环境监测数据质量要求与统计方法的运用

环境监测数据质量要求与统计方法的运用

梁振国

佛山市南海区环境保护监测站广东佛山528000

摘要：在工业经济发展进程中，环境质量控制成为社会热点话题。而环境监测数据统计可以通过数据统计信息分析，确定环境污染、保护程度，从而为环境保护策略的制定提供依据。本文以环境监测数据统计为研究对象，介绍了环境监测重要性。并根据环境监测数据质量要求，从极差、总体均数估计、总体均数与样本均数、标准差等几个方面，对环境监测数据统计方法运用进行了简单的分析。

前言

环境监测数据统计方法主要为环境要素质量监测数据，如水、大气等。在经济发展进程中，我国经济发达区域PM2.5超标问题频发，不仅对人们生存环境造成了严重的威胁，而且对区域环境保护工作提出了更加严峻的挑战。因此，在实际环境监测管理工作开展过程中，如何及时、全面、准确的掌握社会生活污染及治理情况，是环境监测数据统计人员的主要目标。

1.环境监测重要性

环境监测数据质量控制，可以为政府公众信赖力的提升提供依据，在一定程度上提高基层群众对区域环境改善的满意程度。

2.环境监测数据质量要求

在我国经济飞速发展过程中，环境监测已成为环境保护的重要模块。我国党中央、国务院对环境监测工作高度重视。在2017年05月，我国中央部门依据环境监测深化改革工作要求，颁布并推行了《关于进一步审核环境监测监测改革提高环境监测数据质量的意见》，为我国环境监测质量控制提出了明确的要求[1]。在上述文件中，要求环境监测数据质量需要在反映环境污染、环境状况问题的基础上，推动环境生态文明建设。并保证环境监测数据统计质量符合客观真实性及全面准确性。其中全面性主要指功能全、指标全、定位全；而准确性主要是通过规范科学方法，进一步优化环境监测质量监控体系。结合数据监测仪器的应用及精密性仪器的引入，保证数据统计“零误差”；客观真实性主要是要求环境监测数据统计人员以不参与、不干预为原则，遵循自然界发展规律。秉承认真负责的工作态度，提供可以反映真实情况的数据，保证数据客观真实性。

3.环境监测数据统计方法的运用

3.1极差

极差主要是在一组环境观察数据中，利用最大环境监测值减去最小环境监测值得出的数值[2]。最大环境监测值与最小环境监测值的差，又可称为全距，其是环境监测数据变异程度的基础衡量指标，可以反映环境数据不正常变化程度。即在极端情况下环境监测数据变化情况。极差数据统计方法对于检出限度以下数据处理可靠性较高，但是也会产生错误的数据统计结果。如在某组地表土壤分析铀含量检测中，主要检测结果为：2.12,2.54,2.65,2.55μg/g干土，其中2.12与其他结果偏差较大。这种情况下，就可以采用Q检验方法确定该数据是否为异常数据。若为异常数据，则可将2.12筛除。

3.2总体均数估计

总体均数估计主要是针对抽样误差因素。若样本结果与总体结果不对等，则需要利用样本结果，反向推论总体结果，即参数估计。一方面，通过参数估计，可以有效避免样本设计误差。对于环境监测数据而言，常出现在监测限度以下的数据分布情况。这种情况下，简单总体均数估计就可以对环境数据组表征数值进行总体分析。

另一方面，由于环境质量数据大多为非正态分布或者正偏态分布状态，部分偏态效应较明显，特别是与零值较接近的数据分布态势，极易导致整体数据出现零边界情况。如在多数数值较小的情况下，若出现个别高于总体均数情况，则整组环境监测数据均值、标准偏差均会发生较大幅度的变化。这种情况下，环境监测正偏态数据也会远远高于总体观察均值，甚至在25.0%以下。因此，单一总体均数估计并不能有效评估环境监测质量。同时考虑到极个别偏差数值对标准偏差的影响，即总体均数离散性在数据组多数数据离散性以上的情况。如某河流挥发酚测定检测数据Lgx为0.4771ug/L、0.6998ug/L、0.8457ug/L，概率单位分别为4.8/5.45/6.17。根据上述数据分布特性，可将Lgx与概率单位进行线性回归。随后根据线性回归数据特征，进行概率几何均数计算。

