农业环境审计大数据诊断系统研究

李兆东 张倩

【摘 要】 “十四五”规划强调，全面推进乡村振兴，优先发展农业农村。农业农村的发展离不开全面高效的审计监督，发展大数据审计是提高审计效率、完善环境审计体系、促进农业高质量发展的必经之路。目前我国环境审计大数据分析过程中存在一些问题，包括审计深度有待挖掘、审计证据的精度不够高、大数据分析的应用比较局限等。大数据审计的完善可以通过拓宽审计证据获取渠道和完善审计数据分析平台达到，所以，通过探索大数据手段的运用方式，构建完整的农业环境审计大数据诊断系统，可以为探索解决目前农业环境审计大数据分析困境提供思路。

【关键词】 天空地一体化; 大数据分析; 农业环境审计; 诊断系统

【中图分类号】 F239  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2021）21-0116-06

一、引言

根据“十四五”时期经济社会发展主要目标，在生态文明建设方面强调国土空间开发保护格局得到优化，生产生活方式绿色转型成效显著，能源资源配置更加合理、利用效率大幅提高，主要污染物排放总量持续减少，生态环境持续改善，生态安全屏障更加牢固，城乡人居环境明显改善。除了对生态文明建设整体提出了新要求，还特别强调了农村地区的农业发展等各项目标，全面推进乡村振兴，保障国家粮食安全，提高农业质量效益和竞争力。2019年《中共中央、国务院关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》（中发〔2019〕18号），进一步规范了村庄规划，对农村具体地块用途和開发强度做出了实施性安排，体现了国家一直以来对于农业环境的重视。想要充分落实新时期对于农业发展的新要求，审计部门也需要做出相应的决策部署。对于农业环境这种范围较大、走访难度较大的特殊地区，传统审计很难做到全覆盖，缺乏具有针对性的农业环境审计大数据诊断系统。对于农业环境的审计，审计部门应该充分利用大数据手段的优势，进一步落实“科技强审”的要求，借助科技手段扩大审计覆盖面，为新时期生态文明建设稳步进行奠定基础。

二、农业环境审计方法研究现状

农业环境是农业生物生存和发展的各种天然的和经过人工改造的自然因素的总体，包括土壤、水源、作物等等，保护农业环境是保证农业高质量发展的基础，对农业环境进行定期、系统、全面的审计，可以识别农业生产过程中的问题并及时进行精准评价，从而保证粮食安全，促进农业发展的稳定性。

对于具体如何在大数据环境下创新农业环境审计方法，有的学者侧重于从理论角度研究如何构建新型指标体系，有的学者侧重于从实践角度研究如何将科技手段融入审计过程，即计算机辅助审计技术方法，例如，段辉军[1]运用地理信息系统（GIS）提取审计项目所涉及的各类污染源数据，并通过进一步处理和深入分析来确定审计对象;何秀芝等[2]阐述了QGIS和PostGIS在空间数据获取、生成和存储管理，数据的连接和转换交互，空间数据分析和挖掘，空间数据可视化和结果输出方面的优势;陈旭等[3]通过Python平台处理审计过程中数据采集、数据清洗、特征提取、模型构建、可视化分析等问题，杨柔坚等[4]在此基础上发现了孤立的审计疑点，运用机器学习方法开展审计工作;陈耿等[5]借助区块链技术，建设审计平台，审计的重点将从记录跟踪和验证转变为更复杂的分析，对审计人员的判断、监督和洞察力等方面的要求会显著提高。

学者们的大量研究显示，科技手段的融入，使审计工作的效率大大提高。在进行农业环境审计的过程中，如果能够建立完整的农业环境审计大数据诊断系统，审计人员就可以利用遥感影像获取河流、农田等区域的图片，运用大数据对图片进行处理，分析得出河流流量、农田面积变化等内容，并以此为依据，判断领导干部对环境保护和治理的职责履行情况，一定程度上解决了审计项目面积大、项目分散、地形复杂等问题，进一步来说，利用诊断系统还可以精准识别更加细节的农业环境问题，包括病虫害、重金属污染、灾害信息、作物长势、作物倒伏评估，甚至违禁农作物巡查等方面。

三、环境审计大数据分析过程中存在的问题

目前，在进行环境审计的过程中，对于如何利用大数据手段处理获取的审计证据，审计人员在技术上进行了有益的探索，但是引入的科技手段比如地理信息系统和卫星遥感影像比对过程，相对简单，对于一些环境问题的比对尚未涉及，缺乏一体化的诊断系统，具体问题如下：

（一）审计深度有待挖掘

有些领域虽然运用了卫星遥感影像，但是大多用于土地面积、形状和房屋数量、位置变化的比对，并没有充分发挥影像技术的优势进行更深入的比对分析，对于动物的种群数量、植被病虫害污染情况、土地的重金属污染程度等问题，没有充分利用现有技术进行更深层次和更大范围的分析，导致有些环境问题需要消耗大量的人力资源进行监察，甚至被忽视，使环境审计证据的充分性和全面性难以得到保证。

（二）审计证据的精度不够高

目前利用遥感影像进行观测，只能确定观测区域的大概范围，受卫星影像地物分辨率的限制，影像图斑的边界比较模糊，无法得出疑点区域边界的经纬度信息，不利于审计人员确定准确的图斑面积、形状、范围和具体位置，增加了准确评价自然资源资产管理情况和后续整治工作的难度。

（三）大数据分析的应用比较局限

目前在部分的环境审计案例中，应用了地理信息（GIS）、遥感（RS）等技术手段进行大数据分析，在获取遥感影像后，由于影像数据的涵盖面较广，但不够精细且边界模糊，还需要再次进行实地二次确认取证，此过程并没有充分利用大数据手段的便利性，依旧很难高效、全面、准确地获取审计证据，降低审计效率的同时还增加了审计人员的风险。

四、农业环境审计大数据诊断系统的总体思路

农业环境审计大数据诊断系统以遥感技术和多光谱成像技术为支撑，由“预诊”、“诊断”和“确诊”三个阶段组成。“预诊”阶段是基于航天多光谱遥感影像技术的疑点筛查系统，主要利用航天多光谱遥感影像判读判断污染类型，发现疑点;“诊断”阶段是基于航空无人机多光谱成像的证据分析系统，主要利用航空无人机多光谱成像技术确定污染范围和面积;“确诊”阶段是基于人机对话的审计判断系统，审计人员需进行实地走访查证，并进行人机对话，进行审计判断，形成审计结论。审计诊断系统的框架如图1所示。系统采取“总体等于样本”的方式，解决上述环境审计大数据分析中面临的困境，系统将航天卫星遥感技术、航空无人机技术和地面审计人员判断相结合，将大数据、人工智能和审计人员判断有机结合，可以大大提高审计人员的工作效率，为环境审计工作提供科技支撑并开创新渠道。