【导语】中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所成功研发出全球首套面源污染智能监测系统，并制定了相应的技术规范。该系统能够实时、在线、动态监测流动水体中的高风险抗生素、农药残留等新发污染物，解决了多项技术难题。目前已在太湖、海河等流域示范应用，成效显著，为环境监测领域带来了科学范式的转变，并将进一步拓宽监测范围，应用于更多领域。

近日，中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所（以下简称“质标所”）农业环境污染物研究室成功研发出全球首套面源污染智能监测系统，并同步制定《农业面源污染智能监测技术规范》。

这一创新成果首次实现对流动水体中高风险抗生素、农药残留等新发污染物的实时、在线、动态监测。相关研究成果已发表于《聚集体》《分析化学》《美国化学会材料快报》等国际权威期刊，并获得2项国家发明专利授权。

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破解多项技术难题

面源污染作为非点源污染的主要形式，具有分散性、隐蔽性和复杂性等特点，其监测治理长期面临技术挑战。

质标所研究员、博士生导师程劼带领团队，针对流动水体中污染物种类多、含量低、干扰物多等难点，在材料、技术和装备领域实现三重突破。

“我们开发出具有分子识别与信号增强功能的纳米复合材料，能够同时捕获多类污染物。相比传统吸附剂，新材料稳定性提升5倍以上，显著提高了对污染物的传感性能。这种材料可实现对水体中的抗生素、农药残留等痕量污染物的高效富集与‘分子指纹’信号增强，可作为后续进行高灵敏传感分析的基础功能材料。”程劼说。

在多靶标动态识别技术方面，团队结合人工智能算法，系统实现了对3类9种农药（包括有机磷类、烟碱类、苯并咪唑类）和3类10种抗生素（涵盖喹诺酮类、四环素类、磺胺类）的特异性识别与同步检测。检测灵敏度达到纳克/毫升级（ng/mL），相当于在1毫升水中检测出十亿分之一克的污染物，且响应时间缩短至1分钟以内。这一技术突破解决了多类多种污染物同时动态识别的难题，为实现实时预警监测提供了有力的技术支撑。

“通过采用物联网技术，集成自动采样、预处理、传感分析等模块，监测系统实现连续180天无人值守稳定运行。系统运维成本降低70%，显著提升了监测效率。全自动设计使得系统可在河流、沟渠、养殖塘等复杂水文环境中稳定运行，耐受零下20摄氏度至50摄氏度的极端温度，防腐蚀设计更使其适用于高盐度水域。”程劼说。

示范应用成效显著

“传统监测方式依赖人工采样和实验室分析，耗时费力。新系统可实现无人值守运行，大幅减少了人力投入，有效提高了监测效率。在海河流域的示范工程中，人力成本降低约60%，监测频次却提高了3倍。”程劼说。

目前，该系统已在太湖、海河等流域投入示范应用，成效显著。

通过将监测数据实时上传至云端平台，并结合GIS技术生成污染热力图，系统预警准确率超过90%。在太湖流域的试点中，系统成功捕捉到水体中抗生素和农药残留的异常波动，为管理部门提供了精准的污染溯源依据。

该系统的研发不仅解决了技术难题，更在环境监测领域带来了科学范式的转变。

“传统监测侧重于单一污染物的静态分析，而新系统通过多靶标动态识别和大数据分析，实现了污染物的关联性分析。”程劼说。

结合污染热力图，管理部门可精准定位污染高发区域，制定靶向治理措施。例如，该系统可助力农药残留超标源头的精准溯源，使相关部门可快速对周边农田进行重点监管，有效减少了污染物入河量。

在面源污染智能监测系统不断应用于众多流域监测的基础上，团队制定了《农业面源污染智能监测技术规范》。该规范不仅为行业提供了标准化框架，填补了抗生素、农药残留等新发面源污染智能监测领域的空白，而且推动了监测体系的规范化建设。

程劼表示，下一步该系统将新增全氟化合物、内分泌干扰物、微塑料等新污染物的检测功能，进一步拓宽监测范围。同时，系统有望(wàng)应(yīng)用(yòng)于(yú)更(gèng)多(duō)领(lǐng)域，在(zài)城(chéng)市(shì)供(gōng)水(shuǐ)、饮(yǐn)用(yòng)水(shuǐ)源(yuán)地(de)等(děng)场(chǎng)景(jǐng)部(bù)署(shǔ)，保(bǎo)障(zhàng)居(jū)民(mín)饮(yǐn)水(shuǐ)安(ān)全。

“该(gāi)系(xì)统(tǒng)还(hái)可(kě)在(zài)规(guī)模(mó)化(huà)养(yǎng)殖(zhí)场(chǎng)推(tuī)广(guǎng)，监(jiān)测(cè)养(yǎng)殖(zhí)尾(wěi)水(shuǐ)中(zhōng)的(de)污(wū)染(rǎn)物(wù)，助(zhù)力(lì)绿(lǜ)色养殖。广东某对虾养殖基地已计划引入该系统，以控制抗生素残留，提升产品竞争力。在河流、湖泊生态修复工程中，该系统可动态评估修复效果，为生态管理提供数据支持。”程劼说。

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来源丨科技日报

责编丨王梦如

审校丨徐来、林林