浅析环境监测中产生的可疑结果
论环保验收监测异常数据的分析与处理
论环保验收监测异常数据的分析与处理随着社会的发展，环境保护问题越来越受到人们的关注。
为了保护环境，各地纷纷出台了环保验收监测制度。
环保验收监测是通过对环境进行定期的监测和评估，来确保各项环保工作的顺利进行，保护环境的安全和稳定。
在环保验收监测过程中，也难免会出现异常数据。
针对这些异常数据，我们需要进行分析和处理，以保证环保验收监测的准确性和有效性。
一、异常数据的产生原因分析1. 观测设备故障：环保验收监测过程中，使用的观测设备可能会出现故障，导致采集的数据不准确。
2. 外界干扰：一些外界因素，如天气、环境变化等，也可能会对监测数据产生影响，使数据出现异常。
3. 人为操作错误：在环保验收监测的操作过程中，人为操作的失误也可能导致数据的异常出现。
4. 数据传输错误：在数据传输的过程中，出现错误也会导致数据的异常。
二、异常数据的处理方法1. 数据筛查：对采集的数据进行筛查，发现异常数据并记录下来。
2. 数据重复检验：对异常数据进行重复检验，确保其真实性。
3. 数据修正：对确定为异常的数据进行修正处理，排除干扰因素，使其符合实际情况。
4. 数据替代：有些异常数据可能无法修正，可以进行数据替代，选取相近的数据进行替代处理。
5. 数据说明：对处理后的数据进行说明，说明处理的原因和方法，使得数据的可信度更高。
三、异常数据的分析1. 统计分析：对异常数据进行统计分析，确定异常数据的数量和分布情况。
2. 趋势分析：对异常数据进行趋势分析，确定异常数据的变化方向和趋势。
3. 影响分析：对异常数据的影响进行分析，确定异常数据对环保验收监测结果的影响程度。
4. 原因分析：对异常数据产生的原因进行深入分析，找出根本原因，并提出解决措施。
四、异常数据的处理意义1. 保证环保验收监测的准确性和有效性，提高环保验收监测的可信度。
2. 保障环境保护工作的顺利开展，确保环境的安全和稳定。
3. 提高环保验收监测数据的科学性和可靠性，有利于科学研究和环境管理工作的开展。
环境监测员监测失误原因分析及对策
环境监测员监测失误原因分析及对策一、引言环境监测是环境保护的基础性工作，对于维护生态平衡、保障人民群众身体健康具有十分重要的意义。
然而，在环境监测过程中，监测失误的现象时有发生，这不仅影响了环境监测数据的准确性，也影响了环境保护工作的正常开展。
本文旨在分析环境监测员监测失误的原因，并提出相应的对策，以提高环境监测工作的质量和效率。
二、环境监测员监测失误原因分析1. 人员素质不高环境监测工作对监测人员的专业素质和业务能力有较高的要求。
然而，在实际工作中，部分监测人员的专业素质不高，对监测设备的使用、维护和保养不够熟练，对监测标准和方法的理解不够深入，导致监测数据不准确。
2. 监测设备不完善监测设备是环境监测工作的基础，如果设备本身存在问题，那么监测数据的准确性就无法得到保证。
部分监测站点的设备老化、损坏，或者设备性能不稳定，都会导致监测失误。
3. 监测方法不科学环境监测方法的选择对监测结果有重要影响。
如果监测方法不科学，例如采样时间、采样地点选择不合理，采样容器、保存方式不规范等，都会导致监测失误。
4. 管理制度不健全环境监测工作需要严格的管理制度来保障。
如果管理制度不健全，例如监测人员职责不明确、监测流程不规范、质量控制不到位等，都会导致监测失误。
5. 外界因素干扰环境监测工作受到许多外界因素的干扰，例如天气变化、人为破坏、设备故障等，这些因素都可能导致监测失误。
三、环境监测员监测失误对策1. 提高人员素质加强监测人员的培训和教育，提高他们的专业素质和业务能力。
定期组织监测技术培训，使监测人员熟练掌握监测设备的使用、维护和保养，深入理解监测标准和方法。
2. 完善监测设备及时更新和维护监测设备，确保设备性能稳定。
定期对设备进行校准和检验，保证设备数据的准确性。
3. 优化监测方法根据实际情况选择科学的监测方法，合理确定采样时间、采样地点，规范采样容器、保存方式等，确保监测数据的准确性。
4. 健全管理制度建立健全的环境监测管理制度，明确监测人员职责，规范监测流程，加强质量控制，确保监测工作的有序进行。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、背景介绍环境监测数据是用于监测和评价大气、水、土壤和噪声等环境要素的数据。
通过对环境监测数据的分析可以有效地评估环境质量和变化趋势，帮助及时发现环境问题，提高环境监测的效果和能力。
环境监测数据中常常存在异常数据，如果不及时发现和处理，将影响环境监测数据的准确性和可靠性。
对环境监测数据中的异常数据进行分析与处理具有重要意义。
二、异常数据的定义及类型异常数据是指与大多数数据不一致、不符合一定规律的数据，也称为离群点或异常值。
环境监测数据中的异常数据主要包括以下几种类型：1. 粗大误差：由于设备故障、人为操作不当等原因所引起的数据异常，通常表现为数据与其余数据显著偏离。
2. 随机误差：由于环境变化、测量条件变化等不确定因素引起的数据异常，通常表现为某个或某些数据点偏离了其正常区间。
3. 数据缺失：由于设备故障、网络中断等原因导致的数据缺失，对数据的完整性和准确性造成了影响。
4. 数据异常趋势：指数据的变化趋势与正常情况下不符，可能是由于环境变化或其他未知因素引起。
三、异常数据分析方法1. 统计分析方法：包括均值、方差、离散系数等统计量的计算，通过与正常范围相比较，判断数据是否异常。
2. 聚类分析方法：将数据点按照相似度聚合成若干组，通过定义相似性度量，识别出具有相似特征的数据点，进而发现异常数据。
3. 时间序列分析方法：对数据序列进行建模和分解，发现数据的变化规律和异常趋势。
4. 专家判断方法：借助专家经验和知识对数据进行分析判断，结合实际情况判断数据是否异常。
四、异常数据处理策略1. 删除异常值：当异常值属于极个别的离群点时，可以考虑将其删除，以提高数据的可靠性。
2. 矫正异常数据：对于一些确定的异常数据，可以通过数据修改、插补等手段进行矫正，以保证数据的完整性和准确性。
3. 异常数据标记：将异常数据进行标记或标注，以便进一步分析和处理。
4. 建立模型进行预测：对于一些异常数据，可以通过建立模型进行预测，对缺失数据进行填充，以保证数据的连续性和完整性。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测是对大气、水体、土壤等环境要素进行实时监测和数据记录的过程。
在环境监测数据中，可能会存在异常数据，即与正常数据相比具有明显偏离的数据点。
异常数据的存在可能会影响环境监测结果的准确性和可靠性，因此需要对异常数据进行分析与处理，以确保环境监测数据的可信度和科学性。
二、异常数据的定义异常数据是指在一组数据中与其他数据相比具有明显偏离的数据点。
异常数据可能是由于设备故障、人为误操作、环境变化等原因导致的。
对于环境监测数据而言，异常数据可能会导致误判环境状况、影响环境评估结果等问题，因此需要对异常数据进行分析与处理。
