涉自然保护地工作事项回头看及新建、调整自然保护地技术服务项目投标方案.docx

涉自然保护地工作事项回头看及新建、调整自然保护地技术服务项目投标方案 第一章 项目重点难点阐述 4 第一节 回头看核查重点 4 一、 全面技术核查实施 4 二、 核查报告编制要求 15 第二节 人工智能部署难点 25 一、 模型训练数据准备 26 二、 专业模型性能要求 34 三、 本地化部署实施 45 第三节 驻场人员保障重点 55 一、 专业技术团队组建 55 二、 驻场服务管理机制 64 第四节 评审会议保障难点 75 一、 实地考察前期准备 75 二、 评审会议执行标准 91 三、 服务成果交付要求 102 第二章 项目实施方案 111 第一节 回头看工作方案 111 一、 自然保护地新建调整事项技术核查 111 二、 多源数据融合核查方法 121 三、 核查报告编制交付 130 第二节 会议组织及后勤保障服务方案 138 一、 评审委员会全流程保障 138 二、 专家后勤服务标准 147 三、 服务过程文档管理 157 第三节 人工智能部署方案 167 一、 自然保护地法规数据采集 167 二、 审查模型训练部署 179 三、 系统应用能力建设 195 第三章 项目实施进度计划 206 第一节 项目总体工期目标 206 一、 人工智能审查服务部署 206 二、 回头看核查报告提交 214 三、 驻场技术服务安排 225 四、 评审服务保障实施 240 第二节 分阶段进度计划 251 一、 人工智能服务部署阶段 251 二、 回头看技术核查阶段 261 三、 持续服务实施阶段 273 四、 成果总结归档阶段 283 第三节 进度控制措施 296 一、 项目周例会制度 296 二、 进度计划动态管理 308 三、 里程碑节点控制 319 四、 风险应对预案 331 第四节 进度保障方案 342 一、 专项团队组建 342 二、 核查技术保障 352 三、 沟通响应机制 367 四、 绩效考核制度 377 第四章 质量保障措施及服务承诺 391 第一节 质量保证措施 391 一、 回头看技术核查质量控制 391 二、 评审会议服务保障体系 400 三、 人工智能审查部署要求 410 四、 数据处理三级审核机制 421 五、 驻场技术服务管理 432 第二节 服务承诺 440 一、 回头看核查报告时效 440 二、 人工智能审查部署周期 451 三、 驻场服务人月保障 465 四、 数据处理整改响应 475 五、 质量问题应急响应 485 第五章 人工智能售后服务方案 494 第一节 售后服务范围措施 494 一、 模型日常维护与性能监控 494 二、 模型使用技术支持 502 三、 模型优化建议服务 509 第二节 售后服务流程 521 一、 服务请求接收与记录 521 二、 问题分析与诊断 531 三、 解决方案实施过程 537 四、 服务效果跟踪确认 547 五、 服务报告整理归档 557 第三节 售后服务人员响应时间 567 一、 紧急问题快速响应 567 二、 现场服务时效保障 583 三、 问题分级处理标准 597 第四节 维修服务的零配件供应 600 一、 软件系统稳定运行保障 600 二、 技术资源储备方案 608 第六章 工作技术手段 618 第一节 技术核查方法承诺 618 一、 卫星遥感影像分析核查 618 二、 无人机航拍技术核查 627 三、 实地踏勘技术核查 635 四、 回头看技术核查 649 第七章 人工智能服务技术要求 665 第一节 自然保护地专业AI模型服务 665 一、 模型性能参数指标 665 二、 模型训练数据要求 678 三、 部署实施规范 690 项目重点难点阐述 回头看核查重点 全面技术核查实施 卫星遥感影像分析 影像数据获取 数据筛选处理 本项目中，获取的卫星遥感影像数据会进行严格筛选。因部分影像数据可能存在质量不佳、云覆盖等问题，会对后续分析造成干扰，故需将这类数据去除。