通过切换时间来检测自动焊接滤光片变黑情况的新方法 Joanna Szkudlarek 和 Marcin Jachowicz

《Applied Sciences》：New Possibilities of Testing the Darkening of Automatic Welding Filters as Expressed by Switching Time Joanna Szkudlarek and Marcin Jachowicz

　　**摘要**
本研究提出并评估了一种专门针对休闲用水质量的指数（IR-WQI），旨在优先考虑游泳者的安全和舒适度。研究以N?vodari–Mamaia海域（2022–2024年）为例，探讨了不同的权重配置（分别侧重微生物安全或理化稳定性）对浴水评估准确性的影响。IR-WQI在四种不同的情景下进行了测试，比较了基于pH值的“游泳者舒适度”惩罚函数的灵敏度与将盐度作为固定权重纳入的模型。结果表明，该指数具有较高的分类稳定性，93.3%的监测点无论采用何种权重方案都能保持其定性分类。然而，研究发现盐度的加入会抬高水质得分，可能掩盖了易受污染区域中的粪便污染。情景1将微生物指标的权重设为60%，并加入了pH值过滤机制，为沿海管理者提供了一个透明且保守的诊断工具，从而支持可持续旅游和基于数据的海滩安全决策。

**1. 引言**
水质是环境可持续性、生态系统完整性和人类福祉的基本组成部分。人口快速增长、工业化、农业集约化以及气候变化显著增加了对水资源的压力，导致地表水和地下水系统的广泛退化[1,2,3,4]。由于涉及大量的物理、化学和生物变量及其空间和时间变化性，水质评估本身就很复杂。因此，解释原始监测数据对政策制定者、水资源管理者和公众来说仍然具有挑战性。在这种情况下，水质指数（WQIs）作为将复杂数据集简化为单一代表值或类别的有效工具应运而生[5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]。

WQIs的一个关键特征是它们取决于预定的用途[8,17,18,19,20,21]。休闲用水的水质评估是水资源管理的一个关键方面，因为游泳、沐浴和水上运动等直接人体接触活动可能带来严重的健康风险。与饮用水不同（摄入是主要途径），休闲用水的暴露方式包括皮肤接触、意外摄入和气溶胶吸入，这增加了风险评估的复杂性。因此，特定的微生物指标（尤其是大肠菌群（EC）和肠道粪便球菌（IE）被广泛用于评估粪便污染并关联健康风险[22,23,24]。流行病学研究证明了这些指标与游泳者胃肠道疾病之间的强相关性，因此被国际指南采纳[25,26,27]。监管框架[26,27]根据统计指标设立了阈值以保护公共健康。同样，法律文书要求对沿海休闲用水进行常规监测、公开通知和风险沟通[26,28]。

此外，最近的研究强调了将休闲用水质量纳入更广泛的WQI框架的重要性。尽管微生物污染和用户感知因素在决定水是否适合休闲使用方面起着关键作用，但传统指数往往未能充分反映这些因素[29,30,31]。已经开发了综合WQI方法[32,33,34,35,36,37]，可以同时评估水对多种用途的适用性，展示了这些工具在复杂管理场景中的多功能性。在沿海和海洋环境中，WQIs被用于评估沐浴用水、渔业和生态系统保护[31,38,39]。

虽然WQIs是环境评估的重要工具，但它们经常受到方法学限制的约束，包括主观的权重分配、僵化的标准化以及数据聚合过程中的潜在“信息损失”[5,6,7,40]。传统框架中的一个反复出现的挑战是掩盖效应，即稳定参数的高分可能会在数学上掩盖关键个别污染物的超标情况，导致安全判断的误导[41,42]。除了内部计算偏差外，地区特定指数之间的缺乏标准化也阻碍了大规模比较[40,41,42,43,44,45,46,47,48,49]，这一挑战因气候驱动的水文制度和污染物传输变化而进一步加剧[50,51,52]。此外，尽管机器学习和基于物联网的监测技术的最新进展提高了预测准确性[53,54,55,56,57,58]，但这些高科技方法往往与休闲环境中人类用户面临的即时、基于感官的风险脱节。尽管如此，仍存在一些研究空白[59]。

尽管欧洲沐浴用水指令（2006/7/EC）采用了标准化的四级分类法，但在高分辨率管理沿海区域方面仍存在显著的方法学空白。该指令仅依赖于两个微生物参数的回顾性统计百分位数，未能考虑pH值和温度等动态理化变量，而这些变量既影响微生物的持续存在，也影响游泳者的即时不适[7,47,50]。实质上，目前缺乏专门针对游泳者舒适度压力因素的非线性惩罚函数，或是能够考虑盐度等海洋常数对水质评估的数值缓冲效应的指数。为了解决传统水质指数的局限性，本研究引入了IR-WQI，这是一个专门为黑海休闲用水量身定制的诊断框架。与传统基于广义环境平均值的WQI公式不同，该指数采用了以健康和舒适度为导向的评估视角，使得对浴水适用性的评估更为符合实际应用需求。

