环境监测中异常数据的有效处理

环境监测中异常数据的有效处理（精选10篇）

1.环境监测中异常数据的有效处理 篇一

Excel在地铁沉降监测数据处理中的应用

以复杂繁琐的变形监测原始数据为对象,用VBA建立开发了一套Excel表格以用于记录和计算原始数据,为后续的数据处理奠定基础.

作 者：陈新 胡博 CHEN Xin HU Bo 作者单位：陈新,CHEN Xin(湖南省第一测绘院,湖南,衡阳,421001)

胡博,HU Bo(武汉大学,测绘学院,湖北,武汉,430079)

刊 名：地理空间信息英文刊名：GEOSPATIAL INFORMATION年，卷(期)：20097(3)分类号：P258关键词：Excel 宏 VBA 数据处理

2.环境监测中异常数据的有效处理 篇二

环境监测是环境质量科学表征的重要数据来源, 其目的是获得高质量的环境监测数据, 并由此推断整个环境现有的质量特征[1]。但在实际监测过程中, 样品的采集、运输、分析和采样地点的偶发事件以及各种环境要素本身的时空变化等一系列因素都可能对监测结果产生影响, 导致数据出现异常[2]。因此, 在环境监测过程中出现异常数据是难免的, 也是符合客观实际的, 只是在出现异常数据时, 应该对其进行合理分析, 剔除其中的可疑或不合理的数据, 并分析产生异常的原因, 使被监测的客观环境质量状况能够得到真实反映。

2环境监测异常数据及辨识

异常数据是指与实际数据产生较大出入, 存在无法准确反映实际环境质量和建设项目环境污染状况数据的可能情形。从异常数据的产生原因来看, 既有客观因素的存在, 也有人为因素使然, 异常数据的出现常常不符合实际监测的真实性和逻辑性。根据污染物不同时段的变化规律, 有学者归纳出多种识别异常数据的方法[3], 也有学者根据建设项目环境监测中异常数据的特点, 将异常数据分为离群数据、不合理数据以及和实际不相符的数据等[4], 以提升对异常数据的识别准确性。

2.1环境监测异常数据产生原因分析

产生环境监测异常数据的原因主要有客观原因和主观原因两个方面。

(1) 采样误差原因。在环境监测过程中常常由于采样行为的不规范, 导致采样过程中所获取的样品质量不符合实际, 产生的监测数据与实际不相符, 例如, 在开展某河流断面采样时, 如果仅选择其中的排污口处, 所获取的样品浓度往往较高, 不能反映水域真实污染情况, 这也是因为采样位置不符合相关标准所致。

(2) 样品运输和储存环节原因。样品采集后如果不能现场进行监测分析的, 往往还需要将样品运输至专门的环境实验室进行分析监测, 在运输途中如果样品受到某种污染必然会降低了分析结果的客观真实性, 获取的监测数据必然与样品的真实值之间有一定误差, 例如需要冷冻运输的样品没有冷冻, 需要加固的样品没有加固, 需要其他试剂辅助保存运输, 却没有添加, 这些因素的存在必然会导致样品在运输和储存环节出现交替污染, 加重了采集样品的数据异常。

(3) 非典型监测。当环境监测过程中采样时间和采样不符合规范要求时, 所获取的监测数据就难以真实反映出环境质量和分级数据。

(4) 分析误差。导致监测数据异常的原因还表现为因分析误差所致。例如, 样品分析试剂与标准样品过期, 出现失效, 或者是样品受到其他相关物品干扰、分析仪器不正常运行等等, 都会导致分析误差, 出现异常数据。

2.2环境监测异常数据辨识方法

(1) 离群数据。当监测获取的数据与全部的监测数据平均值之间数值相差太大时, 就难以全面客观地反映被监测环境受污染程度, 以及实际污染情况, 这时所获取的监测数据即为异常数据。例如, 《饮食业油烟排放标准 (试行) 》中, 对于监测获取的数据小于最大值1/4时, 被认定为无效数据, 并要求对该离群数据进行剔除, 不作为监测环境质量分析的数据参考。除此之外, 对于离群的数据究竟如何处理, 规定的不够具体, 通常做法是靠监测人员的分析判断, 结合具体情况综合分析和识别。

(2) 不合理数据。在环境监测过程中, 往往所获取的数据明显与常规监测逻辑相背离, 这时所获取的监测数据常常为异常数据。

(3) 与实际不相符数据。对于长期从事环境监测人员来说, 对不同行业、不同区域环境质量水平以及相关环保设备处理效率都能做到心中有数, 这时, 一旦监测到的数据与日常掌握的数据差异太大时, 往往就会是异常数据, 需要特别对待、甄别。

3环境监测异常数据处理

当环境监测人员一旦发现数据异常时, 首先要认真查找出现异常数据的原因, 重点从工况条件、监测环境以及人为因素等方面查找分析。即便是出现了异常数据, 也不能轻易的剔除或忽略, 而要在查找原因的基础上对数据进行认真分析, 通常情况下, 每个监测污染源采样数据应确保有5个, 对其中的异常数据可以忽略2个。对不同类型的异常数据进行有针对性的处理:1监测数据与被监测环境实际一致时, 应主要分析原因, 并充分说明出现异常数据的原因, 并将结果反馈给相关行政主管部门, 加强对被监测区域环境的监管。2监测数据是因为监测误差所致, 这时可以在监测数据充足的情况下, 剔除异常数据, 然后对剩余有效数据进行分析评价;当然, 一旦忽略的数据导致分析数据不充分时, 还需要重新监测, 以补充分析数据的需要, 以保证监测结果的准确性。3不能确定异常监测数据的原因。这时, 应该重新监测, 并对监测仪器、工况条件、环境因素和监测队伍进行详细的记录和分析, 确保再次监测后所获取的数据具有可追溯性, 并及时进行处理。

