基于地理国情信息编制自然资源资产负债表技术方法研究

2021-04-29苏东华

地理空间信息 2021年4期

苏东华

（1.自然资源部第三航测遥感院，成都 610100）

党的十九大报告指出：“建设生态文明是中华民族永续发展的千年大计”，“坚持节约资源和保护环境的基本国策”，“实行最严格的生态环境保护制度”，“设立国有自然资源资产管理和自然生态监管机构，完善生态环境管理制度”。

探索编制自然资源资产负债表，是中共中央、国务院推动生态文明建设和生态文明体制改革做出的一项重大的决策部署。我国自然资源资产负债表主要核算土地资源、林木资源、水资源和矿产资源等自然资源资产的存量、质量及其变化情况。近年来，国内文献多数集中于自然资源资产负债表编制的理论研究，对自然资源资产负债表的编制主体、分类标准、核算方法的研究[1-11]。但因实际可参考案例较少，自然资源资产负债表编制处于试点探索阶段，目前，还没有得到广泛认可的技术方法及基础数据来源。

第一次全国地理国情普查以全国陆地国土范围内的地表自然和人文地理要素为普查对象，首次获取了多要素、全覆盖、高精度的全国海量地理国情信息。基础性地理国情监测是采用与第一次全国地理国情普查相一致的内容体系，对陆地国土范围地表覆盖和地理国情要素等进行的常态化监测。地理国情普查和基础性地理国情监测能够为自然资源资产负债表编制提供持续、可靠的数据支撑和地理国情信息技术保障。胡勇等[11]就地理国情普查数据在自然资源资产负债表编制工作中的提出了应用建议，但未用具体的案例进行研究讨论。

本文以广安市为研究区，立足于测绘技术与自然资源资产负债表编制工作的技术结合点，探索研究基于地理国情信息编制自然资源资产负债表技术方法。

1 技术方法

1.1 技术路线

根据自然资源资产负债表编制制度对自然资源资产负债表中土地资源、林木资源、水资源和矿产资源等自然资源资产的存量、质量、价值及其变化情况的要求[12]，基于地理国情信息的内容、指标、属性及数据特点等[13-16]，研究分析通过地理国情信息在核算“指标”方面所提供的数据支撑情况，构建基于地理国情信息的自然资源资产负债表指标体系。

根据核算基于地理国情信息的自然资源资产负债表指标的需求，基于自然资源资产负债表编制制度对各类自然资源的定义及分类[12]，以及地理国情监测内容与指标中地表覆盖分类体系[13,15]，建立合理的、实用的自然资源分类与地理国情分类的对应关系。然后基于地理国情信息结合国土、林业等行业专题数据制作广安市自然资源资产基础数据集。

以广安市自然资源资产基础数据集、多光谱遥感影像、DEM 数据等为基础，对土地、林木及水资源等自然资源资产的数量、质量和价值三类指标开展统计核算，编制自然资源资产负债表。

图1 技术路线图

1.2 指标体系

根据自然资源资产负债表编制制度要求[12]，自然资源资产负债表包括土地资源、林木资源、水资源和矿产资源等自然资源资源实物量帐户共11 张核算表式。

为了能够在现有的测绘技术及数据储备条件下，更好地支撑自然资源资产负债表编制，本文基于地理国情信息的内容、指标、属性及数据特点等，结合DEM、遥感影像、气象数据、人口数据等专题资料，采用GIS、定量遥感、生态服务价值评估等方法，构建基于地理国情信息的自然资源资产负债表指标体系，包括自然资源资产数量、质量和价值等3 个方面的核算内容。具体内容如表1 所示。

表1 基于地理国情信息的自然资源资产负债表指标体系

1.3 基础数据制作

根据自然资源资产负债表编制制度要求[12]对各类自然资源的定义与分类以及地理国情地表覆盖分类体系与指标，研究构建自然资源资产负债表自然资源一级分类与地理国情二级分类之间的对应关系，如表2所示。然后将2015 年地理国情普查矢量数据、2017 年地理国情监测矢量数据，转换为2015 年、2017 年自然资源资产统计初始基础数据。结合2015 年、2017 年地理国情正射影像数据，参考国土数据、林业数据等行业专题资料；采用人机交互方式制作生成2015 年、2017 年自然资源资产现状数据，对两期基础数据进行比较分析，提取变化数据，形成广安市自然资源资产基础数据集。

表2 自然资源分类体系与地理国情二级分类对应关系

1.4 指标核算

基于自然资源资产基础数据集、多光谱遥感影像、人口数据等专题资料，计算基于地理国情信息的自然资源资产负债表指标体系（表1）中的各项指标。

1）面积：基于自然资源资产基础数据集中两期土地资源、林木资源、水资源分类数据，计算各类自然资源CGCS2000 椭球面积。

2）耕地坡度分级：首先利用DEM 数据，借助ArcGIS 相关工具生成坡度带数据；然后基于自然资源资产基础数据集中耕地矢量范围对耕地进行坡度分级，将耕地坡度分为3 个等级：平耕地（0°～6°）、缓坡耕地（6°～25°）、陡坡耕地（25°以上）；最后分别计算3 个级别的耕地面积。由于水田基本不存在坡度，此处耕地特指旱地。

