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统一土地数据标准

《土地利用现状分类》国家标准采用一级、二级两个层次的分类体系,共分12个一级类、56个二级类。其中一级类包括:耕地、园地、林地、草地、商服用地、工矿仓储用地、住宅用地、公共管理与公共服务用地、特殊用地、交通运输用地、水域及水利设施用地、其他土地。 《土地利用现状分类》国家标准确定的土地利用现状分类,严格按照管理要和分类学的要求,对土地利用现状类型进行归纳和划分。一是区分“类型”和“区域”,按照类型的唯一性进行划分,不依“区域”确定“类型”;二是按照土地用途、经营特点、利用方式和覆盖特征四个主要指标进行分类,一级类主要按土地用途,二级类按经营特点、利用方式和覆盖特征进行续分,所采用的指标具有唯一性;三是体现城乡一体化原则,按照统一的指标,城乡土地同时划分,实现了土地分类的“全覆盖”。 

统一土地数据标准简介

《土地利用现状分类》国家标准采用一级、二级两个层次的分类体系,共分12个一级类、56个二级类。其中一级类包括:耕地、园地、林地、草地、商服用地、工矿仓储用地、住宅用地、公共管理与公共服务用地、特殊用地、交通运输用地、水域及水利设施用地、其他土地。 《土地利用现状分类》国家标准确定的土地利用现状分类,严格按照管理要和分类学的要求,对土地利用现状类型进行归纳和划分。一是区分“类型”和“区域”,按照类型的唯一性进行划分,不依“区域”确定“类型”;二是按照土地用途、经营特点、利用方式和覆盖特征四个主要指标进行分类,一级类主要按土地用途,二级类按经营特点、利用方式和覆盖特征进行续分,所采用的指标具有唯一性;三是体现城乡一体化原则,按照统一的指标,城乡土地同时划分,实现了土地分类的“全覆盖”。

土地单位的多级性与自然地理环境中土地分异的连续性有关,特别是受到作为分异主导因素的地貌形态发育过程及其组合的连续过渡和多种多样的组合的影响。从最简单的地貌要素(地貌面)向基本地貌单元和复杂的地貌形态组合的发展过程是逐渐过渡的。土地单位是自然历史发展的产物,其自身的发展也具有从简单向复杂的发展变化过程,因而具有连续性和多级性,统一土地数据标准对土地的使用有很大帮助。 2100433B

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统一土地数据标准造价信息

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统一土地数据标准常见问题

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统一土地数据标准文献

路灯参照数据标准 路灯参照数据标准

路灯参照数据标准

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产品说明 型号 SMLD-56B SMLD-112B SMLD-168B 工作电压 AC185~264V 频率范围 47~63HZ 功率因数( pF) ≥0.95 总谐波失真 (THD ) <20% 电源效率 ≥90% 系统功耗 75W 150W 225W LED 发光效率 ≥80 Lm/W LED 初始光通量 5200 lm(Tj=25 ℃) 10200 lm(Tj=25 ℃) 15200 lm(Tj=25 ℃) LED 维持光通量 4800 lm(Tj=60 ℃,Ta=25℃) 9500 lm(Tj=60 ℃,Ta=25℃) 14200 lm(Tj=60 ℃,Ta=25℃) 灯具光通量 4400 lm(Tj=60 ℃,Ta=25℃) 8600 lm(Tj=60 ℃,Ta=25℃) 12800 lm(Tj=60 ℃,Ta=25℃) 灯具效率( %) ﹥90% 照度(

质量检测行业信息化管理问题:没有统一的数据标准和规范

质量检测行业信息化管理问题:没有统一的数据标准和规范

没有统一的数据标准和规范,各应用系统之间没有接口,数据不能共享,形成各应用系统之间、应用系统与试验机自动采集系统之间的数据障碍,造成数据管理不规范。

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统一大数据标准刻不容缓

去年年底,工信部发布了《大数据产业发展规划(2016-2020)》。“规划”不仅明确了大数据发展的重点任务和重大工程,还提出了十三五时期大数据发展的多项量化目标,即到2020年,大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,年均复合增长率保持30%左右;培育10家国际领先的大数据核心龙头企业和500家大数据应用及服务企业;建设10-15个大数据综合试验区,创建一批大数据产业集聚区,形成若干大数据新型工业化产业示范基地,等等。相信在国务院发布《促进大数据发展行动纲要》之后,主管部门发布布局大数据发展的第一个“五年规划”,并提出诸多具体的量化目标,对推动大数据在中国的推广和应用,一定会产生积极的促进作用。

