（来自《中国审计》2023年第6期）

　　农业工程是指为农业生产服务的基本建设与工程设施的总称。近年来，随着乡村振兴战略、国家粮食安全战略的推进，高标准农田、千亿斤粮食、“吨半粮” 等农业工程建设项目大规模启动，其具有投资金额巨大、建设类型多样、分布范围广泛等特点。随着地理信息技术的普及，审计人员可以利用卫星影像、无人机、地理信息系统等开展数据分析，助力高效核查农业工程项目的真实性和效益性。本文从农业工程审计的难点入手，探讨地理信息技术在农业工程审计中的应用方法。

　　一、农业工程审计的难点分析

　　一是工程投资金额巨大且工程分布范围广泛。公共财政在农业工程上投入普遍较高，同时该类工程具有“多、散、广”的特点，建设范围常常覆盖上万平方米，审计难度较大。二是农业工程问题隐蔽性强。农村地区工程监管、社会监督、媒体监督等监督方式较薄弱，农业工程中存在的过量建设、布局缺陷、功能脱离实际等问题给审计人员带来更大挑战。三是农业工程效益性难以评估。因地域广阔、人才缺乏、资金短缺等原因，建而低效、建而无效的农业工程更为普遍。如农田水系的清淤工程是否具备防洪排涝功能、农田跨沟方涵是否越多越好等问题，无法通过直接观察或查账的方式厘清，审计人员若不能结合其设计使用功能开展效益分析，低效工程问题在农村地区难以从根本上得到解决。

　　二、利用地理信息技术开展农业工程审计的方法

　　农业工程审计的关键，在于核实并分析农业工程项目建设的真实性和效益性。审计人员可以通过采集准确的地理信息数据，依托无人机、地理信息系统开展数据分析，从而高效锁定农业工程建设过程中存在的疑点问题。

　　（一）通过无人机二维正射影像叠加工程数据，核实工程单体的真实性

　　目前，大型四旋翼无人机RTK和固定翼无人机RTK分别可以在两天内和半天内航测约667万平方米的农田。这类无人机生成的上万张瓦片数据，可以合成高清二维正射影像，最大分辨率达到2厘米以上，露于地表以上的工程单体皆可被辨识。

　　审计人员开展工程单体真实性分析时，常面临不同的数据条件。一种情况是矢量数据比较全面，可直接调用：若为SHP和DXF格式数据，可以直接调入地理信息系统；若为TXT、CSV等文本数据，需要对数据格式进行矢量化转换，通过地理信息系统的“添加数据—添加XY数据”功能，进行数据矢量化，再通过叠加二维正射影像，直接定位工程单体，分辨其建设的真实性。另一种情况是审计人员面临的绝大多数情况，即被审计单位未进行工程测绘，无法提供矢量数据。这种情况下，审计人员需熟悉工程项目规划设计图和建设实施方案，掌握规划位置信息，同时在地理信息系统中加载二维正射影像，参照规划设计图，利用“新建地理信息数据库—新建要素集”功能调取标识要素，矢量化关键工程单体，形成工程单体矢量数据库。再通过矢量数据自动生成的属性表进行汇总统计，分析实际建设工程量的真实性。

　　(二)通过历史影像数据提取关键信息，核实建设过程的真实性

　　地理信息系统可加载的历史影像数据来源广，但普遍缺乏准确性，且需要外网链接使用，数据安全环境缺乏保障。审计人员应在离线的数据环境下开展分析，因此，一方面，从官方渠道或正规数据供应商获取可离线使用的历史影像数据或获取审计内部网络链接数据；另一方面，在离线环境下叠加影像数据和被审计项目工程数据，实现对数据的安全使用。

　　核实建设过程的真实性，一是通过高程变化情况开展土石方工程量审计。这一问题的关键在于提取被审计项目的原地貌高程数据。以土地整理工程为例，审计人员可以从离线历史影像数据中提取工程开展前的高程TIFF数据，在EPS软件中加载、提取和导出面域高程DWG矢量数据。同时，调阅或自主测绘项目完工后的面域高程DWG矢量数据，导入CASS软件后进行数据叠加，生成精确的土石方工程量，用以分析土石方工程是否存在高估冒算的问题。二是核实工程实施前的地貌情况。调阅分辨率在0.5米以上的民用卫星影像数据，可查看桥涵、公路、堤坝类大中型工程单体建设前的原地貌。审计时，审计人员需了解工程单体在项目实施前是否已经存在、实施过程中有没有土石方工程痕迹，以此锁定工程建设真实性的疑点，确定延伸调查的重点。三是通过土石方工程影像掌握施工过程。将土石方工程施工过程影像与财政拨款文书、建设实施方案、施工合同等资料信息进行比对，将实际建设时期不符合申报建设期限，实际开工晚、建设慢的项目作为延伸重点，分析是否存在建设单位挪用项目专项资金的问题。

