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自然资源调查监测分析评价框架设计及关键技术

发布于:2022-12-01 10:32:01 来自:水利工程/水土保持 0 102 [复制转发]


   

【摘要】 自然资源调查监测体系已经构建,但自然资源调查监测分析评价技术体系建设尚不成熟,极大地限制了自然资源调查监测数据应用、技术体系和成果体系构建、自然资源管理和国土空间治理。紧扣自然资源管理业务需求,运用当前大数据分析先进技术和理念,研究自然资源调查监测分析评价的新方法、新技术具有重要的理论和实践意义。通过突破多源异构自然资源统计大数据空间融合、大数据精准计算、多目标指标体系与立体化分析建模等系列关键技术,开展全要素时空统计、多目标综合分析、多准则系统评价,构建自然资源调查监测分析评价技术体系,服务自然资源调查、监测与监管主体业务,全面提升自然资源信息服务和管理决策支持能力。

【关键词】 自然资源调查监测;分析评价;框架设计;高效计算;立体化分析

【中图分类号】 P2;X37

【文献标识码】 A

【文章编号】 1672-1586(2022)05-0006-08

引文格式: 燕 琴,刘纪平,董 春,等.自然资源调查监测分析评价框架设计及关键技术[J].地理信息世界,2022,29(5):6-13.


正文

0  引  言

自然资源是生态文明建设的物质基础、空间载体和构成要素,是一个国家乃至全球经济社会可持续发展的不可替代的空间支撑基础。2020年,自然资源部印发《自然资源调查监测体系构建总体方案(试行)》(以下简称总体方案),系统布局自然资源调查监测工作,明确提出分析评价作为调查监测主要工作内容之一,要求对调查监测数据开展统计汇总、综合分析和系统评价,为科学决策和严格管理提供依据。随后,自然资源部扎实推进体系构建工作,提出了自然资源统一调查监测技术体系的总体架构。分析评价作为自然资源调查监测体系的重要组成部分,是以国家重大需求为导向的技术探索与实践,是履行自然资源“两统一”职责的重要支撑,是自然资源调查监测原始数据向信息、知识、服务管理决策转化和跨越的重要工具,是反映经济、社会、资源、环境的空间分布规律的必要手段,对于推广自然资源调查监测成果应用、推动自然资源调查监测工作具有至关重要作用。那么,如何充分发挥自然资源调查监测数据的优势,融合其他多源数据,通过开展分析评价,深度挖掘自然调查监测数据的价值,为自然资源管理工作提供科学依据,成为亟待解决的主要问题。

目前,全球土地资源调查监测分析评价针对不同应用、不同区域开展不同土地调查监测计划,将多源数据、多维信息技术融合应用于精细化土地调查监测并建立以需求为导向的信息共享机制,主要面向赋税土地评价、制图与评价、承载力、利用管理、土地生态评价、动态监测和国土空间规划等目标,开展区域土地类型与土地等级调查、国家尺度土地利用与重要土地资源详查以及国家、全球土地利用/覆盖调查监测等。在森林、草原资源方面,国外将森林清查与森林健康调查结合,采用综合化分析评价手段,重视森林生态因子评价,标准化草原评价,组建专业认证制度,如森林资源清查与分析(FIA)、森林健康监测体系(FHM)、草原健康评价指标体系(IRH)、草原评价师打分法等。在湿地、水资源方面,主要从面向区域水资源开发规划或工程设计、用水需求转向以水资源可持续开发利用为评价目标,开展水资源开发、蒸散发、水量和水质联合评价、湿地状况、全要素评估等。从国内已有工作看,主要侧重自然资源要素专项评价和综合性评价,包括开发利用评价、资产价值评价、适宜性评价、景观评价、生态评价、潜能评价、干扰性评价、风险评估等方面,如耕地资源质量、建设用地节约集约利用以及资源环境承载能力、国土空间开发适宜性评价等,它们都有自身明确的目标导向。

