環(huán)境監(jiān)測實驗室現(xiàn)場采樣質(zhì)量管理技術(shù)的數(shù)字化分析

曾繁煜

（韶關(guān)市漢誠環(huán)保技術(shù)有限公司，廣東 韶關(guān) 512000）

目前，為現(xiàn)場取樣的質(zhì)量標準所做的努力仍處于初始階段，這種不足在環(huán)境監(jiān)測現(xiàn)場采樣分析中尤為嚴重。樣品制備和測量的取樣步驟，經(jīng)常出現(xiàn)誤差過大的情況。但到目前為止，分析和改善這種情況的方法卻很少，因為取樣是整個分析過程中的第一步也是最不容易糾正的一步。在這一步驟中所出現(xiàn)的誤差肯定會破壞為保證質(zhì)量所做的一切努力。因此，質(zhì)量控制必須從嚴謹?shù)牟蓸庸ぷ鏖_始，并貫穿于后續(xù)每一個步驟。環(huán)境分析取樣質(zhì)量控制還存在一個特殊的問題，通常以參考方法的形式進行獨立控制是不適用的，否則會嚴重影響取樣質(zhì)量，且采樣的過程不能重復。

1 研究的目的

本研究的目的是將環(huán)境監(jiān)測措施從規(guī)劃階段到數(shù)據(jù)評價的全過程細分為多個基本步驟，以明確與這些不同步驟有關(guān)的可能造成誤差的主要來源及其特點和質(zhì)量，并預估它們的最大誤差概率以及這些誤差所帶來的風險。這些誤差通常是可預期的，將質(zhì)量管理技術(shù)數(shù)字化，提出避免、減少及控制由于取樣階段引起的誤差的預防措施。

在德國聯(lián)邦公共部門環(huán)境樣本銀行計劃的框架內(nèi)，正在制定一個質(zhì)量保證體系，包括從代表性采樣區(qū)域、樣本的選擇和定義，到制定標準操作程序和循環(huán)采樣計劃、再到實際實現(xiàn)和記錄、樣品特性、包裝、運輸和儲存的所有采樣步驟[1]。由于不同應用的具體問題、要求和條件，這些策略、方法、技術(shù)和經(jīng)驗可以在環(huán)境研究和監(jiān)測的許多其他領(lǐng)域得到應用。其他一些國家也在做出類似的努力。

2 環(huán)境采樣出現(xiàn)誤差的原因及質(zhì)量管理技術(shù)的數(shù)字化分析

2.1 環(huán)境采樣誤差

取樣一般是指獲得適合分析的形式和數(shù)量的樣品，代表待分析的全部材料。這方面的代表性意味著樣品必須與待研究的整個實體表現(xiàn)出最大程度的相似性。因此，質(zhì)量保證的首要前提是確保樣品確實是它們所代表的。污染、損失或樣品性質(zhì)及成分的任何改變都是必須最小化的誤差。在技術(shù)領(lǐng)域，已經(jīng)制定了許多優(yōu)化質(zhì)量取樣的原則和規(guī)則，但是，如果為了獲得有關(guān)特定環(huán)境部分的質(zhì)量信息而必須采集樣本，則還需要解決一些額外的問題，例如，異種生物對河流及魚類種群的污染，保證環(huán)境采樣質(zhì)量的關(guān)鍵問題是如何保證樣品的生物、生態(tài)和地理代表性[2]。

這種誤差的產(chǎn)生，是采用了可能偏離現(xiàn)有的但未知的真實（平均）濃度的x物質(zhì)（分析物）來分析給定的環(huán)境因素矩陣和指定的位置或區(qū)域而導致的。這意味著導致隨機分布不準確或產(chǎn)生隨機誤差。而系統(tǒng)誤差分別由污染、失去矩陣組織或缺乏樣本的代表性而導致（圖1）。

圖1 不同類型誤差的頻率分布特征；x：真實濃度；m：重復樣本數(shù)量的平均濃度或抽樣群體的中位數(shù)；n：發(fā)生頻率

通過分析大量重復樣本（圖a、b），可識別和部分消除隨機誤差。除了分析物之外，基體中未考慮的物質(zhì)損失或增加，都可能導致系統(tǒng)誤差（圖c）。典型的系統(tǒng)誤差也可能由樣品處理、儲存或制備過程中所需物質(zhì)的污染或丟失引起（圖d），甚至可能導致誤差高達100%（例如揮發(fā)性物質(zhì)的總損失、塑料容器對親氧物質(zhì)的吸收、離子的吸附或共沉淀等）。出現(xiàn)如污染導致CRR超過原物質(zhì)初始濃度的100%或更高的類似誤差，如果樣本在地理、時間、生態(tài)或生理意義上不具有代表性，例如該區(qū)域的高度污染點已停止測量或取樣，那么就要采用適當?shù)臅r間或具有不同累積行為的指示物種，而不是待研究的總量[3]。隨機誤差只會導致精度差，只在采樣、取樣準備和測量的某些步驟中進行檢驗。大多數(shù)其他步驟都會產(chǎn)生系統(tǒng)、絕對或定性誤差，從而惡化結(jié)果的準確性，并且無法通過增加隨機樣本的數(shù)量來糾正或改進。由于這些類型的誤差性質(zhì)、行為、傳播、風險和后果不同（圖1），因此不能簡單地進行定量比較和分析。

