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[摘 要]水是生命之源，在日常生活中，水资源与人民群众的利益息息相关。水质检验可以帮助人们检测水质的好坏，这对人们的健康有重要的作用。因此，相关部门在进行水资源管理的工作中，必须要严格进行水质检测工作，对相关人员的操作程序和操作方法进行有效规范，由此，本文分析了水质检验中出现各种数据误差产生的原因，通过运用现代化的测量检验技术及处理方法，从而最大限度地提高水质检验数据的准确性与科学性。
[关键词]水质检验；数据误差；处理措施
中图分类号：R123.1 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）12-0329-01
1 导言
水质检验除了会对水资源日常管理工作造成影响之外，还会影响到水资源污染治理工作，为保证水资源管理工作的顺利进行，减少水质检验工作中的数据误差，通过分析数据误差产生的原因，并采取相应的处理措施提高水质检验的工作质量有重要意义。
2 水质检测中出现数据误差的原因分析
在水质检测的过程中，检测所得出的测定值和实际水质的真实值之间的差距叫做误差，假设测定值大于真实值，这种情况叫做正误差，反之就叫做负误差。在实际的水质检测过程中，数据误差的产生往往是不可避免的，但是这些误差也不是不能解决的，可以通过提高检测技术或者对水质检测人员的操作手段进行规范等方法来实现误差的减小。水质检测工作中因为技术和人为操作水平的限制，会出现一些不可避免的数据误差，对数据误差出现的原因可以分为下面几种情况。
2.1 系统误差
系统误差有时也可以被叫做可测误差，这是一种比较常见的误差，因为它是因为某一个固定的因素造成的，而且会多次出现在某一次水质检测中。例如，在称量中出现的误差，假设称量人员在进行称量之前没有对砝码做相关的检查校对，那砝码就可能存在一定的问题，当使用这些砝码进行称量时，这些不准确的砝码就会导致多次出现数据误差。但这种误差值是相对固定的，不会出现改变，这是一种非常典型的固定误差。然而在系统误差中不仅有固定因素造成的误差，还有不固定因素造成的误差。例如，对溶液浓度进行测定时，溶液的浓度会受到外界的干扰，会因为外界的变化而产生相应的改变。这样的影响因素就是不固定的，产生的数据误差也会不固定。但仍然是可以采取某些措施方法来减小数据误差。
在水质检测工作中，系统误差的出现一般分为下面几种情况：①分析方法的使用，比如不合理的分析方法；②检测材料的使用，比如检测仪器不够精密、试剂材料不够纯等；③检测人员的操作，比如操作人员的不良检测习惯等。
2.2 偶然误差
偶然误差相比于系统误差的不同之处在于，这种误差产生的原因不是固定不变的。在进行水质检测时，周边环境的改变以及检测人员的检测操作步骤等因素都可能会造成水质检测出现不必要的数据误差。而且这种误差并不会因为操作人员使用正确的操作方法或者保证内外环境条件一致而让数据误差消失，这种误差不是固定的，而且在水质检测过程中也不容易被发现。例如检测过程中的湿度、温度等偶然因素都会给检测工作造成一定偏差。
2.3 过失误差
过失误差在具体的水质检测工作中属于比较常见的误差，而且这种误差通常在某种程度上都可以避免。造成这种误差的主要原因是在进行水质检测时，检测人员的专业素质不够或者在检测过程中操作人员没有严格遵守操作流程和规定而产生数据误差。但这些因素都是可以控制和改善的，检测人员可以通过提高自身的专业技能并严格遵守相关规定来消除这种数据误差。比如，在水质检测工程进行时，一定要保证所使用的检测仪器具有高度的清洁度。如果检测人员疏忽大意，没有将仪器擦拭干净，在仪器中残留了一些物质，导致在水质检测中残留物质发生反应而使检测结果出现偏差；检测人员在进行水质检测时放入了错误的试剂，也会导致检测结果出现严重的误差。这种误差往往会造成非常严重的影响，而且其数据误差也是不固定的。为了避免出现过失误差，要求检测人员必须具备相对较高的专业素质和高度的责任感，在水质检测过程中，严格按照相关的程序和规定进行检测操作。如果出现数据误差，一定要将误差值排除在平均值计算之外。
3 减少数据误差的相应处理措施
水质检测工作对于水资源管理工作来说具有十分重要的意义，也给人民群众的日常生活带来了直接的影响。因此相关部门不仅要做好水资源的管理工作，更要做好水质检测工作。在进行水质检测的过程中，由于多种因素的作用，所产生的数据误差也不尽相同，有些数据可以通过规范相关人员的操作或者技术控制等方法来加以防止，有些数据误差的出现是由于一些不可控因素造成的，这时就需要相关人员来对数据误差进行合理的处理，处理方法主要是运用数字处理和结果分析这两种方法。总而言之，数据误差的出现会给水质检测工作的结果造成十分严重的影响，一旦出现一些异常的数据就会给检测工作造成更大的失误。
