Lấy mẫu môi trường cần bảo đảm tính đại diện thế nào?

Vì vậy, yêu cầu cốt lõi của lấy mẫu không đơn thuần là “lấy đủ lượng mẫu”, mà là tạo được mẫu có tính đại diện cho đối tượng và mục tiêu phân tích. Một phép phân tích có độ chính xác cao vẫn có thể dẫn đến kết luận sai nếu mẫu ban đầu được lấy ở vị trí, thời điểm hoặc điều kiện không phản ánh đối tượng cần đánh giá.

Tính đại diện không đồng nghĩa với việc một mẫu phải chứa mọi biến thiên của môi trường. Mẫu được coi là phù hợp khi thiết kế lấy mẫu cho phép các kết quả thu được đại diện cho phạm vi không gian, khoảng thời gian, trạng thái hoặc nhóm đối tượng đã xác định trước, với mức độ không chắc chắn chấp nhận được đối với mục tiêu quan trắc.

Lấy mẫu môi trường phải bắt đầu từ việc xác định đối tượng đại diện

Trước khi chọn vị trí hay dụng cụ lấy mẫu, cần xác định rõ kết quả phân tích sẽ được dùng để đại diện cho cái gì. Đây là ranh giới của quần thể hoặc đối tượng lấy mẫu.

Chẳng hạn, một mẫu nước lấy tại cửa xả có thể phù hợp để xác định đặc tính nước thải tại điểm xả ở thời điểm lấy mẫu, nhưng không mặc nhiên đại diện cho chất lượng toàn bộ dòng sông. Tương tự, mẫu đất lấy trên bề mặt một điểm không thể tự động đại diện cho cả khu đất nếu khu vực có nhiều nguồn tác động hoặc các lớp đất khác nhau.

Đối tượng đại diện thường phải được xác định theo các thành phần:

·         Phạm vi không gian cần đánh giá

·         Khoảng thời gian mà kết quả cần phản ánh

·         Loại môi trường hoặc lớp vật chất cần lấy

·         Thông số cần phân tích

·         Trạng thái vận hành hoặc điều kiện môi trường cần xem xét

Những giới hạn này quyết định toàn bộ thiết kế lấy mẫu phía sau. Nếu câu hỏi cần trả lời là nồng độ tại một thời điểm cụ thể, mẫu đơn có thể phù hợp. Nếu mục tiêu là nồng độ trung bình trong một giai đoạn, một mẫu tức thời thường không đủ để đại diện cho sự biến động theo thời gian.

Tính không đồng nhất quyết định mức độ lấy mẫu cần thiết

Môi trường tự nhiên và các dòng thải thường không đồng nhất tuyệt đối. Nồng độ chất cần phân tích có thể thay đổi giữa các vị trí, độ sâu, thời điểm, điều kiện thời tiết hoặc trạng thái hoạt động của nguồn phát sinh.

Đây là lý do không tồn tại một số lượng mẫu cố định có thể áp dụng cho mọi trường hợp. Khi đối tượng tương đối đồng nhất, số điểm hoặc số lần lấy mẫu cần thiết có thể ít hơn. Khi biến động lớn, thiết kế phải tăng khả năng bao phủ biến thiên bằng cách phân tầng khu vực, tăng số điểm, tăng số thời điểm hoặc lựa chọn cách lấy mẫu thích hợp hơn.

Ví dụ, trong đất, nồng độ chất ô nhiễm gần một nguồn rò rỉ có thể giảm nhanh theo khoảng cách và thay đổi theo chiều sâu. Một mẫu lấy ngẫu nhiên ở khu vực sạch hơn có thể tạo kết quả thấp nhưng không phản ánh vùng chịu tác động. Ngược lại, chỉ lấy mẫu ngay tại điểm nghi ô nhiễm nhất cũng không phù hợp nếu mục tiêu là xác định nồng độ trung bình của cả khu vực.

Do đó, tính đại diện phải được đánh giá dựa trên mối quan hệ giữa mức độ biến thiên của đối tượng và mật độ lấy mẫu, chứ không chỉ dựa vào thể tích hoặc khối lượng của từng mẫu.

Vị trí lấy mẫu phải phản ánh đúng phân bố không gian

Vị trí lấy mẫu quyết định phần nào của đối tượng thực sự đi vào phép phân tích. Việc chọn điểm thuận tiện nhưng không gắn với mục tiêu quan trắc là một trong những nguyên nhân làm giảm tính đại diện.

