在市政排水系统中，水质在线监测仪是把控污水排放质量、识别污染异常的核心设备，其电极（如 pH 电极、溶氧电极、电导率电极）的测量精度直接决定数据有效性。然而，降雨期间大量雨水混入排水管网，导致污水含盐量（电导率）、温度等环境参数骤变，极易干扰电极读数，引发 pH 值误判、溶解氧测量偏差等问题，严重时可能导致监测数据失效，影响污染溯源与排放管控决策。本文将从参数骤变的干扰机制入手，系统阐述其对不同类型电极的影响，并提出针对性的校准与优化方案，保障降雨期间水质监测数据的准确性。

一、降雨期间环境参数骤变对电极的干扰机制

市政排水系统在降雨前，污水以居民生活污水、工业预处理废水为主，水质成分相对稳定；降雨时，雨水冲刷地表（携带泥沙、落叶）、渗入地下（稀释管网内污水），导致污水中温度、含盐量（电导率）、浑浊度等参数在短时间内剧烈变化，其对水质在线监测仪电极的干扰具有针对性，不同电极受影响的原理与表现存在显著差异。

（一）温度骤变的干扰：打破电极测量平衡

温度是水质电极测量的关键环境因子，多数电极的标准测量条件为 25℃，降雨期间雨水温度与管网内原有污水温度差异可达 5-15℃（如夏季雨水温度低于污水，冬季雨水温度高于污水），干扰主要体现在两个层面：

改变电极反应速率：以 pH 电极为例，其测量依赖玻璃电极与参比电极间的电势差，温度变化会影响氢离子在玻璃膜内的迁移速率，导致电势差偏离标准值。实验数据显示，温度每变化 1℃，pH 电极读数偏差可达 0.02-0.05pH 单位，若降雨导致污水温度从 28℃骤降至 18℃，pH 测量值可能从实际的 7.2 误判为 7.4-7.7，超出《城镇污水监测技术规范》（HJ/T 91-2002）要求的 ±0.1pH 误差范围。

影响溶解氧溶解度：溶氧电极通过测量氧气在电极表面的还原反应电流计算溶氧量，而氧气在水中的溶解度与温度呈负相关（温度每升高 1℃，溶解度下降约 2%）。降雨时若雨水温度较低，会使污水温度骤降，导致水中溶解氧浓度升高，但若溶氧电极未及时响应温度变化，仍按原温度系数计算，会出现 “测量值滞后于实际值” 的情况。例如，某泵站降雨期间污水温度从 25℃降至 18℃，实际溶氧量从 5mg/L 升至 7mg/L，未校准的溶氧电极读数仅为 5.8mg/L，偏差达 17%。

（二）含盐量（电导率）骤变的干扰：破坏电极测量环境

降雨会大幅稀释管网内污水，导致含盐量降低，电导率从降雨前的 500-1500μS/cm 骤降至 100-300μS/cm，这种变化对依赖电解质环境的电极影响显著：

导致 pH 电极参比液渗漏：pH 电极的参比电极（如甘汞电极）需通过盐桥（通常为 KCl 溶液）与被测溶液形成离子通路，当污水电导率过低时，参比液与污水间的浓度差增大，导致参比液加速渗漏，不仅缩短电极寿命，还会使参比电势不稳定，引发 pH 读数波动。某监测点数据显示，降雨期间电导率从 800μS/cm 降至 150μS/cm 后，pH 电极读数波动幅度从 ±0.05pH 增至 ±0.2pH，无法稳定输出数据。

干扰离子选择性电极测量：对于氨氮、总磷等采用离子选择性电极的监测项目，低盐环境会降低电极对目标离子的选择性。例如，氨氮电极通过铵离子（NH₄⁺）与电极膜的特异性结合产生电势信号，当污水中总离子浓度过低时，其他离子（如 Na⁺、K⁺）更容易与膜结合，导致氨氮测量值偏高。某案例中，降雨后污水电导率降至 200μS/cm，氨氮实际浓度为 10mg/L，未校准的电极读数却达 14.5mg/L，偏差 45%。

（三）复合型干扰：多参数叠加放大误差

降雨期间温度与含盐量的骤变往往同步发生，形成复合型干扰，进一步放大电极测量误差：一方面，温度骤变改变电极反应速率，另一方面，低盐环境破坏离子传导通路，两者叠加导致电极无法建立稳定的测量平衡。例如，某市政排水监测点在暴雨期间，污水温度从 26℃降至 16℃、电导率从 1200μS/cm 降至 180μS/cm，pH 电极读数从实际的 7.0 误判为 7.8，溶氧电极读数从实际的 6.5mg/L 误判为 5.2mg/L，双重偏差导致监测数据完全无法反映真实水质状况。

