15. årgang nr. 1, februar 2008 • 29

TEMA: Kvalitetsstyring

I miljøsektoren var kvalitetsstyring og kvali­tetskontrol i mange år først og fremmest noget, der drejede sig om akkreditering af analyselaboratorier. Efterhånden blev der indført kvalitetsstyringssystemer også hos mange rådgivende ingeniørfirmaer, og nogle lod sig certificere, f.eks. efter den internation­ale standard for kvalitetsstyring, ISO 9001. I forbindelse med strukturreformen indføres der nu i Danmark krav om kvalitets­styring af kommunernes miljøarbejde/1/. På euro­pæisk plan indgår krav om kvalitets­styring i stigende grad i lovgivningen, som det f.eks. kan ses i vejledningen for monitering under Grundvandsdirektivet/2/.

Hvorfor kvalitetsstyring af grund-vandsundersøgelserDet banale mål med kvalitetsstyring er, at undersøgelsesresultaterne er netop gode nok til at understøtte de beslutninger, som skal tages. Undersøgelseskvaliteten skal altså hverken være for dårlig (risikoen for at tage forkerte beslutninger bliver for stor) eller for god (undersøgelsen bliver dyrere end nød­vendigt). Vi taler om, at undersøgelsen skal være afstemt med formålet: ”fit for purpose”. For at ramme denne balance er det nød­

Kvalitetsstyring af grund- vandsundersøgelser

Christian Grøn

Der bruges mange penge på grundvandsundersøgelser, både i

grundvandsmonitering og i undersøgelser af forurenede grunde, og

resultaterne har ofte stor økonomisk og miljømæssig betydning.

Kvalitetsstyringen af undersøgelserne omfatter stort set kun labora­

torie­analyser; en del af undersøgelserne der erfaringsmæssigt ikke

dominerer deres usikkerhed. Her beskrives en mere gennemgri­

bende kvalitetsstyring, baseret på en ny vejledning fra EU Kommis­

sionen om monitering under Grundvandsdirektivet. Fremgangs­

måden kan både fortælle os, hvor sikre vi kan være på vore

undersøgelsesresultater, og hjælpe os til at målrette indsatsen imod

de svage punkter.

vendigt at opstille kvalitetsmål for alle faser af en undersøgelse, og kvalitetsmålene skal være reelt målelige, altså kvantitative.

I praksis har vi også tidligere foretaget de vurderinger og prioriteringer, som er nødven­dige for at ramme balancen. Fælderne er vel­kendte: som fagfolk vil vi gøre tingene bedst muligt, hver gang, og på den anden side kan de økonomiske rammer kræve (for) billige løsninger. Ved at formalisere kvalitetssty­ringsprocessen får vi god hjælp til at ramme balancen og gode argumenter for de valg, som vi gør i den forbindelse.

Grundvandsundersøgelsens faserVejledningen for grundvandsmonitering under grundvandsdirektivet beskriver en opdeling af grundvandsundersøgelser i faser, som vist i Figur 1. Faseopdelingen svarer til den almindelige praksis, men de forskellige faser kan have forskellig vægt afhængig af formålet. Der vil f.eks. være undersøgelser, hvor opstilling af kon­ceptuel model er kort og summarisk, eller hvor modellering af resultaterne udføres i form af simple beregninger snarere end som avanceret numerisk modellering. Ikke desto mindre indgår alle faserne, bevidst eller ubevidst, i de fleste undersøgelser.

Det centrale omdrejningspunkt er hele tiden målsætningen for undersø­gelsen, og efter alle faser bør vi kontrollere, om udførelsen svarer til kravene for at nå målene. Det er altså ikke nok at stille kvalitets­kravene, overholdelsen skal også kontrolle­res, og konsekvenserne af eventuelle over­skridelser skal overvejes. Man kan sige, at hvert punkt på cirklen i Figur 1 har sin egne cirkel med: kravspecifikation, kontrol af krav­overholdelse og konsekvensvurdering.

