近日小编有幸参加了几次会议，审核了几份检测报告，发现有几份作为处罚依据的监测报告存在数据异常问题，受到企业的质疑，提出了申诉，今天小编拿出来与大家分享，探讨如何判断监测数据异常。

一、案例

1.某企业蒸气锅 炉以生物质为燃料，即以木屑和废木材为燃料，监测结果为烟尘210mg/m ³ ,二氧化硫为730mg/ m ³ 。笔者通过分析，认为监测数据异常，一是二氧化硫结果超高，超出了理论值，应该进行复查；二是烟尘表达不正确，应该为颗粒物。现场检测人员解释认为监测结果仅对检测期间的工况负责。

笔者就此提出：企业当时是烧煤还是生物质？现场投加了高硫物质入炉吗？作为执法检测你们现场拍照片了吗？有没有现场检查笔录？有没有企业询问笔录？这些证据均没有，无法还原检测期间的具体情况。

2.某城镇生活污水处理厂例行监测中，一天监测三次，动植物油检测结果为0.15mg/L、11.0 mg/L、0.18 mg/L。笔者通过分析，认为监测数据异常，应该进行复查。

二、如何判断监测数据异常

下面我们分析一下如何判断这个数据是异常的。

从案例1中我们发现二氧化硫为728 mg/l，浓度较高，超出了理论数值。

我们可以根据以下公式计算二氧化硫排放量：

燃煤二氧化硫排放量(吨) =1.6X燃煤量(吨) X全硫分%X (1-脱硫效率%)

燃油二氧化硫排放量(吨) =2. 0X燃油量(吨) X全硫分%X (1-脱硫效率%)

燃气二氧化硫排放量:燃烧100万立方米燃气约产生630千克二氧化硫

计算出排放量后除以风量就可以计算出排放浓度。

从案例2中我们发现第三次动植物油为11.0 mg/l，浓度较高，数据异常。我们试着分析一下：污水处理厂采用氧化沟艺处理，一般水力停留时间在10～40小时，在间距几个小时废水中动植油上升到从0.15 mg/l上升到11.0 mg/l，就需要大量高油废水流入污水处理池,才能稀释废水，然后又要低浓度废水去稀释。。

三、常见异常数据的判断及处理

数据审核人员如何发现和判别异常数据并进行如何处理对数据的审核非常重要。其具体方法如下：

1) 要用污染物的时空分布及其变化规律来进行判断，如我们对企业的污染物进行监测时发现离排污口近的污染物浓度低于远离排污口的污染物浓度，污染物浓度出现明显异常，这时就要分析出现这一异常的原因。由于有的污染物还可通过转化、迁移等都会影响监测结果，因此对出现可疑的监测数据不能随意删除，要综合分析环境要素的变化，监测结果是否能反映真实的环境状况。

是否符合实践中归纳的污染物变化规律，监测的全过程是否进行了严密的质量保证程序等，对判断异常数据很有帮助。因此，对采样、分析、质控等全过程应做详尽的记录，这样在审核数据中发现异常数据时，才能查看记录综合分析判断，找出出现可疑或差误数据的原因。

2) 对环境要素的变化特点进行总结

我们环境监测站每年都要对各类污染源进行监督性监测，积累了大量的监测数据，对这些分散的监测数据进行归纳分类，建立起各类数据库，对同类行业的监测数据进行比较分析，总结出各污染物的变化特点和所采用的工艺流程之间的内在联系是很有必要的。当环境系统没有变化时，环境系统内的监测结果不会产生明显的变化。因此在审核数据时，当有异

常监测数据出现时，要联系历史资料进行综合分析，找出找出出现异常数据的原因，必要时要重新采样进行监测。

3) 合理性分析对比各被测物质问的关系

由于自然界中的事物都是相互联系的，物质相互间的性质必然存在关系，从长期的实践中获知同一水样中的两个项目或多个项目的监测数据存在一种固定的关系。我们在监测中发现如果水样中的溶解氧高，那么硝酸盐氮的浓度高于氨氮的浓度；在进行地表水监测中发现在同一份水样中的监测结果应存在以下规律：化学需氧量>五日生化需氧量；化学需氧 量 > 高锰酸盐指数，反之异常。

一般情况下同一水样中如硫化物浓度高，重金(铜、铅、锌、镉等)的浓度就特别低。又如，SO ₂ 、NOx，在煤烟型污染环境中SO ₂ >NO _X 。，但在城市公路两侧及汽车较多的非煤烟型环境里则NO _X >SO ₂ 。

4) 运用物料衡算法验证监测结果

由于污染源监测受气象环境、监测条件、技术水平、监测手段及人员素质的影响，有的企业的排污管道很不规范，废水排放量少，没有测量仪器等，测量废水流量又不是很准确，这样使监测数据的准确性产生了疑问。因此出现异常数据时还需借助物料衡算法对监测结果加以验证，才能提高监测数据的真实性。

5) 结合其它环境要素对监测数据进行综合分析在环境监测统计资料分析的基础上，监测数据还需要从物理、化学、生物、气象、水文等方面分析其合理性，使得到的监测结果能反映出环境系统的真实情况。例如河流监测数据受水文情况的影响较大，而水文情况又受气象条件的影响。又如水体中金属存在形态由PH值的大小决定，水体中溶解氧含量又与气温的高低密切相关；这些因素都要在审核数据时综合分析。

6) 全面熟悉操作技术条件，排除异常数据

数据审核人员应了解项目测定条件，熟记测定方法，尽可能排除操作过程中失误带来的误差。审核时遇到可疑数据，不应随意剔除，应对其进行逐级追踪，一直查到采样记录，还应详细了解采样人员、分析人员在采样和样品测定时是否按操作规范进行。另外，还要对采样的代表性，采样容器、可能出现的各种污染，仪器洗涤方法错误，仪器使用错误，样品固定剂保存、使用不当，试剂和纯水的纯度，水样中色度、浊度不明显，测定过程中样品损失，误记倍数，计算抄录中出现了的错误逐一进行审核，分析其存在的原因，并予以纠正，才能确保对监测数据做出正确判断。

四、常用异常数据判断常识

1. 在地表水监测中，阴阳离子平衡；

2. pH影响金属离子的存在形式；

3. COD _Cr >BOD ₅ ；

4. COD _Cr > COD _Mn

5. 同一水样的BOD ₅ 浓度高，则COD _Cr 浓度必然高，DO浓度必然低；

6. 但反过来COD _Cr 浓度高， BOD ₅ 浓度未必高，水中DO浓度必然低。

7. TN>NO ₃ -N、NH ₃ -N、NO ₂ -N三者之和。

8. 污染源监测中，进口浓度小于出口浓度的 污 染 源 监 测 低 于 相 应 功 能 区 类 别 的 环 境 质 量 标 准 限 制 的, 超 过 了 污 水 处 理 设 施 的 处 理 能 力 3   倍 以 上 的。

9. 生活污水为强酸或强碱性的。

10. 废气固定污染源风量大于设计值或风量低于设计值一半 的废气固定污染源烟道中含氧量接近空气中含氧量的等