A Study on the Methodology for Evaluating the Quality Control Status of VOCs Monitoring Systems through Statistical Analysis
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摘要: 大气中光化学前体物监测可以为研究臭氧(O3)与细颗粒物(PM2.5)复合污染成因机制提供数据,监测数据的质量影响到大气污染管控精准性。科学开展监测是防控中的关键,对持续改善我国空气质量具有重要意义。挥发性有机物(VOCs)是大气中参与光化学反应产生臭氧与细颗粒物污染的重要前体物,介绍了光化学监测网中的VOCs在线监测系统的构成及功能,在初步分析质控指标及误差来源的基础上,讨论了质控结果可能存在的典型的数组分布形态,探讨了通过统计分析评估监测系统质控状态的方法,以及残留与质控结果、运行时长与组分合格率间的相关性分析。建议收集大样本量的质控数据,开展更加系统细致的质控指标间的相关性分析,探寻影响监测系统质控状态及测量数据质量的因素。Abstract: Monitoring photochemical precursors in the atmosphere can provide essential data for researching the formation mechanisms of composite pollution from ozone (O3) and fine particulate matter (PM2.5). The quality of the monitoring data significantly influences the accuracy of air pollution control measures. Therefore, executing scientific monitoring is critical for preventive measures and has paramount importance in continually improving China's air quality. Volatile Organic Compounds (VOCs), key precursors to O3 and PM2.5 pollution, participate in photochemical reactions in the atmosphere. This paper introduces the structure and function of VOCs' online monitoring systems in the photochemical monitoring network. After a preliminary analysis of quality control indicators and error sources, potential typical array distribution forms of quality control results were discussed. The paper further explores methods for evaluating the quality control status of the monitoring system through statistical analysis and conducts correlation analyses between residuals and quality control results, as well as between operational duration and component qualification rates. The paper recommends collecting a large sample of quality control data, carrying out systematic and meticulous correlation analyses among quality control indicators, and investigating factors that affect the quality control status of the monitoring system and the quality of measured data.
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表 1 大气中VOCs监测组分类型一览表(116种)
Table 1. Classification of VOC compounds monitored in the atmosphere (116 types)
序号 VOC组分类型 组分构成 特征官能团 组分数 1 饱和烃 链烷烃、环烷烃 —— 29 2 不饱和烃 烯、炔、芳香烃 双键、三键、大π键 29 3 卤代饱和烃 卤代烷烃 卤基 20 4 卤代不饱和烃 卤代烯、芳香烃 卤基、双键、大π键 16 5 含氧饱和有机物 醇、醚、环氧烃 氧基 3 6 含氧不饱和有机物 醛、酮、酯 羰基、酯基、双键、大π键 18 7 硫化物 二硫化碳 硫基 1 表 2 大气中VOCs在线监测系统质控指标一览表
Table 2. Overview of quality control indicators for the VOCs online monitoring system in the atmosphere
序号 质控指标 质控检查内容 质控意义 指标性质 误差性质 误差来源分析 1 采样流量 检查采样流量偏差 影响采样体积 过程指标 系统误差 采样流量偏差导致采样体积不准确,
