廣西園地分等基礎數據內業處理方法的探討

◎ 丘 躍 ，陸世曠

園地分等是深入貫徹落實黨中央、國務院關于完善自然資源資產分等定級價格評估制度的要求，是履行自然資源主管部門職責的重要技術支撐。在廣西開展園地分等工作，準確運用園地分等的程序與方法，科學評價全區的園地資源，可全面掌握全區園地資源質量分布狀況，促進園地資源保護與合理開發利用。2022年，廣西首次開展了園地分等工作，該項工作以2020 年度國土變更調查數據為底圖，輔以耕地資源質量分類成果、第二次土壤普查成果等數據資料，依據相關技術規程和標準進行，目前形成了標準統一、區內可比的全區園地分等成果。研究小組通過對氣候、土壤、地形基礎數據的內業處理方法的研究，實現基礎數據寫入各個分等單元，可為各分等單元指標分值的確定、分等單元總分值加權計算及園地等別劃定做好數據準備。

一、分等的基礎數據概況

根據《園地分等定級規程》（TD/T 1071-2022）和相關工作部署，廣西首次開展園地分等工作的對象為2020 年度國土變更調查的現狀園地，分等單元為2020 年度國土變更調查的園地圖斑。

全區園地分等的技術方法為因素法。主要考慮自然因素，即氣候因子、土壤因子及地形因子。氣候因子包括年日照時數、積溫、年均降水量、相對濕度、年極端低溫、10 級以上風次數等6 個指標；土壤因子包括有效土層厚度、土壤pH、土壤有機質含量、土壤質地等4 個指標；地形因子包括坡度、坡向、海拔等3 個指標。

1.數據來源和格式。氣候因子涉及的基礎數據來源于廣西氣象局，數據資料名稱為1991—2020 年中國地面氣候數據集，數據格式為Excel 表格；土壤因子涉及的基礎數據來源于廣西自然資源廳，數據資料名稱為第三次全國國土調查（以下簡稱“三調”）耕地資源質量分類成果，數據格式為shapefile 矢量數據；地形因子涉及的基礎數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺，數據資料名稱為30M 分辨率數字高程模型，數據格式為TIFF 格式柵格數據（帶坐標）。

2.數據覆蓋區域分析。氣候基礎數據為全區縣級以上國家氣象站的1991—2020 年中國地面氣候數據集。上述氣象站中，設區市的市本級涉及的若干城區有且僅有1 個氣象站，即市本級涉及的若干城區使用同一套氣象數據。土壤基礎數據為全區111 個縣級行政區的“三調”耕地資源質量分類成果，包含有效土層厚度、土壤質地、土壤有機質含量、土壤pH（TCHD、TRZD、TRYJZHL、TRPHZ）等字段。地形基礎數據為全區111 個縣級行政區的30M分辨率數字高程模型（DEM）。

二、技術路線

根據不同的數據格式，基礎數據內業處理的技術路線分為表格數據處理技術路線、矢量數據處理技術路線和柵格數據處理技術路線。

1.表格數據處理技術路線。以行政區代碼為“關鍵字段”，實現矢量格式的分等單元與Excel格式的表格連接；表格數據寫入分等單元。

2.矢量數據處理技術路線。采取空間連接鄰域賦值的方法將有效土層厚度、土壤pH、土壤有機質含量、土壤質地等4 個指標數據寫入園地分等單元。

3.柵格數據處理技術路線。對地形基礎數據進行表面分析，生成坡度、坡向柵格結果；柵格數據轉為矢量數據，形成坡度、坡向、海拔規則格網矢量數據；坡度、坡向、海拔數據寫入園地分等單元。

三、基礎數據內業處理的過程

（一）表格數據處理

在氣象數據Excel 表格中，根據氣象站的名稱，填寫所在地的行政區代碼，其中，設區市的市本級（城區）為4 位數的市級行政區代碼，縣（市、區）為6 位數的縣級行政區代碼；行政區代碼與2020年度國土變更調查數據保持一致。氣象數據中，每行有7 個字段（數據），分別為行政區代碼、年日照時數、積溫、年均降水量、相對濕度、年極端低溫、10 級以上風次數。

在園地分等單元（圖斑）屬性結構中，增加“行政區代碼”字段，分別將相應的行政區代碼錄入，其中設區市的市本級（城區）填寫4 位數的市級行政區代碼，縣（市、區）填寫6 位數的縣級行政區代碼。

在ArcGIS 軟件中，以“行政區代碼”為連接字段，依次將各縣（市、區）Excel 格式的氣候數據與該縣（市、區）的全部園地分等單元進行連接；連接成功之后，利用“字段計算器”功能，將年日照時數、積溫、年均降水量等6 個指標分別賦值到園地分等單元屬性表的相應字段內。

（二）矢量數據處理

矢量數據處理的主要內容是土壤基礎數據寫入園地分等單元。

1.矢量數據賦值的限定范圍分析。研究小組通過對賦值限定范圍優劣勢的分析，綜合考慮矢量數據賦值的準確性和工作效率，最終確定以“鎮—鎮”的形式進行空間連接鄰域賦值。

以“鎮—鎮”的形式進行空間連接鄰域賦值，將分等單元、土壤基礎數據以鄉鎮級行政區為單位進行分割、提取、賦值，優勢在于：鄉鎮域范圍內，土壤數據相關性較高，基于此進行鄰域賦值，結果的準確性能夠滿足分等技術的要求；劣勢在于：分等單元、土壤基礎數據以鄉鎮級行政區為單位進行分割處理的工作量較大。

