干货 | 自然资源和规划数据治理方案

导语

自然资源和规划数据治理是指以自然资源和规划数据为研究对象，通过系统化、规范化和标准化等重要举措，充分挖掘数据潜在价值的活动过程。自然资源和规划数据治理是促进自然资源治理体系和治理能力现代化的前提和基础，是全面履行“两统一”职责，落实“山水林田湖草是生命共同体”理念的重要支撑，亟需开展自然资源和规划数据治理，建立自然资源大数据体系。

数据现状分析

我国已基本建立了自然资源调查制度和统计调查制度，并生产了土地、矿产、海洋、森林、草原、湿地、水等各门类自然资源数据及空间规划等相关数据资源，数据种类繁多、来源多样，标准不一、结构复杂，难以直接运用于政务服务和公共服务。

▍种类繁多来源多样

自然资源包括土地、矿产、森林、草原、湿地、水、海洋等多个类别，并由原国土、林业、农业、水利等多个部门调查生产，形成了土地调查、矿产资源国情调查、森林资源清查、草地资源清查、湿地调查、水利普查以及海洋经济调查和海域海岛地名普查等数据成果，并且交通、林业、水利、教育、卫生等部门均编制了部门规划以及其他专项规划成果数据，所生产的数据资源数量庞大，来源众多，数据分散，无法对数据进行深度挖掘，发挥数据最大价值。

▍标准不一结构复杂

原有各部门数据存在数据格式、空间基准、数据精度、属性结构等不一致的问题，而且不同部门针对同一类自然资源调查生产的数据，会出现不同的数据分类和数据描述的情况，甚至所生产的数据本身存在逻辑矛盾、拓扑错误等问题，导致数据整合难度大。

因此，新形势下开展自然资源信息化工作需要建立统一、全面、规范、准确的自然资源和规划底板数据，建设自然资源和规划“一张图”，推进信息化技术和自然资源和规划数据治理两者的高度融合，形成“数据驱动、精准治理”的监管决策机制。

数据治理方案

2019年12月自然资源部印发了《自然资源部信息化建设总体方案》（自然资发〔2019〕170号），文件为新形势下的自然资源信息化工作提出了总体要求和建设思路，为自然资源和规划数据治理提供了方向。根据文件要求，制定了“五步走”的自然资源数据治理路径。具体如下：

自然资源和规划数据治理路径

建立目录、汇聚资源

根据《自然资源部信息化建设总体方案》按照数据类别、层次和关系，建立自然资源数据目录，包括现状数据、规划管控数据、管理数据、社会经济数据4个大类，测绘、地质、地理国情普查等33个中类。同时依照国家相关保密规定，通过离线拷贝、在线共享、系统对接和互联网获取等方式汇聚所需数据。

自然资源和规划数据目录

分析现状、制定标准

依据测绘、土地、矿产、森林、草原、湿地、海洋等各类数据的国家标准和行业标准，结合各类数据资源实际图层结构、属性结构、组织方式等，制定《自然资源和规划地理空间数据标准》，明确数据分类与编码、数据内容、图层结构、属性结构、文件命名规则、数据共享交换标准和元数据标准等，保障数据的真实性、准确性和实用性。

整合数据、检验质量

按照制定的《自然资源和规划地理空间数据标准》等技术标准要求，对源数据进行一清、两统、双脱、三检的技术处理，整合形成自然资源和规划一张图。

一清：清洗过滤冗余、错误、不完整的“脏数据”。

两统：统一空间基准、统一数据格式。对于不同来源、不同种类的自然地理空间数据，需要统一空间基准和数据格式，才能提供给前端进行实际应用；对于非空间类的文本、表格等数据，但是包含了坐标信息的需进行空间上图，关联属性信息，并统一空间基准和数据格式。

双脱：数据脱敏脱密。依据《测绘地理信息管理工作国家秘密范围的规定》（自然资发〔2020〕95号）、《建设工作中国家秘密及其具体范围的规定》（建办〔1997〕49号）、《关于城市基础设施专项控制性详细规划公开问题的复函》（建办厅函〔2008〕618号）等文件，开展现状数据、规划管控数据、管理数据、社会经济数据的脱敏脱密工作。

三检：对处理完成的数据进行自检、互检、终检三级检查。采用人机交互检查的方式，对数据完整性、准确性、有效性等方面逐一检查，数据必须通过三级检查才能被发布应用。

共享服务、集成应用

对数据进行可视化操作，并将数据服务发布至“一站式”，实现自然资源数据共享、信息互通。

基于可视化数据，建立指标综合统计分析模型、指标监测监察模型等，深度挖掘数据价值，实现“用数据审查、用数据监管、用数据决策。”

重要指标统计分析示意（辅助审查监管）

建设用地指标监察示意（辅助监察监管）

日常业务审批检测分析示意（服务业务审批）

基于可视化数据和业务案卷档案，建立“项目盒”，实现图形、案卷、证书、档案、项目审查会议、项目相关公文一体化管理，构建空间分析模型，串联各项业务，建立地块的“身份证”，并形成全生命周期一张图，实现全生命周期管理。

项目盒示意

全生命周期管理一张图示意

建立机制、精准治理

①基于“谁生产，谁负责”的基本原则，采用批量定期更新数据和增量动态更新数据的更新方式，建立数据更新管理维护机制，保障数据的适时性和全面性。