环境工程与监测环境监测中心监测数据分析实习生实习报告

环境工程与监测环境监测中心监测数据分析实习生实习报告一、摘要2023年7月10日至9月5日，我在环境监测中心担任监测数据分析实习生，负责完成日均200份水质样本的检测数据整理与统计分析工作。核心工作成果包括建立标准化数据录入模板，将原始数据处理效率提升40%，通过SPSS软件对30组重金属含量数据进行分析，发现铅超标样本占比从3.2%降至1.8%，并形成2份监测报告提交至管理部门。专业技能应用涵盖HJ/T194水质分析标准操作、Excel数据透视表交叉分析、以及Python脚本自动生成数据图表。提炼出的可复用方法论包括：针对周期性监测数据采用移动平均法平滑异常波动，利用箱线图直观呈现污染物浓度分布特征，为后续污染溯源提供量化依据。二、实习内容及过程2023年7月10日到9月5日，我在环境监测中心干监测数据分析的活儿。单位不大，但设备挺全乎，主要搞地表水、空气质量这俩块儿的数据监测和上报。我跟着师傅学了整个数据处理的流程，从样品接收到实验室分析，再到数据录入、审核、最后出报告。我具体负责的是每周一三五把上周的100多份水质样本数据整理成表，用Excel画柱状图和折线图，看看某几个重点监测断面COD、氨氮这些指标的变化趋势。8月15号之前，我老是把数据录入搞错，有时候一个批次数据对好几遍还发现不了，挺烦人的。后来师傅教我用数据库的VLOOKUP函数交叉核对，还给我发了他们内部用的数据校验小程序，对着检查就行，效率高多了。有个挑战是9月1号那周，有个断面的浑浊度数据突然翻了一倍，我怀疑是不是监测仪器出问题了。我就把前三个月的数据调出来，用SPSS做了个趋势分析，发现其实是上游施工导致，不是设备问题。最后在报告里写了明明白白，领导还挺认可。这段时间学了不少东西，比如怎么用HJ/T194标准规范数据录入，怎么用箱线图看数据分布是不是正常，还接触了SPSS和Python脚本自动处理数据这些。最大的收获是明白了监测数据不光要准，还得能说明白问题在哪。之前觉得数据处理就是机械劳动，现在觉得得懂点水力学、环境化学才能把数据看透。唯一觉得不爽的是中心那套管理系统太老了，数据导出来是txt格式，还得手动转Excel，有时候文件名乱七八糟的，找起来费劲。建议他们弄个云平台，数据直接传上去，还能设置权限。还有培训这块儿，理论讲得多，但实际操作机会少，有时候遇到特殊情况不知道咋办。要是能多组织几次应急演练就好了。三、总结与体会这8周，从7月10号到9月5号，在环境监测中心的日子真挺沉甸甸的。一开始就是懵懵懂懂，啥也不懂，就觉得数据处理挺枯燥的。后来慢慢接手更核心的活儿，比如8月20号开始独立负责一周30组重金属数据的统计分析，用SPSS做因子分析，找出铅超标和周边某工业区排污口关联性，那感觉就不一样了。原来数据不是冷冰冰的数字，它真能说话，能帮我们找到污染根子。这份实习让我明白实习不只是学技能，更是体验。以前在学校做实验，数据不对就重做，但这里不行。8月30号半夜接到电话，说某河段氨氮数据异常，我得赶紧调出上下游数据核对，最后发现是上游农业面源污染爆发临时升高导致的。那晚加班到凌晨一点，但弄明白了就踏实。这种感觉，就是责任感的开始吧。现在回头看，收获特别具体。我之前只会用Excel做简单图表，现在SPSS能跑回归分析，还自学了Python写了个小程序自动整理监测报告的原始数据表。这些技能，学校里光看书学不深，真得上手才明白。比如学HJ/T194标准，光看条文没用，实际录入时才知道哪些字段容易填错，哪些数据需要重点关注。这让我下学期打算考个环境监测操作上岗证，把理论补齐。最大的体会是，环境监测这行真不是玩数据的，得懂点环境科学。你看我做的那个重金属分析，要是没点环境化学基础，就看不懂为什么那几个元素会一起超标。这让我意识到，大学这几年不能光啃书本，得把专业知识和实际监测场景结合起来。行业现在都讲智慧环保，大数据、物联网到处用，我们这些学生得跟上节奏。以后要是真想干这行，得多学点数据挖掘、GIS这些，光会跑软件可不够。这段经历也让我看清楚自己想干嘛。以前觉得当技术员挺好，现在觉得可能更想去研究机构，或者环境咨询公司做技术支持。毕竟数据处理只是个环节，怎么用数据解决环境问题，那才叫本事。接下来打算好好学环境评价那块知识，争取下个实习能接触更核心的污染溯源工作。毕竟，环境问题不解决，光会分析数据也没用，对吧。四、致谢在环境监测中心这8周的实习，真的挺不容易的，谢谢中心给我这个机会。师傅对我挺照顾，那些数据处理、标准操作都是他手把手教的，特别是教我用VLOOKUP核对数据那会儿，帮我省了不少事儿。还有几个同事，有啥问题他们也都耐心解答，一起加班核对数据的