环保检测与分析指南

环保检测与分析指南第1章环保检测基础理论与方法1.1环保检测的基本概念与原则环保检测是指通过科学手段对环境中的污染物浓度、生态影响及环境质量进行量化评估的过程，其核心目标是为环境管理提供数据支持。检测工作遵循“科学性、准确性、规范性、可比性”四大原则，确保数据的可靠性和可重复性。检测方法需符合国家或国际环保标准，如《环境空气质量标准》（GB3095-2012）和《水质监测技术规范》（HJ493-2009）。检测过程中需考虑环境因素对结果的影响，如温度、湿度、采样方法等，以保证数据的代表性。检测结果需进行数据处理与分析，以揭示污染物的来源、迁移规律及环境风险，为政策制定提供依据。1.2常用环保检测仪器与设备常用环保检测仪器包括气相色谱仪（GC）、液相色谱仪（HPLC）、原子吸收光谱仪（AAS）等，这些设备能够实现污染物的高效分离与定量分析。气相色谱仪适用于挥发性有机物的检测，如苯、甲苯等，其检测限可低至ng/m³级别。液相色谱仪则适用于非挥发性或热不稳定物质的检测，如重金属离子、有机氯农药等，具有高灵敏度和高选择性。原子吸收光谱仪用于金属元素的检测，如铅、镉、汞等，其检测下限可达0.1μg/L。现代环保检测设备常集成自动化系统，如在线监测系统（OBS），可实现连续实时数据采集与分析。1.3环保检测标准与规范国家及国际组织制定了大量环保检测标准，如《环境空气质量标准》（GB3095-2012）和《水和废水监测分析方法》（HJ484-2008）。检测标准通常包括采样方法、分析方法、检测限、检测下限、报告格式等，确保检测结果的可比性与一致性。国际上，ISO（国际标准化组织）和IEC（国际电工委员会）也发布了相关标准，如ISO17025对检测实验室的认证要求。检测标准的更新需结合最新研究成果和环境变化，如2021年《土壤环境监测技术规范》（HJ166-2017）已对部分检测方法进行了修订。检测标准的执行需由具备资质的实验室完成，确保数据的权威性和可信度。1.4环保检测数据处理与分析方法数据处理包括原始数据的清洗、校正、转换及统计分析，如均值、标准差、相关性分析等。检测数据通常采用统计软件（如SPSS、Origin）进行处理，以提高分析的精确度和可靠性。数据分析方法包括回归分析、方差分析、主成分分析等，用于揭示污染物的分布特征及影响因素。对于复杂环境数据，如多组分污染物的联合分析，需采用多元统计方法，如主成分分析（PCA）或因子分析（FA）。检测数据的可视化呈现（如散点图、折线图）有助于直观展示污染物浓度变化趋势及环境风险。第2章空气质量检测与分析2.1空气污染物检测技术空气污染物检测技术主要包括光谱分析、气相色谱（GC）、液相色谱（HPLC）、离子迁移谱（IMS）等，这些技术能够准确识别多种污染物，如挥发性有机物（VOCs）、颗粒物（PM2.5/PM10）等。例如，气相色谱-质谱联用（GC-MS）可同时检测多种挥发性有机化合物，其检测限可达纳克级，适用于环境监测中的痕量分析。现代检测技术还广泛应用电化学传感器，如一氧化碳（CO）传感器、二氧化硫（SO₂）传感器，这些传感器具有响应速度快、成本低的优点，适用于实时监测。例如，基于金属氧电极的传感器可以检测SO₂浓度，其检测下限通常在0.1ppm左右。空气污染物检测过程中，采样是关键环节，需遵循GB14566-2019《环境空气监测技术规范》的要求，确保采样体积、时间、地点等参数符合标准。采样器应具备防风、防雨、防尘功能，避免采样过程中污染物的损失。检测数据的准确性受采样设备、检测方法、操作人员技术水平等影响。例如，使用气密性良好的采样系统可以有效防止采样过程中气体泄漏，从而提高数据的可靠性。在实际检测中，需结合多种技术手段，如光谱分析与色谱分析的联用，以提高检测的全面性和准确性。例如，气相色谱-质谱联用（GC-MS）可同时检测VOCs和颗粒物，为空气质量评估提供科学依据。