摘要：随着我国经济社会的快速发展，工业化和城镇化进程加速，工业用水与生活用水需求持续增长，导致水污染物排放总量不断增加，对水生态环境健康和用水安全构成严峻挑战。水污染环境监测作为水环境管理与污染治理的基石，其数据质量直接关系到污染状况诊断的准确性、治理措施的科学性和政策决策的有效性[2, 3]。本文系统剖析了影响水污染环境监测质量的核心因素，包括监测断面/点位代表性、采样过程规范性、分析技术适用性与可靠性、以及人员专业素养，并据此提出针对性的、系统化的质量优化策略，旨在为提升水环境监测数据的准确性、可比性和可靠性提供理论参考和实践指导，最终服务于水污染精准防治与水生态环境的持续改善[4, 5]。

[关键词]水污染；环境监测；数据质量；影响因素；质量控制；优化策略

1 水污染环境监测质量的关键影响因素

水污染环境监测数据的质量受到监测全流程中多个环节的共同制约，识别并厘清这些关键因素是实现有效质量控制的前提。

1.1 监测断面/点位的代表性与布设合理性

监测断面或点位的空间布设是确保监测数据能否真实反映水体环境质量状况及污染物时空分布规律的先决条件[1]。点位选择不当（例如，未能覆盖主要污染源影响区、混合不充分区域、或忽略背景断面）将导致监测结果严重偏离实际，失去代表性。其布设需综合考虑水体的水文特征（流速、流量、水深）、地形地貌、污染源空间分布（工业聚集区、城镇排污口、农业面源）、水功能区划目标、以及历史数据连续性等多维因素[1, 5]。此外，点位可达性、采样安全性和长期监测成本也是实际操作中不可忽视的限制因素。

1.2 采样过程的操作规范性与质量控制

采样是从水环境获取原始信息的关键环节，其规范性直接影响后续分析结果的可靠性

主要问题包括：

采样方法选择不当：未根据监测目标（瞬时污染、平均浓度）、水体类型（河流、湖泊、水库、地下水、废水）及污染物特性（挥发性、易降解性）选择适宜的采样技术（如瞬时采样、混合采样、深度积分采样、自动采样）[4]。

采样频次与时机不合理：采样频率过低可能遗漏重要污染事件或变化趋势，频率过高则成本高昂；采样时间未考虑污染排放规律（如生产周期、潮汐）、水文条件（丰水期/枯水期）或昼夜变化，导致数据缺乏可比性或代表性不足。

样品保存、运输与交接缺陷：未按规定添加合适的固定剂、冷藏或避光保存，或运输过程中未保持低温、发生剧烈震荡、容器破损、标签丢失/错误、交接记录不完整等，均可能导致样品理化生物性质发生不可逆改变或无法溯源，引入误差或污染。

现场质控缺失：采样过程中未进行必要的现场空白样、运输空白样、现场平行样采集，以及现场参数（如水温、pH、溶解氧、电导率）测定仪器未及时校准，无法有效识别和监控采样环节的污染或误差来源。

1.3 分析技术的适用性、可靠性及实验室质量控制(QC)

实验室分析是将样品转化为监测数据的关键步骤，其质量受多重因素影响：

分析方法选择失当：选用的分析方法灵敏度不足（检出限高于评价标准）、选择性差（易受基质干扰）、精密度低、或未优先采用国家标准或行业标准方法（如HJ、GB系列），导致数据准确性和可比性下降，甚至与排放标准或水质评价要求不匹配[3, 4]

样品前处理误差：消解、萃取、富集、过滤等前处理步骤操作不规范，可能导致目标污染物损失、回收率不稳定或引入新污染物。

仪器设备性能与校准：分析仪器未按期进行校准、检定（缺乏计量溯源性）或维护不当，性能参数（检出限、定量限、线性范围、精密度）未经验证或超出允许范围，直接导致数据偏差。

