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

李 葉，譚 杰

（1.湖南省環境保護科學研究院，湖南 長沙 410004；2.湖南省生態環境監測中心，湖南 長沙 410004）

在快速發展的數字化技術支持下，生態環境現場采樣的數字化探索開始引起關注，這種探索需要關注現場采樣涉及的各要素，包括材料、人員、設備、環境、方法等。但結合實際調研可以發現，數字化現場采樣質量管理相關問題仍在業內大量存在，為保證生態環境現場采樣數字化探索取得預期效果，本文圍繞生態環境檢測實驗室現場采樣質量管理技術數字化開展具體的研究。

1 現場采樣質量管理技術數字化意義分析

為實現人與自然和諧共生，近年來我國各界高度重視生態環境保護工作，生態環境現場采樣質量便屬于關注重點。為反映污染問題治理效果并評估環境質量狀態，環境管理工作中生態環境檢測工作必須充分發揮作用，這一檢測需要得到質量較高的現場采樣工作支持。對于生態環境檢測實驗室來說，為保證環境檢測工作水平，必須重點關注現場采樣質量信息，進而設法優化管理，為打造集成監管機制，實驗室需結合行業中成熟、規范的管理方法，同時積極應用最新數字化技術及平臺，做好測試、評估、數據傳輸、報告編制等管理，全面提升自身管理水平。圍繞傳統的現場質量管理進行分析可以發現，對多數屬于野外作業的生態環境現場采樣來說，采樣工作的時間跨度和地域跨度均較大，同時會受到復雜的污染源影響，這種情況下很容易限制采樣信息監測及處理過程的可追溯性和真實性，容易出現數據處理不當問題。通過開展生態環境現場采樣質量管理技術數字化探索，生態環境檢測實驗室在維護檢測質量、提升監督效果等方面能夠取得顯著成果，這需要得到大數據、物聯網、人工智能等新型數字化技術支持，生態環境檢測工作基礎可由此全面夯實[1]。

2 現場采樣質量管理技術數字化實現方式

在生態環境檢測實驗室現場采樣工作中，需要重點關注各類要素影響，包括“人機法料環”，現場采樣質量管理技術數字化探索也需要充分關注這類要素，為保證采樣的隨機性和偶然性降到最低，必須設法實現整體流程自動化，進而開展全面質量管理，本文介紹的具體數字化方式包括數字化設備管理、數字化采樣記錄、數字化經驗積累、數字化展望分析。

2.1 數字化設備管理

生態環境檢測實驗室現場采樣需要應用多種采樣設備，這類設備會在運行中形成數據，相關數據應成為數字化管理重點。對于采樣設備應用的各環節，需開展全生命周期的信息化管理，具體涉及采購、核查、校準、保養、維修、使用等環節，如在日常核查和外部校準環節，基于數字化應用角度，需設法保證不同采樣設備形成針對性的計量特征，通過數字化記錄采樣設備的計量畫像參數，形成支持定量化、數字化分析的采樣設備計量能力云端匹配庫，在云計算等技術支持下，通過匹配遠端數據集，采樣設備的校準和計量能夠獲得充足依據，順利完成可追溯化的采樣設備計量，最終實現源頭層面的采樣設備質量控制[2]。

2.2 數字化采樣記錄

生態環境檢測實驗室現場采樣使用的設備擁有報表打印功能，但受到采樣對象差異及設備功能限制，仍大量存在手工抄錄現場采樣記錄的情況，這一現狀必須在數字化探索中設法改變。在具體的數字化采樣記錄探索中，應聚焦以下幾個環節：第一，下載任務。通過移動終端下載管理系統中的采樣任務；第二，指派人員。結合采樣任務特點和現場人員信息，針對性完成采樣人員指派，需同時結合任務數據進行采樣人員工作量考核；第三，設置采樣點。對于現場采樣點，需結合移動終端開展設置；第四，錄入采樣結果。通過移動終端自動采集和記錄數據，具體包括采樣人員、采樣設備、采樣參數、環境參數等信息；第五，錄入表單。對于采樣環節形成的現場監測工況記錄單、監測點位示意圖、現場原始記錄單，通過移動終端進行確認，具體確認結合電子簽名進行；第六，樣品保存。完成采樣后，需要拍攝樣品保存情況，樣品交接單上必須同時明確記錄樣品保存措施；第七，交接樣品。完成采樣后，樣品交接單生成由移動終端負責，該表單需要向樣品管理部門傳遞[3]。

通過上述七個環節，數字化采集措施能夠在生態環境檢測實驗室現場采樣中得到全面應用，采樣環節涉及的測量、過程、設備狀態等數據可由此形成對應質量控制點，進而得到質量控制數據集，通過重構數字化的采樣過程，更為有效地統一采樣質量控制方法和數據采集協議，進而更好保障生態環境檢測實驗室現場采樣質量。

2.3 數字化經驗積累

生態環境檢測實驗室現場采樣應通過數字化手段匯集相關質量控制、采樣設備要素，結合收集的質量控制數據，保證采樣記錄向生態環境檢測實驗室信息系統流轉過程質量，及時發現相關質量問題。基于不同采樣環節要求，還應重點回溯分析歷史數據，保證采樣環節存在的不足和問題能夠及時發現。在采樣數字化探索中，需要重視規則庫建設和發展，進而開展智能化、自動化判別，輔以針對性建設的專業規則引擎，科學形成不同采樣活動的評判規則。在專家經驗和數據積累下，采樣規則可通過人工智能技術持續完善，進而同時提升采樣自動化水平和操作便捷性，最終順利實現規則化的采樣質量控制[4]。

