管擎宇

(上海市嘉定區(qū)環(huán)境監(jiān)測站，上海 201822)

·監(jiān)管新論·

環(huán)境空氣自動監(jiān)測數(shù)據(jù)審核中異常數(shù)據(jù)判斷和處理

管擎宇

(上海市嘉定區(qū)環(huán)境監(jiān)測站，上海 201822)

以上海嘉定區(qū)環(huán)境空氣自動監(jiān)測數(shù)據(jù)為依據(jù)，利用中美合作-上海市環(huán)境空氣質(zhì)量發(fā)布系統(tǒng)示范項(xiàng)目(AIRNOW-International)提供的DMS數(shù)據(jù)自動審核模塊，結(jié)合市區(qū)兩級人工審核系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)有效性審核中的異常數(shù)據(jù)情形進(jìn)行歸類和總結(jié)。以實(shí)例的方式介紹了環(huán)境空氣常規(guī)六參數(shù)常見的異常數(shù)據(jù)情形，并提出應(yīng)對異常數(shù)據(jù)的審核程序和辦法。

環(huán)境空氣；自動監(jiān)測數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)審核；異常數(shù)據(jù)

隨著環(huán)境空氣自動監(jiān)測技術(shù)的不斷發(fā)展，自動監(jiān)測技術(shù)已經(jīng)逐步趨于成熟和穩(wěn)定[1-2]，環(huán)境空氣自動監(jiān)測站點(diǎn)逐步建成了國家、省級和市級3個(gè)層面的環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了對全國主要城市環(huán)境空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和發(fā)布。而環(huán)境空氣自動站因儀器故障、運(yùn)維不當(dāng)、惡劣天氣等原因造成在線數(shù)據(jù)偏離正常測量范圍的情況時(shí)有發(fā)生，過去僅依靠人工審核數(shù)據(jù)的方式已愈來愈不能滿足實(shí)際的工作要求，因此急需建立一套較為完整的審核體系來應(yīng)對工作量巨大的自動監(jiān)測數(shù)據(jù)審核工作，確保環(huán)境空氣自動監(jiān)測數(shù)據(jù)的有效性、連續(xù)性和準(zhǔn)確性。

1 數(shù)據(jù)審核方法和流程

嘉定區(qū)空氣自動監(jiān)測數(shù)據(jù)審核體系主要依靠上海市環(huán)境監(jiān)測中心的AIRNOW系統(tǒng)的DMS軟件自動審核和市區(qū)兩級人工審核兩部分組成。AIRNOW-國際版是中美環(huán)保部門合作開發(fā)的環(huán)境空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)管理和發(fā)布平臺，通過DMS數(shù)據(jù)審核模塊，設(shè)置判斷規(guī)則能夠?qū)崿F(xiàn)自動站監(jiān)測數(shù)據(jù)的自動判斷和處理[3]。自動審核規(guī)則的設(shè)定主要根據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量自動監(jiān)測技術(shù)規(guī)范》(HJ/T 193—2005)中第5條中異常值的取舍以及《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3095—2012)中第6條數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)有效性的相關(guān)規(guī)定[4-5]。

人工審核采用市區(qū)兩級專業(yè)技術(shù)人員審核體系架構(gòu)(圖1)。一審由區(qū)縣站負(fù)責(zé)，主要職責(zé)包括：對DMS模塊自動審核數(shù)據(jù)的有效性進(jìn)行復(fù)核，即對軟件自動審核為無效的數(shù)據(jù)(帶有標(biāo)記“D”“B”的數(shù)據(jù))進(jìn)行再次確認(rèn)，確保軟件自動審核數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；通過站點(diǎn)間趨勢變化、關(guān)聯(lián)參數(shù)同步分析以及儀器參數(shù)分析等方法綜合判斷異常數(shù)據(jù)；對審核懷疑的異常數(shù)據(jù)，要求運(yùn)維人員現(xiàn)場檢查，根據(jù)實(shí)際情況對儀器進(jìn)行校正和維護(hù)后判斷數(shù)據(jù)是否異常并在審核平臺提交異常數(shù)據(jù)和原因。二審由市監(jiān)測中心負(fù)責(zé)，主要職責(zé)為：對區(qū)縣提交的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行再次確認(rèn)。

