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简要指出测绘学科和仪器学科之间的精度概念的不一致问题，测绘学科中存在的对测量平差成果的滥用问题，测绘学科中存在的对系统误差的片面认识问题。
一、精度概念问题
在仪器学等相关学科，精度是对测量可靠度或测量结果可靠度的一种评价，是指测量结果与真值的接近程度。精度乃精确度的概念，精确度乃精密度加之准确度。所谓精密度即多个测量结果的离散程度，反映测量结果对被测物理量的分辨灵敏程度，是由测量误差的分布区间的大小来评价，其主要来源于随机误差；所谓準确度是指多个测量结果的整体性偏差程度，其主要来源于系统误差，其表述方式就是系统误差值。例如打靶，如果弹着点分布很松散，射击精密度就低，如果弹着点密集在一起，则射击精度高。在射击精密度高的情况下，若弹着点密集于靶子中心部分，则准确度也高。射击的优劣视其射击精确性如何。测量结果也要要求精确性好。
就是说，测绘学科中的精度实际只是测量成果的随机误差甚至是部分随机误差特性的描述，更多的是对测量过程的部分精度损失量的估计，根本不是对测量成果的绝对误差范围的描述！测绘学对精度的追求其实只是单纯的对测量的重复性的追求，并不完全追求测量结果与真值的接近。正因为测绘学科的精度仅仅是测量结果对其数学期望的离散程度的描述，不涉及真值，甚至也不强调分辨力和有效位，所以才有了甚至降低测量分辨位反而可能实现更高精度的逻辑。
二、综合精度问题
这里姑且撇开其他学科不谈，姑且精度概念就是精密度概念。那么现在又有一个问题名词叫综合精度，由于没有找到这一概念的明确定义，只是在诸多仪器精度表述中经常见到。而测距仪的综合精度是对加乘常数误差、周期误差等进行了改正剔除处理后的残剩误差的离散程度的评价。这样把主要的误差进行剥离处理后的残剩部分或单项指标冠之以“综合”指标的做法再次为精度一词加重了混乱。就是说，所谓的“综合精度”实际是精度的进一步剥离分解的含义而恰恰不是综合的含义。
三、精度计算方法问题
不仅精度的计算方法是要将许多主要误差进行剥离剔除处理、具有一定的自我安慰色彩，而且在精度的起算数据的使用上也存在不加区别的问题。是单仪器的同时期的测量重复性？还是单仪器不同时期的测量重复性？还是不同仪器同时测量的结果的重复性┅┅，任意改变一个测量条件就能获得一组不同的测量结果，也没有谁去仔细区分这些不同的精度所代表的物理意义。
最能证明水准测量点位误差的离散度和水准测量闭合差的离散度没有数学上的直接或间接关联的证据就是：
1、水准标尺的尺长比例改正误差（系统误差）对水准测量点位误差的影响是直接的，而它对水准环路闭合差却不产生影响。
2、测量参考起点本身的误差对每一个测量点的精度的影响是直接的，但它却也不影响环路闭合差。
3、仪器的分辨误差对每一测量点的精度的影响是直接的，但分辨误差足够大时却反而能导致闭合差为零。
正因为有了这样的以闭合差来评价精度，才有了甚至测量结果的精度反而比测量参考起点的“精度”更高的反逻辑，才有了“精度”越测越高的反逻辑，才有了经过绵延数千公里测量路径而“精度”丝毫不受损失。实际上，测量成果的精度=测量参考源的精度+测量过程的精度损失量。所以一般的原理是：测量过程实际都是精度的损失过程，被测量的结果的精度不可能超过测量参考源的精度，只能是相对的和局部的定论。
测量平差可以对测量误差进行估计评价，但平差结果却因统计起算的原始数据不同而有着决然不同的含义：如果以真误差直接统计，则当然可以获得结果的总体误差评价；如果虽然以真误差为统计起算数据但却将系统误差模型纳入进行最小二乘平差，则获得的平差值将是测量结果的随机误差部分的评价。当然，实际测量中的点位真值的确是不知道的，以点位真误差为统计起算原始数据多半不现实，所以以组合值的真误差作为平差统计的起算数据来评价成果的可靠度也仍然有着很重要的参考意义，但要求测量人员应当熟悉误差的形成机理、规律和总误差的逻辑结构，不至于出现以偏盖全的错误；也应当善于估计那些被剥离的误差的大小。
许多测量仪器的工作过程，实际上也是进行了大量的多余观测，利用平差技术给出最佳估值的过程。
四、改正数问题
测绘界习惯于将许多误差剔除而用残剩误差来评价精度，而把那些所剔除的误差命名为改正数，这一命名就为剔除的合理性暗示了依据：改正数嘛，改了自然就没了，当然也就不影响精度。但这些改正数都是些什么呢？其实就是系统误差。前边提到的经纬仪轴系误差、度盘偏心误差，测距仪的测距加乘常数误差、周期误差等都是系统误差。
这就是测绘思维的一个理论基础：系统误差是稳定的，稳定的误差是可以改正的，改正了就不影响精度。所以系统误差就是改正数，改正数就可以为任意大小。事实恰恰相反，绝大部分系统误差其实都是不稳定的，其所谓的系统误差的“稳定”只是仅仅相对于随机误差随机性而言的，根本不是绝对的稳定，“改正数”处理方法不是不讲前提条件的。实践中许多劣质仪器的系统误差的计量检验结果每年都不相同甚至差异巨大的事实就是例证。
