浅谈环境监测的质量控制和质量保证

2017-07-06王晓玉

中国高新技术企业 2017年7期

关键词：质量保证标准偏差环境监测

王晓玉樊萍

（大庆市环境监测中心站，黑龙江大庆 163316）

浅谈环境监测的质量控制和质量保证

王晓玉樊萍

（大庆市环境监测中心站，黑龙江大庆 163316）

在环境监测管理过程中，一定要做好质量控制与质量保证，实现从采样到分析测试的综合监测过程考量，并在此过程中制定合理的允许误差限度，最终完成环境保护目标。文章探讨了环境监测的质量控制与质量保证发展现状及相关理论，并阐述了质量控制的基本标准与实施方法。

环境监测；质量控制；质量保证；实施方法；样品采集；实验室分析

在环境监测工作过程中，从最初的样品采集到最终的实验室分析，质量控制（Quality Control，QC）与质量保证（Quality Assurance，QA）都会贯穿始终。一方面，QA能够保证环境监测数据分析的准确可靠性；另一方面，QC也能够综合反映环境监测工作流程，实现对污染源的有效控制和对环境治理工作的有效规划，并为科学管理环境监测分析工作提供有效措施。

1 环境监督中质量控制与质量保证的发展现状

1.1 发展现状

在我国，QC与QA在环境监测系统中已经开展十余年，并取得不小成绩，可以说它在环境监测过程中起到了至关重要的作用，但同样它也是存在现实问题的，例如在对空气环境质量保证方面尚未形成完整体系，导致其工作无法正常开展。具体来讲，在空气环境数据分析测试中，对误差的主要来源主要通过试剂与仪器来完成，这里就涉及到试剂的纯度、仪器的测量精确度与校准精确度，包括器皿的容积等。这些都使得QA工作必须完整细化才能有效展开，因此我国也一直潜心于QA与QC方面的深层次发展研究过程中，希望深入细节来强化它之于环境监测系统改良的促进作用。

就目前来看，我国环境监测系统主要围绕大气、土壤、水体及生物来实施采样试验，并基于QC和QA来明确技术规范，划分环境样品特殊性，明晰采样过程，强化环境监测实践性过程。在QC及QA规定原则基础上来做到具体问题具体分析，并实现问题解决。

1.2 理论阐述

在分析方面，QA在环境监测系统中已经形成了一套相对完整的保证体系。比如对数据监测过程中误差的有效分析，它就按照误差产生的原因及基本性质来将误差具体划分为偶然误差、过失误差和系统误差。其中系统误差会贯穿环境监测全过程，而偶然误差与过失误差则相对出现频率偏低，如果能够确保QA基础工作高质量，这两种误差便均可以避免。为了确保对各种误差的定量反映，QC和QA还基于环境监测系统规定了各个测试对象的精密度与准确度，并对它们的度量指标进行规范。就目前来看，对大气QA分析过程中比较常见的模式就是为其建立标准偏差值，保证该数值随浓度的变化而产生线性关系：

在上述线性关系中，S0代表了在零浓度状态下的标准偏差值；Sc表示在浓度为C的状态下的标准偏差值；k则代表常数。

在采样方面，主要围绕环境样品的采集和保存来解决环境监测中所遇到的问题。比如现场采样就会基于QA问题来提供采样质量保证理论依据，这其中就涉及到采样样品的最小取样数、最小取样量，也包括样品的可允许保存最长时间等。以最小取样量为例，它的估算方法众多，比较常见的就是Ingamells取样常数法，它主要基于样本件标准偏差值Ss来进行样品取样，随着样品取样量的不断增大，样本间标准偏差值就会逐渐减小。在这里，Ingamells取样常数法能够证明：WR2＝Ks这一等式是可以在多种环境下成立的。在该式中W就代表了分析对象样本的实际质量（g），R代表了样本间的相对偏差率（%），Ks代表了Ingamells取样常数，一般来说可以将它的置信度设置为68%，要计算采样不确定度在1%以内的取样量，保证最小取样量估算值精确。

虽然目前环境监测系统基于QC和QA的相关质量控制及保证方法很多，但实际上二者在相关概念体系上还不甚完整，这就在一定程度上阻碍了环境监测系统对采样QA的实际描述过程。而且在过往的研究实践中也表明，采样过程与分析测试过程在QA质量保证方面往往存在许多相似点，这些相似点可以体现QA概念中的分析测试环节，并基于其思路灵活运用于实际的样本采集过程中。同时，以精密度、准确度的基本概念来对采样过程实施定量描述。

2 环境监督中质量控制（QC）的标准评述与实施方法

2.1 QC的标准评述

一般来说，环境样品的采集与分析都受制于分析数据及与分析数据相关的样品质量指标，它们决定了所监测对象的精密度与精确度是否能满足监测要求，也决定了各种数据指标误差是否存在于允许范围内。所以要围绕上述内容来制定QC质量控制标准。

QC质量控制涵盖多个环节，每一环节都对应相应控制标准，比如检出限、空白值、曲线灵敏度允许界限、标准允许误差等。在QC实施过程中，一般采用“商定”方法来制定指标评价标准，并基于实践经验、现实需求与各种可能性来分析数据指标误差，确保绝对误差与相对误差的可允许范围。近年来，为了解决传统中误差范围确定没有严格定义及计算方法的现实问题，也为了证明置信概率大小问题，我国特别研发了数理统计方法来作为QC的主要控制标准，借此来制定数据指标分析允许差。QC采用允许差这一概念是因为它能够在实施平行双样本采集后再进行一次性分析过程，这样当采集指标数据累计到一定程度以后，就可以基于数理统计方法来制定平行双样采集方案，并通过采集方案来分析结果差值，确定绝对误差与相对误差的可允许范围。

2.2 QC的实施方法

QC在环境监测系统中的有效实施方法有许多，例如基于质量控制图、Excel软件、数理统计方法等都能实现其在环境监测质量控制中的应用。本文主要探讨质量控制图在环境监测QC中的应用过程。

首先质量控制图早在20世纪20年代就被美国所提出，它相对简单有效，能够有效证实环境监测系统正处于鉴别脱离控制或统计控制哪一种状态，因此可以将质量控制图视为是环境监测系统数据置信度建立的基础。以下用一组数据质量控制图来例证该方法对环境监测分析测试过程中误差控制的具体作用，如表1：

表1 质量控制度测定空气S中SO2的膜空白测定值（＝0.060，＝0.0022）

序号吸光度序号吸光度1 0.05960.055 2 0.06270.062 3 0.06080.058 4 0.06290.063 5 0.057100.060

另外，QC还存在内部质量控制与外部质量控制两方面，前者表现为内部技术人员对质量控制技术的管理过程，比如基于现有常规质量控制方法来实现对大气、水体的平行样分析、加标回收率分析、标准物质对比分析，也包括上文所提到的质量控制图。而外部质量控制则是指基于外部工作经验及技术水平，由第三方技术组织形成的不定期质量考察分析过程。它主要基于密码标准样品来对实验室内样品实施考核评测，最终确定实验室内样品数据指标具有一定可比性和参考价值。

通常来讲，要确保环境监测分析质量，就必须做好QC工作，而且QC工作不应该仅仅局限于实验室，也要扩展到现场及外部，充分发挥其全面质量控制的作用。