钟洪川
（乐山市峨边生态环境监测站，四川 乐山 614000）
摘要：我国的生态文明建设随着经济、科技的飞速发展而受到前所未有的关注，多个城市、地区都设置了空气自动监测站来监测环境空气质量。为了充分发挥空气监测的作用和价值，需要合理的判断和处理监测到的异常数据，本文首先分析了空气监测异常数据的出现原因，继而提出相关的判断、处理措施。
关键词：环境空气自动监测；异常数据；判断；处理
近年来，全球范围内的生态环境都遭到了不同程度的破坏，保护生态环境成为与全人类生存、发展密切相关的课题。环境空气质量的监测已经成为气象、环境保护行业的重要工作内容。但在监测过程中，常常因为各种因素的影响而导致监测数据异常，如果无法准确的判断这些异常数据并采取有效的处理措施，那么环境空气监测的真实性、客观性、可靠性将会受到严重影响。
1 环境空气自动监测异常数据的产生原因
检测仪器故障、监测系统污染、天气以及气温变化等因素均可能引起环境空气监测数据的异常。比如二 氧化硫分析仪，可能会因为灰尘进入了空气采集管道与缝隙引起堵塞，最终出现数据异常；也可能是因为紫外灯或者其他监测设备故障、老化而导致数据异常。比如氮氧化物分析仪，在环境温度过低、过高的情况下，会引起仪器波动，继而出现异常数据；该仪器的光电倍增管的制冷温度最低不能低于-1℃，最高不能超过25℃，如果超出了这一温度区间，则会产生异常数据。因此，环境空气监测人员应该了解监测设备的常见故障、故障的发生原因，及时维修故障，保证监测设备能够正常运行。
2 环境空气自动检监测异常数据的判断与处理
环境空气监测过程中很容易因系统不稳定、气候变化、仪器故障等原因而导致监测数据异常。相关统计结果显示：在所有监测数据中，异常数据的所占比约为1%-3%。
2.1 仪器故障引起的数据异常pm2.5监测
2.1.1 CO分析仪故障
CO分析仪采用的测量方法为气体滤波相关红外吸收法，依据的基本原理是CO能够吸收4.67μm的红外光辐射。最终的测量结果往往取决于两个因素：一是红外光源的稳定性；二是红外光源的强度。在光源受损的情况下，无论是正值还是负值都会异常升高。举例说明：A站点CO分析仪的红外光源受损，当天晚上9点-10点的p（CO）从0.2mg/m3增加到2188mg/m3，晚上11点又突然降到-402mg/m3。检 查发现，测量值之所以是负数，是因红外光源被打穿造成的，更换后监测值便重归正常。因此当天22：00到第二天晨8：00这一时间段的测量结果报废。
此外，CO分析仪的泵轴还会出现卡死问题，监测数据会突然降低到0点附近。比如B站点CO分析仪的泵轴卡死后，凌晨1点p（CO）从0.4 mg/m3突然降低到0.06 mg/m3，之后的7个小时，监测到的数据始终低于正常的小时浓度值。经检查发现仪器故障，然后更换泵轴，早上9点开始使用CO标准气体和动态稀释仪核查CO分析仪的工作点，一个小时后数据恢复正常，因此从凌晨1点至早上9点的CO测量数据被判作无效。
2.1.2 PM2.5分析仪故障
PM2.5分析仪的测量方法主要采用β射线法，测量数据的准确性很大程度上取决于流量。PM2.5监测数据是否有效，需要结合站点变化以及PM10指标浓度进行分析和判断，最终再根据它们的变化和比例来确定最终结果。
比如，B站点凌晨5点的p（PM2.5）突然出现直线下降，一个小时后下降到3μm/m3，而A站点与C站点尽管凌晨5点-6点的测量数值也表现为下降，但总体波动水平不大，基本保持在50-60μg/m3，之后的2h，B站点的p（PM2.5）水平始终较低。
观察A、B、C三个站点同一时间段内p（PM10）的监测情况，发现其变化趋势基本和p（PM2.5）一致。B站点的p（PM10）监测结果是56-144μg/m3，与同时间段的p（PM2.5）相比，并没有表现出明显下降的特点。因此断定该时间段内只有PM2.5的监测数据出现异常，查看仪器参数，环境空气湿度94%-97%；滤膜负载率55%-56%；机箱温度（35±0.2）℃；颗粒物分析仪的主流量为（3.0±0.03）L/min，辅流量的变化比较明显。工作人员分别测量了主流量与辅流量，最终发现辅流量从13.67L/min下降到了8.42L/min，主要是因为雨后空气湿度大，堵塞了辅流量滤芯，因此引起流量的异常变化，更换滤膜后监测数据恢复正常。所以B站点早上5点-8点的PM2.5测量值被判作无效。
2.2 站点周围污染引起的数据异常
某天早上7点发现，A站点p（SO2）的数据为156μm/m3，明显高于平常值39μg/m3或17μg/m3，查看之前24h站点的p（SO2）监测数据，均在（20±5）μg/m3范围内，而且数据的一致性良好。观察之后8h的站点数据，发现除了A站点在早上7点的p（SO2）明显偏高之外，其他时间点的数据基本正常，而且相对平稳，站点的监测数据在（40±10）μg/m3范围内。所以，早上7点发现A站点的p （SO2）偏高只是单个小时的数据异常。使用Teamviewer软件检查早上5点至9点期间A站点在线分析仪的压力、电压、光电倍增管、流量、灯信号、灯压等参数，发现A站点在早上7点之前、之后2h 内的各项参数正常，所以不存在仪器故障问题。分析仪器状态参数，发现A站点的SO2在早上5点-9点的各项参数无异常；同时反应室的各项参数全部正常，说明这一段时间的监测结果无异常。
最终现场核查仪器，并调查站点周边的情况，发现A站点周围20米左右的内河在早上7点因为餐馆使用蜂窝煤导致SO2短时间异常上升，维护完成后，污染源停止排放，大气逐渐扩散，早上8点p（SO2）浓度降低到正常水平。因此判断，异常数据与仪器故障无关，而是站点周围出现短时间的污染排放引起的，所以早上7点监测到的SO2浓度数据被判定为有效，保存后填写数据异常的原因。
2.3 运维不当引起的数据异常
这种异常现象主要是人为因素造成的，比如工作人员疏忽大意，忘了关闭通道，或者运维之后没有及时打开通道。虽然理论上仍处于运维状态，但实际则会判定为数据无效。比如C站点的O3QCcode 显示，工作人员把上传通道切换至维护状态，数据标记位显示“B”，最终判定数据无效。
3 结语
综上所述，生态污染已经成为困扰全人类的问题，不断改进、优化环境空气自动监测系统，保证系统、仪器的正常运行，提高监测数据的准确性，对于制定环保措施具有重要意义。
参考文献：
[1]李发帝，吕长彬，钱尼文.新形势下环境空气质量自动监测建设思考[J].科技风,2020(5):138.
[2]邓全定.探讨新形势下环境空气质量自动监测的建设思考[J].中国房地产业,2020(25):184,186.
[3]邓小函.浅谈环境空气质量自动监测的质量保证与控制[J].科学与信息化,2020(1):18,22.
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