Sai số lấy mẫu môi trường làm lệch kết quả thế nào?

Vì môi trường thường không đồng nhất theo không gian và thời gian, một mẫu nhỏ có thể khác đáng kể so với khu vực, dòng thải, nguồn nước hoặc khối đất mà nó được dùng để đại diện. Khi đó, phòng thí nghiệm có thể đo rất chính xác nồng độ trong mẫu nhưng kết quả vẫn không trả lời đúng câu hỏi về đối tượng môi trường ban đầu.

Cách tiếp cận về độ không đảm bảo do lấy mẫu của Eurachem vì vậy xem lấy mẫu và chuẩn bị mẫu là một phần của toàn bộ quá trình đo khi đại lượng cần xác định là nồng độ của chất trong đối tượng lấy mẫu, thay vì chỉ là nồng độ trong chai mẫu gửi tới phòng thí nghiệm.

Sai số lấy mẫu làm kết quả mất tính đại diện trước khi mẫu vào phòng thí nghiệm

Tính đại diện trả lời câu hỏi quan trọng: mẫu được phân tích có phản ánh đúng đặc điểm của đối tượng môi trường cần đánh giá hay không?

Ví dụ, một khu đất có thể chứa các vùng ô nhiễm cục bộ xen kẽ với vùng ít ô nhiễm. Một dòng nước thải có thể thay đổi nồng độ theo giờ sản xuất. Trầm tích có thể phân tầng theo độ sâu. Nếu chỉ lấy mẫu ở một điểm thuận tiện hoặc tại một thời điểm không phù hợp, giá trị đo được có thể thấp hơn hoặc cao hơn đáng kể so với trạng thái cần mô tả.

Cơ chế gây lệch nằm ở chỗ phòng thí nghiệm chỉ quan sát phần vật chất đã được chọn. Nếu phần đó không đại diện, tăng độ chính xác của phép phân tích không thể tái tạo thông tin về những khu vực hoặc thời điểm đã không được lấy mẫu.

Hướng dẫn thiết kế lấy mẫu môi trường của US EPA nhấn mạnh rằng thiết kế lấy mẫu quyết định tính đại diện của dữ liệu đối với mục tiêu nghiên cứu; dữ liệu không đại diện không thể được khắc phục chỉ bằng phân tích phòng thí nghiệm chất lượng cao.

Sai số có thể làm nồng độ bị đánh giá cao hoặc thấp hơn thực tế

Sai số lấy mẫu không nhất thiết luôn làm kết quả tăng hoặc luôn làm kết quả giảm. Hướng lệch phụ thuộc vào phần môi trường nào được chọn vào mẫu.

Nếu điểm lấy mẫu vô tình nằm gần nguồn phát thải hoặc “điểm nóng”, nồng độ có thể cao hơn mức đặc trưng của khu vực. Ngược lại, lấy mẫu ở vùng ít chịu tác động có thể làm mức ô nhiễm bị đánh giá thấp.

Sai lệch tương tự xuất hiện theo thời gian. Một mẫu nước lấy khi lưu lượng lớn có thể cho nồng độ khác với mẫu lấy lúc dòng thải cô đặc hơn. Vì vậy, một giá trị đơn lẻ không thể tự động được xem là giá trị đại diện cho cả ngày, cả khu vực hoặc toàn bộ lô vật liệu nếu thiết kế lấy mẫu không hỗ trợ phép suy rộng đó.

Điểm quan trọng là phân biệt kết quả phân tích của mẫu và ước lượng trạng thái của đối tượng môi trường. Kết quả thứ nhất có thể đúng trong phạm vi chai mẫu; kết luận thứ hai chỉ đáng tin khi cách chọn mẫu phù hợp với mục tiêu đánh giá.

Độ không đồng nhất của môi trường là nguồn lớn của độ không đảm bảo lấy mẫu

Nước, đất, bùn, trầm tích và chất thải hiếm khi đồng nhất tuyệt đối. Chất ô nhiễm có thể phân bố theo khoảng cách tới nguồn, độ sâu, kích thước hạt, dòng chảy, thời tiết hoặc chu kỳ vận hành.

Khi mức biến thiên giữa các vị trí lớn, hai mẫu lấy cách nhau một khoảng ngắn vẫn có thể cho kết quả khác nhau. Sự khác biệt đó không nhất thiết là lỗi của phòng thí nghiệm; nó có thể phản ánh chính tính không đồng nhất của đối tượng lấy mẫu.

