林汉标

（广东本科检测有限公司，广东 汕头 515000）

生态环境监测通过收集和获取生态环境中污染物的信息数据，全面、完整、精准反映环境质量状况和变化趋势，及时跟踪污染源变化情况，准确预警各类环境突发事件等，为环境管理工作提供科学决策依据。随着生态环境领域不断拓宽、生态环境管理要求日益提高，社会化环境监测治污任务量快速增加，社会对生态环境监测服务性需求呈爆炸式增长，由此产生的用于支撑整个监测体系运转的各类环境监测表格、文字、视图等数据资料数量非常庞大。而海量的数据资料如果仅仅依靠人工管理和手工重复记录的传统管理模式，则存在信息组织不够完整、信息处理不够及时、统计不够精准、运用效率低、归查档繁琐等问题，不能适应数字化时代新要求。监测机构内部产生的数据量和能够被测量、记录的信息越来越多，对事物、现象等的测量频次和记录内容也更为频繁和细致。信息化、自动化系统的应用使实验过程记录、仪器设备和实验活动所得的海量数据得到了快速且及时的处理。比如对实验室的各种仪器、传感器、辅助设备、科研仪器、智能终端等实现互联，数据采集、分析、应用达到了新的高度，将检验检测领域推到了前所未有的“大数据”时代，市场倒逼着机构进行自我完善和提升。因此，开发一套高效率、高水平、多维度的生态环境监测LIMS管理系统（以下简称：LIMS管理系统），对提高工作效率，实现跨部门信息实时共享和管控，检测流程和管理体系同步运行，全方位、系统性控制各质量要素交互运转尤为重要。

1 分析生态环境监测LIMS管理系统应用中存在的问题

LIMS管理系统应用于20世纪90年代中期，2015年前后进入快速发展期［1］。过去LIMS管理系统大多应用于体制内的监测站，随着社会化生态环境监测机构的全面放开和发展，LIMS管理系统的应用市场得到进一步拓宽，行业内部都纷纷意识到一个好的LIMS管理系统的重要意义，但设计一套高效率、多维度的LIMS管理系统，既需具备计算机编程知识，同时需要拥有丰富的生态环境监测从业经验，且需通过长期不间断地更新升级，才能不断适应新体制、新标准和新要求。目前市面出现了很多系统开发厂商，有很多现成的LIMS管理系统可供选择，但随着对不同系统的试用和对管理系统深入了解后发现，仍存在不少问题：虽然各厂商开发的系统基本路径和功能上都能走通，但系统开发仍存在未找准起点、定位不够清晰、架构较为混乱等问题，导致推广使用起来难度较大；或由于系统设计缺少对未来的预期，投入运用后很快就又落后于时代的发展，一旦有新标准、新方法出台，内外部管控要求发生变化，系统就需要同步更新，不停升级打补丁甚至直接改版，浪费了大量的时间、财力和物力；系统整体开发思路存在问题，选错设计单元，表面上看功能很强大，但其实都是照搬其他行业的管理系统，系统开发者对专业消化不透彻，分不清主次存在逻辑性问题；系统没有模块化设计，适应性差，不利于从易入难、由浅入深逐步推进系统应用，以致人员对系统的学习成本过高；平板电脑、手机、计算机等运行速度太慢，办公室网络不通畅，现场移动设备接收不到信号，平板电脑或手机内存和流量耗费太大，系统运行卡顿不稳定。除以上问题外，监测机构为防止系统实施失败影响机构整体工作，经常采用线上线下“两只脚”同步走路的方法。用一段时间又停一段时间，线上线下工作不断切换，导致系统未能顺利实施以致最终放弃的情况也不在少数。此外，经调查发现，很多监测机构付出了巨大代价开发或购买系统，现场拍摄相片、经纬度定位、标准库查询等诸多功能不如现成的APP好用，这些问题都影响到LIMS管理系统的推广和应用，加之系统实施后未进行经常性维护，使用体验感不佳，达不到LIMS管理系统的预期使用效果，无法将LIMS管理系统作为嫁接环境监测、信息技术、人工智能的平台进一步发展。

2 选定系统设计单元

在LIMS管理系统框架构思阶段，选择正确的设计单元尤为关键，因为这将影响到整个系统运行的成功与否。在选择系统设计单元时，通常我们会以委托单、环境要素、监测点位、样品、监测指标、检测报告等作为选择指标。由于生态环境监测领域涉及面比较广，涵盖水、气、声、土壤、固废、辐射、海洋、生态等环境要素，最终呈现的产品是监测报告，而监测报告中又包含监测因子、监测点位、样品信息、监测人员与时间等内容。生态环境监测有别于其他行业，除了实验室分析测试之外，还有很多现场采样和测试项目，但测试最终的指向都是监测因子。通过实践总结分析，认为必须以监测指标作为生态环境监测LIMS管理系统的基本设计单元。

