大数据思维的乡村规划数据价值挖掘与应用研究——以环梵净山地区乡村为例

张昕欣 李京生 ZHANG Xinxin, LI Jingsheng

◎乡村规划、建筑与大地景观

大数据思维的乡村规划数据价值挖掘与应用研究
——以环梵净山地区乡村为例

张昕欣 李京生 ZHANG Xinxin, LI Jingsheng

大数据思维具有利于进行目标决策、挖掘数据价值的优势与以高效利用为导向的特点，而乡村规划的复杂性使其具有明显的大数据特征。因此，利用大数据思维对乡村规划的海量数据进行快速筛选，对于数据价值的高效应用有着重要的借鉴意义。研究将大数据思维引入乡村规划，用以解决乡村规划工作面临的数据庞杂、相关利益群体需求多样化和区域统筹困难等问题。探讨了大数据思维下乡村规划的原则与方法，并在环梵净山地区的乡村规划实践工作中进行摸索，从基础数据的采集、提取到价值数据的定位细分，旨在希望数据价值的挖掘可以辅助规划决策。

大数据思维；乡村规划；数据价值挖掘

0 引 言

随着计算机与互联网技术的不断发展，继数位革命之后在当今的信息爆炸时代，数据革命开始登上历史舞台。大数据正在掀起我们的生活、工作和思考方式的全面革新，而大数据的核心重点在于预测①。这与规划工作的性质和内容有着天然的联系与不谋而合之处。基于此，在城市规划领域，研究人员已经开始探索大数据在城市规划中的应用并取得了相关进展②。在乡村规划领域，由于乡村本身的复杂性及乡村规划工作需求的多样性，数据广度和可获得难度增加。然而，乡村规划在基础数据调研和多用户需求等多方面都具有大数据特征。因此，本研究试图利用大数据思维对乡村规划在数据价值挖掘与应用方面进行初步探索。

1 大数据思维与乡村规划

1.1 大数据思维

1.1.1 大数据的定义与特征

对于大数据的定义，目前众说纷纭还未有严格的界定，但主要集中于以下四个特征：体量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）、价值（Value）。其中，前两个特征反映出数据本身的特点——即狭义层面上，大数据可以定义为难以用现有的一般技术管理的大量数据的集合；而后两个特征则反映出人们对于更高效地处理数据，并获得价值的需求——即广义层面上，大数据可以定义为包括因具备多样性、体量和速度特征而难以进行管理的数据，对这些数据进行存储、处理、分析的技术，以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织的综合性概念③。

1.1.2 大数据应用的主要技术方向

目前，基于4V特征的大数据在应用上的发展方向主要集中于：海量异构数据的存储与处理、数据挖掘和以预测为主要目的机器学习三个方面。由于重复利用性数据的产生和收集本身并没有直接产生服务，最具价值的部分在于当这些数据被收集以后，会用于不同的目的。所以，机器学习是大数据发展的主要应用目的；而海量异构数据的存贮与处理和数据挖掘，都是在不同程度上为最终的预测提供数据准备与分类的基础。

1.1.3 大数据思维的定义与特征

海量异构数据的存储与处理、数据挖掘和以预测为主要目的机器学习是大数据应用的主要技术方向，一方面体现了针对大数据特征的发展前景，是计算机科学需要解决的主要问题；另一方面也体现了针对数据的三种进阶思维方式——面对数据、分类数据与高效利用数据，这是大数据应用与运行的过程与思维方式。具体而言，体现在如下特征。

（1）面对数据——目标决策导向：目标明确，迅速定位需求以方便决策；

（2）分类数据——数据价值导向：迅速挖掘具有价值的数据，便于搜集和再处理；

（3）使用数据——高效利用导向：通过数据的重新再次使用，提高数据的使用效率。

所以，大数据思维，是从数据应用的最终目的出发，在海量异构数据中提取挖掘数据价值，并迅速定位有价值的数据，从而为决策与预测提供依据。

1.2 乡村规划具有大数据特征

乡村规划因其涉及利益群体的多样性与涉及资料的复杂性，使其具有大数据的海量异构数据特征，即体量（Volume）与多样性（Variety）特征；同时，由于乡村规划工作内容、特点与目的要求，使其具有大数据的速度（Velocity）和价值（Value）特征。具体而言，乡村规划具有的大数据特征主要表现在以下三个方面。

