Land Big Data Development and Land Management Transition

YUE Wenze

Abstract:The purpose of this study is to define the connotation of land big data, to summarize its application progress and to put forward countermeasures and suggestions on promoting the development of land big data, by means of discriminating the concept of big data and its application in land management. All the sectors of society have had a wide discussion about big data.Methods of comparative analysis, inductive analysis, logical inference and case study were employed, in consideration of the connotation of land big data, to summarize the potential key research fields and to raise relevant suggestions.The results indicate that（1）the traditional land data is not“big data”, but data of large volume.The core connotation of land big data is to establish a dynamic link between land and human, to promote management transition from land-centered to people-centered;（2）in the aspects of the evaluation of current land use efficiency and model and the more scientific prediction of future land use, land big data technology will take full advantage that traditional methods can't achieve, w hich may break some conventional understanding of land management;（3）vital tasks we are facing currently for promoting the development of land big data include establishing data sharing mechanism, strengthening the construction of talent team and organization, providing infrastructure service and so on.It is concluded that developing land big data and transforming to people-centered land management will play an important role in the modernization of national governance system and capability.

Key words:big data; land big data; land management transition; data sharing mechanism

一、大数据已经上升为我国的国家战略

（一）全球大数据发展方兴未艾

“大数据”（Big Data），顾名思义是一个体量特别大的数据集。2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡全球研究院发布了一份《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》报告。该报告指出，大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要生产要素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长浪潮的到来[1]。2012年联合国发布的大数据政务白皮书指出，大数据对各国政府来说是一个历史性机遇，政府可以使用极为丰富的数据资源，对社会经济进行前所未有的实时分析，更好地响应社会和经济运行[2]。2011年以来，大数据旋风以迅雷不及掩耳之势席卷整个世界，毋庸置疑，大数据已然成为继云计算、物联网之后的新一轮技术变革热潮，不仅是计算机与信息技术领域，经济、政治、社会、政府公共管理等诸多领域都准备在大数据应用中逐得一席之地。

（二）中国大数据发展正从概念辨析向纵深应用迈进

自2014年3月“大数据”首次出现在我国《政府工作报告》中以来，国务院常务会议多次提及大数据应用。2015年6月17日国务院常务会议上，李克强总理再次强调大数据应用的重要性。7月1日，国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。8月19日，李克强总理主持召开国务院常务会议，通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》, 《纲要》强调推动政府信息系统和公共数据互联共享，加快整合各类政府信息平台，避免重复建设和数据“打架”。一要优先推动交通、医疗、就业、社保等民生领域政府数据向社会开放，在城市建设、社会救助、质量安全、社区服务等方面开展大数据应用示范，提高社会治理水平。二要顺应潮流引导支持大数据产业发展，深化大数据在各行业创新应用。三要强化信息安全保障，完善产业标准体系，让各类主体公平分享大数据带来的技术、制度和创新红利。一系列国家级政策文件的出台表明，大数据已逐步上升为我国的国家战略。

（三）大数据将成为我国政府管理的信息基础

大数据在降低经济社会运行成本和提高政府决策效率等方面都有广阔的应用空间。就政府公共管理而言，政府部门越来越注重运用大数据技术手段对数据资源进行深度的价值挖掘，以满足日益增长的精细化、科学化管理需要。与此同时，随着社会经济文化的发展和进步，公众对政府和职能部门的要求也越来越高，集中表现为要求提高行政效率和透明度、创新工作方式、提高对社会的服务能力等[3]。因此，大数据技术必将成为国家宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础与重要决策支撑手段。

（四）加快大数据技术在土地管理中的应用势在必行

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第36次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2015年6月，我国网民规模达6.68亿，互联网普及率为48.8%；手机网民规模更是达5.94亿，手机终端上网率达88.9%。互联网对个人生活方式的影响进一步深化，从基于信息获取和沟通娱乐需求的个性化应用，发展到与医疗、教育、交通、住房、土地、规划等公共服务深度融合的领域。随着移动互联网的快速扩张，数据获取方式不再是传统的问卷和调查，使用软件抓取、A PP后台获取、空间自动定位技术的应用等从各类网络终端设备直接读取数据成为主要的数据获取方式。而这些居民社交网络、手机A PP、空间定位和轨迹、流量分析等关于“人”的行为大数据，将直接助力于居民行为和需求分析，为企业发展提供新的商机，同时也将服务于政府的公共政策制定[3]。

