王禹杰
(合肥市测绘设计研究院有限公司,安徽 合肥 230061)
土地储备是城市规划中一种土地获取、 整理和供应的手段,涉及申请收购、核查情况、申请规划、评估测算、报批方案、签订合同、支付费用、管护巡查、交付土地、权属变更和土地供应等多个环节[1-2]。 目前,土地储备的工作模式面临高成本、长周期、高风险、信息不对称、创新不足等问题[3]。 诸多学者针对这些问题进行了研究。 王明省等通过研究测绘管理贯穿土地储备全生命周期的机制, 构建了测绘成果展示一张图、测绘类型划分一棵树,实现了测绘成果共享,提高了土地储备效率[4];徐苏维等在分析江苏省南京市土地储备管理信息化现状的基础上, 探讨了该市土地储备“地之云”信息系统的建设思路、功能实现及预期成效[5];李为科等以重庆市为例,探索了在新形势下重塑土地储备整治全生产链的对策[6];李伟等对测绘地理信息技术在城乡土地储备整理工作中的重要意义及实际应用进行了探讨[7]。 项目组通过对合肥市历史上及当前的土地项目资料收集、整理,并结合土地储备管理工作的实际需求,利用GIS、云计算、互联网等先进技术,建立土地资源数据库,开发了土地储备全生命周期的管理系统,实现了土地资源一张图展示、土地资源全生命周期管理和科学统计等功能, 有效提升了土地储备管理水平[8-9]。 笔者试对该管理系统进行分析,以期供相关技术人员参考。
平台建设目标包含空间数据可视化管理、 构建土地资源数据库和构建土地全生命周期平台3 个方面。 (1)空间数据可视化管理。 通过收集、整理、分析各类数据和基础地理信息, 在土地利用规划和土地储备计划指导下, 强化土地储备项目和其他空间数据的关联,按不同专题、层次展示。 空间数据按照不同用途分为业务数据和辅助数据。 业务数据包括拟收购土地、收购土地、供应土地、库存土地、出租土地和计划出租土地。辅助数据包括城市规划图、土地利用规划图、国土空间规划数据、三调和年度变更调查数据、单元规划和街坊控规数据、城市设计数据、地形图、航拍图、电子地图、遥感影像等数据。 (2)构建土地资源数据库。 按照土地全生命周期管理流程涉及的不同阶段,收集整理土地储备项目。 (3)构建土地全生命周期平台。实现储备土地项目信息录入、审核、查询、管理、统计和规划辅助等功能,为市、区相关工作人员提供科学辅助决策。
从土地储备中心实际工作需求出发, 采用混合移动开发模式和前后端分离开发模式进行系统设计。该系统包括2 套标准体系和5 个核心层。2 套标准体系是安全保障体系和标准规范体系,5 个核心层分别为基础设施层、数据层、支撑层、应用层和用户层[10]。 系统框架设计如图1 所示。
图1 系统架构设计Fig.1 Design of system architecture
基础设施层包括服务器、中间件、操作系统、存储系统、网络、安全设备等,为系统运行提供存储支持、安全支持、网络支持、软件支持和硬件支持等,是土地储备管理系统运行的基础。 数据层包括空间数据库、项目档案库及相关业务数据库,为支撑层提供统一的数据访问接口服务。 支撑层统一管理系统功能实现所需要的各类服务, 如用户权限设置及角色管理,系统信息的推送、接收及转发,用户操作日志管理,业务数据访问,地图资源的利用,空间查询和统计等。应用层用以提供系统的客户端展示,包括统计分析子系统、储备台账管理子系统、全生命周期管理子系统和用户管理子系统。 用户层用以区分用户角色,系统用户分为中心领导角色、负责人角色、经办人角色、分中心用户等。
为满足土地储备全生命周期系统的运行要求,设计了土地储备资源数据库, 主要包括空间规划数据库、土地专题数据库和业务库。 空间规划数据库包括城市规划图、土地利用规划数据、国土空间规划数据和城市设计图。 土地专题数据库包括已供土地、已收储地块、拟入库地块、在库地块、计划收储地块、计划供应地块、临时利用地块。 业务库包括土地储备全生命周期管理过程中涉及的一些业务数据、文本、照片和视频。 土地储备资源数据库建设内容如图2 所示。
图2 土地储备资源数据库建设内容Fig.2 Construction content of land reserve resource database
系统设计采用前后端分离技术,以.Net Core 为后端开发框架,前端开发框架采用Angular 和Ionic;利用Geoserver 发布地图资源,使用Openlayers 框架访问地图资源。整个系统按照功能模块分为统计、储备台账管理、储备计划管理、全生命周期管理、一张图展示等5 部分。 系统功能结构如图3 所示。
