环境监测数据处理
环境监测数据的处理与分析
环境监测数据的处理与分析近年来，随着环境问题的日益突出，环境监测数据的处理与分析成为了一项重要的工作。
通过对环境监测数据的准确处理和深入分析，我们可以更好地了解和评估环境状况，进而采取有效的措施来改善和保护环境。
本文将探讨环境监测数据的处理与分析方法，并探讨其在环境保护中的应用。
一、环境监测数据的处理方法环境监测数据的处理是指将原始数据进行整理和加工，以便后续分析和应用。
在数据处理过程中，我们需要注意以下几点。
1.1 数据质量控制数据质量是环境监测数据处理的基础。
在处理数据之前，我们应该对数据进行质量控制，包括数据的完整性、准确性、一致性和可靠性等方面的检查。
如果发现数据存在异常或错误，我们需要进行数据清洗和校正，以确保数据的准确性。
1.2 数据整理与格式转换原始的环境监测数据可能存在多种形式和格式，比如文本文件、表格文件、数据库等。
在处理数据之前，我们需要将这些不同形式和格式的数据进行整理和统一，以便后续分析的需要。
这可能涉及到对数据进行提取、合并、重组和转换等操作，以便得到统一和可用的数据集。
1.3 数据预处理在进行环境监测数据处理之前，我们还需要对数据进行预处理。
这包括对数据进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理和噪声处理等操作。
通过对数据的预处理，我们可以提高数据的质量和准确性，减少后续分析的误差和偏差。
二、环境监测数据的分析方法环境监测数据的分析是指对处理后的数据进行统计和分析，以得到有关环境状况和趋势的信息。
在数据分析过程中，我们可以采用以下几种方法。
2.1 描述性统计分析描述性统计分析是对环境监测数据进行基本的统计描述和总结。
这包括对数据的中心趋势、离散程度、分布形态和相关性等方面进行分析。
通过描述性统计分析，我们可以直观地了解和认识环境监测数据的基本特征和规律。
2.2 时间序列分析时间序列分析是对环境监测数据进行时间相关性分析的方法。
通过对时间序列数据进行趋势分析、季节性分析和周期性分析等操作，我们可以了解环境状况的变化趋势和周期性，从而为环境保护和治理提供科学依据。
资源环境监测中的实时数据处理技术
资源环境监测中的实时数据处理技术在当今社会，资源环境问题日益严峻，对其进行有效的监测和管理变得至关重要。
而在资源环境监测中，实时数据处理技术发挥着关键作用，它能够帮助我们及时获取、分析和利用监测数据，为环境保护和资源管理提供有力支持。
实时数据处理技术，顾名思义，就是能够在数据产生的同时进行快速处理和分析的技术手段。
在资源环境监测领域，这一技术的应用范围广泛，涵盖了大气、水、土壤、生态等多个方面。
首先，让我们来了解一下实时数据处理技术在大气监测中的应用。
随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题愈发突出。
通过安装在不同地点的传感器，可以实时采集大气中的污染物浓度、气象参数等数据。
这些数据被迅速传输到数据处理中心，经过实时分析，能够及时发现污染物的超标情况，并迅速采取相应的措施，如启动应急预案、加强污染源的管控等。
例如，当某个区域的 PM25 浓度超过了设定的阈值，系统会自动发出警报，通知相关部门采取行动，如限制车辆通行、要求工厂减排等，以减轻大气污染对公众健康和环境的影响。
在水资源监测方面，实时数据处理技术同样具有重要意义。
水资源的质量和数量对于人类的生存和发展至关重要。
通过在河流、湖泊、地下水等水体中安装监测设备，可以实时获取水质参数（如酸碱度、溶解氧、化学需氧量等）和水量信息。
这些数据经过实时处理，能够帮助我们及时发现水体的污染情况和水资源的变化趋势。
比如，当某条河流的化学需氧量突然升高，可能意味着有工业废水的非法排放，相关部门可以迅速定位污染源，并采取治理措施，防止污染进一步扩散。
同时，实时数据处理技术还可以用于水资源的调配和管理，根据不同地区的实时用水需求，合理分配水资源，提高水资源的利用效率。
土壤监测也是资源环境监测的重要组成部分。
