关于粮食生产统计监测调查多个方案的可行性研究
——基于台州市粮食生产统计监测工作的思考

2018-01-27 12:12江赛君
统计科学与实践 2018年6期
关键词:调查员现行功能区

□江赛君

“民以食为天”,粮食是事关国计民生的重要战略物资。为了全面、准确掌握粮食生产数据,浙江省粮食生产统计监测自2009年起开展调查,时至今日,因工程项目建设、农业结构转型、种植群体更迭等外部因素,粮食生产统计监测方案修订工作日趋重要。本文从现行方案入手,分析研判多个方案的可行性,并提出优化建议。

粮食生产统计监测现行方案

(一)现行方案调查原理

自2009年开展以来,现行方案已历经10年。其以县级农户和农业生产单位的粮食生产活动为调查对象,分季对作物面积和产量开展调查,并从2013年起将粮食生产功能区调查数据纳入推算,最终形成“样本区+生产单位+功能区”、抽样与全面调查相结合的调查机制。其中,样本区监测以“分层抽样、以户找地”为核心思路,以农业普查的普查小区为样本框,抽选不同农作物种植结构的样本区,并通过以户找地确定调查地块,画图丈量样本区内所有普查对象的耕地,最后由调查员按照电子地图分季开展对地调查。此外,在数据预处理环节,针对“地块面积小、分布偏远”的零散地,采用同等种植结构置换的方式,圈定一个稳定集中的调查区域开展对地调查。

(二)现行方案利弊分析

现行方案优点:一是粮食统计的抗干扰性提高。现行方案脱离了早期“以村为单位、层层上报汇总”的统计方法,使乡、村两级调查数据与实际利益脱钩,有效规避粮食生产统计中的人为干扰因素。二是粮食统计的质量可控性提高。现行方案将“抽样调查与全面调查”相结合,通过电子地图对地调查,使数据质量管控有抓手,为搞准、搞实粮食作物种植面积和产量提供基础。三是粮食统计的结果具备一定代表性。以2016年为例,粮食推算结果与第三次全国农业普查(下文简称三农普)结果匹配度较高,能有效反映粮食生产趋势。

现行方案缺点:现行方案“以户找地”的思路对实际操作的复杂性缺乏预案,引发前期工作诸多难点:一是难以确定农户耕地的具体方位。从调查了解的情况看,农村按户籍人数分地的情况较为普遍,有些农户仅清楚自家分到的面积,不清楚分得的土地的具体方位,此外在分地时因土质优沃程度不同,有些农户登记在册的土地面积与实际分到的土地面积无法匹配。二是抽中地块呈现“偏、小、散”分布。农业用地包含自留地、自留山等多类土地结构,抽选的调查地块可能分布在在偏远山区,也有可能由大量“小而散”的自然田块组成。三是零散地置换缺少管控渠道。零散地采用同等种植结构置换至平地的方式,置换地的种植结构来源于熟悉村况的人员实地调查的数据,在执行时缺少有效的数据质量管控渠道,容易造成地块草率置换。此外,电子地图因底图不清、山地较多等问题在后期绘制阶段难度较大,调查员因实地踏勘遇到偏远山区存在安全隐患,对零散地开展调查的工作强度大。

粮食生产统计监测中,抽样调查的核心就是样本数据的代表性及安全性,现行方案在执行过程中还存在管理漏洞。一是现行方案以农业普查数据为抽样框,数据源的更新周期为十年一次,造成样本轮换缺乏灵活性,样本地块在城市化进程中的代表性逐渐削弱。二是现行方案中,粮食生产数据依靠样本推算及全面调查数据,缺乏配套的推算验证方案,缺乏同口径数据评估、纠偏。三是现行方案中,将粮食生产功能区调查数据纳入推算,推算数据来源涉及统计、农业两支队伍,未能在推算过程中严格界定功能区、样本区的重合部分并剔除,容易造成统计误差。