然而,自然资源分析评价在需求分析、统计计算、分析评价、成果服务等方面存在不同程度的技术短板和问题,影响调查监测数据分析的效率、深度和服务能力。主要表现为:一是对业务需求、调查监测数据和技术之间的衔接深入不够,对问题分析研究不足,不能有效支撑自然资源管理。二是缺乏可充分利用高性能计算设施的分布式计算方法和软件模块,尚未建立从数据、计算、分析、评价到服务、从并行化计算资源到软件化模型方法之间的高效、精准、精确衔接方法。三是综合分析评价的科学理论基础和分析评价方法相对薄弱,综合分析评价方法和模型比较单一、分散、零碎,尚未建立系统的自然资源分析评价技术,缺乏面向多目标的自然资源信息及其相互联系的统一框架、方法与模型。开展自然资源分析评价不仅利用自然资源数据,还要融合社会经济等数据,但二者数据类型不同,主要差异是社会经济数据的识别能力较低,从概念到计算过程依赖分析者的主观判断,往往是其在社会经济活动中数学设想的表现,如何规范地实现客观的自然资源数据与主客观混合的社会经济资源数据二者融合也是当前开展自然资源分析评价迫切需要解决的问题。规范统一的自然资源调查监测分析评价指标体系与平台是开展全国性与地区间自然资源监测分析评价的必要前提,但是区域差异性的客观存在也造成了地区间自然资源本底禀赋的差异性,而忽视区域差异性的机械、单一评价不符合科学要求。如何评价指标模型的因子敏感性是构建规范统一的自然资源调查监测分析评价指标体系的重要环节,也是当前我国自然资源调查监测分析评价的一项空白。因此,自然资源管理对调查监测数据的分析评价提出了更高的要求,需要从数量、质量、结构、生态功能等多个角度,开展自然资源现状、开发利用程度及潜力分析,研判自然资源变化情况及发展趋势,综合分析自然资源、生态环境与区域高质量发展整体情况。此外,需要评价各类自然资源基本状况与保护开发利用程度,评价自然资源要素之间、人类生存发展与自然资源之间、区域之间、经济社会与区域发展之间的协调关系,为自然资源保护与合理开发利用提供决策参考。

1  总体框架设计

自然资源调查监测分析评价贯穿自然资源调查监测工作整个过程中,其不仅是基础性调查监测的后端环节,也渗入到专题性调查监测的过程处理中,也是调查监测的前端环节。自然资源分析评价工作开展的前提是明确目标和定位,核心是问题与指标,二者互相关联、缺一不可。提炼分析评价的问题并构建规范、统一的评价体系是科学、有序开展自然资源分析评价的基础和必要环节,也是区域间开展自然资源比对分析的基准。以问题、目标、成果为导向,在自然资源调查监测数据的基础上,融合社会经济统计数据和泛在网络数据等,建立科学的自然资源统计分析评价指标体系和综合分析评价软件平台,开展数据融合、时空统计、综合分析、系统评价、应用服务,形成有价值的多类型成果,服务国家决策、自然资源“两统一”职责履行、自然资源调查监测业务,实现自然资源数据信息走向知识服务,由被动向主动、静态向实时,单一向综合,平面向立体,人工向智能的深度转型。自然资源分析评价技术框架流程如图1所示,核心工作内容可以分为多要素时空统计、多目标综合分析、多准则系统评价3部分。

图 1 自然资源调查监测分析评价框架

Fig.1 Framework of comprehensive analysis and evaluation of natural resources

2  主要内容

2.1  多要素时空统计

以自然资源基础调查、专项调查和各种监测信息为基础,集成叠加自然地理界线、国土空间规划、自然资源管理以及社会经济统计等相关数据,采用自然资源统计数据融合、多维立体统计计算、智能化图斑统计等技术,通过标准化数据融合、统计单元和指标匹配、模型算法筛选等模式构建地上、地表、地下时空统计框架,解决异构繁杂数据的标准化处理与面向需求的融合处理服务,实现多尺度、全要素、分类型的自然资源高速计算、精准统计和精确生成,形成从数量、分布、结构3方面反映自然资源现状-变化-发展的统计成果和技术平台,全面反映我国自然资源“家底”。

2.2  多目标综合分析

综合考虑单项自然资源的个体特征和自然资源的整体特征,兼顾专题性和综合性,以自然地理、行政区划与管理、社会经济区域、规则网格单元等为分析单元,以自然资源的分层结构、时空分布格局、开发利用潜力以及自然生态状况、生态压力、生态保护与绿色发展,经济发展格局与潜力等为目标主题,建立数量、质量、结构、生态功能指标体系,实现对自然资源格局-过程-服务的状态解析,开展自然资源数量和质量现状、开发利用程度及潜力分析,揭示自然资源禀赋特征、自然资源和经济社会要素之间关系和耦合机制,研判自然资源变化情况及发展趋势,综合分析自然资源、生态环境与区域高质量发展整体情况。

