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摘要：文章介绍了环境监测异常信息存在的重要原因，分析了环境监测内异常信息的判别方式，并制定出了环境监测异常信息处理方法，目的在于通过监测者标准化的操作与处理，确保环境监测信息的精准性，促使环境监测任务的顺利进行。
关键词：环境监测；异常信息；原因；处理方法
前言
环境监测信息属于环境控制、环境执法的基础，没有精准有效的信息支撑，环境控制和环境执法也将丧失客观合理的依据。但获取环境监测信息需经历取样、运输、保存、分析、信息处理等若干个环境，其中任意一个环节出现问题均会造成监测信息异常，因此，准确分析与处理异常信息在环境监测中十分关键[1]。环境监测异常信息通常是指环境监测内的失实信息，即明显脱离环境具体质量、不能精准体现环境污染情况的信息。
1、环境监测异常信息的界定
环境监测给环境质量全面管理提供了关键的信息来源，其通过给相关部门带来精准的环境监测信息，及时对现有环境特征进行整体掌握。在环境监测环节，监测样本的收集、运输、分析等过程和各种意外因素的干扰，导致环境监测结论的极大变化，造成环境监测过程异常信息的存在[2]。一般情况下，异常信息主要指监测者实际获取的信息和具体的书面信息间有一定的差别，监测结果和实际结果间有很大差别，异常信息产生后，监测环节不能准确体现被监测环境的实际情况，员工不能精准的判断具体的环境质量。通常情况下，导致环境监测出现异常信息的原因有很多，但其重点涉及人为原因和客观因素，异常信息通常不满足特殊的逻辑性与真实性。
2、环境监测异常信息形成的主因
2.1样本运输与存储等引起的偏差
环境监测过程，员工完成信息收集后，不能立刻在收集现场监测信息，信息的分析和统计应当在特殊的实验室内完成，所以，收集样本的运输和存储等直接影响到监测信息的真实性与客观性，样本运输和存储环节的操作失误，导致监测信息的质量降低，少数信息运输环节存储不当，会引起巨大的信息偏差[3]。
2.2采样不标准造成的偏差
环境监测以前，员工应采集相关样本，这种因为样本收集造成的信息异常即采样偏差，采样偏差产生的主要原因是监测者的不标准错操作，取样偏差是因为被监测者的实际状况和采样质量之间存在较大差异。在进行废气采样时，员工不根据规定的弯头和变径位置收集样本，其风速监测不竞争，影响着分量的计算，导致测量排放含量和实际浓度之间的差异很大。在检查水质时，有些监测者只在排污处的断面收集样品，得到的监测数据明显大于被监测水质的具体情况，造成信息异常。
2.3非典型监测引起的信息异常
在环境监测环节，监测者所得到的测量数据无法真实体现被监测对象的质量与分级信息时，产生非典型监测信息异常，其基本特点是采样不满足相关标准与要求，而且，采样时间不满足相关标准要求，导致监测信息和实际的环境质量之间出现较大差异。
2.4分析偏差
环境监测样本采集结束后，监测者要科学分析样本，因受到诸多因素的限制，环境监测信息会由于分析误差而产生异常情况。即在外部因素的作用下，样本的性状等出现一定的改变，加之有些监测者的专业能力影响，引起较大的分析偏差。在分析设备故障和样本失效的环境下，异常数据产生的几率不断加大[4]。
3、环境监测异常信息的判别
3.1基于历史信息的判别
各大环境监测站将对其管辖范围的环境质量展开长时间追踪监测并累积了海量数据，而且还掌握了各类监测信息的规律，由此能判别信息是否异常。由于历史数据可以体现污染物时间与空间布局及变化规律、各类污染物和工艺流程的联系等情况。
3.2针对监测因素间逻辑关系的判别
