环境监测数据处理与分析
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（ ）根据大气变 化状 态转移矩阵 ，利用各传感 器 ３ 理 ，然 后对外 面环境进行 判断和控制 。而多传感 器数 采集 的大气参数 观察值 ，对各 大气 采样站点 的环境 进 据 融合 的基 本原 理 就如 同人脑 综 合 处理 所 感受 的信 行最优化估计 ，得 到各项参数 的最优化估计值 。
大于 值 ，则 存在 系统误差 ；若 小于则 是 由偶然误 差 引起的。环境监测中置信度 一般为 ９ ％。 ５
２２２ 两组 平 均 值 的 比较 ．．
，
ｍ ｘ ａ
／ ｆ１ ＝
／ ∑ｌ ２
（ ７ ）
根 据 给 定 的 显 著 性 水 平 ，实 验 室 个 数 ，测
定 次 数 ｍ，从 数 理 统 计 表 得 最 大 方 差 检 验 临 界
合 要求 ；Ｃ 。＜ ｏ Ｃ≤Ｃ 。 ｏ 表明具有最大标准偏 差的实验
室精密度具有疑 问 ，需再次考核 以确认 。
２５ 精密度和准确 度统计分析 ： ．
２５１标 准 差 分 析 ． ．
和ｎ ，２ ） ２Ｓ， ，计算 值 ： ２
Ｘ１－ Ｘ ２
— —
（ ） ５
（ 对 各组 数据 （ ， １ ） Ｙ ）分别 进行 求 和 、求 差
【 键 词 】环 境 监 测 ；监 测 数据 ； 数 据 融 合 关
中图分类号 ：Ｘ ０ ７８
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１ ７ — ２ ２（ ０ ２） ３ ０ ５ — ４ ６ ４ ６ ５ ２ １ ０ — ０ １ ０
１ ．监测数据获取与可能 出现 的问题
环境 监测是指 间断地或连续 地测定环境 中污染物
的 局 限 性 Ｊ 。
２ １２ Ｔ 验 法 ．． 检
２３分析结果精密度的检验 ． 用 于 比较 两 组 数 据 方 差 Ｓ 一 致 性 ，又 称 Ｆ检 的
对 于各 组 测 定数 据平 均值 的一致 性 检验 可 采用
ｆ ｒｂ ｓ格 拉布 斯检验 法 ，即 检验法 ：将监测 数据 验 ：求 出两组数 据标准方差 的平均值 和 ｕ ｂ） Ｇ 从大 到小排列 ，并计算其算术平 均值 和标准偏差 Ｓ ， 计算 值 【： ２ ］
（ ）主观原 因 ：监测人员 本身业务 素质 较低 ，并 １
不 能将 数据进 行科学有 效 的分析 和处理 ，使得 部分数
据丧失真实性 ，甚 至不能用于评价工作 。
Ｑ
（
，用于检
（） １
（ ２）客观原 因 ：监测仪器 配置和监测站点 的布置
过于 陈 旧，并未 根据最新环 境变化情 况更新 ，使 得环 境 监测数 据不具有 代表性 ，造 成评价结果 的偏差 ，无 法进 行科 学的分析和处理 。
完成所需 的决 策和评估 任务而进行 的信息处理技术 。
电 ，并 通过人 的 中枢神经 传送到 大脑 进行综合 分析处
自各 传感器 的 ，反 映不 同污染 现象 的观测数 据进行 分
人类 通 过 人体 器 官 感 受外 部 信 息 ，转 换 成 生物 析 ，分解 出反映各种不同的污染现象的参数 向量值 。
第 期 ———■一 ３
环境 监 测 数 据 处理 与 分 析