4环境监测异常数据防止对策

通过前文分析, 对于环境监测数据异常形成的原因及如何辨识和处理有了较为清晰的认识, 因此, 在实际开展环境监测过程中, 应注重采取合适的方式方法, 以避免或减少异常数据, 或者一旦出现异常数据时, 要全面的掌握如何应对。

4.1强化环境监测人员责任意识

高质量的环境监测结果, 离不开一支业务素质高、 责任心强的监测队伍。具体来说, 首先是要具有职业责任感, 要严格按照监测工作流程和要求, 不得肆意自行更改监测步骤和环节。此外, 监测人员要把监测质量作为工作的重要抓手, 从各个环节做好异常数据的预防, 例如提升采集样品质量, 加强样品的运输和储存, 切实消除因人为因素导致的数据异常, 加强业务知识学习, 熟悉监测工作流程以及被监测环境周边企业的生产工艺, 以确定监测的时间和频次, 保证监测具有相当的代表性和真实性。

4.2提高监测人员专业水平

监测质量很大程度上取决于监测人员的业务水平, 尤其是对于复杂环境的监测更是如此。作为环境监测部门首先要在人才引进时, 注重引入高素质、专业性强的人员充实到环境监测队伍中;对现有人员进行必要的业务培训, 组织一定的环境监测竞赛活动, 并就异常数据开展专门的业务培训和授课, 一方面提高对异常数据的深刻认知, 另一方面也帮助监测人员能及时掌握处理的方式方法。

4.3加强数据审核, 建立可追溯制

做好环境监测数据的审核工作, 对可能影响数据正确性的各个环节进行质量保证, 建立多层次的监测数据审核制度[5]。环境监测部门要实行监测可追溯制度, 尤其对监测报告中获取的监测数据, 要给予特别关注, 一旦出现异常数据时, 立即要求监测人员分析原因, 及时查找问题, 根据不同类型采取有针对性地解决措施, 可追溯制度对帮助监测人员及时查找原因提供了很好的帮助。

5结语

取得符合质量要求的监测结果, 才能指导人们认识环境、评价环境、管理环境和治理环境, 以摆脱因对环境状况的盲目性所造成的不良后果[6]。因此, 加强对异常数据的合理分析, 找出原因, 采取合适有效地处理措施, 才能保证所监测的数据更为准确、可靠, 为数据审核质量打下扎实基础, 为环境管理做好服务。

摘要：论述了环境监测异常数据的产生原因及辨识方法, 就出现的异常数据根据不同情况探讨了具体的处理措施, 并从强化环境监测人员责任意识、提高监测人员专业水平、加强数据审核等三个方面提出了防止异常数据的对策。

3.环境监测中异常数据的有效处理 篇三

关键词自动气象站;月报表;异常数据;预审;处理

中图分类号P4文献标识码A文章编号1673-9671-(2010)081-0124-01

随着自动气象站和地面测报业务系统软件的使用,地面气象数据文件审核方法发生了重大变化。南乐县气象局从2005年1日1日自动气象站投入业务运行以来,对全局测报质量的提高起到了一定的作用,我根据近几年在地面资料审核工作中积累的经验,对本台站出现的、疑误数据处理问题进行了归纳总结,并提出了相应的处理方法。

1异常数据与处理

1.1降水量上下连接值的输入

《地面气象观测数据文件和记录薄表格式》规定,降水量上下连接值由3段组成:即下月1日20—8时降水量和跨月连续降水(或无降水)开始日期和上跨连续降水量。有些站往往没有将下跨的降水量输入或是输错。如有微量降水0.0应输为“,,,,”,误为“0000”。月末最后一日,应该人工录入、校对降水量上下连接值,确保B文件数据正确。

1.2分钟降水量与天气现象矛盾的处理

由于OSSMO 2004软件没有把J文件降水量及降水起止时间与A文件天气现象的降水起止时间对比,所以J文件经常出现降水量与天气现象矛盾的现象,值班员和预审人员必须人工校对分钟降水量与降水的起止时间是否一致。

操作说明:J文件分钟降水量取自B文件,因此要求每日20时值班员要按照《地面测报业务软件操作手册》和系统“帮助”文件,对“小时、分钟降水量”进行校对,方能确保小时降水量合计值和分钟降水量累积值相一致,分钟降水量记录和降水起止时间相一致。

1.3日照时数全天缺测

应该在日出到日落的各小时都应该录入“—”,不能自己认为从有日照的小时开始输“—”。日出、日落时的日照时数如果大于日出、日落时计算的最大值,OSSM0 2004审核提示为错误,应该利用软件提供的计算功能,算出本站该年每日日出日落时间,并查找引起矛盾的原因,确保观测未记录的准确性。

1.4对自动气象站大风记录的开始与结束时间应该认真校对

1)大风数据文件为FJ.TXT,由于FJ文件中的数据是自动气象站采集监控软件(SAWSS)从每分钟采集的数据中判断写入的,若SAWSS因故关闭或采集不正常,都会造成FJ.txt记录不正常,所以FJ.txt文件不能作为大风天气现象的唯一依据。

2)若自动站日极大风速≥17.0m/s,FJ.txt中无大风记录,可从Z文件中的时极大风速尽可能的判断记录,或通过随OSSMO 2004一并下发的自动气象站数据质量控制软件中的“大风现象查询”功能获取。

3)部分厂家的自动站,有时会出现从采集器读取的每分钟数据中的出现时间与实际时间有偏差,若写入FJ.txt文件中的时间与正点写入Z文件中的出现时间有时相差1分钟,则以Z文件的极大风速时间为大风的开始时间。