创新之处首先在于重新定义了权重方案，赋予微生物参数相对于理化变量更高的重要性，从而降低低估微生物污染的风险，并提高指数与公共卫生保护要求的一致性。第二项贡献是实施了针对pH值的集中线性惩罚函数，以反映生理舒适条件。与传统主要依赖于阈值合规性的方法不同，这种方法允许对偏离最佳pH值的程度进行渐进式惩罚。同时，研究还探讨了盐度作为受控背景参数的作用，提供了对其对指数稳定性和分类结果影响的定量见解。此外，研究提出了多情景评估框架，系统测试了不同的权重配置和参数替代方案（例如pH值与盐度）。这种方法有助于更清晰地理解方法学选择对WQI输出的影响，并揭示了常用公式中的潜在偏见来源。最后，进行了分类稳定性的敏感性分析，结果表明，尽管不同情景下的数值指数会有所变化，但总体分类仍然主要受微生物条件控制。这一发现支持了IR-WQI的稳健性，并证明了其作为评估休闲用水质量的诊断工具的适用性。

**2. 材料与方法**
**2.1. 研究区域和数据系列**
研究区域是位于罗马尼亚黑海北部海岸的N?vodari–Mamaia沿海区域，大约在康斯坦察市以北5–15公里处。这是罗马尼亚海岸使用最密集的旅游区之一。N?vodari–Mamaia沿海地带是一个复杂的过渡环境，西黑海的海架水受到多瑙河羽流的影响显著，形成了向南方方向的主要沿岸电流。这一水流是将营养物质和有机物从北部海架输送到南部旅游聚集区的主要载体。当地的水文状况还受到微潮汐的影响，风的作用成为水体位移的主要驱动力。在13周的沐浴季节中，东北风和东风将表层水推向岸边，经常导致近岸水域（0–0.5米深度）积累漂浮物和微生物负荷。偶尔的西风会引发局部上升流事件，导致水温骤降和碱度变化。该区域的水文特征是一个复杂的混合区，北部黑海的低盐度水与更稳定的海洋条件相遇，形成了一个动态的表层。

15个采样点的空间分布遵循平行于海岸线的系统样带设计，确保了对两种不同人为压力梯度的全面覆盖。N?vodari区域的采样点（NV1–NV6）位于地理坐标28°38′08″ E–44°18′59″ N（NV1）至28°37′19″ E–44°16′27″ N（NV6）之间；Mamaia区域的采样点（MM1–MM9）位于28°37′18″ E–44°16′03″ N（MM1）至28°38′17″ E–44°13′08″ N（MM9）之间。N?vodari区域（NV1–NV6）（图1右侧）靠近Midia工业平台，其水质可能受到炼油厂活动和港口相关无机物质的影响。因此，该区域成为夏季最受欢迎的休闲目的地之一；Mamaia区域（MM1–MM9）则以高密度季节性旅游为主。图1：（左）研究区域；（右）采样点位置。这种跨越15公里海岸线的配置使IR-WQI能够区分工业和城市压力源，并识别高风险的“静止”区域，这些区域的沿海地貌可能阻碍自然冲刷和稀释过程。这种采样点的分布为评估浴水质量的变异性和识别潜在脆弱区域或关键污染点提供了有用的框架。

**2.2. 采样和实验室分析**
采样工作在2022年至2024年的13周沐浴季节（5月–9月）内每周进行，采样深度为20–30厘米，主要捕捉表面微层，这是游泳者与微生物污染物相互作用最频繁的区域，同时阳光引起的温度分层和pH值波动最为明显。通过每周采样一次并采用三次重复分析的方法，研究减少了短暂、局部污染的影响，为指数计算提供了统计学上的稳健平均值。这种系统方法确保了“良好”或“差”的分类结果不是孤立事件的结果，而是代表在不同人类压力水平下的水质状况。

理化参数（pH值、温度（T）、盐度、亚硝酸盐（NO2-）和铵（NH4+）以及微生物指标（EC和IE）的测定采用了标准化程序、校准过的仪器和受控实验室条件，符合ISO/IEC 17025质量管理体系验证的方法[60]以及欧洲和国际统一的水质监测程序[61,62,63]。水温、pH值和盐度是在每个采样点使用多参数 Probe（例如WTW MultiLine，型号3630 IDS，Xylem Analytics Germany GmbH，德国Weilheim）现场测量的，该探头已根据制造商规格和电化学测量的标准指南进行校准[61,62]。pH电极每天使用标准缓冲液（pH 4.00、7.00和10.00）进行校准，盐度通过自动温度补偿的电导率测量确定[61]。NH4+浓度在实验室使用分光光度法测定，遵循标准的水质分析协议[61,63]。亚硝酸盐浓度通过Griess反应测定，该方法基于形成有色偶氮染料的吸光度在540纳米处读取[63]。铵浓度使用间苯酚蓝法测定，吸光度在640纳米处测量[61,62]。所有测定均使用分析级试剂。校准曲线在分析前使用标准溶液构建。所有测量均重复三次以确保准确性和可重复性。微生物分析采用了膜过滤技术，符合ISO 9308-1针对EC的标准和ISO 7899-2针对IE的标准[64,65]。每个样本过滤100毫升水通过孔径为0.45微米、直径为47毫米的无菌膜过滤器。必要时，样品用无菌生理盐水溶液系列稀释以达到可计数的菌落数量。膜随后放置在选择性培养基上：Chromogenic Coliform Agar（CCA，Oxoid Ltd., 英国Basingstoke）用于大肠菌群（E. coli），以及Slanetz–Bartley Agar（SBA，Oxoid Ltd., 英国Basingstoke）用于肠道粪便球菌。培养条件为44 ± 0.5 °C下24 ± 2小时（E. coli）和44 ± 4 ± 4小时（肠道粪便球菌），符合耐热细菌的ISO标准[63,64]。培养后，计数具有特征形态和颜色的菌落。只有每个膜上含有20至200个菌落形成单位（CFU）的平板被视为有效样本。超出此范围的样本通过适当稀释重新分析或记录为数量过多（TNTC）或数量太少（TFTC）。细菌指标的计数遵循文献中报告的标准协议和先前验证的方法[66,67]。

