环境监测数据获取、处理及分析.pdf

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1、环境监测数据获取、处理及分析李俊英/富平县环境监测站【摘要】环境监测是通过对人类和环境有影响的各种物质的含量、排放量的检测，跟踪环境质量的变化，确定环境质量水平，为环境管理、污染治理等工作提供基础和保证，是保护环境的重要手段，其核心目标是提供代表环境质量现状及变化趋势的数据，判断环境质量，评价当前主要环境问题，为环境管理服务。随着科技发展，监测数据的采集、处理及分析更方便、准确，为人类的良好生活环境提供了有力保障。【关键词】环境监测；监测数据；数据采集；数据处理；数据分析1.前言环境监测是以环境为对象，运用物理的、化学的和生物的

2、技术手段，对其中的污染物及其有关的组成成分进行定性、定量和系统的综合分析，以探索研究环境质量的变化规律。其任务是要对环境样品中的污染物的组成进行鉴定和测试，并研究在一定历史时期和一定空间内的环境质量的性质、组成和结构，主要内容包括：大气环境监测、水环境监测、土壤环境监测、固体废弃物监测、环境生物监测、环境放射性监测和环境噪声监测等。环境监测数据是以统计学为基础，各数据之间联系密切，彼此相互渗透，为各类环境质量、环境评价、环境规划、环境管理等提供科学依据。2.数据获取与可能出现的问题环境监测规定了每一次监测所采集的数据可应用的范畴

3、，超出这个范畴评估环境质量将被认定是不符合规则的，因此环境监测数据应具有代表性和完整性，即所获取的监测数据能全面的描述污染物的空间分布状态。同时还具备准确性和可比性，即数据是经过精密仪器采集，并可通过一定数据处理方法进行可比性分析验证。另外，对所进行的监测样品要保证它的可靠性与准确性，这样才不会给监测项目的判断造成大的误差。目前监测数据的获取方面存在的问题主要涉及：数据采集过程中监测人员在数据筛选或处理时出现人为误差；监测点布设没有及时根据附近环境变化而更新布防监控；由于仪器设备过于陈旧而无法进行精密度采集或处理等。产生上述问题

4、的主要原因有：（1）主观原因：监测人员本身业务素质较低，并不能将数据进行科学有效的分析和处理，使得部分数据丧失真实性，甚至不能用于反映环境的实际状况。（2）客观原因：监测仪器配置和监测点位的布置过于陈旧，并未根据最新环境变化情况更新，使得环境监测数据不具代表性，造成评价结果偏差，无法进行科学分析和处理。3.环境监测数据质量（1）目前我国在环境监测方面存在着诸多问题，而这些问题最终都是体现在质量上。而产生这一现象的云因主要有：一是客观方面，一方面排污企业的生产状况极为复杂，排污状况很难维持稳定的状态；另一方面监测仪器不够精密，有一

5、些企业使用的监测仪器过于陈旧或者性能较差，严重影响获取数据的准确性。二是主观方面，监测人员的专业素养不高，对监测数据的敏感度不够，无法对数据进行科学合理的分析。（2）监测数据的质量要求环境监测不仅是环境保护的基础，还是对环境管理效能进行检验的一个尺度。二环境管理水平的高低主要是通过监测数据的质量来衡量的。所谓监测数据的质量是运用综合分析能力，用丰富的、真实的、专业的数据来评价环境质量现状，环境的发展趋势，为环境规划提供科学依据，对过去和现在的环境状况进行全面而深入的了解。由于环境监测数据常常受到客观或主观因素的影响，所以必须要有

6、完善的质量保证体系，这样才能保证监测数据质量的可靠性。具体要求：一是监测数据要有代表性，即取得的监测数据要求能够很好的代表整个监测项目范围的污染物空间及时间分布状况，不应缺损或不实用的情况存在，监测样品应注意采样时间、地点和变换周期等。二是监测数据需具可比性。比如采用一个密度很差的方法去检测所选的样品，在多次进行监测之下，其得出的监测结果应该与选取适宜密度的监测值存在明显差异，否则这样的数据不具可比性。4.监测数据的处理及分析（1）监测数据的整理对于监测所取得的数据应进行分类和整理。以便后面工作的进行，监测人员在监测工作中应该尽

7、量采用标准的记录表格，专业、清晰的记录监测数据。对原始获得的数据和图表，要经过逐一检查后确认，这样做是为了将那些无用的或者不能真实反映实际环境的监测数据筛选出来，是数据简明实用。（2）利用统计规律分析数据环境监测是以统计学为基础，因此，统计规律的分析方法也常常被采用。统计规律分析方法包含了对环境要素的质量进行各种数学模式评价方法对监测数据进行解剖和分析。这种方法主要在环境调查、环境规划及环评工作中使用。（3）环境效益分析环评监测、监督监测、验收监测、例行监测等多种监测方法中，监督监测的分析数据比较少，数据合理性较容易判断。二对于

8、分级数据较多的环评监测、例行监测来说，在较短的时间内判断出来的数据更为合理、准确、可靠。这些综合方法在实际工作中能够为环境保护的管理部门提供及时、准确的监测信息，提高了企业的工作效率，在较短时间内获得最有效的信息。（4）利用监测项目的性质对监测值分析监测人员要利