基于GIS的昆明市生态环境数据库管理平台构建

刘韬，李舒婷，杨洪福，普利民

(昆明市生态环境科学研究院，昆明 650032)

0 引言

随着经济迅速发展、人口过快增长、资源过度开发等一系列影响，自然资源和生态环境遭到破坏[1-2]，水旱灾害、资源过度开发、生态功能减退、环境质量下降等现象越来越多，加强生态环境保护迫在眉睫[3]。目前，生态环境保护工作与相关科研工作逐步呈现跨领域、多学科特点，对生态环境与其他自然科学学科相互影响的研究也不断增强，生态环境整体性与系统性得到有效体现。近年来，随着生态系统功能与服务[4]、大流域尺度生态环境演变[5]、县域生态环境评估等[6]系统性研究成为主流，生态环境保护工作涉及领域多，产生数据大、研究尺度深，对数据量、计算量都提出了巨大的挑战。生态环境数据与地理环境本身具有较强的空间自相关关系[7]，系统性的研究势在必行，因此，需要统一、海量、超级计算的条件以支撑研究的开展。目前，大数据实现与应用的发展为地理综合性与复杂性的研究提供了新的机遇[8]，依托云计算[9]与数据库技术，将海量数据有效组织，并深入挖掘有效信息形成知识与规律正是现在生态环境研究与管理的趋势，基于地理信息系统(geographic information system，GIS)的数据库管理平台的建立则是较为可行的方法[10-13]。

因此，对近10年来生态环境保护各类项目涉及到的数据与监测、分析、评价成果等数据进行整合，并不断对基础信息数据进行更新完善[14]，形成具有统一、科学、规范的生态环境数据库，后续通过大数据构建[15]，进一步进行数据挖掘与信息提取[16]，对全市生态环境科研与政府管理决策具有重大意义。

1 现状数据管理与存在问题

1.1 现有数据管理情况

由于生态环境数据涉及领域多，来源广泛，生产与使用涉及面广，种类繁多，存储分散、分析与共享存在困难，基础科研受到极大限制，且生态环境部门因工作而衍生的各类数据也存在种类较多的问题。数据产生方面，生态环境相关核心数据主要产生于多个部门、各业务科室，基本跟随项目组人员流动，延续性差，各类型数据存储也较为分散，可用性差。数据使用方面，数据收集整理较为困难，各部门各业务团队对同一区域的分析过程需要增加不必要的时间成本，数据调用与共享存在困难；数据管理方面，增加了管理上的不便，管理对象与管理内容均较分散，导致管理方式较为落后，管理效率低下；数据应用方面，数据的不连续与不统一成为数据应用的最大瓶颈，直接导致前期数据处理成本加大，科研效率降低，行业应用不便。综上，现有数据管理模式还存在诸多问题。

1.2 数据管理存在问题

1)生态环境数据形式多样，类型不一。因生态环境数据量涉及面广，形式多样，造成数据在获取阶段就存在以下“五个不一”情况。第一，数据来源不一，从数据来源上看，生态环境数据多为水务、农业、林业、自然资源等相关业务方提供，导致数据来源不一；第二，数据口径不一，同样类型的数据因比例尺与空间参照系统的不同而造成数据测量口径的不同，应用时产生不便；第三，数据类型不一，同一对象的数据、数据类型不同，也将导致数据处理与分析过程中误差与系统误差，且生态环境数据多为宏观数据，类型不同，则其准确性与可对比性说就较差；第四，数据存储不一，同源同类的数据，因存储量的关系，不能单一存放于同一位置，后期读取与使用过程不便共享，且因规范成本高，导致数据重复收资，重复整理现象时有发生；第五，数据转换不一，新获取数据，同样的转换不同的软件，存在不同的差异。而同样的软件，不同的参数与不同的方法，也存在较大的差异。由此，从数据获取层面看，存在生态环境数据虽来源广泛，但其应用却不宽的局面。