三、异常数据的分析方法1. 统计分析法：通过统计学方法对环境监测数据进行分析，如计算平均值、标准差、偏度、峰度等指标，通过与正常数据进行比较，找出偏离较大的数据点。
2. 趋势分析法：通过对环境监测数据的趋势进行分析，如使用回归分析、时间序列分析等方法，找出与趋势不符的数据点。
3. 模型分析法：通过建立环境监测数据的模型，如ARIMA模型、神经网络模型等，对数据进行拟合和预测，找出与模型预测值偏离较大的数据点。
四、异常数据的处理方法1. 数据修正：对于明显偏离的异常数据，可以通过人工干预或根据相关规范进行修正。
修正方法可以包括数据平滑、插值、替代等。
2. 数据剔除：对于无法修正或修正后仍具有较大偏离的异常数据，可以考虑将其从数据集中剔除，以避免对后续分析和评估产生影响。
3. 数据标记：对于异常数据，可以在数据集中进行标记，以便后续分析和使用时能够识别并加以注意。
五、异常数据分析与处理的意义1. 提高数据质量：通过对异常数据进行分析和处理，可以提高环境监测数据的质量和可靠性，减少因异常数据引起的误判和误导。
2. 保证环境评估的准确性：环境评估是基于环境监测数据进行的，对异常数据进行分析和处理可以保证环境评估结果的准确性和科学性。
3. 优化环境管理决策：异常数据的存在可能会对环境管理决策产生影响，通过对异常数据进行分析和处理，可以提供更准确的数据支持，为环境管理决策提供依据。
环评中环境监测工作存在的问题及对策
环评中环境监测工作存在的问题及对策环境评价（Environmental Impact Assessment）是对一个规划、项目或政策可能对环境产生的影响进行全面评价的过程。
环境监测工作是环境评价的重要环节之一，通过对环境质量和自然资源的监测，全面了解环境变化情况，评估环境影响，保障环境质量和生态安全。
在环境监测工作中存在着一些问题，这些问题可能会影响环境评价的准确性和可靠性。
本文将重点探讨环境监测工作存在的问题，并提出相应的对策。
一、问题分析1. 数据收集不准确在环境监测工作中，数据的准确性对评估环境影响至关重要。
由于监测设备可能存在故障或者未经过及时维护，导致采集到的数据不准确。
人为因素也是数据收集不准确的原因之一，可能存在监测人员的监测操作不规范或操作失误。
2. 监测点设置不合理监测点的设置合理与否直接影响监测结果的可靠性。
在实际工作中，监测点的设置有可能受到外部因素的影响，例如政府主管部门的要求、项目方的压力等，导致监测点设置不合理，无法全面反映环境的变化情况。
监测周期的选择应当充分考虑环境变化的规律，并根据实际情况做出合理的安排。
在实际工作中，监测周期可能存在不合理的情况，例如监测周期过长或者过短，无法及时反映环境变化情况。
4. 数据处理不科学在环境监测工作中，数据处理的科学性直接关系到监测结果的准确性。
可能存在数据处理不科学的情况，例如数据处理程序不完善、数据处理的方法不当等。
二、对策提出1. 加强监测设备的管理和维护为了确保监测数据的准确性，需要加强监测设备的管理和维护。
具体而言，可以制定相应的设备管理制度，加强设备维护、定期检测设备状态，并定期对监测设备进行校准和检定，确保监测设备处于良好的工作状态。
2. 严格监测人员操作规范为了避免监测数据因人为因素造成的偏差，需要严格监测人员的操作规范。
可以通过加强监测人员的培训和考核，建立健全的监测操作规范和操作流程，确保监测人员能够严格按照规定操作，并减少操作失误的可能性。
环境监测中可疑结果的判断和预防
第 ２ 卷 １
４ 可疑 结果 的处理 ４ １ 空 白值 测定 结果偏 高 ．
４ ３１ 有 证标 准物质 的评 判方式 ．．
一
般 有证标 准 物 质都 带有 证 书 ， 书 上有 稀 释 证
方 式和稀 释后 的浓 度 范 围 ， 只要 根据 证 书 的要 求 稀
实 验室空 白测定值 结果及 其精 密度 都直接 影 响 着该方法 的检 出限 和测 定 值精 密 度 ． 白测定 值 在 空 很大程 度上反 映 了实验 室 的测试 能 力 、 境状 况 和 环
能力 认 可准则 》 ４ １ ５条 款 ａ 第 ．． ）一 “ 验 室 应 有 管 实
（） ３ 随样 品 同批 次 测 定 的实 验室 质 控 样 超 出允
许范围；
理人员 和技 术人 员 ， 论他 们 的其他 责任 ， 们应 具 不 他 有所需 的权 利 和资 源 来 履 行 包 括 实 施 、 持 和 改 进 保 管理体 系 的职 责 ， 别对 管 理体 系或 检测 和 ／ 识 或校 准 程 序 的偏离 ， 以及采 取预 防或 减少 这 些偏 离 的措施 ” 等 要求 ， 可疑 结果 的判 断 准 则 和 预 防 方 法 进行 了 对 探讨， 以便更 好地 规 范环 境监 测实 验 室 的工作 ， 使数
点位的测定值与历史同期数据差异很大且原因不明往由于环境监测行业有其自身特点往无法判或在同一监测时段内同一指标在不同点位之间的监而定被测样品的实际真值在实际监测中对样品进如测结果存在明显的不合理之处河道水质监测中行多次重复测定也存在诸多操作上的困难因而往未受污染的上游断面监测值明显高于受污染的下游往得不到样品测定值的置信区间
（ ） 于常 年监 测 的环境 质量 数据 ， ７对 若存 在 同一 点 位 的测定 值 与历史 同期 数据 差异 很 大且原 因不 明 或 在 同一监 测 时段 内 同一 指标 在不 同点 位之 间 的监 测结 果存 在 明显 的不 合 理 之 处 （ 河 道 水 质监 测 中 如 未受 污染 的上 游 断面监 测值 明显 高 于受 污染 的下游 断 面监测 值 ） 的情 况 ； （ ） 污染 源 治理设 施进 行效 率监 测时 ， 口平 ８对 出
对环境监测中产生的可疑结果的分析
ｈ ｖ ｈｓｒ ｆｆ ｎ ｅｖ ｌｅ ａ ｅｔｉ ｅ ｅｅ ｃ ａｕ ．
Ｋ ｙｗ ｒｓ Ａ ｐｉ ｔ ｎ ｏ ｓ￣ ａ ｔＣ ｎ ｏ Ｓａｄ ｒ； ｅ０ ｍ ｎ ａ０； ｅｉ ｅ ｏｄ ： ｐｌ ａｏ ｔ ； ｕｌｙ ｏｔ ｌ ｔ ａｄＲ ｃｍ ｅｄ ｔｎＲ ｖ ｗ ｃｉ Ｎ ｅ ｉ ｒ ； ｎ ｉ ｅ
Ａｂ ｔ ｃ ： ｈｓ ｒｉ ｅ ｒ ｔ ｅ ｃ ｂ ｓｔｅｒ ｌｖ ｎ ｒ ｖｓ ｎ ｆ ｈ ａ ｏ ａｏｙｔｓｓ ａ “ｅ ｔ ｇａ ｄａ ｃ ｐ ａ ｃ ｒ ｅ ａ ｏ ａｉ ｒｔ ｎｌｂ ｒ ｔｒ ｓ ｒ ｔ Ｔ ｉ ａ ｔ ｌ ｓ ｄ ｓ ｒ ｅ ｅ ａ ｔ ｏ ｉ ｏ ｓ ｅｌｂ ｒ ｔｒ ｔ ｔ ｔ ｔｓ ｎ ｎ ｃ ｅ ［ｎ ￣ｃ ｔｒ ｒ ｌ ａｉ ｏａｏ ｙ ａ ｃ ｆ ｉ ｉ ｈ ｅ ｐ ｉ ０ｔ ｅ ｈ ｉ ｉ ｉ ｆ ｃ ｂ ｏ ａ
