环境保护环保实习生实习报告

环境保护环保实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX环保机构担任环保实习生，负责环境监测数据整理与数据分析工作。通过8周实习，我收集并整理了312份空气质量监测样本，运用SPSS和Python对数据进行分析，识别出PM2.5浓度异常波动点12处，并撰写分析报告4份，提出改进建议3条。期间，我熟练掌握了环境监测数据的标准化处理流程，以及如何利用统计软件进行数据可视化，并将所学知识应用于实际工作中，例如通过交叉验证法确认数据分析结果的准确性。这些方法论可复用于后续类似环保项目中，为环境治理提供数据支撑。

二、实习内容及过程

1.实习目的

去，实习那会儿主要就是想看看环境监测这行到底是怎么实际操作的，理论结合点在哪。不是光看书，得知道数据怎么来，怎么用，最后怎么指导实际工作。

2.实习单位简介

我实习的单位是家做区域环境服务的机构，主要业务是承接政府委托的环境监测和评估项目，服务几个重点工业园区。他们用的是比较成熟的环境监测网络，设备挺全乎的，数据来源也挺多，空气质量、水质、土壤这些都有覆盖。

3.实习内容与过程

我跟着监测科干了一段时间，具体是整理和分析空气质量数据。每天早上到点就打开系统，导出前一天各监测站点的PM2.5、SO2、NO2这些指标数据。得把这些原始数据先用Excel清洗一遍，处理异常值，然后录进专门的管理系统。后来开始接触他们的数据分析工具，用的是SPSS和Python，帮着做数据可视化，比如画趋势图、对比图这些。

有个项目是分析某个工业园区周边的空气污染源，我负责那块的数据收集和初步分析。他们给的监测数据是每周一更新的，我整理了从3月到8月的312份样本，发现有几个监测点在特定时段PM2.5浓度突然升高，比如5月2号到5月5号，某站点PM2.5峰值超过了75微克每立方米，是平常的两倍多。我就用Python做交叉验证，排除了仪器故障的可能，最后判断是附近一家工厂临时加班导致的。后来我把这个发现写进了周报，他们挺认可的。

4.实习成果与收获

实习结束前，我独立完成了4份数据分析报告，都是给甲方写的，比如有份是关于某河段水质变化趋势的，用到了相关性分析，发现COD和氨氮浓度有明显正相关。另外还学会了怎么用ArcGIS做空间分布图，看着数据在地图上直观地展示出来，感觉挺有意思的。最大的收获是认识了环境监测的实际流程，从数据采集、处理到分析、报告，每一步都不能含糊。

遇到的最大挑战是刚开始对那些专业软件不熟练，导数据、写代码都慢，有时候一个简单的图表要花大半天。后来我就晚上回家自己琢磨，找些教程看，周末还去图书馆借了本《环境数据分析案例集》，慢慢就上手了。现在想想，这种自学的经历还挺宝贵的。

5.问题与建议

实习单位整体挺不错的，但也有一些地方可以改进。比如管理上，他们部门人手比较紧，有时候任务分配得急，没时间细抠细节，导致我整理数据的时候还得自己返工。另外培训这块儿，刚开始就给了我一堆操作手册，但很多是照本宣科，实际操作中遇到问题还是不得要领，要是能多安排些师傅带一带就好了。

建议他们可以搞个实习生专属的培训计划，比如每周固定时间讲一次数据处理的常见问题，或者组织几个小项目让我们分组做，这样大家也能互相学习。再就是软件工具方面，可以共享一些现成的模板，我们就不必每次都从零开始。我觉得这些改动对新人帮助挺大的。

三、总结与体会

1.实习价值闭环

这8周，感觉就像把书本里那些散装的知识点拼成了一个完整的链子。刚去的时候，对着那些实时跳动的监测数据，说实话有点懵，不知道怎么下手。但通过一步步整理312份空气质量样本，用SPSS和Python画那些散点图、趋势线，慢慢就理解了环境监测不是简单的数数，而是要透过数据看本质。比如那次分析PM2.5峰值异常，从原始数据到排除干扰项，最后锁定污染源，这一整个过程让我真切感受到环境科学里“证据链”的重要性。实习结束回看，自己从一开始的手忙脚乱到能独立完成分析报告，这感觉挺踏实的。

2.职业规划联结

这次经历让我更清楚自己想干什么了。之前对环保行业的理解比较模糊，现在知道做监测分析其实需要很强的耐心和细致，而且跟政策、跟实际落地都有关系。我实习那会儿正好赶上他们做工业园区污染评估项目，每天接触到的数据、遇到的问题，都让我觉得这行挺有挑战的。现在我想着，接下来得把统计分析和GIS这两块再补扎实，可能明年就考个注册环评师的基础班，先积累点纸面实力。实习里看到的那些环境管理细节，比如他们怎么跟企业沟通监测结果，怎么根据数据分析调整治理方案，这些都成了我写简历的素材。

3.行业趋势展望

在实习单位待的那段时间，感觉现在环保行业特别强调“精准化”和“智能化”。他们用的那些在线监测设备，数据传输、自动报警功能挺强的，后台系统还能结合气象数据做预测分析。我整理过一份关于某区域扬尘监测的报告，发现PM10浓度变化跟风向、湿度关系很大，这种时候单纯靠人工巡查就力不从心了。后来他们又在搞大数据平台，整合水、气、土这些数据，说以后能做更精细的风险评估。这让我觉得，以后环境专业的学生光会跑现场、做实验肯定不够，得懂点IT、懂点数据分析，不然很快就会被淘汰。

4.心态转变与未来深化

最深的体会还是心态变了。以前在学校做实验，数据不对就重做，现在不一样了，很多数据可能是真实存在的异常，得先查原因，不能光抱怨。记得有次分析数据发现偏差，急得不行，后来导师教我用交叉验证法才找到问题出在采样口位置，这才明白做研究不能钻牛角尖。这种抗压能力、责任感，我觉得比单纯会做题更重要。现在写报告，哪怕是个小数点，也要反复核对，生怕出错。接下来打算把实习里用的那些Python数据清洗代码再练练，争取把效率提上来。他们用的那个SPSS统计模型也给我留下了印象，找时间得系统学学高级模块，比如结构方程模型这种，以后做论文或者求职都能加分。

四、致谢

1.

在这8周实习期间，真心感谢实习单位给我这个平台，让我有机会把课堂上学到的环境监测知识用在实际工作中。特别感谢带我的导师，他不仅教会了我怎么分析监测数据，还分享了很多行业里的小经验和避坑指南，对我帮助特别大。还有监测科的几位同事，他们耐心解答了我很多关于设备操作和数据处理的问题，有时候数据导错了，他们也不嫌烦地帮忙看。

2.

也要谢谢学校指导老师，实习前他提醒