馮善元，胡檢平，方 玲，劉丹里，錢(qián)宇晨，張紅霞，胡 斌*

（1. 湖北省自然資源廳征地事務(wù)中心（省重點(diǎn)項(xiàng)目辦），湖北武漢430070）

為加強(qiáng)土地管控、節(jié)約集約用地以及控制建設(shè)用地過(guò)快增長(zhǎng)，有必要在優(yōu)化土地征供信息審批方式的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步加強(qiáng)土地征供審批后的監(jiān)管工作。傳統(tǒng)土地批后監(jiān)管主要采用土地使用登記、定期抽查等方式，存在監(jiān)管效率低、土地資源數(shù)據(jù)共享程度低等缺點(diǎn)，因此越來(lái)越多的智能算法被應(yīng)用于土地審批監(jiān)管方法中。金宜[1]等采用北斗技術(shù)構(gòu)建監(jiān)管系統(tǒng)，根據(jù)建設(shè)用地的空間分布信息對(duì)土地批后信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與監(jiān)管，但由于缺少對(duì)存量建設(shè)用地租賃、劃撥、出讓等類(lèi)型用地信息的整合，導(dǎo)致監(jiān)管效果并不理想；張磊[2]等采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)從數(shù)據(jù)維護(hù)安全的角度建立可有效監(jiān)管土地批后信息數(shù)據(jù)的交互數(shù)據(jù)鏈和監(jiān)管數(shù)據(jù)鏈雙鏈結(jié)構(gòu)模型，雖提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?，但無(wú)法保證監(jiān)管的可信度，且監(jiān)管效率偏低。鑒于此，結(jié)合數(shù)據(jù)整合算法，本文研究并設(shè)計(jì)了一種新的征供一體化土地監(jiān)管模型，以期通過(guò)動(dòng)態(tài)監(jiān)管土地批后信息，提高土地資源的管理效率，為地籍管理、土地利用變更調(diào)查等工作提供基礎(chǔ)性參考。

1 模型構(gòu)建方法設(shè)計(jì)

1.1 征供一體化土地批后權(quán)限信息采集

土地綜合征供主要包括國(guó)有土地和建設(shè)用地兩種類(lèi)型。根據(jù)公共利益的具體需要，國(guó)家可依法征收、征用集體土地[3]，因此土地征供一體化審批后監(jiān)管模式的監(jiān)管內(nèi)容主要涵蓋土地征收的建設(shè)狀況、土地出讓過(guò)程以及土地審批信息的動(dòng)態(tài)監(jiān)控（圖1）。本文對(duì)征供土地每個(gè)環(huán)節(jié)的基本信息、建設(shè)信息和征供記錄等進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)，具體見(jiàn)表1。

土地征收審批后監(jiān)管信息主要服務(wù)于監(jiān)管機(jī)構(gòu)和土地所有者。監(jiān)管機(jī)構(gòu)主要包括市司法局、市土地管理局、城市規(guī)劃管理局和城市房地產(chǎn)規(guī)劃建設(shè)局。因此，監(jiān)管機(jī)構(gòu)的權(quán)限信息收集包括土地供應(yīng)和建設(shè)信息，以及各監(jiān)管機(jī)構(gòu)監(jiān)管過(guò)程產(chǎn)生的規(guī)則和條例[7]；土地所有者的權(quán)限信息收集包括土地使用權(quán)持有者的身份信息、聯(lián)系方式和使用記錄。在土地征收出讓合約的基礎(chǔ)上，將土地供應(yīng)建設(shè)信息、規(guī)章制度信息、身份信息、聯(lián)系方式和征用記錄5 類(lèi)信息形成5 個(gè)可信監(jiān)管數(shù)據(jù)源[8]，依次用A1～A5表示，并將其各自組成的數(shù)據(jù)集融合為相應(yīng)的可信數(shù)據(jù)庫(kù)，便于建立監(jiān)管模型。

在解析、分類(lèi)征供土地一體化監(jiān)管模型監(jiān)管流程和內(nèi)容以及監(jiān)管信息的基礎(chǔ)上，對(duì)征供土地批后監(jiān)管信息的服務(wù)對(duì)象進(jìn)行分析，并采集對(duì)應(yīng)的權(quán)限數(shù)據(jù)，得到具有監(jiān)管行為動(dòng)態(tài)特性的監(jiān)管數(shù)據(jù)源，為后續(xù)監(jiān)管數(shù)據(jù)智能合約設(shè)計(jì)提供有力的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1.2 基于數(shù)據(jù)整合的監(jiān)管數(shù)據(jù)智能合約設(shè)計(jì)