2.數據賦值。在園地分等單元、“三調”耕地資源質量分類成果屬性結構中，增加“鄉鎮行政代碼”字段，提取坐落單位代碼的前9 位字符，作為鄉鎮級行政區代碼，寫入“鄉鎮行政代碼”字段屬性值中。

在ArcGIS 軟件中，依次將鄉鎮級“三調”耕地資源質量分類成果矢量圖斑（連接要素）與行政區代碼相同的鄉鎮級園地分等單元（目標要素）進行空間連接，匹配連接要素中與目標要素最近的要素；連接要素的映射字段（即寫入到分等單元的字段）為有效土層厚度、土壤pH、土壤有機質含量、土壤質地等4 個指標數據。

（三）柵格數據處理

1.柵格數據表面分析。研究小組采用的數字高程模型為30M 分辨率，即每個縣的數字高程模型為若干個30 米×30 米的柵格（像元）組成。在ArcGIS 軟件中，利用“表面分析”工具，對數字高程模型分別進行坡度分析和坡向分析，得到坡度和坡向數據，坡度和坡向數據均為柵格數據。表面分析不會改變數據的分辨率，因此，坡度和坡向柵格數據的分辨率也是30M。

2.柵格轉矢量。在ArcGIS 軟件中，利用“轉換工具集”中的“柵格轉面”工具，分別將數字高程模型、坡度及坡向等3 個柵格數據轉為矢量數據，得到高程、坡度、坡向矢量格式面圖層，并且輸出來的每個矢量圖層都具有value 值（屬性值）字段。在轉換的過程中，“柵格轉面”工具會將柵格圖層中的每個像元逐一轉換為格網形狀的矢量圖斑。研究小組采用的柵格數據均為30M 的分辨率，因此，轉換得到的矢量格式面圖層為由若干個30 米×30 米格網形狀圖斑組成的矢量圖層。

3.數據賦值。經過對分等單元圖斑覆蓋范圍的分析可知，每個園地分等單元圖斑大小不一，基于此情況，研究小組采取最大面積屬性值平均法實現高程、坡度、坡向屬性值寫入園地分等單元。

最大面積屬性值平均法主要分為判斷和寫入兩大步驟，具體的思路是：某園地分等單元與規則格網矢量圖斑進行疊加分析，從疊加分析的結果圖斑中篩選出面積最大的格網（面積最大的格網可能是1 個或者多個面積相同的格網），將篩選出來的若干格網屬性值進行累加，求取格網屬性累加結果的平均值。最大面積屬性值平均法是在Visual Studio Code 中，通過編寫Python 代碼實現。

四、存在的問題

1.土壤基礎數據未完全覆蓋園地分等單元。園地分等的土壤基礎數據來自“三調”耕地資源質量分類成果，該成果數據僅包含了標注“即可恢復”“工程恢復”的園地圖斑，大多數園地未有直接關聯的土壤基礎數據。

2.氣象基礎數據“顆粒度”較大。在大多數地方，一個縣級行政區只有一個氣象站，而有些地級市多個城區也僅有一個氣象站，這導致一個縣域內只有一套氣象數據，園地分等單元圖斑的單個氣象指標數值均相同。在氣象指標方面，縣域內不同區域（比如高山與平原）的園地分等單元沒有區別。

3.現有的分等指標數據未能體現地形的起伏變化情況。有的園地分等單元圖斑面積較大，這些分等單元圖斑往往會涉及若干個高程、坡度、坡向數據，根據目前的規程要求，每個園地分等單元圖斑只能有唯一的高程、坡度、坡向數據，從而不能完全體現地形的起伏變化情況。

五、建 議

1.針對園地的土壤基礎數據開展調查工作。園地分等工作中，土壤基礎數據來自于“三調”耕地資源質量分類成果，該數據所能覆蓋的園地圖斑比例不高，且針對性不強。在相關條件成熟的情況下，建議各地逐步開展園地土壤基礎數據的專項調查，進一步完善園地分等的數據基礎。

2.引入空間插值方法處理氣象數據。一般來說，一個縣只有一個氣象站記錄的一套數據，大多數地級市也是一套數據，園地分等的氣象數據“顆粒度”較大，數據的連續性不足。根據此類情況，建議采用空間插值的方法，生成連續的、全域覆蓋的氣象數據（指標）柵格面，再將柵格數據寫入分等單元中。空間插值是一種將離散采樣點測量數據轉換為連續數據曲面的常用方法，包括內插（通過已知點的數據來估算同一區域的未知點數據）和外推（通過已知區域的數據來推求其他區域的數據）兩種應用形式。

3.增加分等單元地形變化情況的描述。在園地分等單元圖斑中，有的圖斑覆蓋范圍較大，涉及若干個高程、坡度、坡向數據，研究小組采取最大面積屬性值平均法，將高程、坡度、坡向的唯一結果寫入分等單元，分等單元的地形變化未能真實反映出來，建議在分等單元圖層中增加“地形描述”字段，將每個分等單元圖斑涉及的格網數量、value 值等情況作為屬性內容寫入該字段，充分反映分等單元的地形變化情況。