空间数据质量特性与质量控制
范志坚1，2,方源敏1,汪虹2
(1.昆明理工大学国土资源工程学院昆明 650093;2.云南省基础地理信息中心昆明 650034)
摘要：本文主要讨论空间数据质量特性、质量控制所涉及的内容。结合笔者最近从事空间数
据库建库的具体实践和工作体会，探讨从位置精度、属性精度、时间精度、数据完整性和逻辑一致性等方面对数据质量进行全面控制，最终建成一个质量可靠的空间数据库。
关键词：地理信息系统；空间数据库；空间数据；质量特性；质量控制
Quality characteristic and Quality control of Spatial data
Fan Zhi-jian1，2，Fang Yuan-min1，Wang-Hong2
(1.Faculty of Land Resources Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming
650093，China；2.Yunnan Provincial Geomatics center，Kunming 650034，China)
Abstract：This paper mainly talks over contents which are involved with quality characteristic and quality control of spatial data．Integrating with concrete practice and work experience which the writer has recently been engaged in establishing spatial database,a very comprehensive control of data quality should be discussed from aspects of positional accuracy、attribute accuracy、temporal accuracy、data compression、as well as logic conformance and so on．Finally，a dependable spatial database should be set up．
Key words：GIS；spatial database；spatial data；quality characteristic；quality control
0 引言
空间数据库是随着地理信息系统(GIS)的开发和应用而发展起来的数据库新技术，它是地理信息系统的重要组成部份，是地理信息系统应用部份的前题和基础。空间数据库为此建立了如实体、关系、数据独立性、完整性、数据操作、资源共享等一系列基本概念。以空间数据存储和操作为对象的空间数据库，把被管理的数据从一维推向了二维、三维甚至更高维。空间数据库是一种应用于空间数据处理与信息分析领域的具有工程性质的数据库，它所管理的对象主要是空间实体。在空间数据库中，空间数据质量的好坏，直接影响到空间数据库的经济效益和社会效益。
要得到高质量的空间数据，最重要的是在空间数据生产和使用过程中进行质量管理和质量控制。通过质量管理和质量控制，可以分析影响产品质量的原因，进而提高空间数据的质量。空间数据的质量是空间数据库生存和发展的保障，缺少质量指标的空间数据将无法得到用户的信任，且直接影响到地理信息系统应用、分析、决策的正确性和可靠性。由此可知，空间数据质量是空间数据库的生
命线。
1 空间数据库中的误差
空间数据库建立后，数据库中的误差包含了原始数据的误差和数据库建库所引入的误差。
1.1 原始数据的误差
原始数据是指空间数据库建设时所包含的基本的数字化数据。它未经过任何地理信息系统的分析处理。原始数据的误差可分为源误差、处理误差和应用误差等三种类型。
源误差：源误差是指数据采集和录入中产生的误差。包括遥感数据、测量数据、属性记录、GPS数据、地图、地图数字化精度等的误差。
处理误差：处理误差是指数据录入后进行空间数据处理过程中产生的误差。包括几何改正、坐标变换和比例变换、投影变换、几何数据的编辑、属性数据的编辑、空间分析（如多边形叠置、数据层叠加时的冗余多边形等）、图形化简（数据压缩和曲线光滑）、数据格式转换、计算机裁切误差、空间内插、矢量－栅格数据的相互转换等。
使用误差：使用误差是指空间数据被使用过程中出现的误差。包括数据的完备程度、时间的有效性（即现势性）、拓扑关系的正确性、缺乏数据的质量报告、由应用模型引起的误差等。
以上三种误差中，数据处理误差远远小于源误差，使用误差看来不属于数据本身的误差，但是这些因素直接影响到应用的效果，所以也应列为空间数据误差的范畴。
1.2 空间数据库建库所引入的误差
空间数据库中的多源数据，经过基础地理信息数据库系统管理平台的各种分析、处理后，可以形成新的数据和最后产品。在这个过程中还会产生新的误差，这些误差包括：计算误差、拓扑叠加分析引起的数据误差以及GIS中的误差传播问题。
计算误差：计算机能否按需要的精度存储和处理数据，主要取决于计算机字长。在计算机字长不够的情况下进行许多大数据的运算时，会出现较大的舍入误差。图形图像处理的算法选择也与计算误差相关。数据处理过程中引入的计算误差一般还是较小，特别是与数据源误差相比，此项误差是可以忽略不计的。
拓扑叠加分析引起的数据误差：叠加分析是地理信息系统中很常用的一种分析方法。通过同一地区不同内容的多幅地图的叠加组合，产生新的图形和属性信息。在这个过程中，往往产生拓扑匹配、位置和属性方面的数据质量问题。由于叠加时，多边形的边界可能不完全重合，从而产生若干无意义的多边形。对这些无意义多边形进行处理的结果往往会改变边界线的位置。叠加后形成的新的多边形，其属性值的确定也可能存在属性组合带来的误差。
地理信息系统中的误差传播问题：地理信息系统中，由于从数据来源、空间数据库建立到空间数据库的操作和使用都引入了各种误差因素，特别是空间数据集成与整合所引入的误差。因此空间数据库系统应用分析的最终结果中也包含了这些误差因素的影响。误差传播的研究目的就是研究初始过程和中间过程中引入的误差因素对于最后结果的影响，并模拟误差的变化。目前，由于对地理信息系统误差传播机理的认识还不够深入，误差传播的很多方面都还处于研究和试验阶段。但是，对于地理信息系统的专业人士来说，了解数据的各类误差均会以某种方式在系统中传播并将对地理信息系统的最后应用结果的质量产生影响，对理解
地理信息系统数据、数据产品和空间数据库的可靠性将是十分有益的。
以上讨论了空间数据库中原始数据本身含有的误差和随后空间数据库操作中引入的误差。一般来说，原始数据的误差远远大于空间数据库操作中引入的误差，因此，要想控制空间数据库的数据质量，数据获取生产过程中的质量控制及良好的入库空间数据是至关重要的。
2 空间数据质量与评价
2.1 空间数据质量
