王慎陽　徐建閣　馬紅磊　陳中華　王瑩

摘要：環(huán)境空氣自動監(jiān)測數據審核是保障數據真實可靠的關鍵，能夠實現對異常數據的分析與判斷，從而為相應的異常數據處理提供依據。本文將簡單介紹環(huán)境空氣自動監(jiān)測數據審核，分別分析可預知及不可預知異常數據的判斷方法，并就相應的異常數據處理辦法展開探討。

關鍵詞：環(huán)境空氣自動監(jiān)測;數據審核;異常數據;判斷和處理

中圖分類號：X831 文獻標識碼：A 文章編號：2095-672X（2020）09-0-02

DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2020.09.096

On the treatment of abnormal data in the audit of automatic monitoring data of ambient air

Wang Shenyang，Xu Jiange，Ma Honglei，Chen Zhonghua，Wang Ying

（Environmental Monitoring Center of Puyang City，Henan Province，Puyang Henan 457000，China）

Absrtact：The audit of ambient air automatic monitoring data is the key to ensure the authenticity and reliability of the data.It can realize the analysis and judgment of the abnormal data，so as to provide the basis for the corresponding abnormal data processing.This paper will briefly introduce the data audit of automatic monitoring of ambient air，analyze the judgment methods of predictable and unpredictable abnormal data respectively，and discuss the corresponding abnormal data processing methods.

Key words：Automatic monitoring of ambient air;Data review;Abnormal data;Judgment and processing

隨著現代環(huán)境的不斷惡化，環(huán)境空氣監(jiān)測逐漸受到社會范圍內的廣泛關注，已經成為氣象行業(yè)、環(huán)境保護行業(yè)共同實施的重要工作。不過受多方面因素影響，環(huán)境空氣自動監(jiān)測數據中可能出現異常數據，如果不能對其進行有效處理，必然會導致監(jiān)測結果的真實性與可靠性大打折扣，必須對其進行審核與處理。

1 環(huán)境空氣自動監(jiān)測數據審核概述

環(huán)境空氣自動監(jiān)測系統(tǒng)需要長期、連續(xù)保持自動化運行和監(jiān)測狀態(tài)，如果儀器設備運行不夠可靠，必然會導致監(jiān)測數據出現異常，難以保障數據真實性、完整性與可靠性。而且隨著環(huán)境空氣自動監(jiān)測要求和標準的不斷提升，必須加強相應的監(jiān)測數據審核，及時發(fā)現其中的異常數據并進行有效處理，從而保障數據可靠性，保障環(huán)境空氣自動監(jiān)測質量。導致監(jiān)測數據異常的原因較多，主要包括三方面因素影響：其一為儀器因素。如果自動監(jiān)測儀器管道與限流孔堆積大量灰塵，或者內置泵產生故障，會使得應用紫外熒光法測量的SO2含量數值偏低;如果光電倍增管工作溫度偏高，會使得基于化學發(fā)光法測量的NO2含量偏高，而其工作溫度超過正常溫度越多，數值偏差也就越大;當光信號達到飽和或者軟件故障時，應用差分吸收光譜法測量的SO2、NO2數值偏小;當紙帶用完或撕斷時，應用β射線法檢測的PM10含量數值會固定不變;當外界空氣濕度較大且氣水分離器不能完全分離水分時，濾膜上吸附有水分，會使得應用震蕩天平法檢測的PM10含量數值為負值。其二為采樣系統(tǒng)因素。當出現采樣頭污染、被遮擋，或者采樣管路堵塞等情況時，引風機可能出現故障，同時閥板、電磁閥也可能不暢通，從而導致監(jiān)測數值出現離群、較低、無變化等異常情況。其三為其他影響因素，主要包括線路松動、供電系統(tǒng)不穩(wěn)定等，可能導致監(jiān)測數值與實際測量不一致，監(jiān)測數值離群、異常等問題。

2 環(huán)境空氣自動監(jiān)測數據審核中異常數據的分析判斷

總體來看，環(huán)境空氣自動監(jiān)測中的異常數據主要可分為可預知及不可預知的異常數據兩種。其中前者指因儀器校準、儀器已知故障排除、儀器重啟、維護、停電等原因而導致的異常數據，通?？芍苯訉⑵涮蕹?而后者則主要是指由氣象變化、儀器性能不穩(wěn)定、儀器未知故障、采樣系統(tǒng)故障、輔助設施故障等所導致的異常數據，往往需要根據異常實際情況，結合子站維護情況、維護記錄等進行綜合判定與合理處理。在環(huán)境空氣自動監(jiān)測數據審核中，異常數據的分析判斷方法主要如下：

2.1 針對不同類型異常數據進行重點審核

在環(huán)境空氣自動監(jiān)測數據審核中，異常數據往往有較為明顯的特征，在審核時應當針對有著異常特征的數據進行重點審核。

（1）連續(xù)恒定值數據。通常來說各項環(huán)境空氣自動監(jiān)測數據都不會存在連續(xù)恒定值，因此，當監(jiān)測數據中連續(xù)出現大量恒定值或者波動范圍較小的值時，應當對這些數據進行重點審核。當長時間出現連續(xù)恒定值時，應當先對儀器系統(tǒng)進行檢查。如果檢查結果為儀器系統(tǒng)故障，則可以判定這些數據為異常數據，并可直接將其作為無效數據;如果檢測結果為儀器系統(tǒng)正常，則說明該子站該時間段周圍環(huán)境空氣質量濃度變化較小，出現連續(xù)恒定值屬于正常現象，這些數據可被判斷為有效數據。