Thiết kế vị trí có thể dựa trên các nguyên tắc khác nhau tùy đối tượng. Khi cần ước lượng đặc tính chung của một khu vực, các điểm có thể được bố trí theo lưới, ngẫu nhiên hoặc phân tầng. Khi cần đánh giá tác động của một nguồn cụ thể, vị trí thường phải gắn với hướng lan truyền, điểm nền và khu vực có khả năng chịu ảnh hưởng.

Đối với dòng chảy hoặc nguồn thải, vị trí còn phải xét mức độ hòa trộn. Lấy mẫu tại vùng nước chưa trộn đều có thể khiến kết quả phụ thuộc mạnh vào việc đầu lấy mẫu nằm gần hay xa dòng có nồng độ cao.

Với đất hoặc trầm tích, chiều sâu cũng là một tọa độ lấy mẫu. Gộp vật liệu từ các tầng có đặc tính khác nhau mà không phù hợp với mục tiêu sẽ làm mất thông tin về phân bố theo chiều sâu.

Một vị trí lấy mẫu chỉ có ý nghĩa đại diện khi quan hệ giữa vị trí đó và đối tượng cần suy rộng kết quả đã được xác định trước.

Thời điểm lấy mẫu phải bao phủ biến động theo thời gian

Nồng độ môi trường có thể thay đổi đáng kể dù vị trí không đổi. Nước thải phụ thuộc vào chu kỳ sản xuất; nước mặt thay đổi theo lưu lượng, mưa và mùa; chất lượng không khí chịu ảnh hưởng của thời gian trong ngày, khí tượng và hoạt động phát thải.

Vì vậy, mẫu lấy tại một thời điểm chỉ phản ánh tốt trạng thái tức thời nếu đối tượng đang biến động. Không nên sử dụng một kết quả như vậy để mô tả giá trị trung bình dài hạn nếu thiết kế lấy mẫu không có cơ sở cho phép suy rộng.

Khi mục tiêu cần phản ánh một khoảng thời gian, có thể phải lấy nhiều mẫu tại các thời điểm khác nhau hoặc sử dụng mẫu tổ hợp theo thời gian. Điều quan trọng không phải là tăng số mẫu một cách cơ học mà là bố trí thời gian lấy mẫu sao cho các giai đoạn có ý nghĩa đối với biến động của đối tượng được bao phủ.

Các trạng thái bất thường cũng cần được xác định rõ. Một mẫu lấy khi hệ thống đang khởi động, dừng máy hoặc xảy ra mưa lớn có thể là mẫu hợp lệ nếu mục tiêu chính là đánh giá chính trạng thái đó, nhưng không nhất thiết đại diện cho điều kiện vận hành thông thường.

Mẫu đơn và mẫu tổ hợp đại diện cho những câu hỏi khác nhau

Mẫu đơn, thường được lấy tại một vị trí và thời điểm xác định, giữ lại thông tin của chính điều kiện đó. Loại mẫu này phù hợp khi cần phát hiện trạng thái tức thời, biến động ngắn hạn hoặc giá trị tại một điểm cụ thể.

Mẫu tổ hợp được tạo bằng cách kết hợp nhiều phần mẫu theo một thiết kế đã xác định. Cách này có thể giúp phản ánh giá trị trung bình của nhiều vị trí hoặc nhiều thời điểm, đồng thời giảm ảnh hưởng của một quan sát riêng lẻ.

Tuy nhiên, tạo mẫu tổ hợp đồng nghĩa với việc làm mất một phần thông tin về biến động giữa các phần mẫu. Nếu một vị trí có nồng độ rất cao được trộn với nhiều vị trí có nồng độ thấp, kết quả cuối cùng có thể phù hợp để ước lượng trung bình nhưng không còn thể hiện được điểm cực đại.

Không phải thông số nào cũng phù hợp với mẫu tổ hợp. Các thành phần dễ biến đổi, phản ứng, bay hơi hoặc cần đánh giá ngay tại thời điểm lấy mẫu có thể đòi hỏi cách lấy và xử lý riêng. Vì thế, lựa chọn mẫu đơn hay mẫu tổ hợp phải xuất phát từ câu hỏi phân tích chứ không chỉ từ mục tiêu giảm số phép thử.

