环境监测实验室现场采样质量管理技术的数字化研究

【摘 要】现如今，环境污染问题日益严峻，民众环境保护意识逐渐增强，对环境监测机构的相关工作提出了更高的要求，在实际工作中，应建立完善的环境监测运行机制，对环境监测现场采样操作的质量进行合理控制，从而提升环境监测项目的高效性、准确性。本文结合此话题对环境监测时现场采样质量管理技术进行数字化研究，从而提出一些环境监测的现场采样质量控制措施。

【关键词】环境监测实验室;现场采样质量管理技术;数字化研究

环境污染问题已经成为全球的焦点话题，逐渐凸出环境监测的重要性。在实际进环境监测时，通过有效的检测方法来了解环境情况，获取到有关信息，确保环境管理工作的科学性。环境监测工作自身存在一定复杂性，应确保每一环节都不能出现差池，否则会影响检测结果的准确性。当前实验室内部的质量控制工作都取得了较大的成功，但在现场采样过程中容易出现多种问题，因此，需要对此部分予以重视。

一、环境监测实验室采样质量控制目的

当前人们环保意识逐渐加强，对环境监测提出较高的要求，环境监测是保障环境保护措施有效性实施的有效基础，环境监测质量控制是其中的关键部分，包括现场采样质量控制与实验室分析质量控制，其中现场采样质量控制是环境监测较为薄弱的环节，主要由于现场采样经常容易出现误差，致使监测结果出现差别，无法真实反映出环境污染的实际情况。环境监测是一个动态过程，在实际工作中极易受各种因素所影响，导致采样质量控制的效果不明显，因此，在实际进行环境监测现场采样时，需要用具体、使用的现场监测质量管理方法，认真分析采样过程中所出现的问题，从而提高环境管理的效率与水平[1]。

二、环境采样出现误差的原因与质量管理技术的数字化分析

环境取样一般指获得适合分析的形式与数量的样品，代表分析的全部材料，意味着样品必须与待研究的整个实体具有较大程度的相似性，因此，首先保证样品确实是它们代表，才能保证质量。其次，要保证污染、损失、样品性质及成分的改变都必须控制在最小误差范围内。当前技术领域已制定许多优化质量取样的原则与规则，但是如果为了获得有关特定环境部分的质量信息而必须采集样本，还需要解决一些额外问题。例如，异种生物对河流及鱼类种群的污染，保证环境采样质量的问题是：怎样保证样品的生物、生态与地理代表性。产生此种误差。我国在此方面正处于发展中阶段，由于水平有限，致使许多方面都无法达到标准要求，因此，无法对现场采样进行测试的质量管理工作予以重视，相关部门也不明确各个设备的操作方法与注意事项，忽视了检测过程涉及到的问题，将各种重点放在了质量监管方面，进而无法控制检测。另外，有关部门未接受过专业培训，无法向环境监测工作提供有效依据。部分地区仍然没有认识到现场采样工作的重要性，致使采样出现误差无法从操作上得出结论。基于此，需要提高采样人员的思想意识，从根本上改变采样工作，以此保证采样质量[2]。

三、环境监测实验室现场采样质量管理的有效建议

（一）采样仪器设备管理数字化

现场采样仪器能够在一定程度上保证数据采集的准确性，也是质量控制的源头。因此，在采购采样仪器到其使用期间需要进行外部校准、日常核查、维修保养，对其进行全生命周期信息化管理。从数字化角度出发，对于仪器的外部校准与日常核查能够形成仪器的计量特征，能够记录仪器自身的计量画像参数，将仪器计量能力形成可数字化、定量化分析的云端匹配库。将仪器的计量、校准过程由单纯的出厂时完成、年检时定点完成进行转化，成为远端通过数据集匹配快速灵活完成，从而实现仪器加量的可追溯化，保证数据源头的质量控制得到提升。

（二）现场采樣程序与信息记录数字化

有的现场采样仪器支持打印报表的功能，但是具有一定局限性，例如，仪器功能的限制与不同环境要素的差异性。大部分现场采样记录都是需要手抄，具体为：先进行任务下载，将管理系统中的监测任务下载到移动终端上;再进行人员指派，维护各级别现场监测人员信息，根据采样任务特点，在系统内指派采样人员维护各级别现场监测人员的信息，在系统内指派采样人员，在此期间需要结合采样任务的特点来进行，最终根据任务数据考核采样人员的工作量。接下来在现场布点，此过程需要采样人员来进行，通过移动终端就可以进行设置;现场结果录入过程也需要采样人员在移动终端进行仪器数据自动采集与记录，其中包括多项内容，即现场环境参数、采样、仪器设备、人员信息等。此外，样品在保存与运输期间，需要将样品保存的情况进行拍照，并将样品保存的情况详细记录在交接单上。上述流程环节都采用了相应的数字化技术，在实际采集数据过程，将仪器状态数据、测量数据、过程数据等全部形成质控点，构建对应了质控数据集，从而完成整个采集过程的数字化重构。

（三）现场采样质量管理的经验规则化

在进行现场采样的过程中，应获得仪器、各质控要素的监测数据，并将其汇集，在此基础上完成业务记录工作到实验室分析信息系统的流转，在此过程中要能够实施直流保证与质控行为，及时发现潜在的质量问题，并根据各阶段检查的需求进行历史数据回溯分析，找出工作与日常活动中的不足，改变管理模式，从而为决策提供精准的数据。通过现场采样的数据不断积累与专家的经验，可借助人工智能的学习方法来优化规则，完善操作简洁灵活与自动化程度合理之间的统一，从而实现质控的规则化。

（四）现场采样质量管理的数字化分析

环境取样与技术领域的取样有所不同，先要分析的总量不是有具体定义的数量材料。例如，要描述亲本种群可能是池塘或河段的可食鱼类种群或小流域的植被，在此情况下，总量无法直接精确获得，甚至没有严格的限制。因此，需要对取样的异质性与多样性进行分层。例如，通过明确界定并在必要时将该地区细分为同质的亚区，指定相关的物种与大小等级，找出该地层在总数量中的丰度，然后根据可接受的准确度与该总数量所需的最佳样品组成、数量、大小，所以先进行初步的研究筛选，以选择适当的样本材料确定采样区域，从而确定采样时间与采样方法。

结束语：

综上，环境监测涉及的内容较多，每项工作都会影响最终的监测结果，以此决定治理方案是否具备科学性。当前实验室质量控制的效果得到了增强，通过数字化技术的应用，能够提升环境监测数据的精准性。

参考文献：

[1]宋钊，陈迪. 生态环境检测实验室现场采样质量管理技术数字化研究与应用[J]. 质量与认证（6）：3.

[2]王乐. 环境监测现场采样的质量控制方法[J]. 工程技术（引文版）.

[3]李峰. 环境空气手工监测现场采样质量管理方法研讨[J]. 环境与发展，2019，（06）：149+151.

作者简介：

董建，男，汉族，江苏宿迁，1973.12，大专，工程师，宿迁市生态环境监测监控服务中心现场监测科长，环境监测。