为提高影像数据质量和准确性，筛选后的影像数据会进行预处理。例如，辐射校正可消除因传感器、大气等因素导致的辐射误差，使影像更真实地反映地物信息；几何校正能纠正影像的几何变形，确保影像的位置精度。通过这些处理，为后续的分析工作奠定良好基础。 数据质量评估 完成数据筛选和处理后，会对影像数据质量进行全面评估。影像数据的分辨率、清晰度、完整性等指标是否符合项目要求至关重要，直接关系到后续分析工作的有效性。以下是对各项指标的评估内容： 评估指标 指标要求 评估方法 评估标准 分辨率 不低于1米 对比影像数据分辨率与项目要求 达到或超过1米为合格 清晰度 地物特征清晰可辨 人工目视检查影像细节 地物轮廓、边界清晰为合格 完整性 无数据缺失、重叠等问题 检查影像数据覆盖范围和拼接情况 影像完整、无明显拼接痕迹为合格 数据存储管理 处理后的卫星遥感影像数据需进行妥善存储和管理。为确保数据的安全性和完整性，会建立完善的数据存储体系。采用安全可靠的数据存储设备和存储方式，如磁带库、磁盘阵列等，进行数据备份和存储。会对数据进行分类和索引，方便后续的查询和使用。还会制定数据访问权限和管理制度，防止数据泄露和损坏。通过这些措施，保障数据在整个项目周期内的可用性和可靠性。 特征提取分析 土地利用分类 通过对卫星遥感影像的深入分析，可对自然保护地内的土地利用类型进行精准分类。不同的土地利用类型具有不同的光谱特征和纹理信息，利用这些特征可识别出林地、草地、建设用地等类型。准确的土地利用分类数据能为后续核查工作提供重要基础。例如，了解自然保护地内建设用地的分布和规模，可判断是否存在违规建设行为；掌握林地和草地的面积和变化情况，有助于评估生态系统的稳定性和完整性。 遥感影像建设用地识别图 植被覆盖监测 对自然保护地内的植被覆盖情况进行监测，能分析植被的生长状况和变化趋势。通过计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI）等，可评估植被的健康程度和生态功能。植被指数的变化能反映植被的生长状态、生物量等信息。例如，NDVI值越高，表明植被生长越旺盛，生态功能越强。通过长期监测植被指数的变化，可及时发现植被退化、病虫害等问题，为生态保护和管理提供科学依据。 变化检测分析 对比不同时期的卫星遥感影像，进行变化检测分析，能找出自然保护地内发生变化的区域和类型。自然保护地内可能会发生土地利用变化、植被覆盖变化等情况，通过分析这些变化，可了解其原因和影响。例如，土地利用变化可能是由于城市化进程、农业开发等原因导致的；植被覆盖变化可能与气候变化、人类活动等因素有关。变化检测分析结果能为核查工作提供重要线索，帮助发现潜在的问题和风险。 分析结果验证 实地对比验证 卫星遥感影像分析结果与实地踏勘结果进行对比十分必要。因遥感影像分析可能存在一定误差，通过实地对比可检查分析结果是否与实际情况相符。对于存在差异的区域，会进行进一步调查和分析。例如，可能是由于影像分辨率、地物变化等原因导致差异。找出原因后，会对分析结果进行修正，以确保结果的准确性。 多源数据验证 利用无人机航拍、地理信息系统等多源数据对卫星遥感影像分析结果进行验证。不同数据来源具有不同优势和特点，综合利用可提高验证的准确性和可靠性。 1）无人机航拍数据具有高分辨率、灵活性强等优点，可获取局部区域的详细信息，补充卫星遥感影像的不足。 2）地理信息系统可整合多种数据，进行空间分析和建模，为验证提供更全面的信息支持。 3）结合不同数据来源的时间序列数据，可分析地物变化的动态过程，提高对变化的识别和理解能力。 专家评估验证 邀请相关领域专家对卫星遥感影像分析结果进行评估和验证。专家凭借专业知识和丰富经验，能对分析结果进行深入审查和评价。他们会从不同角度审视结果，提出针对性的意见和建议。例如，在生态环境、土地利用等方面，专家能根据行业标准和实际情况，判断分析结果的科学性和合理性。通过专家评估验证，可确保分析结果能为项目决策提供可靠依据。 