水质检测数据误差的研究

摘要：水质检测中数据误差的存在将会影响水质检测工作的质量，所以对水质检测数据误差的研究具有必要性。文章介绍了水质检测误差分析中常用的概念，论述了误差数据的处理方法，以不断降低误差提高水质检测的质量。

在水资源管理中，水质检测是一件不可忽视的项目。通过水质检测可以为环境污染管理提供可靠的参考依据，同时可以为饮用水的质量评估提供可靠的依据，为国家环保工作的开展提供可靠的资料，同时对相关法规和标准的质量可以起到有效的指导作用，关系到人们切身利益。因此，水质检测的数据结果就显得十分重要。然而，水检测的数据通常会受到检测环境、检测设备、检测方法等多种因素影响，导致结果和实际值之间的误差。所以，有必要对检测误差及数据的处理进行研究，通过一定的方法使得检测数据更加完善，保证检测结果的可靠度，进而提高水质检测的质量。

1 水质检测误差分析常用概念

1.1 真值与平均值

在水质检测中，检测数据的误差分析是以检测数据的误差及其在运行中产生的影响为对象，确定检测的准确度。一定条件下客观存在的，数值是物理量的真实值，在通常情况下无法测得真值，检测时常用平均值代替真值。由于测试的次数是有限的，用有限的试验次数求得的平均值，只能是真值的近似值。常用的平均值由以下几种：算术平均值、均方根平均值、加权平均值、中位值、几何平均值。

（1）算术平均值：算术平均值是最常用的一种平均值，设x1、x2、…xn为各次的检测值，n为检测次数，则算术平均值为：

（3）加权平均值：加权平均值为权重值（可以是检测值的重复次数，检测者在总数占的比例或根据经验确定）与测量值的乘积之和再除以权重值之和所得的值。

（4）中位值：中位值是指一组检测测值按大小次序排列的中间值。

（5）几何平均值：几何平均值是一组n个检测值的连乘，并开n次方所求得的值。检测中根据不同情况选取平均值的计算方法，例如某厂测得外排口的COD数据为100mg/L、110mg/L、130mg/L、120mg/L、150mg/L、190mg/L、170mg/L，分析该厂所测数据部分在（100～130）mg/L之间，少数数据（170mg/L、190mg/L）的数值比较大，此时采用几何平均值，可以较好的代表者组数据的中心趋向。故其平均浓度为：

1.2 误差与误差的类型

检测值与真值之间的差值称为绝对误差，由于真值不易测得，实际应用中常用检测值与平均值之差表示绝对误差。在分析工作中，常把标准式样某成分的含量作为该组分的真值，以此为标准估计误差的大小。判定测定的准确度常用相对误差的概念。

相对误差=绝对误差/平均值

误差的分类根据误差的性质及发生的原因，误差可分为：（1）系统误差：指在测定中由未发现或未确定因素所引起的误差。（2）随机误差：这种误差无法控制，但它服从统计规律，规律可用正态分布曲线表示。（3）过失误差：过失误差由于操作人员不仔细、操作不正确因素引起。

1.3 准确度与精密度

分析检测数据准确性常用准确度与精确度来衡量。准确度：准确度指测定值与真实值的偏差程度，它反映系统误差的大小，一般用相对误差表示。精密度：精密度是指在控制条件下用一个均匀试样反复测量，所得数值之间重复的程度，它反应随机误差的大小。是测定值与算术平均值的偏差程度。精密度是保证准确度的前提条件。只有在消除了系统误差的情况下，才可用精密度表示准确度。水质分析中评价检测数据的好坏首先要考察精密度，然后再考察准确度。水质分析工作中可在试样中加入已知量的标准物质，考察测试方法的准确度与精密度。