二、抵消环境参数波动的校准与优化方案

针对降雨期间温度、含盐量骤变对电极的干扰，需从 “实时补偿、动态校准、设备优化、运维保障” 四个维度构建解决方案，实现水质在线监测仪的精准测量。

（一）实时补偿：嵌入环境参数联动算法

通过在水质在线监测仪中嵌入温度、电导率与电极读数的联动补偿算法，实时修正环境参数骤变带来的偏差，是最直接有效的干预手段。

温度实时补偿：

为所有电极配备内置温度传感器，实时采集污水温度数据，通过预设的温度补偿公式自动修正读数。例如，pH 电极采用 “Nernst 方程温度补偿”，根据温度变化调整电势差与 pH 值的换算系数，公式为：pH = pH₂₅ + (T - 25)×0.0039，其中 T 为实时温度（℃），确保温度每变化 1℃，读数偏差控制在 ±0.004pH 内；

溶氧电极启用 “温度 - 溶解度双参数补偿”，不仅根据温度修正溶解度系数，还结合实际电导率调整氧气扩散速率，例如，当电导率低于 300μS/cm 时，自动提升扩散系数修正权重，避免低盐环境导致的溶解氧测量滞后。

电导率联动补偿：

对于 pH 电极，当监测到电导率低于 300μS/cm 时，自动切换至 “低盐模式”，降低参比液渗漏速率（如通过调整电极内部压力），同时修正参比电势计算模型，减少浓度差带来的电势波动；

离子选择性电极（如氨氮、总磷电极）在电导率骤降时，自动启动 “离子强度调节程序”，若设备支持自动添加试剂，可定量注入离子强度调节剂（如 NaCl 溶液），将污水离子强度稳定在 500μS/cm 以上；若不支持试剂添加，则通过算法修正，基于实时电导率数据调整目标离子与干扰离子的结合系数，例如，电导率每降低 100μS/cm，将干扰离子修正系数提升 5%-8%。

（二）动态校准：构建降雨工况下的校准体系

传统的定期校准（如每周 1 次）无法应对降雨期间的突发性参数波动，需建立 “实时监测 - 异常触发 - 动态校准” 的闭环体系，确保电极读数始终精准。

校准触发机制：

设定环境参数阈值，当水质在线监测仪检测到温度变化速率超过 2℃/h、电导率变化速率超过 200μS/cm/h 时，自动触发 “紧急校准”；

结合降雨气象数据联动，通过接入当地气象部门的降雨预警信息，在降雨开始前 30 分钟启动 “预校准”，提前调整电极参数，降低降雨初期的干扰影响。

校准实施方法：

采用 “两点校准法” 快速修正：对于 pH 电极，使用标准缓冲液（如 4.00pH、6.86pH）进行两点校准，10 分钟内完成参数重置；对于溶氧电极，采用 “空气校准法”，将电极暴露在空气中，基于当地大气压与实时温度计算理论溶氧量，对比电极读数并修正，5 分钟内完成校准；

引入 “历史基线校准”：存储降雨前正常工况下的电极读数与实际水质数据（如实验室检测值），形成历史基线，降雨期间若电极读数与基线偏差超过 10%，自动调用历史数据进行偏差修正，例如，某监测点历史基线显示 “温度 25℃、电导率 800μS/cm 时，pH 实际值 = 电极读数 - 0.03”，降雨期间温度降至 18℃、电导率降至 200μS/cm，设备自动按此基线修正，使 pH 读数偏差控制在 ±0.05 内。

（三）设备优化：选用适配降雨场景的电极与系统

从硬件层面优化水质在线监测仪的电极选型与系统设计，可从源头提升抗环境波动能力。

电极选型优化：

优先选用 “宽温域、耐低盐” 电极，例如，pH 电极选择工作温度范围为 0-80℃、适配电导率 50-5000μS/cm 的型号，避免温度与电导率骤变导致的性能失效；

