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环境监测数据中的异常数据分析与处理环境监测数据是衡量和评估环境质量的重要依据，通过监测数据可以了解环境中存在的污染物浓度、气候变化等信息，为保护环境、预防环境污染提供科学依据。
在环境监测数据中，往往会出现一些异常数据，这些异常数据可能会对环境监测结果产生负面影响，因此需要对异常数据进行分析与处理。
一、异常数据的定义环境监测数据中的异常数据指的是与正常规律相悖的数据，即明显偏离正常数值范围的数据。
异常数据可能是由于仪器故障、操作失误、环境突发事件等原因导致的，也可能是由于环境污染物的异常排放或污染事件所致。
无论是哪种原因引起的异常数据，都需要及时分析，并采取相应措施进行处理。
二、异常数据的分析方法1. 数据分布分析通过分析监测数据的分布情况，可以发现是否存在异常数据。
常用的方法有绘制箱线图、直方图、散点图等，通过这些图表可以直观地查看数据的分布情况，从而找到异常数据的存在。
2. 趋势分析对监测数据进行时间序列分析，可以发现是否存在异常趋势。
如果出现了明显的异常趋势，可能是由于环境污染事件或其他突发事件所致，这时需要及时对数据进行分析，并寻找异常数据的原因。
3. 相关性分析环境监测数据往往是多个指标的综合数据，通过分析不同指标之间的相关性，可以帮助发现异常数据。
如果某些指标之间的关联性发生变化，可能是异常数据的表现，需要及时进行分析。
4. 质量控制分析监测数据的质量控制是异常数据分析的重要环节，通过建立监测数据的质量控制体系，可以及时发现和纠正异常数据，保证监测数据的准确性和可靠性。
质量控制分析包括数据审核、数据核查、数据比对等环节，通过这些环节可以有效地发现异常数据。
三、异常数据的处理方法1. 数据排除发现异常数据后，首先需要对异常数据进行排除，将异常数据从数据样本中剔除。
排除异常数据的方式可以是根据专业经验判断数据是否合理，也可以是根据统计学方法判断数据是否异常。
2. 数据修正对于异常数据，有些可以进行修正，使之符合实际情况。
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测数据的准确性对于环境保护和决策具有重要意义。
然而，在环境监测过程中，可能会出现异常数据，这些异常数据可能是由于设备故障、人为操作错误或环境突发事件等原因引起的。
本文将详细介绍如何对环境监测数据中的异常数据进行分析和处理，以确保数据的可靠性和准确性。
二、异常数据的识别1. 数据预处理在进行异常数据分析之前，首先需要对原始数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、去除重复数据、填补缺失数据等步骤。
通过预处理，可以减少异常数据对分析结果的影响。
2. 统计分析统计分析是识别异常数据的重要方法之一。
常用的统计分析方法包括均值、标准差、中位数、极差等。
通过计算这些统计指标，可以找出与其他数据相比较明显不同的数据点，从而初步识别异常数据。
3. 数据可视化数据可视化是另一种有效的异常数据识别方法。
通过绘制散点图、折线图、箱线图等图表，可以直观地发现数据中的异常值。
同时，还可以利用颜色编码、标记等方式突出显示异常数据，以便更好地进行分析和处理。
三、异常数据的分析1. 异常数据的原因分析对于识别出的异常数据，需要进一步分析其产生的原因。
可能的原因包括设备故障、环境变化、人为操作错误等。
通过分析异常数据的产生原因，可以采取相应的措施进行处理和修正。
2. 异常数据的影响评估异常数据可能对环境监测结果产生重要影响，因此需要评估其对结果的影响程度。
可以采用敏感性分析、误差传播分析等方法，定量评估异常数据对结果的影响，以便进行后续的数据处理和决策。
3. 异常数据的处理方法针对不同类型的异常数据，可以采取不同的处理方法。
常见的处理方法包括删除异常数据、替换异常数据、插值填补等。
选择合适的处理方法需要综合考虑数据的特点、异常数据的原因以及后续分析和决策的需求。
