监测数据
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监测数据范文第1篇
近些年我国已经初步实现由农业型国家向工业型国家的转型，在这个过程中工业用水量巨大，每年都会有大量的工业废水排出，对我国水资源造成了巨大的污染，同时我国人口数量众多，水资源紧缺问题不断加剧。因此，我国政府必须要加强对水资源环境的改善，要加强对工业生产的整顿，杜绝工业废水的排出，还要加强对环境水质分析监测技术的研发，要提高水质监测数据的处理能力。
1环境水质监测概述
通常所说的环境水质监测主要是对水体中的污染物种类和污染浓度进行检测，并对种类和浓度变化进行实时监测，将结果进行对比，从而得知水体是否符合监测标准。由于我国水体分布范围广泛，这也就使得环境水质监测范围也较广，主要包括江、河、湖、泊、地下水、城市用水、工业污水等。环境水质监测的内容主要分为两类，一类是水质状况综合指标，另一类是有毒物质的监测，两者所采用的监测方法有所差异。在对环境水质进行监测时，需要考虑的因素较多，要根据水体监测对象的不同，合理选择监测方法和监测评价指标。例如，江河水流速较快，工作人员不仅要对水质中的物理元素和化学元素进行检验，还要考虑江河的水流速度和流量，要将所有因素综合到一起。通常较为常用的环境水质监测方法有气相色谱法、化学法、等离子发射光谱法、离子色谱法等，工作人员也要根据水体的不同用途适当调整监测方法和标准。
2环境水质监测技术及方法分析
在对环境水质进行监测时需要经过三个阶段，分别是采样、测试、数据处理。采样主要是指工作人员要对需要监测的水体进行收集，在收集时要根据周边环境进行分析，例如，在对地下水进行采样时，要考虑到周边的环境和工业布局情况；在对工业废水进行采样时，就需要定期进行采集，观察水质的指标是否发生变化。在对采样水体进行测试时，就要采样一些技术手段，对水质进行监测，并要记录相关监测数据。而数据处理就是要将所监测到的水体数据进行比对，分析监测水体是否符合国家相关标准。无论采样哪种水质监测方法，都要确保水质监测数据的准确性和稳定性。通常比较常用的主要有仪器法、重量法、滴定法等集中水质监测方法。
2.1仪器法
所谓的仪器法就是采用现代化监测设备对水体进行监测，操作程序简单，监测速度较快，监测数据比较准确，最为常见的就是色谱法和等离子体发射光谱法。
2.2重量法
所谓的重量法主要是将监测水体中的成分进行分离，然后将未被污染的水体进行对比，主要是通过天平进行成分的测量，从而计算出该成分在水体中的比例。这种监测方法在操作方面较为简便，但是对于天平规格和精度的要求较高，否则将容易出现较大测量误差。
2.3滴定法
在滴定法中主要应用了化学原理，将监测水体提取试液，然后添加已知精度较高的标准溶液，让标准溶液与试液发生化学反应，然后对溶液中的待测物质进行计算。这种方法容易受到外界环境因素的干扰，只有在符合条件的实验室中进行才可以确保监测结果的准确性。
3环境水质监测数据的处理方法分析
3.1时间序列分析法
时间序列分析法是较为常用的一种处理方法，实行数据的动态管理。因为环境水质的监测需要一个过程，如果监测时间较短或较长，都无法保证水质监测数据的准确性。因此，工作人员需要设定一个监测周期，定期对水质进行监测，然后对数据进行动态管理，观察水质监测数据的变化情况，可以有效提高环境水质监测的稳定性。
3.2数据反复验证法
在对环境水质进行监测时，容易受到外界环境因素的干扰，导致水质监测数据的差异较大。因此，工作人员可以采取数据反复验证法，对同一地点的水质进行多次采样，然后分别监测不同组类的水质数据，经过反复的实验验证数据的真实性。
3.3有效数据规整法
在对不同环境下的水质进行监测时，工作人员就需要采取有效数据规整法，要对水质监测数据进行分类，将有参考价值的数据保存下来，然后在后续监测过程中加以比对，从而确保环境水质监测数据的准确性。
3.4无效数据消除法
环境水质监测过程较为漫长，在整个水质监测过程中，有些数据时间较长后就会失去准确性，工作人员就要及时对这些数据进行消除，避免这些数据对整个监测数据的影响。
4结语
综上所述，随着水资源污染问题的加剧，必须要加强对环境水质监测技术的研发，要不断创新新工艺、新方法，加强对水质监测数据的处理，有效改善我国水资源环境。
参考文献：
[1]李锐.论加强环境现场监测水质分析的质量控制[J].资源节约与环保，2014(01).
