對環境監測中的異常數據進行分析

何瑞瑞

摘 要：環境監測中，數據的真實性對分析處理結果尤為重要。隨著科技的進步，社會結構越來越復雜，對環境監測數據的真實性要求越來越高，環境保護局必須要適應復雜的社會環境，以此來處理不同領域的環境問題。分析了環境監測中出現的異常數據。

關鍵詞：環境監測；異常數據；采樣誤差；環境質量

中圖分類號：X830.3 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.07.089

環境監測對監測數據的準確性起到了非常關鍵的作用，在監測采樣、運輸和分析等各個環節，小小的失誤都會造成數據的異常，所以，對數據進行正確監測和分析顯得尤為重要，比如建設項目中的監測數據能夠真實地體現出建設過程中的污染程度，是考察污染最主要的依據，因此，數據的準確性很大程度上關系到有關部門對環境的把握。

1 異常數據的界定

異常數據指的是書面數據與實際數據不相符或者不在同一規定的范圍之內，相差比較大。這種數據不能正確反映實際情況，也無法準確顯示環境質量。出現異常數據的原因主要包括人為因素和客觀因素，主要的特征就是不符合邏輯性。我國研究者根據污染物在不同時間段的變化規律總結提出了對異常數據進行辨別的多種常用方法，從自身特點分析出發，包括不合乎常理數據、離群數據和實際不相符數據等幾大類，在對其進行辨別時，應根據實際情況采用不同的方法對異常數據的真實性進行準確的辨別。

2 異常數據發生原因

2.1 采樣誤差

采樣誤差指的是在采樣過程中出現的誤差，主要表現為采樣不規范。在采樣時沒有按照規范的標準進行，比如對除塵器斷面采樣時，如果對擋板上的灰塵進行采樣分析，分析結果濃度往往較高；由于現場中各種條件的限制，使采樣斷面沒有根據標準進行，使分析結果不能反映真實情況。另外，空氣指數和濃度值有一定的聯系，具體數據如表1所示。

2.2 樣品運輸和儲存中受到污染

采集的樣品在運輸中如果受到污染會降低分析結果的正確性，使數據出現異常，需要進行冷凍的沒有冷凍，需加固的沒有進行加固，樣品在運輸過程中出現交替污染情況會加重數據的異常。

2.3 非典型監測

非典型監測在對環境進行監測時，監測數據不能夠真實地反映出環境質量和分級數據，主要表現在采樣時間的符合條件和規范要求上。空氣質量分級標準如表2所示。

3 環境監測異常數據及污染指數計算

3.1 異常數據處理

3.1.1 異常數據的幾種形式

在對某項目進行環境監測時，如果發現監測數據有異常情

況，需要及時分析其原因，找出出現數據異常的原因，主要對監測環境、人為因素和工況條件進行分析。監測數據有以下三種情況：①監測數據能夠真實地反映出實際環境；②監測數據由于誤差造成數據異常情況；③數據異常無法確定。

3.1.2 異常數據處理方式

對于監測異常情況，不能隨意忽略數據，需要詳細地對數據進行分析，并上報環保部門加強對其的監管，保證監測數據充足——每個檢測污染源采樣數據需保持在5個以上，可以忽略2個異常數據，分析其余數據。如果忽略數據后使分析數據不足，應當繼續監測補充數據，保證監測的準確性。

4 結束語

隨著我國經濟的快速發展，人們生活水平的提高，污染物對環境產生了很大的威脅，在各個領域中都需要對環境質量進行必要的檢測和監控。這樣做的主要目的就是得到質量較高的環境實際數據，根據數據和具體環境中的特征推測和改善環境質量。在實際監測工作中，由于自然界萬物是處在一個動態的環境中，很多因素在不同的時間沒有確定性，任何因素的改變都能在一定程度上改變監測結果，使監測數據出現異常。本文主要闡述了環境監測中異常數據的分析和處理，以供參考。

參考文獻

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〔編輯：王霞〕

Abstract： Environmental monitoring， the authenticity of the data analysis of the results is particularly important. As technology advances， more and more complex social structure， the authenticity of the requirements of environmental monitoring data， more and more， the Environmental Protection Agency must adapt to the complex social environment， in order to deal with environmental problems in different areas. Analysis of environmental monitoring data anomalies arise.

Key words： environmental monitoring； outliers； sampling error； environmental quality