环境空气监测数据及处理方法分析

摘 要：现如今很多地区以牺牲环境为代价，盲目追求经济的快速发展，这种方法是不可取。环境是人们赖以生存的家园，习近平总书记曾提出“绿水青山就是金山银山”的发展理念，可知环境对于人们的重要性，没有良好的环境，任何发展都是空谈。文章就环境空气监测的數据以及处理方法进行科学分析，并且对提高监测数据的准确性提出了见解，希望能够为环境空气监测工作带来帮助。

关键词：环境;空气监测;数据分析;数据处理

1    环境空气监测的重要性

环境空气监测是对人们赖以生存的环境，以高科技，现代化的方法，对空气中存在的成分进行分析监测记录，目的是通过对空气成分的分析，让人们对空气中污染物的种类有更清楚的了解。同时，分析污染物的特点，为环境空气的治理提供可供参考的数据报告。随着社会发展的进步，城市化建设水平越来越高，城市人口数量不断增加，城市现代化的背后是环境污染的加剧，工业违规排气、锅炉燃煤、机动车尾气以及扬尘等都是空气污染的主要原因。解决环境问题刻不容缓，现在要做的就是加强对环境空气的监测，通过分析空气监测数据了解空气污染成分以及浓度[1]。就目前而言仅得到数据远远不够，还需要更深层次地对数据进行科学分析和整理，完善数据记录，不可马虎。空气污染数目众多，成分各异，数据的错误记录将影响今后对环境的治理，应确保记录数据的准确性和规范性，为空气环境的治理提供方便。

2    数据分析

2.1  统计规律的分析

统计规律要求在数据采集记录以后的分析当中，合理地运用数学统计方法、模糊的数学方法以及数据库相关整理方法，对环境空气质量监测的数据进行系统化的分析和对比，从中发现数据之间存在的相关规律，合理地统计并分析规律，避免人为臆想的误差，用数据说话，增强说服力。

2.2  合理性分析

数据分析就是对记录的数据以科学的方法进行整理，提炼出有效的信息，数据的合理性分析要求数据对象具有代表性。就环境空气监测数据而言，要求监测数据的时间、地点具有代表性、环境的质量好坏具有代表性，也就是要求采集的数据应该在特定的时间和地点，才能够真实地反映出环境状况问题，避免数据本身的不合理而产生误差，进而确保数据的真实性。一般来讲，多个监测数据之间都会存在着某些相关性，合理性分析就是在这基础上应运而生的。在特定的数据分析中，合理性分析是要求结合多种不同环境要素中的各项条件及污染源的指标来进行，才能准确掌握环境差异所带来的影响，对产生的不同影响进行科学合理的整理分析，得出精确的环境空气监测数据。使用任何方法，都无法避免监测数据直接存在的相关性，包括正相关和负相关，但是通过对数据之间相关性的分析可以得出不同环境下数据之间的关联性[2]。

2.3  可比性分析

在对环境空气监测数据的整理和分析过程中，不仅要进行环境数据的合理性分析，更要注意的是各种环境空气监测数据之间的可比性，没有可比性的数据无法分析得到各种污染源之间的相互关系。比如在多种环境因素下，不同的污染源、不同的监测方法以及不同行业领域、不同的数据分析整理方法等多种条件因素下环境监测数据的可比性。可比性包含的范围非常广阔，涉及的专业能力也比较强，各种对比要求也很高，所以在对可比性进行实际分析时，关联到许多跨专业的内容、更精准的监测手段和分析的相关标准和规范，在可比性分析中一定要以掌握不同污染源的相关性和相关迁移规律为基础。在分析整理环境空气监测数据时，对比出数据的关联性，也不忘分析数据之间的差异，结合实际分析，对影响数据的变量进行改变，保证数据的全面性，减少数据误差带来的影响。

2.4  异常监测数据情况分析

（1）可预知的异常监测数据。对于监测系统的维护、校正、停电、系统已知故障及排除故障时的数据、仪器重启等可提前预知的异常监测数据，在数据统计处理过程中需剔除。（2）不可预知的异常监测数据。气象变化、监测仪器固有误差、监测仪器突发故障、采样系统、其他非人为故障等诸多不可抗的因素均能够导致监测数据产生异常[3]。

无人值守的自动监测系统仪器维护周期较长，使一些仪器故障和外界因素的干扰不能及时排除，导致获取了异常监测数据。因此工作人员需要及时记录大气气候条件的变化，对获取的异常监测数据进行正确地、有效地判断处理，建立好仪器校准、定期的零点和量程漂移检查、异常监测数据的处理等数据质量保证制度并使之真正得以落实。在处理工作中应根据不同的检测仪器及实地采样条件，制定更适合具体情况的解决办法，不能机械照搬。科学的管理方法、尽职尽责的工作态度以及熟练的个人技术是大气自动监测系统正常运行的有力保证，在确保自动系统采集数据准确、可靠的同时，真正发挥自动监测的作用，为环境管理提供科学的依据。但在具体的工作中还需要结合实际情况进行变通，选择更合适的解决办法来保障环境空气监测结果的准确性。

3    数据处理

3.1  有效数据规整法

有效数据整理法就是仅对有效数据进行规整。一般来说，在监测过程中所得到的数据种类和数量比较多，需要对其进行分类筛选。对数据结构进行分析，再判断该数据是否具有真实性和可靠性，不符合常规和不可靠的数据就定为无效数据，相反的数据就是有效数据，通过筛选判断来确保记录数据的真实性和有效性。此外数据筛选还有其他目的：针对不同环境和不同条件的环境质量状况，利用数据进行分类，提高数据分析的可靠性。

