Strategi

Strategins innehåll

En provtagningsstrategi beskriver hur provtagningen ska läggas upp för att nå målet med undersökningen. Grunden är den konceptuella modellen samt syfte och mål för undersökningarna. Undersökningsobjekt kan ha både olika storlek och komplexitet. I många fall ska flera medier (jord, grundvatten, sediment m.m.) provtas och det kan krävas olika provtagningsstrategier för olika medier. Dessutom kan vissa frågeställningar bäst besvaras genom att flera medier undersöks, exempelvis frågor som rör föroreningsspridning och inträngning av ångor i byggnader. Sådana strategier kopplar till begreppet line of evidence, vilket faller utanför denna beskrivning.

Ett undersökningsområde kan med fördel delas in i flera delar och det kan vara lämpligt att välja olika provtagningsstrategier för de olika delarna, även om det är samma medium som ska provtas. Indelningen kan göras baserat på exempelvis jordartsgränser, verksamhetshistorik, föroreningstyper, befintliga undersökningsdata m.m.

Provtagningsstrategin är en av de delar som ska beskrivas i en provtagningsplan; se även SIS (2005) och SGF (2013).

För att lägga upp en provtagningsstrategi behöver man definiera åtminstone följande:

  • Populationen (egenskapsområde eller liknande)
  • Urvalsprincip och provtagningsmönster
  • Typ av provuttag
  • Provernas storlek
  • Antal prover
  • Provtagningsfrekvens
  • Kontrollåtgärd

De olika punkterna ovan beskrivs utförligare i avsnitten nedan med motsvarande rubriker. Några av delarna ovan är bara aktuella för vissa provtagningssyften, se nedan. De val som görs när en provtagningsstrategi definieras bör motiveras och ska även dokumenteras. Då blir det lättare att förstå provtagningsstrategin och hur resultaten bör tolkas.

Populationen

Vid karakterisering måste man först definiera vad som utgör populationen, dvs. den volym eller area som ska undersökas och beskrivas statistiskt. Populationen kan exempelvis utgöras av föroreningshalterna i en viss volym, ett egenskapsområde (se nedan) eller något annat delområde. För att bestämma populationen kan det därför vara nödvändigt med en avgränsande provtagning eller någon annan geografisk avgränsning. Exakt hur populationen bör avgränsas är delvis en värderingsfråga.

Notera att prover som representerar olika volym tillhör olika populationer. Som exempel kan nämnas att halterna i cm-skala utgör en population, halterna i dm-skala en annan population och halterna i meterskala en tredje population, osv. I praktiken innebär det att samlingsprover och enskilda prover tillhör olika populationer med olika statistiska egenskaper. Detsamma gäller enskilda prover som tas med helt olika provtagningsutrustning, t.ex. grävmaskin vs. skruvborr. Därför är det inte alltid lämpligt att blanda olika typer av data vid statistiska beräkningar.

Som hjälp för att bedöma vad som utgör en population kan man väga in hur föroreningen hamnade i det aktuella mediet. Om flera olika processer givit upphov till föroreningen kan det innebära att det även finns flera olika populationer. Till exempel kan det finnas en mycket heterogen partikelbunden dioxinförorening i ytligt förorenad jord vid en torkplats för virke, en relativt homogen mer djupgående partikelbunden dioxinförorening vid doppkaret och löst i grundvattnet kan det finnas en plym av pentaklorfenol. Ett förorenat område består alltså ofta av flera olika populationer: Olika föroreningsämnen i olika medier, skilda föroreningsbilder över området etc. Det är därför många gånger bra att dela in området i egenskapsområden. Med egenskapsområde avses ett delområde inom vilket föroreningen är genererad genom samma typ av förorenande process och som uppvisar relativt homogena egenskaper med avseende på exempelvis geologi och föroreningssituation (Norrman, 2009b). Grundtanken är att ett egenskapsområde geografiskt ska täcka in den population som ska undersökas.

Många gånger är inte hela den önskade populationen tillgänglig för provtagning, exempelvis på grund av att det finns byggnader på vissa ytor eller att det är orimligt kostsamt att provta vissa delvolymer. Det innebär att den area eller volym som i praktiken kan undersökas (målpopulationen) kan avvika från populationen. Därför är det viktigt att tänka på att provtagningsresultaten enbart gäller för målpopulationen.

