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监测数据范文1
中图分类号：X832 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）30-0203-01
对环境水质进行监测具有重要的意义，借助环境水质的监测技术，可以一定程度上对国内水资源的污染得到改善。在对环境水质进行监测时，要注意对监测所得数据进行详细的分析，进而确保整个监测质量。国内主要有长江与黄河两大河系，下面还有很多不同的支流，但是最终都进入了大海，如果某处的水资源受到了污染，就会使很多区域受到牵连。因此需要强化对环境水质监测的力度，对各个河流的水质状况进行及时、详细的了解，确保水源质量。
一、环境水质监测意义
（一）饮用水
日常生活中都需要饮水，水是生命之源，但是如果水中有污染，就会产生很多问题，当水中存在有毒细菌时，很多疾病就会随之而来，例如痢疾、伤寒病、霍乱等。当水中存在大量海藻一类的物质时，水就会变质，会产生臭味，水色也会有差异。所以水资源一旦被污染，那么疾病就会被迅速传播，因此对环境水质监测对保证中国国民能否正常饮用健康水有重要意义。
（二）工业用水
近年来，中国工业发展势头迅猛，随着工业厂家大幅度增加，工业用水也越来越多，但是工业用水存在很多安全隐患，企业有时在这方面会忽略。例如在锅炉用水时，如果水里面含有许多Ca和Mg的硫酸盐，就会导致锅炉产生水垢，既耗费了更多燃料，也容易引起爆炸，对生命安全造成威胁。因此，监测工业用水质量对节约企业生产资本和保证员工人身安全有重要意义。
二、环境水质监测技术概述
国内目前使用的监测技术一般是远程监测技术，这一技术由远程监测系统构成，借助相关监测的软件对所要监测的水资源进行科学、合理的监测，然后由各级监测站把所辖区域内监测的数据借助软件上报到上级部门，最终对这些数据进行统计汇总，并找出各个地区水资源的污染源。
（一）重量监测法
重量监测法就是将抽取的水样通过分离或转化处理以后，与原有的水样进行对比称重，然后根据重量的变化来推断水质的变化情况，在经过科学的数据分析之后，得到合理的结论，达到水质监测的目的。重量监测法需要对抽取的水样进行分离或转化处理，而分离的方式通常为直接分离法，而D化方式为气化方式。在这种监测技术中唯一需要用到的测量设备就是天平，所以整个监测过程十分简单，成本很低，测试也很容易完成。但是在实际情况中，天平的精度不同会使得测量的数据准确度不一样，某些微量元素的监测需要很高的精度，所以对天平的精度要求比较高，而且天平在使用过程中也容易受到外界环境影响从而使测量发生偏差。所以重量监测法只适合精度要求不高的水质监测。
（二）化学滴定法
化学滴定法是将已知浓度的标准溶液滴到待测的水样当中，然后观察滴定情况，根据化学反应来推断水质中的元素含量。在滴定完成以后，通过已知浓度标准溶液的消耗量来计算待测水样中各元素的含量。这种化学滴定方法具有很强的科学依据，而且测试的结果也比较精确，化学滴定法也成为水质监测的一种主要方法。
（三）仪器监测法
仪器监测法对水质的监测主要是利用气相色谱法或者液相色谱法，这种水质监测方法对比重量监测法和化学滴定法来说，操作更为复杂，但是精确度要高出许多，所以，需要对水质中的一些含量极少的元素进行监测时，可以选用仪器监测法。
三、环境水质监测数据的处理方法
（一）有效数据整理法
有效数据整理法就是先对监测数据的真实性和准确性进行分析，筛选出可用的监测数据，然后将所获得的可用的监测数据进行整理、分类，将不同水质下的监测数据分别罗列出来，这样便于进行数据的对比和分析。
（二）无效数据清除法
在经过多次的水质监测之后，就会产生大量的监测数据，由于水质是随着环境变化的，所以监测的数据都会大不一样。为了使得监测的数据具有分析参考的价值，就要对这么多的监测数据进行筛选。对于老旧的数据酌情进行取舍，对于新的数据，在确保数据可靠性的情况下可以予以保留。通过这种方式可以去除大量无用数据，方便水质监测数据的分析，保证监测结果的准确性。
