Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

CN102831320A - 流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统 - Google Patents

流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统 Download PDF

Info

Publication number
CN102831320A
CN102831320A CN2012103116104A CN201210311610A CN102831320A CN 102831320 A CN102831320 A CN 102831320A CN 2012103116104 A CN2012103116104 A CN 2012103116104A CN 201210311610 A CN201210311610 A CN 201210311610A CN 102831320 A CN102831320 A CN 102831320A
Authority
CN
China
Prior art keywords
quality control
index
organic pollutant
process quality
basin water
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN2012103116104A
Other languages
English (en)
Inventor
赵永刚
穆肃
张蓓蓓
章勇
李娟�
王荟
胡冠九
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
JIANGSU ENVIRONMENTAL MONITORING CENTER
Original Assignee
JIANGSU ENVIRONMENTAL MONITORING CENTER
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by JIANGSU ENVIRONMENTAL MONITORING CENTER filed Critical JIANGSU ENVIRONMENTAL MONITORING CENTER
Priority to CN2012103116104A priority Critical patent/CN102831320A/zh
Publication of CN102831320A publication Critical patent/CN102831320A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Automatic Analysis And Handling Materials Therefor (AREA)

Abstract

本发明涉及一种评价方法系统,具体涉及一种流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统。本发明的流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统,包括下述的模块:流域水环境有机污染物监测全过程质控指标体系模块;流域水环境有机污染物监测全过程质控指标权重分析模块;流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法模块。采用以上的评价系统,完成了一套完整的流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价体系的构建,动态跟踪环境监测全过程质量控制的进展情况,对环境监测全过程质量控制数据进行预测分析。

