CN101349687A - 一种监测水质污染的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种监测水质污染的方法和系统，所述监测水质污染的系统包括包括生物回避行为传感器和信号处理装置，所述生物回避行为传感器包括至少一个装有被监测水体和受试生物的监测传感器和至少一个装有混合水体和受试生物的混合传感器，所述混合水体为未受污染水体和所述被监测水体的混合水体；所述信号处理装置包括信号监控模块、第一模型计算模块或第二模型计算模块；所述信号监控模块接收所述监测传感器和混合传感器的信号，当发生生物学行为变化时，就将当前时间发送给所述第一模型计算模块或第二模型计算模块，并计算出水体发生污染的时间和相对剂量浓度。

Description

一种监测水质污染的方法和系统

技术领域

本发明属于环境监测技术领域，具体地说是涉及一种监测水质污染的方法和系统。

背景技术

突发性水体污染事故，包括因为有毒和危险化学品向环境的意外泄漏和人为的水体投毒，都会给相应的水生态系统造成致命性破坏，并会对人类构成重大威胁。因此，有效的环境质量早期预警体系对水体质量的突发性变化进行监测，可以预防突发性水体污染事故，尤其是未知的水体突发性污染对生态系统造成的危害。

目前，总结国内外水质在线监测与预警的方式，主要包括通过理化分析和生物监测两种方式。其中，生物监测技术对于分析外来污染物导致的水体综合毒性具有理化分析不可比拟的作用。作为一种全新的水质在线生物监测技术，水质安全在线生物预警系统的出现可以通过生物传感器内受试生物的行为生态学变化指示水质的变化，并通过一种基于生物行为强度的变化对水质突发性变化进行预警。本申请人在申请号为200610144050.2的中国专利申请中披露了一种基于水生生物回避行为的水质在线安全预警系统和方法，该发明虽然能够综合应用生物运动规律变化和不同频率电场信号改变，可对生物运动行为进行多点监测，但是，该水质安全在线生物预警系统对于水体突发性污染何时发生以及水体内污染物对受试生物的相对浓度剂量(Toxic Unit，简称TU)不能做出判断。

发明内容

本发明的任务是提供一种监测水质污染的方法。

本发明的另一目的是提供一种采用上述方法的系统。

一种监测水质污染的方法，包括以下步骤：

首先，在被监测的水体内，测量受试生物发生行为学变化的时刻t，以及在混合水体内，受试生物发生行为学变化的时刻t₁；

然后通过下述第一模型计算水体内污染物的相对浓度剂量X的值：

${\mathrm{aX}}^b=a{\left(\frac{X}{2}\right)}^b-(t_1-t)$

或者，通过下述第二模型计算水体发生突发性污染的时间t₀：

$t_0=t-\frac{2^b}{1-2^b}(t_1-t)$

其中，a和b为常参数，所述混合水体为受监测水体与未受污染水体的混合水体。

上述监测方法中，所述常参数a和b的确定方法为：获取至少一组X、t₀、t₁和t的值；然后通过所述第一模型和第二模型确定每组X、t₀、t₁和t对应的a和b的值；取所有a值的平均作为所述常参数a的取值，取所有b值的平均作为常参数b的取值。

一种使用上述方法监测水质污染的系统，包括生物回避行为传感器和信号处理装置，所述生物回避行为传感器包括至少一个装有被监测水体和受试生物的监测传感器和至少一个装有混合水体和受试生物的混合传感器，所述混合水体为未受污染水体和所述被监测水体的混合水体；所述信号处理装置包括信号监控模块、第一模型计算模块或第二模型计算模块；