（三）多重验证法
在对环境水质进行监测时，因为在监测的过程中，采样的过程有不同的方式，也就造成监测的数据可能不同。这就使水质无法得到充分的反映，为了防止出现这种现象，就需要使用数据反复验证法，确保水质监测的数据精确、合理，比较准确与公平。也就是在对环境水质进行采样和分析时，要对某处监测点反复进行验证，进而对这一区域内的样本进行科学分析，这种反复进行验证的方法可以确保监测到的数据准确，对整个水质监测的质量有很大的影响。
（四）时间序列分析法
在对水质进行监测时，因为监测频次太多，造成严重的财力与人力负担，监测频次太多，也就使消耗的财力不断增加，也就造成人力的浪费。但是，如果检测次数太少，又使监测数据失去了代表性，也就降低了数据监测的可靠程度，所以，使用时间序列分析法对数据进行处理，可以使数据监测的频次更加合理，防止出现上述问题。
四、环境水质监测发展的前景
国内环境水质监测的方法一般是人工抽样法，对一些制定区域的水质进行抽样监测，然后对监测结果进行分析，进而得出监测区域和周围环境质量的判断。人工抽查方法有一定局限，水质的监测无法实现连续性，无法对水质进行及时、动态的监测。所以在水质监测的部门内，需要使用一些先进的技术，对水质监测的特点和数据进行详细的分析，还可以引进一些先进技术，提高监测的效率和质量，在不断的实践中提高监测质量，并研究出更加先进的技术。我国水质监测部门需要重视监测技术，对各种技术进行总结，使各种技术不断得到完善与发展。要注意对监测数据的处理和分析，根据监测的数据，采取不同处理的方案，确保人们生活用水的安全。
总之，水资源是一种非常重要的自然资源，而我国地域辽阔，水资源也比较丰富。但是随着社会的发展，水质污染的情况也越来越严重，对环境水质的监测工作也迫在眉睫。所以，相关部门要加强对环境水质的监测，可以利用重量监测法、化学滴定法、仪器监测法等方式对水质进行数据的采集，再通过有效数据整理法、无效数据清除法、多重验证法、时间序列法等数据处理办法对监测数据进行分析，找出水污染的原因，再采取相应的应对措施进行水污染的治理。只有加强水质监测工作，提高水质监测技术，才能处理好我国的水污染问题，保护我国的淡水资源，提高水资源利用率，实现我国的可持续发展。
参考文献
[1] 吴晓红.环境水质分析监测技术与监测数据的处理[J].资源节约与环保，2015，04.
监测数据范文2
【关键词】 滑坡 模式识别 应力分析 应变分析
1 云阳宝塔滑坡概况
云阳宝塔滑坡于重庆市云阳县城东约1km处的长江左岸，滑坡前缘高程70m，后缘高程520m，相对高差450m，滑坡区面积达4，滑坡体积估计1亿多，属于特大型滑坡。
地貌特征：滑坡区南临长江，东西两侧分别为由北向南的大河沟和汤溪河所深切，成为一面依山，三面傍水的顺向岸坡。坡顶高程716m，高出长江枯水位631m，岸坡地形坡度与岩层倾角基本一致，岸坡中地下水补给条件差，排泄条件良好。滑坡形状近似一扇形，从南向北的冲沟较发育，较大的有西部的石板沟和东部的新桥沟，它们是地表水排泄的主要通道。
地质特征：滑坡发育于故陵向斜北翼J地层中，岩性为灰白色长石英砂岩与紫红色泥岩等五层，岩层走向E―W，倾向S，倾角上陡下缓（40°～8°），呈椅状，滑坡剪出口高程70m，低于长江枯水位13m以下。
2 程序设计和位移量计算
本文以Visual Basic 6.0为开发语言，以Visual Basic 6.0的内置数据库Microsoft Jet SQL进行数据管理。滑坡工程程序按照监测和数据分析处理先后顺序来设计，由“数据录入”、“变形计算”、“滑坡分类”、“变形区域划分”、“监测点位移时间序列图”、“帮助”、“退出”七个主菜单和一些命令控件组成。计算位移量（时，以2011年1月的监测点坐标作为基准值，另一期的同它相比较。位移量以表的形式保存，以监测点的点号作为表的关键字。
3 滑坡块体识别
