环境空气监测数据分析处理策略探究,本文关于数据分析论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
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摘 要：本文从正常监测数据和异常监测数据两个方面着手,以异常数据分析为重点,并结合相关城市的空气质量监测数据,介绍环境空气监测数据分析及处理策略,以望实现环境空气质量监测数据标准化,确保空气自动监测系统稳定运行.
关键词：环境空气监测；异常数据；策略
近几年,我国为解决环境空气质量问题,从空气自动监测系统等相关设备入手,为空气质量的监测工作提供技术支持.该系统在空气质量自动监测站开展质控检查的同时,也能够准时预测空气污染的局部发展趋势,但遇到停电、空气质量突变的情况时,较易产生异常监测数据,不能及时掌握空气质量的变化趋势.在利用空气自动监测系统时,对其监测数据进行正确分析,有助于采取及时有效地预防措施.
一、 正常监测数据的分析及处理策略
1.正常数据分析
（1）数据筛选.空气自动监测系统具有高度精准性,对空气质量监测很有帮助.在监测环境空气质量时,对系统监测的数据进行“数据筛选”工作,消除异常数据,剩余数据即为正常数据.
（2）数据列表.在开展环境空气监测工作时,影响空气质量的污染物存在多样化.整合监测数据需要对空气质量自动监测站中的因素进行分类,建立数据表格,将不同影响因素和时间顺序填写到表格中,实现监测数据系统化、规范化.
（3）数据画图.直方图、曲线图、折线图、柱形图、饼状图,这些都可以应用于正常数据画图分析中.根据数据列表,利用相关图形来呈现空气质量的变化趋势,简单清晰的反应出空气质量的优差情况以及各个监测站的区别.
2.处理策略
结合上文的正常数据分析,可知：不同监测站的污染物来源地区不同,对监测数据会产生一定的影响.因此,在分析环境空气监测数据时,需要重点注意主要污染物的来源地区,且地理位置或气候因素也会造成空气监测数据发生变化.以工业区和居民生活区为例：工业区因受到化学物质的长期污染（如：硫化物、氮氧化物）,导致空气质量较差；居民生活区在冬季因使用煤炭而排放出大量硫化物,从而造成空气污染.结合以上情况,在整理正常监测数据时,由于不同监测站的地区环境并不相同,得出的数据也会产生一定的变化,需要正确排除较大的突变值,理性分析数据情况,对差异较大的数据进行地区环境调查,正确掌握空气质量变化情况.
二、异常监测数据的分析及处理策略
1.异常数据分析
（1）数据质量现状.某监测站数据统计提出,实时监测数据中存在0.89～4.15左右的异常数据,具体存在形式为：异常数据现象占据40%、数据突变现象占据15%、数据波动现象占据20%、数据负值现象占据25%.由此可见,在环境空气监测中,异常数据占据极大部分,需要针对产生原因及时处理,为空气质量监测提供正确的数据.
（2）产生原因分析.①分析仪故障：二氧化硫分析仪.该分析仪的采样管和限流孔的直径较小.在环境空气监测过程中,当空气中的灰尘量过多时,容易产生管道堵塞问题,对仪器的监测造成不稳定性.此外,二氧化硫分析仪的内置泵也易较灰尘污染而出现泵膜受损情况,从而加重紫外灯或相关检测器的老化程度,与光电元件受到污染成为常见的分析仪故障,及其容易产生监测值突变.
二氧化氮分析仪.该仪器与二氧化硫分析仪的内部构造相似,采样管和限流孔较易造成灰尘阻塞.其中,在仪器使用时,光电倍增管室温度突破极限现象时常发生（正常温度为0～4度）,达到钼炉传化率的95%,造成二氧化氮分析仪中的监测数据出现异常,从而发生监测值突变现象.
PM10监测仪.对于PM10监测仪的故障问题,主要从采集气路系统、采样滤膜带和走纸主动轮等方面来考虑.当采集气路系统出现漏气现象时,仪器的采样量低于15.6L,对仪器的流量计造成运行阻碍,可能致使监测值变高；空气中的温度差异也能对监测值产生影响：在遇到雷雨天气时,空气的湿度随之增加,仪器加热管无法完全分离空气中的水份因子,滤膜带上的水份加重,导致监测值可能出现低值或负值,造成数据偏差过大；走纸主动轮的性能受到高度重壓或低压时,较易出现监测值恒定不变现象.
②气路故障.在使用空气自动监测系统时,采样头过多接触空气后,容易产生污染物粘附问题,导致监测值的准确率不高.同时,当采样管管路堵塞时,引风机会出现相应的故障（如：风向偏离实际位置）,且阀板电磁阀不畅通也会造成监测数据值出现较高、无变化、偏低等问题.
③其他故障.除以上所说仪器外,其他仪器在数据模拟输出过程中,线路松动也会造成所显示的数据值与实际监测值不相匹配,出现异常监测数据.另外,工控机死机和供电系统的稳定性较差都容易造成离群或异常现象,不利于监测数据的应用.
2.处理策略
（1）解决突变异常值.根据“数据质量现状”中的研究显示,突变异常值容易发生在应急污染事故中,对正常情况的监测还是比较稳定的.当环境空气监测出现极度上升或快速下降的情况时,外在因素（监测位置处于污染源下风向等）的影响性较大.
（2）仪器故障数据.结合“产生原因分析”中的仪器故障,任一故障都能产生异常监测数据.当自动监测系统出现重启现象时,需要注重监测仪器的预热稳定期,等到仪器的统一指标出现正常运行时,即可对异常检测数据进行整合处理,对前段时间的数据监测均不参与计算.同时,由于空气压力或压强,对监测仪器出现报警现象,这时的监测仪器所得的监测数据,作为无效数据处理,避免造成数据的精准性变差.
（3）去除异常数据.在完成监测数据工作后,数据处理人员需要准确去除异常数据.具体方法如下：从监测数据中去除异常数据后,查看剩余的正常数据是否达到规定时间范围数值（SO2和氮氧化物为18h、PM10为12h）,达到就可以直接去除,如果没有达到则需要采取其他的监测方法.例如,某省对省内空气质量进行自动监测时,对空气质量自动监测时段设置为前天11：00～当天11：00,方便去除异常数据,保留正常监测数据.
三、结语
综上所述,对“正常监测数据”和“异常监测数据”的分析,需要从不同层面进行处理.为深入开展环境保护工作,提高环境空气质量也是重要的工作内容,利用空气自动监测系统使其监测数据保持稳定性,提供科学的环境管理方案.在具体监测仪器故障中,要针对异常数据的性质特点,结合具体情况利用正确合理的解决措施,从多个角度处理异常数据,为环境空气质量提供有效解决措施.
参考文献：
[1]杨亚洋.环境空气监测数据分析及处理.中国新技术新产品[J],2011（23）.
[2]陈琦.宝鸡市空气质量监测及数据分析.安徽农学通报[J],2008（14）.
结论：关于对写作数据分析论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文大数据分析技术论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
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