由于采集的監(jiān)管數(shù)據(jù)屬于異構(gòu)數(shù)據(jù)源，為提高數(shù)據(jù)資源的利用率、優(yōu)化土地征供信息的監(jiān)管效果[9]，本文基于其分布特點(diǎn)和異構(gòu)性，利用數(shù)據(jù)整合技術(shù)對(duì)監(jiān)管信息進(jìn)行集成，進(jìn)而設(shè)計(jì)一個(gè)智能合約，以獲得更好的監(jiān)管模型。數(shù)據(jù)集成的主要對(duì)象是異構(gòu)資源。根據(jù)異構(gòu)資源數(shù)據(jù)的類(lèi)型、結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義進(jìn)行分類(lèi)集成[10]。為了確保集成后數(shù)據(jù)能在不改變數(shù)據(jù)提取完整性的情況下保留原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)元素，本文采用映射轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)資源中間件的方法對(duì)原始異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，具體見(jiàn)圖2，監(jiān)管信息類(lèi)別的權(quán)限數(shù)據(jù)資源主要存儲(chǔ)于異構(gòu)數(shù)據(jù)源層，經(jīng)過(guò)中間件層的預(yù)處理過(guò)濾原始數(shù)據(jù)，以得到不含噪聲的監(jiān)管信息，則有：

式中，F(xiàn)i為數(shù)據(jù)清洗結(jié)果；ft為滑動(dòng)窗口維度；Ai為第i個(gè)權(quán)限數(shù)據(jù)，i=1'2'...'5。

式中，St為數(shù)據(jù)品質(zhì)參數(shù)；h0為偏置項(xiàng)；r1為數(shù)據(jù)特征值。

通過(guò)從其他地區(qū)監(jiān)管機(jī)構(gòu)得到的同期監(jiān)管數(shù)據(jù)來(lái)確定特定地區(qū)的監(jiān)管處理水平[11]，即

式中，C0為監(jiān)管周期；a0為土地建設(shè)信息占監(jiān)管信息的比例；α0為數(shù)據(jù)自由度；Sj為有效激活函數(shù)。

中間件層可對(duì)不同數(shù)據(jù)源的監(jiān)管信息進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使其能在智能合約中進(jìn)行統(tǒng)一處理和分析。采用中間件包裝器消除各權(quán)限資源數(shù)據(jù)的冗余度，則有：

式中，H1為數(shù)據(jù)冗余度修正因子；g0為模擬參數(shù)；b0為數(shù)據(jù)回報(bào)基數(shù)；J1為業(yè)務(wù)監(jiān)管階段數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)度。

在體系的數(shù)據(jù)模式轉(zhuǎn)換器和查詢(xún)轉(zhuǎn)換器中引入映射轉(zhuǎn)換規(guī)則，以提高數(shù)據(jù)的獨(dú)立性與擴(kuò)展性[12]。在智能監(jiān)管過(guò)程中，監(jiān)管對(duì)象的數(shù)據(jù)通常來(lái)自不同的數(shù)據(jù)源，為進(jìn)行有效監(jiān)管，需對(duì)這些多源數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和統(tǒng)一處理。映射轉(zhuǎn)換規(guī)則可統(tǒng)一不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式，使智能監(jiān)管系統(tǒng)能更加高效地分析和處理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的監(jiān)管。

映射轉(zhuǎn)換規(guī)則的表達(dá)式為：

式中，M0為數(shù)據(jù)類(lèi)屬性；ρ0為映射超平面維度；u0為映射次數(shù)；n1為枚舉值。

基于上述規(guī)則延展權(quán)限資源數(shù)據(jù)，計(jì)算公式為：

式中，Hi為數(shù)據(jù)集成次數(shù)；K0為數(shù)據(jù)一致性因子；Wt為延展系數(shù)。

延展權(quán)限資源數(shù)據(jù)是指對(duì)監(jiān)管對(duì)象的各種權(quán)限、許可、合規(guī)等進(jìn)行整合和延伸的數(shù)據(jù)，包括企業(yè)的經(jīng)營(yíng)許可、行業(yè)監(jiān)管要求、法規(guī)政策等信息。通過(guò)分析、處理延展權(quán)限資源數(shù)據(jù)，智能監(jiān)管系統(tǒng)能更加全面地了解監(jiān)管對(duì)象的情況，有效監(jiān)督和管理其行為。

