Measurement Accuracy in Water Quality Control

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

It is well-known that the error of a measurement result can increase at each step of a laboratory procedure, as well as because of the sample character of partial measurements. To overcome these difficulties, close cooperation between hydrologists and analytical chemists is required in order to obtain reliable information about the composition and properties of natural waters, which are extremely unstable. The study focuses on details that are of importance for both the client-hydrologist and the performer—chemist-analyst. The article gives different variants of conclusions regarding the compliance or non-compliance with the established requirements. The cost of reliable measurements is calculated, and variants of optimization of enterprise’s payments for discharges are proposed. Recommendations are given to customers regarding the choice of a competent analytical laboratory.

About the authors

V. I. Danilov-Danilyan

Water Problems Institute, Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Email: ekl84@yandex.ru
Россия, 119333, Москва

E. G. Larina

Water Problems Institute, Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Email: ekl84@yandex.ru
Россия, 119333, Москва

O. M. Rozental

Water Problems Institute, Russian Academy of Sciences, 119333, Moscow, Russia

Author for correspondence.
Email: ekl84@yandex.ru
Россия, 119333, Москва

References

  1. Авербух А.И., Розенталь О.М. Анализ правил аналитического контроля качества вод в нормативно-правовых актах // Аналитика и контроль. 2015. Т. 19. № 4. С. 381–386.
  2. ГОСТ 17.1.3.07-82 Охрана природы. Гидросфера. Правила контроля качества воды водоемов и водотоков. М.: Изд-во стандартов, 1982. 10 с. https://docs.cntd.ru/document/1200012472
  3. ГОСТ 27 384-2002 Вода. Нормы погрешности измерений показателей состава и свойств. М.: Стандартинформ, 2010. https://docs.cntd.ru/document/1200030884
  4. ГОСТ ИСО/МЭК 17 025-2019 Общие требования к компетентности испытательных и калибровочных лабораторий. М.: Стандартинформ, 2021. https://docs.cntd.ru/document/1200166732
  5. ГОСТ Р 51 232-98 Вода питьевая. Общие требования к организации и методам контроля качества. М.: Стандартинформ, 2008. https://sudrf.cntd.ru/document/1200003120
  6. ГОСТ Р 54 500.1 – 2011/ Руководство ИСО/МЭК 98-1:2009 Неопределенность измерения. Ч. 1. Введение в руководства по неопределенности измерения. М.: Стандартинформ, 2012. https://docs.cntd.ru/document/1200088854
  7. ГОСТ Р 57 554-2017 Охрана природы. Гидросфера. Учет показателей точности измерений контролируемых показателей при оценке соответствия качества воды установленным требованиям. М.: Стандартинформ, 2019. https://docs.cntd.ru/document/1200146340
  8. ГОСТ Р 58 525-2019 Охрана природы. Гидросфера. Качество воды. Правила установления периодичности контроля. М.: Стандартинформ, 2019. https://docs.cntd.ru/document/1200168432
  9. ГОСТ Р ИСО 5725-3-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Ч. 2, 3. М.: Стандартинформ, 2009. https://docs.cntd.ru/document/1200029977
  10. Данилов-Данильян В.И., Розенталь О.М. Методология достоверной оценки качества воды. III. Оценка качества пресной воды в условиях непостоянства контролируемых показателей // Экология и пром-сть России. 2022. Т. 26. № 1. С. 60–65.
  11. Ерошина О.А., Болдырев И.В. ГОСТ ИСО/МЭК 17 025–2019: правило принятия решения // Контроль качества продукции. 2020. № 9. С. 8–13.
  12. Методические указания по отбору проб для анализа сточных вод от 18.04.2008 ПНД Ф 12.15.1-08. http://gostrf.com/normadata/1/4293831/4293831616.htm
  13. Неопределенность измерения. Ч. 3. Руководство по выражению неопределенности измерения. Дополнение 1. Трансформирование распределений с использованием метода Монте-Карло. М.: Стандартинформ, 2018. https://docs.cntd.ru/document/1200146872
  14. Постановление Правительства РФ от 13.09.2016 № 913 “О ставках платы за негативное воздействие на окружающую среду и дополнительных коэффициентах (с изменениями на 24 января 2020 года)”. https://docs.cntd.ru/document/420375216?section=text
  15. Постановление Правительства РФ от 27.12.2019 № 1904 “О внесении изменений в постановление Правительства Российской Федерации от 3 марта 2017 г. № 255”. https://docs.cntd.ru/document/ 564085020
  16. Приказ Минприроды РФ от 13.04.2009 № 87 “Об утверждении Методики исчисления размера вреда, причиненного водным объектам вследствие нарушения водного законодательства”. https://docs.cntd.ru/document/902159034
  17. Приказ Минсельхоза России от 13 декабря 2016 года № 552 “Об утверждении нормативов качества воды водных объектов рыбохозяйственного значения, в том числе нормативов предельно допустимых концентраций вредных веществ в водах водных объектов рыбохозяйственного значения”. https://docs.cntd.ru/document/420389120
  18. Розенталь О.М. Риск-ориентированный контроль качества воды. М.: Науч. мир, 2017. 268 с.
  19. Руководство JCGM 106:2012. Роль неопределенности измерений при оценке соответствия / Пер. с англ. под ред. В.А. Слаева, А.Г. Чуновкиной. СПб.: Профессионал, 2014. 54 с.
  20. Федеральный закон “О водоснабжении и водоотведении” от 07.12.2011 № 416-ФЗ. http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_122867
  21. https://www.fao.org/fao-who-codexalimentarius/ru/
  22. https://fapas.com/
  23. https://www.iisnl.com/home_pagina.php
  24. https://www.wepal.nl/en/wepal/About-us.htm
  25. ILAC G8:09/2019 Guidelines on decision rules and statements of conformity (Руководящие указания по правилам принятия решений и заявлениям о соответствии). https://ilac.org/latest_ilac_news/revised-ilac-g8-published/
  26. ISO 31 000:2018. Risk management – Guidelines. IDT https://iso-management.com/wp-content/uploads/ 2019/03/ISO-31000-2018.pdf
  27. Nicklow J., Reed P., Savic D., Dessalegne T. et al. State of the Art for Genetic Algorithms and Beyond in Water Resources Planning and Management // J. Water Resour. Planning Management. 2010. July. V. 136. Iss. 4. P. 412–432.
  28. Tiyasha, Tran Minh Tung, Zaher M.Y. A survey on river water quality modeling using artificial intelligence models // J. Hydrol. 2020. V. 585. № 6. P. 1–62.
  29. WADA Technical document – TD2019DL. V. 2.0. Decision limits for the confirmatory quantification of threshold substances. https://www.wada-ama.org/sites/ default/files/resources/files/td2019dl_v2_finalb.pdf

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2.

Download (47KB)
Indexing metadata
3.

Download (142KB)
Indexing metadata
4.

Download (116KB)
Indexing metadata
5.

Download (95KB)
Indexing metadata
6.

Download (64KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 В.И. Данилов-Данильян, Е.Г. Ларина, О.М. Розенталь

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».