**2.3. 方法论**
水质评估使用了综合水质指数IR-WQI，该指数由不同数量的参数（根据情景不同，有5个或6个）组成，其方法源自国家卫生基金会水质指数（NSFWQI）[5,7]并专门适用于浴水评估。具体步骤如下：
（1）参数选择。所有情景中包括的参数包括EC、IE、温度（T）、亚硝酸盐（NO2-）和铵（NH4+）。根据不同的情况，可能会额外考虑pH值、盐度或两者都不考虑。pH值是水生生态系统的重要指标，在Mamaia区域的测量值范围为7.70到9.12，在N?vodari区域的测量值范围为7.64到9.11，大多数测量值都在适合休闲水域的范围内（6.5–9.）

权重分配（Wi）：每个参数被赋予0到1之间的权重，所有权重之和为1。这些权重反映了每个水质参数相对于其他参数的相对重要性。为了强调潜在的人类健康风险，微生物指标（EC和IE）被赋予了更高的权重。

当前的水质指数（WQI）文献表明，权重分配方案并不是普遍适用的；相反，它们是根据特定的研究目标量身定制的[3,15,16]。在这里，我们提出了两种不同的权重配置：

**以健康为导向的情景（S1）**：该情景通过给T、pH值分别赋予0.10的权重，给EC和IE赋予0.30的权重来优先考虑微生物指标。0.10的权重反映了NSFWQI中使用的物理化学参数的标准基准[13]。给EC和IE赋予0.30的权重是基于以下考虑做出的校准决定：
(i) NSFWQI确定了在任何多参数评估中，微生物指标必须具有最强影响力的先例。在原始研究[13]中，粪便大肠菌群的权重为0.16，这显著高于任何化学或物理参数的权重。虽然NSFWQI是为通用目的设计的，并涉及九个参数，但我们的研究关注高密度沐浴区，因此需要采用更为保守的方法。根据原始专家的逻辑，随着参数数量的减少，对健康最关键的变量的相对权重必须增加，以保持指数的保护敏感性[68]。
(ii) 马来西亚WQI（DOE）[69]提供了一个基于“活性”污染信号的现代监管先例。该框架给有机和营养驱动的压力源赋予了0.50的组合权重，认为稳定的物理常数不应稀释暂时性污染物的信号。通过给EC和IE赋予0.30的权重，IR-WQI体现了这一监管理念。在N?vodari–Mamaia区域内，微生物指标是最不稳定的变量（标准差超过100 CFU/100 mL）。0.30的权重确保这些代表急性健康风险的“活性”生物峰值成为最终分类的主要驱动因素，防止指数被稳定的pH值或盐度值人为夸大。
(iii) Landwehr[70]的权重缩放的数学验证，证明了加权总和的敏感性是参数数量（n）的函数。当指数从一个广泛的环境集（例如NSFWQI中的n = 9）简化为一个以健康为中心的集（例如IR-WQI中的n = 6）时，必须重新校准权重系数。根据Landwehr的观点，如果主要参数（即权重最高的参数）在这一简化过程中没有被放大，指数就会失去区分不同水质等级的能力。因此，我们赋予的0.30权重是在“差-良好”边界上保持指数区分能力的统计必要调整，特别是在像MM1这样的脆弱地点。
(iv) 权重分配方案还基于Bascarán[71]的框架，该框架最初在一个九组分模型中给病原体赋予了0.20的权重，给氮化合物赋予了0.12的权重，给pH值赋予了0.07的权重，给温度赋予了0.06的权重。在我们的六参数方法中，这些基础值被重新调整。这种规范化保留了Bascarán建立的重要性层次结构，从而防止了更稳定的物理化学变量对关键健康指标的“信号稀释”[68,71]。

pH值的权重校准反映了其作为沐浴者舒适度指标的作用。这种方法在数学上是合理的，因为极端的pH值（特别是pH < 4.0和pH > 11.0）超出了人类泪液的缓冲能力，并破坏了皮肤的保护性酸膜[72]。这样的极端情况会引起急性化学刺激和炎症反应，而这些是传统的仅基于微生物的评估无法捕捉到的[27]。这一选择也与文献[71]一致。

