【大家之言】检测数据的资源化：大数据时代下的水质检测工作

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小编导读

随着行业重视和技术进步，水质检测工作的重要性不断提升，检测技术和在线监测能力亦不断提高。与之相对应的是，检测工作所产生的大量水质数据潜在的价值被重新认识：水质检测数据不仅仅是单纯检测工作的结果，更是行业决策、科技研发所必须的、可共享的、可长期使用的数据资源。本文通过思考与分析，就新形势下水质检测工作的重心提出了观点。

季斌，上海市城市排水监测站站长，技术负责人，长期从事水环境监测技术管理工作。

在新形势的政策要求和社会对水质信息公开要求的大力驱动下，水质检测行业正处于高速发展期，水质检测工作已经成为了水务行业中非常重要且必不可少的环节之一。从水循环的角度，对水质检测工作的需求分布于水源地、水厂出厂水、管网水、龙头水、污水厂出水或排污口出水，以及水环境（部分水体同时为水源地，即实现水循环的闭环）等各个环节，同时也遍布行业各领域的科研工作过程中。水质检测工作的成果，直接影响了行业主管部门的决策、企业的运营管理、科研机构的研究方向，同时也是人民用水安全与否的重要参考标志。然而，随着技术的革新和大数据时代的来临，水质检测工作的形式和定位都在发生着潜移默化的变化，相关机构也应逐渐探索转型之路。

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检测工作重心的转移

水质检测工作是一个较为复杂的过程，涉及样品采集、试剂配制、仪器分析、数据处理等多个环节，以往受限于检测仪器的功能、社会经济发展水平和实验室综合管理水平，大部分水质检测工作都采用与国标对应的人工方法进行，水样部分指标检测的周期较长（如COD_Cr），人工方法也容易带来不可避免的实验误差，检测数据的产出效率和投入产出比均较低。而且定期采样加实验室检测的方法受限于取样频率的限制，数据无法再第一时间获取，也较难形成连续，只能表真某个特定时间点的水质情况，尚不足以高精度地显示水质的变化趋势详情。

随着技术的不断进步，各类实验室分析检测仪器陆续投运，以及越发便捷可靠的在线监测仪器不断上线，不少水质指标的主要检测手段从人工法转为了仪器法，大大节约了实验操作时间也提升了检测精度，人工法更多以参考或检验复核的方式进行。在水体污染物日益复杂、对水质情况掌控需求日益提升的大背景下，越来越多的行业主管部门和企业都提出了对监控对象动态数据的需求，也进一步促使了检测工作的重心更多地从关注人工检测的精益求精转向如何运用仪器和在线监测手段更高效准确地完成检测任务。

然而，水质在线监测目前依然面对一些挑战，如（1）水质在线检测设备的经济性和适用性问题；（2）数据传输的兼容性有待提高；（3）检测数据的利用棉布光、共享性不高等问题。

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对检测数据价值的重新认识

大数据时代是新资源、新技术和新理念的混合体，将大数据运用于宏观统计或规律研究在不少热点行业如电信、金融、交通等已非常普遍，其中尤其以天文和水文为甚，均已形成完善的记录汇总机制和信息公开机制，并已成为地方志等文献资料的重要组成部分。然而水质检测行业仍然处于数据应用时代，作为水质检测工作的成果，水质检测数据大多被体现在一事一议的检测报告，绝大部分仅仅被用于特定需求下的数据参考或结论支撑，较少被相关主管部门或单位主动运用于规律研究、资料存档等长期工作。由于行业对检测机构数据没有有效的归集和公开机制，跨单位跨行业数据共享性不顺畅，且各类检测数据的所属单位来源复杂追溯困难，部分检测机构数据保存不当极易发生历年资料缺失，一旦遇到需求，往往调用非常困难，从数据应用向大数据时代的过度，还需要上层的统筹谋划并克服诸多挑战。

随着大数据时代的来临和行业的高速发展，水质检测数据深层次的价值逐渐被行业所发现，以水源地选址为例，大量历年的水质检测数据可一目了然该地区水源情况的变化规律、受季节的影响等，方便判断其被选为水源地的合理性，并可预见其潜在的水质安全风险；以水厂或污水厂为例，通过汇总年度出厂水检测数据，对应相应的工艺调整情况，可以有效判断更经济有效的工艺参数，帮助水厂或污水厂提升运行效率，节约运营成本；从宏观政策角度，通过系统汇总某合流排水系统建成前后受纳水体的水质本底数值变化情况，可帮助政府决策适用于该地区的立项的排放标准等。因此可以发现，水质检测数据已不再是单纯检测工作的结果，而是一种潜在的、可共享的、可长期使用的数据资源。亦可以理解为，将水质数据看作为一种语言，可以从中读懂某研究对象发生了什么事，也可以预测其未来发展的趋势，而且数据如同美酒，越久越醇，参考价值也就越高。