2.3  多准则系统评价

面向耕地保护、草原综合治理、水资源保护、海洋资源信息管理等业务需求,从资源 - 资产 - 资本角度,在自然地理条件和社会经济条件下,建立山脉、水域、林、耕地、湿地、草地、荒漠、海洋等自然资源评价指标体系,基于全面性、关联性、系统性原则,采用通用性和专门性评价模型方法,开展区域自然资源利用率与效益、生态系统健康与适宜性等方面的综合性评价,以及重要山脉地理区位、生物多样性、水源涵养等,耕地适宜性、耕地地力、经济效益和污染程度等,森林生产力、防护功能等,草地生境、植被、生产力等,流域自然资源价值、水土流失风险等,湿地生态价值、生态外向性等,荒漠化质量,海洋资源价值、环境质量等分层单向性评价,形成定性和定量的评价结果,为自然资源保护与合理开发利用、生态保护与修复等提供决策参考。

3 关键技术研究

3.1 多源异构自然资源统计大数据空间融合技术

自然资源分析评价工作需要以自然资源调查监测数据为基础,融合专题调查监测数据和社会经济统计数据、社会化大数据来开展主题分析、单项资源与多项资源综合分析评价。这必然需要应对空间数据本身在参考基准、组织结构、时间序列等方面的差异性,同时需要研究非空间数据的匹配技术来达到数据关联的目的。针对自然资源数据类型繁杂、更新频繁、尺度不一等问题,依据语义学与几何学理论,研究构建由集约处理、综合管理以及语义提取3个核心步骤组成的融合技术框架(图2),实现多源数据统一化和标准化。引入空间基准变换、空间关联处理、多粒度化组织、时序化管理来构建标准化空间数据框架,利用统计信息空间化技术实现人口、经济、社会化统计数据的空间化精细展布,在此基础上提供针对各类特定数据源的注入、编辑、提取、查询等基本服务接口,实现面向地理条件、管理界线和时间属性的语义提取能力,通过构建统一化、标准化的超大体量空间数据集,为后续开展统计运算提供科学可靠的数据基础。

图 2 多源异构自然资源统计大数据空间融合技术框架

Fig.2 Technical framework of spatial fusion of multi-source natural resources big data


3.2  超大体量时空数据分布式高效精准计算技术

地理空间计算是实现高效、精准的自然资源数据分析评价的技术基础。针对超大体量时空数据的高强度计算压力和科学精确计算要求,设计由空间划分、负载均衡及空间调度3个核心模块组成的高性能统计系统,根据地理区位特征和任务要求自适应选择空间数据粒度和剖分算子,实现超大规模标准化空间数据体的自适应分解,通过静态轮询、最小连接法等算法实现集群环境下并发任务的均衡分发,利用内存计算等先进技术模型对集群节点内资源进行协同调度,最大化数据吞吐能力与全负荷计算性能,实现大体量空间数据的高效计算。在此基础上,进一步设计循环机制对统计的数据源、任务过程和计算结果进行的全流程检查,查找并修复数据源中存在各类异常问题,并对计算过程中的任务失效问题进行持续监控和自动化处理。通过整合高效计算能力与高可靠容错机制,满足综合分析和评价对时空大数据的高效、精准计算需求。超大体量时空数据分布式高效精准计算技术框架(图3)。

图 3 超大体量时空数据分布式高效精准计算技术框架

Fig.3 Technical framework of distributed efficient and accurate computation of spatio-temporal data


3.3  面向多目标主题的指标体系与立体化分析建模技术

不同类型的自然资源,由于各自属性不同,分析评价建模方法也是不尽相同,缺乏全局性理论框架和技术支撑。针对传统自然资源统计分析中只考虑片面指标、只考虑单项资源或单一层次评估对象的不足,面向政府、企业和公众对自然资源调查监测成果的需求由数据向知识和服务转变的需求,围绕以土地、森林、草原、湿地、水资源等自然资源要素为载体的区域资源分布、开发利用、生态格局、城乡建设、经济发展等方面,设计由多主题、多维度、多粒度3个层级模块组成、顾及三维立体建模的资源、生态和经济社会发展主题的内容指标和技术方法体系,通过语义聚类、启发式规则、近似估计、动态聚合解聚等算法实现多主题 - 多维度 - 多粒度分析模型构建,基于不同单元和管理界线,建立不同目标以及各目标的相应场景,分析单一资源要素或不同类型资源要素组合的数量变化、类型转化、配置关系及空间形态与景观结构的时空格局、演化特征与规律,以及耦合人文、社会经济数据的时空发展方向与模式。面向多目标主题的指标体系与立体化分析建模技术框架(图4)。