圖1 人工審核流程

2 空氣自動監(jiān)測儀器及分析方法

以上海市嘉定區(qū)3個(gè)環(huán)境空氣自動站的監(jiān)測數(shù)據(jù)為依據(jù)，嘉定區(qū)環(huán)境空氣自動站在線監(jiān)測儀器全部引進(jìn)美國賽默飛世爾科技(中國)有限公司，空氣自動站在線監(jiān)測參數(shù)分別為： SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5。環(huán)境空氣自動監(jiān)測站由六項(xiàng)環(huán)境空氣質(zhì)量評價(jià)參數(shù)和氣象五參數(shù)構(gòu)成，儀器的型號和分析方法見表1。

表1 環(huán)境空氣自動監(jiān)測儀器分析方法及儀器型號

3 異常數(shù)據(jù)的判斷和處理

陳偉[6]、劉三長[7]等對美國API公司生產(chǎn)的SO2、NOX和O3分析儀在運(yùn)行中常見的故障進(jìn)行了整理和歸類。姚文輝[8]對長光程大氣自動監(jiān)測中異常數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析和處理。毛茂南[9]在環(huán)境空氣質(zhì)量自動監(jiān)測數(shù)據(jù)審核中提到了三級審核的概念。這些儀器故障判斷和異常數(shù)據(jù)的分析對自動監(jiān)測數(shù)據(jù)有效性審核提供了良好的經(jīng)驗(yàn)借鑒，但是隨著自動監(jiān)測技術(shù)的不斷發(fā)展，環(huán)境空氣質(zhì)量評價(jià)參數(shù)的增加以及自動監(jiān)測儀器的不斷更新，在數(shù)據(jù)審核過程中除了要借鑒傳統(tǒng)的異常數(shù)據(jù)判斷經(jīng)驗(yàn)外，更要結(jié)合實(shí)際情況多方面分析和判斷，在審核過程中不斷積累經(jīng)驗(yàn)和提高異常數(shù)據(jù)判斷能力，才能對自動監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行合理和準(zhǔn)確的有效性審核。

對嘉定區(qū)3個(gè)環(huán)境空氣自動站2014—2016年自動監(jiān)測數(shù)據(jù)審核中發(fā)現(xiàn)的異常情況進(jìn)行分類和整理，包括以下4類：(1) 儀器故障導(dǎo)致在線監(jiān)測數(shù)據(jù)的測量離群(偏高或偏低)；(2) 監(jiān)測點(diǎn)周圍有異常污染源導(dǎo)致監(jiān)測數(shù)據(jù)明顯高于其他監(jiān)測點(diǎn)位；(3) 運(yùn)維人員疏忽導(dǎo)致異常數(shù)據(jù)的產(chǎn)生以及其他一些不可控因素(停電、斷網(wǎng))等造成的在線數(shù)據(jù)異常；(4) 惡劣天氣導(dǎo)致測量值的連續(xù)異常。

3.1 儀器故障導(dǎo)致的異常數(shù)據(jù)

3.1.1 CO分析儀常見的儀器故障及典型實(shí)例

CO分析儀采用非分散紅外吸收法測量，測量原理為CO對4.67 μm的紅外光輻射有吸收作用。因此紅外光源強(qiáng)度及其穩(wěn)定性是影響CO分析儀測量精度的關(guān)鍵因素之一。在數(shù)據(jù)審核中曾發(fā)現(xiàn)因CO紅外光源損壞導(dǎo)致測量值出現(xiàn)異常高正值和負(fù)值。圖2為某日A站點(diǎn)CO分析儀器紅外光源損壞的情形。A站點(diǎn)21：00—22：00ρ(CO)從0.2 mg/m3突增至2 188 mg/m3，然后23：00突降至-402 mg/m3。運(yùn)維人員到現(xiàn)場檢查后發(fā)現(xiàn)CO分析儀紅外光源被打穿后導(dǎo)致測量值出現(xiàn)負(fù)數(shù)，更換新的紅外光源后恢復(fù)正常。因此，從該日22：00—次日8：00 A站點(diǎn)CO的測量數(shù)據(jù)均為無效并剔除。

