大气环境自动监测系统运行质量控制与优化措施

摘要：大气环境自动监测系统是支撑大气污染精细化管控的核心数据来源，其运行质量直接决定环境管理决策的科学性与公信力。当前我国已建成全球规模最大的大气环境自动监测网络，但部分站点仍存在设备运行不稳定、数据偏差、运维不规范等问题，制约监测数据价值发挥。本文系统梳理大气环境自动监测系统运行全链条的质量影响因素，围绕设备、数据、管理三个核心维度构建标准化质量控制体系，并提出针对性的优化升级措施，为提升监测数据准确性、系统运行稳定性、运维管理高效性提供实践参考，对保障大气环境监测工作高质量运行具有重要现实意义。

关键词：大气环境自动监测系统；质量控制；数据准确性

我国大气污染防治进入精准化精细化管控阶段后，大气环境自动监测系统作为空气质量数据采集、污染趋势研判以及治理成效评估的核心载体，它的运行质量直接决定着环境管理决策的科学性与公信力，依据生态环境部2026年2月发布的公开数据来看，目前我国已经建成全球规模最大的大气环境监测网络，其中包含1734个国控空气质量站点且联网地方监测站点超过1.2万个，2025年全国地级及以上城市PM2.5平均浓度降至28.0微克/立方米、优良天数比例达到89.3%，监测数据为蓝天保卫战取得历史性突破提供了关键支撑。

1 大气环境自动监测系统运行的常见质量影响因素

1.1 硬件设备层面的影响因素

硬件设备是大气环境自动监测系统稳定运行的基础载体，它的性能状态直接决定监测数据的准确性，监测仪器核心部件长期处于室外运行环境，容易受高温高湿扬尘等因素影响，致使传感器灵敏度下降、测量基线漂移，若未及时校准就会出现系统性测量偏差，采样系统作为数据采集的第一道关口，采样头易被雨雪落叶昆虫尸体堵塞，采样管路长期积累的颗粒物残留、挥发性有机物吸附会造成样本污染，导致采集的空气样本不具备代表性，直接影响最终测量结果，此外部分站点建设初期选址不合理，周边存在工业污染源排放口、交通主干道、空调外机组等干扰源，或者站房供电、防雷、温控等配套设施不完善，也会导致仪器运行不稳定，增加设备故障概率^[1]。

1.2 数据传输与处理层面的影响因素

数据从采集到最终应用得历经传输存储审核等多个环节，任一环节出现问题都会对数据质量产生影响，部分偏远地区监测站点通信网络信号不稳定，易出现数据传输丢包延迟中断等问题，致使数据完整率不达标，部分站点的数据审核规则设置存在不合理情况，异常值识别算法过于简单，仅能识别明显超出量程的极端异常数据，对于受临时干扰部件老化带来的小幅偏差和数据漂移等隐蔽性异常数据难以精准识别，使得部分无效数据流入最终数据库，数据存储系统若缺乏完善备份机制和安全防护措施，不仅有数据丢失损坏风险，还可能出现数据被篡改的安全隐患，导致监测数据的可追溯性难以得到保障^[2]。

1.3 运维管理层面的影响因素

运维管理是保障系统能够稳定运行的关键所在，运维工作的规范性直接决定系统运行的质量，部分运维人员专业能力存在不足情况，对监测仪器的原理以及操作规范不太熟悉，故障排查和处置不够及时，甚至存在不按照规范要求开展校准、巡检等操作现象，人为造成数据出现偏差问题。

2 大气环境自动监测系统运行质量控制体系构建

2.1 设备全生命周期质量控制体系

设备全生命周期质量控制体系要覆盖从设备入场直至报废全流程管控 在设备入场这个阶段要严格开展仪器性能比对测试与适用性检测 仪器的测量范围、精度、稳定性等核心参数符合国家标准要求之后才可投入使用 在设备运行阶段要明确不同类型仪器的校准周期以及操作规范 定期开展零气校准、标气校准、多点校准工作来确保测量结果溯源至国家标准物质 以此保障测量数据的准确性 要建立设备运行状态实时监控机制 对仪器的核心运行参数、采样系统状态、站房环境参数进行实时采集和预警 一旦出现异常情况就立即触发报警并安排运维人员第一时间处置 在设备报废阶段要建立设备性能评估机制 对运行年限过长、性能下降明显的仪器及时进行更换以避免因设备老化导致系统性偏差^[3]。

