摘要：随着社会的发展，我国的科学技术的发展也有了很大提高。针对农村土地确权数据库无法多尺度表达的问题，在研究空间数据库数据表达的三种常用方法的基础上，提出了用一库主导，多库配合的一库多版本的方法，当需要某一级别（或比例尺范围下）的数据时，数据库显示该级别相对应比例尺范围下的数据。就像金字塔一样，每层金字塔就是每一种等级下应表达的地理数据，但对主导数据库仍然保持数据的真实性表达，实现农经权数据库的多尺度表达。本文以宁夏回族自治区西吉县农经权数据库为例进行了多尺度表达的实验，结果证明了一库多版本的方法在农经权数据库多尺度表达中的应用是可行的。
关键词：农经权数据库；多尺度；表达技术探讨
引言
为了统一农村土地承包管理的方法、内容和形式，实现农村土地承包管理工作标准化、规范化，确权登记中后期工作过程中，如何利用中农信达C/S软件进行数据库建设、汇总、分析和颁证等过程的应用作出了详细的阐述，同时对在建库过程中出现的相关问题提出优化方案措施，提高作业效率，以促进确权工作顺利快速进行。
1农经权数据库多尺度表达的重要性
农村土地承包经营权数据库，简称农经权数据库，是综合运用现代化数字信息技术和测绘技术手段，结合电子地图应用和数据库属性查询的基础上，集土地的利用类型、基本农田的区分和土地的权属界定这三类关键数据及其附属调查信息为一体的农村土地经营权信息管理平台。为了使得农经权数据库用户从不同角度、不同尺度分析和认知特定地域的空间地理信息，方便查看与决策，需要实现微观管理和宏观管理两大功能。微观管理需要尽可能详细的土地信息，着重表达的是每个承包地块的面积和位置以及其他相关附属信息；而宏观管理则需要概括的土地信息，着重表达的是承包地的汇总面积或者各类属性数据的强弱幅度及内容的层次性，由此便产生了农经权数据库多尺度表达的需求。而现有农经权数据库的宏观管理体现在数据库自带的表格汇总功能，不能以相应的比例尺地图形式满足宏观空间数据的可视化，例如现有农经权数据库中的承包地块调查图层只能在行政村尺度下清楚地显示各个地块的具体信息，当全图显示西吉县四个乡镇的全部承包地块时，地图模糊不清，很难分清承包地块的权属和具体要表达的内容。
2空间数据库的多尺度及可视化技术
2.1空间数据库的多尺度
空间数据按照一定的原则分为相应的层次，即为空间多尺度，而不同层次的空间数据信息密度差异很大，正是这种差异，体现了空间数据的数据分布和数据层次。一般而言，尺度变大则信息密度变小，但空间数据并不像函数呈规律的变化，空间数据需要根据不同层次的需求和不同领域的用户对空间数据库的要求和使用目的地不同将空间数据在不同的尺度条件下进行分类或者分层表示。多尺度表达一般展现以下的特征：（1）同一属性的地物在不同尺度条件下出现聚类、合并或消失。（2）同一地物在不同尺度的表达中会表现出不同的属性。（3）在几何层上，同一地理要素在不同的尺度下具有不同抽象程度的几何形状。在农经权数据库应用过程中，所展现到的主要特征1、3。例如在显示乡镇等级的比例尺范围下，将各乡镇的承包地块通过属性相同这一特征全部合并成一个乡镇地块子区；在显示行政村等级的比例尺范围下，将承包地块面抽象成承包地块点。
2.2多尺度数据库可视化技术
多尺度数据库的可视化技术简而言之就是电子地图的多尺度表达技术，电子地图的多尺度表达技术是大数据的一个分层简化的过程，也就是指地图信息随着显示范围的变化而具有不同的详细程度，而多尺度在数据库表达中也可以等价于多比例尺，不同的是大尺度对应的是小比例尺，小尺度对应的是大比例尺，所以电子地图的多比例尺就是数据库的多尺度。电子地图的多尺度表达目前有三种方法进行表达：（1）多库多版本的多尺度表达方法。该方法是在不同的比例尺下或比例尺范围下建立不同的数据库，在应用过程中，相应打开对应需求的数据库。