四、异常数据处理的案例分析以某城市空气质量监测数据为例，假设在某一天的监测数据中发现了一个异常值，超过了正常范围。
通过统计分析和数据可视化，发现异常值是由于设备故障导致的。
论环保验收监测异常数据的分析与处理随着社会的发展，环境保护问题越来越受到人们的关注。
为了保护环境，各地纷纷出台了环保验收监测制度。
环保验收监测是通过对环境进行定期的监测和评估，来确保各项环保工作的顺利进行，保护环境的安全和稳定。
在环保验收监测过程中，也难免会出现异常数据。
针对这些异常数据，我们需要进行分析和处理，以保证环保验收监测的准确性和有效性。
一、异常数据的产生原因分析1. 观测设备故障：环保验收监测过程中，使用的观测设备可能会出现故障，导致采集的数据不准确。
2. 外界干扰：一些外界因素，如天气、环境变化等，也可能会对监测数据产生影响，使数据出现异常。
3. 人为操作错误：在环保验收监测的操作过程中，人为操作的失误也可能导致数据的异常出现。
4. 数据传输错误：在数据传输的过程中，出现错误也会导致数据的异常。
二、异常数据的处理方法1. 数据筛查：对采集的数据进行筛查，发现异常数据并记录下来。
2. 数据重复检验：对异常数据进行重复检验，确保其真实性。
3. 数据修正：对确定为异常的数据进行修正处理，排除干扰因素，使其符合实际情况。
4. 数据替代：有些异常数据可能无法修正，可以进行数据替代，选取相近的数据进行替代处理。
5. 数据说明：对处理后的数据进行说明，说明处理的原因和方法，使得数据的可信度更高。
三、异常数据的分析1. 统计分析：对异常数据进行统计分析，确定异常数据的数量和分布情况。
2. 趋势分析：对异常数据进行趋势分析，确定异常数据的变化方向和趋势。
3. 影响分析：对异常数据的影响进行分析，确定异常数据对环保验收监测结果的影响程度。
4. 原因分析：对异常数据产生的原因进行深入分析，找出根本原因，并提出解决措施。
四、异常数据的处理意义1. 保证环保验收监测的准确性和有效性，提高环保验收监测的可信度。
2. 保障环境保护工作的顺利开展，确保环境的安全和稳定。
3. 提高环保验收监测数据的科学性和可靠性，有利于科学研究和环境管理工作的开展。
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测是保护和改善环境质量的重要手段，通过对环境中各项指标进行监测和分析，可以及时发现和处理异常情况，保障人类生活和生态环境的健康。
本文旨在介绍环境监测数据中的异常数据分析与处理方法，以提供科学依据和技术支持。
二、异常数据的定义和分类异常数据是指与正常数据相比具有明显偏离的数据点，可能是由于设备故障、人为误操作、环境变化等原因导致的。
根据异常数据的特征和影响程度，可以将其分为以下几类：1. 突变异常：数据点与周围数据相比出现明显的突变，可能是由于设备故障或环境因素突然变化所致。
2. 漂移异常：数据点呈现逐渐变化的趋势，可能是由于设备老化或环境慢性变化导致的。
3. 噪声异常：数据点在正常范围内波动，但存在明显的异常波动，可能是由于设备故障或测量误差引起的。
4. 缺失异常：数据缺失或丢失，可能是由于设备故障或数据采集错误所致。
三、异常数据分析方法1. 数据可视化分析通过绘制数据曲线图、散点图、直方图等可视化图表，可以直观地观察数据的分布和趋势，从而发现异常数据。
常用的数据可视化工具有Matplotlib、Tableau等。
2. 统计分析方法通过统计学方法对数据进行分析，可以计算出数据的均值、方差、标准差等指标，进而判断数据是否异常。
常用的统计分析工具有SPSS、Excel等。
3. 时间序列分析方法对时间序列数据进行分析，可以发现数据的周期性、趋势性和季节性变化，从而判断异常数据。
常用的时间序列分析方法有ARIMA模型、指数平滑法等。
4. 数据挖掘方法通过数据挖掘技术，对大量数据进行深入挖掘和分析，可以发现数据之间的关联规律和异常模式。
常用的数据挖掘方法有聚类分析、关联规则挖掘等。
四、异常数据处理方法1. 数据修正对于确定为异常的数据点，可以根据周围数据的趋势和规律进行修正。
修正方法可以通过插值、平滑等数学模型进行处理，以保证数据的连续性和合理性。
