目前传统的环境监测模式须经过现场取样，再带回实验室进行样品处理和分析。这种监测的效率极其低下，由于环境问题基本属于人为因素，时空变化规律性很差，而传统监测数据量太小，时空覆盖性与环境问题的发生几率很不匹配，很难捕捉到时空变化幅度很大的环境问题。实验室分析虽然精度很高，但也只是对采集到的样品分析而言，并非监测意义上的高精度，因此，存在“盲人摸象”般的技术缺陷。此外，监测数据易受各种人为干扰。
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目前传统的环境监测模式须经过现场取样，再带回实验室进行样品处理和分析。这种监测的效率极其低下，由于环境问题基本属于人为因素，时空变化规律性很差，而传统监测数据量太小，时空覆盖性与环境问题的发生几率很不匹配，很难捕捉到时空变化幅度很大的环境问题。实验室分析虽然精度很高，但也只是对采集到的样品分析而言，并非监测意义上的高精度，因此，存在“盲人摸象”般的技术缺陷。此外，监测数据易受各种人为干扰。
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