长期以来，我国各级土地管理部门根据土地资源调查业务的需要，建立了大尺度、多时相、全样本的土地利用调查数据，其本身就是典型的海量数据，具有数据量足够大的特征，其更是与土地评价、监测数据一起构成了土地管理数据的基础平台[4]。另外，各级土地管理部门多年来积累的具有系统性的土地批、供、用、补、查等管理数据，以及土地交易、不动产登记统计等市场数据一起，构成了土地海量数据的应用平台[4]。而土地作为人类一切社会经济活动的空间载体，与各类人和人的行为相关的大数据具有内在的耦合机制，人类的一切生产、生活、生态行为都离不开土地；同时，土地作为特殊的资源和资产，又是人类大数据的有机组成部分，海量的土地基础和应用数据与人的行为大数据具有密不可分的联系。因此，大数据技术在土地管理中的应用具有十分广阔的空间与前景。结合现有的土地海量数据和人的行为大数据，促进土地大数据的发展势在必行。

二、土地大数据不在于数据量“大”，而在于创新的思维模式

大数据是一种运营模式，一种思维方式，一种技术，还是只是一种数据集合的统称？而我们所要探讨的“土地大数据”和过去传统意义上的“土地数据”的区别又在哪里？土地大数据的来源又有哪些？理清这些问题对我们探讨土地大数据的发展至关重要。

（一）大数据：一种全新思维模式正在形成

大数据的定义有很多种。维基百科的定义：大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。研究机构Gartner的定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。百度百科的定义：大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。《互联网周刊》的定义：大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务或深刻洞见，最终形成变革之力。可见，大数据的核心内涵不仅仅是数量“大”，目前流行的理解是将其概括为4个以英文字母“V”开头的英文单词。

1．体量大（Volume）

即数据量特别大，一般指在10TB规模左右的大型数据集，但在实际应用中，也有很多企业用户把多个数据集存储在一起，已经形成了PB级的数据量。

2．类型多（Variety）

相对于传统用“数字”表示的数据，大数据还包括文本、图片、音频、视频等多种格式，其涵盖的内容十分丰富，如博客、微博、轻博客、音频视频分享、通话录音、位置信息、点评信息、交易信息、互动跟踪信息等源于Facebook、Twitter、LinkedIn、微信、微博等社交网络、设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数据、海量图像文件、Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等新渠道的内容。概括来说，传统数据是结构化的，而大数据则包括了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等，类型非常多样。

3．速度快（Velocity）

在数据量如此庞大的情况下，也能够做到实时、动态处理。而在传统数据处理模式下，关系型数据库显然还不足以支撑对非结构化大型数据的处理。因此，大数据技术常和云计算联系到一起，因为实时大型数据集计算需要利用并行、分布式、可扩展的存储、计算、共享与分发的云平台。

4．价值高（Value）或真实性高（Veracity）

随着社交网络数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限逐渐被打破，企业经营与社会公共管理愈发需要有效的信息以确保数据的价值、真实性及安全性，以提高辅助决策能力。因此，大数据内涵解读中的前三个“V”其实都是为最后一个“价值高”服务的。如何从庞大的数据集合中挖掘出有价值的信息，才是大数据应用与决策的核心。

可见，随着信息技术的发展，数据采集、存储、传输、处理等方式变革，加上云计算技术突破，使得海量数据的采集、存储、传输与处理一体化、实时化、移动化得以实现，奠定了大数据技术的硬件基础。在思维模式上，大数据强调，要全体样本不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果，从而及时、准确地把握事物特征及对其演化规律的认识[5]。因此，大数据的核心特征是使我们可以通过运用更多维度、更高频度、更广宽度的数据，形成一种全新的决策思维方式，从而增强对事件的洞察力和对规律的把握能力[5]。从这个角度来看，大数据更是一种以人的需求与行为模式为核心，以个性化、定制化、主动化、参与式、动态化为特征，根据“自下而上”的全体用户的集体参与体验过程而洞察规律、提炼规则，进而影响决策与服务的思维方式。在这个过程中，全体用户既是大数据的体验者、服务者，同时又是大数据的生产者[3]。