加标 方面 ，其样 品的 回收率不在相关 的技术 规定范 围内 ；平行 样进 行测 定 ，结 果 其精 密 度不 在 相关 的技 术 规定 范 围 内 ；项 目测 定值 具 有一 定 的关 联 性 ，而 之 间的相 关 性不 符合 客观 的发展 规律 ，逻 辑 性发 生错 误 ，其具 体 表现 在 ，对 水质 进行 监测 ，结果 得 出化学 的需 氧 量 与生 化 的需 氧 量相 比，前 者 的测定 值小 、总氮 比其 它 的 含 氮项 目总 和小 、 总铬 比六 价铬 小 等 ；环境 空气 的 监测 结果 中 ， 上 风 向与下 风 向 比，前 者测 点要 大 。清 洁对 照点 与 污染 源点 位相 比，前 者 的测 定 值大 ；气象 方面 ，风 速 、温 度 、湿度 等等 的均 出 现 了负 值 的参 数 ；噪声 的监 测 中 Ｌ。＞ ｅ 。这就 是 发生 逻辑性 错 Ｌｑ 误 的具体 现 象 ；环境 质 量 方面 ， 通过 常年 的监 测 ， 所得 到 的数据 ， 如果 有 这样 一 种现 象 发生 ，即在 同一个 点 位 的测定 值 和历史 上 同 偏 离 的措施 。 期 的数 据相 比存 在 很 大 的差 异 ，而且 找不 出原 因 。或 者 同一 个 指 标 在 同一 个 监 测 的时段 内 ，却 在不 同的点 位之 间得 出的监测 的结 １３ 第 ５２条 款 ． ． 实 验 室 管理 者 应 确保 所 有 的 操作 专 门设 备 、从 事检 测 和 ／ 或 果 却 明 显不 合 理 的 ，例 如 在河 道 的水 质监 测 中 ，无污染 的河 流 上 校 准 、评价 结 果 、签 署 检测 报 告 和校 准 证 书 的人 员 的 能力 。 当使 游 ，其断 面 的监 测 值却 明显 的高 于有 污染 的下 游 的断 面 的监 测 值 用 在陪员 工时 ．应 对其 安排适 当的监 督 【 ｌ 】 。 等 等 这 类情 况 【；通 过 运用 恰 当的数 理 统计 方面 的检 验方法 对 通 ２ 过 检测 得 出 的数 据 进行 评 价 ，从其 评价 结果 中找 出 的其 它不 合 理 ２ 定义 可疑 结果 介于概率 Ｐ ９ ％的置信区间内，其可接受 的量值的范围，以 的数据 。 ＝５ 及概率 Ｐ ９ ％的置信区间内可接受的量值的范围，两者之间的测 ４ 处理 可疑 结 果 ＝９ 量值 。这 是数 理统计 方 面 ，所 得 出可 疑值 的定 义 。 ４１ 现场的或者实验室的空白样的测定值比技术的规定值数值大 ． 实 验 室空 白测定 值 的结 果和 精密 度使 用其 得 出 的检 出限以及 因为受 到 自身 特 点 的局 限 ，环境 监 测 行 业 ，经常 不 能判 定 出 实 际的被 测样 品的真 值 。 实际 的监 测 过程 中 ， 在着许 多 的困 难 ， 测 定值 的精 密度 有 着直 接 而重 大 的影 响 。因而 ，实 验室 空 白值 的 在 存 像是 多 次 。重 复 的对 样 品进 行测 定 ，基 于这 个 原 因 。样 品测 定 值 测定 也 反 映 了这 个 实验 室在 测 试 的能力 、实 验 室 的环境 状况 以及 的置信区间也就很难得到。所以，环境监测 中产生的可疑结果也 其 分析 人 员操 作 水平 的程度 。如 果 燥实 验 中发 现 了空 白值 的结 果 很 复 杂 ，并 不是 仅 仅指 的是 在数 理 统 计 定义 下 的 可疑 值 ，它 只是 偏高 ，可 以从 以下 几方 面人手 ，找 出问题 所在 。 最 后得 出 的可疑结 果 的一 部分 。 ４２ 实验室最后检 出限的结果超出了相关的标准方法的检出限 ． 实验室 的检出限比方法的检出限大 ，一般是受到空白测定值 ３ 判 断可疑 结 果 判 断可 疑结 果 的几种 方法 ： 的 大小 和 测 定 中 的不 稳 定 性 这 两 方 面 的 影 响 。所 谓 检 出 限 ，即 现场 的或者实验室 的空白样 的测定值 比技术 的规定值数值 在某 特 定 的 分 析 方 法 给 定 的 置 信度 范 围 内 ，从 样 品 中 检测 出来 大 ；实验 室最 后 检 出 限的结 果 超 出 了相 关 的标 准 方 法 的检 出 限 ； 的待测物质 ，其最小浓度或者最小量 ，用 ＭＤ Ｌ来表示 。这里所 和样品一起测定的，其实验室的质控样超出了允许的范围；基体 说 的 的 “ 出 ”指 的是 定 量检 出 ，是 指 判 定 样 品 中存 在 的高 于 检 分 析环 境 监测 中产生 的 可疑 结 果 前 ，应 当先 掌握 《 检验 和 校 准实 验能力 认 可准 则在化 学检 测领 域 的应 用说 明 》中的几条 规定 ： １１ 第 ５９条 款 ． ． 实 验室 应根 据 有证 标 准 物质 的来 源情 况 、检 测或 校 准 的特性 和 范围 以及 实 验室 人 员 的多 少来 制 定 内部质 量 控 制计 划 ，该 计划 须包括 可疑 结果 的判 断准 则 。 １２ 第 ４１５条 款 ． ．． 实验 室 应有 管理 人 员 和技 术 人员 ，应 按 照 期 自身具 有 所需 的 权 利 和 资源 来履 行 实 施 、保持 和 改 进 管理 体 系 的职 责 ，识 别对 管 理 体 系或 检 测和 ／或校 准 程 序 的偏 离 ，以及 采取 预 防或 减 少这 些
环境监测结果及分析
环境监测结果及分析工作总结一、环境监测结果及分析在过去的一段时间里，我负责进行环境监测工作，并根据实际结果进行分析。
经过详细调查和数据处理，以下是我对环境监测结果的总结和分析。
1. 空气质量监测结果及分析根据我们的监测数据，空气质量整体上呈现出稳定但不理想的态势。
PM2.5浓度在超过国家标准的情况下呈现波动上升的趋势。
这可能是由于大量的工业排放、交通尾气以及扬尘等因素导致的。
同时，二氧化硫（SO2）和氮氧化物（NOx）的浓度也略高于环境标准，表明大气污染的状况值得关注和改善。
2. 水质监测结果及分析我们对水体进行了一系列的监测工作，发现水质整体上较为稳定，符合国家相关标准。
然而，某些重金属元素的浓度超过了限值，这可能与附近工业废水排放有关。
我们建议加强对工业废水的监管，同时加强处理设施的维护和更新，以减少对水体环境的污染。
3. 噪音监测结果及分析通过对不同区域的噪音监测，我们发现在城市中心区域以及主要交通干道上，噪音水平非常高。
这主要是由于交通、建筑工地和工业设施等引起的。
这些高噪音水平对周围居民的健康和生活质量产生了负面影响。
为了降低噪音污染，我们建议采取有效的控制措施，例如限制施工时间、提供隔音设施和优化交通管理等。
4. 固体废物监测结果及分析我们对固体废物的监测结果显示，垃圾分类工作的宣传和落实仍然不够到位。
许多居民仍然存在对废弃物不正确处理的行为，导致废物填埋场的负荷过大。
为了改善废物处理状况，我们建议提供更多垃圾分类宣传教育，并增加废物回收设施的建设。
同时，应加强对违规处置废物的监管，推动形成全社会共同参与的废物处理体系。
综上所述，我们的环境监测工作发现了一些存在的问题和隐患。
通过分析监测数据，提供了一些建议和解决方案以改善环境状况。
然而，环境保护是一个复杂而长期的过程，需要政府、企业和全社会的共同努力来实现。
我们将继续关注环境监测工作，并不断提出相应的改进建议，为美丽宜居的环境贡献一份力量。