Vid karakterisering bör man försöka provta populationen genom ett slumpmässigt urval av prover (sannolikhetsbaserad provtagning). Populationens verkliga egenskaper (t.ex. medelhalten) kommer vi aldrig att få reda på. Däremot kan vi använda det slumpmässiga urvalet, alltså proverna från populationen, för att skatta populationens egenskaper. Beroende på hur vi utformar vår provtagningsstrategi så kommer skattningen att bli mer eller mindre bra. Hur bra skattningen blir beror inte bara på provtagningsstrategin utan även på hur stor variabiliteten är i populationen samt hur väl provtagning och analys genomförs. Om man använt sig av sannolikhetsbaserad provtagning så blir det möjligt att genom statistiska beräkningar komma fram till osäkerheten i skattningen. Det osäkerhetsmåttet kan i sin tur användas för att bedöma om egenskapsområdet behöver justeras eller om kompletterande prover behövs för att minska osäkerheten.

Om provtagningssyftet är kontroll över tid är det populationens förändring under en tidsperiod man vill undersöka. Vilken tidsperiod som är relevant beror på problemställningen.

Urvalsprincip och provtagningsmönster

I varje provtagningsstrategi måste man bestämma hur valet av prover (tid och rum) ska gå till (eng. sampling design). Det finns två grundläggande angreppssätt för detta: Sannolikhetsbaserad respektive bedömningsbaserad provtagning. Notera att sannolikhetsbaserad respektive bedömningsbaserad provtagning kan tillämpas både vid utplacering av provpunkter i rum (linje, yta eller volym) och vid val av provtagningstillfällen (tid). Dessutom används angreppssätten vid urval av prover som ska analyseras på laboratorium från en grupp redan insamlade prover. För att en provtagning ska vara sannolikhetsbaserad måste även urval av prover för analys vara sannolikhetsbaserat.

Lämpligheten för respektive angreppssätt sammanfattas i Tabell 1 för olika provtagningssyften.

Tabell 1. Lämpligheten för sannolikhetsbaserad respektive bedömningsbaserad provtagning vid olika provtagningssyften.

Provtagningssyfte

Sannolikhetsbaserad provtagning

Bedömningsbaserad provtagning

Sökning

Lämplig men ineffektiv

Lämplig

Avgränsning

Lämplig men kostsam

Lämplig

Karakterisering

Lämplig

Mindre lämplig

Kontroll över tid

Lämplig

Mindre lämplig

 

Sannolikhetsbaserad provtagning

Sannolikhetsbaserad provtagning (kallas även slumpmässig provtagning) bör användas om provtagningen syftar till karakterisering och även vid kontroll över tid. I speciella fall kan angreppssättet även vara aktuellt vid sökning eller avgränsning. Angreppssättet innebär att varje punkt i populationen ska ha en känd sannolikhet att bli vald. Ofta läggs provtagningen upp så att sannolikheten att bli vald är densamma för samtliga punkter i populationen. Motsvarande gäller vid provtagning över tid, dvs. provtagningstillfällena ska väljas sannolikhetsbaserat. Sannolikhetsbaserad provtagning är grundläggande för att man ska kunna utvärdera data statistiskt utan att få systematiska fel.

Förhandskunskap beaktas normalt inte när provpunkter placeras ut sannolikhetsbaserat, till skillnad från när bedömningsbaserad provtagning används. För vissa frågeställningar, till exempel sökning, kan det vara en nackdel att inte ta hänsyn till förhandskunskap eftersom man bortser från tillgänglig information. Det finns dock statistiska metoder för att beakta förhandskunskap även vid sannolikhetsbaserad provtagning, men de kräver expertkunskap.

Syftet med sannolikhetsbaserad provtagning vid karakterisering samt kontroll över tid är att skapa ett slumpmässigt urval prover (stickprov) som tillsammans ska beskriva populationen. Detta angreppssätt gör det möjligt att ta fram beskrivande statistik, som bland annat kan användas för att beräkna representativa halter.

Vid sökning ger sannolikhetsbaserad provtagning möjlighet att beräkna hur sannolikt det är att man träffar eller missar det man söker efter.

Sannolikhetsbaserad provtagning ställer krav på slumpmässighet men det betyder inte nödvändigtvis att provpunkterna måste slumpas ut helt fritt utan även systematiska provtagningsmönster kan användas; se exempel i Figur 3. Sådan systematisk provtagning ska inte förväxlas med bedömningsbaserad provtagning. Det är en fördel att generera provpunkternas koordinater (eller tidpunkter) med hjälp av en slumpgenerator, till exempel slumpfunktionen i ett kalkylprogram, men även om man inte gör detta brukar slumpmässigheten ändå bli acceptabel. I många fall finns det praktiska aspekter som påverkar placeringen av en provpunkt eller när i tiden ett prov kan tas. Det kan till exempel visa sig att en planerad provpunkt inte är tillgänglig på grund av att det står en container på platsen. Ett annat exempel är när ett utslumpat provtagningstillfälle infaller på en arbetsfri helgdag. I sådana situationer krävs justeringar. Det är dock mycket viktigt att provernas placering i rum eller tid inte styrs av förväntade halter.

