基于时空大数据的自然资源资产审计技术应用

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  摘 要:自然资源资产是人类赖以生存的基础,关乎每个人的切身利益。随着可持续发展理论的深入,自然资源资产的管理和保护已成为党和国家关注的焦点。2015年11月,中办、国办印发《关于开展领导干部自然资源资产离任审计的试点方案》。2017年6月,中央全面深化改革领导小组会议审议通过《领导干部自然资源资产离任审计暂行规定》。开展自然资源资产审计,是生态文明建设的必然要求,能够促进合理开发和利用自然资源资产,维护自然资源资产的安全,促进生态文明建设。
  关键词:大数据;自然资源;资产
  一、自然资源资产审计中运用大数据技术的必然要求
  自然资源资产审计是一项全新的审计工作,国内外没有先例,且不同于以往的常规审计工作,从审计方式到审计技术方法,都对审计人员提出了更高的要求。
  (一)基于数据自身的属性特点
  事实就是数据,一切结论必须用数据来支撑。自然资源资产审计所涉及的时空数据十分复杂,有别于传统审计,一是海量性,土地、水文、气象等时空数据体量庞大,一些行业数据甚至需要超级计算机才能运行;二是异构性,数据类型既有Excel、SQL这样的结构化数据,又有流文本、矢量图斑、遥感影像、语音视频这样的非结构化数据;三是多源性,数据来源分散,存储在国土、规划、环保、水利、住建等若干个部门;四是隐蔽性,多部门数据之间的关联规则关系,往往暗藏许多重要的审计线索。这样的数据完全符合了大数据的典型特性,要求审计人员改变以往的数据采集理念和技术方法。
  (二)基于数据分析的技术要求
  自然资源资产审计关注的内容,是区域内大范围、连续性分布的各类自然资源的现状及其变化情况,有较强的时效性要求。在几百平方公里到几千平方公里的国土上,如何实现大面积的快速观测,并保持统一的统计口径,是一个难题。同时,土地测绘、水文监测、矿产勘探、海洋勘测等都是非常专业的领域,对于审计人员来说,如何对这些时空大数据进行分析,也是一片陌生“蓝海”。在自然资源资产审计工作实践中,传统审计方法如检查、询问、函证以及常规计算机分析手段等,局限性相当明显。只有采用全新的大数据分析方法,才能科学、高效地得到审计成果。
  如胡泽君审计长所说:“今后审计的出路是科技强审,问信息化要资源,向大数据要效率。”秦博勇副审计长所说:“自然资源资产审计的试点工作要积极采用大数据技术,重点关注数据的分析,采用地理信息技术核实实物量和质量”。审计机关唯有技术创新,通过研究、探索,采用先进的大数据技术手段,才能开展好新时期的自然资源审计。
  二、自然资源资产审计中运用大数据技术的总体思路
  2016年以来,泰州市审计局牢固树立大数据审计理念,积极探索基于时空大数据的自然资源资产审计工作,加大对自然资源数据的采集和分析,取得很好的效果。
  我们的总体思路是:全方位、多渠道获取自然资源资产审计数据,对所有结构化数据和非结构化数据进行集中存储、集中整理,充分运用大数据分析技术、空间地理信息技术,达到“总体分析,发现疑点,分散核查,系统研究”的审计效果。在全省审计机关率先建设自然资源资产审计数据综合分析系统,将各类行业数据统一时空基准,实现审计数据“一张图”,方便的实现数据对比和分析,全面提升自然资源资产审计的信息化水平。
  三、自然资源资产审计中运用大数据技术的主要做法
  自然资源资产审计面临审计要素多、覆盖范围广、所需数据庞杂等问题,进行时空大数据的智能化分析是提高审计效率和质量的必要手段。最核心的两个环节是数据采集整理环节、数据分析环节。
  (一)数据采集整理环节
  审计人员围绕自然资源资产审计工作计划,梳理出涉及行业的数据分布,包括业务数据、考核指标、文件法规、会议纪要等;摸清数据结构、存储位置、信息系统以及数据库类型、版本、数据量等,有针对性地做好数据采集、转换和保密安全工作。涉及的行业数据主要有:
  1.国土数据:土地利用总体规划、耕地占补平衡动态监管数据、二调数据库数据、历年土地利用变更数据库数据、基本农田保护图斑数据库、历年土地利用现状图、遥感影像图、城乡建设用地增减挂钩档案数据、土地资源监测统计数据、矿产储量数据等。
