浅谈环境监测数据审核

时间：2024-05-18

陈家莉

浅谈环境监测数据审核

陈家莉

（安顺市环境监测站，贵州安顺 561000）

环境监测数据审核是环境分析质量保证和质量控制工作的一个重要环节，此项工作对监测数据是否准确可靠有一定影响。简要分析了环境监测数据审核的重要性，重点阐述了环境监测数据审核的内容，简单介绍了判断异常数据的方法。

环境监测；数据审核；异常数据；判断方法

对环境监测工作来说，每个监测数据是环境监测工作的生命线，要做好环境监测工作，最重要的是要拿出准确可靠的监测数据，提高数据的质量，提升数据的权威性，而数据审核工作对于把好环境监测质量关起着非常关键的作用。

1 环境监测数据审核的重要性

近年来随着中国经济不断发展，环境污染问题日益严重，公众对环境质量日益关注，环境保护的紧迫性越加突显，而环境监测是环境保护工作的重要组成部分，对环境管理及环境影响评价等起着至关重要的作用。伴随着环保工作的深入开展，环境监测工作任务越来越重，监测得到的各类数据量突飞猛涨。尽管近年各级环境监测机构的监测能力不断提高，监测人员、监测仪器不断增多，监测技术不断提高，但由于受监测分析人员技术水平、监测环境、仪器设备等因素影响，导致异常数据出现，发生错报漏报现象。这些看似普通的数据，对环境决策是否正确、环境执法是否公正、环境评价是否科学有直接的影响作用。比如，平时开展的常规饮用水水质监测关系到人民群众的饮用水安全问题，事关人民群众的人身安全，因此做好数据审核工作相当重要。再比如，对企业开展的常规污染源监测，准确可靠的监测数据能正确反映企业的污染物排放状况，为环境管理及环境执法提供数据依据。在平时工作中，环境监测数据量特别大，而且数据时效性比较强，如果不能及时发现数据中存在的质量问题并加以分析及改正，事后往往无法补救。因此，对于环境监测数据审核工作，监测机构必须加强管理，严格要求，审核人员按规范认真审核，将数据审核过程中发现的质量问题及时汇报领导，及时查找分析原因并加以纠正。只有这样，才能提高监测站发布出去的监测数据的质量，让环境监测更好地为环保工作服务，为人民和社会服务。

2 环境监测数据审核的内容

环境监测工作要求监测数据的质量保证必须达到代表性、完整性、可比性、准确性及精密性五个要求。其中，代表性主要体现在采样环节方面，精密性和准确性主要体现在实验室分析环节方面。在日常审核数据时，应该围绕着这“五性”来审核，尽可能保证环境监测数据结果准确可靠。

2.1 代表性

监测数据的代表性是指在具有代表性的时间、地点，采用符合国家技术规范规定的采样方法采集到的能反映监测环境总体真实状况的有效样品的特性。采样工作开展前一定要优化布设采样点位，采样时点位一定要准确，必要时采用定位仪GPS进行定位，另外，样品的采样方法、采样器具、样品的保存、运输和有关的记录表格都要规范化，保证采集到能正确反映监测环境状况的具有代表性的样品。数据审核人员在审核数据时，一定要重点审核监测样品的采样原始记录，看现场监测采样人员是否按照要求认真填好每项记录，样品采集所使用的技术方法是否符合国家标准规范要求，采样仪器设备的精度是否能满足监测对象的要求，采样记录上样品的表观特征记录是否有异常。如果发现监测数据有异常，应详细分析原因，一定要保证所采集到的样品具有代表性。

2.2 完整性

监测数据的完整性是指按照监测预期要求或监测计划所获得的所测样品的有效监测结果及相关资料信息收集完整的特性。在审核监测数据的完整性时，可以从以下几方面进行审核：①对监测对象的点位布设是否完整，点位数和监测频次是否符合所监测对象的要求；②监测对象所开展的监测指标是否齐全；③监测分析方法的选择是否符合规定要求；④监测工作各个环节的原始记录是否填写得完整规范等，对于数据审核时发现的数据资料不足之处，要及时补足改正。

