基于地理國情信息編制自然資源資產負債表技術方法研究

蘇東華

（1.自然資源部第三航測遙感院，成都 610100）

黨的十九大報告指出：“建設生態文明是中華民族永續發展的千年大計”，“堅持節約資源和保護環境的基本國策”，“實行最嚴格的生態環境保護制度”，“設立國有自然資源資產管理和自然生態監管機構，完善生態環境管理制度”。

探索編制自然資源資產負債表，是中共中央、國務院推動生態文明建設和生態文明體制改革做出的一項重大的決策部署。我國自然資源資產負債表主要核算土地資源、林木資源、水資源和礦產資源等自然資源資產的存量、質量及其變化情況。近年來，國內文獻多數集中于自然資源資產負債表編制的理論研究，對自然資源資產負債表的編制主體、分類標準、核算方法的研究[1-11]。但因實際可參考案例較少，自然資源資產負債表編制處于試點探索階段，目前，還沒有得到廣泛認可的技術方法及基礎數據來源。

第一次全國地理國情普查以全國陸地國土范圍內的地表自然和人文地理要素為普查對象，首次獲取了多要素、全覆蓋、高精度的全國海量地理國情信息。基礎性地理國情監測是采用與第一次全國地理國情普查相一致的內容體系，對陸地國土范圍地表覆蓋和地理國情要素等進行的常態化監測。地理國情普查和基礎性地理國情監測能夠為自然資源資產負債表編制提供持續、可靠的數據支撐和地理國情信息技術保障。胡勇等[11]就地理國情普查數據在自然資源資產負債表編制工作中的提出了應用建議，但未用具體的案例進行研究討論。

本文以廣安市為研究區，立足于測繪技術與自然資源資產負債表編制工作的技術結合點，探索研究基于地理國情信息編制自然資源資產負債表技術方法。

1 技術方法

1.1 技術路線

根據自然資源資產負債表編制制度對自然資源資產負債表中土地資源、林木資源、水資源和礦產資源等自然資源資產的存量、質量、價值及其變化情況的要求[12]，基于地理國情信息的內容、指標、屬性及數據特點等[13-16]，研究分析通過地理國情信息在核算“指標”方面所提供的數據支撐情況，構建基于地理國情信息的自然資源資產負債表指標體系。

根據核算基于地理國情信息的自然資源資產負債表指標的需求，基于自然資源資產負債表編制制度對各類自然資源的定義及分類[12]，以及地理國情監測內容與指標中地表覆蓋分類體系[13,15]，建立合理的、實用的自然資源分類與地理國情分類的對應關系。然后基于地理國情信息結合國土、林業等行業專題數據制作廣安市自然資源資產基礎數據集。

以廣安市自然資源資產基礎數據集、多光譜遙感影像、DEM 數據等為基礎，對土地、林木及水資源等自然資源資產的數量、質量和價值三類指標開展統計核算，編制自然資源資產負債表。

圖1 技術路線圖

1.2 指標體系

根據自然資源資產負債表編制制度要求[12]，自然資源資產負債表包括土地資源、林木資源、水資源和礦產資源等自然資源資源實物量帳戶共11 張核算表式。

為了能夠在現有的測繪技術及數據儲備條件下，更好地支撐自然資源資產負債表編制，本文基于地理國情信息的內容、指標、屬性及數據特點等，結合DEM、遙感影像、氣象數據、人口數據等專題資料，采用GIS、定量遙感、生態服務價值評估等方法，構建基于地理國情信息的自然資源資產負債表指標體系，包括自然資源資產數量、質量和價值等3 個方面的核算內容。具體內容如表1 所示。

表1 基于地理國情信息的自然資源資產負債表指標體系

1.3 基礎數據制作

根據自然資源資產負債表編制制度要求[12]對各類自然資源的定義與分類以及地理國情地表覆蓋分類體系與指標，研究構建自然資源資產負債表自然資源一級分類與地理國情二級分類之間的對應關系，如表2所示。然后將2015 年地理國情普查矢量數據、2017 年地理國情監測矢量數據，轉換為2015 年、2017 年自然資源資產統計初始基礎數據。結合2015 年、2017 年地理國情正射影像數據，參考國土數據、林業數據等行業專題資料；采用人機交互方式制作生成2015 年、2017 年自然資源資產現狀數據，對兩期基礎數據進行比較分析，提取變化數據，形成廣安市自然資源資產基礎數據集。