实际上,提出大数据发展的量化目标,一些地区已经走在前面。如早在2013年上半年,重庆市即宣布启动大数据发展战略,2017年预期形成500亿元的市场规模。2016年上半年,北京市提出到2020年,全市大数据产业规模将达千亿元。几年来,大数据交易也愈来愈受到各方面的重视,并被提上日程。北京、上海、河北、浙江、贵阳等多个省市都成立了大数据交易中心或交易所。一些非直辖市、非一线城市对大数据的重视更令人瞩目。如贵阳市连续举办大数据产业峰会;盐城市在过去一年就主办了中国大数据企业大会、合作共建国家级大数据产业基地推介会,并与一批企业签订了入驻协议。而20165月,贵阳大数据交易所在其发布的“2016年中国大数据交易产业白皮书”中称,中国大数据产业规模2014年为1038亿元,2015年为1692亿元,预计2016年为2485亿元、2020年将达13626亿元;同时预计2016年国内大数据交易规模为62亿元。

笔者注意到,在以上诸多数据中,涉及大数据价值量的数据已经出现了一些不同的概念表述,如相关产品和服务业务收入、产业规模、市场规模、交易规模等等。而不同数据至少在量级上看似也并不太协调,特别是2016年国内大数据交易规模62亿元,笔者一开始以为看错了或是印错了,但查看了不同来源的版本,从标题到具体段落,千真万确都是62亿元。这是一个什么样的规模呢?2016年春节档影片《美人鱼》,总票房33亿元,2017年春节七天长假,国内院线票房也是33亿元。2016年国内大数据交易规模,尚不及一部《美人鱼》加今年春节七天长假的电影票房。如果数据没有错,那么原因有二,或是口径范围较窄,或是真正进行交易的大数据规模确实极为有限。尽管仅阿里一家2015年的线上交易额就达3万亿元,尽管许多大数据企业实时产生着海量的数据信息,但大数据作为财富而用于交易,或许还刚刚起步,看上去还非常有限。

尽管上述概念和数据的研究和发布者一定是经过了深入研究和论证,但可以肯定的是,第一,尚没有统一的国家标准;第二,没有详细的分类;第三,因为没有具体分类,自然也不会有总目标下的分项预期目标。因此,尽快出台统一的大数据国家标准,对大数据的推广应用、对大数据及相关产业的发展,已经到了刻不容缓的时候。综合现有的研究成果及各方观点包括:大数据——电子化生成的达到一定量级的数据及技术的集成;大数据产业——既包括大数据的创造、生产、提供、交易,也包括生产大数据需要的技术和设施;大数据交易——将大数据作为一种商品,在市场上销售和购买。但要依照国民经济行业分类标准将其明确边界并细分,或是对现行的行业、产品分类标准进行补充完善,都是一项十分艰苦细致的工作。而若干年来,文化产业、体育产业、战略性新兴产业、生产型服务业等等,反映其发展进程,在国家或省一级层面都对政府统计提出过明确要求。因此,当大数据发展的量化目标越来越明确和具体化的时候,反映其目标的实现情况、用数据反映大数据的规模与发展,必然会成为对政府统计的一项新的工作要求。所以,无论是从自身应用大数据考虑,还是从反映大数据发展的要求出发,统一大数据及相关标准,都是摆在政府统计部门(当然还有其他政府主管部门)面前一道刻不容缓的课题。

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住房和城乡建设部关于发布行业标准《房屋建筑统一编码与基本属性数据标准》的公告

现批准《房屋建筑统一编码与基本属性数据标准》为行业标准,编号为JGJ/T496-2022,自2022年7月1日起实施。行业标准《房屋代码编码标准》(JGJ/T246-2012)同时废止。

本标准在住房和城乡建设部门户网站(www.mohurd.gov.cn)公开,并由住房和城乡建设部标准定额研究所组织中国建筑出版传媒有限公司出版发行。

住房和城乡建设部

2022年4月20日

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