一种基于空间分析服务链组合的自然资源保护红线审计模型方法

区别于传统的审计方法,针对领导干部自然资源资产离任审计,提出一种空间分析服务链组合的自然资源保护红线审计空间分析建模方法,实现了自然资源保护红线审计的地理处理分析服务链模型,并将其应用到云南省领导干部自然资源资产离任审计工作中。实验表明,该模型具有可行性能够辅助审计部门工作人员快速发现疑点线索,简化用户操作,提高审计效率。     

基于地理处理模型的基本农田保护审计建模方法

针对领导干部自然资源资产离任审计,提出了一种永久基本农田保护审计空间分析建模方法,实现了坡度为25°以上的永久基本农田自动提取地理处理模型,并已将其应用于云南省领导干部自然资源资产离任审计工作中.结果表明,该模型能辅助审计部门工作人员快速发现疑点线索,简化了用户操作,提高了审计工作效率.     

自然资源资产离任审计研究进展综述

领导干部自然资源资产离任审计是我国提出的一项新型审计制度,强调领导干部的自然资源管理和环境绩效,对我国生态文明体系建设具有重要意义。通过对围绕“自然资源资产离任审计”为研究核心的文章进行概况分析,分别从自然资源资产离任审计理论研究、内容研究和实践研究3个方面具体阐述自然资源资产离任审计的发展研究现状,为后期开展相关工作提供参考。     

地理国情监测服务领导干部自然资源资产离任审计应用研究

开展领导干部自然资源资产离任审计是按照国家相关法律法规,对领导干部自然资源资产受托管理责任的履行情况进行监督和控制,是新时代中国特色社会主义环境审计的重大创新。本文主要阐述地理国情监测服务领导干部自然资源资产离任审计的内容与思路,方法具有可操作性,审计结果可行可靠,并且通过基本农田保护审计实例验证了取得的效果。     

地理信息技术在自然资源资产审计中的应用探讨

地理信息技术能够对自然资源资产进行全过程、全方位的审查与监督,已经成为领导干部自然资源资产离任审计工作的常用手段。本文结合河北省开展领导干部自然资源资产离任审计的实践工作,探讨并总结了地理信息技术应用于自然资源资产审计的技术方法、应用实践和展望。     

地理国情监测在领导干部自然资源资产离任审计工作中的应用探讨

为积极配合审计部门开展领导干部自然资源资产离任审计工作,充分利用地理国情普查及监测成果,探索领导干部自然资源资产离任审计的内容、方法和评价指标体系,探讨了基于地理国情普查和监测数据成果、基础测绘及相关技术获取的各类自然资源资产基础数据。按专业部门现行标准与有关行业部门进行必要的专题数据整合和处理,建设市级自然资源本底数据库,摸清自然资源的存量与变量,为建立自然资源资产审计长效机制奠定扎实的基础。     

自然资源资产离任审计中土地资源审计内容及方法初探

领导干部自然资源资产离任审计是将审计思路与测绘地理信息空间分析技术相结合而开展的,本文以土地资源为例,结合测绘地理信息的相关数据、技术方法,就土地资源审计的具体审计内容、方法进行探索、总结.     

地理信息技术在领导干部自然资源资产离任审计中的应用

随着全国领导干部自然资源资产离任审计工作不断深入,传统审计方法在面对自然资源等较大空间范围内对象时的弊端日益显现:人工翻阅资料、图件费时费力,实地核查时无法精准确定疑问地块位置,审计人员无法将自然资源还原到原始状态来确认审计事项。而利用地理信息技术可以将不同时间点、大区域范围内的信息进行宏观掌控,整合出大数据,提取出审计疑点,从而将自然资源审计从翻阅资料、询问的模式中解放出来,大幅度提升审计发现问题的精确度和工作效率。     

领导干部土地资源离任审计体系评价

基于土地资源资产离任审计目标、内容及研究现状,运用层次分析法、专家调查法和测量比较法相结合,构建了地理国情监测成果服务领导干部土地资源资产离任审计评价指标体系,运用该指标体系对A县领导干部土地资源资产离任审计进行了应用验证,结果表明该评价体系可以很好的服务于领导干部土地资源资产离任审计工作,为审计部门提供辅助决策支持.     

地理信息技术在自然资源资产离任审计中的应用

自然资源资产离任审计是在生态文明可持续发展的大环境下提出的新名词,是地理信息技术应用的一个新领域。本文介绍了利用地理信息技术辅助自然资源资产离任审计的技术方案,提高了自然资源资产离任审计的效率,指出了用于审计的地理信息数据存在的问题和下一步的研究方向。     

全民所有自然资源资产清查理论基础与基本框架

针对当前我国全民所有自然资源资产清查理论基础不足、基本框架不完善等问题,该文结合生态文明建设现状,系统提出了全民所有自然资源资产清查的理论支撑,明确了全民所有自然资源资产的基本概念。同时,文章按照清查目的、内容、方法与关键技术等步骤构建了清查的基本框架,重点针对全民所有自然资源资产清查结果分析提出了总体思路,可为全民所有自然资源资产的空间优化配置、保值增值提供科学支撑。     

