《环境监测思维导图》
一、环境监测概述
1.1 定义与目的
- 定义： 对环境质量状况进行连续或定期的测定，以便确定环境质量现状与变化趋势。
- 目的：
- 评价环境质量现状
- 掌握环境质量变化趋势
- 识别污染源和污染程度
- 为环境管理提供科学依据
- 预测环境风险，预警环境污染事故
- 评价环境治理效果
1.2 分类
- 按监测对象：
- 空气环境监测
- 水环境监测
- 土壤环境监测
- 噪声环境监测
- 固体废物监测
- 生物监测
- 按监测范围：
- 区域环境监测
- 企业环境监测
- 污染源监测
- 事故应急监测
- 按监测时间：
- 常规监测
- 例行监测
- 应急监测
- 专项监测
1.3 重要性
- 保护公众健康： 评估环境污染对人体健康的影响。
- 维护生态安全： 监测环境变化对生态系统的影响。
- 支持环境决策： 提供环境管理和决策的科学依据。
- 促进可持续发展： 推动环境友好型发展模式。
- 履行国际义务： 满足国际环境公约的要求。
二、空气环境监测
2.1 监测对象
- 常规污染物：
- 二氧化硫 (SO2)
- 二氧化氮 (NO2)
- 可吸入颗粒物 (PM10)
- 细颗粒物 (PM2.5)
- 臭氧 (O3)
- 一氧化碳 (CO)
- 特征污染物：
- 挥发性有机物 (VOCs)
- 苯系物（苯、甲苯、二甲苯等）
- 重金属
- 多环芳烃 (PAHs)
2.2 监测方法
- 手工监测：
- 采样 - 预处理 - 分析
- 常用方法：吸收法、过滤法、气相色谱法等
- 自动监测：
- 利用自动监测仪器实时监测
- 优点：连续性、自动化、数据量大
- 常见仪器：气体分析仪、颗粒物分析仪等
- 遥感监测：
- 利用卫星或飞机搭载的传感器进行监测
- 优点：监测范围广、效率高
- 常见技术：激光雷达、差分吸收光谱技术等
2.3 质量控制
- 采样点设置： 代表性、均匀性、科学性
- 采样过程控制： 采样时间、采样体积、采样器校准
- 分析过程控制： 标准曲线、空白试验、加标回收
- 数据处理与审核： 数据有效性验证、异常值剔除
三、水环境监测
3.1 监测对象
- 地表水：
- 河流、湖泊、水库
- pH值、溶解氧 (DO)、化学需氧量 (COD)、五日生化需氧量 (BOD5)、氨氮 (NH3-N)、总磷 (TP)、总氮 (TN)、重金属、挥发酚、石油类
- 地下水：
- 浅层地下水、深层地下水
- pH值、总硬度、溶解性总固体 (TDS)、氯化物、硫酸盐、硝酸盐、亚硝酸盐、氨氮、铁、锰、氟化物、砷、硒、重金属
- 海水：
- pH值、溶解氧、化学需氧量、无机氮、活性磷酸盐、石油类、重金属
3.2 监测方法
- 现场监测：
- pH值、溶解氧、温度、电导率
- 便携式仪器、快速检测盒
- 实验室分析：
- 水样采集 - 预处理 - 分析
- 常用方法：分光光度法、原子吸收光谱法、离子色谱法等
- 生物监测：
- 利用生物指示种评价水环境质量
- 大型底栖动物、鱼类、藻类
3.3 质量控制
- 采样点布设： 代表性、污染源分布、水文特征
- 采样技术： 采样深度、采样频率、水样保存
- 样品分析： 标准物质、平行样、空白样
- 数据质量控制： 仪器校准、方法验证、结果审核
四、土壤环境监测
4.1 监测对象
- 重金属：
- 砷 (As)、镉 (Cd)、铬 (Cr)、铜 (Cu)、铅 (Pb)、汞 (Hg)、镍 (Ni)
- 有机污染物：
- 农药残留、多环芳烃、多氯联苯 (PCBs)
- pH值、有机质、氮、磷、钾
4.2 监测方法
- 采样：
- 布点方法：网格法、梅花法、随机法
- 采样深度：耕作层、心土层
- 样品混合：多点混合
- 预处理：
- 风干、研磨、过筛
- 分析：
- 重金属：原子吸收光谱法、电感耦合等离子体质谱法 (ICP-MS)
- 有机污染物：气相色谱-质谱联用法 (GC-MS)
4.3 质量控制
- 采样方案： 采样点数量、采样深度、采样时间
- 采样过程： 样品保存、运输
- 分析过程： 标准曲线、空白试验、加标回收
- 数据验证： 实验室质控、数据审核
五、噪声环境监测
5.1 监测对象
- 环境噪声：
- 城市区域环境噪声、交通噪声、工业企业厂界噪声
- 功能区噪声：
- 居民区、商业区、工业区、交通干线两侧
- 社会生活噪声：
- 建筑施工噪声、公共场所噪声
5.2 监测方法
- 测量仪器：
- 声级计、积分声级计、噪声分析仪
- 测量条件：
- 天气状况、风速、湿度
- 测量点位：
- 代表性、均匀性
- 测量时间：
- 昼间、夜间
- 数据处理：
- 等效声级 (Leq)
- 统计分析
5.3 质量控制
- 仪器校准： 定期校准声级计
- 测量环境： 避免干扰噪声
- 人员培训： 规范操作、正确记录
- 数据审核： 异常值处理
六、数据处理与评价
6.1 数据审核与验证
- 数据完整性： 检查数据缺失情况
- 数据一致性： 检查数据逻辑关系
- 数据合理性： 检查数据是否超出正常范围
- 异常值处理： 剔除异常值或进行修正
6.2 数据统计分析
- 描述性统计： 均值、标准差、中位数、最大值、最小值
- 时间序列分析： 趋势分析、周期性分析
- 空间分析： 空间分布图、热点分析
- 相关性分析： 变量之间关系
6.3 环境质量评价
- 单因子评价： 将监测数据与环境质量标准进行比较
- 综合指数评价： 计算综合污染指数，综合评价环境质量
- 模型评价： 建立环境模型，预测环境变化趋势
七、环境监测发展趋势
7.1 智能化监测
- 传感器网络： 大量传感器组成监测网络，实时监测
- 物联网技术： 将监测数据上传至云平台，实现远程监控
- 大数据分析： 利用大数据技术分析监测数据，识别污染源和污染趋势
- 人工智能： 利用人工智能算法预测环境风险，预警环境污染事故
7.2 精准化监测
- 高精度仪器： 使用高精度仪器提高监测精度
- 先进的分析方法： 采用先进的分析方法提高监测灵敏度
- 溯源分析： 追踪污染源，识别污染路径
7.3 综合性监测
- 多参数同步监测： 同时监测多种环境要素
- 天地一体化监测： 结合地面监测、遥感监测和无人机监测
- 生态环境综合监测： 结合环境质量监测和生态系统监测