[2]王磊.论紫外分光光度法在水质分析中的应用研究[J].科技创新导报，2012(11).
监测数据范文第2篇
与即时通讯类的网络应用不同，博客、个人空间、微博都具有一定的公共性质，并被统称为自媒体。自媒体的兴盛，使其成为热点舆情形成的重要推动者，而网络舆情也成为社会舆情的重要组成部分。
自媒体几乎没有准入门槛，同时又具有匿名性，使用者的媒介素养良莠不齐，很容易产生各种失范现象；自媒体也不像传统媒体那样容易监督，对于失范现象难以追溯源头，同时给各方主体带来影响舆论、把控舆论走向的机会，使得网络舆情处于更加复杂的环境中。自媒体的网状结构又决定了网络舆情可以快速发酵，甚至在短时间内多次转向，因此更加难以监控和把握。
而对自媒体勃兴之后网络舆情的监测，传统的现场调查、访问调查、问卷调查等方式收效不佳，早期曾经广泛使用的网络舆情监测手段也暴露出了越来越多的问题。早期的网络舆情监测，主要是针对Web1.0设计的。互联网发展至今经历了两个阶段：Web1.0和Web2.0。两者的主要区别并不在于技术规范或物理设备，而是用户之间以及用户和网络应用之间的交互方式。
在Web1.0时代，互联网内容主要由各大网站生产，用户和网站的交互主要体现为寻找和接受相应的内容，用户之间也只能通过有限的方式进行散落联系。早期的网络舆情监测，就是针对这样层次的交互而设计。流程大致是：一、通过相关样本库，把需要监测的网页进行模板匹配，并设定为监测数据源；二、应用爬虫程序抓取数据，存储到本地，再进行数据的净化和简略的分析；三、利用简单的图表模板和文字描述，呈现监测和分析的结果。
早期的网络舆情监测方式有一些原生的问题，譬如：一、由于处理能力有限，只能抽取部分样本进行监测，无法避免偶然误差；二、文本分析算法的准确度、监测对象和系统模板匹配的程度、对数据的净化，以及分析的算法等因素对于最后监测结果的准确度都有决定性的影响，无法避免系统误差；三、将监测的对象简化为独立的信息元，欠缺分析网络内容之间联系的能力和预测能力。
早期的网络舆情监测方式，尽管有很多问题，对Web1.0时代的离散的网络内容和单向的交互方式来说还可以适用。随着互联网发展到了Web2.0时代，早期网络舆情监测方式的局限性表现得日渐明显，其监测功能已经弱化而无法适应新的舆论环境。
二、大数据技术下的网络舆情监测
Web2.0时代最突出的特征就是更紧密的网状结构。用户自主生成内容使网络内容生产者数量呈几何级增长，用户与网站之间双向交互，用户与用户之间也在进行多渠道、多层次的立体的交互。Web2.0的网络内容不再是离散的，具有强烈的“关系”属性。这种基于各种强弱关系的网状结构，也直接使网络舆情能够快速成型、发酵，短时间内可以多次转向。Web2.0时代的舆情监测，更关注“关系”，能够更快速、更准确地跟踪舆情变化。这正是早期网络舆情监测的缺陷。
新的舆论环境，需要加强网络舆情的监测，而新的网络舆情，需要新的监测方式。大数据技术下的网络舆情监测，就是这样一种新的方式。
自1980年以来，全球的数据存储能力每40个月就翻一倍。不断进行量级上的增加的庞大数据量和数据背后蕴藏的信息，带来了大数据时代。
大数据通常指的是庞大、复杂，难以用传统的软件工具来分析处理的数据集。对大数据的处理，又牵涉到从数据抓取、整理、分析、共享、可视化到存储、传输等一系列问题。大数据集合常常来源于日常生活，与人的行动、交往有一定的同构性，部分条目直接附加了时间、地理等信息。可以说，在大数据的数据集合中天然蕴含着各种关系。因此，大数据集合能提供同数据量的若干小数据集合无法带来的新信息。人们可以通过数据挖掘寻找数据之间的联系，确立数据之间相关关系的规律，进而提供多方面的预测。