粮食生产统计监测多方案可行性研究

根据省、市、县三级的工作反馈和笔者近年的从业经验,整理出四套较为主流的粮食生产统计监测预想方案。预想方案在调查对象、调查范围、调查模式、推算方法等方面各有侧重。现对预想方案的设计思路、优缺点进行可行性分析。

(一)方案一:以“全面农业村级起报”方式开展调查

方案一思路:以“全面农业村级起报”方式开展调查的具体方法是以2016年农业普查数据为基数,每年根据变动系数进行数据调整,并取消粮食生产功能区调查。

方案一优点:一是调查流程简化。以2016年农业普查数据为基数,通过村级汇总的形式逐级上报,省去了对地调查、抽样推算等中间环节,简化了调查流程。二是数据连贯性较好。通过村级起报,使数据在省、市、县、乡四级纵向对比和历史同期横向对比上具备良好的匹配性,同时保持了每年数据的连续性。

方案一缺点:一是整村调查落实效果不佳。整村调查需要村级统计人员全面统计,在实际操作中,因人员外流、土地流转、耕地情况复杂等因素,村级统计员很难有时间、精力详细统计本村的数据。二是数据质量监管难度大。方案一弃用抽样调查及对地调查,容易造成质量监管失控等问题。三是变动系数难以测定。在实际操作过程中,变动系数难以统一并准确测定,在使用上缺乏科学性。此外,方案一对大户、散户等种植情况的统计缺少细化台账的制度要求,降低了数据的可追踪性及使用价值。

(二)方案二:以“规模户全面、散户抽样”方式开展调查

方案二思路:以“规模户全面、散户抽样”方式开展调查的具体方法是对规模户和单位进行全面调查,对散户进行抽样推算。方案二统计细化至农户,并建立台账开展调查。其重点和难点是规模户和单位名录的维护,以及上报数据真实性的审核。

方案二优点:一是基础资料建立完备。凭借三农普翔实的数据资料,既可以建立一整套完善的农户名录,也可以按户开展跟踪调查。二是数据源头可溯。通过对规模户和单位的全面调查,有效、直观地监测个体数据,更容易追溯异常数据的源头。

方案二缺点:一是调查对象流动性较强。从三农普来看,调查对象的属地界定可以参照“本乡镇内居住地原则、本乡镇外生产地原则”这一原则进行判断,但在实际操作过程中,属地界定问题具备一定的操作难度。同时,调查对象的居住地及生产地存在流动性,比如存在不少规模户季节内流动及特殊对象消亡等多种情况,不适应建立稳定调查。二是数据质量可控性不强。方案二弃用现行方案对地调查的方式,难以把握数据的真实性及有效性。三是数据衔接性不佳。由于调查模式的改变,新旧调查方案会存在数据衔接性问题,难以保证数据的连续性。

(三)方案三:以“集中选址、对地调查”方式开展调查

方案三思路:以“集中选址、对地调查”方式开展调查的具体方法是依托三农普数据,建立以村为单位的样本框,再通过随机等距抽样,抽取样本村,最后结合清晰度较高的测绘部门地图,在样本村内确定一个集中有代表性的调查区域开展调查。其中,抽样地图可在测绘部门地图的基础上人工核实和修改(手工画线即可),此后的调查均在此调查区域内进行。方案三实施需具备两个前提:一是要求具备全域、高清的地理信息影像图;二是确保能够确定集中、有代表性的调查区域。

方案三优点:一是调查区域集中。方案三采用样本调查地块集中选址,消除按户抽选造成地块散乱的弊端,便于调查员开展实地调查。二是数据质量监管有抓手。该方案通过对地调查,能够有效监测样本区域的种植情况,在一定程度上使得数据的质量监管有抓手。