所述信号监控模块接收所述监测传感器和混合传感器的信号，当发生生物学行为变化时，就将当前时间发送给所述第一模型计算模块或第二模型计算模块；

所述第一计算模块根据下述第一模型计算水体内污染物的相对浓度剂量X的值：

${\mathrm{aX}}^b=a{\left(\frac{X}{2}\right)}^b-(t_1-t)$

所述第二计算模块通过下述第二模型计算水体发生突发性污染的时间t₀：

$t_0=t-\frac{2^b}{1-2^b}(t_1-t)$

其中，a和b为常参数，t为监测传感器中的受试生物发生行为学变化的时间，t₁为混合传感器中的受试生物发生行为学变化的时间。

进一步地，上述监测水质污染的系统中，还包括装有未受污染水体和受试生物的对照传感器。

上述监测水质污染的系统中，所述受试生物包括被监测水源原生种的水生生物幼体和被监测水源标准模式生物的水生生物幼体。

进一步地，所述水生生物幼体优选出生后24-72小时的，更优选为出生后48小时。

进一步地，所述被监测水源原生种的水生生物为虾、蚤类或成体体长为4厘米左右的鱼类。

进一步地，所述被监测水源标准模式生物为日本沼虾、大型蚤、日本青鳉、稀有鮈鲫和斑马鱼。

上述监测水质污染的系统中，还可以采用蓄电池为整个系统供电，从而克服原有水质安全在线生物预警系统受外接计算机以及仪器本身外接电源的限制。

与前一个版本的水质安全在线生物预警系统相比较，本发明克服了系统受外接电源和外接计算机及显示器的限制，可以应用到野外的水质监测现场。同时，本发明在原来的基础上进一步发展了对水质预警的方式，不仅可以预警水质变化的程度，还可以根据监测到的生物行为生态学的变化，推断出突发性污染事故的大致爆发时间以及水体内污染物相对剂量浓度。

附图说明

以下，结合附图来详细说明本发明的实施例，其中：

图1监测水质污染系统；

图2暴露于40ppm的敌敌畏后，日本青鳉的行为变化。

具体实施方式

下面结合实施例进一步阐述本发明，但这些实施例仅限于说明本发明而不用于限制本发明的范围，本发明所要求的保护范围以所附的权利要求书为准。

一种监测水质污染的系统，该系统通过15V外接蓄电池或220V交流电供电，本实施例共使用了6个平行的生物传感器，每个为1组，其中，1～3组为内有被监测水体的监测传感器，4～6组为内有未受污染水体和被监测水体的1∶1混合水体的混合传感器，本实施例中选用孵化后48小时的日本青鳉幼体作为受试生物，并选用规格为内径2厘米，长为3厘米的测试管作为生物传感器。每个生物传感器内装有5只受试生物。每种水体使用多个生物传感器是为了提高预警的准确性，否则，预警的偶然性就会增加，使得稳定性和准确性降低，当然，根据实际需要，还可以增加或者减少每种传感器的数量，如图1给出的本发明的另一个实施例那样，考虑到即使在未受污染的水体内，受试生物的生物行为也可能随其他因素而变化，为了更准确的对水体污染进行预警，减少误报，还增加两个装有未受污染水体的生物传感器作为对照传感器，并采集这两个对照传感器的信号作为下面提到的参考信号，图1中的监测水质污染的系统1，可以外接15V蓄电池2，也可以直接连接到220V电源3，增加两个对照传感器之后，共有8个生物传感器4。

在该实施例中，人为的规定受试生物发生明显行为学变化的标准为：相对参考信号，如果在某一段采样时间内(如25～75分钟)，一组或多组生物传感器内，传感器的信号强度降低幅度超过80％的达到50％以上，或者受试生物行为强度降低幅度超过50％的达到75％以上，或者全部受试生物行为强度降低幅度超过20％，那么，确定受试生物在这一点处发生明显的行为变化。

