自河湖长制推行以来，我国河湖治理从 “被动应对” 转向 “主动管控”，但传统水质监测模式存在数据滞后、覆盖不足、协同不畅等问题，难以满足河湖长 “守河有责、治河有方” 的履职需求。智慧水质监测体系通过整合物联网、大数据、人工智能等技术，构建 “监测 - 分析 - 预警 - 处置 - 反馈” 的闭环管理机制，成为河湖长精准施策、高效监管的核心支撑，为河湖治理现代化提供关键技术保障。

一、体系构建的核心目标：契合河湖长制履职需求

河湖长制的核心在于明确各级河湖长的责任，实现 “一河一策、一湖一策” 的精准治理。智慧水质监测体系的构建需围绕河湖长履职的三大核心需求展开：

一是责任区域动态监管。针对河湖长 “管、治、保” 的职责，体系需实现对责任河湖的全域覆盖监测，实时掌握辖区内水质变化、污染源分布等情况，避免 “管段不管全域、管点不管全程” 的盲区；

二是治理决策科学支撑。通过多维度数据整合分析，为河湖长制定治理方案、评估治理效果提供量化依据，例如判断污染来源是农业面源、工业排污还是生活污水，避免治理措施 “大水漫灌”；

三是问题处置高效协同。建立跨部门、跨层级的信息共享与联动机制，当监测到水质异常时，能快速推送预警信息至对应河湖长及相关部门，推动问题 “早发现、早处置”，避免风险扩大。

例如，江苏省某县级市在智慧水质监测体系建设中，明确将 “服务河湖长履职” 作为核心目标，在市级河湖长责任区设置 12 个固定监测站、5 艘移动监测船，实时传输水质数据至河湖长专属 APP，确保市级河湖长随时掌握责任河湖的水质动态，县级、镇级河湖长则可查看辖区内细分河段的监测数据，实现 “分级监管、责任到人”。

二、体系的核心功能模块：从监测到处置的全链条支撑

（一）全域感知监测：破解 “点式监测” 局限

针对传统监测覆盖不足的问题，智慧水质监测体系构建 “固定 + 移动 + 卫星” 的立体化感知网络，实现责任河湖的全域动态监测：

固定监测点精准布控：在河湖干支流断面、排污口、饮用水源地等关键点位，布设具备 pH 值、溶解氧、COD、氨氮等指标实时监测功能的传感器，数据每 5-10 分钟更新一次，确保重点区域水质变化 “实时可知”；

移动监测灵活补位：配备搭载便携式水质检测仪的监测船、无人机，针对支流、河湾等监测盲区，或接到群众举报的疑似污染区域，开展 “按需监测”，例如无人机可在 30 分钟内完成 5 平方公里水域的浊度、叶绿素 a 等指标监测；

卫星遥感宏观把控：借助高分辨率卫星影像，对大型湖泊、流域的水体面积、蓝藻分布、岸线变化等进行周期性监测（每月 1-2 次），为河湖长掌握全域生态状况提供宏观数据支撑。

这种 “天地空” 一体化监测模式，有效弥补了传统 “点式监测” 的局限。以湖南省洞庭湖流域为例，通过布设 23 个固定监测站、8 架监测无人机、结合卫星遥感数据，实现了洞庭湖及周边 12 条主要入湖河流的全域监测，市级河湖长可通过系统实时查看任一河段的水质数据，及时发现了 3 处此前未被关注的农业面源污染集中区域。

（二）智能数据分析：为河湖长提供 “决策大脑”

体系依托大数据与人工智能技术，对监测数据进行深度分析，转化为可直接支撑决策的信息，主要实现三大功能：

一是污染溯源精准定位。通过整合水质数据、水文数据（流速、流向）、沿岸污染源台账（工业企业、污水处理厂、农业种植区），建立污染溯源模型，当监测到水质异常时，可快速判断污染来源。例如，当某河段氨氮指标突然升高，系统可结合水流方向、沿岸养殖场分布，推测可能的污染源头，并推送至对应镇级河湖长；

二是水质趋势预测预警。基于历史监测数据与气象预报（降雨量、气温），构建水质预测模型，提前 1-3 天预测水质变化趋势。若预测到某河段因降雨可能导致 COD 指标超标，系统会提前向河湖长发送预警信息，提醒做好雨污管网巡查、应急处置准备；

