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摘要：环境卫生监测通常通过现场表面取样进行，以检测和量化污染物的存在。这项工作不仅揭示了残留污染的来源，而且也是保护相关人员免受职业暴露潜在风险的重要组成部分。采样是整个环境卫生数据采集过程的组成部分，包括样品采集、保存、制备、仪器分析、现场和实验室质量保证/质量控制（QA/QC）以及数据评估。因此，本文将探讨环境卫生样品采集中的质量问题，但也会涉及数据采集和分析的环境专业人员通常未认识、低估或忽视与样品采集和处理相关的质量问题。

关键词：表面样品;

一、引言

对无机和有机环境污染物进行采样监测，以确定我们环境卫生的不同部分（大气、室内空气、水池、土壤和生物群）的质量，这是一项持续的挑战。采样是整个环境卫生数据采集过程的组成部分，包括但不限于样品采集、保存、制备、仪器分析、现场和实验室质量保证/质量控制（QA/QC）以及数据评估。作为链中的第一步，其在整体数据质量中的重要性无论怎样强调都不为过。不言而喻，如果样本采集不当，那么我们随后所有仔细的实验室工作都是无用的。收集不充分且不具代表性的样本绝不会产生任何有意义和可靠的数据。相反，由于其质量缺陷，可能会提供误导性信息。尽管取样极为重要，但从某种意义上讲，取样是一个类似于天气的主题，多年来人们进行了大量讨论，但对于开发更科学的取样方法，却做得很少[1]。墨菲在半个多世纪前发表的一篇社论中指出，普遍缺乏采样方面的科学工作，包括冶金、制药、食品、石油行业以及卫生和环境科学领域的采样。例如，在环境采样领域，迄今为止只注意到少数有组织的工作，包括美国化学学会（ACS）环境改善委员会专题讨论会的成果。因此，本文试图从现场采样分类以及采样方式对比来探讨环境卫生样品采集中的质量问题。

二采样技术现状

目前，大量工作集中于开发可靠的取样和样品制备程序，其特点是该过程中所涉及的操作和设备都很简单。现场被动取样似乎是一种很有希望的替代方法，几乎可以忽略主动萃取和/或样品制备技术的所有缺点。在大多数情况下，现场取样大大简化了取样和样品制备步骤，消除了功率要求，显著降低了分析成本（在监测期间只需进行少量分析），并保护分析物在运输、储存和浓缩过程中不被分解。显然需要快速、有效和低成本的综合方法，以便监测化学污染物在环境中的去向和浓度，并评估这些化学品对环境和人类健康造成的危害。其中许多要求都是通过被动采样技术来实现的。它们可用于评估各种环境隔室的质量，包括空气、水和土壤隔室。

三、环境现场采样的质量保证和控制

采样的最终目的是为预定目的进行“数据采集”。因此，质量保证（QA）和质量控制（QC）在环境卫生采样中的作用，统称为“质量保证/质量控制”，与从环境中采样获得的数据质量有关。从环境采样中获取的数据的典型用途是将其应用于一个或多个环境参数的“测量”。与所有测量一样，存在一定程度的相关不确定度。造成不确定性的主要因素是用于推导测量值的数据中固有的各种误差。从环境中采集样本的过程可能是测量过程中不确定度的一个重要来源，并且可能比数据采集过程中的所有后续步骤引入更多的不确定度。数据的可靠性受其采集过程中涉及的所有步骤的影响。采样通常是环境数据采集链中最薄弱的环节，采样过程中出现的错误可能会破坏实验室后续步骤中为确保质量所做的所有努力。基于低质量数据的决策的成本损失可能很大。然而，在样本采集或操作中引入的数据不确定性往往被忽视，然而这一步骤仍然是整个过程的关键组成部分。如果与取样步骤相关的不确定度很高或更经常未知，则通常以较高的成本确定实验室分析方法的不确定度是毫无意义的。环境中化学参数测量的误差源可分为三类：与取样材料的异质性相关的误差源、与取样方法相关的误差源和与实验室分析相关的误差源。前两类是引入抽样过程的常见且重要的误差源。