偏大引入负误差,偏小引入正误差。2 配气流量 检查配气模块标准气和
稀释气流量偏差影响定量标准 过程指标 系统误差 标准气配制不准确导致计量
工作标准溯源性差。3 校准曲线 检查曲线线性、范围、校准点数量 影响定量标准 过程指标 系统误差/
随机误差信号异常高或异常低;标气浓度
与响应信号值拟合不当。4 分离度 检查相邻峰的分离度 影响组分响
应信号计量过程指标 系统误差/
随机误差采用相同定量离子的组分的谱峰未达
到基线分离导致谱峰积分不准确。5 检出限 检测低浓度标气,计算测量结果的RSD(f≥6)与tf,0.99的乘积 评价测量系
统灵敏度过程指标 系统误差/
随机误差检出限偏高导致组分未计量,
引入负误差。6 噪声 检查基线噪声,计算信噪比 评价测量系
统灵敏度过程指标 系统误差 噪声太高淹没信号,导致组分
难以识别,引入负误差。7 漂移 检查基线、组分浓度、保留时间漂移 评价测量系
统稳定性过程指标 系统误差 漂移导致气样或标曲浓度点
组分谱峰积分不准确。8 残留 检查检测高浓度标气后的
空白气浓度测量结果评价环境气样
的残留影响过程指标 系统误差 监测高浓度组分后的残留对
后续气样造成正误差。9 准确度 检查标气平均测量浓度与
标气已知浓度的相对误差评价测量系
统准确性结果指标 —— —— 10 精密度 检查至少7次标气测量浓度
的相对标准偏差RSD评价测量系
统精密性结果指标 —— —— 注:检出限标气浓度应有信号响应且小于校准曲线中最低浓度点。 表 3 14种VOCs组分精密度统计结果一览表
Table 3. Statistics on the precision of 14 VOC components in the atmosphere
VOCs组分 均值 中位值 均值标准误差 上分位数(Q3) 四分位距(Q3~Q1) 上限值 1# 10.9% 8.4% 1.1% 12.5% 7.3% 23% 2# 4.3% 3.2% 0.3% 5.4% 3.3% 10% 3# 3.2% 2.5% 0.2% 4.5% 3.1% 9% 4# 3.1% 2.3% 0.3% 3.9% 2.5% 8% 5# 3.6% 2.7% 0.4% 4.3% 2.8% 8% 6# 2.9% 2.0% 0.3% 3.6% 2.4% 7% 7# 2.5% 1.9% 0.2% 3.3% 2.1% 6% 8# 2.5% 1.7% 0.2% 3.7% 2.7% 8% 9# 3.1% 2.4% 0.2% 4.3% 2.9% 9% 10# 3.3% 2.9% 0.2% 4.3% 2.8% 9% 11# 3.8% 2.6% 0.3% 4.6% 3.1% 9% 12# 2.2% 1.4% 0.2% 2.5% 1.7% 5% 13# 2.6% 1.7% 0.3% 3.4% 2.6% 7% 14# 3.9% 2.1% 0.6% 4.1% 3.0% 9% 表 4 14种VOCs组分准确度统计结果一览表
Table 4. Statistics on the accuracy of 14 VOC components in the atmosphere
组分 均值 中位值 均值标
准误差下分位
数 (Q1)上分位
数 (Q3)四分位距
(Q3 ~ Q1)NIQR 稳健变
异系数正态分布性检测 A-D P-value Decision at level(5%) 1# −0.08 0.03 0.07 −0.58 0.35 0.94 0.69 23.0 0.90 <0.05 近似正态分布 2# 0.01 0.03 0.02 −0.12 0.15 0.27 0.20 6.7 0.51 0.20 正态分布 3# 0.04 0.04 0.02 −0.09 0.17 0.26 0.20 5.0 1.08 <0.05 近似正态分布 4# 0.05 0.04 0.02 −0.07 0.19 0.27 0.20 5.0 0.76 0.05 正态分布 5# 0.05 0.05 0.03 −0.11 0.20 0.31 0.23 4.6 0.34 0.50 正态分布 6# 0.06 0.03 0.02 −0.08 0.19 0.26 0.20 6.7 1.63 <0.05 近似正态分布 7# 0.04 0.03 0.02 −0.09 0.19 0.27 0.20 6.7 0.55 0.16 正态分布 8# 0.04 0.03 0.02 −0.06 0.15 0.21 0.16 5.3 1.25 <0.05 近似正态分布 9# 0.07 0.05 0.02 −0.10 0.20 0.30 0.22 4.4 0.46 0.26 正态分布 10# 0.11 0.10 0.03 −0.09 0.24 0.33 0.25 2.5 1.71 <0.05 近似正态分布 11# 0.15 0.08 0.03 −0.02 0.30 0.32 0.24 3.0 2.94 <0.05 近似正态分布 12# 0.08 0.04 0.02 −0.07 0.18 0.25 0.19 4.8 3.53 <0.05 近似正态分布 13# 0.08 0.03 0.03 −0.11 0.21 0.32 0.23 7.7 2.88 <0.05 近似正态分布 14# 0.02 0.02 0.01 −0.11 0.11 0.22 0.16 8.0 0.76 <0.05 近似正态分布 表 5 运行时长与组分合格率相关性检验结果表
Table 5. Correlation test results between operating duration and component qualification rate
品牌 Kendall Corr. 运行时长与组分合格率相关性 P-value PYA −0.326 负弱相关性 0.15 PYB −0.061 不相关 0.78 PYC −0.333 负弱相关性 0.35 -
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