2. 数据剔除对于无法修正或修正后仍存在异常的数据点，可以将其剔除。
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测是对大气、水体、土壤等环境要素进行实时监测和数据记录的过程。
在环境监测数据中，可能会存在异常数据，即与正常数据相比具有明显偏离的数据点。
异常数据的存在可能会影响环境监测结果的准确性和可靠性，因此需要对异常数据进行分析与处理，以确保环境监测数据的可信度和科学性。
二、异常数据的定义异常数据是指在一组数据中与其他数据相比具有明显偏离的数据点。
异常数据可能是由于设备故障、人为误操作、环境变化等原因导致的。
对于环境监测数据而言，异常数据可能会导致误判环境状况、影响环境评估结果等问题，因此需要对异常数据进行分析与处理。
三、异常数据的分析方法1. 统计分析法：通过统计学方法对环境监测数据进行分析，如计算平均值、标准差、偏度、峰度等指标，通过与正常数据进行比较，找出偏离较大的数据点。
2. 趋势分析法：通过对环境监测数据的趋势进行分析，如使用回归分析、时间序列分析等方法，找出与趋势不符的数据点。
3. 模型分析法：通过建立环境监测数据的模型，如ARIMA模型、神经网络模型等，对数据进行拟合和预测，找出与模型预测值偏离较大的数据点。
四、异常数据的处理方法1. 数据修正：对于明显偏离的异常数据，可以通过人工干预或根据相关规范进行修正。
修正方法可以包括数据平滑、插值、替代等。
2. 数据剔除：对于无法修正或修正后仍具有较大偏离的异常数据，可以考虑将其从数据集中剔除，以避免对后续分析和评估产生影响。
3. 数据标记：对于异常数据，可以在数据集中进行标记，以便后续分析和使用时能够识别并加以注意。
五、异常数据分析与处理的意义1. 提高数据质量：通过对异常数据进行分析和处理，可以提高环境监测数据的质量和可靠性，减少因异常数据引起的误判和误导。
2. 保证环境评估的准确性：环境评估是基于环境监测数据进行的，对异常数据进行分析和处理可以保证环境评估结果的准确性和科学性。
3. 优化环境管理决策：异常数据的存在可能会对环境管理决策产生影响，通过对异常数据进行分析和处理，可以提供更准确的数据支持，为环境管理决策提供依据。
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测数据的准确性对于评估和保护环境的健康至关重要。
然而，在环境监测过程中，可能会浮现异常数据，这些数据可能来自于设备故障、人为误操作或者其他不可预见的因素。
本文旨在介绍异常数据的分析与处理方法，以确保环境监测数据的可靠性和准确性。
二、异常数据的识别1. 数据质量控制在进行异常数据分析之前，首先需要对环境监测数据进行质量控制。
这包括检查数据是否完整、是否存在缺失值或者异常值等。
可以使用统计方法或者数据可视化工具来匡助识别数据质量问题。
2. 数据异常的定义异常数据是指与其他数据点相比具有显著差异的数据点。
可以根据数据的分布情况、变化趋势以及与环境监测指标的关联性等因素来定义异常数据。
常用的方法包括3σ原则、箱线图等。
三、异常数据的分析与处理1. 异常数据分析方法（1）统计方法：可以使用均值、方差、标准差等统计指标来分析数据的离散程度。
如果数据点与平均值相差超过3倍标准差，则可以被认为是异常数据。
（2）趋势分析：通过分析数据的变化趋势，可以判断是否存在异常数据。
例如，如果数据呈现非线性或者突变的趋势，可能存在异常数据。
（3）关联性分析：将环境监测数据与其他相关数据进行比较，可以发现异常数据。
例如，如果温度和湿度之间存在明显的相关性，而某个数据点的温度异常，可能是异常数据。
2. 异常数据处理方法（1）数据修正：对于已经确认为异常数据的情况，可以进行数据修正。
修正的方法可以根据实际情况而定，例如使用平均值、中位数等替代异常数据。
（2）数据删除：对于无法修正或者无法确定修正方法的异常数据，可以考虑将其删除。
删除异常数据时，需要注意保持数据的连续性和完整性。
（3）数据标记：对于无法删除的异常数据，可以将其标记为异常值，以便在后续分析中进行特殊处理。
