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基于人地关系的土地管理数据模型研究

来源:中英文核心期刊咨询网 所属分类:农业论文 点击:次 时间:2022-04-11 08:44

  摘要:研究目的:以土地权籍理论下的人地关系为核心构建土地管理数据模型,为基于统一数据模型的土地管理数据共享集成提供基础。研究方法:综合分析现有的土地数据模型和土地行业标准规范,总结归纳土地管理中的人地关系内涵和结构,在此基础上构建土地管理数据模型。研究结果:分析了土地管理中的人地关系语义,初步建立了基于人地关系的土地管理数据模型。研究结论:土地管理是人地关系的综合体,基于人地关系的土地管理数据模型,能够集成土地管理中的人地关系,并完整地表达土地管理的要素、关系和过程。

基于人地关系的土地管理数据模型研究

  关键词:土地信息;数据模型;人地关系语义;概念建模

  1 引言

  近年来随着信息技术的不断发展,中国大力发展土地管理信息化建设工程,建立了一批面向各类土地管理业务工作的土地管理信息系统,为土地数据采集、分析和处理提供了更加高效的方式。其中,数据模型是各土地管理信息系统的核心,它不仅是对土地管理对象、要素和流程的抽象,更为数据组织、集成和交换共享提供了基础。随着社会对土地信息的需求日益增大和土地业务模式的增多,土地管理部门需要采集和处理大量的土地资源属性数据、资产属性数据和日常业务数据。与之不相适应的是,由于当前中国土地问题被简单理解为地理学视角下的空间利用问题,同时又对于土地权籍问题狭义化认识,缺乏在土地科学视角下对于土地利用和管理的本质认知,使得现有的土地管理数据模型(Land Management Data Model, LMDM)依赖于具体的土地管理业务,最终导致不同业务之间的土地管理数据互联互通和实现大规模数据的有效集成存在一定困难。实际上,土地科学学层面的土地系统是基于“人地权”关系视角下调整人地关系及其之上的人与人开展土地利用活动关系的权籍时空系统[1]。因此,需要建立一种有效的土地管理数据模型,使其不仅能够从理论上反映有关人地关系的权籍时空系统及其全范畴、全联系、共用性的土地问题或现象,并且能够以此为基础形成符合土地系统本质特征的数据组织范式,抽象土地管理的公共要素,明确各要素概念和类型,表达不同要素类型下的土地管理数据及它们之间的关系,为基于统一模型的数据共享集成提供基础。

  2 两种类型的LMDM

  2.1 基于产权的 LMDM

  欧美国家的土地管理主要基于土地及其附着物的产权定义,其数据模型主要围绕权利人、产权信息和以点、线、面、体为表达方式的空间信息展开。当前,国际上与土地相关的数据模型主要有 CCDM、LADM、STDM、 LCM 等。以地籍 2014[2]为基础,Christiaan LEMMEN 和 Peter VAN OOSTEROM 等在 ISO 和 OGC 的框架之下提出了 CCDM,从地理信息语义的角度出发,描述了地籍信息中的宗地、人和权利三方面内容和它们之间的关系,其核心数据类包括登记对象、权限、人[3]。在地籍 2014 的核心思想和 CCDM 的模型框架之上,ISO 发布了 ISO 19152 Land Administration Domain Model(LADM)标准[4]。该标准提出了土地管理域模型,其核心主要由 4 种数据类构成,分别是 Party、RRRs、LAUnit、SpatialUnit,涵盖了地籍管理中的核心部分:产权体、权利人和各种权利与限制,为基于产权和地籍的土地管理系统提供一种统一的数据组织和表达标准。但不足的是,以地籍和产权为理论基础的 LADM 模型对于处理以土地自然资源属性和土地利用为核心的土地管理方式具有一定的局限性。换句话说,它能够很好地表达土地归谁所有,但欠缺对土地质量、价值和土地利用方式和行为的完整表达。Christiaan LEMMEN 等以 LADM 为基础提出了 STDM。该模型认为土地管理的基础并不仅仅局限于 Parcel 和 RRRs,而是基于整个社会对土地的所有制方式,这些所有制形式可以是正式的或者非正式的、习惯的等[5]。 STDM 在一定程度上发展了土地管理的数据模型,但仍未跳出以产权为基础的模型框架。Valentina Sagris 和 Wim Devos 在 2009 年提出了 LCM 作为识别不同类型土地利用影像数据的方法,为基于遥感影像的土地利用类型识别提供了概念基础,并且对农用地、农户和农业管理三者之间的关系做出了描述[6]。该模型主要包含以下几个类:参考地块、农户、农业援助、权利和限制,其中,参考地块主要有 agricultural parcel、farmer block、physical block、topological block 和 cadastre parcel 4 种类型。此外,为了解决以产权为基础的土地管理系统与以农用土地利用为基础的农业管理系统之间的互操作和标准化等问题,Halil Ibrahim Inan 和 Valentina Sagris 等提出了一种数据模型来联结土地管理和农业管理的数据,使两个数据模型不仅在空间上取得了一致性,同时也在权限和主体上进行了有效的统一[7]。