Ett exempel när sannolikhetsbaserad provtagning är lämplig är när man vill ta fram representativa halter för ett egenskapsområde inför en riskbedömning. En annan situation är då man önskar klassa beslutsenheter inför en schaktsanering.

Bedömningsbaserad provtagning

Vid bedömningsbaserad provtagning, även kallad riktad provtagning, väljs provpunkternas lägen baserat på mer eller mindre subjektiva bedömningar som bygger på förhandskunskap om området och förväntad föroreningssituation. Angreppssättet kan vara lämpligt att använda om provtagningens syfte är sökning eller avgränsning, särskilt om förhandskunskapen är god, t.ex. information om var trycktuben för impregnering funnits eller var föroreningskällorna finns vid en bensinstation; se exempel i Figur 2. Bedömningsbaserad provtagning är ofta lämplig i den inledande undersökningen av ett förorenat område då fokus ligger på att hitta och avgränsa källförorening. Även vid sökning efter cisterner, tunnor eller annat kan bedömningsbaserad provtagning vara lämpligt, särskilt om man har förhandskunskap som man vill utnyttja. Angreppssättet används även ofta vid dynamisk provtagning #länk# där provpunkternas placering justeras direkt i fält baserat på de mätdata som erhålls vid provtagningen. Om syftet däremot är karakterisering bör bedömningsbaserad provtagning undvikas eftersom den riskerar att leda till ett urval prover som inte är representativt för populationen som helhet. Det leder till felaktig beskrivande statistik och därmed blir även beräknade representativa halter felaktiga.

   bedomningsbaserad

Figur 2. Exempel på bedömningsbaserad provtagning vid en bensinstation där provpunkterna placerats där förorening förväntas. Utplaceringen baseras på förhandskunskap.

Det förekommer att provtagningsstrategier läggs upp som en blandning mellan sannolikhetsbaserad och bedömningsbaserad provtagning. Detta ställer höga krav på datautvärderingen. Om statistiska metoder används är det mycket viktigt att man gör en bedömning av vilken påverkan den bedömningsbaserade provtagningen har på resultatet. I detta fall går det alltså inte att helt lita på den beskrivande statistiken, vilket gör att efterföljande resultat blir osäkra. Ett alternativ för att undvika detta är att hålla isär strategierna och inte blanda data från punkter som är bedömningsbaserade med sannolikhetsbaserade vid utvärderingen.

Provtagningsmönster vid sannolikhetsbaserad provtagning

De vanligaste provtagningsmönstren vid sannolikhetsbaserad provtagning som syftar till karakterisering beskrivs nedan och illustreras i Figur 3. Vid bedömningsbaserad provtagning används inte sådana provtagningsmönster eftersom provpunkterna per definition riktas subjektivt. Därmed får även det mönster som skapas en subjektiv utformning.

 

sannolikhet

Figur 3. Exempel på sannolikhetsbaserade angreppssätt för provtagning: enkel slumpmässig provtagning, systematisk provtagning, systematisk slumpmässig provtagning samt stratifierad slumpmässig provtagning (efter Back, 2000). Notera att i exemplen är avsikten att skatta medelhalten inom respektive stor kvadrat och ej de mindre rutorna.

Enkel slumpmässig provtagning (eng. simple random sampling) är den enklaste sannolikhetsbaserade provtagningen och innebär att samtliga provpunkter placeras ut helt slumpmässigt i området. Fördelen med metoden är att den är enkel men nackdelen är att provpunkter har en tendens att hamna i kluster, dvs. i närheten av varandra. Det är en vanlig missuppfattning att slumpmässighet leder till mönster där provpunkterna är jämnt fördelade över området, vilket alltså sällan blir fallet vid enkel slumpmässig provtagning.

Systematisk provtagning (eng. systematic sampling) innebär att provpunkterna placeras i ett systematiskt mönster, exempelvis i ett rutnät. Fördelen med detta är att man får en jämn fördelning av provpunkterna över området/volymen som ska undersökas. En nackdel som ibland lyfts fram är att man riskerar att missa förorenade linjära strukturer i området, såsom igenfyllda diken, ledningsgravar, gamla järnvägsspår etc. Även den motsatta situationen skulle kunna inträffa, dvs. att den linjära strukturen blir överrepresenterad (för hög medelhalt). Dessa nackdelar är dock enkla att motverka, vilket kan göras på flera olika sätt: (a) Orienteringen på rutnätet väljs slumpmässigt, (b) man väljer systematisk slumpmässig provtagning istället, eller (c) man väljer en typ av mönster som i sig minskar denna risk, exempelvis det så kallade fiskbensmönstret; se Figur 4. Ferguson (1992) har visat att fiskbensmönstret (eng. herringbone pattern) är det mest effektiva mönstret vid sökning.

fiskben

Figur 4. Det så kallade fiskbensmönstret som är effektivt vid sökning (efter Ferguson, 1992).