3.1 数字处理
要解决水质检验数据的误差需要操作人员的实际经验，可以通过借鉴其他项目检验的处理办法，对水质检验进行数字处理误差办法。在进行水质检验数据误差的数字处理时，首先要安排2一3人以上的水质检验操作人员进行反复、仔细的数据读取、记录与检验，借鉴相关项目的处理经验，对项目之间存在的联系、数据的读取进行分析。其次，在确定滴定管数据时，为确保读取的数据准确性与有效性，必须通过多个检验人员多次读取的操作。同时，要注意每一次读取的视线要与滴定管中的液体凹面相平，将度数误差降低到最小。一方面，读取的数据应保留小数点后两位，这样做的目的也是为了确保数字的准确和有效性。并在多次读取比较后选取中位数作为最终结果。另一方面，要凭借操纵人员的经验与专业知识，快速对数据进行分析，观察数据是否与检验的项目相吻合，真实数据能否反映出水质检验的真正目的。
3.2 对结果进行适当地处理
水质检验完成后，要对实验数据进行分析和处理。在实验结果中会出现一些不正常的数据，工作人员要对这些数据进行调查，检查出现这些不正常数据产生的原因，然后从这个过程中明白检测失误的原因，并且从中接受教训并吸取经验，以防再次发生同样的错误。同时也要注意在最后检测结果时不可以使用非正常的数据，否则会使检测结果误差加大。减小误差的目的就是要使数据更加准确，更加具有说服力，因此在水质监测中检测人员要进行多次实验，并且要保证每一次实验的成功率，例如可以做五次实验，但是至少成功四次。在对检测数据进行计算的过程中，不可以把非正常的数据计算在内，只需要对其余的数据进行计算，然后求出均值。进行一系列的计算之后，如果比值比4小，那么保留所测数据，否则找出不合适的数据。检测结果的计算不只这一种方法，还有其他的方法，在实际操作中，具体情况要具体分析。
4 结论
综上所述，水质检验中的数据误差涉及到过失误差、系统误差以及偶然误差等，每一种误差类型都具备其特性，水质
检測工作人员必须要提高对水质检测工作的重视程度，在最大限度上保证水质检测结果的准确性和有效性，为相关部门的水资源管理工作提供有效的数据信息，不断提高水资源的管理水平和效率。
参考文献
[1] 刘素娟，殷春艳.分析水质检验中的数据误差及处理方法[J].中华民居：下旬刊，2014，7（9）：230-231.
[2] 王璟.浅谈水质检验中的数据误差及处理[J].药物与人，2014，27（12）：86-87.
[3] 刘裕刚.浅谈水质检验中的数据误差及处理[J].中国卫生标准管理，2015，6（12）：5-6.
[4] 张常玉.水质检验中的数据误差及处理方法[J].中国农村卫生，2015，8（6）：94.
[关键词]水质检验；数据误差；处理措施
中图分类号：R123.1 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）12-0329-01
1 导言
水质检验除了会对水资源日常管理工作造成影响之外，还会影响到水资源污染治理工作，为保证水资源管理工作的顺利进行，减少水质检验工作中的数据误差，通过分析数据误差产生的原因，并采取相应的处理措施提高水质检验的工作质量有重要意义。
2 水质检测中出现数据误差的原因分析
在水质检测的过程中，检测所得出的测定值和实际水质的真实值之间的差距叫做误差，假设测定值大于真实值，这种情况叫做正误差，反之就叫做负误差。在实际的水质检测过程中，数据误差的产生往往是不可避免的，但是这些误差也不是不能解决的，可以通过提高检测技术或者对水质检测人员的操作手段进行规范等方法来实现误差的减小。水质检测工作中因为技术和人为操作水平的限制，会出现一些不可避免的数据误差，对数据误差出现的原因可以分为下面几种情况。
2.1 系统误差
系统误差有时也可以被叫做可测误差，这是一种比较常见的误差，因为它是因为某一个固定的因素造成的，而且会多次出现在某一次水质检测中。例如，在称量中出现的误差，假设称量人员在进行称量之前没有对砝码做相关的检查校对，那砝码就可能存在一定的问题，当使用这些砝码进行称量时，这些不准确的砝码就会导致多次出现数据误差。但这种误差值是相对固定的，不会出现改变，这是一种非常典型的固定误差。然而在系统误差中不仅有固定因素造成的误差，还有不固定因素造成的误差。例如，对溶液浓度进行测定时，溶液的浓度会受到外界的干扰，会因为外界的变化而产生相应的改变。这样的影响因素就是不固定的，产生的数据误差也会不固定。但仍然是可以采取某些措施方法来减小数据误差。
在水质检测工作中，系统误差的出现一般分为下面几种情况：①分析方法的使用，比如不合理的分析方法；②检测材料的使用，比如检测仪器不够精密、试剂材料不够纯等；③检测人员的操作，比如操作人员的不良检测习惯等。
2.2 偶然误差
