水质检验中的数据误差及处理方法
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[摘要] 水文工作中，水质检验成为其中关键环节，水质检验数据的准确性关系到对水资源状态的判断。而在实际水质检验过程中，受到光照、温度等外部条件的影响，检验数据可能存在误差。该文研究水质检验期间数据的准确性问题，了解数据误差的种类以及导致误差的主要原因，从规范数据记录、加强检查力度等方面完成对数据误差的处理。
[关键词] 水质检验;数据误差;误差处理
[中图分类号] R123.1 [文献标识码] A [文章编号] 1672-5654（2019）06（b）-0152-02
[Abstract] In hydrological work， water quality testing has become a key link. The accuracy of water quality inspection data is related to the judgment of water resources status. In the actual water quality inspection process， the inspection data may be subject to errors due to external conditions such as light and temperature. This paper studies the accuracy of data during water quality inspection， understands the types of data errors and the main causes of errors， and completes the processing of data errors from the aspects of standard data recording and strengthening inspection.
[Key words] Water quality test; Data error; Error processing
作為人们赖以生存的资源，水质健康与人们的生活息息相关。在国家工业化进程不断加快的情况下，水污染情况越来越严重，国家为了保障人们的身体健康，强化水污染处理工作，对水资源进行有效监测，了解水资源中是否存在对人类健康有害的物质。但在水资源进行水质检验的过程中，难免会受到外界环境的干扰，导致得出的检验数据缺乏准确性，存在误差情况。而通常情况下，水质检验都会存在误差，误差的大小关系到对水质健康的判断结果，如果水质检验数据的误差过大，将会直接影响到水资源治理工作。该文探究水质检验的数据误差，并给定误差处理具体方法。
1 水质检验中的数据误差
根据水质检验的实际工作情况可以了解到，水质检验得到的数据通常存在误差，而导致误差的原因被划分为3个类型。
①可以被预测的误差，也就是系统误差。这种误差是水质检验工作中经常会遭遇的数据误差问题，其有规律可循，且会在检验工作中反复出现。而导致该方面会差的主要原因是检验的工具出现了问题。例如，在检验水质的过程中会用到砝码，如果砝码本身没有得到有效的矫正，利用这些砝码所称量出的结果自然就不是准确的，检验所记录的数据也存在较大的误差[1]。当然，这种误差比较固定，误差的数值也比较固定。系统误差也存在不固定的情况，如果不是检验工具的问题，而是检验环境的问题，那么检验环节出现数据误差也是有迹可循的，但环境因素不具备固定性，其所导致的误差结果也具有不固定性。但不管是固定的误差还是不固定的误差，只要检验人员在检验之前能够细心的校正检验器材，且规范检验环境，那么在检验仪器相对精准的情况下，检验数据的准确度也会提升。
②偶然误差，这种误差受到了多方面因素的干扰，环境的变化或者是检验人员本身所具备的专业素质都是产生数据误差的源头。当然，该种误差产生以后，并不会因为改变检验环境或者是规范检验人员的检验行为就能够排斥误差出现的情况，且出现数据误差以后，误差的数值是不固定的。在实际检验工作中，偶然误差并不容易被发现。