 

Systematisk slumpmässig provtagning (eng. systematic random sampling) innebär att man skapar ett systematiskt rutnät och sedan slumpar ut provpunkterna inom respektive ruta. Fördelen med detta angreppssätt är att det är relativt enkelt, man får en ganska jämn fördelning av provpunkterna över området samt att man minskar risken att missa linjära strukturer. En nackdel som kan uppkomma om rutnätet är grovmaskigt är att slumpen kan göra att det blir stora ytor utan någon provpunkt alls. Detta kan dock motverkas genom att göra rutnätet mer finmaskigt.

Stratifierad slumpmässig provtagning (eng. stratified random sampling) är ett exempel på ett annat provtagningsmönster. Då delas området först in i delområden eller delvolymer (strata) och sedan slumpas provpunkter ut inom respektive område eller volym. Antalet provpunkter kan skilja sig åt mellan delområdena. Fördelen med stratifierad provtagning är att man kan anpassa provtagningen till särskilda förhållanden på platsen, exempelvis fastighetsgränser, grönytor, upplagsytor, olika djupintervall m.m., och sedan ta fram beskrivande statistik både för respektive delområde och för området som helhet. Nackdelen är att datautvärderingen kan bli något mer komplicerad.

Beskrivningen ovan har gjorts för rumslig provtagning i jord men den är giltig även för andra medier. Principerna går också att tillämpa vid provtagning för kontroll över tid, för att välja provtagningstillfällen; se avsnitt Provtagningsfrekvens. Provtagningsmönstren har ovan beskrivits för 2D men de kan naturligtvis även användas för 1D (provtagning längs en linje i form av ett dike, en väg eller en banvall) eller i 3D (i en volym).

Ovanstående provtagningsmönster kan även användas då syftet är sökning eller avgränsning men det finns andra provtagningsmönster som kan vara mer effektiva för dessa syften. För avgränsning presenterar SGF (2013) ett provtagningsmönster för radiell provtagning; se Figur 1 ovan.

Det finns även helt andra typer av angreppssätt för att välja provpunkter som kan användas vid olika tillämpningar, exempelvis dynamisk provtagning där provpunkternas placering justeras direkt i fält baserat på de mätdata som erhålls vid provtagningen. Andra angreppssätt är rankbaserad provtagning, klusterprovtagning, transektprovtagning m.m. (Engelke et al., 2009).

Typ av provuttag

Vilken typ av prov som bör tas beror på aktuellt medium och syftet med provtagningen. Beskrivningen nedan ger exempel vid provtagning av jord men principerna gäller även andra medier.

Principiellt kan provuttag delas in i tre typer:

  • Provtagning med enskilda prover
  • Provtagning med samlingsprover
  • Inkrementell provtagning

De tre typerna är delvis överlappande. Exempelvis kan enskilda prover användas för att skapa samlingsprover, men kallas då ofta för delprover. Vidare är inkrementell provtagning en form av samlingsprovtagning men med tydligt definierade regler som måste följas om man vill få ett tillförlitligt resultat. Enhetliga regler finns inte för samlingsprovtagning utan det är ett mer allmänt begrepp.

En historisk tillbakablick kan i detta sammanhang vara lämplig. När arbetet med förorenade områden inleddes i Sverige så utgick man från de provtagningstekniker och den utrustning som användes inom geotekniken. Det innebar att provuttaget i huvudsak gjordes i form av enskilda prover. Vidare var det tidiga miljöarbetet i Sverige inriktat på provtagning av vatten och i detta medium är föroreningens rumsliga variation i de allra flesta fall betydligt längre än i jord. Detta ledde till en systematisk underskattning av både föroreningens variabilitet i jord och föroreningsmängderna.

Med tiden ökade kunskapen och därmed även insikten om att enstaka enskilda jordprover inte säger särskilt mycket om föroreningssituationen på en plats. Detta ledde till att samplingsprovtagning blev vanligt förekommande, som ett sätt att få mer representativa föroreningsdata. En entydig definition av vad som räknas som ett samlingsprov har dock saknats. Inte heller har det funnits vedertagna riktlinjer för hur samlingsprover ska skapas och hur de ska hanteras på laboratorium. Därför finns det gott om exempel där samlingsprovtagningen har havererat och gett icke-representativa resultat på grund av att föroreningens små- eller storskaliga variabilitet inte hanterats korrekt. I litteraturen nämns ibland skämtsamt att den bristfälliga provtagningen och provberedningen förvandlar analysinstrumentet till en slumpgenerator.

