自动监测系统数据“假阳性”识别

该自动监测系统在一段时间屡次因氯仿异常偏高而报警，环保部门启动预警程序，在站点进行自动监测、手工监测比对分析，实验室分析结果表明氯仿浓度远低于自动监测结果;随后利用便携式气质联用仪(GC/MS)进行现场分析，表明园区内氯仿检出浓度和频次均不多，同时发现正己烷、乙酸乙酯以及氯仿在色谱系统保留时间相近，可能产生干扰;另外查明园区内这几种物质的用量或产出有限。因此采用正己烷、乙酸乙酯纯溶剂对该系统进行现场试验，将纯溶剂挥发，经大气自动站采样口进入监测系统，结果显示这两种物质和氯仿在色谱图中以一个峰出现，说明乙酸乙酯、正己烷在此系统对氯仿造成正干扰，而正己烷和乙酸乙酯却有检出，因此确认之前偏高的氯仿应是这两种物质干扰造成的“假阳性”。

综合分析主要内容

总体状况分析

调取该系统最近一年的有效小时均值数据，剔除确认存在“假阳性”问题的结果，进行相关统计分析。时间跨度大并且监测频次高造成数据量较多，同时浓度水平横跨达3个数量级，再以算术均值表征将丢失很多信息，因此对所有数据进行百分位数浓度分析，便于了解数据总体分布概况。分别从厂界标准和质量标准两方面对数据进行达标评价。厂界标准选用《大气污染物综合排放标准》(GB16297－1996)表2中无组织排放监控浓度限值;中国新颁布的《环境空气质量标准》没有VOCs类指标，原《工业企业设计卫生标准》(TJ36－1979)表1“居住区大气中有害物质最高容许浓度”以及欧盟、日本等有部分VOCs类质量标准可供选用。对照浓度值的百分位数可了解整体达标情况。主要污染物分析可以从检出频次、污染指数两个角度进行比较。这些VOCs污染指数评价由于质量标准的缺失，可暂用中位数(中位数可视作整体的“典型”样本)、“背景值”进行标准化，以标准化后的污染指数大小排序。如该站点位于园区西面边缘，调取受园区大气污染排放小的西风条件下各污染物浓度均值，视作背景值。或者可以从健康风险角度对空气中VOCs的危害程度进行评价，如参考美国IRIS系统［7］，了解空气中风险指数最大的VOCs［8］。为了突出主要矛盾和主观感受，主要污染物评价数据集可选取相对恶劣的状况，如前30%的恶劣时段。

浓度时间特征

特征因子监测系统监测指标一般都比较多，本着既说明问题，又不宜过多的原则，选用部分指标进行深入分析，一类是总体性指标，如代表空气中挥发性有机化合物污染总体状况的非甲烷总烃指标，或者总体风险指数;一类是代表性指标，如园区空气中普遍存在(检出率高)的指标性物质、主要污染物、风险贡献率最高的物质等。浓度的时间分布特征可以从不同的时间尺度上进行考察，如24小时、周以及月度。24小时分布既可以分析污染物浓度的特征，也可以分析污染时刻(如前10%浓度所在时刻)的分布情况。该系统结果表明，上述两种情况多出现U型结构，即白天浓度低，凌晨及夜间浓度高，重污染时刻多分布在凌晨及夜间。这可能与逆温层气象条件有关，也可能与各企业的工段安排有关系，比如将有较多排放的工段安排在夜间进行，当然也不排除非正常排放。周内的日均浓度分布与园区企业的生产班制有关。一般情况下VOCs污染状况在温度高月份比较突出，根据实测温度将一定时间段分成几个区间，了解VOCs污染的月份之间的特征，该监测系统结果表明不同时间区间的24小时分布U型态势不变，凌晨及夜间污染物平均浓度以及相对重污染概率均随温度升高而增大。

疑似来源

系统配备了气象参数监测系统，实时记录的风速、风向参数为使推测非正常排放源成为可能。为降低疑似来源分析的难度，可筛选关注因子浓度较高的样本集，如浓度值最高的10%，统计所在时刻的风向并作风向玫瑰图。该园区结果表明各因子浓度偏高时刻均有相对固定的风向，这说明排放源相对集中，同时某些因子之间具有较好的相似性。结合园区各企业排放因子调查结果，可以锁定若干区域，为环境监察提供重点关注对象。

监管效益评价

在数据可比的情况下，时间纵向变化体现了环境监管的效益，也可以评价企业污染设施运转效果。如该园区位于自动监测系统东北的一家企业新上一套废气处置系统，统计东北风一定区间风向下各因子的浓度水平，结果表明处置系统运行前后以及与上年同期相比，浓度水平显著降低，说明新上的处置系统效果明显。该结果也可从侧面说明疑似来源分析的可靠程度。

自动监测与现场检查的结合

园区建设特征因子自动监测系统，可从侧面反映园区空气质量的变化情况，进而推知排放状况，但是由于自动监测站点少，对于具体企业的排放针对性不强，这可通过现场检查方式相互补充，如臭气浓度分析以及便携式仪器对异味区域进行定性－半定量分析。现场检查结果可以印证自动监测结果和数据分析确定的主要污染物、重点关注区域，识别“假阳性”，同时可以了解各企业的厂界污染物浓度大体水平。

本文作者：余益军戴玄吏李春玉孙佳蔡焕兴作者单位：江苏省常州市环境监测中心