显而易见，大数据处理技术的优势，正契合了Web2.0时代的特点。正因为大数据在挖掘数据之间的关系、进行发展趋势预测方面的能力，已经有很多机构借助其进行舆情监测和呈现，并取得了不俗的成绩。譬如在新闻业，就有不少国际传媒机构已经在各种项目中采用了大数据分析和数据可视化技术，如BBC以及《卫报》《华盛顿邮报》《纽约时报》等。
三、大数据带来舆情预测的新可能
“预测”本身就是大数据的一个重要应用。针对同一主题的海量数据进行分析，经过数据挖掘和建模后，可以得到相应的预测模型，进而预测将来的发展趋势。譬如奥巴马竞选团队，就在2012年竞选的多个环节运用了大数据技术，特别是在实时监测选民意向、预测投票情况方面。竞选团队每晚都会使用特制的模拟大选的模型，根据实时监测的选民意向模拟大选，并在第二天上午根据模拟结果对各州重新分配竞选资源。这种对舆情的实时监控和预测对奥巴马2012年总统连任起到了重要作用。
麻省理工学院博士内森·凯乐斯的一项以2013年埃及爆发的民众抗议活动的大数据预测为主要案例的研究，获取了全球范围主流媒体新闻、政府出版物、社交媒体、博客等各种类型超过三百万个数据源的目标数据。其证明可以通过大数据技术和特定模型来发掘公众的情绪、态度变化，并最终预测以大型抗议活动为代表的大型公共事件的发生，包括事件即将发生的时间地点。
而这还仅仅是一个开始。大数据有不同的来源，互联网中以自媒体为代表的各种原创内容持续爆炸式增长，各种移动通讯设备、可穿戴设备也在不停地产生和存储、传递各种数据，除此之外的数据来源还有麦克风、摄像头记录的音频、视频数据，运营数据，遥感数据等等。
按照来源不同，数据大致可以分为三类，即以自媒体内容为代表的用户原创数据、各种经营活动中产生的运营数据(如销售记录、医疗记录等)、感知数据(如各种可穿戴设备获取的数据)。其中用户原创数据对舆情监测的重要性已经显现，而对其他数据来源的大数据分析、不同数据来源的融合分析，也蕴含着巨大的舆情预测潜力。
监测数据范文第3篇
关键词：GPS技术；变形监测；数据处理
随着我国城市建设的发展以及社会经济的繁荣，我国的工程建设单位加强了对于大、中型工程的建设。在此背景之下，为了进一步促进项目建设的安全性及稳定性，工程建设单位加强了变形监测作业的开展。而GPS凭借着快速、精确的特点，在变形监测作业中获得了广泛的应用。为了进一步促进相关效益的提高，技术人员需加强对于数据的优化处理。
1GPS变形监测技术概述
GPS变形监测技术是指通过使用GPS定位实现对于建筑物变形状况的监测，促进工程项目的安全性以及稳定性的提高。
1．1GPS变形监测技术优点
相关实践显示，借助GPS变形监测技术进行相关作业，由于GPS定位系统在作业过程中不需要各测站点间的通视，促进了变形监测工作朝着自由化、便捷化的方向发展，提升了作业效率，节省了相关费用。此外，GPS技术不受气候、地形等因素的影响，因此工作人员在借助该技术进行变形监测作业过程中能够实现全天候观测，促进工作效率的提升。此外，随着该技术的应用，变形监测工作朝着自动化的方向发展。目前，我国的GPS接收机能够进行自动化的数据采集，工作人员可以以此为依托，构建起GPS变形自动监测系统，实现数据采集、传输、处理、分析、报警工作的自动化，降低监测成本，提升监测数据的可靠性。另外，该技术在应用过程中还能够在最大程度上削减系统误差所造成的影响，提高数据采集精度。事实上，正是基于GPS变形监测技术自身的优点，使得该技术获得了相关部门的青睐，并在实际的工程建设中得到了广泛的应用。