Medan efterbehandlingsarbetet tog sina första steg i Sverige så utvecklades teorier för provtagning av partikulära material med fokus på mineralutvinning (Pitard, 1997). Arbetet ledde fram till en i stort sett heltäckande teori om hur heterogena partikulära material (som förorenad jord) bör provtas för att minimera felkällor och osäkerheter. I början av 2000-talet tillämpades denna teori i några svenska forskningsprojekt men det var först under 2010-talet som branschen i stort fick kännedom om teorin, främst genom den amerikanska ISM-metoden som är en direkt tillämpning av provtagningsteorin, men med inriktning mot förorenad mark. Tekniken bygger på att ett stort antal små jordvolymer, så kallade inkrement, tas och slås samman till ett jordprov som representerar en stor jordvolym. Denna metod leder till lägst osäkerhet när man vill undersöka medelhalten i en stor jordvolym. För andra syften kan dock de mer traditionella typerna av provuttag vara lämpliga.

Provtagning med enskilda prover (eng. spot sample, single sample eller individual sample) är lämpligt när man exempelvis vill kunna göra bedömningar för enskilda provpunkter eller vill undersöka variabiliteten i en population. Ett slumpmässigt urval av enskilda prover från en population kallas inom statistiken för stickprov. Ett enskilt prov representerar egenskaperna i den enskilda provpunkten men tillsammans med övriga enskilda prover kan populationen beskrivas.

Fördelen med enskilda prover är att de kan användas för att beräkna variabiliteten i populationen, inklusive den totala osäkerheten i exempelvis skattad medelhalt. Enskilda prover kan därför ge en bra beskrivning av populationen som ska undersökas, inklusive osäkerheter. Nackdelen är att varje enskilt prov måste analyseras, vilket kan leda till höga analyskostnader.

Enskilda prover kan vara lämpliga att använda för alla provtagningssyften.

Provtagning med samlingsprover (eng. composite sampling) innebär att samlingsprov skapats för att öka den volym som provet representerar. Ett enskilt prov representerar normalt en relativt liten volym (se Figur 5) men genom att slå samman flera enskilda prover (alternativt delprover eller inkrement) ökas den representativa volymen (se avsnitt 2.5).  Det finns flera fördelar med detta. En är att variabiliteten utjämnas, vilket underlättar datautvärderingen. En annan fördel är att data representerar en större volym som ofta är mer intressant ur risksynpunkt (undantag: ämnen som kan förekomma i akutoxiska halter).

Vid samlingsprovtagning bör delproven som slås samman ha samma storlek och form. De bör även väljas ut systematiskt eller slumpmässigt. Det är en fördel om antalet delprov är så stort som möjligt; se även inkrementell provtagning.

Vid samlingsprovtagning bedöms egenskaperna i den skala som samlingsprovet representerar. Den skala som provet ska representera är något man själv måste definiera. Sedan utformas provtagningen så att detta uppnås. Det görs genom att ta flera delprover fördelade över den aktuella volymen. Om man däremot är intresserad av egenskaper i mindre skala är samlingsprovtagning direkt olämplig. Ett exempel på en sådan situation är då akutoxiska risker ska bedömas, då kan halter i centimeter- till decimeter-skala vara mer relevanta.

Vid samlingsprovtagning ställs mycket höga krav på att provberedningen på laboratoriet utförs korrekt, så att analysresultatet verkligen representerar hela provet. Det kräver i de flesta fall att särskild provberedning beställs från laboratoriet (utom vid analys av vatten eller gas där provet per automatik kan ses som homogeniserat), i annat fall riskerar resultaten att bli missvisande. Vid analys av flyktiga ämnen så måste risken för gasavgång vid mekanisk homogenisering beaktas och lämpligt tillvägagångssätt diskuteras med laboratoriet.

Samlingsprovtagning kan utföras på många olika sätt och det finns ingen enhetlig standard. Exempelvis kan samlingsprov skapas både vertikalt i en provpunkt och horisontellt mellan olika provpunkter. Samlingsprov i vertikalled kan användas när provet ska representera ett visst djupintervall, exempelvis intervallet 1 – 2 meter under markytan. Man kan då använda ett vertikalt samlingsprov för att bestämma medelhalten i detta djupintervall i den specifika provpunkten. Analys av flera sådana vertikala samlingsprover kan sedan användas för att beräkna medelhalten i djupintervallet inom ett egenskapsområde. Samlingsprov bör dock inte tas över jordartsgränser eller andra skillnader i material.