③过失误差。顾名思义，过失误差主要是指检验人员自身的行为出现过失情况而造成了检验数据的误差。该误差情况与检验人员的专业水平有直接的关系，如果在检验阶段，检验人员忽略对检验器材的检查和校验，其直接检验水质情况，那么受到检验器材清洁程度或者是干燥程度的影响，水质检验的数据结果会发生变化[2]。当然，在检验过程中，如果检验人员所给定的检验试剂出现错误，也会直接导致过失性误差。为此，作为检验水质的工作人员，其需要端正自身的工作态度，明确自身处于工作岗位中所需要承担的责任，严格按照水质检验的操作流程完成检验工作，避免出现操作失误的情况。
2 水质检验中数据误差的处理方法
上文分析中提到了水质检验工作中数据误差的出现是不可避免的结果，而误差结果的大小则关系到水资源的管理和水质判断。既然会出现数据上的误差，那么就要寻找合适的处理数据误差的方法。通常情况下，检验人员会从两个方面处理数据误差。
2.1 规范数据记录
水质检验工作中，数据记录包含多方面的内容，读取数据信息、记录数据信息、保留数据信息都属于数据记录的一部分。为了保障数据记录的准确性，促使其接近最真实的数据信息，那么在检验水质的时候需要完成正确的数据计算过程，并将数据结果记录下来。例如，在滴管数据读取环节，需要对数据进行反复读取，通过对比衡量，将其中最接近的数据记录下来，并且在读取数据的过程中需要保障滴定管中的液体达到平衡。而在读取滴定管数据的时候，需要考虑到数据的小数点保留情况，并且在第2位数字的记录过程中，根据以往的工作经验完成准确的数据估测，不能直接省略小数点后的第2位数字。在多次测量中，选择出测量的标准，并且依照以往的检测经验来规范数据记录结果，保留最终的检验数据。 2.2 强化检查力度
检验数据出现失误的情况，在大部分时候都是因为检验人员自身的疏忽，为此，需要强化检查的力度。对水质检验数据进行科学且合理的分析，需要水质检验人员具有较高的专业素质以及较为丰富的水质检验经验。而水质检验阶段不是单一的工作人员完成检验工作，其将会划分为不同的工作小组，小组中设定对应的负责人[3]。在实际检验工作中，如果出现数据异常的情况，作为小组的负责人，其应该尽快地察觉到数据的不同之处，并且带领小组人员分析出数据出现异常的原因，在确定数据的异常情况以后，将出现错误的数据从整體数据中剔除，并重新完成检测过程。作为水质检测的工作人员，其所承担的工作责任非常重，因此，其需要在日常工作中不断总结自身的错误和工作经验，并将其形成书面报告的形式。在检验环节，需要受到负责人的检查和督促，并重复完成同一操作步骤，在多次测量的情况下，找出准确的测量数据。
水质检验是一项十分重要的工作，对水资源环境的监控、水资源的合理利用和污水的处理都起到非常重要的作用，而水质检验往往存在着误差，而这些误差严重影响了水质检验的结果[4-6]。水质检验的误差主要分为：可测误差、偶然误差和过失误差。通过对误差产生的原因进行分析，并针对误差产生的原因，做出相应的处理方法，对检验结果的数字处理进行多次测量，记录，以确保实验数据的准确性。再对异常数据结果进行分析，了解异常数据产生的原因，并作为借鉴。同时注重具体的实验操作流程，要求操作正确规范，符合实验要求。做好水质检验误差处理工作，提高水质检验的准确性。
3 结论
综上所述，水质检测工作中数据误差情况时常出现，且具有不可避免的特性。那么在面对数据误差时，检测人员首先要做的就是挑选出数据异常的数值，并找出数据误差的主要原因。在统一检测环境、纠正检测行为的情况下，选择合适的检测水质的方法，并调整自身的工作状态，其能够尽量提升水质检测仪器的精准度，并凭借着自己的工作经验来降低数据所存在的误差。相信水质检测人员在规范自我行为且提升职业素养的情况下，水质检验的数据误差情况能够有所好转。
[参考文献]
[1] 梁康甫，杨慧中.水质总氮在线检测的光谱数据校正方法[J].环境工程学报，2016（12）：7396-7400.
[2] 罗满华，李海龙，王学静，等.LTC水位仪水压和盐度系统误差的检验与校正[J].水文地质工程地质，2018，45（4）：15-20.
[3] 沈瑞瑾.水质检验中的数据误差及处理方式解读[J].中国卫生标准管理，2016，7（13）：25-27.
[4] 李凯歌.水质检测化验的误差分析与数据处理[J].化工管理，2017（5）：209.
[5] 张晓娟.水质化验分析中的质量控制[J].山西化工，2016（2）：77-79.
[6] 李戈燕，尼加提，刘燕，等.有关水质检验数据误差及处理的相关探索[J].中国卫生标准管理，2017，8（15）：18-20.
（收稿日期：2019-03-14）
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