环境监测数据分析

赵卫国

环境监测数据分析

赵卫国

环境监测工作是环境保护工作中不可或缺也是极为基础的一部分，对于环境的管理有着十分重要的意义；对于环境监测工作而言，环境监测数据是其中十分重要的一项内容，它对于所有的环境决策都有着指导性的作用。本文从环境监测出发，对环境监测的质量要求、监测数据可能出现的问题以及数据分析方法等进行了阐述。

环境监测数据的质量要求

环境影响评价的开展是有一定基础条件的，它必须要对过去的环境状况以及环境的现状有一个深入的、详细的了解，而要达到这一目的，就需要获取相关的数据资料。采用环境监测调查的方法获取数据资料通常会受到一定条件的限制，包括主观因素和客观条件。为此，必须要提升环境监测数据的整体质量，尽量避免主客观因素的影响，这样才能保证数据的精确性以及真实性。一般来说，环境监测数据的质量要求包括以下三点。

数据的代表性和完整性

所谓数据的代表性，其实质就是要求所获取的环境监测数据可以很好的代表污染物在时间以及空间上的分布情况，而完整性则是指环境监测数据要足够详细，不能出现某些数据缺失或是遗漏。一般来说，监测采样点的设定以及采样时间、周期和次数的确定等都能很好的体现环境监测数据的代表性和完整性。

数据的准确度、精密度和可比性

准确度、精密度和可比性在很大程度上其实是相互联系的。比如说，采用一个精密度不高的方法来测验某一环境样本，一般情况下，如果进行测验的次数较少的话，很有可能出现所呈现的测验结果和准确值相差很大这种情况；反过来，选用法定计量参考标准测验的准确数据之间肯定是具有可比性的。

数据的客观性和合法性

所谓的客观性，其实质是表示环境监测结果所呈现出来的真实情况，不可被其他的某些因素如人为因素所影响。环境保护中的任何工作都是建立在遵守法律法规的前提下进行的，环境监测也不例外，必须要严格按照相关的法律条例及政策进行相关的工作，所获得的监测数据也应当满足法庭诉讼程序的相关要求。

监测数据获取存在的一些问题

环境监测的具体含义是：有规律的或是持续的测定某一环境下污染物的浓度，并对具体的情况进行观察和研究，了解这一环境的整体变化情况，找出影响环境的具体因素。在这一过程中，需要对影响环境的各种因素进行有规律的采样，并对样本进行相应的分析研究，以此发现环境中存在的某些不利因素；换种说法也就是定时、定点对某一环境的各个构成部分中污染物的类别、浓度以及具体分布情况进行监测和研究。

环境监测数据同时拥有代表性、完整性、准确性和可比性，这就表示环境监测所获得的数据不仅能够全方位的呈现污染物的时间和空间分布情况，而且通过精密仪器采集的数据，还能经由某种特定的数据处理方法进行相关的可比性研究。

现今我国在环境监测数据的获取上出现的问题较多表现在以下一些方面：在进行监测数据的收集工作时，工作人员在进行数据整理或选取数据时存在某些差错；在周围环境发生变化时，所设定的监测点没能及时进行布防监控的更新；因为使用的监测设备年代久远而不能进行某些精确的数据收集和处理等。出现以上不足的原因可以总结为以下两个方面。

（1）主观因素：监测人员的自身专业素养以及工作的严谨度还存在不足，无法对收集的数据进行专业的分析和整理，由于自身的疏忽，还会出现某些不必要的差错，致使某些监测数据出现错误，或是失去了真实性，对之后的评价工作带来很大的影响。

（2）客观因素：监测设备以及监测点的设定没有进行及时的更新，不能将具体的环境情况实时地反映出来，导致环境监测的数据没有代表性，最终影响环境评价的结果，不利于环境保护工作的开展。

环境监测的数据分析

环境监测数据的整理

进行环境监测调查所获取的数据资料是最原始的一手资料，其内容较多并且杂乱无章，为此，首先要做的就是将数据进行相应的整理和筛选，并进行科学的分类处理。为了整理数据时能够更快更方便，在进行监测调查时，应当多选用标准的记录表格进行数据的记录。

对原始的监测数据进行核对和确认，最主要的目的是为了将某些无法真实反映采样点具体情况的数据进行删除，增加数据的真实性。一般情况下，负责数据核对工作的工作人员和负责数据收集工作的工作人员不能是同一个人。