图3 系统功能结构图Fig.3 Diagram of system function structure
系统构建涉及基础地理数据、遥感影像、规划数据、项目数据及大量的文档资料,且随着系统使用及时间推移, 不断会有新的数据扩充。 为保障数据安全、可靠和完整,需构建统一的可扩展数据管理模型对数据进行管理。 该系统采用PostgreSQL 大型关系数据库,高效组织数据,对结构和非结构化数据统一管理, 利用空间数据引擎, 实现海量数据的快速访问、查询和安全存储[11]。
Ionic 是一个用以开发混合手机应用的、开源的代码库。 它从Web 的角度开发移动端应用程序,支持跨平台开发及部署, 同时支持调用移动端设备拍照、定位、感应及本地存储访问等原生功能。Ionic 不仅提供很多UI 组件, 还支持Angular Material、ngzorro mobile 等多个UI 库[12]。 它还提供双向数据绑定,可以提升开发效率。
Geoserver 是一个基于Java 技术的开源地理信息系统服务器,利用它,可以在Web 上发布地理数据和地图。 Geoserver 可以与多种数据库系统集成,其中包括PostgreSQL。 与PostgreSQL 配合使用时,Geoserver 与PostGIS 插 件 集 成。 PostGIS 是PostgreSQL 的地理空间扩展,它允许在数据库中存储和查询地理空间数据。 将Geoserver 与PostGIS 结合使用,可将存储在PostgreSQL 中的地理空间数据发布为符合开放地理空间信息联盟 (Open Geospatial Consortium,简称OGC)标准的服务,并在系统中进行可视化分析[13]。
OpenLayers 是一个开源的JavaScript 库,用于在Web 上创建交互式地图应用程序。 它提供了丰富的地图功能和工具,可以轻松地显示、操作和分析地理数据。OpenLayers 支持多种地图数据源,包括常见的瓦片地图、WMS、WFS 等。它还提供了丰富的地图控件和交互工具,如缩放、平移、标记、测量等,使用户可以自定义地图应用的功能和外观。 OpenLayers 具有良好的跨平台兼容性, 可以在各种设备和浏览器上运行,并且具有高度的可定制性和扩展性。它是一个强大的工具,适用于各种地图应用的开发和研究。
系统前端开发采用Angular 开发框架。 Angular是一个流行的开源JavaScript 框架,用于构建Web 应用程序。 它由Google 开发和维护,并且具有广泛的社区支持。Angular 采用了组件化的架构,通过组件的方式,构建应用程序的各个部分,使得代码更加模块化,可维护性更好。 它还提供了丰富的功能和工具,包括数据绑定、依赖注入、路由、表单验证等,使开发者能够更轻松地构建复杂的应用程序。 Angular 支持响应式编程,可以处理异步数据流及相关事件。 它还具有良好的跨平台兼容性,可以在各种设备和浏览器上运行,适用于构建现代化、高性能的Web 应用程序。
系统后端开发采用.NET Core 开发框架。.NET Core 是一个开源的跨平台开发框架, 由Microsoft 开发和维护。 它是.NET Framework 的下一代版本,并且具有许多独特的特性和功能。.NET Core 具有高性能的特点,并具有可扩展性和可移植性,可以在不同的操作系统(如Windows、macOS 和Linux)上运行,它支持多种编程语言, 如C#、F#和Visual Basic.NET,使开发者能够选择适合自己的语言进行开发。.NET Core 还集成了许多常用的库和工具,可以轻松地构建各种类型的应用程序,包括Web 应用、移动应用、云服务和物联网设备。 它还提供了丰富的功能,如依赖注入、异步编程、连接数据库等,使开发者能够更高效地编写代码。
统计模块主要根据储备地块的状态进行分类统计,按地块状态分为计划收购、计划供应、拟收购、收购、供应和库存。
(1)拟收购统计。从申请单位发起申请收购到申请单位与土地储备中心签订收购合同之前的土地状态被定义为拟收购。 拟收购统计主要对全市申请收购到签订合同期间的土地宗数、面积、预估成本、预估成本均价进行统计, 同时提供时间区间和分区统计, 即统计特定时间内的拟收购土地信息和特定时间内各个区的拟收购土地信息。