实时数据处理技术在土壤监测中的应用，可以帮助我们及时了解土壤的肥力状况、污染物含量等信息。
例如，在农业生产中，通过实时监测土壤中的养分含量，农民可以精准施肥，减少化肥的使用量，降低农业面源污染，同时提高农作物的产量和质量。
环境监测数据处理流程
环境监测数据处理流程在环境监测工作中，数据的准确处理是确保环境数据可靠和有效的关键步骤之一。
本文将介绍环境监测数据处理的流程，包括数据获取、数据预处理、数据分析和数据报告等。
一、数据获取环境监测数据主要来源于现场采样和自动监测设备。
现场采样包括大气、水体、土壤和噪声等环境参数的采样，而自动监测设备通过传感器连续监测环境参数数据。
数据获取阶段需要有专业的人员操作和设备支持，确保数据采集的准确性和全面性。
二、数据预处理数据预处理是数据处理流程的关键环节，旨在去除数据中的异常值、噪声和无效数据，以保证后续分析的准确性。
数据预处理包括数据清洗、数据筛选和数据校验。
首先，数据清洗会剔除采样设备故障和仪器误差等问题引入的异常值。
其次，数据筛选会选择数据质量良好的样本，并去除由于采样和仪器问题导致的无效数据。
最后，数据校验会对清洗和筛选后的数据进行质量评估，确保数据的可靠性和准确性。
三、数据分析数据分析是利用统计学和模型方法对环境监测数据进行研究和解释的过程。
数据分析的目的是揭示数据背后的规律和趋势，为环境评估和决策提供科学依据。
常用的数据分析方法包括描述统计分析、频率分析、相关性分析和时空分析等。
通过这些数据分析方法，可以有效地提取数据的有用信息，为环境问题的诊断和治理提供支持。
四、数据报告数据报告是将数据处理和分析结果以清晰明了的方式呈现给相关人员的过程。
数据报告需要根据不同的需求和受众编写，并包括数据的背景、目的、方法、结果和结论等内容。
报告的排版需要整洁美观，语句通顺，以确保读者能够准确理解数据及其含义。
同时，在报告中也需要提供数据的局限性和不确定性，以保证读者对数据的正确理解和应用。
综上所述，环境监测数据处理流程包括数据获取、数据预处理、数据分析和数据报告等步骤。
这一流程确保了环境监测数据的准确性和可靠性，为环境评估和决策提供了科学依据。
在实际应用中，环境监测数据处理流程需要严格按照标准操作，并且不断完善和更新，以适应环境保护工作的需求。
环境监测数据处理规范
环境监测数据处理规范前言：环境监测是保障人类健康和生态平衡的重要任务之一。
为了得到准确、可靠的数据，确保监测结果的科学性和可比性，制定一系列的规范、规程和标准至关重要。
本文旨在探讨环境监测数据处理的规范，以提高环境监测数据的质量和准确性。
一、数据采集与传输环境监测数据采集过程中，应采用符合规范的仪器设备，并确保其校准和信息传输的准确性。
以下是数据采集与传输的规范：1.选择合适的仪器设备：根据实际监测要求，选择符合标准要求的仪器设备，确保其测量范围、精度和灵敏度等指标符合监测要求。
2.实施校准和维护：定期对仪器设备进行校准和维护，确保其测量结果的准确性和可靠性。
并记录校准和维护的过程和结果，便于后续数据处理和分析的可追溯性。
3.数据传输和存储：采用可靠的数据传输方式，如加密的网络传输或本地存储设备等，确保数据在传输过程中的安全性和完整性。
二、数据处理流程环境监测数据处理流程应按照规范进行，确保数据的可信度和可比性。
以下是数据处理流程的规范要求：1.数据录入和校验：对采集到的原始数据进行录入和校验，确保数据的准确性和完整性。
在录入过程中，应设立适当的异常数据检测机制，及时发现和处理异常数据。
2.数据清洗和筛选：根据监测要求和数据分析的目的，对原始数据进行清洗和筛选。
清洗过程包括去除异常值和填补缺失值等，筛选过程包括剔除不符合监测要求的数据点。
3.数据归一化和标准化：为了比较不同监测点的数据结果，需要对数据进行归一化和标准化处理。
归一化过程包括按照一定的计算公式将数据压缩到指定范围内，标准化过程则是将数据按照指定的标准进行转换。
4.数据分析和解释：根据处理后的数据，进行统计分析和趋势分析，并对结果进行解释。
通过图表、报告等形式，向相关人员进行数据展示和解读。