偶然误差相比于系统误差的不同之处在于，这种误差产生的原因不是固定不变的。在进行水质检测时，周边环境的改变以及检测人员的检测操作步骤等因素都可能会造成水质检测出现不必要的数据误差。而且这种误差并不会因为操作人员使用正确的操作方法或者保证内外环境条件一致而让数据误差消失，这种误差不是固定的，而且在水质检测过程中也不容易被发现。例如检测过程中的湿度、温度等偶然因素都会给检测工作造成一定偏差。
2.3 过失误差
过失误差在具体的水质检测工作中属于比较常见的误差，而且这种误差通常在某种程度上都可以避免。造成这种误差的主要原因是在进行水质检测时，检测人员的专业素质不够或者在检测过程中操作人员没有严格遵守操作流程和规定而产生数据误差。但这些因素都是可以控制和改善的，检测人员可以通过提高自身的专业技能并严格遵守相关规定来消除这种数据误差。比如，在水质检测工程进行时，一定要保证所使用的检测仪器具有高度的清洁度。如果检测人员疏忽大意，没有将仪器擦拭干净，在仪器中残留了一些物质，导致在水质检测中残留物质发生反应而使检测结果出现偏差；检测人员在进行水质检测时放入了错误的试剂，也会导致检测结果出现严重的误差。这种误差往往会造成非常严重的影响，而且其数据误差也是不固定的。为了避免出现过失误差，要求检测人员必须具备相对较高的专业素质和高度的责任感，在水质检测过程中，严格按照相关的程序和规定进行检测操作。如果出现数据误差，一定要将误差值排除在平均值计算之外。
3 减少数据误差的相应处理措施
水质检测工作对于水资源管理工作来说具有十分重要的意义，也给人民群众的日常生活带来了直接的影响。因此相关部门不仅要做好水资源的管理工作，更要做好水质检测工作。在进行水质检测的过程中，由于多种因素的作用，所产生的数据误差也不尽相同，有些数据可以通过规范相关人员的操作或者技术控制等方法来加以防止，有些数据误差的出现是由于一些不可控因素造成的，这时就需要相关人员来对数据误差进行合理的处理，处理方法主要是运用数字处理和结果分析这两种方法。总而言之，数据误差的出现会给水质检测工作的结果造成十分严重的影响，一旦出现一些异常的数据就会给检测工作造成更大的失误。
3.1 数字处理
要解决水质检验数据的误差需要操作人员的实际经验，可以通过借鉴其他项目检验的处理办法，对水质检验进行数字处理误差办法。在进行水质检验数据误差的数字处理时，首先要安排2一3人以上的水质检验操作人员进行反复、仔细的数据读取、记录与检验，借鉴相关项目的处理经验，对项目之间存在的联系、数据的读取进行分析。其次，在确定滴定管数据时，为确保读取的数据准确性与有效性，必须通过多个检验人员多次读取的操作。同时，要注意每一次读取的视线要与滴定管中的液体凹面相平，将度数误差降低到最小。一方面，读取的数据应保留小数点后两位，这样做的目的也是为了确保数字的准确和有效性。并在多次读取比较后选取中位数作为最终结果。另一方面，要凭借操纵人员的经验与专业知识，快速对数据进行分析，观察数据是否与检验的项目相吻合，真实数据能否反映出水质检验的真正目的。
3.2 对结果进行适当地处理
水质检验完成后，要对实验数据进行分析和处理。在实验结果中会出现一些不正常的数据，工作人员要对这些数据进行调查，检查出现这些不正常数据产生的原因，然后从这个过程中明白检测失误的原因，并且从中接受教训并吸取经验，以防再次发生同样的错误。同时也要注意在最后检测结果时不可以使用非正常的数据，否则会使检测结果误差加大。减小误差的目的就是要使数据更加准确，更加具有说服力，因此在水质监测中检测人员要进行多次实验，并且要保证每一次实验的成功率，例如可以做五次实验，但是至少成功四次。在对检测数据进行计算的过程中，不可以把非正常的数据计算在内，只需要对其余的数据进行计算，然后求出均值。进行一系列的计算之后，如果比值比4小，那么保留所测数据，否则找出不合适的数据。检测结果的计算不只这一种方法，还有其他的方法，在实际操作中，具体情况要具体分析。
4 结论
综上所述，水质检验中的数据误差涉及到过失误差、系统误差以及偶然误差等，每一种误差类型都具备其特性，水质
检測工作人员必须要提高对水质检测工作的重视程度，在最大限度上保证水质检测结果的准确性和有效性，为相关部门的水资源管理工作提供有效的数据信息，不断提高水资源的管理水平和效率。
参考文献
[1] 刘素娟，殷春艳.分析水质检验中的数据误差及处理方法[J].中华民居：下旬刊，2014，7（9）：230-231.
[2] 王璟.浅谈水质检验中的数据误差及处理[J].药物与人，2014，27（12）：86-87.
[3] 刘裕刚.浅谈水质检验中的数据误差及处理[J].中国卫生标准管理，2015，6（12）：5-6.
[4] 张常玉.水质检验中的数据误差及处理方法[J].中国农村卫生，2015，8（6）：94.