严 晖
（ 泰兴市环境监测站 ，泰 兴
［ 摘
２ ５ ０） ２４ ０
要】环境监 测是 保护环境 的重要手段 。随着科技发展 ，监 测数据 的处 理与分析也有 了很 大的进步 ，为人类
的 生 活 提 供 了 有 力 的保 障 。本 文 从 数 据 获 取 出发 ，从 多个角度对 环境监 测数据 处理 进行分析 和研 究 ， 同时探 讨新型方 法在监 测数据领域 的应 用。
值 ｃ ：Ｃ≤Ｃ 。 表 明 各 实 验 室 符 合 精 密 度 要 求 ； ａ ｏ 时
ｃ＞ ｏ 表 明具 有最 大标 准偏 差 的实 验 室精密 度不 符 Ｃ。 ，
针 对 同一 样 品 的不 同组数 据 产 生平 均值 误 差 问 题 ，先假设 两组数据方差无 明显差异 （ 分别 为ｎ， ， ｘ ｓ
２２ 分 析 结 果 准确 度 的检 验 ．
２２ １平 均 值 与 标 准 值 的 比较 ．．
９ ％ｔ ０
用 于检查 监测方法或操作 过程是否存在较大 系统 误 差。对 标样 进行 聆 次监 测 ，再 利用 检 验法 比较 监 测结果 与标准值是否存在显著性差异 。
２４ 等精度检验 ． 对于 ， 监ｉ 室 ，用同一标 准方法 对 同一个 标准 ｚ 个 贝 ０ 样 品作 ｍ次监钡 ，测定结 果用 Ｃ ｃ ｒｎ 大方差 法检 ０ ｏ ｈａ 最
样 、分析测 量 以发 现异常 的因素 ，即定 期 、定点对 环 时再根据 当地 的水文条件 、气象变化 和地 形特征等 因 境组 成 、因子和环境 中污染物质 的种类 、浓度 、分布 素进行综合 整理 ，生成更 为详尽的浓度等值 线 图，便 的变化及 影响进行监测和分析 。 于数 据的直观性统计 与分 析 口。 ］
误差 ；监测 点布控没有 及时根 据附近环境 变化而更新
同时还 具 备 准确 性 和 可 比性 ，即数 据是 经 过精 密 仪
在 同一 组数据 中，判断最 大值 或最小值是否 为异 布 防监控 ；由于仪器设 备过于 陈旧而无法进行 精密度 常值 时采用 Ｑ检验法 【 ｉｏ （ Ｄ ｘ ｎ 狄克逊 ） 检验法 】 ：将数 采集或处理 等等。产生 以上 问题 的原 因主要有 ］ ： 据从大到小进行排列 ，根据测定次数进行计 算 Ｑ值 ：
息 ：利用 多个传感 器感测外部 环境信息 ，再把多个 传 ． 感 器 的数 据根据某 种准则进行 组合 ，以获得对被测 对 ４ 结论
象的一致性 解释 和描 述 ，从而得 出更为准 确的可信 的
结论 。
（ ） 环境监测数据 的可疑值判断和取舍方法 进 １ 对
行 了研究 ，同时还探讨 了监测结果 的统计方法和实验 面对大量 的环境监测 任务 ，如何科 学有效地获取 室监测质量 的统计方法 。 数据 信息是最 为关键 的一步 ，融合技 术为我们 提供 了 （ ）简单展望 了未来数据融合 技术在环境监测方 ２
．
比性 无显著 性影 响 ；若 Ｆ＞ ｏ ｆ ） ，表 明实验 室 的 真 实值 的估计 ，在此 我们 以大气监 测为例 ，简单探 讨 Ｆ 时 ０ ５ 系统误差 对分析结 果 的可 比性具有显 著性影 响 ，应 及 Ｋ ｌ ｎ滤波方法在环境监测方面 的应用 ［ 。 ａ ｍａ １ 时采取校正措施 。 Ｊ