Samlingsprover med horisontell utbredning är lämpliga då syftet är att representera en större area eller volym, till exempel ett egenskapsområde, eller en beslutsenhet vid klassning av massor #Länk till SGI Publ. 40#. Givetvis kan man även skapa samlingsprover som har både en vertikal och horisontell utbredning. En sådan tillämpning är då man skapar ett samlingsprov mellan olika provpunkter och där samma djupintervall (t.ex. 1 – 2 meter) provtas i varje provpunkt. På så sätt kan medelhalten i skiktet bestämmas för exempelvis ett egenskapsområde.

I samtliga fall när samlingsprover används är det mycket viktigt att tydligt beskriva hur provtagningen gjorts: Beskrivningen ska bland annat innehålla följande:

  • Varför samlingsproven skapas
  • Hur och var delproverna tagits (horisontellt, vertikalt, placering)
  • Antal delprover i samlingsprovet
  • Hur stora delproverna är
  • Hur provuttagen gjorts
  • Den volym som det skapade samlingsprovet representerar
  • Om och hur samlingsprov har homogeniserats i fält
  • Hur provberedningen har gjorts på laboratoriet

Att enbart ange att provtagningen gjorts som samlingsprov är otillräckligt och leder lätt till missförstånd. Samlingsprovtagning ställer därför extra höga krav på dokumentationen.

Samlingsprovtagning är i första hand lämplig om provtagningen syftar till karakterisering samt kontroll över tid. Rätt utformad kan samlingsprovtagning även vara till viss hjälp vid andra syften men det ställer höga krav på både strategi och tolkning av resultat. Även om samlingsprovtagning kan användas för att skatta medelhalten i en population (karakterisering) så är det inte säkert att resultatet blir bra. För säkrare resultat kan inkrementell provtagning användas, se nedan. Samlingsprovtagning är inte heller lämplig om man vill undersöka haltvariationer inom samlingsprovets representativa volym.

Inkrementell provtagning (eng. incremental sampling) är en särskild typ av samlingsprovtagning som baseras på provtagningsteorin för partikulära material (Pitard, 1993; Back, 2003; ITRC, 2012). Ett inkrement är egentligen inte ett prov utan en liten jordvolym som tas med ett enda syfte: att slås samman med andra inkrement till ett prov med större representativ volym, ett inkrementellt samlingsprov. Grunden är att man tar ett stort antal små inkrement över hela populationen (egenskapsområde eller beslutsenhet). Inkrementen ska tillsammans representera hela jordvolymen så bra som möjligt. Inkrementell provtagning är alltså lämplig när syftet är att skatta medelhalten i exempelvis i ett egenskapsområde, en beslutsenhet eller en provgrop med hög säkerhet. 

Inkrementell provtagning måste utföras enligt principerna i provtagningsteorin för partikulära material: inkrementen bör vara små, antalet inkrement ska vara stort och de ska vara väl fördelade över hela den volym som ska undersökas. De inkrementella samlingsproverna måste genomgå en noggrann provberedning (eventuell malning, homogenisering etc.) för att analysresultaten ska bli representativa för hela den undersökta volymen. Det senare är en mycket viktig aspekt (gäller även vanlig samlingsprovtagning).

Inkrementell provtagning underlättas om föroreningen förekommer ytligt så att det är enkelt att samla in ett stort antal inkrement. En nackdel med metoden är att det kan bli kostsamt att samla in inkrement från stora djup eller om marken innehåller material som är svårgenomträngligt för provtagningsutrustningen. Det är dock möjligt att tillämpa inkrementell provtagning i provgropar och på så sätt skapa representativa prover från större djup. Metoden är inte lämplig om man vill undersöka haltvariationer inom det inkrementella samlingsprovets representativa volym.

Inkrementell provtagning är främst lämplig vid karakterisering eller kontroll över tid.

En viktig skillnad mellan samlingsprovtagning och inkrementell provtagning är att inkrementell provtagning är utvecklad för att ge ett så bra resultat som möjligt medan samlingsprovtagning är ett mer allmänt begrepp utan formalisering. ITRC (2012) har formaliserat inkrementell provtagning under begreppet ISM (Incremental Sampling Metholdology) som beskrivs i ett separat kapitel.

Provernas storlek

I provtagningsstrategin bör även provernas storlek anges, både den fysiska provvolymen och den representativa volymen, om den senare avviker. Naturligtvis kan man istället för volym ange massa. Även volymernas form bör anges, om det inte är uppenbart. Formen bör vara sådan att lika mycket jord hamnar i provet från provtagningsutrustningens olika nivåer. Därför är det olämpligt med exempelvis en konisk form, se Pitard (1993).

