环境统计系统-常见问题0124

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2014年环境统计业务系统v1.4.1版本升级说明

一、电子表格变更1.工业、火电、水泥、钢铁、造纸五张表新增字段（1）基101表：【企业状态】（2）基101表续表三：【危险废物累计贮存量】（3）基102表：【机组状态】（4）基103表：【水泥窑状态】（5）基104表：【烧结机\球团状态】（6）基105表：【生产线状态】（造纸、化学浆、化机浆、废纸浆生产线）2.污水处理厂字段名称变更（1）【其中：生活污水处理量】变更为【其中：处理生活污水量】（2）【其中：工业废水处理量】变更为【其中：处理工业废水量】二、数据采集1.工业源新增字段:（1）基101表：【企业状态】（2）基101表续表三：【危险废物累计贮存量】（3）基102表：【机组状态】（4）基103表：【水泥窑状态】（5）基104表：【烧结机\球团状态】（6）基105表：【生产线状态】（造纸、化学浆、化机浆、废纸浆生产线）2.污水处理厂字段名称变更:（1）【其中：生活污水处理量】变更为【其中：处理生活污水量】（2）【其中：工业废水处理量】变更为【其中：处理工业废水量】3.校验关系:（1）基101表续表三：新增：一家企业不应存在相同的【一般工业固体废物代码】（2）基101表续表三：新增：一家企业不应存在相同的【危险废物代码】（3）基102表：变更：【机组状态】为“正常生产机组”时，【二氧化硫产生量】、【二氧化硫排放量】、【氮氧化物产生量】、【氮氧化物排放量】不为空（4）基102表：新增：【企业状态】是“全年关停企业”，【机组状态】应该没有“正常生产机组”（5）基103表：变更：【水泥窑状态】为“正常生产水泥窑”时，【氮氧化物产生量】、【氮氧化物排放量】不为空（6）基103表：新增：【企业状态】是“全年关停企业”，【水泥窑状态】应该没有“正常生产水泥窑”（7）基104表：变更：【烧结机/球团状态】为“正常生产烧结机/球团”时，【二氧化硫产生量】、【二氧化硫排放量】、【氮氧化物产生量】、【氮氧化物排放量】不为空（8）基104表：新增：【企业状态】是“全年关停企业”，【烧结机\球团状态】应该没有“正常生产烧结机\球团”（9）基105表：新增：行业类别代码为“221%”或“222%”时，【造纸生产线生产线状态】、【化学浆生产线生产线状态】、【半化学浆、化机浆生产线生产线状态】、【废纸浆生产线生产线状态】应该至少存在一条“正常生产线”（10）基105表：新增：行业类别代码为“221%”或“222%”时，【自制浆用量（风干浆）】、【造纸生产线化学需氧量产生量】应该同时存在或者同时不存在（11）基105表：新增：行业类别代码为“221%”或“222%”时，【造纸生产线生产线状态】为“正常生产线”时，【造纸生产线化学需氧量产生量】应该>0 （12）基105表：新增：【化学浆生产线生产线状态】为“正常生产线”时，【化学浆生产线化学需氧量产生量】应该>0（13）基105表：新增：【半化学浆、化机浆生产线生产线状态】为“正常生产线”时，【半化学浆、化机浆生产线化学需氧量产生量】应该>0（14）基105表：新增：【废纸浆生产线生产线状态】为“正常生产线”时，【废纸浆生产线化学需氧量产生量】应该>0（15）基105表：新增：【企业状态】是“全年关停企业”，各条生产线应该没有“正常生产线”（16）基501表：变更：【污水实际处理量】应该=【处理生活污水量】+【处理工业废水量】（17）基503表：新增：【本年实际处置危险废物量】应该<=【本年实际填埋处置量】+【本年实际焚烧处置量】三、数据管理1.数据备份原：备份出access数据现：备份出.ZIP压缩文件2.数据恢复原：恢复access数据现：恢复.ZIP为后缀的压缩文件四、数据审核1.合理性审核-综表突变审核：原：行政地区为三框联动现：行政地区为复选框，可随机组合选择行政区2.新增“一键审核”，包含所有表的强制校验规则3.新增“垃圾数据审核”五、数据汇总1.综表汇总（1）新增“各地区工业固体废物污染排放及处理利用情况”表“按固体废物汇总”（1）新增“各地区工业危险废物污染排放及处理利用情况”表“按危险废物汇总”（2）新增“各地区重点调查工业污染排放及处理利用情况”表“按企业状态汇总”，新增指标“危险废物累计贮存量”（3）“按行业汇总”由原来只能存在大、中、小类一种汇总结果，改为大、中、小三类汇总结果并存的方式（4）“各地区工业污染排放及处理利用情况”表新增指标“危险废物累计贮存量”（5）“各地区火电行业污染排放及处理利用情况”表新增指标“危险废物累计贮存量”，“其中：正常生产机组”，“其中：全年关停机组”，“其中：备用机组”，“其中：其他机组”（6）“各地区水泥行业污染排放及处理利用情况”表新增指标“危险废物累计贮存量”，“水泥窑数”，“其中：正常生产水泥窑”，“其中：全年关停水泥窑”（7）“各地区钢铁行业污染排放及处理利用情况”表新增指标“危险废物累计贮存量”，“其中：正常生产烧结机\球团”，“其中：全年关停烧结机\球团”（8）“各地区钢造纸业污染排放及处理利用情况”表新增指标“危险废物累计贮存量”，“造纸生产线正常生产线”，“造纸生产线全年关停生产线”，“化学浆生产线正常生产线”，“化学浆生产线全年关停生产线”，“化机浆生产线正常生产线”，“化机浆生产线全年关停生产线”，“废纸浆生产线正常生产线”，“废纸浆生产线全年关停生产线”2.专项汇总（1）除农业源外，其余表新增“按大气重点防控区域汇总”六、数据查询1.基表查询：各源指标项与2013年报表制度相同2.综表查询：（1）各源指标项与2013年报表制度相同（2）新增“各地区污染物排放总量情况”七、数据分析1.各类排行-按企业排行：指标项与2013年报表制度相同2.各类排行-按行业排行：（1）新增“汇总方式”的查询条件（2）指标项与2013年报表制度相同3.各类排行-按地区排行：指标项与2013年报表制度相同4.总量分析删除，可通过数据查询-综表查询-“各地区污染物排放总量情况”查询总量情况八、统计报表1.基表输出：指标项与2013年报表制度相同2.综表输出：指标项与2013年报表制度相同九、企业台账1.重点调查企业基本信息维护：查询：查询基101表临时表中企业基本信息数据导出：将基101表临时表中企业基本信息导出access数据导入：将access中数据导入基101表临时表中2.往年企业基本信息导入：往年企业基本信息导入基101表临时表中，包括新增字段“企业状态”十、数据传输1.数据导出从2013年开始，数据导出前，需要审核垃圾数据和强制校验，审核通过后导出数据，否则不能导出十一、系统管理1.代码表查询新增：“大气重点防控”代码表。

