有關(guān)環(huán)境監測數據的分析和處理，現在有很多種方法，而為了更好地保障各種監測數據的分析質(zhì)量，注重事物相關(guān)性是一種很好的策略。

通過(guò)事物之間的相關(guān)性來(lái)對環(huán)境監測數據進(jìn)行分析的方法主要是基于事物本身具有的相互關(guān)系的原理來(lái)來(lái)進(jìn)行的。通常的情況下，兩個(gè)及兩個(gè)以上的環(huán)境監測數據之間一般都會(huì )存在某些固定的聯(lián)系，監測人員可以以這種固定的聯(lián)系為依據來(lái)對數據之間的聯(lián)系進(jìn)行分析，當然也可以對單個(gè)的并且已經(jīng)實(shí)行質(zhì)量控制措施的環(huán)境監測數據進(jìn)行分析和檢測，從而驗證該組數據是否正確。而對于例行的環(huán)境監測數據就能夠得出較為直觀(guān)的判斷。就比如說(shuō)氟含量與硬度之間的關(guān)系。F和Ca、Mg形成的沉淀容積度較小，所以在中性和弱堿性水的溶液當中，如果說(shuō)氟含量處于（Mg/L）級，那么氟含量與Ca、Mg的含量就呈顯出負相關(guān)的現象，換一種說(shuō)法就是氟含量與硬度值是負相關(guān)的。所以在高氟區內檢測水質(zhì)得出的數據結果顯示的硬度監測值一般較低。如果獲得的氟含量較高，得出的硬度監測值也很高，那么這類(lèi)環(huán)境監測數據就需要進(jìn)行重新分析。

如上所述，注重事物相關(guān)性，環(huán)境監測數據分析的判斷力便是更強，大大增強了分析能力。

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