近日，第三輪第四批中央生態環境保護督察組向被督察企業反饋督察情況，在反饋意見中提出“環境監測數據弄虛作假，部分企業通過修改設備參數、改變采樣條件、違規標記等方式，逃避監管。“自動監測設備運維管理混亂，多家企業煙氣自動監控系統存在儀器性能達不到標準、運維不規范等問題，個別企業顆粒物自動監測設備采用模擬信號生成采樣流速.在線監測數據弄虛作假是一種非常嚴重的違法行為，也是在生態環境領域嚴厲打擊的一種違法行為。本文梳理在線監測弄虛作假的法律后果、在線監測弄虛作假常見行為-硬件方面、在線監測弄虛作假常見行為-軟件方面，雖然很多內容并不直接涉及VOCs監測，但可類比，可以為VOCs監測設備用戶和環保企業參考。

【具體內容】

 一、在線監測弄虛作假的法律后果

根據大氣污染防治法第二十條規定：篡改或者偽造監測數據屬于逃避監管的違法行為，根據大氣法第99條規定，“通過逃避監管的方式排放大氣污染物的，由縣級以上人民政府生態環境主管部門責令改正或者限制生產、停產整治，并處十萬元以上一百萬元以下的罰款；情節嚴重的，報經有批準權的人民政府批準，責令停業、關閉”

根據水污染防治法第39條，篡改或者偽造監測數據逃避監管的方式排放水污染物的違法行為，根據水污染防治法第83條規定，通過“逃避監管的方式排放水污染物的，由縣級以上人民政府環境保護主管部門責令改正或者責令限制生產、停產整治，并處十萬元以上一百萬元以下的罰款；情節嚴重的，報經有批準權的人民政府批準，責令停業、關閉”。

根據環境保護法第63條規定，通過篡改、偽造監測數據等逃避監管的方式違法排放污染物的，尚不構成犯罪的，除依照有關法律法規規定予以處罰外，由縣級以上人民政府環境保護主管部門或者其他有關部門將案件移送公安機關，對其直接負責的主管人員和其他直接責任人員，處十日以上十五日以下拘留；情節較輕的，處五日以上十日以下拘留。

根據最高人民法院、最高人民檢察院聯合發布《關于辦理環境污染刑事案件適用法律若干問題的解釋》（法釋〔2023〕7號）規定，重點排污單位、實行排污許可重點管理的單位篡改、偽造自動監測數據或者干擾自動監測設施，排放化學需氧量、氨氮、二氧化硫、氮氧化物等污染物的，應當認定為“嚴重污染環境”，適用刑法第三百三十八條規定。

根據法釋〔2023〕7號規定：重點排污單位、實行排污許可重點管理的單位篡改、偽造自動監測數據或者干擾自動監測設施，排放化學需氧量、氨氮、二氧化硫、氮氧化物等污染物，同時構成污染環境罪和破壞計算機信息系統罪的，依照處罰較重的規定定罪處罰。

二、在線監測弄虛作假的常見情形-硬件方面

1、不當設置簡易治理設施或干擾設施，干擾自動監測設備采樣。

如煙氣自動監測設備采樣斷面上游（較近位置處）設置噴氨、噴堿、噴水設施，干擾待測污染物測量；廢水自動監測設備采樣斷面上游設置不當加藥裝置、稀釋裝置以及旁路管路，達到對自動監測采集樣品進行干擾的目的，各地通報的采樣泵掛桶、明渠前端進行清水稀釋，明渠內設置死水，實際排放從旁路排放，采樣時段投加COD去除劑等情況都屬于該范疇。

2、采樣管路進行不當操作，干擾采集樣品。

自動監測設備多數屬于抽取樣品經預處理后至分析儀器進行測量，采樣管路進行不當操作的在廢水廢氣采樣環節均有發生，如廢水自動監測設備采樣管路接入自來水，稀釋采集樣品，排放超標或即將超標時關閉采樣管路閥門或調整溢流閥門，采樣管路中加裝高過濾精度濾芯或者膜進行水樣不當處理的；廢氣設備中不需要折算或者氧采用原位式測量的，對采樣管路進行扎孔、接頭松動形成樣品稀釋，采樣管路中輸入氮氣進行稀釋樣品，稀釋方法的監測設備稀釋前進行樣品稀釋且無法監控或報警等情形均為對采樣管路的不當操作。

3、采樣系統設計存在缺陷，造成樣品失實，不能反映實際排放情況。

如廢水自動監測設備中采用水質自動采樣器采樣，水質自動采樣器不具備清洗功能或現場不具備清洗條件，樣品管路污染形成水樣變質的，經常性標記采樣環節摻雜；水質自動采樣不具備供樣功能，水質分析儀從采樣器內抽取樣品，且管路較長形成監測數據延遲；廢氣自動監測設備預處理選型不當，形成待測污染物損失過大，且不進行改進；抽取式顆粒物采樣管路未加熱或管路設計不合理形成管路沉降損失，數據不能反應工藝邏輯，且不進行改進；非甲烷總烴自動監測采用冷凝除水形成待測物質損失過大或者熱濕法設備采樣環節存在冷點過長，待測物質偏差較大，且不進行改造等情形均屬于采樣系統設計不合理或存在缺陷，形成樣品失實的情況。

4、自動監測分析儀器存在方法原理缺陷或干擾，監測數據失實的。

受排污單位生產工藝及治理設施因素影響，不同方法自動監測設備存在不同的影響因素，利用自動監測設備缺陷和干擾造成監測數據偏低失實的，極易被認定存在涉嫌數據造假。如氧化脫硝場合NO2轉換器效率不足，且不進行更新更換，排放NO2濃度超標；煙氣中HC化合物成分復雜且濃度較高，對一些紫外方法監測數據形成負影響，數據長期零值或負值，治理設施停運污染物濃度依然零值的情況；廢水設備分析儀檢測器受環境光影響較大，設備未采取相關防干擾措施，形成監測數據容易受到干擾且無相關記錄的情形。