2对机审疑误信息要认真判断分析

分别使用地面气象测报业务软件和自动气象站数据质量控制软件对A文件、J文件和Z文件进行审核。对软件提示的疑误信息要逐条进行排查处理。提示为“错误”的信息必须维护正确,提示为“可疑”的信息要根据气象要素进行人工确认。如海平面气压、水汽压、露点温度与反查计算值相差>0.3℃,有错误,就应该利用地面气象测报业务软件的工具菜单进行查算;连续变化的要素,相邻时次变化异常。如地温、草温传感器安装不当,就会造成变化异常。一般认为,深层地温(80、160、320cm)相邻时次变化超过0.3℃属于异常。值班人员要按照有关业务文件的要求,加强自动站数据监控和人工与自动对比观测,及时发现问题,解决问题。

3自动站定时记录缺测的处理方法

按照《地面观测规范》和技术问题综合解答(第一号)的规定,自动站记录缺测的处理方法具体有:

1)自动气象站定时观测记录缺测。要优先使用正点前后接近正点的10分钟记录代替。监控软件从3.0.8版本增加了全要素分钟数据文件即RTD文件的备份。可以使用“质量控制软件”查找正点前后接近正点的分钟数据,并用来代替自动站缺测的正点值。

2)人工观测和自动观测记录的同类观测记录可相互代替。

3)在没有任何数据可代替的情况下,采取内插法或缺测处理。内插法是级别最低的。内插法不适用于风向风速、降水量缺测记录的处理。

4)缺测和不完整记录的处理方法要进行备注。

5)分钟数据缺测寻找方法。为了最大限度地减少缺测记录,用自动气象站数据质量控制软件的“数据导入”功能,从RTD文件中恢复。具体方法是:利用质量控制软件中的文件菜单—打开—文件类型—逐分钟地面数据文件—找到相应时间的数据。

4文件的审核

4.1J文件的审核

J文件处理方法。根据有关技术文件,J文件的分钟记录缺测或异常,不再按内插处理。J文件的分钟数据必须是自动站原始采集数据,因此,60分记录用A文件记录代替时,不能用A文件中内插或人工站代替的正点记录代替。需注意:J文件风速是一分钟风速,不能用A文件定时风速代替。

4.2Y文件的审核

制作年报表的A文件月份选择。制作年报表必须在Y文件维护中同时加载当年1-12月的A、J文件和上年度7-12月的A文件,这样才能制作正确的Y文件。

5结束语

自动站报表数据文件内容多、数据量大,要求审核员必须熟练掌握《地面气象观测规范》中各项技术规定及数据文件格式规定,对机审提出的疑误信息进行判断和推敲,不断总结经验,提高自动站报表数据文件的审核质量。台站的报表预审宜采取初审-复审-终审的流程。通过上述流程的上报报表可最大限度地减少错情;要尽量为每个班次排主班、副班并明确责任。当主班在观测、操作、发报时副班应负责校对和配合,发现不正常记录要及时处理,

参考文献

[1]中国气象局监测网络司,地面气象测报业务系统软件操作手册[M].北京:气象出版社,2005,1(37).

[2]地面气象观测规范[M].北京:气象出版社,2003,11(107).

作者简介

4.环境监测中异常数据的有效处理 篇四

这篇文章主要介绍了Python编程中的异常处理教程,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下

1、异常简介

从软件方面来说，错误是语法或是逻辑上的，当python检测到一个错误时，解释器就会指出当前流已经无法继续执行下去，这时候就出现了异常，异常分为两个阶段：首先是引起异常发生的错误，然后是检测和采取可能的措施。常见异常有

NameError、ZeroDivisionError、SyntaxError、IndexError、KeyError、IOError、AttributeError、ValueError、

TypeError等。所有的标准/内建异常都是从根异常派生的，目前，有3个直接从BaseException派生的异常子类：SystemExit，KeyboardInterrupt和Exception。其它的所有的内建异常都是Exception的子类。

2、异常检测及处理

异常可以通过try语句来检测，有两种主要形式：try-except和try-finally。前者可以添加一个可选的else子句来处理没有检测到异常的情况。一个try语句可以对应一个或多个except语句，但只能对应一个finally子句，except用来捕获并处理异常，可以处理多个异常，也可以指定可选的异常参数（将会是一个包含来自异常的代码的诊断信息的类实例，异常参数自身会组成一个元组，并存储为类实例的属性），要避免裸except（会捕获所有异常，没有机会保存异常发生的原因，虽然可以通过sys.exc_info()获得，但不推荐，如果想捕获所有异常，可以在except中使用BaseException类，而Exception类不包括KeyboardInterrupt和SystemExit），finally无论发生错误与否都会执行。try-except-finally是个复合语句。try检测到异常时，try语句块中的剩余代码是不会执行的，异常会延着堆栈向上提交，直到找到合适的异常处理器，如果到达最顶层仍然没有找到对应的处理器，python解释器会显示出跟踪返回消息，然后退出。

try-except语法如下：

try: try_suite except Exception1[, reason1]: suite_for_exception_ Exception1 except Exception2[, reason2]: suite_for_exception_ Exception2 except (Exception3, Exception4)[, reason3_4]: suite_for_exceptions_ Exception3_and_Exception4 except (Exc5[, Exc6[, ... ExcN]])[, reason]: suite_for_exceptions_ Exc5_to_ExcN else: suite_for_no_exception finally: suite_always_run

