王娟

【摘要】我國水資源缺乏，水質問題日益突出，其直接關系到人民群眾的生活水平與身體健康。水質檢測工作作為水資源管理工作的重要組成部分，在改善水質惡化方面具有重要作用。水質檢測能夠及時有效地預防水污染事件，保證我國水資源合理地開發(fā)與利用。因此，在水資源管理與水文工作開展過程中，要嚴格部署水質檢測工作，合理分析誤差存在的原因，對數據處理做出有效地改善，確保水質檢測工作的準確性與有效性。本文基于上述背景，簡要概述了水質檢測中誤差的本質，分析了水質檢測誤差出現(xiàn)的原因，并在此基礎上探究了數據處理的有效措施。

【關鍵詞】水質檢測；誤差分析；數據處理

前言

隨著經濟發(fā)展，人民群眾物質生活水平提高，社會各界對水體質量越來越重視，而目前，我國水資源短缺、水污染現(xiàn)象嚴重，影響居民用水安全，導致水資源管理工作實效性較低。因此，在具體水質檢測工作開展過程中，要嚴格部署相關工作，確保數據處理工作的合理性，在一定程度上避免誤差所造成的不良影響。

1.水質檢測中誤差的本質

水質檢測的目的是進一步了解水質狀況，從而及時采取預防水污染和改善水質的有效措施，保證水資源的健康。然而在水質檢測的實際過程中，誤差的存在在所難免，現(xiàn)就誤差的概念及本質作以簡要說明：（1）在對水質檢測的過程中，化驗的結果會受到檢測設備，周邊環(huán)境，人員操作、數據取舍等因素的影響，由于上訴因素造成檢測數據與真實數據之間會存在一定的差距，這種差距在數學意義上即為誤差。（2）如上述概念所述，誤差的本質即為檢測數據與真實數據之間的差距，誤差不同于錯誤，不能被完全消除。但是，在具體檢測工作的開展過程中可以通過改善測量技術，合理處理數據等方式來減少誤差對水質檢測準確性造成的不良影響。

2.水質檢測誤差出現(xiàn)的原因

2.1 方法誤差

方法誤差為水質檢測過程中較為常見的誤差形式，其與水質檢測方法本身有關，是不合理的水質檢測方法所造成的誤差。比如，在水質檢測中常用的的滴定分析中，滴定終點在指示劑的確定下形成，但容易出現(xiàn)其與化學點不符的情況。并且在這一過程會伴有副反應情況的出現(xiàn)，造成測量結果與真實值不符。同時，在對終點確認的過程中，由于人為因素影響，對終點判斷不同，也會造成誤差的出現(xiàn)。

2.2 儀器誤差

儀器誤差的形成原因較為簡單，其主要由于儀器本身的不精準或者使用之前未進行校準工作所致。比如，天平、玻璃器皿等儀器本身刻度不夠準確，或者工作人員在使用前并未將其進行校準，最終導致測量結果偏高或者偏低。

2.3 試劑誤差

試劑在水質檢測中應用較為廣泛，其主要起到檢測雜質，分析水質酸堿度等作用。但是，在檢測過程中由于所用試劑的純度因素或蒸餾水中存在雜質都會造成測量結果存在一定的誤差。

2.4 操作誤差

操作誤差主要由人為因素造成，其與操作人員的習慣和認知體系有著密切的關系。比如，在數值的讀取過程中，由于操作人員的取舍習慣不同，對數值的讀取就會造成一定的差異。同時，在液體顏色記錄方面，操作人員對顏色的敏感程度不一，造成對終點判斷不同也存在一定的偏差。

3.數據處理的有效措施

3.1 直接測量值的數據處理

水質檢測數據中直接測量值數據即直接可讀取的測量值，其直觀地體現(xiàn)在測量儀器上?？梢苑譃閱雾棞y量誤差分析和多次重復誤差分析：（1）單項測量受限于檢測項目以及技術條件。此時的誤差分析可以直接通過儀器注明誤差范圍計算；沒有誤差范圍標注的儀器只能按照精度的1/2進行計算；（2）多次測量誤差分析則是通過數學統(tǒng)計方法進行誤差計算。需要對測量值的測量數據的算術平均數、偏差、平均差進行計算，最后得到其真值范圍。

