水質監測數據分析的必要性和重要性

來源：http://www.tymozhou.com/ 作者：余氯檢測儀時間：2018-12-12

　　摘要：水是人類的寶貴資源，水質監測數據直接反映著水資源的狀況，準確、有效、科學的水質監測數據分析方法對呈現水質信息和水資源狀況的直觀化和真實性具有重要意義。

　　關鍵詞：水質監測數據分析信息真實性在線監測儀

　　1. 引言

　　隨著科技的發展、社會的進步，水環境的狀況越來越多地得到社會的關注和重視。水質監測信息是水質情況的直接反映，是水質信息統計與發布的基礎。水質監測已經從以前完全依靠人工采集、處理、分析、傳輸，逐步向自動化方向發展。先進的數據采集技術，越來越多地應用于水質監測。然而，隨著通信技術和網絡技術的飛速發展和廣泛應用，人們希望能夠更便捷、更直觀地獲得水質信息，能夠更及時、更準確地得到數據處理結果，因此，精確、高效的水質監測數據分析方法對呈現水質信息和水資源狀況的直觀化和真實性具有重要意義。

在線余氯監測儀

　　2. 水質監測數據分析的必要性和重要性

　　水質監測數據是水質監測的成果和監測的產品，反映了水質質量的狀況和變化趨勢，說明了水體污染源排放的狀況，體現了水體潛在的水質風險。精確、有效的、能夠反映水體實際狀況的水質監測數據將有效能夠提升政府的公信力，能夠恰如其分的滿足百姓知情權的需要，同時，水質監測數據的準確與否將直接關系到監測分析機構的形象。

　　由于水質監測系統所涉及的數據信息量大、來源復雜等特點，要根據水源情況通過一定的數據分析方法對水質監測數據進行準確的分析，以選擇有效的水質監測數據。并通過科學的數據分析方法對水質檢測數據進行分析從而實現監測數據能快速、準確的傳遞水質信息，為相關決策部門及時了解水質狀況，發布水質公報，為控制水質和治理水環境提供科學依據具有重要的現實意義。

　　3. 水質監測數據質量要求和有效性判別

　　為提高水質監測數據的質量，使水質監測信息更加準確、更加具有可比性，水質監測數據應具有一定的質量要求和有效性。

　　3.1 水質監測數據質量要求

　　水質監測數據的質量要求是為監測數據的最終使用者提供明確定量的且能接受并使用的數據。為了確保水質監測系統監測數據的準確、可靠、有效、可比和完整性，保證監測數據質量在可接受的標準范圍之內，必須對數據的質量進行評估和控制。通過與標準方法、歷史數據和進水口數據的比較，保證監測數據的準確性、可比性以及能客觀反映水源的水質情況。

　　3.2 水質監測數據有效性判別

　　水質監測系統是全年不間斷的長期連續工作，為迅速掌握該固定水源的實時狀況，對數據的有效性進行判別，判斷其是否符合國家水質安全標準，為環境管理提供科學依據。

　　水質監測系統的儀器運行狀況、試劑與標準溶液的穩定性及分析儀器的基線漂移等都是影響數據質量的重要因素，由于這些因素的影響，監測數據有時也會發生偏差，造成水質監測結果與客觀環境質量狀況不相吻合，因此水質監測數據審核人員必須對環境監測數據進行初步篩選，找出其中的可疑數據，根據監測過程中的實際情況，對監測數據進行全面、系統的審核。

　　水質監測數據的確認是通過檢查數據，對異常數據值進行取舍，確定數據是否滿足了數據質量的要求。

　　4. 水質監測數據分析

　　水質監測數據分析是根據水質的使用狀況，按照一定的質量標準和數據分析方法，直觀地對水體的質量進行定性或定量的分析，以判斷其污染程度、劃分污染等級、確定污染類型。通過水質監測數據的分析，可以明確水體水質狀況，了解不同水域水質的差別及各時期水質的變化趨勢，考察水域綜合治理效果，為有效地進行水質控制和水資源合理開發利用提供科學依據。由此，水質監測數據分析方法的科學選擇就顯得尤為重要，它對水資源的質量做出準確定性起著關鍵的作用。