（二）传统土地数据并非真正的大数据，而只是数据量大

土地兼具承载、养育、资源、文化以及资产等多种功能于一体。土地资源自身的数量与性状，人类对土地资源利用、处置和管理过程的描述及其在时空耦合维度上的投影，构成了海量的土地基础数据。基于土地是人类社会经济运行的基础要素，海量土地数据库显然是人类一切自然资源与社会经济大数据的基础库。大量土地相关数据，仅从数量上来说，达到甚至超过了大数据的一般定义标准。例如，第二次全国土地调查就是一次对全国土地资源数量、性状、利用状况的详细调查。在农村地区，以全国2000多个县（区、市）为基本单位，以1∶10000比例尺为主，对土地利用与权属状况以及基本农田分布做了全样本的详细调查，城镇区域比例尺更大。数据涉及遥感影像、矢量地图、表格、文本等类型，数据量巨大，全国累积起来远远超过10TB。此外，全国每年进行的土地矿产卫片执法，采用全覆盖的高分辨率卫片数据，也具有大数据定义中的数据量大以及全样本的特征。另外，土地管理部门还形成了大规模的土地批、供、用、补、查等“一张图”数据[4]。上述这些数据无疑符合大数据定义的部分特征，例如数据量足够大、全样本、结构多样、分析方法强调相关性等[4]。因此，有学者认为传统土地利用与管理数据本身就是大数据。事实上，对照大数据的核心内涵，传统土地数据并非真正的大数据，这个判断主要是基于：第一，大数据强调模态多样，更多的是非结构化数据，而目前土地调查数据、管理与市场交易数据，虽然包含影像、矢量地图、文本、表格等，但还是以结构化为主的数据，只有少量半结构化数据；第二，大数据强调传统的数据处理技术已经无法应对如此体量的数据了，而目前土地数据虽然达到海量规模，但是采用的还是传统的集中式处理方法，软硬件要求和处理方法基本能应付；第三，数据来源不同，传统土地数据来自遥感影像、土地测绘、现场调查、问卷调查、土地登记等，而大数据的来源主要包括社交网络、主题网站的大众点评、手机信令、智能刷卡、各类传感器等；第四，也是最重要的，二者在思维方式上有差异，大数据强调的是一种通过用户体验而主动产生的大量数据集合，通过对这种自下而上的数据聚合涌现（emerging）的规律挖掘，从而影响决策或创新思维，而传统的土地数据显然还是以土地管理或者业务部门为核心，由政府主导，自上而下进行调查或对用户使用状况进行采集，这些数据产生的主体是管理部门，更多的是反映土地自身的利用与管理状况，而全体土地使用者的信息相对只是很少一部分，即全体用户针对土地的不同需求、利用与管理上不同的行为模式与特征还没有得到足够重视，这一点与大数据思维存在着明显的差异。

（三）与传统土地数据相比，土地大数据增加了与人类活动大数据实时关联的新属性

传统的土地数据由于具有时空尺度的敏感性，加之本身具有资源、资产与文化等多种功能，其本身就具备多维度、多尺度、海量数据的核心内涵。但随着信息技术革命，大数据技术得到突飞猛进的发展，其已经渗透到人类社会、经济与文化活动的全过程中，影响着人类生产、生活与生态的全部功能。而土地除了上述功能外，还有一个重要的功能，就是空间承载，土地是人类一切经济、社会与文化活动的载体，所有的人类活动大数据无疑都与土地的内在属性具有天然的关联性，这种内在的关联性把所有人类活动大数据的所有维度都纳入了土地大数据的属性范围，因此所有人类活动相关的大数据也变成了土地大数据的自然属性，同时与传统土地数据的多维度发生交叉作用，形成了信息量更为丰富的土地大数据。在一定程度上可以说，土地大数据是传统土地数据全部属性与所有人类活动大数据全部属性的总和，二者通过空间位置实时关联起来。因此，人类活动产生对土地的利用与管理需求，那么土地大数据的核心内涵就是建立了对“人—地”关系的全面、实时的掌握，使得对土地的利用与管理更好地服务于人的需求本身。