1.2.1 乡村规划涉及的数据属性特征多样

乡村作为乡村规划的对象，因其自身属性特征造成了乡村规划工作数据需求与获取的大数据特征。

行政区划属性方面，乡村作为我国行政区划等级的最小行政单元，致使其不同范畴的基础资料同时分布于不同的行政级别，其资料来源的行政级别多样。如村小组具体人员情况在村组级别，乡村经济数据在乡镇级别，而关于乡村的区域发展定位及大型基础设施资料需要到县市级别才能获取得到。因此，乡村的行政区划属性造就了乡村规划数据来源的广泛性特征。

自然地理属性方面，乡村的自然地理区位和农业产业特征，使其对自然生态环境的依赖性远大于城市。因此，乡村规划对于自然资源与生态环境数据的需求远大于城市规划，自然资源条件踏勘数据、地理信息数据等的深入调研增加了数据内容的复杂性。

社会人文属性方面，乡村自给自足的生产方式以及空间、交通阻隔等原因，相较于城市的开放性而相对封闭。这种封闭性造就了乡村独特的社会人文特征，其自身积淀和形成的历史文化底蕴与内涵深厚且各具特色的人文信息，也是乡村规划需要着重挖掘的价值数据。如乡村的民间传说、历史故事等信息数据需要深入访谈调查进行获取；而显示乡村独特风貌的传统建筑，则需要现场测绘记录。由此，不仅增加了乡村规划数据内容的多样性，也增加了数据获取途径与形式的多样性。

1.2.2 乡村规划的工作需求复杂与村民关系密切

由于乡村规划的工作所涉及的利益群体更加广泛，与国家政策、各级政府部门以及村民紧密相关。所以，为了更加准确与科学的定位各类需求，需要更加庞大的基础数据量，也造就了乡村规划的大数据特征。具体包括以下三方面。

（1）乡村规划与国家政策和基础设施建设紧密相关

乡村规划的规划区范围内多涉及国家基本农田，甚至自然保护区等敏感区域，规划工作需要与相关法规、规范和标准对接；此外，农业农村政策也是乡村规划需要考虑的重要问题与背景；而区域重大基础设施尤其对乡村发展方向、产业特征与空间形态会产生重要影响。此类数据对于乡村规划发展定位会产生重要影响。同时，以上内容所涉及数据在广度和深度上，增加了乡村规划的数据规模与类型。

（2）乡村规划涉及纵向行政层级和横向政府部门

乡村规划的工作几乎涉及从下到上的村庄、乡镇到县市的各个行政层级；同时又与各行政层级的政府横向部门息息相关，如国土、农业、建设、水利、环保、林业、社会保障等。由于规划工作的协调特性，也增加了乡村规划数据来源的广度。

（3）乡村规划涉及村民切身利益与村民的关系密切

乡村规划最直接的受众与服务群体就是村民，而目前的乡村规划工作实践中存在一个突出问题：村民的意愿与空间需求没有得到重视与落实。究其原因，即是对于村民意愿数据搜集的缺乏，而村民意愿数据应包括贯穿于规划全过程的意见与反馈数据，这些动态数据也体现了大数据的价值特征。

1.2.3 乡村规划的数据来源多样、内容形式与获取方式各异

乡村规划涉及的数据以来源划分，包括从各级政府部门获得的数据以及民间采集的数据。以数据内容划分为政策文件、规范标准数据；上位规划与相关规划数据；政府部门发展思路数据与村民意见数据等。按照数据形式又可分为格式不同的电子数据；纸质的文件、地形图、现场踏勘测绘图纸和相关调查访谈问卷等。而在乡村规划中，以数据的搜集方式划分为相关部门直接提供的数据；规划人员通过座谈、发放问卷、入户访谈途径获得的数据；通过现场调研踏勘、测绘获取的数据。

