地下水监测数据中统计检验与处理的应用

引言：

地下水监测通过采集水位、水质及气象相关数据，为评估地下水环境状况、预测变化趋势及制定管理措施提供基础。然而，由于监测过程易受传感器误差、环境干扰及人为操作等因素影响，原始数据可能存在异常值、缺失值或系统性偏差。因此，对监测数据进行统计检验，是确保数据质量、提升分析结论可信度的必要环节。

一、地下水监测的重要性

地下水是许多地区的主要饮用水源，其水质直接关系到公众健康。通过长期监测地下水中的溶解矿物质、重金属、有机污染物等指标，可以及时发现水质异常变化，预防水源污染事件的发生。例如，监测数据可揭示工业废水、农业化肥或农药渗漏对地下水的潜在威胁，为相关部门采取治理措施提供信息。

地下水位的波动会直接影响工程结构的稳定性。在建筑工程中，地下水位上升可能导致地基软化、建筑物倾斜或开裂；地下水位下降则可能引发地面沉降，影响桩基承载力。通过实时监测地下水位变化和运动规律，工程勘察人员可精准评估地基风险，优化桩基设计，避免因地下水问题导致的工程事故。

地下水监测是水资源管理的重要基石。通过监测地下水的补给、径流和排泄规律，管理者可科学制定用水计划，避免过度开采导致的资源枯竭。例如，监测数据显示某地区地下水储量下降时，可及时实施限采措施或采用节水技术[1]

二、地下水监测数据的特殊性

地下水监测数据涵盖多种参数类型，且来源复杂。一方面，监测对象包括水位、水质、水温以及水文地质参数；另一方面，数据来源涉及地质勘探、水文观测、环境采样等多学科交叉领域。这种多样性要求监测系统具备多传感器集成能力，同时需整合地表水、气象数据等外部因素，形成综合性的数据网络。并且监测数据易受地质结构、地形地貌、人类活动及气候变化的影响。

三、统计检验与处理在地下水监测数据中的应用

（一）地下水监测数据的统计检验

地下水监测通过采集水位、水质（如 pH 值、溶解氧、污染物浓度等）及气象相关数据，为评估地下水环境状况、预测变化趋势及制定管理措施提供基础。然而，由于监测过程易受传感器误差、环境干扰及人为操作等因素影响，原始数据可能存在异常值、缺失值或系统性偏差。因此，需要对监测数据进行统计检验。

根据地下水监测数据的特点，常用的统计检验方法包括：计算均值、中位数、标准差、极差等统计量，描述数据的集中趋势和离散程度；绘制直方图、箱线图、散点图等，直观展示数据分布特征及潜在规律。

进行假设检验：单样本 t 检验：验证某指标均值是否与理论值存在显著差异；配对t 检验：比较同一监测点不同时间或处理方法下的数据差异；方差分析（ANOVA）：分析多组数据间的显著差异。

时间序列分析：自相关分析（ACF、PACF）：识别数据的时间相关性，为建立预测模型提供依据；季节性分解：分析数据中的趋势、季节性以及随机成分，揭示水位、水质变化的周期性规律。

相关性分析：衡量各个变量间的线性相关性，找出非线性相关或数据存在的异常值。

以广东省某工业密集区为例，该区域地下水监测网络包括 10 个监测井，采集指标涵盖地下水位、pH 值、氨氮浓度、溶解氧（DO）、总硬度及氯化物含量。数据时间跨度为2020 年1 月至2022 年12 月，采样频率为每月一次，部分指标存在缺失值及异常波动。该地区地下水位受潮汐影响显著，且面临工业废水渗漏风险。通过监测井 X05 的 pH 值，得出中位数为 6.5，低于其他点位（中位数为 7.0\~7.2），可能与周边电镀厂废水排放有关。配对 t 检验：验证枯水期（1-3 月）与丰水期（7\~9 月）地下水位的显著差异。示例数据：枯水期水位均值，标准差；丰水期均值 x2=4.2m ，标准差 s2=0.4m 。配对检验公式：

其中 Ri 为第 i 组的秩和；ni 为样本量；N 为总样本数。假设 k=3 ， N=30 ，计算可得 H≈8.76. 查 H 分布表可得 p<0.05 ，表示不同功能区氨氮浓度存在显著差异[2]。

（二）地下水监测数据的处理

地下水监测通过实时获取水位、水质、电导率等数据，反映地下水资源动态变化。随着监测技术的进步，数据量剧增，传统处理方法难以满足需求。地下水监测数据主要包括：水位历史记录、气象数据、地质擦书、地表水关联数据等。数据的处理流程包括缺失值处理、异常值监测以及多元数据融合。

以广东省某地区地下水监测站为例，该站数据存在 15% 的缺失值，需填补地下水位与降水量的缺失值。数据缺失的原因为该区域属亚热带季风气候，年降水量大且集中，易受台风影响，缺失值主要集中在台风季，即 6\~9 月。经统计检验，缺失值呈现出非随机缺失的特征，与极端天气事件相符。首先绘制水位事件序列图，识别缺失时段。通过散点图分析水位与降水量、温度的相关性。采用 K 近邻插值（KNN）（ k=5 ），结合时间、温度特征寻找相似样本填补，针对台风期的连续缺失，引入气象部门发布的区域降水量数据进行辅助插补。地下水位的短期缺失采用线性插值 + 水位变化速率进行修正；长期缺失则构建LSTM 模型，输入历史水位、降水量、温度及台风预警等级作为虚拟变量，预测缺失值。针对传感器故障导致的系统性缺失，利用相邻监测站的空间插值进行初步填补，再结合LSTM 优化。

地下水监测数据的异常值监测涉及数据采集、预处理、分析判定等环节。预处理阶段先通过均值填充、线性插值等方法填补缺失值，再采用 IQR（四分位距）法、标准差法等统计技术识别并剔除离群值。目前主要使用智能监测系统来监测异常值，系统通过实时采集水位、水质（COD、氨氮、重金属等指标）、地下水流速等多源数据，结合 LSTM 模型预测水质变化趋势。在某化工园区中，系统自动识别某监测点COD 浓度异常升高，超出历史均值 ±3σ 且持续48 小时，触发红色预警。经现场核查，发现附近化工厂地下管道泄漏，污染物渗入地下水层。由于预警及时，相关部门迅速启动应急措施，避免了污染扩散，并依法对企业进行查处。

多元数据融合通过整合地面监测、遥感、地球物理勘测、环境监测等多源数据，构建综合信息模型，实现对地下水资源的精准评估、实时预警及科学管理。地下水监测数据涵盖地面监测数据、遥感数据、地球物理数据以及环境监测数据，这些数据通过标准化处理与时空配准，形成统一的数据集，可采用集合卡尔曼滤波等方法，融合实时观测与模型预测数据。

结论：