2.1 从涵盖范围大小排序看

在实际操作中，上述各选项涵盖范围排序为：委托单＞监测报告＞环境要素＞点位＞样品＞监测指标，其中委托单可能涉及范围最广，监测指标涉及范围最小。委托单通常对应一份或多份监测报告，如对各种环境要素的监测中经常要求同一监测点位分时间段按不同频次采多组样品，样品采集要根据监测指标及保存条件安排采样瓶和固定剂。选择涉及范围最小的监测指标作为设计单元，合成样品分析结果，组成监测点位分析结果，再合并环境要素的结果信息，在此基础上生成监测报告，与委托单相对应。选用涉及范围最小的监测指标为设计单元，有利于系统编排和程序编写，以覆盖系统后续开发的各个方面，由点及面搭建复杂的LIMS管理系统。

2.2 从业务流转各环节看

生态环境监测业务环节复杂而繁多，但各环节的共同点都是监测指标，各环节的连接点也是监测指标，譬如合同、方案、前期准备、采样、保存、运输、交接及分析、留样、数据审核、监测报告编制等环节都是围绕各种监测指标的测试在流转。各业务环节之间的连接一般靠任务单和交接单、原始记录和标签将具体工作内容落实到部门或人，交接单是现场采样与实验室分析之间的衔接，原始记录能够保证监测过程具有可追溯性，标签是确保样品唯一性的基本保证，表单和标签的制作自始至终要围绕着监测指标进行。而监测报告作为生态环境监测的最终产品，其内容所呈现的最重要的信息就是各种监测指标的测试结果。

2.3 从生态环境监测相关标准看

生态环境监测过程中常用的标准既有监测方法及监测规范，也有质量标准、排放标准和修改单与解释，比较复杂的项目还会涉及技术指南和技术导则。每个监测指标都能找到相应的方法、规范或执行限值等标准，技术指南和技术导则更是直接规定某个监测指标必须使用哪种监测方法。LIMS管理系统资源库最独特的部分就是标准库，标准库的设计与搭建也要以监测指标为基础单元，而以其他人员、仪器设备、物料和实验室环境条件建立的资源库，都是监测指标测试结果质量和资源的保障。

2.4 从质量保证与质量控制要求看

关于生态环境监测质量保证与质量控制（QC/QA）方法，上文2.2中已经阐述了方案、采样、交接等业务环节（也是质量保证与质量控制的重点环节），其围绕着监测指标在流转，下面重点简述实验室质量控制、数据审核与监测指标的关系。实验室内部质量控制方法采用空白样、平行样、加标回收样、标准物质的方法，基本也是建立在对一项或多项监测指标的测试上。校准曲线和质量控制图通常指向特定的监测指标，外部质量控制方法的能力验证、室间比对同样也是针对某一监测指标。数据审核是对各个监测指标的测试结果进行审核，对各个监测指标的测试结果进行准确性、合理性、可比性、逻辑性分析，判断是否出现异常结果并及时处理。影响实验室检测质量的人、机、料、法、环、测等6方面因素，均指向同一监测指标。

以监测指标作为设计单元的LIMS管理系统，当其能够与生态环境监测标准体系相符时，质量管理工作才能得到全面的保障。以监测指标作为设计单元的LIMS管理系统，数据流才不会出问题，即使流程或功能有所欠缺，只需要进一步完善便能确保系统正常运行，即便系统不能顺利通过测试，基础测试数据也是可以导出的，避免违反采样、分析、保存时间等时效性要求。以监测指标作为设计单元，后续拓展性和个性化设计才有明确的起点，往上往下延伸和优化都十分清晰，极大地减少了系统开发人员与使用人员之间的沟通障碍。

3 设计具有前瞻性的LIMS管理系统

由于LIMS管理系统环节和功能太多，既要PC端又要移动端，还要处理海量的图片信息和数据资料，不同的岗位需同时高强度运行系统，开发厂商为满足客户的所有要求，一味追求全面而缺乏事前评估，待功能开发出来后才发现其技术水平远远落后于市面专业产品，如移动端使用存在网络、储存的限制等问题。一套LIMS管理系统开发和实施都要花费大量时间、人力及资金，而且时刻离不开系统开发人员，文件、人员、设备稍有变动，系统就需进行升级。此外，不同区域管理部门对监测报告中所需的信息点要求不尽相同，一成不变的报告模板很难适应不同要求。而不同领域专家所关注的监测报告的细节也是不一样的，提出系统本身很难实现的要求，需要经常性地返回线下修改报告，之后还需重新导入系统保存。从发展的眼光看待事物，系统需要长期不断升级更新，而开发单位往往因对此项工作的长期性预估不足，预算自然也就不足以支撑系统的开发。实施初期配合升级更新比较积极，但长久反复修改甚至推翻原有设计框架，使设计人员不堪重负。因此，系统本身应具备强大的整合能力，除了完善基本功能之外，还需同时兼顾其拓展性和适应性、智能化和个性化水平等。

