温度测量不确定度评定 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国计量出版社发行部

作者:沈正宇

出品人:

页数:108

译者:

出版时间:2006-11

价格:20.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502625030

丛书系列:

图书标签:

• 温度测量
• 不确定度
• 评定
• 计量
• 误差分析
• 校准
• 实验数据处理
• 测量规范
• 质量控制
• 可靠性

测绘工程中的误差控制与数据处理 本书深入探讨了现代测绘工程领域中，确保数据质量与结果可靠性的核心环节——误差的识别、分析、控制与处理。测绘工作是基础设施建设、国土资源管理乃至高精度导航定位的基础，任何数据采集或计算中的微小偏差都可能在后续应用中被放大，造成重大的工程失误或决策失误。因此，系统性地掌握误差理论与数据质量控制方法至关重要。 第一部分 测绘误差的基本理论 本部分聚焦于测绘数据采集过程中必然存在的各类误差来源及其数学特性。我们将详细解析误差的分类体系，包括系统误差、随机误差和偶然误差的定义、产生机理及其对测量成果的影响。 误差的数学模型与统计特性： 深入讲解误差的概率分布规律，重点介绍正态分布在测绘数据中的应用。通过对大量观测数据的统计分析，阐述如何计算中误差（标准差）及其意义，这是量化测量精度和进行可靠性评估的基石。同时，将介绍如何利用误差传播定律，将单项观测误差对最终计算结果的影响进行量化。 误差的来源与影响分析： 系统梳理了造成测绘误差的主要因素，涵盖了从仪器设备本身的设计缺陷、环境因素（如温度、气压、大气折射）对光波或电磁波传播的影响，到操作人员的主观因素和外界干扰（如地震活动、地面沉降）。对不同类型的误差，本书将提供具体的实例分析，说明其如何系统性地或随机性地偏离真值。 第二部分 精度评定与可靠性分析 数据质量的评定并非仅仅停留在计算中误差的层面，更需要一套完整的精度评定和可靠性保障体系。本部分将指导读者如何从多个维度对测绘成果的可靠性进行检验和论证。 平差计算与极限精度： 详细阐述了在存在冗余观测数据的情况下，如何使用最小二乘原理进行数据平差计算。这包括了对不同观测精度（权重）的处理、先验信息的使用，以及如何通过平差结果获取内部符合性检验指标（如单位权中误差）。特别地，将区分极限精度（理论上可达到的最高精度）和实际精度（由实际观测数据确定的精度）。 数据可靠性检验： 介绍如何利用统计学方法识别和剔除异常值（粗差）。这不仅包括传统的固执法和Q检验，更侧重于现代数据分析中采用的鲁棒性方法，例如基于方差分量的可靠性分析，用以判断数据采集过程是否满足预期的精度要求。 成果的最终精度报告： 指导读者如何根据平差结果、单位权中误差和误差传播规律，最终形成一份全面、准确的测绘成果精度报告，明确成果的适用范围和置信水平。 第三部分 现代测绘数据处理中的误差控制 随着全球导航卫星系统（GNSS）、激光雷达（LiDAR）和无人机摄影测量等高技术手段的广泛应用，测绘数据处理的复杂性显著增加。本部分将重点讨论在新技术背景下，如何进行系统性的误差源管理。 GNSS定位误差的建模与解算： 深入解析GNSS定位中涉及的多路径效应、对流层和电离层延迟误差、卫星钟差和轨道误差。重点讲解如何利用精密单点定位（PPP）、相对定位以及网络化参考站（CORS）技术，对上述系统误差进行有效削弱或改正。 影像测量与三维重建的误差链： 针对无人机和航空摄影测量项目，详细分解从地面控制点（GCP）布设、像控点测量，到空中三角测量、密集匹配和三维模型生成的完整误差传递链。强调了获取高精度数字表面模型（DSM）和正射影像（DOM）所需的几何定标、像方差分析和匹配算法的选择对最终精度的影响。 数据融合与不确定性管理： 在多源异构数据融合（例如，将LiDAR点云数据与GNSS/IMU数据或传统地面测量数据融合）的场景下，本书提供了处理不同精度数据源的方法论。如何定义不同数据源的权重矩阵，并确保融合后的数据集在统计学上保持一致性，是本章的核心内容。 第四部分 工程应用中的误差案例分析 为了将理论与实践紧密结合，本书最后通过一系列真实的工程案例，展示误差控制在实际工作中的应用。 高精度控制网的布设与解算： 分析大型隧道工程或城市高精度基准网的建设中，如何通过优化观测方案（如选择最优边角关系、增加照准目标观测）来最大化内业平差的精度。 变形监测中的时间序列分析： 探讨在长期形变监测项目中，如何区分由地质构造引起的永久性形变与由环境因素（如温度变化导致的仪器微小位移）引起的随机误差，并构建可靠的监测预警阈值。 本书旨在为测绘工程师、地理信息系统（GIS）专业人员、大地测量学和遥感技术的研究者提供一本全面、实用的误差理论与数据质量控制的参考手册。它强调的重点在于主动识别和量化控制测量过程中的不确定性，而非仅仅事后弥补。