（ ）建立大气变化状态转 移矩阵 。根据环境科 学 １
相关领 域知识 ，结合传感 器采集 的大 气参数 ，建立关 于这些 参数 的大 气参数 状态 转移 矩 阵。利用该 矩阵 ，
３ 数 据 融 合 技 术 的应 用 ．
数据融 合技术是指利 用计算机对按 时序获得 的若 研究 各项大气参数 的变化 情况 。 干 观测信 息 ，在一定 准则下加 以 自动分析 、综合 ，以 （） ２ 根据 （ ）中得 到的观测 目标属性特征 ，对来 １
（ ） ６
Ｑ ＜ Ｑ≤ Ｑ ，则 可 疑 值 为 偏 离 值 ，可 做保 留处
式 中：Ｓ 为合并 方差 ，ｎ 为测定 次数。用Ｐ＝９％， ５
理 ；若 Ｑ＞Ｑ 。 。 ，则 可 疑值 应 予 剔 除 。但 该 检 验方 ｆ＝ ｎ 一 查表所得 值小于计算值，则存在显著 ｎ＋ ： ２ 法 仅 将可 疑值 与相邻 数 据进 行 比较 分 析 ，具 有一 定 性差 异 ；若大于则无。
Ｓ ２
。
，计 算
Ｆ＝
或 ＝
，与 ，分布表 中查得一 定 自由度下 的Ｆ值进行
（ 一） （ ３ ）
Ｓ
比较 ，若 大于计算值 则存在显著性差 异 ，若无则不存
在。
在进 行 Ｆ检 验法 检 验 两 组数 据 的精 密度 是 否 有 查 检 验 临 界表 得 的临界 值 ） ，若 ≥ 训 ， 显著性差异 时 ，应 先确定其类 型 ：单 边检验 指一组数 则可 疑数据 或 为异 常值 ，应予剔 除 ；反之则采 取 ， 据 的方差不可 能小于另一组数 据的方差 ；而 双边检验 保 留处理 。依 次反 复计算直 至无异常数据为止 。 时 ，其 显著性水 平为单 边检验 时 的２ ，置信度 变为 倍
Ｄ 。将 和值用 于计 算各监测实 验室数据分 布 的标 准偏
囝 第 期Ｉ国 境 理 ３ 中环 管
第期 ——＿ ３
差Ｓ ＝ ，分母除 以 ２ 由于和值 中包括 是
位 、决策 、行动及传 感器管理 等阶段 ，并组成 一个 大
循 环 的 “ 合模 型 ”（ ｍ ｉ ｓ ｄ１ 【 。但 由于 综 Ｏ ｎｂ ｅ）６ ｕ Ｍｏ 等 以上模 型均未 引入 自学 习和多 级反馈机制 ，使得其 自 适应性 和 自我完善功 能有待提高 。 两个类 似样 品 的监 测结果 而含有 两倍 的误差 。将 差 目前 融合算 法主要有 ： ａ ｎ Ｋ ｌ 滤波器 的改进方法 ｍａ 剐 “ 和 数值 一语 言”混杂条件下 的 “ 知识发现 和数据 值 用于计算随机标准偏差 Ｓ ＝ ， 若 Ｓ 则 表 明实 验 室 不 存 在 系统 误 差 。 当Ｓ Ｓ ＝ ＞，
Ｑ （ ） 用 嚣 于
（ ２ ）
第 期 中 环 管 田 ３ Ｉ国 境 理
根 据 测 定 数 据 次 数 ｎ和显 著 性 水 平 ，查 Ｄ ｘｎ ｉｏ 检 验 统 计 表 ， Ｑ值 与 临 界 值 比较 ， 断 与 是 将 判 否 为 离 群值 ：若 Ｑ≤Ｑ ．，则 可 疑值 为正 常 值 ；若 。 。
验 。设 各 自标准偏差分别 为Ｓ，Ｓ，… ，Ｓ，最大值记
为 ，计算统计量 ： 一
：
源自文库
（ ４）
／
＝
式 中 ： 为标 准值 ， 为监测结果 ，Ｓ 为标样测定 的标 准偏 差 ， 为标样 测定 的次数 。根据 自由度 ／和 ‘ 置信 度 Ｐ查得 值 ，与计算 结果 进行 比较 。若 计算值