无人机航拍核查 航拍规划制定 区域范围确定 本项目中，明确无人机航拍区域范围是关键。需要将自然保护地新建、调整事项涉及的区域全部纳入航拍范围。为确保航拍全面且有针对性，会根据地形地貌和核查重点合理划分航拍区域。 1）地形地貌：不同地形地貌会影响无人机飞行和影像获取效果，如山区需考虑飞行高度和障碍物，平原地区可适当扩大航拍范围。 2）核查重点：对于重点核查区域，如疑似违规建设区域、生态敏感区域等，会增加航拍密度和精度。 3）区域完整性：确保航拍区域涵盖自然保护地的各个部分，避免遗漏重要信息。 航线设计优化 设计合理的无人机航线路径至关重要，可确保无人机高效、安全完成航拍任务。在设计航线时，会充分考虑多种因素。例如，地形地貌会影响无人机飞行高度和速度，山区需设置较高飞行高度并避开山峰；障碍物如树木、建筑物等，需提前规划绕飞路线；气象条件对飞行安全影响较大，大风、暴雨等恶劣天气会导致飞行不稳定，需合理安排飞行时间。通过综合考虑这些因素，优化航线设计，避免无人机碰撞和飞行事故发生。 1）根据地形地貌调整航线高度和角度，确保影像获取质量。 2）提前探测障碍物位置，规划安全绕飞路线。 3）实时关注气象条件，选择适宜飞行时段。 航拍参数设置 根据航拍目的和要求，设置合适的航拍参数是获取高质量图像数据的关键。以下是对各项参数设置的说明： 参数名称 参数作用 设置依据 设置范围 飞行高度 影响图像覆盖范围和分辨率 地形地貌、核查精度要求 根据实际情况调整 飞行速度 影响图像采集频率和稳定性 相机性能、图像分辨率要求 确保图像清晰、无模糊 图像分辨率 决定图像细节和信息丰富度 核查任务需求 满足后续分析要求 拍摄角度 影响地物特征表现 地物类型和分布 全面展示地物信息 图像数据采集 飞行控制操作 本项目的无人机飞行控制操作由专业操作员负责。操作员需确保无人机按预定航线和高度飞行。在飞行过程中，会密切关注无人机状态和飞行参数。例如，实时监测电池电量，防止因电量不足导致无人机失控；关注飞行姿态，如俯仰、横滚、偏航等角度，确保飞行稳定；监控飞行速度，避免速度过快或过慢影响图像采集质量。若发现异常，操作员会及时调整飞行姿态和速度，保证航拍稳定性和准确性。 图像采集频率 合理设置图像采集频率是获取足够数量和质量图像数据的关键。本项目会根据航拍要求和目的进行设置。 1）核查点位分布：对于点位密集区域，适当提高采集频率，确保每个点位都有足够图像数据。 2）地物变化情况：地物变化复杂区域，增加采集频率，捕捉更多细节信息。 3）图像分辨率要求：高分辨率图像要求下，可适当降低采集频率，保证图像质量。 通过综合考虑这些因素，确保在每个核查点位都能采集到满足后续分析处理需求的图像数据。 数据存储传输 采集到的图像数据会及时存储到无人机存储卡或地面控制站存储设备中。为确保数据安全性和完整性，会采用安全可靠的方式进行存储和传输。 1）数据存储：选择大容量、高可靠性的存储卡和存储设备，进行数据备份，防止数据丢失。 2）数据传输：采用加密传输协议，如SSL/TLS，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。 3）传输方式：根据实际情况选择合适的传输方式，如无线传输、有线传输等。 通过这些措施，确保图像数据能安全、完整地传输到数据分析处理中心。 核查信息提取 图像预处理 采集到的图像数据会进行预处理，以提高图像质量和清晰度。预处理包括去噪、增强、校正等操作。去噪可去除图像中的噪声干扰，使图像更清晰；增强能突出图像中的地物特征，提高图像的可辨识度；校正可纠正图像的几何变形和辐射误差，保证图像的准确性。通过这些预处理操作，为后续信息提取和分析工作提供良好基础。 无人机影像降噪前后对比图 信息提取算法 采用先进的图像识别和特征提取算法，从预处理后的图像数据中提取与核查相关的信息。这些算法能识别建筑物、道路、植被等目标，并提取其位置、面积、类型等特征信息。例如，基于深度学习的目标检测算法可准确识别图像中的各种地物目标；特征提取算法能提取地物的纹理、颜色等特征，用于分类和识别。