广西园地分等基础数据内业处理方法的探讨

◎ 丘 跃 ，陆世旷

园地分等是深入贯彻落实党中央、国务院关于完善自然资源资产分等定级价格评估制度的要求，是履行自然资源主管部门职责的重要技术支撑。在广西开展园地分等工作，准确运用园地分等的程序与方法，科学评价全区的园地资源，可全面掌握全区园地资源质量分布状况，促进园地资源保护与合理开发利用。2022年，广西首次开展了园地分等工作，该项工作以2020 年度国土变更调查数据为底图，辅以耕地资源质量分类成果、第二次土壤普查成果等数据资料，依据相关技术规程和标准进行，目前形成了标准统一、区内可比的全区园地分等成果。研究小组通过对气候、土壤、地形基础数据的内业处理方法的研究，实现基础数据写入各个分等单元，可为各分等单元指标分值的确定、分等单元总分值加权计算及园地等别划定做好数据准备。

一、分等的基础数据概况

根据《园地分等定级规程》（TD/T 1071-2022）和相关工作部署，广西首次开展园地分等工作的对象为2020 年度国土变更调查的现状园地，分等单元为2020 年度国土变更调查的园地图斑。

全区园地分等的技术方法为因素法。主要考虑自然因素，即气候因子、土壤因子及地形因子。气候因子包括年日照时数、积温、年均降水量、相对湿度、年极端低温、10 级以上风次数等6 个指标；土壤因子包括有效土层厚度、土壤pH、土壤有机质含量、土壤质地等4 个指标；地形因子包括坡度、坡向、海拔等3 个指标。

1.数据来源和格式。气候因子涉及的基础数据来源于广西气象局，数据资料名称为1991—2020 年中国地面气候数据集，数据格式为Excel 表格；土壤因子涉及的基础数据来源于广西自然资源厅，数据资料名称为第三次全国国土调查（以下简称“三调”）耕地资源质量分类成果，数据格式为shapefile 矢量数据；地形因子涉及的基础数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台，数据资料名称为30M 分辨率数字高程模型，数据格式为TIFF 格式栅格数据（带坐标）。

2.数据覆盖区域分析。气候基础数据为全区县级以上国家气象站的1991—2020 年中国地面气候数据集。上述气象站中，设区市的市本级涉及的若干城区有且仅有1 个气象站，即市本级涉及的若干城区使用同一套气象数据。土壤基础数据为全区111 个县级行政区的“三调”耕地资源质量分类成果，包含有效土层厚度、土壤质地、土壤有机质含量、土壤pH（TCHD、TRZD、TRYJZHL、TRPHZ）等字段。地形基础数据为全区111 个县级行政区的30M分辨率数字高程模型（DEM）。

二、技术路线

根据不同的数据格式，基础数据内业处理的技术路线分为表格数据处理技术路线、矢量数据处理技术路线和栅格数据处理技术路线。

1.表格数据处理技术路线。以行政区代码为“关键字段”，实现矢量格式的分等单元与Excel格式的表格连接；表格数据写入分等单元。

2.矢量数据处理技术路线。采取空间连接邻域赋值的方法将有效土层厚度、土壤pH、土壤有机质含量、土壤质地等4 个指标数据写入园地分等单元。

3.栅格数据处理技术路线。对地形基础数据进行表面分析，生成坡度、坡向栅格结果；栅格数据转为矢量数据，形成坡度、坡向、海拔规则格网矢量数据；坡度、坡向、海拔数据写入园地分等单元。

三、基础数据内业处理的过程

（一）表格数据处理

在气象数据Excel 表格中，根据气象站的名称，填写所在地的行政区代码，其中，设区市的市本级（城区）为4 位数的市级行政区代码，县（市、区）为6 位数的县级行政区代码；行政区代码与2020年度国土变更调查数据保持一致。气象数据中，每行有7 个字段（数据），分别为行政区代码、年日照时数、积温、年均降水量、相对湿度、年极端低温、10 级以上风次数。

在园地分等单元（图斑）属性结构中，增加“行政区代码”字段，分别将相应的行政区代码录入，其中设区市的市本级（城区）填写4 位数的市级行政区代码，县（市、区）填写6 位数的县级行政区代码。

在ArcGIS 软件中，以“行政区代码”为连接字段，依次将各县（市、区）Excel 格式的气候数据与该县（市、区）的全部园地分等单元进行连接；连接成功之后，利用“字段计算器”功能，将年日照时数、积温、年均降水量等6 个指标分别赋值到园地分等单元属性表的相应字段内。

（二）矢量数据处理

矢量数据处理的主要内容是土壤基础数据写入园地分等单元。

1.矢量数据赋值的限定范围分析。研究小组通过对赋值限定范围优劣势的分析，综合考虑矢量数据赋值的准确性和工作效率，最终确定以“镇—镇”的形式进行空间连接邻域赋值。

以“镇—镇”的形式进行空间连接邻域赋值，将分等单元、土壤基础数据以乡镇级行政区为单位进行分割、提取、赋值，优势在于：乡镇域范围内，土壤数据相关性较高，基于此进行邻域赋值，结果的准确性能够满足分等技术的要求；劣势在于：分等单元、土壤基础数据以乡镇级行政区为单位进行分割处理的工作量较大。

