环保监测时异常数据的分析及处理

李福坚 吴剑波 葛国建

摘要：在环保监测中监测数据起到十分重要的支撑作用，环保监测采样、运输、存储以及验收等各个环节一旦出现问题，必将导致异常数据的出现，影响监测结果的可靠性，所以如何对异常监测数据进行有效处理十分关键。本文重点就环保监测时异常数据的分析及处理进行研究，旨在为业内人士提供一些建议和帮助。

关键词：环保监测;异常数据;处理;研究

Abstract：Monitoring data plays a very important supporting role in environmental monitoring.Once there are problems in sampling，transportation，storage and acceptance of environmental monitoring，it will lead to the occurrence of abnormal data and affect the reliability of monitoring results.Therefore，how to deal with the abnormal monitoring data effectively is very important.This paper focuses on the analysis and processing of abnormal data in environmental monitoring，in order to provide some suggestions and help for the industry.

Key words：Environmental monitoring;Abnormal data;Processing;Research

1 環保监测流程分析

通常情况下，环保监测工作涉及以下四个阶段：第一，现场踏勘。监测任务确定后，通过对企业的实地走访，结合相关资料，了解现场实际情况。第二，编制监测方案。根据踏勘结果，明确环境监测的内容和范围，确定监测内容和监测方法。第三，实施监测与审核。从质控数据分析、工况记录、现场和实验室质量控制、环境保护设施运行效果和污染物排放监测、环境质量监测、其他环境保护设施核查等内容着手，将上述监测方案落实到实际工作当中。第四，编制监测报告。根据监测结果撰写监测报告，报告合格之后需要标明相关说明事项，并公开登记相关信息建立档案。如果报告不合格，此时需要重新编制监测报告，直至报告合格。

2 环保监测验收时异常数据产生原因分析

2.1 采样环节出现问题

采样环节出现问题是造成环保监测异常数据出现的主要原因，详细分析如下：第一，仪器未按要求定期校准、维护与检修。现阶段的环境监测工作正朝着智能化的方向迈进，各种精密采样/分析仪器不断更新，监测结果的准确程度很大程度上取决于仪器的运行情况。因此，按仪器使用要求及相关标准规定，定期对仪器进行校准、维护与检修是非常关键的一步。但由于该工作属于监测任务的前期准备阶段，管理者往往缺乏应有的重视，使之一直面临着任务量大、人手不足、时间紧迫等问题，导致该工作容易流于形式，给后续的监测任务造成影响。第二，现场监测时，未按规范、标准要求对仪器进行校准操作。该操作主要分为仪器使用前和仪器使用后两部分，从而确保监测结果真实、可信。但由于现阶段监测任务繁重，所需校准设备众多，校准步骤繁琐等客观因素及监测人员质量管理意识不到位等主观因素共同作用，导致该操作往往被忽视，以至于未能及时察觉监测数据异常。第三，在实际开展工作时，工作人员未能全面考虑现场条件，导致采样位置选择出现偏差。例如，有组织采样时只遵循“前三后六”的原则，却未能仔细检查监测断面周围是否存在支架等干扰因素，以致未能及时采取应对措施，造成流速、颗粒物浓度等数据发生异常。

2.2 存储、运输环节出现问题

通常情况下，样品存储、运输过程中很容易受到污染，导致环保监测异常数据的出现。主要体现为：第一，存储容器本身存在污染;第二，存储、运输过程中未采取密闭措施，被周围环境所污染;第三，未采取化学试剂固定、物理冷冻冷藏等有针对性的存储手段，导致运输过程中样品发生变质;第四，储存、运输时间过长，错过样品有效时间，导致样品失效。

2.3 样品分析出现问题

分析工作是监测工作的重要组成部分，分析环节的失误将直接关系到监测数据出现异常。主要体现为：第一，因业务不熟练或质量意识不到位等原因，导致分析时出现偏差，从而影响监测数据的可靠性。第二，对来样情况缺乏必要的了解，错误地选择了分析方法，导致监测结果偏离真实情况。例如，高氯废水的化学需氧量的分析方法不同于一般废水，若分析人员不了解废水情况，按照一般废水进行分析，结果将严重偏离真实值。第三，未能按规定，定期对仪器进行必要的校准、维护和检修，导致因仪器的系统误差影响结果的准确性。第四，分析试剂缺乏有效管理，名称、有效期、浓度等关键信息错漏或缺失，造成试剂误用、错用等情况，严重影响监测结果，造成数据异常。