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

基于地理国情信息编制自然资源资产负债表,以广安市为研究区开展了编制自然资源资产负债表技术方法研究,从数量、质量和价值3个方面,运用数值统计与空间分布格局相结合的方法探究编制广安市自然资源资产负债表。研究结果表明:(1)地理国情矢量数据作为制作自然资源资产数据集的基础数据,在统计自然资源资产面积和空间分布上有极大的优势,可以直观地反映上述两项指标。(2)多光谱遥感影像数据,可用于部分质量和价值指标核算。(3)自然资源资产负债表的编制,需要多部门专业数据支持。     

深度学习网络支持下的农房侵占耕地自动化监测

近年来,违法占用耕地现象屡禁不止,如何利用人工智能等新一代信息技术,快速摸清农村乱占耕地建房底数,做到"早发现、早制止、严查处",是当前整治农村乱占耕地建房工作的研究难点之一。本文通过对高分辨率自然资源影像数据进行预处理,构建基于深度学习网络的自动化监测模型,应用模型进行预测并对输出结果进行GIS优化和空间叠加。试验结果表明,该方法可以快速监测出疑似侵占耕地的违法房屋,为坚守"耕地红线不突破"的底线提供了智能化技术选择,可服务于整治农村乱占耕地建房工作。     

自然资源资产管理的国际进展及主要建议

自然资源是经济社会发展的物质基础和空间载体,加强自然资源资产管理是适应深化自然资源管理制度改革的现实需要。本文在对比分析国内外自然资源资产管理现状的基础上,剖析了国内自然资源管理中存在的主要问题,提出了加强研究典型国家自然资源资产管理的经验、加快编制我国自然资源资产负债表、加紧落实健全国家自然资源资产管理体制等方面的建议。     

生态补偿视角下的贫困县域森林资源资产核算研究——以重庆市城口县为例

界定生态产品概念、探索生态产品的价值,是实现生态保护、生态补偿以及生态扶贫的重要举措。探索县域森林生态系统的资源资产核算,有助于利用良好的森林生态资源,开展林业生态扶贫。本文以国家级贫困县——重庆市城口县为例,初步研究了森林资源资产核算方法,结果表明:1)城口县森林资源资产评估总额达到577886.48万元,远超其年均GDP;2)城口县不同乡镇森林资源资产表现出极大的分布差异,现有树种的资产量分布也极不平衡,栎类总资产达到357133.1万元,占全县所有乔木资产的62.2%;3)城口县森林生态服务价值总计487097.58万元,涵养水源、保育土壤是主要生态服务功能,中熟林与近熟林体现了主要生态服务价值。     

北京市生态保护红线内地表覆盖变化聚集性研究

本文利用北京市2015、2017及2019年三期地理国情普查及监测数据,分析了北京市生态保护红线内地表覆盖空间变化特征,并在全局及局部Moran's I空间自相关分析的基础上,从空间上对生态保护红线内生态修复显著、生态破坏显著区域进行识别。研究结果表明,2015-2019年,生态保护红线内的生态用地整体处于流出状态,且各类变化斑块间存在明显的空间自相关效应,15个区域为人类活动密集区,其中雾灵山及周边山区、松山及玉渡山保护区、南海子公园、密云水库、怀沙怀九河、泃河平谷段(西南段)等6个地区为生态破坏显著区域,建议对其加大监管力度;生态修复显著区域为京密引水渠密云段,其他8个区域均为人为破坏及修复活动共存区域。本文为严守生态保护红线,加快建设美丽北京及生态文明建设提供决策依据,同时也适用于全国其他地区生态保护红线内地表覆盖变化的监测。     

生态红线划定的技术方法研究——以鄂州市为例

在分析鄂州市生态环境矛盾和生态服务需求的基础上,根据生态红线原理和目标,提出较为完整的生态红线划定方法,保障生态系统完整性及连续性,维护区域生态系统安全。从生态环境敏感性评价、生态服务功能重要性评价、生态灾害危险评价等3方面构建生态适宜性评价体系,展开生态适宜性分析。在GIS与RS支持下,创建了鄂州市网格空间属性数据库,采用层次分析法确定指标权重,运用叠加分析、空间分析等技术方法最终完成生态适宜性评价,将鄂州市划分为红线、黄线、蓝线、绿线等4个区域,同时,叠加整合已有的重要生态功能区,并将红线区划分为一级管控区和二级管控区,明确重点保护方向,确定生态红线管控体系。     

时空大数据分类体系研究

“统一行使全民所有自然资源资产所有者职责,统一行使所有国土空间用途管制和生态保护修复职责”是自然资源部组建后对时空大数据组织分类提出的新需求。本文在梳理总结国内大数据分类体系的演化特点和解析中国现行时空大数据分类体系存在的问题的基础上,结合自然资源部对大数据分类的需求,通过历史继承、合并和添加,提出了一套既能服务于自然资源部“两统一”职责,又能服务于全社会的时空大数据分类体系。研究建立的时空大数据分类体系为3级分类,共6种类型,分为17个一级类型,68个二级类型,24个三级类型,该分类较之前最明显的变化是将自然资源数据单独分为一大类,该分类对于大数据的组织管理具有重要意义。