2)生态环境数据量大类多，管理繁复。目前，掌握的生态环境数据包括多类、多年、多尺度的数据。从数据数量上看，量大类多，但从数据质量上看，首先，因同类数据不同结构和形式，数据多为冗余状态；其次，因数据格式不一、数据说明残缺，数据管理较为繁琐；第三，环境管理与环境监测部门对环境监测数据的产生、上报、统计、汇总和分析的要求越来越高、越来越快、越来越细化，环境监测要素及监测频次的增加，使得环境监测数据呈爆发式增长，这也为相关管理工作带来巨大挑战；最后，数据存储方式与地点的不同，造成归档与规范化工作任务繁重。因此，现有生态环境数据其可用性较低，管理繁复。

3)生态环境数据使用成本高，共享困难。生态环境数据多涉及专业部门的生产数据以及由专业技术衍生的二次数据，这些数据本身在使用时就需要明确的定义与数据字典作支撑。但在不同部门对同区域或类似项目调取数据过程时，使用部门若没有严格的语义说明文件配套，即使通过协调机制沟通了数据拥有部门，在数据转交与转换期间仍然存在数据认识不清、数据使用不明与数据产生系统误差的问题，特别是数据拥有方不愿意将处理数据或派生数据转交数据需求方，导致数据需求方仍需再行处理与分析，加大工作量。数据转交双方由于理解上的偏差导致数据转交不理想或无效，增加时间浪费。这些问题均没有得到较好地解决，进一步放大了数据管理方式及共享机制存在的问题，进而导致共享困难的问题。

4)生态环境数据信息化严重滞后，效率低下。现有对生态环境数据的管理方式较为原始，仍以纸质文档管理为主，其他电子化、数字化的数据也仅停留于目录索引与查询取用的低级管理方式，现有建立的专项管理系统则缺乏数据库支持和专业软件系统支持，对数据管理与分析、准确认识昆明市环境状况和趋势、科学指导环境保护与治理、保障我市社会经济的健康发展，难以发挥作用。且因数据的使用情景不同，数据表现形式与接口标准各不相同，仍然导致数据冗余度高，共享困难，信息传输滞后，“孤岛化”“片段化”现象严重。数据产生后至使用部门，因目的的不同不能有效获取或者不能有效利用，中间还存在系统误差情况，导致数据管理效率低下。

2 必要性与应用目标

2.1 必要性

1)生态文明建设的需要。党的“十八大”以来开始提出，要大力推进生态文明建设；“十九大”更是明确要求：“实施重要生态系统保护和修复重大工程，优化生态安全屏障体系，构建生态廊道和生物多样性保护网络，提升生态系统质量和稳定性。完成生态保护红线、永久基本农田、城镇开发边界三条控制线划定工作。”以上生态文明建设要求与具体工作无不依赖于大量数据的支撑[17]，而需要统一协调完成数据的整合分析处理，建立生态数据库是必要的，也是迫切的。国务院2015年关于印发促进大数据发展行动纲要的通知中明确提出：到2018年，围绕实施区域协调发展、新型城镇化等重大战略和主体功能区规划，在环境保护等领域探索开展一批应用试点，打通政府部门、企事业单位之间的数据壁垒，实现合作开发和综合利用，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化。

2)大数据时代发展的需要。目前，信息化已渗入社会发展各个领域，应用广泛且深入，信息化建设对当今行业的影响已不仅是电子化的数据与可方便交换数据格式的便利化，随着大数据时代的到来，信息化最大的特点是共享与数据挖掘[18]。生态数据库的建设既是客观需要，也是有效提高效率的需要，更是大数据时代发展的需要。生态数据库的建设无疑可为环境科研、数据共享与环境信息基础设施完善与管理过程顺畅提供了巨大便利，搭建生态环境数据库管理平台，可极大地为规范数据使用过程与提高数据使用效率作出贡献。