撰写此文旨在指出问题，倡导原理误差思维，希望引起学术界重视。从而理顺逻辑关系，促进跨学科交流，避免滥用成果的现象，避免形而上学的简单化思维。
一、精度概念问题
在仪器学等相关学科，精度是对测量可靠度或测量结果可靠度的一种评价，是指测量结果与真值的接近程度。精度乃精确度的概念，精确度乃精密度加之准确度。所谓精密度即多个测量结果的离散程度，反映测量结果对被测物理量的分辨灵敏程度，是由测量误差的分布区间的大小来评价，其主要来源于随机误差；所谓準确度是指多个测量结果的整体性偏差程度，其主要来源于系统误差，其表述方式就是系统误差值。例如打靶，如果弹着点分布很松散，射击精密度就低，如果弹着点密集在一起，则射击精度高。在射击精密度高的情况下，若弹着点密集于靶子中心部分，则准确度也高。射击的优劣视其射击精确性如何。测量结果也要要求精确性好。
就是说，测绘学科中的精度实际只是测量成果的随机误差甚至是部分随机误差特性的描述，更多的是对测量过程的部分精度损失量的估计，根本不是对测量成果的绝对误差范围的描述！测绘学对精度的追求其实只是单纯的对测量的重复性的追求，并不完全追求测量结果与真值的接近。正因为测绘学科的精度仅仅是测量结果对其数学期望的离散程度的描述，不涉及真值，甚至也不强调分辨力和有效位，所以才有了甚至降低测量分辨位反而可能实现更高精度的逻辑。
二、综合精度问题
这里姑且撇开其他学科不谈，姑且精度概念就是精密度概念。那么现在又有一个问题名词叫综合精度，由于没有找到这一概念的明确定义，只是在诸多仪器精度表述中经常见到。而测距仪的综合精度是对加乘常数误差、周期误差等进行了改正剔除处理后的残剩误差的离散程度的评价。这样把主要的误差进行剥离处理后的残剩部分或单项指标冠之以“综合”指标的做法再次为精度一词加重了混乱。就是说，所谓的“综合精度”实际是精度的进一步剥离分解的含义而恰恰不是综合的含义。
三、精度计算方法问题
不仅精度的计算方法是要将许多主要误差进行剥离剔除处理、具有一定的自我安慰色彩，而且在精度的起算数据的使用上也存在不加区别的问题。是单仪器的同时期的测量重复性？还是单仪器不同时期的测量重复性？还是不同仪器同时测量的结果的重复性┅┅，任意改变一个测量条件就能获得一组不同的测量结果，也没有谁去仔细区分这些不同的精度所代表的物理意义。
最能证明水准测量点位误差的离散度和水准测量闭合差的离散度没有数学上的直接或间接关联的证据就是：
1、水准标尺的尺长比例改正误差（系统误差）对水准测量点位误差的影响是直接的，而它对水准环路闭合差却不产生影响。
2、测量参考起点本身的误差对每一个测量点的精度的影响是直接的，但它却也不影响环路闭合差。
3、仪器的分辨误差对每一测量点的精度的影响是直接的，但分辨误差足够大时却反而能导致闭合差为零。
正因为有了这样的以闭合差来评价精度，才有了甚至测量结果的精度反而比测量参考起点的“精度”更高的反逻辑，才有了“精度”越测越高的反逻辑，才有了经过绵延数千公里测量路径而“精度”丝毫不受损失。实际上，测量成果的精度=测量参考源的精度+测量过程的精度损失量。所以一般的原理是：测量过程实际都是精度的损失过程，被测量的结果的精度不可能超过测量参考源的精度，只能是相对的和局部的定论。
测量平差可以对测量误差进行估计评价，但平差结果却因统计起算的原始数据不同而有着决然不同的含义：如果以真误差直接统计，则当然可以获得结果的总体误差评价；如果虽然以真误差为统计起算数据但却将系统误差模型纳入进行最小二乘平差，则获得的平差值将是测量结果的随机误差部分的评价。当然，实际测量中的点位真值的确是不知道的，以点位真误差为统计起算原始数据多半不现实，所以以组合值的真误差作为平差统计的起算数据来评价成果的可靠度也仍然有着很重要的参考意义，但要求测量人员应当熟悉误差的形成机理、规律和总误差的逻辑结构，不至于出现以偏盖全的错误；也应当善于估计那些被剥离的误差的大小。
许多测量仪器的工作过程，实际上也是进行了大量的多余观测，利用平差技术给出最佳估值的过程。
四、改正数问题
测绘界习惯于将许多误差剔除而用残剩误差来评价精度，而把那些所剔除的误差命名为改正数，这一命名就为剔除的合理性暗示了依据：改正数嘛，改了自然就没了，当然也就不影响精度。但这些改正数都是些什么呢？其实就是系统误差。前边提到的经纬仪轴系误差、度盘偏心误差，测距仪的测距加乘常数误差、周期误差等都是系统误差。
这就是测绘思维的一个理论基础：系统误差是稳定的，稳定的误差是可以改正的，改正了就不影响精度。所以系统误差就是改正数，改正数就可以为任意大小。事实恰恰相反，绝大部分系统误差其实都是不稳定的，其所谓的系统误差的“稳定”只是仅仅相对于随机误差随机性而言的，根本不是绝对的稳定，“改正数”处理方法不是不讲前提条件的。实践中许多劣质仪器的系统误差的计量检验结果每年都不相同甚至差异巨大的事实就是例证。
撰写此文旨在指出问题，倡导原理误差思维，希望引起学术界重视。从而理顺逻辑关系，促进跨学科交流，避免滥用成果的现象，避免形而上学的简单化思维。