示範應用成效顯著
“傳統監測方式依賴人工采樣和實驗室分析，耗時費力。新系統可實現無人值守運行，大幅減少了人力投入，有效提高了監測效率。在海河流域的示範工程中，人力成本降低約60%，監測頻次卻提高了3倍。”程劼說。
目前，該系統已在太湖、海河等流域投入示範應用，成效顯著。
通過將監測數據實時上傳至雲端平台，並結合GIS技術生成污染熱力圖，系統預警準確率超過90%。在太湖流域的試點中，系統成功捕捉到水體中抗生素和農藥殘留的異常波動，為管理部門提供了精準的污染溯源依據。
該系統的研發不僅解決了技術難題，更在環境監測領域帶來了科學範式的轉變。
“傳統監測側重於單一污染物的靜態分析，而新系統通過多靶標動態識別和大數據分析，實現了污染物的關聯性分析。”程劼說。
結合污染熱力圖，管理部門可精準定位污染高發區域，制定靶向治理措施。例如，該系統可助力農藥殘留超標源頭的精準溯源，使相關部門可快速對周邊農田進行重點監管，有效減少了污染物入河量。
在面源污染智能監測系統不斷應用於眾多流域監測的基礎上，團隊制定了《農業面源污染智能監測技術規範》。該規範不僅為行業提供了標準化框架，填補了抗生素、農藥殘留等新發面源污染智能監測領域的空白，而且推動了監測體系的規範化建設。
程劼表示，下一步該系統將新增全氟化合物、內分泌干擾物、微塑料等新污染物的檢測功能，進一步拓寬監測範圍。同時，系統有望應用於更多領域，在城市供水、飲用水源地等場景部署，保障居民飲水安全。 |
