1监测数据审核主要内容
发现异常监测数据，并进行判别分析，保证监测数据达到“五性”要求，是监测数据审核的主要内容。涉及数据的原始性，检测的规范性，采样和分析方法的规范性，人员、设备、检测的时效性，记录的完整性，数据合格性（有效数字、法定计量单位、校准曲线斜率及相关系数等）。长庆油田环境监测站目前开展的监测工作类型，分为饮用水源地监测数据审核、地表水监测数据审核、地下水监测数据审核、环境空气监测数据审核、环境噪声监测数据审核、锅炉加热炉废气监测数据审核、油气田采出水监测数据审核等。按照实验室分析类型，分为重量分析法监测数据、容量分析法监测数据、仪器分析法监测数据。
2数据审核技巧
2.1结合具体分析方法进行审核
在水质监测中，不同监测方法适用于不同的水质类型，如果选用了不当的分析方法将会得出错误的监测结果。如碘量法和亚甲基蓝分光光度法都适用于水质硫化物分析，但两种方法的检出限不同，碘量法一般适用于废水分析，亚甲基蓝分光光度法一般适用于清洁水分析。因此，当审核监测数据时发现使用了错误的分析方法，就应立即进行纠正。
2.2结合以往监测数据及污染物分布规律进行审核
一般情况下，各排污单位的环保处理设施稳定运行后，常规监测项目浓度不会有太大波动。因此，当出现某监测值明显异于以往监测结果及污染物浓度时空分布出现反常现象时，比如：污水处理设施监测处理后的排污口污染物浓度远高于处理前的污染物浓度等违反常规的现象时，就应对数据进行更加深入的分析，找出引起数据偏差的原因。
2.3结合采样原始记录进行审核
审核监测数据时，要对照采样人员对各采样点样品的原始记录进行，比如从样品的颜色、浑浊度等外观能初步判断该样品的大概范围，如果监测数据出现较大偏差时，则能及时发现。
2.4利用污染物之间逻辑关系进行审核
同一样品的各项环境监测数据不是独立存在的，它们之间存在着一定的逻辑关系，如：化学需氧量、高锰酸盐指数、生化需氧量三者之间，总氮与氨氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮之间，如果出现了监测数据不符合它们之间的逻辑关系时，在审核时就要画一个问号，直至找出原因。
2.5异常值的判断处理
对同一样品进行多次重复测定时，有时会发现某个测量值比其它值大或小，也就是说有离群值或可疑数据。发现离群值或可疑数据不能随意舍取，应找原因，如已查明是由实验技术失误、实验条件改变、系统误差引起，则将该异常数据舍去。若无法判定由上述原因引起，则需进行统计检验来决定。一般有2种方法选择使用：a)Q检验法。适用于3个～10个数据的检验；b)Grubbs检验法。适用于检验一组或多组测量值的一致性和舍取其中的可疑数据[1]。
2.6监测结果的完整性审核
在审核监测结果的完整性时，应从监测数据的有效数字、单位、分析方法、分析时间及报告的完整性方面进行，如：方法的检出限、测试精度是否适用于监测项目，有效数字是否符合要求，分析人、填表人、审核人、审批人等人员的签名是否齐全，是否加盖了单位公章，报告扉页的内容是否完整等。
3结语
监测数据审核是环境监测工作的重要环节，是环境监测质量保证的有效手段，其目的是为了出具符合“五性”要求的环境监测数据。审核方法得当，掌握一定的技巧，不但能提高工作效率，而且能找准问题的要害，及时发现污水处理设施运行过程及其它环境要素方面存在的问题，为环保管理部门当好耳目。
作者：高越 单位：长庆油田公司环境监测中心站