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、预防环境污染以及评估环境质量的重要手段。

在环境监测过程中，我们通常会遇到一些异常数据，这些异常数据可能会对环境监测结果的准确性和可靠性产生影响。

因此，对环境监测数据中的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是指与其他数据相比具有明显差异的数据点。

这些差异可能是由于仪器故障、人为误操作、环境变化等原因导致的。

异常数据的存在可能会对后续的数据分析和模型建立造成不良影响，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。

常见的统计方法包括均值、标准差、中位数、离群值等。

通过计算数据的统计指标，可以识别出与其他数据相比较为异常的数据点。

2. 数据分布方法数据分布方法是基于数据的分布特征来识别异常数据。

常见的数据分布方法包括正态分布、偏态分布、离群值检测等。

通过分析数据的分布特征，可以发现与分布特征不符的数据点，从而识别异常数据。

3. 时间序列方法时间序列方法是针对时间序列数据的异常数据识别方法。

常见的时间序列方法包括移动平均、指数平滑、季节性分解等。

通过对时间序列数据进行分析，可以找出与历史数据趋势不符的异常数据。

四、异常数据的处理方法1. 数据修正对于异常数据，可以通过数据修正的方式进行处理。

修正的方法包括插值法、平滑法、替换法等。

通过对异常数据进行修正，可以使得数据更加符合实际情况，提高数据的可靠性和准确性。

2. 数据剔除对于无法修正的异常数据，可以考虑将其剔除。

剔除的方法包括删除异常数据点、删除异常数据所在的时间段等。

剔除异常数据可能会导致数据量的减少，但可以提高数据的质量和可靠性。

3. 模型建立对于异常数据，可以考虑建立模型来对其进行处理。

常见的模型包括回归模型、神经网络模型、支持向量机模型等。

通过建立模型，可以对异常数据进行预测和修正，提高数据的准确性和可靠性。

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【摘要】环境监测数据中的异常数据是指与正常数据分布模式明显不同的数据点，可能会导致数据分析结果不准确或误导决策。

本文从定义和特点入手，介绍了异常数据的检测方法，包括基于统计学、机器学习和深度学习的技术。

接着探讨了处理策略，如数据清洗、替换和删除等方法。

通过应用案例和效果评估，展示了处理异常数据的重要性和效果。

提出了预防措施，如建立健全的数据监测系统和加强人员培训。

本文总结了环境监测数据中异常数据分析与处理的关键要点，指出未来发展方向和挑战，为环境监测数据质量提升提供了参考和建议。

【关键词】环境监测数据、异常数据、数据分析、异常检测、数据处理、异常数据应用案例、异常数据预防、效果评估、结论、发展方向、挑战1. 引言1.1 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是环境监测领域中至关重要的一环。

