精密測量院在面源污染徑流實時在線監測方面取得進展

　　近期，中國科學院精密測量科學與技術創新研究院杜耘團隊聯合中國農科院農業資源與農業區劃研究所、北京航空航天大學科研人員，在徑流總氮（TN）實時在線監測技術方面取得進展。

　　面源污染是指降雨條件下污染物隨徑流匯入受納水體引起富營養化等水污染的現象。氮磷是水體富營養化的關鍵指標。降雨條件下，面源污染徑流水量水質短期內呈分鐘尺度變化，現有技術難以捕獲徑流氮磷的濃度峰值和變化過程。智能水站運維復雜、成本高，且TN檢測采用化學法，監測頻次偏低；水環境遙感技術受時空及光譜分辨率、云雨天況等因素影響，監測精度不確定性大，制約了其在降雨條件下小微水體環境監測中的應用。

　　針對上述問題，研究團隊重點面向面源污染徑流水體，基于指標之間的生物、物理和化學關聯，通過解析傳感器可測的水量水質常規指標（如電導率、氧化還原電位、pH、溫度、氨氮、硝氮等）與TN濃度之間的定量關系；通過判定系數（R2）、準確度（Acc）、平均相對誤差（MRE）以及對缺失數據的容忍度等多項指標進行算法優選，確定極端決策樹（Extra Tree Regression，ETR）為TN反演最佳算法；在此基礎上開發了基于多源傳感器及智能算法的TN高頻監測技術。結果表明，新方法可實現徑流TN分鐘級（<5min）監測；在田間出口、溝渠等相似背景環境下，反演精度高（r2>0.9，Acc>85%）；結合均值填補算法，實現部分變量缺失條件下（缺失變量數n≤2、缺失值比例P≤75%）的TN反演，彌補了野外傳感器損壞所導致的數據異常等問題，提高技術適應性。TN實時高頻監測技術將傳感器“快速檢測”和智能算法“數據處理”的優勢相結合，數據獲取穩定、監測頻率高、精度高，不受云雨、夜間天況限制，且適用于溝塘等小微水體，可為面源污染的應急預警和精準溯源提供重要的技術支持。

　　研究成果以Real-time measurement of total nitrogen for agricultural runoff based on multiparameter sensors and intelligent algorithms為題發表在Water Research上。研究人員依托上述成果自主研制了可調式、下沉式多參數地表徑流監測裝備，并在江西、河南、湖北等地推廣應用。

　　該研究得到中科院青年創新促進會、湖北省杰出青年基金、湖北省技術創新專項（重大項目）、河南省中科院成果轉移轉化項目資助。