三、数据质量管理环境监测数据的质量管理是保证数据准确性和可靠性的重要环节。
以下是数据质量管理的规范要求：1.建立质量控制体系：确立数据质量控制的目标和管理体系，包括质量控制标准、流程和责任分工等。
生态环境监测中的实时数据处理
生态环境监测中的实时数据处理在当今社会，生态环境保护已成为全球关注的焦点，而生态环境监测则是评估和保护生态环境的重要手段。
其中，实时数据处理在生态环境监测中发挥着至关重要的作用，它能够帮助我们及时了解环境状况，快速做出应对措施，从而有效地保护生态环境。
一、生态环境监测与实时数据处理的概念生态环境监测是指通过对生态环境中的各种要素进行观察、测定和分析，以了解生态环境的质量和变化趋势。
这些要素包括但不限于大气、水、土壤、生物等。
而实时数据处理则是指在监测过程中，对采集到的数据进行即时处理和分析，以获得有价值的信息。
实时数据处理要求快速、准确地处理大量的数据，并能够在短时间内提供有意义的结果。
这与传统的数据处理方式不同，传统方式可能会在数据采集后经过一段时间的积累和整理才进行分析，而实时数据处理能够在数据产生的瞬间就开始进行处理，大大提高了数据的时效性和利用价值。
二、实时数据处理在生态环境监测中的重要性（一）及时发现环境问题实时数据处理能够让我们在第一时间发现生态环境中的异常情况。
例如，通过对大气污染物浓度的实时监测和数据分析，如果发现某种污染物的浓度突然升高，就可以迅速判断出可能存在的污染源，并采取相应的措施进行控制，避免环境污染的进一步恶化。
（二）提高决策的科学性在面对复杂的生态环境问题时，准确和及时的数据是做出科学决策的重要依据。
实时数据处理能够为决策者提供最新的环境信息，帮助他们制定更加合理和有效的环境保护政策和措施。
（三）增强应急响应能力当发生突发环境事件时，如化学品泄漏、森林火灾等，实时数据处理可以快速提供有关污染物扩散范围、危害程度等关键信息，从而指导应急救援工作，降低损失和危害。
（四）促进资源的合理配置通过对实时数据的分析，可以了解不同地区、不同时间段的环境状况，从而合理分配环境保护资源，提高资源的利用效率。
三、生态环境监测中实时数据处理的技术手段（一）传感器技术传感器是获取实时数据的关键设备。
环境监测中的数据采集与处理技巧
环境监测中的数据采集与处理技巧在环境监测领域，数据采集与处理是非常重要的一环。
通过准确收集环境参数数据，并进行高效的数据处理，可以为环境保护提供科学依据和决策支持。
本文将介绍环境监测中的数据采集与处理技巧，包括合适的数据采集方式、有效的数据处理方法以及常用的数据处理工具等。
一、数据采集技巧1. 选择合适的监测设备在进行环境监测数据采集时，选择合适的监测设备至关重要。
需要根据监测的目的、需要监测的参数等因素综合考虑。
例如，使用气象站来监测气象因素，使用水质监测仪器来监测水质等。
确保设备的准确性和稳定性，选择合适的仪器设备进行数据采集。
2. 确定合适的监测时间和位置数据的采集时间和位置也需要合理确定。
要根据所监测的环境参数的特点，选择合适的时间段和位置进行监测。
比如，监测空气质量时可以选择早晨和傍晚的特定时间段，监测水质时可以选择靠近污水排放口的位置等。
3. 保证数据采集的准确性和连续性准确性和连续性是数据采集过程中需要特别关注的问题。
要确保设备的准确校准和标定，避免因为设备故障或误差导致数据的不准确性。
同时，还需要确保数据的连续性，尽量避免采集中断或遗漏，以保证数据的完整性和可靠性。
二、数据处理技巧1. 数据去噪与异常值处理在数据处理过程中，经常会出现噪声和异常值。
对于噪声，可以采用平滑处理、滤波器等方法进行去噪处理，以减少干扰。
对于异常值，可以采取远离均值的标准差剔除方法或者通过专业领域知识进行判断和处理。
2. 数据质控与质量评估数据质控是数据处理过程中必不可少的环节。
可以通过检查数据的准确性、完整性、一致性、无漏报重报等方面来评估数据的质量。
通过建立质量控制标准，比如标准曲线、回收率、重复性等进行质控，确保数据的质量。
3. 数据分析与结果展示数据处理后需要进行数据分析和结果展示。
