水环境质量监测中的专业数据支持与引导
如何进行水质监测数据的分析和解读
如何进行水质监测数据的分析和解读水质监测数据的分析和解读对于保障水环境质量具有重要意义。
正确地分析和解读水质监测数据可以帮助我们了解水环境的变化趋势，评估水体的健康状况，并制定针对性的水质改善措施。
本文将介绍水质监测数据的分析方法和解读要点，并提供相关的实用建议。
一、水质监测数据的分析方法1. 收集和整理数据在进行水质监测数据的分析前，首先需要收集和整理相关的监测数据。
这些数据可以来自水质监测站、实地采样和实验室测试等渠道。
确保数据的准确性和完整性对于后续的分析非常重要。
2. 数据预处理在进行数据分析之前，可能需要对数据进行一些预处理工作。
常见的预处理方法包括填充缺失值、修正异常值、归一化处理等。
这一步的目的是为了使数据更加规范和可靠，以便进行后续的分析。
3. 数据可视化数据可视化是水质监测数据分析的重要环节。
通过绘制图表、制作统计图像等方式，可以直观地展示数据的分布情况、变化趋势等。
常用的数据可视化工具有条形图、折线图、散点图等，选择合适的图表类型可以更好地展示数据的特征。
4. 统计分析在进行水质监测数据分析时，统计分析是一项必不可少的工作。
利用统计学方法可以对数据进行总体分布、相关性、差异性等方面的分析。
常见的统计分析方法有描述统计分析、假设检验、相关系数分析等。
这些分析方法可以帮助我们更深入地理解数据，发现数据背后的规律和关联。
二、水质监测数据的解读要点1. 核心指标分析水质监测数据中常见的核心指标包括溶解氧、pH值、水温、浊度、化学需氧量（COD）、总氮、总磷等。
对于这些指标，需要及时进行分析和解读。
比如，溶解氧是衡量水体中氧气含量的重要指标，低溶解氧水平可能导致水体富营养化等问题。
2. 趋势分析水质监测数据的趋势分析能够帮助我们了解水环境的变化趋势。
通过分析历史数据，可以判断水质是否有改善或恶化的趋势，从而提前采取相应的保护和治理措施。
趋势分析常用的方法有线性回归分析、滑动平均法等。
3. 阈值分析水质监测数据中的某些指标有相关的国家或地方标准和限值，通过与这些阈值进行对比分析可以判断水体的健康状况。
水环境监测质量控制问题与对策思考
采样是水环境监测中的重要环节 ，是水环境监测工 作的第一步，也是整个分析过程的基础，采集样品的代 表性决定了分析结果的准确性 、科学性和合理性。
采样前应确定采样负责人，了解监测任务及采样点 位周边情况并制定相应的采样计划 ；准备相应的采样器 具，包括塑料桶、采样器、硬质玻璃瓶、聚乙烯瓶、现场过 滤装置以及相应的保护剂等，以满足各监测因子的样品 保存要求;每批样品应对部分项目加采现场空白样 ，与 样品一起送至实验室分析，以检验从采样开始整个分析 监测过程是否存在问题;为了避免采样器和样品瓶交叉 污染，采样容器和样品瓶应定点 、定项分类、固定专用； 采样时，除了油类、细菌类、DO、有机物等有特殊要求的 项目外，均应先用采样水荡洗采样器与水样容器2〜3 次,再将水样采入容器中删。 2.3样品的保存和运输处置
2021年6月
缘乞科枚
Journal of Green Science and Technology
第23卷第12期
水环境监测质量控制问题与对策思考
陈利粉，马建茹，杜惠文,何障本，王萍
(河南省安阳生态环境监测中心，河南 安阳455000)
摘要：指出了水是人类赖以生存的资源，水环境质量的监测可以为人们了解环境质量状况，制定科学、合理
水质监测过程中的质量控制要素分析及措施
水质监测过程中的质量控制要素分析及措施摘要：在水质监测的过程中，需要对质量控制要素进行深入分析，并采取相应的措施以确保监测结果的准确性和可靠性。
水质监测质量控制的核心在于确保环境水质监测数据的精准性，而这一过程需要从多个角度进行分析和优化。
关键词：水质监测；质量控制；环境保护；环境监测技术水质监测是环境保护和环境监测技术的重要组成部分。