溶氧电极选用 “极谱式 + 固态膜” 结构，相比传统的克拉克电极，固态膜无需定期更换电解液，且在低盐环境下的氧气选择性更强，测量偏差可降低至 ±5% 以内。

系统设计改进：

在监测仪采样管路中增设 “恒温装置”（如加热 / 制冷模块），将进入电极测量单元的水样温度稳定在 20-25℃，抵消外部温度骤变的影响，某泵站应用该装置后，降雨期间温度波动导致的 pH 偏差从 ±0.15pH 降至 ±0.05pH；

增加 “预处理单元”，通过沉淀、过滤去除雨水带入的泥沙、悬浮物，避免杂质附着在电极表面影响测量，同时在预处理单元中设置电导率调节模块，当水样电导率过低时，自动添加少量 KCl 溶液（浓度 0.1mol/L），将电导率稳定在 300-500μS/cm，为电极提供稳定的测量环境。

（四）运维保障：建立降雨期间的专项运维机制

规范的运维管理是确保校准方案落地、设备稳定运行的关键，需针对降雨场景制定专项运维策略。

降雨前准备：

降雨前 24 小时对所有水质在线监测仪电极进行全面检查，重点查看 pH 电极的参比液液位（确保在刻度线以上）、溶氧电极的膜片完整性，更换使用超过 3 个月的电极，避免老化电极在参数骤变时失效；

检查校准用标准试剂（如缓冲液、离子强度调节剂）的有效期，补充足量试剂，确保降雨期间可随时启动校准。

降雨中监控：

安排运维人员实时远程监控设备数据，每 30 分钟查看一次温度、电导率与电极读数的变化趋势，若发现数据异常（如 pH 波动超过 ±0.1pH），立即远程触发校准，若远程校准无效，1 小时内抵达现场处理；

对于易受干扰的离子选择性电极（如氨氮电极），降雨期间每 2 小时采集一次水样进行实验室检测，对比监测仪读数，若偏差超过 10%，现场调整校准参数。

降雨后维护：

降雨结束后 2 小时内，对电极进行彻底清洁，用软毛刷去除表面附着的泥沙、有机物，并用标准缓冲液重新校准，恢复正常工况参数；

分析降雨期间的设备运行数据，统计电极受干扰的频次、校准效果，优化下一次降雨前的预校准参数（如调整温度补偿系数、电导率阈值），形成运维经验库。

三、应用案例与效果验证

某南方城市市政排水管网监测点，雨季（4-9 月）降雨频繁，此前因未采取针对性校准措施，降雨期间水质在线监测仪数据偏差严重：pH 读数偏差最大达 ±0.3pH，溶氧读数偏差达 ±2mg/L，氨氮读数偏差超 50%，无法满足环保部门的监测要求。

针对该问题，监测点实施以下解决方案：

更换电极：选用宽温域 pH 电极（0-80℃，适配电导率 50-5000μS/cm）与固态膜溶氧电极；

嵌入算法：在监测仪中添加温度 - 电导率联动补偿算法，设定温度变化速率＞2℃/h、电导率变化速率＞200μS/cm/h 时触发动态校准；

专项运维：降雨前 24 小时检查电极与试剂，降雨中每 30 分钟远程监控数据，降雨后清洁校准。

改造后，该监测点在雨季的监测数据准确性显著提升：

pH 读数偏差从 ±0.3pH 降至 ±0.05pH，满足 HJ/T 91-2002 的误差要求；

溶氧读数偏差从 ±2mg/L 降至 ±0.3mg/L，偏差率控制在 5% 以内；

氨氮读数偏差从＞50% 降至＜10%，数据有效性从改造前的 60% 提升至 98%，为市政排水污染管控提供了可靠的数据支撑。

四、结论与展望

降雨期间市政排水系统的环境参数骤变，对水质在线监测仪电极的干扰具有复杂性与突发性，需通过 “实时补偿算法、动态校准体系、硬件优化选型、专项运维机制” 的协同作用，才能有效抵消干扰，保障数据准确。未来，随着智慧水务技术的发展，可进一步探索：

基于 AI 的智能校准：通过机器学习训练降雨工况下的电极干扰模型，实现校准参数的自动优化，无需人工设定阈值；

多传感器融合监测：将水质在线监测仪与气象站、流量监测仪数据深度融合，提前预测参数骤变趋势，实现 “预测性校准”；

新型电极研发：开发无需温度补偿、耐极端低盐环境的新型电极（如基于纳米材料的离子选择性电极），从根本上解决环境参数波动的干扰问题。

通过技术创新与管理优化的结合，可确保降雨期间市政排水水质监测数据的真实性与有效性，为城市水环境治理与排水系统运维提供坚实保障。