Độ tin cậy dữ liệu quan trắc phụ thuộc những yếu tố nào?

Trong quan trắc môi trường, nguyên tắc này được thể hiện khá rõ trong yêu cầu quản lý dữ liệu: kết quả phải phù hợp với hồ sơ quan trắc, thời gian và vị trí lấy mẫu, phương pháp, thiết bị và tiêu chí chấp nhận phép đo; khi nghi ngờ sai sót, số liệu phải được kiểm tra lại hoặc loại khỏi báo cáo.

Thiết bị và vị trí đo quyết định chất lượng tín hiệu ban đầu

Thiết bị là mắt xích đầu tiên tạo ra dữ liệu. Độ chính xác, độ phân giải, khoảng đo, giới hạn phát hiện, độ tuyến tính, thời gian đáp ứng và khả năng duy trì độ ổn định đều ảnh hưởng trực tiếp đến mức sai số của kết quả. Một cảm biến có khoảng đo không phù hợp có thể bão hòa khi nồng độ tăng cao; ngược lại, thiết bị có độ nhạy không đủ có thể không phân biệt được những biến động nhỏ cần quan sát.

Độ tin cậy vì vậy phải được đánh giá theo mức độ phù hợp của thiết bị với thông số và mục tiêu quan trắc, không chỉ theo hãng sản xuất hoặc giá thiết bị. Trong một số hệ thống quan trắc nước thải tự động thuộc phạm vi Thông tư 10/2021/TT-BTNMT, yêu cầu kỹ thuật còn quy định cụ thể độ chính xác, khoảng đo và thời gian đáp ứng cho từng thông số. Chẳng hạn, nhiều thông số có yêu cầu độ chính xác ở mức ±5%, trong khi pH có yêu cầu riêng theo đơn vị pH.

Vị trí đo cũng quan trọng tương đương. Nếu đầu đo hoặc điểm lấy mẫu nằm tại nơi dòng chảy chưa ổn định, gần nguồn gây nhiễu, không đại diện cho khu vực cần đánh giá hoặc chịu tác động cục bộ bất thường, thiết bị vẫn có thể đo chính xác tín hiệu tại điểm đó nhưng kết quả lại không đại diện cho đối tượng quan trắc.

Do đó, cần tách hai câu hỏi: thiết bị có đo đúng hay không và điểm đo có đại diện đúng cho đối tượng cần đánh giá hay không. Dữ liệu chỉ có giá trị khi cả hai điều kiện cùng được đáp ứng.

Hiệu chuẩn, kiểm định và chất chuẩn kiểm soát sai lệch hệ thống

Thiết bị có thể thay đổi đáp ứng theo thời gian do lão hóa cảm biến, thay đổi linh kiện, nhiễm bẩn, nhiệt độ, độ ẩm, rung động hoặc điều kiện môi trường. Sai lệch này thường diễn ra từ từ nên hệ thống vẫn tạo ra những con số có vẻ hợp lý dù kết quả thực tế đã bị lệch.

Hiệu chuẩn tạo mối quan hệ giữa tín hiệu của thiết bị và giá trị tham chiếu đã biết. Vì vậy, độ tin cậy không chỉ phụ thuộc vào việc “đã hiệu chuẩn”, mà còn phụ thuộc vào chất lượng chuẩn sử dụng, khả năng liên kết chuẩn, phạm vi hiệu chuẩn, thời điểm hiệu chuẩn và bằng chứng cho thấy thiết bị vẫn nằm trong giới hạn chấp nhận.

US EPA coi hiệu chuẩn và hồ sơ hiệu chuẩn là nền tảng để đánh giá tính hợp lệ của dữ liệu đo; chương trình hiệu chuẩn cần xác định phương pháp, tần suất và người thực hiện thay vì chỉ xử lý khi thiết bị xuất hiện lỗi rõ ràng.

