农业污染源普查数据质量控制方法与空间规则实践 汇报人： 徐艳 科技、 创新 农业农村部环境保护科研监测所 01 农业污染源普查简 介 03 填报与审核阶段质 控 02 质控工作总体概 述 04 入库阶段质 控 目 录 05 总 结 PART 01 农业污染源普查简介 农业污染源普查内容： 普查标准时点： 2017 年 12 月 31 日 五大专 码、统一填写表 头 （省、市、 县） 数据专业规范 内置共计 20 余条专业校 验 规范，根据专业规则对填 写的数据进行数据规范 校验不通过，不允许提交 种植业、秸秆、地膜 水产、畜禽字典表 数据字典表 填报阶段质控——机械校验 机械校验 通过采集端内置的字典表，以及专业规则进行强制校验 3 审核阶段质控——空间校验 空间校验 通过可视化手段，将坐标落在县 域内，用于快速定位偏移数据。 审核阶段质控 审核阶段质控 4-6 月各专业退回数量 3 PART 04 入库阶段质控 入库阶段质控——方法介绍 利用 gis 的手段，将数据制图，从图中发现潜 藏 的数据问题 通过新的规则和阈值范围，对各专业数据进行 补充校验 通过异常值检测算法，从统计学角度去发现异 常数据 竞争型神经网络与 GIS 相结合， 通过空间分 布 规律寻找异常数据 竞争型神经网络 +GIS 制图分析

到环保局信息化建设能否与时俱进的问题。虽然采用“参数驱动”方法 在一定程度可减少因业务需求改变而对应用软件进行的调整，但是， 参数驱动也有许多局限性。例如，在系统设计和开发阶段就把将来 的业务需求、业务处理规则所有的变更可能性都考虑周全，这既不 现实，也不可能。往往在业务需求进行较大调整时，应用软件也必 须进行相应的改动。另一方面，应用软件的改动又不允许对正常的 业务处理活动产生影响，业务部门在考虑推出经营措施时，经常要 集中 监测，并对系统生命周期中的接入标准、敏捷开发、分布式部署、 监测范围、安全防护等进行统一标准化管理。 1.4.1.3.4 大数据数据处理技术 常用的挖掘方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网 络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 （1）分类 分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模 式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数 性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很 低。 （4）关联规则 关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据 一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程 主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频 项目组；第二阶段为从这些高频项目组产生关联规则。 （5）神经网络 神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、

智能粮库 应用系统中可以固化，固化的作业流程，必须按照事先定义好的规则进行。 （2）粮库作业智能化运行、精确化控制：运用 RFID 技术对粮食出入库的登记、扦 样、化验、称重、入仓等各个业务流程进行智能化管理，减少管理层次，降低管理成本， 提高管理效率。与此同时，固化的作业环节在执行过程中，都要与事先定义的规范流程 规则进行比对，如果不符合，将提示报警，作业无法执行，实现精确化控制。 （3）粮库作业流程可视化：由于 管理和维护质检中心各类粮油的质量检化验指标标准。 （4）质检标准及扣量扣价规则维护 对粮食收购过程中的定等定价标准进行维护，在收购入库过程中，能根据化验结果 和定等定价规则，自动确定粮食等级和单价，支持通过双指标来同时确定粮食的等级和 单价。 对粮食在收购过程中的扣量扣价规则进行维护，在粮食收购过程中，能够根据化验 结果和扣量扣价规则，自动确定粮食的增扣价格及数量。 4.1.2.3.仓储库存 化验环节，可以在系统中预先设置定等定价的规则。化验完成后，根据化验结果与 预先设置的规则进行比对，自动判定化验的粮食等级及价格。定等定价的规则，最多支 持通过两种化验指标来进行联合判定。定等定价的规则可由用户在系统中自行设定。 在化验环节，也支持在系统中预先设定扣量扣价的相关规则。化验完成后，根据粮 食的化验结果值，与相应的扣量扣价规则中的标准值及扣量扣价规则进行比对，自动判 定关联业务的扣量扣价值。扣量扣价的规则可由用户自行设定。