在环境监测过程中，异常数据可能会对监测结果和分析造成影响，因此及时发现和处理异常数据是保障监测数据质量和准确性的关键步骤。

异常数据一般指与预期结果明显不符的数据点，可能是由于设备故障、人为操作不当或环境因素等原因引起。

其特点包括具有突发性、频率低、与正常数据点相差较大等。

针对异常数据的检测方法主要包括基于统计学的方法、基于模型的方法和基于机器学习的方法等。

通过对监测数据进行合理的分析和处理，可以有效识别和筛选出异常数据点。

处理异常数据的策略主要包括数据清洗、数据修复和数据剔除等方法。

根据情况选择合适的处理策略，可以保证监测结果的准确性和可靠性。

通过对异常数据的应用案例和效果评估，可以进一步验证异常数据的处理效果，并对环境监测工作提供参考依据。

制定预防措施也是环境监测中不可或缺的一部分，可以降低异常数据的发生频率，保障监测数据的质量和准确性。

2. 正文2.1 异常数据的定义与特点异常数据是指在环境监测数据中与正常数据规律不符的数据点，通常表现为与其他数据明显不同的数值或模式。

环境统计系统常见问题及处理办法

A：在系统管理->变量设置中，选择重新更新受纳水体设置，即可解决此问题。
常见问题汇总
Q：如何连接已经存在环统的服务器。
A：在系统管理->网络连接中，可以选择连接网络服务器，或是本机。
常见问题汇总
Q：农业源综202表，输入饲养量时，下面的产生量、排放量没有
自动生成。 A：选中系统管理->产排污系数导入-生活源、农业源系数导入，则产排污系数会导入系统中，此时输入饲养量，产生量，排放量随之变化。注意，重新安装环统软件后，设置行政区代码完成后，要将机动
A：请首先汇总综102表，再汇总综108表，最后汇总综101表。
车系数，生活源、农业源系数导入。
常见问题汇总
Q：工业源基101表指标燃料煤消耗量，总是提示“机组合计【燃
料煤消耗量】应该<=基101表续表(一)【燃料煤消耗量】”。 A：基101表【燃料煤消耗量】单位是吨，基102表【燃料煤消耗量】单位是万吨。
常见问题汇总
Q：数据汇总，为何综101表内容与实际不符。
“十二五”环境统计年报系统升级
全国培训
(软件常见问问题汇总
Q：安装环统软件的时候提示权限不足，无法完成安装。
A：a)如果安装在C盘，请确定操作系统的账户权限是否为管理
员,权限不足请将操作系统的账户权限提升到管理员，或者右键点击安装文件，用管理员运行。 b)如果安装的时候杀毒软件处于开启状态，请先关闭杀毒软件然后重新安装。
常见问题汇总
Q：统计报表的输出功能无法使用，点击预览之后长时间未响应
或者没有反应。 A：可能是“水晶报表”插件未安装或者由于某些原因已经损坏。请重新安装水晶报表插件，插件位于完整版环统安装包中 “CrystalReports”文件夹中，请选择对应操作系统的版本安装。

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，可能会出现异常数据，即与正常情况相比存在明显偏差的数据。

异常数据的出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、移动平均等。

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环境监测数据是指对环境中各种因素进行定期或不定期的监测，记录下来的数据，包括空气、水、土壤等不同方面的监测数据。

