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摘要：自然资源资产核算需要兼顾资源数量、质量、空间分布、权属关系及价值属性，传统分散式统计方式难以满足多源数据协同处理和动态更新需求。地理信息大数据能够整合国土调查、确权登记、遥感监测、森林草原湿地调查、水资源及矿产资源等信息。本文围绕多源数据融合、实物量核算、价值量匹配及质量控制展开分析，提出统一数据治理、年度增量更新和分层质检等优化路径，为提高自然资源资产核算的准确性、连续性与可追溯性提供技术支撑。

关键词：地理信息大数据；自然资源资产；资产核算；空间数据

引言

自然资源资产核算是摸清资源家底、反映资源增减变化和支撑所有者权益管理的重要基础[1]。随着国土变更调查、自然资源确权登记、遥感监测及专题调查持续推进，相关数据呈现来源多、尺度复杂、更新频繁等特征，单纯依靠统计汇总容易产生口径不一致、空间错位和重复计量。

1地理信息大数据在自然资源资产核算中的价值体现

地理信息大数据将遥感影像、国土调查、确权登记、地籍、森林草原湿地监测、水资源调查、矿产储量和价格信息统一到空间位置上，使自然资源资产核算由分部门汇总转向对象级关联。其价值主要体现在三个方面：一是利用统一时空基准识别资源数量、质量、权属和用途的空间对应关系，减少同一地块重复统计或跨部门口径错位[2]；二是借助年度变更调查和多时相遥感数据记录期初、期末存量及期间增减，支撑资产账户动态更新；三是将资源实物量与分等定级、市场价格及生态环境约束叠加，为价值量探索提供可追溯的数据基础。

2基于地理信息大数据的自然资源资产核算方法

2.1多源空间数据标准化与融合建库

多源数据融合是地理信息大数据支撑资产核算的基础环节。核算前应统一坐标系统、时间基准、地类代码、权属标识和统计单元，并建立图斑、宗地、资源斑块与行政区之间的空间关联。土地利用类型可按现行GB/T21010—2017进行标准化编码，再将年度国土变更调查、不动产登记、林草湿调查、水资源和矿产资源数据转换为可叠加的数据层。对于边界不一致的对象，应采用拓扑检查、空间相交和面积平差识别重叠、缝隙及跨界问题，不宜直接按属性表汇总。数据融合还需保存数据来源、采集时间、比例尺或分辨率、处理版本和修订记录，使同一核算指标能够追溯到原始空间对象，防止不同年度因底图更新造成表面上的资产增减。对于行政界线调整和资源分类变化，还应建立跨年度映射表，保证历史序列具备可比性[3]。

2.2基于空间单元的自然资源实物量核算

实物量核算应以空间对象为基本单元，将面积、蓄积量、水量、储量等指标与资源类型和权属范围对应。土地、森林、草原等面状资源可依据图斑面积进行分区汇总，水资源和矿产资源则需调用相应专业调查成果，不宜仅凭遥感影像推算。核算期内可采用期初存量＋增加量－减少量＝期末存量的账户平衡关系校验数据，再结合变更图斑识别新增、减少、转入和转出来源。对于跨行政区或跨权属边界的资源对象，应先进行空间切分并保留原对象标识，避免重复计量。

2.3资源价值量核算与空间价格匹配

价值量核算需要在实物量可靠的前提下，将资源数量、质量等级、区位条件和适用价格体系进行空间匹配。地理信息大数据可把基准地价、林地质量、矿产储量、水资源条件等价格或质量因子挂接到对应空间单元，按资源类别形成分区估值结果。对于存在明显空间异质性的土地和林地，不宜采用单一平均价格覆盖全域，应依据分等定级、用途和区位划分价格单元；缺乏成熟价格信号的资源，应保留实物量核算结果，不强行货币化。

3基于地理信息大数据的自然资源资产核算优化策略

3.1建立统一的时空数据治理体系

核算优化应先解决数据标准不统一问题。建议建立覆盖数据目录、字段编码、坐标基准、时间基准、计量单位和质量等级的统一数据字典，将土地、森林、草原、水、矿产、海洋等资源的专业指标映射到同一空间主键。对GB/T21010—2017等现行分类标准，应在数据库中设置版本字段，历史数据不得直接覆盖，而应保留分类转换关系。跨部门交换时，可将行政区代码、宗地代码、自然资源登记单元和图斑编号作为关联键，并设置唯一性、完整性和逻辑一致性校验。对面积、蓄积量、水量等核心指标，还应记录原始值、修正值和修正原因，避免核算环节反复人工修改。

3.2构建年度增量更新与动态核算机制

动态核算应从年度集中汇总转向持续更新与时点锁定相结合。可将年度国土变更调查、国土空间动态监测、自然资源专项调查和登记变化作为增量数据源，建立变化发现—业务确认—数据库更新—核算重算的更新链。对遥感识别出的疑似变化图斑，应先与审批、登记和外业举证数据核验，再进入资产账户，避免把季节性水体变化、影像阴影或临时施工误判为资产变动。数据库宜采用版本化管理，明确每一核算期的基准时点，并保存前后版本差异。地理信息平台可据此设置年度冻结版本和日常增量库，使统计报表、资产清查和空间监管共享同一变化记录。

3.3完善分层质量控制与核算审计机制

质量控制应贯穿数据接入、空间处理、指标计算和成果汇交全过程。空间层面需检查重复图斑、自相交、缝隙、跨界和面积异常，属性层面需检查分类代码、权属字段、计量单位及期初期末逻辑；价值量环节还应核对价格来源、适用年份和空间匹配范围。质量评价不能只给出单一正确率，可分别统计完整率、逻辑错误率、空间拓扑错误数和抽样复核差错率。第三次全国国土调查后三轮专项督察发现的差错率分别为0.73%、0.34%和0.11%，说明多轮核查与反馈整改能够持续压低错误水平。抽样复核应按资源类型和风险等级分层设置样本，重点覆盖变化集中区和价值敏感区。

4结论

地理信息大数据提升了自然资源资产核算的空间化、动态化和精细化水平。今后的重点应放在跨部门数据协同、年度增量更新、价值信息匹配和全过程质量控制上，并加强历史版本管理和异常数据审计，使核算结果能够真实反映资源存量、流量和权属变化，为自然资源资产清查、负债表编制及国土空间治理提供稳定的数据支撑。

参考文献

[1]陈曦,胡晓磊.测绘地理信息大数据在国土空间规划中的应用研究[J].华北自然资源,2026(4):140-143.

[2]邹建军.地理信息大数据在自然资源资产核算中的应用[J].中国资源综合利用,2026,44(2):89-91.

[3]王林林,赵丽娟,王彦.大数据背景下测绘地理信息服务于自然资源资产离任审计探讨——以嘉兴市某镇领导干部审计为例[J].测绘,2020,43(6):282-286.

唐华均

大竹县东柳自然资源所