可以使用统计学方法，如相关性分析、回归分析等，进行数据分析。
通过数据可视化的方式，如图表、图像等直观地展示分析结果，以便更好地理解和利用数据。
环境监测数据分析与处理方法
环境监测数据分析与处理方法环境监测数据分析与处理是保护环境、确保人类健康的重要任务。
随着科技的进步和环境问题的日益突出，有效地分析和处理环境监测数据变得尤为重要。
本文将探讨环境监测数据的分析与处理方法，为环境保护提供参考。
一、数据采集环境监测数据的第一步是数据采集。
采集数据的方法多种多样，例如使用传感器、测量设备或人工采样等。
不同的监测目标和需求会决定采集方式的选择。
采集到的数据需要准确、全面，以确保后续的分析和处理工作的可靠性。
二、数据清洗与校验环境监测数据往往伴随着噪声和异常值。
为了对数据进行准确分析，首先需要对数据进行清洗与校验。
清洗数据包括除去重复数据、缺失数据、不合理数据等。
校验数据主要是检查数据的完整性和准确性。
这一步骤的目的是确保所使用的数据可靠，不会引入误差。
三、数据预处理在进行数据分析前，常常需要对数据进行预处理。
预处理的目的是消除数据中的噪声、误差和冗余信息，以提高数据品质和分析结果的准确性。
数据预处理方法包括数据平滑、数据插补、数据归一化等。
数据平滑旨在消除异常值和噪声，使数据更加平稳。
数据插补是填补数据缺失值，确保数据集的完整性。
数据归一化是将不同变量的取值范围统一，使得各个变量能够进行比较和分析。
四、数据分析方法数据分析是对环境监测数据进行理解和探索的过程。
常用的数据分析方法包括描述统计分析、相关性分析、聚类分析和模型建立等。
描述统计分析用于描述数据的基本特征，例如均值、方差、分布等。
相关性分析通过计算变量间的相关系数来探索变量之间的相互关系。
聚类分析是将数据集中的对象分为不同的类别，以便于从中发现规律和特征。
模型建立是建立数学模型来解释和预测环境监测数据。
五、数据结果可视化数据结果可视化是将分析得到的结果以图表的形式展示出来。
通过可视化，人们能够更直观地理解和解读数据。
常用的数据结果可视化方法包括折线图、柱状图、散点图和热力图等。
合理选择可视化方式可以更好地传达分析结果，帮助决策者做出科学的判断和决策。
环境监测数据处理规程
环境监测数据处理规程一、引言在当前环境问题日益突出的背景下，环境监测数据处理显得尤为重要。
为了规范环境监测数据的采集、处理和分析，制定了本规程。
二、数据采集1. 数据采集范围环境监测数据采集需要涵盖各个环境领域，包括但不限于大气、水质、土壤、噪声、辐射等方面的数据。
2. 采集设备和方法环境监测数据采集应使用符合国家标准的专业设备，并依据相关标准和方法进行操作，确保数据的准确性和可靠性。
3. 采样点布局采样点布局应根据监测目的、环境特点和统计学原理进行科学规划，并确保采样点的代表性和覆盖面。
三、数据处理1. 数据录入与整理数据采集完成后，应立即进行数据录入，并进行相关数据整理工作，包括数据分类、编码和归档，确保数据的完整性和可追溯性。
2. 数据校核与核算数据录入完成后，应进行数据校核和核算，确保数据的准确性和一致性。
对于异常数据应进行合理处理，并在处理过程中详细记录操作方法。
3. 数据质量评估为了评估数据的质量，应制定相应的评估指标和方法，包括数据的准确性、精确性、可重复性和一致性等方面的考核，以保证数据的可信度。
四、数据分析与解读1. 数据分析方法数据分析应使用合适的统计分析方法，包括描述性统计分析、相关性分析、趋势分析等，以揭示数据背后的规律和趋势。
2. 数据可视化为了更好地展示数据，应采用合适的数据可视化手段，如图表、地图等，以帮助决策者和公众理解和使用环境监测数据。
3. 数据解读与报告数据分析结果应进行合理解读，并编写相应的报告，对监测结果进行科学解释，为环境保护和决策提供有效参考。
五、数据共享与管理1. 数据共享机制环境监测数据应符合法律法规和相关政策，对于公众关注度较高的环境数据，应制定合理的数据共享机制，确保信息的透明和公正。
2. 数据安全管理环境监测数据应采取严密的安全措施，防止数据泄露和篡改，确保数据的隐私和完整性。
