河道水质在线监测作为水环境治理的 “哨兵”，需持续稳定输出 pH 值、COD、氨氮、悬浮物（SS）等关键指标数据。但暴雨天气会引发河道水位骤升、水流湍急、污染物浓度剧烈波动等问题，导致监测设备故障、数据失真，甚至出现监测系统瘫痪。如何让河道水质在线监测有效应对暴雨冲击，成为保障水环境监测数据可靠性、支撑防汛与污染应急决策的关键。本文从暴雨对监测的核心影响出发，系统梳理设备防护、数据校准、系统优化等应对策略，为提升监测系统抗干扰能力提供实践路径。

一、暴雨对河道水质在线监测的核心冲击：问题溯源与影响分析

暴雨对河道水质在线监测的冲击贯穿 “设备运行 - 数据采集 - 数据应用” 全链路，具体可归纳为三大类问题，直接影响监测数据的准确性与连续性。

1. 设备物理损伤与运行故障

暴雨引发的强水流、高水位与泥沙冲击，易导致监测设备硬件损坏或离线：

设备移位与浸泡：暴雨导致河道水位短时间内上升 1-3 米，若监测设备（如浮标式监测站）固定不牢固，易被水流冲移甚至倾覆；部分岸边式监测设备若防护等级不足（低于 IP68），雨水渗入机箱会造成电路板短路，导致设备停机。2023 年深圳暴雨期间，某河道 3 台岸边式水质监测仪因机箱进水，连续 48 小时无法输出数据。

传感器堵塞与磨损：暴雨冲刷河岸泥土、垃圾进入河道，水中悬浮物（SS）浓度骤升（可达平时的 10-20 倍），易堵塞水质传感器的采样管路与检测探头；高速水流携带的泥沙颗粒还会磨损传感器表面的敏感元件，导致 pH、溶解氧等指标的检测精度下降，误差从 ±0.1pH 升至 ±0.3pH。

2. 监测数据失真与异常

暴雨导致河道水质剧烈变化，同时干扰检测过程，引发数据失真，主要体现在三个方面：

污染物浓度波动超出量程：晴天时河道 COD 浓度通常稳定在 30-50mg/L，暴雨时地表径流携带的生活污水、农业面源污染物汇入，COD 浓度可能骤升至 200-300mg/L，超出常规监测设备 0-150mg/L 的量程，导致数据 “溢值”（显示为最大值），无法反映真实污染程度。

检测环境干扰加剧：暴雨伴随的雷电会产生电磁干扰，影响监测设备的信号传输，导致数据出现 “跳变”（如溶解氧值从 8mg/L 突然降至 2mg/L）；同时，雨水导致河道水温骤降（1-2 小时内下降 3-5℃），若传感器未具备温度补偿功能，会造成氨氮、总磷等指标的检测误差增加 20%-30%。

采样代表性不足：暴雨时河道水流湍急，水流速度从 0.5m/s 升至 1.5m/s 以上，传统固定点采样方式难以捕捉水体混合后的真实水质，易出现 “局部数据替代整体” 的问题。例如某河道暴雨时，岸边采样点 COD 浓度为 180mg/L，而河道中心采样点浓度仅为 120mg/L，数据差异达 33%。

3. 数据传输与应急响应滞后

暴雨可能破坏通信链路，导致监测数据无法及时上传，同时影响应急决策：

通信中断导致数据断联：暴雨引发的洪水、山体滑坡可能损坏基站、光纤等通信设施，使 NB-IoT、4G/5G 等无线传输方式中断。2024 年长江中下游暴雨期间，某流域 12 个水质监测站点因基站受损，连续 72 小时无法向管理平台传输数据，错失污染溯源最佳时机。

数据异常未及时预警：暴雨导致监测数据出现大量异常值（如量程溢出、跳变），若平台未设置针对性的异常识别算法，会出现 “预警泛滥”（误报）或 “预警缺失”（漏报）。例如某平台因未区分 “暴雨导致的 SS 骤升” 与 “工业偷排导致的 SS 骤升”，暴雨期间误发污染预警 15 次，而实际发生的 2 次面源污染却未及时预警。

二、设备防护升级：构建暴雨冲击下的硬件保障体系

应对暴雨冲击的核心基础是提升监测设备的物理防护能力，从固定方式、防护等级、结构设计三方面优化，确保设备在恶劣工况下正常运行。

1. 强化设备固定与抗冲击设计

针对暴雨引发的高水位、强水流，需采用 “多重固定 + 抗冲击结构”，避免设备移位或损坏：

浮标式监测站：增重锚定 + 流线型设计：浮标主体采用高密度聚乙烯材质，底部加装混凝土配重块（重量≥50kg），同时通过 2-3 根高强度尼龙缆绳（直径≥16mm）固定在河底预制桩上，缆绳长度预留水位上升 2-3 米的余量。浮标外壳采用流线型设计，减少水流冲击阻力，例如某品牌浮标在暴雨水流速度 1.8m/s 时，仍能保持位置稳定，偏移量≤0.5 米。