三是治理效果量化评估。针对河湖长推行的治理措施（如清淤疏浚、截污纳管、生态修复），系统定期对比治理前后的水质数据，生成效果评估报告。例如，某河段实施截污工程后，系统通过分析 3 个月的 COD、氨氮数据，显示指标平均下降 35%，为河湖长评估工程成效、调整后续治理方案提供依据。

（三）分级预警处置：推动 “问题闭环管理”

结合河湖长制 “分级负责” 的机制，体系建立 “分级预警、属地处置、上级监督” 的闭环管理流程：

预警分级推送：根据水质超标程度，将预警分为一般（单项指标轻度超标）、较重（多项指标轻度超标或单项指标重度超标）、严重（多项指标重度超标，可能引发生态风险）三级，分别推送至镇级、县级、市级河湖长及环保、水利等相关部门；

处置流程标准化：系统内置 “预警处置指引”，明确不同级别预警的响应时限（一般预警 24 小时内处置、严重预警 2 小时内到场）、责任部门、处置措施。例如，接到一般预警后，镇级河湖长需组织人员现场排查，核实污染原因并采取措施，处置结果需在 48 小时内录入系统；

处置效果跟踪监督：上级河湖长可通过系统查看下级预警处置进度与结果，若发现处置不及时或效果不佳，可直接督办。例如，市级河湖长发现某县级河湖长未在规定时间内处置较重预警，可通过系统发送督办通知，要求限期整改并反馈结果。

这种闭环管理机制，大幅提升了问题处置效率。以浙江省杭州市为例，自体系运行以来，水质预警平均处置时间从原来的 48 小时缩短至 12 小时，处置完成率从 75% 提升至 98%，成功避免了 5 起小规模污染事件扩大化。

（四）信息共享协同：打破 “数据孤岛”

针对河湖治理中部门协同不畅的问题，体系搭建统一的信息共享平台，实现 “三个打通”：

一是打通层级数据壁垒：市级平台整合市、县、镇三级监测数据，各级河湖长可根据权限查看对应层级数据，例如镇级河湖长只能查看辖区内数据，市级河湖长可查看全市数据，实现 “数据分级管控、信息互通”；

二是打通部门数据壁垒：联动环保、水利、农业、城管等部门，共享水质数据、污染源数据、执法数据。例如，环保部门可将工业企业排污许可信息录入系统，农业部门可共享农田化肥农药使用数据，帮助河湖长全面分析污染成因；

三是打通公众参与渠道：平台设置公众举报入口，群众可通过拍照、上传位置的方式，举报河湖污染问题，系统自动将举报信息推送至对应河湖长，处置结果同步反馈给举报人，形成 “河湖长主导、部门协同、公众参与” 的治理格局。

三、体系实践中的挑战与优化方向

尽管智慧水质监测体系为河湖长制提供了有力支撑，但在实践中仍面临一些挑战：

一是基层运维能力不足：部分乡镇缺乏专业技术人员，导致移动监测设备、传感器出现故障后无法及时维修，影响数据连续性；

二是数据应用深度不够：部分地区仅实现数据展示功能，未充分发挥 AI 模型的预测、溯源能力，导致数据 “沉睡”，无法有效支撑决策；

三是区域差异适配性差：统一的体系建设方案难以适配不同地区的河湖特征（如南方多雨地区与北方干旱地区的监测需求不同），导致部分功能 “水土不服”。

针对这些问题，需从三方面优化：

强化基层能力建设：通过 “市级培训 + 第三方帮扶” 的方式，为乡镇培养 1-2 名兼职运维人员，同时建立设备故障快速响应机制（如与第三方公司签订运维协议，24 小时内到场维修）；

深化数据应用场景：结合不同地区的河湖治理重点，定制化开发应用模块，例如农业面源污染严重的地区，重点强化污染溯源与农田排水监测功能；

推动体系差异化建设：根据河湖规模、污染类型、经济水平，制定 “一区域一方案”，例如小型乡镇河道可简化监测设备，优先保障核心指标（如溶解氧、氨氮）监测，降低建设与运维成本。

四、结语

河湖长制下的智慧水质监测体系，不仅是技术层面的升级，更是治理模式的创新 —— 它将分散的监测数据转化为协同的治理能力，将滞后的人工排查转化为实时的智能预警，为河湖长履职提供了 “千里眼”“顺风耳”“决策脑”。随着技术的不断迭代与实践的持续深化，这一体系将进一步推动河湖治理从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”，从 “碎片化管理” 转向 “系统化治理”，为实现 “河畅、水清、岸绿、景美” 的河湖治理目标提供坚实保障。