Protocoles d'Assurance Qualité des Données de Qualité de l'Eau

Les protocoles d'assurance qualité des données de qualité de l'eau établissent les vérifications systématiques, la vérification de l'étalonnage des instruments discutée ailleurs dans ce groupe, l'analyse d'échantillons en double et d'échantillons à blanc, ainsi que les règles définies de validation et de signalement des données, qui confèrent aux données collectées par un programme de surveillance une fiabilité documentée et vérifiable, plutôt que d'exiger des utilisateurs de données qu'ils se fient simplement aux valeurs rapportées sans aucune base indépendante pour évaluer leur exactitude et leur cohérence sous-jacentes. L'analyse d'échantillons en double, qui consiste à analyser deux fois le même échantillon et à comparer les résultats, et l'analyse d'échantillons à blanc, qui consiste à analyser un échantillon ne contenant aucun analyte cible réel pour confirmer que le processus de test lui-même n'introduit pas de contamination ou de faux positif, sont des contrôles de qualité standard qui révèlent si un lot de test spécifique ou une série d'instruments produit des résultats fiables. Des résultats tombant en dehors de la tolérance acceptable et préétablie pour l'une ou l'autre de ces vérifications indiquent qu'un lot entier de résultats d'échantillons associés pourrait devoir être considéré comme non fiable et potentiellement nécessiter une nouvelle analyse plutôt que d'être accepté et utilisé sans cette vérification. Les règles de validation des données, des vérifications automatisées ou manuelles signalant une valeur rapportée qui se situe en dehors d'une plage plausible pour ce paramètre, qui montre un taux de changement invraisemblable par rapport à la lecture précédente, ou qui échoue à un contrôle de cohérence interne par rapport à un paramètre connexe, permettent de détecter les erreurs de saisie de données, les dysfonctionnements de capteurs et d'autres problèmes de qualité des données qui pourraient autrement entrer dans un ensemble de données inaperçus et ensuite fausser l'analyse des tendances ou la prise de décision basée sur ces données compromises. Les normes de documentation et de métadonnées, enregistrant non seulement la valeur mesurée elle-même, mais aussi la méthode utilisée, l'instrument et sa dernière date d'étalonnage, l'analyste spécifique ou le système automatisé qui a généré le résultat, et tous les indicateurs de qualité appliqués, créent la piste d'audit qui permet aux utilisateurs de données et, le cas échéant, aux auditeurs externes ou aux organismes de certification d'évaluer la fiabilité et la provenance d'un ensemble de données après coup, reliant directement l'assurance qualité des données de qualité de l'eau à la même rigueur de piste d'audit et de tenue de registres discutée tout au long du contenu de ce glossaire sur les logiciels de gestion agricole et le contrôle qualité, appliquée ici spécifiquement aux données de surveillance environnementale plutôt qu'aux registres de production ou financiers.