1．2GPS变形监测技术缺点
由于GPS定位技术自身的局限性以及环境的限制，使得GPS变形监测技术在实际运用过程中存在着诸多不足。（1）点位选择的自由度较低。在借助GPS变形监测技术进行测量作业的过程中，为了确保实际操作的科学性以及测量数据的准确性，技术人员需要遵循一定的操作规范，需清理测量站点高度角15°以内附近的障碍物，且在选址时确保远离电磁波较强的区域。因此，技术人员在借助GPS变形监测技术进行相关操作的过程中，需要科学选择测量点，使得点位选择的自由度较低，不利于相关工作的高效开展。（2）观测条件较差。此外，在借助GPS变形监测技术进行工程项目监测过程中，往往会因为视场的狭窄而导致多路径误差严重。如在进行大坝等多种大型工程的变形监测作业过程中，由于大坝两侧分别为水库、山地，其自身的自然地理环境及植被的差异性会导致对流层延迟改正精度受到不同程度的影响。（3）误差源多。与正倒锤等变形监测手段不同的是，在借助GPS变形监测技术进行相关作业的过程中，由于GPS定位函数关系较为复杂，因此，存在的误差源也较多。这种状况的出现使得工程建设变形监测工作难以得到有效开展，其分析数据的误差较大。
2GPS变形监测数据处理方法
在借助GPS变形监测技术进行工程变形检测过程中，工作人员在收集相关数据后，需要借助各类方法进行监测数据的处理及分析。
2．1静态数据处理方法
在借助静态数据处理方法进行相关作业过程中，需要以每一期观测值作为一次相对定位，并在此基础上进行两期监测点的位置变化的计算及分析，从而实现对于变形量的测量。在这一过程中，工程人员需借助静态相对定位方式获取基线向量，随后进行网平差，并对观测质量进行评价和分析，最终得到监测点的坐标。在完成上述两个操作环节后，技术人员需要根据统计检验方法对该坐标差是否是变形量进行确定。在借助上述方法进行变形测量数据操作过程中，其监测网一般由基准点及监测点构成。这种数据处理方法在实际的应用过程中往往需要加强对于其他问题的解决：一是如何实现对观测值粗差的科学提出；二是如何判断基准点是否稳定。基于这种状况，为了进一步促进该类方法的科学应用，技术人员需在实际操作过程中加强对于上述两大问题的分析及处理。
2．2单历元解算方法
为了进一步促进动态定位作业的有效开展，国内外学者加强了对于整周模糊度的在航解算方法（OTF）的研究。在这一过程中，为了进一步促进周跳的探测与修复问题的解决，国内外学者提出了单历元解算模糊度的方法。单历元解算方法最初于20世纪末被提出。该方法在实际应用过程中的基本思想具体如下：一是需要设计人员加强对GPS点近似坐标的确定，在这一过程中需确保其误差在±2m内；二是在进行基本卫星星座选择过程中，一般采用PODP值最小、几何图形最优的4颗卫星，并借助双差方程进行相关坐标的计算；三是依据上述计算的坐标，计算出所有卫星的模糊度函数值，并将其进行筛选，构建新的模糊度搜索空间；四是在构建完成的模糊度搜索空间中，借助双差方程以及最小二乘估计方法，计算残差平方和，最后借助F检验法确定其模糊度。实验表明，对于小于1km的基线，单历元正确解算模糊度的成功率为100％，但当基线较长时成功率有所下降。在相关的实验过程中，技术人员分别采用了2、5以及10km的基线进行相关作业，最终发现其单历元正确解算模糊度的成功率分别为80％、40％及5％。由此可知，为了提高单历元正确解算模糊度的成功率，技术人员需严格控制基线的长度。
2．3频谱分析法