Quy định Việt Nam cũng đưa ra các điểm kiểm soát cụ thể cho một số hệ thống quan trắc môi trường tự động. Đối với hệ thống quan trắc nước thải tự động, liên tục thuộc phạm vi áp dụng, thiết bị phải được kiểm tra bằng chất chuẩn theo khuyến cáo của nhà sản xuất nhưng tối thiểu 1 tháng/lần; khi kết quả đo so với nồng độ dung dịch chuẩn sai lệch từ 10% trở lên thì phải kiểm định, hiệu chuẩn lại. Chất chuẩn sử dụng cũng phải đáp ứng yêu cầu về độ chính xác và liên kết chuẩn.

Ngưỡng 10% này không phải tiêu chí chung cho mọi loại quan trắc. Nó là ví dụ cho thấy độ tin cậy cần được kiểm soát bằng tiêu chí chấp nhận định lượng phù hợp với từng hệ thống, thay vì chỉ dựa vào nhận xét cảm tính rằng thiết bị vẫn “hoạt động bình thường”.

Vận hành và bảo trì quyết định thiết bị có giữ được độ chính xác hay không

Một hệ thống đã được hiệu chuẩn vẫn có thể tạo dữ liệu sai nếu vận hành không đúng. Đầu đo bám bẩn, đường ống lấy mẫu bị tắc, lưu lượng mẫu không phù hợp, hóa chất hết hạn, bộ lọc suy giảm, điều kiện nhiệt độ không ổn định hoặc thao tác khởi động sai đều có thể làm tín hiệu thay đổi mà không nhất thiết tạo ra lỗi hệ thống rõ ràng.

Bởi vậy, độ tin cậy phụ thuộc mạnh vào quy trình thao tác chuẩn — SOP. SOP cần xác định cách khởi động và vận hành, kiểm tra hằng ngày, kiểm tra độ chính xác, pha và quản lý chất chuẩn, bảo trì, hiệu chuẩn, thay vật tư tiêu hao, xử lý sự cố, sao lưu và kiểm tra dữ liệu. Đây cũng là những nội dung được yêu cầu trong quản lý một số hệ thống quan trắc môi trường tự động theo Thông tư 10/2021/TT-BTNMT.

Năng lực của người vận hành nằm trong cùng chuỗi kiểm soát. Một cảnh báo chỉ có giá trị khi người vận hành hiểu nguyên nhân, biết dữ liệu nào bị ảnh hưởng và xác định được khoảng thời gian cần đánh dấu hoặc loại bỏ. Quy định đối với trạm quan trắc không khí tự động cũng yêu cầu cán bộ vận hành được đào tạo về quản lý, vận hành, khắc phục sự cố và an toàn.

Nhật ký vận hành, lịch sử bảo trì và hồ sơ hiệu chuẩn vì thế không phải thủ tục hành chính tách rời phép đo. Chúng cho phép truy ngược một giá trị bất thường về tình trạng thực tế của hệ thống tại thời điểm dữ liệu được tạo ra.

QA/QC và quan trắc đối chứng xác nhận dữ liệu có thực sự sử dụng được

Hiệu chuẩn cho biết thiết bị đáp ứng với chuẩn như thế nào; QA/QC kiểm tra rộng hơn xem toàn bộ quá trình tạo dữ liệu có còn nằm trong trạng thái kiểm soát hay không.

Các biện pháp QC có thể phát hiện nhiễm bẩn, sai số ngẫu nhiên, độ chụm kém, độ lệch hệ thống hoặc sai sót trong lấy và xử lý mẫu. Với quan trắc định kỳ, các mẫu trắng, mẫu lặp và mẫu chuẩn cung cấp bằng chứng để quyết định kết quả phân tích có được chấp nhận hay không. Thông tư 10/2021/TT-BTNMT quy định kết quả quan trắc và phân tích môi trường chỉ được chấp nhận sau khi các kết quả mẫu QC được xem xét và đáp ứng tiêu chí kiểm soát chất lượng của phòng thí nghiệm.