在实现滑坡聚类分块时，根据系统聚类的思想，采用将各个单元逐步拟合连成若干个大类块域的方法进行。在拟合过程中，既要考虑单元之间的相似性，又要考虑它们之间的连通性的要求。各个单元之间的拟合单位权方差作为聚类的指标矩阵，把单元之间的邻接关系矩阵作为约束矩阵。在已知点位精度的情况下，以2倍的点位中误差作为阈值。各类内部所有单元一起拟合得到的拟合方差小于给定的阈值，满足类的定义和各区域内部相似性的要求。还可以通过假设检验的方法，在一定置信度下，来检验一单元聚类到另一单元的可能性。各个类内部的单元之间在地理位置上相互接壤、连成一片，满足各类内部各单元连通性的要求，把滑坡体划分成若干个均匀应变区域。计算每一类的变形模型参数，以表的形式保存，分类号作为表的关键字。
4 滑坡二维变形分析
滑坡的二维变形模式识别是通过对监测点的平面坐标（）和位移量（）进行块体划分，并在此基础上进行应变分析。本文以云阳滑坡2011年1月到2013年9月的8期观测资料进行平差计算，得到滑坡体上的12个监测点平面坐标和位移矢量。滑坡上的12个监测点构成14个三角形单元，9作为阈值进行滑坡的分块。
通过计算发现，在给定阈值下，2011年1月至2011年5月、2011年6月、2011年7月滑坡体合并成一个块体。说明2011年1月到2011年7月期间，滑坡各部分没有明显的变形。
2011年1月至2011年8滑坡识别后分成4块，如图1所示，每一个块包含的三角形单元为A：1；B：2；C：3，5，6，7，8，910，11，12，13；D：4。A块的最大应变、最小应变都为压缩应变，最小应变值非常小。A块的变形为单向压缩，说明它的西侧区域为稳定的并存在断裂带，在实际地质调查中发现A块西侧为古滑坡的滑壁，是基岩，与分析结果吻合。B、C、D块最大应变为压缩应变，最小应变为拉伸应变。A、B、D三块以大致沿X轴方向压缩变形为主，沿Y方向拉伸。而且变形量远大于C块。C块的应变量很小，可能由观测误差引起的，认为C块处于稳定状态。97年1月至97年8月期间，A块和B块由于最小主应变不同，这两个相邻块并没有合成一个块体，C块没有滑动，D块沿X轴成23°夹角向下滑动，移动量没有A、B大。整个滑坡属于推压型滑坡，仍处于稳定状态。滑坡在2011年7月至8月之间发生很大的变化，根据当地的气候条件分析认为是由于大量降雨引起的（8、9月为当地的雨季）。2011年1月至2011年9月同2011年1月至2011年8月在块体划分和应变信息大致相同，在8、9月滑坡的各块运动趋势基本保持不变。
5 结语
通过以上分析可得出以下结论：
（1）在滑坡二维变形分析中所做的滑坡分块和应变分析同实际情况是吻合的。在观测期内A、B块沿X轴向下滑动；D块一直保持相同的变形模式，认为D块不属于该滑坡。（2）在观测初期，就可以进行滑坡分块。在观测期间，若滑坡块体内各部分保持变形趋势相同，滑坡的块体划分不会发生太大的变化；（3）在监测点比较少的情况下，分块后可能存在独立三角形单元。这是因为位移矢量不足说明它是均匀应变块体还是不均匀应变块体，只有由两个以上基本单元聚合的块体才能通过位移矢量证明为均匀应变块体。对于独立三角形块体，有两种可能：一种是均匀应变块体，一种是非均匀应变块体。对非均匀应变块体存在断裂的可能性较大。如果一个独立的三角形块于两个大块体之间，它很可能就是断裂带所经过的地方。所以应加强对独立三角形块体的监测点观测，以获取进一步信息，或进行地表调查。（4）总之云阳滑坡属于压推型滑坡。
参考文献：
监测数据范文3
摘要:为解决电子系统健康状态监测数据的冗余性和高维性问题，提出了一种将样本优化和特征优化相结合的监测数据优化算法。首先，采用特征空间样本选择算法对监测数据进行样本优化，找出最具代表性的样本；然后，采用核主成分分析—分布估计算法（KPCAEDA）对样本优化后的监测数据进行特征优化，在保证特征信息充足的情况下，保留更多的识别信息；最后，以某滤波电路为例进行了验证，仿真结果表明，该算法同KPCA等优化算法相比，在训练时间和识别率上能达到更好的平衡。
关键词:电子系统；监测数据优化；特征空间样本选择；核主成分分析；分布估计算法
中图分类号: TP18;TP216文献标志码:A