本质上，质量保证的目标是确保从抽样中获得的数据符合目的。在一个从环境样本收集中生成数据的项目中，数据需要精度的质量目标，其需要满足四个特性：1.代表性，测量实际描述被评估真实环境条件的程度;2.可比性，一项研究的数据可直接与该研究中获得的过去数据或另一项研究中获得的数据进行比较的程度;3.完整性，满足抽样目标所需的样本数量和文件;4.灵敏性，要求化学分析的灵敏度。当无法达到所需的检测限值或可靠的检测水平我们需要采取一些有效的措施，1.接受更高的检测水平;2.合成多个样品以获得更大的样品;3.尝试不同的样品制备（清理）技术;4.尝试不同的分析方法;5.对同一地点重新取样并采集更大的样品;6.在不同地点重新取样或在同一和不同地点使用不同的取样技术重新取样。当然，所需的数据质量目标必须与采样和分析项目的成本相平衡，并且必须在用户同意的情况下采用更现实的目标。

四、取样的设计与应用

1气体介质研究中的取样

现场采样技术的低成本和易操作性使其成为具有高空间分辨率的大规模空气污染调查的有用工具。近年来，空气质量管理中的空气污染测量结果建议主要以地图的形式生成。插值技术用于描述污染物的空间分布，并以基于点测量生成的地图的形式估计污染水平。这些方法可以预测某些参数的值，例如在进行实际测量的区域内的任意地点的挥发性有机化合物浓度。以地图的形式将大气污染水平的空间分布可视化，可以进行复杂的数学分析和有关环境的适当决策。此外，它大大有助于降低环境质量调查的成本。它还提供了空间连续性的原始描述（各个区域之间缺乏障碍），这被视为许多自然现象的基本特征。一些采样技术可能会运行数小时，其他技术可能会运行数周，甚至年。采样器，无论是扩散式还是渗透式，原则上都是以管或盒的形式。一般而言，管式取样器的特点是轴向扩散路径长，横截面积小，因此采样率相对较低。具有较短扩散路径和较大横截面积的徽章型取样器通常具有较高的吸收率。

2液体介质中的取样

尽管各种现场采样器在空气监测领域获得了行业和监管机构的广泛认可，但其在水取样中的应用仍然局限于研究用途。考虑到这项技术的潜力，其目前的使用受到限制可能归因于其相对早期的开发阶段，以及缺乏商业和科学界的广泛信息。这些装置目前正被视为监测一系列优先污染物的新战略的一部分。化学应激源生态风险评估的一个基本部分是确定时间加权平均浓度。在现场取样中，参考相暴露于水相，而不是定量提取溶解污染物[2]。采样器和水之间的交换动力学可以用一阶单室模型来描述。根据水中和收集阶段污染物的浓度梯度，污染物可以扩散到被动取样装置中，直到达到平衡。达到平衡后，取样器内的污染物不再进一步富集。因此，达到平衡之前的可用时间跨度取决于收集阶段对相关污染物的容量。因此，由于实际原因，取样装置可分为平衡和非平衡取样器。在平衡取样的情况下，展开时间足够长，以允许在水和参考相之间建立热力学平衡。平衡取样法的基本要求是在已知响应时间后达到稳定浓度。取样器的容量远低于样品的容量，以避免在提取过程中耗尽。根据水中和收集阶段污染物的浓度梯度，污染物可以扩散到被动取样装置中，直到达到平衡。达到平衡后，取样器内的污染物不再进一步富集。因此，达到平衡之前的可用时间跨度取决于收集阶段对相关污染物的容量。而非平衡取样是指在取样期内与周围水未达到平衡的取样。这些采样器的特点是收集感兴趣的污染物的能力高。高容量可确保污染物在整个采样期间持续富集。基于这类被动采样器的应用，可以获得整个采样期间水中存在的平均污染物浓度。这些浓度也称为时间加权平均浓度。大多数被动采样器被用作非平衡采样器，即时间积分采样器，周期为2周至约3个月。对于动力学取样，假设到参考相的传质速率与水相和参考相之间污染物化学活性的差异成正比。当比例常数或采样率已知时，可以计算水相中污染物的平均浓度。动力学或综合采样方法的优势在于，它们可以从现场采样通常无法检测到的偶发事件中分离污染物，可以在水浓度可变的情况下使用，并且允许在较长时间内测量超痕量但与毒理学相关的污染物浓度。

3沉积物和土壤的采样

相较于现场采样技术对环境卫生中空气和水质检测，在陆地环境（土壤）卫生中的应用相对较新。通常，土壤-气体取样涉及收集占据土壤孔隙空间的蒸汽。蒸汽由空气、水蒸气、自然生成的有机化合物、人类诱导的有机化合物、从深层化石燃料储量迁移而来的有机化合物以及其他能够在环境条件下从液体和土壤物质中分离到气相的组分组成。现场土壤气体采样技术提供了一种敏感且具有代表性的土壤气体测量方法。因此，与任何其他类似技术相比，能够在更广泛的检测和报告挥发性和半挥发性化合物，对环境和地下条件的变化不太敏感，不会干扰地下蒸汽的自然平衡。