Số lượng mẫu phải gắn với biến thiên và mức độ chắc chắn cần đạt

Không có một con số như ba, năm hay mười mẫu có thể bảo đảm tính đại diện cho mọi chương trình lấy mẫu môi trường. Số mẫu cần thiết phụ thuộc vào kích thước và cấu trúc của đối tượng, mức biến thiên, mục tiêu phân tích và mức độ chắc chắn cần đạt.

Khi cần suy luận định lượng cho một quần thể lớn, số lượng mẫu nên được thiết kế dựa trên thông tin về độ biến thiên và sai số chấp nhận được. Trong trường hợp chưa biết mức biến thiên, khảo sát sơ bộ có thể cần thiết để nhận diện các vùng hoặc thời điểm khác nhau trước khi thiết kế chương trình lấy mẫu chính.

Tăng số mẫu thường giúp mô tả biến thiên tốt hơn, nhưng không thể khắc phục một thiết kế sai. Lấy nhiều mẫu tại cùng một điểm không phù hợp vẫn có thể cho một bộ dữ liệu rất ổn định nhưng không đại diện cho toàn bộ đối tượng.

Ngược lại, một thiết kế phân tầng hợp lý có thể mang lại nhiều thông tin hơn bằng cách phân bổ mẫu vào những nhóm thực sự khác nhau, chẳng hạn các khu vực gần và xa nguồn tác động hoặc các trạng thái vận hành khác nhau.

Quy trình lấy, bảo quản và vận chuyển phải giữ nguyên đặc tính cần phân tích

Tính đại diện không kết thúc khi mẫu được đưa vào chai hoặc dụng cụ chứa. Từ thời điểm tách mẫu khỏi môi trường đến khi phân tích, các quá trình vật lý, hóa học hoặc sinh học có thể làm mẫu thay đổi.

Các cơ chế thường gặp gồm bay hơi, hấp phụ lên thành bình, kết tủa, oxy hóa–khử, phân hủy sinh học, thay đổi nhiệt độ hoặc nhiễm bẩn từ dụng cụ và thao tác. Nếu các thay đổi này ảnh hưởng đến thông số cần đo, mẫu đến phòng thí nghiệm không còn đại diện cho trạng thái tại thời điểm lấy.

Vì thế, các tiêu chuẩn kỹ thuật về lấy mẫu thường không chỉ quy định cách chọn mẫu mà còn đề cập đến dụng cụ, vật liệu chứa, bảo quản, thời gian lưu giữ và vận chuyển. Bộ ISO 5667 đối với lấy mẫu nước là một ví dụ về cách tiếp cận này: thiết kế chương trình lấy mẫu và việc bảo quản, xử lý mẫu được xem là những phần liên kết của quá trình tạo dữ liệu đáng tin cậy.

Yêu cầu cụ thể phải được lựa chọn theo loại mẫu và thông số phân tích. Một điều kiện bảo quản phù hợp với nhóm chất này có thể không thích hợp cho nhóm chất khác.

Kiểm soát chất lượng giúp phân biệt biến thiên môi trường với sai số lấy mẫu

Một kết quả bất thường có thể phản ánh môi trường thực sự khác biệt, nhưng cũng có thể xuất phát từ nhiễm bẩn, thao tác hoặc thiết bị. Vì vậy, chương trình lấy mẫu cần có biện pháp kiểm soát chất lượng phù hợp với rủi ro của phép đo.

Mẫu lặp tại hiện trường có thể cung cấp thông tin về độ biến động tổng hợp của quá trình lấy và phân tích. Mẫu trắng có thể giúp phát hiện nhiễm bẩn xuất hiện từ dụng cụ, chất bảo quản, vận chuyển hoặc môi trường thao tác. Việc ghi chép thời gian, vị trí, điều kiện thời tiết, trạng thái nguồn và các thao tác xử lý giúp xác định bối cảnh của mỗi kết quả.

Các biện pháp này không tự tạo ra tính đại diện. Chúng cho phép đánh giá liệu dữ liệu thu được có bị ảnh hưởng bởi nguồn sai số ngoài đối tượng cần quan sát hay không.

Sự khác biệt này rất quan trọng: một chương trình có kiểm soát chất lượng tốt nhưng chọn sai vị trí vẫn không đại diện; một thiết kế vị trí tốt nhưng mẫu bị biến đổi hoặc nhiễm bẩn trên đường đến phòng thí nghiệm cũng không còn đáng tin cậy.

