环境工程环保港环境监测实习报告

环境工程环保港环境监测实习报告一、摘要

2023年7月10日至2023年8月28日，我在环保港环境监测岗位实习，负责水体化学需氧量(COD)和氨氮(NH3N)的连续监测，累计完成样本采集与分析386份，数据准确率99.2%。核心工作成果包括建立COD日均值变化趋势图，通过对比工业区与生活区水质数据，发现工业区COD超标率提升12.5%，提出基于流量加权平均法的混合样品稀释比例优化方案，使监测效率提升18%。专业技能应用方面，熟练掌握便携式水质分析仪的操作规程，运用SPSS软件进行相关性分析，验证了降雨量与氨氮浓度的正相关系数(R²=0.73)。提炼出的混合样品预处理标准化流程，已应用于后续实验操作，确保数据一致性达98%。

二、实习内容及过程

2023年7月10日入职环保港环境监测部门，实习周期8周。部门负责港区水域常规水质监测，每周采样频次4次，涵盖COD、氨氮、总磷等12项指标。我被分配到地表水监测小组，初期负责样品预处理与实验室记录，逐步参与数据整理与趋势分析。

7月15日第一次独立完成批次样品前处理，使用重铬酸钾法测定COD，共处理78份水样。遇到的问题是有3份样品结果偏差超过5%，经排查发现是消解过程中温度控制不稳定。我向师傅请教后学会了使用智能温控消解仪，调整后同类样品偏差控制在1.2%以内。这一案例让我意识到自动化设备对数据准确性的影响。

7月25日参与“港区工业排口与生活污水混合区域水质评估”项目，任务是建立COD日均值变化模型。通过对比分析连续两周的监测数据，发现工业活动高峰期(COD均值52mg/L)较非高峰期(38mg/L)升高35%，但生活污水排放的氨氮浓度存在滞后效应，表现为夜间氨氮峰值比COD峰值提前6小时。我们采用流量加权平均法计算混合水体指标，使评估结果更贴近实际情况。

8月初负责编制《港区第三季度水质简报》，整合386份监测数据，制作了氨氮与总磷浓度相关性散点图，R²值达0.67，揭示了富营养化潜在风险。期间发现部分历史数据记录不规范，导致部分分析无法深入，这让我意识到数据标准化的重要性。

实习期间最大的挑战是初期对监测标准理解不透彻，导致样品保存条件偶尔忽视，好在师傅及时纠正。通过反复练习便携式水质仪的操作，我现在能独立完成从采样到出结果的全程任务。

单位在培训方面可以改进，比如增加对实验室安全规范的实际操作演练。我建议可以建立实习生与正式员工轮岗交流机制，让新手更快熟悉全流程。这次经历让我明确想往水污染控制方向发展，但深知自己仍需补足现场工艺知识。

三、总结与体会

8周实习像把钥匙，让我打开了环境监测实践的大门。7月10日刚接触COD测定时，看着消解罐里的样品冒着气泡，既兴奋又紧张。到8月28日离开时，能独立完成全流程操作，数据合格率稳定在99%以上，这种变化让我挺有成就感。期间处理386份样本，最深的体会是理论必须接地气。比如学过的水样采集规范，实际操作中要考虑风向、潮汐、船只通行，不然获取的样品可能根本不能代表真实情况。7月25日做工业排口混排分析时，流量数据没及时获取，差点导致模型偏差超15%，后来用历史流量数据修正后，结果才靠谱，这让我明白监测工作环环相扣，任何一个环节出错都可能前功尽弃。

这段经历让我对职业规划更清晰了。之前觉得环境监测就是跑实验室，现在知道港口监测还涉及水文模型、污染溯源等，挑战挺大。港区那种快节奏、高标准的工作氛围，也让我意识到自己离真正能扛事儿还有距离。比如8月初整理季度报告时，因为对数据分析软件不熟练，差点延误报告提交，虽然最后赶出来了，但确实暴露了短板。未来打算系统学一下SPSS和Python在环境数据挖掘中的应用，争取下学期考个水质分析师上岗证，想多掌握点现场应急监测的技能，毕竟书本上写的是标准工况，实际总有些意外情况。

看着港区每天不同的天气、变化的潮水，才体会到环境工程师真不是光在办公室画图建模就能当的。8月那会儿正好赶上台风前兆，监测频率从日四次增加到六次，连续加班加点处理数据，虽然累，但觉得特别充实。行业现在推数字化监测，远程控制、大数据分析越来越普遍，这要求我们既要懂传统工艺，也要会用新工具。这次实习最大的收获是学会了怎么把老师教的知识用到实际问题上，比如用流量加权平均法修正混合样品浓度，就是自己琢磨并结合师傅经验总结出来的。虽然单位培训体系还有待完善，但那种直面问题、解决问题的过程，比单纯听课收获大多了。感觉从学生到职场人的转变，关键在于责任感和抗压能力，以后学习会更有方向，毕竟实践出真知，这些踩过的坑、吃过的亏，都是宝贵的财富。

四、致谢

感谢环保港提供实习平台，让我有机会将书本知识应用于实际监测工作。感谢带我的师傅，耐心指导样品处理与数据分析的每一个细节，