农业污染源普查数据质量控制方法与空间规则实践.pdf

农业污染源普查是环境保护工作中的一个重要环节，其主要目的是全面掌握农业活动对环境造成的影响，确保科学制定防治措施和政策。在2017年开展的农业污染源普查，覆盖了农业的主要领域，采用了先进的技术手段和严格的数据质量控制流程，为环境管理和污染防治提供了基础数据支撑。 普查工作覆盖了种植业、畜禽养殖业、水产养殖业、秸秆和地膜五个专业领域，涉及全国各级行政区域，这表明普查工作的全面性和细致性。为了保证普查数据的准确性，采取了多阶段的数据质量控制方法。在填报阶段，普查员使用APP采集数据，并结合GPS定位技术，确保数据的原始性和可靠性。同时，通过内置字典表对数据进行机械校验，这有效地防止了数据录入错误。 空间信息的引入，不仅提升了数据的可追溯性，还增强了数据的准确性。例如，GPS定位技术不仅可以记录填报位置，还能够防止数据篡改。空间校验环节通过空间分析工具如GIS制图分析，进一步确保了数据的空间位置准确性。这一过程结合了传统的数据校验方法和现代的地理信息系统技术，从空间规则上保证了数据的质量。 进入审核阶段，数据质量控制得到进一步加强。利用直方图、散点图和聚类分析等可视化工具，审核人员可以直观地识别数据中的离群值和规律性异常。值得注意的是，畜禽养殖业数据的退回数量占比高达98.89%，这凸显了数据审核工作的严格性，表明了普查工作对数据质量的高标准要求。 在数据的入库阶段，异常值检测技术的应用是质量控制的关键步骤。3σ原则、竞争型神经网络、箱形图和K-means聚类方法在本阶段被用来识别潜在的异常数据。3σ原则适用于正态分布的数据，其基于统计学原理，能够识别出那些远离均值的数据点。竞争型神经网络则是一种算法，能在数据录入和存储的过程中识别异常值。而箱形图和K-means聚类方法则是无监督学习的两种工具，它们通过聚类分析，能够将数据分为不同的簇，从而辨识出与多数数据不同的异常值。 整个质量控制流程的最后一步是补充校验。普查数据经过前几个阶段的严格筛选和校正后，仍需对数据进行复查，确保没有遗漏的错误或异常值。此外，补充校验还涉及对数据进行时效性的检验，以保证数据反映的是普查标准时点——2017年12月31日的情况。 农业污染源普查在数据质量控制方面做了大量的工作，确保了数据的多维度和多层次的准确性。这不仅为农业环境治理提供了可靠的数据支持，也为以后类似的普查工作提供了宝贵的经验。这些方法和策略在环境监测和科学研究等领域都有重要的参考价值，特别是在面对大规模数据收集时，如何确保数据的质量，普查工作提供了可借鉴的成功案例。通过GIS等地理信息系统技术的应用，以及全流程、全要素、可追溯的质量控制流程，农业污染源普查确保了普查结果的科学性与可靠性，为我国农业环境管理提供了坚实的数据基础。