[發明專利]一種鑒別污水監測數據真偽的方法

有效

• 申請號: 201611114422.7
• 申請日: 2016-12-07
• 公開（公告）號: CN106709242B
• 公開（公告）日: 2018-12-07
• 發明（設計）人: 鄒濤;萬玉山;李大偉;沈夢;溫馨;陳艷秋
• 申請（專利權）人: 常州大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q50/26
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及鑒別污水監測數據真偽技術領域，綜合運用數理統計的方法，首先采用格拉布斯法進行異常值判斷并修正時監測數據，再根據《城市污水處理廠污染物排放標準》(GB18918?2002)要求的級別標準對修正后的時數據進行達標篩選，不滿足排放標準的數據剔除，并采用t檢驗法來驗證抽檢數據樣本均值是否在整體樣本均值的接收域，采用χ²檢驗法來判斷樣本相對于整體的波動性是否有顯著變化，以此實現污水監測數據的縱向對比；采用F檢驗法和箱線圖法來匹配年數據離散程度相近的樣本，以此實現污水監測數據的橫向對比。本發明對監測數值真實度的檢測層層深入，對辨別污水監測數據的真偽具有一定參考價值。

技術領域

本發明涉及鑒別污水監測數據真偽技術領域，尤其是一種聯合運用數理統計原理鑒別污水監測數據真偽的方法。

背景技術

當前一些排放污水的企業在經濟利益驅使下，采用各種手段對在線監測數據進行造假，例如在監測點稀釋污水，私接暗管，篡改監測儀器重要參數等。這些不法行為導致污水監測數據失真，給監測部門的工作帶來很大的麻煩。許多監測人員本身業務素質較低，缺少將數據進行科學有效的分析和處理的能力，導致數據的可信度不高，失去評價意義。由于環境監測種類多樣，數據數量龐大，大部分審核人員對數據的合理性、報告的規范性等缺乏研究，審核往往流于形式，數據經審核后，常常存在不同程度的問題或錯誤，致使監測工作陷入被動，甚至造成監測站不應有的損失。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提出一種鑒別污水監測數據真偽的方法，聯合運用數理統計的方法，例如格拉布斯法、箱線圖法、t檢驗法，從數據自身的角度入手，實現監測數據的縱橫比較，對監測數值真實度的檢測層層深入，為監測數據的合理性和相關性研究提供了技術支持。

為實現上述目的，本發明采取的技術方案為：一種鑒別污水監測數據真偽的方法，綜合運用數理統計方法的鑒別流程如下：

(1)獲取污水處理廠污水排放指標時在線監測數據，建立數據表；

(2)對時在線監測數據進行升序排序；

(3)運用格拉布斯法對排序后時在線監測數據進行異常值的判斷和觀測值的修正，判斷出的異常值即為異常數據，找出異常值對應的時刻，確定異常值出現的位置，并進行剔除，保留修正數據；

(4)在修正的時監測數據基礎上計算日均值；

(5)根據《城市污水處理廠污染物排放標準》(GB18918-2002)要求的級別標準對日均值進行達標篩選，不滿足排放標準的數據剔除；

(6)取監測月份和前11個月的年度觀測值作為樣本基數，通過月均值檢驗和月均值波動性檢驗，實現數據的縱向比較；

(7)匹配年數據離散程度相近的樣本，來匹配出具有對比價值的企業，并通過差值波動性分析，實現數據的橫向比較；

(8)由最終檢測結果鑒別數據真偽。

所述數據的縱向比較是與企業歷史數據作比較；所述數據的橫向比較是同行業同時間段的監測數據作比較。

所述月均值檢驗是指采用t檢驗法來驗證抽檢數據樣本均值是否在整體樣本均值的接收域；所述月均值波動性檢驗是指采用χ²檢驗法判斷樣本相對于整體的波動性是否有顯著變化，實質是觀察每個月數據的離散程度是否符合整體樣本的離散程度。

所述匹配年數據離散程度相近的樣本是指采用F檢驗法確定對照樣本的方差范圍，并通過減小顯著水平α，配合使用箱線圖法來縮小范圍；所述差值波動性分析是指采用χ²檢驗法對待測樣本和匹配樣本的觀察值做差，對差值的波動性進行分析。