例如某次測量的水質分光度的數值如下：0.480，0.481，0.482，0.480，0.481，0.480，0.482，0.479，0.478，0.481，0.481。通過上述公式計算可得，算術平均數為0.4804，算數平均差為0.000959，則真值范圍為：0.4814-0.4795。由此可知，這種直接的測量數據處理方法可以估測真值的取值范圍，為水質監(jiān)測的準確度提供基本保障。

3.2 間接測量值的數據處理

間接的數據和直接測量數據之間滿足一定的函數關系。間接數據誤差分析包括相對誤差和絕對誤差的分析：（1）相對誤差為直接測量數據的相對誤差的和；（2）絕對誤差為各項直接測量數據的誤差的和。相對誤差和絕對誤差的計算順序要根據函數關系的運算方式（加、減、乘、除、乘方、開方）決定。

例如，某次水質檢測所使用化學試劑的配置過程中，試劑的溶質質量WB為0.3524 g，稱量所使用分析天平的精度為0.0003 g，試劑溶劑質量為WA為30 g，臺秤絕對誤差為0.1 g，配置試劑所用容量瓶的容積為50 mL，目測體積刻度為30 mL，刻度誤差為±0.05 mL。

所以，溶質的稱取相對誤差為：△WB/WB=±0.0003/0.3524=±0.8×10-3

溶劑量取相對誤差為：△WA/WA=±0.1/25=±4×10-3

體積量取誤差：△V/V=±0.05/30=±1.7×10-3

則可以得到試劑配置過程中的相對誤差為：△WB/WB+△WA/WA+△V/V=（±0.8×10-3）+（±4×10-3）+（±1.7×10-3）。由此可見，間接處理方法可以評價測量工具和測量方法所帶來的相對誤差，評估結果與測量精度所使用工具的絕對誤差相關。

3.3 異常數據的取舍方式

測量數據中往往會出現(xiàn)異常數據，與測量組中其他數據的偏差較大，此時就需要對此異常數據進行取舍，取舍方法有肖維涅準則、格拉布斯檢驗法等，下面以肖維涅準則為例。某次水質pH值的測量值分別為：9.52，8.44，7.5，9.44，9.32，8.55，8.64，8.35，8.05，7.57，7.68。其中最大值和最小值分別為9.52和7.5，為了檢測其為異常數據，可進行如下計算分析。標準偏差計算公式參照：

結果為：0.733，算術平均數：x= 8.46，K值計算公式為：K=│（x-7.5）/0.733│=1.31，對應表1可知，當n等于11時，1.99>1.31，沒有超出誤差范圍，屬于正常數據。同理9.52的值為1.45，也屬于正常值。

4.結語

綜上所述，水質檢測過程需要進行大量的實驗數據分析，并在檢測工作完成后對誤差進行有效地分析，依據誤差的不同類別進行分析與處理。在誤差處理過程中既要保證直接檢測值、間接檢測值和異常數據處理的準確性，同時也要避免人為因素造成的不必要影響，進而確保水質檢測結果的真實性與有效性。

參考文獻：

[1] 劉娟利.廢水水質檢測化驗誤差分析與數據處理[J].科技風，2013，（23）：30-30.

[2] 張明陽，沈明玉.基于WSN的數據融合在水質監(jiān)測中的研究[J].計算機工程與應用，2014，（23）：234-238，260.

[3]Paul M P， Rigrod P， Wingate S， et al. A Community-Driven Intervention in Tuftonboro， New Hampshire， Succeeds in Altering Water Testing Behavior.[J]. Journal of Environmental Health， 2015， 78（5）：30-39.