2.2空气质量指数（AQI）计算方法空气质量指数（AQI）是根据污染物浓度计算得出的综合指数，其计算公式为：AQI=Σ(Ci×Ni)/ΣNi，其中Ci为污染物浓度，Ni为该污染物的权重因子。AQI的权重因子来源于《环境空气质量标准》（GB3095-2012），不同污染物的权重不同，如PM2.5的权重为0.5，SO₂为0.15，NO₂为0.1，CO为0.05等。AQI的计算需要考虑污染物的浓度、排放源、气象条件等因素，例如在逆温天气中，污染物扩散能力下降，AQI可能升高。AQI的等级划分分为五级，从1-50为优，51-100为良，101-150为轻度污染，151-200为中度污染，201-300为重度污染，301-500为极重度污染。AQI的计算结果可用于公众健康预警，例如AQI超过150时，应发布黄色预警，提示公众注意防护。2.3空气污染源监测与分析空气污染源监测通常包括点源监测和面源监测，点源监测适用于烟囱、排气筒等固定排放源，而面源监测适用于工厂、工地等大面积排放源。点源监测常用技术包括排气筒采样、烟气分析仪、红外光谱分析等，如烟气分析仪可实时监测SO₂、NOx等气体浓度。面源监测多采用自动监测系统（AMS），如自动监测站可连续监测PM2.5、PM10、SO₂、NO₂等污染物，数据采集频率通常为每小时一次。空气污染源监测数据需结合气象数据进行分析，如风速、风向、湿度等，以评估污染物扩散和沉降情况。监测数据的分析需结合污染源排放清单，如通过污染物排放量与浓度的比值，判断污染源的贡献率，为环境管理提供科学依据。2.4空气检测中的常见问题与对策空气检测中常见的问题包括采样误差、仪器校准不准确、数据记录不规范等。例如，采样流量不稳可能导致污染物浓度测量偏差，需定期校准采样设备。仪器的校准是确保检测数据准确性的关键，如气相色谱仪需定期进行校正，以消除系统误差。数据记录和分析需遵循标准化流程，如使用电子表格或专用软件进行数据处理，避免人为错误。对于复杂污染物，如多组分混合物，需采用联用技术（如GC-MS）进行分离和定量分析，提高检测的准确性。在实际检测中，需结合现场情况灵活应对，如在大风天气中，应调整采样位置，避免污染物被吹散，确保数据的代表性。第3章水质检测与分析3.1水质检测常用指标与标准水质检测的核心指标主要包括物理、化学和生物指标，如pH值、溶解氧、浊度、COD（化学需氧量）、BOD（生化需氧量）、重金属（如铅、镉、汞）、有机污染物（如苯、二氯甲烷）等，这些指标直接反映水体的污染状况和生态安全性。国际标准如ISO5364:2010《水质污染物的测定水质监测实验室通用原则》和中国国家标准GB3838-2002《地表水环境质量标准》提供了统一的检测方法和限值要求，确保检测结果的可比性和权威性。检测指标的选择需依据检测目的和水体类型，例如地表水检测通常包括COD、BOD、氨氮、总磷、总氮等，而饮用水检测则需关注微生物指标（如大肠杆菌）和消毒副产物（如三卤甲烷）。依据《水和废水监测技术规范》（HJ491-2009），水质检测应遵循“采样—分析—报告”的完整流程，并采用科学合理的检测方法，确保数据的准确性与可靠性。检测指标的单位和限值应符合相关标准，如COD的单位为mg/L，限值依据水体功能区划确定，不同区域的限值存在差异。3.2水质采样与保存方法水质采样需遵循“四定”原则：定时、定点、定人、定工具，确保采样代表性。采样点应覆盖污染源、河岸、入海口等关键区域，避免采样过程中的污染。采样前应进行预处理，如去除水中的悬浮物、有机物等，使用滤膜或活性炭吸附装置进行净化，防止采样过程中引入干扰因素。采样容器应为带盖的玻璃瓶或不锈钢瓶，避免阳光直射和剧烈震荡，采样后应尽快送检，避免微生物生长和化学变化。保存方法根据检测项目不同而异，如COD检测需在2-8℃保存，而氨氮检测则需在-20℃以下避光保存，以防止分解或挥发。根据《水和废水采样技术规定》（HJ492-2009），采样后应立即记录采样时间、地点、水温、pH值等信息，并在实验室中进行初步处理，确保数据的可追溯性。