四、异常数据分析与处理的实例以大气污染物监测数据为例进行异常数据分析与处理。
1. 数据质量控制：检查数据是否完整，排除缺失值和异常值。
环境监测数据中的异常数据分析与处理异常数据分析与处理在环境监测中扮演着重要的角色。
通过对异常数据的分析和处理，我们可以识别出潜在的问题，并采取相应的措施来改善环境质量。
本文将详细介绍环境监测数据中的异常数据分析与处理的标准格式。
一、异常数据分析1. 数据采集：采集环境监测数据，包括空气质量、水质、土壤污染等方面的数据。
确保数据的准确性和完整性。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、缺失值处理等。
确保数据的可靠性和一致性。
3. 数据统计分析：对预处理后的数据进行统计分析，包括描述性统计、频率分析、相关性分析等。
通过统计分析，可以了解数据的分布情况和相互关系。
4. 异常数据识别：通过设定合适的阈值或者使用统计方法，识别出异常数据。
常用的方法包括箱线图、3σ原则、Grubbs检验等。
5. 异常数据分类：将识别出的异常数据进行分类，包括孤立异常、集群异常、周期性异常等。
通过分类可以更好地理解异常数据的特点和原因。
二、异常数据处理1. 数据验证：对识别出的异常数据进行验证，确保其真实性。
可以通过重复采样、实地调查等方式进行验证。
2. 数据修正：对验证后的异常数据进行修正。
修正的方法包括插值、平滑、替换等。
根据异常数据的特点和背景知识，选择合适的修正方法。
3. 数据分析：对修正后的数据进行进一步分析，包括趋势分析、时空分析、模型建立等。
通过分析可以了解异常数据的原因和影响。
4. 结果评估：对数据分析的结果进行评估，判断异常数据处理的效果。
可以使用指标评估、模型评估等方法进行评估。
5. 报告撰写：将异常数据分析与处理的过程和结果撰写成报告。
报告应包括数据来源、分析方法、处理过程、结果评估等内容。
三、案例分析以某地区的空气质量监测数据为例，通过异常数据分析与处理，发现了某一时段空气质量异常波动的原因。
经过验证和修正，最终确定了该时段的异常数据是由于附近工厂的排放问题所导致的。
进一步分析发现，该工厂的排放超过了环保标准，对空气质量造成为了严重影响。
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测是对环境参数进行实时监测和数据采集的过程。
然而，在监测过程中，可能会浮现异常数据，即与正常情况相比存在明显偏差的数据。
异常数据的浮现可能会对环境监测结果的准确性和可靠性产生影响，因此，对异常数据进行分析和处理是非常重要的。
二、异常数据的定义异常数据指的是在环境监测过程中，与正常情况相比存在明显偏差的数据。
这些偏差可能是由于设备故障、操作错误、环境变化或者其他因素引起的。
异常数据的存在会干扰正常数据的分析和应用，因此需要对其进行识别和处理。
三、异常数据的识别方法1. 统计方法统计方法是一种常用的异常数据识别方法。
通过对环境监测数据进行统计分析，可以发现数据中的异常值。
常用的统计方法包括均值、方差、标准差等。
当数据与正常情况相比超出一定范围时，可以将其识别为异常数据。
2. 趋势分析方法趋势分析方法是通过观察数据的变化趋势来识别异常数据。
常见的趋势分析方法包括线性回归、挪移平均等。
当数据的变化趋势与正常情况明显不符时，可以将其识别为异常数据。
3. 模型方法模型方法是通过建立数学模型来识别异常数据。
根据已有的数据建立模型，并将新的数据与模型进行比较，当数据与模型的预测结果存在较大差异时，可以将其识别为异常数据。
四、异常数据的处理方法1. 数据清洗数据清洗是指对异常数据进行处理，使其符合正常数据的分布特征。
常用的数据清洗方法包括删除异常数据、替换异常数据、插值等。
根据异常数据的具体情况，选择合适的数据清洗方法进行处理。
2. 数据修正数据修正是指对异常数据进行修正，使其更接近正常数据的取值。
常用的数据修正方法包括基于统计规律的修正、基于模型的修正等。
根据异常数据的特点和背景知识，选择合适的数据修正方法进行处理。