空间数据是空间数据库中管理和处理的主要对象。空间数据是指用来表示空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面信息的数据。它可以用来描述来自现实世界的目标，它具有定位、定性、时间和空间关系等特性。定位是指在一个已知的坐标系里空间实体都具有唯一的空间位置；定性是指有关空间实体的自然属性，它伴随着实体的地理位置；时间是指空间目标随时间的变化而变化；空间关系通常又称拓扑关系，在数据库中的表示可以是显示的，也可以是隐式的。空间数据分矢量数据（DLG）和栅格数据，栅格数据又分为点阵式的影像数据（DOM、DRG）或格网数据（DEM）。
空间数据（几何数据和属性数据）质量是指空间数据的可靠性和精度，通常用空间数据的误差来度量。空间数据的质量控制是针对空间数据的特点来进行的，主要包括数据完整性、数据逻辑一致性、位置精度、属性精度、时间精度以及一些关于数据的说明。空间数据的质量控制就是通过采用科学的方法，制定出空间数据的生产技术规程，并采取一系列切实有效的方法在空间数据的生产过程中，针对关键性问题予以精度控制和错误改正，以保证空间数据的质量。
空间数据质量标准要素的具体内容为：空间数据的完整性主要是指数据是否覆盖到应该覆盖的范围，如全国的数据就应该覆盖到全国范围，一个省的居民地就应该包括全省的居民地数据；空间数据的逻辑一致性主要是指数据定义的统一性，在同一个基础地理信息数据库中，数据的定义应该保持一致；空间数据的位置精度主要是指数据的地理位置精度；空间数据的属性精度主要是指数据所载负的地理信息的正确性，比如同一线状地物的分类码赋值是否连续、合理，一条河流的名称及分级是否正确和一致，一个居民地的名称及其行政隶属关系是否正确等等；空间数据的时间精度是数据本身所代表的时间信息的正确性，如50年代的湖泊数据与90年代的湖泊数据就有很大的差别；关于数据的说明称为元数据，是对基础地理信息数据源的注释，如数据种类、投影方式、平高系统、生产单位和时间等；空间数据表达形式的合理性是指数据抽象、数据表达与真实地理世界的吻合性，包括空间特征、专题特征和时间特征表达的合理性等。
2.2 空间数据质量评价
空间数据质量是众多影响因素共同作用的结果。因此质量评价模型的确立应充分考虑这些因素后确立其质量元素。按照数据质量评价方法的不同，空间数据质量评价可分为直接质量评价和间接质量评价。直接质量评价是对数据集通过全面检测或抽样检测方式进行质量评价，又称验收度量；间接质量评价是通过对数据源、生产方法、数据处理等间接信息的检查方式进行数据集质量评价，又称预估度量。为了度量和描述方便起见，空间数据的质量按其元素可分为一级质量元素和二级质量元素。
2.2.1 直接质量评价
空间数据质量直接评价是通过表1规定的质量元素来评价的。
表1 空间数据质量元素
注：斜体字表示适合各类数据
2.2.2 间接质量评价
空间数据质量间接评价是通过表2规定的质量元素来评价的。
2.2.3 空间数据质量度量模型
采用任何一种质量评价方法都可以用一致的元素来度量空间质量。由于直接评价方法使用得更多，质量表达得更为准确，更适于用户判定产品适用性，因此常选用直接评价元素来作为数据质量度量的元素，并建立空间数据质量度量模型。空间数据质量度量模型见表3。
注：斜体字表示适合各类数据
2.2.4 空间数据质量评价方法的选取
直接质量评价方法为主，间接质量评价方法为辅。采用直接质量评价方法对数据集进行质量评价后，可不再使用间接质量评价方法，但采用间接方法进行质量评价的，在正式提交成果时，还应使用直接评价方法进行质量评价。
3 空间数据入库时的质量控制
原始数据是直接由测绘部门按照数据生产的相关规范进行生产，并以数据的形式提供。对于数据生产的数据质量控制在这里暂不赘述，而主要针对入库的原始数据，按照空间数据的质量评价和质量度量模型，进行数据入库时的数据质量再检查。
3.1 空间数据的检查
其内容主要包括：（1）入库数据文件是否齐全、完备；（2）空间数据的地理参考系统是否正确，是否满足整个数据库入库的基本要求；（3）数据格式检查：不同软件数据格式及转换的可行性；（4）空间位置的几何精度；（5）空间地理特征的完整性：是否所有的内容均数字化，数据是否漏空或重叠等；（6）空间特征表达的完整性：面状特征是否以面状的多边形进行表达；（7）类型一致性检查：分类、分层，线状地物是否连续，代码的一致性，矢量几何精度一致性、影像像元大小一致性、DEM格网大小一致性等；（8）拓扑一致性检查：拓扑关系、多边形闭合关系等；（9）数据接边检查：同比例尺接边处理、相邻图幅要素属性及几何图形接边检查、各时期各种类型数据接边检查。空间数据的质量检查因产品类型和数据采集的手段不同，检查方法也略有不同，但检验内容大致相当见表4。
表4 空间数据的检查
注：表中“√”表示应做的检查内容
对图形数据进行检查的方法有：（1）在屏幕上进行目视检查，将数据显示在屏幕上，对照原图检查数据的错误，如点、线、面目标的丢失，相互关系错误等；（2）利用软件进行检查：主要指应用建库软件本身的功能，检查数据拓扑关系的一致性，或者开发一些检查程序，检查数据的逻辑一致性和完整性，同时将发现的错误显示或打印出来；（3）绘制检查用图进行检查：利用数据生成绘图文件，绘制分要素或全要素的检查用图，与原图套合进行检查。这些方法，往往交
替使用，以便能够对图形数据进行认真、全面地检查。
3.2 属性数据的检查与方法
属性数据的检查主要包括要素分类与代码的正确性、要素属性值的正确性、空间数据连接关系的正确性等。检查时可以通过“库查图方式”逐级逐类检查其面状闭合性，线状地物的连续性或一致性。在屏幕上逐一显示要素，依据地图要素分类代码表抽样检查要素分类属性、代码的正确性，也可按属性取值调出图形元素，检查各属性值的正确性以及与图形元素关系的正确性。
3.3 空间数据之间关系正确性的检查与方法
空间数据之间关系正确性的检查（也称逻辑一致性和完整性）主要包括：多边形闭合状况、结点匹配精度、拓扑关系的正确性等。检查时可填充颜色以检查其面状闭合性，或采用屏幕漫游目视检查以及计算机程序检查面状要素是否封闭、线状要素是否连续、同一地物在不同图幅的分类、分层属性是否一致，以保证空间数据之间关系的正确性。
4 结束语
通过上述讨论不难理解，地理信息系统的空间分析与决策主要依赖于空间数据库，空间数据质量的优劣直接影响到建库的质量。优质的数据是提供地理信息系统可靠运行的质量基础，其质量在很大程度上影响和制约着地理信息系统的可用性，为用户提供满足入库质量要求的空间数据是GIS建设的基础。由于空间数据库还是一门比较年轻的学科，对空间数据的质量和精度问题还有待于深入研究。对如何处理误差，没有成熟的规范可行，在使用空间数据库时，既要看到数据误差的不可避免性，也要重视数据误差的危害性。对空间数据库数据质量控制的主要任务是针对可能产生误差的各个环节进行必要的控制，尽量减小这些误差的影响。质量控制贯穿于空间数据库建库的全过程，建成一个质量可靠的空间数据库，才能保证地理信息系统分析及辅助决策的科学性和准确性。