方案三缺点:一是执行要素中的高清底图难以获取。方案三的执行基础就是需要获取高清测绘底图,而实际操作过程中往往会出现底图缺乏、底图过时等情况。二是集中连片地块缺乏代表性。方案三在抽取过程中需确定一个集中有代表性的调查区域,但受效益驱动及土地流转影响,集中连片地块容易出现集中种粮或集中种植经济作物的情况,这类变化将导致粮食种植面积推算结果偏高或者偏低。此外,集中连片地块长期抗干扰力较弱,受项目工程实施、整村拆建等因素影响,容易在短期内出现面积锐减甚至样本消失的情况,从而影响样本数据的代表性。三是方案实施存在技术漏洞。方案三通过随机等距抽样,抽取样本村。但在调查过程中并非对样本村开展整村调查,而是对该村较为集中的区域开展调查。此外,在选择该区域时,并未从时间序列的角度对样本村及集中区域的种植结构进行持续监测和匹配,导致选址受偶然因素影响,缺乏科学性。

(四)方案四:以“遥感测量”方式开展调查

方案四思路:以“遥感测量”方式开展调查的具体方法是通过遥感、地理信息系统、全球定位系统进行技术调查。调查流程主要分高清图拍摄、样本区选定、调查员实测、图像数据处理四步骤。首先省级通过卫星拍摄的影像图及无人机拍摄的高清图,选定具有代表性的样本区,随后地方调查员手持专业PDA到达指定样本区进行主要农作物拍摄,手动划分主要作物面积区域并进行数据上传,最后市级进行面积排重并核查,省级对数据和影像进行汇总核查,推算出最终数据。

方案四优点:一是数据精确性高。该方案在执行过程中,通过技术手段进行定位、监测,并由调查员手动划定主要农作物面积并通过GPS直接生成面积数据,调查数据较为精准。二是数据质量可控。整个方案通过卫星遥感图斑、无人机实飞拍摄、到点样方图片等方式,相互印证、核查,减少人为干扰。三是样本轮换周期可灵活调整。该方案以卫星遥感测量图斑为底图,根据地域属性及光谱信息开展抽样,样本轮换相对灵活,样本轮换可根据样本变化情况及时开展部署。

方案四缺点:一是受限于南方地域种植特性的影响。从全域来看,南方耕地“零、小、散”、作物品种多而杂,通过卫星遥感及无人机航拍图的光谱图,可以反映作物种植结构,但对分散、分片、间套的作物调查则相对薄弱。二是受限于台州山地居多的地域特性影响。台州属于“七山一水二分田”,以山区为主,地势起伏较大,地块之间分界线不明。此外,受到云层遮挡、树林遮蔽,从高空拍摄的底图难以准确反映山地上旱地作物的分布信息,同时因山地坡度,遥感影像反馈的面积为作物投射的阴影面积,而非坡面面积。三是受调查模式影响,抽样地块分布零散。随机抽选的样本地理分布可能较为偏远,在调查全面启动前需要考虑地形地貌、人力成本、时间成本的影响,提前做好偏远样本的预调查或样本替换工作。

粮食生产统计监测优化方案建议

综合上述对现行方案及多个预想方案的分析,笔者认为各类方案的可行性优先级为:{方案四||现行方案}>方案二>{方案一||方案三}。遥感测量方案由调查队主要实施并跟进,故笔者从现行方案的角度,进行优化设计,提出以下优化方案建议。

(一)粮食生产统计监测优化方案操作流程

第一步——偏远村落筛选。要求县级结合区情,提交难以调查的偏远村落名录,如:每个县(市、区)酌情提交5个以内的村落名录,用于抽样时剔除(偏远村落名录数量需要科学评估后调整)。

第二步——农户数据预处理。对三农普数据农户数据进行预处理,剔除面积为0.5亩以下(该项数据可结合本地分户面积占比情况调整)的农户数据。

第三步——样本小区抽样。在前两步的基础上,以三农普的普查小区为样本框,采用分层对称等距抽样的方法抽选样本小区,对样本小区内的农户开展以户找地。

第四步——农户耕地分布点测绘。通过卫星遥感测量图斑或者国土局提供的地理信息影像图,由村调查员(村会计或对村内情况极为熟悉的人员)以该图为基础绘制农户耕地分布点,在分布图右侧设置农户对象编码及面积信息表,报送上级。

第五步——零散偏远耕地汇总。上级通过影像图耕地分布点了解地块分布情况,同时村级调查员报送实地了解到的地块偏远位置名录。上级通过影像图分布及村级调查员报送情况,综合考虑需要置换的零散偏远的耕地分布点。