2.2 数据全流程质量控制体系

数据全流程质量控制体系得覆盖数据采集、传输、审核整个链条，在数据采集端要安装采样系统状态实时监控功能，并且定期开展平行样测试、空白样测试、标气盲样考核来保障采集样本代表性和准确性，在数据传输端需建立数据传输校验机制，对传输的数据进行完整性校验、逻辑校验，发现数据缺失或者异常后自动触发补传机制以保障数据传输完整性，在数据审核端要构建自动审核加人工复核的双层审核机制，在自动审核环节设置浓度阈值校验、时空相关性校验、历史数据比对校验等多重规则来自动识别异常数据，对于自动审核存疑的数据由专业技术人员开展人工复核，确保异常数据得到精准识别和剔除来保障最终入库数据可靠性，同时数据全流程留痕，所有数据修改、删除操作都记录操作人、操作时间、操作原因以实现数据全流程可追溯^[4]。

2.3 运维工作标准化管控体系

运维工作标准化管控体系得从操作规范、人员管理、监督考核这三个维度来构建，要制定完善的运维操作规范体系，明确巡检、校准、维护、故障处置等各类运维工作的操作流程、操作要求和记录标准，让运维人员严格按照规范开展工作，要建立运维人员培训考核机制，要求运维人员经过专业培训并取得上岗资格证书后才能开展运维工作，还需定期开展技能提升培训和考核以提升运维人员专业能力，要建立多级质量监督机制，运维单位内部开展日常质控检查，管理部门定期开展飞行检查、盲样考核，同时引入第三方机构开展独立质控评估，把运维质量和运维服务费用挂钩来倒逼运维单位提升运维工作规范性。下表1就是质控措施核心要求表。

表1：质控措施核心要求表

3 大气环境自动监测系统运行优化措施

3.1 硬件系统智能化升级

硬件系统智能化升级是提升系统运行质量的重要技术基础，推广应用具备采样头自动吹扫和采样管路自动清洁功能的智能采样系统，定期自动对采样系统做清洁维护以减少采样系统污染带来的测量偏差，安装能对仪器核心部件运行状态、站房温湿度和供电状态等参数实时监控的设备运行状态智能感知模块，结合设备故障预测模型提前预判设备潜在故障风险从而实现从“被动处置”到“主动预防”的转变，推广可让仪器定期自动开展校准工作的分布式智能校准模块，以此减少人工校准工作量和人为操作误差并提升校准频次和校准精度，对老旧监测站点的站房配套设施进行升级来完善温控、防雷和供电保障系统，为仪器稳定运行提供良好的运行环境^[5]。

3.2 数据质控算法优化

数据质控算法优化是提升数据审核准确性的关键核心手段，引入机器学习算法基于历史监测数据、气象数据、污染排放数据等多源数据构建异常数据智能识别模型，能够精准识别不同场景下具有隐蔽性的异常数据进而提升异常数据识别准确率，建立多站点数据联动校验机制结合区域污染传输特征、周边站点监测数据变化趋势验证单点监测数据合理性避免单一站点数据偏差问题，优化数据补全算法针对短时数据缺失场景结合历史数据变化趋势、周边站点数据等进行科学补全保障监测数据连续性^[6]。

3.3 运维管理模式优化

运维管理模式优化是提升运维工作效率重要保障，构建“互联网 + 运维管理平台”可实现运维任务自动派发、运维过程全程记录、运维质量自动考核等功能，达成运维工作全流程线上管控并提升运维管理透明度与效率，推行区域化运维模式能把一定区域内监测站点统一交由同一运维团队负责从而统筹运维资源并提升故障响应和处置效率，建立运维质量分级考核机制将数据准确率、设备运行率、故障处置时长等核心指标纳入考核体系且让考核结果与运维服务费用直接挂钩，对运维质量不达标运维单位进行扣罚以提升运维单位工作主动性。

结论

大气环境自动监测系统运行质量控制是一项覆盖硬件设备、数据流程、运维管理全链条的系统性工作，需要从体系构建、技术升级、模式优化等多维度协同推进。通过梳理系统运行的质量影响因素，构建全流程标准化质量控制体系，应用智能化技术对硬件、

参考文献

[1]范泱. 环境空气自动监测系统运行管理与质控的信息化研究[J].皮革制作与环保科技,2022,3(14):98-100.

[2]杨日魁,吴平涛,温晶,等. 大气环境自动监测系统优化实现[J].环境科学与技术,2013,36(S1):286-288+310.

[3]李艳玲. 探讨环境空气质量的自动监测的问题及对策[J].北方环境,2012,24(03):117-118.

[4]蒋锋,刘贤良,於桂池. 大气自动监测系统在炼油厂的应用[J].石油化工环境保护,1997,(04):40-44.

[5]鲁连胜. 试论大气环境自动监测系统的技术改造[J].仪器仪表与分析监测,1995,(04):47-50.

[6]霍桂茶,鲁连胜,张锐敏. 试论大气环境自动监测系统仪器设备管理中的几个问题[J].仪器仪表与分析监测,1994,(04):29-31.