由此得到的數(shù)據(jù)統(tǒng)一模式為：

式中，Gt為數(shù)據(jù)整合結(jié)果；e為運(yùn)算誤差；y0為有效數(shù)據(jù)抽樣頻率；β0為距離權(quán)值。

在權(quán)限資源數(shù)據(jù)整合結(jié)果的基礎(chǔ)上，對(duì)模型的智能合約進(jìn)行設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)加密來(lái)驗(yàn)證整合數(shù)據(jù)是否能滿(mǎn)足相關(guān)規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)限定范圍，從而自動(dòng)執(zhí)行模型合約邏輯[13]。整合數(shù)據(jù)在自由信道內(nèi)的傳輸過(guò)程可表示為：

式中，Ke為數(shù)據(jù)傳輸速率；Ha為加密類(lèi)型；Sg為哈希函數(shù)計(jì)算結(jié)果。

根據(jù)私鑰與數(shù)據(jù)的授權(quán)文件追溯數(shù)據(jù)的安全性，對(duì)整合數(shù)據(jù)添加唯一不可逆的授權(quán)簽名，進(jìn)而有效防止信息泄露，即

式中，ba為決策函數(shù)；t1為授權(quán)時(shí)間；Yg為簽發(fā)時(shí)間信息。

根據(jù)上述分析與計(jì)算，本文通過(guò)合約調(diào)用接口實(shí)現(xiàn)鏈間監(jiān)管數(shù)據(jù)的交互。智能合約算法執(zhí)行流程見(jiàn)圖3。本文設(shè)計(jì)的智能合約旨在加強(qiáng)數(shù)據(jù)鏈前監(jiān)管、數(shù)據(jù)傳輸安全性和緩解監(jiān)管模型負(fù)載壓力。算法步驟1～6 是追溯監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)監(jiān)管信息的控制，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)授權(quán)和取消授權(quán)對(duì)監(jiān)管信息進(jìn)行控制操作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)容、格式和交互監(jiān)管[14]；步驟7～9 通過(guò)查詢(xún)公共監(jiān)管數(shù)據(jù)鏈，向土地使用者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供可公開(kāi)追蹤的數(shù)據(jù)；步驟10～16 通過(guò)敏感數(shù)據(jù)查詢(xún)，從監(jiān)管數(shù)據(jù)鏈寫(xiě)入、讀取數(shù)據(jù)，以獲得數(shù)據(jù)流和轉(zhuǎn)換方法。智能合約保證了監(jiān)管數(shù)據(jù)的安全傳輸，主要服務(wù)于征供一體化土地監(jiān)管模型內(nèi)部數(shù)據(jù)的流動(dòng)。

1.3 征供一體化土地批后監(jiān)管模型構(gòu)建

本文結(jié)合整合數(shù)據(jù)智能合約構(gòu)建征供一體化土地批后監(jiān)管模型。該模型的運(yùn)行模式分為初始化、數(shù)據(jù)量化和動(dòng)態(tài)監(jiān)管3個(gè)階段（圖4），與數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)形成平行映射的關(guān)系。整合模型的具體運(yùn)行流程為：

1）初始化階段。初始化綜合數(shù)據(jù)，包括土地征用的數(shù)量和持續(xù)時(shí)間以及土地持有人的基本信息。監(jiān)管機(jī)構(gòu)為土地收購(gòu)和供應(yīng)的參與者分配代碼，每個(gè)代碼對(duì)應(yīng)一個(gè)唯一的哈希值。在這項(xiàng)業(yè)務(wù)開(kāi)始時(shí)，資源管理層實(shí)時(shí)上傳數(shù)據(jù)到云層，并驗(yàn)證所有上傳數(shù)據(jù)的加密狀態(tài)，達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)后，通過(guò)驗(yàn)證輸出監(jiān)管信息列表；否則，駁回。

2）數(shù)據(jù)量化階段。初始化完成后，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)度，并調(diào)用智能合約更新監(jiān)管數(shù)據(jù)的哈希值，然后再次計(jì)算數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)度[15]，并疊加智能合約的輸出結(jié)果，形成一個(gè)可信的數(shù)據(jù)監(jiān)管本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)。建立數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實(shí)時(shí)收集與土地批后監(jiān)管相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括土地供應(yīng)情況、項(xiàng)目進(jìn)展?fàn)顟B(tài)、違規(guī)行為指標(biāo)等。一項(xiàng)業(yè)務(wù)的完成是一次迭代過(guò)程，經(jīng)過(guò)多次迭代，形成5 個(gè)相應(yīng)的可信數(shù)據(jù)庫(kù)。監(jiān)管數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)度的計(jì)算公式為：