可同时捕捉多个异常，可捕捉异常对象，可忽略异常类型以捕捉所有异常

>>>try: x = int(input(‘input x:‘)) y = int(input(‘input y:‘)) print(‘x/y = ‘,x/y) except ZeroDivisionError: #捕捉除0异常 print(“ZeroDivision”) except (TypeError,ValueError) as e: #捕捉多个异常，并将异常对象输出 print(e) except: #捕捉其余类型异常 print(“it‘s still wrong”) input x:12 input y:0 ZeroDivision >>>try: x = int(input(‘input x:‘)) y = int(input(‘input y:‘)) print(‘x/y = ‘,x/y) except ZeroDivisionError: #捕捉除0异常 print(“ZeroDivision”) except (TypeError,ValueError) as e: #捕捉多个异常，并将异常对象输出 print(e) except: #捕捉其余类型异常 print(“it‘s still wrong”) input x:12 input y:y invalid literal for int() with base 10: ‘y‘

try/except 可以加上 else 语句，实现在没有异常时执行什么

>>>try: x = int(input(‘input x:‘)) y = int(input(‘input y:‘)) print(‘x/y = ‘,x/y) except ZeroDivisionError: #捕捉除0异常 print(“ZeroDivision”) except (TypeError,ValueError) as e: #捕捉多个异常 print(e) except: #捕捉其余类型异常 print(“it‘s still wrong”) else: #没有异常时执行 print(‘it work well‘) input x:12 input y:3 x/y = 4.0 it work well

3、上下文管理中的with语句

如上提到的try-except和try-finally，python对隐藏细节做了大量的工作，因此需要你操心的仅是如何解决你所遇到的问题。另一个隐藏低层次的抽象的例子是with语句，它在python2.6中正式启用。python2.5尝试性的引入了with，并对使用with作为标识符的应用程序发出这样的警告――在python2.6中，with将会成为关键字。如果你想在python2.5使用wiht语句，你必须用from __fututure__ import with_statement来导入它。

类似try-except-finally，with语句也是用来简化代码的，这与用try-except和try-finally所想达到的目的千呼后应。try-except和try-finally的一种特定的配合用法是保证共享的资源的唯一分配，并在任务结束的时候释放它。比如文件（数据、日志、数据库等等），线程资源，简单同步，数据库连接等等，with语句的目的就是应用在这种场景，

然而，with语句的目的在于从流程图中把try，except和finally关键字和资源分配释放相关代码统统去掉，而不是像try-except-finally那样仅仅简化代码使之易用。with语法的基本用法如下：

with context_expr [as var]: with_suite

看起来如此简单，但with仅能工作于支持上下文管理协议的对象。当with语句执行时，便执行context_expr来获得一个上下文管理器，其职责是提供一个上下文对象，这是通过调用__context__()方法来实现的。一旦我们获得了上下文对象，就会调用它的__enter__()方法。当with语句块执行结束，会调用上下文对象的__exit__()方法，有三个参数，如果with语句块正常结束，三个参数都是None，如果发生异常，三个参数的值分别等于调用sys.exc_info()函数返回的三个值：类型（异常类），值（异常实例）和回溯（traceback）相应的回溯对象。contextlib模块可以帮助编写对象的上下文管理器。

常见异常：

Exception                       所有异常的基类

AttributeError                特性应用或赋值失败时引发

IOError                            试图打开不存在的文件时引发

IndexError                      在使用序列中不存在的索引时引发

KeyError                         在使用映射不存在的键时引发

NameError                      在找不到名字（变量）时引发

SyntaxError                    在代码为错误形式时引发

TypeError                        在内建操作或者函数应用于错误类型的对象是引发

ValueError                      在内建操作或者函数应用于正确类型的对象，但是该对象使用不合适的值时引发

ZeroDivisionError         在除法或者摸除操作的第二个参数为0时引发

4.自定义异常：

继承于 Exception 的类

class myException(Exception):pass

5.抛出异常：

raise 语句

>>>def division(x,y): if y == 0 : raise ZeroDivisionError(‘The zero is not allow‘) return x/y >>>try: division(1,0) except ZeroDivisionError as e: print(e) The zero is not allow

6.finally 语句

不管是否出现异常，最后都会执行finally的语句块内容，用于清理工作

所以，你可以在 finally 语句中关闭文件，这样就确保了文件能正常关闭

>>>try: x = int(input(‘input x:‘)) y = int(input(‘input y:‘)) print(‘x/y = ‘,x/y) except ZeroDivisionError: #捕捉除0异常 print(“ZeroDivision”) except (TypeError,ValueError) as e: #捕捉多个异常 print(e) except: #捕捉其余类型异常 print(“it‘s still wrong”) else: #没有异常时执行 print(‘it work well‘) finally: #不管是否有异常都会执行 print(“Cleaning up”) input x:12 input y:3 x/y = 4.0 it work well Cleaning up

5.环境监测中异常数据的有效处理 篇五

第一条【编制目的】为保障环境监测数据真实准确,依法查处环境监测数据弄虚作假行为,依据《中华人民共和国环境保护法》(以下简称《环境保护法》、《大气污染防治行动计划》和《水污染防治行动计划》等法律法规与文件,制定本办法。

第二条【行为定义】本办法所称环境监测数据弄虚作假行为,系指故意违反环境监测技术规范,篡改、伪造或者指使篡改、伪造监测数据等行为。

第三条【适用范围】本办法适用于以下活动中涉及的弄虚作假行为:(一依法开展的环境质量监测、污染源监测、应急监测;(二监管执法涉及的环境监测;(三政府部门购买的环境监测服务;(四政府部门委托开展的环境监测;(五企事业单位依法开展或委托第三方开展的自行监测。

第四条【责任主体】环境监测机构、从事环境监测设备维护、运营的机构及其负责人对监测数据的真实性和准确性负责。

第二章调查

第五条【调查主体】县级以上人民政府环境保护主管部门负责调查认定环境监测数据的弄虚作假行为。污染源自动监控管理部门会同环境监测部门调查认定污染源自动监控数据的弄虚作假行为。

第六条【监督检查】各级环境保护主管部门应定期或不定期组织开展环境监测质量监督检查。

第七条【干预记录】对干预环境监测活动,指使篡改、伪造环境监测数据的行为,监测或运维人员应如实记录。否则造成的弄虚作假后果由该环境监测机构或从事环境监测设备维护、运营的机构及其直接责任人和直接负责的主管人员负责。