（四）以协同促进土地大数据发展，实现传统“以地为中心”向“以人为中心”的管理模式转变

国务院通过的《关于促进大数据发展的行动纲要》首先强调的就是推动公共数据互联共享，以协同思维促进不同政府信息系统和公共数据的耦合将是发展政府管理大数据的首要任务。土地是人类一切社会经济活动的空间载体，传统海量土地数据已经详细记录了土地资源的数量、性状、位置以及历史变化信息，这些土地资源数据既是土地资源的现状特征，又是全部人类社会经济活动结果在空间上的投影或者映射。此外，与权属、类型、结构、价值、功能等大量土地利用与处置相关的数据，更是人类社会经济活动与土地之间相互作用、交互关系的直接体现。可见，土地作为人类社会经济运行的基本载体和基础性资源，本质上是一种引致需求，其需求与配置，与社会经济很多相关领域的发展密切关联。

传统土地数据更多关注土地的数量、位置、性状、利用程度等，毫无疑问，传统土地数据是以地为核心对象，所有对人的判断（人在哪里？人流向何处？）、人对地的需求变化、人对地的利用与管理等行为方式都是通过历史土地变化数据反推或者局部人口统计信息预测的，这些预测难免是有偏差的、滞后的，往往导致我们的土地管理政策滞后于人的现实需求，土地参与宏观调控而经常被诟病为“瞎指挥”。随着大数据时代的到来，在新数据环境下，新型数据源提供了人的全样本信息（人在哪里？人如何流动？这些关于人的大数据都具有空间位置信息，从而与本身具有空间属性的土地数据具有内在的关联机制）、人对土地的不同需求、人类社会经济活动作用于土地过程的全样本数据。这样，根据全样本的人与地关系数据的差异性，个性化、定制化、动态化地制定土地管理政策成为可能。只有将这些新型的记录人的行为的大数据源与海量传统土地数据协同起来，真正地耦合“人地关系”，才是有价值的土地大数据。因此，土地大数据是传统土地数据以及在土地这个载体上人对土地的需求与使用、管理行为等数据的协同与耦合。

长期以来，由于无法准确获知人的时空位置、需求变化以及行为特征信息，土地管理模式都是以地为核心来做文章，不论是耕地保护制度、土地的集约节约制度还是土地市场化流转制度等，重点关注的都是地有多少、在哪里、如何配置、如何利用，是一种典型的“以地为中心”的管理模式。但是，土地管理的终极目标还是为“人”服务。所以，发展土地大数据将能够告诉土地管理部门与这些土地发生关系的人在哪里、人对地的需求模式和行为特征是怎样的，只有清楚获知了人的需求和相应的行为模式，土地管理者眼中才会真正有“人”，土地管理才能真正注重“人本主义”。随着土地大数据的发展，我们在掌握了详细的土地数据的基础上，更要全面掌控人在哪里、人是如何流动的、人对土地的需求和相应利用与管理的行为模式是怎样的，从而将传统的“以地为中心”的管理模式转变为“以人为中心”的管理模式。

三、土地大数据在土地管理应用领域的初步探讨

与传统数据挖掘类似，大数据应用包括两个目标：（1）面向过去，发现潜藏在土地大数据表面之下的历史规律或模式，称之为描述性分析（descriptive analysis）;（2）面向未来，对未来趋势进行预测，称之为预测性分析（predictive analysis）。把大数据分析的范围从“已知”拓展到了“未知”，从“过去”走向“将来”，这是大数据真正的生命力和“灵魂”所在。同样的将大数据与土地管理的应用结合起来，重点突破目标也包括两方面：第一，对现有土地利用效率、强度及利用方式的评价与规律总结；第二，对未来土地更加科学、合理、高效利用的管理进行优化。土地大数据将在这两个方面突破传统方法形成的基本认识与理解。