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化学分析中的质量控制管理 发表时间：2018-10-11T16:52:10.950Z 来源：《防护工程》2018年第13期作者：金思娇[导读] 现阶段，在经济全球化趋势的影响下，提高化学分析检验的质量控制工作的质量和水平 金思娇 新疆众和股份有限公司新疆维吾尔自治区 830013 摘要：现阶段，在经济全球化趋势的影响下，提高化学分析检验的质量控制工作的质量和水平，不仅能够降低生产成本和运输成本，同时还提高了质量的安全性和可靠性，由此可见，做好化学分析的质量控制工作是十分必要的。文章对化学分析检验的质量控制进行了相关概述，分析了化学分析质量控制存在的问题，探讨了化学分析中的质量控制措施。关键词：化学分析；检验质量；质量控制引言 化学分析是日常生产、生活中经常遇到的，良好的分析质量控制管理，对分析过程的安全性、分析结构的科学性、可靠性十分重要，必须积极加以把握。现实操作中，影响化学分析质量的因素有很多，总结起来，分析人员、分析技术、分析仪器、试剂材料管理、分析环境等分析有关的各项因素都会对分析效果造成影响，应加强相应管理。 一、化学分析检验的质量控制概述 化学分析检验的质量控制工作可以从以下三个方面进行阐述。一、化学分析检验的质量控制的数据一定要有代表性。在实际检测的过程中，样本数据一定要是真实有效的，只有这样才可以保证检验的质量，进而提升化学分析检验的质量控制工作，还可以起到优化化学分析检验的质量控制的效果，并可以避免检测结果出现偏差。二、化学分析检验的质量控制数据一定要具有真实性。化学分析检验的质量控制数据是否具有真实性是由检测人员进行判断的，同时，实验室中的某些检验仪器和检验设备也会影响整个化学分析检验的质量控制技术的可靠性，及其灵敏度。三、化学分析检验的质量控制数据的还要具有可行性。是指在整个检验的过程中，检验结果和过程都必须要符合相关的检验规定和检验内容，只有这样才可以提升化学分析检验的整体质量控制水平。 二、化学分析质量控制存在的问题分析 1、分析结果的精密度与待测物质的浓度水平有关，应取两个或两个以上不同浓度水平的样品进行分析方法精密度的检查，通过不同浓度样品的测试，进行对比分析才能让数据更精准，材料的特性才能更好的体现。 2、精密度会因测定实验条件的改变而变动，最好将组成固定样品分为若干批分散在适当长的时期内进行分析，检查精密度。 3、要有足够的测定次数，足够的次数是对误操作或者特例性的一种排除，尽量消除因误操作或者试验中的特异性带来的误差，让试验结果更准确。 4、以分析标准溶液的办法了解方法精密度，与分析实际样品的精密度存在一定的差异。 5、准确度高的数据必须具有高的精密度，精密度高的数据不一定准确度高。用不同分析方法测定同一样品时，所得出结果的吻合程度。使用不同标准分析方法测定标准样品得出的数据应具有良好的可比性。要求各实验室之间对同一样品的分析结果应相互可比。要求每个实验室对同一样品的分析结果应达到相关项目之间的数据可比。相同项目在没有特殊情况时，历年同期的数据也是可比的。在此基础上，还应通过标准物质的量值传递与溯源，以实现国际间、行业间的数据一致、可比，以及大的环境区域之间、不同时间之间分析数据的可比。 三、化学分析中的质量控制措施 1、加强分析仪器设备管理 化学仪器设备是化学分析的重要载体，对分析效率和分析质量具有重要影响。化学分析应采用合格的仪器设备，采用正规厂家生产的、质量通过检验的合格产品，并对仪器的物理性能、化学性能进行检验，采用匹配的分析仪器设备，坚决弃用过期的、质量有问题的、破损的仪器设备，化学分析之前一定要做好仪器设备的检验工作，保障分析过程的安全性。应加强化学分析仪器设备的日常管理和维护，所有仪器的基本资料应登记在册、定时保养、维护、检修，并做好相关记录，及时更换和更新存在质量问题的、老旧的仪器设备，保障仪器设备的性能。应加强对仪器设备的检定、校验、调试等工作，并保障仪器保管的规范、合理，通风条件、温度、湿度、光源等各方面的细节设定要符合仪器保管的要求等。 2、对化学分析相关材料的控制 在化学分析过程中，还需要做好对化学分析工作所使用的相关原材料的质量控制工作。在实际情况中，化学分析所需要的主要原料是试剂，而试剂的质量水平直接影响到化学分析的质量与准确性，因此在化学分析的质量控制工作中就需要重视起对化学试剂的质量控制工作。对于化学分析材料的控制主要从以下角度出发。首先，需要在采购过程中要向具备标准要求的生产资质的厂家来进行采购工作，从源头上来把控试剂的质量，避免不合格材料的使用。其次，对于各项原材料需要进行严格的抽查检验，保证各个材料的质量能够符合化学分析的标准。最后，对于各项原材料要做好存放管理，保证存放环境通风干燥，避免材料出现受潮的情况。针对上述要求，需要相关管理人员在化学试剂的质量控制工作中要树立质量管理意识，对于化学试剂的相关使用标准要有十分明确清楚的认识，通过合理的质量控制保证化学分析的有序进行。 3、加强分析环境的管理 良好的分析环境对提高分析效果具有积极意义，也对分析人员的身心健康具有重要影响。化学分析时，要保证分析实验室的卫生高度整洁、有序，相关防护措施已全部开启，室内的通风环境良好，不会造成有毒气体侵害分析人员的身体，或因明火的使用造成爆炸、自燃等危险性事件。实验室内应严格杀菌、防尘，建立严格的管理制度，比如室内工作人员必须穿戴实验室制服、手套、鞋套等，进行消毒杀菌，或穿戴无菌服，非实验室内部人员不允许进入，尤其是需要进行保密分析和研究的项目，这项更要严格注意。实验室内的所有物品应建立摆放和存储规格，什么区域摆放什么产品应标明或做好备注，不能一起摆放的、或者靠近摆放或相互影响的仪器、设备、试剂、材料等要分开摆放和存储等。 4、对化学分析技术的控制
实验报告 一、实验名称 二、实验目的 三、实验准备 四、实验内容及步骤 五、实验后思考题 班级：资工（基）10901 姓名：魏文风 序号：28 实验二、空间数据库管理及属性编辑 一、实验目的 1.利用ArcCatalog管理地理空间数据库，理解Personal Geodatabse空间数据库模型的有关概念。 2.掌握在ArcMap中编辑属性数据的基本操作。 3.掌握根据GPS数据文件生成矢量图层的方法和过程。 4.理解图层属性表间的连接(Join)或关联(Link)关系。 二、实验准备 预备知识： ArcCatalog 用于组织和管理所有GIS 数据。它包含一组工具用于浏览和查找地理数据、记录和浏览元数据、快速显示数据集及为地理数据定义数据结构。 ArcCatalog 应用模块帮助你组织和管理你所有的GIS 信息，比如地图，数据集，模型，元数据，服务等。它包括了下面的工具： ●浏览和查找地理信息。 ●记录、查看和管理元数据。 ●创建、编辑图层和数据库 ●导入和导出geodatabase 结构和设计。 ●在局域网和广域网上搜索和查找的GIS 数据。