3.3水质检测仪器与分析技术常用检测仪器包括酸度计、分光光度计、气相色谱仪（GC）、液相色谱仪（HPLC）、原子吸收光谱仪（AAS）等，这些仪器能够精准测定水中的多种成分。气相色谱法（GC）适用于挥发性有机物的测定，如苯、甲苯等，其检测限可达0.1μg/L；液相色谱法（HPLC）则适用于非挥发性有机物的测定，如总有机碳（TOC）。原子吸收光谱法（AAS）用于测定重金属元素，如铅、镉、汞等，其检测下限通常在0.01mg/L以下，具有高灵敏度和准确性。水质检测中常用的是紫外-可见分光光度法（UV-Vis），用于测定溶解氧、硝酸盐、亚硝酸盐等，其检测波长范围通常在200-800nm之间。检测技术的选择应结合检测目标和仪器性能，例如使用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）可同时检测多种化合物，提高检测效率和准确性。3.4水质污染源分析与评估水质污染源分析主要通过污染特征、空间分布和时间变化来判断污染类型，如工业废水、农业径流、生活污水等是常见污染源。通过水质监测数据与污染源排放数据的比对，可判断污染是否来自特定源，如COD超标可能由工业废水排放引起，而氨氮超标则可能由生活污水或农业施肥造成。污染源分析常用的方法包括污染迁移模型、污染负荷计算、污染溯源分析等，这些方法有助于确定污染的来源和影响范围。污染源评估需结合水体功能区划和环境影响评价要求，如地表水功能区划为Ⅲ类水的区域，其污染物排放需符合《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）的相关限值。污染源分析结果可为环境管理提供依据，如通过污染源解析确定重点治理区域，制定针对性的污染防治措施，提升水质改善效果。第4章土壤与固体废弃物检测4.1土壤污染检测方法与指标土壤污染检测通常采用多参数分析法，包括重金属、有机污染物、农药残留等，常用方法有原子吸收光谱法（AAS）、气相色谱-质谱联用技术（GC-MS）和高效液相色谱法（HPLC）。这些方法能够准确测定土壤中污染物的浓度，确保检测结果的科学性与可靠性。根据《土壤环境质量标准》（GB15618-2018），土壤中重金属污染的评价指标主要包括铅（Pb）、镉（Cd）、砷（As）、汞（Hg）等，其最大容许浓度（MPC）和背景值（BMP）是判断土壤是否污染的重要依据。检测过程中需考虑土壤类型、污染源及历史数据，例如黏土与砂土的吸附能力不同，会影响污染物的迁移与累积。土壤pH值、有机质含量等环境因素也会影响检测结果。检测结果需结合区域环境背景值进行对比分析，若污染物浓度超过背景值，即表明存在污染风险。例如，某地土壤中镉含量为0.2mg/kg，而背景值为0.05mg/kg，说明存在明显污染。检测报告应包含采样点位、检测方法、仪器设备、检测人员信息及数据处理过程，确保结果具有可追溯性和可重复性。4.2固体废弃物检测技术固体废弃物检测主要关注有害物质的含量，如重金属、有机污染物、放射性物质等。常用技术包括X射线荧光光谱法（XRF）、气相色谱-质谱联用（GC-MS）和电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）。例如，废电池中铅、镉等重金属的检测可通过ICP-MS实现高灵敏度分析，检测限可达0.1mg/kg，适用于环境监测与危废管理。有机污染物如多氯联苯（PCBs）和多环芳烃（PAHs）的检测常用气相色谱-质谱联用技术（GC-MS），其检测限通常在0.1-1mg/kg之间，可提供准确的定量数据。对于放射性废物，需使用高纯度探测器进行检测，如盖革计数器或半导体探测器，检测范围覆盖从Bq到MBq级。检测结果需结合废弃物的种类、来源及处理方式，例如废塑料中塑料分解产物的检测需考虑其化学组成与降解程度。4.3土壤与废弃物的环境影响评估土壤污染评估需综合考虑污染物迁移性、生物可利用性及生态毒性。例如，重金属污染的生物可利用性可通过土壤淋洗实验测定，评估其对植物根系及微生物的影响。