对于没有对照传感器的水质监测系统来说，所述参考信号的一种设定方法为：选定某一时间点，以此时间点之前的某一段时间内的信号平均值作为参考信号。

对于包括有对照传感器的水质监测系统，可以直接使用同一段采样时间内，对照传感器的信号平均值作为参考信号。

当然，根据本领域技术人员的常识，也可以采用其他合适的标准或参考信号的设定方法，但都不会影响最终检测到的水体污染爆发时间和相对浓度剂量，都应当在本发明的范围之内。

对于第一模型和第二模型，为了得到其中常参数a和b的取值，可以采用超过10种的单一污染物和超过10次的随意组合形成的联合污染物对包括无脊椎动物的大型蚤和脊椎动物的日本青鳉进行暴露，并根据采集到的数据对a、b进行拟合，得到a＝12，b＝-0.7，需要说明的是，在第一和第二模型中，a和b为常参数，也就是说只要一次拟合得到了a和b的值，就可以用来针对各种污染物进行计算，当然，由于a、b是实验得到的数据，不同的实验结果得到的拟合数据会稍有差异，一般来说，a是处于10～15之间的值，b是处于-0.9～-0.5之间的值。在本实施例中将采用上面得到的a＝12、b＝-0.7这组数值。

如果在被监测水体内，受试生物在t时行为生态学发生明显改变，而在未受污染水体和被监测水体的1∶1混合水体内，受试生物在t₁时行为生态学发生明显改变，根据第一模型和第二模型，就可以计算出当前水体内污染物对受试生物的综合毒性X，以及发生污染的时间t₀。X值是水体内污染物对受试生物的综合毒性，并以毒性单位TU来表示水体内污染物对受试生物的相对浓度剂量。TU值的设定是根据在实验过程发现受试生物与暴露污染物浓度之间的关系确定的，并以污染物(单一或多种污染物)对受试生物的48小时半数致死剂量(50％Lethal Concentration of 48 hour，LC_50-48)为1个毒性单位(1TU)。根据不同浓度污染物之间导致的受试生物行为生态学变化时间的差异，并结合第一模型，可以实时分析水体内污染物相对剂量浓度。

本发明的监测水质污染系统，包括如下的工作步骤：

1)在生物传感器内装入与其尺寸相适应的同等数量和个体的受试生物，并将被监测水体通入监测传感器，混合水体通入混合传感器，未受污染水体通入对照传感器；

所述的受试生物为出生后24～72小时(优选48小时)的被监测水源原生种的水生生物幼体，在实验室内使用常规的标准水培养进化至少三代以上，作为受试生物使用；或是出生后24～72小时(优选48小时)的被监测水源标准模式生物的水生生物幼体，直接作为受试生物使用；

所述的被监测水源原生种包括水生无脊椎动物和脊椎动物，其中无脊椎动物主要选择节肢动物，如虾、蚤类等，脊椎动物主要选择成体体长为4厘米左右的鱼类；

所述的被监测水源标准模式生物包括无脊椎动物的日本沼虾、大型蚤以及脊椎动物的日本青鳉、稀有鮈鲫和斑马鱼；

2)水质监测起始时期，每个传感器测试管内装的受试生物保持数量和个体大小的一致，受试生物产生的行为强度相当；当被监测水体被污染后，受试生物首先会通过行为调节的方式努力使自己适应受污染的环境，其行为生态学变化为水生生物对水环境污染所产生的第一层次行为变化，是对环境污染的第一反应。受试生物的运动行为变化导致测试管内信号发射电极形成的低压交流电场发生变化，接受信号电极接收到以后，以正旋交替变化的电信号方式传输到信号监控模块，信号监控模块根据设定的受试生物发生明显行为学变化标准，判断传感器内的受试生物是否发生明显生物行为学变化。