Eurachem mô tả một cách đánh giá độ không đảm bảo lấy mẫu bằng phương pháp thực nghiệm: thực hiện lấy mẫu và phân tích lặp lại để lượng hóa ảnh hưởng của tính không đồng nhất của đối tượng cũng như sự biến thiên khi áp dụng quy trình lấy mẫu. Điều này cho phép tách phần biến động liên quan đến lấy mẫu khỏi phần liên quan đến phân tích.

Do đó, khi kết quả giữa các mẫu dao động mạnh, chỉ kiểm tra lại thiết bị phân tích là chưa đủ. Cần xem xét cả cấu trúc phân bố của chất ô nhiễm và cách các đơn vị mẫu được lựa chọn.

Thiết kế vị trí, thời điểm và số mẫu quyết định mức sai số

Không có một sơ đồ lấy mẫu duy nhất phù hợp cho mọi bài toán môi trường. Thiết kế phải xuất phát từ mục tiêu: ước lượng giá trị trung bình, tìm điểm nóng, xác định ranh giới ô nhiễm hay so sánh giữa các khu vực.

Lấy mẫu ngẫu nhiên có thể giúp hạn chế thiên lệch do chủ quan khi khu vực tương đối đồng nhất và chưa có nhiều thông tin trước đó. Khi khu vực có những nhóm hoặc vùng khác biệt đã biết, lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng có thể phân bổ mẫu riêng cho từng nhóm để phản ánh cấu trúc đó tốt hơn. US EPA cũng phân biệt các thiết kế này theo mục tiêu, mức độ không đồng nhất và thông tin sẵn có.

Số lượng mẫu quá ít làm tăng khả năng bỏ sót biến thiên thực tế. Tuy nhiên, chỉ tăng số mẫu mà vẫn chọn sai vị trí hoặc sai thời điểm cũng không giải quyết được thiên lệch có hệ thống. Mười mẫu lấy trong cùng một vùng ít ô nhiễm vẫn có thể kém đại diện hơn một thiết kế bao phủ đúng các vùng biến thiên chính.

Với lấy mẫu nước, ISO 5667-1:2023 quy định các nguyên tắc chung về thiết kế chương trình và kỹ thuật lấy mẫu đối với nước, nước thải, bùn, dòng xả, chất rắn lơ lửng và trầm tích. Điều này cho thấy việc lựa chọn thiết kế lấy mẫu là một phần chính thức của hệ thống bảo đảm chất lượng dữ liệu, không phải thao tác phụ trước phân tích.

Thao tác lấy, bảo quản và chuẩn bị mẫu cũng có thể làm thay đổi kết quả

Ngay cả khi chọn đúng vị trí, mẫu vẫn có thể bị biến đổi trước khi đến thiết bị phân tích.

Nhiễm chéo từ dụng cụ hoặc vật chứa có thể làm nồng độ tăng giả. Mất chất trong quá trình lấy, vận chuyển hoặc bảo quản có thể làm kết quả giảm. Việc trộn, đồng nhất hoặc chia mẫu không phù hợp cũng có thể khiến phần đem phân tích khác với mẫu ban đầu.

Rủi ro còn phụ thuộc vào tính chất chất cần đo. Một quy trình phù hợp với một chỉ tiêu không mặc nhiên phù hợp với mọi chỉ tiêu khác. Chẳng hạn, khi quá trình gộp hoặc đồng nhất mẫu có nguy cơ làm mất thành phần dễ bay hơi, bản thân thao tác tạo mẫu tổng hợp có thể sinh thiên lệch. US EPA vì vậy đặt điều kiện cho việc sử dụng mẫu gộp dựa trên khả năng đồng nhất và nguy cơ gây mất hoặc làm sai lệch chất cần đo.

Các mẫu QA/QC hiện trường cũng có vai trò khác với mẫu kiểm soát trong phòng thí nghiệm. Chúng có thể giúp phát hiện nhiễm bẩn trong lấy và xử lý mẫu, đánh giá biến thiên tại hiện trường và hỗ trợ phân biệt sai khác phát sinh trước phân tích với sai khác do quá trình phân tích.