3. 数据管理平台建设建立完善的数据管理平台，实现数据的集中存储和快速检索，方便后续数据的查询和利用。
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•
3.乘方和开方 一个数据乘方和开方的结果，其有效 数字的位数与原数据的有效数字位数相同。如： 6.832 =46.6489，修约为46.6。 4. 对数 在对数运算中，所得结果的小数点后位数 (不包括首数)应与真数的有效数字位数相同。 • 常数(如π 、e等)和系数、倍数等非测量值，可认 为 其有效数字位数是无限的。在运算中可根据需要 取 任意位数都可以，不影响运算结果。如：某质量 的2倍，O.124(g)×2 =0.248(g)，结果取三位有效 数字。 • 求四个或四个以上测量数据的平均值时，其结果 的 有效数字的位数增加一位。 • 误差和偏差的有效数字最多只取两位，但运算过 程 先不修约，最后修约到要求的位数。
i
2
n −1
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• 相对标准偏差也叫变异系数(CV)，即标准偏 差在平 均值中所占的百分数。
s CV = ×100% x
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准确度、精密度和灵敏度
准确度 • 准确度是用一个特定的分析程序所获得的分 析结 果(单次测定值或重复测定值的均值)与 假定的或 公认的真值之间符合程度的度量。 它是反映分析 方法或测量系统存在的系统误 差和偶然误差的综 合指标，并决定其分析结 果的可靠性。准确度用 绝对误差和瓣对误差 表示。
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精密度
•
• •
精密度是指用一特定的分析程序在受控条件下重复 分析均一样品所得测定值的一致程度，它反映分析 方法或测量系统所存在的偶然误差的大小。它的大 小通常可用极差、标准偏差或相对标准偏差来表示。 在讨论精密度时，常用如下一些术语。 1.平行性 指在同一实验室中，当分析人员、分析 设备和分析时间都相同时，用同一分析方法对同一 样品进行双份或多份平行样测定结果之间的符合程 度。
• 2. 相对偏差是指绝对偏差与平均值之比，常 用百
分数表示，即
绝对偏差 ×100％ 相对偏差＝ 平均值
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•
3. 极差 极差是指对同一样品测定值中最 大值与最小值之差，表示误差的范围，即
极差＝最大值 − 最小值
•
4. 标准偏差和相对标准偏差标准偏差又称 为均方根偏差，表达式如下
s=
∑ ( x − x)
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• 系统误差可以通过采取不同的方法，如校准 仪器，
进行空白试验、对照试验、回收试验、 制定标准规 程等而得到适当的校正，使系统 误差减小或消除。
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偶然误差
• 偶然误差是由分析过程中一些偶然的因素造成的。这 些偶然的因素如测定时温度的变化、电压的波动、仪 器的噪声、分析人员的判断 能力等，它们所引起的 误差有时大、有时小、 有时正、有时负，没有什么 规律性，难以发 现和控制。因此，偶然误差又称随
• 3.抵偿性，即偶然误差的算术平均值趋近于 零。
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• 当测定次数无限多时，偶然误差可以消除。但是， 在实际的环境监测分析中，测定次数总是有限的， 从而使偶然误差不可避免。要想减小偶然误差，需 要适当增加测定次数。 另外，有时由于分析人员的粗心大意或不按操作规 定试验而引起明显错误，例如所用器皿不干净，错 用药品，读数错误，记录错误及计算错误等，这些 都是不应有的过失，所以也称这种过失引起的误差 为过失误差。过失误差严格说来不属于一般误差的 范围，一经发现，就应将这些测定结果剔除，并查 明原因，及时改正。