圖2 2015年 CO分析儀紅外光源故障異常情況

除了紅外光源外，有時(shí)會發(fā)生CO分析儀泵軸卡死的情況，在線測量數(shù)據(jù)會突然降至0點(diǎn)附近，圖3為某日B站點(diǎn)的CO分析儀泵軸卡死的典型情況，B站點(diǎn)ρ(CO)從某日01：00開始從0.4 mg/m3突降至0.06 mg/m3，隨后7 h較其原先小時(shí)濃度值一直處于較低的水平。運(yùn)維人員在現(xiàn)場對儀器進(jìn)行檢查，發(fā)現(xiàn)泵軸卡死無法抽到氣體，更換泵軸后09：00使用CO標(biāo)準(zhǔn)氣體與動態(tài)稀釋儀對CO分析儀工作點(diǎn)(3.5 mg/m3)進(jìn)行查核后于10：00恢復(fù)正常。因此，從該日01：00—09：00 B站點(diǎn)CO的測量數(shù)據(jù)均為無效并剔除。

圖3 2016年CO分析儀泵軸卡死異常情況

3.1.2ρ(PM2.5)異常原因分析

PM2.5在線分析儀采用微量振蕩天平法進(jìn)行測量，流量是影響顆粒物在線測量準(zhǔn)確性的關(guān)鍵指標(biāo)之一。在日常數(shù)據(jù)審核中，PM2.5數(shù)據(jù)有效性審核除通過多個(gè)站點(diǎn)的趨勢變化分析外，還要結(jié)合PM10的相關(guān)指標(biāo)濃度值進(jìn)行比較，通過兩者之間的占比變化和變化趨勢判斷顆粒物數(shù)據(jù)是否異常。

圖4 2016年 PM2.5分析儀異常數(shù)據(jù)

圖4為PM2.5在線分析儀流量異常情況典型案例。從某日05：00開始B站點(diǎn)ρ(PM2.5)突然呈直線下降趨勢，到06：00已下降至3 μg/m3，而A、C 2個(gè)點(diǎn)位數(shù)據(jù)從05：00—06：00雖然也呈下降趨勢，但是其總體水平維持在50～60 μg/m3范圍內(nèi)。隨后2 h內(nèi)B站點(diǎn)ρ(PM2.5)始終保持在較低水平。

觀察相同時(shí)段內(nèi)ρ(PM10)變化趨勢，見圖5。根據(jù)PM10監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，A、B、C 3個(gè)站點(diǎn)在相同時(shí)段內(nèi)變化趨勢與ρ(PM2.5)總體一致，且B站點(diǎn)ρ(PM10)為56～144 μg/m3。與相同時(shí)段內(nèi)的ρ(PM2.5)相比未出現(xiàn)明顯下降的趨勢。

圖5 2016年P(guān)M10分析儀在線監(jiān)測數(shù)據(jù)

根據(jù)上述數(shù)據(jù)趨勢變化以及相關(guān)指標(biāo)之間的濃度值分析，判斷該時(shí)段內(nèi)PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)異常，通過遠(yuǎn)程查看PM2.5該時(shí)段內(nèi)的儀器狀態(tài)參數(shù)，濾膜負(fù)載率在55%～56%，環(huán)境空氣濕度在94%～97%，機(jī)箱溫度為35±0.2 ℃，顆粒物分析儀主流量在3.0±0.03 L/min，輔流量變化幅度較大。運(yùn)維人員對主、輔流量分別進(jìn)行測量后發(fā)現(xiàn)輔流量從13.67 L/min降低至8.42 L/min，因當(dāng)日下雨空氣潮濕，輔流量濾芯堵塞導(dǎo)致流量變化異常，更換濾膜后測量值恢復(fù)正常。因此B站點(diǎn)05：00—08：00 PM2.5的測量值均審核為無效數(shù)據(jù)并剔除。