图 4 面向多目标主题的指标体系与立体化分析建模技术框架

Fig.4 Technical framework of index system and stereoscopic analysis modeling for multi-objective topics

3.4 自然资源时空信息非平稳性与可靠性评估技术

自然资源调查监测数据固有的动态性、时空有序关联和无序突变的特点,分析结果很难确保客观反映自然资源时空大数据的真实特征,也难以量化与标定分析模型以及分析结果在时间序列的延续性和地理空间的普适性与结果可靠性。因此,在开展分析评价时应对数据、过程及结果进行评估,以提高数据成果和决策信息的可靠性。通过分析自然资源调查监测前端、中端、后端等各个环节的不确定性以及不同环节之间交互关系,分析自然资源要素在空间布局上的关联性与差异性,研究其空间、时间、时空平稳性的检验和消除方法,并在智能计算与地理模型等基础上,发展顾及自然资源要素多特性的多尺度时空非平稳性检验技术;从数据、指标、尺度、模型等多角度,构建自然资源调查监测数据可靠性评估指标体系与评估模型,研究统计分析与专题评价模型的一致性、不确定性及其影响因素,为常态化自然资源调查监测数据成果评估奠定基础。时空信息非平稳性与可靠性评估技术框架(图5)。

图 5 时空信息非平稳性与可靠性评估技术框架

Fig.5 Technical framework of non-stationarity and reliability evaluation of spatio-temporal information


3.5  自然资源综合统计分析与服务平台研制技术

采用面向多层次应用的柔性管理策略,面向高性能计算环境,研制由1个平台基础框架与N项专题应用服务组成的自然资源综合统计分析与服务平台。平台基础框架包括分布式时空数据管理系统、集群计算套件与业务模型库管理系统3部分。专题应用服务包括耕地非农化与非粮化分析、公共服务设施空间均等化、水土资源要素匹配、生态廊道构建与复合生态系统分析等。突破传统空间统计软件的业务功能局限性问题,构建基于集群环境的高效并行计算基础框架、面向自然资源综合分析的柔性化指标组建模式、兼顾开放性和灵活性的专题应用系统柔性搭建模式,完成指标库、模型库、规则库及知识库构建,研制以通用性空间计算和业务化工程模型为基础的专题应用指标与模型构建器,形成面向多类型统计计算任务的全链条高效处理方法,实现指标、模型、规则和知识的智能化创建、调整、定制、组合、验证与管理,以及面向目标需求的指标、模型、规则、知识的智能化分析与自动化提取。自然资源综合统计分析与服务平台框架(图6)。

图 6 自然资源综合统计分析与服务平台框架

Fig.6 Framework of comprehensive statistical analysis and service platform of natural resources

4  分析评价典型应用

4.1  山脉地理单元划分

山脉、流域、盆地等重要自然地理单元是分析评价单元的重要组成部分,是落实自然资源部“两统一”职责的本底条件。当前,由于缺少重要自然地理单元的定义及划定规则,造成我国一部分自然地理单元划界不一致、不规范、不统一,带来自然资源管理不清晰,管理难度大等系列问题。以山脉划定为例,以祁连山为试点区,分析祁连山相关先验知识、经验,总结形成山脉划分的技术方法和划分规则;综合利用DEM、地貌类型、地貌区划、山峰位置、水系等数据和各类自然地理、历史地图等文献资料,建立轮廓范围提取、精确修正、图形综合等山脉划分流程;依据规则和流程,划定形成高精度山脉边界数据集。图7为祁连山范围。

图 7 祁连山范围

Fig.7 The range of Qilian Mountains

4.2  生态廊道构建

21世纪以来,生境破碎化和气候变化所引起生物多样性下降日益严峻,大尺度生态廊道在全球呈指数级增长,被认为是保护生物多样性应对这一形势最为有效的手段。以祁连山脉为试点区,使用形态学空间格局分析法提取生态源地,将DEM、土地覆盖、铁路、公路、河流等多源空间数据结合,构建考虑人类活动影响和动物取水需求的优化阻力面,将重力模型和最小累计阻力模型相结合建立优化的祁连山分级生态廊道系统,并通过高分辨率遥感影像技术和路网数据对廊道建设成果的可实施性加以检验,可为山地生态环境保护和合理规划提供科学依据,以期为大型山脉生态廊道建设提供参考。生态廊道构建模型公式为:

式中, MCR 为从生态源斑块j在空间中扩散至某点的最小累积阻力值; f MCR 与变量间乘积 D ij × R i 的函数; D ij 为目标斑块源 j 至其他斑块源 i 的空间距离; R i 为斑块源i 在空间中某一方向上的扩散阻力系数;min为评价单元对于不同源的累积阻力取最小值。图8为祁连山生态廊道分布。

