水质检验中的数据误差及处理方法苏静

水质检验中的数据误差及处理方法苏静

苏静

天津泰达水业有限公司天津300450

摘要：水质检验过程中由于各种因素的不同，所造成的数据误差也各不一样，有的误差可以通过规范操作、技术控制等措施加以避免，有的误差出现是由不可控因素造成的，这个时候就需要对数据误差进行处理，主要是采取数字处理和结果分析两种方法。总之，误差的出现，对水质检验的结果带来了很大的影响，异常数据的出现，则会导致较大的失误。因此，水质检验人员必须高度重视水质检验工作，最大程度的确保水质检验的结果的准确性，为相关的水资源管理提供充足的信息，提高水资源管理的水平。

关键词：水质检验；数据误差；处理

1引言

水质检验过程中由于各种因素的不同，所造成的数据误差也各不一样，有的误差可以通过规范操作、技术控制等措施加以避免，有的误差出现是由不可控因素造成的，这个时候就需要对数据误差进行处理，主要是采取数字处理和结果分析两种方法。总之，误差的出现，对水质检验的结果带来了很大的影响，异常数据的出现，则会导致较大的失误。因此，水质检验人员必须高度重视水质检验工作，最大程度的确保水质检验的结果的准确性，为相关的水资源管理提供充足的信息，提高水资源管理的水平。

2造成水质检验数据误差的主要原因

2.1可测误差

水质检验过程中，可测误差相对比较稳定，而产生误差的因素相对而言也比较固定，因此可测量误差也被称为系统误差。例如在没有校正砝码的情况下就反复进行称重，那么久而久之误差就会不断重复，并且任何一次的误差都相同，这样的误差是固定存在无法改变的。但某些因素会导致不固定误差的出现，例如在测量浓度时，溶液中的溶剂或溶质都有可能挥发导致测量时的浓度和取样时的浓度不一致，但这样的变化能够通过标准规律降低。

2.2偶然误差

和可测误差不同，偶然误差并非固定因素引起。例如在检测水质的过程中，操作人员可能出现的不规范操作或环境因素都有可能导致检测的数据缺乏准确性和客观性。虽然通过控制环境的方式能够有效降低误差可能性，但操作人员的主观误差依然存在，并且正负误差也不固定，这样的情况就属于偶然误差。

2.3过失误差

水质检验过程中出现过失误差是特别常见的，原因也很好理解。但不同于偶然误差，过失误差应该是能够避免的误差，因此任何一次过失误差的出现都需要有相关人员为此负责。例如在检测水质的过程中，操作人员没有对检测所需使用的物品进行消毒，从而导致样品被其它因素污染；或者也可能是操作人员乱用清洁剂而导致水质检验出现误差。对于这样的误差，要避免也是非常容易的，提高水质检验工作人员的专业水平和职业素养是最有效的方式，加强相关工作人员的责任意识有助于降低过失误差的发生率。当发现检测结果出现误差后，应将其排除到平均值之外，以免影响整组数据。

3水质检验中的数据误差分析

3.1水质检验中的数据误差的不可避免性 

误差在任何的测量方面都是不可避免的，在水质检验当中也是如此，这符合哲学的发展以及社会的发展规律。虽然误差是不可避免的，但是随着技术的不断改进，社会的不断发展，测量技术的不断提升，误差也变得越来越小。

3.2在水质检验中数据误差出现的原因 

在水质检验的过程当中误差出现的原因很多，主要有以下几个方面：一是采样较为单一，不全面。在样本采集的过程当中缺乏代表性，会使得测量结果出现误差。二是实验的检测过程当中检验仪器出现了问题，有可能是仪器使用的时间较长，使得测量出现了误差；也有可能是因为仪器比较落后出现的测量误差。三是测量人员自身的不足。有些测量人员本身专业素质较低，并且在测量的时候不认真，因此会有误差的出现。

3.3真值 

真值就是指真实的数值，这种较为真实的数值在现实生活当中是很难能够得到的，因此在水质检验的过程当中规定多次反复测量所得的平均值即为真值，并根据真值的大小来判断误差。

4针对水质检验中数据误差的处理

4.1有效数字

在水质检测的过程中，为了确保水质检验的测量数据最大限度得接近实际数据，我们应当精确地计算各项数据，并且及时地记录下结果，以确保记录的所有的数据都是准确且真实可信的，保证检验结果的精确性。比方说，对滴管中液体的具体数值进行读数时，分别记录了10.32mL、10.31mL、10.22mL、10.35mL四个数字，前面的三个数字是经过实际测量得到的准确数据，最后一个数字是通过推测得到的数字，因此最后一个数字是无意义、不可取的，只有前面的三个数字实际、真实、可取。我们在分析数据的过程中还应对有效数字进行取舍，取舍有效数字是为了尽可能确保数据分析的准确性。在进行有效数字的取舍时，我们应当关注的内容有以下几点：第一，如果数据中出现倍数关系或分数关系，那么有效位数则是无限的;第二，在数据中的第一个数字明显大于7的情况下，有效数字位数只能取一位;第三，我们可以通过适当保留有效数字的方式来尽可能地减少误差。

4.2分析结果的判定

在对同一个水样进行水质检验的过程中，常常会出现异常数值。那么什么是异常数值呢？异常数值就是一组数据中的一个较为突出的数值，这个数值相较而言和其他数值存在明显的差异，此时的差异明显的数值就是异常数值。异常数值往往作为参考数据出现，因其所得的平均值或标准差值都不太准确，因此我们通常不会考虑异常数值。但为了确保下一次的检验准确，我们需要具体地分析导致异常值出现的因素。但是在以往的水质检验的过程中，大部分操作人员都忽略了对导致异常数值出现的因素的探索和具体分析工作，并且常常在经过多次反复检验的操作后仍旧不能准确地寻找、判断出导致异常数值产生的缘由。针对这样的情况，我们可以通过4d取值的方法来进行有效数值的取舍。

5总结

水是生命的源泉，人们的生命健康离不开安全的水质。然而，如今的工业污染越来越严重，水的质量也随之逐渐恶化，通过检验水质，我们能直观的发现水质的真实情况。由此可知，水质检验工作可以很大程度上检验出水质中的有害物质，从而能够为水资源治理提供有效引导，为确保水质的安全、卫生奠定基础。

参考文献:

【1】刘裕刚.浅谈水质检验中的数据误差及处理[J].中国卫生标准管理，2016（12）

【2】宗萍萍.水质检验中的数据误差及处理[J].化工管理，2016（45）

【3】张常玉.水质检验中的数据误差及处理方法[J].中国农村卫生，2015（6）

【4】温雅.水质检验中的数据误差及处理分析[J].中国保健营养,2016,26(18):326.

【5】刘楠.刍议水质检验中数据误差和处理方法[J].科学与财富,2015,7(z1):572.