在环境监测数据中，可能会存在一些异常数据，这些异常数据对环境监测结果的准确性会产生不良影响，需要进行异常数据分析与处理。

异常数据的定义：异常数据是指在监测数据中，不符合正常规律和统计规律的数据。

异常数据可以分为两类：误差和极端值。

误差是因为测量或监测方法错误或不精确造成的数据偏差，比如破损的监测设备、不合格的监测人员或严重的自然干扰等。

极端值指的是显著超出正常范围的数值，极端值有两种情况，一种是过高或过低，另一种是跳变。

过高或过低指的是数据极端地偏离平均值，跳变指的是数据在一个监测周期内，由一个数值在几乎不可预测的过程中突然变成另一个数值。

异常数据的分析和处理方法：1. 数据查验法在检查环境监测数据时，应首先进行数据查验处理。

数据查验是指对监测数据的可靠性、准确性和完整性进行检查，并对异常数据进行修正或删除。

数据查验的主要目的是发现数据中的错误和矛盾之处，并加以纠正。

在进行查验时，一般采用人工计算的方法，对数据进行逐项查验，对于不同类别的数据，采用不同的方法检查。

2. 统计分析法统计分析法是指对监测数据进行分类、统计、分析、比较、判断和推断，以达到分析异常数据的目的。

统计分析法最常用的方法是平均值、标准差、变异系数等统计量。

通过他们可以判断数据的分布情况，发现极端的异常数据。

对于严重的异常数据，还可以采用Z检验等方法检测其是否为异常值，从而判断异常数据的真实性和可靠性。

异常数据的出现可能是由于环境监测过程中存在偶然因素或系统性因素所致。

如果是偶然因素引起的异常数据，则应予以删除或纠正，以确保监测数据的精确性和可靠性。

如果异常数据的出现具有系统性因素，则应找出出现问题的原因，并进行相应的措施，从而减少或消除异常数据的出现。

总结：环境监测数据是环境保护的基础，其精确性和可靠性是保障环境健康和人民健康的重要基石。

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保护环境和人民健康方面起着至关重要的作用。

由于环境监测数据的复杂性和多样性，其中可能存在一些异常数据，这些异常数据可能会对监测结果产生误导性的影响。

对于环境监测数据中的异常数据进行分析和处理是十分必要的。

异常数据是指与其他数据点相比较而言明显不同的数据点。

这些异常数据可能是由于设备故障、人为因素、自然灾害等原因引起的。

对于环境监测数据，异常数据的存在可能会导致监测结果的不准确性，从而影响环境风险评估、环境政策制定等方面的决策。

为了进行异常数据的分析和处理，首先需要对异常数据进行识别。

常用的识别异常数据的方法有以下几种：1. 简单统计方法：可以通过计算均值、标准差、最大值、最小值等统计指标来识别异常数据。

一般来说，与平均值相差较大的数据点可以认为是异常数据。

2. 简单图形方法：可以通过绘制散点图、箱线图等图形来观察数据的分布情况，从而判断是否存在异常数据。

3. 时间序列分析方法：对于时间序列数据，可以使用时间序列分析方法来判断是否存在异常数据。

常见的时间序列分析方法包括自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）等。

1. 删除异常数据：对于确定是异常数据的情况，可以直接将其删除。

需要注意的是，在删除异常数据之前，需要进行验证和确认，以免误删正常数据。

2. 替代异常数据：对于部分异常数据，可以使用插值或平均值等方法进行替代。

这样可以保持数据的完整性，并减少异常数据对结果的影响。

3. 分割数据集：对于存在大量异常数据的情况，可以考虑将数据集分割成多个子集，并对每个子集进行独立的分析和处理。

这样可以更好地处理异常数据，减少其对整体结果的影响。

除了以上方法之外，还可以使用更复杂的异常数据处理方法，如基于统计学的异常检测方法、机器学习方法等。

这些方法可以更准确地识别和处理异常数据，提高环境监测数据的可靠性和准确性。

对于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。

统计软件常见问题总结

统计软件常见问题总结目录统计软件常见问题总结 (1)10 软件下载 (3)11软件安装 (3)11001一个问题阻止windows正确检索此机器的许可证。

(3)11002 运行操作系统补丁时，安装程序无法继续进行。

(3)11003 应用程序正常初始化(0xc0000135)失败。

(4)11004操作系统补丁已经安装，运行统计软件时出现如图提示内容。

(5)11005 配置ODBC数据源SqlExpress是发生错误。

(6)12软件升级 (7)12001安装升级包时，提示无法打开登录所请求的数据库。

(7)12002升级包安装过程中，窗口提示“MSSQLSERVER存在”，升级无法进行。

(8)13软件配置 (8)13001导入代码时，导入失败。

(8)13002加载文件有误，无法导入。

(9)13003导入编码失败，提示核实当前数据库链接和上报学校的数据库版本及软件版本。

(9)13004创建账号时，“创建用户向导”一侧为空白。

(10)14数据录入 (11)14001软件无法实现保存功能，点击保存，提示“服务器XXX上的MCDTC不可用”。

(11)14002保存112表时，提示“从字符串转换XXX，转换失败”。

(11)14003数据保存后出现“-1000”的提示。

(12)14004表格列表中出现重复表的问题。

(12)14005浮动行表模板导入问题。

(13)14006填写数据类型有误。

(13)14007无法找到instanceID (14)14008在浮动行表导入或点开表格时提示序列不包含任何元素。

(15)15数据上报接收 (16)15001需要审批的办学类型无法显示。

(16)15002接收下级单位的上报文件失败，提示核实当前数据库链接和上报学校的数据库版本及软件版本。

(16)16数据导出导入 (17)17数据校验 (17)17001对数据进行校验时，出现约束冲突。

(17)17002校验错误：文件不可访问，无法打开数据库。

环境统计业务系统培训-常见问题解答

2)“项目类型”选择“三同时”时的所有“污染治理项目名称”必须相同。
3)“项目类型”选择“三同时”时，“治理类型”不能相同。
3、软件使用常见问题解答
四、数据采集页面工业源、集中式、农业源录入状态变化依据系统直接通过企业台帐->往年企业基本信息导入导入到当前填写年份的企业，录入状态是为录入；
当在采集页面进行修改，保存后的企业录入状态转为已录入。
步骤2.选中左侧 SQL Server 2005 服务，查看右侧“SQL Server (SQLEXPRESS)” 服务的状态，是否为“正在运行”
3、软件使用常见问题解答
a.若不是“正在运行”，选中“SQL Server (SQLEXPRESS)”服务，单机右键->属性 ->“登录”选项卡->按下“启动”按钮
步骤2.找到CrystalReports10_5文件夹，安装CRRedist2008_x86.msi
五、数据传输_数据导入_导入失败的解决办法数据传输_数据导入_导入xml文件后提示“导入失败”
产生该现象的原因是xml文件被修改过，正常的xml文件以开头结尾正常的xml文件如下:
通过录入状态可以查找多少企业数据还没有录入。
3、软件使用常见问题解答
五、数据导入或者录入后在采集页面查询不到原因
1、年份修改。
软件调整，年份不可以选择
2、录入状态修改 3、行政区划修改
4、添加填报单位名称、代码等查询条件
以上四个查询条件如果修改，点击查询只会列出对应条件下企业
3、软件使用常见问题解答
开始->设置->控制面板->添加删除程序->Microsoft SQL Server 2005->“删除”按钮，选择实例（SQLEXPRESS:数据库引擎），默认下一步则可

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准确性对于保护环境和人类健康至关重要。

然而，在大规模的环境监测数据中，往往会浮现一些异常数据，这些异常数据可能是由于设备故障、人为误操作或者环境变化等原因引起的。

准确分析和处理这些异常数据对于保证监测数据的可靠性和准确性具有重要意义。

二、异常数据的定义和分类1. 异常数据定义：异常数据是指与正常环境监测数据相比，具有明显偏离或者异常值的数据。

2. 异常数据的分类：- 随机异常数据：由于测量误差、传感器故障等原因造成的偶然性异常；- 周期性异常数据：由于设备故障、环境变化等周期性因素引起的异常；- 趋势性异常数据：由于环境变化或者系统故障等原因引起的数据趋势异常。

