水質(zhì)監(jiān)測獲取的大量數(shù)據(jù)，只有經(jīng)過科學(xué)分析和深度挖掘，才能真正發(fā)揮其價值。數(shù)據(jù)分析師通過統(tǒng)計分析、時空分析、相關(guān)性分析等方法，揭示水質(zhì)變化規(guī)律和潛在問題。

在統(tǒng)計分析中，可計算水質(zhì)指標(biāo)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、超標(biāo)率等參數(shù)，評估水質(zhì)的整體狀況；時空分析則通過繪制水質(zhì)變化趨勢圖、空間分布圖，直觀展示不同時間、區(qū)域的水質(zhì)差異，例如發(fā)現(xiàn)河流枯水期污染加重的規(guī)律，或定位污染排放的源頭區(qū)域；相關(guān)性分析能夠探究水質(zhì)指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系，如溶解氧與 COD 的負(fù)相關(guān)性，為污染治理提供理論依據(jù)。

水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景廣泛。在環(huán)境管理方面，數(shù)據(jù)可用于制定污染減排目標(biāo)、評估治理效果；在科研領(lǐng)域，為研究水體生態(tài)演變、污染物遷移轉(zhuǎn)化規(guī)律提供基礎(chǔ)；在公眾服務(wù)方面，通過發(fā)布水質(zhì)信息，保障居民的知情權(quán)，增強(qiáng)環(huán)保意識。此外，借助大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，還能對水質(zhì)進(jìn)行預(yù)測預(yù)警，提前防范污染事件，實現(xiàn)水資源的科學(xué)管理和可持續(xù)利用。