其主要任务是对地表水、地下水质量进行调查分析和研究，掌握水体中污染物浓度及变化规律。
水质监测不仅为水质环境质量状况提供评价信息，同时也为制定有效的管理措施提供了基础依据。
目前在我国已形成以国家环保部门为主、地方政府为辅的环境水质监测网。
环境水质监测数据的质量要求日益严格，需要充分保障监测结果的代表性、完整性、可比性、精密性和准确性等。
唯有获得符合质量标准的监测成果，方能准确引导人们认知、评估、管理和治理水环境。
本文将从样品采集运输的质量控制、分析仪器使用的质量控制以及监测分析过程的质量控制三个方面探讨。
1样品采集运输的质量控制1.1水质监测质量保证是一个完整系统。
水质监测质量保证系统的首要组成部分是对样品采集和运输过程进行严格的质量控制。
任何一项水质监测计划及实施的关键是保证样品具有代表性和完整性。
在进行样品采集的过程中，采样人员必须严格遵守《水环境监测规范》、《水质采样技术规范》以及《程序文件》中的采样管理程序等相关规定。
为满足样品时效性的要求，采样人员应当合理规划时间，确保样品质量和时效性。
不能按时送回实验室的样品要及时报告。
对需要低温或特殊要求保存的样品进行妥善保管。
1.2在进行水环境检测样品采集时，必须严格遵守采样技术规范标准，确保采样操作和采样位置的规范性和准确性，以满足检测需求。
由于水质监测中存在很多不确定性因素，使得实际工作过程中容易产生偏差或失误，导致检测不准确，甚至错误。
特别是在水环境检测点的位置选择方面，直接影响着检测结果的准确性。
同时还需加强对监测点位的优化管理和维护工作，保证水质监测质量。
水环境质量精细化管控方案
水环境质量精细化管控方案
1.环境监测技术的创新：采用先进的传感器、遥感技术等设备，对水体环境中的关键参数进行实时监测，如水质、水温、
溶解氧、浊度等。
这些数据将通过物联网技术实时上传，形成
大数据，为后续的分析和决策提供基础。
2.数据分析和建模：通过对大量的水质监测数据进行分析和
挖掘，建立水环境质量预测模型。
这样可以及时预警水体环境
异常情况，并引导管控措施的制定和调整。
3.环境源解析和定位：通过利用遥感技术和地理信息系统，
对水源地、排污口、污染源等进行定位和分析，准确把握水环
境质量的影响因素和来源，为精细化管控提供支撑。
4.智能决策支持系统：建立水环境质量智能决策支持系统，
通过对各项数据进行集成和分析，为管理者提供全面、准确的
信息，帮助其做出科学决策和制定有效的管控措施。
5.管控措施的精细化：根据监测数据和预测模型结果，针对
不同的水体环境问题，制定具体的、个性化的管控措施。
比如，对于某一特定污染物的超标排放，可以通过对污水处理厂的优
化改造、加大执法力度等方式进行管控。
6.监管和评估机制的建立：通过建立完善的监管和评估机制，加强对水环境质量管控工作的监督和评估。
利用大数据分析和
人工智能等技术手段，对不同区域、水体和污染源的管控效果
进行实时监测和评估，及时调整管控策略。
环境监测在生态环境保护中的作用及发展措施
环境监测在生态环境保护中的作用及发展措施一、引言环境监测是指对环境中有害因素和有益因素进行系统的、动态的观测和记录，以揭示其规律性变化、动态过程和环境质量状况。
随着社会经济的发展，人类对自然环境的影响日益加剧，生态环境保护的需求也日益迫切。
环境监测作为生态环境保护的重要手段，具有不可替代的作用和重要的发展前景。
本文将从环境监测在生态环境保护中的作用及发展措施方面展开论述。
1. 提供权威数据支持环境监测可以获取大量的环境数据，包括大气、水体、土壤和生物多样性等方面的数据。
这些数据能够客观地反映环境质量的状况，为政府、企业和公众提供权威的数据支持，帮助他们做出科学决策，制定有效的环保政策和措施。
2. 发现环境问题通过对环境的长期监测，可以及时发现环境中的有害因素和问题，如大气污染、水质恶化、土壤污染等，这些问题如果不及时处理，将对生态环境造成严重危害。
