摘要：水质检验误差的出现难以避免，需要通过对检验数据与信息的反复验证，进而误差与实际数据信息的差距结果，从而找出误差产生的原因是解决问题的关键所在，因此本文就水质检测化验的误差分析与数据处理展开探究，并总结出水质检测化验的误差分析结果与数据处理方式。
关键词：水质检测；化验；误差；数据处理
现阶段水质检测存在的问题主要以误差为主，水质检测的误差存在于水质检测的各个方面，因而不受到检测条件的制约，需要相关技术人员具备误差分析与处理的能力，通过对数据信息的优化，使其符合区域水质的基本情况，进一步提升水质检测数据结果的可靠性
1.水质检测的重要性
1.1水质
由于城市的快速发展，工业排放的污水和农业生产排放的污水流入水体后，使水体中的污染物的含量远远超过水体的自身清洁能力，使得水体的化学性质和物理性质才产生变化，影响了水的特征，危害了人类的身体健康，破坏了生态环境。
1.2水质检测的重要性
而针对这种被污染的水质，采取有效的检测措施，掌握水质的变化情况，控制水污染的扩大化，为环境保护和把维护生态平衡提供信息和依据，对饮用水的水质进行检测和评定，为人们的身体健康提供帮助。
2.水质检测中的误差概述
2.1误差
误差指的是在测量过程中，测出的数据跟实际数据值之间存在的差异，叫做测量误差。而这些误差受测量人员、测量手段和测量设备的影响，同时受测量环境和测量对象的作用，所以在检测水质中，同样不可避免出现测量误差，只能针对具体情况，采取有效的手段来减小误差，提高检测质量。
2.2误差的本质特征
测量误差主要是实际测量值跟真值的差异，分为直接误差和间接误差。在测量中受各种因素的影响，测量误差不可避免，而出现错误是可以消除的。
2.3误差术语分析
真值：在测量中真值是一个理想化的概念，现实中是不存在的，也无法测出。但在使用过程中，只能通过大量的测量来求得约定真值，该数据可以无限的接近于真值，误差小到可以忽略掉。在实际的水质检测中要想求得真值，就需要无数次的进行测量，然后取各个数据的平均值，作为约定的真值。
3.出现水质检测化验误差的原因
在水质检测过程中需要利用一定的手段，采用适合的仪器设备对水质进行取样、化验、检测等程序，所以在每个过程中都有可能出现误差。其中测量时出现的误差有系统误差和偶然误差之分。系统误差是指在受视觉、磨损、刻度、接触力、变形等因素的影响下而产生的误差，在测量中无法改变。而这种误差可以利用合理的方式和手段来求得数据，属于可预算的误差类型，然后采取有效的手段来降低误差的值。
4.水质检测化验的误差分析以及数据处理
4.1水质直接测量值分析
（1）单项测量值产生的误差
单项检测值产生误差的可能性较大，受环境因素的影响，水质检测取样的区域与检测的数据信息，均对单项测量值产生影响，单项测量值的误差需要通过二次验证进行修改，同时以实际情况为单项测量值误差修改的基础。
（2）多项重复测量产生数据的误差
多项重复检测可有效的避免误差的产生，但在检测过程中，受多方面因素的影响，误差的出现仍无可避免。多项重复检测的数据结果，可对平均值及其余数据信息进行替换，以提高水质检测的准确度。
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5.水质检测化验的数据处理探究
5.1水质直接分析
对水质内容进行分析，主要包括两个方面的内容：直接检测与间接检测。直接检测是指使用检测仪器与设备完成水质检查；间接检查是指通过公式计算主要内容。其次，当水质受到污染时，技术人员很难捕捉其正确的检验结果，为了得到更好准确的数据，应针对实际情况加以修正，在允许的条件下，展开多次测量，并运用平均值进行数据替换，代替其真值。
其次，工作人员应注意：结合当前水质检测方法进行直接分析，以吸附污染杂质方法为例。利用活性炭的功能，将水质之前的杂质直接吸附出来，并过滤其中蕴含的污染物质，去除垃圾物质，并净化水资源。由于活性炭是一种可再生的资源，利用其能力能够直接的进行水质分析，便于直接分析，减少不必要的麻烦，并具有广阔的发展前景[5]。
5.2水质间接分析
在工作人员进行水质处理时，应综合考虑利用水质间接分析法，并将其数值直接带入其中，计算其差值。间接测量法与间接测之间产生误差，取决于公式的形式，工作人员应考虑出现最不利的情况，并结合绝对值误差进行相加，直接测量与计算其中的数值，并减少出现误差的现象。
基于水质间接分析，代表方法为絮凝沉淀检测技术。工作人员应在水中增添一些絮凝剂，并利用絮凝剂的效果—结合、沉淀、提取，分析其水质间接因素影响，该方法投资成本低，而且操作简单，便于技术人员使用与查阅，其中间接因素，说明水质间接分析问题，对总体产生积极的意义，提高工作人员计算其水质间接分析的效率。
5.3水质数据处理
在进行水质检测中，个别数据与整体数据之间存在较大的差异。在此种情况下，工作人员应进行取舍，并检测其中的问题，解决水质数据问题因素。水质数据常见的使用方法为：深度氧化检测技術。工作人员利用该技术使用不同的原理进行检测，将水中污染较大的因素积极的处理，并通过链式反应原理，转变成羟基自由基，并加快化学反应，从而达到降解的目的，及时的进行水质数据处理。
5.4水质检测过程中数据异常处理
水质检测误差的产生阶段无法控制，误差的产生即可能出现在单项的数据信息中，也有可能在整体的数据信息中出现，因而需要以相关的检测标准为准，将数据检测的误差进行处理。目前现有的数据准确度与精准度检测标准较多，但使用较为广泛的主要以迪克孙法及格拉布斯法为主。肖维涅法当中存在16个PH实测数据。按照大小进行排列分别是：9.52、9.14、8.99、8.90、8.71、8.69、8.61、8.57、8.46、8.38、8.29、8.27、8.21、8.O7、7.09。现在怀疑这当中的最大数据与最小数据出现了异常，需要计算平均值，并分析标准偏差。其计算公式如下：
o=√ln-1∑（dx）2ni=1
首先，应当对x、o的值进行计算：
x：In∑xni=1=8.53，o=√ln-1∑（dx）2ni=l=0.536
其次，是数据判断。
K=｜X-7.09o｜=1.440.536=2.69
结语
作为重要的战略资源，水的重要性不言而喻，水质检测是确保水资源安全使用重要措施，在各方面均发挥着积极作用。但在水质检测过程中，误差的出现不可避免，对水质检测的准确度产生影响，使水质检测结果的可信度有所降低，所以及时采取措施，对水质检测的误差进行防治与处理，对于保障水质检测的准确度及水资源的安全使用有着重要意义。
参考文献：
[1]宋婴端.我国的水质检测研究[J].中国科技信息，2015（Z4）.
[2]张美琴.废水水质检测误差分析及数据处理研究[J].资源节约与环保，2018（8）：137.
[3]胡志勇.废水水质检测化验误差分析与数据处理[J].环境与发展，2018，30（6）：174+176.
[4]孔小禹.废水水质检测化验误差分析与数据处理[J].资源节约与环保，2018（2）：50～51.
论文作者:何玉龙,董智芝
论文发表刊物:《基层建设》2019年第33期
论文发表时间:2020/5/7