3.2 站點(diǎn)周圍短時(shí)污染源導(dǎo)致異常數(shù)據(jù)

在日常數(shù)據(jù)審核中，除了因儀器零配件故障或者管路堵塞造成的異常數(shù)據(jù)外，有時(shí)因站點(diǎn)周圍污染源排放導(dǎo)致在線數(shù)據(jù)測量值異常偏高。該類數(shù)據(jù)在有效性審核過程中不能剔除，應(yīng)予以保留。

3.2.1ρ(SO2)異常偏高

圖6為ρ(SO2)因周圍污染源短時(shí)排放造成突增的典型案例。某日07：00發(fā)現(xiàn)C站點(diǎn)ρ(SO2)在線數(shù)據(jù)較其他2個(gè)站點(diǎn)明顯偏高，A站點(diǎn)值為39 μg/m3，B站點(diǎn)值為17 μg/m3，而 C站點(diǎn)值為156 μg/m3。通過前推24 h查看3個(gè)站點(diǎn)的ρ(SO2)，3個(gè)站點(diǎn)的值在(20±5)μg/m3范圍內(nèi)，且站點(diǎn)間數(shù)據(jù)一致性較好。通過后推8 h觀察站點(diǎn)的數(shù)據(jù)，除07：00的C站點(diǎn)值有明顯偏高外，后8 h的3個(gè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)也逐漸趨于平穩(wěn)和接近，3個(gè)站點(diǎn)值在(40±10)μg/m3范圍內(nèi)。由此可見，07：00 C站點(diǎn)ρ(SO2)偏高僅是單個(gè)小時(shí)的數(shù)據(jù)異常。

通過Teamviewer軟件遠(yuǎn)程查看C站點(diǎn)05：00—09：00 SO2在線分析儀的電壓、壓力、流量、光電倍增管、燈壓和燈信號(表2)。根據(jù)在線儀器的各參數(shù)顯示，C站點(diǎn)在異常時(shí)間點(diǎn)07：00前后2 h內(nèi)儀器的各項(xiàng)參數(shù)均正常，由此看出在線儀器運(yùn)行正常。

通過儀器狀態(tài)參數(shù)查看和數(shù)據(jù)分析顯示，C站點(diǎn)SO2在05：00—09：00之間儀器各項(xiàng)參數(shù)均在正常范圍內(nèi)，且燈強(qiáng)、光電倍增管、反應(yīng)室溫度、采樣流量等參數(shù)穩(wěn)定性較好，由此判斷該時(shí)間段內(nèi)SO2在線監(jiān)測分析儀的測量正常。

圖6 2016年 SO2分析儀在線監(jiān)測數(shù)據(jù)

表2 2016年SO2在線分析儀儀器參數(shù)情況統(tǒng)計(jì)

排除儀器故障后，運(yùn)維人員趕到現(xiàn)場對儀器進(jìn)行進(jìn)一步的復(fù)核確認(rèn)，此外對站點(diǎn)附近情況進(jìn)行現(xiàn)場調(diào)查發(fā)現(xiàn)：C站點(diǎn)附近20 m處的內(nèi)河07：00因維護(hù)柴油巡邏艇導(dǎo)致短時(shí)ρ(SO2)迅速上升，待維護(hù)結(jié)束后，隨著大氣擴(kuò)散和污染源停止排放后，08：00ρ(SO2)迅速降低至正常濃度水平。由此判斷得出該異常高值并非儀器原因，而是因站點(diǎn)周圍的短時(shí)污染排放導(dǎo)致測量值短時(shí)上升，因此該小時(shí)濃度值數(shù)據(jù)有效性審核為有效，予以保留并填寫異常偏高原因。