实验室内质量控制(QC)薄弱：未系统性地使用空白试验、平行样测定、加标回收试验、标准物质/有证标准样品(CRMs)分析等内部质控手段监控分

过程的精密度和准确度[3]。

数据处理与审核不严：数据记录、计算、修约、有效数字表达不符合规范，异常值处理缺乏依据，或审核流程流于形式。

1.4 监测人员的专业素养与质量意识

监测人员是执行监测全流程的主体，其专业能力、操作技能、责任心和质量意识是影响数据质量最根本、最活跃的因素[2]。具体表现为：

专业知识与技能不足：对监测规范、标准方法原理、仪器操作、干扰消除、安全防护等掌握不扎实，面对复杂样品或仪器故障（如色谱峰异常）时缺乏有效应对能力。

操作规范性欠缺：未严格遵循采样规程和分析方法步骤，如采样器具荡洗不彻底、保存剂添加错误、仪器操作参数设置不当、忽略质控步骤等。

责任心与质量意识薄弱：对数据质量重要性认识不足，记录潦草、涂改，对异常数据缺乏敏感性或刻意回避，未能主动识别和报告潜在问题。

持续培训与知识更新滞后：未能及时掌握新标准、新技术和新设备的使用方法。

2 水污染环境监测质量的系统优化策略

针对上述关键影响因素，需构建覆盖监测全流程的系统性质量控制与优化体系

2.1 优化监测网络设计，提升点位空间代表性与布设科学性

监测网络的优化应超越传统经验模式，采用多准则决策分析方法。在充分收集和分析流域/区域基础信息（水文地质图、污染源清单、土地利用图、历史监测数据）的基础上，结合空间统计分析（如聚类分析、地统计插值）与GIS技术进行模拟和优化设计[1, 5]。核心原则包括：

空间覆盖性：确保监测点能有效捕捉不同水功能区、主要污染源下游、重要水源地、行政区交界断面的水质状况，并考虑水体的空间异质性。

目标导向性：紧密围绕水环境管理目标（如达标考核、污染溯源、趋势评估）布点。

延续性与可比性：在优化调整时兼顾历史数据的延续性，确保长期趋势分析的可靠

经济性与可行性：在满足代表性前提下，兼顾采样可达性、安全性和运行成本。应参考《污水监测技术规范》（HJ 91.1-2019）《地表水环境质量监测技术规范》(HJ 91.2-2022)等标准进行设计论证与审批。

2.2 规范采样操作流程，强化现场质量控制确保从源头（环境介质）获取真实、有效样品。

制定详尽的采样计划：明确每次采样的具体目标、点位、频率、时间、方法、所需器具、保存剂、现场测量项目及仪器、样品容器、保存条件、运输要求、现场质控措施（空白样、平行样）、人员分工与安全预案[4]。

严格执行采样规范：操作人员必须熟练掌握并遵循HJ 91.1-2019、91.2-2022、HJ 493-2009《水质 样品的保存和管理技术规定》等相关技术规范。使用合格且洁净的采样器具，规范进行荡洗、采样、添加保存剂、样品标识、现场参数测定（确保仪器校准）等步骤。

落实样品保存与运输要求：严格按照各监测项目的要求，即时添加正确的固定剂，采用带温度监控的保温箱进行冷藏（通常 4^∘C ）或避光保存，确保运输过程中样品容器固定良好、避免污染、剧烈震动和极端温度，并详细记录保存运输条件。保证样品在有效期内送达实验室。

实施现场质量控制：按计划采集并分析现场空白样（评估采样器具和纯水污染）、运输空白样（评估运输过程污染）、现场平行样（评估采样精密度）。详细、准确、及时地填写现场采样记录表。

2.3 强化实验室分析质量保证与控制(QA/QC)

构建完善的实验室内部质量管理体系是保障数据准确可靠的核心

优先采用标准方法并验证：严格选用现行有效的国家标准或行业标准方法。引入新方法或非标方法前，必须进行完整的方法验证（包括但不限于检出限、定量限、线性范围、精密度、正确度/加标回收率、特异性/抗干扰能力）[3]。

严格仪器设备管理与校准：建立仪器设备档案，制定并执行定期维护和校准计划，确保关键仪器（如天平、pH计、分光光度计、色谱仪、质谱仪）的计量溯源性。定期核查仪器性能参数。

系统实施内部质量控制(QC)：

空白试验：每批样品或每20 个样品至少分析一个实验室空白（试剂空白），监控实验环境与试剂污染。

平行样测定：按一定频率（如每批样品或随机抽取 10%-20% ）进行平行双样分析，监控分析精密度。

加标回收试验：定期或在分析难测/基体复杂样品时，进行加标回收率测定，评估分析准确度。

使用有证标准物质(CRMs)/质控样品(QCS):每批样品分析时至少插入一个适当浓度的CRM或QCS，监控分析的准确度[3]。

规范数据处理与审核:建立清晰的数据记录、计算、修约、有效数字保留、结果报告和审核流程。采用实验室信息管理系统(LIMS)辅助管理。对异常值进行严格审查并有处理依据。