2 大数据思维的乡村规划数据价值挖掘

2.1 大数据思维乡村规划的优势与重点

由于乡村规划具有大数据特征，利用大数据思维应对涉及利益群体多样、基础资料庞杂且数据类型多样的乡村规划，具如下优势。

首先，通过以多种数据属性和类型为支撑进行规划分析，为乡村规划策略提出的科学性与准确性提供保障；

其次，解决乡村规划在海量异构数据中迅速挖掘数据价值的问题，为乡村规划基础资料数据的重复利用提供途径，实现数据的高效循环使用并提升乡村规划工作的效率。

因此，大数据思维的乡村规划即是利用大数据思维的目标决策、数据价值与高效利用特征，对乡村规划的海量异构数据进行分析整理，迅速挖掘具有数据价值并应用于相关规划策略。其核心与重点是：乡村规划的数据价值挖掘。

2.2 乡村规划数据价值挖掘的原则

根据乡村规划数据特点，进行乡村规划数据价值挖掘应遵循如下原则。

2.2.1 统筹规划系统数据

按照乡村规划的工作内容和乡村的支撑运行系统，对乡村规划基础数据进行统筹考虑并分类整理，包括乡村的自然生态系统数据、土地使用系统数据、人口分布系统数据、公共设施系统数据、市政设施系统数据等。

2.2.2 强化地方特征数据

由于乡村独特的地方特征和自身特点，对于体现乡村特征明显的数据进行重点搜集与关注。如自然生态环境优势突出的乡村的自然地理与生态环境数据，历史人文特色浓郁的乡村的历史文化特征数据，交通优势明显的乡村的道路交通区位数据。

2.2.3 重点关注方向数据

在统筹规划系统数据与强化地方特征数据的基础上，重点关注对乡村发展定位与实施有直接影响的数据，包括针对乡村定位与发展方向性问题的自上而下的信息数据整合与解决乡村规划实施与可行性问题的自下而上的意见数据反馈。

2.3 乡村规划数据价值挖掘的方法

利用大数据思维的特征，提出乡村规划数据价值挖掘的方法。

2.3.1 目标决策导向的数据定位：乡村发展主要影响因子提取

将乡村的发展目标放在区域范围进行统筹考虑，在乡村规划基础资料的海量异构数据搜集的基础上，进行乡村现状主要特征总结以及区域间、区域内的对比分析。从而，以乡村规划目标决策为导向确定乡村发展的主要影响因子，进行数据分类、定位数据查找方向。

2.3.2 数据价值导向的数据挖掘：主要影响因子评价条件细分

在定位乡村规划发展主要影响因子之后，对每一类因子进行评价条件细分。以数据价值为导向，明确数据查找内容，挖掘价值数据。

2.3.3 高效利用导向的数据利用：针对评价条件的进一步数据提取采集与重复利用

按照评价条件细分确定的数据检索方向，进行乡村规划的数据价值挖掘、提取采集数据，并使数据在规划对策制定过程中可重复利用。

3 乡村规划数据价值挖掘应用

3.1 环梵净山地区乡村概况

梵净山，位于贵州省铜仁市中部的江口、松桃和印江三县交界处，作为武陵山脉最高峰和弥勒菩萨道场，拥有优质的自然文化资源。同时，环梵公路的修建为沿线乡村的发展带来机遇。确定环梵公路沿线、环梵净山地区众多村庄的发展方向与定位、发展时序与旅游接待容量，是环梵净山地区乡村规划需要解决的主要问题。