3.3 運(yùn)維不當(dāng)造成數(shù)據(jù)異常

有時(shí)因運(yùn)維人員遺忘關(guān)閉通道或者運(yùn)維結(jié)束后忘記及時(shí)開啟通道，數(shù)據(jù)標(biāo)記位顯示為運(yùn)維狀態(tài)，系統(tǒng)自動審核為無效。表3為某日C站點(diǎn)O3數(shù)據(jù)標(biāo)記位狀態(tài)表，根據(jù)空氣自動站的OPcode和QCcode顯示運(yùn)維人員于11：00對C站點(diǎn)O3進(jìn)行維護(hù)和校準(zhǔn)，運(yùn)維人員將C站點(diǎn)的數(shù)據(jù)上傳通道切換為維護(hù)狀態(tài)，數(shù)據(jù)OPcode顯示為“B”，QCcode顯示為“無效”，軟件將該時(shí)段數(shù)據(jù)自動審核為無效數(shù)據(jù)。

12：00—16：00的C站點(diǎn)O3的OPcode始終顯示為“B”維護(hù)狀態(tài)，QCcode根據(jù)維護(hù)狀態(tài)“B”的標(biāo)記自動將該時(shí)段的數(shù)據(jù)審核為“無效”。根據(jù)標(biāo)記位顯示，該站點(diǎn)從11：00—16：00 O3在線分析儀一直處于運(yùn)維狀態(tài)，但根據(jù)審核經(jīng)驗(yàn)判斷，O3在線分析儀的常規(guī)運(yùn)維時(shí)間約為20～30 min。因此對該時(shí)間段的O3運(yùn)維狀態(tài)“B”的在線數(shù)據(jù)提出異常數(shù)據(jù)懷疑。比較異常時(shí)段C站點(diǎn)的O3監(jiān)測值以及前推24 h相同時(shí)段的O3監(jiān)測值見圖7。

表3 2014年10月9日 C站點(diǎn)O3數(shù)據(jù)標(biāo)記位(OPcode)

①為數(shù)據(jù)標(biāo)記位代碼；②為數(shù)據(jù)有效性判斷。

根據(jù)圖7比較顯示，除11：00的數(shù)據(jù)有明顯差距外，10月8日和10月9日的ρ(O3)變化趨勢相同，濃度值也較為接近。其中C站點(diǎn)10月8日的ρ(O3)總體低于10月9日。且隨著時(shí)間的推移呈逐漸降低趨勢，這與O3在一天中的變化規(guī)律也相似[在晴天條件下，ρ(O3)呈單峰變化趨勢，13：00左右最高，隨后紫外線逐漸降低，其值也隨之下降]。由此判斷12：00—16：00的O3的數(shù)據(jù)標(biāo)記位“B”數(shù)據(jù)有異常。

圖7 異常時(shí)段內(nèi)C站點(diǎn)ρ小時(shí)(O3)變化比較

與運(yùn)維人員電話溝通后得知其在11：00儀器校正結(jié)束后，忘記把運(yùn)維通道切換成正常測量通道，導(dǎo)致監(jiān)測數(shù)據(jù)雖然已經(jīng)正常測量，但O3的數(shù)據(jù)標(biāo)記仍然顯示為維護(hù)“B”狀態(tài)，因此12：00—16：00測量數(shù)據(jù)為正常測量，應(yīng)將其審核為有效。

3.4 其他異常情況

在日常數(shù)據(jù)審核中，除了因儀器故障、站點(diǎn)周邊短時(shí)污染源、運(yùn)維人員主觀因素等情況導(dǎo)致在線測量數(shù)據(jù)的異常外，有時(shí)因惡劣天氣(如暴雨、雷電、大風(fēng))也會造成數(shù)據(jù)異常。例如：暴雨會導(dǎo)致ρ(PM10)出現(xiàn)負(fù)值，見圖8。