第八条【举报受理】任何单位和个人均有权举报环境监测数据弄虚作假行为。对能提供基本事实线索或相关证明材料的举报,县级以上人民政府环境保护主管部门应予以受理并为其保密。

第九条【立案调查】环境保护主管部门在监督检查中发现涉嫌监测数据弄虚作假行为的,调查人员应制作现场检查笔录,收集并固定相关证据;接受举报的应及时调查取证,符合立案条件的,依照法定程序办理。

第三章处理

第十条【通用罚则】环境监测机构及从事环境监测设备维护、运营的机构,在有关环境服务活动中弄虚作假,对造成的环境污染

和生态破坏负有责任的,除依照法律法规规定给予处罚外,还应当与造成环境污染和生态破坏的其他责任人承担连带责任。

第十一条【职能部门】县级以上人民政府环境保护主管部门或所属环境监测机构工作人员篡改、伪造或指使篡改、伪造监测数据,情节较轻,未造成影响的,给予警告处分;情节严重,造成不良影响的,吊销直接责任人的环境监测上岗证,责其令调离工作岗位,依法对直接负责的主管人员和其他直接责任人员给予记过、记大过或者降级处分;造成严重后果的,给予撤职或者开除处分。其他负有环境保护监督管理职

责的部门所属的环境监测机构工作人员篡改、伪造或指使篡改、伪造监测数据的,依法移送其主管部门实施处罚。

第十二条【排污单位】企事业单位和其他生产经营者篡改、伪造监测数据的,尚不构成犯罪的,除依照有关法律法规规定予以处罚外,由县级以上人民政府环境保护主管部门将案件移送公安机关,对其直接负责的主管人员和其他直接责任人员,处以十日以上十五日以下拘留,情节较轻的,处五日以上十日以下拘留。

第十三条【服务机构】社会环境监测机构以及从事环境监测设备维护、运营的机构篡改、伪造监测数据或出具虚假监测报告的,除承担连带责任外,由负责查处的环保部门将该机构和涉及弄虚作假行为的人员列入黑名单,并报上级环保部门,禁止其参与政府采购环境监测服务或政府委托项目。

第十四条【设备厂家】监测仪器设备生产机构生产的产品应有防止修改、伪造监测数据的功能,监测仪器设备生产机构配合监测

数据造假的,由负责查处的环保部门通报公示生产厂家、销售机构及其产品名录。

第十五条【通报公示】县级以上人民政府环境保护主管部门应通报环境监测数据弄虚作假行为及相关责任人,记入社会诚信档案,及时向社会公布。

第十六条【目标考核】发现篡改、伪造监测数据,涉及目标考核的,视情节严重程度将考核结果按降低一级认定或确定为不合格,情节严重的,环境保护主管部门应取消授予的环境保护荣誉称号;涉及县域生态考核的,视情节严重程度,建议国务院财政主管部门减少或取消当年中央财政资金转移支付;涉及《大气污染防治行动计划》《水污染防治行动计划》排名的,分别以当日或当月的历史最高浓度值计算排名。

第十七条【领导干部】党政领导干部指使篡改、伪造监测数据的,由上级人民政府环境保护主管部门移送组织部门和纪检监察部门处理。

第四章附则

第十八条【名词定义】本办法所称环境监测数据,系指按照相关技术规范和规定,通过手工或者自动监测方式取得的环境监测原始记录、统计结果、综合报告等信息。

本办法所称环境监测机构,系指县级以上人民政府环境保护主管部门所属的环境监测机构、其他负有环境保护监督管理职责的部

门所属的环境监测机构以及其他社会环境监测机构。

第十九条【解释部门】本办法由国务院环境保护主管部门负责解释。第二十条【实施时间】本办法自2015年XX月XX日起实施。

附 环境监测数据弄虚作假行为判定细则 第一条【篡改数据】篡改监测数据，系指利用某种职务或者 工作上的便利条件，故意干预环境监测活动的正常开展，导致监 测数据失真的行为，包括以下情形：(一 擅自停运、变更、增减环境监测点位或故意改变点位 属性的；(二 故意改变采样时间、频次、方法的；(三 人工遮挡、堵塞和喷淋等方式，干扰采样口或周围局 部环境的；(四 人为操纵、干预或破坏排污单位生产工况、污染源净 化设施，使生产或污染状况不符合实际情况的；(五 有稀释排放或旁路排放，或者将部分或全部污染物不 经规范的排污口排放，故意逃避自动监控设施监控的；(六 破坏、损毁监测设备站房、通讯线路、信息采集传输 设备、视频设备、电力设备、空调、风机、采样泵以及其他监测 监控或辅助设施的；(七 故意更换、隐匿、遗弃监测样品或通过稀释、吸附、吸收、过滤、改变样品保存条件等方式改变监测样品的性质的；(八 故意漏检关键项目或者无正当理由故意改动关键项目 的监测方法的；(九 故意改动、干扰仪器设备的环境条件、运行状态或对 — 8 —

监测设备中关键参数和应用程序进行删除、修改、增加、干扰，或者对仪器使用试剂、标样进行人为干扰的；(十 未向环保部门备案，自动监测设备暗藏可通过特殊代 码、组合按键、远程登录、遥控、模拟等方式进入不公开的操作 界面，可对自动监测设备的参数和监测数据进行秘密修改的；(十一 故意不真实记录或者选择性记录原始数据的；(十二 篡改、销毁原始记录，或者不按规范传输、处理原 始数据的；(十三 故意对原始数据进行不合理修约、取舍，或者有选 择性评价监测数据、出具报告或发布结果，以至评价结论失真的；(十四 未经正常批准程序，擅自修改报告中关键信息或数 据的；(十五 其他涉嫌篡改监测数据的情形。第二条【伪造数据】伪造监测数据，系指没有实施实质性的 环境监测活动，凭空编造虚假监测数据的行为，包括以下情形：(一 纸质原始记录与电子存储记录不一致，或谱图与分析 结果不对应，或用其他样品的分析结果和图谱替代的；(二 监测报告与原始记录信息不一致，或者没有相应原始 数据的；(三 监测报告的副本与正本不一致的；(四 伪造监测时间或者签名的；(五 通过仪器数据模拟功能，或植入模拟软件，凭空生成 监测数据的；(六 未开展采样、分析，直接出具数据或到现场采样、但 — 9 —