引言在我军装备跨越式发展过程中，电子系统在武器装备中的比重越来越大，在战争中的作用也越来越突出，一旦其健康状态发生退化，将会直接影响部队战斗力的发挥。因此，监测电子系统的健康状态对部队装备维护具有重要意义［1］。但是，在对电子系统健康状态进行监测时，通常需要采集大量数据，这些数据大多具有冗余性和高维性的特点，将其直接送入监测模型中会极大降低监测效率，并导致不准确的状态评估结果。因此需对监测数据进行优化，这是监测评估电子系统健康状态的第一步。文献［2］提出的主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）算法是一种常用的将多个互相关变量转化为少量不相关变量的数据优化方法，该算法理论完善，计算方便，具有最优的线性重构误差，但是，该方法对主成分个数的确定没有明确的准则，而且不能用于处理非线性数据，因此限制了其应用范围；之后有学者对此方法进行了改进，提出了基于核空间的核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis，KPCA）算法［3-4］，通过引入核函数，在特征空间内对数据进行PCA处理，对非线性数据具有较好的处理能力，但是，该算法的性能依赖于核的选择，并且核矩阵的大小是数据中样本数的平方，若样本数量很大时，核矩阵的计算量较大。另外，无论是PCA算法还是KPCA算法，在优化数据过程中均将全部数据视为一个整体，寻求散度最大的方向，然而在很多情况下，散度最大方向与识别最有利的方向并不一致［5］，这大大限制了其在数据优化中的应用。本文针对这两种算法的缺陷，提出了将样本优化和特征优化相结合的监测数据优化算法：首先，采用特征空间样本选择算法对样本进行优化，这不仅可以有效地消除相似样本，提高监测模型的泛化能力，还可以降低KPCA中核矩阵运算的计算复杂度［6］；然后，对优化后的样本集进行KPCA分析，并采用分布估计算法（Estimation of Distribution Algorithm, EDA）对主成分特征信息进行选择，在保证状态特征信息充足的前分区图片图1监测数据优化策略提下，保留更多的识别信息，实现监测数据的特征优化。基于特征空间样本选择和KPCAEDA算法的监测数据优化过程如图1所示。1基于特征空间样本选择的样本优化算法针对监测模型大多在特征空间进行模式识别而以往样本选择在原始空间进行的矛盾，提出了基于核方法的特征空间样本选择技术，即利用核技巧将样本选择方法拓展到特征空间，在特征空间中选择最具代表性的样本来表征整个样本集，提高监测效率。基于特征空间样本选择的样本优化算法如下：
监测数据范文4
【关键词】环境监测；监测数据；数据采集；数据处理；数据分析
1.前言
环境监测是以环境为对象，运用物理的、化学的和生物的技术手段，对其中的污染物及其有关的组成成分进行定性、定量和系统的综合分析，以探索研究环境质量的变化规律。其任务是要对环境样品中的污染物的组成进行鉴定和测试，并研究在一定历史时期和一定空间内的环境质量的性质、组成和结构，主要内容包括：大气环境监测、水环境监测、土壤环境监测、固体废弃物监测、环境生物监测、环境放射性监测和环境噪声监测等。环境监测数据是以统计学为基础，各数据之间联系密切，彼此相互渗透，为各类环境质量、环境评价、环境规划、环境管理等提供科学依据。
2.数据获取与可能出现的问题
环境监测规定了每一次监测所采集的数据可应用的范畴，超出这个范畴评估环境质量将被认定是不符合规则的，因此环境监测数据应具有代表性和完整性，即所获取的监测数据能全面的描述污染物的空间分布状态。同时还具备准确性和可比性，即数据是经过精密仪器采集，并可通过一定数据处理方法进行可比性分析验证。另外，对所进行的监测样品要保证它的可靠性与准确性，这样才不会给监测项目的判断造成大的误差。
目前监测数据的获取方面存在的问题主要涉及：数据采集过程中监测人员在数据筛选或处理时出现人为误差；监测点布设没有及时根据附近环境变化而更新布防监控；由于仪器设备过于陈旧而无法进行精密度采集或处理等。产生上述问题的主要原因有：