环境监测可以帮助及时发现这些问题，及时采取措施加以解决，保护生态环境的可持续发展。
3. 评价环境政策效果环境监测可以对环保政策的执行效果进行评估，评价政策的实施是否达到了预期的效果，是否对环境产生了积极的影响。
通过环境监测可以及时发现政策的不足之处，为政府及时调整和改进政策提供依据。
4. 监测生态系统健康环境监测不仅可以监测环境中的有害因素，还可以监测生态系统的健康状况，包括植被覆盖率、动植物的种群数量、生物多样性等指标。
这些数据可以帮助我们了解生态系统的健康状况，及时发现生态系统的问题，并采取相应的保护措施。
5. 为环境修复提供依据环境监测可以为环境修复提供依据。
通过对受污染区域的监测，可以了解污染物的种类和浓度，为环境修复提供具体的数据支持。
也可以监测环境修复效果，及时调整修复措施。
1. 完善环境监测体系要加强环境监测体系建设，完善监测网络，提高监测站点的密度和覆盖范围，特别是在城市和工业区域，要加强监测力度，及时监测大气和水体污染情况，为环境保护提供更加精准的数据支持。
河流水环境质量监测技术及评价方法
河流水环境质量监测技术及评价方法随着人类社会的不断发展，大量的工农业生产活动，以及城市化进程的加速，导致了大量的水污染问题。
水资源的保护和管理成为了人类社会面临的严重课题之一。
河流作为供给人类生产和生活用水的媒介，是我们日常生活中最基本且重要的水资源。
河流水环境的质量直接影响到水资源的可持续发展，为此，水环境质量监测和评价变得越来越重要。
一、河流水环境质量监测技术1. 水质监测技术水质监测技术是河流水环境质量监测的主要手段之一。
水质监测主要通过测量河流中的水质指标来判断水环境质量的好坏与变化。
水质指标的测量方法较多，包括高级仪器的应用，如气相色谱仪、液相色谱仪、质谱仪等，同时也有田间测量和实验室测量的方法，如总氮、总磷、pH等。
近年来，随着传感器技术的发展，一些新型传感器的应用越来越广泛，如电化学传感器、光学传感器等，这些传感器可以实现实时高精度的水质监测，并且可以自动上传数据到数据中心。
2. 水生态监测技术水生态监测技术是对河流水生态质量的监测，包括河流生态系统结构、功能和服务等方面的指标的测量和评估。
认识到水生态系统无法分解为独立的物理、化学、生物物种，各个部分之间的相互作用，因此需要针对性开发多指标为核心的监测工具，用于河流生态系统的综合测量。
目前种类较多的水生态监测技术包括生物学监测技术、流域水文学监测技术、遥感技术等，如水草、浮游生物群落、鱼类等可作为生物学监测的对象。
多源地球观测和激光雷达技术也是遥感技术的重要部分，可进行流域水文学监测。
二、河流水环境质量评价方法河流水环境质量的评价常规可根据《环境质量标准》进行。
监测数据的处理技术是环境质量监测的一个重要环节，通常系统应用统计学、数据挖掘和人工智能等方法，如平均数、方差、最小二乘法等。
这些方法能够使监测数据更加精准，但是需要在严格的监管标准和科学技术的支持下进行。
另外，将水资源信息融合到河流水环境质量评价中，有助于提高河流水资源的综合研究和分析。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理异常数据分析与处理在环境监测中扮演着重要的角色。
通过对异常数据的分析和处理，我们可以识别出潜在的问题，并采取相应的措施来改善环境质量。
本文将详细介绍环境监测数据中的异常数据分析与处理的标准格式。
一、异常数据分析1. 数据采集：采集环境监测数据，包括空气质量、水质、土壤污染等方面的数据。
确保数据的准确性和完整性。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、缺失值处理等。
确保数据的可靠性和一致性。
3. 数据统计分析：对预处理后的数据进行统计分析，包括描述性统计、频率分析、相关性分析等。
通过统计分析，可以了解数据的分布情况和相互关系。