**物理化学平衡情景（S2）**：该情景通过将微生物指标的影响降低到0.25，氮化合物的影响降低到0.15，pH值和温度的影响降低到0.10[64,65,66]，从而更加重视物理化学参数。其设计目的是提高指数对工业和城市排放的敏感性。权重分配得到了以下国际先例的支持：
(i) 工业和化学敏感性：给氮化合物赋予0.15的权重是对采样点靠近工业区的调整响应。这与苏格兰研究发展部（SRDD）[73]的观点一致，该部门认为氨具有高敏感性（0.12），能够捕捉有机和工业污染。同样，Bascarán[71]强调，在人为压力下的区域，营养标志物必须具有足够的“数学权重”来影响最终分类。
(ii) Meireles等人[74]的动态权重和参数波动性，他们指出最不稳定和危险的参数应该是最终水质得分的主要驱动因素。通过将权重集中在病原体和营养物质上，这种配置确保IR-WQI能够作为高分辨率的诊断工具，准确反映陆地排放对海洋环境的影响，而不仅仅提供一个普遍的、被稀释的平均值。这些灵活的权重方案允许指数适应当地优先事项，无论是突出健康风险、评估化学稳定性，还是提供两者的平衡概述。

(3) 质量评级计算：参数值通过以下程序转换为无量纲得分，范围从0（质量差）到100（质量优异）：
(i) 对于细菌和氮化合物，较高的值表示水质较差，使用公式(1)：
(1) 其中分别是参数的平均值和最大值。根据国际法规，的最大值为5 mg/L，为，1 mg/L为[16,25]，EC为35 CFU/100 mL，IE为250 CFU/100 mL[26]。
(ii) 考虑到最佳温度值为20 °C[7,15,42]，水温的质量评级通过以下公式计算：
(2) 其中是记录的温度，5是一个惩罚因子。
(iii) 对于pH参数，质量评级基于与最佳沐浴水温的绝对偏差来确定。根据国际健康指南[25,26]，选择了7.4的最佳值，以匹配人眼的生理pH值并确保最大的沐浴者舒适度。质量评级使用集中线性惩罚函数计算：
(3) 其中是记录的平均值，是敏感性惩罚因子。对于这项研究，采用了7.5的折中因子。这个选择是经过敏感性分析得出的，旨在平衡监管严格性和指数的稳定性。选择这个特定系数的原因有三个：
避免低敏感性：较低的因子（例如5），尽管与温度缩放一致，但仍会保留高分数，无法充分表明已超出国际监管限制。
防止“掩蔽效应”：相反，较严格的因子（例如10）会过度惩罚综合WQI。由于pH值超出[6.5, 9]区间主要导致皮肤/眼睛刺激而非急性毒性，10的惩罚会削弱其他关键参数（如低细菌计数）的积极结果，导致整体评分过低。
优化敏感性：7.5的因子确保当pH值接近限值时，子指数得分正确地过渡到“良好/一般”边界。这提供了足够的区分能力，以识别碱性变化，而不会扭曲对整个水体的评估。
(iv) 盐度被视为一个构成性的环境特征，而不是一个瞬态污染物，因此赋予了95的评级，这个值保持不变，因为其值（9.02–22.90）属于沿海或半咸水的盐度范围，不表示污染或质量下降。虽然原始的NSFWQI限制了几个物理化学参数的子指数值，其中包括pH值，为92[13]，但最近的大多数WQI框架[7,8,25,26,31,67]通常将“优异”水质定义为95–100范围。因此，本研究选择了95值，因为它代表了最高水质分类的较低阈值。

(4) 计算每个样本的指数：
(4) 其中和分别是参数的质量评级和权重，n是参数的数量。

(5) 计算最终得分（m次测量的平均值）：
(5) 其中样本数量是m。

所有计算均在Excel中进行。水质估计使用了表1[7,8,16]中的区间。表1列出了水质等级。使用三种额外的情景进行了敏感性分析：S3，与S1类似但参数权重进行了修改；S4，与S2类似但权重进行了调整；S5，在S4中排除了pH值和盐度，并重新分配了权重。

3. 结果与讨论
3.1 统计分析
每个区域（Mamaia和N?vodari）的基本统计结果分别在表2和表3中呈现。表2显示了Mamaia记录的数据系列的基本统计信息。表3显示了N?vodari记录的数据系列的基本统计信息。对Mamaia和N?vodari两个研究区域的数据系列进行统计分析，突出了水质参数的空间和时间变异性及其在决定水生环境总体状态中的作用。在Mamaia区域，微生物指标的值显示出显著的变异性。指标浓度变化很大（EC从2到446 CFU/100 mL，IE低于212 CFU/100 mL），表明存在零星的污染事件。平均浓度值表明污染程度适中。然而，相对较高的标准差（EC约为89.87，IE约为51.87）反映了显著的时间和空间波动。物理化学参数的变异性较小。水温范围大约在8.5 °C到27.3 °C之间，分布相对均衡（偏度接近零），这是正常季节变化的典型特征。盐度范围从9.02到22.70 PSU，表明海水和淡水输入的混合影响。pH值（7.70–9.12）通常在适合沐浴水的范围内，略呈碱性。参数的统计分布，如偏度和峰度系数所示，表明分布略有不对称，在某些情况下呈尖峰态（例如EC），表明存在极端值（异常值），可能与偶发的污染事件有关。

