水質檢驗中的數據誤差及處理分析

王楠

摘 要：水質檢驗是開展水文工作的主要條件，質檢水平對水資源的評估有重要影響，直接決定水資源到底能否開發利用，關系到人們的切身利益。但檢驗導致的數據誤差對水質檢工作質量影響比較大，在進行水文質檢工作中，要盡量保證其準確性，減少誤差出現的概率，因此探討水質檢驗中的數據誤差以及如何處理分析具有重要意義。本文主要通過分析水質檢驗中產生數據誤差的因素并提出水質檢驗中數據誤差處理措施，為后期工作的開展奠定基礎。

關鍵詞：水質檢驗;數據誤差;處理

引言

所謂水質檢驗，主要是對水的物理性質、化學性能進行檢驗，對生活用水、天然水以及廢水水質的評價。實行的目的是為了觀察環境質量情況和用水所受污染的程度，及時觀測用水質量能否滿足標準要求。

一、水質檢驗的必要性

隨著日益增長的水需求量，在水體保護方面仍有較大空間，造成地表及地下水污染的污染源主要包括白色垃圾、水源污染物等，導致水質不斷惡化。因此，如何對現有的水資源進行優化，保證水資源質量是目前面臨的難題。水質檢驗可以準確反映水源質量，有效避免水源中的污染物損傷人體，是保障人們健康的關鍵。水源質量不僅影響著國計民生，還將影響人類子嗣的繁衍，是保障人類正常發展的前提。

二、水質檢驗工作存在誤差的原因

（一）系統誤差

系統誤差也可以將其稱之為可測誤差。此類型的誤差相對比較常見。而其成因則是由于某一固定因素所導致的。并且在水質檢驗工作中也反復出現。常見的如稱量環節出現誤差。如果工作人員沒有對天平進行校正，由于天平存在問題就會影響到后續一系列環節。而在檢驗過程中并不是單次使用天平，在多個環節都可能會用到。但是該種誤差是固定的，其誤差值始終會保持在一定范圍內。

（二）偶然誤差

與系統誤差相比，此種誤差的原因是變化的。水質檢驗工作涉及到的環節較多，檢驗方法、工具使用、環境、檢驗步驟、人員因素等都可能會對水質檢驗的結果產生影響。從而導致誤差出現。由于此種誤差是不確定的，無法通過某些固定的方法來避免，并且在工作過程中也不容易被發現。比如濕度，溫度造成的誤差等。

（三）過失誤差

過失誤差是檢驗工作常見的誤差類型，從某種程度來看，此類誤差都是可以避免的。誤差產生的原因主要是由于工作過程中，工作人員未能嚴格依據工作流程開展工作或者是工作人員技能素質問題。上述因素都屬于可控因素的范疇。檢驗工作中工作人員可以從自身入手，消除產生誤差的相關因素。比如在水質檢驗過程中，工作環節中所使用到的儀器與設施都必須要保證其清潔性，避免工作人員疏忽未能對儀器作清潔處理，儀器中殘留的其它物質對測量工作造成影響。由于知識與能力問題，在檢驗工作中未能正確的使用相關試劑，也會影響到測量工作結果，而此種誤差造成的影響非常大。

（四） 規律誤差

此類型誤差指的是在同樣的條件下進行了重復測量工作，而相關的影響因素沒有發生變化。出現此類誤差的原因大多是由于工作人員個人習慣所致。如在工作開展前沒有檢查相關儀器的情況，清潔度，精準度等。

三、水質誤差的處理措施

（一）人為操作處理

工作人員在檢驗工作進行的過程中，應該確保所有使用到的儀器無測量工作不相關殘留，儀器應該是干燥而清潔的。鑒于水質檢測過程的復雜性，有必要從以下方面來預防誤差的產生。檢測的方法統一，對于同一個項目而言，在水質檢測時，應該優先考慮相同的方法。考慮到檢測結果的可比性，在對特異性指標檢測的時候，應該保持體測方法與儀器的一致性，避免差誤產生。規定標準差值。對于某些項目測試時，可以就某些指標作統一規定，便于對測試結果的可靠性進行判斷。

（二）數字結果處理

數字結果處理通常是在檢驗結果計算時應用，并且需要工作人員有較為豐富的工作經驗，為確保數據的精準性，數據處理工作至少需要2 名以上工作人員。數據需要多次記錄，并對其進行研究分析。就數據與檢驗項目二者之間的吻合度進行判斷，確保數據能夠全面并且真實的反映檢驗過程與結果。比如在滴管數據讀取時，工作人員的視線應該與試管內凹液面保持在同一水平線上。從數據的可靠性與精準性方面考慮，應該將其精準到小數點后兩位。而數字處理方案的應用則是在測量方式，讀取標準，小數點后第一位數據相同的情況下，如果出現了第二位數據不同的情況。在多次重復測驗的結果中，最終檢驗數據通常是第二位數據中位數，以此來將誤差控制在一定范圍內。而為了確保數據的精確性，就需要工作人員對數據進行精確的計算，數據能夠正確的反應出檢測的精度與數量。如對滴管數據記錄時，記錄的數據分別是20.12 ml、20.22 ml、20.21 ml、20.25 ml。在這一組數據中，只取3 組數據求得均值，這組數據中應選數值相差不大的數值，作為求得均值的數值。

（三）間接處理

間接處理主要針對的是間接誤差帶來的影響。而間接誤差的產生又會受到計算公式，儀器精度，函數關系等影響。絕對誤差通常具有疊加效應。工作人員在對測量值或者是最終值進行計算時，要考慮到計算的全過程，在最終結果獲得前，盡可能的選擇原始值。

（四）結果處理

讀取水質檢測結果數據會存在與預期結果不一致的情況，這一部分部分數據就被稱之為異常數據。通常情況下異常數據都會被忽略，因為其參與計算會導致結果不準確。但更為科學的方法是在處理異常數據時，工作工作人員必須要對異常數據出現的結果，過程與原因進行分析，從中吸取經驗與教訓。而在最終檢驗環節就需要將異常數據排除，將檢驗結果偏差控制在一定范圍內。在數據記錄過程中，為了確保數據有效性，需要對同一測試目標數據進行多次記錄。并且在檢測結果中要確保一定比例的有效數據。數據檢測方面通常是將異常數據排除，計算剩下的數據，求得其平均值或者是平均偏差，再求計算結果與測量數據之間的絕對值，進一步求得兩組數據的比值。除此種方法，在工作中還有其它的方法對異常數據進行處理，并且不同的方法有其自身的優點與局限性，工作人員在使用不同方法的時候，要依據現實情況進行合理的選擇。

（五）工作人員個人技能與素質提供升

水質檢測工作需要工作人員來完成，因此在整個檢測過程中，工作人員個人因素帶來的影響非常大。為了避免水質檢測結果誤差。管理部門要將人員技能與素質提升工作放到重要位置。通過不同方式，不定期對工作人員開展培訓工作，并制定相應考核制度，將工作人員個人培訓與學習工作結果納入到部門管理工作中，與工作人員工作聯系到一起。也可以與管理工作中其它模塊結合到一起。通過外部壓力提升工作人員操作能力，豐富其理論知識，強化其責任意識，以此來減少工作中的失誤。

四、結束語

在水質檢測工作中，經常受到各種因素的影響，致使數據存在各種誤差，其中部分誤差的出現是不可控制因素導致的就說明基本不能避免。總之，數據誤差對水質檢測結果有很大的影響，所以必須規范操作，正確處理數據，使檢驗結果更加準確。

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