4. 异常数据识别：通过设定合适的阈值或者使用统计方法，识别出异常数据。
常用的方法包括箱线图、3σ原则、Grubbs检验等。
5. 异常数据分类：将识别出的异常数据进行分类，包括孤立异常、集群异常、周期性异常等。
通过分类可以更好地理解异常数据的特点和原因。
二、异常数据处理1. 数据验证：对识别出的异常数据进行验证，确保其真实性。
可以通过重复采样、实地调查等方式进行验证。
2. 数据修正：对验证后的异常数据进行修正。
修正的方法包括插值、平滑、替换等。
根据异常数据的特点和背景知识，选择合适的修正方法。
3. 数据分析：对修正后的数据进行进一步分析，包括趋势分析、时空分析、模型建立等。
通过分析可以了解异常数据的原因和影响。
4. 结果评估：对数据分析的结果进行评估，判断异常数据处理的效果。
可以使用指标评估、模型评估等方法进行评估。
5. 报告撰写：将异常数据分析与处理的过程和结果撰写成报告。
报告应包括数据来源、分析方法、处理过程、结果评估等内容。
三、案例分析以某地区的空气质量监测数据为例，通过异常数据分析与处理，发现了某一时段空气质量异常波动的原因。
经过验证和修正，最终确定了该时段的异常数据是由于附近工厂的排放问题所导致的。
进一步分析发现，该工厂的排放超过了环保标准，对空气质量造成为了严重影响。
环境监测与数据分析
环境监测与数据分析环境监测作为一项重要的科学活动，旨在通过系统性的方法收集、分析和解读环境数据，以评估和管理环境质量。
随着科技的进步和数据分析技术的发展，环境监测的手段与方法也在不断升级。
本文将探讨环境监测的重要性、主要手段以及数据分析在其中的关键作用。
一、环境监测的重要性环境监测的核心目标在于保护环境与生态系统，促进可持续发展。
有效的环境监测可以帮助科学家和决策者了解污染物的来源、分布及其对生态和人类健康的影响。
通过及时获取和分析相关数据，我们能够：1. 识别问题：监测环境样本可以揭示潜在的环境风险，如水体污染、空气质量下降、土壤劣化等。
2. 评估政策效果：通过对比监测数据，可以评估现有环境政策及法规的实施效果，进而为政策的改进提供科学依据。
3. 公众意识：发布监测结果有助于提高公众对环境问题的认识，促使其参与环境保护行动。
二、主要的环境监测手段环境监测通常包括多个方面，主要手段包括物理监测、化学监测和生物监测等。
1. 物理监测物理监测主要通过仪器设备，实时监测环境中的物理参数，如温度、湿度、噪声、辐射等。
这些数据能够反映出环境的基本状态，对分析环境变化起到重要作用。
2. 化学监测化学监测主要关注各种化学物质的浓度和成分分析，常用的监测对象包括重金属、有机污染物、营养盐等。
通过化学分析，可以识别出污染物的类型及其对生态系统的潜在威胁。
3. 生物监测生物监测是通过研究生物群落的变化来评估环境质量。
生物指示物种的存在和健康状况可以直接反映出其栖息环境的状况，这种方式在生态系统保护与恢复中具有重要意义。
三、数据分析在环境监测中的作用数据分析在环境监测中起到不可或缺的作用，它不仅能帮助科学家从海量监测数据中提取有价值的信息，还能预测未来趋势，为决策提供支持。
1. 数据采集与预处理现代环境监测系统通常采用物联网技术，通过传感器网络实时采集各类环境数据。
在数据采集后，进行数据预处理是必要的步骤，包括数据清洗、标准化以及缺失值填补等，以确保分析结果的准确性。
环境监测中的数据分析和处理
环境监测中的数据分析和处理作为现代社会的一个重要组成部分，环境监测越来越受到各界的关注。
而在环境监测中，数据分析和处理是最为关键的一环。
本文将以此作为主题，探讨环境监测中的数据分析和处理，以及这一过程所涉及的技术和方法。
一、环境监测中的数据来源环境监测中的数据来源十分复杂，其中包括气象数据、水质数据、土壤数据等。
这些数据来源的不同，导致其特点和处理方式也各不相同。
例如，由于气象数据具有时空关系的特点，因此在处理方法上要考虑到这一点，同时也需要用到统计学中的一些方法，如时间序列分析等。
