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农业现代化研究

土地工程大数据平台在土地整治中的应用

发展大数据是国家和地方政府做出的重要战略决策。2014年,大数据首次写入政府工作报告[1]。2015年,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,大数据成为国家级的发展战略[2]。随后,国家发改委、工信部、环保部、农业部等相关部门出台了一系列政策,鼓励大数据产业发展。同时,陕西省也出台了大数据与云计算产业发展五年行动计划和实施方案[3]。2020年,中央出台第一份要素市场化配置文件,数据作为新型生产要素写入文件[4]。一系列政策为大数据产业发展营造了良好的政策和发展环境。

土地整治包括农用地整理、建设用地复垦、未利用地开发。大数据是一种数据量大,种类多、增长率快的数据集。基于土地整治与大数据契合点搭建土地工程大数据平台,有助于实现快速科学决策、高效现代化管理,能动协调人地关系和谐发展。

一、土地整治现存问题

(一)选址决策难

由于土地整治需符合土地利用总体规划、城市规划、土地整治专项规划等规划,还得满足政府、企业、当地人民群众的社会、经济和生态效益,在土地整治选址策划阶段需综合考虑因素较多,方案定制难度较大。

(二)规划设计难

规划设计是土地整治项目实施的重要阶段之一,由于决策者需求、思维不断变化和不确定性,需得耗费大量人员和时间成本不断进行规划修改完善,亟须有平台或软件快速进行规划修改完善,达到最优规划方案,满足决策者对规划方案的需求。

(三)施工管理难

土地整治施工过程污染物空间分布状况、土方测算、施工进度控制工作量大,难度高,成本预算精度不高,造成施工过程人员室内工作量大,施工过程管理难。

(四)后期维护难

在农业综合管理模型中,土壤水的Hydrus模型、RZWQM模型以及DNDC等经典模型仅支持单机操作,须得将数据存储至相应的计算机上才能进行模拟计算,或者需下载相应的农业综合管理模型。不能随时随地掌握监测数据情况,修正维护较难。

二、土地工程大数据平台关键技术

土地工程大数据平台关键技术主要包括:数据采集技术、数据清洗技术、网络爬虫技术、流式数据处理技术、共享接口、数据可视化技术等。

(一)搭建平台

利用Hadoop技术、Spring技术对公共数据、业务数据进行封装,构建数据层;利用WebService技术、AJAX技术、Tomcat技术对封装数据及服务层的模型、算法、接口进行交互调用,构建平台层;根据业务需求,快速搭建原型系统,构建应用层。

(二)耦合并优化模型

通过耦合Hydrus模型、RZWQM模型以及DNDC等经典的农业综合管理模型,并进行优化;同时基于web系统的并行多线程计算模式,配置标准参数录入,提升了计算效率。对于优化的模型,采用室内检测数据进行模型的校准,以达到最优解时的模型准确性。

(三)研发子系统

目前已搭建了土地整治项目概念规划系统、土地工程大数据决策分析系统等,已在土地整治规划、农业生产水肥管理、人居环境治理决策等方面取得显著成效。

三、平台在土地整治项目中的应用

(一)在人居环境方面的应用

以石川河人居环境提升项目水源选择为例,通过大数据平台快速关联并分析注入石川河水源的远近、水质和工程造价等信息,采用人机交互方式不断优化决策方案,最终为决策者提供最优方案。

(二)在污染土地修复方面的应用

以污染土地修复项目为例,选定项目区,以地理空间坐标为关键词,建立辐射半径,一是智能关联气候、土壤、水、土地利用等自然因素以及人口、交通状况、公共设施等社会经济因素数据,为项目决策提供辅助信息,以及为项目实施后对周边影响进行决策分析;二是在数据库原有数据基础上,结合实地采样数据,分析项目区污染物分布状况;三是在污染物详细分布基础上,提出精准修复方案。

(三)在土地整治规划方面的应用

在土地整治规划方面,实现了项目快速挖掘、规划设计、方案编制等功能。已成功用于榆林沙荒地整治、延安治沟造地等一百余个项目中,相比传统方式,单个项目节约规划时间和人工成本50%以上。

土地工程大数据平台具有数字化、网络化、智能化的特性,可为国土空间规划、山水林田湖草综合整治等复杂性问题解决提供平台支撑,还可基于平台快速搭建生态环境动态监测、美丽乡村及新型城镇化建设等业务应用系统,助推土地工程和土地信息化发展[5]。未来可利用土地工程大数据平台,在土地整治工程等项目选址、策划、规划、设计、施工、管理以及评价等全流程中进行应用,打造项目终身数字化管理模式[6-8]。

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