管理ArcGIS Server。 ArcGIS 具有表达要素、栅格等空间信息的高级地理数据模型，ArcGIS支持基于文件和DBMS(数据库管理系统)的两种数据模型。基于文件的数据模型包括Coverage、Shape文件、Grids、影像、不规则三角网(TIN)等GIS数据集。 Geodatabase 数据模型实现矢量数据和栅格数据的一体化存储，有两种格式，一种是基于Access文件的格式－称为Personal Geodatabase，另一种是基于Oracle或SQL Server等RDBMS关系数据库管理系统的数据模型。 GeoDatabase是geographic database 的简写，Geodatabase 是一种采用标准关系数据库技术来表现地理信息的数据模型。Geodatabase是ArcGIS软件中最主要的数据库模型。 Geodatabase 支持在标准的数据库管理系统（DBMS）表中存储和管理地理信息。 在Geodatabase数据库模型中，可以将图形数据和属性数据同时存储在一个数据表中，每一个图层对应这样一个数据表。 Geodatabase可以表达复杂的地理要素（如，河流网络、电线杆等）。比如：水系可以同时表示线状和面状的水系。 基本概念：要素数据集、要素类 数据准备： 数据文件：National.mdb ，GPS.txt （GPS野外采集数据）。 软件准备： ArcGIS Desktop 9.x ---ArcCatalog 三、实验内容及步骤 第1步启动ArcCatalog打开一个地理数据库 当ArcCatalog打开后，点击, 按钮（连接到文件夹）. 建立到包含练习数据的连接（比如 “E:\ARCGIS\EXEC2”）, 在ArcCatalog窗口左边的目录树中, 点击上面创建的文件夹的连接图标旁的(+)号，双击个人空间数据库－National.mdb。打开它。. 在National.mdb中包含有2个要素数据集、1个关系类和1个属性表第2步预览地理数据库中的要素类 在ArcCatalog窗口右边的数据显示区内，点击“预览”选项页切换到“预览”视图界面。在目录树中，双击数据集要素集－“WorldContainer”，点击要素类－“Countries94”激活它。 在此窗口的下方，“预览”下拉列表中，选择“表格”。现在，你可以看到Countries94的属性表。查看它的属性字段信息。 花几分钟，以同样的方法查看一下National.mdb地理数据库中的其它数据。
2016年产品质量情况分析报告
2016年产品质量状况分析报告 质量管理部 质量是企业的生命。近年来，随着公司技改开发的大力投入，产业布局的系统优化和整合完善，形成了以202车间为代表的南方矿分离体系和以204车间焙烧工序为龙头、201车间萃取分离工序为承接、218车间沉淀煅烧为收尾的北方矿分离体系，形成了稀土加工分离、稀土金属、稀土研磨材料、稀土贮氢材料、稀土磁性材料、稀土发光材料、氯碱化工等七大产业链。公司严把质量关，从原材料的入厂、中间品的控制到产成品出厂都严格按内部标准执行，在各工序间制定了质量控制标准，细化了关键岗位控制标准，编制了质量岗位巡视路线图，强化质量巡视工作，从而使公司的产品质量有了较明显的提升，确保了公司在市场中的竞争力。下面就公司产品质量做如下具体分析： 一、原材料方面 目前公司所用稀土原料全部来自外购，南方矿多采购自江西和广东，稀土总量为92%左右，稀土配分、放射性大小由于产地不同存在一定的差异，202车间在萃取分离过程中及时调整萃取工艺指令同时做好镧产品中放射性的去除工作；北方矿主要为包头高矿，兼顾山东矿和四川矿，矿型差异较大，204车间联合研究所做好实验工作，研究焙烧工艺，做好各类矿型混合焙烧的技术策划；碳铵做为公司沉淀工序的重要原料，由于市场原因，采购自不同厂家，2016年合格率为89.69%，不合格原因除总量偏低外，不同厂家的产品对沉淀过程
液、镧铈液、镨钕液稀土组分不合格的主要原因受生产工艺影响，在萃取稀土过程中，温度、酸度、流量等条件稍微控制不当，容易使产品配分引起波动。产品中非稀土杂质超标的主要原因是201车间高纯线除杂不彻底，下游218车间需加强在沉淀环节和煅烧环节对稀土杂质的控制，及时调整生产工艺，关注外接稀土料液、生产用水、沉淀剂碳铵中Fe、CaO、Mg、Na、等非稀土杂质的含量以及生产设备、搅拌装置等腐蚀程度对产品质量的影响，车间生产技术人员在追求稀土产品相对纯度满足的前提下应足够重视对非稀土杂质的控制。三、产成品方面 202车间2016年产品一次合格率为99.82%，较2015年上升 0.65%，产品质量有明显提升；218车间2016年产品一次合格率为99.95%，较2015年上升0.05%，产品质量与2015年基本持平；205车间、磁材车间、贮氢车间、应用型产品质量一次合格率均为100%；金属车间2016年产品一次合格率为96.31%，较2015年降低1.5%，产品质量有所下降。其中202车间氧化钆松装比重不合格，主要原因是沉淀过程控制不当，在今后的生产过程中要把单纯控制产品化学指标转变为为产品晶形晶貌的控制；218车间氧化镨钕稀土杂质La2O3不合格，主要原因为为转产前未彻底清理炉膛导致煅烧过程污染使产品中组分La2O3超标，在今后的生产过程中车间技术人员应提高质量意识，做好生产前的质量策划；金属镧、金属铈、金属钕、镧铈金镨钕金属中稀土杂质AL、C、Si、Mo等超标，主要原因电解过程控制
浅谈统计数据质量控制 论文关键词:统计统计数据统计资料统计人员质量控制 前言;随着市场经济的不断发展,统计失实的现象日渐严重,统计工作者应当本着对本职工作高度负责的精神,进行全过程的、全员参加的、以预防为主的统计数据质量控制。要尽可能采用计算机处理统计资料,最大限度的减少人工参与,加强对统计人员的职业道德和专业水平的培训以及加大统计执法力度等,以保证源头数据的准确性,使我们的统计工作更好的为企业服务。 正文:随着经济快速发展,企业快速成长、扩长信息获取、识别、处理、转换、传递的准确性、效率与速度。在企业经营管理中的重要作用也将愈来愈显著。企业要能在市场竞争中求得生存与此同时发展,一个重要的条件就是——必须要有一个健全的高效的信息系统,一支能提供准确数据的素质过硬的统计队伍,以满足企业经营管理决策所需的各种信息。因此,作为提供信息的企业统计必将在其中扮演重要的角色,发挥重要作用。 从总体上看,现有的统计数据基本上还是能够反映客观实际的。但是,随着市场经济的不断发展,经济结构复杂化,利益主体多元化,再加上体制转化过程中经济秩序混乱,人为干扰增多,因而搞准统计数据的难度也就日益增大,统计失实的潜在危险性也就日渐严重,并将逐步暴露。对此,我们必须需要清醒的认识,要始终不渝地把提高统计数据质量问题,摆到统计工作的首要位置,并才却综合治理措施,切实抓紧抓好,下面就统计数据质量问题谈谈自己一些粗浅的看法。 1 统计数据质量控制的意义 企业统计的目的是为企业经营决策管理提供统计信息。在市场经济条件下,企业经营决策极具风险性,风险产生于不确定性并由不确定性程度决定风险的大小,而不确定性又与信息的准确和及时程度直接相关,信息愈准确及时,不确定性愈低;反之,信息不准确及时,不确定性愈高。所以,准确可靠的统计数据,便于决策和管理者正确地把握形势,客观地剖析问题,从而作出科学的决策。反之,有水分的、失实的统计数
