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在水資源管理中，水質檢測是一件不可忽視的項目。通過水質檢測可以為環境污染管理提供可靠的參考依據，同時可以為飲用水的質量評估提供可靠的依據，為國家環保工作的開展提供可靠的資料，同時對相關法規和標準的質量可以起到有效的指導作用，關系到人們切身利益。因此，水質檢測的數據結果就顯得十分重要。然而，水檢測的數據通常會受到檢測環境、檢測設備、檢測方法等多種因素影響，導致結果和實際值之間的誤差。所以，有必要對檢測誤差及數據的處理進行研究，通過一定的方法使得檢測數據更加完善，保證檢測結果的可靠度，進而提高水質檢測的質量。
一、水質檢測誤差分析常用概念
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真值與平均值
在水質檢測中，檢測數據的誤差分析是以檢測數據的誤差及其在運行中產生的影響為對象，確定檢測的準確度。一定條件下客觀存在的，數值是物理量的真實值，在通常情況下無法測得真值，檢測時常用平均值代替真值。由于測試的次數是有限的，用有限的試驗次數求得的平均值，只能是真值的近似值。常用的平均值由以下幾種：算術平均值、均方根平均值、加權平均值、中位值、幾何平均值。
（1）算術平均值：算術平均值是最常用的一種平均值，設x1、x2、…xn為各次的檢測值，n為檢測次數，則算術平均值為：
（2）均方根平均值：均方根平均值應用較少，其表達式為：
（3）加權平均值：加權平均值為權重值（可以是檢測值的重復次數，檢測者在總數占的比例或根據經驗確定）與測量值的乘積之和再除以權重值之和所得的值。
（4）中位值：中位值是指一組檢測測值按大小次序排列的中間值。
（5）幾何平均值：幾何平均值是一組n個檢測值的連乘，并開n次方所求得的值。檢測中根據不同情況選取平均值的計算方法，例如某廠測得外排口的COD數據為100mg/L、110mg/L、130mg/L、120mg/L、150mg/L、190mg/L、170mg/L，分析該廠所測數據部分在（100～130）mg/L之間，少數數據（170mg/L、190mg/L）的數值比較大，此時采用幾何平均值，可以較好的代表者組數據的中心趨向。故其平均濃度為：
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誤差與誤差的類型
檢測值與真值之間的差值稱為絕對誤差，由于真值不易測得，實際應用中常用檢測值與平均值之差表示絕對誤差。在分析工作中，常把標準式樣某成分的含量作為該組分的真值，以此為標準估計誤差的大小。判定測定的準確度常用相對誤差的概念。
相對誤差=絕對誤差/平均值
誤差的分類根據誤差的性質及發生的原因，誤差可分為：
（1）系統誤差：指在測定中由未發現或未確定因素所引起的誤差。
（2）隨機誤差：這種誤差無法控制，但它服從統計規律，規律可用正態分布曲線表示。
（3）過失誤差：過失誤差由于操作人員不仔細、操作不正確因素引起。
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準確度與精密度
分析檢測數據準確性常用準確度與精確度來衡量。
（1）準確度：準確度指測定值與真實值的偏差程度，它反映系統誤差的大小，一般用相對誤差表示。
（2）精密度：精密度是指在控制條件下用一個均勻試樣反復測量，所得數值之間重復的程度，它反應隨機誤差的大小。是測定值與算術平均值的偏差程度。精密度是保證準確度的前提條件。只有在消除了系統誤差的情況下，才可用精密度表示準確度。
水質分析中評價檢測數據的好壞首先要考察精密度，然后再考察準確度。水質分析工作中可在試樣中加入已知量的標準物質，考察測試方法的準確度與精密度。
二、測數據的誤差分析及處理方法
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直接測量值的誤差分析