Kvalitetsmål og -kontrolI praksis betyder ønsket om at kontrollere udførelsen i forhold til kravene formuleret ud fra målsætningen, at målsætningen skal for­muleres i kvantitative kvalitetsmål, der så skal kontrolleres efter hver fase.

Den overordnede målsætning for en grundvandmonitering kunne for eksempel være, at vi med 95% sikkerhed ønsker at påvise, hvis nitratindholdet i et grundvands­magasin stiger mere end 20%. Denne type af målsætning vil være typisk i opfyldelsen af grundvandsdirektivet. For at sikre målsætnin­gen, er vi nødt til at formulere nogle konkrete kvalitetsmål for de enkelte faser af monite­ringsundersøgelsen.

Kvalitetsmål for en konceptuel model, se boks 1, kan formuleres som krav til afvigelse af egenskaber fra det, som kan forudsiges ud fra modellen. Kravene bør både omfatte om­fanget og hyppigheden af afvigelserne. Hvis den konceptuelle model beskriver et grund­vandsmagasin som anaerobt, dybtliggende og godt beskyttet af et tykt, sammenhængende lerlag, så kan kvalitetsmålet være, at der ikke må påvises nitrat over 1 mg/L i mere end 5% af moniteringsboringerne. Hyppigere påvis­ninger af nitrat ville tyde på, at den koncep­tuelle model er forkert, for eksempel ved at lerlaget reelt er diskontinuert. Opstillingen af de kvantitative kvalitetsmål kræver både faglig og lokal viden, her for eksempel med hensyn til hyppighed af defekte boringer og de

Figur 1 Faseopdeling af en grundvandsundersøgelse

30 • Vand & Jord

TEMA: Kvalitetsstyring

BOKS 1Ved en konceptuel model forstås en beskrivelse af den situation, som un-dersøges. Beskrivelsen er i første omgang ikke kvantitativ og ofte kun understøttet af begrænsede data, men forbedres og udbygges løbende i løbet af undersøgelsen.

Et eksempel på en konceptuel mo-del kunne være en beskrivelse af et grundvandsmagasins overordnede geologi, strømning og kemi baseret alene på regionale oplysninger og data, ofte understøttet af et geolo-gisk profil.

almindeligt benyttede analysedetek­tionsgrænser for nitrat.

For design af undersøgelsen, se boks 2, kan kvalitetsmål være, at den samlede usikkerhed (konfidensintervallet) på under­søgelsesresultaterne er netop så stor, at un­dersøgelsens overordnede formål kan nås. Målet kunne for eksempel være formuleret som højst 10% usikkerhed på undersøgelsen af nitrat i grundvandsmagasinet som beskre­vet ovenfor. Målet omfatter både variabilite­ten i grundvandsmagasinet og usikkerheden på prøvetagning og analyser, men inddrager også antallet af målepunkter og ved brug af modellering usikkerheden herfra.

For prøvetagning, se boks 3, vil man typisk formulere krav til den usikkerhed, som kom­mer fra prøvetagningen. Kravet til usikkerhed kan formuleres som en højest acceptabel rela­tiv standardafvigelse ved validering og kvali­tetskontrol af prøvetagningen. Målet kunne for eksempel være højst 5% usikkerhed på prøvetagningen til undersøgelsen af nitrat i grundvandsmagasinet som beskrevet ovenfor.

Der foreligger nu gode metoder til at gen­nemføre validering og kvalitetskontrol af prøvetagningen, for eksempel /3/ og /4/, og artiklen om validering og kvalitetskontrol af grundvandsundersøgelser i dette nummer af Vand & Jord er et eksempel på anvendelsen.

For laboratorieanalyser vil man typisk stille krav til, at analyserne gennemføres akkredite­ret efter standarden ISO 17025 /5/. Det inde­bærer i princippet at analysemetoderne er skrevet ned, at de er validerede, at der gen­nemføres kvalitetskontrol, samt at usikkerhe­den på resultaterne er kendt. Det indebærer ikke, at usikkerheden er lille, og et laborato­rium kan være akkrediteret til at anvende en metode med stor usikkerhed, hvis det er pas­sende til formålet. Derfor er det også nødven­digt at stille krav til analysekvaliteten, for ek­sempel som krav til analysedetektionsgrænse (i undersøgelsen af nitrat for eksempel 0,1 mg/L) og usikkerheden (i undersøgelsen af nitrat for eksempel 5% relativ standardafvi­gelse ved gentagne analyser over tid).

