DB1508T 135—2021 水利信息数据质量控制规范

《DB1508T 135—2021 水利信息数据质量控制规范》是内蒙古自治区乌兰察布市制定的一项地方标准，旨在规范水利信息数据的质量控制流程。以下将对其中的关键条款进行深度解读。

关键术语定义

标准中首先明确了若干核心概念：

- 数据质量：指数据的准确性、完整性、一致性、时效性和可追溯性等特性。

- 质量控制：为确保数据满足预期用途所采取的一系列管理与技术措施。

这些定义为后续的数据处理提供了理论基础和操作指南。

数据采集阶段的质量要求

在数据采集环节，标准强调了以下几个方面：

1. 原始数据的真实性

- 必须保证原始数据来源于可靠的观测设备，并且记录过程符合相关规程。

- 对于人工观测的数据，应由至少两名工作人员共同确认无误后方可录入系统。

2. 数据采集频率

- 不同类型的水利数据有不同的采集周期。例如，水位监测一般每小时一次，而流量测量则可以按日或按周进行。

- 特殊情况下如暴雨、洪水等极端天气条件下，需增加采样密度以捕捉变化细节。

3. 设备校准与维护

- 所有用于数据采集的仪器仪表都必须定期接受专业机构的检定或校准。

- 使用前还需检查其工作状态是否正常，避免因设备故障导致错误数据产生。

数据传输与存储的安全性

为了保障数据在整个生命周期内的安全性，标准提出了具体的技术要求：

1. 加密传输

- 数据从采集点到中心数据库之间的传输过程中应当采用加密算法保护信息不被非法获取。

- 建议使用SSL/TLS协议来建立安全连接通道。

2. 冗余备份机制

- 数据库服务器应配置双机热备或多副本存储方案，一旦主服务器出现故障能够迅速切换至备用节点继续运行。

- 定期将重要资料导出并保存至物理介质上作为长期归档。

3. 权限管理体系

- 系统内所有用户均需经过身份验证才能访问特定资源。

- 根据岗位职责划分不同级别的访问权限，防止越权操作发生。

数据分析与应用阶段的质量把控

当数据进入分析阶段时，同样需要遵循严格的标准：

1. 模型验证

- 在构建预测模型之前，应对历史数据进行全面审查，剔除异常值后再投入训练集当中。

- 完成建模后还需通过交叉验证等方式评估模型性能指标（如精度、召回率等），确保其具有较高的可信度。

2. 结果解释

- 分析所得结论必须基于客观事实而非主观臆断。

- 当发现某些现象超出常规范围时，应及时调查原因并修正假设前提。

总结

综上所述，《DB1508T 135—2021 水利信息数据质量控制规范》涵盖了从数据生成到最终使用的全过程，为企业和个人开展相关业务提供了全面指导。希望各相关单位能够严格按照该标准执行，共同推动我国水资源管理水平迈上新台阶。