各项监测因素间有明显的逻辑联系，比如，污染物治理设备进出口含量在常条件下应该是出口浓度小于进口浓度，若数据倒置将出现异常。相同样本不同监测系数之间也有较大联系，比如，水质监测过程各监测工作间存在较为固定的关联，CO和CODCr间是负相关，BOD5和CODCr、CODMn和CODCr、NH3-N和CODCr间都是正相关，偏离该规律的信息可能有异常[2]。再者，空气智能监测平台也有相似关系，PM2.5和PM10间通常有相似的改变规律，当其中某一站点某个时段PM2.5急剧降低，而PM10并没有明显改变时，PM2.5信息可能异常，比如下雨令空气潮湿而填堵滤芯。
3.3基于有关统计信息与物料衡算的判别
受监测环境、技术方式等因素的制约，加之有的企业排污设备不健全，废水流量监测不精准，该种情况下能采用同类监测环境的统计资料展开类比研究，由于产品一样、工艺条件一样的生产单位，其排出的污染物含量、数量和变化趋势有一样的规律可循，然后根据物料衡算与其他环境因素的分析，就有利于判别监测信息的真实性。
3.4通过数理统计方式的判别
以上判别方式主要是对于监测信息平均值异常和少数监测信息偏离很远的现象，当监测信息平均值异常但少数监测信息由较大偏离时，这类信息是否异常能基于数理统计方式来判别。通常采样合理、符合标准的信息要满足正态分布，反之要考虑采样问题，比如信息是否来源于同个样品、信息量是否充足、监测环节是否稳定等[3]。明确信息是否满足正态分布，在“信息的统计处理与解释正态性检测”中阐述了图方法、柜检测、回归检验与特征函数检测。当样品数量大于3但少于50时，能使用W检验；当样本数量超过50时，能采取偏度-峰度法[5]。
4、环境监测异常信息处理方法
在环境监测阶段，监测者找到异常信息时，要立刻分析其产生的原因，从客观与主观因素着手，综合监测环节的工况条件、外界环境和监测者的监测行为等展开详细分析。在处理异常信息时，员工不得采用忽视和任意剔除的方法进行片面处理，其要在找出原因的前提下，对异常信息展开全面分析和科学处置。
（1）当监测者发现监测信息和被监测的实际状况之间存在很大差别时，要分析其产生偏差的重要原因，将相关结果反馈给各部门，并强化被监测范围环境的测量。
（2）在监测偏差造成的监测信息异常中，工作员工在确保监测信息足够的情况下，要剔除异常信息，分析并评估相关的科学数据。当有些监测者忽略信息引起的信息分析不全面等问题出现时，监测者要再次监测，以确保信息分析工作的正常进行，提升监测结果的真实性。
（3）环境监测过程有一些取法确定异常成因的监测信息，这时，员工要重新监测，并仔细分析并记载监测设备、监测环境、实际工况等，确保再次监测的信息具有较大的精准性，监测者要妥善处理异常信息[6]。
5、结束语
综上所述，唯有环境监测获得真实、客观、合理的数据，方可指导相关从业人员合理对待环境、评估环境、控制环境与治理环境，以克服由于盲目性引起的异常后果。所以，环境监测异常信息的形成是不可避免的，针对产生的异常信息的处理方法，要先分析其原因，对于不同情况采用适当的处理方法，唯有如此方可确保所获取信息的真实性、可信度，为环境控制决策带来优质服务。
参考文獻：
[1] 欧文雅. 浅谈环境监测在环境保护中的重要作用[J]. 科技创新与应用. 2016（29）
[2] 虞明艳. 简析环境监测数据综合分析的措施[J]. 智能城市. 2018（11）
[3] 虞明艳. 浅谈提高环境监测数据质量的对策[J]. 智能城市. 2018（12）[3] 朱燕萍. 浅谈环境监测数据作为证据的相关问题[J]. 法制博览. 2018（05）
[4] 陈黎军，王海梅. 以深化环境监测改革为契机 提升环境监测数据质量[J]. 青海环境. 2018（01）
[5]白宇，郭瑞，刘文秀，李媛，刘彬，李丹.环境空气自动监测异常数据的判断与处理[J].农民致富之友，2018（15）：240.