• 通过视频分析， 对区域内人员聚 集数量超出指定 阈值，进行告警 提示 人员聚集 • 对于乡镇街道违规占道 经营的摊贩，进行自动 检测，维护街道秩序 占道经营识别 智能报警 规则引擎 AI 算法引擎 联动引擎 事件引擎 AI 云端融合联动 物联设备 AI 智能设备 报警设备 算法服务 第三方消息推送 联动策略 抓拍、录像 短信、邮件 消息推送 云台预置点联动 可编程逻辑控制器、微波对射、脉冲电子围栏、红外对射、监控以及视频智能分析的多 品类报警源对接，实现对报警事件的汇聚和“一张图”管控。 智能报警 多源事件感知、图像分析研判以及物 联数据规则定义等形成完备的平台级 事件规则引擎。 多报警源接入 联动动作可覆盖：弹屏、上墙、声 光、语音广播、抓拍、录像、云台 预置点、短信通知、邮件通知等。 丰富的联动策略 支持 10 余种智能分析算法，适用 统自动执行联动动作，并支持报警事件 的强制提醒和处理；事后支持对报警记 录检索、处理以及报警统计分析。 事件闭环处理 人车布控 支持对指定的人员 / 车辆进行布控 报警，一旦目标出现，立即进行 弹屏提醒，并按照预先设置规则 执行进行抓拍、录像等联动动作。 管控一张图 兼容多种地图类型，可实现静态资源的标注与展示、动态资源轨迹绘制查询、实时状态监测、远程设备控制、事件多维联动等， 实现真正意义上的“管控一张图”。

饮食健康、从农田到餐桌、把 合适的食品给到合适的人 AI 计算 深度学习图像识别 强化学习对话引擎 迁移学习知识图谱对抗学习 逻辑计算 统计计算逻辑回归规则引擎 逻辑变量逻辑常量组合运算 代入规则对偶规则反演规则 预处理 清洗数据特征处理数据合并 数据降维数据去重数据归一化 存储 文件存储对象存储数据库存储 消息存储图片存储日志存储 大数据计算 实时计算流式计算批量计算

数据中心建设需求 1. 元数据管理的需求 统一和规范粮食信息化的信息内涵，指导粮食信息化数据库及相关业务应用系统 的开发设计。对粮食流通管理数据中心的基本数据集的内容结构，数据元描述规则、 分类代码和目录格式，以及数据集元数据描述规则、数据集分类编码等做统一约束。 为粮食行业信息管理标准化提供依据，为构建整体的粮食信息模型和数据字典提供基 础信息资源。应包括基本信息、仓储建设、储备粮管理、应急指挥等其他数据内容。 6.3.2 粮食信息数据管理系统 在没有数据标准的时候，对于同一个数据字段，数据中心对于该数据字段 保存多个来源的版本。系统提供工具、服务来展现数据的不一致性，数据管理 员根据工作制度及相关规则，进行比对、冲突检查、数据审核、数据转换。当 数据达到一致性、完整性要求时，数据将由采集库转存到粮食流通追溯核心库 中，并通过数据交换系统以订阅/发布的方式提供给各业务部门使用。 当数据有冲突 的一个典型应 用领域，充分体现了 GIS 的空间分析功能。 ◆ 网络分析 (Network System Analysis) 建立交通网络、地下管线网络等的计算机模型，研究交通流量、进行交通 规则、处理地下管线突发事件(爆管、断路)等应急处理。 警务和医疗救护的路 径优选、车辆导航等也是 GIS 网络分析应用的实例。 ◆ 可视化应用 (Visualization Application)

包括路径规划、行动控制、作业监控、协同作业等标准。 （1）BCA 路径规划标准 主要规范基于北斗、惯性、视觉等导航技术的智能农机、 农业无人机、农业机器人等农业智能装备移动轨迹优化、避 障规则、作业覆盖策略等的技术要求，包括但不限于作业边 界识别、路径生成规则、实时避障规划等标准。 （2）BCB 行动控制标准 主要规范智能农机、农业无人机、农业机器人等农业智 能装备在自主或半自主作业模式下的运动控制方式、动态调 农村集体资产分类与代码 NYB-22234 制定中 行业标准 14 农业科学数据安全分类 NYB-21071 制定中 行业标准 15 AAC 符号标识 农业对象标识符分类与编码规则 NY/T 4694-2025 已发布 行业标准 16 AB 安全 ABB 网络数据 安全 农业大数据安全管理指南 NY/T 4261-2022 已发布 行业标准 制定中 国家标准 28 农林机械 电磁兼容性 第 2 部分：额外的 EMC 功能安全要求 20233541-T-604 制定中 国家标准 29 农林机械 电磁兼容性 试验方法和验收规则 GB/T 21398-2008 已发布 国家标准 30 农林拖拉机和机械 农用定位与导航系统测 试规程 第 1 部分：卫星定位装置的动态测 试 GB/T 39517.1-2020