对环境监测可疑结果的判断和处理措施
浅谈对环境监测可疑结果的判断和处理措施【摘要】环境监测工作中，可疑结果的判断与处理对确保监测数据准确性、保障监测工作质量有着重要意义。
本文先介绍了cnas 对环境监测可疑结果的相关规定，然后定义了环境监测的可疑结果，并对环境监测可疑结果的分析和处理方法进行了研究。
【关键词】环境监测；可疑结果；判断；处理措施引言随着我国经济的发展，对环境保护及其监测工作的重视度也日益提高。
在环境监测过程中，对环境监测中出现的可疑结果的定义、判断与处理至关重要，起到保障环境监测工作质量，确保环境监测数据有效的作用。
1、cnas对环境监测可疑结果的相关规定根据cnas（中国合格评定国家认可委员会）《检验和校准实验能力认可准则在化学检测领域的应用说明》的相关规定，可以把握环境监测实验室在工作中，对可疑结果的判断准则以及预防方法。
cnas对环境监测可疑结果的相关规定具体有以下几点：《检验和校准实验能力认可准则在化学检测领域的应用说明》第5.9条款规定：“实验室应根据有证标准物质的来源情况、检测或校准的特性和范围以及实验室人员的多少来制定内部质量控制计划，该计划须包括可疑结果的判断准则”；第 4.1.5条款规定：“实验室应有管理人员和技术人员，应按照期自身具有所需的权利和资源来履行实施、保持和改进管理体系的职责，识别对管理体系或检测和/或校准程序的偏离，以及采取预防或减少这些偏离的措施”；第5.2条款规定：“实验室管理者应确保所有的操作专门设备、从事检测和/或校准、评价结果、签署检测报告和校准证书的人员的能力。
当使用在陪员工时，应对其安排适当的监督”。
根据上述规定，监测实验室可以更好的规范自身工作，确保环境监测数据具有更强的代表性和真实性。
2、对环境监测可疑结果的定义要做好环境监测工作，对环境监测可疑结果的定义要准确把握。
根据数理统计知识，将环境监测可以结果定义为：“介于概率p=95%的置信区间内，其可接受的量值的范围，以及概率p=99%的置信区间内可接受的量值的范围，两者之间的测量值”。
环境监测存在的问题分析和解决措施
环境监测存在的问题分析和解决措施一、前言随着我国环境污染程度的日益严重,尤其是人们环境保护意识的增强,环境监测事业获得了较快的发展。
环境监测从诞生至今已经经过了半个多世纪的发展,纵观其发展历程,环境监测大致经历了典型污染事故调查、环境污染监督以及环境质量监测等三个阶段。
尤其发展历程可见,环境监测已经越来越重视重大环境污染事故的事前预防,也越来越科学化。
面对我国日益严峻的环境形势,环境监测工作在促进我国环境保护工作开展方面功不可没,但是我们同样也应该清醒地认识到,相对于国际先进水平,我国的环境监测工作在配套技术水平、监测管理、人员素质、经费投入以及工作体制和运行机制方面还是存在着较大的差异,使我国目前的环境监测普遍存在一些问题和不足。
在下文中,笔者就环境监测存在的问题开展了有关分析,并在此基础上,探讨了解决当前问题的措施和方法。
二、环境监测存在的问题分析1.监测手段比较落后我国的环境监测手段比较落后和陈旧,污染物的类型不同通常会采用不同的污染物采样和分析方法,但是这些方法显然缺乏必要的系统性,没有形成一个完整的体系。
例如,目前欧美发达国家已经普遍开展了关于POPs的系统化研究,虽然我国目前也有一些研究机构和高校开展了POPs的本底污染情况的相关研究,但是研究的环境介质和地域范围均存在明显不足。
当前,我国的环境监测部门仍然无法开展POPs的例行监测与调查,主要原因是我国目前还没有制定符合我国国情、而且统一颁布实施的标准化监测方法,并且我国的环境监测部门在设备、人员、投入等方面均无法满足要求。
当前关于POPs的研究成果无法真实、全面地反应我国生物体、土壤、大气以及水体当中的POPs的污染程度,因此也无法开展POPs污染来源及其危害程度的相关分析和研究。
2.应急监测技术仍未体系化当前我国的环境监测部门还没有一套完整、系统的应急监测技术体系,致使环境监测部门在出现重大的、突发性环境污染事故时很难实现及时有效地应对。
环评中环境监测工作存在的问题及对策
环评中环境监测工作存在的问题及对策环境评价是对工程项目或者政策实施的环境影响进行评估和预测的过程，而环境监测是环境评价的重要组成部分，是对环境影响进行实时监测和评估的手段。
在环境监测工作中存在一些问题，需要及时解决并采取对策，以保障环境评价的科学性、准确性和可靠性。
一、存在的问题1. 监测数据的准确性不高环境监测工作中，数据准确性是至关重要的，可是由于监测设备或者人为因素，监测数据的准确性并不高。
有些监测设备可能存在故障或者老化，导致监测数据的准确性受到影响。
监测人员的技术水平和培训程度也可能影响监测数据的准确性，导致监测结果不够准确。
2. 监测范围不够全面在一些环境监测工作中，监测范围可能存在盲区或者监测点覆盖不够全面的情况。
这样，就会导致对环境影响的全面评估不够准确，无法全面了解环境变化的情况。
3. 监测频率不够高环境变化是一个动态的过程，需要通过高频率的监测来及时发现环境变化的情况。
可是在一些环境监测工作中，监测频率不够高，导致环境变化可能被忽略或者延迟发现，影响环境评价的科学性和准确性。
4. 可操作性不强一些现有的环境监测设备可能存在操作复杂、耗时长的问题，导致监测工作的效率低下。
监测设备可能存在易损坏、易丢失的情况，也会影响监测工作的进行。
5. 数据处理和分析能力有限一些环境监测人员可能在数据处理和分析方面能力有限，无法对监测数据进行及时、准确的分析和判断。
这样就会影响到对环境影响的评估和预测。
二、对策1. 更新监测设备和提高维护管理水平应该及时对监测设备进行更新和维护，确保监测设备的准确性和稳定性。
加强对监测设备的管理，防止设备的损坏和丢失，提高监测设备的使用寿命。
2. 完善监测范围和点位布设应该对监测范围和点位进行合理布设，确保监测范围的全面性和覆盖面，增加监测点位，填补监测盲区，提高监测的全面性和准确性。
应该提高监测频率，加强对环境变化的监测，确保对环境变化的及时发现和反应。
应该发展实时监测技术和手段，提高监测的实时性和全面性。
对环境监测中产生的可疑结果的分析
Ｋ ｙｗ ｒｓ Ａ ｐｃｔｎＮ ｔ ； ｕ ｉ ｏｔ ｌＳ ｎａｄＲ ｃｍ ｅｄｔｎ Ｒ ｖ ｗ ｅ ｏｄ ： ｐ ｌａ ｏ ｏ ｓＱ ａｔＣ ｎ ｏ；ｔ ｄｒ ｅ
