《Environmental Technology & Innovation》：Rethinking water colour measurement: A novel digital image-based method for apparent colour quantification with Implications for regulation
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本文针对传统光谱法测量水体颜色存在的局限性（如对灰色、黑色和蓝色色调不敏感，以及过滤预处理导致的颜色损失），开发了一种基于数字图像分析的新型表观颜色量化方法。通过对403个水样的对比研究，证明该方法在RGB色彩空间中与视觉感知高度一致，能更准确地反映真实颜色污染状况，为水质监管和实时监测提供了创新解决方案。
当我们看到一条河流呈现出不自然的颜色时，往往会意识到它可能受到了污染。水体颜色不仅是美观问题，更是评估水质的重要指标，因为它直接影响水下光照条件，进而影响光合作用和水生生态系统的平衡。然而，令人惊讶的是，当前测量水体颜色的标准方法存在严重缺陷，可能导致我们对颜色污染程度的严重低估。
传统的光谱测定方法如铂-钴(Pt-Co)法、光谱吸收系数(SAC)法、美国染料制造商协会(ADMI)法和面积法，都依赖于在特定波长下测量吸光度。这些方法有一个共同弱点：它们对黄色调敏感，但对灰色、黑色和蓝色色调的响应能力明显不足。更严重的是，这些方法都需要对水样进行过滤预处理，而这一步骤会去除胶体或颗粒结合的染料，导致颜色污染被低估。
为了解决这一难题，土耳其图布塔克马尔马拉研究中心(TUBITAK MAM)的研究团队开展了一项创新性研究，开发了一种基于数字图像分析的新型颜色量化方法。该研究成果发表在《Environmental Technology》期刊上，为水质监测领域带来了突破性进展。
研究人员收集了403个水样，颜色强度范围从11到12,325 Pt-Co单位，涵盖了纺织、造纸、工业园区和集中式工业污水处理厂等多种来源。他们采用系统对比的研究策略，同时使用传统光谱测定法和新型数字图像法进行分析，从而能够客观评估各种方法的性能优劣。
关键技术方法
研究团队采用了多维度技术路线：首先通过Hach Lange DR 5000和Merck Prove 600分光光度计进行传统颜色测量（包括Pt-Co法、三波长SAC法、ADMI法和面积法）；同时使用800万像素RGB相机在标准化条件下采集水样图像；创新性地开发了基于颜色度(colorness)、暗度(darkness)和偏离度(diversion)的图像分析算法，并对比评估了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等多种色彩空间的适用性。样本来源包括现场采集的纺织废水(15个)和公开数据库的多种工业废水(388个)。
研究结果分析
3.1 样品特征描述
研究样本的行业分布显示，纺织业占比最高(58%)，其他行业各占14%。颜色参数统计显示Pt-Co值范围为11-12,325（均值1,308），ADMI值为13-8,487（均值1,033），不同波长的SAC值也表现出显著变异性。造纸业的颜色负荷最高，平均达3,900 Pt-Co，而纺织业尽管样本量最大，但平均颜色值较低(978 Pt-Co)。数据呈现左偏分布特征，表明大多数样本颜色浓度较低，但存在少数极高颜色值的异常样本。
3.2 视觉感知与光谱测定方法间的差异
通过阿基米德螺旋可视化分析，研究发现传统光谱方法在表征表观颜色方面存在明显不足。Pt-Co方法对蓝色和黑色色调响应迟钝，而面积法由于整合了更宽的波长范围，表现相对较好，但仍远未达到人眼的感知精度。过滤预处理导致的颜色损失问题在蓝色纺织废水样本中尤为明显，过滤后样品从高度着色变为近乎透明。
3.3 新型数字图像表观颜色定量方法
研究团队提出的新方法基于数字图像分析，通过量化样品与无色参考样品的差异来评估颜色。该方法综合运用颜色度、暗度和偏离度三个参数，其中偏离度指标因同时包含颜色度和暗度属性而表现出最佳判别能力。在RGB色彩空间中，该方法显示出更平衡的统计分布（均值246，范围0-529，标准差82），与传统Pt-Co方法主要集中在低值区域形成鲜明对比。
3.4 颜色测量原理比较：光谱法与数字图像法
光谱法通过测量特定波长下的光吸收来间接量化颜色，而数字图像法基于反射光捕获，更接近人类视觉感知。关键区别在于：光谱法对颗粒物敏感，需要过滤预处理而导致颜色损失；数字图像法对颗粒干扰不敏感，能更好地捕获样品的整体视觉信息。研究表明，即使在存在颗粒物的情况下，数字成像也能提供更可靠的表观颜色量化结果。
3.5 颜色参数全球法律标准总结
对各国监管框架的分析显示，Pt-Co单位仍是全球最广泛接受的废水颜色量化标准，但不同地区存在显著差异。欧盟通过工业排放指令制定基于行业的标准，德国规范436/525/620 nm处的吸光度，土耳其对所有工业部门设定280 Pt-Co单位的限值，而美国则主要采用"接收水域无可见颜色变化"的叙述性标准。
3.6 数字图像颜色定量方法的局限性与展望
尽管数字方法优势明显，但仍面临若干挑战：高浊度会影响图像质量；光照条件和背景特性对测量结果有显著影响；相机传感器差异导致数据不一致；色彩空间选择影响分析结果。研究建议通过标准化样品制备、受控图像采集环境和设备校准程序来提升方法的可靠性和可比性。
研究结论与意义
该研究通过系统评估403个彩色水样，清晰揭示了传统光谱方法在表征表观颜色方面的局限性。特别是广泛应用的Pt-Co方法，对灰色、黑色和蓝色色调的污染表征不足。新开发的数字图像分析方法在RGB色彩空间中表现出与视觉感知的高度一致性，且对颜色强度变化的捕获能力更强。
这项研究的重要意义在于为水质监测领域提供了创新解决方案。数字图像分析方法不仅克服了传统光谱法的技术局限，更重要的是为实时监测和过程控制提供了可行性。在环境监管方面，该方法有望支持制定更科学的水色排放标准，从而更有效地保护水生生态系统。
未来研究需要在方法标准化方面继续深入，包括建立非光谱参考框架、优化图像采集协议、评估不同色彩空间的适用性等。同时，进一步研究不同光谱颜色组成对光合作用的影响，将为制定环境相关的排放限值提供重要科学依据。这项技术在水处理过程中的实时颜色去除监控方面也展现出广阔的应用前景。