２ 分 析 方 法
．
由于监测数据与 污染 物空间分布 和持续 时间等 因 的浓度 ，观察 、分 析其变 化和环境影 响的过程 。在此 素有 关 ，故在分析数 据时可将数据 按周期性规律进 行 过程 中对 影响环境 质量 的各 种因素进行 实时或定 期采 统计 分析 ，从而得 出浓度随时 间变 化的大致规律 。同
２
挖掘 ”（ Ｄ Ｋ ＤＭ ） 方法和面向分 布式数 据融合 的支持 向量机 （ Ｖ ）【 ＳＭ ９ 方法 等。
３２ 应用举例 ．
时 需 进 行 方 差 分 析 ：计 算 Ｆ＝ ，根 据 显 著 性 水 平
由于 Ｋ ｌ ｎ滤波方 法是解 决最 优化滤 波 问题 的 ａｍａ （ ． ）和 自 由 度 查 表 ，若 Ｆ≤Ｆ ０ （ Ａ）时 ， 表 明 在 经典方法 ，故 常用 于从被噪声 污染的观测信 号中消除 Ｏ０ ５ ０５Ａ， ９ ％置信水 平时 ，实验室 的系统误差 对分析结 果 的可 噪声影 响 ，可将 Ｋ ｌ ｎ滤 波方法 用 于环境 采样数 据 ５ ａ ｍａ
环境 监 测 数 据具 有 代 表性 和 完 整性 ，即所 获取
的检 测数 据 能较全 面地 描述 污染 物 的空 间分 布状 态 。 ２１ 离 群 数 据 的 分 析 ． 环境监测数据 获取条件较为复杂 ，在 实际工作 中 器采 集 ，并 可 通过 一 定 的数 据 处 理方 法 进行 可 比性 可 能 由于监测 主体 或条件变化产 生离群值 的产 生 ，如 分 析验证 。 何 正确 区分离群值 产生 的原 因并科 学有效地去 除离群 目前监 测数据 的获取方 面存 在的问题 主要 有 ：数 值 ，是正确进行评价 的重要依据 口 ］ 。 据 采集过 程 中监测人 员在数据 筛选或处 理时 出现人 为 ２１１ ． Ｑ检 验 法 ．
大于 值 ，则 存在 系统误差 ；若 小于则 是 由偶然误 差 引起的。环境监测中置信度 一般为 ９ ％。 ５
２２２ 两组 平 均 值 的 比较 ．．
，
ｍ ｘ ａ
／ ｆ１ ＝
／ ∑ｌ ２
（ ７ ）
根 据 给 定 的 显 著 性 水 平 ，实 验 室 个 数 ，测
定 次 数 ｍ，从 数 理 统 计 表 得 最 大 方 差 检 验 临 界
合 要求 ；Ｃ 。＜ ｏ Ｃ≤Ｃ 。 ｏ 表明具有最大标准偏 差的实验
室精密度具有疑 问 ，需再次考核 以确认 。
２５ 精密度和准确 度统计分析 ： ．
２５１标 准 差 分 析 ． ．
和ｎ ，２ ） ２Ｓ， ，计算 值 ： ２
Ｘ１－ Ｘ ２
— —
（ ） ５
（ 对 各组 数据 （ ， １ ） Ｙ ）分别 进行 求 和 、求 差
【 键 词 】环 境 监 测 ；监 测 数据 ； 数 据 融 合 关
中图分类号 ：Ｘ ０ ７８
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１ ７ — ２ ２（ ０ ２） ３ ０ ５ — ４ ６ ４ ６ ５ ２ １ ０ — ０ １ ０
１ ．监测数据获取与可能 出现 的问题
环境 监测是指 间断地或连续 地测定环境 中污染物
的 局 限 性 Ｊ 。
２ １２ Ｔ 验 法 ．． 检