（1）主观原因：监测人员本身业务素质较低，并不能将数据进行科学有效的分析和处理，使得部分数据丧失真实性，甚至不能用于反映环境的实际状况。
（2）客观原因：监测仪器配置和监测点位的布置过于陈旧，并未根据最新环境变化情况更新，使得环境监测数据不具代表性，造成评价结果偏差，无法进行科学分析和处理。
3.环境监测数据质量
（1）目前我国在环境监测方面存在着诸多问题，而这些问题最终都是体现在质量上。而产生这一现象的云因主要有：一是客观方面，一方面排污企业的生产状况极为复杂，排污状况很难维持稳定的状态；另一方面监测仪器不够精密，有一些企业使用的监测仪器过于陈旧或者性能较差，严重影响获取数据的准确性。二是主观方面，监测人员的专业素养不高，对监测数据的敏感度不够，无法对数据进行科学合理的分析。
（2）监测数据的质量要求
环境监测不仅是环境保护的基础，还是对环境管理效能进行检验的一个尺度。二环境管理水平的高低主要是通过监测数据的质量来衡量的。所谓监测数据的质量是运用综合分析能力，用丰富的、真实的、专业的数据来评价环境质量现状，环境的发展趋势，为环境规划提供科学依据，对过去和现在的环境状况进行全面而深入的了解。由于环境监测数据常常受到客观或主观因素的影响，所以必须要有完善的质量保证体系，这样才能保证监测数据质量的可靠性。具体要求：一是监测数据要有代表性，即取得的监测数据要求能够很好的代表整个监测项目范围的污染物空间及时间分布状况，不应缺损或不实用的情况存在，监测样品应注意采样时间、地点和变换周期等。二是监测数据需具可比性。比如采用一个密度很差的方法去检测所选的样品，在多次进行监测之下，其得出的监测结果应该与选取适宜密度的监测值存在明显差异，否则这样的数据不具可比性。
4.监测数据的处理及分析
（1）监测数据的整理
对于监测所取得的数据应进行分类和整理。以便后面工作的进行，监测人员在监测工作中应该尽量采用标准的记录表格，专业、清晰的记录监测数据。对原始获得的数据和图表，要经过逐一检查后确认，这样做是为了将那些无用的或者不能真实反映实际环境的监测数据筛选出来，是数据简明实用。
（2）利用统计规律分析数据
环境监测是以统计学为基础，因此，统计规律的分析方法也常常被采用。统计规律分析方法包含了对环境要素的质量进行各种数学模式评价方法对监测数据进行解剖和分析。这种方法主要在环境调查、环境规划及环评工作中使用。
（3）环境效益分析
环评监测、监督监测、验收监测、例行监测等多种监测方法中，监督监测的分析数据比较少，数据合理性较容易判断。二对于分级数据较多的环评监测、例行监测来说，在较短的时间内判断出来的数据更为合理、准确、可靠。这些综合方法在实际工作中能够为环境保护的管理部门提供及时、准确的监测信息，提高了企业的工作效率，在较短时间内获得最有效的信息。
（4）利用监测项目的性质对监测值分析
监测人员要利用监测项目的性质对监测值进行分析。实际上，即使是同一水质的样品，根据其性质特点，使用不同的监测项目可以判断出监测值是否正确。
（5）数据的合理性分析
影响环境变化的因素很多，仅仅利用监测数据来分析环境状况是局限的，应结合有关环境的各项要素进行分析，把理论与实践结合起来，对监测数据的合理性进行充分的论证。在论证过程中充分考虑各环境要素之间的互相影响，要各监测数据进行联系和比对，对其合理性进行全面的分析和研究，让得出的监测数据更准确、合理。
5.结束语
随着经济全球化的，环境保护成为世界主题，为应对日益发展变化的环问题，对环境监测的要求就越来越高，环境监测在环境保护中的重要性是不言而喻的，监测数据可以及时、准确、全面的反映出区域环境的质量状况，为环境规划、环境管理、环境研究提供科学依据，促使相关部门及时针对监测出的问题制定出切实可行的措施，将环境风险降到最低，最大效应的减少或预防环境污染，为构建和谐社会做出了重大贡献。
参考文献：
[1]叶萍。浅议环境监测数据的审核[J]。中国环境管理干部学院学报，2010，（2）：45-46.
[2]马彦峰，张勇。环境监测数据结果评价[J]。环境保护科学，2010，（1）：23-25.
