对环境监测中的异常数据进行分析
2015-05-05何瑞瑞
何瑞瑞
摘 要:环境监测中,数据的真实性对分析处理结果尤为重要。随着科技的进步,社会结构越来越复杂,对环境监测数据的真实性要求越来越高,环境保护局必须要适应复杂的社会环境,以此来处理不同领域的环境问题。分析了环境监测中出现的异常数据。
关键词:环境监测;异常数据;采样误差;环境质量
中图分类号:X830.3 文献标识码:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2015.07.089
环境监测对监测数据的准确性起到了非常关键的作用,在监测采样、运输和分析等各个环节,小小的失误都会造成数据的异常,所以,对数据进行正确监测和分析显得尤为重要,比如建设项目中的监测数据能够真实地体现出建设过程中的污染程度,是考察污染最主要的依据,因此,数据的准确性很大程度上关系到有关部门对环境的把握。
1 异常数据的界定
异常数据指的是书面数据与实际数据不相符或者不在同一规定的范围之内,相差比较大。这种数据不能正确反映实际情况,也无法准确显示环境质量。出现异常数据的原因主要包括人为因素和客观因素,主要的特征就是不符合逻辑性。我国研究者根据污染物在不同时间段的变化规律总结提出了对异常数据进行辨别的多种常用方法,从自身特点分析出发,包括不合乎常理数据、离群数据和实际不相符数据等几大类,在对其进行辨别时,应根据实际情况采用不同的方法对异常数据的真实性进行准确的辨别。
2 异常数据发生原因
2.1 采样误差
采样误差指的是在采样过程中出现的误差,主要表现为采样不规范。在采样时没有按照规范的标准进行,比如对除尘器断面采样时,如果对挡板上的灰尘进行采样分析,分析结果浓度往往较高;由于现场中各种条件的限制,使采样断面没有根据标准进行,使分析结果不能反映真实情况。另外,空气指数和浓度值有一定的联系,具体数据如表1所示。
2.2 样品运输和储存中受到污染
采集的样品在运输中如果受到污染会降低分析结果的正确性,使数据出现异常,需要进行冷冻的没有冷冻,需加固的没有进行加固,样品在运输过程中出现交替污染情况会加重数据的异常。
2.3 非典型监测
非典型监测在对环境进行监测时,监测数据不能够真实地反映出环境质量和分级数据,主要表现在采样时间的符合条件和规范要求上。空气质量分级标准如表2所示。
3 环境监测异常数据及污染指数计算
3.1 异常数据处理
3.1.1 异常数据的几种形式
在对某项目进行环境监测时,如果发现监测数据有异常情
况,需要及时分析其原因,找出出现数据异常的原因,主要对监测环境、人为因素和工况条件进行分析。监测数据有以下三种情况:①监测数据能够真实地反映出实际环境;②监测数据由于误差造成数据异常情况;③数据异常无法确定。
3.1.2 异常数据处理方式
对于监测异常情况,不能随意忽略数据,需要详细地对数据进行分析,并上报环保部门加强对其的监管,保证监测数据充足——每个检测污染源采样数据需保持在5个以上,可以忽略2个异常数据,分析其余数据。如果忽略数据后使分析数据不足,应当继续监测补充数据,保证监测的准确性。
4 结束语
随着我国经济的快速发展,人们生活水平的提高,污染物对环境产生了很大的威胁,在各个领域中都需要对环境质量进行必要的检测和监控。这样做的主要目的就是得到质量较高的环境实际数据,根据数据和具体环境中的特征推测和改善环境质量。在实际监测工作中,由于自然界万物是处在一个动态的环境中,很多因素在不同的时间没有确定性,任何因素的改变都能在一定程度上改变监测结果,使监测数据出现异常。本文主要阐述了环境监测中异常数据的分析和处理,以供参考。
参考文献
[1]李琳.环境监测中的数据流处理技术研究与实现[D].长沙:国防科学技术大学,2007.
[2]王丹.辽宁省大气环境监测数据分析系统研究[D].沈阳:东北大学,2009.
[3]李志明.环境监测数据审核及异常数据的处理[J].新疆环境保护,2013(02):41-44.
〔编辑:王霞〕
Abstract: Environmental monitoring, the authenticity of the data analysis of the results is particularly important. As technology advances, more and more complex social structure, the authenticity of the requirements of environmental monitoring data, more and more, the Environmental Protection Agency must adapt to the complex social environment, in order to deal with environmental problems in different areas. Analysis of environmental monitoring data anomalies arise.
Key words: environmental monitoring; outliers; sampling error; environmental quality