3）植被净初级生产力NPP。植被净初级生产力NPP 指植物在单位时间和单位面积上所产生的有机干物质总量，是生物地球化学碳循环的关键环节和生态系统功能状况的重要指标。可以用来评价草地的整体质量状况。本文在朱文泉等[17]研究基础上基于CASA模型估算植被净初级生产力NPP。

4）草地覆盖度。草地覆盖度是指观测区域内草地垂直投影面积占地表面积的百分比，是刻画草地数量的重要参数。本项目基于多光谱遥感影像，利用归一化植被指数（NDVI）和像元二分模型反演草地覆盖度。反演过程如下：

从国情数据中提取草地矢量范围，在ENVI 中制作掩膜文件，统计NDVI 最大值和最小值，最后计算植被覆盖度，公式如下：

式中，NDVIsoil为无植被像元的NDVI 值；NDVIveg为完全被绿色植被覆盖的像元的NDVI 值。

5）森林覆盖率。森林覆盖率是指森林面积占土地总面积的比率，是反映一个国家（或地区）森林资源和林地占有的实际水平的重要指标。其计算公式如下：

森林覆盖率=（乔木林地面积+ 竹林地面积+

特殊灌木林地面积）/土地总面积×100%

6）林木绿化率。林木绿化率是衡量一个行政区域林木绿化状况的经济技术指标，其计算公式如下：

林木绿化率=（乔木林地面积+竹林地面积+灌木

林地面积+四旁树占地面积）/土地总面积×100%

7）森林郁闭度。郁闭度是指森林中乔木树冠在阳光直射下在地面的总投影面积与此林地总面积的比。郁闭度是反映森林结构和森林环境的重要因子，其计算方法与草地覆盖度计算方法相同。

8）生态服务价值ESV。生态服务价值核算是基于单位面积价值当量的生态系统服务价值评估模型，本文基于谢高地等[18-19]的研究基于Constaza 模型结合地理国情信息快速核算生态系统服务价值。

9）叶绿素a（chla）和有色可溶性有机物（CDOM）。

叶绿素a（chla）和有色可溶性有机物（CDOM）均为水体富营养化评价的重要指标，CDOM 在440 nm处的吸收系数通常被用作CDOM 浓度的光学替代物。这两种指标都可以通过基于遥感影像表面反射率数据采用波段组合回归模型进行反演。

式中，band1、band3、band4 为landsat8 波段1、3、4对应的反射率数据。

1.5 编制负债表

基于地理国情信息制作的自然资源资产基础数据集（包括自然资源资产现状及变化数据），根据自然资源资产负债表编制制度要求[12]，按照自然资源资产存量及变动表样表（表3）以及自然资源资产质量、价值及变动表样表（表4）的格式，将各类自然资源的核算指标（表1）对应的统计数值填写至对应项中。

表3 自然资源资产存量及变动表样表

表4 自然资源资产质量、价值及变动表样表

2 结果及分析

2.1 土地资源资产负债表

广安市土地资源资产共分为耕地、园地、林地、草地、交通运输用地、水域及水利设施用地、其他土地和城镇村及工矿用地八大类别。基于自然资源资产现状及变化统计结果，统计分析各类土地资源类型的数量和质量方面的核算指标，制作了广安市土地资源资产负债表：表5 土地资源资产存量及变动表和表6土地资源资产质量、价值及变动表。

通过统计分析，2015～2017 年监测期内，新增的土地资源类型中，草地面积最大，为1 911.77 hm2；其次，城镇村及工矿用地新增面积为1 798.98 hm2。

广安市耕地类型以缓坡耕地为主；草地净初级生产力总量、草地覆盖度有所增加，说明广安市草地质量状况良好。

表5 土地资源资产存量及变动表/hm2

表6 土地资源资产质量、价值及变动表

2.2 林木资源资产负债表

广安市的林木资源主要分为：乔木林、竹林、特殊灌木林、其他林木四大类别。基于自然资源资产现状及变化统计结果，统计分析各类林地资源的数量、质量和价值方面的核算指标，制作了林木资源资产负债表：表7 为林地资源资产存量及变动表，表8 为林地资源资产质量、价值存量及变动表。

表7 林地资源资产存量及变动表/hm2

表8 林地资源资产质量、价值存量及变动表

通过统计分析，监测期内，新增的林地资源类型中乔木林面积最大，其中，乔木林转入转出变化较大。广安市林地资源总面积，2015 年为189 902.17 hm2，2017 年为189 311.8 hm2，基本未发生变化。广安市林地资源主要以乔木林为主，构成比超过72%。广安市林覆盖率、林木绿化率、森林郁闭度无明显变化；林木净初级生产力总量有所增加，说明广安市林木质量状况有所改善；林木资源生态服务价值生态服务价值略有增加，说明监测期内广安市生态系统保护良好。