  2.2 基于空间和属性的 LMDM

  与国外的土地管理相比,中国采取的多是资源利用和产权保护并重的土地管理模式,因此,中国土地信息系统服务于资源管理和资产管理两大方面[8-9]。目前,中国土地管理信息系统通常采用的数据模型一般包括三个核心数据类,即基础地理要素、管理业务要素和专题属性要素。其中,基础地理要素和管理业务要素是空间相关数据,它们以基本几何要素(点、弧段和多边形)为单元进行分层组织和存储,每一图层中的几何图形都与所记录的土地要素相对应的属性表关联。专题属性数据是非空间相关要素,这些与土地管理业务相关的属性数据主要以表格的形式记录在数据库中。以基本农田管理系统的数据模型为例[10],它的核心主要包括 4 种数据类:基础地理信息要素类、土地利用要素类、基本农田要素类和基本农田表格要素类(图 1)。其中,前三者属于空间相关要素,采用分层的方法进行组织管理;表格要素类属于非空间相关要素,采用二维关系表的方式进行组织管理。

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  然而在实际应用过程中,由于缺乏对中国土地系统核心理论的科学共识,不同业务中土地管理要素的概念语义及其表达不一致,以此建立的各业务系统中的核心概念关系及数据模型也难以统一,最终导致各系统之间难以建立有效的联系。具体表现在:一方面,现有数据模型以“基础地理要素 + 管理业务要素 + 专题属性要素” 模式建立,容易造成概念语义上的不一致。由于各土地管理业务部门都以业务为基础来理解和定义土地管理的主体和对象,没有严格统一的语义描述标准,因而产生了不同业务系统的数据模型对同一对象数据在描述和表达方面存在语义上的差别,进而造成了同一种土地管理对象在不同的数据模型中具有不同的属性结构。例如,在土地利用总体规划数据模型[11]中,基本农田保护要素仅包括面积、权属性质、土地质量、保护期限、责任人、四至和单产等属性;而在基本农田管理数据模型中,该要素则包含了更加广泛和详细的属性信息。这种语义异构问题极易造成数据模型在对象及关系表示上的差异。另一方面,现有数据模型主要以空间信息和非空间信息的区分来对数据进行统一组织和管理,忽略了土地管理作为人地关系的综合体,其中人地关系三者的内涵和的组织形式,而仅靠“空间 + 属性”的范式来进行数据组织,使数据之间的关系不够明确,土地管理中的主体、客体和对象三者之间的关系在数据中显得杂乱无章,难以突出土地管理的本质特征和共有属性,容易给大规模的数据集成造成困难。因此,亟需通过抽象土地管理中具有普遍意义的对象及其关联模式,明确它们的概念和关系语义,并以此建立一种新的数据模型,为基于统一模型的数据共享集成提供基础。

  3 基于人地关系的土地管理数据建模

  3.1 人地关系概念模型及其语义分析

  人地关系是人类与地理环境的相互作用关系,它是地球表层系统中最值得重视的主要关系[12-13]。人类社会通过生产有意识地改变着自己生存的物质条件,从而改变着周围的外在自然界。在此过程中,为自己和新的自然环境之间带来了新的关系,因此动态的人地关系可以理解为一种具有社会和历史特性的辩证关系[14-16]。

  从科学学层面来看,土地系统的本质是基于土地权籍理论视角下的有关“人与地”及其之上的人与人开展土地利用活动关系的一个“人地关系权籍时空系统”[17],因此,对土地管理一切过程的研究也应贯穿并应用“人地关系”三位一体的系统理论视角,才能正确地表达土地管理的共性特征,解决土地管理信息化中的一致性问题。其中,人是土地管理的主体,是制定和实施土地权籍制度,开展土地利用和管理行为的自然个体或法人组织;地是土地管理的空间对象也是土地管理的对象;关系是土地管理活动或者因土地制度而产生的主体与对象之间的关联。主体与对象不发生直接联系,而是通过关系作用于客体之上,同时,关系从一定程度上决定了主体和对象的定义方式和类型(图 2)。人地关系理论回答了土地管理过程中参与土地行为的主体是谁、参与土地行为的客体是什么、土地行为发生的原因和具体的土地行为过程等系列问题,是系统、全面地研究、解释和解决土地管理数据建模最核心、最基础问题的方法[17]。