机误差或 不可测误差。
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偶然误差虽难以确定，但如果消除了系统误 差之 后，在相同条件下测定多次，发现偶然 误差的统 计规律性，其分布服从高斯正态分布，它具有以 下特点： • 1.单峰性，即绝对值小的误差出现的机会 多， 绝对值大的误差出现的机会少。
•
• 2.对称性，即大小相等的正负误差出现的机 会相 等。
环境监测数据处理
组员：徐琦 陈超 林潇 张文强
环境监测数据处理和质量控制
监测中所得到的许多物理、化学和生物学数 据,是 描述和评价环境质量的基本依据。由 于监测系统 的条件限制以及操作人员的技术 水平,测试值与真 值之间常存在差异;环境污 染的流动性、变异性以 及与时空因素关系, 使某一区域的环境质量由许多 因素综合所决 定:描述某一河流的环境质量,必须 对整条河 流按规定布点.以一定频率测定,根据大 量数 据综合才能表述它的环境质量,所有这一切均 需通过统计处理。
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监测数据的处理
有效数字及其运算规则
有效数字 • 有效数字是指数据中所有的准确数字和数据的最后 一位可疑数字，它们都是直接从实验中测量得到的。 例如用滴定管进行滴定操作，滴定管的最小刻度是 0.1mL，如果滴定分析中用去标准溶液的体积为 15.35mL，前三为15.3是从滴定管的刻度上直接读出 来的，而第四位5是在15.3和15.4刻度中间用眼睛估 计出来的。显然，前三位是准确数字，第四位不太 准确，叫做可疑数字，但这四位都是有效数字，有 效数字的位数是四位。
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灵敏度
•
• •
灵敏度是指一个分析方法或分析仪器在被测物质改 变单位质量或单位浓度时所引起的响应量变化的程 度。它反映了该方法或仪器的分辨能力。灵敏度可 因实验条件的改变而变化，但在一定的实验条件 下，灵敏度具有相对稳定性。 在实际工作中，可用校准曲线的斜率来度量灵敏 度 的高低。 校准曲线包括通常所谓的“工作曲线”和“标准曲 线”，如图4-2所示。它的直线部分代表了被测物质 的质量 或浓度与分析方法或仪器的响应量(或其他 指示量) 之间的定量关系。其数学表达式为
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可疑数据的取舍 • 在一组平行试验所得的结果数据中，常常会 有个别数据和其他数据相差很大。有的数据 明显影响实验结果可信度，影响全组数据平 均值的准确性，当测定次数不太多时，影响 尤为显著。这种数据叫作“离群数据”。如 果明 确知道是因为实验条件发生明显变化或 实验 过程中的过失误差而造成的，则应该果 断剔 除。
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•
•
有效数字与通常数学上一般数字的概念是不 同的。一般数字仅反映数值的大小，而有效 数字既反映测量数值的大小，还反映对一个 测量数值的准确程度。例如，用分析天平称 得某试样的质量为0.4980g，是四位有效数 字，它不仅说明了试样的质量，也表明了最 后一位0是可疑的，有±0.0001g的误差。 有效数字的位数说明了仪器的种类和精密 程 度。例如，用克做单位，分析天平可以 准确 到小数点后第四位数字，而用台秤只 能准确 到小数点后第二位数字。
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•
•
•