传感器的信号为模拟信号，可以直接对模拟信号进行处理，也可以先通过A/D转换器将模拟信号转换成数字信号，然后再进行处理。

如果发生污染，就可以根据第一模型计算出水体污染物的相对剂量浓度，根据第二模型计算出污染爆发的时间是什么时候。

为了验证预警系统的可行性，本实施例中采用浓度为40毫克/升敌敌畏作为水体污染物，并通过流水试验进行水质的突发性事故预警。试验从2007年4月28日9:55开始，结果如图2所示，每个通道代表一个传感器信号，1-2通道为装有对照水体的传感器信号，3～5通道为装有被监测水体的传感器信号，6-8通道为装有混合水体的传感器信号；从图2中可以看到，1通道受发射信号的影响，信号很弱，2通道的信号比较正常，从暴露开始到结束，行为强度变化没有出现明显的降低，3～5通道中生物行为强度发生明显变化的时间早于6～8通道，并在持续暴露下，行为强度逐渐趋零，最终，3～8通道内的受试日本青鳉都出现丧失运动行为的结果。在11:00左右，根据仪器自身的运算，进行了报警，报警的结果如下：水体内污染物的相对浓度为7.76TU，爆发污染的时间为2007年4月28日9:45，与实际开始的时间相差10分钟。。敌敌畏对日本青鳉的48小时半数致死剂量为4.6±2.5毫克/升，其中，4.6为平均值，2.5为方差。结合试验结果，用40毫克/升的敌敌畏暴露，监测结果为7.76TU，则试验中监测到的48小时半数致死剂量为5.1毫克/升，位于4.6±2.5毫克/升的浓度范围之间(2.1～7.1毫克/升)，因此监测结果是正确的。

报警的结果与实际相差无几，误差主要是由于生物的半数致死剂量LC_50-48值是一个范围值，而不是一个精确值，因此，造成了预警的爆发污染时间有一定的偏差，但是该偏差很小，在可以接受的范围内。

Claims (8)

1.一种监测水质污染的方法，

首先测量被监测的水体内，受试生物发生行为学变化的时刻t，以及在混合水体内，受试生物发生行为学变化的时刻t₁；

然后通过下述第一模型计算水体内污染物的相对浓度剂量X的值：

${\mathrm{aX}}^b=a{\left(\frac{X}{2}\right)}^b-(t_1-t)$

或者，通过下述第二模型计算水体发生突发性污染的时间t₀：

$t_0=t-\frac{2^b}{1-2^b}(t_1-t)$

其中，a和b为常参数，所述混合水体为受监测水体与未受污染水体的混合水体。

2.按权利要求1所述的监测水质污染的方法，其特征在于，所述常参数a和b的确定方法为：获取至少一组X、t₀、t₁和t的值；然后通过所述第一模型和第二模型确定每组X、t₀、t₁和t对应的a和b的值；取所有a值的平均作为所述常参数a的取值，取所有b值的平均作为常参数b的取值。

3.按权利要求1所述的监测水质污染的方法，其特征在于，所述常参数a和b的取值范围为10≤a≤15，-0.9≤b≤-0.5。

4.一种监测水质污染的系统，包括生物回避行为传感器和信号处理装置，所述生物回避行为传感器包括至少一个装有被监测水体和受试生物的监测传感器和至少一个装有混合水体和受试生物的混合传感器，所述混合水体为未受污染水体和所述被监测水体的混合水体；所述信号处理装置包括信号监控模块、第一模型计算模块或第二模型计算模块；

所述信号监控模块接收所述监测传感器和混合传感器的信号，当发生生物学行为变化时，就将当前时间发送给所述第一模型计算模块或第二模型计算模块；

所述第一计算模块根据下述第一模型计算水体内污染物的相对浓度剂量X的值：

${\mathrm{aX}}^b=a{\left(\frac{X}{2}\right)}^b-(t_1-t)$

所述第二计算模块通过下述第二模型计算水体发生突发性污染的时间t₀：

$t_0=t-\frac{2^b}{1-2^b}(t_1-t)$

其中，a和b为常参数，t为监测传感器中的受试生物发生行为学变化的时间，t₁为混合传感器中的受试生物发生行为学变化的时间。

5.按权利要求4所述的监测水质污染的系统，其特征在于，还包括装有未受污染水体和受试生物的对照传感器。

6.按权利要求4或5任一项所述的监测水质污染的系统，其特征在于，所述受试生物包括被监测水源原生种的水生生物幼体和被监测水源标准模式生物的水生生物幼体。

7.按权利要求6所述的监测水质污染的系统，其特征在于，所述被监测水源原生种的水生生物为虾、蚤类或成体体长为4厘米左右的鱼类。

8.按权利要求6所述的监测水质污染的系统，其特征在于，所述被监测水源标准模式生物为日本沼虾、大型蚤、日本青鳉、稀有鮈鲫和斑马鱼。

Images