2.3 可比性

监测数据的可比性是指在监测环境条件、监测分析方法、数据表达方式等可比条件下所获得数据的一致程度。比如，在测定环境标准样品时，使用不同标准分析方法得出的数据应该具有良好的可比性。再比如，同一水样中，用酚二磺酸分光光度法测定硝氮的结果与离子色谱法测定的结果应该基本一致，用流动注射法测定氨氮的结果与纳氏试剂法测定的结果应该基本一致。另外，实验室对同一样品的监测结果应该达到相关项目的数据可比，同一项目在无特殊情况下，历年开展监测所获得的同期监测数据也是可比的。数据可比性审核因为其包含内容特别广泛，所以对审核人员的专业素质要求比较高，除了要求熟悉各种监测指标的分析方法标准及技术规范外，还应要求其掌握各种污染物的特征及污染物之间存在的关系，对于长期开展连续监测的监测对象，还应掌握各种污染物指标历年的数据范围等。只有从不同的方面来对监测数据进行对比审核，才能更快更准地发现问题，进而解决问题。

2.4 准确性和精密性

监测数据的准确性和精密性是反映实验室内分析测定结果质量是否达到要求的特性。准确性表示测量值与真值的符合程度，一般以准确度来表征，大小用误差或者相对误差表示。准确度常用的评价方法有标准样品分析、加标回收率测定、不同方法的比较等。在审核数据准确度时，首先通过标准样品分析的结果来判断分析的准确度，其次看样品加标回收率是否满足方法标准要求。精密性是表示多次重复测定同一样品的分散程度，即表现为对同一样品的多次测定值有无良好的重复性和再现性，一般以精密度来表征，其大小常用标准偏差或相对标准偏差来表示。在审核数据精密度时，首先要注意审核所用分析仪器设备的精度是否符合方法要求，其次审核样品平行样分析测定值是否具有良好的重复性和再现性。除此之外，还应对实验室内质量控制内容进行审核，比如校准曲线、空白测定值等是否符合要求。只有全面仔细地审核，才能保证监测数据的准确性。

3 异常数据的判断方法

异常数据是指和实际数据出入较大，可能不能正确反映实际环境质量和环境污染状况的数据。在围绕上述“五性”对环境监测数据进行审核时，一定会遇到异常数据。如果发现异常数据，应及时进行原因分析，主要分析监测时的监测环境及人为因素对监测结果的影响。异常数据主要有两种，一是监测数据由于监测误差和样品不具代表性造成异常，二是无法确定产生原因的异常监测数据。

3.1 根据历史数据进行判断

各环境监测站对其管理区域范围内的地表水、饮用水等环境质量纳入日常监测工作，多年来已经掌握了各监测点的详细监测数据，这些数据一般有一定的规律性和稳定性，审核人员在进行此类监测数据审核时，若发现监测数据异常偏高或者偏低，首先应了解现场采样监测期间该监测点周围环境有无特殊情况发生；其次再认真审核监测全过程的原始记录，或者进一步采样复测，复测时从采样环节、分析环节到数据审核环节做好全过程的质控，样品的采集、保管与运输一定要符合规范要求，分析环节可采用加标回收、平行样、标准样品、实验室内不同分析方法来比较等质控方式来保证监测结果的准确性，从不同的角度及时查找分析总结原因。

3.2 根据逻辑关系进行判断

审核监测数据时，一定要注意某些监测指标测定结果间应存在的逻辑关系，利用数据间的逻辑关系进行判断，从而发现监测数据中明显不合逻辑的异常数据。比如，从理论上讲，污染物处理设施出口的浓度肯定低于进口的浓度，但在实际监测中偶尔会碰到数据相反的情况。这时就要及时查找数据异常的原因，在排除采样及样品分析环节无误后，一般都是污染物处理设施的问题，应及时查找原因解决问题。再比如，在常规地表水监测数据审核时，要注意几个指标的逻辑关系，即同一水样中，化学需氧量浓度大于五日生化需氧量浓度，化学需氧量浓度大于高锰酸盐指数浓度。另外，同一水样中总氮浓度大于氨氮加硝氮浓度之和。