3.3总体均数与样本均数

总体均数、样本均数比较主要是通过对总体均数稳定值与样本均数进行观察，以此为依据推断样本均数未知总体均数与已知总体均数偏差情况。如对某一处理设备出水COD进行连续7天监测，每次监测间隔6h，共获得28个数据，具体如表1：

通过对上述数据极差、标准误差、平均数计算，分别得出该设备出水COD监测数据极差为：120.0-86.5=33.5；标准误差及平均数分别为1.46、101.2。经过X2检验，可得出结果为显著水平0.1155，远小于标准值0.200.表明上述数据测定值与正态分布具有显著差异。因此可采用中位数、或者众数表示该设备出水COD监测水平。

依据上述数据，首先，可对该设备出水COD日均变化方差进行进一步计算，通过对组内平方差、均方及组内平方差、自由度、均方的分析，可得出该设备出水COD日间变化方差置信水平，为0.1023，远小于标准值0.200。因此可得出7日内4个采样时间均值有两个或两个以上存在显著差异。

其次，通过对其置信度的进一步分析，可得出7日内每天晚间20:00之间、14:00之间均值无显著差异，且22：00之间均值远低于02:00均值，08:00均值远高于02:00数据监测均值。据此可得出环境监测数据与监测时间具有一定联系。

最后，若设定该设备出水COD标准值为一级排放标准，即100.0mg/L。通过t检验，可得出整体监测数值执行度为94.5%，即t计算值在查表临界值之下。这种情况下，从统计学视角进行分析，可得出7日内监测均值与排放标准具有明显差异。

总的来说，该设备出水COD7日内环境监测数据处于非正态分布时代，可采用中位数、或者众数表示该设备出水COD平均水平；而由于7天内总体监测数据无明显变化，则表示该设备生产、处理运转稳定性较高，且7天内不同监测时期数据具有一定差异，20:00及02:00处于最低值。

3.4标准差

标准差主要是一组变量离散程度统计标准。在实际应用中，标准差数据统计方法常用于呈正态分布环境数据，或者对称分布的环境数据信息。通过与总体均数估计方法共同使用，可以有效得出一组观察值分布情况[3]。

对于容量较大的环境监测数据组，则需要在MLE百分位数值表征分析的基础上，结合环境研究数据标准偏差效果，对环境数据分布变异程度进行监测。必要情况下，也可以通过对数计算，进行环境监测数据偏差转换。在获得原始数据单位之后，可得出较为简便的标准偏差数值。如对于1、10、100等原始数据而言，可将其转化为以10为底的对数，即0、1、2，可有效降低数据偏差统计难度。

此外，在总体均值数值统计过程中，若四分位数值与数据组低75%位置-25%位置数值相等，则可采用四分位数值代替数据组50%以下剩余数据[4]。以环境数据正态数据分析为例，四分位值范围与1.35倍环境数据监测标准偏差相等，可通过四分位范围与对应倍数的计算，得出环境数据监测标准偏差。而对于环境监测数据正偏态分布态势而言，多数四分位值范围在标准偏差以下。这时，就需要以数据组地域监测消毒结果25.0%为标准，采用分布补偿措施，避免简单数据代入导致的样本统计偏差。

4.结束语

综上所述，环境监测数据统计及质量分析工作，是相关部门制定环境保护政策的主要依据。因此为进一步强化环境监测数据统计信息建设，在实际环境监测数据统计工作过程中，相关工作人员应正确认识自身工作的重要性。根据环境监测数据质量要求，合理利用极差、总体均数统计、总体均数与样本均数、标准差等统计方法，最大程度发挥环境监测数据统计及质量分析工作监督功能，为我国和谐自然环境构造提供依据。

参考文献：

[1]安明玲.环境监测数据质量要求与统计方法的应用研究[J].资源节约与环保,2018(2):49-49.

[2]刘海龙.简论环境监测数据质量管理的方法及其措施[J].建筑工程技术与设计,2015(32)：112-114.

[3]丘仕梅,黄晓静.环境监测数据质量要求与统计方法的应用[J].化工管理,2017(29):217-218.

[4]何跃君,韩秀茹,凌盼.环境监测数据综合分析与评价技术研究[J].青海环境,2016,26(1):16-20.