表2 自然資源分類體系與地理國情二級分類對應關系

1.4 指標核算

基于自然資源資產基礎數據集、多光譜遙感影像、人口數據等專題資料，計算基于地理國情信息的自然資源資產負債表指標體系（表1）中的各項指標。

1）面積：基于自然資源資產基礎數據集中兩期土地資源、林木資源、水資源分類數據，計算各類自然資源CGCS2000 橢球面積。

2）耕地坡度分級：首先利用DEM 數據，借助ArcGIS 相關工具生成坡度帶數據；然后基于自然資源資產基礎數據集中耕地矢量范圍對耕地進行坡度分級，將耕地坡度分為3 個等級：平耕地（0°～6°）、緩坡耕地（6°～25°）、陡坡耕地（25°以上）；最后分別計算3 個級別的耕地面積。由于水田基本不存在坡度，此處耕地特指旱地。

3）植被凈初級生產力NPP。植被凈初級生產力NPP 指植物在單位時間和單位面積上所產生的有機干物質總量，是生物地球化學碳循環的關鍵環節和生態系統功能狀況的重要指標。可以用來評價草地的整體質量狀況。本文在朱文泉等[17]研究基礎上基于CASA模型估算植被凈初級生產力NPP。

4）草地覆蓋度。草地覆蓋度是指觀測區域內草地垂直投影面積占地表面積的百分比，是刻畫草地數量的重要參數。本項目基于多光譜遙感影像，利用歸一化植被指數（NDVI）和像元二分模型反演草地覆蓋度。反演過程如下：

從國情數據中提取草地矢量范圍，在ENVI 中制作掩膜文件，統計NDVI 最大值和最小值，最后計算植被覆蓋度，公式如下：

式中，NDVIsoil為無植被像元的NDVI 值；NDVIveg為完全被綠色植被覆蓋的像元的NDVI 值。

5）森林覆蓋率。森林覆蓋率是指森林面積占土地總面積的比率，是反映一個國家（或地區）森林資源和林地占有的實際水平的重要指標。其計算公式如下：

森林覆蓋率=（喬木林地面積+ 竹林地面積+

特殊灌木林地面積）/土地總面積×100%

6）林木綠化率。林木綠化率是衡量一個行政區域林木綠化狀況的經濟技術指標，其計算公式如下：

林木綠化率=（喬木林地面積+竹林地面積+灌木

林地面積+四旁樹占地面積）/土地總面積×100%

7）森林郁閉度。郁閉度是指森林中喬木樹冠在陽光直射下在地面的總投影面積與此林地總面積的比。郁閉度是反映森林結構和森林環境的重要因子，其計算方法與草地覆蓋度計算方法相同。

8）生態服務價值ESV。生態服務價值核算是基于單位面積價值當量的生態系統服務價值評估模型，本文基于謝高地等[18-19]的研究基于Constaza 模型結合地理國情信息快速核算生態系統服務價值。

9）葉綠素a（chla）和有色可溶性有機物（CDOM）。

葉綠素a（chla）和有色可溶性有機物（CDOM）均為水體富營養化評價的重要指標，CDOM 在440 nm處的吸收系數通常被用作CDOM 濃度的光學替代物。這兩種指標都可以通過基于遙感影像表面反射率數據采用波段組合回歸模型進行反演。

式中，band1、band3、band4 為landsat8 波段1、3、4對應的反射率數據。

1.5 編制負債表

基于地理國情信息制作的自然資源資產基礎數據集（包括自然資源資產現狀及變化數據），根據自然資源資產負債表編制制度要求[12]，按照自然資源資產存量及變動表樣表（表3）以及自然資源資產質量、價值及變動表樣表（表4）的格式，將各類自然資源的核算指標（表1）對應的統計數值填寫至對應項中。