在N?vodari区域，EC的最大值达到489 CFU/100 mL，IE的最大值达到188 CFU/100 mL，表明微生物污染的潜力大于Mamaia区域。同时，平均值略高，表明水质持续受到压力。标准差（EC高达103.57）证实了显著的变异性，正的偏度系数（高达1.69）表明分布向高值偏斜，反映了细菌浓度频繁增加的事件。N?vodari的物理化学参数与Mamaia区域的参数相当，温度范围从5.7 °C到27.16 °C，盐度范围从9.68到22.90 PSU。pH值（7.64–9.11）也确认了环境的轻微碱性，没有明显超出允许的范围。

3.2 WQI分析结果
3.2.1 情景1的结果
S1的结果在表4的第二和第三列中呈现。表4显示了S1和S2中的IR-WQI值和水质分类。N?vodari区域表现出高度的环境一致性。在S1下，这六个站点的IR-WQI值一致，仅在3.13个单位的狭窄范围内波动。评分（从65.70（NV2）到68.83（NV1））属于“良好”分类，表明北部沿海带经历了有机和无机负荷的稳定分布。由于其地理位置，NV1可能受益于更好的水动力学或距离局部径流点的距离更远，从而更好地稀释了细菌指标。NV2、NV5和NV6站点的评分最低（65.70–66.27）。虽然仍然属于“良好”等级，但它们接近分类的下限，表明受到13周沐浴季高密度旅游活动的持续但适度的压力。

与N?vodari的稳定性相比，Mamaia区域表现出显著的空间变异性，包含了整个2022–2024监测期间的绝对最大和最小值。MM2获得了84.60的分值，是唯一在主要权重下达到“良好”质量等级的地点。这表明，尽管Mamaia地区人类活动压力巨大，但由于局部条件——可能是更有效的海洋水流冲刷——使得该特定区域的水质保持优越。相比之下，MM1的得分最低，仅为64.12，被归类为“较差”。这表明在该区域的南部，60%的细菌权重加上记录的EC和IE水平共同作用，导致其水质低于可接受的“一般”标准。其他所有地点（MM3–MM9）的得分在65.70到67.49之间。这些数值与N?vodari区域的得分几乎相同，表明Mamaia中部和北部的海岸水质对夏季高密度的游客具有抵抗力。

在S1中，整体海岸健康状况显示出明显趋势：由于EC和IE占总指数的60%，15个数据点中有13个被评为“一般”，直接反映了微生物的存在。即使物理化学参数接近完美，细菌数量也成为了限制大多数地点达到“优秀”等级的瓶颈。这种权重设置有效地起到了安全过滤作用，通过加重较高细菌浓度的地点的处罚，从而将MM1识别为潜在的公共卫生问题，而如果采用不太严格的指标，可能会掩盖这一脆弱性。

3.2.2. 第二种情景的结果
在这种情景下，指数从纯粹的“健康优先”视角转向了更加“平衡的环境”评估，通过增加氮化合物的影响（0.05）并同时减少EC和IE的权重（相同数值），对水的物理化学稳定性给予了更多考虑。S2的结果（表中的第四和第五列）显示整个研究区域的IR-WQI值普遍有所提升。这表明N?vodari–Mamaia区域的物理化学和营养相关参数的质量优于微生物指标。N?vodari的所有地点的IR-WQI分数都提高了大约4.6到5.0分。尽管有这些改进（例如，NV1从68.83分提高到73.42分），但所有六个地点的分类仍然为“一般”。这表明在N?vodari，水质在结构上是平衡的；没有任何一个参数恶化到足以通过5%的权重变化来改变其质量等级。N?vodari表现最好和最差的地点之间的差距很小，证实了在S2权重逻辑下，北部海域是一个水质均匀的水体。

在Mamaia的分析中，对权重变化的响应更为动态。在次要权重下，MM1的得分从64.12（“较差”）提高到了69.66（“一般”）。这是一个重要的诊断性发现，证明最初的“较差”评级主要是由细菌引起的。通过减少细菌权重并增加氮和pH值的权重，MM1的正面物理化学表现使其重新归入“一般”类别。MM2的得分从84.60提高到86.63，继续保持“良好”等级。这证实了MM2在微生物和化学方面都具有高质量，其“良好”评级是稳健的，不受特定权重逻辑的影响。MM3–MM9的得分在70.79到72.29之间。这种紧密的聚类表明，Mamaia大部分度假村受益于低氮浓度和稳定的pH/温度值，这符合这种情景下“一般”等级的特点。