监测数据范文5
关键词:环境监测数据;评价；分析;方法
中图分类号：TE08文献标识码： A
前言
环境监测的数据不仅是我国对于生态研究和环境质量现状最主要的工作，也是我国治理生态环境和环境污染的根本。因此，要加强对于环境监测数据的研究工作。
一、 监测数据综合分析的目的和作用
环境监测是科学性很强的工作,它的直接产品就是监测数据。监测工作质量好坏直接反映在数据的质量,准确、可靠、有效、可比的环境监测数据是环境科学研究工作的基础,是环境管理的依据。一个环境监测站每年可提供成千上万的监测数据,但这些数据本身是孤立的、离散的,必须从不同的目的和作用出发,把环境监测所获得的资料、数据,通过不同的途径和方法分类、统计、转化、汇总,找出其本质的东西,获取环境管理所要求的各种综合数据。
环境监测数据综合分析的目的是完成监测数据、信息资料向环境质量定性化和定量化结论的转变,通过监测数据、信息资料的深加工与自然环境、社会经济发展等诸因素的综合分析,实现为污染防治决策和环境建设决策提供科学依据。环境监测数据综合分析是环境监测过程中重要工作环节,也是最终环节。一般来说,环境监测综合分析技术的水平高低,代表着监测站技术水平的高低,也决定着监测站在环境管理中的地位和作用。
二、目前我国大部分地区的空气质量检测数据
备注：部分城市环境空气质量指数（AQI）数据来源：中国环境监测总站网站，全国城市空气质量实时平台2013年1月12日21时―22时更新数据。
三、 监测数据综合分析的方法
在对环境质量进行综合评价或对区域环境污染状况进行评价时,都是以一定数量的监测数据和资料为依据的。这些数据和资料包括环境要素的监测数据、环境条件数据、污染源调查监测数据、现场调查数据和实测数据等等。环境监测综合分析采用的方法很多,并在不断完善和发展,通常采用的分析方法有统计规律分析、合理性分析、效益分析等。
（一）统计规律分析
统计规律分析中包括了对环境要素进行质量评价的各种数学模式评价方法,也就是应用数理统计方法,模糊数学方法和适用于不同环境要素的数学、物理方程等方法,对监测数据资料进行剖析,解释,做出规律性的分析和评价。该分析方法主要应用于环境调查、环境规划或课题、环评等比较大的工作中。
（二）合理性分析
由于影响环境要素变化的因素十分复杂,而用于综合分析的监测数据资料有限,所以需要结合环境要素的各项条件和污染源参数,理论结合实际分析其合理性。应考虑到环境要素之间的相互影响,监测项目之间的相关和对比关系,全面分析其合理性,这样才能提供准确、可靠、合理的监测数据。如何合理的分析数据,可以从以下几个方面判断:
1、 通过项目之间的相关性来分析
监测项目多种多样,有机的、无机的都有,但是物质本身具有相互关系,两个或两个以上的项目监测数据往往存在一种固定关系,这就为我们分析单个已实行质量控制措施的监测数据正确与否提供了依据,对一些例行监测数据,可做出直观的判定。例如,氟含量与硬度之间的关系。F与Ca、Mg形成沉淀物容积度较小,因此,在中性、弱碱性水溶液中,如氟含量在(mg/L)级,则其氟含量与Ca、Mg含量呈明显负相关,即与硬度值呈负相关,所以高氟区内的水质监测结果中硬度监测值一般较低。如果氟含量较高,同样硬度监测值也很高,数据就要重新分析。再如COD、BOD5和高锰酸盐指数之间的关系。根据COD、BOD5和高锰酸盐指数的概念,COD是指用强氧化剂,在酸性条件下,将有机物氧化成CO2与H2O所消耗的氧量;BOD5是指在水温为20e的条件下,微生物氧化有机物所消耗的氧量;高锰酸盐指数是在一定条件下,用高锰酸钾氧化水样中的某些有机物及无机物还原性物质,由消耗的高锰酸钾量计算相当的氧量;结合其实际的测定过程,对于同一份水样三者的监测结果,应存在以下规律: COD > BOD5, COD>CODMn。
三氮与溶解氧也存在一定的关系。环境中氮的存在形式根据环境条件的变化而发生变化,尤其受水体中溶解氧的质量浓度影响,一般溶解氧高的水体硝酸盐氮的质量浓度高于氨氮质量浓度,反之氨氮质量浓度高于硝酸盐氮质量浓度,亚硝酸盐氮质量浓度与之无明显关系。
二氧化硫与氮氧化物之间的关系:对于以煤为主要燃料的煤烟型污染区域,其大气环境中二氧化硫体积质量大于氮氧化物,一般为氮氧化物的2~6倍。在以汽油、柴油为燃料的区域内,如马路边,交通繁忙而居民少的区域,氮氧化物体积质量则大于二氧化硫。
