浅谈基层环境统计数字“模糊”及“白化”

　　摘要：目前，基层环境统计的数字的较“模糊”（或者说质量的不过硬），只能反映事物实际的一部分，因而使得环境统计数字不能更好的发挥应有的作用。本文就基层环境统计数字的“模糊”原因进行分析，并提出一些使基层环境统计数字“白化”措施。
　　关键词：基层，环境统计，模糊，白化
　　
　　环境统计是用数字反映并计量生活、生产活动所引起的环境变化和变化时对人类的影响。它是基层环保工作的重要组成部分，同时也是治理污染、加强环境管理的基础。但目前，基层环境统计的数字的较“模糊”（或者说质量的不过硬），只能反映事物实际的一部分，因而使得环境统计数字不能更好的发挥应有的作用。本文就基层环境统计数字的“模糊”原因进行分析，并提出一些使基层环境统计数字“化白”措施。
　　一、基层环境统计数字的“模糊”的原因分析
　　对于基层环境统计数字的“模糊”一般认为它是由如下原因造成的：
　　1、环境统计研究的对象具有模糊性。由于环境统计研究的大量现象包含了确定性现象和随机现象，而这两种现象选择的统计方法是完全不同的，因此，决定了环境统计指标就具有一定的模糊性。
　　2、基层环境统计范围问题。一般而言，在要求进行环境统计的时候，已对统计的范围作了相应的规定，但实际操作中往往以工业企业为主，并且只是统计辖区内一些排污量较大的企业，而一些排污量较小的企业却被放弃了，由此而得到的统计数据只能反映了事物的部分,而难于真正反映一个地区的排污及污染情况。
　　3、一些环境统计指标不清晰。环境指标的不清晰主要是指标概念的外延不清，存在着多种理解，因人而异。如某厂为进行废气污染治理而更换了锅炉及除尘器，其投入的治理资金应该是多少呢？这就是因人而异了。一些人把锅炉本机及配套设施、除尘器、基建安装费用计算在内，而另一些人只认可除尘器，其他的均被视为企业生产投资。
　　4、大量引用理论计算及经验数据。由于基层环境监测力量薄弱，手段落后，很难做到数字完全准确，且对于一些企业、一些项目没法进行监测。因此，在统计过程中只能运用理论计算及引用经验数据，使得统计结果是模糊性。例如，要统计某锅炉燃煤产生的二氧化硫、因为监测数据只能采用公式：1.6×B×S（公式中B为用煤量，S为含硫量）计算，那么含硫量S该多少呢？如果该企业使用湿法除尘，其二氧化硫的去除率又算是多少呢？又如，要统计一企业普钙生产废水废水排污量，但无监测数据，按经验为吨产品的排污废水1—2吨，取值波动较大。
　　5、动态变化与计算的理想化的矛盾。一般而言，企业的排污量是一个动态的变化过程，而在进行环境统计时，为了计算的方便人为地将排污量设置成稳定不变，仅依靠几次监测甚至一次监测数据来推算其全年的排污量，这肯定与实际有较大的出入。
　　另外，基层环境统计年报表的周期长，排污企业的不重视也是造成基层环境统计数字“模糊”的原因。
　　二、基层环境统计数字的“白化”的一些措施
　　要使基层环境统计数据真正服务于环境保护的各项工作，无疑应首先使“模糊”的数据“脱灰转白”（当然由于认识水平、技术手段的限制，要做到绝对符合实际上也是不可能的）。要做到这一点笔者认为应从如下几个方面入手。
　　1、提高认识，自觉执行统计法及其实施纲则，按环境统计的规律做工作。
　　2、改革现行环境统计制度缩短报表周期，如年度报变为月报，使基层环境统计成为一项经常性的工作。这样有利于建立完善的统计方案和进行统计分析，使基层环境统计更加科学化、正规化。
　　3、进一步明确基层环境统计的范围和统计指标的概念及外延，以避免由于模棱两可导致的不同理解而引起的统计内容的不同。
　　4、加强基层环境监测及计量的工作。这是基层环境统计数据“脱灰转白”的关键所在。在具体工作中，一方面要加强监测工作的广度，包括对排污单位监测的数量及次数和污染物指标增加，使进行环境统计能尽量用上监测数据，特别是经依法校验的在线自动监测装置的数据，而不是理论计算或经验系数，另一方面，提高环境监测的精度，使分析数据更接近于实际值。最终使环境统计报表上的数据能尽可能地反映真实情况。
　　除上述几项，要促使统计数据“脱灰转白”还应在稳定基层环境统计人员，抓好业务培训等环节上下功夫。