浅谈ArcGIS在城中村房屋拆迁成本中的应用

2017-03-30杨燕景

中国高新技术企业 2017年3期

关键词：房屋结构

摘要：城市房屋拆迁是非常复杂的一项工程，涉及政府、拆迁人和被拆迁人等参与方，时间耗时长，涉及范围广，备受公众关注。如果处理不合理，就可能对项目建设、经济社会发展和稳定造成不利。基于此，文章研究了ArcGIS在城中村房屋拆迁成本中的应用。

关键词：房屋拆迁；ArcGIS；房屋结构；拆迁成本；图文一体化文献标识码：A

中图分类号：TU984 文章编号：1009-2374（2017）03-0050-04 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2017.03.022

1 绪论

1.1 研究背景

随着经济的发展和我国城市化进程的快速推进，人民的生活得到极大提升，越来越多的农村将被城镇化，越来越多的房屋将被拆迁和进行改造，且其数量和面积逐年呈递增趋势。随之城市建设、城中村改造也在快速进行。客观而言，城市基础设施建设、城中村的改造等与城市房屋拆迁息息相关，这样势必加速拆迁的步伐，甚至出现了“大发展、大迁移”的局面。房屋拆迁事关人民大众切身利益，人们对房屋拆迁过程中的诸多问题非常关心，如拆迁程序是否合理、拆迁补偿是否到位、被拆迁人是否享受到合法的权益等。然而，由城市房屋拆迁所引发的拆迁事件以及由此凸显出的利益矛盾和利益冲突，特别是政府、开发商、被拆迁人三者之间的冲突更是成为社会各界关注的热点和焦点。

城市房屋拆迁是一项复杂的工程，一旦处理有误，必定会带来一些负面影响。在房屋拆迁遇到的问题中，很多对拆迁范围内、拆迁成本、地块综合均价等不明确，使得拆迁政策的制定和实施具有一定的盲目性，甚至会导致难以预料的纠纷、矛盾。并且，随着信息化发展，单以数据呈现已并不能满足人们对直观性、可视化表达数据成果的需求。ArcGIS作为一种能为用户提供可伸缩、全面的地理信息产业的平台，它能直观、准确的表达在不同地理坐标位置下的海量的地理信息数据，所以它在我们生活的各个方面都能得以应用。因此，运用ArcGIS空间统计分析功能，结合城市规划要求、房屋状况和拆迁范围，可以较好地解决所述问题，并且方便计算出房屋拆迁成本的额度，实现空间信息与文档信息融合的图文一体化。在此背景下，本文介绍利用ArcGIS对一城中村现有房屋拆迁数据进行统计分析，直观、形象地表达待拆迁范围内每个地块的房屋数量，统计分析每个地块的拆迁成本、地块综合均价等。

1.2 研究目的和意义

城市房屋拆迁是社会经济发展的结果，随着时代发展，将会有更多的城市房屋进行拆迁。但是进行房屋拆迁就必须考虑房屋拆迁中的焦点问题如房屋拆迁的成本和拆迁补偿等。如果在拆迁之前缺少对拆迁范围内的房屋结构、房屋数量、占地面积、拆迁成本、地块综合均价等情况的统计分析，会导致拆迁政策的制定及实施具有一定的盲目性，影响房屋拆迁工作的顺利进行，更有甚者可能出现难以预估的矛盾、纠纷。因此，为了以科学的手段指导房屋拆迁工作，借助日益发展的地理信息技术，在无需投入大量研发资金的前提下，利用ArcGIS对与房屋拆迁相关的数据进行科学有效的处理、统计和分析，使拆迁成本相关数据以直观、形象、可视化的效果进行呈现，实现房屋拆迁数据图文一体化，同时以这些数据为依据，不仅相关政府部门可以考虑房屋拆迁是否符合城市建设的年度计划和财政计划，也可以为拆迁安置提供参考，以科学的手段实现辅助相关政府合理的现房安置规划、有效地调整规划方案，提高拆迁工作的透明度，对房屋拆迁的健康发展具有深远的意义。

2 数据源概况

本文选择的研究区为一城中村，主要对该城中村待拆迁范围内现有的数据进行统计、分析，具体的数据源情况如表1和图1所示。其中房屋面层主要属性值有ID号、每个房屋的周长和占地面积；房屋楼层及结构注记点层主要属性值为ID号、每个房屋的结构类型以及楼层数；征地范围面层主要是地块名称主要指地块1、地块2、地块3、地块4；各结构补偿价格表主要为混（混凝土，以下简称混）结构、砖结构、砼结构每平方米的价格。

基于以上现有的数据，考虑到ArcGIS可大大简化计算的劳动强度，减少在计算过程中，由于数据变化所带来的重复校正计算，其互動性体现在初始数据变化，即可在成果图件中显现。本文将利用ArcGIS进行相关统计分析，将地理信息系统技术有效运用到房屋拆迁中，获取房屋拆迁成本、征地范围每个地块综合均价等。