综上所述,物质之间存在的相互关联性对综合分析监测数据的合理性起着至关重要的作用,它直观的体现出数据在分析过程是否存在分析误差,可以在第一时间分析出数据是否合理,为进一步综合分析数据提供了准确依据。
2、 通过掌握的资料对监测值进行判定
对现有的数据进行综合分析,首先要了解采样地点的本底值范围,特别是例行监测或者是年度监测计划。这种工作一般情况下都是连续性的,一年或是几年,数据可比性比较好,对同一点位的数据,如个别项目变化较大,可以先将该值列为可疑数值,然后进行合理性分析。
进行合理性分析,首先要了解是否有新的污染源介入,其次是采样全过程有无异常,包括水质的颜色,气味、流量的大小等。与以往数据进行比对,采样是否规范,采样的容器是否达到可用标准等。再次是实验室分析,如查找显示剂保存时间是否过期,标准曲线是否及时绘制,分光光度计是否调零等等。对于气体来说,还要考虑采样时的风向,采样仪器是否校准等。对于可疑值,在分析过程中已经知道数据是可疑的应将可疑值舍去;对复查结果时已经找出出现可疑值原因的,也应将可疑值舍去;对找不出可疑值出现原因的,不应随意舍去或保留,要对留样重新进行实验室分析或根据数理统计原则来处理。
3、 通过监测项目的性质对监测值判定
在同一水样中有许多项目根据其性质可以判定相关的监测值是否正确。如总氮,是指可溶性
及悬浮颗粒中的含氮量,如果同一水样监测结果出现总氮与氨氮、亚硝酸盐氮、硝酸盐氮数据倒挂,就表明监测结果是不正确的,需要重新分析找出原因;同样,还有总磷与可溶性磷以及无机磷之间数据的倒挂;大气中,氮氧化物与一氧化氮、二氧化氮,总悬浮颗粒物与可吸入颗粒物之间数据的倒挂等,都是不合理现象。同样,在噪声监测中,理论上监测数据L10一定大于L50、L90、Leq,在实际监测中如果出现Leq大于L10,如果不是监测数据或仪器出现问题,就是由于瞬时之间噪音值的突然增大,应当修正数据使用。以上只是列出部分项目之间的关系,还有许多项目关系需要我们在日常生活中不断总结和发现,运用到日常的环境监测综合分析中,更好地服务于环境管理。
（三） 对于数据的效益分析
对于环境监测的数据类型分为例行监测，环评监测和验收监测以及监督监测等等。对于监督数据的监测来说,当分析数据相对较少的时候，数据合理性比较好判断;而对于数据较多的例行监测、环评监测来说,在较短时间内判断数据是否准确、合理、可靠,上述综合分析方法提供了简单、明了的依据,在实际工作中能够及时为环境管理提供准确的监测信息,减少企业不必要的重复工作,在有效的时间内提供更优质的服务。
结论
综上所述，我国对于环境监测数据的研究还需要更加科学有效的方法。环境监测数据的测量是系统而又复杂的，要从多方面进行分析，找出环境中所存在的问题，并且进行相应的科学治理措施。实现我国生态环境的可持续发展。
参考文献：
[1]韩淑华 .环境监测数据的综合分析方法探讨[J].青年与社会，2014, (13).
监测数据范文6
关键词：环境污染；环境监测；数据传输；数据解析
引言
建设交通环境监测数据接口，通过对数据接收、解析、转储和审核，可以有效掌握交通运输环境中的空气质量和水质状况。环境监测工作发展经历了典型污染事故调查监测、污染源监督性监测和环境质量监测3个阶段［1］。应用自动控制技术、数据通讯技术、数据库技术、地理信息技术等建立完善而先进的数字化环境监控体系，是交通环境监控工作建设的一项重要内容和发展趋势［2］。我国把物联网确定为国家科研和产业发展战略规划。结合物联网技术对空气、水质、噪音等环境因子的采集和处理，建设一个集智能感知、智能处理、综合管理为一体的交通环境综合信息管理平台，已经成为我国交通行业环境保护与物联网技术相结合的典型应用。
1系统设计
