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污染來自哪兒,水質“指紋”告訴你
發布日期:2024/10/8 9:35:41
    水環境保護事關人民群眾切身利益。近年來,為防治水污染,三維熒光光譜技術應運而生。每個污染源排放的廢水,都有自身獨特的三維熒光光譜,可以作為其水質“指紋”。三維熒光光譜技術是一種利用水體中的特征物質作為“指紋”,通過數學模型和統計方法確定水體污染源及其貢獻率和負荷量的技術。用于檢測的這些特征物質,可以是自然存在或人為添加的,它們能夠反映水體受到的不同污染源的影響。

    識別“嫌疑人”,鎖定污染“元兇”

    不同的水樣,污染成因不同,污染物的特征就不一樣。因此,一方面,通過檢測已知污染源的“指紋”,構建起“指紋”數據庫;另一方面,識別擬溯源水體的“指紋”,形成分析目標。再將兩者對比,從相似度上就可以找出污染“嫌疑人”。

    與其他常見的水質污染溯源方法相比,三維熒光光譜技術具有高靈敏度、高選擇性、高信息量等優點,同時操作便捷、分析速度快——一次分析時間大約20分鐘,在降低成本的同時,大大提高了溯源效率。

    首先是定性區分污染來源。使用三維熒光光譜技術可以區分不同水樣中的溶解性有機物(DOM),體現在水質指標上就是化學需氧量(CODCr)或者高錳酸鹽指數(CODMn)。其次是判斷水體的受污染程度。通過判定溶解性有機物的組分及含量,可以判斷水體受到污染的影響程度。一般情況下,污染濃度越高,水質指紋峰的強度越高。最后,通過計算定量污染源占比,對自然水體和污水熒光強度等特征進行分析,進一步結合其他數據分析方法,分析特定污染物的占比負荷。

    這項被稱為水環境治理“福爾摩斯”的技術,能識別以下“嫌疑人”,從而幫助鎖定污染“元兇”。

    一是識別水中的溶解性有機污染物,包括腐殖質、蛋白質、多糖等,便于評估水體污染程度。

    二是識別藻類及藻毒素。藻類降解后產生的藻類有機污染物和藻毒素會對水環境生態安全構成威脅,這一技術可以識別水體中的藻類及其代謝產物,為富營養化成因分析和污染治理提供依據。

    三是識別工業和生活污水污染。通過分析工業和生活污水中有機污染物的特征熒光指紋圖譜,追溯污染物的來源,為污染源控制提供依據。

    四是識別重金屬污染。雖然重金屬本身不產生熒光,但它們可以與水體中的有機物結合形成絡合物。這些絡合物在三維熒光光譜下可能產生特定的熒光信號,從而間接反映水體中的重金屬污染情況。

    五是識別石油類污染物。石油類污染物在水體中往往以溶解態和乳化態存在,通過解析其熒光光譜數據,可以實現共存體系中多組分石油類物質的同時測定。

    六是識別其他有機污染物。如農藥、抗生素、內分泌干擾物等,這些污染物在水體中含量較低,但具有潛在的生態風險和健康風險。通過高靈敏度的三維熒光光譜技術,可以實現對這些污染物的有效監測。

    以科技“鐵證”支撐地方科學、精準治污

    2023年2月起,四川省內江市大清流河李家碥斷面高錳酸鹽指數出現波動超標現象,持續數月。雖組織多次排查,但關于水質超標主要因素的判斷,仍只能根據經驗,缺乏有力的科學依據。我們在人工排查時,發現斷面上游分布著大大小小多個魚塘,很多還屬于具有一定規模的水產養殖企業。在采集斷面、各魚塘養殖尾水水樣,對其三維熒光光譜進行匹配后,我們發現,斷面河水的圖譜指紋與水產養殖尾水的相似度為99%。再結合現場研判,最終確定水產養殖尾水直接排放是該斷面高錳酸鹽指數超標主因。

    面對科技力量支撐的“鐵證”,當地養殖戶承認了排放的事實,承諾不再偷排并加強治理。根據我們的建議,當地鄉鎮工作人員制定了各魚塘輪流排水等相關管控政策,進一步強化管理和監督。在各方努力下,2023年10月開始,李家碥斷面高錳酸鹽指數逐漸下降并穩定達標,水質還實現了年均優良的好成績。

    四川省自貢市楊柳溪是釜溪河的重要支流,沿河農業發達,堰閘眾多。由于水質總是波動,不能穩定達標,關于如何治理、從哪里入手,地方找不到依據和著力點,于是向我們求助。

    我們先是按照傳統的排查方式,對流域沿線做了污染源調查,通過分析各匯入口節點的水質,確定主要的污染來源位置,再根據污染匯入河段的污染負荷情況,判定主要污染成因是農業面源,主要來源于水稻田施肥、魚塘水產養殖和生活污水排放。但這種做法“人為”因素比較重,計算污染負荷的各個系數憑經驗獲取,各類污染源占比只能通過估算得出。

    為了讓結果更具說服力,我們使用三維熒光光譜技術,對采集的楊柳溪水樣和城鎮生活、水產養殖、農業種植等樣品進行分析,對比汛期前、后的分析數據,得出結論:汛期前水體污染主要是內源,汛期后的污染主要來自陸地。光這樣還不足以讓人信服,我們進一步引入原來在同位素分析中用到的相關模型,分析具體的類別占比,最后得出:汛期前水生植物和藻類相對貢獻度最高,二者占比接近50%,污水處理設備排水口水樣、魚塘、水稻田等外源共同占比約50%;汛期后魚塘的相對貢獻升高了7個百分點,水生植物和藻類貢獻度有所下降,僅占約37%。這樣,我們就對具體的各類污染占比有了清晰的認識,將分析的結果用于指導地方科學施策,幫助地方科學開展水生態修復,使楊柳溪水質持續改善。

    為水環境保護提供科學有效支持

    未來,三維熒光光譜技術將在不同場景中得到更為廣泛的應用。如在流域/區域水環境監管方面,替代現階段的單純水質數據在線監測;在飲用水源地水質安全保障方面,進一步提高水質監管保障,縮短預警時間,提高預警精度;在工業園區污染源精準監管方面,加強對企業違法偷排的震懾力度等。這些都將為生態環境工作者提供執法的科學依據。

    隨著科技的進步,用于指紋檢測的熒光光譜儀將朝著多功能化方向發展,包括同時檢測多種元素、進行熒光成像和跟蹤等,以滿足對微量物質和痕量元素檢測的需求。而伴隨人工智能和機器學習技術的引入,熒光光譜儀也將實現智能化分析,可大大提高分析結果的準確性和可靠性。

    考慮到熒光光譜技術在分析水體中有機成分時存在一定局限性,需要結合其他分析技術或方法,因此,多種技術的聯合使用將成為水體DOM表征與解析的重要發展趨勢。這種技術融合與多元化的策略,有望提供更全面、深入的水體污染評估,為水環境保護和水質管理提供更科學有效的支持。

    (作者:陳杰,系四川省生態環境科學研究院環境規劃研究所正高級工程師)

    來源:光明日報 
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