6.环境监测中异常数据的有效处理 篇六

各镇区街道、市直有关部门，有关企事业单位：

根据烟台市人事局对2007年人事统计工作的部署，我市人事统计工作会议定于2008年1月3日（星期四）上午8：30在教体局四楼会议室召开，现就有关事宜通知如下：

一、统计内容

1、事（企）业管理人才和专业技术人才统计

2、机关事业单位工作人员工资统计

3、机关企事业单位退休干部统计

二、软件安装使用

1、软件下载

上述三项统计内容全部采用【人事统计报表数据处理系统-综合版】软件填报，该系统软件及样表请在“烟台人事编制信息网”首页“2007人事编制统计专栏”中下载。

2、软件安装使用

【人事统计报表数据处理系统-综合版】软件下载并解压后，在文件夹中查找《人事统计报表数据处理系统安装使用说明》，按照《说明》步骤双击“报表系统安装.exe”安装程序，完成软件安装并使用。

3、注意问题：（1）报表系统安装路径由系统默认指定，用户不可以修改，但可以自主选择驱动器，如C、D、E、F、G等驱动器（不要安装在C盘）。

（2）如果电脑上安装了杀毒防火墙软件(如瑞星)，程序安装过程中,会出现拦截的窗口，这时一定要选择“允许”，否则软件无法正常运行。（3）原来装过2006年统计报表数据处理系统的计算机可以安装在同一盘符下，不会覆盖原有程序。（4）软件尽量不要与其他数据处理软件（工资统发等）安装在同一台计算机上，否则容易出现冲突。（5）软件安装完毕后，如不能正常显示

电子表格，请先到软件下载文件夹/测试用插件，点击安装Cellweb插件后，再尝试启动软件。（6）软件安装完毕，如不能正常显示登陆界面，请先到“开始”菜单栏/程序/ 2007年人事统计报表数据处理——综合版，点击 “启动web服务”后，再尝试启动软件。（7）软件不能安装或不能正常运行，可能电脑数据库冲突，请换电脑安装。

三、报表要求

1、各基层填报单位要高度重视，严格按照填报说明和指标解释要求，如实填报，确保统计数据真实、准确、完整。填报表格经主要负责人审核把关，签字上报。

2、上报时间： 2008年1月7日-10日。

3、上报材料：汇总数据和加盖公章的正式报表各一份。所有材料用A4纸打印。（注意：（1）“汇总数据”文件属特殊格式文件，只有系统可以接收，平时打不开，而不是EXCEL电子表格文件。（2）正式报表必须系统生成，不可以用EXCEL电子表格填报。）

4、报送地点：

《2007年事业单位人才统计报表》和《2007年国有（集体）经济企业人才统计报表》报录用流动科纪永杰，电话3222019；（无事业单位的机关不报此表）

《2007年机关事业单位工资统计年报表》和《2007年机关、企事业单位退休干部统计表》报工资福利与退休科邵伟，电话3222627。

三、会议准备：各单位请在与会时带本通知和相关统计表表样。

接到通知后，在会议召开前，各单位必须按照《人事统计报表数据处理系统安装使用说明》熟悉软件，并根据《2007年人事统计报表填报说明》填报数据，遇到问题，请仔细阅读本通知和《说明》。

海阳市人事局

7.环境监测中异常数据的有效处理 篇七

关键词：带电检测 色谱分析 电容型设备

1 概述

带电检测技术能够及时的获取到设备的各种信息，并对设备的运行状态有全面的掌握，保障电网的安全运作，除停电试验外，这种检测技术应该提倡。本文主要就220kV电流互感器带电检测数据异常分析及处理进行的介绍，以供同行参考。

2 电容型设备带电检测方法简介

相对比较法是本单位采用的带电检测方法，用于电容型设备的检测[1]。首先是要获取到相对的介损，电容量，通常的方法是将一组的电流互感器末屏电流作为参考量，而其他的电流互感器的末屏的电流与其对比测量。外部环境（如温度）、运行情况（如电压波动）变化所引起的测量结果波动同时作用于参考设备CN和被试设备CX上，其相对测量值（包括介损差值△tanδ和电容量比值CX／CN）保持稳定，故测量结果能够反映设备绝缘的真实状况。

3 带电检测情况

3.1 介损电容量带电检测情况

2010年08月04日，某220kV变电站开展电流互感器介损电容量带电检测，发现212间隔A相电流互感器介损值远超过B、C两相，电容量未发现异常。A相电流互感器基本参数：型号LB9-220W；出厂日期2005年7月6日；投运日期2005年12月21日。三只电流互感器介损电容量带电检测数据见表1。

此次介损电容量带电检测以213间隔作为基准间隔，上次停电试验数据见表2。依据表1和表2试验数据，可以计算出212间隔A、B、C相电流互感器介损值分别为0.02825、0.00589、0.00242，A相介损值远高于B相和C相。

3.2 带电油色谱检测情况

通过带电取油样进行油色谱及微水检测，检查212间隔A相电流互感器的绝缘状况，检测结果见表3。

从表3得出，212间隔A相电流互感器氢气、总烃含量分别高达49984.89μL/L和1710.92μL/L，且出现1.34μL/L的乙炔，三比值编码为110，初步判断为内部存在低能量放电性故障[2]。该电流互感器以往油色谱检测数据正常。