3 环保监测时异常数据的处理

3.1 异常数据的处理方式

通常情况下，环保监测异常数据分为以下三种形式：一是监测数据确实反映企业排污和环境影响实际情况;二是监测数据由于监测误差和不具代表性造成异常;三是无法确定异常监测数据产生原因。而对于上述三种形式异常数据的处理，详细如下：针对第一种形式，要想有效实现对该异常数据的处理，需要避免随意剔除数据情况的发生，同时对异常数据产生原因进行分析，如果实际当中出现数据超标情况，需要督促相关企业进行及时整改;第二种形式由于不能真实反映企业实际排污情况，所以不能与其他数据进行一起分析，通常对该异常数据的处理包括以下两种方法，即如果每个污染源监测数据采集样本有5个，此时可以直接剔除其中1-2个异常数据，对有效数据进行分析即可;而如果无法剔除异常数据时，可以实施补充监测，确保监测数据可以真实有效地反应出实际情况;第三种形式的异常数据由于无法确定产生原因，所以需要重新对污染源进行监测，并对工作中一些信息进行记录，包括工况条件、环境因素等，确保此次监测数据的可靠性，避免异常数据的再次出现。

3.2 减少环保监测异常数据的应对措施

3.2.1 加强样品的采集管理

样品采集环节出现问题是造成监测异常数据出现的主要原因，所以实际当中需要重点解决，详细措施如下：第一，提升工作人员的专业素养。操作人员是监测工作开展的主体，他们的自身素质对于监测结果影响较大，一旦素质出现问题，必将造成异常数据的出现，所以实际当中需要对工作人员进行定期培训，以提升他们的综合素质，如此一来才能确保采样环节的规范进行，最终降低异常数据出现的概率。第二，加强现场监测质量管理。建立现场监督员制度，提高监测人员质量管理理念，树立监测质量就是监测者生命的理念，克服畏难怕苦的思想，严格按照质量管理要求，一丝不苟地进行监测任务。第三，加强监测仪器管理。在现阶段监测工作中，监测仪器所发挥的作用越来越重要，仪器的精密度、运行状态直接影响到监测数据的可靠性。因此，定期对设备进行校準、维护和检修是必不可少的工作内容，是监测工作顺利开展的重要组成部分。第四，监测人员须避免机械式作业，要理论结合实际，学会从整体角度出发，对整个环境体系进行分析，有效评估点位选择的可靠性。

3.2.2 规范样品的储存、运输管理

第一，样品的储存优先选择无污染的一次性容器，若无法满足要求，除个别特殊污染因子外，容器须按实验室要求进行清洗，避免交叉污染问题的出现。第二，在实际储存过程中，需要对储存器具进行密封性检测，避免使用密封性不好的器具进行样品储存，以免造成样品失效。第三，根据样品性质，参照相关标准、规范要求，采取有针对性的储存方式，延长样品的保存时效。第四，在样品运输过程中，相关工作人员还需要对样品进行二次校验，包括器具密封性、编号及样品时效性等，发现不合格的样品，要及时进行清除，并做好上报处理，以免不合格样品对分析结果造成干扰。

3.2.3 强化分析流程的监管力度

首先，加强对分析的监督力度，通过监督确保所有分析人员都能够认真对待工作，避免分析当中各种问题的出现。在实际当中可以在监测企业内部建立出专业的监督部门，按照质量管理要求，通过盲样考核、平行样测试、分析人员间比对等各种质控手段，提高分析人员的业务水平，还可以在对样品进行分析时，从社会当中引入第三方监督机构，通过该机构对分析流程进行监督，确保分析结果准确性。其次，分析人员要加强和现场监测人员的沟通，了解现场情况，选用合适的监测方法，采取相应的预处理方法，提高数据的准确性。第三，加强仪器的管理。和现场监测仪器一样，实验室仪器的运行状态是否良好直接关系到监测结果是否准确。因此须建立相应的维护台账，做到定期校准、维护和检修。最后，加强试剂的管理。建立相应的台账，明确配制人员、有效试剂、配制方法、试剂浓度等内容，过期试剂须立即处理，杜绝误用试剂或错用过期试剂等情况的发生。

4 结束语

环保监测数据的可靠性对于后续分析十分重要，如果数据出现异常，那么必将导致结果分析出现偏差，给后续的环境治理造成困扰。为了有效处理这些异常监测数据，需要先对异常数据产生的原因进行分析，然后结合实际情况进行针对性的处理，提升环保监测验收质量水平，从而为后续的环境污染治理提供可靠性指导。

参考文献

[1]赵乐，杨军.环保机动车排放监测数据平台方案分析[J].中国物流与采购，2020（01）：65-68.

[2]陈巧宇.一种环保监测数据户外显示的方法[J].山东工业技术，2019（12）：150.

[3]杨涛.大数据背景下环境监测数据共享机制研究——以智慧环保系统为例证[J].改革与开放，2019（03）：40-42.

[4]王凯翔.基于多元回归和神经网络途径的太湖富营养化指标分析与预测[J].南京师范大学学报（工程技术版），2017（02）：97-98.

收稿日期：2020-05-21

作者简介：李福坚（1985-），男，汉族，本科学历，工程师，研究方向为环境监测。