[6]雷敏珊，张金碧.关于环境监测数据中的异常数据分析与处理[J].当代化工研究，2016（11）：62-63.
关键词：环境监测；异常信息；原因；处理方法
前言
环境监测信息属于环境控制、环境执法的基础，没有精准有效的信息支撑，环境控制和环境执法也将丧失客观合理的依据。但获取环境监测信息需经历取样、运输、保存、分析、信息处理等若干个环境，其中任意一个环节出现问题均会造成监测信息异常，因此，准确分析与处理异常信息在环境监测中十分关键[1]。环境监测异常信息通常是指环境监测内的失实信息，即明显脱离环境具体质量、不能精准体现环境污染情况的信息。
1、环境监测异常信息的界定
环境监测给环境质量全面管理提供了关键的信息来源，其通过给相关部门带来精准的环境监测信息，及时对现有环境特征进行整体掌握。在环境监测环节，监测样本的收集、运输、分析等过程和各种意外因素的干扰，导致环境监测结论的极大变化，造成环境监测过程异常信息的存在[2]。一般情况下，异常信息主要指监测者实际获取的信息和具体的书面信息间有一定的差别，监测结果和实际结果间有很大差别，异常信息产生后，监测环节不能准确体现被监测环境的实际情况，员工不能精准的判断具体的环境质量。通常情况下，导致环境监测出现异常信息的原因有很多，但其重点涉及人为原因和客观因素，异常信息通常不满足特殊的逻辑性与真实性。
2、环境监测异常信息形成的主因
2.1样本运输与存储等引起的偏差
环境监测过程，员工完成信息收集后，不能立刻在收集现场监测信息，信息的分析和统计应当在特殊的实验室内完成，所以，收集样本的运输和存储等直接影响到监测信息的真实性与客观性，样本运输和存储环节的操作失误，导致监测信息的质量降低，少数信息运输环节存储不当，会引起巨大的信息偏差[3]。
2.2采样不标准造成的偏差
环境监测以前，员工应采集相关样本，这种因为样本收集造成的信息异常即采样偏差，采样偏差产生的主要原因是监测者的不标准错操作，取样偏差是因为被监测者的实际状况和采样质量之间存在较大差异。在进行废气采样时，员工不根据规定的弯头和变径位置收集样本，其风速监测不竞争，影响着分量的计算，导致测量排放含量和实际浓度之间的差异很大。在检查水质时，有些监测者只在排污处的断面收集样品，得到的监测数据明显大于被监测水质的具体情况，造成信息异常。
2.3非典型监测引起的信息异常
在环境监测环节，监测者所得到的测量数据无法真实体现被监测对象的质量与分级信息时，产生非典型监测信息异常，其基本特点是采样不满足相关标准与要求，而且，采样时间不满足相关标准要求，导致监测信息和实际的环境质量之间出现较大差异。
2.4分析偏差
环境监测样本采集结束后，监测者要科学分析样本，因受到诸多因素的限制，环境监测信息会由于分析误差而产生异常情况。即在外部因素的作用下，样本的性状等出现一定的改变，加之有些监测者的专业能力影响，引起较大的分析偏差。在分析设备故障和样本失效的环境下，异常数据产生的几率不断加大[4]。
3、环境监测异常信息的判别
3.1基于历史信息的判别
各大环境监测站将对其管辖范围的环境质量展开长时间追踪监测并累积了海量数据，而且还掌握了各类监测信息的规律，由此能判别信息是否异常。由于历史数据可以体现污染物时间与空间布局及变化规律、各类污染物和工艺流程的联系等情况。
3.2针对监测因素间逻辑关系的判别
各项监测因素间有明显的逻辑联系，比如，污染物治理设备进出口含量在常条件下应该是出口浓度小于进口浓度，若数据倒置将出现异常。相同样本不同监测系数之间也有较大联系，比如，水质监测过程各监测工作间存在较为固定的关联，CO和CODCr间是负相关，BOD5和CODCr、CODMn和CODCr、NH3-N和CODCr间都是正相关，偏离该规律的信息可能有异常[2]。再者，空气智能监测平台也有相似关系，PM2.5和PM10间通常有相似的改变规律，当其中某一站点某个时段PM2.5急剧降低，而PM10并没有明显改变时，PM2.5信息可能异常，比如下雨令空气潮湿而填堵滤芯。