3 研究方法

3.1 研究路线

3.2 数据预处理

在ArcMap中点击Analysis ToolsoverLay AnalystSpatialJoin将房屋楼层及结构注记点层（ZJ）中的结构与楼层数属性值通过空间连接赋值给房屋面层（FW）。空间连接后的房屋图层（FW_SJ）部分属性值如下图3所示，字段TEXT房屋结构类型及层数已连接到此图层中。

通过对空间连接后的房屋图层（FW_SJ）中TEXT字段数据分析，该房屋的结构类型与楼层数在同一个字段中，其属性值为类似为“砖1、砼8-1”即第一个数值为房屋结构类型，第二个数值为地上楼层，如果有地下室则在地上楼层后面以-1表示，否则无。因此，利用字段计算器中VB脚本分别提取出房屋结构类型、地上楼层数、地下楼层数，进而得出每个房屋的建筑面积。

通过数据预处理，获得拆迁范围内房屋数据涵盖房屋的空间地理位置、结构类型、房屋的楼层数和每个房屋的建筑面积。房屋作为房屋拆迁的聚焦点，其结构、数量差异等是房屋拆迁中重要的数据信息。专题地图不仅能直观地表示任何范围制图对象的数量差异、动态变化，而且能够反映各现象的分布规律及联系。因此，考虑将现有房屋数据信息最大化利用，发挥其应有的作用，可以制作征地范围房屋专题地图如拆迁房屋结构、楼层分布专题图等（如下图所示），既可以作为房屋拆迁工作中的数据支撑，也可以作为向公众公示的有利工具，同时也可作为政府拆迁补偿的参考依据。

3.3 建筑占地面积统计

基于征地范围中的地块名称连接含有每个房屋的建筑面积的图层，输出征地范围连接数据ZDFW_J，统计得出每个地块房屋总数、建筑占地面积、建筑面积等，具体结果如下表2所示：

通过两次空间连接可以得到征地范围内每个地块的房屋数量、建筑占地面积和建筑面积等数据。

3.4 每个地块中房屋数量及建筑占地面积统计

点击Analysis ToolsoverLay AnalystIdentity以房屋图层（FW_SJ）为输入要素、征地范围面层（ZDFW）为标识要素，得到被征地范围分地块所标识的房屋数据（FW_SJ_Ide）。打开房屋图层数据（FW_SJ_Ide）属性表，分别以SQL语句如“SELECT*FROM FW_SJ_Ide WHERE [Structure] = ‘混”按属性选择的方式分别选中混结构、砖结构和砼结构等要素，分别导出混结构房屋图层数据（Hun_FW）、砖结构房屋图层数据（Zuan_FW）、砼结构房屋图层数据（Tong_FW）。分别将这些数据以地块名称（字段：DK_NAME）为汇总字段，输出混结构表数据、砖结构表数据、砼结构表数据，得出每个地块中每种房屋结构的数量和面积，具体如表3所示：

3.5 拆迁地块的拆迁成本和综合均价统计分析

根据混结构表数据、砖结构表数据、砼结构表数据通过字段计算器运算分别得出每个地块每种房屋结构的拆迁成本，然后征地范围连接数据ZDFW_J分别与混结构、砖结构、砼结构的拆迁成本进行连接，通过字段计算器分别得出每个地块的综合均价，并生成统计图表所示。

从统计图表中可以看出每个地块的拆迁成本以及每个地块的综合均价。应用这个技术方法，还可以将房屋结构、面积、楼层数、房屋用途等不同的统计指标为统计条件，实现房屋拆迁数据生成统计报表或统计图功能，辅助宏观决策，提高办公效率，可以大大减少繁杂的纸质化统计工作。

基于以上方法，在不需要进行繁琐的公式计算便可以进行房屋数量、建筑面积和房屋拆迁成本的获取，可以避免人为的各种偶然误差，因此，获取的成果不但准确、符合实际而且实效性强。根据拆迁范围每个地块的拆迁量、拆迁成本费用进行统计，可以结合当地的开发周期、成本、安置条件等因素在空间上的分布情况以及城市建设的年度工作计划和财政计划，提出较为合理的分期开发计划，将拆迁成本低，开发周期短，安置条件适合的规划区域优先开发。

4 结语

综上所述，本文对地理信息技术在房屋拆迁中的应用进行了研究，这些数据为后期的规划图的制作、补偿金的发放以及重建的整个过程都具有一定的参考价值。对待拆迁房屋的结构、占地面积、建筑面积等情况进行统计可以很快地将所要拆迁的房屋的具体情况进行快速定位，对拆迁房屋的信息进行可视化展示，可以辨析出该房屋所属类型、建筑面积等，并可以按照当地房屋结构价格标准进行统计征地范围地块的拆迁成本。整个过程获取的可视化数据严密、清晰明了，可为与房屋拆迁相关的人员如政府、被拆迁人、拆迁工作人员等提供支撑数据，能实现按需条件统计同时对外发布，做到數据的公开化、可视化，同时也能达到真正维护各个成员的利益，真正意义上保障群众的利益，并且鼓励居民积极地参与其中，实现全民进行参与监督，可以让更多的人对拆迁事业有所了解，这也会推动拆迁事业的发展，提高拆迁工作效率、保证工作的准确性，使管理更加规范化、科学化。

参考文献

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