　　（三）通过数据关联挖掘深层次问题，分析项目建设的效益性

　　部分工程的效益性难以直观判断，需要审计人员利用不同来源的矢量数据进行关联分析，总体挖掘项目的深层次问题。一是关联分析供水工程的抗旱能力效益。审计人员需要同时调取或测绘地下水抽水机井、地表水系供水设施两方面的工程数据，利用地理信息系统中“工具箱—分析工具—邻域分析—缓冲区”，叠加覆盖服务范围，关联农田的上图入库数据。在此基础上，审计人员要分析是否实现农田浇灌范围全覆盖、是否出现浇灌盲区等疑点，同时分析供水结构是否合理，尤其关注严重依赖地表水供水的情况。二是分析清淤工程防洪排涝能力效益。农田水系清淤工程若要发挥效益，需要农田水系与下游河道共同作用。审计人员将农田水系的矢量数据和下游主干河道数据共同导入地理信息系统，包括矢量位置和高程两类数据，再通过“工具箱—分析工具—联合”功能进行关联分析。以下游河道高程数据为起点，利用“工具箱—3DAnalyst—等值线”功能，从下游高程逐个反推农田水系河底断面是否合理，从而测算清淤工程是否开展到位。

　　三、审计应用实例

　　2022年，在某市乡村振兴及惠农政策专项审计调查项目中，审计人员在相关单位无法提供绝大多数工程数据的情况下，对6个农田项目区进行全覆盖飞行航测，制作并生成全域二维正射影像图及750口抽水机井、192座桥涵、39.28公里公路、18.07公里清淤工程等数据。再将生成的数据全部导入地理信息系统进行处理分析，叠加大量第三方矢量数据，比对项目可研方案、竣工结算等关键信息后，发现一系列工程建设疑点问题。

　　（一）全面盘点机井情况，发现建设方面的疑点问题

　　审计人员将处理机井工程矢量数据后生成的属性表与结算工程量清单进行比对后，发现部分项目存在机井工程量不实等情况；将机井所在农田的二维正射影像与项目规划图、建设实施方案比对后，发现部分区域存在工程重复建设等情况。以某高标准农田审计为例，发现规划的94个机井中有19口机井并未在地理信息系统中出现，占总规划量的20%。经向建设单位确认，19口机井从建成后至审计日一直未能通电导致闲置弃用，最终被土地掩埋。

　　（二）通过历史影像，揭示项目投资浪费等问题

　　在对某高标准农田审计时，审计人员通过历史影像发现，56个桥涵中有12个桥涵在项目实施前已经存在但却遭拆除。经进一步调查得知，相关单位在12个桥涵使用状态良好、满足使用要求、未鉴定为危桥的情况下，将毛石结构的桥涵拆除重建成钢筋混凝土结构，存在投资浪费等问题。

　　（三）利用数据关联，核实清淤工程效益性

　　审计人员在对6个农田区共18.07公里河道清淤工程及防洪能力进行分析时，从航测数据中提取了全部农田地表径流矢量数据，利用RTK测量仪等距抽点提取了河道河底高程数据，从相关单位调阅了主干河道下游矢量数据以及下游河道行洪流速数据，最后通过地理信息系统关联形成水系网络后，结合防洪水体流量、汇水区排空时间、历史最大降雨量，从下游河底高程反推出农田水体流量、河流断面合理面积数据，最终锁定疑点问题。一方面，部分清淤工程实施方案不合理，无法实现防洪排涝规划目标。以某高标准农田清淤工程为例，总共6条相互贯通的河道仅规划对其中两条支流进行清淤，而农田内两条干流河道河底高程过高，极易出现整体水系防洪的“瓶颈效应”。另一方面，通过在全部河道二维正射影像数据上直接观察以及实地采样测量结果上看，多处清淤工作明显质量不达标，有的河道完成清淤后仍充满堵塞物。

　　此次审计中审计人员在有限的时间内，借助地理信息系统获取并分析了大量数据信息，提高了对疑点的定位和核实能力，扩大了审计范围，为进一步防范工程量不实、投资浪费、过度建设等情况提出了有价值的审计建议。