通过这些算法，提高信息提取的准确性和效率。 无人机影像建筑物提取图 航拍图像道路识别矢量图 信息分析验证 提取的核查信息会进行分析和验证，以确保其准确性和可靠性。将提取的信息与其他核查方式的结果进行对比和验证，如卫星遥感影像分析结果、实地踏勘结果等。对于存在差异的信息，会进行深入分析和修正。例如，若信息与实地情况不符，会重新检查图像数据和提取算法，找出问题所在并进行调整。通过这些措施，完善提取的信息，为后续决策提供可靠依据。 实地踏勘验证 踏勘计划安排 路线规划设计 本项目中，结合自然保护地的地形地貌、交通状况和核查需求，设计合理的实地踏勘路线十分重要。不同地形地貌对路线规划影响较大，山区路线需考虑坡度、海拔等因素，避免选择过于陡峭或危险的路段；平原地区则可更注重路线的便捷性和效率。交通状况也不容忽视，需避开交通拥堵区域，选择交通便利的路线。为提高踏勘效率，会综合考虑不同点位之间的距离、交通便利性和安全性等因素，优化路线规划。 点位确定选择 依据卫星遥感影像分析和无人机航拍结果，确定实地踏勘的具体点位。选择具有代表性和典型性的点位进行实地核查，能准确反映自然保护地的实际情况。例如，在不同生态系统、土地利用类型区域选取点位，可全面了解自然保护地的生态状况和土地利用情况。对于疑似存在问题的区域，会增加踏勘点位密度，确保问题能被及时发现和处理。 时间进度安排 合理安排实地踏勘的时间进度，确保在规定时间内完成所有点位的核查工作。根据踏勘路线和点位数量，制定详细的时间计划表。明确每个阶段的工作任务和时间节点，如到达每个点位的时间、数据收集时间、休息时间等。考虑到可能出现的突发情况，如天气变化、交通堵塞等，会预留一定的弹性时间，保证时间进度的可控性。 现场数据收集 土地利用调查 对自然保护地内的土地利用情况进行详细调查是本项目的重要工作。通过实地观察和测量，记录土地的用途、面积、权属等信息。准确的土地利用数据能为核查土地利用是否符合规划要求提供依据。例如，了解土地是否存在违规占用、改变用途等情况。在调查过程中，会采用专业的测量工具和方法，确保数据的准确性和可靠性。 植被状况评估 评估自然保护地内的植被状况，包括植被的种类、数量、生长情况等。采用样方调查、植被分类等方法，了解植被的生态功能和保护价值。样方调查可准确统计植被的种类和数量，分析植被的群落结构；植被分类能识别不同类型的植被，判断其生态适应性和保护级别。通过这些评估，可判断植被是否受到破坏或改变，为生态保护提供科学依据。 生态环境监测 监测自然保护地内的生态环境状况，涵盖水质、土壤质量、空气质量等方面的指标。使用专业的监测设备和方法，获取准确的生态环境数据。水质监测可分析水中的污染物含量、酸碱度等指标，评估水体质量；土壤质量监测能了解土壤的肥力、酸碱度、重金属含量等情况；空气质量监测可检测空气中的污染物浓度、颗粒物含量等。通过对这些指标的监测，评估生态环境的质量和变化趋势，为生态保护和管理提供决策支持。 结果与影像核对 数据对比分析 实地踏勘收集的数据与卫星遥感影像分析、无人机航拍提取的数据进行对比分析十分必要。通过对比，可找出两者之间的差异和一致性。若实地数据与影像数据存在差异，可能是由于数据采集时间不同、测量误差、地物变化等原因导致。分析这些差异，能为结果的修正和完善提供依据，提高核查结果的准确性。 差异原因排查 对于实地踏勘结果与影像分析结果存在的差异，会进行深入原因排查。以下是可能导致差异的因素及排查方法： 差异因素 具体表现 排查方法 地形地貌 影像数据可能无法准确反映复杂地形下的地物情况 实地查看地形，结合影像数据进行分析 气象条件 不同气象条件下影像数据会有差异 查看气象记录，分析对影像数据的影响 数据采集时间 地物在不同时间可能发生变化 对比数据采集时间，分析地物变化情况 测量误差 实地测量和影像分析都可能存在误差 检查测量方法和设备，评估误差范围 结果修正完善 根据数据对比和原因排查的结果，会对实地踏勘和影像分析的结果进行修正和完善。