式中，D0為數(shù)據(jù)的授權(quán)簽名；Cr為數(shù)據(jù)冗余度；Tt為數(shù)據(jù)的屬性約束。

3）動(dòng)態(tài)監(jiān)管階段。①實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警：利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)處理和分析采集的數(shù)據(jù)，驗(yàn)證智能合約輸出的監(jiān)管數(shù)據(jù)信息是否符合輸出要求，并檢查監(jiān)管數(shù)據(jù)的輸入和輸出是否符合監(jiān)管模型的當(dāng)前狀態(tài)，識(shí)別出潛在的風(fēng)險(xiǎn)和異常情況；驗(yàn)證完成后，將塊數(shù)據(jù)添加到本地區(qū)塊鏈，基于分析結(jié)果設(shè)立預(yù)警系統(tǒng)，一旦發(fā)現(xiàn)異常情況，系統(tǒng)將及時(shí)發(fā)出預(yù)警信號(hào)，通知相關(guān)監(jiān)管部門(mén)和人員進(jìn)行干預(yù)和調(diào)查，并修改當(dāng)前數(shù)據(jù)狀態(tài)；最后其他用戶(hù)節(jié)點(diǎn)將同步更新系統(tǒng)的本地區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)信息，完成數(shù)據(jù)上傳，同時(shí)數(shù)據(jù)加密傳輸?shù)皆茢?shù)據(jù)庫(kù)，完成數(shù)據(jù)上傳到云端。②自動(dòng)化決策和執(zhí)行：根據(jù)相關(guān)法規(guī)政策和監(jiān)管要求，制定具體的監(jiān)管規(guī)則和決策邏輯，包括針對(duì)違規(guī)指標(biāo)、處罰措施等內(nèi)容的規(guī)定，進(jìn)而構(gòu)建智能決策模型，該模型可根據(jù)監(jiān)管對(duì)象的數(shù)據(jù)輸入，自動(dòng)判斷是否存在違規(guī)行為，并生成相應(yīng)的決策方案；最后將這些決策方案與執(zhí)行系統(tǒng)進(jìn)行鏈接，使監(jiān)管決策能自動(dòng)轉(zhuǎn)化為具體的執(zhí)行措施。

2 實(shí)驗(yàn)論證分析

為測(cè)試本文設(shè)計(jì)的征供一體化土地批后監(jiān)管模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能，將引入其他土地批后監(jiān)管模型與本文模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

以某地區(qū)的土地利用信息為例，利用CBERS-1中巴遙感衛(wèi)星（重訪(fǎng)周期短、獨(dú)立靈活）對(duì)該地區(qū)近5年的土地征用和出讓狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，將衛(wèi)星和航空照片作為土地利用信息操作的底圖，采用數(shù)值攝影測(cè)量方法監(jiān)測(cè)研究區(qū)44個(gè)地塊的土地利用現(xiàn)狀，并用鋼尺測(cè)量邊界長(zhǎng)度。研究區(qū)用地信息采集情況見(jiàn)圖5。從空間上看，征用和供應(yīng)土地可分為基本建設(shè)用地和個(gè)人建設(shè)用地，地籍要素采用分類(lèi)編碼方法進(jìn)行管理。在城市地籍要素分類(lèi)中，主要類(lèi)別采用表面分類(lèi)法，次要類(lèi)別采用線(xiàn)分類(lèi)法，地籍要素采用十位數(shù)的層次代碼，可分為大類(lèi)、小類(lèi)、一級(jí)類(lèi)、二級(jí)類(lèi)、三級(jí)類(lèi)和四級(jí)類(lèi)。為與《城市地籍調(diào)查條例》保持一致，集體建設(shè)用地信息也采用分類(lèi)編碼的管理方法。由于城市地籍管理的基本單位是地塊，管理的一般單位是街區(qū)，因此集體建設(shè)用地信息的獲取以村坊為單位進(jìn)行信息采集，并采用分層的方法對(duì)要素進(jìn)行組織和管理（表2）。