圖8 ρ(PM10)出現(xiàn)負(fù)數(shù)異常數(shù)據(jù)

PM10分析儀采用微量振蕩天平法測量，隨著空氣中濕度增加，從某日零點(diǎn)開始，隨著降雨量逐漸增加，空氣中顆粒物ρ(PM10)先逐漸降低，隨著雨量進(jìn)一步增加，環(huán)境空氣中的顆粒物已經(jīng)趨于較低水平，此時(shí)濾膜上水汽的揮發(fā)量遠(yuǎn)大于顆粒物濃度的增加量，導(dǎo)致測量值出現(xiàn)負(fù)數(shù)。這與包權(quán)[3]在顆粒物數(shù)據(jù)審核要點(diǎn)中提出連續(xù)多天下雨時(shí)往往會產(chǎn)生大量瞬時(shí)負(fù)值的結(jié)論是相同的。

3.5 異常數(shù)據(jù)審核統(tǒng)計(jì)

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2014—2016年嘉定區(qū)3個(gè)環(huán)境空氣自動監(jiān)測子站數(shù)據(jù)有效性審核中共發(fā)現(xiàn)異常情況40次。其中，系統(tǒng)自動審核發(fā)現(xiàn)的異常數(shù)據(jù)3次，占總數(shù)的7.5%；兩級人工審核發(fā)現(xiàn)的異常數(shù)據(jù)32次，占總數(shù)的80.0%；通過經(jīng)驗(yàn)判斷對審核無效的數(shù)據(jù)進(jìn)行保留的數(shù)據(jù)5次，占總數(shù)的12.5%。由此看出，兩級人工審核對自動監(jiān)測數(shù)據(jù)有效性審核中異常數(shù)據(jù)的判斷起到了關(guān)鍵的作用。

4 結(jié)語

環(huán)境空氣自動監(jiān)測數(shù)據(jù)有效性審核過程主要包括3個(gè)方面：

(1) 自動化審核規(guī)則設(shè)定，通過AIRNOW系統(tǒng)的DMS軟件設(shè)定自動審核規(guī)則可以大大提高自動監(jiān)測數(shù)據(jù)審核效率；

(2) 兩級人工審核，區(qū)縣站負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)一審，發(fā)現(xiàn)并查找異常數(shù)據(jù)及原因，市級站負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)二審，核查異常數(shù)據(jù)原因并確認(rèn)數(shù)據(jù)有效性；

(3) 審核人員的數(shù)據(jù)審核經(jīng)驗(yàn)積累，異常數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)和判斷需要綜合分析，不僅需要對儀器原理和常見故障等知識不斷積累，更要對子站周邊情況進(jìn)行熟悉和了解，綜合各方面后才能對自動監(jiān)測數(shù)據(jù)的有效性進(jìn)行及時(shí)和準(zhǔn)確的判斷。

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Judgment and Handling of Abnormal Data during Ambient Air Automatic Monitoring Data Audit

GUAN Qing-yu

(JiadingEnvironmentalMonitoringStation，Shanghai201822，China)

With the wide application of ambient air automatic monitoring data， the data audit is one of the key links to ensure data validity. Based on the ambient air automatic monitoring data of Jiading district， using the automatic data audit modular of DMS provide by USEPA and Shanghai EPB cooperation project (AIRNOW-International)， combined with urban two-stage artificial audit system， data validity of abnormal data was classified and summarized. This article introduced six conventional parameters of abnormal data of the ambient air using practical examples and proposed audit procedures and methods of dealing with the abnormal data.

Ambient air； Automatic monitoring data； Data audit； Abnormal data

2016-05-19；

2016-05-27

管擎宇(1985—)，女，工程師，碩士，從事環(huán)境工程工作。

X831

B

1674-6732(2016)05-0059-05