岸边式监测站：抬高安装 + 防水密封：将监测站机箱安装高度提升至历史最高水位以上 0.5-1 米，避免雨水浸泡；机箱采用双层密封结构，接口处使用耐老化硅胶密封圈，防护等级升级至 IP68；采样管路选用耐磨的 PU 材质（壁厚≥3mm），并在管路弯曲处加装金属保护套，防止水流冲击导致管路断裂。杭州某河道岸边监测站通过该改造，2024 年暴雨期间设备完好率达 100%，未出现进水故障。

2. 优化传感器抗堵塞与自清洁功能

针对暴雨导致的高悬浮物问题，需提升传感器的抗堵塞能力，同时增加自清洁功能：

采样管路：大口径设计 + 反冲洗系统：将采样泵入口管径从 10mm 扩大至 20mm，减少泥沙堵塞概率；在采样管路中加装反冲洗装置，每 30 分钟自动用高压清水（压力 0.3MPa）冲洗管路，同时每周手动用柠檬酸溶液（5% 浓度）浸泡探头，去除表面附着的泥沙与生物膜。某河道监测点采用该方案后，传感器堵塞率从暴雨期间的 60% 降至 5% 以下。

传感器选型：耐磨损 + 宽量程设计：pH、溶解氧等传感器选用蓝宝石材质的敏感元件，提升耐磨性；COD、SS 等传感器选用宽量程型号，例如 COD 量程扩展至 0-500mg/L，SS 量程扩展至 0-1000mg/L，避免暴雨时浓度骤升导致的量程溢出。苏州某工业园区河道采用宽量程 SS 传感器后，暴雨期间数据有效率从 40% 提升至 95%。

3. 加装应急供电与防雷装置

针对暴雨可能引发的断电、雷击问题，需配置备用电源与防雷系统，保障设备持续运行：

应急供电：太阳能 + 蓄电池组合：为监测设备配置 200W 太阳能板与 12V/100Ah 蓄电池，在连续阴雨天气（≤7 天）下仍能为设备供电；同时加装市电切换模块，市电正常时优先使用市电，断电后自动切换至蓄电池供电。武汉某河道监测站通过该配置，2023 年暴雨断电期间，设备持续运行 5 天，未出现数据断联。

防雷保护：三级防雷 + 接地处理：在监测站电源输入端加装一级防雷器（通流容量≥40kA），信号输入端加装二级防雷器（通流容量≥20kA），传感器线缆加装三级防雷器（通流容量≥10kA）；同时将设备接地电阻降至≤4Ω，避免雷击导致的设备损坏。广州某河道监测站加装防雷系统后，暴雨雷击天气下设备故障率从 30% 降至 0。

三、数据校准与算法优化：保障暴雨期间数据准确性

设备稳定运行的基础上，需通过数据校准、异常识别算法优化，解决暴雨导致的数据失真问题，确保监测数据的可靠性。

1. 动态校准：应对水质剧烈波动

针对暴雨时水质参数快速变化的特点，需调整校准频率与校准方式，提升数据精度：

增加现场校准频次：晴天时水质稳定，传感器每月校准 1 次即可；暴雨期间（降雨前 12 小时至降雨后 24 小时），每天通过标准溶液（如 pH=4.01、6.86、9.18 标准缓冲液）对传感器进行 1 次现场校准，同时采集水样送实验室检测，将实验室数据与在线数据进行比对，若误差超过 ±5%，立即调整传感器参数。南京某河道通过该方式，暴雨期间氨氮监测误差从 ±15% 降至 ±3%。

温度补偿算法升级：在监测设备中植入动态温度补偿算法，实时根据水温变化调整检测参数。例如溶解氧传感器，传统固定补偿算法在水温骤降 5℃时误差达 10%，而动态补偿算法通过建立 “水温 - 溶解氧检测值” 对应模型，可将误差控制在 ±2% 以内。深圳某河道采用该算法后，暴雨水温波动期间溶解氧数据准确率提升至 98%。

2. 异常数据识别与处理：过滤干扰信号

通过构建暴雨场景下的异常数据识别模型，区分 “正常波动” 与 “异常干扰”，避免数据误判：

基于历史数据的阈值调整：分析近 3-5 年暴雨期间的水质数据，确定各指标的合理波动范围（如暴雨时 SS 正常波动范围为 50-500mg/L），将在线监测平台的预警阈值调整至该范围，避免因常规阈值（如 SS＞100mg/L 报警）导致的误报。上海某流域通过该调整，暴雨期间污染预警误报率从 80% 降至 10%。

多参数联动识别算法：单一参数异常可能是干扰导致，而多参数联动异常更可能是真实污染。例如暴雨时 SS 骤升通常伴随浊度骤升，若仅 SS 骤升而浊度不变，则判定为传感器故障（如采样管路堵塞），自动标记为异常数据并剔除；若 SS 与浊度同时骤升，且 COD、氨氮无明显变化，则判定为地表径流携带泥沙导致的正常波动，保留数据并标注 “暴雨影响”。杭州某河道监测平台采用该算法后，异常数据识别准确率达 92%。

