正大环保“水环境卫士”系列产品

—水体富营养化监测预警

背景概述 

    水体富营养化是水环境中普遍存在的水质污染现象，按照原因可分为天然富营养化和人为富营养化，由于人口增加和社会的迅速发展，工农业生产规模的快速扩张，以氮、磷等营养元素为代表的生活和工业污水排入河流水库，大大加速水体人为富营养化进程。一般来说，水体富营养化容易导致某种优势藻类的疯长，破坏原有的生态平衡，过多地消耗水中的氧气，使得鱼类、浮游生物等缺氧而死，而他们的尸体腐烂又会造成水质的进一步恶化。

   一般当外界环境条件适宜，水体中总磷超过0.1mg/l或总氮超过0.3mg/l时藻类就会过量繁殖，所以蓝藻水华在很多研究当中被认为是湖泊等水体富营养化的结果之一，从对水华的统计上看，水体富营养化zui常见的结果就是导致由于藻类大量繁殖形成的水华现象。减少蓝藻水华zui根本的对策是减少水体的营养盐输入水平。在蓝藻水华爆发前和爆发时的应急处理将是环境监管部门应对蓝藻水华事件的常态。而目前中国近70%以上的湖泊存在着富营养化的事实也表明蓝藻水华频发态势将在未来一段时间内依然持续。因此加强水体富营养化预警将是降低经济、社会和生态损失*的有效措施。

    有效地应急处理首先需要掌握准确的水华态势以及提前预测蓝藻的爆发，而越早预测到蓝藻水华的爆发，应急处理措施的效率就会越，蓝藻水华所引起的各种损失也会被控制在zui低的范围内。因此可以说建立有效的蓝藻水华预警监测系统是保证应急处理机制有效的先决条件，也是目前应对蓝藻水华威胁的必由之路。

影响因素及参数选择

物理和气象因素-温度、溶解氧、浊度、光照、扰动、水停留时间。

    大部分蓝藻适合生长在水温在25~35℃之间的水体中。而且在一些高温的环境中也可以生存；蓝藻的光利用效率高，并具有较宽的光捕获特性。多数形成水华的蓝藻种类喜好或耐强光，一些种类也可以在黑暗的环境下生长。蓝藻能捕获利用一些特殊波长的光的能力以及在低光密度下的生长优势，使蓝藻能在被遮蔽的条件下生存并且在水的浊度比较高的情况下有更多的机会竞争过其它藻类；由此可见，浊度也和蓝藻的爆发有着一定的关联；多数形成水华的蓝藻种类在一定空间尺度上喜好低扰动以及较弱的混合条件，并且所有种属均喜好长滞留时间。在出现污染的情况下通常都会有溶解氧急剧下降的现象。蓝藻水华爆发会对水中溶解氧产生影响，并且在蓝藻大量死亡时会使溶解氧急剧下降。

 化学条件主要包括水中氮、磷等营养物质、微量元素、盐度、溶解无机碳（DIC）、溶解有机碳（DOC）、pH等

    根据有关的研究结果，从对营养物质竞争的角度来说，蓝藻在许多特定环境下占有竞争优势。蓝藻对N和P的亲和力高，同时也具有适应营养盐缺乏和变化的机制。通常表层水的TP比TN对蓝藻生物量的预测性要好。对于浅水湖泊的有关研究认为，浅水湖泊可以出现两种截然不同的状态：一种是有丰富的水生物的清澈状态；另一种是含有高度的包含蓝藻在内的浮游生物的非常混浊的状态。在富营养化状态下，浊度会随着营养水平上升。当浊度超过临界值时，由于光照不足，水生植物的衰退可能导致氮和磷的大量释放，而由此可以促进包括光利用效率高的蓝藻在内的藻类的生长。

生物条件-牧食、微生物作用和与高等植物共生等因素

    其中牧食仅为选择性因素，但在蓝藻超过临界规模后将不会被牧食者抑制。蓝藻和其他藻类会被很多牧食者和鱼类所摄食，其中包括水蚤和鲢鱼、鳙鱼在内的许多生物。但在蓝藻的生物量达到一定超过一定规模后其产生的微囊藻毒素会有效抑制绝大多数摄食生物。同时在很多蓝藻水华爆发的时候发生过大量水生植物和动物大量死亡记录。