4 停电试验情况

4.1 常规性试验情况

对212间隔A相电流互感器进行10kV电压下介损电容量测试，测试结果见表4。

从表4得出，212间隔A相电流互感器介损值已远超过规程注意值[3]，绝缘电阻未见异常。

4.2 高电压介损电容量试验情况

表5列出的试验数据为212间隔A相电流互感器高电压介损电容量测试结果。

从表5得出，试验电压由10kV增长到Um/√3时，介损值增量为0.00682，超过规程注意值（规程为不大于±0.003）[3]，由0.5Um/√3增长到Um/√3时介损值增量为0.00254，同样超过规程注意值（规程为不大于0.001）[3]。

4.3 局部放电试验情况

进行局部放电，要提前进行好电压的设置，保证测试电压低于设备正常运行时候的电压，将局部放电的起始电压设为62kV，熄灭的电压是50kV。通过局部放电试验情况，可以进一步的掌握212间隔A相电流互感器绝缘状况。

5 解体检查情况

在对212间隔A相电流互感器的外观进行一次常规的检查后，并没有发现异常。下一步进行解体的检查，具体的检查情况如图1，经过检查发现有X腊存在。并且部分的绝缘纸出现硬化。

6 原因分析

综合分析电气试验、油化及解体情况，认为212间隔A相电流互感器缺陷原因如下：

①在产品的制造过程中，真空处理和电容屏绕包工艺没有做好，因此，导致了绝缘纸中存在褶皱和硬化的现象，这样就很可能会存在绝缘的薄弱点，存在安全隐患。在正常运行电压下，一定能量密度的局部放电出现在绝缘薄弱点部位，导致变压器油劣化。

②变压器油劣化过程中，产生氢气、烃类气体等特征气体，同时析出的X蜡附着在电容屏或绝缘纸上。局部放电在附着X蜡的部位进一步加剧，温度升高，使变压器油劣化速度加快。

7　预防措施

2009年6月，212间隔A相电流互感器的油色谱试验數据正常，仅一年时间，设备出现严重缺陷，所以应积极采用带电检测手段，如红外精确测温、电容型设备介损电容量带电检测、带电取油样油色谱检测等。另外，为避免不合格产品投入运行，应采取以下措施：

7.1 加强厂内验收

产品制造过程中，专业人员对产品原材料、包绕工艺、真空注油、真空干燥、出厂试验等方面进行质量监查。

7.2 高电压介损检测作为交接试验项目

与低电压介损检测相比，高电压介损检测发现设备缺陷更灵敏、有效。低电压介损检测试验电压远低于设备正常运行电压，由于不同生产厂家制造工艺、绝缘材料等方面的差异，10kV试验电压不易反映电流互感器存在的局部缺陷。

参考文献：

[1]刘胜军等.电容型设备相对比较法的带电检测[J].绝缘材料, 2007，40(3)：55～57.

[2]阎春雨.采用油中溶解气体分析法判断变压器故障应注意的事项[J].变压器，2006，43(9)：38～41.

8.环境监测中异常数据的有效处理 篇八

GPS监测网动态数据处理抗差Kalman滤波模型

为克服观测向量中的粗差对状态参数滤波值的影响,通过分析其影响规律,并充分顾及到粗差在预测残差中得到全部反映的特点,导出了GPS监测网动态数据处理的抗差卡尔曼滤波模型--该模型对观测空间和设计空间均具有良好的抗差性.通过利用该抗差滤波模型对含有粗差的.模拟GPS监测网的计算,与采用标准卡尔曼滤波模型的计算结果相比较,可获得可靠的变形分析结果.

作 者：余学祥 吕伟才 YU Xue-xiang LU Wei-cai 作者单位：淮南工业学院,资源与环境工程系,安徽,淮南,23刊 名：中国矿业大学学报 ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF MINING & TECHNOLOGY年，卷(期)：29(6)分类号：P207关键词：抗差卡尔曼滤波 GPS监测网 等价增益矩阵 粗差 变形分析

9.环境监测中异常数据的有效处理 篇九

关键词：电能计量；数据采集；异常诱因；数据分析

引言

电量计量时关系到供电阶段的准确却的重要基础，要求保障供电的准确和公正，达到客户和供电企业的双赢，就必须进行准确的计量。目前远程的数据采集和计量技术已经被应用，但是因为系统运行总难免会出现设备故障、外部干扰等情况的出现，因此判断异常计量就成为供电计量工作中的重要内容。

一、电力信息采集系统

电力信息采集系统主要是可以分为三个部分，即控制主站、通信通道、采集设备。主站是网络结构的核心，利用计算机、数据库等技术构成一个控制和分析系统，对供电信息进行采集、计量、分析等。通信通道则是包括上下行两个部分，上行通信是主站与终端之间的通信，包括光纤通道、无线通道、电力专用线路等，下行通道则是低压载波、RS485等通道技术支持的采集重大妤电表之间的通道。终端设备就是指安装在客户端的计量装置，如专变终端、集中器、采集器、电表等。

二、终端电表的数据采集

要实现对用电量的计量就需要电能表具备采集功能。针对不同的客户电力信息采集系统对电能表的要求也不太，对用电量较大的客户，采用专变终端对三相电能表进行数据采集。而对于低压客户则通过公变集中器进行数据采集。专便终端与三相电能表通常利用RS485线进行直接连接，电能表的数量相对少，电流和电压可以实时获取。数据设定為15分钟上传一次数据，包括电压、电流、无功有功、功率因数等，正反向的费率电量，同时也判断故障情况。公变集中器采集的低压客户数据，单、三相电能表数量较多，因此通过电力载波的方式进行日采集，每次上传正反向的费率电量，抄表结果等，上传到主站服务器。

