環保驗收監測異常數據的分析與處理探討

林麗芬

摘要：監測數據是監測結論的主要依據，直接影響環境監測工作的實際效果。如果其中任何一個環節操作不到位，就會增加異常數據出現的概率。文章從現狀分析入手，對辨識方法、原因進行了分析，提出了處理異常數據有效措施，旨在與各位同仁進行交流，切實提升環保驗收檢查異常數據的分析與處理能力。

關鍵詞：環保驗收；監測數據；異常數據；處理措施；環境監測 文獻標識碼：A

中圖分類號：X324 文章編號：1009-2374（2015）03-0094-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.0238

監測數據是監測結論的主要依據，直接影響環境監測工作的實際效果。如果其中任何一個環節操作不到位，就會增加異常數據出現的概率。異常數據情況的分析與處理，是環保驗收的關鍵所在。因此，加強對異常數據的分析與處理，具有十分重要的現實意義。

1 環境監測異常數據的辨識

1.1 異常數據

主要是超出一般規定范圍的數據，這些數據與實際有較大的差異，這樣的數據所反映的環境質量與實際情況不符。從異常數據產生的源頭來看，主要是人為因素產生的，根據有關研究資料，可以將異常數據分為不合常理數據、離群數據、不符合實際數據等幾類。能夠準確地給異常數據分類，是準確辨識它們的基礎。

1.2 辨識方法

一是離群數據的辨識之道。簡而言之，所謂離群就是指與一般監測的平均值具有很大的差距，這樣的數據無法正確反映實際情況，就是異常數據。根據有關標準規定，如果監測數據小于最大值的1/4，就是異常數據，應該刪除。在處置方面，主要采用人工判斷及數據分析兩種方式，根據分析情況作出補充監測或是清除數據的處置方式。在實際操作中，要緊密聯系實際，對離群數據進行深入分析和判別，以防將真實數據誤刪。如果工程建設情況處于正常穩定的態勢下，能夠很容易地判別出異常的離群數據。但是，如果在非正常狀態下進行監測，因為具有很多動態變化的因素，則難以有效地分辨出離群數據的真實情況。二是不合常理數據的辨識之道。此類主要是指與正常監測邏輯不相符合的數據，譬如建設項目進出口污染物濃度監測時出現數據倒置，就是不合常理的異常數據。三是不符實際數據的辨識之道。在監測中，監測得出的數據與實際經驗數據有非常大的差距。如在監測過程中，污染設施進口處排放濃度過低，而監測的濃度過高等情況。

2 原因分析

在環保驗收監測中，很容易產生異常數據，只有聯系實際查清其根本原因，才能對數據進行準確有效地辨識與判別，從而可以對癥下藥，從源頭上降低異常數據的產生概率。

2.1 采樣過程中產生誤差

在采樣時，容易出現誤差，主要表現在以下兩個方面：一是沒有嚴格按照規程采樣，導致采樣不規范。如在儀器故障采樣過程中，沒有嚴格按照要求做好樣品采集。在采樣之前，沒有認真細致地查看采樣斷面。又如，在采樣除塵器的出口斷面時，沒有仔細查看擋板上是否存在積塵。如果有積塵，就會導致樣品數據濃度過高，從而無法準確真實地反映出煙塵的真實濃度。二是采樣位置與標準不符合。在實際采樣中，有的受到現場實際條件的局限，有的則對實際情況考慮不周全，從而出現采樣孔位置不符合規定的情況。如在監測大氣污染物時，因為找不到達標的采樣斷面，就用比較小的采樣斷面代替，有的甚至用彎道處作為采樣斷面，加上未按照要求做好采樣點加密處理，這樣采集出來的數據就是異常數據，無法正確地反映客觀事實。

2.2 運輸儲存中受到污染

在儲存樣品時，如果儲存容器被污染，這樣得到的樣品數據分析結果是與現實不符合的，也就是不準確的異常數據。在運輸樣品的過程中，如果受到外界影響而污染，也會導致樣品數據出現較大偏差。如將采集樣品存放于信封內，而信封被污染，這樣的監測數據結果就是異常的，也是不可信的。又如有的樣品采集后放置時間過長，而沒有采取有效的冷藏措施，也會導致過期失效。有的樣品需要加固，如果處理不及時或是沒有加入固定劑，也會導致樣品數據異常。此外，如果沒有對被污染的樣品及時處理，就可能出現樣品直接交叉污染的情況，從而使監測數據與實際情況不符合。