3.2.3. 敏感性分析结果
IR-WQI显示出以下稳定性结果：在15次比较中，93.3%的地点（15个中的14个）即使权重发生变化，也保持了相同的等级，表明IR-WQI的定义更多依赖于微生物学而非化学成分。唯一改变等级的地点是MM1（从“较差”变为“一般”）。这证实了MM1正好位于[45, 65)和[65, 80)的临界范围内。其等级的变化并不表示指数不稳定，而是准确地表明它是一个“边缘”地点，在这里关于权重的管理决策（严格 vs. 平衡）直接影响最终结果。我们还注意到，MM1（东经28°37′18″，北纬44°16′03″）位于人流量大的娱乐区附近，包括H2O海滩和相邻的海岸区域。这些区域的特点是季节性旅游业频繁、海滩占用率高以及休闲基础设施密集。因此，较低的指数值可能主要由升高的微生物指标驱动，这可能与旅游相关的压力有关，包括高季节性人口密度、增加的有机负荷以及在高峰期环境合规性不足。此外，该区域的波浪特征是能量适中，夏季波高通常在0.5到1.5米之间；然而，MM1周围的工程海岸结构（防波堤和突堤）创造了局部“阴影区”，这些区域波浪能量降低且循环受限，阻碍了细菌指标的自然稀释，这可能解释了为什么MM1经常成为微生物污染的“热点”。

比较显示，虽然数值分数对权重变化敏感，但罗马尼亚黑海海岸的定性评估深深植根于原始数据。无论我们优先考虑细菌（S1）还是氮（S2），N?vodari–Mamaia走廊大多被评为“一般”沐浴区，仅有局部地区表现出“良好”的高质量（MM2）。

4. 讨论
传统上，休闲水质评估使用的是优先考虑一般环境指标的指数，通常给予相对稳定的参数（如海水盐度）较大的权重。然而，最近的国际健康指南[25,26]越来越强调以游客为中心的标准，特别是微生物安全和相关舒适度变量。为了调和这些方法，我们对提出的IR-WQI（情景S1和S2）与早期框架（情景S3和S4）[31]进行了比较分析。这种比较明确地将pH值（与皮肤和眼睛刺激相关的动态参数）的影响与盐度（之前被视为恒定质量成分，Q = 95）区分开来。在情景S3中，pH值从聚合方案中移除，用固定权重0.10的盐度替代，而其他所有参数和权重保持不变。情景S4进一步修改了这一配置，减少了微生物指标的相对贡献。通过研究这四种不同的权重和参数组合，我们可以确定罗马尼亚海岸的“一般”分类是否是一个稳健的环境现实，还是指数设计的数学产物。

图2展示了S3和S4的IR-WQI，表5总结了四种情景之间的结构差异，并说明了参数选择和权重如何影响IR-WQI值。S1-S4的比较显示有两个因素控制着指数的行为：(i) 细菌权重和 (ii) pH值与盐度的处理方式。细菌权重的影响是变化的主要驱动因素。比较S1和S2以及S3和S4发现，将EC和IE的权重从0.60降低到0.50，所有站点的IR-WQI值系统性地提高了大约4-5个单位。这种变化不仅是数值上的，也是分类上的：在减少细菌权重的情况下（S2和S4），MM1始终从“较差”转变为“一般”。这证实了MM1是一个对权重变化敏感的地点，微生物污染而非物理化学退化决定了其分类。相比之下，性能良好的地点如MM2在所有情景下都保持在“良好”类别，表明其水质稳健，不受特定权重逻辑的影响。

第二种控制因素，即pH值与盐度的替代，产生了更为微妙但系统性的影响。情景S3和S4用恒定盐度值（Q = 95）替代pH值，使得IR-WQI得分略高于S1和S2。尽管数值差异很小，但其解释很重要：移除pH值消除了黑海天然碱性条件带来的负面影响，而引入恒定盐度项则人为地提高了指数值。这解释了为什么S3的结果一致且略高于S1，尽管数值变化不大。为了进一步检验盐度作为恒定参数的影响，我们进行了额外的敏感性测试，将Q值设为92（与原始Bascarón公式一致），而不是S3和S4中使用的95。这一调整导致所有站点的IR-WQI值略有下降，反映了盐度引入的正面偏差的减少。然而，对整体分类的影响可以忽略不计，因为变化幅度很小，没有改变各站点的相对排名。这证实，虽然盐度的确切值会影响指数的数值结果，但主要限制在于将盐度视为恒定参数而非特定值。因此，即使采用更保守的值（Q = 92），盐度仍起到稳定作用，减少了指数对局部环境变化的敏感性。

当两种效应结合在S4中时，指数产生了最乐观的评估，所有站点的得分都达到了至少“一般”等级。然而，这种表面的改善需要谨慎解读，因为它可能反映了方法上的放松而非真正的环境变化。总体而言，比较表明，尽管IR-WQI分类大体上稳定（93.3%的一致性），数值分数和边缘分类并不强烈依赖于方法选择。强调微生物指标的情景（S1和S3）作为保守工具，突出了潜在的公共卫生风险，而减少细菌权重的情景（S2和S4）提供了更全面的环保视角。其中，S2代表了一种平衡和现实的评估，因为它同时考虑了物理化学变化和健康相关参数，没有引入人为的缓冲效应。

