论环境监测数据审核的相关性

在环境监测工作中,数据审核发挥着十分重要的作用。监测数据的准确性和合理性直接关系到监测工作的质量,做好数据审核是保证环境监测质量的有效手段和重要环节。数据审核的方法有许多种,本文从水质监测数据中各环境指标之间的相关性分析出发,探索加强数据审核的相关措施。     

对全国环境统计软件审核模块功能的改进

针对国家环境统计软件数据审核功能的不足,利用Visual Foxpro数据库语言编制环境统计数据审核软件,改进数据审核模块功能,有效的提高了审核效率和数据的准确性,在环境数据统计实际应用中取得较好的效果.     

浅论环境指标的相关性分析在监测数据审核中的应用

数据审核是环境监测质量保证的重要环节之一,数据审核的方法有许多种,文章从监测数据中各环境指标之间的相关性分析出发,对水、气、声环境要素中的各环境指标间的相关性进行总结,并将其应用于数据合理性的审核,具有借鉴意义.     

环境监测超标数据的审核确认

环境监测数据审核是环境分析质量保证工作的一个重要环节,此项工作对监测数据是否准确可靠有一定影响。简述了环境监测超标数据审核确认的必要性以及超标数据的审核确认方式,针对目前存在的监测指标定性定量不准确、标准物质存在衰减状况、评价标准选择不准确等问题,提出,监测部门对于超标数据必须严格审核和把关,确保监测数据的真实性和准确性,真正服务于环境执法和环境管理。     

浅谈授权签字人对环境监测数据报告的审核

根据计量认证和中国实验室国家认可工作中对授权签字人能力的考核以及通过认证／认可的实验室对授权签字人赋予的职责和权利,针对目前环境管理、环境执法以及社会公众对环境监测数据不断增长的需要,结合监测数据报告审核的体会,探讨了授权签字人在环境监测数据报告审核中应采取的审核程序与方法及重点关注的问题。     

计算机在环境监测数据辅助审核中的应用

以地面水环境监测数据为例,对实现环境监测数据计算机辅助审核的可行性以及审核的方法等进行了研究.指出实现环境监测数据计算机辅助审核是完全可行的,环境监测数据计算机辅助审核不仅能减轻数据审核人员的工作量,也有利于提高环境监测数据审核工作的技术水平和工作质量.     

计算机在环境监测数据辅助审核中的应用

以地面水环境监测数据为例 ,对实现监测数据计算机辅助审核的可行性以及审核的方法等进行了研究。指出实现监测数据计算机辅助审核是完全可行的。监测数据计算机辅助审核不仅将大大减轻数据审核技术人员的工作压力 ,也有利于提高监测数据审核工作的技术水平和工作质量     

污染源普查动态更新调查技术问题及解决对策分析

深刻剖析了2009年度污染源普查动态更新调查中有关技术层面的种种问题:技术路线不够完善,污染物核算方法不够灵活,产排污系数失真且使用随意,数据审核形同虚设等。针对上述问题,提出了以下对策:修正技术路线,调整污染物核算方法,动态更新产排污系数并约束使用,加强数据审核。技术问题的总结和解决为准确提供"十二五"减排基数和建立"十二五"环境统计技术体系奠定科学基础。     

迎难而上,顺利完成2011年度新疆环境申报统计工作

2012年5月新疆2011年度环境统计数据顺利通过国家审核,5月3日在北京召开的2011年度全国环境统计数据会审情况通报会上,国家环保部总量司对6个省份的环境统计工作提出了通报表扬,新疆位列其中之一。2012年我站根据国家环保部对环境统计工作的统一部署,结合新疆实际,开展     

转变环境统计工作方法 提升环境统计业务水平

2012年9月10日国家环境保护部污染物排放总量控制司在乌鲁木齐市举办2012年度第一期全国环境统计业务培训班。此次培训的内容主要包括＂十二五＂报表制度、审核方法、污染物核算方法、2011年环境统计报表填报主要问题解析等。会上于飞副司长总结了环境统计的成绩和问题,提出新要求：各地要在强化责任意识和提高业务技能的基础上改进工作方法，进一步加强与统计部门、行业主管部门以及环保内部各业务部门的沟通协调，建立部门联合汇审制度；     

环境空气质量自动监测系统质量保证工作的探索

根据全国多个省市的环境空气自动监测质量保证工作的经验和做法,结合乌鲁木齐市环境空气自动监测质量保证工作实际情况,对点位设置要求、制度体系建立、仪器质量控制难点、数据审核与研判等环境空气自动监测质量保证工作的关键环节进行探索,为加强环境空气自动监测质量保证体系提供参考依据.     