图 8 祁连山生态廊道分布图

Fig.8 Ecological corridor of Qilian Mountains

4.3  耕地集中连片性评价

长期以来,党中央、国务院始终坚持全面促进资源节约集约利用,要求严防死守18亿亩耕地红线,采取“长牙齿”的硬措施,落实最严格的耕地保护制度,推动耕地集中连片保护和质量提升。耕地集中连片是永久基本农田划定、高标准农田建设的重要基础,对于协调区域土地利用与耕地保护具有重要意义,可为综合实现基本农田的保护原则提供一种量化思路。以江苏省徐州市为试点区,运用四叉树原理构建自适应非均匀多尺度格网表达耕地分布,提出耕地地块最优邻域聚合方法,选取耕地面积比、破碎度、复杂度等多维指标建立耕地集中连片评价指标体系,并进行耕地集中连片程度等级划定与分级制图(图9)。

图 9 江苏省徐州市耕地集中连片等级分布图

Fig.9 Grade of contiguous cultivated land in Xuzhou City, Jiangsu Province

4.4  水土自然资源匹配分析

面向流域水资源节约集约利用、生态保护和高质量发展等国家重大需求,把握以水定城、以水定地、以水定人、以水定产的原则,以流域水资源安全问题为切入点,聚焦流域生态保护和高质量发展,从水资源禀赋、水资源利用效率、水土流失敏感性、水资源需求、水土资源安全匹配、水资源承载能力等6个维度,构建面向流域的水土资源要素匹配程度分析评价指标体系。以云南省元江—红河流域为试点区,通过构建生态系统产水量模型,分析流域水源供给量空间分布情况,结合流域水资源需求量空间分布数据,利用水土匹配安全指数,采用空间分析和数理统计方法,分析流域水资源安全格局,为流域水土资源优化配置和可持续利用提供数据支撑(图10)。水资源安全指数(WSI)分为静态WSI和流动WSI。静态WSI不考虑上游来水,流动WSI考虑上游的水资源补给量。静态WSI和流动WSI公式如下:

式中, P 为流域各统计单元(可以是子流域)内的水资源供给量,包括地表水资源和地下水资源; D 为各单元内的水资源需求量; Flow 为上游的补给水量。

图 10 元江—红河流域静态水资源安全指数分布图

Fig.10 Static water resources security index of Yuanjiang-Red River Basin

5  结  论

国家经济高质量发展、社会精细化治理、国家自然资源和生态安全保障等,对自然资源综合分析评价与应用服务提出了新需求。自然资源调查监测多维度内容(如数量、质量、结构、权属、生态功能以及相关人文地理)的扩展,对高质量、高层次、高水平的系统性分析评价也提出了新的挑战,从单一数据来源为主的平面分析向多源立体分析评价转变,从数量 - 分布 - 结构向格局 -过程 - 服务转变,对揭示规律、判断趋势、发现问题、解决方案的要求更高。目前,工作仍处于探索阶段,尚未形成一个综合、完整的框架体系,因此系统地研究自然资源调查监测分析评价的内容指标、基本框架、技术方法及成果应用具有重要意义且已迫在眉睫。

1)应结合阶段目标和长远目标,分阶段推进以满足国家决策、部门管理、社会关切需求,按照山水林田湖草生命共同体的理念,逐步完善自然资源调查监测分析评价指标体系,并基于结构化思想,研究制定自然资源调查监测分析评价标准与技术体系。

2)采用信息化技术手段,在自然资源调查监测数据成果集成、处理、表达和统一管理基础上,针对自然资源相关数据体量大、多源、计算复杂化的特点,继续加强智能化识别与分析、大数据挖掘与知识发现等技术研究,支撑自然资源调查监测分析评价技术体系高效运行。

3)认识各类自然资源要素的有限性以及自然资源整体的综合性和稳定性,研究自然资源与人类社会经济发展关系之间的区域性、复杂性及其动态过程。兼顾各地实际和特色,在常规基础评价外,制定弹性、适宜性的综合分析评价指标体系和专题解决方案是未来自然资源调查监测分析评价的发展趋势。此外,如何发挥分析评价的科技支撑作用,提升对资源质量、生态价值或效益的综合评价水平以及后续国土空间规划和用途管制的精准性值得我们进一步深入思考和探讨。

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这个家伙什么也没有留下。。。

水土保持

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