破解领导干部自然资源资产离任审计难点的地理信息技术

作 者:

作者简介:
张进发,浙江省审计厅

原文出处:
中国审计

内容提要:

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期刊代号:V3
分类名称:审计文摘
复印期号:2018 年 03 期

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      领导干部自然资源资产离任审计是一项全新的事业,审计监督对象由传统的项目资金转变为地理空间信息数据,审计部门急需一个破门利器。本文引入地理信息系统(GIS)实施精准审计,就如何破解领导干部自然资源资产离任审计中“门难进、量难核、图难测”的审计难点,谈一些方法和技巧。

      地理信息部门的数据资源运用

      基于地理信息部门丰富的数据资源服务、“所见即所得”的影像解译能力和强大的空间信息分析计算能力,一方面,审计通过测绘部门基础地理信息数据、影像数据、地理国情普查和监测数据的共享与服务,取得领导干部任期时点的自然资源资产变动情况;另一方面,可运用GIS技术定位、比对、计算及综合分析方法,对自然资源资产在数量、变量、质量和属性等方面进行规定性的确认和符合性的审查。

      一是整合数据。浙江省目前已形成以地表覆盖、地形地貌、地理国情要素等基础性地理国情信息为核心,以大陆海岸线、滩涂资源、海岛(礁)、陆域、水土流失、生态公益林、城市建成区、城市建成区绿地率及绿化覆盖率、平原区地面沉降等专题地理国情信息为补充的地理国情普查和监测成果数据库群,各市、县也结合自身实际形成了丰富的市、县情普查成果。其中,地表覆盖是利用高分辨率遥感影像解译和全野外核查的技术手段,按“所见即所得”的原则获取耕地、园地、林地、草地、水域的类别、位置、范围、面积及其空间分布状况。在审计试点中,审计人员制订标准数据采集模板,收集大量的专题数据,包括国土部门的土地利用总体规划、已批准规划局部调整项目、土地变更调查、矿产资源规划、土地整治项目、供地项目等,林业部门的公益林数据、二类小班数据等,规划部门的市、县域总体规划,统计部门的统计年鉴,环保部门的生态环境功能区规划,水利部门的水资源综合规划、饮用水水源环境保护规划、水资源公报等,以及其他涉及国家、区域重大资源相关政策变化的文件、资料。此外,浙江省地理空间数据交换和共享平台已经集成整合了41个省级部门和单位的253个大类、2500多个与地理空间位置有关的专题信息图层数据,并由各有关部门负责持续更新。丰富的专业数据为有效开展领导干部自然资源资产离任审计提供了坚实的基础。

      二是优化审计流程。在前期试点中,审计组总结出地理信息技术在领导干部自然资源资产离任审计中的应用流程,即商需求、取数据、定位置、找差异、辨性质、查审批、核外业七个步骤与环节(见图),围绕审计目标与需求,实施有效审计。

      三是打通线上与线下、前台与后台审计。广泛采用大数据审计模式对领导干部自然资源资产离任审计各项需求进行批量作业,打破审前、审中的时间界限以及一线与后台审计的空间距离,利用测绘部门资源与技术优势,进一步提升审计效率与审计目标的指向性。在各审计组进点前,充分发挥省地理信息中心的后台技术密集与数据资源共享的优势,在审前调查阶段即集中完成运用GIS技术对全省所有县、市长经济责任审计项目中自然资源资产离任审计内容的疑点排查,形成初步审计成果。同时,强化审计组织方式的灵活结合,打通后台数据处理与图上作业、现场审计与外业踏勘核实的隔离,使GIS技术在审计应用中实施全过程无缝对接。

      打造GIS审计智能平台

      为进一步深化GIS技术在领导干部自然资源资产离任审计中的运用成效,2016年,浙江省审计厅联合省地理信息中心有关专家专门成立了重点课题组,研究地理信息技术在领导干部自然资源资产离任审计中的运用,其核心任务是固化经验做法与技术方法,打造GIS审计智能平台软件,便于一般审计人员操作掌握。

      (一)系统开发

      该平台采用B/S架构,具有异地浏览和信息采集的灵活性。用户可以通过浏览器访问Internet上的文本、数据、图像等,其分布性特点使得用户可以随时随地进行查询、浏览等业务处理且维护方便,可通过改变网页实现所有用户的同步更新。该平台采用组件式模块,其优势在于低耦合,方便任务分配及敏捷开发实现,也为后续的模块扩展提供了空间,且服务类型与内容多样化,可以根据模型方法添加新的服务,经过注册后提供给用户调用。

      

      (二)系统功能

      系统功能目前包括数据输入与整理、典型疑问地块分析、专题数据纠正、总体评价四个方面。

      数据输入与整理。所需数据包含基础测绘、地理国情普查数据、专题数据等,这些数据格式、坐标各异,通过数据输入与整理模块,形成统一的分析、评价底图数据。

      典型疑问地块分析。按照典型疑似违规类型进行空间自动叠加分析,得到典型疑问地块情况,可导出图形与表格,供审计人员外出作业进一步核实。目前设计采用GP Service或SOE的方式进行服务功能扩展,后期设计采用Hbase进行分布式NoSQL存储,结合Spark进行分布式并行运算服务,提供高效率的用户任务反馈。

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