三、异常数据分析与处理方法1. 数据预处理- 数据清洗：识别和删除无效数据、缺失数据和重复数据；- 数据平滑：采用滑动平均、指数平滑等方法平滑数据，减少随机异常数据的影响；- 数据插值：使用插值方法填补缺失数据，保证数据完整性。

2. 异常数据检测- 统计方法：基于统计学原理，如均值、方差、标准差等指标，判断数据是否异常；- 模型方法：建立数学模型，如回归模型、时间序列模型等，检测异常数据；- 专家系统方法：利用专家知识和经验，通过规则匹配或者推理判断数据是否异常。

3. 异常数据处理- 数据修正：对于确定为异常的数据，根据实际情况进行修正或者删除；- 数据标记：将异常数据标记为缺失值或者特殊值，以便后续分析和处理；- 数据插补：使用插补方法填补异常数据，保证数据完整性和连续性。

四、异常数据分析与处理实例以空气质量监测数据为例，假设监测站点每小时记录一次PM2.5浓度数据，我们通过对一段时间的数据进行分析和处理来展示异常数据的分析与处理过程。

1. 数据预处理- 清洗数据：删除无效数据、缺失数据和重复数据，确保数据的准确性和完整性；- 平滑数据：采用滑动平均方法平滑数据，减少随机异常数据的影响；- 插值处理：使用线性插值方法填补缺失数据，保证数据连续性。

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、引言环境监测数据的准确性对于保护环境和人类健康至关重要。

然而，在环境监测过程中，可能会浮现异常数据，这些异常数据可能是由于设备故障、操作错误、自然灾害或者其他因素引起的。

本文将详细介绍环境监测数据中异常数据的分析与处理方法，以确保数据的可靠性和准确性。

二、异常数据的识别1. 数据质量检查在进行异常数据分析之前，首先需要进行数据质量检查。

这包括检查数据的完整性、一致性和准确性。

例如，检查数据是否存在缺失值、数据格式是否正确、数据是否在合理的范围内等。

2. 统计分析统计分析是一种常用的识别异常数据的方法。

可以使用各种统计指标，如均值、方差、标准差、偏度和峰度等来描述数据的分布情况。

通过比较观测值与统计指标的差异，可以识别出异常数据。

3. 数据可视化数据可视化是一种直观的方式来识别异常数据。

通过绘制数据的图表，如折线图、散点图、箱线图等，可以发现数据中的异常值。

异常值通常表现为与其他数据点明显偏离的点。

三、异常数据的处理1. 数据清洗异常数据识别后，需要对异常数据进行清洗。

数据清洗是指对异常数据进行修正、删除或者替换的过程。

修正异常数据的方法包括插值、平均值替代、中位数替代等。

删除异常数据的方法包括直接删除异常值或者使用合理的删除规则。

替换异常数据的方法包括使用预测模型进行预测或者使用相邻数据进行替代。

2. 数据修正在进行数据清洗时，有时候需要对异常数据进行修正。

修正异常数据的方法取决于异常数据的原因和特点。

例如，如果异常数据是由于设备故障引起的，可以修复设备并重新采集数据。

如果异常数据是由于操作错误引起的，可以通过重新操作来修正数据。

3. 数据分析异常数据处理后，可以进行进一步的数据分析。

可以使用统计方法、机器学习算法等来分析数据，以获得更深入的结论。

例如，可以通过回归分析来研究异常数据与其他变量之间的关系，或者使用聚类分析来发现异常数据的潜在模式。

四、异常数据的预防除了处理异常数据之外，预防异常数据的产生也是非常重要的。

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者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：对于无法修正或者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。

关于GIS的一些异常情况处理方法_

GIS系统的常见问题及解决方法1．双击图标，打开GIS时出现如图1-1情况图1-1解决方法：关掉所有G3E进程，双击运行C:\Program Files\Intergraph\GTechnology\Program\RemoveUserMenus.exe，将用户清除，然后再重开GIS，就可以了。

在营配一体化系统中，计划停电申请，打开GIS图，选起始设备，然后追踪，光标出现停止状态时，也是用同样的方法处理。

在配网中打开GIS时，出现MIS2GIS错误，如下图1-2也用同样方法处理。

图1-22．登陆GIS系统的时候，报数据库错误"ORA-12154"如图2-1图2-1这个是GIS系统调用oracle的tnsnames.ora出错，是用户装了其它系统的的oracle，配置上没有GDDLGIS造成的，如营销系统的打印程序。

解决方法：将营销系统中oracle的network目录的tnsnames.ora里的内容拷贝到GIS系统如：E:\oracle\product\10.2.0\client_1\NETWORK\ADMIN\tnsnames.ora文档中。

同样，将GIS下的\tnsnames.ora内容拷贝到营销系统的tnsnames.ora文档中。

注意：tnsnames.ora的表头不要拷贝。

3．在营配一体化系统中，计划停电申请，打开GIS图，选起始设备，然后追踪，如果设备的01头和02头追踪出来的停电范围不一致，是01头或02头中某个设备连接关系出错。