技术人员在进行动态变形分析过程中，可以在时间域以及频率域中进行。在借助频谱分析法进行工程项目变形监测作业过程中，工程人员需要利用傅立叶（Fourier）级数将时间域内的数据序列转换到频率域内进行分析。这能帮助技术人员确定时间序列周期，并分析各类隐蔽性以及复杂性的周期数据。作为一种确定动态变形特征的方法，频谱分析法目前被广泛应用在建筑物结构振动监测过程中。但频谱分析法在实际应用过程中对于外部条件要求过于苛刻，导致工程变形监测分析的实用性降低，不利于相关工作的有序开展。
2．4小波变换法
小波变换法诞生于20世纪80年代，其理论上突破了傅立叶分析方法，实现了对于信号时频特征的描述及分析。小波变换法在应用过程中能够实现对高精度变形特征提取、对非平稳信号消噪有着其他方法不可比拟的优点。因此，小波分析理论在GPS变形监测（尤其是动态变形监测）的数据处理与分析方面发挥着巨大的作用。
3结语
目前，我国的经济建设以及城市化进程获得了长足发展。在此背景下，相关部门应加强基于GPS变形监测技术的应用，促进工程建设质量的提高。本文分析探讨了GPS变形监测技术的优缺点，并对GPS变形监测数据处理方法进行了论述。随着相关措施的落实到位及技术的发展，我国的GPS变形监测工作必将获得长足发展，并以此为基础促进相关的经济效益以及社会效益的提高。
参考文献：
［1］刘晓琳，赵晓东．GPS变形监测数据处理技术在大型工程中的实践应用研究［J］．电子制作，2014（6）：141．
［2］李小奇，岳顺，岳东杰．基于奇异谱分析和蒙特卡洛方法的桥梁索塔变形GPS监测数据处理［J］．勘察科学技术，2014（4）：24－27．
［3］丁盼，席瑞杰，肖玉钢．北斗卫星导航系统用于东北地区高精度变形监测性能分析［J］．测绘通报，2016（4）：33－37．
［4］魏波．GPS技术与数据处理在水利水电工程变形监测中的应用［J］．河南水利与南水北调，2016（5）：68－69．
监测数据范文第4篇
结合目前电厂实际情况来看，设备状态监测系统与数据挖掘技术是密切相关的，就目前数据挖掘技术应用角度来看，其实施步骤及实施要点主要可以按照以下流程进行。
1.1以监测系统模型预测值实施监测数据挖掘技术规范下所确定的非参数性模型，可以在监测设备现场运行时产生符合设备运行规范的相应预测值，设备状态实时化预测值的确定，不单纯由设备现场运行情况确定，同时也会按照设备同监测系统各监测点的相互关系以及设备过往运行情况进行调整。准确的说，设备状态实时化监测，应当充分考虑到大量历史信息数据，并全面把握各模型内部测点关系后，动态化确立的，在实践当中，利用高精度的预测数值同设备实际运行数值进行分析比较，并采用统计学方法进行分析，可较为全面的把握现场设备的各项参数，并针对设备及系统的早期故障进行有效预警。比如，若单项参数的实际测量结果同预测值存在较大差异时，则应参考偏差规模大小及系统相关的预警机制，督促相关设备运营维护人员尽快处理故障，防止故障严重化或者出现规模扩大化。此外，构建科学合理化的预警条件后，主设备管理与操作使用人员，应该按照工作实践，对新设备运行状态进行较为妥善的早期处理，进行全面操作，从而全面提升设备早期稳固性与可操作性。