长江空间数据库管理系统 1、项目介绍 建设长江航道数据库管理软件，包括元数据管理、数据预处理、数据管理、空间分析、测绘成果管理、区域局空间数据发布、空间数据应用接口等模块，同时接合各区域局业务需求，定制相关业务功能处理模块。要满足6个区域局和长江航道局、长江航道测量中心、长江规划研究院9个用户的需求。 2、系统功能模块 系统分为数据入库、数据管理、业务应用、系统设置、数据交换及建库工具等功能模块。 数据入库模块：包括数据质检检查、数据预处理和数据入库三大模块；主要用于数据入库及入库数据的准备工作。
数据入库：完成全要素数据、水深、DEM、DRG、DOM数据的入库工作。 数据质检：对入库数据进行质量检查，并将检查结果与清华山维进行对接，以在清华山维中显质检结果。 数据处理工具：对入库前数据进行相应处理，如果坐标转换、格式转换、DEM生成等。
数据编辑:对ESRI格式的数据进行简单的图形和属性编辑。 数据管理模块：包括数据数据浏览、基础数据管理、测绘成果管理、查询分析、制图与输出、测绘成果管理、DEM基础分析、工具箱等模块，主要完成对入库数据的管理和浏览工作，是数据管理系统的的核心。 数据制图输出:对当前分析结果进行制图成图，并打印输出等，以及对数据库中进行数据输出。
工具箱:提供数据处理的常用工具。 查询分析：查询统计模块主要是针对图层数据属性的查询与统计，这是对数据信息展示，方便用户随时了解数据成果的详细详细，整个“查询统计”功能模块包含以下功能点。 测绘成果管理：对工程测图成果、维护性测图成果、专项测图成果、ENC测图成果及整治建筑物测量成果等专题测绘成果进行管理，包括测量项目信息、成果入果、成果管理等。
2017年质量管理体系数据分析报告 一、综合概述 2017年集团发展稳中求胜，在建项目管理体系均正常运行，过程均在受控状态。项目的管理、收益、声誉得到改善，提高了公司的市场竞争力。通过对施工过程控制，体现了质量、环境、职业健康安全管理的有效性，使一些管理瑕疵和产品瑕疵得到改进和改正。对体系运行的适宜性和有效性提供了支撑，使企业赢得了良好地信誉和效益。 二、数据分析范围本年度数据分析范围包括所有在建项目和集团体系覆盖范围的管理控制、运行过程有关的信息范围，对数据的收取采取了调查、交谈、现场采集记录等方式。对体系覆盖的绩效、监视结果、资源配置情况等相关数据进行了评价。 三、数据分析过程数据采集监控点放在施工组织设计、工期进度、施工过程、产品质量抽样等关键点上。得出了施工组织的策划率、进度偏差、工序检查合格率、分部分项合格率、强度合格率、不合格纠正预防控制率等数据。分析得出了企业项目管理的实用信息，产品的符合性及其趋势。 1、施工组织设计 施工的组织设计采取项目经理组织项目编制，分公司技术负责人审核批准后报集团总工程师审批的控制流程。检查项目的施工组织设计编制率100%，审批率100%。建筑产品从管理源头上得到了有效
控制，重难点专项施工方案项目组织专家进行评审。施工组织设计得到业主、监理审批并备案。 2、施工进度 项目的施工进度与合同工期比较都有拖延，拖延率达100%。其中原因各不相同。有业主征地滞后拖延工期、有气候（雨、雪）原因拖延工期、有业主设计优化更改设计造成工期拖延、有工程款支付不到位停工（待工）造成工期拖延、有甲供材料不及时停工待料造成工期滞后。这些原因都普遍存在各个项目上，工期的拖延采取的措施包括：协商业主让步延后工期、按照合同条款索赔工期、缩短关键线路工序的施工持续时间满足工期要求。 针对工期滞后的普遍性，检查组对工期的处置进行了审查跟踪，发现一些不利项目的趋势： （1）、提出的索赔事实与索赔证据衔接不紧，有代沟，容易遭到业主的反索赔。 （2）、协商的手段和方式粗暴，一度追求目标得到赔偿，忽略协商的知识、技巧、逻辑思维、时机动机，索赔的赔偿率不高。 （3）、管理上存在超前意识不强，对一些可以预测估计的气象、地质、技术的应急、物质、机械、资金储备不足。 3、施工过程针对公司的经营范围，公司的技术性密集、劳动力密集的特点。一些特殊的施工过程控制存在瑕疵，对管理提出了较大要求。我们跟踪检查发现回访工程中对于填充墙体裂缝、卫生间，
空间数据质量特性与质量控制 范志坚1，2,方源敏1,汪虹2 (1.昆明理工大学国土资源工程学院昆明 650093;2.云南省基础地理信息中心昆明 650034) 摘要：本文主要讨论空间数据质量特性、质量控制所涉及的内容。结合笔者最近从事空间数 据库建库的具体实践和工作体会，探讨从位置精度、属性精度、时间精度、数据完整性和逻辑一致性等方面对数据质量进行全面控制，最终建成一个质量可靠的空间数据库。 关键词：地理信息系统；空间数据库；空间数据；质量特性；质量控制 Quality characteristic and Quality control of Spatial data Fan Zhi-jian1，2，Fang Yuan-min1，Wang-Hong2 (1.Faculty of Land Resources Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650093，China；2.Yunnan Provincial Geomatics center，Kunming 650034，China) Abstract：This paper mainly talks over contents which are involved with quality characteristic and quality control of spatial data．Integrating with concrete practice and work experience which the writer has recently been engaged in establishing spatial database,a very comprehensive control of data quality should be discussed from aspects of positional accuracy、attribute accuracy、temporal accuracy、data compression、as well as logic conformance and so on．Finally，a dependable spatial database should be set up． Key words：GIS；spatial database；spatial data；quality characteristic；quality control 0 引言 空间数据库是随着地理信息系统(GIS)的开发和应用而发展起来的数据库新技术，它是地理信息系统的重要组成部份，是地理信息系统应用部份的前题和基础。空间数据库为此建立了如实体、关系、数据独立性、完整性、数据操作、资源共享等一系列基本概念。以空间数据存储和操作为对象的空间数据库，把被管理的数据从一维推向了二维、三维甚至更高维。空间数据库是一种应用于空间数据处理与信息分析领域的具有工程性质的数据库，它所管理的对象主要是空间实体。在空间数据库中，空间数据质量的好坏，直接影响到空间数据库的经济效益和社会效益。 要得到高质量的空间数据，最重要的是在空间数据生产和使用过程中进行质量管理和质量控制。通过质量管理和质量控制，可以分析影响产品质量的原因，进而提高空间数据的质量。空间数据的质量是空间数据库生存和发展的保障，缺少质量指标的空间数据将无法得到用户的信任，且直接影响到地理信息系统应用、分析、决策的正确性和可靠性。由此可知，空间数据质量是空间数据库的生