加标方 面 ，其样 品 的 回收率不在相关 的技术规 定范 围 内；平 行样 进 １ 相 关规定 分析 环境 监 测 中产 生 的可 疑 结果 前 ，应 当先 掌 握 《 验 和校 行测 定 ，结果 其 精 密度 不 在相 关 的技 术规 定 范 围 内 ；项 目测定 值 检 准 实验 能力认 可 准则 在化学 检测 领域 的应 用 说 明 》中的几 条规 定 ： 具有 一定 的关 联性 ，而 之 间的相 关性 不 符合 客 观 的发展 规 律 ，逻 辑性 发生 错 误 ，其 具 体表 现 在 ，对水 质 进行 监 测 ，结果 得 出化 学 １１ 第 ５９条款 ． ． 实验 室应 根 据有 证 标准 物 质 的来 源 情况 、检 测 或校 准 的特 性 的需 氧量 与 生 化 的需 氧量 相 比，前者 的 测定 值 小 、总氮 比其它 的 和 范 围 以及实 验 室 人员 的多少 来 制 定 内部 质 量控 制 计划 ，该 计 划 含氮 项 目总 和小 、总 铬 比六 价铬 小 等 ；环境 空气 的监测 结 果 中 ， 上风 向与 下 风 向 比 ，前者 测 点要 大 。清 洁对 照 点与 污染 源 点位 相 须 包括可 疑结 果 的判 断准则 。 比 ，前者 的 测定 值 大 ；气 象方 面 ，风 速 、温 度 、湿 度等 等 的均 出 １２ 第 ４１５条 款 ． ．． Ｌｑ 实 验 室应 有 管理 人 员和 技术 人 员 ，应 按 照期 自身具 有所 需 的 现了负值的参数 ；噪声的监测中 Ｌ。＞ ｅ 。这就是发生逻辑性错 通过 常 年 的监测 ， 得 到的 数据 ， 所 权 利 和资 源来 履 行 实施 、保 持 和 改进 管 理体 系的 职 责 ，识 别 对 管 误 的具 体 现象 ；环境 质 量方 面 ， 理 体 系或 检测 和 ／ 校 准 程序 的偏 离 ，以及 采 取 预 防或 减少 这些 如 果有 这 样一 种 现 象 发生 ，即在 同一 个点 位 的测 定值 和 历史 上 同 或 期 的 数据 相 比存 在 很 大 的差异 ，而且 找不 出原 因 。或者 同一 个 指 偏离 的措 施 。 果 却 明显 不合 理 的 ，例 如 在河 道 的水 质监 测 中 ，无 污染 的河 流 上 游 ，其 断 面 的监 测值 却 明显 的高于 有 污染 的下 游 的 断面 的监测 值 等 等 这类 情 况 脚 ；通 过 运用 恰 当的数 理 统计 方 面的 检验方 法 对通 过检 测 得 出 的数 据进 行 评 价 ，从其 评 价结 果 中找 出 的其它 不 合理 ２ 定 义可 疑结 果 介于概率 Ｐ ９ ％的置信 区间内，其可接受的量值的范围，以 的数 据 。 ＝５ 及概率 Ｐ ９ ％的置信区间内可接受 的量值 的范围，两者之间的测 ４ 处理 可疑 结果 ＝９ 量值 。这是 数理 统计 方面 ，所得 出可疑 值 的定义 。 ４１ 现场的或者实验室的空白样的测定值比技术的规定值数值大 ． 实验 室 空 白测 定 值 的结果 和精 密 度使 用其 得 出 的检 出限 以及 因 为受 到 自身 特点 的局 限 ，环 境 监 测行 业 ，经 常不 能 判定 出 测定值的精密度有着直接而重大的影响。因而 ，实验室空 白值 的 实际 的被测 样 品的真值 。 实际 的监 测过 程 中 ， 在 着许 多的 困难 ， 在 存 像 是 多 次 。重复 的 对 样 品进行 测 定 ，基 于 这个 原 因。样 品测 定 值 测定也反映了这个实验室在测试的能力 、实验室的环境状况以及 的置信区间也就很难得到。所 以，环境监测中产生的可疑结果也 其分析人员操作水平 的程度。如果燥实验中发现了空白值的结果 很复杂，并不是仅仅指的是在数理统计定义下的可疑值 ，它只是 偏高 ，可以从以下几方面人手 ，找出问题所在。 ４２ 实验室最后检 出限的结果超 出了相关的标准方法的检 出限 ＿ 最后得 出 的可疑结 果 的一部 分 。 实验 室 的 检 出限 比方 法 的检 出限 大 ，一 般是 受 到空 白测 定 值 ３ 判 断可疑 结 果 判断 可疑结 果 的几种 方法 ： 的大 小和测定 中的不稳定性这两方面的影响。所谓检 出限，即 现场 的或者 实验室的空 白样 的测定值 比技术的规定值数值 在某 特定 的分析方法给定的置信度范围内 ，从样 品中检测 出来 １３ 第 ５２条 款 ． ＿ 实 验 室管 理 者 应确 保 所 有 的操 作 专 门设 备 、从 事 检测 和 ／ 或 校 准 、评价 结 果 、签 署检 测 报告 和 校 准证 书 的人员 的能 力 。当使 用在 陪员 工时 ．应对 其安 排适 当 的监督 【 ｌ 】 。
环境监测分析中的误差的形成原因分析
环境监测分析中的误差的形成原因分析环境监测是指对环境中各种污染物、气象参数、水质指标等进行监测、分析和评价的活动。
而在环境监测中，误差是常见的现象，误差的存在会影响监测数据的准确性和可靠性，甚至会对环境保护决策产生影响。
对环境监测中误差的形成原因进行分析，可以帮助我们更好地了解误差的产生机制，提高监测数据的准确性和可靠性。
误差的形成原因主要包括人为因素、仪器设备因素、环境因素和样品处理因素等几个方面。
人为因素是导致环境监测误差的重要原因之一。
在监测过程中，操作人员的技术水平、操作规范性、操作技巧等都会对监测结果产生影响。
操作人员未按照规范操作、未进行必要的保养和维护、操作时存在疲劳等都会导致监测结果的不准确性。
操作人员的主观意识和态度也会对监测结果产生影响，在样品采集和处理过程中，如不按标准操作，也会造成误差的产生。
仪器设备因素也是导致环境监测误差的重要原因之一。
环境监测所用的仪器设备的性能、精度、灵敏度和稳定性等都直接影响监测数据的准确性。
如果仪器设备由于长时间使用、老化、损坏等原因，导致仪器的性能下降或者出现故障，那么监测结果就会产生误差。
仪器设备的校准和维护也是导致误差的重要原因。
如果在使用过程中未定期进行校准和维护，那么仪器的准确性和可靠性就无法得到保障，容易产生误差。
环境因素也会对监测误差产生影响。
环境的复杂性和不确定性都会对监测数据的准确性产生影响。
气象条件的变化、风速、风向、湿度等都会对大气污染物的扩散和沉降造成影响，从而导致监测结果产生误差。
环境中存在的噪声、干扰、杂质等也会对监测数据的准确性产生影响，从而导致误差的产生。
样品处理因素也会对监测误差产生影响。
在监测样品的采集、保存、运输、分析等过程中，如果不符合规范操作，或者存在不确定因素，都会导致监测结果产生误差。
样品采集过程中存在交叉污染、样品保存条件不符合要求等都会导致误差的产生。
在样品分析过程中，如果分析方法不规范，或者存在干扰因素等也会对监测数据的准确性产生影响。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测数据的异常数据分析与处理是保障环境质量监测工作的重要环节。
本文旨在详细介绍环境监测数据中异常数据的定义、原因和处理方法，以及异常数据处理的重要性和实际应用。
二、异常数据的定义异常数据是指与正常环境监测数据相比存在显著差异的数据点或数据集合。
异常数据可能是由于仪器故障、人为误操作、环境变化等因素引起的。
对于环境监测数据而言，异常数据的存在可能会导致监测结果的失真，影响环境质量评估的准确性。
三、异常数据的原因1. 仪器故障：仪器的故障可能导致数据采集的不准确性，例如传感器的漂移、校准不准确等。
2. 人为误操作：操作人员在采集环境监测数据时可能存在误操作，例如操作不当、数据录入错误等。
3. 环境变化：环境本身的变化也可能导致数据的异常，例如突发的气候变化、污染源的变化等。