三、异常数据的类型和出现诱

1.异常数据的种类

常见的电能计量以此数据包括电能值异常、计量电压异常、计量电流异常、功率因数异常、相关信号开关量异常等。这些异常都会造成电力计量的数据异常。

2.异常数据的诱因

（1）特殊负荷引发：存在发电设备进行并网，如小水电用户；双多向的电源，在并列运行时有功率穿越，存在电网方向传输的就被记录为反向有功；内部有大型机电设备，如电梯、电铁等，因为惯性而出现发电机状况，此时如果的设备不用电，则逆向发电则通过电表进行反向传递，而被记录为有功。

（2）操作诱因。在实际的操作中主站系统会出现一些档案的参数错误或者操作流程不当等问题，造成累积的错误判断。具体如：表计的档案信息异常，如现场计量表为三相三线连接，额定电压为3*57.7/100v，如果档案记录接线方式为三相四线，则计量电压为220v。此时采集的现场电压和数据通过主站数据进行分析，低于档案额定的阀值，这就容易造成计量低电压的误判；如果存在两台以上的终端公用一个通讯地址，主站采集的数据则为不准确的终端数据，两台设备的叠加的数据将造成电表数据飞走或者倒走的情况；调试流程存在错误，一台终端下存在多个计量点，从而导致数据错乱而不能准确计量。

（3）现场计量表诱因。现场计量装置的接线问也容易导致异常数据，如接触不良或者接线错误等。接触不良就是在某个相位上存在接线不实的情况，造成电压曲线上下波动幅度较大；而接线错误则包括了电流互感器极性反接、电压相序错误等，接线问题可能是失误也可能是窃电行为所致。

（4）设备或者装置故障。计量或者用电终端存在故障也可能导致计量异常，如电表故障、互感器故障、终端故障等等。

（5）存储器故障。一部分有功表或者普通电表，不能进行实时电压的记录，终端设备不能获得电压数据，从而将其存储为0值，到那时其他数据，包括有功电能值现实计量正常；部分终端设备仅仅存储7日内的计量数据，如果某日不能准确发回数据，则终端上这天的数据将现实7日前的数据，这就会出现电表倒走的情况。

四、异常数据采集在电能计量异常分析的应用

（1）反向有功总电能示值：分析方式提出上网以及含有电机设备类负荷的用户，排除当月正向有功的总体电能，其计量电量远远大于反向电量计量数据，电表反向有功总电能示值为当日示值，与7日前示值之差大于0.1且实时总功率等于两相功率之和减去第三相功率；或者总功率等于第一相功率减去另两相功率之和，以此判断存在接线错误。

（2）电表计量过快：对当日的电量大于电能表最大电流*额定电压*24*2。按照此标准，查阅当月总有功电能示值，如果出现两个以上的基数出现增加，则认为终端共用终端地址；反之则出现抄表示值异常或者高位异常等情况，有功总数和分费率数据存在错误，这样就可初步判断终端装置和电表异常，可以通过穿透抄表进行细化分析，确定电表侧故障。

（3）电表停止计量：对出现本次采集电量为零，任意一相的电压最大值超过50%，电流曲线的任意一相平均值，不小于阀值（0.1安培），属于电表停止计量的故障。

五、效果与结论

异常的数据在电能计量中是客观存在的，因此对异常数据进行细致分析可以对电力计量的状况进行判断，确定各种异常情况，确定故障的位置和诱因。实现经济效益和社会效益的保障。在安全用电和科学用电等方面，较好的履行供电和用电客户的责任和义务。在电力网络建设中，为了保证供电成本的回收以及效益产生，在电力网络监控中应强化监控和分析制度，对设备进行监控形成一个良性的闭环。在采采集系统的主站，为了确保采集率和数据异常处理的有效，制定了相关的运行监测制度以及缺陷处理制度，利用对日常异常数据的分析来发现问题并解决问题。通过采集工作的闭环管理，满足了计量装置处理的时效性要求，缩短了对问题处理的周期，保证了电力计量装置维护和校验的效果。通过对异常数据进行统计和分析，工单的及时处理，在短期内及时的发现和处理了装置故障和缺陷，也针对发现的采集终端故障进行了处置和维护。可见异常数据的判断与分析可以有效的帮助解决终端计量装置故障以及异常。

参考文献：

[1]陈驰.基于用电信息采集系统的运行电表故障智能分析[J].电测与仪表，2014（08）：10-11.

[2]肖坚红，严小文，周永真，陈月燕.基于数据挖掘的计量装置在线监测与智能诊断系统的设计与实现[J].电测与仪表，2014（07）：25-26.

[3]胡志宏.电能计量装置的计量技术分析[J].低碳世界，2014（09）：08-09.

[4]盖作常.探究电表计量误差分析与抑制[J].科技与企业，2014（10）：06-07.

[5]谢瑄.电能计量准确性影响因素及计量方法分析[J].机电信息，2013（11）：25-26.

10.环境监测中异常数据的有效处理 篇十

在这一框架的设计与实现当中，对Hadoop分布式开源计算机框架进行了应用，对其中的HDFS分布式文件系统，以及Map Reduce进行应用，从而对大规模数据处理业务进行处理和协调。在计算节点当中，对放置在Map Reduce任务进行映射，对大规模数据进行划分，使之形成若干子块，并对数据块的数量、规格等参数加以掌握。通过HDFS功能，可以在每一个计算节点当中，对数据块副块进行智能的放置，同时针对各个节点，对具体的角色进行设计。在大规模数据处理的过程当中，需要利用Reduce函数、Map函数、以及相关的程序进行分布化处理。在Hadoop当中，为了对Map Reduce进行运行，提供了一个API进行支持。

3结论