表3 自然資源資產存量及變動表樣表

表4 自然資源資產質量、價值及變動表樣表

2 結果及分析

2.1 土地資源資產負債表

廣安市土地資源資產共分為耕地、園地、林地、草地、交通運輸用地、水域及水利設施用地、其他土地和城鎮村及工礦用地八大類別。基于自然資源資產現狀及變化統計結果，統計分析各類土地資源類型的數量和質量方面的核算指標，制作了廣安市土地資源資產負債表：表5 土地資源資產存量及變動表和表6土地資源資產質量、價值及變動表。

通過統計分析，2015～2017 年監測期內，新增的土地資源類型中，草地面積最大，為1 911.77 hm2；其次，城鎮村及工礦用地新增面積為1 798.98 hm2。

廣安市耕地類型以緩坡耕地為主；草地凈初級生產力總量、草地覆蓋度有所增加，說明廣安市草地質量狀況良好。

表5 土地資源資產存量及變動表/hm2

表6 土地資源資產質量、價值及變動表

2.2 林木資源資產負債表

廣安市的林木資源主要分為：喬木林、竹林、特殊灌木林、其他林木四大類別。基于自然資源資產現狀及變化統計結果，統計分析各類林地資源的數量、質量和價值方面的核算指標，制作了林木資源資產負債表：表7 為林地資源資產存量及變動表，表8 為林地資源資產質量、價值存量及變動表。

表7 林地資源資產存量及變動表/hm2

表8 林地資源資產質量、價值存量及變動表

通過統計分析，監測期內，新增的林地資源類型中喬木林面積最大，其中，喬木林轉入轉出變化較大。廣安市林地資源總面積，2015 年為189 902.17 hm2，2017 年為189 311.8 hm2，基本未發生變化。廣安市林地資源主要以喬木林為主，構成比超過72%。廣安市林覆蓋率、林木綠化率、森林郁閉度無明顯變化；林木凈初級生產力總量有所增加，說明廣安市林木質量狀況有所改善；林木資源生態服務價值生態服務價值略有增加，說明監測期內廣安市生態系統保護良好。

2.3 水資源資產負債表

通過對廣安市2015 年、2017 年水資源的存量和變化量進行統計分析，基于自然資源資產現狀及變化統計結果，制作了水資源資產負債表（表9 水資源資產存量及變動表和表10 水資源資產質量、價值及變動表）。

表9 水資源資產存量及變動表/hm2

表10 水資源資產質量、價值及變動表

經分析，廣安市2015 年水資源總面積為21 189.75 hm2，2017 年水資源總面積為22 370.49 hm2，監測期內無顯著變化。廣安市大型水庫葉綠素a 含量有所上升，有色可溶性有機物含量有所減少，說明水體富營養化程度有所增加，浮游藻類植物大量繁殖。

3 結 語

本文研究了基于地理國情信息編制自然資源資產負債表的技術方法，結合多光譜遙感影像及其他行業資料，采用數值統計與空間分布格局相結合的方式編制2015-2017 年廣安市自然資源資產負債表，主要研究結論如下：

地理國情信息可用于面積統計與空間分布分析。地理國情矢量數據作為制作自然資源資產數據集的基礎數據，在統計自然資源資產面積和空間分布上有極大優勢，可以直觀地反映上述兩項指標。但是，由于基礎性地理國情分類體系與自然資源資產負債表分類體系不完全一致，部分定義并不相同，導致最終的統計結果并不完全準確。

多光譜遙感影像數據，可用于部分質量和價值指標核算。作為定量遙感的基礎數據源，多光譜遙感影像可用于反演植被凈初級生產力、森林郁閉度、草地覆蓋度及水質參數等指標。但是，多光譜遙感影像也存在分辨率較低、目標不能準確識別、現勢性不好、易受傳感器和氣象條件影響等諸多不足，造成遙感影像定量反演結果不準確。

負債表的編制，需要多部門專業數據支持。由于專業資料收集較困難，本文僅采用了地理國情信息和少量的國土、林業、水域方面的專題資料，造成部分指標的核算結果與行業部門數據不一致，統計結果存在異議。

本文在部分質量、價值指標的核算方法上，嘗試采用了定量遙感反演技術。該技術尚不成熟，在目標精準識別、質量判定方面還有不足之處。