生态环境监测机构数据质量技术判断常见方法分析

生态环境监测机构数据质量技术判断常见方法分析

梁解花

广州市华测品标检测有限公司 511363

摘要：随着环境保护意识的增强，生态环境监测数据的准确性和可靠性受到广泛关注。通过对某省环境监测数据质量进行监督，本文总结了一系列技术判断方法，用于识别和改进数据质量问题。本研究首先从现场监测的采样、运输、交接等环节出发，通过评估监测人员配置、监测仪器状况、关键参数记录和时间节点的逻辑性，来判断现场环节数据的质量。对发现的问题，本文提出了制定相关措施。这些措施旨在提升生态环境监测数据的质量，为环境管理决策提供坚实基础。

关键词：生态环境；监测；数据质量；技术判断

引言：

生态环境监测构成环保工作的核心，是环境治理的“顶梁柱”。监测数据不仅能够真实反映环境状况，而且对污染控制效果的评估和环境决策起到了根本作用。近年来，随着环境管理标准的日益提升，支持环境决策的生态监测工作量激增，数据的准确性成为了众人关注的焦点。借此参与某省环境监测数据质量的监督工作之机，通过对监测实验室的问题排查，概括了数据质量常见问题的识别方法。鉴于生态监测数据质量问题的复杂性和广泛性，本文选取具有代表性的案例进行分析，旨在为环境管理机关的专项审查和监测数据质量的提升提供参考。

1.生态环境监测机构数据质量技术判断

在结合《检验检测机构资质认定能力评价检验检测机构通用要求》(RB/T 214-2017)和《检验检测机构资质认定生态环境监测机构评审补充要求》(国市监检测[2018]245号)进行生态环境监测时，我们需要将相关文件中对人员、仪器、参数方法、环境、测量及其他方面的规定融入监测活动的各个环节。下面将通过采样、运输、交接、实验室分析等环节来剖析开展技术判断的切入点分析

1.1.1从监测人员配置判断数据质量

监测人员的专业素质和数量直接影响生态环境监测数据的准确性与可靠性。依据《检验检测机构资质认定能力评价检验检测机构通用要求》(RB/T 214-2017), 监测机构应配备足够数量的具备相应资格的专业技术人员。例如，某省环境监测站在执行大气监测任务时，应根据监测点的数量和分布，合理配置监测人员。每个监测点至少应有一名具有环境科学或相关专业背景的技术人员负责，确保能够及时准确地采集、记录数据。以湖水监测为例，一个具有10年监测经验的技术人员在对湖水pH值进行监测时，可能因细致的操作减少误差，而新手可能由于操作不当导致数据波动。通过评估人员的专业背景、经验、培训记录和现场表现等因素，能够有效地判断和预测监测数据的质量水平。

1.1.2从监测仪器状况判断数据质量

监测仪器的性能状态是保证数据质量的关键。根据《检验检测机构资质认定生态环境监测机构评审补充要求》[2018]245号文件，监测仪器应经常性进行校准和维护，以确保数据的准确和稳定。以颗粒物监测为例，某省环境监测站使用的β射线自动监测仪，根据规定，每半年应进行一次完整的校准。仪器使用年限、维护记录、历史校准数据等信息对于技术判断至关重要。例如，一台已运行5年的颗粒物监测仪，最近一次校准的偏差为2.5%，超过了允许范围（通常不超过2%），这可能表明仪器需要维修或更换。通过对仪器使用年限、维护频率、校准结果的统计分析，可以客观地判断仪器状况对数据质量的影响。如定期对仪器进行性能测试，记录并分析测试数据，可为技术人员提供数据质量控制的有力证据。

1.2实验室分析环节技术判断

1.2.1常规无机理化项目

1.2.1.1从监测数据的逻辑性与一致性分析入手

在实验室分析环节，监测数据的逻辑性与一致性是评估数据质量的关键因素。例如，在对水质样本进行分析时，各种理化指标之间应存在合理的相关性。通过对比不同时间点、不同地点的样本数据，可以评估数据的一致性和可信度。若监测数据在时间序列上表现出异常的波动或与已知的环境变化趋势不符，可能表明存在操作失误或数据记录不准确的问题。此外，样本数据之间的交叉验证也是一种有效的技术手段。例如，对于水体中溶解氧与生化需氧量（BOD）的关系，通常情况下，当溶解氧较低时，BOD应相对较高，反之亦然。若数据呈现出反常的趋势，则需要进一步核查分析过程中的操作标准和数据记录的准确性。通过细致的数据比对和逻辑性分析，可以在较大程度上确保生态环境监测数据的真实性和有效性，及时发现并纠正数据质量问题，为环境政策制定和环境质量评价提供可靠的数据支撑。