3)精细化智慧管理的需要。生态环境保护工作监管涵盖范围广，专业性、技术性强，现有的监管缺乏即时的数据支持和“大数据”的模式支持，对数据信息管理与分析存在“孤岛化”“片段化”[19]，难以准确识别昆明市生态环境问题和面临的风险，无法及时对突发环境状况做出预测与响应，缺乏高效环境管理决策支持平台，难以科学地对昆明市生态环境进行即时、精准、高效的管理。通过建立生态数据库，可实现“一个库，多应用，深发掘”的高效管理方式，最终建立生态环保监督管理的空间化、规范化、动态化和信息化管理。

4)监管部门及大众的认知需求。环境科研工作的直接服务对象是环境保护管理机构，而最终服务对象则是人民群众。管理机构依据环境科研部门的成果制定区域生态环境保护相关政策，政策的制定基础取决于对数据的全面准确掌握和清晰直观认识。数据库的建立不仅可直观向管理部门呈现历史与现状数据，还可以根据数据快速生成时间线并预测发展趋势。大众则是环保工作的监督者，也是科研成果的主要受众。大众对于生态环保工作的认可基于对科研成果的直观认识，这个认识取决于成果的表达方式。基于数据库的分析与结果呈现可以由多种方式表达，且较为直观，最易被人接受。从这个层面看，监管部门与大众的认知需求也推动着数据库的建立。

5)信息交流与共享的基础支撑。数据库的建设基于网络平台，可提供较好的信息交流与共享条件，但平台必须有内容与数据才能发挥应有的效应，可以说数据库的建设正是大数据发展与平台搭建的根本。数据是信息的载体，数据库将分散在多个部门、多个单位与不同来源的数据孤岛进行充分整合，直接克服了生态环境科研工作信息不完整、利用率低、传输滞后的问题，为打造信息交流顺畅、信息共享方便、信息使用高效的工作机制提供基础支撑。当数据库具备一定规模后，可以通过数据挖掘，以大数据思想发现许多潜在信息与可用资源。所以，迫切需要整合现有生态环境数据资源，建设生态环境数据库，搭建相应科研信息沟通与共享平台。

6)数据与资料管理规范化的需要。现有数据管理方式落后与信息化程度不高的局面极大地阻碍了科研项目资料整理、数据管理与数据处理分析方面的开展与实施，数据库的建设对数据整理与管理而言是最基本的便利。同时，可以将现有资料数据进行归整与清查，深入发现有用数据，整理时间序列数据，重要分类数据和建立资料索引机制。不仅完成了数据库建立的前期工作，还将数据管理效率进一步提高。同时，数据规范化将有效提高数据使用率，明显提升管理形象，为数据的共享奠定基础。

7)开展重大项目工作的基础设施。重大项目的开展离不开基础数据的处理与分析，目前国家环境保护部《“生态保护红线、环境质量底线、资源利用上线和环境准入负面清单”编制技术指南》(试行)中已明确提出要建立“三线一单”的成果与数据的数据库，将研究报告成果数据和污染物排放清单、评价结果等关键过程数据入库，建立相应的成果目录。另外，多个城市已开展“多规合一”工作，该项工作的基础也需要基于统一数据库的构建，实现“一张图”干到底[20]。生态系统服务与评估领域的各种模型应用，如InVEST、MIMES、ARIES等，均明确提出以空间建模和大数据等的分析手段进行[21-26]，数据库建设的最大功能即将不同源数据与不同格式数据进行有效整合，并使用户在应用数据时避免数据的繁琐转换过程与处理时引发的歧义。通过调用数据库数据并应用相关软件进行处理可最大限度地降低错误发生率，最大限度提高数据处理效率。而且，对较大尺度的研究，数据库的构建更是必然行之。

