坡地径流场监测数据质量控制

坡地径流场小区定点观测是地面水土保持观测常用的技术手段之一.重点介绍如何通过对北京市坡地径流场小区的建设、维护管理、数据采集和审核整编等环节的控制,从而得到精确合理的水土保持定点监测数据,为北京市水土保持公报的发布和生态环境建设提供科学可靠的数据依据.     

水资源监测数据的质量控制

对省界断面水量、取用水户实时水量、省界断面和重要水功能区的水质以及饮用水水源地的实时水质等水资源监测类型及监测方式方法展开了分析。基于分析结果,总结出了适用于水资源考核要求的水文站水量监测数据、取用水户在线水量监测数据、水质实验室水质监测数据以及水质自动监测数据的特点及其存在的问题。同时,提出了有关水资源监测数据质量控制方面的原则和方法,并对现有的水资源管理系统提出了一些有待改进的合理化建议。     

实验室总磷分析质量控制

本文介绍了通过对总磷指标的精密度偏性试验和质控图的绘制,检查实验室监测数据的准确性、合理性以及实验室的分析质量。     

浅谈实验室内部质量控制

实验室内部质量控制是实验室自我控制质量的常规程序，采用一系列统计学的方法，反映分析质量稳定性状况，以便及时发现分析异常情况，随时采取相应的校正措施，为质量体系的持续有效运行提供基本保证，本文结合质量管理实践经验谈一些体会。     

浅谈水环境监测质量控制中的几个问题

质量保证是环境监测中一项十分重要的技术工作，环境监测的对象具有成分复杂，随机多变；时间、空间、量级上分布广泛，不易准确测量等特点。环境监测质量保证和质量控制，是保证监测数据准确可靠的有效方法，是科学管理实验室的有效措施。     

水质分析实验室内部质量控制与技术管理

针对水质分析实验室的特点，着重阐述水质分析实验室内部质量控制的方法及技术要求。并结合实例说明方法应用的工作程序     

水质监测实验室全过程质量控制的对策

水质监测实验室全过程质量控制是判定水资源质量的重要保证,水质监测工作主要以水质成分分析和水质安全判断为主,提升水质监测实验室全过程的质量,有利于水资源环境的治理。对实验室的水质监测全过程进行质量控制,避免出现水质监测工作失误,保证实验室水质监测工作满足实际要求,有利于解决现实问题。     

水质分析实验室质量控制探讨

水分析实验室的分析质量控制是水环境监测工作的重要一环，其目的是为了解保监测数据的准确与可信，迄今为止，实验室质量控制尚无统一的标准质控制程序，常规使用的质控技术也有一定的局限性，从多年水质分析实验质量控制工作的经验出发，对标准曲线的检验，加标回收率分析和标准溶液配制及标准物质的应用作了分析论述。     

松辽流域水环境监测实验室质量控制及应用

随着环境问题凸显,人们环保意识提升,大气、地表水、地下水等环境检测数据引起广泛关注。文中结合松辽流域水环境监测中心实验室质量控制实际工作,介绍几种常用的质量控制检验手段,通过检验结果确保实验室的质量管理有效,保证提供的数据准确,为相关部门有效决策管理提供支撑,为公众了解实情及科学判断提供一个窗口。     

水电站大坝安全监测数据的检查与质量控制

大坝安全监测数据主要包括变形、渗流、应力应变及温度、环境量四大项目的观测数据。从管理角度阐述了如何对这些数据进行方便、有效的检查,并对检查工作进行质量监督,切实保证数据的真实性和有效性。     

水质自动监测系统的组成及控制原理

广东省马口水文站应用的水质自动监测系统(WQMS)是一套以在线自动分析仪、可编程控制器PLC为核心,运用现代传感器技术、自动测量技术、自动控制技术、计算机应用技术以及相关的专用分析软件和通信网络所组成的综合性监测系统.该系统可以实现水质的实时连续监测和远程控制,达到及时掌握主要流域重点断面水体的水质状况、预警预报重大或流域性水质污染事故、解决跨行政区域的水污染事故纠纷、监测总量控制制度落实情况.     

基于B/S模式的水质监测数据管理系统研究

以郑州龙湖为研究对象,针对水质监测的海量数据,对水质监测数据管理系统进行设计。采用B/S模式按客户端、业务逻辑层、数据库三层框架结构建立水质监测数据管理系统,实现了水质监测数据录入、查询、报表、修改、删除,以及水质评价和发展趋势预测等数据分析功能。结果表明,采用B/S模式的水质监测数据管理系统,操作简单、易于扩展,为同类水质监测数据的管理提供了参考。     

完善水电职业教学质量监控体系初探

论述了如何完善学校教育教学质量监控体系的建设，实现全员监控和全程监控。就充分发挥参与者的作用，进一步强化评估结果的运用和完善监控网络，提高监控技术，探索新的质量管理理念和模式，完善学院的教育教学质量监控体系进行了探讨。     

几种异常值判别准则在安全监测数据处理中的应用

通过引入统计学中用于滤除异常值的拉依达准则（3σ准则）、格拉布斯准则、肖维勒准则、狄克逊准则,讨论了利用这些判别准则进行安全监测数据粗差处理的可行性和有效性。     

大坝安全监测数据的分段多项式滤波方法研究

大坝安全监测效应量的主要特点是周期性、时效性、含有测读误差等。数据序列波的目的是在保留数据序列的周期性、时效性及其它原因量引起的效应分量的前提下，尽可能地削弱测读误差的影响。分段多项式滤波是一种将数据序列按一定时间长度分段，在分段的数据序列上进行多项式拟合，相邻段的多项式之间满足一定条件的最小二乘滤波方法。用此方法还可以进行观测值的可靠性检验和粗差剔除。这种滤波方法特别适合工程运行期的安全监测数据序列的滤波。     

对水利统计数据的质量控制

从当前水利统计的现状及数据质量存在的问题入手,阐述了对统计数据的全程质量控制的有关问题,包括体制建设、指标体系与标准建设、信息化系统保障等。一项统计数据的产生并不是孤立的,因此,应将统计数据的全程质量控制当作一项系统工程,只有这样,才能有效地提高数据质量和统计效率。     

云峰水电站大坝变形监测设计及监测成果

云峰水电站大坝为混凝土宽缝重力坝,为掌握大坝变形,研究坝体的变形规律,综合运用真空激光准直系统、引张线、垂线及静力水准系统等几种变形监测方法,成功实现了对大坝的变形监测,为大坝变形监测设计提供了宝贵的经验。     

基于图像处理技术的大坝监测数据粗差识别

为实现大坝长久稳定的安全服役, 避免监测资料中的粗差对大坝安全监测结果产生影响, 需要对监测数据中的粗差进行剔除。由于目前的粗差识别方法依旧会造成粗差漏判、误判情况的发生, 通过模仿人工识别数据粗差的过程, 运用程序设计语言, 提出一种基于图像处理技术的自动化粗差识别方法。首先对依据监测数据绘制出的散点图进行高斯模糊和二值化处理, 再提取主要趋势线, 最后识别出监测数据中的粗差点并进行剔除。选取某实际工程大坝监测资料, 运用该方法对其进行粗差识别, 并与传统 3R 识别准则的粗差识别效果进行对比。算例结果表明: 该方法对数据粗差的识别效果更加显著, 避免了粗差漏判情况的发生, 对粗差的剔除更彻底; 利用该方法识别后得到的统计模型复相关系数为 0.999, 标准差为 0.192, 模型精度更高, 也更符合工程实际情况。因此, 该方法具有一定的工程应用前景和实用价值。