对于因测量误差、数据采集时间等原因导致的差异，会重新采集数据或调整分析方法；对于因地形地貌、气象条件等客观因素导致的差异，会结合实际情况进行综合判断和修正。通过这些措施，确保核查结果的准确性和可靠性，为后续的报告编制和决策提供有力支持。 核查点位覆盖率 点位选取原则 代表性要求 本项目中，选取的核查点位需具有代表性，能够代表自然保护地的不同区域、不同类型和不同特征。 1）生态系统：在自然保护地内选取具有不同生态系统的点位，如森林生态系统、湿地生态系统等，以全面了解生态系统的现状和变化情况。 2）土地利用类型：涵盖不同土地利用类型的点位，如林地、草地、建设用地等，掌握土地利用的多样性和合理性。 3）地理特征：包括不同地形地貌、海拔高度等区域的点位，反映自然保护地的地理特征差异。 通过选取具有代表性的点位，确保能够全面了解自然保护地的现状和变化情况。 全面性考虑 考虑到自然保护地的范围和复杂性，选取的核查点位应覆盖自然保护地的各个角落。 1）网格化布点：将自然保护地划分为若干网格，在每个网格内选取核查点位，保证点位分布均匀。 2）重点区域加密：对重要生态区域、疑似问题区域等进行重点关注，增加点位密度，确保不遗漏重要信息。 3）边界区域覆盖：对自然保护地的边界区域进行点位选取，防止边界区域的问题被忽视。 通过这些措施，避免遗漏重要区域和点位，确保核查结果的全面性和准确性。 科学性依据 根据相关技术规范和标准，结合自然保护地的实际情况，科学合理地确定核查点位的数量和分布。采用抽样调查、分层抽样等方法，确保点位选取的科学性和合理性。抽样调查可在保证一定精度的前提下，减少工作量和成本；分层抽样可根据不同区域的特点进行分层，提高样本的代表性。会利用地理信息系统等技术手段，对点位进行优化布局，提高点位选取的效率和准确性。 覆盖率计算方法 面积计算方式 本项目中，根据自然保护地的边界和核查点位的坐标，计算每个核查点位所覆盖的面积。采用地理信息系统等技术手段，可准确计算出核查点位的覆盖面积。地理信息系统具有强大的空间分析功能，能对点位坐标和自然保护地边界进行精确处理。以下是具体的计算流程： 计算步骤 具体操作 数据准备 收集自然保护地边界数据和核查点位坐标数据 缓冲区分析 以核查点位为中心，设置一定半径的缓冲区 面积计算 计算缓冲区与自然保护地重叠部分的面积 结果统计 汇总每个核查点位的覆盖面积 比例统计分析 核查点位的覆盖面积与自然保护地的总面积进行比较，计算出核查点位的覆盖率。通过统计分析，评估核查点位的覆盖情况是否满足要求。 1）计算覆盖率：覆盖率=核查点位覆盖面积/自然保护地总面积×100%。 2）设定标准：根据项目要求和相关规范，设定覆盖率的达标标准。 3）评估结果：将计算得到的覆盖率与达标标准进行对比，判断是否满足要求。 通过这些步骤，对核查点位的覆盖情况进行科学评估。 数据准确性保障 计算核查点位覆盖率的过程中，确保数据的准确性和可靠性至关重要。对收集的点位坐标、面积等数据会进行严格审核和校验。例如，检查点位坐标的精度，确保坐标准确无误；核对面积计算方法和结果，防止出现计算错误。会建立数据质量控制机制，对数据的采集、处理、存储等环节进行监督和管理，避免数据误差对计算结果的影响。 覆盖率达标措施 计划调整优化 根据核查点位覆盖率的计算结果，会对核查计划进行调整和优化。若覆盖率未达到规定标准，会重新规划核查路线和点位。例如，增加未覆盖区域的核查点位，确保这些区域得到有效核查。会对已有的核查点位进行评估，根据实际情况进行调整，提高点位的代表性和有效性。通过这些调整，确保覆盖率达到规定标准。 资源合理调配 合理调配人力、物力和财力资源，确保能够顺利增加核查点位的数量和覆盖范围。根据调整后的核查计划，安排足够的人员和设备进行实地核查。例如，增加专业技术人员，提高核查工作的效率和质量；配备先进的测量设备，确保数据采集的准确性。会合理安排资金使用，保障核查工作的顺利进行。 