在现代社会，随着工业化和城市化的发展，水资源受到越来越多的污染。因此，对于如何检测水质成为了一项非常重要的任务。这不仅关系到人的健康，也是保障生态环境平衡不可或缺的一环。在这个问题上，有很多可以用来检测水质的方法和工具，它们各有优势，可以根据具体情况选择合适的方式进行测试。

化学分析仪

化学分析仪是一种常用的水质检测设备，它可以通过对样本中的化学成分进行测定，判断出水体是否达标。这种仪器通常包含一系列用于测量不同指标（如pH值、溶解氧、氨氮等）的试剂和标准物品。当需要对某个特定的指标进行精确测量时，这些试剂会按照一定比例加入样本中，然后利用色谱法、电化学法等技术手段来确定其含量。例如，如果要测试河流中的重金属污染，那么便可使用原子吸收光谱仪（AAS）或原子发射光谱仪（ICP-MS）来准确地分析这些微量元素。

生物学监测

生物学监测方法主要依赖于自然界中的一些生物，如藻类、鱼类等，以它们对环境变化敏感性为基础，从而推断出整个生态系统乃至整体环境状况。比如藻类繁殖速度快慢往往能反映出一个区域湖泊或者河流中营养盐浓度以及其他因素，如温度变化。但这种方法由于受季节性影响较大，因此在实际应用中并不够灵活且实时性较差，但它提供了另一种评价环境质量的手段。

物理参数监控

物理参数监控包括流量、温度、深度等方面，这些都是直接相关到水体状态和功能性的物理参数。而这些信息对于了解给定的海洋或淡水体系有很大的帮助，因为它们能够揭示该地区的地形特征及周围气候条件。此外，还有声波传感器这样的设备能够探查地下储藏室内潜在的问题，比如可能存在油渗透的情况，从而指导采矿工作，使之更加安全高效。

环境监视卫星

近年来的科技进步使得我们能够从天空下观察地球表面的变化，包括海洋与陆地之间的大规模热力分布模式，以及全球范围内的大气压力分布图。在这方面，用卫星数据追踪海岸线退缩现象也被认为是评估长期变迁的一个有效途径之一，而这些数据又进一步证明了人类活动如何影响全球气候系统，并最终导致全球平均温度升高带来的后果。

自然语言处理(NLP)

虽然NLP更多的是用作人工智能研究领域，但是其部分技术也有助于理解并预测自然语言文本内容，即便是在讨论关于“什么可以检测水质”这一话题的时候也是如此。如果有一组已知干净或污染严重的人工生成文档，我们就能使用NLP算法学习识别模式，从而更好地去区分未知文档属于哪一类——这是基于机器学习的一个典型应用场景，在此背景下它能帮助我们更好的理解人们如何描述他们所见到的不同类型的“病态”——即那些不符合正常规定标准的地方？

传统手工检查

最后，不可忽视的是传统的手工检查方式，如直接观察颜色变异、味道异常以及触摸感觉上的改变。这可能看似简单，但经常却是最直观且有效的一种初步诊断手段。在一些偏远地区尤其如此，因为那里可能没有专业装备，也无法访问复杂技术支持。但无论怎样，这样的检验都必须谨慎行事，因为任何错误判读都会造成严重后果。