Provets fysiska volym är provets verkliga volym (vid jordprovtagning: mängden eller volymen jord i provet). Provvolymen är bland annat bra att känna till om kompletterande provtagning ska utföras, så att den utförs i samma skala. Inkrement, delprov och enskilda prover representerar den volym som utgörs av det faktiska provet.

Den fysiska provvolymen måste vara tillräckligt stor för att minimera provtagningsfel. Detta är särskilt viktigt om materialet är grovkornigt. I ISO (2018), Annex F, finns ekvationer för att beräkna minsta provstorlek (massa) för inkrement och enskilda prov för jord. Ekvationerna baseras på provtagningsteorin för partikulära material (Pitard, 1993).

Provets representativa volym är den volym som det tagna provet är tänkt att representera. Både samlingsprovtagning och inkrementell provtagning ger prover med en representativ volym som är större än den faktiska provvolymen. Vid inkrementell provtagning kan den representativa volymen motsvara hela populationens volym, trots att den faktiska jordvolymen bara är några liter. För att sådana samlingsprover ska ge representativa analysresultat ställs mycket höga krav på provberedningen vid laboratoriet.

Även vid datautvärderingen måste provernas representativa volym beaktas eftersom detta påverkar variansen. Data som representerar olika volymstorlekar kan inte alltid blandas vid datautvärderingen eftersom de kommer från olika populationer. Prover i dm3-skalan tillhör en population och prover i m3-skalan en annan population osv. Om provernas representativa volym inte anges går det därför inte att veta vilken population som undersökts och beräknade representativa halter kan då bli felaktiga, exempelvis UCLM-värden.

Provets räckvidd kopplar till provets representativa volym. Ibland kan antaganden göras om att provet har en viss representativitet även utanför själva provpunkten; se ’räckvidd’ (Engelke et al., 2009) och Figur 5. Att anta att ett prov har en räckvidd utanför själva provpunkten är mest relevant för rörliga och homogena medier som porgas, grundvatten och ytvatten. För heterogena material som jord bör man däremot vara ytterst försiktig med sådana antaganden och det är många gånger inte heller nödvändigt.

Provernas räckvidd motsvarar det som inom statistiken kallas rumslig autokorrelation. Exakt hur denna påverkar olika provtagningsstrategier är en komplicerad fråga som inte kan besvaras kortfattat (se speciallitteratur). Däremot kan man generellt säga att om räckvidden är stor så underlättar det sökning samt interpolation.

prov representativt

Figur 5.  Illustration av räckvidden för enskilda prover i olika medier; (1) jord, (2) sediment, (3) porgas, (4) grundvatten och (5) ytvatten. De röda cylindrarna har samma storlek och illustrerar provets faktiska volym. Blå cylindrar illustrerar schematiskt hur stor räckvidd ett prov kan ha i olika typer av medier. Observera att figuren inte är skalenlig utan syftar till att illustrera ett tankesätt.

Räckvidden kan utnyttjas genom att man exempelvis provtar porgas eller grundvatten för att påvisa förorening i jord eftersom prover av porgas och grundvatten har större räckvidd än jordprover. På så sätt kan man minska antalet prover och därmed sänka kostnaderna. Detta kan vara särskilt användbart vid sökning eller avgränsning.

 

Räckvidden kan utnyttjas genom att man exempelvis provtar porgas eller grundvatten för att påvisa förorening i jord eftersom prover av porgas och grundvatten har större räckvidd än jordprover. På så sätt kan man minska antalet jordprover och därmed sänka kostnaderna. Detta kan vara särskilt användbart vid sökning eller avgränsning.

Antal prover

Den vanligaste frågan som ställs vid provtagning av förorenade områden är hur många prover som behöver tas. Trots att frågan är så självklar är den samtidigt mycket svår att besvara. Orsaken är att svaret beror på flera helt olika typer av aspekter: Hur själva problemet formuleras, fysiska platsspecifika faktorer, värderingar hos de olika aktörerna, krav och önskemål om kontrollprover samt rena slumpeffekter.

En av de viktigaste faktorerna gäller vilket syfte som provtagningen har, dvs. vilken grundfråga som provtagningen ska lösa. Hur många prover som krävs kan vara helt olika för olika syften. Om syftet är t.ex. med någorlunda god säkerhet kunna hitta en nedgrävd tunna på en stor fastighet kan detta kräva hundratals eller tusentals jordprover medan medelhalten i samma område kan skattas med god säkerhet med hjälp av något tiotal prover.

De fysiska förhållandena som påverkar hur många prover som behövs är bland annat följande:

  • Variabiliteten i det man vill undersöka, t.ex. haltvariationen i en population. Ju större variabilitet, desto fler prover krävs.
  • Föroreningsnivån, dvs. hur mycket beslutskriteriet och den verkliga medelhalten skiljer sig åt (vid karakterisering). Om föroreningshalten ligger nära beslutskriteriet krävs fler prover än om skillnaden är stor.