进度跟踪监控 对核查工作的进度进行跟踪和监控，及时掌握核查点位覆盖率的变化情况。定期对覆盖率进行计算和评估，根据评估结果及时调整工作策略。例如，若发现覆盖率增长缓慢，会分析原因并采取相应措施，如增加人员投入、优化核查路线等。通过实时监控和及时调整，确保在规定时间内达到覆盖率要求。 问题清单编制规范 问题收集整理 数据整合汇总 本项目中，会将不同核查方式发现的问题数据进行整合和汇总。由于不同核查方式得到的数据可能存在格式、内容等方面的差异，因此需要建立统一的问题数据库。在整合过程中，会对问题数据进行清洗和预处理。例如，去除重复和无效的数据，避免数据冗余；对数据进行标准化处理，使数据格式一致。通过这些操作，提高问题数据的质量，为后续分析和处理提供可靠依据。 问题分类标准 制定明确的问题分类标准是方便后续分析和处理问题的关键。根据问题的性质、影响程度和危害大小等因素进行分类。例如，问题分为土地利用违规、生态环境破坏、基础设施损坏等类别。土地利用违规包括违规建设、非法占用土地等问题；生态环境破坏涉及植被破坏、水土流失等情况；基础设施损坏则是指自然保护地内的道路、桥梁等设施受损。通过分类，可更有针对性地制定整改措施。 信息补充完善 对收集到的问题信息进行补充和完善，确保问题描述准确、详细。问题描述应包括问题的发生地点、时间、现象、影响等方面的信息。准确的问题描述能为后续的整改建议提供依据。例如，详细记录问题发生的地点，可方便定位和处理问题；记录问题发生的时间，有助于分析问题的发展过程和趋势。通过补充完善信息，使问题清单更具实用性。 清单格式设计 编号规则制定 便于问题的跟踪和管理，会制定统一的问题编号规则。每个问题会分配唯一的编号，编号应具有系统性和逻辑性。例如，可采用“年份+问题类别+序号”的方式进行编号。这样的编号规则既能反映问题的发生时间和类别，又方便对问题进行排序和查询。通过规范的编号规则，提高问题管理的效率。 描述内容要求 明确问题描述的内容和要求，确保问题描述准确、简洁、清晰。描述应包括问题的关键信息，如问题的表现形式、影响范围、可能的原因等。准确的问题描述能让相关人员快速了解问题的本质和严重程度。例如，在描述土地利用违规问题时，应说明违规的具体行为、涉及的土地面积和位置等信息。通过规范描述内容，提高问题清单的质量。 表格样式设计 设计合理的问题清单表格样式，包括表头、列宽、字体、颜色等方面的设置。表格应简洁明了，易于阅读和填写。以下是表格样式的设计内容： 设计要素 设计要求 表头 准确反映问题的关键信息，如问题编号、问题描述、问题类别等 列宽 根据内容多少合理设置，保证信息完整显示 字体 选择清晰易读的字体，如宋体、黑体等 颜色 使用对比明显的颜色区分表头和内容，提高可读性 审核与把关机制 一级审核内容 一级审核主要检查问题清单的格式是否规范、内容是否完整、描述是否准确。审核人员会对问题清单进行初步审查，查看编号是否符合规则、描述是否清晰准确、分类是否合理等。对于格式不规范、内容不完整或描述不准确的问题，会提出修改意见和建议。通过一级审核，确保问题清单的基本质量。 二级审核要点 二级审核重点审核问题的真实性和可靠性。审核人员会通过查阅相关资料、实地核实等方式，对问题进行再次确认。例如，对于土地利用违规问题，会查看土地审批文件、实地查看现场情况等，确保问题确实存在。对于存在疑问的问题，会进一步调查核实，确保问题清单的真实性和可靠性。 最终审核确认 经过一级和二级审核后，由项目负责人进行最终审核确认。项目负责人会对问题清单进行全面审查，确保问题清单符合项目要求和省级技术规范。以下是最终审核的内容和标准： 审核内容 审核标准 格式规范 编号、描述、分类等符合规定 内容完整 包含问题的关键信息，无遗漏 描述准确 准确反映问题的本质和情况 问题真实 经过核实，问题确实存在 符合规范 符合省级技术规范和项目要求 核查报告编制要求 整改建议可行性 问题精准定位 数据深度分析 对各类核查数据进行深度挖掘和分析，运用专业的技术和方法...