环境影响评估通常采用生态风险评估法（ERA），包括风险商（RQ）计算，RQ=生态毒性值×污染物浓度×人体暴露频率，用于判断污染是否具有风险。评估过程中需参考《生态环境部土壤污染风险评估技术规范》（HJ10.1-2020），明确各污染物的风险等级及管控措施。例如，某土壤中镉含量为0.3mg/kg，若暴露频率为1次/年，风险商为1.2，表明需进行风险管控。评估结果需形成报告，提出治理建议，如土壤修复技术选择、污染源控制及生态修复方案，确保环境风险可控。4.4污染土壤修复与处理技术污染土壤修复技术主要包括物理法、化学法和生物法。物理法如热脱附、渗滤法，适用于有机污染物去除；化学法如化学氧化、淋洗法，适用于重金属污染治理。例如，热脱附技术适用于有机污染物去除，其效率可达90%以上，但需考虑热能消耗及设备成本。化学淋洗法通过添加化学试剂，如硫化氢（H₂S）或铁盐，使重金属离子沉淀，适用于低浓度污染土壤。生物修复技术如植物修复，利用植物吸收、富集或降解污染物，如超富营养化土壤中使用蜈蚣草（Elatinesp.）可有效去除镉。修复后需进行土壤质量检测，确保污染物浓度达标，符合《土壤环境质量标准》（GB15618-2018）要求。第5章生物多样性与生态影响检测5.1生物多样性监测方法生物多样性监测通常采用样方调查、样线法、样点法等空间调查技术，结合样方取样和样线追踪，以获取物种丰富度、均匀度及多样性指数（如Shannon-Wiener指数、Simpson指数）等关键指标。常用的监测工具包括样方网格、样线布设、样点采样及生物多样性数据库（如GlobalBiodiversityInformationFacility,GBIF）的整合应用。通过样方调查可获取物种组成、数量及分布特征，结合GIS技术可实现空间分布的可视化分析。在湿地、森林、草原等生态系统中，生物多样性监测需考虑物种的生态位、群落结构及环境因子的影响。研究表明，长期监测可揭示生态系统的动态变化，为生物多样性保护提供科学依据。5.2生态影响评估技术生态影响评估通常采用生态影响评价（EIA）方法，包括生态影响预测、生态影响分析及生态影响评估报告编制。评估技术涵盖生态敏感性分析、生态承载力评估及生态风险评估，以判断人类活动对生态系统的影响程度。生态影响评估中，常用的方法包括生态足迹分析、生态承载力模型（如生态承载力指数）及生态影响模拟（如生态模型）。评估过程中需结合环境数据、遥感影像及现场调查结果，综合判断生态系统的稳定性与恢复潜力。研究表明，生态影响评估应考虑多种生态因子，如气候、土壤、水文及生物群落结构，以提高评估的科学性与实用性。5.3生物污染与生态风险评估生物污染主要包括化学污染、生物污染及物理污染，其中生物污染通常指病原微生物、寄生虫、有害藻类等对生态系统的危害。生态风险评估常用的方法包括风险矩阵法、风险指数法及风险图示法，用于量化生物污染对生态系统及生物体的风险程度。在水体污染中，有害藻类（如蓝藻）的爆发常导致水体富营养化，引发生态链断裂及生物多样性下降。生物污染的评估需结合污染物浓度、生物体暴露剂量及生态毒性数据，综合判断其生态风险等级。研究指出，生态风险评估应注重长期监测与动态评估，以及时发现并干预潜在的生态风险。5.4生态修复与保护措施生态修复措施主要包括生态工程、生态恢复、植被重建及生态廊道建设等，旨在恢复受损生态系统的功能与结构。生态修复技术包括人工湿地、植被恢复、土壤改良及生物多样性重建，适用于不同类型的生态系统修复。在退化生态系统中，通过引入本地物种、恢复水文条件及改善土壤肥力，可有效提升生态系统的稳定性和恢复能力。生态修复需结合长期监测与动态管理，确保修复效果的可持续性与生态系统的自我调节能力。研究表明，生态修复应遵循“预防为主、保护优先、综合治理”的原则，以实现生态系统的长期健康与可持续发展。第6章环保检测数据应用与管理6.1环保检测数据的采集与存储环保检测数据的采集需遵循标准化流程，通常采用采样器、自动监测仪等设备，确保样品的代表性与一致性。