解决方法：检查GIS图上01头和02头中设备的连接关系，将连接错误的设备重建连接关系，然后再选起始设备01头或02头，再追踪，问题解决了。

4．更新GIS系统版本时出现更新PJGZMain.ocx失败。

解决方法：将可用机器上的PJGZMain.ocx和GZManager.dll分别拷贝到C:\Program Files\Gddlgis\主窗口中和C:\Program Files\Gddlgis\总体框架中，然后在运行中输入regsvr32，将C:\Program Files\Gddlgis\主窗口\PJGZMain.ocx拖到运行中，然后按确定即可，同样将C:\Program Files\Gddlgis\总体框架\GZManager.dll拖到运行中，然后按确定。

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1. 异常数据的定义和分类异常数据是指与正常环境监测数据相比存在显著偏差或异常的数据。

根据异常的特征和来源，可以将异常数据分为以下几类：- 突变异常：数据突然发生剧烈波动，与周围数据存在明显差异；- 缺失异常：某些数据点或时间段的数据缺失；- 噪声异常：数据中存在异常的噪声干扰，造成数据波动；- 故障异常：数据采集设备或传感器出现故障，导致数据异常；- 人为异常：数据被人为篡改或错误输入。

2. 异常数据分析的方法和步骤异常数据分析是通过对监测数据进行统计、模型建立和异常检测等方法，识别和分析异常数据的过程。

以下是一般的异常数据分析步骤：- 数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪和填补缺失值等处理，确保数据的质量和完整性；- 数据可视化：通过绘制折线图、散点图等图表，观察数据的分布和趋势，发现可能存在的异常点；- 统计分析：计算数据的均值、标准差、偏度、峰度等统计指标，通过与正常范围进行比较，确定异常数据的阈值；- 模型建立：根据环境监测数据的特点，建立合适的模型，如时间序列模型、回归模型等，用于预测和判断异常；- 异常检测：利用异常检测算法，如离群点检测、规则检测、聚类分析等，对数据进行异常检测和识别；- 异常定位：确定异常数据的具体位置和原因，包括设备故障、自然灾害等可能的异常来源。

3. 异常数据处理的方法和策略一旦发现异常数据，需要根据具体情况采取相应的处理方法和策略，以保证数据的准确性和可靠性。

以下是常用的异常数据处理方法：- 数据修正：对于明显的错误数据，可以通过人工或自动的方式进行修正，如使用合理的插值方法填补缺失值，或者根据历史数据进行修正；- 数据剔除：对于无法修正或无法信任的异常数据，可以将其从数据集中剔除，以避免对后续分析和建模的影响；- 数据插补：对于缺失的数据，可以使用插值方法进行填补，如线性插值、多项式插值、Kriging插值等；- 数据平滑：对于噪声干扰较大的数据，可以采用平滑算法，如移动平均、指数平滑等，平滑数据曲线，减小噪声的影响；- 设备维护：对于设备故障引起的异常数据，需要及时进行维修和更换，确保设备的正常运行；- 数据监控：建立实时监测系统，对环境监测数据进行实时监控和报警，及时发现和处理异常数据。

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1. 异常数据分析的背景和意义环境监测是对自然环境中各种污染因子的测量和监控，以评估环境质量和保护生态系统。