3. 数据标记数据标记是指对异常数据进行标记，以便后续的数据分析和应用。
可以将异常数据标记为特殊的数值或者添加额外的标识字段。
通过数据标记，可以方便对异常数据进行后续的处理和分析。
浅谈对环境监测可疑结果的判断和处理措施
【摘要】环境监测工作中，可疑结果的判断与处理对确保监测数据准确性、保障监测工作质量有着重要意义。
本文先介绍了CNAS对环境监测可疑结果的相关规定，然后定义了环境监测的可疑结果，并对环境监测可疑结果的分析和处理方法进行了研究。
【关键词】环境监测；可疑结果；判断；处理措施
引言
随着我国经济的发展，对环境保护及其监测工作的重视度也日益提高。
在环境监测过程中，对环境监测中出现的可疑结果的定义、判断与处理至关重要，起到保障环境监测工作质量，确保环境监测数据有效的作用。
1、CNAS对环境监测可疑结果的相关规定
根据CNAS（中国合格评定国家认可委员会）《检验和校准实验能力认可准则在化学检测领域的应用说明》的相关规定，可以把握环境监测实验室在工作中，对可疑结果的判断准则以及预防方法。
CNAS对环境监测可疑结果的相关规定具体有以下几点：
《检验和校准实验能力认可准则在化学检测领域的应用说明》第5.9条款规定：“实验室应根据有证标准物质的来源情况、检测或校准的特性和范围以及实验室人员的多少来制定内部质量控制计划，该计划须包括可疑结果的判断准则”；第 4.1.5条款规定：“实验室应有管理人员和技术人员，应按照期自身具有所需的权利和资源来履行实施、保持和改进管理体系的职责，识别对管理体系或检测和/或校准程序的偏离，以及采取预防或减少这些偏离的措施”；第5.2条款规定：“实验室管理者应确保所有的操作专门设备、从事检测和/或校准、评价结果、签署检测报告和校准证书的人员的能力。
当使用在陪员工时，应对其安排适当的监督”。
根据上述规定，监测实验室可以更好的规范自身工作，确保环境监测数据具有更强的代表性和真实性。
2、对环境监测可疑结果的定义
要做好环境监测工作，对环境监测可疑结果的定义要准确把握。
根据数理统计知识，将环境监测可以结果定义为：“介于概率P=95%的置信区间内，其可接受的量值的范围，以及概率P=99%的置信区间内可接受的量值的范围，两者之间的测量值”。
然而，在实际的工作中，受到自身特点局限、概念把握等因素的影响，环境监测实践中，经常出现难判定实际的被测样品真值的情况。
重复的对样品进行测定，也存在一定的操作困难，样品测定值的置信区间也就很难得到。
所以，环境
监测中产生的可疑结果也很复杂，并不是仅仅指的是在数理统计定义下的可疑值，它只是最后得出的可疑结果的一部分，可疑结果中也包括了可疑值。
3.环境监测可疑结果的判断
结合笔者自身工作实践，将可疑结果的判断方法总结如下列几个方面：
（1）实验室的空白测定值精度直接影响着检出值和测定值的精度，若现场的或者实验室的空白样测定值大于技术的规定值数值，则可以认为是可疑结果；
（2）实验室最后检出限的结果超出了相关的标准方法的检出限，则可以认为是可疑结果；
（3）随样品一起测定的实验室的质控样超出允许的范围，则可以认为是可疑结果；
（4）基体加标方面，其样品的回收率不在相关的技术规定范围内，则可以认为是可疑结果；
（5）平行样进行测定，结果其精密度不在相关的技术规定范围内，则可以认为是可疑结果；
（6）虽然项目测定值具有关联性，但测定值之间的相关性不符合客观的发展规律，逻辑性发生错误，则可以认为是可疑结果。
具体表现在：对水质进行监测，结果得出化学的需氧量与生化的需氧量相比，前者的测定值小、总氮比其它的含氮项目总和小、总铬比六价铬小等；环境空气的监测结果中，上风向与下风向比，前者测点要大。
清洁对照点与污染源点位相比，前者的测定值大；气象方面，风速、温度、湿度等等的均出现了负值的参数；噪声的监测中L50>Leq，违背了环境监测的逻辑；
（7）通过常年的监测所得到的数据，如果在同一个点位的测定值和历史上同期的数据相比存在很大的差异，而且找不出原因。
或者同一个指标在同一个监测的时段内，却在不同的点位之间得出的监测的结果却明显不合理的情况，则可以认为是可疑结果；