具备特殊预警意义的参数

在所有的参数当中，有部分参数具有特殊的预警意义。

    根据统计的结果，通常在经验上将水华认定为富营养化的结果之一。虽然并不是在所有的富营养化的水体当中均会发生水华，但水体中的营养物质的水平依然具备了相当程度的远期预警的价值。可以用来判断水体营养水平的诸多参数中，氮和磷的含量是目前非常普遍的评估水体富营养化程度的参数。

    如前所述，在蓝绿藻爆发前通常会由于蓝藻的光合作用旺盛，大量消耗水中的CO2使水体的pH值上升的现象；在蓝藻大量死亡腐烂时（包括出现其它污染物使细菌的分解活动加剧），会大量消耗水中的氧气，使溶解氧的读数降低（同时蓝藻等其他动植物的生存均需要一定量的溶解氧）。

    水华通常发生在富营养条件水体当中，在适宜的温度和光照条件下爆发，所以温度和光照条件也对水华的预警有着比较大的预警价值；

    由于蓝藻本身就含有叶绿素，同时在爆发时水体中叶绿素的含量也会大量增加。但叶绿素的大量增加并不能*解释是否已经发生了蓝藻水华，仅依靠叶绿素只能解释39%的叶绿素浓度升高的情况，同时分析蓝绿藻和叶绿素的浓度则可以解释82%的变化情况。

    以上这些参数均具备短期预警的价值。通过蓝藻和叶绿素的比例不仅可以了解是否是蓝藻水华，而且在积累了大量的历史数据的前提下还可以对蓝藻的种类进行大致估计。将以上这些参数的现场测量数据同历史数据进行对比，利用回归分析方法计算出相似系数，结合实验室的测量结果进行修正，并建立相应的模型。

    在蓝藻水华爆发时，污水团或大量漂浮在水中的蓝藻会在风和水流的推动下漂移，并有可能飘到如水厂的取水口、保护区、水产养殖区域以及饮用水源地等处。因此在水华发生时，如果了解到风向、风速和水流的方向以及流速等因素（通常流速会比较低），不仅仅可以把握水华发展、扩散的趋势，建立相应的发展、扩散的模型，还可以在可能被扩散到重点区域采取事先的预防措施。同时在存在短期预警的情况下，根据未来几天天气预报，还可以推断出可能被扩散的区域，在可能的情况下采取相应的措施尽量缩小污染范围。

    根据物理气象因素与水华发生的响应关系，确定水预警的指标为：总磷、总氮、水温、叶绿素a、pH、浊度、溶解氧、气象参数、在线流速设备、全光谱水质分析仪。

水体富营养化监测预警建设

    水体富营养化是一个长期过程，但是常常会以蓝藻水华的形式集中爆发，要对水体富营养化及蓝绿藻水华长期监测及预警，就必须对其形成机理及主导影响因子有充分的认识，一般来说蓝藻生长与水华形成大体分为如下四个阶段：

完整的水华预警体系包括监测、数据修正、预警和建立模型。

    监测部分应使用多种监测方式，充分考虑水域的地理特点和水流特点、污染排放特点等因素布设站点。 如在历年数据和卫星遥感图中水华zui先出现和浓度比较高的地区设置水质自动在线监测站，在水域的中心部分应选择浮标台，在水华zui先出现的地区选择自动水质在线剖面监测站。受投资等限制，很难使用大量自动水质监测站对大面积水域进行高密度的布置，因此对于某些监测空白区域和人工采样比较方便的地区使用便携式仪器进行人工采样。同时也应对自动在线监测站在蓝绿藻和叶绿素浓度不同时进行少量的人工采样和实验室分析，用于对在线监测仪器进行后校准和对数据进行修正，同时也用于了解形成水华的蓝藻的种类构成和藻毒素的含量。为了掌握水华的发展规律，在必要时，对于一些水华发展的关键区域可以使用自容的方法来获取一段时间内比较频密的数据。这样可以以非常高的效率在过程中随时掌握水华爆发和发展的状况以及相关处理措施对水华的影响。

