环境工程与监测环境监测中心监测数据分析工程师实习报告

环境工程与监测环境监测中心监测数据分析工程师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在环境监测中心担任监测数据分析工程师实习生，参与空气质量与水质监测数据的处理与分析工作。核心工作成果包括完成200组PM2.5浓度数据的趋势分析，识别出3个显著污染时段并建立关联性模型；处理150份地表水样本的化学需氧量数据，将数据处理效率提升20%，通过标准偏差法优化数据质量控制流程，使误差率降低至0.8%。期间应用Python进行数据清洗与可视化，使用SPSS开展相关性分析，掌握了对监测数据进行标准化、异常值剔除及多元回归建模的专业技能，形成可复用的数据校验方法论，为后续环境监测报告提供数据支撑。二、实习内容及过程1.实习目的希望通过实践了解环境监测数据的实际应用，掌握数据分析的基本流程，提升专业软件操作能力，为将来的工作打下基础。2.实习单位简介我在的环境监测中心主要负责区域内的空气质量和水环境质量监测，有固定的采样点，每天都会产生大量数据。中心设备比较先进，但数据处理流程还在不断优化中。3.实习内容与过程开始时跟着师傅学习数据处理的基本步骤，主要是用Excel和SPSS整理空气质量日报的数据。7月5号开始独立负责PM2.5的月度分析报告，需要整理过去一个月国控点的日均值数据。发现数据里有很多缺失值，有些是设备故障造成的，有些可能是录入错误。师傅教我用线性插值法补齐缺失值，但效果不太理想，有些时段数据偏差太大。后来尝试用Knearestneighbors（KNN）算法，根据邻近点的数据来预测缺失值，准确率提高不少。水质部分主要是处理COD和氨氮的数据，7月15号接到一个任务，要分析某条河流上游和下游的污染物浓度变化。采样点有5个，每个点有6个月的监测数据，数据量很大，直接在Excel里做相关性分析很慢，而且容易出错。我花了两天时间学习Python的基础，用Pandas库读取数据，然后做多元线性回归，最后生成三维曲面图，效率高很多，老板还特意在周会上表扬了。4.实习成果与收获8周里完成了4份空气质量报告和1份水质分析报告，数据处理速度比刚开始快了至少一倍。最让我有成就感的是那个河流水质分析项目，通过数据分析发现上游某个工厂排污口附近氨氮浓度异常，为后续的监管提供了依据。学到了很多实际操作中的技巧，比如如何处理异常数据，如何选择合适的插值方法，还有Python在数据处理中的强大功能。最大的收获是认识到数据分析不只是做图表，更重要的是从数据里挖掘有价值的信息。5.问题与建议实习期间也发现一些问题。比如中心的数据管理比较混乱，有些历史数据没有系统记录，需要手动查找纸质文件，效率很低。另外培训机制也不够完善，很多操作都是师傅口头教的，没有成文的规范。建议中心可以建立电子化台账，把所有数据分类存档，方便查找；还可以定期组织内部培训，分享数据分析的经验和方法。对我个人来说，这次实习让我更清楚自己的兴趣点，以后可能会往水质分析方向发展，需要加强水化学和模型学习。这次经历让我明白，理论结合实践才能真正把知识用起来。三、总结与体会1.实习价值闭环这8周实习让我把课堂上学到的理论知识真正用上了。记得7月刚开始时，面对实际的监测数据集，我有点懵，不知道从哪儿下手。那时候学过的SPSS和Excel操作好像没那么好使。后来跟着师傅一点点做，从数据清洗、缺失值处理，到用KNN算法预测，再到用Python做多元回归分析，每一步都挺扎实的。现在回头看，那些曾经觉得枯燥的统计模型、数据处理方法，突然就变得很有意义了。比如，PM2.5那批数据，我花了3天时间用插值法补全了近200个缺失值，虽然过程繁琐，但最后报告里的趋势图清晰多了，这让我觉得自己的工作是有价值的。实习就像把一块块理论拼图按实际需求重新组合起来，形成了完整的认知闭环。2.职业规划联结这次经历让我更确定未来的方向了。以前觉得环境监测中心的工作就是跑现场、看仪器，现在明白数据分析才是核心。我发现自己在处理水质数据时特别有感觉，特别是用Python做三维曲面图展示污染物分布的时候，那种直观感特别强。实习最后我整理了份学习笔记，把常用的数据处理函数、回归模型都列出来了，感觉比单纯看书强多了。接下来打算系统学一下水化学分析，顺便准备个环境数据分析相关的证书，比如那个CMA（测量审核人员）证书，听说挺有用的。老板跟我说过，以后数据分析师岗位需求会越来越大，尤其是会用模型的，这让我更有信心了。3.行业趋势展望在实习中心也接触到一些新技术，比如他们正在试点用无人机做高空PM2.5监测，数据传输很快，比传统站点覆盖面广。师傅还给我看了个文献，说现在AI也在往环境监测里钻，用机器学习预测污染事件，准确率很高。这让我觉得，咱们学环境监测的，光懂传统方法肯定不行，以后得会点编程、懂点人工智能才行。现在很多公司招人都要求会Python，看来我接下来得加把劲了。行业变化这么快，不主动学习就被淘汰了。这次实习让我真切感受到，技术进步会改变整个行业生态，咱们学生也得跟上节奏。4.心态转变与未来行动最大的变化可能就是心态了。以前做作业，错了就改，现在知道数据错了可能意味着整个结论都要推翻。7月20号那次水质分析，我用的某个参数计算方法不对，导致下游污染源定位偏差了，师傅指出来后我赶紧重新算，感觉压力特别大，但学到的教训也深。现在做事会更谨慎，也会主动去想有没有更好的方法。这种责任感是以前没有的。未来肯定要把实习里没掌握的补上，特别是Python的数据可视化部分，打算下学期报个网课。还有那个数据质量控制的流程，我总结了份小手册，虽然不完美，但感觉挺实用的。总之，这次实习让我从一个被动学习者变成了主动探索者，这种感觉挺好的。四、致谢1.感谢环境监测