8)数据库管理方式的优越性。数据库是数据管理的高级阶段，不仅可以存储海量信息，使得历史数据与现状数据可以做到随时可查，还具备数据挖掘与数据管理方面的特点。在数据挖掘方面，查询过程可以极大地提高记录和检索信息的效率；其次，数据库中可以同时存储空间数据与非空间数据，二者的属性可以交换处理，在位置信息极其重要、空间规划强调落地的当下，数据库管理方式是趋势所向；最重要的是，从数据挖掘基本原理看，数据挖掘需要具备的两大条件之一，数据特征中的空间关系、物理量、生态学、经济学或社会学等相关变量意义明确，数据库中的关系性与唯一性正是秉承了这个特性，使得数据挖掘成为可能。在数据管理方面，数据库中有流程管理机制与分级管理机制，在有效地集合非同源数据资源的同时，可合理分配使用人员及数据类型，不仅可以实现高效管理数据，还可以对数据库进行加密管理。另外，数据库管理的流程相对规范，可减少对某些岗位人员的依赖，减少人员流动导致的岗位缺失带来的损失。目前基于Web的应用系统有较好的灵活性，而数据库管理的数据其迁移与二次开发通用性较高，这也是提前布署的最佳时机，更是充分彰显昆明市生态环境管理前瞻性的具体体现。

2.2 应用目标

1)减少数据资料冗余程度，提高数据使用效率。统一规范管理异类异源数据，将重复数据与量大无效的中间数据剔除，优化数据存储效率，增加数据存储空间。通过规范数据格式，减少数据冗余程度，提高数据检索与查询速度，使数据具有延续性、可比性、唯一性。

通过统一数据库，为相同区域不同项目与同类项目提供一致、全面、统一的数据处理过程与分析结果，省去项目的重复性处理过程与检验数据时间成本，为项目专注于特征分析节省了时间，极大地降低项目运行开支成本。同时，还可为科研人员提供统一比例尺基础数据，免去项目间的数据重复收集与数据再处理；利用数据库的唯一性原则，降低数据处理的错误发生率；利用数据库的版本管理机制，实现多人同时处理数据，提高数据的利用率；利用数据库的共享机制，将不同中心的同区域项目数据充分共享，在各尽其用的前提下，还可实现数据的衍生与数据的扩展，为数据库不断更新提供快速、便捷的更新机制。这些目标的实现都将在很大程度上改善制图人员的数据获取、处理、分析过程中的耗时，提高工作效率。

2)缩短科研人员分析过程，提升项目成果展示效果。利用数据库的历史资料可实现快速回放与趋势分析，免去繁琐的数据整理与处理过程；利用数据库现有数据进行整理与分析或直接利用时间序列成果则可大大降低数据分析时间，对于空间过程和数据对比方面的问题可以借助数据库的实时呈现与直观表达，快速提出解决问题的思路与方法。通过上述各个阶段的辅助决策，有效利用数据库相较于常规项目的完成周期，可以极大缩短科研人员的分析过程，提高科研人员完成任务的效率。对于临时任务与紧急任务来说，无疑具有较大优势。

多源数据入库后，可实现数据的历史回放、数据变化过程、数据趋势分析、数据模式探究等的大数据应用功能，这些功能所得出的成果具有较好的直观性与易用性，可极大提升项目最终成果的展示效果，产生让大众也能看得懂的简明结论，为决策提供直观易用的科学数据。

3)加强科学评估决策水平，突显监督管理手段。数据库规范、统一的数据，可为模型模式分析与其他数据挖掘提供良好基础，科学评估生态环境过程离不开相关模型的使用，数据库正是提供数据分析的基础条件。模型所需要的海量、多源数据通过数据库获取是最为稳定可靠的。

统一规划、分布实施，形成多源海量数据一体化数据库，体现昆明市生态环境科研信息化水平。通过两年建设，建成昆明市生态环境信息基础设施完善、监管过程顺畅、共享机制成熟生态数据库。提高生态环境保护综合决策、监管治理和公共服务水平，提升环境管理能力和管理效率。

4)构建生态环境科研共享平台。昆明市生态环境局已建成智慧环保平台，着重于监测数据发布与审批事项的办理，建立生态环境数据库，为我市生态科研建设打造数据统一调用平台，为生态环境科研提供基础数据。随着科研项目的不断开展，在科研中更新数据，数据又为科研提供支撑，形成良性循环，互相促进的良好态势，最终，以共享推进数据更新，构建生态环境科研数据共享平台，为相关科研与项目工作的开展提供数据支持。