针对以上问题，本研究在环梵净山地区的乡村规划实践中，利用大数据思维的乡村规划数据价值挖掘，在规划工作中进行了初步尝试与应用。

3.2 环梵净山地区乡村规划数据价值挖掘

3.2.1 基础数据搜集与整理

基于乡村规划的大数据特征，在规划初期的基础资料搜集过程中，按照统筹规划系统性数据的原则，对乡村规划的各个系统性资料进行搜集与整理；同时，对于环梵各村的地方特征性资料，按照强化地方特征性数据的原则进行着重挖掘；并且按照重点关注方向性数据的原则，按照数据资料来源与数据特征的不同，采用了多种形式的数据采集方式，如针对各行政层级的规划意见征询会议；针对村民的问卷调查、入户访谈与小组方案讨论；针对自然地理信息数据和建筑风貌数据的现场踏勘测绘等。

3.2.2 价值数据定位与细分

在对乡村规划的基础数据进行分析与整理的基础上，进行目标决策导向的数据定位，总结出环梵净山地区乡村发展的3个主要影响因子：交通区位、环境风貌和特色资源。并对各主要影响因子进行评价条件的细分（表1）。

同时，由于环梵净山乡村的文化特征与内涵丰富，规划针对历史文化条件进行了更为深入的数据价值挖掘。对各个村庄主要文化特征类型与历史文化遗存，尤其是环梵地区特征明显的佛教文化遗存进行总结与数据价值挖掘（表2-3）。

表1 环梵净山地区乡村规划价值数据定位与细分表Tab.1 rural planning value data location and subdivision around Fanjing mountainous areas

表2 环梵净山地区村庄主要文化特征类型与历史遗存一览表Tab.2 main cultural feature types and historical heritage around Fanjing mountainous villages

表3 环梵净山地区村庄佛教文化遗存一览表Tab.3 Buddhist culture heritages in villages around Fanjing mountainous areas

3.2.3 基于数据的规划策略支持

通过对环梵净山地区乡村价值数据的定位与细分，配合标准评价系统设定，得到乡村发展条件的数据化结果（表4）。该结果可以为进一步实施的规划策略提供数据支持与应用。

（1）应用一：乡村发展优势与类型研判

通过各发展影响因子和各评价条件细分的单项评分比较，可以迅速地定位各村庄的优势发展资源，进而确定村庄发展类型，指导村庄未来的发展方向（表5）。

（2）应用二：村庄发展时序选择

利用环梵净山地区村庄发展条件综合评价表，配合环梵地区村庄发展时序的选择原则，可以确定村庄的发展时间与批次。具体原则与方法如下。

由于第一批村庄的发展目标为：梵净山旅游特色品牌的塑造，并考虑环梵三县的均衡发展。所以，在环梵净山地区众多村庄中选取特色资源条件突出的村庄，以及各县内综合发展条件评价最高的村庄作为首批优先发展的村庄。

而第二批村庄的发展目标为：提高环梵乡村建设的整体水平，完善基础设施建设、扩大旅游接待容量。所以，选择各县设施条件评分最高的村落，且为了减小村落之间的发展差距，增补原生态环境良好但设施较为落后的村庄进入第二批村庄发展名单。

其余村庄在第一批品牌塑造、第二批设施完善的基础之上，作为后续发展村落进行全面启动（表6）。

（3）应用三：村庄接待容量引导

村庄的接待容量，与其自然地理环境支撑系统和前期确定的村庄发展类型、发展时序密切相关。其中，环境优势型村，即环境风貌条件影响因子评价突出的村庄，需要进行接待容量限制以保护自然生态环境；而交通优势型村庄，即交通区位条件影响因子评价突出的村庄，具有旅游接待的区位优势，可以承担相对较多的旅游接待容量；而特色资源优势型村庄即资源文化优势明显的村庄，在保持资源特色的同时可以承载一定的接待容量。所以，根据乡村发展综合条件评价可以对不同类型的乡村接待容量进行分类引导控制（表7）。

表4 环梵净山地区乡村发展条件综合评价表Tab.4 the comprehensive evaluation of rural development conditions around Fanjing mountainous areas

表5 村庄优势发展资源与发展类型指引一览表Tab.5 advantageous development resources of villages and guidance of development types