第六步——零散地置换。零散地采用同等种植结构置换的方式,由上级根据2016年农业普查数据提供同等种植结构的调查地块名录反馈至调查员,再由调查员在名录范围内选定符合条件的较为集中的区域,最终确定样本区调查地块。

第七步——优化推算粮食生产数据。方法一:继续采用“样本区抽样调查+农业生产单位全面调查+功能区全面调查”进行推算。如采用上述方法,则需要获取粮食生产功能区区域分布图,剔除样本区与功能区地块重合面积。方法二:不采用功能区数据,直接采用样本区抽样调查及农业生产单位全面调查法进行推算。

第八步——全域种植结构配套测评。建立“全域种植结构配套测评”,针对推算数据开展至少一年一次的全域结构测评。主要思路为:利用卫星遥感得到的光谱信息,计算得到本地的全域种植结构,并将全年或当季推算结果得到的种植结构与上述种植结构进行数据匹配度测评。若误差在5%范围内视为正常波动,若误差超过5%,则根据全域种植结构对该地数据进行推算纠偏、系数调整,避免样本失真导致数据偏高。

(二)粮食生产统计监测优化方案可行性分析

优化方案在现行方案及遥感测量的基础上进行,具有现实可操作性。同时,方案设计符合抽样的随机性,符合单个地区当样本量大于30时的正态分布,具备一定的代表性。

1.粮食生产统计监测优化方案四大优化点。一是进行数据预处理,降低调查难度。通过县级报送5个以下(数据量待定)的极难调查的偏远村落及剔除0.5亩以下(数据量待定)的散户,将“地块偏远、零散、面积过小”的调查难度进行第一轮降解,将“地块分散、偏远”的难度降到可控水平。二是建立置换主动权,提高工作效率。方案通过调查员反馈的抽样农户耕地分布点(附有抽中农户的普查对象编码及耕地面积信息表),可以直观了解抽样耕地分布点的集中程度。同时通过农户普查对象编码及耕地面积信息表,直接对接农业普查数据资料库,提供需要置换的农户的同等种植结构名录。调查员从样本名录中寻找可以置换、较为集中的地块,掌握了置换的主动权。三是严用功能区数据,增强数据质量。如按第七步方法一,推算采用功能区数据,在优化方案中要求对功能区及样本区数据重合部分进行对接,剔除样本区与功能区重合部分;如按第七步方法二,推算不采用功能区数据,优化方案的结果直接从样本区、农业生产单位的情况进行推算。四是建立匹配度测评,提高推算结果的科学性。通过建立“全域种植结构配套测评”,结合卫星遥感图斑及调查队二类测量得到的全域土地属性图及种植结构数据,将推算数据与全域种植结构进行匹配度拟合,对误差超过一定范围的区域进行重点监测,根据全域种植结构对该地数据及时开展推算纠偏、系数调整。

2.优化方案在执行过程中的注意事项。优化方案在前期过程中,“以户找地”的困难依然存在,可通过预先处理降低难度。在下阶段的工作中,应该着力做好以下几点从而帮助顺利完成样本抽样工作。一是进行科学的预处理。包括选择合适量的偏远村,确定符合标准的需要剔除的小地块。后者标准的选定可以利用农业普查的基础资料了解不同面积组别的地块占比。二是获取高清的地理影像图。高清地理影像图为前期耕地分布点的绘制及后期调查提供有利支持,并建议在后期实地调查开展过程中继续提供高清的CAD图、地理影像图或卫星遥感图。三是分清功能区数据的使用方法。如果使用功能区数据,则需加强与农业部门的协作,规范功能区边界图,并界定清楚样本区及功能区分布的重合部分;如果不使用功能区数据进行推算,则可以考虑将功能区作为部门数据资料开展农业生产形势分析。此外,在实地踏勘调查方面,可以借鉴GPS定位理念,运用“GPS地图测量尺”等工具,探索对样本调查的定位及面积实测,整体提升调查水平,为统计数据质量保驾护航。

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