生态环境监测数据质量控制的关键技术与方法

摘要：生态环境监测数据是支撑环保决策的关键要素，其质量直接关乎环保工作成效，因此，对其进行严格的质量控制意义重大。在实际工作中，采用先进监测设备与高精度传感器，能够有效提升检测精准度；借助自动化系统，则可实现数据的高效采集。同时，运用大数据分析技术和人工智能算法，能对监测数据进行深度挖掘与分析。此外，构建完善的质量保证与控制体系，严格开展数据审核评估，对监测全过程进行质量把控，可全方位提升数据质量，为生态环境管理筑牢数据根基，推动环保工作科学有序开展。

关键词：生态环境监测；数据质量控制；关键技术；质量控制方法

1.引言

在工业化、城市化飞速发展的当下，生态环境问题愈发突出，科学的环境管理迫在眉睫，生态环境监测数据的价值也水涨船高。作为评估环境质量、制定环保政策的核心依据，其质量直接左右环境决策。可如今，监测数据常出现准确性欠佳、代表性不足、完整性缺失等状况，异常值、数据偏差频发，极大阻碍环境管理工作推进。因此，深度探究数据质量控制的关键技术与方法刻不容缓，只有这样，才能提高数据质量，助力生态环境保护与可持续发展。

2.关键技术

2.1 先进的监测设备与传感器技术

先进的监测设备和传感器技术，是提升生态环境监测精度与效率的重要支撑。以高分辨率质谱仪为例，面对复杂环境样本，它能精准识别、量化痕量污染物。检测持久性有机污染物时，其分辨率和灵敏度极高，检测限可达皮克级，为早期环境风险评估提供关键数据。激光诱导击穿光谱仪也不逊色，发射高能激光脉冲使样品气化，通过分析原子发射的特征光谱，快速测定土壤、水体沉积物中的重金属元素。激光诱导击穿光谱仪非接触就能分析，还能同时测定多种元素，这让分析效率大幅提高。以往分析前处理样品，步骤又多又麻烦，现在它直接省去这些繁杂环节，也避免了传统方法因操作复杂、样品污染等因素引入的误差，数据可靠性和准确性都有了保证，能给生态环境监测提供坚实的数据支撑。

2.2 自动化监测系统与数据采集技术

自动化监测系统与数据采集技术，打破了传统人工监测在时间和空间上的局限，能实时、连续获取生态环境数据。像大气自动监测站，集合多种高精度仪器，一天24小时不间断监测空气中常规污染物和挥发性有机物，仪器还自带自动校准和故障诊断功能，能及时修正数据，保证数据准确稳定。水质自动监测站也不甘落后，在江河湖库关键点位部署，实时采集水温等关键参数，通过无线传输技术将数据迅速传到监控中心[1]。自动化数据采集技术按设定程序，精确把控采样频率与流程，规避人工操作产生的主观偏差，大幅提升采集效率与数据完整性，为环境管理者及时输送全面的环境质量动态信息，有力支撑环境应急处理与长效治理决策。

2.3 大数据与人工智能在数据处理中的应用

大数据和人工智能技术，给生态环境监测数据处理带来巨大变革。大数据强大的存储、管理和分析能力，能整合海量监测数据，借挖掘算法找出环境要素间复杂关系与变化趋势，像分析气象和大气污染物关联。机器学习基于历史数据构建预测模型，预警潜在污染风险。深度学习算法用于图像、声音识别，能智能分析卫星遥感图像、无人机影像和生物声学数据，高效处理土地覆盖变化、生物多样性监测等复杂任务，挖掘监测数据潜在价值，助力生态环境管理迈向智能化、精细化。

3.方法策略

3.1 质量保证与质量控制体系建设

质量保证与质量控制体系是保障生态环境监测数据可靠性的核心。建立明确的质量方针与可量化目标，是体系有效运行的关键。质量方针要彰显对数据质量的严格追求，目标则需从准确性、精密性等维度细化，如规定特定污染物测量误差范围[2]。