空间数据管理平台解决方案
1.引言 1.1方案概述 空间数据管理平台解决方案主要是针对我国各级测绘院、信息中心建设区域地理信息基础框架的迫切需求，开发的一套专业性强、具有高可扩展性的基础地理信息数据库管理平台。 整个方案从管理多源、多尺度、多类型的基础地理信息数据的角度出发，开发了一些列软件系统，包括空间数据入库更新子系统、空间数据质量检查子系统以及空间数据管理平台等，可以实现对现有基础地理信息数据的整合、转换与集成管理，为政府、企业、公众等提供空间信息服务。 1.2系统特点 ●“多源、多尺度、多时相”基础地理数据的集成管理 由于基础地理数据具有多源、多尺度、多时相的特点，基础地理数据管理平台必须具有集成不同数据类型、不同比例尺、不同时间的各种基础地理数据的能力。 ●多比例尺数据集成 对于不同尺度的基础地理数据，其集成通过统一空间参考系（WGS84、西安80、北京54）或动态投影技术来实现。不同比例尺的
基础地理数据可以叠加一起显示，通过控制其显示比例实现地图的逐层显示效果。 ●多类型数据集成 对于不同类型的数据（如DLG与DRG）的集成采用按空间坐标范围或图幅索引实现。 ●多时序数据集成 对于不同时间段的基础地理数据，采用历史数据库来实现。根据数据更新周期的不同，采用按数据集、图幅、对象级别的历史数据库机制。 ●基础地理数据管理全过程支持 SuperMap D-Manager特别针对我国各级测绘院、信息中心设计开发，系统支持数据加工、数据入库管理、数据共享、数据发布的整个业务过程，可以快速为用户打造完备的基础地理数据中心，满足各种用户对基础地理信息的需求，为数字城市建设服务。 ●基础性与平台性 SuperMap D-Manager从设计到实现，充分考虑了其作为基础性、平台性等支撑性要求。SuperMap D-Manager在设计思路、软件开发实现上都具有高可扩展性的特点。
2017年度质量控制活动分析报告、评价依据《质量手册》第四版第5章“结果的质量控制”，《程序文件》第四版“质量控制程序”按照年度质量控制计划，我所对影响结果质量的各项因素进行了监控检查，现对全年监控控制进行分析。 1.人员培训与考核 1.1、上半年，业务室组织全所技术人员对18项检验参数的检验方法进行了集中学习，进一步加强加深技术人员的检验技能。 1.2、8月份全所人员对《检验检测机构资质认定评审准则》和新改版的《质量手册》《程序文件》等体系文件进行了学习讨论，使我所新版的体系文件顺利实施。 1.3、10-11月份，我所全体人员有对2015版药典进行了系统学习。 2.实验室间比对实验5月29日～6月8日参加了由商丘市食品药品检验所组织的全市食药检系统实验室间比对实验。通过对比对样品的检测，验证了我所从组织计划、检测试验到结果分析，均得到了有效控制，结果表明，我所仪器设备检测能力、技术人员操作水平均达到了满意的效果。 3.质量监督检查由质量负责人和质量监督员按照质量监督计划于10月份对我所的人员管理、设施设备、标准物质及内务管理等方面进行了检查，对在检查中发现的问题进行了及时纠正。 4.样品再检测11月上旬，我所组织人员对本年度检验留样
按照相同样品不同方法、不同检验人员进行了再次检验，通过对典型样品检验结果比对，再次验证了我所仪器设备的检测能力、技术人员的操作水平均达到了满意的效果 5.内审和管理评审依据《检验检测机构资质认定评审准则》和新改版的《质量手册》《程序文件》，我所于11月下旬进行了内部质量审核和管理评审。通过审核证明了我所的质量方针与目标在保障人民用药安全有效方面，符合《药品管理法》及实施办法要求，符合《计量法》和《检验检测机构资质认定评审准则》等有关计量法律法规的要求。本机构建立的质量体系符合《检验检测机构资质认定评审准则》的要求。质量体系文件对质量活动的控制，充分体现了有效性和适应性。
BC301导槽质量控制分析可行性报告 武汉公司： 近两个月，北汽与芜湖凌云在BC301导槽的控制标准上一直存在争议，芜湖凌云难以满足北汽提出的最新标准，具体内容如下： 一、芜湖难以满足±0.5要求的原因 2014年12月22日芜湖与北汽对此问题进行沟通，芜湖签字的前提已与北汽车身及工艺质量很明确的表明：焊接总成±0.5的公差芜湖难以保证，主要集中在以下几个方面： 拉弯工序：由于原材料的抗拉、屈服强度及延伸率的不稳定性（在要求 的成分范围内），拉弯过程中材料会产生塑性变形及回弹，且拉弯弧度深， 造成拉弯后零件整个型面局部部位弧度深浅不一致，导槽面轮廓度可保 证±0.3，孔位偏移公差±0.2，拉弯工序公差是±0.5 2、焊接工序：支架焊在导轨，左右各一个焊点，在保证支架不虚焊的前提 下，焊点熔合的一瞬间，支架焊接面与导轨之间必定要产生焊接缝隙， 焊点深度决定了焊缝的高度，支架制造公差为±0.3，焊缝≤0.2，为此， 整个焊接总成的理论公差应为±1，芜湖一直按±0.7执行，总成可控制 此公差内，并且供货四年一直按此标准 二、项目接收 2011年2月，项目验收时武汉给芜湖定的标准为焊接总成后上检具间隙3±0.7，301项目批产近四年，芜湖一直按此标准执行供货，并未接收北汽反馈因支架高度超差而影响到货问题及装车问题 三、装车问题 根据北汽提供的数据分析，现芜湖制造产品的公差是往装车好的方向制造，
北汽给的公差是往装车不好的方向制造，芜湖301左前上导槽中支架与量具间隙工艺要求现控制3.0-4.0，数模支架高度为3.8（下图尺寸2）的同时支架与量具间隙应为3.0（下图尺寸1），当尺寸2控制4.0时，尺寸1应为2.8，为此，支架高度（下图尺寸2）应控制2.8-3.8为合格零件，但北汽反馈尺寸2超出3.8的零件符合北汽装车要求，这就说明此零件在设计公差要求时存在问题 尺寸1 尺寸2 四、图纸问题 当初武汉给北汽的图纸版本号为01，其中支架、导槽单件的公差均为±0.5，根据公差累积，导槽总成公差应为±1，芜湖实际按±0.7控制，是为了更好的去保证单件焊接总成后的质量 五、北汽会议要求：芜湖凌云必须保证±0.5的公差，北汽外协检验按此标准判 定凌云零件状态，并要求芜湖库存零件全部排查，芜湖若按此标准执行，将堆积大量不合格品，可能会造成供货中断。 结论：综上所述，芜湖凌云根据产品的公差累积以及实际制造过程能力分析，难以满足北汽提出的总成控制±0.5，芜湖凌云已多次与北汽沟通，未果，现汇报武汉公司，望能给予支持，争取与北汽达成一致共识，十分感谢！ 凌云工业股份（芜湖）有限公司 技术质量部 2014-12-29