Vid sökning tillkommer även aspekter som storleken på det man letar efter; ju mindre objekt, desto fler prover behövs.

Värderingsaspekter som påverkar hur många prover som krävs är bland annat följande:

  • Vilket beslutskriterium som ska tillämpas (riktvärde, åtgärdsmål etc.).
  • Hur säker man vill vara att fatta rätt beslut, till exempel i valet mellan att sanera eller att inte sanera. Ju säkrare resultat, desto fler prover krävs.
  • Konsekvenserna av ett felaktigt fattat beslut. Om konsekvenserna av ett felaktigt beslut är stora krävs normalt fler prover än om konsekvenserna är små.

Utöver detta tillkommer slumpeffekter. Även om de bästa tillgängliga metoderna används för att beräkna hur många prover som krävs så kan slumpen göra att antalet prover ändå blir otillräckligt. Det går aldrig att säkert förutsäga resultatet från en provtagning och därför kan man heller aldrig på förhand vara säker på att information kommer att vara tillräcklig. Däremot går det att på förhand göra rimliga bedömningar av hur många prover som krävs. Det kan göras på olika sätt, exempelvis följande:

  • På förhand bestämma hur stor osäkerhet som tolereras och använda detta för att beräkna antalet prover. Detta angreppssätt beskrivs i NV rapport 5888 (Norrman et al., 2009), med figurer för grafisk avläsning av antalet prover som krävs för att uppnå en viss säkerhet.
  • På förhand bestämma hur hög sannolikheten för felbeslut får vara och använda detta för att bestämma nödvändigt antal prover. Exempel på felbeslut är att klassa populationen som så förorenad att åtgärder krävs, trots att medelhalten i verkligen är lägre än åtgärdsmålet. Detta angreppssätt beskrivs i SGI Publ. 40 (SGI, 2018).

Notera att ovanstående angreppssätt kan användas för att på förhand bedöma hur många prover som krävs. För att i efterhand bedöma om proverna gav tillräcklig information krävs andra angreppssätt.

Ett förorenat område består ofta av flera olika egenskapsområden. Antalet prover som krävs för karakterisering beror därmed även på antalet egenskapsområden. Detta är intuitivt eftersom områden med komplicerad föroreningssituation kräver mer provtagning.

Ytterligare en aspekt som påverkar antalet prover är hur omfattande kontrollprovtagning som ska göras. Kontrollprover är viktiga för att bedöma repeterbarhet och osäkerhet.

Provtagningsfrekvens

Provtagning vid endast ett tillfälle kan vara tillräckligt om halterna i det aktuella mediet inte förändras över tid. För mer eller mindre rörliga medier som bland annat luft, vatten och biota kan däremot en enstaka provtagning ge resultat som inte är representativa över tid. I de fall egenskaperna kan förväntas förändras över tid krävs därför provtagning vid flera tillfällen (kontroll över tid). I dessa fall måste provtagningsfrekvensen bestämmas. Vid valet av provtagningsfrekvens måste hänsyn tas till hur noggrant tidsvariationerna ska studeras. Tätare provtagning är befogad om det som undersöks kan variera både uppåt och nedåt, exempelvis yt- eller grundvattennivåer. Vid långsammare förlopp, till exempel nedbrytning av organiska föroreningar, kan en betydligt lägre provtagningsfrekvens användas. Provtagningsfrekvensen bör vara hög om det som ska undersökas uppvisar kraftiga variationer över tid, annars riskerar man att dra felaktiga slutsatser. Då provtagningsfrekvensen bestäms bör även tankesätten i avsnittet Urvalsprincip och provtagningsmönster beaktas.

Kontrollåtgärd

Varje provtagningsstrategi bör läggas upp så att någon typ av kontroll är möjlig. Exakt hur en kontrollåtgärd bör utformas beror helt på problemställningen. Ibland kan det räcka med möjligheten att bedöma osäkerheten i en skattad medelhalt genom att beräkna den övre konfidensgränsen (UCLM) med hjälp av data från egenskapsområdet (karakterisering). Vid provtagning enligt ISM-metodiken ger själva metoden en kontroll av strategins repeterbarhet genom de replikat som tas och analyseras. Om problemställningen gäller klassning av jordmassor med andra metoder så bör kontrollen omfatta upprepad provtagning (replikat) i ett antal av beslutsenheterna för att kontrollera repeterbarheten. I andra fall kan olika typer av kontrollprover behövas; se separata avsnitt om kontrollprovtagning.