示范应用成效显着
“传统监测方式依赖人工采样和实验室分析，耗时费力。新系统可实现无人值守运行，大幅减少了人力投入，有效提高了监测效率。在海河流域的示范工程中，人力成本降低约60%，监测频次却提高了3倍。”程劼说。
目前，该系统已在太湖、海河等流域投入示范应用，成效显着。
通过将监测数据实时上传至云端平台，并结合GIS技术生成污染热力图，系统预警准确率超过90%。在太湖流域的试点中，系统成功捕捉到水体中抗生素和农药残留的异常波动，为管理部门提供了精准的污染溯源依据。
该系统的研发不仅解决了技术难题，更在环境监测领域带来了科学范式的转变。
“传统监测侧重于单一污染物的静态分析，而新系统通过多靶标动态识别和大数据分析，实现了污染物的关联性分析。”程劼说。
结合污染热力图，管理部门可精准定位污染高发区域，制定靶向治理措施。例如，该系统可助力农药残留超标源头的精准溯源，使相关部门可快速对周边农田进行重点监管，有效减少了污染物入河量。
在面源污染智能监测系统不断应用于众多流域监测的基础上，团队制定了《农业面源污染智能监测技术规范》。该规范不仅为行业提供了标准化框架，填补了抗生素、农药残留等新发面源污染智能监测领域的空白，而且推动了监测体系的规范化建设。
程劼表示，下一步该系统将新增全氟化合物、内分泌干扰物、微塑料等新污染物的检测功能，进一步拓宽监测范围。同时，系统有望应用于更多领域，在城市供水、饮用水源地等场景部署，保障居民饮水安全。 |