数据质量管理 定义： 是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。 二数据质量管理评估维度 由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。 这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。 任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。
1 数据质量评估维度 完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。 规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。 一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。 准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。 唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度 配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。 培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等； 验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善； 监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。 三分析影响数据质量的因素 影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素
岩石矿物分析化验中的质量控制要点张柳琼 摘要：岩石矿物的分析操作时，必须结合相关的理论，制定具体的测定分析的 方案，这样才能够对矿物岩石的分析判断出岩石矿物质的各项经济价值指标，并 实现对综合回收矿物工作的指导。岩石矿物分析的质量控制具有重要的意义，影 响着实验室出具数据的科学、真实、公正、准确。 关键词：岩石矿物；分析化验；质量；控制 1 岩石矿物的不同种类特征分析 在我们日常生活中常见的岩矿多有不同的化学元素组成，其中含有氧矿物、 碳酸盐类矿物、硅酸盐类矿物以及硫化矿物等。在我国岩矿测试技术不断发展成 熟后，对于岩矿的分析和测试也有了新的改进和提高，其中对岩矿化学成分、构 成结构以及矿物内部结构的分析和测试也都有了先进的技术水平，在勘测设备以 及勘测技术上也有了明显的进步，能够准确的勘测对岩矿的物理特征以及化学特 征等，这样对于我国岩矿勘测事业的发展也作出了重要的贡献。 2 对岩石矿物样品的加工流程以及定位分析 由于岩石矿物的成分及其复杂，这就决定了岩石矿物分析化验工作的重要性。岩石矿物分析主要由获取加工试样、进行定性与半定量分析、明确测定方法、制 定测定方案、审查分析结果五部分组成。 2.1获取加工试样 获取加工试样是分析化验工作的基础。加工试样的方法要遵循科学合理的原则，因为试样的采取对今后矿藏勘探起着指导性作用。试样采取加工方法多种多样，如何不对检测结果造成影响或干扰，需要岩石矿物分析人员采取科学合理的 方法。 2.2定性和半定量分析 为了更好的了解岩石矿物中包含哪些元素，及其该元素在这些元素中所占的 含量和比重，需要化验人员对岩石矿物进行定性与半定量分析。分析方法主要有 两种：一是化学多因素分析法，该方法是通过对光谱分析结果中体现的样品元素 含量实施定量分析，这种方法能够得到成分的准确含量，体现了其精确性；其次 是发射光谱分析法，该方法是根据强度以及元素含量之间的变化关系从而得出岩 石矿物的元素种类和成分含量的基本范围。岩石矿物的成分极其复杂，所以岩石 中的化学元素都有与之对应的测定方法，这需要根据岩石矿物元素进行具体分析。 2.3明确测定方法 在岩石矿物分析化验中，对于不同类型的岩石矿物，采取的测定方法也是不 尽相同，对测定方法进行科学合理的制定，能够使分析化验工作的结果具有参考 性和可靠性。所以，化验人员需要根据岩石矿物的具体类型，选择科学合理的测 定方法，以此来使分析化验工作达到事半功倍的效果。 2.4确定测定方案 制定测定方案是一个既复杂又重要的环节，其结果直接影响着最终结果的精 确度。在制定测定方案时，要全方面考虑岩石矿物的全部元素特征，如果条件允许，可以制定多种测定方案，综合考虑后，择优选取。 2.5审查分析结果 岩石矿物分析化验的目的体现在其分析结果上，因此，审查分析结果极其重要，在对分析结果进行审查的时候，必须要尽可能减少误差，对于已经得到的结 果要进行反复检查，以确保检测结果的准确性和可靠性。
空间数据管理模式 1．文件管理——ArcInfo中Coverage文件管理 ARC/INFO7.X以前版本以Coverage作为矢量数据的基本存储单元。一个Coverage存储指定区域内地理要素的位置、拓扑关系及其专题属性。每个Coverage一般只描述一种类型的地理要素（一个专题Theme）。位置信息用X,Y表示，相互关系用拓扑结构表示，属性信息用二维关系表存储。 ?Coverage的优点 空间数据与属性数据关联 空间数据放在建立了索引的二进制文件中，属性数据则放在DBMS表（TABLES）里面，二者以公共的标识编码关连。 矢量数据间的拓扑关系得以保存 由此拓扑关系信息，我们可以得知多边形是哪些弧段（线）组成、弧段（线）由哪些点组成、两条弧段（线）是否相连以及一条弧段（线）的左 或右多边形是谁？这就是通常所说的“平面拓扑”。 ?新技术条件下Coverage的缺陷 Coverage模型可取的方面，有的已经可以不再继续作为强调的因素； 拓扑关系的建立可以由面向对象技术解决（记录在对象中） 硬件的发展，不再将存储空间的节省与否作为考虑问题的重心 计算机运算能力的提高，已经可以实时地通过计算直接获得分析结果。 空间数据不能很好地与其行为相对应； 以文件方式保存空间数据，而将属性数据放在另外的DBMS系统中。这种方式对于日益趋向企业级和社会级的GIS应用而言，已很难适应（如海量数据、 并发等） Coverage模型拓扑结构不够灵活，局部的变动必须对全局的拓扑关系重新建立（Build） “牵一发而动全身”，且费时 在不同的Coverage之间无法建立拓扑关系； 河流与国界 人井与管道 2．文件-关系数据库混合型管理——ArcInfo、ArcView GIS的Shape文件和Mapinfo中的Tab文件管理 用文件系统管理几何图形数据，用商用关系型数据库管理属性数据，两者之间通过目标标识或内部连接码进行连接。在这一管理模式中，除通过OID(object，ID)连接之外，图形数据和属性数据几乎是完全独立组织、管理与检索的。当前GIS ODBC(Open Database Consortium，开放性数据库连接协议)