De fleste kommercielle danske og uden­landske laboratorier kan uden videre give oplysninger om analysemetodernes detek­tionsgrænse og sikkerhed, samt for eksempel dokumentere fejlsikkerhed ved interkalibre­ringer eller lignende, idet disse oplysninger kræves i forbindelse med akkreditering.

For feltanalyser er kravene de samme som for laboratorieanalyser, hvis resultaterne bruges til samme type beslutninger, for ek­sempel om overholdelse af grænseværdier. I nogen tilfælde bruges feltmålinger kun rela­tivt, og til den type formål vil krav om kendt

måleusikkerhed og om, at måleresultaterne ligger over detektionsgrænsen og indenfor in­strumentets lineære måleområde være til­strækkelige /6/. Det kunne for eksempel være kravene til on­line ledningsevnemålinger benyttet under forpumpning i undersøgelsen af nitrat i grundvandet beskrevet ovenfor.

Der foreligger nu gode og praktisk anven­delige metoder til kvalitetskontrol af feltmå­linger /6/, metoder der er gradueret efter målingernes formål, men som sjældent be­nyttes, se artiklen om dansk praksis for grundvandsundersøgelser i dette nummer af Vand & Jord.

For datahåndtering kan kvalitetskravet være, at der er ”ingen” fejl sker ved håndterin­gen af data fra rådata og feltnotater over be­regninger til den færdige rapport. I praksis kan dette formuleres som et krav om stikprø­vekontrol af datakonsistens igennem hele da­tahåndteringen for en specificeret del af data. I undersøgelsen af nitrat i grundvand formul­eret ovenfor, kunne kravet være stikprøve­kontrol af 5% af nitrat resultaterne fra ana­lyserapport og prøvetagningsrapport over dataindtastning til værdi og position i GIS plot i slutrapport.

For modellering baseret på undersøgelses­data kan kvalitetskravet være et krav til mod­elleringsusikkerheden, eller et krav om størst acceptable afvigelse imellem modelforud­sigelser og målinger, som ikke har været brugt i modelkalibrering. Inspiration til kval­itetsstyring af modellering kan for eksempel findes i /7/.

For vurdering og rapportering er kvalitetsk­ravene mindre kvantitative. At alle resultater skal kunne genfindes, at alle vurderinger er begrundede, og at alle undersøgelsens delkvalitetskrav og opnået kvalitet er beskre­vet og konsekvensvurderet giver sig selv. Et konkret, om end ikke kvantitativt krav er, at vurderinger og rapport er kvalitetssikret af en kvalificeret kollega, der ikke har deltaget i ar­bejdet med undersøgelsen.

Nytteværdi af kvalitetsstyring

Undersøgelsen af nitrat i grundvand viste stigende koncentrationer over de første 3 års monitering, og vi skal nu beslutte, hvad der skal gøres. Hvis vi med de ønskede 95% sikkerhed kan sige, at koncentrationen er steget mere end 20%, så har vi et godt grund­lag for at beslutte en indsats, for eksempel reduktion i oppumpning eller ændring i areal­anvendelse. Vi er ikke i tvivl om grundlaget, og det er én af de største fordele ved kvalitet­sstyring: vi ved, hvor sikre vi er i vores sag.

Hvis usikkerheden har vist sig at være for stor, beslutter vi måske kan fortsætte moni­teringen endnu 2 år, inden der tages dyre beslutninger. Så bliver det centralt at redu­cere usikkerheden, inden vi går videre. Her kan en analyse af årsagerne til den høje usikkerhed bruges til at finde de rette steder at sætte ind, se Boks 4, for eksempel bedre prøvetagningsmetoder, flere prøvetagning­spunkter eller et bedre analyselaboratorium. Den anden store fordel ved kvalitetsstyring er: vi ved, hvor det halter, hvis det halter.