圖5 研究區(qū)用地信息采集

采用上述方法在214.6 km2的實(shí)驗(yàn)區(qū)采集分辨率為0.25 m 的衛(wèi)星遙感圖像和分辨率為0.15 m 的航空攝影測(cè)量圖像，再?gòu)倪吔邕吘壷腥コ写终`差邊緣，以GPS測(cè)量的邊界點(diǎn)坐標(biāo)為理論真值。

2.2 實(shí)驗(yàn)說(shuō)明

土地征收和供應(yīng)模型的目的是將所有土地征收信息數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在模型的塊節(jié)點(diǎn)中，并根據(jù)使用智能合約處理監(jiān)管邏輯業(yè)務(wù)過(guò)程中生成的數(shù)據(jù)交互記錄運(yùn)行模型。因此，根據(jù)監(jiān)測(cè)時(shí)間，將土地利用信息的監(jiān)測(cè)結(jié)果鏈接到相應(yīng)的遙感圖像、解釋信息和實(shí)地照片等信息數(shù)據(jù)上，結(jié)合土地利用的空間、審批和流轉(zhuǎn)信息，生成智能合約，以約束監(jiān)管數(shù)據(jù)的傳輸，從而構(gòu)建監(jiān)管模型。

2.3 模型應(yīng)用結(jié)果分析

由于本文中智能合約模型采用共識(shí)機(jī)制，所有節(jié)點(diǎn)都選擇主節(jié)點(diǎn)來(lái)記錄、驗(yàn)證和傳輸監(jiān)管數(shù)據(jù)。因此，為了提高模型故障節(jié)點(diǎn)的容錯(cuò)效率，將合同的調(diào)用時(shí)間與數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間之間的差值設(shè)置為0.25 s。以基于聚類(lèi)分析的信息監(jiān)管模型（方法1）、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息監(jiān)管模型（方法2）作為本文方法的對(duì)照方法，分別測(cè)試不同模型對(duì)于監(jiān)管數(shù)據(jù)信息寫(xiě)入與查詢(xún)的吞吐量，結(jié)果見(jiàn)圖6，在相同監(jiān)管業(yè)務(wù)信息量的條件下，3 種模型的寫(xiě)入與查詢(xún)吞吐量均隨監(jiān)管業(yè)務(wù)量的增加而呈現(xiàn)不均勻的變化趨勢(shì)，但本文模型的寫(xiě)入與查詢(xún)吞吐量均遠(yuǎn)高于對(duì)照方法，其原因在于，本文模型可根據(jù)征地與出讓土地的流轉(zhuǎn)關(guān)系，對(duì)土地征收征用和土地供應(yīng)相關(guān)業(yè)務(wù)進(jìn)行特征分析與采集，提高了土地批后監(jiān)管信息傳輸?shù)牧鲿承?，進(jìn)而提高了業(yè)務(wù)處理效率。實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果表明，本文模型能夠提高土地資源數(shù)據(jù)的管理效率。

圖6 模型寫(xiě)入與查詢(xún)吞吐量測(cè)試結(jié)果

2.4 共識(shí)處理時(shí)延對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文模型在土地批后監(jiān)管中的信息管理效率，采用共識(shí)處理時(shí)延指標(biāo)評(píng)價(jià)不同模型對(duì)土地監(jiān)管數(shù)據(jù)的管理效率，數(shù)值越小，表明管理效率越高，結(jié)果見(jiàn)圖7，本文模型在10～50 次監(jiān)管信息密文生成條件下，對(duì)于土地批后監(jiān)管信息的共識(shí)處理時(shí)延均處于最低區(qū)間，而對(duì)比方法的處理時(shí)延較長(zhǎng)，說(shuō)明本文模型面向征供一體化土地批后監(jiān)管數(shù)據(jù)信息具有較高的處理效率，能夠保證土地資源信息管理的效率。

圖7 監(jiān)管信息共識(shí)處理時(shí)延對(duì)比結(jié)果

3 結(jié) 語(yǔ)

本文基于數(shù)據(jù)整合算法，通過(guò)采集土地批后權(quán)限數(shù)據(jù)信息與設(shè)計(jì)智能合約，保證了模型自動(dòng)執(zhí)行合約邏輯；并根據(jù)監(jiān)管數(shù)據(jù)的平行映射原理，構(gòu)建土地批后監(jiān)管模型；最后通過(guò)實(shí)例應(yīng)用驗(yàn)證了本文模型具有較高的監(jiān)管效率。