Đối với hệ thống tự động, quan trắc đối chứng là một lớp kiểm tra độc lập quan trọng. Với hệ thống quan trắc nước thải tự động thuộc phạm vi quy định, hoạt động kiểm soát chất lượng phải được thực hiện trước khi vận hành chính thức và định kỳ 1 lần/năm bởi đơn vị độc lập có năng lực; việc đánh giá độ chính xác tương đối sử dụng tối thiểu 6 mẫu đối chứng cho mỗi thông số trong một lần đánh giá.

Quy định còn đưa ra giới hạn độ chính xác tương đối — RA — để quyết định khả năng chấp nhận dữ liệu đối với một số thông số: pH, độ màu, COD, N-NH₄⁺, tổng P, tổng N và TOC có giới hạn RA ≤20%, trong khi TSS và clo dư có giới hạn RA ≤30%. Đây là tiêu chí dành cho phạm vi hệ thống được quy định, không phải ngưỡng áp dụng chung cho mọi dữ liệu quan trắc.

Điểm quan trọng là dữ liệu đáng tin cậy cần bằng chứng độc lập rằng sai số vẫn nằm trong giới hạn chấp nhận, chứ không chỉ cần hệ thống liên tục xuất ra số liệu.

Điều kiện môi trường và quá trình lấy mẫu có thể tạo sai số trước khi phân tích

Trong quan trắc có lấy mẫu, chất lượng dữ liệu được quyết định từ trước khi mẫu đến thiết bị phân tích. Thời điểm lấy mẫu, vị trí, dụng cụ, phương pháp lấy mẫu, bảo quản, vận chuyển và thời gian từ lúc lấy đến lúc phân tích đều có thể làm thay đổi đặc tính của mẫu.

Nếu mẫu bị nhiễm chéo hoặc thành phần cần phân tích biến đổi trong quá trình lưu giữ, phòng thí nghiệm có thể thực hiện phép đo chính xác trên một mẫu không còn phản ánh trạng thái ban đầu. Sai số lúc này không nằm ở máy phân tích mà nằm ở chuỗi lấy và quản lý mẫu.

Điều này giải thích vì sao hồ sơ quan trắc phải liên kết được kết quả với vị trí, thời gian, phương pháp và thiết bị tương ứng. Thông tư 10/2021/TT-BTNMT yêu cầu dữ liệu quan trắc hiện trường và phân tích phải đầy đủ, thống nhất với hồ sơ, thời gian và vị trí lấy mẫu cũng như phương pháp và thiết bị quan trắc.

Với hệ thống đo liên tục, yếu tố tương đương là điều kiện tại đầu đo và đường dẫn mẫu. Nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, lưu lượng, bụi bẩn hoặc sự ngưng tụ có thể ảnh hưởng đến đáp ứng của thiết bị tùy nguyên lý đo. Vì thế, điều kiện vận hành phải nằm trong phạm vi mà phương pháp và thiết bị được thiết kế để làm việc.

Quản lý, truyền và kiểm tra dữ liệu quyết định độ tin cậy sau phép đo

Sai số vẫn có thể phát sinh sau khi phép đo đã hoàn thành. Mất gói dữ liệu, sai dấu thời gian, nhầm đơn vị, lỗi chuyển đổi tín hiệu, cấu hình sai công thức tính, ghi đè dữ liệu, xử lý giá trị thiếu không đúng hoặc sử dụng dữ liệu trong thời gian thiết bị hiệu chuẩn đều có thể làm kết quả cuối khác với tín hiệu gốc.

Bởi vậy, hệ thống dữ liệu cần lưu được cả giá trị đo và trạng thái thiết bị. Đối với các trạm, hệ thống quan trắc tự động thuộc phạm vi Thông tư 10/2021/TT-BTNMT, thiết bị phải có khả năng lưu giữ, kết xuất kết quả và thông tin trạng thái như đang đo, đang hiệu chuẩn hoặc báo lỗi.