质量手册是体系的纲领，全面阐述监测工作原则、组织架构与职责分工；程序文件则深入到各操作环节，像人员培训与能力评估，定期开展专业技能培训，经严格考核确保人员胜任岗位。仪器设备管理也极为关键，从选型采购、安装调试，到定期校准维护，全流程记录存档，保障设备性能稳定。标准物质选用具备溯源性、量值准确的产品，用于校准仪器、验证分析方法，保证数据可溯源。通过体系化管理，将监测活动的每个细节纳入规范，为产出高质量数据提供坚实保障。

3.2 数据审核与评估方法

数据审核与评估是把控数据质量的重要关卡。审核从原始数据记录开始，核查记录完整性，杜绝数据缺漏、模糊不清；逻辑性审核聚焦数据间逻辑关联，比如在水质监测中，化学需氧量与生化需氧量变化应符合一定规律，若异常则深入排查。合理性审核依据历史数据、行业标准和环境科学原理，判断数据是否处于合理区间，如某区域大气污染物浓度远超正常范围且无特殊污染源，需核实数据真实性。

在评估生态环境监测质量时，有着一系列严谨的手段。不确定度评定通过仔细梳理测量过程中仪器误差、人为操作偏差等各类误差来源，从而量化测量结果的可信程度；测量审核则是将自身监测数据与外部权威实验室进行比对，以此检验自身检测能力是否达标；能力验证是积极参与专业机构组织的考核，从方法准确性、数据处理能力等多维度评估监测水平。一旦在审核评估中察觉问题，便迅速回溯采样、分析等各个环节，精准找出原因并及时纠正，确保为环境决策提供的数据真实有效。

3.3 全过程质量控制方法

全过程质量控制是生态环境监测工作的生命线，深度融入每一个监测步骤，其重要性不容小觑。在监测的复杂流程中，任何一个细微的疏忽都可能像推倒多米诺骨牌一般，对最终数据的可靠性产生难以预估的负面影响，因此，必须对各个环节进行严格把控。

在监测前期，监测方案设计是至关重要的基础。明确监测目的是首要任务，例如，如果是为了评估某区域长期的环境质量变化趋势，监测方案就要侧重于长时间、多点位的系统性监测；若是针对突发污染事件应急监测，则要快速锁定污染范围与程度，设计针对性的监测方案。同时，需要充分考量区域环境特征，如山区的地形起伏、河流的走向分布等，以及污染源分布情况，像工业聚集区、农业面源污染区域等，以此科学合理地确定监测点位，保障采集的样品具有广泛代表性。此外，明确采样方法、频次，从源头减少误差[3]。后续的采样、分析测试以及数据报告等环节，同样要严格遵循标准流程，层层把关，这样才能获取真实、精准的数据，为生态环境保护的科学决策提供坚实的数据基础，有效推动生态环境的保护与改善工作。

4.结语

本文聚焦生态环境监测数据质量控制展开，在技术上，借先进设备、自动化系统以及大数据与人工智能，从采集到分析全方位提质；在方法策略上，靠完善质量体系、严格审核数据和把控全过程，确保数据真实可靠。虽然研究有成果，可技术应用成本高、部分方法兼容性差等问题仍在。往后，得继续探索新型技术，大力推动多技术融合，完善质量控制体系，让数据质量更上一层楼，为生态环境保护和可持续发展，夯实数据基础。

参考文献

[1]董重时.生态环境监测数据的质量控制与保障措施研究[J].中文科技期刊数据库（全文版）自然科学，2024（11）：174-177.

[2]耿旺，吴文超.生态环境监测现场采样的质量控制措施[J].中文科技期刊数据库（全文版）自然科学，2025（1）：036-039.

[3]齐兆斐，王茜.环境监测技术的应用及质量控制方法探究[J].中文科技期刊数据库（全文版）自然科学，2025（1）：123-126.