森林资源资产地域审计重点筛选模型构建及应用

• 作者: 侯勃 王腾飞 窦思敏 马仁锋
• 来源期刊: 南京林业大学学报（自然科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 林地 破碎度 森林资源 资产审计 国土审计 浙江省
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 46-52
• 页数: 7页
• 分类号: S758|F326
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2006.201711009

摘要

[目的]筛选区域森林资源资产审计重点地块,既可以提高中国森林资源资产审计效率,又可以完善国土审计的地理信息应用技术.[方法]基于林地景观格局视域,运用ENVI和ArcGIS将浙江省各市域2000、2005、2010、2015年4期遥感影像数据转换为网格分辨率为30 m ArcGrid数据格式,并运用Fragstats 3.3进行林地破碎度指标计算,构建基于林地破碎度综合指数和集中度指数的森林资源资产地域审计重点筛选模型,用此模型筛选浙江省森林资源资产重点审计城市.[结果]所构建的模型有望提高政府国土自然资源资产审计重点甄别效率;利用所构建的模型对浙江省11个地级市森林资源资产进行评估,筛选出舟山、金华、湖州、嘉兴和绍兴5个重点审计城市为全省森林资源资产地域审计的重点区域,佐证了模型科学性;模型在浙江省的案例应用表明,在森林资源资产审计中将森林资源清查和现代地理信息技术有机结合,可提升国土审计的地域主体识别效率与审计结果的可视化解读.[结论]基于林地景观格局的视角构建森林资源资产审计重点区域识别模型,可将提高审计效率的基点落在林地景观变动幅度较大行政区层面.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马仁锋	宁波大学地理与空间信息技术系	188	914	15.0	22.0
2	王腾飞	宁波大学地理与空间信息技术系	39	133	6.0	9.0
3	窦思敏	宁波大学地理与空间信息技术系	17	24	3.0	3.0
4	侯勃	宁波大学地理与空间信息技术系	3	3	1.0	1.0