然而，由于多种原因，环境监测数据中可能存在异常数据，如测量误差、设备故障、异常事件等。

分析和处理这些异常数据对于准确评估环境状况、制定环境保护策略具有重要意义。

2. 异常数据的识别方法2.1 统计方法统计方法是最常用的异常数据识别方法之一。

可以通过计算数据的均值、标准差等统计指标，判断某个数据点是否偏离正常范围。

常用的统计方法包括3σ原则、箱线图、Z值法等。

2.2 模型方法模型方法是基于环境监测数据的模型建立，通过与模型预测值的比较，判断数据是否异常。

常用的模型方法包括回归模型、时间序列模型等。

2.3 基于规则的方法基于规则的方法是根据先验知识和经验，制定一些规则来判断异常数据。

例如，当某个参数超过一定阈值或者变化速率超过一定范围时，可以认为数据异常。

3. 异常数据处理方法3.1 数据清洗数据清洗是指对异常数据进行修正或者删除，以保证数据的准确性和可靠性。

根据异常数据的类型和原因，可以选择不同的处理方法，如插值、平滑、删除等。

3.2 数据修正对于一些明显的异常数据，可以通过与其他相关数据的对照，或者根据专家经验进行修正。

修正的方法包括替换、修正系数调整等。

3.3 数据分析对异常数据进行进一步分析，可以发现异常数据暗地里的原因和规律。

通过数据分析，可以匡助我们更好地理解环境状况，并采取相应的措施进行环境保护。

4. 异常数据分析与处理的案例以大气污染物PM2.5为例，假设监测数据中存在异常数据。

首先，利用统计方法计算数据的均值和标准差，判断数据是否偏离正常范围。

然后，使用模型方法建立PM2.5浓度与气象因素的关系模型，通过与模型预测值的比较，进一步验证数据的异常性。

最后，根据异常数据的类型和原因，选择合适的处理方法，如数据清洗、数据修正等。

5. 总结环境监测数据中的异常数据分析与处理是保证环境监测数据质量和准确性的重要步骤。

生态环境统计业务系统-企业用户使用手册

生态环境统计业务系统项目企业用户使用手册东软集团股份有限公司二〇二一年一月1 目录2简介 (3)2.1目的 (3)2.2参考资料 (3)2.3系统运行环境 (3)3系统操作说明 (3)3.1用户登录 (4)3.2修改密码 (5)3.3系统注销 (6)4数据采集 (7)4.1工业源 (7)4.1.1工业企业填报 (7)4.1.2工业源数据核算 (41)4.2集中式 (70)4.2.1集中式企业填报 (70)4.2.2集中式数据核算 (88)2 简介环境统计工作始于1980年，是环境保护部一项重要的、基础性日常业务工作，环境统计数据是环境管理和科学决策的基础信息，是制订各类污染防治规划及其防治成效评价的重要依据，也是评价生态环境状况、编写全国环境状况公报、中国环境统计年报、中国环境年鉴等的重要基础数据，为环境保护各项管理制度的实施和环保科研提供技术支撑。

为了解全国排放源（污染物排放源和温室气体排放源）排放及治理情况，为各级政府和生态环境保护行政主管部门制定生态环境保护政策和计划、加强生态环境监督管理和污染防治提供依据，依照《中华人民共和国统计法》和《环境统计管理办法》等规定，特制定排放源统计调查制度。

该报表制度与现行环境统计报表制度相比，在指标体系设计、数据核算方法、数据审核技术、数据填报与报送等方面将有较大变化。

每年的环境统计数据包含20多万家调查对象，环境统计数据管理系统是环境统计报表制度实施的唯一工具，为保证排放源统计调查制度顺利实施，开发生态环境统计业务系统。

2.1 目的本用手册用于指导企业操作人员使用环境统计业务系统。

此文档阅读对象为生态环境统计业务系统（BS版）企业环境统计填报人员。

2.2 参考资料排放源统计调查制度2.3 系统运行环境(1)操作系统：Windows 7及以上系统的32位，64位版本。

(2)浏览器：IE9及以上版本IE浏览器、谷歌浏览器、火狐浏览器和360浏览器等主流网页浏览器。

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标题：环境监测数据中的异常数据分析与处理引言概述：环境监测数据是指通过各种传感器和设备采集的环境相关数据，如空气质量、水质、土壤质量等。