2. 重复性 指在同一实验室内，当分析人员、分析 设备和分析时间三个因素中至少确一项不相同时， 用同一分析方法对同一样品进行的两次或两次以上 独立测定，其结果之间剖符合程度。 3. 再现性 指在不同实验室(分析人员、分析设备 甚至分析时间都不相同)，用同一匀析方法对同一样 品进行多次测定，其结果之间的符合程度。 通常室内精密度是指平行性和重复性的总和，而 室 间精密度(即再现性)，通常用分析标准溶液的 方法 来确定。
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• 1.方法误差是由于分析方法不够完善而造成的。如 分析操作步骤繁琐、化学反应进行不完全、干扰物 质影响、指示剂指示滴定中点与理论等当点不重合 等。 • 2. 仪器误差是由于仪器本身的缺陷或未经校准引起 的。如天平未调节零点、砝码未校准、量器的刻度 不够准确等。 • 3. 试剂误差是由试剂(包括所用纯水)中含有杂质而 引起。 • 4. 恒定的个人误差是由于分析人员感觉器官的差异、 反应的敏捷程度和个人固有的习惯造成的。 • 5. 恒定的环境误差是由于测定时环境条件的显著变 化引起的，如不同季节室温的改变等。
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对于数字“0”，可以是有效数字，也可以不是有效 数字，要由它在数字中的位置来确定。
• • •
例如：0.0525 三位有效数字(第一个非零数 字前的“0”不是有效数字)； 0.5025 四位有效数字(非零数字中间 的“0”是有效数字)； 5.0250 五位有效数字(非零数字后的 “0”是有效数字)。
误差来源
•
误差是分析结果(测定值)与真实值之间的差 值。根据误差的性质和来源，可将误差分为 系统误差和偶然误差。
4
系统误差
• 是由分析过程中某些经常发生的确定因素造成的。
在相同条件下重复测定时系统误差会重复出现， 而且具有一定的方向性，即测定值比真实值总是 偏高或偏低。因此，系统误差易于发现，其大小 可以估计，可以加以校正。系统误差又称为可测 误差。 • 产生系统误差的主要原因如下。
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误差的表示方法
绝对误差和相对误差
• 1.绝对误差指测定值与真值之差，即
绝对误差＝测定值－真值
• 2.相对误差是指绝对误差与真值之比，常用 百分
数表示，即
绝对误差 ×100％ 相对误差＝ 真值
• 绝对误差和相对误差均能反映测定结果的准 确程
度，误差越小越准确。
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绝对偏差和相对偏差
• 1.绝对偏差是指某一测定值（xi）与多次测量 的平均值之差（x），即 绝对偏差＝测定值 − 平均值
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运算规则 • 效数字的运算结果所保留的位数应遵守下列规则。 1. 加减法几个数据相加减后的结果，其小数点后的 位数应与各数据中小数点后位数最少的相同。在运 算时，各数据可先比小数点后位数最少的多留一位小 数，进行加减，然后按上述规则修约。 • 如0.0121，1.5078和30.64三个数据相加，各数据中 小数点后位数最少的为30.64(两位)则先将0.0121修 约为0.012，将1.5078修约为1.508，然后相加，即 • 0.012+1.508+30.64=32.160 • 最后按小数点后保留两位修约，得32.16。
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A = kc + a
图4-2校正曲线
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检出限 • 检出限是指一个分析方法对被测物质在给 定的可靠度内能够被检出的最小质量或最低 浓度。检出限通常是相对于空白测定而言。 在环境监测中，检出限常用最小检出量的绝 对量来表示，如0.1μ g；也常用最低检出 浓度来表示，如0.01mg/L等。要注意，如果 实验操作条件改变(如取样体积改变)，则 最低检出浓度也会产生变化。