数理统计法在环境监测分析中的研究

唐发英

摘 要：随着我国科技的发展，人民的生活水平得到了显著提高，解决了生活问题，人们开始注重环境的质量，环境科学应运而生。环境检测是其中一个很关键的因素，唯有做好环境检测工作，才能得出准确的环境检测数据，然后再以这些数据为基础，对其中的问题进行分析，但是要顺利进行环境检测就需要采用正确的方法，好的方法是成功的前提，接下来本文将对数据统计法在环境检测中的作用进行探讨，并提出一些浅显的建议，希望能给相关人士带来一些帮助。

关键词：环境检测;数据统计;环境问题

中图分类号：X830 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）13-0003-02

0 引言

检测结果并不是完全准确的，其中难免会出现一些或大或小的误差，而数据统计法的作用就是降低这些误差，保证数据的准确性。进行环境检测的工作人员要学会将数据统计法和环境检测结合起来，这样才能保证环境检测工作的顺利进行，接下来本文将就这两个因素之间的关系进行研究。

1 数据统计

1.1 数据统计的概念

顾名思义，数据统计通俗的说就是对数据进行收集之后再进行分析，最后得出结论。但是数据统计的过程并不简单，对检测人员的逻辑推理能力有很高的要求。数据统计的操作原理比较复杂，包括前期数据的收集，中期对数据的处理和判断，后期的数据检测，环环相扣，这就是整个数据统计的运作过程。

1.2 数据统计的特点

数据统计方法一般都是用于处理那些容易发生变化的数据，采用这种方法就可以从全方面的对这些数据进行分析，然后推导出其中的规律。这个方法只能用于变量的处理，但是这个结果并不能用做主要检测结果，只能在一定程度上表示数据变化的规律，然后再根据这个规律进行环境检测工作。数据统计法中包含了几种方法，主要包括：数据归纳法和抽样法等等，其中数据归纳法运用的最为广泛，数据归纳法的实施原理就是从全部数据中抽出一些比较具有代表性的数据，然后集中在一起，然后再对这些数据进行比较，最后再推导出这些数据的变化规律，这样不仅能保证数据的准确性和全面性，还能大大的降低检测工作的难度，减少人力物力的损耗。综上所述，数据统计具有很高的实用性，所以被大量运用到环境检测、学校教学和日常生活中，具有很高的地位，但是这种方法得出的推论具有单一性，所以会比较局限，这个结论只能用来表示某事件发生的最大概率或者最小概率，其余可能出现的结果就会被忽略，对数据的分析不够全面，这就是数据统计方法的弊端。我们可以举一个比较典型的例子，这个例子来源于高中的概率题，其内容如下：

在一个不透明盒子里放入一百颗球，其中六十颗黑球，四十颗白球，然后派一个人有放回的进行摸球，每摸出一个球都要进行记录，然后重复进行二十次，按照实际情况来说，黑球出现的概率应为0.6，白球出现的概率应为0.4。但可能最后的实验数据并不遵循这个规则，可能会靠近这个比例，也有可能会有很大误差。所以说数据统计法并不能完全代表最终结果，有很大的不确定性。所以运用数据统计法计算概率的时候要尽量采用更多的数据，这样就能提高结论的准确性。

2 环境监测技术分析

我国正处于科技高速发展的阶段，我国环境检测的实力不断提高。环境监测主要包括采样、测试和数据处理等几个环节，要做好环境监测，每个环节都是必不可少的，所以相关领域的工作人员在进行环境监测工作的不同环节时候要采用与之相匹配的方法完成，保证整个环境监测的质量。接下来本文将就这几个环节分别进行分析，并提出一点建议。首先是采样过程，采样是环境监测的一项重要步骤，采样的好坏直接影响了工作人员对当地环境的判断，相关工作人员在进行采样过程的时候要先对采样地点的土壤环境进行检测，然后视情况进行试样的采集，如果当地环境比较复杂，就可以考虑进行多次采样，然后进行混合分析，这才是正确的采样方法。紧接着第二步就是环境测试，测试的主要对象是当地的土壤、空气以及地下水等等，经过全面的检测过后，再将实验结果结合在一起进行分析，然后才能得出比较准确的环境特点，使得后期的数据处理更加准确，最后一步就是对收集到的环境数据进行处理，这一项过程需要处理的数据非常多，所以不仅要保证数据的严谨性，减少错误的发生，还要对数据进行全方面的分析，推导出最准确的数据结论。这是最后一步，也是其中最为关键的一步，数据处理直接影响了环境监测的质量，相关人员要有足够的重视。在进行各种环境因素的检测的时候还要合理运用正确的仪器，而不是让人直接进行判断，一切结论都要用数据说话，要有真凭实据才能进行定论。

还有一种生物方法可以用于环境的监测，这个方法的主要内容就是收集一定量被检测地点的泥土，取样过程中要保证无外界因素的影响，收集完毕之后在用这种泥土培养植物，接下来就是对植物的生长过程就行观察，必要是还可以采集部分植物，对植物里的物质元素进行检测，然后依照这些因素得出结果。