在监测过程中，可能会出现异常数据，这些异常数据可能会影响监测结果的准确性和可靠性。

因此，对环境监测数据中的异常数据进行分析与处理是非常重要的。

本文将从异常数据的定义、检测方法、处理策略等方面进行详细介绍。

一、异常数据的定义1.1 异常数据是指与正常数据相比具有明显偏离的数据点，可能是由于设备故障、人为操作失误或环境变化等原因导致。

1.2 异常数据通常表现为数据值超出正常范围、数据波动异常或数据分布不均匀等情况。

1.3 异常数据可能会对监测结果造成误导，因此及时发现和处理异常数据至关重要。

二、异常数据的检测方法2.1 基于统计学方法的异常检测，如均值、方差、中位数等统计量的计算和比较。

2.2 基于机器学习方法的异常检测，如聚类、分类、回归等机器学习算法的应用。

2.3 基于专家知识和经验的异常检测，通过领域专家对监测数据进行分析和判断。

三、异常数据的处理策略3.1 删除异常数据，直接将异常数据从数据集中剔除，不参与后续分析和处理。

3.2 替换异常数据，通过插值、平均值、中位数等方法将异常数据进行修正或替换。

3.3 分析异常数据产生的原因，找出异常数据的根源并采取相应的措施进行处理。

四、异常数据分析的工具与技术4.1 数据可视化工具，如Matplotlib、Seaborn等，用于可视化异常数据的分布和趋势。

4.2 数据处理工具，如Pandas、NumPy等，用于对异常数据进行处理和分析。

4.3 机器学习算法库，如Scikit-learn、TensorFlow等，用于应用机器学习方法进行异常数据检测和处理。

五、异常数据分析与处理的意义与挑战5.1 意义：及时发现和处理异常数据可以提高监测数据的准确性和可靠性，保障环境监测的有效性。

5.2 挑战：环境监测数据量大、复杂性高，异常数据的检测和处理需要耗费大量时间和精力。

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准确性对于评估和保护环境的健康至关重要。

然而，在环境监测过程中，可能会出现异常数据，这些数据可能来自于设备故障、人为误操作或其他不可预见的因素。

本文旨在介绍异常数据的分析与处理方法，以确保环境监测数据的可靠性和准确性。

二、异常数据的识别1. 数据质量控制在进行异常数据分析之前，首先需要对环境监测数据进行质量控制。

这包括检查数据是否完整、是否存在缺失值或异常值等。

可以使用统计方法或数据可视化工具来帮助识别数据质量问题。

2. 数据异常的定义异常数据是指与其他数据点相比具有显著差异的数据点。

可以根据数据的分布情况、变化趋势以及与环境监测指标的关联性等因素来定义异常数据。

常用的方法包括3σ原则、箱线图等。

三、异常数据的分析与处理1. 异常数据分析方法（1）统计方法：可以使用均值、方差、标准差等统计指标来分析数据的离散程度。

如果数据点与平均值相差超过3倍标准差，则可以被认为是异常数据。

（2）趋势分析：通过分析数据的变化趋势，可以判断是否存在异常数据。

例如，如果数据呈现非线性或突变的趋势，可能存在异常数据。

（3）关联性分析：将环境监测数据与其他相关数据进行比较，可以发现异常数据。

例如，如果温度和湿度之间存在明显的相关性，而某个数据点的温度异常，可能是异常数据。

2. 异常数据处理方法（1）数据修正：对于已经确认为异常数据的情况，可以进行数据修正。

修正的方法可以根据实际情况而定，例如使用平均值、中位数等替代异常数据。

（2）数据删除：对于无法修正或无法确定修正方法的异常数据，可以考虑将其删除。

删除异常数据时，需要注意保持数据的连续性和完整性。

（3）数据标记：对于无法删除的异常数据，可以将其标记为异常值，以便在后续分析中进行特殊处理。

四、异常数据分析与处理的实例以大气污染物监测数据为例进行异常数据分析与处理。

1. 数据质量控制：检查数据是否完整，排除缺失值和异常值。

环境统计系统-常见问题0124

常有问题汇总登岸问题一、登岸网址问题公司的登录取户名和密码问区县要！！！！！环保单位用户登录地点：登录地点、用户名和密码ht2017都与环统名录库保持一致。

公司用户登录地点：用户名由公司名录库管理导出，和环保单位默认密码同样。

二、用户名和密码错误第一确立网址、账户名、密码能否正确，假如仍是登录不上，让区县环保局重置密码。

提交问题一、提示氨氮小于总氮保留不了解决方法：把总氮也核算了，能够用氨氮的系数。

二、燃料煤耗费量存在，则基101 续（二）二氧化硫等应当存在废气的污染物没核算，到核算界面把废气的污染物核算了。

三、废水：只有废水排放量，没有任何污染物排放量废水只核算了废水排放量，废水污染物没核算，到核算界面把废水污染物核算了。

四、【排污允许证编码】前18 位与【一致社会信誉代码】不一致排污允许证编码只填国家发的，不填地方发的。

五、基 101 续表（一）原辅资料和产品状况填不了火电、水泥、钢铁、造纸都在相应的102/102/104/105 表里填写六、治理设备数和治理设备处理能力不可以填写需要把下边的填写达成后，自动算出。

七、公司不是自备电厂，默认选为自备电厂不是自备电厂不用管，点击核算，弹出提示直接选是。

八、公司填写了基102 表 / 基 103 表 / 基 104 表后进入核算，核算达成并保留成功后，对应基表中没有数据确认能否选择了对应102、103、 104 的工序，只有在对应的工序下核算才能将数据同步至基表中，对应关系以下：基 102 表 --->电站锅炉（行业代码为 4411、4412、4417、4419）、自备电厂（行业代码非 4411、 4412、 4417、 4419）基 103 表 --->熟料生产（水泥行业）基 104 表 --->烧结（对应基 104 表中的烧结机）、球团（对应基 104 表中的球团设备）审查问题一、审查里没有退回按钮退回按钮在【未经过公司】菜单里，审查已经过的能够标志退回。

电脑故障问题大汇25——Windows错误代码大全

Windows错误代码大全当你遇到windows错误时，只要打开查询我们的手册，立马能知道是哪类错误，能利于针对解决问题！0000 操作已成功完成。

0001 错误的函数。

0002 系统找不到指定的文件。

0003 系统找不到指定的路径。

0004 系统无法打开文件。

0005 拒绝访问。

0006 句柄无效。

0007 存储区控制块已损坏。

0008 可用的存储区不足，无法执行该命令。

0009 存储区控制块地址无效。

0010 环境错误。

0011 试图使用不正确的格式加载程序。

0012 访问代码无效。

0013 数据无效。

0014 可用的存储区不足，无法完成该操作。

0015 系统找不到指定的驱动器。

0016 无法删除该目录。

0017 系统无法将文件移到其他磁盘驱动器上。

0018 没有其他文件。

0019 媒体写保护。

0020 系统找不到指定的设备。

0021 设备尚未准备好。

0022 设备无法识别该命令。

0023 数据错误（循环冗余检查）。

0024 程序发出命令，但是该命令的长度错误。

0025 驱动器在磁盘上无法定位指定的区域或磁道。

0026 无法访问指定的磁盘或软盘。

0027 驱动器找不到所请求的扇区。

0028 打印机缺纸。

0029 系统无法写入指定的设备。

0030 系统无法读取指定的设备。

0031 与系统连接的设备不能正常运转。

0032 其他进程正使用该文件，因此现在无法访问。

0033 另一进程已锁定该文件的某一部分，因此现在无法访问。

0034 驱动器中的软盘不正确。

请将%2 （卷标序列号: %3）插入驱动器%1。

0036 打开共享的文件太多。

0038 已到达文件结尾。

0039 磁盘已满。

0050 不支持此网络请求。

0051 远程计算机无法使用。

0052 网络中存在重名。

0053 找不到网络路径。

0054 网络正忙。

0055 指定的网络资源或设备已不可用。

0056 已经达到网络命令的极限。

0057 网络适配器出现错误。