环境在线监测数据交互是交通环境监测系统中的重要环节，是实现交通环境实时动态监测的有效手段。本系统在合适的点位安装各种智能监测仪器设备和数据采集传输仪。交通环境监测平台融合交通运输、环境保护等多个部门，采集水质、空气、噪声等各方面监测因子组成一个复合系统，监测范围覆盖水质、空气质量、噪声、生态环境等多个领域，通过无线传输或有线传输方式与交通环境监控中心的通信服务器相连接，传输通讯包。通讯包主要由包头、数据段长度、数据段、CRC（循环冗余码校验）以及包尾组成。其中数据段包含请求编号、系统编号、命令编号、设备唯一标准、密码标志位等，通讯包组成如图1所示。采集设备将通讯包实时传输到监控中心，存储在数据库服务器上，并进行解析转储和审核，为交通环境监控中心各种应用软件提供基础数据。该平台提供人工录入数据接口，并由监测中心完成对数据的采集、处理、分析与。图1通信包组成通过建立交通环境信息监测数据中间件接口，实现对各站点实时的水质和空气质量监测，完成实时数据采集、存储、环境信息统计分析和数据共享功能。
2系统接收端数据处理
数据处理部分主要指对采集的数据进行接收、解析、转储和审核。通过各硬件厂商提供的数据对接接口与下位机进行交互（其中包括采集数据接收、丢失数据实时反补），根据数据传输协议对已接收数据进行实时解析并保存，后台系统对通讯包的有效数据进行保存和分析，并将分析结果以接口形式共享到云平台，如图2所示。2．1数据采集该平台中数据采集分为自动采集和人工采集两种方式。自动采集是指数据采集器通过相关通信链路，按照一定的时间间隔对各监测站点的环境质量数据进行采集。经过数据验证后，通过数据传输网络传送到系统数据库里。人工采集是智能分析仪器在网络中断不能运转情况下，经采样送往交通环境监测中心实验室试验分析后，通过手工方式录入到系统中［3］。2．2数据接收数据接收技术主要通过数据接收软件实现。数据接收软件对上报数据进行处理，把报文的主要信息内容插入到数据库视图中。数据接收软件基于Socket通信技术接收数据报文，解析后得到原始数据，并将数据存储到临时数据库。Socket是对TCP／UDP协议的封装，调用接口（API），通过Socket可以方便地使用TCP／UDP协议。TCP是面向连接的可靠传输协议，通信前建立三次握手，握手成功后再进行通信。UDP是直连，没有重传和确认机制，实时性要求较高。Java编程语言提供了许多可以集成网络编程技术的类库，本文采用基于JAVANIO的ApacheMINA框架。MINA是一个开发高性能和高可伸缩性网络应用程序框架，底层用JAVANIO实现，无阻塞异步传输，可以处理并发量大的数据传输。Mina提供了事件驱动、异步操作的编程模型，通过过滤器链（FilterChain）实现高扩展性，同时提供协议框架，对应用层来说编程更方便［4］。2．3数据分析该平台具有动态协议，支持不同公司的硬件采集协议，数据协议表对上位机采集到的数据进行传输和解析。数据打包发送给平台，通过预先制定好的编码与解码方式对数据包进行拆分，通过触发对数据进行处理，分15秒数据、10分钟数据、日数据和月数据存储在相应的数据表中，并对打包来的数据进行解析，获取标准协议包中的有效数据。接收后的数据需标记数据状态，为以后数据审核、补遗或统计提供依据。采集到的数据结果分析可根据车流量的变化情况给予实时高效准确的分析，再通过环境污染标准进行比较和判断。数据设计分为基本信息管理类表、空气监测信息类表、水质监测信息类表、噪声监测信息类表和交通环境数据中心类表。数据分析包括对采集到的数据进行比对和运算，其中对单值数据与均值等进行比较，查看单值与均值是否处于常态，数据是否符合监测结果的动态变化规律。运用公式对数据进行运算，如污染物的浓度、超标率等，通过后台计算得出科学精确的分析结果，找出环境要素的变化特点及相互联系。如果出现单值或均值等数据异常情况，则进入审核和补采流程，对数据进行修复。2．4数据审核审核具有两个功能：①对缺失数据进行补充；②对异常数据进行审核并重新置入数据。被监测到的数据首先储存到原始数据库中，然后传入数据中心，进入数据中心的数据必须进行数据有效性审核。如果有数据缺失则进行补采，如果仪器数据也缺失则进行算法补遗，补全后的数据保存在原始数据库。系统可对网络异常情况下丢失的数据进行补采，通过前端平台发送数据补采指令，从下位机重新补采历史监测数据，补采的数据仍需进行审核。补采后数据实时传输到监控中心，并存储在数据库服务器上。审核过程如图3所示。设置审核条件，结合数据状态标记对数据进行审核，并对审核后的数据分故障数据、标定数据、超标数据、异常数据进行标注。如果发现单值或均值异常数据，则也在此进行补采，补采后的数据再次进入数据分析过程，进而保证为交通环境监控中心提供完整准确的基础数据。
3结语