2.3 分析數據時出現誤差

在對樣品數據進行分析過程中，如果誤差較大，也可能使監測數據異常。如果使用的樣品分析試劑過期，就會影響監測數據的準確性。如果標準樣品失效或是被外界侵蝕影響，也會導致監測數據異常。有的樣品分析時沒有采取有效的防護措施而被污染，從而影響監測數據的真實性和準確性。有的因為分析儀器設備的檢修不到位、運行不正常等原因，都可能導致數據誤差。

2.4 非正常狀態下的監測

如果在建設項目工程非正常狀態下進行監測驗收，也會導致數據異常。一是在不符合工況的情況下進行采用監測。如在產量與要求不符合或是生產設備性能異常的情況下，都會導致數據異常的情況。如果工況不符合驗收標準，也會導致數據偏低的情況。二是采樣時間與要求不相符合。在采樣時，如果排污情況不夠穩定，所采集的數據也是不正常的。如果在負荷過高或過低的態勢下進行采集監測，都會影響結果的真實性。

3 如何加強環保驗收監測異常數據處理

通過上述分析，我們對環境監測異常數據的辨識及其形成原因有了一定的認識，那么在實際驗收監測工作中應如何加強對異常數據的處理呢？筆者認為，作為監測人員，應切實做好以下五個方面的工作：

3.1 不斷強化驗收監測人員的意識

為了確保環保驗收監測工作得到有效的開展，確保所監測的數據的精準性，作為驗收監測人員，必須不斷強化自身的責任意識。只有確保驗收監測人員自身具有較強的責任感和使命感，才能更好地確保所監測數據的精準性。因而必須對其責任進行有效的明確，并通過教育使其意識到自身在環保驗收工作中的重要性，嚴格按照相關要求進行數據的采樣和分析，從而預防所采集的樣品經過采集、運輸以及存儲和分析時形成的誤差，從根本上避免人為因素導致所監測數據的異常。而對于一些非典型的監測誤差，作為驗收監測人員，必須掌握被監測對象的生產工藝技術，才能確保所采集樣品的針

對性。

3.2 著力提高驗收監測人員的專業技術水平

為了減少由于技術因素導致監測數據出現異常，作為監測機構必須加強對環保驗收監測人員的培訓，尤其是技術方面的培訓，必須通過對其進行專業的培訓，提高驗收檢測人員的專業技術水平，確保其在判斷數據是否異常方面的能力得到有效的提升，并采取有效的技術措施，確保異常數據出現的頻率得到有效的降低。

3.3 切實做好廢水的監測和處理工作

在環保驗收監測過程中，廢水的監測是一項十分重要的內容，因而在對其進行監測時，應結合實際需要，在做好廢水采樣工作的基礎上，采取針對性的方法對其進行監測，常見的監測方法主要有pH值監測、臭味監測、濁度監測、色度監測、氨氮測定等方法進行測定。測定后，就應加強對廢水的處理，廢水處理是利用物理、化學和生物的方法對廢水進行處理，

使廢水凈化，最終達到廢水回收利用。現代廢水處理主要分為物理處理法、化學處理法和生物處理法。主要任務：一是從廢水中去除呈懸浮狀態的固體污染物；二是處理廢水中的有機污染物；三是處理微生物未能降解的有機物、磷、氮和可溶性無機物等。

3.4 精心審核所監測的數據并建立健全數據追溯制度

進一步做好監測數據的審核工作，對可能影響數據正確性的各個環節進行質量保證，建立多層次的監測數據審核制度，確保數據審核不流于形式。同時要建立監測數據的追溯制度，如果出現異常數據，可從數據產生的每個環節來分析監測數據異常的原因，以利于及時發現問題，在補充監測時能及時避開這些因素對監測結果的影響。

3.5 對環保驗收監測保障制度進行不斷健全和完善

建設項目環境保護驗收監測是對企業的考核，為確保數據的合理有效，應建立完善的建設項目環境保護驗收監測保障制度，防止異常數據進入分析和評價系統，保證監測數據的真實有效。

4 結語

綜上所述，對環保驗收監測異常數據進行分析和處理具有十分重要的意義，在促進我國環保事業得到有效發展的同時確保環保驗收監測工作成效的提升。因而作為新時期背景下的環保驗收監測技術人員，必須緊密結合時代發展的需要，著力提高自身的專業技術水平，充分意識到加強環保驗收監測的重要性，對環境監測異常數據進行有效的辨識，并認真分析環境監測異常數據形成的原因，從而針對原因采取針對性的措施予以處理，才能最大化地確保環保驗收工作的質量。

參考文獻

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（責任編輯：陳 倩）