五月份护理安全与质量控制总结及分析 护理部现对五月份各项护理质控检查情况进行分析汇报，希望科室护士长按照科室存在问题及时进行分析，运用PDCA循环管理方式，及时进行整改。根据检查结果及护理部制定六月份工作重点及时进行科内质控安排。 一、护理质量控制总结及分析具体情况汇报如下： （一）护理安全目标管理及质量指标质控方面 护理安全目标管理方面： 1、五月份护理不良事件共发生：2例 2、使用药物发生错误的发生率：0 %。 3、患者跌倒/坠床发生率：0 4、急救物品完好率：95% 5、院内压疮发生率：0 6、非计划拔管发生率：0 7、深静脉血栓发生率：0 8、留置导尿管泌尿系感染发生率: 0 9、药物外渗发生率：0 （二）护理质量控制工作重点督导情况反馈 5月 份护 理部 质控 检查 汇总 100% 98% 96% 94% 92% 90% 88% 86% 84% 82% 80% 100% 100% 100% 100%
二、专项质控存在问题一）优质护理存在问题： 1、妇产科11 床不知饮食指导 2、普外科14 床功能锻炼未指导,病人不会做 3、呼吸内科11 床单元不整洁有皮屑,床把未收回,晨间护理不到位 4、儿科6 床病人家属不知药理作用,护士未做健康宣教 5、门诊输液病人核对身份时未核对年龄 二）患者满意度 消化内科94% 、神经内科94% 、呼吸内科94% 、妇产科94% 三）急救物品管理存在问题如下： 1、药品在近效期内（未保证药品在6 月内）:ICU（654-2 、立止血、付肾素）、产房（硫酸镁、高糖、速尿、立止血）、儿科（速尿、羟乙基淀粉）、胸泌外科（胺碘酮） 2 、抢救药品用后未及时补充完整,处于100% 应急状态:内科1（胺碘酮）、妇产科少阿托品 1 支 3、内科一无接线板 4、护士长质控未及时开展:妇产科。 5、药品放置不规范,从左边放置:手术室（速尿）。 6 、氧气袋不充盈及吸引器上有灰尘:儿科。 7、棉签使用后无开包的时间:儿科。 四）消毒隔离 1、外科1：皮试液配制未注明配制时间及日期,无菌包未按先后顺序放置。 2 、外科2:酒精到期未及时更换,治疗台桌面放置不规范药物不能做到现配现用,湿化瓶未干燥保存。 3、内科1:使用中的酒精过期,终末处理不及时。锐器盒未及时封口,体温表浸泡盘未加盖。 4 、内科2:体温表浸泡盘未加盖,终末处理不及时。治疗台桌面放置不规范, 锐器盒未加盖使用。 5、儿科:使用中的碘伏过期,混化瓶到期未及时更换。
数据质量检查与质量控制 要想清楚并深层次的了解数据质量检查与质量控制的原理，首先应该知道数据质量的基本概念以及数据误差的来源。因为在某些情况下，数据质量问题在很大程度上可以看作是数据误差问题。下面我就详细的为大家介绍数据质量的基本概念和误差来源及其分析，并就其误差，我们再结合相应的检查方法进行精度分析的探讨。 一、数据质量的基本概念 1、准确性（Accuracy） 即一个记录值（测量或观察值）与它的真实值之间的接近程度。这个概念是相当抽象的，似乎人们已经知道存在这样的事实。在实际中，测量的知识可能依赖于测量的类型和比例尺。一般而言，单个的观察或测量的准确性的估价仅仅是通过与可获得的最准确的测量或公认的分类进行比较。空间数据的准确性经常是根据所指的位置、拓扑或非空间属性来分类的。它可用误差（Error）来衡量。 2、精度（Precision） 即对现象描述的详细程度。如对同样的两点，精度低的数据并不一定准确度也低。精度要求测量能以最好的准确性来记录，但是这可能误导提供了较大的精度，因为超出一个测量仪器的已知准确度的数字在效率上是冗于的。因此，如果手工操作的数字化板所返回的坐标不可能依赖于比0.1mm还要准确的一个“真正的”数值，那么就不存在任何的点，在十分之一的地方是以mm表示的。 3、空间分辨率(Spatial Resolution) 分辨率是两个可测量数值之间最小的可辩识的差异。那么空间分辨率可以看作记录变化的最小距离。在一张用肉眼可读的地图上，假设一条线用来记录一个边界，分辨率通常由最小线的宽度来确定。地图上的线很少以小于0.1mm的宽度来画。在一个图形扫描仪中最细的物理分辨率从理论上讲是由设施的像元之间的分离来确定的。在一个激光打印机上这是一英寸的300分之一，而且在高质量的激光扫描仪上，这会细化十倍。如果没有放大，最细的激光扫描仪的线是看不到的，尽管这依赖于背景颜色的对照。因此，在人的视觉分辨率和设备物理分辨率之间存在着一个差异。一个相似的区别可以存在于两个最小距离之间，即当人操作者操作数字化仪时所区别的最小距离和数字化仪硬件可以不断地报告的最小距离。 4、比例尺（Scale） 比例尺是地图上一个记录的距离和它所表现的“真实世界的”距离之间的一个比例。地图的比例尺将决定地图上一条线的宽度所表现的地面的距离。例如，在一个1：10000比例
2015年度质量控制分析报告 依据《质量手册》第四版第5章?“结果的质量控制”，《程序文件》第四版“质量控制程序”按照年度质量控制计划，我所对影响结果质量的各项因素进行了监控检查，现对全年监控控制进行分析。 1、人员培训与考核 1.1、上半年，业务室组织全所技术人员对18项检验参数的检验方法进行了集中学习，进一步加强加深技术人员的检验技能。 1.2、8月份全所人员对《检验检测机构资质认定评审准则》和新改版的《质量手册》《程序文件》等体系文件进行了学习讨论，使我所新版的体系文件顺利实施。 1.3、10-11月份，我所全体人员有对2015版药典进行了系统学习。 2、实验室间比对实验 5月29日～6月8日参加了由商丘市食品药品检验所组织的全市食药检系统实验室间比对实验。通过对比对样品的检测，验证了我所从组织计划、检测试验到结果分析，均得到了有效控制，结果表明，我所仪器设备检测能力、技术人员操作水平均达到了满意的效果。 3、质量监督检查 由质量负责人和质量监督员按照质量监督计划于10月份对我所的人员管理、设施设备、标准物质及内务管理等方面进行了检查，对在检查中发现的问题进行了及时纠正。
4、样品再检测 11月上旬，我所组织人员对本年度检验留样按照相同样品不同方法、不同检验人员进行了再次检验，通过对典型样品检验结果比对，再次验证了我所仪器设备的检测能力、技术人员的操作水平均达到了满意的效果 5、内审和管理评审 依据《检验检测机构资质认定评审准则》和新改版的《质量手册》《程序文件》，我所于11月下旬进行了内部质量审核和管理评审。通过审核证明了我所的质量方针与目标在保障人民用药安全有效方面，符合《药品管理法》及实施办法要求，符合《计量法》和《检验检测机构资质认定评审准则》等有关计量法律法规的要求。本机构建立的质量体系符合《检验检测机构资质认定评审准则》的要求。质量体系文件对质量活动的控制，充分体现了有效性和适应性。