Description

流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统
技术领域
本发明涉及一种评价方法系统,具体涉及一种流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统。 
背景技术
质量控制是环境监测工作的重要环节,监测数据的科学、正确与否是衡量所得数据是否可靠的标准。目前还没有关于流域水环境监测全过程质量控制指标以及数据评价方法的报道,也未见披露在监测全过程质量控制实施过程中客观、有效、全面的质控指标和评价工具。因此建立流域水环境监测全过程质量控制指标体系以及数据评价系统非常迫切,亟待制定出科学、统一、准确的评选质控指标标准及相应的综合评价体系。科学的创建监测全过程质量控制指标体系和综合评价体系能够把抽象的指标具体化,便于环境监测工作者理解和掌握,又能科学地度量全过程质量控制在推进环境监测数据科学化、合理化的进展程度,准确了解和把握环境监测全过程质量控制过程中的全面情况,从而有利于客观分析评价环境监测质控数据,促进环境监测质量控制的全过程发展;还可动态跟踪环境监测全过程质量控制的进展情况,对环境监测全过程质量控制数据进行预测分析。 
    为实施环境监测“全过程质量控制带动数据科学性,数据科学性促进全过程质量控制”的举措,有必要研究出一套科学、完整的全过程质量控制指标评价体系。建立统一的全过程质量控制评价指标体系,对于科学评价环境监测数据有效性、质量水平,正确指导环境监测全过程质量控制的技术发展都具有重要意义。通过对全过程质量控制数据的统计分析,定量的衡量流域水环境全过程质量控制发展程度,可以提高流域水环境监测数据的科学性和准确性,从而使环境监测部门能够有效的指导和促进监测全过程质量控制建设工作,为研究制定环境监测全过程质量控制提供量化、科学的依据,进而推动环境监测事业的发展。建立完整的流域水环境全过程质量控制评价指标体系,科学评价流域水环境全过程质量控制发展状况,正确指导监测全过程质量控制实践,对于推动流域水环境全过程质量控制实现数字化设计、数字化管理、数字化装备、数字化控制智能化、数字化监测目标以及加快推进全过程质量控制步伐,都具有十分重要的意义。 
    评价是环境质控数据好、坏的前提和依据,它为提供环境监测数据基础支撑,没有评价就没有依据。综合评价是指对被评价质控指标所进行的客观、合理的全局性、整体性评价。评价的目的是对全过程质量控制数据进行综合分析,其结果应能客观的反映质控数据的变化情况,并为评价者、环境管理者所信服和接受。评价方法的科学性是客观评价的基础,因此对流域水环境全过程质量控制指标综合评价方法的研究具有重要的意义。 
发明内容
为了解决上述的技术问题,本发明提供了一种流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统。 
一种流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统,包括下述的模块: 
流域水环境有机污染物监测全过程质控指标体系模块;
流域水环境有机污染物监测全过程质控指标权重分析模块;
流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法模块;
流域水环境有机污染物监测全过程质控指标体系模块,包括建立流域水环境有机污染物监测全过程质控指标体系,所述指标体系包括5个一级指标和18个二级指标,所述的一级指标为:专家地位、采样过程、仪器分析过程、样品前处理过程、数据处理和审核;所述的二级指标为:专家评价贡献、正确点位的确定、监测断面布设的合理性、采样容器的材质和清洁度、样品保存和运输、样品分析的精密度、方法检出限和最小定量限、分析仪器的选择和校准、样品分析的准确度、校准曲线、实验室试剂空白、实验室控制样、萃取方式的选择、萃取参数、净化和浓缩参数、定容、数据处理过程和定量的方式、数据审核方式和程序;
流域水环境有机污染物监测全过程质控指标权重分析模块采用层次分析法确定指标权重;
流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法模块,采用线性加权求和法求得流域水环境有机污染物监测全过程质控水平总体评价的总分值,根据总分值进行综合评价分析。
上述的采用层次分析法确定指标权重,该方法包括构造判断矩阵、对矩阵进行一致性检验、确定各指标的综合权重。 
本发明的有益效果在于,采用以上的评价系统,完成了一套完整的流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价体系的构建。 
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作更进一步的说明,以便本领域的技术人员更了解本发明,但并不因此限制本发明。 
实施例1 
确定流域水环境有机污染物监测全过程质控指标体系的设计原则
目的性:流域水环境有机污染物监测全过程质控指标体系的设计,从“以质控指标的确定带动量化的发展,以量化促进质控指标的完善,走监测全过程质量控制新思路”为出发点,解析和反映流域水环境有机污染物监测质量状况及其发展趋势,为环境质量管理进行相关决策提供依据。
重点突出原则:监测全过程质控指标评价设计因素非常复杂,可供选择的指标可以有很多。根据评价的层次和深度的要求不同,指标体系的设计可以有多种选择。因此必须从宏观入手,尽量抓住能反映出质控量化本质特征的主导因素来设计指标,而对于比较微观层次的枝节因素则尽量予以删减,使指标重点突出,具有较强的综合性、包容性,以保证所建立的指标简明实用。 
互斥性与有机结合的原则:指标体系是由一组相互间具有密切联系的个体指标所构成,而不是多个指标的堆砌。互斥性原则要求指标间相互独立,不应出现过多的包容、涵盖,导致指标内涵重叠。在实际评估过程中,为加强对某一过程的重点质控和评价,有时需要从不同角度设置一些指标,以便互相弥补和互相检验。因此,为使指标合成的最终评价值在更大程度上反映客观实际,而不是包含过多重复信息,可以在指标权重方案的设计中加以考虑。 
定性指标与定量指标结合:指标的选择应考虑评估样品的特点和数据采集的条件,在可能的情况下应该尽量采用量化的和确定性的指标。但流域水环境有机污染物监测样品全过程的质控指标往往很难全部由定量指标来描述,而且目前统计数据尚不完备,定量与定性指标结合是设计流域水环境有机污染物监测全过程质控评价指标的一般原则。 
可操作性:所选取的指标应该尽量与现有质控数据衔接,必要的新指标应定义明确,便于数据收集。 
可延续性:所设计的指标体系不仅可在监测项目上延续,而且可以在质控内容上拓展。 
建立流域水环境有机污染物监测全过程质控指标体系 
本指标体系有 5个一级指标和18个二级指标构成,指标详细情况见表1。
  表 1 流域水环境有机污染物监测全过程质控指标体系构成 
Figure 433758DEST_PATH_IMAGE002
构建流域水环境有机污染物监测全过程质控指标体系权重分析系统
在多指标评价的过程中,权重是至关重要的,它反映了各个指标在综合决策的过程中所占有的地位或所起的作用。流域水环境有机污染物监测全过程质控指标体系权重方案研究是该指标体系研究的重要组成,权重方案的科学性将直接影响最终数据评价结果的客观性。
确定指标权重的方法 
为了更加全面地反映指标间的相关性和相对重要性,由于流域水环境有机污染物监测全过程质控评价指标体系包含不同层次的指标,同时指标的个数也比较多,因此采用层次分析法求出一套指标权重体系,从而确定最终综合评价所使用的指标权重体系,以下是采用层次分析法求出指标权重的过程:
运用层次分析法确定指标权重
    本课题采用该方法作为层次分析法求指标权重的过程如下:
一级指标权重计算
流域水环境有机污染物监测全过程质控评价指标体系共包含 5个一级指标,分别是专家地位、采样过程、仪器分析过程、样品前处理过程、数据处理、审核,通过征询专家对其相对重要程度的意见,形成了判断矩阵见表 3-1。
表 2 一级指标判断矩阵 
A A1 A2 A3 A4 A5
A1 1 1/2 1/3 2 3
A2 2 1 1/2 2 5
A3 3 2 1 3 5
A4 1/2 1/2 1/3 1 3
A5 1/3 1/5 1/5 1/3 1
在此判断矩阵的基础上,进行层次单排序运算,得到该矩阵的最大特征值和相应的特征向量:
最大特征值 λmax=5.115
最大特征值特征向量:(0.163,0.258,0.401,0.123,0.055)T
检验一致性:CR=0.026<0.1,通过一致性检验。
得到 5 个一级指标的权重值如下: 
(0.163,0.258,0.401,0.123,0.055)
二级指标权重计算
二级指标权重表明了各个二级指标相对于其所属的一级指标的重要程度。
①专家地位 
由于该一级指标下只有一个二级指标“专家评价贡献”,则该二级指标的权重值为 1,即 E1的权重值为 1。
②采样过程 
一级指标“采样过程”下共有 4 个二级指标,分别是正确点位的确定、监测断面布设的合理性、采样容器的材质及清洁度、样品保存及运输,其判断矩阵如表 3:
表 3 “采样过程”二级指标判断矩阵
A2 E2 E3 E4 E5
E2 1 2 3 4
E3 1/2 1 3 3
E4 1/3 1/3 1 1
E5 1/4 1/3 1 1
在此判断矩阵的基础上,进行层次单排序运算,得到该矩阵的最大特征值和相应的特征向量:
最大特征值 λmax=4.046
最大特征值的特征向量:(0.463,0.304,0.121,0.112)T
检验一致性:CR=0.017<0.1,通过一致性检验。
得到 4 个二级指标的权重值如下: 
(0.463,0.304,0.121,0.112)
③仪器分析过程
一级指标“仪器分析过程”下共有 7 个二级指标,其判断矩阵如表4。
表4“仪器分析过程”二级指标判断矩阵 
A3 E6 E7 E8 E9 E10 E11 E12
E6 1 2 5 1 2 4 2
E7 1/2 1 2 1/2 2 2 1/2
E8 1/5 1/2 1 1/5 1/2 1 1/3
E9 1 2 5 1 3 4 2
E10 1/2 1/2 2 1/3 1 1 1/2
E11 1/4 1/2 1 1/4 1 1 1/2
E12 1/2 2 3 1/2 2 2 1
在此判断矩阵的基础上,进行层次单排序运算,得到该矩阵的最大特征值和相应的特征向量:
最大特征值 λmax=7.112
最大特征值的特征向量:(0.251,0.121,0.054,0.266,0.085,0.067,0.175)T
检验一致性:CR=0.014<0.1,通过一致性检验。
得到 7 个二级指标的权重值如下: 
(0.251,0.121,0.054,0.266,0.085,0.067,0.175)
④样品前处理过程
一级指标“样品前处理过程”下共有 4 个二级指标,其判断矩阵如表 5。
表 5“样品前处理过程”二级指标判断矩阵 
A4 E13 E14 E15 E16
E13 1 1 1/2 2
E14 1 1 1/3 1
E15 2 3 1 3
E16 1/2 1 1/3 1
在此判断矩阵的基础上,进行层次单排序运算,得到该矩阵的最大特征值和相应的特征向量:
最大特征值 λmax=4.046
最大特征值的特征向量:(0.224,0.170,0.462,0.143)T
检验一致性:CR=0.017<0.1,通过一致性检验。
得到 4 个二级指标的权重值如下: 
(0.224,0.170,0.462,0.143)
⑤数据处理、审核
一级指标“数据处理、审核”下共有 2 个二级指标,其判断矩阵如表 3-5。
        表6“数据处理、审核”二级指标判断矩阵 
A5 E17 E18
E17 1 1/2
E18 2 1
   在此判断矩阵的基础上,进行层次单排序运算,得到该矩阵的最大特征值和相应的特征向量:
最大特征值 λmax=2.000
最大特征值的特征向量:(0.333,0.667)T
检验一致性:CR=0,完全一致。
得到 2 个二级指标的权重值如下: 
                 (0.333,0.667)
将上述权重计算结果汇总,如表 3-6。
            表7  用层次分析法求得指标权重 
 
