环境空气监测数据分析及处理方法分析

环境空气监测数据分析及处理方法分析
摘要：随着我国城市化进程的加快，城市生活环境越来越受到重视，尤其是
空气质量，不但影响人们的日常生活，还关系着城市的整体形象。

所以，必须加
强对城市环境空气质量的监测和分析，通过对数据的分析与研究，了解城市中空
气中污染物的含量，了解空气污染对人体健康的影响。

通过监测数据，可以反映
出城市中各种污染源以及污染物所占百分比以及它们与人们之间的关系等。

因此，要想全面提升我国城市环境空气质量，必须做好环境监测工作。

本文主要对现代
环境空气监测数据分析方法及处理方法进行探讨及分析，为提升环境空气监测工
作质量提供参考。

关键词：环境空气监测；数据分析；处理方法
在环境空气监测中，会遇到诸多影响空气质量的因素，如气象条件、温度、
气压等，而这些因素在很大程度上会影响空气监测数据的准确性。

因此，需要针
对监测数据进行异常数据的判断。

而通过对影响环境空气质量的因素分析，可以
为现代环境空气监测数据处理提供有效参考。

通过对空气质量异常数据的分析，
可以有效地解决现代环境空气监测过程中产生的问题，从而提高环境空气监测的
工作效率。

对异常数据进行处理，可以对监测人员提出要求，从监测人员的角度
出发，更好地完成监测工作。

一、现代环境空气监测数据分析方法
（一）二氧化硫与二氧化氮分析仪故障
在环境空气质量监测工作中，二氧化硫与二氧化氮分析仪是十分重要的仪器，对监测质量具有直接影响，也是监测中容易出现故障的仪器之一。

由于二氧化硫
与二氧化氮分析仪在使用时，需要反复使用，在此过程中难免会受到各种因素的
影响。

所以，在实际应用过程中，必须做好分析工作。

其中，二氧化硫与二氧化
氮分析仪故障主要包括传感器故障、光路故障等几个方面。

针对这些问题，可以
采用相应的解决办法。

（二）PMl0监测仪故障
PMl0监测仪是一种由微处理器控制的便携式可穿戴的多功能空气监测仪器，
可同时进行 PM2.5、PM10、温度、湿度以及空气质量监测，具有自动连续监测的
功能。

当PMl0监测仪发生故障时，主要是由传感器故障以及微处理器故障两种
原因引起。

如果是传感器故障，则需要对其进行更换或维修；如果是微处理器故障，则需要通过调整和检查来解决，如在维修后仍存在检测结果偏差过大的问题，则需要重新更换传感器。

总之，环境空气中的PMl0监测仪主要由传感器、微处
理器、仪器仪表三部分组成，其在运行过程中容易受到温度、湿度等影响，出现
测量数据不准确的现象。

（三）合理性分析
对于环境监测数据进行合理性分析，需要考虑以下几点内容：首先，需要考
虑是否有异常值存在，在实际应用中，如果有异常值出现，那么必须对其进行剔
除处理；其次，分析是否存在着一定的相关性。

通过相关性分析可以发现：有部
分污染物具有很强的相关性，如二氧化硫、氮氧化物、氨等；最后，也要考虑是
否有重复监测数据。

为了减少不必要的重复监测，可以选择合理的重复监测间隔
时间。

如果某一次监测中没有发现异常值存在，那么这次监测可以不进行。

为了
确保数据的准确性，不能盲目地选择时间间隔。

一旦选择时间间隔较大的时间间
隔进行分析和处理，那么就会影响数据的准确性。

（四）可比性分析
可比性分析主要是指对比分析，通过对相同区域内的两个以上监测点进行比
较分析，以找出偏差的原因，为进一步找出异常数据的原因提供依据。

所谓的可
比性分析主要包括三方面内容：第一，采集和分析的样品应该是相同的。

第二，
采集和分析方法应该是相同或者相似的。

第三，要有足够大的样本，要确保所采
集和分析方法与同一类型样品的方法一致。

只有这样才能确保不同类型样品之间
具有可比性。

对不同类型样品进行比较，主要包括对同一区域内不同监测点间污
染物浓度值进行比较、对同一区域内不同时期污染物浓度进行比较以及对同一区
域内同一监测点前后两期数据进行比较等。