２３分析结果精密度的检验 ． 用 于 比较 两 组 数 据 方 差 Ｓ 一 致 性 ，又 称 Ｆ检 的
对 于各 组 测 定数 据平 均值 的一致 性 检验 可 采用
ｆ ｒｂ ｓ格 拉布 斯检验 法 ，即 检验法 ：将监测 数据 验 ：求 出两组数 据标准方差 的平均值 和 ｕ ｂ） Ｇ 从大 到小排列 ，并计算其算术平 均值 和标准偏差 Ｓ ， 计算 值 【： ２ ］
（ ）主观原 因 ：监测人员 本身业务 素质 较低 ，并 １
不 能将 数据进 行科学有 效 的分析 和处理 ，使得 部分数
据丧失真实性 ，甚 至不能用于评价工作 。
Ｑ
（
，用于检
（） １
（ ２）客观原 因 ：监测仪器 配置和监测站点 的布置
过于 陈 旧，并未 根据最新环 境变化情 况更新 ，使 得环 境 监测数 据不具有 代表性 ，造 成评价结果 的偏差 ，无 法进 行科 学的分析和处理 。
完成所需 的决 策和评估 任务而进行 的信息处理技术 。
电 ，并 通过人 的 中枢神经 传送到 大脑 进行综合 分析处
自各 传感器 的 ，反 映不 同污染 现象 的观测数 据进行 分
人类 通 过 人体 器 官 感 受外 部 信 息 ，转 换 成 生物 析 ，分解 出反映各种不同的污染现象的参数 向量值 。
第 期 ———■一 ３
环境 监 测 数 据 处理 与 分 析
严 晖
（ 泰兴市环境监测站 ，泰 兴
［ 摘
２ ５ ０） ２４ ０
要】环境监 测是 保护环境 的重要手段 。随着科技发展 ，监 测数据 的处 理与分析也有 了很 大的进步 ，为人类
的 生 活 提 供 了 有 力 的保 障 。本 文 从 数 据 获 取 出发 ，从 多个角度对 环境监 测数据 处理 进行分析 和研 究 ， 同时探 讨新型方 法在监 测数据领域 的应 用。
值 ｃ ：Ｃ≤Ｃ 。 表 明 各 实 验 室 符 合 精 密 度 要 求 ； ａ ｏ 时
ｃ＞ ｏ 表 明具 有最 大标 准偏 差 的实 验 室精密 度不 符 Ｃ。 ，
针 对 同一 样 品 的不 同组数 据 产 生平 均值 误 差 问 题 ，先假设 两组数据方差无 明显差异 （ 分别 为ｎ， ， ｘ ｓ
２２ 分 析 结 果 准确 度 的检 验 ．
２２ １平 均 值 与 标 准 值 的 比较 ．．
９ ％ｔ ０
用 于检查 监测方法或操作 过程是否存在较大 系统 误 差。对 标样 进行 聆 次监 测 ，再 利用 检 验法 比较 监 测结果 与标准值是否存在显著性差异 。
２４ 等精度检验 ． 对于 ， 监ｉ 室 ，用同一标 准方法 对 同一个 标准 ｚ 个 贝 ０ 样 品作 ｍ次监钡 ，测定结 果用 Ｃ ｃ ｒｎ 大方差 法检 ０ ｏ ｈａ 最
样 、分析测 量 以发 现异常 的因素 ，即定 期 、定点对 环 时再根据 当地 的水文条件 、气象变化 和地 形特征等 因 境组 成 、因子和环境 中污染物质 的种类 、浓度 、分布 素进行综合 整理 ，生成更 为详尽的浓度等值 线 图，便 的变化及 影响进行监测和分析 。 于数 据的直观性统计 与分 析 口。 ］
误差 ；监测 点布控没有 及时根 据附近环境 变化而更新
同时还 具 备 准确 性 和 可 比性 ，即数 据是 经 过精 密 仪