Figure 288581DEST_PATH_IMAGE004
建立流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统
评价是指根据确定的目标来确定对象系统的属性,并将这些属性变为客观的定量数值或主观效用的行为。综合评价,是指根据不同侧面所得的数据对客观事物做出总的评价。根据研究的特点和具体情况,本课题选择了“多指标综合评价方法”来对流域水环境有机污染物监测全过程质控水平进行综合评价。
多指标综合评价方法运用 
采用多指标综合评价方法的目的是通过所有指标的综合,得到对流域水环境有机污染物监测全过程质控水平总体评价的总分值,在本研究中,采用了线性加权求和法作为综合评价方法。
  应用多指标综合评价法可以求得某一样品目标组分的质控综合评价值,以下公式为: 
E j = 100×∑18 i=1W i                                                     
W i ——第 i 个指标的权重;
E j ——第 j 个样品目标组分质控水平的综合评价值。
流域水环境有机污染物监测全过程质控评价指标体系 
由流域水环境有机污染物监测全过程质控评价指标、指标权重、综合评价方法最终构成了一个完整的流域水环境有机污染物监测全过程质控水平综合评价体系。
综合评价方法的依据需要在一定的数据环境基础上实现,因此,选取能够反映实际的标准数据环境便成为进行综合评价的首要准备工作,综合评价的标准数据环境必须具备以下特征: 
1. 真实性,即标准数据环境中所有的数据都应该是通过实际统计调查所得的,而不应该是虚构的,在此基础上进行的分析才有意义,分析结果才能够为评价的等级划定提供参考。
2. 代表性,即标准数据环境应该能够代表流域水环境有机污染物监测全过程质控平均水平,过高或过低的数据环境都不具备一般性。 
3. 可用性,即标准数据环境应该包含较为完整的指标体系计算所需的所有数据,而且数据质量较高,关键数据项不应该存在空项、错项等情况。 
按照以上标准,本课题选取了某两年水环境有机污染物监测质控水平的相关数据作为标准数据环境,共对 50 个监测目标组分进行了质控数据的收集、调研。 
根据质控指标的计算方法,求出了每个监测目标组分对应的 18 个指标值 E1~E18,使用统计软件进行分析,得到相应的结果, 
最终确定综合评价的等级(表8),综合评价效果仍然令人满意,证明该综合评价法是适宜的。
             表 8  综合指标评价水平分析表 
Figure 2012103116104100002DEST_PATH_IMAGE005