1.2.1.2从数据处理及校验程序入手

数据处理的规范性和校验程序的完善性也是确保生态环境监测数据质量的重要环节。一套科学严谨的数据处理流程能够有效识别原始数据中的潜在错误，并通过合理的校正方法消阿除这些错误，提高数据的准确性。例如，在进行水体重金属含量分析时，技术人员需要使用专业软件进行数据的录入、处理和输出。在此过程中，应设立多级校验机制，包括原始数据的逻辑性检查、数据录入的准确性验证和分析结果的合理性评估。通过对技术人员进行数据处理培训，并定期进行操作技能的复核，可以提高数据处理的专业性。同时，应定期检查和更新数据处理软件，确保分析算法的先进性和准确性，以适应环境监测工作的发展需求。通过查验处理过程中的操作日志、校验记录以及结果输出报告，可以全面评估数据处理阶段的数据质量，及时发现并纠正问题，从而确保生态环境监测数据结果的科学性和有效性。

2.生态环境监测机构数据质量技术判断相关建议

2.1制定生态环境监测数据弄虚作假行为判定细则

为了维护生态环境监测数据的真实性和权威性，制定详尽的判定细则至关重要。这些细则应明确界定何种行为构成数据弄虚作假，包括但不限于数据篡改、伪造采样、随意更改监测数据等。判定细则还应包括对可疑数据进行复核的程序，确保一旦监测结果被质疑，有明确的流程可供追溯和核实。同时，细则中应明确规定责任追究机制，对于验证后确实存在弄虚作假行为的个人或组织，要依法依规进行严肃处理，包括行政处罚、经济处罚乃至刑事追责。此外，为了防止弄虚作假行为的发生，判定细则还应涵盖定期的数据质量审核计划，以及对监测人员的诚信教育和法规培训。

2.2完善行业约束自律机制

完善的行业约束自律机制是确保生态环境监测数据质量的另一重要环节。监测机构应建立和推行一套行业内部的自律准则，引导和规范监测人员的行为，确保他们在执行监测任务时能够严格遵守法律法规及专业伦理。自律机制还应包括定期的内部审核和互查，以及同行评议等程序，通过行业内部的互相监督来提升数据质量。同时，建议行业协会或专业机构定期发布监测数据质量报告，对监测数据的准确性和可靠性进行公开透明的评估。此外，为了鼓励自律机制的有效实施，可以设立诸如“数据质量标杆奖”“最佳数据完整性案例奖”等激励措施，表彰在数据质量监控方面做出卓越贡献的个人或机构。

2.3建立信用评价体系和监测质量管理信息服务平台

建立完善的信用评价体系是加强生态环境监测数据质量管理的有效工具。该体系旨在汇集和记录监测机构及其人员的行为表现，包括监测数据的质量、工作流程的合规性、数据弄虚作假的记录等。这些信息对于评估监测机构的信誉和数据质量至关重要。通过信用评价体系，可以对监测机构进行分类管理，根据信用记录给予不同级别的信用等级，这将直接影响到其承接项目的资格和市场竞争力。

3.结语

目前中国生态环境监测领域快速增长且竞争剧烈，监测能力不一，技术基础普遍偏弱。管理部门需借助信息技术创新监管方式，加强监测质量管理，确保市场有序，规范监测行为，杜绝数据造假，保证数据可靠、精确和完整，推动生态监测行业的健康有序发展。

参考文献：

[1]王文雷,张凤菊,曹燕燕等.生态环境监测机构数据质量技术判断常见方法探讨[J].中国环境监测,2023,39(04):15-22.

[2]罗培松,阮建超,赵霞等.基于生态环境监测机构省级监督抽查工作的分析与思考[J].环境监控与预警,2021,13(01):61-65.