環境監測實驗室現場采樣質量管理技術的數字化研究

【摘 要】現如今，環境污染問題日益嚴峻，民眾環境保護意識逐漸增強，對環境監測機構的相關工作提出了更高的要求，在實際工作中，應建立完善的環境監測運行機制，對環境監測現場采樣操作的質量進行合理控制，從而提升環境監測項目的高效性、準確性。本文結合此話題對環境監測時現場采樣質量管理技術進行數字化研究，從而提出一些環境監測的現場采樣質量控制措施。

【關鍵詞】環境監測實驗室;現場采樣質量管理技術;數字化研究

環境污染問題已經成為全球的焦點話題，逐漸凸出環境監測的重要性。在實際進環境監測時，通過有效的檢測方法來了解環境情況，獲取到有關信息，確保環境管理工作的科學性。環境監測工作自身存在一定復雜性，應確保每一環節都不能出現差池，否則會影響檢測結果的準確性。當前實驗室內部的質量控制工作都取得了較大的成功，但在現場采樣過程中容易出現多種問題，因此，需要對此部分予以重視。

一、環境監測實驗室采樣質量控制目的

當前人們環保意識逐漸加強，對環境監測提出較高的要求，環境監測是保障環境保護措施有效性實施的有效基礎，環境監測質量控制是其中的關鍵部分，包括現場采樣質量控制與實驗室分析質量控制，其中現場采樣質量控制是環境監測較為薄弱的環節，主要由于現場采樣經常容易出現誤差，致使監測結果出現差別，無法真實反映出環境污染的實際情況。環境監測是一個動態過程，在實際工作中極易受各種因素所影響，導致采樣質量控制的效果不明顯，因此，在實際進行環境監測現場采樣時，需要用具體、使用的現場監測質量管理方法，認真分析采樣過程中所出現的問題，從而提高環境管理的效率與水平[1]。

二、環境采樣出現誤差的原因與質量管理技術的數字化分析

環境取樣一般指獲得適合分析的形式與數量的樣品，代表分析的全部材料，意味著樣品必須與待研究的整個實體具有較大程度的相似性，因此，首先保證樣品確實是它們代表，才能保證質量。其次，要保證污染、損失、樣品性質及成分的改變都必須控制在最小誤差范圍內。當前技術領域已制定許多優化質量取樣的原則與規則，但是如果為了獲得有關特定環境部分的質量信息而必須采集樣本，還需要解決一些額外問題。例如，異種生物對河流及魚類種群的污染，保證環境采樣質量的問題是：怎樣保證樣品的生物、生態與地理代表性。產生此種誤差。我國在此方面正處于發展中階段，由于水平有限，致使許多方面都無法達到標準要求，因此，無法對現場采樣進行測試的質量管理工作予以重視，相關部門也不明確各個設備的操作方法與注意事項，忽視了檢測過程涉及到的問題，將各種重點放在了質量監管方面，進而無法控制檢測。另外，有關部門未接受過專業培訓，無法向環境監測工作提供有效依據。部分地區仍然沒有認識到現場采樣工作的重要性，致使采樣出現誤差無法從操作上得出結論。基于此，需要提高采樣人員的思想意識，從根本上改變采樣工作，以此保證采樣質量[2]。

三、環境監測實驗室現場采樣質量管理的有效建議

（一）采樣儀器設備管理數字化

現場采樣儀器能夠在一定程度上保證數據采集的準確性，也是質量控制的源頭。因此，在采購采樣儀器到其使用期間需要進行外部校準、日常核查、維修保養，對其進行全生命周期信息化管理。從數字化角度出發，對于儀器的外部校準與日常核查能夠形成儀器的計量特征，能夠記錄儀器自身的計量畫像參數，將儀器計量能力形成可數字化、定量化分析的云端匹配庫。將儀器的計量、校準過程由單純的出廠時完成、年檢時定點完成進行轉化，成為遠端通過數據集匹配快速靈活完成，從而實現儀器加量的可追溯化，保證數據源頭的質量控制得到提升。

（二）現場采樣程序與信息記錄數字化

有的現場采樣儀器支持打印報表的功能，但是具有一定局限性，例如，儀器功能的限制與不同環境要素的差異性。大部分現場采樣記錄都是需要手抄，具體為：先進行任務下載，將管理系統中的監測任務下載到移動終端上;再進行人員指派，維護各級別現場監測人員信息，根據采樣任務特點，在系統內指派采樣人員維護各級別現場監測人員的信息，在系統內指派采樣人員，在此期間需要結合采樣任務的特點來進行，最終根據任務數據考核采樣人員的工作量。接下來在現場布點，此過程需要采樣人員來進行，通過移動終端就可以進行設置;現場結果錄入過程也需要采樣人員在移動終端進行儀器數據自動采集與記錄，其中包括多項內容，即現場環境參數、采樣、儀器設備、人員信息等。此外，樣品在保存與運輸期間，需要將樣品保存的情況進行拍照，并將樣品保存的情況詳細記錄在交接單上。上述流程環節都采用了相應的數字化技術，在實際采集數據過程，將儀器狀態數據、測量數據、過程數據等全部形成質控點，構建對應了質控數據集，從而完成整個采集過程的數字化重構。

（三）現場采樣質量管理的經驗規則化

在進行現場采樣的過程中，應獲得儀器、各質控要素的監測數據，并將其匯集，在此基礎上完成業務記錄工作到實驗室分析信息系統的流轉，在此過程中要能夠實施直流保證與質控行為，及時發現潛在的質量問題，并根據各階段檢查的需求進行歷史數據回溯分析，找出工作與日常活動中的不足，改變管理模式，從而為決策提供精準的數據。通過現場采樣的數據不斷積累與專家的經驗，可借助人工智能的學習方法來優化規則，完善操作簡潔靈活與自動化程度合理之間的統一，從而實現質控的規則化。

（四）現場采樣質量管理的數字化分析

環境取樣與技術領域的取樣有所不同，先要分析的總量不是有具體定義的數量材料。例如，要描述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，在此情況下，總量無法直接精確獲得，甚至沒有嚴格的限制。因此，需要對取樣的異質性與多樣性進行分層。例如，通過明確界定并在必要時將該地區細分為同質的亞區，指定相關的物種與大小等級，找出該地層在總數量中的豐度，然后根據可接受的準確度與該總數量所需的最佳樣品組成、數量、大小，所以先進行初步的研究篩選，以選擇適當的樣本材料確定采樣區域，從而確定采樣時間與采樣方法。

結束語：

綜上，環境監測涉及的內容較多，每項工作都會影響最終的監測結果，以此決定治理方案是否具備科學性。當前實驗室質量控制的效果得到了增強，通過數字化技術的應用，能夠提升環境監測數據的精準性。

參考文獻：

[1]宋釗，陳迪. 生態環境檢測實驗室現場采樣質量管理技術數字化研究與應用[J]. 質量與認證（6）：3.

[2]王樂. 環境監測現場采樣的質量控制方法[J]. 工程技術（引文版）.

[3]李峰. 環境空氣手工監測現場采樣質量管理方法研討[J]. 環境與發展，2019，（06）：149+151.

作者簡介：

董建，男，漢族，江蘇宿遷，1973.12，大專，工程師，宿遷市生態環境監測監控服務中心現場監測科長，環境監測。