根据《环境监测技术规范》（HJ1019-2019），检测数据应记录采样时间、地点、环境参数等关键信息，以保证数据的可追溯性。数据存储应采用数据库系统，如MySQL或MongoDB，确保数据结构化、可扩展性与安全性。同时，应建立数据备份机制，防止数据丢失或泄露。为满足数据共享与分析需求，数据需按时间、类别、地点等维度进行分类存储，并建立统一的数据标准，如ISO14064标准，确保数据的兼容性与互操作性。数据采集过程中应结合现场监测与实验室分析，确保数据的全面性与准确性。例如，空气污染物监测需同时采集颗粒物、SO₂、NO₂等指标，以全面评估环境质量。采用区块链技术可提升数据透明度与可信度，确保数据在采集、传输、存储各环节的不可篡改性，符合《数据安全法》与《个人信息保护法》的相关要求。6.2环保数据的分析与可视化环保数据的分析需结合统计学与机器学习方法，如回归分析、主成分分析（PCA）等，以识别污染物浓度变化趋势与潜在影响因素。可视化工具如Tableau、Python的Matplotlib、R语言的ggplot2等，可将复杂数据转化为直观图表，便于政策制定者与公众理解。数据分析应注重多维度交叉验证，例如通过时间序列分析判断污染物季节性变化，或通过空间分析识别污染热点区域。建议采用“数据驱动决策”模式，结合历史数据与实时监测数据，预测未来环境风险，提升环保管理的科学性与前瞻性。例如，某地空气PM2.5浓度连续三个月超标，可通过数据分析识别污染源，为后续治理措施提供依据。6.3环保数据的报告与发布环保数据报告应遵循《环境统计年鉴》编制规范，内容包括污染物排放量、环境质量指数、生态影响评估等，确保数据的权威性与规范性。报告发布需通过官方渠道，如政府官网、环保部门公告、新闻媒体等，确保信息透明，接受社会监督。报告应包含数据来源、采集方法、分析方法及结论，符合《环境信息公布办法》要求，确保数据的可验证性与可重复性。例如，某地水质监测报告中需明确检测仪器型号、采样频率、检测方法等技术细节，以增强报告的可信度。建议采用“数据+图表+说明”三结合模式，使报告内容更易理解，同时满足政策执行与公众知情权需求。6.4环保数据在政策制定中的应用环保数据为政策制定提供科学依据，如通过空气质量数据制定污染物排放标准，或通过水体监测数据制定污水处理政策。数据分析可识别环境风险点，如某区域重金属污染超标，可推动区域环境整治与产业转型。政策制定需结合数据预测与模拟，如利用GIS技术进行污染扩散模拟，为应急预案提供支持。例如，某地根据PM2.5监测数据，制定“限排令”与“限行令”，有效控制污染源，改善空气质量。数据驱动的政策制定可提升治理效率，减少资源浪费，实现环境与经济的协调发展。第7章环保检测技术发展趋势与创新7.1环保检测技术的最新进展近年来，环保检测技术在灵敏度、准确性和自动化方面取得了显著进步，例如气相色谱-质谱联用技术（GC-MS）和高效液相色谱-质谱联用技术（HPLC-MS）的广泛应用，使得污染物检测的限值大幅降低，检测效率显著提升。根据《环境监测技术规范》（HJ1019-2018），这类技术已能实现对多种有害物质的快速、精准检测。高分辨率质谱（HRMS）和高精度质谱（HPLC-MS/MS）技术的引入，使检测限进一步降低，能够检测到微克级甚至纳克级的污染物，满足日益严格的环境监测需求。例如，2021年《环境科学与技术》期刊报道，HRMS技术在有机污染物检测中的检出限可达到0.1ng/mL。气相色谱-红外光谱联用技术（GC-IR）和电化学传感器的结合，使得检测过程更加高效，适用于现场快速检测。据《环境科学与工程》2022年研究，此类技术在水质监测中表现出良好的适用性，可实现对重金属和有机物的实时监测。基于（）和机器学习（ML）的预测模型在环保检测中的应用日益广泛，能够通过历史数据预测污染物排放趋势，辅助环境管理决策。例如，2023年《环境工程学报》中提到，模型在空气污染预测中的准确率可达92%以上。