Claims (2)

1.一种流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统,包括下述的模块:
流域水环境有机污染物监测全过程质控指标体系模块;
流域水环境有机污染物监测全过程质控指标权重分析模块;
流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法模块;
所述的流域水环境有机污染物监测全过程质控指标体系模块,包括建立流域水环境有机污染物监测全过程质控指标体系,所述指标体系包括5个一级指标和18个二级指标,所述的一级指标为:专家地位、采样过程、仪器分析过程、样品前处理过程、数据处理和审核;所述的二级指标为:专家评价贡献、正确点位的确定、监测断面布设的合理性、采样容器的材质和清洁度、样品保存和运输、样品分析的精密度、方法检出限和最小定量限、分析仪器的选择和校准、样品分析的准确度、校准曲线、实验室试剂空白、实验室控制样、萃取方式的选择、萃取参数、净化和浓缩参数、定容、数据处理过程和定量的方式、数据审核方式和程序;
所述的流域水环境有机污染物监测全过程质控指标权重分析模块采用层次分析法确定指标权重;
所述的流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法模块,采用线性加权求和法求得流域水环境有机污染物监测全过程质控水平总体评价的总分值,根据总分值进行综合评价分析。
2.如权利要求所述的一种流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统,其特征在于,所述的采用层次分析法确定指标权重,该方法包括构造判断矩阵、对矩阵进行一致性检验、确定各指标的综合权重。
CN2012103116104A 2012-08-29 2012-08-29 流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统 Pending CN102831320A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2012103116104A CN102831320A (zh) 2012-08-29 2012-08-29 流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2012103116104A CN102831320A (zh) 2012-08-29 2012-08-29 流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN102831320A true CN102831320A (zh) 2012-12-19