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新形势下检测监测机构的转型思考

综上所述，伴随着检测工作中心的转变及对检测数据资源价值的重新认识，检测机构应当意识到新形势下的工作内容应当进一步向下游延伸并进行转型。

所谓水质检测的上游工作，指检测机构接受委托单位委托，按照相关的工作要求，对水质进行定期定量检测或对跟踪在线监测，并按规范形成相应的检测报告，上游工作提供的服务为检测服务，产品形式为特定的数据报告；所谓下游工作，指检测机构自发通过汇总整理同一检测点数据，形成一点时间范围内完整的数据包，并在此基础上运用大数据整理手段，进一步提炼出相关变化规律，下游工作提供的服务是数据整理和提炼工作，产品形式为数据包资源甚至咨询报告。

为了实现这一目标，配合技术发展的便利条件，检测机构可以考虑适当减少在日常检测工作中投入的人力，对部分检测方法简单的基础指标多采用在线仪器检测方法甚至外包给有资质的其他检测机构，仅保留对高难度指标的检测能力，实现资源最优整合。与此同时，更多的人力资源将可以被投入到检测大数据的整理和提炼，从而实现检测机构从单纯实验室工作向兼顾咨询机构的转型。

讨论

同济大学环境科学与工程学院，李树平教授

水务行业内的数据管理为资产管理的重要组成部分，城市水行业已经发展了几十年甚至上百年，在积攒了大量数据信息的同时，数据量仍旧在扩大，因此数据的管理是水行业面临的巨大挑战。（1）数据的来源是监测，首先需要注重水质监测系统的服务范围，不仅监测处理工艺水质和出厂水水质，还要监测水源水质，以提高水质污染突发事件的预警能力；其次注重水质监测系统的经济适用性，包括如何消化吸收国际先进水质监测系统的优点、提高数据兼容性、监测结果友好表达等特征；（2）监测的结果是数据，首先注重数据应用的需求分析，如何发挥测试数据的共享、变化规律表达、数据发展趋势分析的应有价值，其次注重数据的安全性保护，包括数据的归属，体系构建等。

上海市排水管理处副处长，庄敏捷高级工程师

随着技术的成熟，水质在线监测越来越广泛地应用到实际工作中。其准确性受到多方面的因素影响，比如监测站点的选址要有代表性，对水深、河道面宽、流速等也有一定的要求；又如监测设备的定期校准，和后续的运行维护等措施等，都会对水质监测的准确性带来影响。因此除了设备对比选型之外，需要从前期选址、定期校准和日常维护等方面加强管理。在数据标准化采集与传输方面，环保、水利、住建等部门已经出台了国家、行业等标准，在优选设备和供应商时，应以这些标准为要求，加强规范、统一。在水质大数据的应用方面，跨部门跨行业的应用共享非常有必要，需要从全局治理的角度，将水利、环保、农业、供水、排水等业务条线上的水质监测数据进行资源共享和联合应用，发挥水质大数据的作用。

上海城市水资源开发利用国家工程中心有限公司水质检测中心主任，李宁高级工程师

大数据时代将带来水质监测系统数据分析和应用的变革。以往水务行业信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从水务行业全局发展需求层面支撑决策和管理，而在水质监测数据的应用上也仅停留在“事后”监督和数据分析层面。

大数据时代的信息化建设应当以数据为核心，实现水质监测大数据的智能化应用。获取水质大数据分析需要的相关资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在水务行业内各个系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。通过以水质监测综合大数据分析，树立水务行业水质管理工作的大局观和整体观，将各方面相关水质管理数据整合起来，用全局性的战略眼光来分析和应用整个水务行业从源头到龙头的监控数据，实现源头水质变化预测到制水工艺的智能化管理。

编辑札记

大数据时代不仅仅是一种技术本身的革新，更是一种推动行业变更的推动力。在各行各业大数据的运用风生水起的年代，水质检测行业也在评估自身所拥有的检测数据价值，并酝酿检测机构自身的转型。调动检测机构的数据资源，建立基于行业打破单位间界限的水质大数据库，更好地服务于水质保障、环境生态，将是行业之幸，百姓之福。

推荐参考

季斌.检测数据的资源化：大数据时代下的水质检测工作[J].净水技术,2017,36(9):1-3.

Ji Bin.Resource Reuse of Monitoring Data: Water Quality Monitoring in Big Data Era[J].Water Purification Technology,2017,36(9):1-3.

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