孙丽丽

摘   要：改革开放以来随着经济的高速发展和工业化的高速推进，人民的物质生活水平日益提高，现如今人们不只是追求能够吃的饱、住得暖，更开始对生活环境有了进一步的要求。而受之前工业化推进的影响环境受到的很大程度上的破坏，尤其是一些地方的空气质量很差，导致人们的呼吸道患病几率大大提高，对于环境空气监测数据的分析可以为未来的环境治理提供支持。本文对环境空气的监测意义进行阐述，然后进一步对空气监测的数据分析进行阐释，最终对环境空气监测数据的处理以方法进行阐释。

关键词：环境空气监测  数据分析  处理方法

中图分类号：X83                                    文献标识码：A                        文章编号：1674-098X（2020）02（a）-0127-02

1  环境空气监测的意义

随着改革开放以来我国工业化的不断推进，城市的发展建设水平不断提升，人们生活水平虽然提升了但环境污染的问题同样也日益严重，所以现在人们对于环境的质量检测和治理提出了一定的要求。因此环境空气监测十分重要，环境空气监测主要目的就是从环境中的污染物质种类和其浓度入手进行分析，得出环境质量变化的一部分原因以及变化的规律和特点，从而为环境治理提供可靠的数据以及理论支持。这也对数据的准确性提出了较高的要求。

2  环境空气监测对于数据的具体要求

环境空气监测整体对于其监测数据要求较高，较为严格，数据通常不仅仅要追求准确性更要具备很强的代表性和较高的精确度以及可比性[1]。

（1）准确性强调的是监测到的数值和实际上环境的数值的相符合程度，因为在得到样品和最终数据分析的过程中哪一环受到一定的影响都会对最终的分析结果产生影响。（2）而代表性则是对于环境空气监测数据十分重要的、不可缺少的要求，具体上是指监测的地点和时间都有对于该地域而言一定的普遍性，即所采集的样本可以真正地反映出来取样地区的真实的环境空气的质量。（3）精确度则是注重于排除异常的测试值，例如测定值是否可以在下一次测量中重现等。（4）可比性则是需要在最后的实验室对监测样品的分析结果上可以对比从而对空气质量变化的原因产生分析。

3  环境空气监测数据的多方面分析

3.1 对监测数据的可比性分析

各类监测数据之间的可比性分析，是环境空气数据在审核和分析的过程中十分重要的一环。即在众多不同的监测方法、不同的地理环境、不同的污染物、不同的污染源、不同的数据处理方法、不同实验室的环境影响等诸多不同的因素的影响下的最终的监测数据的可比性。可比性虽然包括的范围十分的广，但是对专业的要求程度也十分的高，需要而标准也较高，所以在进行对于数据的可比性分析的时候，很多的专业以及具有较高科技性要求的监测方法以及设备知识和技术知识都相互关联。并且除了这个以外还需要对各种各样的污染物之间的关系和相互产生的联系进行分析。只有这样才可以达到对各种环境之间的物质的有效分析[2]。

3.2 分析监测数据的统计规律

通过运用数学统计学的原理以及相应的数学或物理公式，构建相关的数学、物理的模型或者方程，从而对环境空气所监测的数据进行进一步的分析和解释，进而统计出其内在的规律性并进行评价来考虑和采取相应的措施。

3.3 对监测数据的合理性分析

合理性的分析建立在多种数据之间往往都在一些层面具有一定的固定的联系性的基础上来具体进行的。想要使用这一方法就需要环境空气监测数据具体的分析过程中可以实现对诸多不同环境条件之间和各种不同因素之间的相互的影响情况和具体的情况进行相互结合，想要实现高度准确合理对各项数据进行分析那这一步就是不可或缺的，只有这样才能实现对数据的科学合理处理和高效利用，从而获得使用、实用价值更高的环境空气监测的数据[3]。

4  环境空气监测数据的处理方法

4.1 对于异常的监测数据的处理方法

对于异常的监测数据处理要从多角度来进行，异常的数据经常发生在无人值班的情况，这时候就需要我们进行全面的分析大体上分为：分析仪故障、气路故障以及其他故障。

异常数据多出现在天气的异常转变时期，由于对于监测设备系统的保护不到位导致自动环境监测系统不稳定从而出现异常的数据，大多情况下都可以进行修复解决。但倘若分析仪器出现硬件方面的故障则需要迅速排查和解决，例如二氧化硫和二氧化氮的分析仪器的故障原因多是在空气质量较差所含有的粉尘较多时导致的限流孔和空气采样管堵塞造成的，不进行修复数据就会一直异常。气路故障多是气路不通畅，需要人员定期对采样头进行维护保证气路通畅维持数据的准确性排除异常数据。其他故障多体现在细节的处理上例如电路故障，往往是一个线路出现问题就会导致整个数据的异常，这就需要工作人员提供稳定的供电系统等。这就需要工作人员平日对于整个监测系统进行维护[4]。

4.2 正常监测数据的处理方法

对于所得的正常数据通常从多方面去分析处理，通常分为：有效数据规整法、反复验证分析法和时间序列分析法[5]。

有效数据规整法主要根据监测所得到的数据进行进一步的分类处理，然后形成整体的数据结构再进一步去检查数据的准确性、科学性、实用性，并将明显异常的数据进行排查，将异常的数据作为无效数据排除掉，通过分类处理最终实现数据分析符合现实情况且更加直观。反复验证分析法需要对于环境控监测所产生的监测数据进行反复的查证，从而确保数据的真实性和有效性。同时为了可以进行反复验证，就需要对于样品进行更多取样同时采用各式各样的科学的取样方法，最终通过对样品反复监测分析，验证出真实可靠的监测数据。高频率的环境空气监测虽然使得数据量更有保障更有普遍性，但是消耗的人力、财力、物力过大，得不偿失，但一味地降低环境空气监测频率又会导致数据的普适性大打折扣，降低了数据的参考价值[6]。针对这样的情况可以使用时间序列分析法来解决，从而解决在频率低时数据的可靠性较低的问题，通过对实时的检测数据用时间序列分析法进行分析来确定具体的监测频率并确保其准确性。

5  结语

随着改革开放的不断深入，经济水平在不断提升，人们对于高品质的生活环境的需求也在逐渐加大，习近平总书记说“绿水青山就是金山银山”，生态文明地建设已经是新时代的重要举措之一，环境空气监测作为环境监测工作的重要组成部分对于环境的治理具有不可或缺的作用和价值。同时对于环境空气监测而言，可以着重对于监测人员的培养提升其专业能力，从而提高环境空气监测的工作质量，也可以使用远程控制系统来提高环境监测的质量和提高环境空气监测的效率。

参考文献

[1] 朱佳，于海虹.环境空气检测数据分析及处理方法[J].科学技术创新，2014（14）：43.

[2] 宋国君，钱文涛.城市空气质量连续监测数据处理方法研究[J].环境污染与防治，2012（12）：84-91.

[3] 王超.浅谈环境空气质量自动监测数据的日报审核[J].黑龙江环境通报，2014（4）：9-12.

[4] 苏尼娜.环境空气监测数据分析及处理方法 [J].資源节约与环保，2016（10）：103.

[5] 何跃君，韩秀茹，凌盼.环境监测数据综合分析与评价技术研究[J].青海环境，2016（1）：16-20.

[6] 司国斌，霍晓丽，靳孝峰.环境空气质量监测的实现及优化分析[J].焦作大学学报，2017（3）：93-95.