3.3基于有关统计信息与物料衡算的判别
受监测环境、技术方式等因素的制约，加之有的企业排污设备不健全，废水流量监测不精准，该种情况下能采用同类监测环境的统计资料展开类比研究，由于产品一样、工艺条件一样的生产单位，其排出的污染物含量、数量和变化趋势有一样的规律可循，然后根据物料衡算与其他环境因素的分析，就有利于判别监测信息的真实性。
3.4通过数理统计方式的判别
以上判别方式主要是对于监测信息平均值异常和少数监测信息偏离很远的现象，当监测信息平均值异常但少数监测信息由较大偏离时，这类信息是否异常能基于数理统计方式来判别。通常采样合理、符合标准的信息要满足正态分布，反之要考虑采样问题，比如信息是否来源于同个样品、信息量是否充足、监测环节是否稳定等[3]。明确信息是否满足正态分布，在“信息的统计处理与解释正态性检测”中阐述了图方法、柜检测、回归检验与特征函数检测。当样品数量大于3但少于50时，能使用W检验；当样本数量超过50时，能采取偏度-峰度法[5]。
4、环境监测异常信息处理方法
在环境监测阶段，监测者找到异常信息时，要立刻分析其产生的原因，从客观与主观因素着手，综合监测环节的工况条件、外界环境和监测者的监测行为等展开详细分析。在处理异常信息时，员工不得采用忽视和任意剔除的方法进行片面处理，其要在找出原因的前提下，对异常信息展开全面分析和科学处置。
（1）当监测者发现监测信息和被监测的实际状况之间存在很大差别时，要分析其产生偏差的重要原因，将相关结果反馈给各部门，并强化被监测范围环境的测量。
（2）在监测偏差造成的监测信息异常中，工作员工在确保监测信息足够的情况下，要剔除异常信息，分析并评估相关的科学数据。当有些监测者忽略信息引起的信息分析不全面等问题出现时，监测者要再次监测，以确保信息分析工作的正常进行，提升监测结果的真实性。
（3）环境监测过程有一些取法确定异常成因的监测信息，这时，员工要重新监测，并仔细分析并记载监测设备、监测环境、实际工况等，确保再次监测的信息具有较大的精准性，监测者要妥善处理异常信息[6]。
5、结束语
综上所述，唯有环境监测获得真实、客观、合理的数据，方可指导相关从业人员合理对待环境、评估环境、控制环境与治理环境，以克服由于盲目性引起的异常后果。所以，环境监测异常信息的形成是不可避免的，针对产生的异常信息的处理方法，要先分析其原因，对于不同情况采用适当的处理方法，唯有如此方可确保所获取信息的真实性、可信度，为环境控制决策带来优质服务。
参考文獻：
[1] 欧文雅. 浅谈环境监测在环境保护中的重要作用[J]. 科技创新与应用. 2016（29）
[2] 虞明艳. 简析环境监测数据综合分析的措施[J]. 智能城市. 2018（11）
[3] 虞明艳. 浅谈提高环境监测数据质量的对策[J]. 智能城市. 2018（12）[3] 朱燕萍. 浅谈环境监测数据作为证据的相关问题[J]. 法制博览. 2018（05）
[4] 陈黎军，王海梅. 以深化环境监测改革为契机 提升环境监测数据质量[J]. 青海环境. 2018（01）
[5]白宇，郭瑞，刘文秀，李媛，刘彬，李丹.环境空气自动监测异常数据的判断与处理[J].农民致富之友，2018（15）：240.
[6]雷敏珊，张金碧.关于环境监测数据中的异常数据分析与处理[J].当代化工研究，2016（11）：62-63.