2013年度新疆环境申报统计工作思考与建议

对2013年度新疆环境申报统计的创新工作方法进行了较详细的总结。通过统一工作部署，整合统计申报报表制度，严格执行数据质量核查制度，开发“污染源管理系统”，形成了较完善的工作体系，对今后申报统计工作质量的提高提出了思考与建议。     

环境复杂河段网络站水质监测点位认证数据处理技术方法探讨

根据淮河淮南段水环境背景条件复杂状况，采用统计学和水质模型综合方法，较好解决了水质监测点位认证中数据处理，为多监测断面点位优化选择和论证提供了理论基础。     

市和区县两级环境空气自动监测数据审核系统在上海的应用

由上海市环境监测中心和软件公司共同开发的市和区县两级环境空气自动监测数据审核系统,主要由区县监测站负责辖区自动监测数据的一级审核,市级监测站承担二级审核的责任。作为环境空气质量保证/质量控制体系的重要一环,新系统的建立极大地提高了上海市环境空气自动监测数据的有效性和数据质量。     

线性修正趋势分析技术在环境质量预警预测中的应用

线性修正趋势分析法根据历年数据建立线性模型并进行修正,预测年度、季环境要素污染物变化情况,可应用于空气质量、水环境质量、噪声环境质量、污染源污染物排放等预警预测数据统计分析评价,为环境决策提供技术支持。本文通过实例论述了该方法在实际工作中的应用。     

上海市烟气排放连续监测系统的数据审核机制

随着烟气排放连续监测系统(CEMS)的广泛安装和验收,CEMS数据的应用将成为污染源管理最直接最有效的手段.在国家规定的数据有效性审核基础上,结合实际工作遇到的问题和长期实践经验,提出每日审核对于数据有效性的重要作用,并通过上海市特有的CEMS数据审核机制,介绍该审核机制的建立背景、内容、流程及取得的成果.     

On the use of multivariate statistical methods for combining in-stream monitoring data and spatial analysis to characterize water quality conditions in the White River Basin,Indiana, USA

Mechanistic hydrologic and water quality models provide useful alternatives for estimating water quality in unmonitored streams. However, developing these elaborate models for large watersheds can be time-consuming and expensive, in addition to challenges that arise during calibration when there is limited spatial and/or temporal monitored in-stream water quality data. The main objective of this research was to investigate different approaches for developing multivariate analysis models as alternative methods for rapidly assessing relationships between spatio-temporal physical attributes of the watershed and water quality conditions in monitored streams, and then using the developed relationships for estimating water quality conditions in unmonitored streams. The study compares the use of various statistical estimates (mean, geometric mean, trimmed mean, and median) of monitored water quality variables to represent annual and seasonal water quality conditions. The relationship between these estimates and the spatial data is then modeled via linear and non-linear multivariate methods. Overall, the non-linear techniques for classification outperformed the linear techniques with an average cross-validation accuracy of 79.7%. Additionally, the geometric mean based models outperformed models based on other statistical indicators with an average cross-validation accuracy of 80.2%. Dividing the data into annual and quarterly datasets also offered important insights into the behavior of certain water quality variables impacted by seasonal variations. The research provides useful guidance on the use and interpretation of the various statistical estimates and statistical models for multivariate water quality analyses.     

层级化环境质量数据网络直报业务系统的设计和应用

分析了目前环境监测部门的数据传输现状,设计了基于VPN互联网络的环境质量数据层级化直报业务系统,介绍了网络直报系统的业务模型、数据审核和存储策略、系统功能设计及其应用等。