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    光明日报 2024年10月05日 星期六

    污染来自哪儿,水质“指纹”告诉你

    作者:陈 杰 《光明日报》( 2024年10月05日 04版)

      【生态讲堂】

      水环境保护事关人民群众切身利益。近年来,为防治水污染,三维荧光光谱技术应运而生。每个污染源排放的废水,都有自身独特的三维荧光光谱,可以作为其水质“指纹”。三维荧光光谱技术是一种利用水体中的特征物质作为“指纹”,通过数学模型和统计方法确定水体污染源及其贡献率和负荷量的技术。用于检测的这些特征物质,可以是自然存在或人为添加的,它们能够反映水体受到的不同污染源的影响。

    识别“嫌疑人”,锁定污染“元凶”

      不同的水样,污染成因不同,污染物的特征就不一样。因此,一方面,通过检测已知污染源的“指纹”,构建起“指纹”数据库;另一方面,识别拟溯源水体的“指纹”,形成分析目标。再将两者对比,从相似度上就可以找出污染“嫌疑人”。

      与其他常见的水质污染溯源方法相比,三维荧光光谱技术具有高灵敏度、高选择性、高信息量等优点,同时操作便捷、分析速度快——一次分析时间大约20分钟,在降低成本的同时,大大提高了溯源效率。

      首先是定性区分污染来源。使用三维荧光光谱技术可以区分不同水样中的溶解性有机物(DOM),体现在水质指标上就是化学需氧量(CODCr)或者高锰酸盐指数(CODMn)。其次是判断水体的受污染程度。通过判定溶解性有机物的组分及含量,可以判断水体受到污染的影响程度。一般情况下,污染浓度越高,水质指纹峰的强度越高。最后,通过计算定量污染源占比,对自然水体和污水荧光强度等特征进行分析,进一步结合其他数据分析方法,分析特定污染物的占比负荷。

      这项被称为水环境治理“福尔摩斯”的技术,能识别以下“嫌疑人”,从而帮助锁定污染“元凶”。

      一是识别水中的溶解性有机污染物,包括腐殖质、蛋白质、多糖等,便于评估水体污染程度。

      二是识别藻类及藻毒素。藻类降解后产生的藻类有机污染物和藻毒素会对水环境生态安全构成威胁,这一技术可以识别水体中的藻类及其代谢产物,为富营养化成因分析和污染治理提供依据。

      三是识别工业和生活污水污染。通过分析工业和生活污水中有机污染物的特征荧光指纹图谱,追溯污染物的来源,为污染源控制提供依据。

      四是识别重金属污染。虽然重金属本身不产生荧光,但它们可以与水体中的有机物结合形成络合物。这些络合物在三维荧光光谱下可能产生特定的荧光信号,从而间接反映水体中的重金属污染情况。

      五是识别石油类污染物。石油类污染物在水体中往往以溶解态和乳化态存在,通过解析其荧光光谱数据,可以实现共存体系中多组分石油类物质的同时测定。

      六是识别其他有机污染物。如农药、抗生素、内分泌干扰物等,这些污染物在水体中含量较低,但具有潜在的生态风险和健康风险。通过高灵敏度的三维荧光光谱技术,可以实现对这些污染物的有效监测。

    以科技“铁证”支撑地方科学、精准治污

      2023年2月起,四川省内江市大清流河李家碥断面高锰酸盐指数出现波动超标现象,持续数月。虽组织多次排查,但关于水质超标主要因素的判断,仍只能根据经验,缺乏有力的科学依据。我们在人工排查时,发现断面上游分布着大大小小多个鱼塘,很多还属于具有一定规模的水产养殖企业。在采集断面、各鱼塘养殖尾水水样,对其三维荧光光谱进行匹配后,我们发现,断面河水的图谱指纹与水产养殖尾水的相似度为99%。再结合现场研判,最终确定水产养殖尾水直接排放是该断面高锰酸盐指数超标主因。

      面对科技力量支撑的“铁证”,当地养殖户承认了排放的事实,承诺不再偷排并加强治理。根据我们的建议,当地乡镇工作人员制定了各鱼塘轮流排水等相关管控政策,进一步强化管理和监督。在各方努力下,2023年10月开始,李家碥断面高锰酸盐指数逐渐下降并稳定达标,水质还实现了年均优良的好成绩。

      四川省自贡市杨柳溪是釜溪河的重要支流,沿河农业发达,堰闸众多。由于水质总是波动,不能稳定达标,关于如何治理、从哪里入手,地方找不到依据和着力点,于是向我们求助。

      我们先是按照传统的排查方式,对流域沿线做了污染源调查,通过分析各汇入口节点的水质,确定主要的污染来源位置,再根据污染汇入河段的污染负荷情况,判定主要污染成因是农业面源,主要来源于水稻田施肥、鱼塘水产养殖和生活污水排放。但这种做法“人为”因素比较重,计算污染负荷的各个系数凭经验获取,各类污染源占比只能通过估算得出。

      为了让结果更具说服力,我们使用三维荧光光谱技术,对采集的杨柳溪水样和城镇生活、水产养殖、农业种植等样品进行分析,对比汛期前、后的分析数据,得出结论:汛期前水体污染主要是内源,汛期后的污染主要来自陆地。光这样还不足以让人信服,我们进一步引入原来在同位素分析中用到的相关模型,分析具体的类别占比,最后得出:汛期前水生植物和藻类相对贡献度最高,二者占比接近50%,污水处理设备排水口水样、鱼塘、水稻田等外源共同占比约50%;汛期后鱼塘的相对贡献升高了7个百分点,水生植物和藻类贡献度有所下降,仅占约37%。这样,我们就对具体的各类污染占比有了清晰的认识,将分析的结果用于指导地方科学施策,帮助地方科学开展水生态修复,使杨柳溪水质持续改善。

    为水环境保护提供科学有效支持

      未来,三维荧光光谱技术将在不同场景中得到更为广泛的应用。如在流域/区域水环境监管方面,替代现阶段的单纯水质数据在线监测;在饮用水源地水质安全保障方面,进一步提高水质监管保障,缩短预警时间,提高预警精度;在工业园区污染源精准监管方面,加强对企业违法偷排的震慑力度等。这些都将为生态环境工作者提供执法的科学依据。

      随着科技的进步,用于指纹检测的荧光光谱仪将朝着多功能化方向发展,包括同时检测多种元素、进行荧光成像和跟踪等,以满足对微量物质和痕量元素检测的需求。而伴随人工智能和机器学习技术的引入,荧光光谱仪也将实现智能化分析,可大大提高分析结果的准确性和可靠性。

      考虑到荧光光谱技术在分析水体中有机成分时存在一定局限性,需要结合其他分析技术或方法,因此,多种技术的联合使用将成为水体DOM表征与解析的重要发展趋势。这种技术融合与多元化的策略,有望提供更全面、深入的水体污染评估,为水环境保护和水质管理提供更科学有效的支持。

      (作者:陈 杰,系四川省生态环境科学研究院环境规划研究所正高级工程师)

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