3 总体构建方案

3.1 总体目标

整合现状与历史数据资源，基于GIS与数据挖掘技术、大数据分析理论构建连续一致、体系完整、方便易用的生态环境数据库。以生态环境数据为重点，建成覆盖全市国土资源空间、生态环境质量、污染来源监控、环保管理政策、生态环境科研等的生态环境“一个库”，实现昆明市各级各类生态环境数据的互联共享与监管联动机制。通过不断地规范生态环境数据，建设海量数据，为信息应用与发掘，环保科研管理一体化平台建设奠定坚实基础，并依托科技创新与技术进步，开展大数据关联分析，全面实现数据精确化、展示多样化、管理立体化、决策科学化。

3.2 构建方案

1)设计思想。充分利用ArcGIS平台数据支持类型多、数据转换功能强、数据应用范围广与数据可扩展性强等特点，以平台为基础，以空间数据库为载体，将基于位置的数据、文本型数据、空间数据等多源数据进行整合，构建一个集数据管理库、位置定位库、空间特征库于一体的昆明市生态数据库。作为昆明市生态环境科研、生态环境管理的数据交换与枢纽中心，根据“生态环境大数据”的应用层级及需求，整合生态环境历史相关数据、现有生态环境数据和部分管理资源数据，依托ArcGIS平台的空间分析与处理强大功能，将不同源的数据进行联结分析并可视化展示。数据对于平台界面是有机统一的，而在数据库底层则是分类存储的，这样，在既打破原有的数据壁垒和数据孤岛的局面下，可为生态环境信息化在资源共享、业务协同等方面发挥重要的作用[27-33]。最终，建立适应于昆明市生态环境科研管理与共享应用的效益最大化、信息智慧化数据管理平台，如图1所示。

图1 昆明市生态数据库功能展示图

2)总体框架。基于环保专网，采用B/S架构、统一主数据库与应用数据库，设计并构建真正意义的用户访问控制机制，将生态环境各类型数据进行集成，使用ArcGIS Server服务平台，开发浏览器客户端，对生态环境数据库数据进行调用、分析与处理，构建一体化的数据管理平台。

昆明市生态环境数据库管理平台总体构架分为三层，分别为支撑层、数据层和应用层。支撑层主要包括生态环境科研过程中所主要获取的各类非同源数据，包括不同部门数据、不同格式数据等；数据层则是为应用层提供基础资料数据与日常业务数据的数据调用与交换中心，主要包括空间地理信息、对象分析数据、人员与企业信息、经济社会基础信息等；应用层即平台，也为服务，以GIS应用系统为核心，各空间分析与处理模块等功能为依托，基于浏览器端的应用功能，包含信息展示、查询分析、模型模拟、数据传输等基本模块与其他科研管理与科研业务模块。平台根据客户端应用对数据库提供各数据信息进行分析处理以实现对昆明市生态环境的一体化数据管理。

应用层的主要建设方案如图2所示。以环保专网大数据平台为中心，管理组与应用组基于浏览器端应用通过不同的角色与功能策略区分并进行功能限制与访问控制，平台主要功能通过GIS调用主库资源完成，外网用户则通过隔离机制对进行物理隔离后的部分可共享数据进行访问，也通过GIS或其他软件进行空间数据与一般数据的交换取用，同时达到交流与共享目的。

图2 生态环境数据库存储与应用建设方案

3)数据库设计。根据应用需求，平台数据库设计为一个主数据库、一个应用数据库、一个备份数据库。主数据库负责底层数据交换，包含若干专题数据库，如环境现状数据库、生态数据库、社会经济数据库等；应用数据库，负责应用端数据存储。在应用端层面，所有数据通过空间数据库引擎将空间数据与各类非空间数据进行对接转换处理后通过主数据库至应用界面，经过处理和分析模拟使用后的二次数据与衍生数据，存放于应用数据库以便下次调用。