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆该方法应用性很强，但是多数据库的制作工作量相对较大，且数据分库储存不易维护。（2）一库主导，多库配合的一库多版本的表达方法。该方法是在一个主导的比例尺下或比例尺范围下建立主导数据库，以该比例尺或比例尺范围作为基础数据库，来建立其他所需比例尺或比例尺范围下的多个子版本的数据库，该方法基于主导数据库，根据主导数据库的数据提取多个子版本数据库下的数据，保持了数据的持续更新且便于维护。（3）层次细节简化思想的动态分级技术引入到电子地图的组织和显示中去。所谓层次细节简化，是将数据库中的数据按层次，将每层的数据聚合简化表示，但不失数据的真实性。也就是给每一个地图目标赋予一个显示级别，当显示比例尺达到一个临界值时，可以自动显示上一级或下一级比例尺的地图。比较三种方法各自的特点和农经权数据库本身的数据层次较强的优势和数据更新要求较高的特点，在农经权数据库的多尺度表达上，我们采用一库主导、多库配合的一库多版本的表达方法，将数据库中的矢量与属性数据分类且分级放入到对应比例尺下的数据库，实现数据库的多尺度表达。这种数据表达方式满足农经权数据库实时动态更新的要求，也保持数据的真实性和一致性，具有电子地图对于地理实体的真实性描述功能，还实现了数据库中大数据可视化的功能。
3数据库优化
3.1大数据提取
通过中农C/S软件在对矢量地块单元数据进行界址点、界址线提取的过程中，由于之前是以各小组为单元进行信息提取，使用先前所述的界址点、线提取方法均较为顺利。然而在数据库建设后期过程中，按照以行政村甚至乡镇为单位进行融合入库。数据量较小的情况下，传统方法提取速度都得到不错的响应。当数据一旦合并融合且数据量较大的情况下，传统提取方法反应速率将显著降低，提取时间也逐渐变长，甚至出现系统无响应崩溃状况。传统方法提取一小时的数据，大数据提取方法则只需2-3分钟即可，大大缩减数据处理时间。将处理后的结果也曾多次做过对比，殊途同归，且后续工作依然能够准确、顺利进行。故推荐在入库过程中使用大数据提取方法来处理，提高工作效率。
3.2优化内存
使用中农信达CS软件数据入库时，有时发现电脑内存占用率过高，导致系统易崩溃、运行速率慢。通过查看系统进程，发现SQLserver占用率比较高，尤其是在中农信达C/S软件运行调用时，其他程序也很难响应，由于中农CS软件依托SQLserver数据库为核心平台，在使用CS软件处理时，需要反复调用数据库或重编译等。计算机在处理数据的过程中，如果出现未响应或崩溃时，强行关闭软件易造成数据出现细微错误，亦或是再重做过程中，易把某些环节提取多次，从而造成结果错误。在这种情况下，可以采用工具SQLServerPro－filer来监测数据库。
结语
目前的农经权数据库仅限于电子地图的多尺度表达，一库多版本的方法没有与当前主流农经权数据库结合，本文将农经权数据库中的大数据按照一库多版本的方法进行了多尺度表达，将矢量数据和属性数据按照分层原则分成四个等级，解决了大数据全局显示时的模糊不清和大数据宏观分析无法可视化的问题。利用ARCVIEW中相应比例尺范围下显示相应数据和SHP文件的功能，实现农经权数据库的多尺度表达，使用户既可以宏观管理和分析大数据，也可以微观管理和维护大数据。而农经权数据库的数据内容比单纯的电子地图中的数据要表达的内容多很多，接下来需要研究的是合理确定农经权数据库中的属性数据在分级显示后如何在多尺度表达中体现的问题。
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论文作者:吴玉文
论文发表刊物:《基层建设》2018年第36期
论文发表时间:2019/2/13
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