ASTM D7048-04(2010)
環境モニタリングプログラムの評価と改訂のための統計手法の適用に関する標準ガイド

規格番号
ASTM D7048-04(2010)
制定年
2004
出版団体
American Society for Testing and Materials (ASTM)
状態
に置き換えられる
ASTM D7048-16
最新版
ASTM D7048-16
範囲
この規格の主な用途は、評価、コンプライアンス、および是正措置の環境監視プログラム (たとえば、地下水を汚染する可能性のある施設など) です。 このガイダンスの重要性は、地下水データと規制および/または健康に基づく制限値との比較を可能にする統計的手法を提示していることです。 もちろん、環境調査に適用できる検出、評価、および是正措置の監視プログラムに適用される統計的手法に対して、USEPA は多大な支援を行っています。 たとえば、SW846 (第 9 章) では、廃棄物が危険かどうかを判断するために平均値の 90 % 上限信頼限界 (UCL) が使用されます。 UCL が特定の有害廃棄物コードの基準未満の場合、特定の個別の測定値が基準を超えていたとしても、その廃棄物は有害廃棄物ではありません。 同様に、USEPA の「RCRA 施設における地下水モニタリングデータの統計分析」暫定最終ガイダンスの補遺 (1992 年) (2) では、分布の平均およびさまざまな上位パーセンタイルの信頼区間が評価と是正措置のために提唱されています。 興味深いことに、1989 年と 1992 年の USEPA ガイダンス文書 (2、3) は両方とも、評価モニタリングにおいて基準を超えているかどうかを判断するツールとして 95% 信頼限界 (LCL) 下限の使用を提案しています。 この分野における最新の USEPA ガイダンス (つまり、USEPA 統一統計ガイダンス草案) では、評価モニタリングでは LCL を使用し、是正措置では UCL を使用することが求められています。 このように、是正措置は、真の濃度が基準または標準を超えているという高い確信度がある場合にのみトリガーされますが、是正措置は、真の濃度が基準または標準を下回っているという高い確信度が得られるまで継続されます。 。 これは、このガイドでも採用されている一般的なアプローチです。 評価および是正措置の監視プログラムに統計的手法が不可欠である理由はいくつかあります。 まず、1 回の測定では、対象のサンプリング位置の真の濃度はほとんど示されず、サンプルが 1 つだけでは、測定された濃度が典型的な値であるか、極端な値であるかを知る方法がありません。 目的は、真の濃度 (またはそれを含む間隔) を関連する基準または標準と比較することです。 第 2 に、多くの場合、対象の成分は天然に存在し (金属など)、自然に存在する濃度が関連基準を超える可能性があります。 この場合、関連する比較はバックグラウンド (たとえば、敷地外の土壌や上昇地下水) との比較であり、固定基準との比較ではありません。 したがって、現場の濃度がバックグラウンドレベルを超えているかどうかを自信を持って判断できるように、バックグラウンドデータを統計的に特徴付けて自然発生濃度の上限の統計的推定値を取得する必要があります。 第三に、多数のサンプリング場所で、多数の潜在的な懸念成分を基準または背景と比較する必要があることがよくあります。 比較の数が多くなると、偶然に超過が発生します。 この問題に対する統計的アプローチにより、偽陽性の結果を最小限に抑えることができます。 検出モニタリングの統計的手法は近年よく研究されています（Gibbons、1994a、1996、USEPA 1992 (2、4、5)、および Practice D6312、以前は Gibbons、Brown および Cameron が執筆、1996 年 PS 64-96 を参照）。 同様に重要ではあるが、評価モニタリング、フェーズ I および II の調査、継続的なモニタリング、および是正措置のモニタリングのための統計的手法はあまり注目されていない (Gibbons および Coleman、2001)(6)。 このガイドは図 1 にまとめられています。

ASTM D7048-04(2010) 発売履歴

  • 2016 ASTM D7048-16 環境モニタリングプログラムの評価と改訂のための統計手法の適用に関する標準ガイド
  • 2004 ASTM D7048-04(2010) 環境モニタリングプログラムの評価と改訂のための統計手法の適用に関する標準ガイド
  • 2004 ASTM D7048-04 環境モニタリングプログラムの評価と改訂のための統計手法の適用に関する標準ガイド


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