环境监测数据的特征

监测数据具有一定的局限性

一般来说，环境监测对某一监测点所获得的数据的适用范围进行了限定，如果在这个范围以外进行环境影响评价是会被否定的。比方说，在市政中心的某一条交通要道周围获取的空气质量参数是不可以用来评价郊区某一车流量较少的地方的空气质量。因此，监测数据的局限性其实是和监测数据的代表性联系在一起的，再者是和采样以及数据分析的真实性和精确度有联系。若以上的条件都符合，那么数据的局限性一般包含以下方面。

（1）数据缺失。因为监测设备出现问题、采集样本的遗失、反常气候的影响或是监测人员自身的某些原因导致数据的缺失。

（2）监测时存在的不确定因素。这一情况是屡见不鲜的。例如，监测时某些工厂违规排放污染物，因设备出现问题临时更改监测方法等；此外，由于有的监测数据出自于不同的实验室，而每个实验室的监测数据在获得和筛选上存在偏差，因此就需要将某些数据进行舍弃，才能确保整个监测数据的科学性。

（3）样本太小。因为环境监测所花费的时间不长，因此获取的监测数据样本不够大，在进行数据研究时，要检验数据的准确度，并在此基础上总结出有实质意义的结论。

数据的统计特征

用来描述数据统计特征的参数有很多种，包括平均值、标淮偏差等。在实际进行环境监测时，较多用到的是平均值、标准偏差和经由这两个参数反映出来的置信区间。所谓平均值，就是在一定周期内的平均数值，比如污染物的日平均浓度、月平均浓度等，它主要表现监测数据的整体发展趋向；所谓标准偏差，主要是反映监测数据的集合分散性；而置信区间，则是反映在某一置信水平下，用收集的数据表示实际环境参数总体浓度的可信度。

环境监测的数据分析方法

因为监测的数据和时间以及监测样本的实际分布情况等存在关联，因此在研究数据时，可以考虑把数据依照周期性进行整理，进而总结出监测样本浓度在不同时间的具体情况。此外，再依据监测点的地理、气象条件等进行整体的分析，绘制更为详细的浓度等值线图，为之后数据的统计和分析提供便利。

离群数据的分析

环境监测数据的获得条件并没有想象的那么简单，在实际进行收集时，会出现因为监测点的某些因素发生改变而产生的离群值，如何准确分析离群值存在的原因并有效的进行消除，对于之后的环境评价有重要意义。这里重点介绍了一种分析方法，即T检验法。

要对每个小组所收集数据的平均值的一致性进行检验的话，一般选用格拉布斯检验法，也就是T检验法，这一方法就是把监测数据按照从大到小的顺序进行排序，再计算数据的算术平均值 以及标准偏差s，

计算T值：

查T检验临界表得T的临界值，若T≥T（a，n），则可疑数据x1 或xn 为异常值，应当将其删除；如果不是这样就将其保留。采用这样的方式依次重复计算直到没有不正常的数据出现才可以结束。

监测数据的解释和利用

一般情况下，环境监测工作的时长较短，进行此项工作的次数也不多，收集的数据在经过整理之后一般用于环境基线描述、环境评价以及环境影响的预测。如果条件允许，可以进行以下的工作。

污染物浓度时间及空间分布情况研究

在分析污染物浓度根据时间的变化规律时，首先要设定相关的时间序列。从环境影响评价的角度来看，因为监测的时间有限，应当选用周期性的时间序列，以此研究污染物浓度周期性的变化规律。周期性的时间序列并不是固定的，可以按照一天、一星期、一个月等进行研究。对某一时间序列内有关污染物浓度的数据进行整理后，可以绘制相应的污染物浓度周期变化图。

污染物浓度和环境各要素的关系研究

对某一环境的现状进行监测，收集的数据一般能够呈现出污染物浓度和水文条件、气候因素等之间的关联。比如大气污染物的浓度分布特点就和天气、污染物排放量等有关，所以可以选用浓度等值线图来表现各种因素之间的关系。

结束语

对于环境保护来说，环境监测是其极为重要的组成部分，而获取准确真实的监测数据，并对其进行科学的研究和分析，对于环境监测是十分关键的；因此在进行这一项工作时，要采用科学的方法并且秉持着严谨的态度，将环境监测的数据分析这一工作完成好。

10.3969/j.issn.1001-8972.2015.15.008