Kiểm tra và xác nhận dữ liệu là lớp bảo vệ cuối cùng. US EPA phân biệt kiểm soát chất lượng trong quá trình thu thập với xác nhận dữ liệu sau thu thập: QC nhằm hạn chế dữ liệu xấu được tạo ra, còn validation ngăn dữ liệu không hợp lệ đi qua hệ thống lưu trữ và được sử dụng cho quyết định.

Do đó, không nên tự động xem tất cả giá trị được hệ thống ghi nhận là dữ liệu hợp lệ. Những khoảng thời gian thiết bị lỗi, hiệu chuẩn, bảo trì hoặc không đáp ứng tiêu chí QC phải được nhận diện và xử lý theo quy trình đã xác lập.

Có thể đánh giá nhanh độ tin cậy dữ liệu quan trắc qua những tiêu chí nào?

Một bộ dữ liệu có cơ sở tin cậy khi có thể trả lời được toàn bộ chuỗi câu hỏi từ phép đo đến dữ liệu cuối:

·         Thiết bị: Khoảng đo, độ chính xác, độ phân giải và nguyên lý đo có phù hợp với thông số cần quan trắc không

·         Vị trí: Điểm đo hoặc điểm lấy mẫu có đại diện cho đối tượng cần đánh giá không

·         Hiệu chuẩn: Thiết bị còn trong thời hạn kiểm định, hiệu chuẩn và đáp ứng kiểm tra bằng chuẩn hay không

·         Chất chuẩn: Chuẩn có phù hợp dải đo, còn hiệu lực và có khả năng truy xuất nguồn gốc theo yêu cầu áp dụng không

·         Vận hành: Thiết bị có được vận hành theo SOP và trong điều kiện kỹ thuật cho phép không

·         Bảo trì: Có bằng chứng về kiểm tra, vệ sinh, thay vật tư và xử lý sự cố theo lịch hay không

·         QA/QC: Mẫu QC, kiểm tra chuẩn hoặc phép đo đối chứng có đạt tiêu chí chấp nhận không

·         Nhân sự: Người thực hiện có đủ năng lực để vận hành, nhận diện lỗi và xử lý dữ liệu bất thường không

·         Dữ liệu: Thời gian, đơn vị, trạng thái thiết bị, giá trị thiếu và dữ liệu bất thường có được quản lý đúng không

·         Truy xuất: Có thể lần ngược một kết quả về thiết bị, vị trí, lần hiệu chuẩn, tình trạng vận hành và hồ sơ QC tương ứng hay không

Không có một yếu tố riêng lẻ nào chứng minh được độ tin cậy của toàn bộ dữ liệu. Thiết bị chính xác nhưng không hiệu chuẩn có thể tạo sai lệch; thiết bị đã hiệu chuẩn nhưng đặt sai vị trí có thể tạo dữ liệu không đại diện; phép đo đúng nhưng quản lý dữ liệu sai vẫn có thể dẫn đến kết luận sai.

Độ tin cậy dữ liệu quan trắc là kết quả của một chuỗi đo được kiểm soát, trong đó thiết bị phù hợp chỉ là điều kiện đầu tiên. Hiệu chuẩn và chất chuẩn kiểm soát độ lệch của phép đo; vận hành và bảo trì duy trì trạng thái ổn định; QA/QC và đối chứng kiểm chứng mức sai số; còn quản lý dữ liệu bảo vệ kết quả khỏi sai lệch sau khi phép đo được tạo ra.

Vì vậy, khi đánh giá một bộ dữ liệu quan trắc, câu hỏi quan trọng không phải chỉ là “thiết bị có chính xác không”, mà là toàn bộ quá trình từ điểm đo đến dữ liệu cuối có được kiểm soát, truy xuất và chứng minh bằng tiêu chí chấp nhận hay không. Chỉ khi chuỗi này có bằng chứng đầy đủ, dữ liệu mới đủ cơ sở để sử dụng cho đánh giá, báo cáo hoặc ra quyết định.