　　4.1 水質監測數據標準化處理分析

　　水質監測的原始監測數據需要經過標準化處理，因為影響水質質量的各種指標的性質、量綱和尺度不同，它們的濃度差別較大，如水質化學需氧量的平均濃度為80.83mg/L，而鎘的平均濃度是0.00017mg/L，若不經過標準化處理，則在分類中化學需氧量的作用將遠大于鎘的作用。

　　由于不加處理的水質監測原始實測數據指標是無法進行比較的，為了消除由于量綱的不同可能帶來的一些不合理的影響，應先對水質監測原始數據進行統一標準化。對水質監測原始數據進行標準化，即對同一變量減去其均值，再除以標準差，以消除原始水質監測數據之間的量綱影響，使標準化后的監測數據具備可比性。

　　4.2 水質監測數據中的主成分分析法

　　主成分分析法是一種數學變換方法，它把給定的一組相關變量通過線性變換，轉化為一組不相關的變量，在這種變換中通過保持變量的總方差不變，同時使新變量具有最大方差，稱為第一主成分;具有次大方差，稱為第二主成分。依次進行，原來有M個變量就可以轉換出M個主成分，方差逐漸減小且與此前的主成分都不相關。原始變量：X1， X2 ， X3，X4，…，Xm;主成份：Z1， Z2 ， Z3 ，Z4，…，Zn，則各因子與原始向量的關系可表達成：

　　X1=B11Z1+B12Z2+B13Z3…B1nZn+e1

　　X2 =B21Z1+B22Z2+B23Z3…B2nZn+e2

　　X3 =B31Z1+B32Z2+B33Z3…B3nZn+e3

　　…

　　Xm=Bm1Z1+Bm2Z2+Bm3Z3…BmnZn +en

　　主成分分析法在水質監測數據分析中主要體現在以下兩個方面：一是建立綜合分析指標，分析各采樣點間的相對水源狀況，并對各采樣點的水源狀況進行分級;二是分析各單項指標在綜合指標中所起的作用，確定并選擇去除那些次要的指標，確定影響水質狀況的主要成分。

　　假設有n個水體樣本，每個樣本共有m個監測指標，則可構成n×m的數據矩陣(n　　具體分析步驟如下：

　　1)將各變量n×m標準化以消除量綱影響。2)在標準化數據矩陣的基礎上計算原始指標相關系數矩陣R。3)求相關系數矩陣R的特征根和特征向量，確定主成分。

　　4)確定主成分的個數。5)確定綜合評價函數。

　　4.3 水質監測數據回歸分析法

　　回歸分析法是在掌握大量觀察數據的基礎上，利用數理統計方法建立因變量與自變量之間的回歸關系函數表達式(又稱回歸方程式)。只有當變量與因變量確實存在某種關系時，建立的回歸方程才有意義。因此，作為自變量的因素與作為因變量的預測對象是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行回歸分析必須要解決的問題。進行相關分析，一般要求出相關關系，以相關系數的大小來判斷自變量和因變量的相關的程度。

　　回歸分析法是在水質監測工作中處理監測數據的一種常用的數理統計方法，該數理統計方法比環境分析實驗室中定量分析、質量保證和質量控制等方法具有更重要的優點。在日常的環境監測工作中它常用于建立某種標準分析方法的標準曲線，計算污染物含量和濃度等。長期以來，水質監測數據處理一直沿用《環境水質監測質量保證手冊》中的列表法。

　　在使用回歸分析法分析水質監測數據時，首先將監測數據輸入到Excel表格中，然后建立相關表格模塊并通過一定的計算公式實現監測數據之間的有效關聯。當改變表格監測數據時，結果顯示表能發生動態的改變，根據表格中相關系數的大小以及相關剩余方差便可以達到對水源狀況的分析。

　　5. 結論

　　本文在分析水質監測數據分析的重要性和必要性的基礎上，分析了水質監測數據的質量和有效性判別要求以及監測數據的標準化和數據分析方法，為水質監測數據的選擇和分析，實現水資源質量的準確定性起到了一定的借鑒意義。

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