而针对水质数据，常用的处理方式包括计算水质指标值、水质污染物浓度计算、水体评价模型等。
二、数据处理中所使用的技术和方法1. 统计分析统计分析是一种非常常用的数据处理方法，在环境监测中也不例外。
通过对数据的统计分析，可以得出各种指标，并将这些指标用于环境监测数据的评估和预测。
例如，在空气质量监测中，数据处理过程中就用到了各种统计学指标，如均值、标准差、方差等。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中发掘出有用信息的方法，其方式包括关联规则、分类、聚类等。
在环境监测中，数据挖掘可以使我们更好地理解数据之间的联系，为环境质量的监测和预测提供帮助。
例如，在水质监测中，通过数据挖掘技术可以找出与水质指标相关的因素，并及时采取措施，以维护水质。
3. 空间分析空间分析是一种用于对空间数据进行分析的方法。
通过空间分析，可以得到空间上各种因素的分布情况，包括污染源分布、污染物分布等。
在环境监测中，往往要分析空气、水体、土壤等的污染分布情况。
而利用空间分析技术，可以对环境质量进行全面、系统地分析。
三、数据处理中的常见问题和解决方式在环境监测中，数据处理中常常会遇到很多问题。
其中一个常见的问题是数据缺失，而解决这个问题的方式往往是通过插补法等方法来完成。
此外，对于数据精度和数据质量的问题，也需要通过相关技术和方法来进行纠正和修正。
例如，在进行水质监测时，如果数据的采样点没有完全囊括整个污染区域，那么就需要通过扩展数据的方法来提高其代表性。
关于水环境监测的质量控制探析
关于水环境监测的质量控制探析【摘要】水环境监测质量控制是在影响数据有效性的所有方面采取一系列有效措施，将监测误差控制在一定的允许范围内，是监测过程的全面质量管理。
本文通过对水环境监测质量控制措施的探讨，达到完成水环境监测质量控制的目的。
【关键词】水环境监测；质量控制水环境监测的质量控制包括：采样质量控制保证、分析测试质量保证和数据处理与综合评价质量保证三类。
水环境监测工作中强调全程序质量控制，因此这三大类分别独立，各有其重点所在，又相互关联，表现为水质监测的全面质量制约。
下面从质控流程做如下质控措施的分析：1.相关质量控制措施探讨1.1建立质量控制管理体系，完善组织领导机构体系和机构的建立是质控的基础。
质量控制体系要素是构成质量体系的基本单元，建立文件化的质量控制体系是体系存在的基础和依据，是规范实验室分析测试工作和全体人员行为达到质量目标的依据。
同时还要建立和完善实验室的组织领导机构。
建立和实施质量保证管理体系的关键是监测机构的最高领导要高度重视，正确决策，亲自参与；明确监测机构和人员的主要职能，做到各部门任务明确，职责分明，认真落实到每个人身上，同时需要各有关部门的协作配合。
1.2提高人员素质，持证上岗人员素质是质控的保证。
人是管理的主体，一个实验室的水平高低优劣，很大程度上取决于人员素质与水平，特别是对关键人员资格条件的规定尤为重要，只有重视人员的教育和培训，搞好各类人员资格考核认证，运用有效的激励机制，不断提高工作人员素质，才能保证体系的有效运行。
在人员管理上一是应该配备满足其工作需要的人员，确保其承担的检测项目是具有资格的人员承担；二是要采取有效措施，保证各类专业人员都能适时接受知识更新和技能提高培训，以适应检测工作的需要和要求；三是安排调度好其工作岗位和明确职责，保证最大限度的发挥其积极性、创造性和聪明才智，不断提高水环境监测工作效能和质量。
1.3重视检测工作的基础环节水环境监测工作是多人员、多仪器设备协调工作的，质量控制环节也涉及到监测的各个步骤，包括样品布点、样品采集运输保存、标液的配置和标定、空白试验、标准曲线的制定、天平的检验、分析仪器的检定、玻璃量器的校验、试剂检查等等。
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略论水环境质量监测中的专业数据支持与引导