2 检测数据的误差分析及处理方法

2.1 直接测量值的误差分析

水质检测数据有直接测量值及间接测量值。直接从仪器、仪表和设备读取的值叫直接测量值；把直接测量值代入公式，经过计算所得到的测量值，则称为间接测量值。

（1）单项测量值的误差分析。在水污染环境监测的过程中许多检测项目受条件限制，难以做到准确的重复，对某些项目的测量值，往往就有一次，这些测量值的误差应根据实际情况进行修正。对于随机误差较小的测量值，可按仪器上注明的误差范围进行计算；当无法计算时，可按仪器上最小刻度的1/2作为单项测量的最大绝对误差。

（2）多次重复测量值的误差分析。为获得准确可靠的测量值，只要条件许可，应尽可能对某一测量值进行多次重复测量，用这些测量值的算术平均值来近似地代替测量值的真值。

测量值的真值可表示为：A=±Δx，为算术平均值，其计算式为测量值与算术平均的差－偏差：dxi=xi－x，算术平均误差：某原水浊度经10次测量，分光光度计读数分别为0.482、0.480、0.481、0.479、0.480、0.478、0.479、0.481、0.480、0.481。据以上数据可得浊度的算术平均值为：=0.4801，算术平均误差：=0.00092，则真值为：A=±Δx=0.4801±0.00092，所以测量值的真值在0.4792和0.4810之间。

2.2 间接测量值的误差分析

在水质检测中，间接测量值是将直接测量值代入公式计算出来的。间接测量值误差的大小不仅取决于直接测量误差，还取决于公式的形式。即直接测量值与间接测量值之间的函数关系。

间接测量算术平均误差计算：

按算术平均误差计算的间接测量值的误差，是在考虑各项误差同时出现的最不利情况时，各绝对误差相加而得的。只含和、差运算的间接测量值的绝对误差等于各项直接测量值绝对误差之和。直接测量值与间接测量值之间的函数关系含乘、除、乘方、开方时，相对误差等于各直接测值的相对误差之和。当间接测量值的计算公式只含加减运算时，以先计算绝对误差后，再计算相对误差为宜；当间接测量值的计算公式含有乘、除、乘方、开方时应先计算相对误差，后计算绝对误差。

例如水质检测配药过程中直接测定的量是：溶质的质量WB，0.2499g，使用分析天平，绝对误差为0.0004g；溶剂水的质量WA，25g，在台秤上称，绝对误差为0.1g；溶质与溶剂水置于50mL容量瓶中，观测体积刻度为V，25mL，容量瓶刻度的绝对误差为±0.05mL。

则溶质称量的相对误差为：

ΔWB/WB=±0.0004/0.2499=±1.6×10－3

溶剂称量的相对误差为：

ΔWA/WA=±0.1/25=±4×10－3

观测体积相对误差为：

ΔV/V=±0.05/25=±2×10－3

由此可求得所配试剂的相对误差：

ΔWB/WB+ΔWA/WA+ΔV/V=（±1.6×10－3）+（±4×10－3）+（±2×10－3），可以看出：误差主要来自溶剂的称量，要提高配药的准确率，溶剂的称量需更换精度更高的天平。

2.3 异常数据的取舍

在一组实验数据中，常出现个别数据与其它数据偏差大，必须有一个标准来决定异常数据的取舍。对一组检测值离群数据的检测方法有格拉布斯检验法、狄克逊检验法、肖维涅准则等。以肖维涅准则为例。

有16个PH实测数按大小排列为9.52、9.14、8.99、8.90、8.71、8.69、8.61、8.57、8.51、8.46、8.38、8.29、8.27、8.21、8.07、7.09。怀疑最大值9.52和最小值7.09是异常数据。计算算术平均值及标准偏差。分析数据可用均方根偏差，又称标准偏差。其计算式为：

3 结束语

综上所述，开展好水质检测工作意义非常的重大，可水质检测会受到多种因素的影响，因此测量值和真实值之间难免出现一定的误差，这就要求工作人员要不断提高自身的素质，端正检测的态度，掌握数据处理知识，强调检测数据的准确性及数据结果的分析，认清误差的来源及影响，排除无效数据，改进检测方案，将误差降低到尽可能小的范围内，不断提高水质检测的质量，更好地服务于人民。