Sai số lấy mẫu có thể dẫn đến quyết định môi trường sai dù kết quả phòng thí nghiệm đạt chuẩn

Hậu quả quan trọng nhất của sai số lấy mẫu xuất hiện khi kết quả được so với một ngưỡng hoặc dùng để ra quyết định.

Giả sử nồng độ thật của đối tượng nằm gần mức cần kiểm soát. Nếu mẫu lấy từ vùng có nồng độ thấp hơn đặc trưng, kết quả có thể dẫn đến kết luận rằng môi trường đáp ứng yêu cầu trong khi một phần đáng kể của đối tượng không đáp ứng. Theo chiều ngược lại, mẫu tập trung vào điểm nóng có thể khiến toàn bộ khu vực bị đánh giá nghiêm trọng hơn mức đại diện của nó.

Rủi ro này lớn hơn khi người sử dụng chỉ nhìn vào độ không đảm bảo của phương pháp phân tích mà bỏ qua độ không đảm bảo từ lấy mẫu. Đối với phép đo nhằm mô tả nồng độ trong một đối tượng môi trường, Eurachem khuyến nghị xem xét toàn bộ quá trình gồm lấy mẫu, chuẩn bị mẫu và phân tích khi đánh giá độ không đảm bảo của kết quả.

Vì vậy, một báo cáo có độ lặp tốt và thiết bị được hiệu chuẩn đầy đủ chưa đủ để chứng minh dữ liệu đại diện. Chất lượng quyết định phụ thuộc đồng thời vào việc lấy đúng phần của môi trường và đo đúng phần đã lấy.

Kiểm soát sai số cần bắt đầu từ mục tiêu lấy mẫu thay vì chỉ tăng số mẫu

Cách kiểm soát hiệu quả nhất là xác định trước kết quả sẽ được dùng để trả lời câu hỏi nào. Từ mục tiêu đó mới quyết định phạm vi không gian, khoảng thời gian, đơn vị lấy mẫu, vị trí, tần suất và số lượng mẫu.

Nếu đối tượng có khả năng không đồng nhất, cần thiết kế sao cho các vùng biến thiên quan trọng được bao phủ. Khi chưa rõ mức biến thiên, lấy mẫu lặp tại một số vị trí hoặc thời điểm có thể giúp ước lượng thành phần độ không đảm bảo do lấy mẫu. Mẫu trắng hiện trường, mẫu lặp và các kiểm soát QA/QC phù hợp giúp phát hiện nhiễm chéo và phân biệt biến thiên lấy mẫu với biến thiên phân tích.

Không nên mặc định rằng lấy thêm nhiều mẫu luôn tốt hơn. Giá trị của số lượng mẫu phụ thuộc vào thiết kế. Một chương trình lấy mẫu tốt phải tạo ra dữ liệu đủ để suy luận cho đúng đối tượng và đúng quyết định cần thực hiện; đây cũng là nguyên tắc cốt lõi trong hướng dẫn thiết kế lấy mẫu của US EPA.

Trong thực tế, cần đánh giá đồng thời hai câu hỏi: phòng thí nghiệm đo mẫu chính xác đến đâu, và mẫu đó đại diện cho môi trường cần đánh giá đến mức nào. Bỏ qua câu hỏi thứ hai có thể khiến một con số rất chính xác trở thành cơ sở cho một kết luận sai.

Sai số lấy mẫu môi trường ảnh hưởng đến kết quả chủ yếu bằng cách làm mẫu không còn đại diện đầy đủ cho đối tượng cần đánh giá. Sai lệch có thể phát sinh từ vị trí, thời điểm, số lượng mẫu, tính không đồng nhất của môi trường, thao tác lấy mẫu, bảo quản hoặc chuẩn bị mẫu; kết quả sau đó có thể cao hoặc thấp hơn mức phù hợp để mô tả toàn bộ đối tượng.

Vì vậy, chất lượng phân tích môi trường không thể được đánh giá chỉ bằng độ chính xác của phòng thí nghiệm. Một kết quả đáng tin cậy đòi hỏi chuỗi đo lường được kiểm soát từ thiết kế lấy mẫu đến lấy, xử lý, bảo quản và phân tích mẫu, đồng thời phải tính đến phần độ không đảm bảo phát sinh trước khi mẫu được đưa vào thiết bị.