得到广泛应用。这些设备能够实时采集、传输和分析各种监测数据，从而突破传统监测技术的局限性，解决长期以来困扰该领域的技术瓶颈问题。

3.3网络化与远程化

3.3.1 网络传输和共享环境监测数据

　　通过建立一个覆盖全国、互动无隙的环境检测数据网络，即可实时地传送、标准化处理以及集中管理这些监控数据，从而促进不同当前在进行之间以及不同地区间的数据共享和业务配合。例如，我们国家已经启动一个自动对地面水质量进行监视的系统，在全国范围内部署了数千个自动监测站点，由此可以对主要河流湖泊库存水质进行实时监听并分享相关数据；各省级空气质量监测网络则将每一市县收集来的听取结果整合起来公开发布， 这才给横跨整个行政区域进行空气污染防治提供了有利于操作决策做出的数据支持。未来，新型技术如5G和物联网日渐被引入使用之后，环保观察数据库必然会经过深层次调优工作，并能达到更高效率、更安全稳定以及更聪明灵活这样事关数据转送和共享的目标。

3.3.2卫星遥感等远程监测技术的发展

近年来，伴随着科技进步，以卫星遥感、无人机航拍等为代表的远程监测手段悄然崛起，并在环境保护领域发挥了巨大作用。这些先进工具能够广阔无垠，不受时间空间条件限制地对地方性环境进行全面深入地掌控，并给出实证数据参考。举例而言，高清晰度的观察卫星能做到详尽评估当前土地运用情况和检视森林生态状况等；其他专门监管空气状况的卫星则能倒推大范围污染物密集度和解析源头来源等信息。此外，在审查特定区域环境质量时，无人机拍摄方式可实施更加精细精确的管理策略，包括空气样本取集、巡逻湖滩水质、找寻排放污染源头等。

3.4多学科交叉融合

3.4.1环境监测技术与大数据分析的结合

在环境观测过程中产生的大量和多样性的数据对传统方式的数据解析提出了新问题，而引进大数据分析方法为处理和运用环保检测数据带来了新前景。机器学习、信息发掘等大数据评估方法可以应用于特性抽取、模型识别、趋势预测等在内的环保观察数据领域，揭示环境品质随时间和空间变化规律，为防治污染以及森林修复提供详细指南。举例来说，联合分析碳排放清单、气候状况等各类源头情报可以实现对空气污染源头定位和场景模型；深度挖掘水体质量按照时间排序的搜集到的所有资料能呈现湖泊草本植物丰盛状态变化趋势及其驱动因子。

3.4.2 融合环境监测技术和生物技术

借助生物传感器技术，可运用生物对特定的污染物敏锐反应，有效实施精确且迅速地检测例如重金属、残余农药等；通过环境基因组学方法分析环境样本中微生物的组成和作用，揭露出大自然对污染物响应的机制；并利用特征性的生命分子标记、预示相关污染源而进行早期告警及持续监控。例如使用水下生命体内含有特异性蛋白质作为指明重金属存在的明示标志，并创设了新颖的预告检测模式；结合宏观基因组序列解析方法获取到土壤微问题群落对农田污染反应规则，并据此来评估土地健康情况。

结束语：科技不断进步，环保观测手段正向着智能、微型、互联网化和多学科融合这几大方向拓展。预计未来的环保监测手段将具有更精确、高效和便利的特点，以便为环境管理与决策提供更全面且可信赖的数据基础。同期，在实现此项技术创新与应用中，政府当局、公司企业、科研部门及公众需要共同推进。只有积极激发社会各界对于开展此项技术研究开发并加大宣传推广力度，增强大众坚持环境保护的意识，才能最终达到人类与自然环境一道挂念土壤生态建设寒酸景象相协调共战这个目标，使得城乡规划建设步履更稳健地走上一个档次颇高之新阶梯。

参考文献

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