1.2构建监测系统模型在采用数据挖掘技术构建设备状态监测系统时，应当优先结合各子机组系统，按照现场设备构建完善的系统模型。具体来讲，就是从既有的数据库中调用大量数据，按照模型构建需要进行整理，将其转化为设备状态监测系统可识别的格式，再按照模型构建规范进行后续操作。考虑到设备原有运行数据中存在涵盖设备运行规律以及设备具体运行参数等与设备密切相关的海量数据，故可以通过对过往数据库内信息进行充分分析处理后，构建较为完善的动态模型，并依此确定最符合设备现场运行规律与设备参数的设备状态监测内容。考虑到数据挖掘技术主要是对历史数据进行全面分析整理后进行模型构建，故建模方式同样可以采用非参数形式，避免了一般性建模工作中静态参数的约束，使得设备运行现场反应更为精准，有效解决了常规建模法需要大批人力资源支撑的问题，另外，为了解决建模设备规模较大这一问题，采用数据挖掘法也能全面实现，既拥有良好效果，又具备较强的技术性。
1.3以预期值及实测值分析设备故障就目前设备情况来看，对比监测站点提供的设备实测值与预期值，可以大致分析获得设备在整个系统当中哪部分测点更易出现故障，并进一步确定设备运行风险较高的测点。以大型风机为例，大部分大型风机常拥有数几十个测点，而出现故障的测点缺一半仅有几个。在利用该设备状态监测法时，用户可以按照设备故障预防要求，选取最需要进行监测的几个点，并要求电厂调动设备管理相关部门确定完善的预警等级制度，并制定完善的故障排除和检修计划，利用数据挖掘技术整理的早期故障处理经验，逐渐构建起较为完善的在线式设备动态维护管理系统。可按照设备以往事故及预警的数据信息，对导致事故的潜在参数影响度进行分析，通过考察导致故障的现象在设备中所占据的百分比，从而基本排除导致设备事故的潜在可能，为其配备相应的设备运营维护管理计划。此外，全部设备的早期预警处理方式及结果，都应记录于整个数据挖掘技术管理系统内，通过不断整合设备过往故障处理信息与现场处理经验，从而逐渐构成完善的设备现场维护管理系统，提高设备状态监测效率。
2数据挖掘技术监测设备状态的优势
将运用数据挖掘技术后的设备状态监测系统与传统常规式监测系统对比，其主要优势如表1所示。由表1可知，在实际应用过程中，利用数据挖掘技术，构建较为完善的设备状态动态化监测系统，可以较为有效的实现规范设备参数、在线监测设备运行以及设备故障快速化排除等工作。在提高设备可靠度的同时，也能够尽可能避免超出原计划停机等大型故障。本文中所提到的实施要点，具有一定参考价值。
3结束语
监测数据范文第5篇
关键词：环境；监测数据；审核方法
一、监测数据的审核利用动态数据库来进行
在环境监测数据审核时，一些有经验的审核人员大多数情况都是根据自己的实际工作经验，把出现异常的数据找出来，然后对这些数据进行监测，这样在工作过程中很容易产生误差。因此，在工作中，要注意把环境监测的动态数据库建立好，将新的监测结果及时地整理到动态数据库中，从而不断的补充和完善数据库。在每批的监测数据结果出来后，审核人员就可以把它与动态数据库中的历年数据进行比较，然后查看单个数据和各项均值是否处于正常状态、数据是否符合监测结果的变化规律。例如，青海省三江源区域水资源的监测就是采用了动态数据库的方法来进行的，建立起了又底层数据库系统、功能模块。用户图形界面三部分组成的动态数据库系统，对动态数据库进行查询和管理，从而使得青海省三江源区域水资源得到了有效的保护和利用。
二、监测数据的审核利用其可比性进行
首先，对比各种物质间关系，进行合理分析。各物质间本身存在着一些相关性，而如果能够充分地了解到这些相关性，有助于监测数据的审核。例如，在地表水监测中，同一水样CODCr、BOD5、CODMn三者之间的检测数据存在以下规律：CODCr> BOD5、CODCr>CODMn。在煤烟型污染的环境中，一般情况大气中的NO2要比SO2小2到6倍。但是在汽车较多的环境中，NO2浓度要比SO2大。像以上的这些变化在进行环境监测数学审核时一定要加以注意。