参与实验室间比对与能力验证:积极参加国内外权威机构组织的能力验证计划或实验室间比对，客观评估实验室整体技术水平。

2.4 应用先进监测技术与装备，提升监测能力与效率集成现代技术以拓展监测维度、提升时效性、弥补传统手段不

无人机(UAV)遥感技术：搭载高光谱、多光谱或激光雷达传感器的无人机，可高效获取大范围水域的水色、透明度、叶绿素a、悬浮物、热污染及部分化学污染物的时空分布信息，特别适用于地形复杂、人迹罕至或突发污染事件的应急监测[2, 4]。

生物监测与早期预警系统：利用指示生物（如藻类、大型底栖无脊椎动物、鱼类）、生物传感器（如发光菌、双壳类行为监测）或分子生物技术（如微生物群落分析、生物标志物）评估水体的综合生态毒性、历史污染状况和生态系统健康，提供传统化学监测难以获取的信息[5]。

在线自动监测系统：在重要断面、饮用水源地、重点排污口安装水质多参数（如pH、DO、浊度、COD、氨氮、重金属）在线监测仪及视频监控，结合物联网(IoT)技术实现水质实时、连续监控和超标报警，为快速响应提供支撑。

传感器网络与大数据平台：构建集传感器、数据传输、云存储和智能分析于一体的监测网络平台，实现海量监测数据的整合、可视化、深度挖掘（趋势分析、污染溯源、风险预测）和共享。

2.5 提升监测人员专业素养与质量意识高素质人才队伍是质量保证的基石。

建立完善的培训考核体系： 定期组织覆盖监测技术规范、标准方法原理、仪器操作维护、样品采集保存运输、质量保证/质量控制(QA/QC)要求、数据处理审核、安全防护、职业道德法规等内容的系统性培训和严格考核。特别注重新标准、新技术和新设备的培训。

强化质量意识与责任教育：通过案例学习、质量分析会等形式，持续强化全体人员对数据质量极端重要性的认识，树立“质量第一”的责任感和严谨求实的科学态度。

健全激励机制与人才培养：提高核心技术人员待遇，建立合理的晋升和奖励机制，激励和稳定高素质专业人才。积极培养具备深厚理论基础和实践经验的复合型人才及学科带头人。营造质量文化氛围：鼓励技术人员积极参与方法开发、标准制修订、技术交流和质量改进活动，营造精益求精、持续改进的质量文化。

3 结语

水污染环境监测数据质量是水环境精准治理与生态文明建设的生命线。本文系统识别了影响监测质量的关键环节——监测网络的科学设计是基础，采样操作的规范执行是源头保障，实验室分析严格的QA/QC体系是核心支撑，人员专业能力与质量意识是根本保证。提升监测质量是一项系统工程，需综合应用优化布点设计、规范采样与现场质控、强化实验室QA/QC、融合先进监测技术、提升人员素质等策略。未来，应进一步加强国家与地方监测网络的统筹协调、标准方法的制修订与验证推广、新型监测技术的标准化应用、以及智能化质控平台的构建。唯有政府监管部门、监测机构、科研院所及社会力量通力协作，持续投入资源并不断创新，方能确保水污染环境监测数据的“真、准、全”，为打赢碧水保卫战、实现人水和谐提供坚实的科学依据[2, 3, 5]。

参考文献

[1] 李延东. 地表水环境质量监测断面优化设置探讨[J]. 环境保护与循环经济, 2018,38(6): 54-56.

[2] 彭兵. 环境监测中提高水污染环境监测质量的措施[J]. 清洗世界, 2023, 39(01):116-118.

[3] 宋雪媛. 探究环境监测中如何提高水污染环境监测质量[J]. 清洗世界, 2022, 38(09):93-95.

[4] 李家泉. 水污染环境监测质量的影响因素和优化措施[J]. 造纸装备及材料, 2023,52(1): 141-143.

[5] 冯庆. 流域水污染防治的适应性管理探讨: 基于滇池流域水污染防治规划[J]. 生态经济, 2021, 37(6): 178-184.