淺談環境監測的質量保證

張偉

（江蘇省淮安環境監測中心，江蘇 淮安223001）

質量保證（QA），質量控制（QC）和相關的良好實驗室規范應成為所有環境監測的重要組成部分。在環境樣品的化學分析中對良好質量保證/質量控制的需求已得到公認，并已在許多國際質量保證實踐中進行了測試。這種盡職調查還需要應用于監控活動的其他組成部分，因為在許多情況下，它們可能代表更大的錯誤來源。沒有基于足夠質量保證/質量控制的數據可能會出錯，并且濫用它們會導致錯誤的環境管理決策。質量保證是指為確保樣品的代表性和完整性以及分析結果的準確性和可靠性而采取的所有行動、程序、檢查和決定。質量控制包括監視和衡量質量保證程序相對于既定目標的有效性的措施。

1 環境監測的質量保證

在自然水系統的環境研究中，問題通常涉及評估某些活動對水質的影響，沉積物的污染程度或可能影響其對人類消費的適應性的生物群中污染物的水平。在確定問題之后，需要一種抽樣策略，該策略將提供專門解決問題或假設的數據。后續階段涉及場采樣，化學分析和數據分析，并且在所有這些場和實驗室操作中，都需要適當的QA/QC 標準。環境監測是環境管理的基礎，由監管機構，行業和商業顧問根據合同進行。化學分析通常是分包給分析實驗室的，此類合同通常是根據價格而不是質量來授予的。實驗室的競爭和成本削減必然會對質量保證/質量控制水平產生影響，而這些質量保證結果必須得到保證。質量檢查的費用約占總費用的15±20%。盡管大多數商業分析實驗室完全熟悉并希望將適當的QA/QC 標準應用于其分析，但并非所有的監測工作都由認可的商業實驗室進行。實際上，科學文獻中報告的很大一部分環境監測研究沒有足夠的QA/QC 水平是完全有可能的。參照基準站點或條件的數據，以及與公認的指南進行比較，對照基準對監測數據進行評估。

水、沉積物或食品質量。法規指南和標準的制定依賴于來自實驗室對人類和環境毒理學監測的公開數據，而這些數據通常也是質量/質量控制標準不令人滿意的主題。分析化學是此類毒性測試的主要組成部分，但通常缺少用于現場環境監測的嚴格采樣和分析方案。毒性數據庫中的數據主要來自已發表的文獻，在這些文獻中，很少或幾乎沒有證據表明化學分析或毒性測試的其他QA 方面的可靠性。首先，任何基于標稱而不是測得的有毒物質濃度的數據都應該被拒絕。除此之外，通常無法確定所應用的QA/QC 級別。如果基于不可靠數據的指導方針一方面可能對生態系統的保護不足，或者另一方面，對生態系統的保護過度，從而對實現這些保護水平的社會造成更多的成本懲罰，則這將產生重要的后果。所有這些因素凸顯了在實驗室和現場環境測量各個方面都需要更加關注質量問題的必要性。這不僅需要研究人員的參與，還需要期刊編輯和審稿人，環境機構和環境顧問的參與。對行業的成本懲罰，最終對基于劣質數據做出決策的納稅人而言，可能是巨大的。本文討論了需要保持警惕以確保環境監測數據的可接受標準的那些領域。它著重于質量監控活動中需要應用的質量保證，該活動涉及水生生態系統（即水域，沉積物和生物區系）中的痕量金屬。盡管它處理的是金屬而不是有機污染物或養分，但類似的做法將適用于這些分析物，就像在場和實驗室進行的生態毒性研究一樣。對讀者來說，考慮這樣的實踐在他們熟悉的研究中的滿意程度將是有益的。希望，發表環境監測數據的期刊將開始要求已發表論文中有可接受的QA/QC 證據，以便將來環境科學家可以在確信的情況下使用這些數據。

2 環境監測的現場采樣

現場采樣是需要進行質量檢查的監視工作中的第一個區域。采樣將遵循設計過程，該過程將考慮必要的空間和時間分辨率，樣本數量和重復數量，以令人滿意地滿足研究目標。成本通常是設計抽樣程序的限制因素。可以采用合并樣本的方式來降低成本，但是，一個關鍵的決定因素是解決問題的設計的統計能力。采樣程序的設計在其他地方已得到全面審查（，將不再討論。但是，應該認識到，采樣設計不充分會導致監測程序的發現不能充分反映與特定污染物相關的環境風險。從這個意義上講，程序的質量受到了損害。就獲得反映自然環境中污染物濃度的結果而言，采樣過程本身可能是誤差的主要來源，尤其是在測量痕量污染物的地方。人們經常爭辯說，分析化學家應該參與采樣過程，尤其是水的采樣過程，因為他們意識到痕量和超痕量濃度的金屬的污染和吸附損失的問題。對于金屬濃度明顯較高的沉積物和生物區系，當沒有QA 時，可能的誤差幅度將較小。對于水樣，污染和/或吸附損失可通過不適當的樣品容器選擇，不充分的容器準備，在采樣操作期間來自采樣設備的污染或不適當的樣品保存和存儲方法而發生。眾所周知，聚乙烯對于痕量金屬的研究是必不可少的，但是，經常低估了容器制備和采樣的嚴格性。現場空白是裝滿蒸餾水（或干凈的海水）的瓶子，該瓶子在出場時被帶走并經受了樣品容器的所有操作。容器毛坯測量容器對相同水的貢獻。行程空白測量空白樣品的運輸對其測量濃度的影響。

3 數據處理和分析

大多數分析實驗室都知道在數據管理和分析過程中可能引入的錯誤。初步的數據管理活動包括確保適當的精度，對異常值的初步篩選以及檢查所關注的樣本。數據的生成涉及可能與濃度有關的測量響應的記錄。在測量峰高或峰面積時，可能會出現主要誤差，并且與基線和峰分辨率相關。大多數儀器都有可在信號峰值上繪制基線的軟件。值得檢查這是否正確完成；在許多實驗室中，LIMS 系統很少會出現計算和數據記錄錯誤，它們會直接從儀器獲取數據到結果表。需要進行適當的質量檢查，以確保不會發生此類錯誤。數據解釋是監測活動中同等重要的組成部分，在此過程中，根據污染物的生態或人類健康風險評估所測得的污染物濃度。在許多研究中，沒有記錄或沒有收集到描述樣品的必要支持信息。就生物群而言，這可能包括物種的大小，重量，年齡和性別。例如，在解釋金屬生物富集的時間趨勢時，除非比較相同大小的物種，或者知道大小對金屬濃度的影響的信息，否則可能得出錯誤的結論。

結束語

盡管對環境分析中適當的QA/QC 的需求已廣為人知，但環境監測計劃的其他組成部分可能會帶來更大的誤差源，尤其是在研究痕量和超痕量污染物濃度的地方。這樣的程序不僅成本高昂，而且補救污染環境可能需要采取的管理措施也更加昂貴。環境科學家有責任確保此類行為基于可靠解釋的質量數據。同樣重要的是，期刊編輯，審稿人和研究人員應確保已發表的結果包括適當的QA/QC 證據，以便數據用戶可以確信其可靠性。