（2）連續(xù)低濃度值。在環(huán)境污染較為嚴重的情況下，環(huán)境空氣自動監(jiān)測數據通常不會連續(xù)出現零值或在零值附近波動的值，因此，當自動監(jiān)測數據中出現連續(xù)低濃度值時應當對其進行重點審核。在出現連續(xù)低濃度值時，首先應當考慮是否為儀器系統(tǒng)故障因素。經檢測后如果確定為儀器系統(tǒng)故障，或者存在儀器零點校準情況，都應當將連續(xù)低濃度值作為無效數據處理;經檢測后如果發(fā)現儀器系統(tǒng)正常，不存在儀器零點校準情況在，則說明該子站該時間段環(huán)境空氣質量較為良好，污染物濃度低，尤其是對部分空氣質量較好或者連續(xù)降雨后的地區(qū)而言，這種情況更為常見。

（3）離群值。離群值與其他監(jiān)測數據相差較大，往往也是數據異常的重要特征。當發(fā)現環(huán)境空氣自動監(jiān)測數據中包含離群值時，應當對其進行重點審核。在進行離群值分析判斷時，主要從儀器系統(tǒng)故障、儀器零點校準、天氣變化等方面進行考慮。如果確定為儀器系統(tǒng)原因而導致離群值出現，應當將離群值作為無效數據處理;如果確定為天氣變化原因而導致離群值出現，則應當將其判斷為有效數據。

2.2 儀器系統(tǒng)故障導致的異常數據分析判斷

儀器系統(tǒng)故障是導致異常數據出現的重要原因，常見的CO、PM2.5等測量數據異常都可能是因為其而造成。其中CO分析儀是基于非分散紅外吸收法進行CO檢測，檢測精度直接受紅外光源強度影響。當CO紅外光源出現損壞情況時，CO測量數值自然會受到影響而產生異常，主要表現為數值異常高或者負值;另外，CO分析儀泵軸如果卡死的話，實時測量數據會驟降至零點附近。因此，出現CO監(jiān)測數據異常的情況下，應當根據數據異常情況重點針對CO分析儀故障進行研究，并在判斷為由儀器故障所引發(fā)的數據異常后需要將數據作為無效數據加以剔除。而用于監(jiān)測PM2.5的PM2.5在線分析儀是基于微量振蕩天平法實現測量，其測量精度受流量影響巨大。當PM2.5在線分析儀出現流量異常情況時，不僅PM2.5測量值會發(fā)生變化，對應的PM10測量值也會有所變化。故而在PM2.5監(jiān)測數據存在異常時，通常可以采取對比分析PM2.5和PM10濃度值的方式，判斷是否是PM2.5在線分析儀流量異常而導致。

2.3 站點周圍短時污染源導致的異常數據分析判斷

當監(jiān)測站站點周圍出現短時污染源異常時，監(jiān)測數據也會出現異常情況。尤其是工廠等污染源在短時間內排放大量污染物質的情況下，附近環(huán)境空氣質量將會受到明顯影響，不過在一定時間后會在生態(tài)系統(tǒng)的調解下而恢復正常，從而出現監(jiān)測數據短時異常的情況。以站點周圍污染源短時排放大量污染物而導致SO2監(jiān)測數據值大幅提升為例，離污染源較近的站點監(jiān)測數據都出現了明顯的數值波動情況，而離污染源較遠的站點監(jiān)測數據始終保持正常。排除儀器系統(tǒng)故障原因后，對數據異常的站點附近進行現場調查，可以發(fā)現相應的原因。

2.4 運維不當導致的異常數據分析判斷

運維人員因為疏忽大意等原因，在工作中出現忘記關閉通道或者在運維結束后沒有及時開啟通道，都會使得系統(tǒng)自身審核無效，從而導致大量數據異常。當發(fā)現監(jiān)測數據中存在大量被標記為無效的數據時，應當考慮是否是因為運維不當而導致數據異常，結合運維記錄進行分析，并通過與運維人員確認的方式對存疑數據進行進一步判斷。

3 環(huán)境空氣自動監(jiān)測數據審核中異常數據的處理

對異常數據的處理必須根據實際情況展開，重點在于準確把握數據異常原因，從源頭著手對異常數據進行處理，具體處理方法如圖1所示。在發(fā)現異常數據后，通過明確異常特征以及比較相關指標的方式，從同步異常、儀器故障、停電、輔助設施故障等方面進行分析判斷。其中當儀器系統(tǒng)出現故障時，應當將異常數據審核為無效數據并剔除，同時對儀器進行修復、校準和更換;當數據異常是由于停電、輔助設施故障等原因導致時，需要將異常數據審核為無效數據并進行剔除，同時對故障修復。至于同步異常而導致的異常數據，則可審核為有效數據。

4 結束語

綜上可知，環(huán)境空氣自動監(jiān)測中難免出現異常數據，為了降低異常數據對檢測結果真實性、可靠性的影響，有必要加強相應的數據審核與處理。為了保障審核的有效性，應當充分落實三級審核模式，同時構建相應的審核和分析系統(tǒng)，對數據進行有效性、準確性處理，利用數據統(tǒng)計分析方法對監(jiān)測數據進行異常數據審核與修訂。只有保障了數據有效性與準確性，環(huán)境空氣自動監(jiān)測才能有效發(fā)揮作用，為環(huán)境空氣質量的提高提供指導與保障。

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收稿日期：2020-07-01

作者簡介：王慎陽（1985-），男，漢族，碩士研究生，工程師，研究方向為環(huán)境監(jiān)測。