2.2 現(xiàn)場采樣質(zhì)量管理的數(shù)字化分析

與技術(shù)領(lǐng)域中的取樣問題不同，在環(huán)境取樣中，要分析的總量通常不是一個具有明確定義和有限數(shù)量的材料。例如，要描述的親本種群可能是池塘或河段的可食魚類種群或小流域的植被。在這種情況下，我們面臨的問題是總量沒有明確的定義，不能直接獲得，不能確切地知道，有時甚至沒有嚴格的限制。這項任務的解決方案必須首先對取樣的異質(zhì)性和多樣性進行分層，例如，通過明確界定并在必要時將該地區(qū)細分為同質(zhì)的亞區(qū)，指定相關(guān)的物種和大小等級，找出該地層在總數(shù)量中的相對豐度，然后以可接受的準確度和努力接近代表該總數(shù)量所需的最佳樣品組成、數(shù)量和大小。因此，有必要進行初步的研究或篩選，以選擇適當?shù)臉颖静牧蟻泶_定采樣區(qū)域，選擇采樣時間，制定采樣方法。

這些例子表明，必須準確界定分析性環(huán)境研究或監(jiān)測項目的目標，以此將質(zhì)量管理技術(shù)進行數(shù)字化。這是規(guī)劃和質(zhì)量保證的一個重要前提，因為它決定了以下幾個步驟，選擇合適的樣本類型（指標）、采樣時間和周期、采樣網(wǎng)格的形式和密度等，所需的準確度和精密度以及該地區(qū)數(shù)量的規(guī)模和結(jié)構(gòu)決定了該項目所需的努力和費用。為了確保獲得所需的信息和準確性，優(yōu)化規(guī)劃和質(zhì)量評估是必不可少的。

區(qū)域和樣品類型的定義可能導致環(huán)境監(jiān)測和分析中最嚴重的誤差風險。很明顯，如果從一個湖泊的不同部分采集水、植物、沉淀物或貽貝等樣品，與從一條污染程度不同的溪流的出口、湖的最深處、一條淺而泥濘的小溪或出水口采集的樣品，會得出不同的結(jié)果[4]。此外，陸地地區(qū)在土壤性質(zhì)、污染程度和污染物暴露程度等方面也會影響環(huán)境采樣質(zhì)量。城市和工業(yè)用地尤其如此，但也適用于偏遠、接近自然的地區(qū)。

環(huán)境監(jiān)測很少涉及單個點的屬性，它也不是我們想要描述的擴展區(qū)域。大多數(shù)物理化學的測量工作是在該區(qū)域的一個或幾個“代表性”的點上進行的，所獲得的數(shù)據(jù)被顯式或隱式地從單個測量點關(guān)聯(lián)、外推和推廣到擴展區(qū)域，這可能是一個嚴重的誤差來源。如果各個區(qū)域是不均勻的，并且測量點的數(shù)量受到容量的限制。只有將該區(qū)域充分細分為均勻的子區(qū)域，才能得出具有代表性和有意義的結(jié)果。因此，每個環(huán)境研究的初始步驟是：（1）明確定義位置和大小；（2）預先調(diào)查，以確定待調(diào)查區(qū)域的均勻分區(qū)。為了優(yōu)化努力與結(jié)果之間的關(guān)系，環(huán)境研究的規(guī)劃要通過非連續(xù)性步驟來實現(xiàn)，可以對該區(qū)域進行臨時細分，進一步通過額外的調(diào)查來解決。第一步通常是收集調(diào)查區(qū)域已有的相關(guān)信息。這意味著找到并充分利用與該區(qū)域有關(guān)的現(xiàn)有地圖、平面圖和早期調(diào)查。

作為第二步，通常需要進行篩選，以獲得待尋找子體的大小、變異性和空間分異的大致概況。這些信息是制定適當?shù)慕y(tǒng)計抽樣設(shè)計所必需的，作為特定抽樣計劃的一部分，該抽樣計劃必須具體提及問題和待分析區(qū)域，并應作為委托人和調(diào)查人之間主要合同的基礎(chǔ)，至少在廣泛調(diào)查的情況下是如此。

所有相關(guān)的有效文件或者數(shù)據(jù)表，可以用于直接記錄數(shù)據(jù)的輔助工具，這些都可以保證質(zhì)量管理數(shù)字化的可靠性。但將數(shù)據(jù)記錄在計算機中之前，要將其記錄在數(shù)據(jù)表中，以便進行備份。必須將數(shù)據(jù)表作為抽樣指南或抽樣樣本。還應提供正式記錄表用于記錄取樣過程中的每一個特殊事件和每一次偏離取樣指南或取樣計劃的情況。

3 結(jié)語

智能化采樣（輔助）的完善和實現(xiàn)，借助各種智能化輔助手段，采樣數(shù)據(jù)的獲取將更加自動化、精確化、全面化，采樣現(xiàn)場的數(shù)字化塑造與重建能力將更強，用戶將逐步具備與實驗室內(nèi)部同等水平的數(shù)字化管理能力。隨著現(xiàn)場采樣質(zhì)量管理信息的數(shù)字化建設(shè)發(fā)展，關(guān)鍵質(zhì)控信息的預警預測、現(xiàn)場采樣質(zhì)控管理數(shù)據(jù)庫也將逐步豐富和完善，在此基礎(chǔ)上結(jié)合質(zhì)控規(guī)則庫的建設(shè)，將逐步形成采樣過程的自動化質(zhì)控預警能力，并提供多樣化的分析預測手段。