3.2  无效数据剔除法

空气质量监测站是监测数据获取的主要地方，但是在缺少人为干扰和控制的时候，环境空气系统可能会产生一些异常数据，这种情况是普遍的。在数据分析整理时，要进行合适的处理，才能保证不会对监测的结果产生太大的影响。异常数据产生的原因大多是天气的变化，或者是监测系统老化所带来的固有误差。不管是哪种原因，都是不可抗因素，不以人的意志而改变，所以，没有有效的方法来改善因环境误差造成的数据误差。同时，没有对空气环境监测设备进行很好的保护，会使得检测系统的稳定性能受到一定的影响，导致测得的数据出现异常。和有效数据处理法相反的，监测环境空气数据处理过程是利用无效数据消除法进行，简单来说，就是把不具代表性和不真实的数据剔除，对多记录的数据进行分析处理。因为环境空气质量并非一成不变的，监测数据都是在一个动态范围内波动的，所以保证数据的真实有效很重要。同时和同类型数据也要进行对比分析，从而剔除掉误差较大的。在对采集样品进行反复的对比剔除后，可以获得精确度更高和更加真实的监测数据，进而提高监测数据分析结果的精准度[4]。

3.3  反复对比验证法

在环境空气监测数据处理的过程中，通过不断地对比验证，提高监测数据的精确性，进而提高数据分析结果的真实性和可靠性。反復验证要求采取多种样品以随机的方式进行取样，而且每个数据都要得到监测分析。通过反复地对比分析验证，可以获取更精准的监测数据结果，提高监测的应用价值，多次的对比可以排除因数据样本较少所产生的偶然性，使得监测数据分析结果更加精确。

3.4  时间序列分析法

在对环境空气质量数据进行监测记录时，如果要对环境空气质量进行高频率的监测，需要大量的人力和物力资源，不仅会增加监测工作的成本，而且也会增加较多的工作量。但如果仅对小部分时间的环境空气质量进行监测记录，所获得的数据就不具有普遍性，数据的真实性和可靠程度不够高。为了处理这类情况，可以采用时间序列分析法。通过对环境空气质量监测数据的分析，区别出不同的天气状况，设置环境空气监测的时间间隔，既不需要高频率的监测，也保证了获得的数据能够反应该环境的真实情况。

4    提高环境空气监测数据质量

4.1  加强环境监测部门责任感

在进行环境空气质量监测时，为了提升监测工作质量，首先，需要明确环境监测部门的工作责任，每一个工作人员都要明确自身的工作内容，提高自身的使命感，对待工作一丝不苟;其次，各个部门还应该结合实际情况制定奖罚制度，保证权责分明。此外，因为环境监测的范围广泛，所以环境空气监测部门应该结合实际情况分析监测城市人口数量和监测面积大小，合理制定监测点。在对每个监测点的环境空气质量实时监测的过程中，要对监测过程中所产生的问题采取有效的处理方案，避免人工疏忽导致的监测数据异常影响监测结果，保证环境空气测工作的顺利进行，为日后治理环境工作提供便利[5]。

4.2  重视监测站采集的数据

在环境空气监测工作中，环境空气质量的好坏无法通过简单的肉眼或是人的观察就得到结果，这时，精密的监测仪器所获取的监测数据，就能够代表着空气质量信息。监测数据的完整性和准确性对于提高环境空气质量分析水平来说是至关重要的。因此，在管理工作中必须加强监测站数据收集的管理工作，不可忽略数据中细小的差异。在数据采集、处理、分析等每个环节，都必须加强管理控制，避免疏漏，要求所有工作人员认真仔细，严格按照工作标准来执行，才能够确保监测数据的质量。

4.3  自动化环境空气质量监测管理

随着社会科技的不断发展，自动化技术发展迅速，各种更加精密的监测仪器也被开发、生产出来，替代老一代的仪器系统。在环境空气监测工作中，也不可以故步自封，好的工作经验再加上科学精确的监测仪器，对环境空气质量监测工作来说更是如虎添翼。完善健全自动化的监测系统，能有效地提高监测工作的效率，减少其他因素所带来的误差，提高了监测数据准确性和可靠性。

5    结语

总之，历史上因环境的破坏最后导致生存条件受到威胁的例子数不胜数，牺牲环境带来的利益，远远不及修补环境所需要的花费。在工业发展的道路上，环境承受着巨大的压力，增强环境保护意识、加强对环境空气质量地监测刻不容缓，高度精确和可靠的环境空气数据可为以后的环境治理找到方向。建设美丽中国也是每个人的责任，希望文章对环境空气监测工作带来一些借鉴与参考。

[参考文献]

[1]王超.浅谈环境空气质量自动监测数据的日报审核[J].黑龙江环境通报，2014（4）：9-12.

[2]梁庆炜，周振，胡荣光.环境空气自动监测质量控制的探讨[J].科技与企业，2016（7）：18-20.

[3]潘本锋，汪巍，王瑞斌，等.我国PM2.5监测网络布局与监测方法体系构建策略分析[J].环境与可持续发展，2013（3）：9-13.

[4]江建辉，高军林，徐丽红.环境监测数据的可靠性分析探索[J].科技资讯，2012（20）：139.

[5]张丹丹.环境监测工作在环境保护中作用探讨[J].资源节约与环保，2018（5）：67.

作者简介：李楠（1975— ），男，辽宁朝阳人，高级工程师，学士;研究方向：环境工程。