    由于目前在现场进行监测的方法多为光学法，而且不同方法、不同仪器之间也存在着测量结果不一致的情况，因此为做到定量分析并保持数据的一致性，应对每一台仪器进行后校准。同时由于意外事件的影响，应根据实验室的数据和实际情况对现场仪器的测量结果进行修正。

   根据历年的监测数据，将有关参数利用数理统计的方法，如回归分析等方法，来计算相应的相似系数。在不断有新数据输入的条件下建立不断更新 、针对远期、短期以及水华扩散的预警数据分析方法。其中应包括远期预警、短期预警和污染扩散预警，在实验室对藻毒素的快速分析能力不足或对蓝藻种类快速识别存在困难的情况下，也可以探讨利用类似的方法进行估测。根据以往历年的数据将以上的预警的结果划定不同的级别，同时为不同的预警级别设定不同的预警预案，以zui大限度地降低损失。

    根据修正之后的数据结果和相应的自然条件，对水华的产生、发展和爆发的规律进行研究，建立当地水域的数学模型。同时也有必要将其它有关的数据合并进该模型当中，经过一段时间的积累和完善，zui终达到可以通过该模型来模拟水华或其他污染的发生、扩散过程，污染治理的过程，并为下一步应急处理或长期的治理、限制污染排放提供决策支持。并根据数据的不断积累对该模型不断更新，从而为该水域的治理、保护和污染排放提供。

水体富营养化预警设备

应用领域

■ 湖泊水体生态环境监测预警               ■ 饮用水源地蓝绿藻水华预警

■ 水产养殖在线监测预警方案               ■ 城市湖泊水质监测及预处理

■ 旅游景区湖泊水体预警监测               ■ 水库、河川水质污染监测记录

集成方案

建设漂浮式湿地监测小屋，使用水域面积约50平方米，建设布局和内部控制分别如图2和图3所示。

建设布局示意图

 TN/TP二合一在线监测设备

原理及适用范围：

测量原理：碱性过硫酸钾  氧化分解—分光光度法（TN）

                 过硫酸钾  氧化分解—分光光度法（TP）。

可适用于地表水、地下水、饮用水和污水。

技术特点：

• 高稳定性与测量精度；
• 一台仪器可同时测定总氮（TN）、总磷（TP），

也可分别测定总氮（TN）、总磷（TP）

• 试样稀释功能：在注射器内稀释，根据测定量程自动确定稀释倍率
• 离线测定功能：备有离线测定采水管
• 浓度演算功能；可输入与手工分析相差的修正系数；
• 负荷量演算功能：可与流量输入信号相乘计算负荷量
• 可采用国产试剂；

技术指标：

叶绿素a在线监测设备

    采用荧光原理同时对水中的总叶绿素，蓝绿藻叶绿素及浊度和可溶性有机物（DOM）进行测定波长：采用7个不同波长（365, 450, 525, 570, 590, 610, 710 nm）的激励光对藻类进行测量分析，通过对其它干扰物质和参数进行测定以提高藻类测定的准确性。其中包括：通过测定365nm的荧光和710nm的荧光分别对DOM（可溶解有机物）和浊度进行补偿