空间数据库采用统一的GeoDatabase数据模型进行数据的组织，以实现多种数据类型、多时态的空间数据库统一存储、管理。在每一个GeoDatabase中包含Feature Dataset(raster dataset)和Feature class(raster)两种数据结构，作为分享同一空间参考的要素结合。Feature class是独立的要素集合，用来存放同一种空间实体。数据表设计采用统一建模语言(unified modeling language，UML)进行全库设计，按照库-子库-数据集-抽象类-要素类-要素子集-字段的层次结构进行统一化设计。

4)数据字典设计。数据库数据字典设计严格按照《环境信息元数据规范》(HJ 720—2017)《环境信息数据字典规范》(HJ 723—2014)《环境数据库设计与运行管理规范》(HJ/T 419—2007)《政务信息资源目录编制指南(试行)》等标准规范执行，数据字段编码要求结合昆明市生态环境数据特点与实际，对涉及到的水环境数据、污染源信息、生态遥感数据、水文气象数据、社会经济数据、环境规划管理数据、流域环境基础空间数据等信息进行规范编码，旨在构建规范、完善的资源目录体系，为平台上层应用与功能调用提供统一语义的资源目录结构与命名。

3.3 主要功能

1)历史与现状数据查询与展示。数据库所存储的信息最多的为历史数据，其最直观的功能即是对历史数据的再现与利用历史数据进行分析以预测未来。因此，生态数据库最基础的功能即是历史数据的信息查询与展示。通过查看不同时期的遥感影像与土地利用情况可以直观展示昆明市近几十年以来的生态环境状况与土地覆被变化情况；通过调用前10年的科研项目成果，体现生态环境保护发展研究演变方向与挖掘研究热点；通过监测数据的长时间序列变化，可以看到环保工作的卓越成果；通过调阅历史文档，查看突发事件情况，进行发生机理研究与概率研究，挖掘潜在联系。

另外，基于昆明市“一个库”空间信息界面，可以快速查询生态环境状况现状信息。包括所有要素的空间位置信息、画面信息、数据信息等；可在线进行长度测量、面积测算及体积计算；可实时体现相关监测实况；可选择不同长度的时间序列生成分析图表，变化曲线以及趋势分析；可根据环境、气象、水文监测站点的基本信息并生成监测月报、季报及年报；可随时调阅最新社会经济数据查看背景情况；可进行常规业务管理数据的历史查询与统计分析等。

2)数据统计分析。数据统计分析包括空间统计与数据统计(非空间统计)，尽管空间统计和非空间统计在概念和目标方面可能存在某些相似性，但空间统计具有其固有的独特性。数据统计在普通数据软件中即可实现，生态数据库基本上可以处理所有的统计分析。而空间统计分析则是生态数据库所特有的基于空间位置的统计分析，包含一系列用于分析空间分布、模式、过程和关系的统计工具。与传统的非空间统计分析方法不同，空间统计方法是将地理空间的邻域、区域、连通性和其他空间关系直接融入到数学逻辑中。使用“空间统计”工具可以对空间分布的显著特征进行汇总，如确定平均中心或总体方向趋势、识别具有统计显著性的空间聚类(热点)或空间异常值、评估聚类或离散的总体模式、根据属性相似性对要素进行分组、确定合适的分析尺度以及探究空间关系。

3)成果的多样化与直观化表达。基于数据库而产生的各类成果，其因数据的连续性较高，具有空间属性，可以2D/3D展示，可以模拟预测，因此，成果的表达方式具有较多的类型，如分布图、直方图、趋势线、热点图、密度图、统计表、透视表、对比表等，这些表达往往较为直观，有较强的说服力，较易为政府部门与大众所接受。