虽然盐度在许多沿海研究中是一个标准参数，但在加权聚合中的作用需要谨慎校准。在海洋环境中，赋予高盐度分数可能会引入一个先验的正面偏移，作为一个数学缓冲，掩盖了暂时的污染峰值——这种现象被称为“掩盖效应”[75]。S1/S2与S3/S4的比较表明，为了使IR-WQI在多样化的区域（从开阔海域到半咸水河口）中成为一个稳健的工具，它必须关注“可变压力源”而非静态基线。通过优先考虑人为标记（EC、IE和氮物种）而非稳定的地理因素（如盐度），情景1获得了更高的信噪比。这确保了指数在公共卫生保护方面仍然是一个敏感的工具，无论当地的盐度基线如何。最终，我们通过测试一个额外的敏感性情景（S5）来研究非变量和舒适度相关参数的作用，在该情景中，pH值和盐度都从聚合方案中排除，其余权重重新分配（EC和IE为0.30，T为0.10）。结果（图3）显示，IR-WQI的整体空间模式基本不变，大多数站点仍保持“一般”等级，MM2始终被评为“良好”。这些结果证实，盐度和pH值在区域尺度上对指数没有主导作用。然而，它们的影响在分类边界处变得显著。特别是在S5中，当两个参数都被移除时，MM1从“较差”变为“一般”，表明pH值和盐度权重的综合影响仅在临界水平上影响分类，而不改变整体空间模式。任何额外的分类变化都进一步证实了IR-WQI结构的稳健性，并支持了微生物指标而非物理化学参数主导最终评估的结论。

总之，比较表明，虽然IR-WQI分类大体稳定（93.3%的一致性），但数值分数和边缘分类并不强烈依赖于方法选择。强调微生物指标的情景（S1和S3）作为保守工具，突出了潜在的公共卫生风险，而减少细菌权重的情景（S2和S4）提供了更全面的环保视角。在这些情景中，S2代表了一种平衡和现实的评估，因为它同时考虑了物理化学变化和健康相关参数。尽管盐度是许多沿海研究的标准参数，但在加权聚合中的角色需要谨慎校准。在海洋环境中，赋予高盐度分数可能会引入一个先验的正面偏移，作为数学缓冲，掩盖了暂时的污染峰值。S1/S2与S3/S4的比较表明，为了使IR-WQI在多样化的区域（从开阔海域到半咸水河口）中成为一个稳健的工具，它必须关注“可变压力源”而非构成性基线。通过优先考虑人为标记（EC、IE和氮物种）而非稳定的地理因素（如盐度），情景1获得了更高的信噪比。这确保了指数始终是一个敏感的公共卫生保护工具，无论当地的盐度基线如何，从而防止了最终分类中的“风险稀释”。这种环境压力表现在EC和IE水平的升高上，这是粪便污染的主要指标。此外，亚硝酸盐和铵浓度的增加表明硝化作用不完全以及近期有新的污染物质进入水体。这些参数共同表明，现有的处理系统在应对由旅游业导致的废水负荷时存在脆弱性。本研究的结果为沿海水管理和监管政策提供了重要见解，尤其是在纳沃达里-马马亚地区。所提出的IR-WQI是一个实用的操作工具，它将复杂的微生物和物理化学数据综合成一个透明的指标。该指数的一个主要优势是它以健康为导向的设计，优先考虑微生物指标以符合公共卫生目标。这种优先级设置有助于早期发现污染风险并迅速采取管理措施。此外，IR-WQI能够有效地识别“边缘”或脆弱区域，例如MM1，为优化资源分配和确定监测重点提供了科学依据。

多情景框架展示了指数配置如何影响分类结果，尤其是在接近监管阈值时。这强调了选择与具体管理目标相匹配的权重方案的必要性。情景1（以健康为导向）通过识别关键区域（如MM1）提供了保守的评估，以保护公众健康。情景2（平衡的）虽然提供了更广泛的环境视角，但可能会因物理化学数据的稀释而掩盖微生物风险，因此需要结合针对性的微生物检测。盐度调整后的情景可能会提高指数值，降低对实际污染的敏感性，从而降低其用于运营管理的有效性。有效的管理策略必须优先通过有针对性的技术干预来减少微生物污染和氮化合物。

为了解决IR-WQI所识别的特定化学和生物标志物问题，可以考虑以下几种处理方法：
- 升级废水处理设施，以应对季节性人口激增。这包括实施高级生物处理过程，增强硝化和反硝化作用，从而减少特定污染物的浓度。
- 严格控制 sewer 系统的完整性。管理措施应重点防止泄漏、非法排放和雨水流入，以限制EC和IE进入沿海水域。
- 应用分散式处理方案。在旅游高峰期，部署分散式或临时处理设施可以作为缓解偶发性污染事件的重要缓冲。
- 基于材料的营养控制以及新兴污染物的去除。
- 管理方式应从僵化的固定方案转变为动态的多参数方法[79,80]，以考虑沿海系统的空间和时间变化。我们提出了一种基于三个支柱的自适应策略：
- 保护情景：关注即时公众和水生健康，以便快速决策。
- 综合情景：用于全面的长期基础设施规划。
- 动态更新：根据实时监测数据定期进行调整。