2.数据赋值。在园地分等单元、“三调”耕地资源质量分类成果属性结构中，增加“乡镇行政代码”字段，提取坐落单位代码的前9 位字符，作为乡镇级行政区代码，写入“乡镇行政代码”字段属性值中。

在ArcGIS 软件中，依次将乡镇级“三调”耕地资源质量分类成果矢量图斑（连接要素）与行政区代码相同的乡镇级园地分等单元（目标要素）进行空间连接，匹配连接要素中与目标要素最近的要素；连接要素的映射字段（即写入到分等单元的字段）为有效土层厚度、土壤pH、土壤有机质含量、土壤质地等4 个指标数据。

（三）栅格数据处理

1.栅格数据表面分析。研究小组采用的数字高程模型为30M 分辨率，即每个县的数字高程模型为若干个30 米×30 米的栅格（像元）组成。在ArcGIS 软件中，利用“表面分析”工具，对数字高程模型分别进行坡度分析和坡向分析，得到坡度和坡向数据，坡度和坡向数据均为栅格数据。表面分析不会改变数据的分辨率，因此，坡度和坡向栅格数据的分辨率也是30M。

2.栅格转矢量。在ArcGIS 软件中，利用“转换工具集”中的“栅格转面”工具，分别将数字高程模型、坡度及坡向等3 个栅格数据转为矢量数据，得到高程、坡度、坡向矢量格式面图层，并且输出来的每个矢量图层都具有value 值（属性值）字段。在转换的过程中，“栅格转面”工具会将栅格图层中的每个像元逐一转换为格网形状的矢量图斑。研究小组采用的栅格数据均为30M 的分辨率，因此，转换得到的矢量格式面图层为由若干个30 米×30 米格网形状图斑组成的矢量图层。

3.数据赋值。经过对分等单元图斑覆盖范围的分析可知，每个园地分等单元图斑大小不一，基于此情况，研究小组采取最大面积属性值平均法实现高程、坡度、坡向属性值写入园地分等单元。

最大面积属性值平均法主要分为判断和写入两大步骤，具体的思路是：某园地分等单元与规则格网矢量图斑进行叠加分析，从叠加分析的结果图斑中筛选出面积最大的格网（面积最大的格网可能是1 个或者多个面积相同的格网），将筛选出来的若干格网属性值进行累加，求取格网属性累加结果的平均值。最大面积属性值平均法是在Visual Studio Code 中，通过编写Python 代码实现。

四、存在的问题

1.土壤基础数据未完全覆盖园地分等单元。园地分等的土壤基础数据来自“三调”耕地资源质量分类成果，该成果数据仅包含了标注“即可恢复”“工程恢复”的园地图斑，大多数园地未有直接关联的土壤基础数据。

2.气象基础数据“颗粒度”较大。在大多数地方，一个县级行政区只有一个气象站，而有些地级市多个城区也仅有一个气象站，这导致一个县域内只有一套气象数据，园地分等单元图斑的单个气象指标数值均相同。在气象指标方面，县域内不同区域（比如高山与平原）的园地分等单元没有区别。

3.现有的分等指标数据未能体现地形的起伏变化情况。有的园地分等单元图斑面积较大，这些分等单元图斑往往会涉及若干个高程、坡度、坡向数据，根据目前的规程要求，每个园地分等单元图斑只能有唯一的高程、坡度、坡向数据，从而不能完全体现地形的起伏变化情况。

五、建 议

1.针对园地的土壤基础数据开展调查工作。园地分等工作中，土壤基础数据来自于“三调”耕地资源质量分类成果，该数据所能覆盖的园地图斑比例不高，且针对性不强。在相关条件成熟的情况下，建议各地逐步开展园地土壤基础数据的专项调查，进一步完善园地分等的数据基础。

2.引入空间插值方法处理气象数据。一般来说，一个县只有一个气象站记录的一套数据，大多数地级市也是一套数据，园地分等的气象数据“颗粒度”较大，数据的连续性不足。根据此类情况，建议采用空间插值的方法，生成连续的、全域覆盖的气象数据（指标）栅格面，再将栅格数据写入分等单元中。空间插值是一种将离散采样点测量数据转换为连续数据曲面的常用方法，包括内插（通过已知点的数据来估算同一区域的未知点数据）和外推（通过已知区域的数据来推求其他区域的数据）两种应用形式。

3.增加分等单元地形变化情况的描述。在园地分等单元图斑中，有的图斑覆盖范围较大，涉及若干个高程、坡度、坡向数据，研究小组采取最大面积属性值平均法，将高程、坡度、坡向的唯一结果写入分等单元，分等单元的地形变化未能真实反映出来，建议在分等单元图层中增加“地形描述”字段，将每个分等单元图斑涉及的格网数量、value 值等情况作为属性内容写入该字段，充分反映分等单元的地形变化情况。