Loven og profeterneDe formelle krav til kvalitetsstyring af grund­vandsundersøgelser er behæftede med en del usikkerhed, for nu at blive i sprogbrugen.

Bekendtgørelsen om kvalitetskrav til miljø­målinger /8/ omfatter analyser og prøvetag­

BOKS 2I design af en undersøgelse planlægges, hvordan undersøgelsen skal opbygges for at den overordnede målsætning nås, under hensyntagen til beskrivelsen af situationen i den konceptuelle model. Designet vil typisk indeholde organisati-on, analyseprogram, prøvetagningsmetoder, tæthed og placering af prøvetag-ningspunkter, kvalitetskontrolprogram, metoder til af datahåndtering og –be-handling, modelbrug, beslutningsregler og kontrol af opnået kvalitet.

For eksempel kan det være en central del af undersøgelsesdesign at vælge fil-terdybde og –længde, samt antal boringer til en grundvandsundersøgelse, såle-des at variabiliteten i magasinet beskrives meningsfyldt og ikke blot bidrager til en stor undersøgelses-usikkerhed.

15. årgang nr. 1, februar 2008 • 31

TEMA: Kvalitetsstyring

ning, der benyttes i forvaltningsmæssige af­gørelser, samt offentlige overvågnings­programmer, det sidste når og hvis det bes­luttes. Bekendtgørelsen stiller kvantitative kvalitetskrav til analyser ved grundvands­undersøgelser for hovedkomponenterne, metaller og udvalgte organiske forureninger, og for nogle parametre også krav om at følge en bestemt analysemetode. For grundvand stilles der krav om at følge en bestemt inter­national standard /9/, der er af relativt generel karakter, samt anbefales at følge den tekniske anvisning om grundvandsovervågning fra GEUS. Bekendtgørelsen kræver, at både ana­lyser og prøvetagning udføres akkrediteret. Der skelnes ikke imellem laboratorieanalyser og feltanalyser.

I forbindelse med grundvandsovervåg­ningsprogrammet stilles kvantitative krav til analysekvaliteten, og den tekniske anvisning fra GEUS skal følges med hensyn til prøvetag­ning. Analyselaboratorierne skal så vidt muligt være akkrediterede.

Beskrivelsen af kvalitetsstyring af grund­vandsundersøgelser i denne artikel svarer til det, der anbefales i vejledningen /2/ fra EU Kommissionen om monitering som et led i implementering af Grundvandsdirektivet. Vej­ledningen anbefaler at benytte akkrediterede analyser og akkrediteret prøvetagning eller prøvetagning udført af certificerede prøve­tagere.

Et udkast til Såkaldt Kommissionsbeslut­ning om analysekvalitet /10/ under Vandram­medirektivet, og dermed også under datterdi­

rektivet om grundvand, stiller kvantitative krav til analysekvaliteten og kræver akkredi­tering af analyselaboratorier.

Kvalitetsstyring i fremtidenMens vi har godt fat om kvalitetsstyring for de kemiske analyser i grundvandsundersøgelser, er vi først ved at tage fat på at kvalitetssikre de øvrige dele af undersøgelserne. Der er fremlagt metoder til kvalitetsstyring af for eksempel prøvetagning fra den Europæiske sammenslutning af analyselaboratorier /4/, EURACHEM, og metoderne er bearbejdet med praktiske eksempler i en ny håndbog udarbejdet for Nordtest /3/. Hvis vi vil have styr på beslutningssikkerheden og finde de mest nyttige punkter for forbedring af under­søgelsesmetoderne, så er der kun tilbage at gå i gang.

Referencer1. Miljøministeriet. Lov om et kvalitetsstyringssys­

tem for den kommunale sagsbehandling på natur­ og

miljøområdet. LOV nr 506 af 07/06/2006. 2006.

2. European Commission. Guidance on groundwater

monitoring. WFD CIS Guidance Document no. 15,

Technical report 002­2007. 2007. European Com­

mission.

3. Grøn, C., Hansen, J B, Magnusson, B., Nordbotten, A.,

Krysell, M., and Lund, U. Uncertainty from sampling

­ A Nordtest Handbook for Sampling Planners on

Sampling Quality Assurance and Uncertainty Estima­

tion. 2007. Nordtest.