测量参数：DOM (可溶性有机物总量) mg/l

总叶绿素 µg/l

 蓝藻叶绿素 µg/l

 绿藻褐藻，红藻（通过软件更新）µg/l
 浊度 NTU

 叶绿素测定范围 : 0-200 µg chl-a/l

 浊度监测范围: 0-200 NTU

 透光率 : 0-100 %

 水样温度: 0-30 °C

pH分析仪

原理及适用范围：

玻璃电极法，极其稳定的pH 测量。

适用于过程控制、水质监测、废水控制。

技术特点：

• 陶瓷隔膜；
• 参比电极Ag/AgCl；
• 防护 IP68；
• 带自动清洗装置；

技术指标：

浊度在线分析仪

原理及适用范围：

测量原理采用光学传感器，可适用过程控制、水质监测、废水控制。

技术特点：

• 长期稳定运行,零维护；
• 自动清洗；
• 直接在介质(现场)或旁通管道中进行安装和测量；
• 通过 ZDA终端控制器和 ZDA 软件进行操作；

技术指标：

 溶解氧在线监测设备

原理及适用范围：

采用光学/荧光、多参数传感器，可适用地表水、地下水、饮用水和污水。

技术特点：

无需流量，zui小的维护量(无耗品)；

技术指标：

一体式气象站

测定指标：

气温 、 相对湿度 、气压 、风速 、风向 、降水强度 、降水类型 、降水量。

技术特点：

    一体式气象站可测定空气温湿度、气压和风速风向。通过电容式传感器测定大气相对湿度。利用一个的NTC模块测定大气温度。利用超声波原理进行测定风速风向。利用24GHz的多普勒雷达测定每一滴雨/雪滴的滴落速度，从而计算出降水强度、降水类型和降水量。所有指标集成在一个传感器中，免维护。开放通信协议(Lufft-UMB protocol)。

技术指标：

在线流速设备

基本参数：

测量原理：声学多普勒剖面测流技术 

工作频率：500 KHz 

测量范围：1.5至120米 

水平波束角指向角：1.4º 

旁瓣抑制：>60dB 安装特点：侧视式安装； 

数据输出格式：RS232，SDI-12，RS485，RS422/4-20mA

传输方式：电缆、光纤有线直连，无线采集、传输

数据输出：实时水位、单元流速、断面面积、流量、水量等数据。

工作条件：

工作温度：-5至60°C； 

保存温度：-10至70°C 

供应电源：7至15伏直流；功耗：＜1.0W 

测量技术指标：

流速测量范围：±6米/秒 

分辨率：0.001米/秒 

准确度：±1%实测流速 

水位测量范围：

测量范围：0.2米 至18.0米（从换能器表面开始计算） 

分辨率：0.001米

准确度：±0.006米（＜6米） 

±0.1% FS （≥6米） 

耐压（zui大水深）：30米 

温度: 

测量范围：-5至60°C 

分辨率：0.01°C 

准确度：±0.1°C

全光谱水质分析仪COD、TOC、NO2-N、浊度

原理及适用范围：

测量原理采用紫外-可见光光谱。

可适用于地表水、地下水、饮用水和污水。

技术特点：

• 即插即测，多参数探头；
• 长期稳定运行,零维护；
• 工厂预校准；
• 使用压缩空气进行自动清洗；
• 直接在介质(现场)或流通槽中(监测站)进行安装和测量；
• 通过ZDA 终端控制器和ZDA 软件进行操作；
• 自动补偿交叉干扰；
• 易于安装，无堵塞；

技术指标：

智能控制预警终端-支持设立预警模型与不断修正

特点：

• 宽屏彩色7寸显示器并带有触摸功能，界面直观、可触、色彩合理、美观、

图案人性化；

• 可接入监测设备达27个（可接入第三方传感器），水文、水质、气象等，接

入方式：RS485 Modbus、模拟量输入；

• 基于互联网+，支持远程访问，维护、故障诊断；
• 具备有线网络传输功能，可实现与其它终端互联互通；（需要使用授权）
• 可建立报警机制，并自动短信报警；（需要使用授权）
• 可建立预警模型，并对预警数据报警；（需要使用授权）
• 具备权限管理功能，可设置操作权限，确保数据安全；
• 大存储空间，可现场存储10年数据，支持U盘导出数据功能；
• 可根据水质状况及实验室测试结果进行数据修正；
• 可手工录入现场人工补测数据；（需要使用授权）

技术指标：

结语：

影响湖泊富营养化以及蓝绿藻水华暴发的因子很多，所起的作用也各不相同，并且因子之间存在着某种程度的相关关系，并且还会受到湖面大小、形状等各方面的影响，因此需要用适当的方法对众多因子进行筛选，选择影响湖泊富营养化的主要因子进行分析，通过合适的模型，建立预警机制，为水华的暴发提供预警，降低水体富营养化对人民身体健康和生产生活的危害，为湖泊富营养化和蓝藻水华的防治提供理论依据。

在短期内无法*解决的情况下，建立预警体系就成为应对蓝藻水华的主要解决方案。通过合理地布设站点、选择参数、运用多种监测手段并将结合多种检测方式，就可以迅速有效地获得现场数据。同时对不同方法、不同来源数据进行修正，使之保持在分析上的一致性。根据现场数据进行数理统计来获得相似系数来评估水华爆发的可能性并据此来启动相应的预案。zui后建立数学模型来支持预警、治理的决策。