環境空氣監測數據分析及處理策略探究

張婭莉 楊文瑞

摘 要：本文從正常監測數據和異常監測數據兩個方面著手，以異常數據分析為重點，并結合相關城市的空氣質量監測數據，介紹環境空氣監測數據分析及處理策略，以望實現環境空氣質量監測數據標準化，確保空氣自動監測系統穩定運行。

關鍵詞：環境空氣監測；異常數據；策略

近幾年，我國為解決環境空氣質量問題，從空氣自動監測系統等相關設備入手，為空氣質量的監測工作提供技術支持。該系統在空氣質量自動監測站開展質控檢查的同時，也能夠準時預測空氣污染的局部發展趨勢，但遇到停電、空氣質量突變的情況時，較易產生異常監測數據，不能及時掌握空氣質量的變化趨勢。在利用空氣自動監測系統時，對其監測數據進行正確分析，有助于采取及時有效地預防措施。

一、 正常監測數據的分析及處理策略

1.正常數據分析

（1）數據篩選。空氣自動監測系統具有高度精準性，對空氣質量監測很有幫助。在監測環境空氣質量時，對系統監測的數據進行“數據篩選”工作，消除異常數據，剩余數據即為正常數據。

（2）數據列表。在開展環境空氣監測工作時，影響空氣質量的污染物存在多樣化。整合監測數據需要對空氣質量自動監測站中的因素進行分類，建立數據表格，將不同影響因素和時間順序填寫到表格中，實現監測數據系統化、規范化。

（3）數據畫圖。直方圖、曲線圖、折線圖、柱形圖、餅狀圖，這些都可以應用于正常數據畫圖分析中。根據數據列表，利用相關圖形來呈現空氣質量的變化趨勢，簡單清晰的反應出空氣質量的優差情況以及各個監測站的區別。

2.處理策略

結合上文的正常數據分析，可知：不同監測站的污染物來源地區不同，對監測數據會產生一定的影響。因此，在分析環境空氣監測數據時，需要重點注意主要污染物的來源地區，且地理位置或氣候因素也會造成空氣監測數據發生變化。以工業區和居民生活區為例：工業區因受到化學物質的長期污染（如：硫化物、氮氧化物），導致空氣質量較差；居民生活區在冬季因使用煤炭而排放出大量硫化物，從而造成空氣污染。結合以上情況，在整理正常監測數據時，由于不同監測站的地區環境并不相同，得出的數據也會產生一定的變化，需要正確排除較大的突變值，理性分析數據情況，對差異較大的數據進行地區環境調查，正確掌握空氣質量變化情況。

二、異常監測數據的分析及處理策略

1.異常數據分析

（1）數據質量現狀。某監測站數據統計提出，實時監測數據中存在0.89～4.15左右的異常數據，具體存在形式為：異常數據現象占據40%、數據突變現象占據15%、數據波動現象占據20%、數據負值現象占據25%。由此可見，在環境空氣監測中，異常數據占據極大部分，需要針對產生原因及時處理，為空氣質量監測提供正確的數據。

（2）產生原因分析。①分析儀故障：二氧化硫分析儀。該分析儀的采樣管和限流孔的直徑較小。在環境空氣監測過程中，當空氣中的灰塵量過多時，容易產生管道堵塞問題，對儀器的監測造成不穩定性。此外，二氧化硫分析儀的內置泵也易較灰塵污染而出現泵膜受損情況，從而加重紫外燈或相關檢測器的老化程度，與光電元件受到污染成為常見的分析儀故障，及其容易產生監測值突變。

二氧化氮分析儀。該儀器與二氧化硫分析儀的內部構造相似，采樣管和限流孔較易造成灰塵阻塞。其中，在儀器使用時，光電倍增管室溫度突破極限現象時常發生（正常溫度為0～4度），達到鉬爐傳化率的95%，造成二氧化氮分析儀中的監測數據出現異常，從而發生監測值突變現象。

PM10監測儀。對于PM10監測儀的故障問題，主要從采集氣路系統、采樣濾膜帶和走紙主動輪等方面來考慮。當采集氣路系統出現漏氣現象時，儀器的采樣量低于15.6L，對儀器的流量計造成運行阻礙，可能致使監測值變高；空氣中的溫度差異也能對監測值產生影響：在遇到雷雨天氣時，空氣的濕度隨之增加，儀器加熱管無法完全分離空氣中的水份因子，濾膜帶上的水份加重，導致監測值可能出現低值或負值，造成數據偏差過大；走紙主動輪的性能受到高度重壓或低壓時，較易出現監測值恒定不變現象。

②氣路故障。在使用空氣自動監測系統時，采樣頭過多接觸空氣后，容易產生污染物粘附問題，導致監測值的準確率不高。同時，當采樣管管路堵塞時，引風機會出現相應的故障（如：風向偏離實際位置），且閥板電磁閥不暢通也會造成監測數據值出現較高、無變化、偏低等問題。

③其他故障。除以上所說儀器外，其他儀器在數據模擬輸出過程中，線路松動也會造成所顯示的數據值與實際監測值不相匹配，出現異常監測數據。另外，工控機死機和供電系統的穩定性較差都容易造成離群或異常現象，不利于監測數據的應用。

2.處理策略

（1）解決突變異常值。根據“數據質量現狀”中的研究顯示，突變異常值容易發生在應急污染事故中，對正常情況的監測還是比較穩定的。當環境空氣監測出現極度上升或快速下降的情況時，外在因素（監測位置處于污染源下風向等）的影響性較大。

（2）儀器故障數據。結合“產生原因分析”中的儀器故障，任一故障都能產生異常監測數據。當自動監測系統出現重啟現象時，需要注重監測儀器的預熱穩定期，等到儀器的統一指標出現正常運行時，即可對異常檢測數據進行整合處理，對前段時間的數據監測均不參與計算。同時，由于空氣壓力或壓強，對監測儀器出現報警現象，這時的監測儀器所得的監測數據，作為無效數據處理，避免造成數據的精準性變差。

（3）去除異常數據。在完成監測數據工作后，數據處理人員需要準確去除異常數據。具體方法如下：從監測數據中去除異常數據后，查看剩余的正常數據是否達到規定時間范圍數值（SO2和氮氧化物為18h、PM10為12h），達到就可以直接去除，如果沒有達到則需要采取其他的監測方法。例如，某省對省內空氣質量進行自動監測時，對空氣質量自動監測時段設置為前天11：00～當天11：00，方便去除異常數據，保留正常監測數據。

三、結語

綜上所述，對“正常監測數據”和“異常監測數據”的分析，需要從不同層面進行處理。為深入開展環境保護工作，提高環境空氣質量也是重要的工作內容，利用空氣自動監測系統使其監測數據保持穩定性，提供科學的環境管理方案。在具體監測儀器故障中，要針對異常數據的性質特點，結合具體情況利用正確合理的解決措施，從多個角度處理異常數據，為環境空氣質量提供有效解決措施。

參考文獻：

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