水質檢測數據有直接測量值及間接測量值。直接從儀器、儀表和設備讀取的值叫直接測量值；把直接測量值代入公式，經過計算所得到的測量值，則稱為間接測量值。
（1）單項測量值的誤差分析。在水污染環境監測的過程中許多檢測項目受條件限制，難以做到準確的重復，對某些項目的測量值，往往就有一次，這些測量值的誤差應根據實際情況進行修正。對于隨機誤差較小的測量值，可按儀器上注明的誤差范圍進行計算；當無法計算時，可按儀器上最小刻度的1/2作為單項測量的最大絕對誤差。
（2）多次重復測量值的誤差分析。為獲得準確可靠的測量值，只要條件許可，應盡可能對某一測量值進行多次重復測量，用這些測量值的算術平均值來近似地代替測量值的真值。
測量值的真值可表示為：A=±Δx，為算術平均值，其計算式為測量值與算術平均的差－偏差：dxi=xi－x，算術平均誤差：某原水濁度經10次測量，分光光度計讀數分別為0.482、0.480、0.481、0.479、0.480、0.478、0.479、0.481、0.480、0.481。據以上數據可得濁度的算術平均值為：=0.4801，算術平均誤差：=0.00092，則真值為：A=±Δx=0.4801±0.00092，所以測量值的真值在0.4792和0.4810之間。
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間接測量值的誤差分析
在水質檢測中，間接測量值是將直接測量值代入公式計算出來的。間接測量值誤差的大小不僅取決于直接測量誤差，還取決于公式的形式。即直接測量值與間接測量值之間的函數關系。
間接測量算術平均誤差計算：
按算術平均誤差計算的間接測量值的誤差，是在考慮各項誤差同時出現的最不利情況時，各絕對誤差相加而得的。只含和、差運算的間接測量值的絕對誤差等于各項直接測量值絕對誤差之和。直接測量值與間接測量值之間的函數關系含乘、除、乘方、開方時，相對誤差等于各直接測值的相對誤差之和。當間接測量值的計算公式只含加減運算時，以先計算絕對誤差后，再計算相對誤差為宜；當間接測量值的計算公式含有乘、除、乘方、開方時應先計算相對誤差，后計算絕對誤差。
例如水質檢測配藥過程中直接測定的量是：溶質的質量WB，0.2499g，使用分析天平，絕對誤差為0.0004g；溶劑水的質量WA，25g，在臺秤上稱，絕對誤差為0.1g；溶質與溶劑水置于50mL容量瓶中，觀測體積刻度為V，25mL，容量瓶刻度的絕對誤差為±0.05mL。
則溶質稱量的相對誤差為：
ΔWB/WB=±0.0004/0.2499=±1.6×10－3
溶劑稱量的相對誤差為：
ΔWA/WA=±0.1/25=±4×10－3
觀測體積相對誤差為：
ΔV/V=±0.05/25=±2×10－3
由此可求得所配試劑的相對誤差：
ΔWB/WB+ΔWA/WA+ΔV/V=（*±1.6×10－3）+（±4×10－3）+（±2×10－3）
可以看出誤差主要來自溶劑的稱量，要提高配藥的準確率，溶劑的稱量需更換精度更高的天平。
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異常數據的取舍
在一組實驗數據中，常出現個別數據與其它數據偏差大，必須有一個標準來決定異常數據的取舍。對一組檢測值離群數據的檢測方法有格拉布斯檢驗法、狄克遜檢驗法、肖維涅準則等。以肖維涅準則為例。
有16個PH實測數按大小排列為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。懷疑最大值9.52和最小值7.09是異常數據。計算算術平均值及標準偏差。分析數據可用均方根偏差，又稱標準偏差。
綜上所述，開展好水質檢測工作意義非常的重大，可水質檢測會受到多種因素的影響，因此測量值和真實值之間難免出現一定的誤差，這就要求工作人員要不斷提高自身的素質，端正檢測的態度，掌握數據處理知識，強調檢測數據的準確性及數據結果的分析，認清誤差的來源及影響，排除無效數據，改進檢測方案，將誤差降低到盡可能小的范圍內，不斷提高水質檢測的質量，更好地服務于人民。