五、三种采样方式对比

以环境卫生的土壤状态中为采样对象，考察不同采样方式对质量结果的影响。

1简单随机

对于简单随机抽样，景观没有分层，对最小样本间距没有要求。独立选择样本，无需更换。在每个5×5地块的中心，从随机方向开始，在距离中心1、2.5和3m处测量三条相隔120°的径向线。在每个半径的末端，用取样器下钻至7.5 cm深进行采样。之所以选择该深度，是因为土壤碳含量通常集中在表层。

2分层随机抽样

环境土壤具有渗透性、持水能力、粘土含量等属性，这些属性都与土壤碳有关。土地覆盖类型是一个易于观察的分类变量，通常用于分层。土地覆盖类型反映了管理强度和植被覆盖，并影响土壤碳库的有机质输入。分层抽样基本上是在根据土地覆盖和土壤地图单元将总样本空间划分为基本地图单元后，采用简单的随机抽样。对于分层随机抽样，选择了四个与土壤碳浓度相关的输入变量对景观进行分层。

3拉丁超立方体

拉丁超立方体抽样（cLHS）本质上是一种对连续变量的特征空间进行分层的方法，而不是与离散变量相关的更传统的地理空间分层概念。由于其他两种方法都涉及随机因素，因此它们选择的数据点可能只代表任何输入变量的狭窄值范围，即使在分层样本空间内也是如此。例如，如果起伏的地形表面除了几个突变的高点和低点外，高程变化较小，则简单随机或分层随机设计很可能不会放置捕捉到这些极值的采样点。拉丁超立方体采样克服了这些类型的遗漏，只要这些高点和低点与高程值分布的平均值存在足够的偏差，无论这些点在地理上出现的频率有多低，它们都将被捕获到选定的子集中。

4三种方法对比

每种方法和样本量的平均数和SDs与重采样的比较在方法之间几乎没有差异。100次迭代的重采样表明，每种采样方法的平均估计值具有相对较高的再现性。分层随机和cLHS方法中所包含的样本分层优势仅在最小样本量下存在。随着样本量的增加，样本放置和分层的影响减弱，由此产生的影响开始收敛。在比较辅助变量的选定样本分布时，对于所有变量（坡度、土地利用、正态差异植被指数和复合地形指数，景观趋同指数），随机抽样和分层空间抽样是相对于cLHS的分布的不足和过抽样部分。这些方法在近似总体分布尾部的能力方面也很出色，这有助于捕获代表在总体中发现的极值的样本集，无论它们发生的频率有多低。

我们的结果表明分层随机优于简单随机抽样的好处，这体现在SE和抽样工作量的减少方面。cLHS方法进一步对景观进行分层，但不是使用地理空间，而是使用可用的要素空间。在辅助变量的整个种群分布中选择采样位置，可以通过确保自变量的良好分布，潜在地改善土壤碳预测的多元回归。在随机抽样和cLHS抽样的比较中，cLHS抽样专门用于校准土壤粘土含量和辅助变量，cLHS证明均方根误差（RMSE）较低（图1）。这种减少可能反映了在原始样本选择中额外纳入了辅助景观信息，这是随机抽样所没有的优势。然而，与分层抽样相比，cLHS缺乏明显的优势，可能是因为环境对该场地土壤碳的解释力有限。

六、总结

现场采样具有许多显著的优点，包括简单、成本低、无需昂贵和复杂的设备、无需电源、以及产生准确结果的能力。还有一些限制有时很难克服，其中最重要的可能是环境条件（如温度、空气湿度、空气和水的运动）对分析物吸收的可能影响。尽管存在这些担忧，但许多用户发现现场取样是一种有吸引力的替代方法，可以取代更为成熟的取样程序。

参考文献

[1]李叶，谭杰，生态环境检测实验室现场采样质量管理技术数字化研究与应用[J]，皮革制作与环保科技，2022，3（06），171-172+175.

[2]朱越，环境监测采样质量管理对策分析[J]，清洗世界，2022，38（01），158-160.

作者简介：杜力（1993.2-），男，汉，湖北荆州人，本科，助理工程师，目前从事第三方环境检测工作。