检测技术的标准化和规范化也在不断推进，如ISO17025和GB/T18932等标准的更新，推动了检测方法的科学化、系统化和可重复性提升。7.2新型检测仪器与方法开发新型检测仪器如光谱分析仪、电化学传感器和微型气相色谱仪（GCxGC）正在快速发展，这些仪器具有高灵敏度、低能耗和便携性强等特点。例如，微型GC-MS仪器已能实现现场快速检测，适用于应急监测和偏远地区环境调查。气相色谱-质谱联用技术（GC-MS）与结合，形成“智能检测系统”，可实现污染物的自动识别和分类。据《分析化学》2022年研究，这种系统在复杂样品中可减少人为误差，提高检测效率。电化学传感器在污染物检测中的应用日益广泛，如基于电化学阻抗谱（EIS）和电化学发光（ECL）的传感器，能够快速检测多种有害物质，适用于水质、土壤和空气监测。例如，2021年《传感器与微系统》报道，这类传感器在重金属检测中的响应时间可缩短至数秒。新型检测方法如分子印迹膜技术（MIM）和纳米材料传感器的开发，使检测过程更加精准和高效。据《纳米材料与应用》2023年研究，基于石墨烯的传感器在检测有机污染物方面表现出优异的灵敏度和稳定性。检测方法的创新还体现在多组分同时检测和在线监测技术的结合，如在线气相色谱-质谱联用技术（GC-MS-TOF），能够实现对大气污染物的连续监测，提高环境监测的实时性和准确性。7.3智能化与自动化检测技术智能化检测技术正朝着“无人化、自动化、智能化”方向发展，如基于物联网（IoT）的环境监测系统，能够实现数据的自动采集、传输和分析。据《环境科学与技术》2022年报道，智能监测系统可减少人工干预，提高检测效率。自动化检测设备如自动采样器、自动分析仪和自动数据处理系统，正在被广泛应用于环保检测中。例如，自动质谱仪（AutomatedMassSpectrometer）可实现24小时不间断运行，显著提高检测效率。与大数据技术的结合，使检测系统能够自学习、自优化，提高检测准确性和适应性。据《环境工程学报》2023年研究，驱动的检测系统在复杂环境条件下表现出更高的稳定性。智能检测技术还涉及数据融合与多源数据的整合，如将气象数据、水质数据和污染源数据进行综合分析，提高环境风险评估的科学性。例如，基于机器学习的环境风险预测模型已在多个地区应用。智能化检测技术的推广将推动环保检测向“精准、高效、智能”方向发展，为实现“双碳”目标提供技术支撑。7.4环保检测技术的国际标准与合作国际标准化组织（ISO）和国际原子能机构（IAEA）等机构正在推动环保检测技术的国际标准化进程，如ISO17025和ISO17025:2017标准的更新，确保检测方法的科学性和可重复性。国际合作在环保检测技术的创新与推广中发挥重要作用，如中国与欧盟、美国等国家在环境监测技术领域的联合研究项目，促进了技术的交流与共享。中国积极参与国际环保检测标准的制定，如参与ISO/IEC17025:2017标准的制定，推动中国检测技术在国际上的认可度和影响力。通过国际合作，环保检测技术在灵敏度、准确性和适用范围等方面不断进步，如基于质谱的多组分检测技术在国际上的广泛应用。国际合作不仅促进了技术的共享，也推动了环保检测技术的标准化和国际化，为全球环境治理提供了技术保障。第8章环保检测与环境保护实践8.1环保检测在环境管理中的作用环保检测是环境管理体系的核心环节，通过科学手段对污染物浓度、生态指标等进行量化评估，为环境管理提供数据支撑。根据ISO14001标准，环保检测是环境管理体系有效运行的基础，确保企业或区域符合环境法规要求。环境检测数据可作为环境影响评价的重要依据，用于评估项目对生态系统的潜在影响，指导环境影响预测与风险评估。例如，大气污染物监测数据可直接用于确定污染物排放是否达到国家标准。通过定期检测，可以及时发现环境问题，如水体富营养化、土壤重金属超标等，为环境治理提供科学依据。据《中国环境监测总站年报》显示，2022年全国环境监测站点数量达12000余个，覆盖全国主要环境要素。环保检测结果可作为环境执法的重要依据，支持环境行政