3.1 仪器设备的自动采集

生态环境监测用到的仪器设备种类较多，数量庞大，目前实验室数据采集技术相对比较成熟，但随着人工智能的发展，很多岗位逐步由机器代替人工操作，以减少工作量和有毒有害物质的接触时间。辅助设备和机械臂的数据采集技术又对系统提出了新的课题。现场采样仪器逐步向轻量化、智能化、便捷化的方向发展，现场监测仪器越来越先进，很多监测指标可现场直接读出结果而不需要实验室分析环节，自动监测技术代替了更多的人工采样环节，如无人机、无人船、无人车远程采样、卫星遥感监测技术等，最大限度地减少高温、高空、海上、水上作业次数，同时也进一步提高了生态环境监测作业的安全性，使立体空间采样变得更为简单。而这些新的现场采样技术的应用，最终将相关测试数据采集到系统中。所以LIMS管理系统在仪器设备数据采集方面应具有拓展性，以应对不同仪器设备接口、数据格式、制式数据采集能力等。当然，个别仪器设备确实无法实现采集则需要通过针对性开发小工具或者借助数据抓取技术等来实现。

3.2 软件APP数据的整合

在网络技术高速发展的时代，专业细分和生态化趋势越来越明显，相反LIMS管理系统的发展还处于初级阶段。当前，生态环境监测机构常用的“微信”、“今日水印”、“钉钉”、“奥维地图”、“百度地图”、“北斗卫星地图”等软件都各有优势，上手快且使用简便，采用云存储云计算技术，背后支撑平台强大，很多是免费或低费工具。又如财务部门使用金蝶、用友等专业财税软件，本身也有强大的物流与仓库管理模块，供应商和物料出入库管理功能非常完善。公安和环保上级部门也开发了专门的管理软件，用于全过程管控预制毒、危险化学品、危险废物。因此，LIMS管理系统应该博采众长，把各种成熟可靠的功能整合在生态环境监测当中，系统设计初期需预留好端口和格式，快速采集或批量导入相关软件APP数据。在物资库开发设计中要整合其他相关软件的功能，避免同一事项重复操作。

3.3 适应不同管理体制

生态环境监测单位规模大小不一，既有系统内的监测站，也有国有、民营企业性质的社会监测机构，组织架构设置和人员配置有很大区别，管理体制和运行模式也各有差别，各单位对LIMS管理系统有不同要求。但不管是哪种性质的生态环境监测单位，体制改革和管理模式都在不停演变，不同时期要懂得使用不同的管理模式，“金字塔型”垂直层级管理与“阿米巴”扁平化管理制度交融切换，西方“KPI”绩效管理和中国式“以人为本”人性管理取长补短，不同的管理体制，在日常管理运营中对数据的获取和人员权限设置都不一样。LIMS管理系统设计初期应尽量把各种功能板块模块化，预留足够的功能板块数据交换联系接口，根据各生态环境监测单位的实际情况，灵活选择所需功能板块组合个性化系统。

3.4 人机交互技术应用

人工智能技术高速发展的今天，很多新技术陆续涌现，比如设备使用记录采用指纹和人脸识别技术，样品流转和溯源标签采用二维码技术，实验室环境和机械臂的自动适应和自动调节，监测探头的自校正自适用技术等等。未来还会有更多的人工智能技术应用融入进来，比如：操作界面简洁美观，操作人员可以根据自己的使用习惯，调节自己喜欢的文本框样式，同时操作多个界面，语音指示系统执行某些操作。测试过程中可以根据需要临时调用线性逻辑关系、环境因素、执行限值、任务分配等提醒和预警，系统数据和图像信息输入方式可以是自动采集、手工录入、模板导入、语音输入等，灵活切换并无缝对接，数据输出有丰富的查询筛选、汇总统计、逻辑分析样式；可灵活勾选记录、报告等信息，留有更多插入和备注功能，各环节存取和纠错操作方便等等。通过应用更加先进的人工智能技术，个性化设置功能更为齐全，进一步减少了人员枯燥乏味的重复劳作，提升系统人机交互体验。

4 结语

无论是体制内还是社会化生态环境监测单位，“互联网+”时代下，一套高效率、高水平、多维度的生态环境监测LIMS管理系统对机构自身及行业发展至关重要。通过将信息通信技术、互联网平台与实验室信息管理系统进行深度融合，促进新的生态发展。在大家的共同推动下，希望LIMS管理系统会继续前行，不断整合自动化和智能化技术，朝着无人或准无人生态环境监测方向发展，更好地为生态环境保护和环境污染治理提供强有力支撑。