试论作为司法证据的环境监测数据认可审核

作为环境污染刑事案件证据的环境监测数据报告与一般的环境监测报告相比有其特殊性,需在合法性、合规性、质量保证有效性、数据逻辑性和评价标准合理性等方面重点核查。草拟了《监测报告技术审核意见签发单》供日后此类工作借鉴,并对作为司法证据的环境监测数据的认可审核提出建议。     

从司法证据角度谈环境监测报告的规范性研究

介绍了“两高”司法解释对作为司法证据的检验报告的明确要求和认可流程,县级以上环境保护部门及其所属监测机构出具的监测数据,经省级以上环境保护部门认可的,可以作为证据使用.从质量体系的“人机料法环”五要素出发,逐一阐述了五要素在监测全过程和最终报告中的规范化体现,明确了环境监测报告的规范性编制,纠正了实践中常见的错误,提出只有充分符合五要素要求,才能确保环境监测报告作为司法证据使用.     

浅议授权签字人对环境监测数据和报告的审核

环境监测报告是环境监测工作的最终产品,授权签字人应从完整性、准确性、有效性、合法性、规范性、合理性等几个方面进行审核,保证环境监测数据和报告的质量。     

环境监测中异常数据研究及具体实例的探讨

监测数据审核是整个环境监测质量管理中的重要一环,关系到监测数据的真实、公正、有效。针对异常数据产生的原因进行了探讨,尤其是结合实际监测工作,列举了一些具体实例,对环境监测过程中出现的异常监测数据进行了分析并找出异常数据存在的原因,最后分析了监测数据审核过程中应注意的问题并提出了保证监测数据准确的合理化建议。     

浅析锅炉烟气颗粒物测试数据的质量核查要点

结合多年固定污染源废气现场监测及质量管理经验,针对环保系统对锅炉烟尘的各种监测数据,站在质量核查者和证据有效性角度,提出从常规资质资格符合性、仪器设备有效性和数据表征有效性等方面对数据质量进行全面核查,作出测试结果质量鉴定结论并提出了核查注意事项,以期为环境监测行政管理和环境司法鉴定提供参考,为环境监测技术人员规范操作、准确测试提供约束,为其他项目或参数的质量管理提供核查思路。     

基于大数据技术的环境监测数据分析方法研究

伴随社会经济和现代科学技术的发展进步,各行各业都应用到了大数据技术,并且在大数据技术的作用下,推动了各行各业的发展。在分析环境监测数据的时候应用大数据技术,不仅可以提高监测数据准确性,还能提升环境监测的质量与环境监测效率,当环境管理部门在工作过程中,也能有相应监测数据作为参考,有利于环保管理部门顺利开展监督管理工作。因此,本文分析了环境监测和环境治理,以及环境监测工作中应用大数据技术的适用性,探究了基于大数据模型的环境监测,以及环境监测的数据处理和监测大数据分析。     

基于环境保护大数据的监测与智能诊断研究

为了提高环境保护的智能监测能力,采用大数据分析方法进行环境监测和诊断分析,提出一种基于环保大数据关联特征挖掘的环境保护智能监测与诊断技术。构建环境监测的约束参量模型,以土壤监测数据、空间污染排放量以及水资源监测数据为原始统计数据,采用关联规则特征提取方法进行环保大数据的有用信息挖掘,结合模糊C均值聚类算法实现对环保大数据的分类处理,根据分类结果进行环保监测和智能诊断分析。仿真结果表明,采用该方法进行环保大数据挖掘的准确性较好,对各种污染信息的分类精度较高,提高了环保监测和诊断的有效性与实时性。     

环境监测数据处理与分析

环境监测是保护环境的重要手段。随着科技发展,的生活提供了有力的保障。本文从数据获取出发,同时探讨新型方法在监测数据领域的应用。监测数据的处理与分析也有了很大的进步,为人类从多个角度对环境监测数据处理进行分析和研究,     

关于污染源自动监测数据用于行政执法相关问题的分析与建议

污染源自动监控在生态环境保护信息化建设和执法监管中的应用越来越广泛,在自动监控工作管理机制完善与改革过程中,自动监测数据用于行政执法时的合法合规性、数据有效性认定等方面出现了一些争议。针对未联网自动监测设备数据认定问题,建议明确"联网即有效"的时间节点;涉及未验收自动监测设备的数据认定问题,建议审慎处罚,不以验收状态认定数据有效性;针对自动监测设备运行状态影响数据有效性问题,建议进一步明确运行标准、提高违法成本;针对特殊工况影响数据有效性问题,建议科学合理制定豁免政策;涉及非重点排污单位安装使用自动监测设备的问题,建议采取激励措施鼓励其自证守法、自我管理。     

现场监测数据审核方法及异常数据的判别研究

现场监测数据审核是整个环境监测质量管理中的重要一环,关系到监测数据的真实、公正、有效.现场监测原始记录准确完整的填写是数据审核的前提条件,文章论述了原始记录的填写要求及填写方法.针对审核过程中遇到异常数据的具体问题加以判别,分析原始记录的完整性、计算公式的准确性在现场监测数据审核工作中的作用.结合实际工作,通过对环境监测数据相关性、逻辑性进行研究,分析了现场监测数据审核过程中应注意的问题及异常数据的产生原因,并提出了相应的解决方法.