（8）经过合理的数理统计方面的检验方法，对通过检测得出的数据进行评价，从其评价结果中发现的，数据存在的不合理，则可以认为是可疑结果。
4.对环境监测可疑结果的分析和处理方法
4.1现场的或者实验室的空白样的测定值大于技术的规定值
（1）原因分析
试验中所用的纯水、试剂、容器等是否满足要求；实验室分析人员其操作的水平在环境监测对低浓度样品进行分析中，是否满足了工作的基本要求。
这些都需要分析人员相互之间进行比对，才可以发现在操作过程中的过失与误差，因而上岗前进行上岗培训十分重要；仪器本底的噪声过大，但信噪比不高。
（2）处理方法
试验中，做到每批次测试都带实验室空白值，对空白值偏高的情况进行严格检查，包括试剂、环境温度、人员、仪器、噪声等，并增加空白样品的测定次数。
4.2实验室最后检出限超出方法检出限
（1）原因分析
（2）处理方法
出现异常MDL时，当MDL等于或略微小于方法检出限值时，以实验室检测限为准，当MDL大于方法检出限值时，必须寻找时机原因。
同时，考虑提高测试灵敏度、降低空白测定值等方法，来降低实际检出限。
4.3实验室的质控样超出允许范围
（1）原因分析
实验室质控样与被测样一般情况下质量基本一致，只有通过实验室的质控样而得到合格的测定结果，才能保证分析的过程中系统不存在误差。
往往误差都发生在操作的环节中，因而必须保证使用适当的分析方法，可靠的检测作业指导书；合适的实验室环境，保证实验室的环境没有干扰因素；分析仪器能够正常的工作；使用满足分析的要求的纯水、试剂、容器等；分析人员的操作是否规范。
（2）处理方法
检查检测作业指导书是否可靠；分析是否存在对被测物质的干扰因素；分析要求是否在正常状态；分析实验所用的水、试剂、容器是否满足要求等。
此外，还要注意对质控样的不同评判方式，一般有证标准物质都要有证书，所谓有证标准物质即附有证书的标准物质，是一种测量单位。
其就如何进行稀释，以及在什么样的浓度范围进行稀释。
有证标准物的每个标准值一般都附有给定置信的水平的不确定度，可以勇气做依据进行判断。
而对实验室自行配制的质控样的评判方式多采用质控图来进行。
对质控样进行多次的、连续的分析，从而计算出分析结果的标准偏差。
以得出分析结果的平均值，其上下的控制线，得出一定的合格范围，并将质控的结果控制在这个范围内，在范围外的，就是不合格的结果。
4.4 基体加标样品的回收率超出相关的技术规定范围
（1）原因分析
基体加标回收样本的分析是实验室的分析人员对分析结果的精确度进行控制的一种方式，在自我控制分析结果的准确度上，通过对基体加标的回收样品进行分析来进行。
（2）处理方法
基体加标的回收率不合格，意味着其测定结果的准确度不对。
一般来说，是样品受到了有基体物质的干扰。
这时，应当应用相关的作业指导书，为了消除所有的干扰因素，要预处理好样品。
如果结果还是不能做到消除干扰，那么该样品就没有分析的意义了。
不过，对于一些样品来说，加标的回收率好并不表明其分析的结果就一定准确可靠，有的时候样品和加标物质的基体不是相同的物质，这样的话，即使加标的回收率合格，也不一定能够表明整个分析过程的准确性。
4.5平行样测定精密度超出技术规定范围
（1）原因分析
平行样的测定的精密度超限，表明在监测的过程中，采样和分样的代表性以及样品的均匀性应当做到高标准，严要求。
进行平行样的测定，一般是通过采集两个样品来进行，一旦这两个平行样品相对偏差未满足相关技术的要求，就可以明确地判定本次测定数据可疑。
（2）处理方法
从采样的方法和代表性、均匀性等入手，还可能和含有的待测物质的浓度水平有关，也与进行测定时的环境条件和平行测定的次数有关。
还与分析人员操作的规范性和熟练性有关。
此外，还有一些因素，在此不再赘述。
经过上文分析，通过分析可疑结果，以及对如何判断可疑原因的过程阐述和处理方法的把握。
最终，做到对可疑结果的预防，提高环境监测数据的准确性，确保环境监测的质量。
参考文献：
[1] 崔晓萍.环境监测的质量控制[J] .科技致富向导，2012，30.
[2] 黄文.环境监测中可疑结果的判断和预防[J] .环境研究与监测，2008，4.。