3. 多站点数据融合：提升采样代表性

针对暴雨时水流湍急导致的采样代表性不足问题，需通过多站点数据融合，反映河道整体水质：

加密监测站点布局：在河道上游、中游、下游及支流汇入处增设临时监测点（如便携式水质监测仪），暴雨期间每小时采集 1 次数据，将各站点数据通过加权平均（权重根据各站点流量占比确定）计算河道整体水质，避免单一站点数据的局限性。例如某河道暴雨时，上游 SS 浓度为 300mg/L，下游为 150mg/L，通过流量加权计算，整体 SS 浓度为 220mg/L，更符合实际情况。

断面平均算法应用：在宽河道（宽度＞50 米）中，采用多声道超声波流量计测量河道断面流量，同时在断面左、中、右三点安装水质传感器，通过 “流量 - 水质” 耦合模型计算断面平均水质。武汉长江某监测断面采用该方式，暴雨期间 COD 断面平均数据与实验室检测数据的误差控制在 ±4% 以内，远优于单一站点 ±15% 的误差。

四、应急响应与系统联动：提升暴雨期间监测效能

监测数据准确输出后，需通过应急响应机制完善、跨部门系统联动，将数据转化为应急决策依据，应对暴雨可能引发的污染事件。

1. 数据传输备份：保障通信不中断

针对暴雨可能导致的通信中断，需建立多链路传输备份，确保数据及时上传：

多通信方式冗余：在线监测设备同时搭载 NB-IoT、4G/5G 与北斗卫星三种通信模块，当 NB-IoT、4G/5G 因基站受损中断时，自动切换至北斗卫星传输（传输速率≥1.2kb/s，满足水质数据实时上传需求）。2024 年长江暴雨期间，某监测站通过北斗卫星传输数据，连续 3 天未出现断联，保障了污染溯源工作。

本地数据缓存：在监测设备中加装大容量存储模块（≥32GB），当通信中断时，设备自动缓存数据（采样间隔 10 分钟 / 次），通信恢复后自动补传历史数据，避免数据丢失。北京某河道监测设备缓存容量达 64GB，可连续缓存 30 天数据，暴雨通信中断后数据补传完整率达 100%。

2. 应急预警与污染溯源：快速响应风险

基于准确的监测数据，构建暴雨场景下的应急预警与污染溯源机制，提升响应效率：

分级预警机制：根据暴雨强度与水质数据，将预警分为三级：蓝色预警（SS＞300mg/L，无其他指标异常），提示加强监测；黄色预警（COD＞200mg/L 或氨氮＞15mg/L），启动面源污染排查；红色预警（COD＞300mg/L 且出现有毒物质），启动应急监测与污染拦截。广州某河道 2024 年暴雨期间发布黄色预警 3 次，均在 2 小时内完成面源污染排查，避免污染扩散。

污染溯源算法：结合河道管网 GIS 地图、各监测站点数据变化时序（如上游站点先出现 COD 骤升，下游站点后出现），通过 “时间 - 空间” 关联模型定位污染源头。例如某河道暴雨时，中游站点 COD 在 14:00 骤升，上游站点 14:30 才出现变化，结合管网地图，判定污染源头为中游某雨水排口，执法人员 1 小时内到达现场，发现是小区雨水管网混接污水导致。

3. 跨部门系统联动：形成防治合力

将河道水质在线监测平台与气象、市政、环保等部门系统打通，实现数据共享与协同处置：

气象数据提前联动：气象部门提前 24 小时将暴雨预警信息（降雨量、降雨时长）推送至水质监测平台，平台自动启动 “暴雨模式”（增加采样频率至 5 分钟 / 次、开启设备防护装置）。深圳 2023 年暴雨前，监测平台提前 18 小时启动暴雨模式，设备故障率比上次暴雨下降 60%。

应急资源协同调度：当监测平台发布红色预警时，自动将污染位置、污染物类型等信息推送至市政部门（调度吸污车、截污闸门）、环保部门（安排执法人员）、应急部门（准备防护物资），实现 “数据推送 - 资源调度 - 现场处置” 无缝衔接。苏州某河道暴雨期间发生油污泄漏，通过跨部门联动，3 小时内完成油污拦截与清理，未对下游水体造成影响。

五、结语：构建暴雨 resilient 的河道水质在线监测体系

暴雨冲击下的河道水质在线监测，考验的是设备硬件的抗干扰能力、数据算法的适应性、应急机制的响应效率。从设备防护升级到数据校准优化，再到跨部门系统联动，每一项措施都需围绕 “稳定运行、准确监测、高效响应” 的核心目标，才能让监测系统在暴雨中 “扛得住、测得准、用得上”。

随着极端降雨天气常态化，未来还需进一步推动技术创新，例如研发更耐磨损的纳米涂层传感器、构建基于数字孪生的暴雨水质预测模型、探索无人机 + 水质传感器的移动监测模式，不断提升监测系统的暴雨 resilience（韧性）。只有让河道水质在线监测真正适应暴雨等恶劣工况，才能为水环境治理提供持续可靠的数据支撑，守护城市水生态安全。