哈尔滨铁路疾病预防控制中心 150001
摘要：水质检验为水资源管理工作中不可忽视的一部分，其不仅可保障水资源质量与防治水污染，而且与人们群众根本利益紧密相关。随着水质检验技术与理论的逐步提升，水质检验于水资源管理方面发挥重要作用，但检验导致的数据误差对水质检工作质量影响比较大。因此，深入探讨水质检验中的数据误差具有重要意义。本文主要分析水质检验中产生数据误差的原因，并对其相应处理方案予以阐述，以最大限度地提高水质检验的数据科学性及准确性。
关键词：水质检验；处理；数据误差
[abstract] Water quality inspection is an important part of water resources management，which can not only guarantee the quality of water resources and prevent water pollution，but also closely related to the fundamental interests of the people.With the gradual improvement of water quality inspection technology and theory，water quality inspection plays an important role in water resources management，but the data errors caused by inspection have a greater impact on the quality of water quality inspection work.Therefore，it is of great significance to discuss the data errors in water quality inspection.This paper mainly analyses the causes of data errors in water quality inspection，and elaborates the corresponding treatment schemes，in order to maximize the scientific nature and accuracy of data in water quality inspection.
[Key words] Water quality inspection；Processing；Data error
水质检验工作对水污染治理及水资源的可持续性发展、管理等方面可产生直接的影响，其检验数据的准确性对水资源管理工作规划及整体检验结果具决定性作用。但于实际工作过程中，水质检验数据难免存在一定的误差，从而对水资源管理工作产生一定影响。所以，为确保水资源管理工作准确性，需对导致水质检验出现数据误差的原因进行客观认识，并采取合理措施降低水质检验数据的误差，从而确保水质检验质量。
1 水质检验中的数据误差原因分析
水质检验工作所的测定值和实际检测值间存在的差值称为误差，当测量值低于真实值为负误差，反之为正误差[1]。水质检验中难免存在一定的误差，但实际中可通过提升检测人员的技术水平减少误差的发生，于水质检测的数据中根据产生误差的原因主要分为过失误差、规律误差及偶然误差。
1.1 过失误差
过失误差指的是由于水质检验的工作人员素质与水平存在较大差异，部分素质低或无经验工作者检测时受各种因素限制而未严格遵循相应步骤，从而产生的数据误差[2]。因仪器内存在的杂质可参与反应，使检验数据产生误差，加之工作人员取试剂瓶时，未留意标签，出现错用试剂情况，从而造成实验结果完全不符合预期结果。因此，水质检验工作人员需具备过硬的技术，保持端正态度予以正确操作与使用。
1.2 规律误差
规律误差指的是于相同条件下对其予以重复测量，其相关影响因素通常固定不变[3]。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆水质检验过程中规律误差产生的主要原因包括水质检人员操作、试剂或者仪器使用及使用方法，其中人员操作导致的规律误差主要来自水质检验工作人员不同检验习惯；试剂误差主要是由于试剂的纯度无法满足整个水质检验而形成误差低或者高，仪器误差则主要因仪器自身精密与准确度有关；方法的误差主要因分析方法本身产生，比如质量检测中产生分解或者挥发等情况。
1.3 偶然误差
偶然误差和规律误差间存在的最大区别为偶然误差产生原因不固定。偶然误差指的是于水质检测工作中，外界环境变化与技术人员操作均对水质检测所得数据产生较大影响，即使水质检验人员保持外界环境一致及严格遵循正确操作步骤进行，依然产生一定的误差，且误差正负无固定[4]。导致偶然误差原因源于多方面，但于水质检验过程中均具有难以察觉等特点，例如气压、湿度、温度等偶然波动造成的数据差异等。
2 水质检验中的数据误差处理措施分析
水质检测数据误差可通过检测人员的规范性、科学性操作，总结误差的影响因素特点，最大限度地减少或避免各项因素存在于实际水质检验工作中，通过人为操作、数据及结果分析三方面对误差予以处理，从而为日后相关工作提供真实、可靠结果。
2.1 人为操作处理
水质检验工作人员于实际工作中应确保检验整个过程中所选取的仪器保持清洁、干燥，避免残存物质发生化学反应而导致检测数据出现误差。此外，若水质检测人员工作时错用试剂，同样易导致检验数据发生变化。此种误差对最终数据结果产生的影响较大，且数据误差并非固定不变。
2.2 数据处理
水质检测的数据误差处理手段可根据以往相关经验，针对其他项目处理办法予以借鉴，以进一步对水质检验数据误差的处理方法加以确定。水质检测过程中需安排3～4人共同读取及记录检验最终数据，并借鉴以往处理经验，对获取数据与项目间关系进行综合分析。为确保读取数据的有效性及准确性，检验人员于读取滴定管数据时，可增加读数次数，且于读数时注意以下两点：1）读数人员的视线应与滴定管内液体的凹面处于同一水平线；2）因多次读取数据过程中，相关人员发现小数点后1位与前1位数字通常相同，但小数点后2位数字不一致。因此，读取数据人员读取数字时应保留到小数点之后2位，且多次读取后选取中位数定为最终检验结果，从而确保读取数据更加有效、准确[5]。
2.3 间接处理
间接误差受函数关系、计算公式、精度及设备仪器等影响，通常绝对误差具叠加效应，即多环节所产生的误差使最终误差放大[6]。因此，检测人员计算测量值及最终值时，应充分考虑所有的计算流程，且于获取最终结果之前应尽可能地选择原始值。
2.4 结果处理
工作人员于水质检验结束后需对实验所得数据予以综合分析与处理。工作人员应对实验中出现的异常数据予以调查，分析此异常数据的产生原因，并于此过程中总结检验出错的关键因素，从中吸取经验，避免同样错误再一次发生。此外，工作人员需注意检测的最终结果切勿使用异常数据，以缩小水质检验数据误差。而减小数据误差目的是使数据更为精准、更具说服力。所以，检测人员于水质检验期间需予以多次实验，保证每次实验成功率最大化，且于计算检验数据过程中，切勿计算异常数据，仅需计算其余数据即可，然后计算平均值，若比值<4则保留数据。关于水质检验的结果计算方案并非一种，具体情况应根据实际操作过程中进行具体分析。
3 结束语
水质检测实际工作过程中因受多种因素影响，导致获取数据产生的误差不一致，其中部分误差的出现主要因不可控制的因素所致，部分误差则可通过检测工作人员的技术控制及规范操作等措施予以避免。总而言之，数据误差对水质检测结果产生较大影响，且异常数据造成的失误更大。所以，水质检测工作人员不但需规范性操作，而且需对检验所得数据予以正确处理，以确保水质检验结果更具有效性、精确性，从而提高水资源管理水平。
参考文献：
[1]方湘瑜，王昱桦.论水质检验与处理对工业锅炉重要性的分析[J].科技与企业，2014，12（10）：345.
[2]常超瑞.关于水质检验数据误差及处理的相关探索[J].世界最新医学信息文摘，2015，15（61）：165-167.
[3]石田秀.关于废水水质检测化验误差分析与数据处理的有关思考[J].科学中国人，2014，13（12）：167.
[4]陈志英.浅析水质检验的过程管理与控制[J].科技风，2013，15（21）：19.
[5]杨扬.谈水质检测结果准确性的提高[J].水利水电工程，2015，05（27）：45-46.
[6]丁宏海.浅议水质检验的过程控制管理[J].科技创新与应用，2015，12（13）：136.
论文作者:张辉
论文发表刊物:《健康世界》2019年13期
论文发表时间:2019/10/30
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