（一）基于土地大数据的存量用地效率的实时动态评价

当前我国的闲置、低效的存量建设用地有多少？在哪里？随着时间变化规律是怎样的？这些问题对我们今后进一步提高土地利用的集约与节约水平至关重要。而随着大数据时代的到来，“人—地—时间”三者融为一体的土地大数据逐步形成，它将会为存量土地利用效率的实时动态评价提供新方法和新视野。

充分利用我国国土部门多年积累的全样本、全覆盖的土地利用与覆被遥感影像数据集，结合我国自主研发的高分二号卫星采集的数据，形成我国高分辨率土地利用变化影像数据库，通过对遥感影像的时相、纹理、空间、波谱等多维度变化情况的挖掘，产生高分辨率土地利用/覆被变动态化基础数据，建立闲置土地识别特征、判别规则，通过相关分析，可以判断我国闲置土地的空间分布与数量变化的基本情况。通过联合手机运营商通信基站定位数据（手机信令大数据），可以准确地在同一时点监测出一个地区在网使用人数（在城市区域近似于全样本数据）；也可以基于当前国内重要的搜索网站百度搜索推出的百度热力图，实时获取、判断城市人口在空间上的分布与密集程度（见图1）。

因此，不论采用移动通信的手机信令大数据，还是百度热力图数据，都解决了实时的“人在哪里”的问题。结合上面对全国闲置土地的基本判断，就可以把人口的实时分布和土地闲置信息结合起来，修正通过影像库挖掘获得的初步判断信息，得到准确的闲置土地分布判断与程度评价。此外，利用国家电网的智能电表大数据，可以进一步判断人口在室内外的分布情况，人口分布在白天和晚上的差异性，和土地利用数据结合起来，就可以判断商务办公用房和住宅的空置情况，可以判断农村空心村、城市低效用地分布等，揭示不同用地空间聚集的合理性。

大数据不仅解决了“人在哪里”的问题，而且解决了“在空间上人是如何流动”的问题。例如，利用人力资源和社会保障部对全国流动人口的多年连续监测数据，配合百度的人口迁徙大数据，通过回归或者非参数估计，可以准确判断全国人口迁徙的数量与规律。例如，百度春节人口迁徙大数据正是基于后台数10亿LBS（基于地理位置的服务）定位数据，从区域和时间两个维度，进行计算分析，获得全国及各省区市流动人口总体迁徙情况以及直接确定全国主要的人口流出地和流入地等信息[2]。这些信息揭示了相关城市流入或者流出的劳动力数量和就业的容量。结合土地数据，就可以评价建设用地指标配置的合理性。在城市内部可以利用公共交通职能刷卡大数据、出租车车载GPS产生的移动轨迹数据等，揭示城市通勤量与方向，从而对土地利用结构、交通基础设施空间配置的合理性进行科学评价。

（二）大数据实现对土地管理的舆情监测

在土地管理上，可以利用大数据进行舆情监测。通过对一些主要搜索门户网站的检索热词图谱跟踪来看，集体土地确权、农村宅基地买卖、土地改革等关键词的网络关注程度上升较快，尤其土地确权的关注度上升最快，这是因为土地权属关系的明晰是土地改革、土地买卖、征地等问题顺利开展的基础，事关民众的长远根本利益，受到普遍重视[6]（图2显示近3个月全国“土地确权”在移动终端的百度搜索指数变化；图3显示过去1年“集体土地入市”的百度搜索需求变化）。

（三）建立“以人为中心”的土地规划模式

传统的土地规划关注重点在建设用地指标分配与空间布局上，是一种以地为中心的规划模式。大数据将能够清楚获知人对土地的需求与相应的行为特征，这样利用土地大数据，有利于建立“以人为中心”的规划模式。

例如，在土地数量需求预测上，就可以利用手机信令数据或百度热力图等大数据，获取任何区域瞬时累积的人流量，再结合主要环境指标的最大容限值，从而准确判断土地的现实承载状况，进而合理预测土地需求量。

