环境检测中，常见的误差有多种类型，包括仪器误差、人为误差、环境干扰等。每种误差都可能对环境检测结果产生不同程度的影响。以下将逐一介绍这些误差类型及其特点。

首先是仪器误差。仪器误差是指仪器本身的不确定度或准确度所引起的误差。每个仪器都有其测量范围、灵敏度和准确度，如果仪器使用不当、老化、损坏或校准不准确，都会导致误差的产生。仪器误差包括示值误差、灵敏度误差、滞后误差等。示值误差是指实际测量值与真实值之间的差异，示值误差越小，仪器测量越准确。灵敏度误差是指仪器对被测量的响应能力，灵敏度越高，误差越小。滞后误差是指仪器测量值在不同条件下的变化速度不一致，容易导致测量结果的偏差。

其次是人为误差。人为误差是指人的主观因素或操作技巧不当所引起的误差。在环境检测中，人为误差可能来自于操作过程中的观察不准确、读数错误、数据录入错误等。人为误差的发生往往与个体的专业素质、经验水平、操作技能等密切相关。例如，操作人员没有掌握仪器操作的正确方法，或者在记录过程中粗心大意，都可能导致误差的产生。此外，人为误差还可能来自于不同操作人员之间的主观判断差异，例如在样品的挑选、采集和处理过程中的主观偏差。

第三是环境干扰误差。环境干扰误差是指来自环境的不同变量或因素对环境检测结果的影响。环境干扰误差可能来自于温度、湿度、光照、风力等因素的变化。例如，在室外气象观测中，如果环境温度波动较大，会导致温度传感器的测量值偏差较大；如果光照强度不稳定，会影响光谱分析仪器的测量精度。此外，环境中存在的颗粒物、化学物质等污染物也可能对检测结果产生较大影响。对于这种误差，常常需要通过对环境因素进行控制或校正来减小。

除了以上三种常见的误差类型，还有一些其他来源的误差也需要注意。首先是系统误差，也称为偏倚误差。系统误差是指仪器或方法本身固有的偏倚或错误倾向，它会使得多次重复测量的结果偏离真实值。其次是随机误差，也称为次生误差。随机误差是由于无法完全掌握或消除所有干扰因素而引起的，其大小和方向是随机的，不可预测和重复的。随机误差可以通过多次测量取平均值或建立统计模型进行处理。还有数据处理误差，即在数据采集、处理和分析过程中产生的误差。例如，在数据传输、存储和计算过程中的位误差、舍入误差、截断误差等都可能对环境检测结果产生影响。

总的来说，环境检测中的误差是不可避免的，但可以通过合理的仪器选择和校准、规范的操作流程、恰当的数据处理方法来减小误差的发生和影响。此外，定期维护和校准仪器，并开展质量控制活动，也是减小误差的有效手段。只有在尽量减小各种误差的基础上，才能获得更准确、可信的环境检测结果。