Family

ID=47334453

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2012103116104A Pending CN102831320A (zh) 2012-08-29 2012-08-29 流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102831320A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108847025A (zh) * 2018-08-28 2018-11-20 电子科技大学 一种交通拥堵判定方法
CN112561307A (zh) * 2020-12-11 2021-03-26 重庆市生态环境大数据应用中心 流域水环境大数据画像系统及方法
CN115330070A (zh) * 2022-08-18 2022-11-11 长沙学院 一种基于多因素耦合的输变电水环境指标预测方法
CN117405849A (zh) * 2023-12-15 2024-01-16 江苏省环境监测中心 一种水污染物通量自动监测装置及核算方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102521511A (zh) * 2011-12-14 2012-06-27 中国科学院科技政策与管理科学研究所 城镇绿地生态综合评估信息系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102521511A (zh) * 2011-12-14 2012-06-27 中国科学院科技政策与管理科学研究所 城镇绿地生态综合评估信息系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
陈淼等: "贵州水城大井铅锌矿废矿区矿井水重金属污染监测及模糊综合评价", 《桂林理工大学学报》 *
马健: "环境污染事故应急预案研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108847025A (zh) * 2018-08-28 2018-11-20 电子科技大学 一种交通拥堵判定方法
CN112561307A (zh) * 2020-12-11 2021-03-26 重庆市生态环境大数据应用中心 流域水环境大数据画像系统及方法
CN112561307B (zh) * 2020-12-11 2024-04-09 重庆市生态环境大数据应用中心 流域水环境大数据画像系统及方法
CN115330070A (zh) * 2022-08-18 2022-11-11 长沙学院 一种基于多因素耦合的输变电水环境指标预测方法
CN115330070B (zh) * 2022-08-18 2023-04-07 长沙学院 一种基于多因素耦合的输变电水环境指标预测方法
CN117405849A (zh) * 2023-12-15 2024-01-16 江苏省环境监测中心 一种水污染物通量自动监测装置及核算方法
CN117405849B (zh) * 2023-12-15 2024-02-09 江苏省环境监测中心 一种水污染物通量自动监测装置及核算方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Karimi et al. Analysis of the impact of craft labour availability on North American construction project productivity and schedule performance
Liao et al. Does corporate social performance pay back quickly? A longitudinal content analysis on international contractors
Perkins et al. Uncertainty implications of hybrid approach in LCA: precision versus accuracy
WO2016179864A1 (zh) 一种基于金属定量构效关系的淡水急性基准预测方法
Wood EIA in plan making
Dhorde et al. Three-way approach to test data homogeneity: An analysis of temperature and precipitation series over southwestern Islamic Republic of Iran
CN105678481A (zh) 一种基于随机森林模型的管线健康状态评估方法
CN102831320A (zh) 流域水环境有机污染物监测全过程质控指标评价方法系统
CN105930865B (zh) 城市建设用地分类提取及评估方法
Mirzaei et al. Model calibration and uncertainty analysis of runoff in the Zayanderood River basin using generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) method
Wong et al. Modeling and forecasting construction labor demand: Multivariate analysis
Kolaventi et al. A modeling approach to construction waste management
Freeman et al. Nutrient criteria for lakes, ponds, and reservoirs: a Bayesian TREED model approach
Morison et al. Quality issues in the use of otoliths for fish age estimation
CN115936192A (zh) 一种土壤环境污染物风险预测方法及系统
CN111222678A (zh) 路面技术状况预测方法
Weller et al. Inexpensive spot sampling provides unexpectedly effective indicators of watershed nitrogen status
Wang et al. Statistical modelling and power analysis for detecting trends in total suspended sediment loads
Yang Exploring the links between technology usage and project outcomes
CN114299489A (zh) 一种基于大数据的智慧博物馆管理方法及云管理平台
CN112216342A (zh) 一种针对多溴联苯醚类有机污染物的海水水生生物水质基准值推导方法
Blackman et al. Using Pareto Principle plus statistic methodology in establishing a cost estimating model
CN109060858A (zh) 一种土壤重金属浓度空间分布预测准确性的定量评价方法
CN105719181A (zh) 风险等级评估方法及装置
Renschler et al. Implementing a process-based decision support tool for natural resource management-the GeoWEPP example

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20121219

RJ01 Rejection of invention patent application after publication