[摘要]对水体的质量，关系到人们的生活的方方面面，采取有效的水体监测十分重要，直接关系到水环境的质量。
在监测环节，检测的数据信息直接的为监测提供很好的数据基础与引导意义，因此加强质量监测中的专业数据具有十分重要的意义。
本文通过对现有的监测中数据的问题进行分析，提出数据合理性分析的判断方法，进行质量有效的控制手段的方法的研究，使得专业数据对水环境质量检测提供很好的支持与引导作用。
[关键词]水环境质量监测专业数据支持引导
中图分类号：x832 文献标识码：x 文章编号：1009―914x（2013）22―0342―01
引言
水资源在现代人们生活中具有重要的作用，对人们的生活产生重要的影响。
随着经济的发展，由于受到工业化以及多种因素的影响，水体的质量已经受到广泛的关注，对水环境进行质量监测已经成为十分重要的内容。
通过对水体质量监测数据的管理下，对水环境质量提高了支持，并在水体污染防治中发挥着重要的作用。
在水环境的质量监测中，需要进行采集水样、检测分析等相关的程序进行水质的监测，由于受到监测环节水样采集与分析食物等诸多因素的影响，直接影响着水质监测数据的可行性与正确性。
因此，水环境中质量监测的专业数据是否合理，是否正确对水环境质量的支持与引导作用十分重要。
本文通过对水环境质量监测数据中存在的问题以
及数据的合理性进行判断分析，进行提高水环境质量监测的控制方法研究，实现数据对水环境监测过程中提供良好的数据支持与引导作用。
1 水环境下质量监测的数据问题分析
在现有对水环境的质量监测过程中，虽然取得了很大的进步，涉及范围以及质量规范性与以往的监测手段相比取得了很大的进步，但是现阶段对水质监测数据仍然存在着很多问题。
在进行大量的数据监测、实验以及分析的基础啊上，目前针对现有对水环境下质量监测环节存在的组要问题如下几点：
1）水质指标数据的判断比较混乱。
在水质污染判断的指标中有cod，bod，高猛酸盐指数以及tn，tp等，这些数据指标的管理相当混乱，没有将彼此之间以及自身数据之间的关系进行有效的管理，没有按照统一的标准进行管理，容易出现一些数据不合理的现象，例如氨氮数据比tn和高锰酸盐指数偏高或者tn数据值偏低的不合理现象；bod超过规定数据值，而cod没有检测出来；
2）水体中溶解氧测量不合理
水体中溶解氧的数值明显高于规定的最大数值，出现超标cod的现象下，do值也不合理，超过了国家规定的数据值。
3）悬浮物的测量不合理
对水体的悬浮物进行监测过程中，进行数据的采用中其数据值明显的过低，这种现象和实际严重的违背。
4）重金属含量测量不合理
一段时间内，需要对水体中的贵金属的含量进行测量，测量的数据会出现不合理，由于诸多因素的影响造成，严重的影响对水质的质量监测。
5）相关指标数据的测量不合理，例如叶绿素，大肠杆菌等数据；
2 水环境数据合理性分析
在水环境质量监测的过程中出现监测的数据不合理的现象，受到样品时间，检测仪器与手段或者操作不当等原因造成的。
如何进行数据的准确性的审核与管理，提出科学有效地数据信息来研究水环境的质量至关重要，可以有效的为水环境监测提供数据支持与引导。
目前对水环境下的数据分析的合理性的方法主要有以下几种：1）污染物的变化与分布规律来判断数据合理性
根据污染物的数据分析规律来判断数据是否合理是一个重要方法，可以通过数据仿真的方式，建立起相关数据的分布概率及其空间位置，来判断数据的合理性与正确性，如果在检测中出现某个指标数据严重的偏离数据的整体状态，说明此数据由于受到不当操作或者环境造成数据不正确。
例如在污染物检测中的数据主要有ph 值，重金属、石油等，在ph值检测中，大部分的水质ph值大小为6-9之间，如果出现其值不正确，需要分析数据不正确的原因与重新检测；重金属值一般在水体检测中比较少，其值大小也会低于规定大小，如果出现过高现象，要进行分析与重新检测。
将检测中的
