1 水质监测的工作意义

水资源是人类生存的基本需求，但全球的淡水资源非常有限，更加需要人们去保护珍惜水资源。在工业发展的铁蹄下，全球的水资源正面临着严重的污染。工厂未经处理的工业废水、随意丢弃的农药、随意排放的生活污水等，都直接的影响着水资源安全。为了更好的治理污水问题，需要对目前水资源污染的情况，进行深入的研究分析[1]。

2 水质监测工作的开展

2.1 应急水质监测实施

（1）制定水质应急监测方案。方案的内容主要有：明确监测项目、监测区域、选取监测点、确立监测频次、进行采样、保证监测过程的质量、整理数据、进行总结等，监测方案的实施强调工作人员要具备随机应变的能力，按照实际情况的发展来对方案进行微调。（2）监测布点和采样。在突发性水污染事故中，水体中的污染物常常表现出分布较为分散以及空间差异性的特征，因此，在对采样点进行选取与确立的阶段，必须考虑其能否得到污染物的种类、规模以及浓度。通常说来，采样点的选取必须在事故发生地点的一定范围内，并按照该地区的自然地形状况和河流流向来进行选取。在使用采样工具时，一定要注重保持采样工具的清洁性，不能在一次取样后随即开始下一次采样，因为受到上一次采样的影响，第二次采样的污染物浓度会偏高一些，与实际情况不相匹配。在对河流、湖泊进行监测时，除了要在事故发生地建立采样点，还要在其下游增设采样点。（3）监测项目、监测方法和监测仪器的选择。上文已经提到了现场监测在判定突发性事故污染物的类别、规模以及程度上的重要作用。因此，要掌握现有的调查资料，并综合突发性水污染事故的现场情况来制定监测项目，利用快速监测方法及其他分析方法来进行鉴别[2]。

2.2 水源的取样

在水质监测工作开展的时候，为了确保水质监测数据的真实性与可靠性，必须要严格的筛选水源的取样地点。在实际工作开展的时候，一部分工作人员没有严格的执行我国水质监测工作的相关工作标准，而是采取就近原则，即哪里的水源采集点距离实验室距离近，就选择哪里的水源进行采样。这样采取的样本直接影响到了水质监测工作的可靠性。即使在同一条河流进行样本采集的时候，相隔一定的距离采集的样本，最终获取的数据信息都存在较大的差别。所以水质监测工作的开展应当遵循严格的工作管理条例，在采样工作进行的时候，必须要严格的执行相关的工作标准，才可以保障水质监测数据的准确性。

2.3 监测技术的选择

在水质监测取样之后，需要根据取样地区的实际环境，选择相对应的监测技术，从而确保监测数据的真实性与可靠性。目前我国水质监测的技术主要分为：物理监测技术与化学监测技术。在化学监测技术开展的时候，首先利用相关的监测设备对其样本进行初步的监测，如利用光谱仪、离子色谱仪等专业设备对其水质样本进行化学监测，在设备的分析下可以获取样本水质中基础的污染物质和相关的占比程度，通过对其数据信息的分析，则可以更好的了解水源的实际污染情况。在采取物理监测技术对水质样本进行监测的时候，首先对水质进行透析过滤，确保大颗粒的悬浮物被过滤处理，然后对其进行监测。在实际水质监测工程开展的时候，为了确保监测工作的质量，可以将两者监测技术进行很好的结合，提高监测的可靠性与真实性。

2.4 水环境监测信息化新技术的发展及应用

2.4.1“3S”技术

“3S”技术是遥感（RemoteSensing）、地理信息系统（Geo-graphicalInformationSystem）、 全 球 定 位 系 统（GlobalPositionSystem）的简称，是将空间技术、传感器技术、卫星定位与导航技术和计算机技术、通信技术相结合，多学科高度集成的对空间信息进行采集、处理、管理、分析、表达、传播和应用的现代信息技术的总称。目前，该技术在水体污染程度监测和湿地环境观测中已经展开了应用。不仅提高了工作效率，并且把信息化、现代化的研究成果有机融合了起来，体现出了无可比拟的优越性。一旦该技术可以很好地贯穿于水环境监测技术中，可以很好地推进信息化技术与水环境监测技术的有机结合，对水环境监测技术将有巨大的发展推动作用。

2.4.2物联网技术

物联网技术主要依靠射频识别与追踪技术、通信网络新技术和雾计算等展开应用。物联网技术在水利中的应用典型是由IBM开发的智慧水管理系列项目。最具代表性的是智慧河流和港湾项目研究。在美国纽约州哈德逊河（HudsonRiv-er），开展了基于物联网的智慧河流项目。这项技术采用了分布式传感器网络，实现了对河流断面水量、水质及气象等多参数的立体监测，全面提高了对河流物理、化学、生物信息的实时监测能力。通过在线分析河流全要素，同时对海量数据进行多维关联分析，从而揭示出河流生态系统跨时空演变以及人类活动对其的影响作用。监测数据的在线采集和实时传输，可以极大地提高工作效率，使水环境监测工作的时效性得以大幅提高，并且可以根据观察到的实时数据，及时发现河流、湖泊的问题所在，快速制定解决方案。在后期，随着科研深度的发展，还有望实现人机互动，实现数据信息的在线传输与反馈，从而使该技术更加智能化与人性化[3]。