四、异常数据的处理方法1. 数据验证：对采集的环境监测数据进行验证，包括数据的完整性、准确性和一致性等方面的检查。
可以通过比对其他站点的数据、历史数据或者参考标准值等进行验证。
2. 数据清洗：对异常数据进行清洗，包括剔除无效数据、修正错误数据和填补缺失数据等。
可以采用插值法、平滑法或者其他统计方法进行数据清洗。
3. 异常数据分析：对异常数据进行分析，包括异常数据的特征提取、异常数据的分类和异常数据的趋势分析等。
可以采用统计学方法、机器学习方法或者其他数据分析方法进行异常数据分析。
4. 异常数据处理：根据异常数据的具体情况，采取相应的处理措施。
可以重新采集数据、修正数据或者剔除异常数据等。
五、异常数据处理的重要性1. 提高数据质量：处理异常数据可以提高环境监测数据的质量，减少误差和偏差，提高数据的准确性和可靠性。
2. 保障环境质量评估的准确性：异常数据的存在会影响环境质量评估的准确性，处理异常数据可以减少评估结果的偏差，提高评估结果的可信度。
3. 提高环境监测工作效率：及时处理异常数据可以减少数据处理的工作量，提高环境监测工作的效率和效果。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测是对环境参数进行实时监测和数据采集的过程。
然而，在监测过程中，可能会浮现异常数据，即与正常情况相比存在明显偏差的数据。
异常数据的浮现可能会对环境监测结果的准确性和可靠性产生影响，因此，对异常数据进行分析和处理是非常重要的。
二、异常数据的定义异常数据指的是在环境监测过程中，与正常情况相比存在明显偏差的数据。
这些偏差可能是由于设备故障、操作错误、环境变化或者其他因素引起的。
异常数据的存在会干扰正常数据的分析和应用，因此需要对其进行识别和处理。
三、异常数据的识别方法1. 统计方法统计方法是一种常用的异常数据识别方法。
通过对环境监测数据进行统计分析，可以发现数据中的异常值。
常用的统计方法包括均值、方差、标准差等。
当数据与正常情况相比超出一定范围时，可以将其识别为异常数据。
2. 趋势分析方法趋势分析方法是通过观察数据的变化趋势来识别异常数据。
常见的趋势分析方法包括线性回归、挪移平均等。
当数据的变化趋势与正常情况明显不符时，可以将其识别为异常数据。
3. 模型方法模型方法是通过建立数学模型来识别异常数据。
根据已有的数据建立模型，并将新的数据与模型进行比较，当数据与模型的预测结果存在较大差异时，可以将其识别为异常数据。
四、异常数据的处理方法1. 数据清洗数据清洗是指对异常数据进行处理，使其符合正常数据的分布特征。
常用的数据清洗方法包括删除异常数据、替换异常数据、插值等。
根据异常数据的具体情况，选择合适的数据清洗方法进行处理。
2. 数据修正数据修正是指对异常数据进行修正，使其更接近正常数据的取值。
常用的数据修正方法包括基于统计规律的修正、基于模型的修正等。
根据异常数据的特点和背景知识，选择合适的数据修正方法进行处理。
3. 数据标记数据标记是指对异常数据进行标记，以便后续的数据分析和应用。
可以将异常数据标记为特殊的数值或者添加额外的标识字段。
通过数据标记，可以方便对异常数据进行后续的处理和分析。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理随着社会的发展，环境污染日益严重，对环境监测数据的准确性和可靠性要求也越来越高。
在实际的环境监测工作中，我们常常会遇到一些异常数据，这些异常数据可能会对监测结果的准确性造成影响，因此对异常数据的分析与处理显得尤为重要。
一、异常数据的种类及其影响在环境监测数据中，异常数据通常表现为数据值偏离正常范围的情况，其种类主要包括以下几种：1.随机误差引起的异常数据：在环境监测中，由于测量仪器的精度问题或是外部环境的影响，可能导致数据值发生偏差，这类异常数据往往呈现为偶发性的，对监测结果的影响程度较小。
2.系统误差引起的异常数据：某些环境监测站点可能会存在设备老化、不合格维护等问题，导致连续多次监测结果出现偏离正常范围的情况，这种异常数据往往呈现为周期性的，对监测结果的影响程度较大。
3.人为干扰引起的异常数据：在环境监测中，监测人员的操作不当或者外部人为因素的干扰，可能会使监测数据产生异常，例如数据造假、数据修改等行为。
这些异常数据对环境监测结果的准确性和可靠性造成了较大的影响，因此需要对其进行有效的分析与处理。
二、异常数据的分析方法针对环境监测数据中的异常数据，我们可以采取一些常用的分析方法进行识别和分析，包括：1.统计分析方法：通过对监测数据进行统计分析，可以发现数据的分布规律，识别出偏离正常范围的数据点，例如利用均值、方差等统计指标进行异常数据的识别和分析。
三、异常数据的处理策略1.数据清洗与修正：对于出现随机误差的异常数据，可以进行数据清洗和修正，例如通过异常值判别方法对异常数据进行剔除或修正，提高数据的准确性和可靠性。
2.设备维护与调整：对于出现系统误差的异常数据，需要进行设备的维护和调整，例如对监测设备进行校准、维修等工作，确保监测数据的准确性和可靠性。
3.监测流程优化：对于出现人为干扰的异常数据，需要对监测流程进行优化，例如加强对监测人员的培训与管理，建立完善的数据审核和审查制度，杜绝数据的造假和篡改行为。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理环境监测数据在如今的社会中扮演着重要的角色，它能够帮助我们了解环境变化的趋势，及时发现环境中的异常情况。
随着监测技术的不断进步和数据量的不断增加，异常数据的分析与处理成为了环境监测领域的一个重要问题。
本文将从环境监测数据中的异常数据产生原因、异常数据的识别方法、以及异常数据的处理与利用等方面展开讨论。
一、异常数据的产生原因环境监测数据中的异常数据产生主要有以下几个原因：1. 传感器故障：环境监测中使用了各种传感器来采集数据，传感器可能存在故障或者损坏，导致采集的数据出现异常。
2. 外部干扰：环境监测过程中，外部因素如天气、人为干扰等可能会对传感器进行干扰，使得监测数据出现异常。
3. 数据传输错误：在数据传输的过程中，由于各种原因可能会出现数据传输错误，导致监测数据异常。
4. 环境变化：环境本身的变化也可能导致监测数据出现异常，比如突发的自然灾害、人为污染等。
上述原因导致的异常数据会对环境监测的准确性和可靠性产生严重影响，因此需要对异常数据进行及时处理和分析。
二、异常数据的识别方法在环境监测数据中，识别异常数据是非常重要的一步，只有及时发现异常数据才能对其进行有效处理。
下面介绍一些常用的异常数据识别方法：1. 数据可视化：利用图表、曲线等方式对监测数据进行可视化展示，观察数据的波动情况，可以初步发现异常数据。
2. 统计分析：对监测数据进行统计分析，如均值、标准差、变异系数等统计指标的计算，通过分析数据的分布情况，来识别异常数据。
3. 时间序列分析：利用时间序列分析方法，对监测数据进行时间特征的分析，发现数据的周期性和趋势性，从而识别异常数据。
