Page 220 - 环境监测技术应用及质量控制

环境监测技术应用及质量控制
Application and Quality Control of Environmental Monitoring Technology

1.土壤污染修复技术的发展趋势
中国对于土壤污染修复通过十多年的实践探索和国家提供的人力、物力、财力等
多个方面的支持，现如今，中国研发成功的技术有生物修复、物理修复、化学修复、
联合修复等包含在内的修复技术体系，还有蒸汽浸提技术、热脱附技术、淋洗技术等

自中国部分污染矿区的土壤修复过程中得以有效运用，可这种修复技术具有很高的成
本费用，无法治理较深层次的土壤污染问题，基于此，绿色和环境的发展中注重土壤
修复的应用发挥着举足轻重的作用，修复技术的发展应朝异位修复技术的方向发展，
减少土壤修复成本，对于其中单一便捷的环境功能修复材料使用方式的研究使用，是

土壤修复技术未来着重发展的趋势，在修复土壤污染决策中，从污染物总量控制的修
复目标朝着污染风险评估修复趋势发展。除此之外，修复技术的设备化是土壤修复技
术发展向市场化和产业化迈进的重要条件。应该做好下列几方面，提高土壤污染修复
技术、土壤污染修复材料向设备化转变的趋势，进而才能确保研发成功的土壤修复设

备符合市场需求。
2.土壤消纳污染物的生物机理
土壤自带抵抗力，尤其是对污染物，其抵抗力的形成通常是土壤生物将污染物进

行吸收转换，而污染物对土壤生物系统而言具有非常严重的毒害作用，因此，土壤生
物就要将污染物吸收转化，还可以利用分泌有机络合物的方式对重金属的生物有效性
带来影响，还能够利用酶针对污染物实施脱毒处理，或是采用适宜的代谢手段成功降
解有机污染物。而很多种植物的根系与根系周围的微生物群落可成功消纳污染物，进
而全面了解这种土壤生物对污染物进行的消纳机理，可利用新型分子生物学技术在明

确的菌群或者明确的化学物质，这也是生物修复技术的未来发展方向。
3.土壤污染中数据模型的实际应用
通过数字原理和计算机技术的利用，创建土壤污染数学模型，属于土壤环境研究

领域的基本方法，土壤污染十分复杂，影响因素非常多，各种影响因子为土壤环境质
量带来的影响差异性较大，在无监督学习方式中较为适宜的应用，将各种质量和各种
污染模型导入其中，在利用机器算法实施自动分类，才可以精准确定土壤环境的质量
等级。原来曾经通过机器对相关知识的学习进行了尝试，例如：长株潭地区利用支持

向量模型的利用合理预测土壤环境质量，长春市羊草沟煤矿利用支持向量机及时评价
土壤环境质量。在 2016 年时，人工智能技术和概念的全面爆发，而土壤环境质量评
价探究中机器学习技术的广泛利用，我们坚信，深度学习和卷积神经网络技术在土壤
污染方面的研究前景非常好。

（二）土壤污染监测领域
近几年，一种新型监测方式随着环境污染形势的日益严峻而随之产生，即生物监

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