............ 22 政策法规建设滞后 ............................................................ 22 共享标准规则缺乏 ............................................................ 23 需求分析 ........................ 数字乡村初步设计解决方案 第23页 皮书》明确将在公共部门透明度委员会(监督各部门数据开放的核心机构)中设立 一名隐私保护专家，确保数据开放过程中及时掌握和普及最新的隐私保护措施等。 共享标准规则缺乏 共享标准是形成数据共享的底层支撑。只有将元数据的标准搞清楚了，数据 融合才能顺利实施。现有监测统计体系中同一个指标数据获取的标准不同，有的 选择的是全面调查，有的采取的是抽样调查，有的则是参考遥感影像;在不同环 使 用。 （6）分布式资源调度 DRS 分布式资源调度（DRS，Distributed Resource Scheduler）实时对资源池的负 载进行动态监控，并根据业务需要与预定义规则，在多台虚拟机之间智能分配可 用资源。当虚拟机负载增大时，DRS 通过在资源池中的物理服务器之间重新分发 虚拟机来自动分配额外的资源，实现资源池中的物理服务器之间虚拟机的均衡分 布。 （7）分布式电源管理

处理速度较慢；基于本体的抽取方法是利用本体这个比较成熟的刻画 领域的技术手段，对抽取页面的类型进行描述及设计匹配规则，该方法 与抽取的 Web 页面格式无关，但本体库的构建工作量非常大；基于 规则的文本信息抽取模型也需要先构造抽取规则，从手工标记的训练 例中推导出一个抽取规则集。 “ 目前 Agsoso” 已经整合了农业科技、特色农产品、农业生产资 料、农业社会经济、农业自然资源、农业产品、农产品市场、农民专 料、农业社会经济、农业自然资源、农业产品、农产品市场、农民专 业 合 作 社 、 农 业 企 业 、 农 业 视 频 等 14 个 分 类 ， 59 个 主 题 信 息 库，6.8TB 数据资源，实现了农产品数据集市挖掘、基于规则的包装 器专题信息 抽取模型、农业信息专题词库更新算法、无序数据的大样 本学习机制等 技术的应用，为农业知识来源的最大频繁项目集和信息 熵集合提供了数 据仓库基础。 2.1.3 农业感知数据挖掘 体、群体、环境、投入品等各个方面采集全方位、实时、高频度的养殖 信息，通过数据挖掘判定畜禽个体健康情况、饲料配比营养状况， 对 不同生育期内最佳养殖环境模拟、个体行为预警等特征抽取、分 类、聚 类、 预测、关联规则发现、统计分析等，支持高层次的决策分析，保障养 殖产 品的繁育和生产效率。 数据挖掘在养殖效益分析中的应用。根据养殖原始数据、价格和 投入量等，运用数理统计模型、关联分析模型、确定目标函数的具体

..............................................................................108 10.3.1 制定风险管理规则，规范风险管理 .............................................108 10.3.2 开发应对措施 ........................ 数据监理主要是针对入库前的地下综合管线数据依据一定的检查规则进行 监理检查，并自动筛选出未通过监理检查的地下管线数据，作为用户检查修改 的依据。所有要入库的地下管线数据通过监理检查后，若未发现任何问题，表 示符合入库标准要求。通过该系统提供的数据成图功能，可以自动生成符合地 下管线入库标准要求的管线数据。 ■数据载入 用于打开要入库的管线数据，打开后页面将显示打开数据的结构。 ■监理规则定义 定义数据监理检 定义数据监理检查的标准规范，规则库中已经定义了各种数据检查规范， 用户可以对其进行修改及保存。 ■数据监理 “ ” 定义好数据监理规则后，点击 数据监理 工具，系统将依据定义的监理规 则，对数据进行监理检查，监理检查出的错误将显示在监理结果中，在数据成 “ 图后可以对错误进行定位。鼠标右键点击错误结果，可以选择 导出到 Excel”功 能 将监理错误结果导出到 EXCEL “ ” 文件中，还可以选择