4)基于模型的模拟预测。根据应用端提供的各类分析模型及专家知识，可调用对水文模型，进行流域的分割与模拟预测水量及径流量；引用水质模型可模拟湖体水质分布情况及污染物负荷情况；利用气象数据可模拟预测未来水文与雨洪过程；根据空间自相关原理，可以利用海量数据分析区域内要素基于地理的空间自相关变化情况，发现数据中的潜在有用信息，发现事件间存在的关联与分布模式，发现事件规律。后期还可以通过接入兼容外部模型(SWMM、InVEST等)，可以模拟区域的生态环境过程，如水文、水质水量、污染物迁移、生态系统实物量与价值量等情况，结合专家知识与模型参数对可能发生的情况进行预测，并对不利情况的潜在性发生预警。

5)多源数据整合与共享。生态数据库的又一重要功能即是多源数据的整合与共享。通过数据库的管理优势将非同源非同类的数据进行有效整合，全部存储于底层统一数据库中，该库通过专网传输后由应用软件进行调用，调用端可以是分布式的，进一步提高了数据的共享程度。在接入层数据传输至平台过程前，利用传输模块将不同来源的数据转换成平台规定数据类型及格式，以便平台能够实现统一调用，使最终在平台端显示的数据具有同一性和一致性。多源数据在被调用和处理后形成的二次数据存放于其他数据库，以便形成平台历史数据，最终实现管理的延续性。

6)动态变化监测。利用动态变化监测功能，对历史某一时期与指定现状期生态环境状况进行对比分析，以查看变化情况。第一，土地利用情况动态变化监测。可以通过对比不同时相、不同空间分辨率、不同光谱分辨率、不同卫星的观测影像，以查看任何区域的土地利用动态变化情况，了解景观格局变化与结构变化。第二，生态环境变化监测。可根据研究热点方法体系，将历史某期生态环境状况与现状进行变化分析，了解指定时间段内的生态环境变化情况与生态系统结构变化情况，研究生态系统服务与人类福祉间的关系变化。第三，自然资源年度变化监测。通过对自然资源的年初与年末对比，掌握区域内的自然资产年度变化情况，了解自然资产变动，为自然资产年度统计与领导离任审计提供数据支撑。

3.4 构建成果

根据总体构建方案的设计与实际功能需求，构建了基于GIS的昆明市生态环境数据库管理平台。平台利用数据库的先进数据管理方式，依托GIS的强大数据整合能力，有效聚合了昆明市近40年来在生态环境管理、科研成果、监测时序、管控模式、模型模拟等方面的海量数据，共建设了三个库、八个子库，如图3所示。各子库存储着与服务功能对应的经标准化处理后的各类数据集，通过对现有数据库的组织管理、处理分析，可实时为环境管理与科研决策提供数据支撑，并及时共享科研成果。

图3 生态环境数据库构成

表1 生态环境数据库主要内容(部分摘录)

4 结束语

数据库的建设是保障昆明市生态环境数据利用可持续发展的重要战略部署。现代经济正向着数据化、信息化的方向迈进，“数字环保”建设也已经逐渐在昆明市开展，生态环境数据库作为环境科研与环保决策的重要数据支撑与成果呈现方式，重义重大。随着人们对环境保护行动的开展，以及数据挖掘、云计算存储等各种技术的推进，各地区都把建设“智慧环保”项目作为推进本地区环保信息化的重大战略措施。随着生态环境数据的爆发式增长，海量数据统计分析、数据共享应用、数据科研管理等各个数据系统平台协作的要求也日益提高，通过构建以GIS为基础的昆明市生态环境数据库成为必然。在实现“一个库，多应用”高效模式下，逐步通过后期管理分析模型的引入，全面实现对生态、环境的数据处理和动态分析，既实现数据利用的规范化和动态化，又实现了科研成果表现方式的多样化与直观化，还可以有力为政府决策提供支撑作用。建设具有实用价值的管理信息共享平台则对昆明市生态环境研究、环境监控预警、环境综合治理、科研学术交流等提供全面的数据服务和技术支持，社会效益明显。同时，也是展示昆明市生态环境保护公众形象、提高科研实力、信息化程度与社会影响力的直接手段。