在 同一 组数据 中，判断最 大值 或最小值是否 为异 布 防监控 ；由于仪器设 备过于 陈旧而无法进行 精密度 常值 时采用 Ｑ检验法 【 ｉｏ （ Ｄ ｘ ｎ 狄克逊 ） 检验法 】 ：将数 采集或处理 等等。产生 以上 问题 的原 因主要有 ］ ： 据从大到小进行排列 ，根据测定次数进行计 算 Ｑ值 ：
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象的一致性 解释 和描 述 ，从而得 出更为准 确的可信 的
结论 。
（ ） 环境监测数据 的可疑值判断和取舍方法 进 １ 对
行 了研究 ，同时还探讨 了监测结果 的统计方法和实验 面对大量 的环境监测 任务 ，如何科 学有效地获取 室监测质量 的统计方法 。 数据 信息是最 为关键 的一步 ，融合技 术为我们 提供 了 （ ）简单展望 了未来数据融合 技术在环境监测方 ２
．
比性 无显著 性影 响 ；若 Ｆ＞ ｏ ｆ ） ，表 明实验 室 的 真 实值 的估计 ，在此 我们 以大气监 测为例 ，简单探 讨 Ｆ 时 ０ ５ 系统误差 对分析结 果 的可 比性具有显 著性影 响 ，应 及 Ｋ ｌ ｎ滤波方法在环境监测方面 的应用 ［ 。 ａ ｍａ １ 时采取校正措施 。 Ｊ
（ ）建立大气变化状态转 移矩阵 。根据环境科 学 １
相关领 域知识 ，结合传感 器采集 的大 气参数 ，建立关 于这些 参数 的大 气参数 状态 转移 矩 阵。利用该 矩阵 ，
３ 数 据 融 合 技 术 的应 用 ．
数据融 合技术是指利 用计算机对按 时序获得 的若 研究 各项大气参数 的变化 情况 。 干 观测信 息 ，在一定 准则下加 以 自动分析 、综合 ，以 （） ２ 根据 （ ）中得 到的观测 目标属性特征 ，对来 １
（ ） ６
Ｑ ＜ Ｑ≤ Ｑ ，则 可 疑 值 为 偏 离 值 ，可 做保 留处
式 中：Ｓ 为合并 方差 ，ｎ 为测定 次数。用Ｐ＝９％， ５
理 ；若 Ｑ＞Ｑ 。 。 ，则 可 疑值 应 予 剔 除 。但 该 检 验方 ｆ＝ ｎ 一 查表所得 值小于计算值，则存在显著 ｎ＋ ： ２ 法 仅 将可 疑值 与相邻 数 据进 行 比较 分 析 ，具 有一 定 性差 异 ；若大于则无。
Ｓ ２
。
，计 算
Ｆ＝
或 ＝
，与 ，分布表 中查得一 定 自由度下 的Ｆ值进行
（ 一） （ ３ ）
Ｓ
比较 ，若 大于计算值 则存在显著性差 异 ，若无则不存
在。
在进 行 Ｆ检 验法 检 验 两 组数 据 的精 密度 是 否 有 查 检 验 临 界表 得 的临界 值 ） ，若 ≥ 训 ， 显著性差异 时 ，应 先确定其类 型 ：单 边检验 指一组数 则可 疑数据 或 为异 常值 ，应予剔 除 ；反之则采 取 ， 据 的方差不可 能小于另一组数 据的方差 ；而 双边检验 保 留处理 。依 次反 复计算直 至无异常数据为止 。 时 ，其 显著性水 平为单 边检验 时 的２ ，置信度 变为 倍
Ｄ 。将 和值用 于计 算各监测实 验室数据分 布 的标 准偏
囝 第 期Ｉ国 境 理 ３ 中环 管
第期 ——＿ ３
差Ｓ ＝ ，分母除 以 ２ 由于和值 中包括 是