(2)收购统计。申请单位与土地储备中心签订收购合同后的土地状态被定义为收购。 收购地块按照来源又分为计划内收购和计划外收购。 收购统计是统计全市已收购土地宗数、面积、预估成本、预估成本均价,同时提供时间区间和分区统计,即统计特定时间内的收购土地信息和特定时间内各个区的收购土地信息,并且可以根据收购来源,统计计划内收购和计划外收购的相关信息。
(3)供应统计。 土地储备中心与其他公司签订土地供应合同后的土地状态被定义为供应。供应地块按照供应方式分为划拨供应和出让供应。供应统计是统计全市已供应土地宗数、面积、供应收入、供应均价,同时提供其时间区间和分区统计,即统计特定时间内的供应土地信息和特定时间内各个区的供应土地信息,并且根据供应方式统计划拨供应和出让供应地块的土地宗数、面积、供应收入、供应均价。
(4)库存统计。收购土地减去供应后的剩余土地为在库土地。 在库土地根据利用情况可以分为在库出租和在库管护。 在库统计是统计全市在库土地宗数、面积,同时提供其时间区间和分区统计,即统计特定时间内的供应土地信息和特定时间内各个区的供应土地信息,还可以根据在库土地的利用情况,统计在库出租土地的宗数、面积、租金总额、租金均价,统计在库管护的土地宗数和面积。
(5)土地收购计划执行情况统计。 土地收购计划执行情况主要指当前年度计划收购土地的计划目标和实际完成情况, 包括计划拟收购土地的面积和宗数,以及实际收购土地的面积和宗数,测算其完成率。
(6)土地供应计划执行情况统计。土地供应计划执行情况主要指当前年度计划供应土地的目标和实际完成情况,包括计划供应土地的面积和宗数,以及实际收购的土地面积和宗数,测算其完成率。
系统统计功能的实现如图4 所示。
图4 统计功能实现Fig.4 Implementation of statistical function
储备台账管理模块主要用于储备项目的查询、编辑、新增和删除,同时提供储备地块的位置、面积、名称、收购时间、预估收购成本等基本信息的浏览、储备计划导入和储备地块导出功能。 台账管理需要涉及权限, 经办人创建的储备项目只能由经办人执行增加、删除、修改、查询等相关操作,同时提交审核。负责人负责对提交的储备地块进行审核。储备台账管理功能的实现如图5 所示。
图5 储备台账管理功能实现Fig.5 Implementation of reserve ledger management function
储备计划管理分为收购计划管理和供应计划管理。 该模块主要用于年度计划的查询、编辑、新增和删除, 同时提供计划储备地块和计划供应地块的基本信息浏览、储备计划导入和储备地块导出功能。储备计划管理功能的实现如图6 所示。
图6 储备计划管理功能实现Fig.6 Implementation of reserve plan management function
全生命周期管理模块涉及地块从申请收购到土地供应共11 个环节,分别为申请收购、核查情况、申请规划、评估测算、报批方案、签订合同、支付费用、管护巡查、交付土地、权属变更、土地供应。经办人根据土地收储进展,填写相关信息,并上传相关附件后,提交保存和审核。处室负责人对提交的信息进行审核,构成地块的基础资料。全生命周期管理功能实现如图7 所示。
图7 储备地块全生命周期管理功能实现Fig.7 Implementation of full life cycle management function of reserve land
一张图展示模块主要用于空间信息的可视化表达,主要提供各类业务数据和辅助数据的空间分布。用户点击“图层”按钮,弹出图层管理工具,然后选择需要展示的图层,该图层就在地图上显示出来。一张图展示模块还提供查询、导航、定位、距离测量、面积测量、地图点击、底图切换等地图基本操作,帮助用户更详细地了解当前位置土地的相关信息。 一张图展示功能实现如图8 所示。
图8 一张图展示功能实现Fig.8 Implementation of one-diagram show
利用GIS、云计算、互联网等相关技术,整合土地储备相关各类数据, 以此为基础开发的土地储备全生命周期管理系统已在土地储备中心投入使用。实践证明, 该系统有效地提升了城市土地储备管理水平, 取得了良好的效果。 下一步, 应致力于研究3D GIS 在土地储备工作中的应用,以期使土地储备管理更为直观化,精细化。