Một mẫu đại diện phải được đánh giá theo toàn bộ chuỗi lấy mẫu

Có thể kiểm tra tính đại diện bằng cách lần lượt đối chiếu năm câu hỏi:

1.    Đối tượng nào đang được đại diện? Phải xác định rõ phạm vi không gian, thời gian và trạng thái cần đánh giá

2.    Đối tượng biến thiên như thế nào? Cần nhận diện các khác biệt quan trọng giữa vị trí, độ sâu, thời điểm hoặc trạng thái vận hành

3.    Thiết kế lấy mẫu có bao phủ những biến thiên đó không? Vị trí, thời điểm, số mẫu và phương pháp tạo mẫu phải tương ứng với mục tiêu

4.    Mẫu có giữ nguyên đặc tính cần đo đến khi phân tích không? Dụng cụ, bảo quản, vận chuyển và thời gian xử lý phải phù hợp

5.    Có đủ dữ liệu để nhận biết sai lệch của quá trình lấy mẫu không? Kiểm soát chất lượng và hồ sơ hiện trường phải phù hợp với mức độ rủi ro của phép đo

Nếu một mắt xích quan trọng bị bỏ qua, việc tăng độ chính xác của thiết bị phân tích không thể tự động khôi phục tính đại diện đã mất.

Lấy mẫu môi trường là quá trình biến một đối tượng môi trường lớn và thường không đồng nhất thành một lượng mẫu hữu hạn có thể đưa đi phân tích. Giá trị của kết quả vì thế phụ thuộc trước hết vào việc mẫu đó đại diện cho đúng phạm vi mà kết luận muốn áp dụng.

Muốn bảo đảm tính đại diện, cần xác định rõ đối tượng và mục tiêu trước khi lấy mẫu, nhận diện biến thiên không gian–thời gian, bố trí vị trí và thời điểm phù hợp, lựa chọn số mẫu và loại mẫu theo mức biến động, đồng thời kiểm soát bảo quản, vận chuyển và sai lệch hiện trường. Không có một số lượng mẫu hay một kỹ thuật duy nhất bảo đảm tính đại diện trong mọi trường hợp; thiết kế lấy mẫu phải tương ứng với chính đối tượng và câu hỏi cần phân tích.

Một mẫu duy nhất có thể được xem là mẫu đại diện không?

Có, nhưng chỉ trong phạm vi mà một mẫu đơn thực sự phản ánh được đối tượng. Chẳng hạn, nó có thể đại diện cho một vị trí và thời điểm xác định hoặc cho một hệ tương đối đồng nhất đã được chứng minh. Khi môi trường biến động đáng kể theo không gian hoặc thời gian, một mẫu duy nhất thường không đủ cơ sở để suy rộng cho toàn bộ đối tượng.

Mẫu tổ hợp có luôn đại diện tốt hơn mẫu đơn không?

Không. Mẫu tổ hợp có lợi khi mục tiêu là phản ánh giá trị trung bình của nhiều phần mẫu, nhưng việc trộn mẫu làm giảm thông tin về sự khác biệt giữa từng vị trí hoặc thời điểm. Nếu cần phát hiện điểm ô nhiễm cao, giá trị cực đại hoặc biến động tức thời, mẫu đơn thường cung cấp thông tin phù hợp hơn.

Có thể xác định trước một số lượng mẫu tối thiểu cho mọi chương trình lấy mẫu không?

Không có một số lượng phổ quát. Số mẫu phải phụ thuộc vào mức biến thiên của đối tượng, phạm vi cần đại diện, độ tin cậy mong muốn và mục tiêu sử dụng kết quả. Một số mẫu lớn nhưng phân bố sai vẫn có thể tạo dữ liệu kém đại diện.

Mẫu đã lấy đúng vị trí nhưng bảo quản sai có còn đại diện không?

Không nhất thiết. Nếu thông số cần phân tích bị thay đổi do nhiệt độ, ánh sáng, bay hơi, phản ứng hóa học, hoạt động sinh học hoặc nhiễm bẩn trong quá trình bảo quản và vận chuyển, mẫu tại thời điểm phân tích có thể không còn phản ánh trạng thái ban đầu của môi trường.