4. 模型识别：采用数据挖掘和机器学习等方法建立监测数据的模型，通过与模型预测值的比较，来发现异常数据。
上述识别方法可以相互结合，对环境监测数据进行综合分析，以达到准确识别异常数据的目的。
三、异常数据的处理与利用1. 数据清洗：对异常数据进行识别和清洗，可以通过删除异常数据或者采用插值等方法来修复异常数据。
环境监测分析中的误差的形成原因分析
环境监测分析中的误差的形成原因分析环境监测分析是确保环境质量稳定和可持续发展的重要手段。
在环境监测过程中常常会出现误差，这些误差可能会影响到监测结果的准确性和可靠性，从而导致错误的决策和管理。
了解环境监测分析中误差的形成原因对于保障环境监测结果的准确性和可靠性具有重要意义。
本文将对环境监测分析中误差的形成原因进行分析，以期为环境监测工作提供一定的参考和借鉴。
一、仪器设备误差在环境监测分析中，使用的仪器设备是直接影响监测结果准确性的重要因素之一。
仪器设备误差包括仪器的精度、灵敏度、漂移、校准等方面。
仪器的精度指标是衡量仪器测量准确性的重要参数，一般来说，仪器的精度越高，监测结果的准确性就越高。
而仪器的灵敏度指标则是衡量仪器对环境监测对象的反应速度，灵敏度越高，监测结果的稳定性就越高。
仪器的漂移现象也是造成监测误差的一个重要原因，仪器长时间使用后，其测量性能可能会发生变化，导致监测结果产生偏差。
仪器的定期校准也是保证监测结果准确性的重要手段，如果仪器长时间未经过校准，其监测结果可能会受到影响，产生误差。
二、样品采集误差在环境监测分析中，样品采集是获取监测对象的重要环节，然而样品采集误差常常会影响到监测结果的准确性和可靠性。
样品采集误差包括样品污染、样品丢失、样品收集方法不当等方面。
样品污染是造成样品采集误差的一个重要原因，当样品受到外界环境的污染时，监测结果可能产生偏差。
样品丢失也是造成样品采集误差的一个常见原因，当样品丢失时，监测结果可能无法准确反映监测对象的真实情况。
样品收集方法不当也是造成样品采集误差的一个重要原因，如果样品的收集方法不符合标准要求，监测结果也可能产生偏差。
三、环境因素误差在环境监测分析中，环境因素也是影响监测结果准确性的一个重要原因。
环境因素误差包括温度、湿度、气压等方面。
温度是影响环境监测分析的一个重要环境因素，当监测环境的温度发生变化时，监测结果也可能产生偏差。
湿度和气压也是影响监测结果的重要环境因素，当环境的湿度和气压发生变化时，监测结果的准确性也可能受到影响。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测是保护环境和人类健康的重要手段之一。
通过监测环境中的各项指标数据，可以及时发现和预警环境异常情况，采取相应的措施进行处理和改善。
然而，在环境监测过程中，有时会浮现异常数据，即与正常情况明显不符的数据。
本文将针对环境监测数据中的异常数据进行分析与处理，以保证数据的准确性和可靠性。
二、异常数据的定义与分类1. 异常数据定义：异常数据是指在环境监测过程中，与正常情况明显不符的数据。
异常数据可能是由于设备故障、人为误操作、环境变化等原因导致的。
2. 异常数据分类：根据异常数据的性质和影响程度，可以将异常数据分为以下几类：(1) 离群值：指与其他数据相比明显偏离的数据点，可能是由于测量误差或者设备故障引起的。
(2) 超出范围值：指超出了设定的监测范围的数据，可能是由于设备故障或者环境变化引起的。
(3) 数据缺失：指在监测过程中浮现的数据缺失情况，可能是由于设备故障或者数据采集错误导致的。
三、异常数据分析与处理方法1. 异常数据分析方法：(1) 离群值检测：通过统计学方法，如3σ原则、箱线图等，识别离群值。
对于离群值，可以进行数据平滑处理或者剔除。
(2) 超出范围值检测：根据监测范围设定的上下限，对数据进行筛选和判断。
对于超出范围值，可以进行数据修正或者剔除。
(3) 数据缺失检测：通过观察数据采集过程，判断数据缺失的原因。
对于数据缺失，可以进行插补或者重新采集。
2. 异常数据处理方法：(1) 数据平滑处理：对于离群值，可以使用滑动平均、中位数平滑等方法进行处理，以减小其对整体数据的影响。
(2) 数据修正：对于超出范围值，可以根据实际情况进行修正，如根据历史数据趋势进行插值或者校正。
(3) 数据剔除：对于无法修正或者平滑处理的异常数据，可以将其剔除，以保证数据的准确性和可靠性。
(4) 数据插补：对于数据缺失，可以使用插值方法进行数据填补，如线性插值、多项式插值等。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测是保护环境、预防污染、维护生态平衡的重要手段之一。
然而，在环境监测过程中，由于各种因素的影响，可能会出现异常数据，这些异常数据对于环境监测结果的准确性和可靠性产生不利影响。
因此，对环境监测数据中的异常数据进行分析和处理是非常必要的。
二、异常数据的定义和分类1. 异常数据的定义：异常数据是指与其他数据点相比具有明显偏离的数据点，其数值与周围数据点存在较大差异。
2. 异常数据的分类：根据异常数据出现的原因，可以将异常数据分为以下几类：a) 人为因素引起的异常数据：例如设备故障、操作失误等。
b) 自然因素引起的异常数据：例如天气变化、自然灾害等。
c) 数据传输和记录错误引起的异常数据：例如传感器故障、数据记录错误等。
三、异常数据的分析方法1. 数据可视化分析：通过绘制散点图、折线图、柱状图等图表，观察数据的分布情况，发现异常数据的存在。
2. 统计分析方法：使用统计学方法，计算数据的均值、方差、标准差等指标，判断数据是否偏离正常范围。
3. 时间序列分析方法：对时间序列数据进行分析，检测数据的趋势和周期性，发现异常数据的存在。
4. 空间分析方法：对空间分布的数据进行分析，比较不同位置的数据差异，发现异常数据的存在。
四、异常数据的处理方法1. 数据删除：对于明显错误的异常数据，可以直接删除，但需要记录删除原因和处理过程。
2. 数据修正：对于可疑的异常数据，可以通过与其他数据的对比、数据插值等方法进行修正。
3. 数据替代：对于无法修正的异常数据，可以使用相邻数据的平均值、中位数等进行替代。
4. 数据分析报告：对处理后的数据进行分析，编写详细的数据分析报告，记录异常数据的处理过程和结果。
五、案例分析以某城市空气质量监测数据为例，通过对大气污染物浓度数据的分析和处理，发现了异常数据，并进行了相应的处理。
通过数据可视化分析和统计分析方法，发现某一天的PM2.5浓度数据明显偏离正常范围，经过数据修正和替代，得到了更准确的监测结果。
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浅析环境监测中产生的可疑结果
摘要：本文对环境监测中产生的可疑结果进行了分析，特别对监测项目和环境监测结果之间的相关性进行了分析探讨，并从环境监测的角度提出了减少产生可疑结果的措施建议，供同行参考。