其次，对比类同检测对象的环境统计资料。例如，两个工厂生产产品相同、工艺条件相似、污染物大致在一个范围内波动，此时如果准确的掌握了其中一个厂子的环境监测数据，那么就可以用对比法来对另外一个厂子的环境监测数据进行审核。
再次，与其它环境要素进行结合。在环境统计资料分析的基础上，适当的要与化学、生物、物理、水文等资料相结合来进行分析。例如，在进行河流水质监测中，在一年中不同时期，河水溶质成分呈现季节性变化规律由河水的补给状况、河水溶质成分以及流量的变化决定，并且三者有密切关系。
通过可比性进行检测数据审核工作可以使环境监测能力的持续性和有效性得到有力验证，例如四川省为了加强全省环境监测站的质量管理，经过环境监测站实验室间14个项目的比对考核，经考核使得环境监测能力得到了强有力的肯定。
三、监测数据的审核利用实验有关的条件来进行
在环境监测中，由于分析人员的一些错误操作而导致数据出现异常情况这种现象也是存在的。例如，数据计算错误、瓶号错位、计量单位换算错误、仪器读数错误等。除此之外，导致异常数据出现的原因有采样的代表性、仪器有无污染、仪器的使用方法、纯水和试剂的浓度等。分析人员要向避免人为的错误，就必须保证熟练掌握这些因素，从而才能得出正确的监测结果。因此，要加强实验室软硬件建设，培训和锻炼一批技术人员，严格按照国家标准的检测方法，反复实验。另外，由于环境监测是一项专业性较强的技术工作，为了保证检测数据的准确可靠，不仅需要检测人员认真负责、技术娴熟，更需要有科学严谨的工作程序和运行稳定的质量保证体系，而且检测项目还应通过相应级别的计量认证，取得专业技术能力的法律效应。因此，应该组织一些专业人员来制定一些相关管理文件。
四、监测数据的审核利用物料衡算来进行
在污染源监测数据审核方法中，利用物料衡算验证监测结果是最常用的一种方法。废水流量有时很难测准确，其主要原因就是由于污染源监测受到了条件、监测手段、技术、人员素质的影响，而在一些中小企业中，其排污管很不规则，并且没有自动流量计，因此排水量通常是以用水量来进行核算的，污染物排放量的推算是用原材料用量来进行的。例如，对某企业总排污口进行多次监测，监测结果为100～140 t/h，平均值为120 t/h，从监测结果数据中发现，没有什么问题，属于正常情况。但是据调查发现，企业生产用水平均值要大于250 t/h，实质上，企业用水也就是在打扫卫生的时候，而且用水量也较少。经过多次监测后发现，企业通过一个暗管把部分废水直接排到河水里面，像这种情况要是采用常规方法是很难被发现的。
五、监测数据的审核利用经验系数来进行
这种审核的方法主要就是利用审核人员的知识和日常积累的经验，把排污量和产品产量之间的关系掌握清楚，从各种资料中介绍的经验系数对部分数据进行审核。数据是监测工作的核心，是环境管理的重要依据。在数据考核企业污染排放、考核地方政府减排任务、考核城市创模、仲裁环境纠纷等方面，数据具有重要的考核和审判依据价值，具有很强的话语权。尤其是对新污染源数据进行审核，这些数据没有历史记录，那么在审核的过程中除了对监测过程进行严格审核外，还必须把利用经验系数进行验证作为重点。
六、结语
总而言之，在进行环境监测数据的审核时，最为重要的就是把人为因素克服掉，提高数据审核人员的整体素质，保证审核人员要以科学的态度来完成数据审核工作，只有这样，才能使得环境规划得到进一步发展。
参考文献：
[1] 杨驰宇,陈艳杰. 浅论环境指标的相关性分析在监测数据审核中的应用[J].中国环境监测, 2009, (03)