在预测城市用地空间布局与划定扩展边界方面，我们可以结合居民住房的区位选择大数据揭示的居住行为规律、居民智能公交刷卡大数据反映的出行行为规律、开发商拿地大数据揭示的开发行为规律等（图4显示使用网络爬虫抓取的土地交易数据，揭示了主要城市土地价格空间结构差异）。通过各类行为空间的叠加，再建立空间模拟模型，再结合土地管理部门手中的土地大数据反映的区域资源环境限制信息，可以准确预测城市未来开发的重点方向与重点区域[7]，从而优化配置土地利用空间结构和相应的公共服务与基础设施配套；辅助划定城市开发边界。另外，通过网购消费行为大数据的挖掘，可以判断和预测居民消费结构的变化规律，从而可以与土地利用功能分区及空间配置结合起来，在规划中合理配置工业、仓储、商业等不同土地利用类型结构。

四、加快土地大数据发展，促进土地管理转型的对策建议

（一）探索数据共享机制，促进土地大数据社会应用创新

土地大数据发展的瓶颈是缺乏数据共享机制。当前，土地基础数据分别掌握在各级土地管理和各个不同的政府部门手中，而基于公众在土地使用中产生的行为的数据往往掌握在不同的网络平台和信息公司手中，相互隔离。此外，因为土地数据还涉及军事安全、社会风险、商业秘密等问题，政府手中掌握的土地大数据不仅不会对社会公众开放，而且即使是国家结构中不同系统、不同层级的单位也无法完全共享。数据不共享不仅严重阻碍了土地大数据技术在国家政策创新、土地管理公共服务中发挥应有的作用，制约了跨部门的协作，妨碍了综合性的、复杂的社会问题的解决，更阻碍了土地大数据发展与土地管理转型。建议围绕土地大数据共享平台建设、数据共享的体制机制建设开展研究，出台相关土地数据

共享政策，各级政府部门适时开放土地相关的数据资源，促进土地大数据发展。

（二）成立专门的土地大数据研究机构，加强土地大数据人才建设

当前我国土地大数据在土地管理中的应用研究还没有得到足够的重视，特别是缺乏专门的研究机构与相关的专业人才，这严重制约了土地大数据的应用发展。国内到目前为止还没有任何一家以土地大数据为主的研究机构。鉴于土地大数据技术在土地管理领域的巨大潜力，建议由国土资源部牵头，在土地管理等领域选择具有较强实力的大学或者科研机构，联合成立专门的土地大数据研究中心，提供必要的物力、财力、智力支持，加强土地大数据技术开发与应用研究，并通过专项投入，引进和培养一批土地大数据的专门人才。

（三）加强国土云建设，通过多种渠道改善土地大数据的基础支撑

随着大数据理念的普及，在土地管理行业内，已经有许多专家提出了很多好的发展思路与路径，土地大数据也渐渐积累起来。但是，整个行业还缺少好的大数据基础环境，特别是国土云计算的硬件环境建设还处于起步阶段。云计算性能如果达不到一定水平，大数据就很难实用化。目前国内土地大数据领域中只有政府部门领衔的公有“国土云”，显然无法满足民间土地大数据的研究、应用与开发需要。因此，要积极鼓励科研单位结合现有的条件，搭建民间“土地云”，通过多种渠道改善土地大数据的发展环境。

（四）在当前重大土地制度改革中开展土地大数据应用的专题研究

党的十八届三中全会后，国家开展了一系列涉及土地制度改革的重大研究，例如以农村经营性集体建设用地入市、宅基地流转和征地为核心的“三块地”改革、多规融合、划定城市开发边界等。这些土地相关的重大制度改革研究，都与土地大数据技术紧密相关，建议在当前的重大土地制度改革中设置土地大数据的应用专题，促进制度改革研究，一方面服务于国家重大制度改革任务，提升土地管理效能和水平；另一方面，促进我国的土地管理转型，创新土地管理方式，在实现国家治理体系和治理能力现代化中发挥重要作用。

参考文献

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[3]赵磊，马丽敏，周春阳．大数据对政府数据管理能力新要求研究[J]．上海综合经济，2014（3）.

[4]刘聚海，贾文珏．大数据时代土地管理的创新之路[J]．中国土地，2014（4）:10-12.

[5]舍恩伯格．大数据时代[M]．盛扬燕，周涛，译．杭州：浙江人民出版社，2013.

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[7]谭杰．大数据下的卫星城镇交通与土地空间规划探索[J]．河北省科学学院学报，2015,32（1）:37-42.