为了维护人类健康、保护自然，我们需要优良的水质，基于准确测量的水环境管理与决策是实现这个目标的保障。今天的IWA微信公众号将带大家深入了解水质监测体系。

水质指标，或水质参数，能告诉我们特定水样的物理和化学属性情况。对大量的水质监测数据进行简单的公式计算，用梯度等级（例如1-5）或者定性评估（差/好/非常好）等形式对水质进行分类，这种直观表达水质的方法我们称为水质指数评价法。

水质指数评价法使用简单、结果直观、精确度较高，又能较为完整地反映水质污染程度，在国内外得到广泛应用。一般而言，每个国家都会根据自身环境和技术的情况定立自己的水质指数，在这其中最受广泛使用和传播的是美国国家卫生基金会水质指数NSFWQI (NationalSanitation Foundation Water Quality Index)和加拿大环境部长理事会水质指数CCMEWQI (Canadian Council of Ministersof the Environment Water Quality Index)。这些指数在计算时可能使用到的参数指标目前多达470个，其中30-40个是最为常用的。

有文献记载的最早的水质指数评价法可追溯到1965年——由美国俄亥俄河流域水卫生管理委员会的Horton提出。Horton选择10个最常用的水质参数计算复合水质指数，包括了DO、pH 值、粪大肠菌群、电导率、氯仿提取物(CCE)、碱度、氯化物、温度、污水处理。指标的权重赋值为1-4，用线性聚合函数计算水质指数值，并用0-100的尺度对水质评分，其中0 表示最差，100 表示最佳。

在Horton的技术基础上，很多学者和机构相继提出了各种不同的水质指数，这些水质指数被一些供水和水污染控制机构大力提倡使用。Brown等人于1972年提出的水质指数与Horton的类似，他们选用 9 项水质参数建立Q值曲线（分值在0-100间），水质参数的权重由142位专家打分确定，参数的权重决定了该参数对水质用途的重要性。美国国家卫生基金会水质指数NSFWQI正是以此为基础建立的。

下表是水质指数的计算实例。水质指数取值（Q）范围为0-100，根据水质指数的取值范围将水分为 5类：0-25 为非常差，25-50 为差，50-70为中等质量,70-90为好，90-100 为非常好。

Nemerow在1974年提出了内梅罗水质污染指数法，选择 14 项参数，根据水体用途计算水质指数。他将水体用途划分为人体接触饮用、游泳、制造饮料等)、人体间接接触(工业制备食品、农业应用、钓鱼等)、人体不接触(工业冷却、旅游等)。 不同用途的水体水质标准不同。该指数特别考虑了污染最严重的因子，是目前仍然应用较多的一种环境质量指数之一。

1982年Steinhart 等人开发了一种新的水质指数评价大型湖泊生态系统的现状与变化趋势。上世纪90 年代中期，加拿大环境部长理事会的水质指南工作组将水质指数法引入加拿大，这也就是大家熟知的加拿大环境部长理事会水质指数CCMEWQI(Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index)。 该方法在加拿大不同省份及各种生态系统的水质评价工作中得到了广泛应用。

水质指数评价体系中的参数和指标能帮助发现一个国家各水体的广泛情况。这么说来，如果1个参数能做出一点贡献，那么100个参数岂不帮助更多？但在现实中显然并不是这样。好事过头反成坏事——如果实践操作者无法对这么多的指数进行比较分析，他们很有可能变得困惑，甚至因此放弃，这反倒使风险升级。

这个问题可以分成三个方面。***，太多选项让水质科学家很难决定他们应该使用哪个方法来得到相应结果；第二，每个指数的可靠性水平不相同；第三，开发一个全球适用的WQI的难度很大。

我们问题的根源在于我们对一个相同的指标开发了各种测量方法和标准。其中最流行的是美国环保署EPA、美国公共卫生协会（American Public Health Association）以及国际标准化组织ISO目前受到全球接受的水质指标测量方法。但是，他们会发现一个指标可以找到至少4到5种各不相同的标准和测量方法。对于应该选用哪个标准，实验人员往往会感到很困惑。

这些方法每个都有不同的技术和成本标准，因此其有效性水平也不尽相同。譬如pH的测量，我们可以用能精确到小数点后若干位的高端检测仪器，或者只是使用简单指示酸碱的颜色试纸。这会对水质指标造成可靠性的问题，因为它本质是对每个指标测量值的加成。

缺少统一的标准来评估指标的可靠性让情况变得更糟糕。正如前面水质指标发展史中提到的，许多指标方法都是由个别科学家研发的，而且大多是基于前者的版本做修改，其中很多参数靠的还是使用者自身的判断。有研究者对36个不同的指标方法进行比较，他们发现对于同一个水样，不同指标得出的水质评级有明显差异。

这么说来，为何不开发一个统一的、全球性的综合指标呢？因为事情真的没有那么简单。一个单一的指标体系无法将每个独立区域中所有不同的环境情况考虑在内，例如热带地区水体的浊度，不总是意味着差水质。另外，不同国家的经济实力和技术水平也有所不同，各自的数据质量自然也有差距。有些方法需要昂贵的设备和实验室设施，这不是一些发展中国家都能付得起的。监测站点分布的不均匀也会造成数据差异。

这就是我们面临的多样性窘境：我们需要不同的参数和指标来测量不同地点的水质，但这些差异和变化却反过来影响了我们监测的速度、效率和可靠性。讽刺的是，目前还没人能够真正对各个指标作定量的权重和排名分析。要期望突然的改变来解决这个问题也是不太现实的。

但这不等于我们就此停滞不前，例如我们可以考虑将地理和生物物理情况相似的指标合成一个组合，然后根据应用的场景，给予操作者选取最佳指标。如果我们能通过这些指导准则去对各种指表的区别和指派用途作比较，将大大促进改善对未来不同地区的水质监测工作。