二、现代环境空气监测异常数据处理方法
（一）有效数据归整法
有效数据归整法是针对有效数据进行处理的方法，这种方法能够让异常数据得到更好的控制，从而使监测结果更加准确。

这种方法具有很高的可操作性，能够较好地应对各种异常情况。

该方法能够对监测数据进行处理，但其也存在着一定的缺点，比如会将错误信息进行忽略、对异常数据无法进行有效地判断等。

（二）无效数据消除法
无效数据消除法是针对环境空气中存在的异常数据进行处理的方法。

该方法主要是利用相关的统计知识和方法对无效数据进行判断，进而判断出异常数据，然后对异常数据进行处理。

根据相关的统计知识，可以将异常数据分为四类：第一类为无效数据，第二类为缺失数据，第三类为滞后数据，第四类为趋势异常。

第一类和第三类为无效数据，第二类和第四类为缺失值。

对于第一类无效数据可以使用最小二乘法来进行判断和消除；对于第二类和第四类无效数据可以使用统计方法进行消除；对于第三类、趋势异常以及滞后型的无效数据则需要通过统计学中的移动平均法进行消除。

（三）时间序列分析法
时间序列分析法主要是根据原始数据所代表的时间序列进行分析，进而得出相应的结论。

时间序列分析法，可以分析出原始数据所代表的时间序列，并且可以通过观察原始数据，判断出具有规律性的现象。

例如，在环境空气监测中，可以将其看作是一个时间序列，根据该时间序列所具有的规律性，进行相应的分析和研究，进而得出相应的结论。

但是值得注意的是，时间序列分析法也有其自身的不足之处。

第一点是要建立一个合理的时间序列模型，在对其进行处理时，需要保证模型中存在合理且具有代表性的数据。

第二点是要对原始数据进行收集和整理，因此对于相关专业人员来说，需要具备一定的专业知识和经验积累。

第三点是要根据相关的信息建立好时间序列模型。

（四）异常数据处理方法
根据异常数据的特点，我们可以采取一些有效的方法来判断异常数据，常见
的异常数据处理方法有：1、对于异常点不在监测范围内的，可以通过剔除该点
的部分或全部监测数据；2、对于有多个监测点监测的情况，要分别计算出每个
监测点的异常值，然后将各个监测点计算出来的结果进行比较，进而判断哪个监
测点有异常情况；3、对于超出正常范围的异常值，则需要采取措施进行消除；4、如果一个监测点出现多个数据超出正常范围的情况，则需要对各个监测点进行综
合分析，然后根据综合分析结果来判断某个数据是否符合标准要求。

（五）出具监测报告
监测报告是对环境空气质量的客观评价，在对异常数据进行分析后，要结合
相关的分析结果出具监测报告。

在报告中需要提供环境空气质量状况、气象条件、监测点位以及数据采集记录等，对数据进行整理后进行分析和评估，以形成对环
境空气质量的客观评价。

在报告中需要明确反映出影响环境空气质量的因素，并
提供解决措施和建议。

对于已处理好的异常数据，要根据相关标准和规范出具监
测报告，以提高监测结果的准确性。

总结
通过对影响环境空气质量的因素分析，可以了解到污染物排放是造成现代环
境空气质量下降的主要原因。

因此，从政府层面和企业层面，应该积极地制定相
关政策、制度，从源头上解决污染问题，不断提高企业的生产技术水平、生产设
备水平和管理水平。

只有这样，才能真正地使现代环境空气质量得到提高，才能
为人们营造一个舒适、健康的生活环境。

参考文献
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