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这本书的吸引力还在于其专业性和前沿性。在当今科技飞速发展的时代，对测量精度的要求也越来越高。尤其是在一些高端领域，例如航空航天、精密制造、生物医学等，微小的温度偏差都可能导致严重的后果。因此，准确地评定温度测量的不确定度，不仅是技术要求，更是安全和质量的保障。我希望这本书能够提供关于不确定度评定最新、最权威的指导和方法。例如，它是否会涉及最新的国际标准（如 GUM - Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement）在温度测量领域的应用？是否会探讨一些高级的不确定度评定技术，例如蒙特卡罗模拟法等？我更期待书中能够涵盖不同温度测量技术（如热电偶、热电阻、红外测温仪等）在不确定度评定方面的特殊考量，以及如何针对不同应用场景选择最合适的不确定度评定方法。

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这本书的封面设计简约而不失专业感，深邃的蓝色背景点缀着温度计的抽象图形，让人一眼就能联想到主题。我是在一个偶然的机会下，在书店的科技类书架上发现了它。当时我正为工作中遇到的一个棘手问题而苦恼，那就是如何精确地量化我们所做的温度测量数据的可靠性。市面上关于温度测量技术本身的介绍倒也不少，但对于“不确定度”这个概念的深入探讨，却总是语焉不详，要么过于理论化，要么不够系统。这本书的出现，恰似久旱逢甘霖。当我翻开它，首先吸引我的是它清晰的目录结构，从基础理论到实际应用，层层递进，逻辑性极强。每一章的标题都精准地概括了其核心内容，让读者在阅读前就能对全书的脉络有一个大致的把握。更重要的是，作者在介绍理论的同时，并没有忽略实际操作的重要性，这一点在我看来是非常难得的。我期待在这本书中找到解决我实际问题的钥匙，学习如何科学、严谨地评估和报告温度测量的误差范围，从而提升我们工作数据的可信度。

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我对这本书的期待，更多地源于它背后所承载的科学精神和严谨态度。在许多实际的科学研究和工业生产中，温度是一个至关重要的物理量，它的测量精度直接影响到实验结果的有效性和产品的质量。然而，任何测量都无法达到绝对的精确，总会伴随着各种不确定性。如何理解和量化这些不确定性，并在此基础上做出合理的判断，是衡量一个研究者或工程师专业水平的重要标志。这本书的名字《温度测量不确定度评定》恰恰点出了这一核心要素。我希望它能为我提供一个坚实的理论基础，让我能够理解不确定度产生的根源，掌握各种评定不确定度的分析方法，例如标准不确定度的合成、扩展不确定度的计算等。同时，我也期待书中能够提供丰富的案例分析，通过实际操作来演示如何将理论应用于解决具体的测量问题，例如在不同类型的温度传感器、不同测量环境下的不确定度评定，以及如何利用软件工具来辅助计算。

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作为一个刚刚接触温度测量领域的研究生，我对于如何准确地表述我的实验数据感到有些困惑。我的导师要求我对每次实验的温度测量值都进行不确定度评定，但我之前接触的教材对此方面的内容介绍得相对零散。这本书的出现，让我看到了希望。我被它所传达的“量化不确定性”的理念深深吸引。我理解，不确定度评定并非仅仅是计算几个数字，它背后蕴含着对测量过程的深刻理解和对误差来源的细致分析。我非常希望这本书能够引导我建立起一种严谨的测量思维，教会我如何系统地识别和分析温度测量过程中可能出现的各种误差源，例如仪器的系统误差、随机误差，以及环境因素的影响等等。更重要的是，我渴望学习到如何将这些误差进行量化，并最终得到一个可靠的不确定度区间。如果书中能够提供一些关于不确定度报告的标准格式或者范例，那将对我撰写实验报告非常有帮助。

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我是一名从事仪器校准工作的技术人员，对于“准确度”和“不确定度”这两个概念有着深刻的体会。在日常工作中，客户经常会询问关于测量仪器的“精度”问题，而我总是需要解释这背后所蕴含的“不确定度”概念。这本书的题目《温度测量不确定度评定》正是我们工作中的核心内容。我非常希望能在这本书中找到更系统、更深入的理论指导和实践方法。我期待书中能够详细介绍不确定度评定的各个步骤，包括识别不确定度的来源、量化各项不确定度分量、进行不确定度的合成以及最终的扩展不确定度计算。此外，我希望书中能够提供丰富的图表和实际案例，帮助我更好地理解抽象的理论，并将所学知识应用到实际的仪器校准工作中。例如，对于不同类型的温度传感器，它们的不确定度来源有何不同？如何有效地进行校准不确定度的评定？如果书中能够提供一些关于不确定度评定报告的规范建议，那将大大提升我工作的效率和专业性。

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