在城市排水系统中，合流制管网将生活污水、工业废水和雨水通过同一套管网进行输送与排放，这种管网形式在一定程度上节约了建设成本，但也给水质监测与污染管控带来了巨大挑战。每逢雨季，雨水径流会裹挟地表的泥沙、有机物、化肥等污染物进入管网，形成面源污染；与此同时，部分企业可能违规将未经处理的工业废水直排入合流制管网，两类污染源水质特征存在相似性，极易造成监测误判。如何通过水质传感器（如 COD、氨氮传感器）精准区分雨季面源污染与工业废水直排，成为合流制管网监测亟待解决的关键问题。

一、雨季面源污染与工业废水直排的水质特征差异

（一）雨季面源污染的水质特征

雨季面源污染具有随机性、间歇性和复杂性的特点。降雨初期，雨水冲刷路面、屋顶等城市下垫面，会携带大量泥沙、落叶、油污以及生活残留的洗涤剂等污染物进入管网，导致水质中悬浮物（SS）、化学需氧量（COD）、总磷（TP）等指标迅速升高 。随着降雨持续，污染物浓度逐渐降低，水质趋于稳定。此外，雨季面源污染的 COD 组成多以易降解的有机物为主，氨氮浓度通常较低，且整体水质波动与降雨强度、持续时间呈现明显的相关性。

（二）工业废水直排的水质特征

工业废水直排的水质因行业不同差异显著，但普遍具有污染物浓度高、成分复杂、毒性强的特点。以化工、制药、电镀等行业为例，废水中 COD 浓度往往远超正常水平，且含有大量难降解的有机化合物；氨氮浓度在某些行业（如氮肥制造、印染）中会异常升高，同时可能伴有重金属、氰化物等有毒有害物质。工业废水直排的水质变化相对突然，不受降雨影响，且污染物浓度波动无明显规律性，在短时间内可能对管网及受纳水体造成严重冲击。

二、水质传感器在污染区分中的关键作用

（一）COD 传感器的监测原理与应用

COD 传感器通过化学氧化法或生物法，测量水样中可被氧化的有机物和部分无机物所消耗的氧量，从而反映水体中有机物的污染程度。在合流制管网监测中，COD 传感器能够实时捕捉水质中有机物含量的变化。对于雨季面源污染，COD 浓度通常在降雨初期快速上升，随后逐渐下降；而工业废水直排时，COD 浓度可能会出现突发性的大幅升高，且长时间维持在较高水平。通过分析 COD 浓度的变化趋势、峰值强度以及持续时间，可初步判断污染类型。

（二）氨氮传感器的监测原理与应用

氨氮传感器利用离子选择电极或比色法，测定水样中氨氮的含量。氨氮作为衡量水体富营养化和有机污染的重要指标，在区分面源污染与工业废水直排中具有独特价值。雨季面源污染中的氨氮主要来源于土壤中的含氮有机物分解和生活污水，浓度相对较低且波动较小；而工业废水中的氨氮若超标，往往意味着存在特定行业的违规排放，结合行业分布信息，可进一步锁定污染源。

三、基于多源数据与技术的精准区分策略

（一）结合流量数据进行综合分析

在合流制管网中，流量数据与水质数据的联动分析至关重要。雨季面源污染的发生与降雨量、管网流量密切相关，通常在降雨开始后，管网流量迅速增加，随后水质污染物浓度上升；而工业废水直排时，流量变化可能不明显，即使在管网流量稳定的情况下，也会出现水质指标的异常波动。通过建立流量 - 水质关系模型，可有效识别出与流量变化不匹配的水质异常，从而提高工业废水直排的判断准确率。

（二）运用机器学习算法构建污染识别模型

将 COD、氨氮传感器数据与其他水质指标（如 pH 值、电导率、总氮等）、气象数据（降雨量、降雨时间）、管网运行数据（流量、水位）等进行整合，形成多维度数据集。利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络（NN）等，对历史污染事件数据进行训练，构建能够自动识别雨季面源污染与工业废水直排的分类模型。这些模型可以学习不同污染类型在多指标组合下的特征模式，实现对实时监测数据的快速、精准分类。

（三）借助物联网与 GIS 技术实现污染溯源

通过在合流制管网关键节点部署物联网传感器，构建全覆盖的监测网络，实时获取水质、流量等数据，并上传至智慧水务管理平台。结合地理信息系统（GIS），将监测数据与管网拓扑结构、周边企业分布、土地利用类型等空间信息相结合，一旦发现水质异常，可迅速定位可能的污染源区域。例如，若在某企业周边管网节点检测到氨氮和 COD 浓度异常升高，且与降雨无关，则可初步判断该区域存在工业废水直排嫌疑，为执法部门现场核查提供精准线索。

四、实际案例与成效分析

以某沿海工业城市为例，该市合流制管网覆盖区域内分布着众多化工、印染企业。在智慧水务改造过程中，在管网关键节点安装了 COD、氨氮等水质传感器，并建立了基于机器学习的污染识别系统。在一次降雨过程中，系统监测到某管网节点的 COD 浓度在降雨初期迅速上升至 200mg/L，随后逐渐下降，氨氮浓度维持在较低水平，结合流量数据与降雨强度分析，系统判定为典型的雨季面源污染；而在另一个非降雨时段，某区域管网的 COD 浓度突然从 50mg/L 飙升至 800mg/L，氨氮浓度也显著升高，通过 GIS 系统定位到附近一家印染企业，最终经执法部门现场检查，确认该企业存在偷排工业废水行为。该案例表明，通过水质传感器与多元技术的融合应用，能够有效区分合流制管网中的不同污染源，提升污染管控效率。

五、面临的挑战与未来发展方向

尽管利用水质传感器结合多种技术手段在区分雨季面源污染与工业废水直排方面取得了一定成效，但仍面临诸多挑战。一方面，部分水质传感器存在精度不足、稳定性差、维护成本高等问题，影响监测数据的可靠性；另一方面，工业废水排放的隐蔽性、复杂性以及面源污染成分的多变性，对污染识别模型的适应性提出了更高要求。

未来，随着传感器技术的不断进步，高灵敏度、低功耗、智能化的水质传感器将成为发展趋势，能够实现对污染物的更精准监测。同时，人工智能技术的深入应用，如深度学习算法的优化、强化学习在动态环境下的模型自适应调整，将进一步提升污染识别的准确率和时效性。此外，构建跨部门、跨区域的协同监测与执法机制，整合环保、水务、城管等部门的数据资源，将为合流制管网污染治理提供更强大的支撑，推动城市水环境质量持续改善。