5、數據處理環節進行不當干預操作，通過軟硬件的方式篡改監測數據的。

數據處理環節主要為分析儀器至上位機或數采儀間進行硬件和軟件結合方式的數據造假，如在分析儀與采集器直接加裝可調電阻對模擬量信號進行調整，在數字量信號線上加裝繼電器對信號線路進行斷開和接通操作，上位機上安裝無線網卡或者網線連接至其它地方進行遠程操作，數采儀連接網線或無線進行遠程不當操作，廢水分析儀內安裝無線模塊進行遠程升級或相關操作；站房外加裝信號屏蔽器干擾數據傳輸的情形。

6、輔助設施缺失或不正常運行干擾自動監測設備正常運行，達到規避監測數據超標目的的。

輔助設施是保證自動監測數據正常運行的基礎條件，在超標或者即將超標時通過對輔助設施進行操作進而影響自動監測設備，形成自動監測設備故障或異常，規避超標排放；如站房內為配置不間斷電源或不間斷電源不能正常使用，超標后自動監測設備進行斷電的情況；以壓縮空氣為采樣動力或稀釋氣的自動監測設備，超標后斷開儀表氣供應的情形；廢水自動監測數據經常性超標，未安裝采樣器或采樣器不具備超標留樣，以及采樣器不與水質分析儀進行聯動控制，形成超標樣品不可核查的情形，存在涉嫌自動監測數據造假或規避監測嫌疑。

三、在線監測數據弄虛作假的常見情形-軟件方面

1、自動監測設備軟件設置有不當操作功能程序。

一些自動監測設備由于設計缺陷、設備質量較差以及內部管理和市場策略因素，自動監測設備故障率高，售后服務壓力大，設備廠家為迎合客戶需求，軟件內設置了數據模擬功能或者對部分參數數據采用不同數據處理方式，形成監測數據不能如實反映實際排放的情形，其軟件不當操作程序主要有模擬數據功能、不當限值設施、遠程控制修改參數或者監測數據等。

2、自動監測設備軟件權限管理不善。

自動監測設備軟件密碼多數為默認密碼，一些設備廠家為降低自身風險和售后服務成本，直接將高級密碼開放至運維單位、排污單位或者供應商，部分設備對高級密碼登錄和相關操作不進行記錄，形成權限管理的名存實亡的情形；如一些上位機軟件后臺不進行鎖定，用戶可直接進入后臺對計算公式、量程設置等影響數據大小的變量進行修改設置，設備權限管理不善是形成軟件造假的基礎。

3、自動監測設備軟件功能不完善。

自動監測設備運行中涉及多個參數，且不同方法原理的自動監測設備影響監測數據的參數各不相同，一些自動監測設備參數本應是運行中生成的，軟件設置為可手工修改，如廢水中校準曲線；同時自動監測設備軟件不具備參數修改記錄和運行日志記錄功能，為參數不當操作進行數據造假埋下了隱患，也存在一些自動監測設備對參數記錄和運行記錄進行簡易記錄或選擇性記錄的情況，為深層次的自動監測不當操作數據造假提供了便利。

4、自動監測設備程序算法及譜圖不公開，無法核查和驗證，為深層次數據不當操作提供了條件。

對于一些自動監測設備廠家對自有品牌設備進行運維的場合，設備經常性進行升級更新的軟件方面存在的問題需引起關注；同時一些自動監測設備不對譜圖進行說明標注，數據異常或不符合邏輯時，進行分析儀器程序更新且不對更新情況進行說明公示，如一些紫外差分分析儀只顯示一個譜圖，譜圖上不進行波長標注，不對測量波長選取進行說明，測量數據異常時的調整極易存在不當操作的情況，再入部分紫外分析儀具備NO2測試功能，如何測試方法原理廠家不公開，部分設備采用純粹軟件算法進行測量，需要得到關注；廢水設備中一些CODcr測量吸光度是負值，有的是正值，個別TN設備測量波長選擇280進行計算，說明書及設備廠家不能給予書面性的說明，測量數據的準確性極易引起關注和質疑。

5、自動監測設備及數據采集處理系統軟件升級頻繁且形成數據丟失。

一些自動監測設備由于軟件與硬件兼容性較差，軟件運行中經常出現死機、報警、故障以及出現異常不合邏輯數據的情形，其主要原因為軟件設計、開發過程中存在較多的缺陷和問題，往往通過升級進行消缺；同時也存在一些自動監測設備存在不當操作，排污單位或運維單位為消除不當操作的隱患風險，要求設備廠家進行升級，在升級過程中對相關操作記錄和日志進行刪除的情況；自動監測設備廠家對設備頻繁的升級未形成升級前后軟件功能變化的日志和文件記錄，且升級較為頻繁的情況需要高度關注。

6、自動監測設備軟件對數據進行不當處理。

數據不當處理主要有煙氣設備設置的停爐模式，校準維護期間數據進行保持，監測數據狀態自動標記中不當標記或標記關聯因素不全面，無效數據處理方式，通訊中斷后數據處理方式（零值、無數據、保持或預設值）；廢水自動監測設備中監測負值及低于檢出限的顯示和統計方式，設置的參數適用范圍（標液核查與水樣測量）。自動監測設備軟件對數據的不當處理方式被排污單位或運維單位在超標排放時加以利用，規避超標排放時就容易存在數據造假的嫌疑，應引起關注和重視。

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