4. Eurachem, EUROLAB, CITAC, and Nordtest. Measure­

ment uncertainty arising from sampling ­ A guide to

methods and approaches. 2007.

5. ISO. Water quality­ Sampling ­ Part 11: Guidance on

sampling of groundwaters. ISO 5667­11. 1993.

6. Grøn, C., Falkenberg, J., Andersen, J. S., Børresen, M.,

Pettersen, A., Nilsson, S., Håkansson, K., and Laiho, J.

V. P. Quality Control Manual for Field Measurements.

2005. Udkast.

7. Refsgaard,JC, Henriksen,HJ, Harrar,WG, Scholten,H,

Ayalew,K: Quality assurance in model based water

management – review of existing practice and out­

line of new approaches. Environmental Modelling &

Software 20:1201­1215, 2005

8. Miljøministeriet. Bekendtgørelse om kvalitetskrav til

miljømålinger udført af akkrediterede laboratorier,

certificerede personer m.v. Bekendtgørelse 1353.

2006.

9. ISO. Guidance on sampling of groundwaters. 5667­11.

1993.

10. EU Kommisionen. Commission decision adopting

technical specifications for chemical monitoring in

accordance with Directive 2000/60/EC of the Euro­

pean Parliament and of the Council. Draft. 2007.

BOKS 3Ved prøvetagning udtages prøver til karakterisering, der repræsenterer det grundvandsmagasin, som undersøges. Prøvetagningen beskrives ved angivelse af metode og udstyr, samt ved præcise anvisninger på deres anvendelse netop i den enkelte undersøgelse: fremgangsmåden. Valget af metode, udstyr og frem-gangsmåde er baseret på viden om situationen (den konceptuelle model), sam-menhængen (designet og formålet) og usikkerheden ved metode, udstyr og fremgangsmåde.

I validering og kvalitetskontrol af prøvetagning undersøges og kontrol-leres prøvetagningsusikkerheden. Valideringen bruges til at få en generel viden om en prøvetagningsmetodes usikkerhed, mens kvalitetskontrollen bruges til at kontrollere usikkerheden som opnået i den enkelte undersøgelse. Gennemfø-relsen afhænger blandt andet af, om der skal tages mange prøver på samme sted, eller om der skal tages få prøver mange steder. Målet er under alle om-stændigheder at kende prøvetagningsusikkerheden

Mange prøver samme sted Èn prøve mange stederValidering Validering af metoden på stedet giver

prøvetagnings-usikkerhedenMetode validering generelt viser

prøvetagningsmetodens usikkerhedKvalitets-kontrol

Stikprøvevis kvalitetskontrol viser, at prøvetagnings-usikkerheden holder

Kvalitetskontrol viser, at den generelle metodeusikkerhed gælder på det enkelte sted

BOKS 4Den samlede usikkerhed på en undersøgelse, Uu, bestemmes af usikkerheden på analyserne, Ua, usikkerheden på prøvetagning, Up, og variabiliteten, Uv, (hetero-geniteten) af målet for undersøgelsen. En forenklet statistisk beskrivelse er:

Hvis en usikkerhedskomponent er stor, så giver det stor effekt på den samlede undersøgelsesusikkerhed at reducere denne, mens effekten af at reducere en mindre usikkerhedskomponent er begrænset. En halvering af en i forvejen lille analyseusikkerhed giver stort set ingen effekt på den samlede undersøgelsesu-sikkerhed, mens en halvering af en større prøvetagningsusikkerhed giver en væ-sentlig forbedring af den samlede undersøgelsesusikkerhed.Viden om kilderne til usikkerhed i en undersøgelse giver altså mulighed for at

sætte ind, hvor det nytter mest. Betragtningerne her gælder kun for usikkerhed forårsaget af til-fældige fejl og variationer, men ikke systematiske fejl og variationer.

Ua Up Uv Uu

5% 50% 50% 71%

2,5% 50% 50% 71%

5% 25% 50% 56%