4 结 语

当今，大数据正在冲击着人们生活的方方面面，如何更好地利用数据是大数据时代需要思考的首要问题。因为不经处理的数据只是海量堆砌，无法完成从量变到质变的转化。从数据应用角度出发的大数据思维，可以更加有效地利用与挖掘数据，并使数据在应用过程中得到高效循环利用。

将大数据思维引入乡村规划是时代的推动，同时也是乡村规划本身的工作属性需求。大数据思维的数据价值挖掘与分析，为乡村规划提供了更加迅捷有效的判读基础。但是数据不懂背景，数据价值的挖掘离不开人工识别的价值取向与应用方向引导④。所以，无论是数据挖掘还是以预测为主要目的机器学习，人工识别的介入是使数据发挥效用的关键所在，这就需要规划工作与研究人员在数据识别与价值挖掘时进行专业的判断与考量。

表6 环梵净山村庄发展时序一览表Tab.6 development sequences of villages around the Fanjing mountainous areas

表7 环梵净山地区乡村接待容量分类表Tab.7 the classification of village reception capacity around the Fanjing mountainous areas

今后，随着城乡之间的交流与互动更加紧密，更多的价值数据会被引入乡村规划，推动城乡的一体化发展。如何将这些数据更快的集成并应用于沟通更多的领域，是乡村规划大数据研究的重要课题。

注释：

① 整理自Viktor Mayer-Schonberger和Kenneth Cukier创作、林俊宏翻译的《大数据》一书21页：“巨量资料的核心重点在于预测。”

② 整理自微软研究院、北京城市规划研究院等的相关研究。《微软郑宇：城市计算，大数据如何解决北京的问题？》，详见：http://www.36dsj.com/archives/12684

③ 整理自城田真琴创作、周自恒翻译的《大数据的冲击》以及《人民日报（海外版）》文章《大数据：信息时代的狂飙突进》，详见：http://news.xinhuanet.com/ world/2012-10/20/c_113435572_2.htm

④ 《“大数据”时代，什么是数据分析做不了的？》，详见：http://www.guokr.com/ article/436729/

[1] Mayer-Schonberger V, Cukier K. 大数据[M]. 林俊宏, 译. 台北: 远见文化出版有限公司, 2013.

[2] 城田真琴. 大数据的冲击[M]. 周自恒, 译.北京: 人民邮电出版社, 2013.

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表格来源：

表1-7：作者绘制

（编辑：苏小亨）

Research on Exploration and Application of Rural Planning Data Value in Big Data Thoughts—Taking Villages Around Fanjing Mountainous Areas as Examples

Big data thoughts are benefi cial to guide the decision-making, explore the value of data and orient to efficient utilization, and the complexity of rural planning has the obvious characteristics of big data. Therefore, the utilization of big data thoughts for screening the massive amounts of rural planning data is of great signifi cance for the effi cient application of data value. The research applies big data thoughts into rural planning to solve the numerous data, demand diversifi cations of related interest groups, overall planning diffi culties and other problems confronted by the rural planning work. This article also discusses the rural planning principles and methods in the big data thoughts, and explores in the practical work of rural planning around the Fanjing mountainous region through the location and subdivision analysis of value data extracted from the collection of essential data, hoping to make the exploration of data value helpful for the decision-making of planning.

Big Data Thoughts; Rural Planning; Data Value Exploration

10.13791/j.cnki.hsfwest.20150201

张昕欣, 李京生. 大数据思维的乡村规划数据价值挖掘与应用研究——以环梵净山地区乡村为例[J]. 西部人居环境学刊, 2015, 30(02): 1-6.

TU984

B

2095-6304(2015)02-0001-06

张昕欣： 上海同济城市规划设计研究院，主任规划师

李京生（ 通讯作者）：同济大学建筑与城市规划学院，上海同济城市规划设计研究院，教授，博士生导师，总规划师，tongjiljs@ hotmail.com

2015-04-03