由于MM1地区使用强度高且存在点源污染风险，需要采取严格的以健康为先的操作方法：
- 高频监测：在夏季，特别是在“关键事件”（暴雨、强风或游客高峰期）后进行每日或准实时的微生物采样。
- 快速警报系统：利用操作阈值自动触发公众警告。
- 源头控制：通过追踪微生物来源来识别本地污染，并管理海滩密度、动物进入和废物处理设施。

对于纳沃达里地区，由于空间变化较为稳定，我们建议采用大规模的综合性海岸带管理措施，包括：
- 先进建模：使用水动力模型预测污染物扩散并优化采样位置。
- 基础设施现代化：改进污水系统、处理设施和过滤系统，同时通过改善排水系统管理城市径流。
- 基于自然的解决方案：开发沿海缓冲区并促进植被生长，以自然方式减轻扩散污染。

为了支持这些技术措施，必须通过以下方式缩小数据与公众认知之间的差距：
- 实时透明度：通过数字平台、移动应用和现场公告牌向公众提供信息。
- 开发在线GIS系统，支持跨部门决策。
- 加强环境机构、公共卫生部门和地方行政之间的协调。

**4.2. 研究局限性**

尽管本研究提供了全面的浴用水质评估，但仍存在一些局限性：
- 分析主要基于有限的参数集，主要集中在微生物指标、选定的营养物质和基本的物理化学变量上。虽然这些参数对娱乐用水质量非常相关，但由于数据可用性的限制，其他潜在的重要指标（如浊度、叶绿素a、溶解氧或病毒病原体）未被纳入。如果包含这些指标，可以更全面地描述水质和生态系统健康状况。
- 时间范围仅限于游泳季节（5月至9月）。虽然这一时期对公共卫生评估最为关键，但它未能涵盖非季节性动态，而这可能影响基线条件和污染物积累。将监测周期扩展到整个年度周期将有助于更好地理解季节性变化和长期趋势。
- 权重方案和质量评级函数（包括pH值惩罚系数）部分基于启发式假设和敏感性分析。尽管结果显示出稳健性，但指数构建仍包含WQI方法论固有的主观性。采用数据驱动或基于机器学习的方法可以进一步细化参数重要性估计，减少主观性。
- 监测网络的空间分辨率有限。虽然15个采样点可以较好地覆盖研究区域，但局部污染源（如雨水排放或点源污染）可能无法完全捕捉。更高分辨率的空间采样或与水动力建模结合使用可以提高对小尺度变化的检测能力。
- 该研究没有明确考虑水流、波浪作用和水交换等水动力过程，而这些过程在污染物扩散和稀释中起着关键作用。纳入这些过程将有助于更好地解释空间模式并提高预测能力。

虽然IR-WQI显示出内部一致性，并与观察到的季节性污染模式相符，但作者认识到情景1目前仍是一个保守的基准。未来的研究将重点关注外部验证，例如将IR-WQI的结果与以下数据进行关联：
- 关于马马亚地区水传播疾病的纵向流行病学数据。
- 高分辨率的微生物源追踪，以确认检测到的高峰值的来源。
- 与多年建立的国际指数进行交叉比较，以校准权重敏感性。

**5. 结论**

本研究使用定制的IR-WQI框架评估了2022-2024年纳沃达里-马马亚地区（罗马尼亚黑海沿岸）的浴用水质。结果表明，水质总体为“良好”，纳沃达里地区的空间变异性较小，而马马亚地区的异质性较高。虽然大多数站点保持稳定，但MM2始终被评为“良好”，而MM1则被确定为关键区域，在以健康为导向的权重下偶尔被归类为“较差”。

微生物指标（EC和IE）是分类的主要驱动因素，在赋予较高权重时起到了限制作用，防止了水质的高估。尽管不同权重情景下的数值指数存在差异，但定性分类基本保持稳定，显示了IR-WQI的稳健性及其在阈值水平上的敏感性。情景的优先级较高，其中EC和IE的权重符合预防原则，这是环境和公共卫生政策的基本原则。通过给予这些参数更大的权重，可以最小化“第二类错误”的风险，即某个站点因物理化学条件良好而被错误地分类为“良好”。在MM1这样的娱乐区，漏检（未检测到污染）的健康成本远高于误报（不必要的临时限制）的管理成本。

将pH值作为动态参数纳入评估可以提高其对健康的关联性，而盐度的影响有限，可能会引入掩盖偏差。敏感性分析证实了IR-WQI对权重变化及pH值、盐度或缺失这两者的敏感性较低。未来的工作应侧重于扩展指标集、延长时间分析、用其他数据系列验证指数，并结合建模方法来提高对污染动态的理解，以支持沿海管理。