3 监测数据综合分析的目的和作用

环境监测主要用来检测数据，具有科学性。每一个环境监测站每一年都会监测很多的数据，但是这些数据并不是集中在一起的，是分散開来的，所以，要将这些数据给集中起来，然后通过各种方法将数据进行分类，这样才能够让获取来的数据更加的符合环境监测的标准。环境监测的数据分析主要就是将分析完成的数据给转化为环境的质量，要从各个方面来对数据进行检测，分别是自然的环境以及社会的经济发展等因素，这样能够让污染的防止策略和环境的建设策略进行更好的转变。环境监测数据这一环节是众多环节之中的一个重要的环节，也是最后的一个环节。环境监测分析数据的水平与监测站的技术水平息息相关，而且也与监测站能够在环境管理中处于什么地位有着紧密的联系。而检测的数据以及资料包含了许多的要素，就好比如环境的条件数据、污染源的调查数据以及现场的调查数据等要素。要从各个方面来对环境进行检测，这样才能够让环境监测更加的完善以及发展，一般都会使用统计规律分析、合理性分析以及效益的分析等方法。

4 统计方法在环境监测数据分析中的应用

4.1 环境监测数据统计特点与现状分析

环境中的污染物之间并没有存在很明显的联系，这就需要通过对这些数据的分析才能够准确的了解这些污染物之间存在的联系。而从数据分析的角度去看，呈现两种分布的形式，分别是正态分布和偏态分布，这表明统计的方法存在着很多的可能性。而污染物一般来讲浓度都比较低。环境的主要类型可以分为三类，分别是数量的属性、顺序的属性以及名称的属性这三类，而其中主要是顺序的属性比较多。根据上述的内容，可以得出数据的统计分析需要很高的要求，因为检测出来的数据有着随机性、多样性等特征，测量数据就会很困难。而如今的检测部门的检测能力并不是很好，而且里面的工作人员也并不专业，容易在检测的时候出现一些问题。

4.2 环境监测数据统计分析的常用方法

环境监测的统计方法分为很多种，分别为回归分析、聚类分析以及模糊综合评价法等方法。回归分析主要是指建立一个理想的数学模型，然后设计出一组对照组合一组实验组，来对数据进行分析。而回归分析主要是根据最小二乘法的理论来进行分析的，而这样能够让回归关系与测量的曲线更加相符合。聚类分析法就是指把很多个检测的对象给分成很多种类型，这样能够更好的对数据进行统计。

在进行环境监测的过程中，会遇到许多的随机变量，所以一般都会使用数学工具来进行辅助检测。而如今的环境监测的方法有很多，比如灰色聚类法、主成分分析法以及模糊综合评价法等方法。许多的学者对数据获取的地点以及数据的获取时间来进行分析，以此为基础来对地点和时间造成的误差进行分析，然后找出误差存在在哪里，这样能够更好的对数据进行检测。而部分学者则是使用了差异性检测的方法，对城市中的污水以及其他的污染物进行分析，通过分析后发现这些污染物都是呈现正态分布的，这几种污染物之间存在着一条直线的关系。使用灰色聚类法来对数据进行分析，这样可以分析出模糊综合评价法和人工神经网络分析法的差别。而数据表明灰色聚类法分析出来的数据更加的清晰，与实际更加的符合。某学者使用了灰色系统的关联分析法，对城市的大气质量的影响因素进行了分析，发现对城市大气的污染最大的是燃料，而机动车的数量增多会让燃料的数量增多，而一些工业对于城市的大气污染并不是很严重。某学者用灰色聚类分析法对河流进行了分析，并且利用了以前的数据来进行辅助，更好的对该河流进行了检测。某学者通过一些例子来进行分析，发现对于主要的污染成分进行分析能够更好的得出检测的数据与检测的指标之间存在的关系，这样能够让环境监测有更好的优势。某学者使用模糊的综合评价方法，对评价中出现的因子进行了分析，提出了一个有效的检测方法。某学者使用了环境监测的多边形面积法，从该角度去对一些水质、大气质量进行了分析，而且该方法检测出来的结果与其他方法检测出来的结果差不多一致。某学者使用了一种网络型的检测方法，通过构建一个网络结构，然后对该地的环境进行检测，这样能够让检测出来的数据更加的合理、客观。我们可以拿环境保护中的污水处理为例子进行探究，一般来说，检测人员再进行污水处理前总是会先对污水进行抽样检测，为了使检测结果更加具有代表性，检测人员一般会挑一天当中污水排放高峰期的水样进行检测，这样得出来的检测结果是要比实际值偏高的，这样在无形之中就会加大污水处理难度，并造成一定的经济损失。面对这种状况，检测人员就可以采用数据统计法进行数据的检测，检测过程如下：

先对污水的固定排放时间进行调查，然后就能确定一天中水中污染物蕴含的高峰期和低峰期，并对这两个时期的持续时间进行统计，最后依照比例求平均值，这样就能保证最后的检测值最接近于真实值。

5 结语

如今人们生存的环境污染情况是越来越严重了，会对人们的生活造成一定的影响，所以，要通过对环境的检测技术来对人们目前的生存环境有一个更好的控制，要重视环境监测技术。我国要在这一方面加大资金的投入，引进一些先进的技术，还要保证设备能够跟上检测的脚步，这样检测出来的数据能够更加的准确。

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