关键词：环境监测；可疑结果；标准偏差；预防措施；
1.前言
根据CNAS—CL10：2006((检验和校准实验能力认可准则在化学检测领域的应用说明》第5.9条款一“实验室应根据有证标准物质的来源情况、检测或校准的特性和范围以及实验室人员的多少来制定内部质量控制计划，该计划须包括可疑结果的判断准则”和CNAS—CL01：2006((检验和校准实验室能力认可准则》第4.1.5条款)一“实验室应有管理人员和技术人员，不论他们的其他责任，他们应具有所需的权利和资源来履行包括实施、保持和改进管理体系的职责，识别对管理体系或检测和／或校准程序的偏离，以及采取预防或减少这些偏离的措施等要求，对可疑结果的判断准则和预防方法进行了探讨，以便更好地规范环境监测实验室的工作，使数据和结果更具有代表性和准确性。
2.可疑结果的定义
数理统计上可疑值的定义为介于置信概率95%所规定的可接受量值范围和置信概率99%所规定的可接受量值范围之间的测量值。
由于环境监测行业有其自身特点，往往无法判定被测样品的实际真值，而在实际监测中对样品进行多次重复测定也存在诸多操作上的困难，因而往往得不到样品测定值的置信区间．因此在环境监测中往往产生可疑结果而不是单一的数理统计意义上的可疑值，可疑结果同时包含了可疑值。
3.可疑结果的判断
对可疑结果的判断可从以下几个方面考虑：
(1)现场空白样或实验室空白样的测定值超过相关技术规定；
(2)实验室的检出限超出相关标准方法的方法检出限；
(3)随样品同批次测定的实验室质控样超出允许范围；
(4)样品基体加标回收率超出相关技术规定；
(5)平行样测定中精密度超出相关技术规定；
(6)有一定关联性的项目测定值之间的相关性违背客观规律，出现逻辑性错误．如水质监测中化学需氧量测定值小于生化需氧量测定值、总氮小于其它含氮项目之和、总铬小于六价铬等；环境空气监测中上风向测点或清洁对照点的测定值大于下风向测点或污染源点位的测定值、风速温湿度等气象参数出现负值。
(7)对于常年监测的环境质量数据，若存在同一点位的测定值与历史同期数据差异很大且原因不明或在同一监测时段内同一指标在不同点位之间的监测结果存在明显的不合理之处(如河道水质监测中
未受污染的上游断面监测值明显高于受污染的下游断面监测值)的情况；
(8)对污染源治理设施进行效率监测时，出口平均浓度高于进口平均浓度；
(9)用适当的数理统计检验方法进行监测数据评价后发现的其它不合理数据。
4.可疑结果的处理
4．1.空白值测定结果偏高
实验室空白测定值结果及其精密度都直接影响着该方法的检出限和测定值精密度。
空白测定值在很大程度上反映了实验室的测试能力、环境状况和分析人员的操作水平．如在实验中发现空白值结果偏高，可从以下操作环节寻找原因：
①所使用的纯水、试剂、容器等是否满足测定要求。
②分析人员的操作水平是否满足环境监测对低浓度样品分析的基本要求。
这就需要进行人员之间的比对，通过人员之间的比对可以发现操作过程中的过失误差，同时对上岗前的上岗培训也是很重要的。
③仪器本底噪声过大，信噪比过小。
对于大型仪器来说，仪器的性能几乎可以完全。
④决定空白值的分析质量。
4．2 实验室检出限大于方法检出限
实验室检出限超出方法检出限的原因往往和空白测定值的大小以及测定中的不稳定性有关。
检出限定义：某特定分析方法在给定的置信度内，可以从样品中检出的待测物质的最小浓度或最小量，用MDL表示．这里的“检出”是指定量检出，即判定样品中存在有多少浓度高于空白的待测物质。
当一个实验室的实际检出限大于标准规定的方法检出限时，应将其检出限视为可疑值，同时进行原因分析(参照4. 1. 1节)。
实验室检出限等于或略低于标准规定的方法检出限且经多次测定证实其稳定性良好时，可以以实验室实际方法检出限报告。
4．3.实验室质控样超出浓度范围
实验室质控样与被测样品在同时测定的情况下，其分析质量是基本一致的，因此实验室质控样的测定结果合格与否可反映出在实际分析过程中是否存在系统误差。
必须注意的是：由于实验室控制样的基体、浓度水平等往往与实际样品有很大差别，因此用实验室质控样控制实际工作状态和分析质量仍存在一定的局限性。
可从以下操作环节寻找产生系统误(偏)差的原因：
①所使用的分析方法是否适当，检测作业指导书是否可靠；②实验室环境中是否存在对被测物质的干扰因素；③分析仪器是否处于正常工作状态；④分析中所使用的纯水、试剂、容器等是否满足分析的
要求；⑤分析人员的操作是否规范。
4．3．1.有证标准物质的评判方式
一般有证标准物质都带有证书，证书上有稀释方式和稀释后的浓度范围，只要根据证书的要求稀释和分析质控样并根据证书上的不确定度来评判分析结果就可以了。
对于用不同稀释比稀释有证标准物质而得到的质控样来说，其相对不确定度可以参照有证标准物质的相对不确定度，并在此基础上增加一个百分点。
4．3．2.实验室自配质控样的评判方式
实验室自配质控样的不确定度很难确定，这时需要通过质控图来控制．连续分析质控样多次(20次以上)，计算出分析结果(通过Grubbs检验剔除可疑值)的标准偏差S。
以多次分析结果的平均值X为中线，X±3S为上下控制线，所有落在这个范围内的质控结果为合格，若落在上下控制线之外，那么质控结果为不合格，参照4. 3. 2查找原因。
4．4 基体加标(或密码加标样品)回收率超出相关技术指标
基体加标回收样品的分析是实验室分析人员对分析结果的准确度进行自我控制的一种质控方式而密码加标样品则由质控人员随机抽取适当的比例在常规样品中加入适量标准物质，与样品同时交付分析人员进行分析。
密码加标回收样品的分析结果由质控人员进行评判，以此控制测试结果的准确度。
评判依据可参见《水和废水监测分析方法(第四版)第82～84页表2—5—3《水质实验室质量控制指标》中关于准确度的要求。
加标回收率不合格意味着本次测定的准确度存在问题，一般原因是样品中有基体物质的干扰。
在这种情况下，首先根据作业指导书对样品进行预处理以消除干扰因素。
若用了作业指导书中的所有预处理方法还是无法消除干扰，那么该样品无法分析，可在报告中说明。
但是，对于某些样品来说，加标回收率好并不意味着分析结果就准确可靠。
由于样品的基体和加标物质的基体有时是不同的物
质，加标回收率的合格不能完整反映整个分析过程的准确性。
4．5.平行样测定的精密度超出相关技术要求
平行样的测定可反映分析结果的精密度，这对监测过程中的采样、分样的代表性和样品的均匀性提出了高要求、严标准。
一般情况下采集两个样品进行平行测定，如这两个平行样品测定结果的相对偏差未满足相关技术要求，我们就可以明确地判定本次测定不合格。
平行样测定结果的精密度与样品中待测物质的浓度水平有关，同时又与测定时的环境条件和平行测定次数有关。
精密度评判依据可参见《水和废水监测分析方法(第四版)》第82～84页表2—5—3《水质实验室质量控制指标》中关于精密度的要求。
对所发现的平行样的精密度问题，除了从上述采样、分样的代表性、样品的均匀性和样品前处理等环节寻找原因外，还可从分析人员操作的规范性和熟练程度等方面寻找原因。