  (1)土地主体。土地主体是土地关系的实施者,土地主体可以对相应的土地进行占有、管理或采取某种措施使自己获得收益。土地主体与土地关系存在着相互作用的关系,土地主体是产生土地关系的原因,相反,土地关系规定土地主体的行为。从土地关系对土地主体行为规定的角度,可以将土地主体分为权利人、行为人和管理人三种类型。权利人是对土地拥有一种或多种权利的主体;行为人是为了达到某种目的对土地实施一系列行为以期获得一定效益的主体。不同于权利人,行为人不直接拥有土地权利,而是以向权利人提供服务的形式实施土地行为的中介人、业务人或组织。行为人实质上是一种代理人,以契约、授权书为约定,在约定的范围内,代替权利人或管理人行使权利。通常以合同的方式从权利人或者管理人那里取得进入或实施某种行为的授权,是土地市场化的另一种表现。管理人是对土地及其相关的一切事务和权利人、行为人进行安排、监督的法律组织,其主要职责是对与土地相关的利益体进行法律规范。由于权利义务的双向法律关系 [18],管理人在具体实施管理活动时,应对利益双方进行确认,允许一方可以做什么,同时限制另一方不能做什么。

  (2)土地关系。土地关系是人与地及其上的人与人开展土地利用活动产生的直接或间接的联系,是以人类可以设置并行使的土地权籍为核心的土地制度,以及以土地可持续利用为核心的土地方法的集合,主要包括利用关系、管理关系和权利关系等。从土地管理实际应用层面来说,土地关系具体表现为联系土地管理主体与客体的行为、权利、责任和限制的总称。行为是土地对象所承载的一系列活动或法律事实,包括现实行为、能力行为、必要行为和禁止行为;权利是指对占有土地、允许或禁止从事某种土地行为的正式或非正式的授权,它可以是一种行为权利,也可以是一种物权;责任是指土地关系中必要的义务关系,而限制是指土地关系中禁止从事某种活动的规范和要求。

  (3)土地对象。土地对象是土地上行为客体的抽象概念,它是一定空间范围内的土地主体和土地关系的承载者。从土地科学视角来看,土地对象首先是一般的土地概念,具有土地的一般自然特性和功能,其次,它是关于土地利用和处置 “权”的土地,最后它是关于如何“获取”土地和确定“权”给 “人”的土地,从而规定了人与人开展土地利用活动的关系[17]。从数据结构上来说,土地管理活动中的土地对象由土地单元组成,土地对象在数据模型中定义为一个类,而土地单元则定义为一个实例,对象可以是一个单元也可以是多个单元的集成。在土地主体和土地关系的作用下,土地对象不只是一个空间上的几何体,它不仅具有本身内在的自然属性,也承载了主体对土地利用和占有所表现出来的资源和资产属性,并且还具有主体对土地的管理活动。因此,土地对象的语义应包含它的自然状态、利用行为、权限责任、关系人、空间范围和管理活动等几个方面(图 3)。

  3.2 土地管理数据建模

  在上述土地科学视角下,以土地管理中的人地关系概念模型和语义分析为基础,通过对其要素语义进行统一明确的表达,来抽取不同业务中共有的数据对象和关系,并构建土地管理数据模型。首先对土地管理全业务流程和业务内容进行综合分析,包括主体、权利、限制、责任、利用行为和过程;然后,通过整理和归纳中国土地管理领域内的法律规范、国家和行业标准等文件,并整合领域内的专家知识和各土地管理业务系统的数据库,将土地管理中的人地关系概念抽象出来;最后,在明确各概念关系的语义基础上,构建一种土地管理数据模型(图4)。

  该模型参考 ISO 19152 Land Administration Domain Model(LADM),结合中国土地系统中的人地关系语义,构建适合中国土地管理的数据概念模型,通过明确的人、地、业务和关系的语义,建立各要素数据之间的联系,其核心主要包含以下 4 个类:

  (1)LM_Party:可辨识的单个土地行为或权责主体,包括自然人、法人或行政组织,其子类为 LM_ GroupParty。

  (2)LM_Relation:土地权籍制度下的行为、权利、责任和限制。包含 LA_Activity,LA_Right,LA_ Responsibility 和 LA_Restriction 4 个子类。

  (3)LM_MAunit:业务活动对象的抽象类,其子类包含了不同土地管理业务中的对象。

  (4)LM_SPobject:土地管理空间对象,其实例概念由不同的状态概念、行为概念、对象概念或实例概念相互组合来进行表达。它与点、线、面数据类相连来对土地管理对象进行空间表达。

  在这个数据模型中,本文建立了土地管理业务对象类 LM_MAunit,它是介于土地管理关系和土地管理空间对象之间的概念,并用来连接 LM_Relation 和 LM_SPobject。由于土地管理具有复杂的业务体系,每个业务有自己相对独立的内容和操作流程,不同业务之间的语义差别较大,将土地管理的业务对象单独抽出来,将有利于不同数据之间的集成和共享。土地管理的空间数据、关系数据、业务数据通过 LM_MAunit 进行集成,一个对象概念在叠加了土地管理人和土地管理关系信息后,与土地管理业务对象相匹配,然后经由它与土地管理空间对象集成,这样形成一种对不同数据和系统的共享的描述。该数据模型的结构提供了一种统一的土地管理整体框架,以人地关系为架构使其能够支持不同业务系统之间的对土地管理要素数据的一致性表达。同时,不同业务系统之间可以基于该模型标准化的术语和统一的概念语义表达机制,在更大的范围内实现信息共享和互操作。针对土地管理的对象概念和关系,各个类的数据属性结构如表 1 — 表 4 所示。

  4 分析与讨论

  4.1 模型比较分析

  基于土地权籍理论的人地关系模型为土地管理数据建模提供了一种新的范式,这种范式不随着业务的改变而改变,而是将土地管理中各相关要素及其关系进行整体考虑,抽取其中的本质特征和各业务共有的对象及关系属性,来形成统一的数据模型。

  与原有的数据模型相比,本文所构建的数据模型不依赖于具体的土地管理业务,不同的业务相关的要素和数据都可以在新的数据模型中找到自己所对应的类,即不同对象都可以相应地归属到人地关系这一整体架构中,所有土地管理相关的数据将按照人地关系架构的 4 个数据类进行分类和关联,并使用统一的描述方法对其进行表达,使不同业务中的数据达成语义层次上的概念一致和关系明确。以基本农田数据为例,原本在不同系统中定义不一致的基本农田数据,在新模型中统一为地块数据类,地块数据类仅描述原数据作为一个空间对象的面积、四至等空间属性,而与地块数据类相关联的业务数据类则包含与该空间对象相对应的基本农田保护、土地调查、用途管制等不同业务类型及其方法;同时,以业务数据类为基础,该空间对象间接与其业务相对应的管理主体,利用行为和权责义务等数据相关联。由此,相较于原有的数据模型,数据的概念及其之间的关系更加明确,更容易形成统一的数据模型来实现不同业务在语义上的集成。

  此外,在土地管理信息化实践中,原有数据模型采用的数据集成方式为:通过建立系统互操作的服务接口,以网络数据发布的形式来完成不同系统和数据之间的集成与互操作。本文提出的数据模型将通过统一的人地关系范式,对各部门各类土地管理数据进行统一建模管理,数据组织方式和数据内容具有较高的集中性和综合性,数据集成与互操作在统一标准化的数据模型框架下完成(图 5)。

  由于以服务式集成的各类土地管理信息系统是各个地方及部门按照自身的需求来建立的,在功能上能够较好地与自身条件相匹配,因而在其功能上具有较强的针对性,能够服务于特定地域的特定需求。而在其他方面,与服务式集成相比,本文提出的数据模型所具备的主要优势包括:(1)良好的扩展性。由于数据模型是建立在通用性原则之上的,系统的软件或功能等能够建立在这种通用性上从而得到良好的扩展性。(2)良好的维护性。当土地管理政策发生变化或管理技术手段得到发展时,统一的数据模型将具有更加优秀的适应能力,而不需要对其框架下的土地管理信息系统进行逐一修改。(3)降低了复杂性。不需要像服务式集成模式一样建立多种子系统及相应的服务接口,大大降低了土地管理系统建设的复杂性。——论文作者:马万钟1,2,詹长根3 ,朱小杰4

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