某参数的所有数据在计算机上进行仿真分布与概率分析，对直观的对数据进行合理性分析具有十分重要的意义。
2）综合考虑多种因素影响对数据合理性分析
在水体监测中，会受到诸多因素的影响，造成对一些数据指标的不准确性，影响对水体的评价。
监测中数据会受到环境的影响，诸如温度、水体，污染情况等，直接影响着数据的可靠性。
为此必须在特定的环境下对相关的数据进行比较分析，综合考虑进行数据合理的分析。
例如温度以及污染物使得水体的溶解氧的含量发生变化，导致do的含量大大的超过了氧的溶解度的限度，当水温升高时，其do值应该减小，如果相反，此数据可靠性不高；当受到污染物影响时，出现do值高的情况，此数据不合理。
在实际检测中，通过对诸多因素的判读，进行合理的数据分析是相当重要的。
3）检测数据的关联性分析
在水体监测过程中，相关指标数据具有一定的关联性，有些指标数据关联性与规律性判断上也是相当的重要。
例如在水质检测中的的主要的数据有cod，bod，高猛酸盐，tn，tp等，其中cod，bod，，氮氨指数，高锰酸盐指数有着一定的线性关系，通过回归计算来分析数据的检测的可行性与可靠性对研究水质很有意义。
一般来说三者之间的数值大小关系为cod>bod>高锰酸盐指数，如果出现bod+高锰酸盐指数>cod或者出现bod与高锰酸盐数值大小大于3mg/l的情况下，cod的参数必定不准确；其中氮氨的数量比较高的时候，相对应的cod的数值会高，do的数值会降低，符合此规律为正确，
反之不合理。
另外盐分离字与硬度之间与电导率与离子的含量之间的关系也可以通过其关联性进行数据的判断。
3 水环境质量监测数据引导
水环境的质量监测过程中数据的可靠性以及正确性可以有效地
为监测提供引导作用，通过这些数据指标，可以有效地对质量控制提供数据支持，方便进行水质管理的工作。
为了有效的使得监测数据具有很好的引导性，必须进行有效地数据管理与数据采集的工作，然后进行数据的分析与合理性判断，保证监测的各个环节的可靠性。
为此提高水质数据的引导作用，采取对数据监测环节有效的质量控制手段如下：
1）建立统一的数据监测与采集平台
建立起水环境统一的数据监测与管理的数据平台，定时的对数据进行周期性监测，实现数据的共享能力，并保证数据的实时性与可靠性，实现空间一体化的数据分析的能力。
2）水环境下的比对方法的建立
在水体监测中，通过内部比对，外部比对的方式进行数据的管理，确保在数据检测中的准确性。
发现问题，从而提出相应的措施进行改正，通过比对与问题分析方式进行有效地数据管理的工作。
3）水环境下质量监测环节水样采集保障
采样在水环境中的作用十分明显，其过程保证规范性与合理性，保证采样环节考虑水文环境、天气等因素影响，采取合适的样品进行测量。
4）严格的控制数据的审核
水体检测数据进行提交的过程中，需要进行严格的数据的审核与质量控制，对实验的结果进行数据统计与分析，掌握数据的分布的规律以及异常数据的处理等工作，审核数据的一致性、精密性等相关数学判断指标，并进行相关的数据的技术性审核，满足审核的结果的准确性和合理性。
5）提高监测的手段水平与管理机制
在水环境的监测过程中，不断的将新的监测手段与方法引入到数据的检测过程中，提升数据的处理能力以及可信性。
同时，提高数据的管理的工作机制，对数据进行可控式管理，加强检测中操作方法、环境因素影响与实施人员的素质的管理，实现数据的有效的管理。
4结语
水体的质量直接的与人们的切身利益相关联，影响着生活以及身体健康。
为此，、加强水环境质量监测过程中的检测数据的管理具有重要的意义，这些关键数据对水环境质量监测提供了很好的支持与引导作用。
本文对当前水环境监测中出现的问题进行分析，提出检测数据的合理性判断的方法研究，并提出提高专业数据的管理的方法，为水环境质量监测提供了很好的数据支持与引导作用。
参考文献
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