  2.财政数据:土地、岸线、矿产等资源出让金收支情况、污染防治专项资金收支情况、重大环境整治项目资金收支情况等。
  3.林业数据:林业生态红线地理空间数据库、林业林地基本图数据、林地利用现状图、林业总体规划等。
  4.水利数据:水利对象基础信息数据、水系现状图、地表水和地下水监测数据等。
  5.规划数据:本级城市总体规划、城市控制性详细规划、新城区规划、污水管网布置等。
  6.生态环保数据:大气水文监测数据、重点排污企业监测数据、12369举报电话记录数据等。
  7.测绘地理信息数据:基础地形图、影像图、地理实体数据等。
  审计人员从各部门采集回来的数据,体量巨大且类型繁多。对于Excel等结构化数据,可以通过ETL工具对数据进行采集、清洗、转换、筛选;对于3S、图斑、坐标位置等空间地理信息数据,则通过ArcGIS進行分类、清洗、归纳、融合;对于需要进行HDFS切分和MapReduce操作的流文本等数据,则通过Hadoop来实现。在审核整理中间表数据的基础上,导入自然资源审计系统,为下一步的大数据分析做好准备。
  (二)数据分析环节
  审计人员对时空大数据进行分析与挖掘,揭示大数据的时间变化趋势和空间分布规律。除了传统的SQL查询外,我们在实践中应用到的大数据分析方法有:
  1.自然资源资产总量核查法
  审计人员通过时空数据分析,检查区域内耕地、林地、湿地、海洋、沿江岸线、水面等实物量的总体以及分布结构情况;审查建设用地审批供应数量和结构,耕地和基本农田的总量和结构,建设占用、补充数量,沿江岸线占用企业分布情况,矿产资源规模总量等,主要以历年国土部门地类图斑数据分析。   2.自然资源变化趋势核查法
  审计人员通过影像图斑、现状图斑等的不同年度数据的前后对比,分析区域内耕地保有面积、森林覆盖率、湿地、水资源和矿产资源的分布变化情况,重点核查矿产、森林等资源的损毁,耕地、水域、湿地面积减少,生态环境污染加重等问题;客观分析在资源使用效率、环境污染控制中存在的不足和问题,评估变动受人为因素和自然因素的影响程度。
  3.多时相变化疑点核查法
  审计人员利用地理信息技术、遥感技术和卫星定位、测绘技术,对分片区域中自然资源资产增量、质量,监测出审计年内和年度的变化信息及自然资源资产空间分布特征和动态变化情况。结合自然资源资产管理相关部门的规划指标性数据、业务数据和相关技术指标,通过数据挖掘,多维度分析等,发现违规填湖、侵占湿地、违规占用河道、违规变更占用林地等疑点区域,进而进行核查。通过对空气、水质量前后数据变化,如热力图分析,可以客观分析变动受人为因素和自然因素的影响程度,以及核查是否存在人为因素造成空气、水质量严重下降、大气污染防治任务未完成等问题,从而准确界定被审计领导干部应承担的责任。
  4.词云词频分析法
  审计人员充分采集会议纪要文档、12369投诉信息等电子文本,运用R语言分析把握各地区主要污染投诉情况进行分类,针对性的核查投诉较多区域污染治理情况等。
  审计人员运用Python语言对数据进行可视化分析,依据重要性水平突出重点关键词,总体把握该地区会议纪要中决策的重点项目和内容,关注领导干部任期中,是否对生态环境保护重视,有无重大生态事故等。
  也可以通过SOL核查会计凭证库中摘要有无高尔夫球场、楼堂馆所、土壤修复、环境污染等敏感性词语,有无协议、划拨等出让建设土地等费用开支。
  5.网络爬虫撒点分析法
  审计人员运用网络爬虫工具,从微博、论坛、政府网站等爬取带有“侵占基本农田”“污染”“恶臭”“化工”“固废”“养殖场”“环保投诉”等关键字样的信息记录,结合泰州区域地图进行撒点分析,发现问题线索。
  四、总结与展望
  自然资源资产审计是个全新的研究领域,对审计理论、审计技术方法的探索性研究一直在进行。目前,大数据技术、地理信息技術的运用正处于快速发展阶段,包括三维可视化、超算互联体系等新技术将会给审计工作带来更多的提升空间。因此,我们要紧随时代发展,不断创新思维,总结大数据审计理论实务,才能真正提高自然资源资产审计效果,更好的发挥审计在国家治理中的作用。
  作者简介:
  蒋黎黎,江苏省泰州市审计局。
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