位 、决策 、行动及传 感器管理 等阶段 ，并组成 一个 大
循 环 的 “ 合模 型 ”（ ｍ ｉ ｓ ｄ１ 【 。但 由于 综 Ｏ ｎｂ ｅ）６ ｕ Ｍｏ 等 以上模 型均未 引入 自学 习和多 级反馈机制 ，使得其 自 适应性 和 自我完善功 能有待提高 。 两个类 似样 品 的监 测结果 而含有 两倍 的误差 。将 差 目前 融合算 法主要有 ： ａ ｎ Ｋ ｌ 滤波器 的改进方法 ｍａ 剐 “ 和 数值 一语 言”混杂条件下 的 “ 知识发现 和数据 值 用于计算随机标准偏差 Ｓ ＝ ， 若 Ｓ 则 表 明实 验 室 不 存 在 系统 误 差 。 当Ｓ Ｓ ＝ ＞，
Ｑ （ ） 用 嚣 于
（ ２ ）
第 期 中 环 管 田 ３ Ｉ国 境 理
根 据 测 定 数 据 次 数 ｎ和显 著 性 水 平 ，查 Ｄ ｘｎ ｉｏ 检 验 统 计 表 ， Ｑ值 与 临 界 值 比较 ， 断 与 是 将 判 否 为 离 群值 ：若 Ｑ≤Ｑ ．，则 可 疑值 为正 常 值 ；若 。 。
验 。设 各 自标准偏差分别 为Ｓ，Ｓ，… ，Ｓ，最大值记
为 ，计算统计量 ： 一
：
源自文库
（ ４）
／
＝
式 中 ： 为标 准值 ， 为监测结果 ，Ｓ 为标样测定 的标 准偏 差 ， 为标样 测定 的次数 。根据 自由度 ／和 ‘ 置信 度 Ｐ查得 值 ，与计算 结果 进行 比较 。若 计算值
２ 分 析 方 法
．
由于监测数据与 污染 物空间分布 和持续 时间等 因 的浓度 ，观察 、分 析其变 化和环境影 响的过程 。在此 素有 关 ，故在分析数 据时可将数据 按周期性规律进 行 过程 中对 影响环境 质量 的各 种因素进行 实时或定 期采 统计 分析 ，从而得 出浓度随时 间变 化的大致规律 。同
２
挖掘 ”（ Ｄ Ｋ ＤＭ ） 方法和面向分 布式数 据融合 的支持 向量机 （ Ｖ ）【 ＳＭ ９ 方法 等。
３２ 应用举例 ．
时 需 进 行 方 差 分 析 ：计 算 Ｆ＝ ，根 据 显 著 性 水 平
由于 Ｋ ｌ ｎ滤波方 法是解 决最 优化滤 波 问题 的 ａｍａ （ ． ）和 自 由 度 查 表 ，若 Ｆ≤Ｆ ０ （ Ａ）时 ， 表 明 在 经典方法 ，故 常用 于从被噪声 污染的观测信 号中消除 Ｏ０ ５ ０５Ａ， ９ ％置信水 平时 ，实验室 的系统误差 对分析结 果 的可 噪声影 响 ，可将 Ｋ ｌ ｎ滤 波方法 用 于环境 采样数 据 ５ ａ ｍａ
环境 监 测 数 据具 有 代 表性 和 完 整性 ，即所 获取
的检 测数 据 能较全 面地 描述 污染 物 的空 间分 布状 态 。 ２１ 离 群 数 据 的 分 析 ． 环境监测数据 获取条件较为复杂 ，在 实际工作 中 器采 集 ，并 可 通过 一 定 的数 据 处 理方 法 进行 可 比性 可 能 由于监测 主体 或条件变化产 生离群值 的产 生 ，如 分 析验证 。 何 正确 区分离群值 产生 的原 因并科 学有效地去 除离群 目前监 测数据 的获取方 面存 在的问题 主要 有 ：数 值 ，是正确进行评价 的重要依据 口 ］ 。 据 采集过 程 中监测人 员在数据 筛选或处 理时 出现人 为 ２１１ ． Ｑ检 验 法 ．