甲烷監測技術方麵
，主要有氣相色譜法
、光譜測量法
、等離子體發光光譜法
、穩定同位素法等
。
新汙染物監測技術方麵
，由於其具有環境持久性
，但在環境介質中濃度偏低，同時分析過程中易受環境基質影響
，對分析儀器的靈敏度
、分辨率等指標提出了很高的要求
。常見的檢測方法有氣相色譜-電子捕獲檢測器
、氣相色譜－質譜
、高分辨氣相色譜－高分辨質譜
、全二維氣相色譜－飛行時間質譜
、液相色譜－質譜和液相色譜－串聯質譜等
。
可凝結顆粒物監測技術方麵
，可凝結顆粒物作為一種新興的燃煤汙染物
，具有排放濃度高
、形成的顆粒物直徑小
、成分複雜的特點
，有兩種常用的檢測方法
，一種是衝擊冷凝法
，另一種是稀釋冷凝法
。對於其檢測方法，國內尚未出台相關標準
。
氨氣監測技術方麵
，氨氣是大氣中唯一的高濃度堿性氣體
，與大氣中酸性氣溶膠化合
，在空中形成極細的二次顆粒物
，是大氣環境中氣態汙染物轉變成固態汙染物的重要推手
。環境空氣中的氨氣濃度低
、易溶於水
、易吸附
，在監測技術和準確性上有一定難度
。目前常用的監測方法有可調諧半導體激光吸收光譜
、差分吸收光譜技術等
。
光譜法水質監測技術方麵
，光譜分析儀具有分析速度快
、靈敏度高
、選擇性好
、操作簡單
，無需對樣品進行預處理
、非接觸
、非入侵式監測
、免/少試劑等優點
，逐步被用於監測水中的COD
、總磷
、總氮
、葉綠素等多種物質成分，通過光譜法建立水汙染特征指紋庫
，對汙染進行溯源監測等
。光譜分析法分為吸收光譜
、發射光譜
、熒光光譜
、散射光譜等多種方式
，一般而言
，在地基光譜水質監測係統中常用吸收光譜
、熒光光譜等分析方法
。
數據分析與人工智能技術方麵
，環境監測行業越來越注重對大數據的分析和利用
。借助人工智能和機器學習算法
，利用先進的數據分析算法和技術
，對大量的監測數據進行快速處理和分析
，提取有用的信息和趨勢
，更好地識別環境汙染源
、預測環境汙染趨勢
，並提供針對性的環境保護措施
。