2.4 數字化展望分析

為更好實現現場采樣質量管理技術數字化，結合大數據、人工智能、物聯網、云計算等技術發展趨勢，生態環境檢測實驗室現場采樣質量管理數字化還需要關注采樣智能化、質量控制信息預測預警、不同場景靈活管理。采樣智能化需要得到各類新型智能化輔助技術支持，進而實現更加全面、精確、自動的采樣數據，同時提升現場采樣的數字化重建和塑造能力，進而縮小實驗室內部和采樣現場的數字化管理差距；質量控制信息預測預警需要聚焦現場采樣質量控制，充分應用快速發展和完善的現場材料質量控制數據庫，同時大力建設質量控制規則庫，實現多樣化分析預測，進而全面提升采樣質量控制預警的自動化水平[5]。

3 現場采樣質量管理技術數字化的具體應用

3.1 問題分析

為更好實現生態環境檢測實驗室現場采樣質量管理技術數字化，必須明確相關環節的誤差來源，同時聚焦這類誤差帶來的影響，通過數字化技術最大程度減少和規避相關誤差，這一過程需同時引入全過程理念，聚焦現場采樣的全環節。圍繞環境采樣誤差進行分析可以發現，采樣需要設法獲取適合分析的一定數量和形式的樣品，這種樣品需要具備較高的代表性，即研究整個實體與樣品間的相似性需要達到最大，這是現場采樣質量管理的重點所在。為保證數字化技術較好用于生態環境檢測實驗室現場采樣質量管理，需要關注樣品代表性，且最小化控制樣品成分及性質變化、損失及污染引發的誤差。對于在生理、生態、時間、地理意義上不具備代表性的樣本來說，如采樣區域高度污染點停止取樣或測量，應保證指示物種存在不同累積行為或采用適當時間進行采樣。對于隨機誤差，需要重點做好對采樣、取樣、測量等步驟的檢驗。考慮到采樣各環節均可能引發定性、絕對、系統誤差，且這類誤差無法通過隨機樣本數量的增加進行改進或糾正，基于誤差行為、性質、風險、傳播、后果的差異，不應簡單開展定量分析和比較。

3.2 數字化要點

對于環境采樣來說，需要分析的總量多數情況下不存在有限數量和明確定義，小流域植被、池塘可食魚類種群等均可能成為需要進行描述的親本種群，這會導致問題總量缺乏明確定義且無法直接獲取，缺乏嚴格限制的情況也很容易出現。為解決相關問題，必須圍繞取樣的多樣性和異質性開展針對性分層，如對區域按照同質亞區進行明確界定，設法指定對應的物種和大小等級，進而明確總數量中地層相對豐度及相關參數。結合上述分析可以發現，監測項目和環境研究目標的準確界定極為關鍵，質量管理數字化技術在其中的應用具備較高實用性，能夠較好控制質量和規劃，具體需要關注合適樣本類型、采樣網格密度和形式、采樣周期及時間的選擇，項目費用和努力需要基于所需精密度、準確度及地區數量結構和規模確定。為保證所需信息準確、順利獲取，必須關注規劃優化，嚴格開展質量評估。

在生態環境檢測實驗室現場采樣中，樣品和區域類型定義很容易引發誤差，如從同一湖泊的不同部分進行樣品采集，水、貽貝、沉淀物、植物等樣品的檢測結果將出現較大差異，在湖的最深處、不同污染程度溪流出口處進行的采集同樣會導致不同檢測結果出現，環境采樣質量受到的陸地地區污染物暴露程度、污染程度、土壤性質等因素影響，這種情況在工業用地和城市、接近自然的偏遠地區均存在。生態環境檢測實驗室現場采樣很少涉及單個點屬性，更多關注區域的代表性點，因此獲得的檢測數據被隱式或顯式地從單個測量點外推、關聯及推廣至擴展區域，由此引發的誤差同樣不容忽視。在對區域相關信息的收集過程中，應通過信息手段開展早期調查并收集相關平面圖、地圖，之后開展篩選工作，明確待尋找子體的空間分異、變異性及大小情況，這能夠為科學地統計抽樣設計提供信息支持，保證特定抽樣計劃科學制定，該計劃需要具體提及待分析區域和具體問題，同時作為調查人和委托人間的合同基礎。對于相關的有效數據表和文件，可通過輔助工具進行直接的數據記錄，如上文提及的移動終端，但在應用移動終端進行數據記錄前，必須在數據表中完成記錄，通過這種備份更好保證生態環境檢測實驗室現場采樣質量管理可靠性。值得注意的是，數據表需要在生態環境檢測實驗室現場采樣管理中作為抽樣樣本或抽樣指南，進而嚴格記錄采樣過程出現的偏離取樣計劃及特殊事件，這關系著數字化探索能否取得預期效果。

4 結論

綜上所述，生態環境檢測實驗室現場采樣質量管理技術數字化探索具備較高現實意義。在此基礎上，本文涉及的數字化設備管理、數字化采樣記錄、數字化經驗積累、數字化展望分析等內容，則直觀展示了數字化探索路徑。為更好開展現場采樣質量管理工作，還需要充分應用智能化輔助手段、積極引入新型軟硬件、引進和培養相關人才。