规划实施动态评估技术支撑体系研究

白晓辉，陈 思，谭鲁渊，王 红

(1. 北京市测绘设计研究院城市空间信息工程北京市重点实验室，北京 100038；2. 北京市规划委员会，北京 100045)

规划实施动态评估技术支撑体系研究

白晓辉1，陈 思1，谭鲁渊2，王 红1

(1. 北京市测绘设计研究院城市空间信息工程北京市重点实验室，北京 100038；2. 北京市规划委员会，北京 100045)

主要研究城乡规划实施动态评估技术支撑体系，将传统评估数据与城市动态数据相结合，将空间地理数据与社会属性数据相结合，将城市定量工具分析与专家经验分析相结合，最终实现了规划动态评估新模式；主要从城市发展现状动态监测、数据挖掘、动态评估工具及系统构建3个方面阐述城乡规划实施动态评估支持技术体系的关键技术及应用模式。

规划实施动态评估；定量计算；数据挖掘

面对城市大规模和急剧发展，城市规划是否能够跟上城市变化的步伐，发挥其指导和规范城市建设的作用，这就需要城市规划从业者定期对现实施规划现状进行监测、评估、调整。城市总体规划的批后评估、动态修正、调整是整个规划运作过程的重要环节，是规划体系中不可或缺的核心内容分[1-2]。城市总体规划实施评估办法(试行)指出：“城市人民政府应当按照政府组织、部门合作、公众参与的原则，建立相应的评估工作机制和工作程序，推进城市总体规划实施的定期评估工作”。

目前，北京市城乡规划实施评估多以常规评估为主，主要包括人口、房屋、经济、交通等方面内容，基本以统计年鉴、外业调查、资料文献等常规数据为基础进行评估。评估以静态模式为主，以5～10年为单位进行。

随着以博客、社交网络、基于位置的服务(LBS)为代表的新型信息发布方式的不断涌现，以及云计算、物联网等技术的兴起，数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积[3]。大数据时代的到来，我们可以掌握大规模的、准确的、实时的、多维度的社会属性数据，通过这些数据可以实时分析各地区人口密度、城市活度、职住情况、交通状况等城市运行状态，分析城市发展规律，从而可以更准确，更及时地对城市发展现状进行评估[4]。从2012年开始，微软研究院等许多科研机构都开始研究基于城市实时感知技术、数据管理、定量分析等技术，实现交通、规划、环境等城市运行状况定量分析[5]。

本文主要从城市发展现状动态监测、数据挖掘更新、动态评估工具及系统构建3个方面阐述城乡规划实施动态评估支持体系的关键技术及应用模式。通过城乡规划实施动态评估支撑体系研究，将传统评估数据与城市动态数据相结合，将空间地理数据与社会属性数据相结合，将城市定量工具分析与专家经验分析相结合，最终实现规划动态评估新模式，如图1所示。

图1 规划动态评估新模式

1 数据动态监测

从国内外经验来看，连续和完整的城市现状数据是规划实施评估工作的重要基础，各大城市都通过收集整理各管理部门日常监管数据，建立一套内容全面、动态更新、标准统一的城市发展数据，为规划评估提供支撑[6-7]。传统的规划实施评估数据包括基础地理数据、人口普查数据、经济普查数据、规划编制数据、规划审批数据、批后监管数据、现状调查数据，以及国土局、交通委、环保局等相关委办局数据。随着大数据时代的到来，可以获得大量基于空间位置，以人的个体行为为载体的社会活动数据，包括手机信令数据、IC卡数据、微博数据、大众点评数据等。同时智能感知设备在各大领域不断被应用，我们也可以获得大量城市运行状况实时监控数据，包括环境监测数据、水电等能源监测数据。

建立城市现状动态监测数据库对大规模的传统数据和基于位置服务的新兴数据进行存储。其中传统数据中基础地理数据、人口普查数据、经济普查数据等由专业部门定期更新，规划编制数据、规划审批数据、批后监管数据等业务数据随业务实时更新，相关委办局数据根据各部门业务随时更新。整体来讲传统数据的更新周期时间较长，基础地理数据1～2年更新一次，人口普查10年进行一次，经济普查5年进行一次。而基于位置服务的手机信令、IC卡、微博数据、环境监测数据等均为实时记录数据。人们可以基于这些数据定量推演任意时间段、任意地点的人口密度、职住情况、城市活度等城市现状及演变规律，因此这类数据在很大程度上弥补了传统数据更新周期长、统计尺度较大等缺点，如图2所示。

2 数据挖掘

城市现状是一个持续发展的过程，在城市现状动态监测数据库中将积累大量数据，但是数据的来源多样，以至于数据的格式、属性、语义，以及空间单元划分和编码、时间单元划分和编码都遵循不同的标准和原则，同时各类数据被独立存储，并未挖掘数据之间相互关系。因此还需要对动态监测数据库中数据进行集成和融合，建立面向主题的城市现状和规划政策数据库。

图2

进行空间数据挖掘，首先利用地理数据模型的融合、地理要素语义的融合和地理数据投影和坐标系的统一等方法对多源地理空间矢量数据集成与融合[8]。在此基础上，从融合的空间数据库提取用户感兴趣的空间模式与特征、空间与非空间数据的普遍关系及其他一些隐含在数据库中的普遍的数据特征[9]。具体实现需根据不同来源数据的数据结构、更新周期、业务内涵等，面向规划业务，基于空间维度、时间维度、业务维度，挖掘数据内在联系，研究关系数学模型、数据清洗模型、机器学习算法等异构数据的数据重组、规范化方法，并形成一套统一的地理编码、时间编码业务编码标准，如图3所示。

3 动态评估工具及系统支撑

结合总体规划实施评估工作要求，把城乡规划实施评估分为人口、用地、房屋、环境、公共设施、交通、产业经济、城市安全等专项，梳理研究各专项城市发展指标，最终形成城乡规划实施评估指标体系。利用指标体系作为动态监测规划实施效果的依据，辅助调整规划偏差，最终帮助对城市发展及规划目标达成状况作出评价，为规划修改提供依据[10]。

为实现城乡规划实施动态评估模式，提取指标体系中定量分析部分，利用地理统计方法和地理信息空间分析方法建立相应定量计算模型工具，并最终形成动态评估系统。基于动态评估系统随时对人口、用地、产业经济、房屋、环境等城市发展现状指标进行定量分析，同时与总规、控规相应指标进行对比分析规划实施效果。在基于指标体系中定量分析部分建立动态评估系统的同时，利用海量城市现状数据，扩展城市发展综合分析模型工具集，为城市现状进行综合分析提供数据支撑，同时结合专家经验，为区域长期可持续发展提供更深入的信息和技术支撑，如图4所示。

图3

图4

4 应 用

结合北京市总体规划修改具体要求，通过对丰台区各类数据进行收集整理，建立空间地理信息数据库，形成动态更新机制，对丰台区区域现状进行动态监测，为规划实施动态评估研究提供数据基础，同

时对动态监测数据根据标准进行重新整理，并建立评估模型，最后在此基础上搭建丰台区规划实施评估系统。目前，丰台区规划实施评估系统已实现人口、用地、经济3个方面动态评估，该分析数据为总规修改提供技术支持，为丰台区区域发展提供科学依据，如图5—图6所示。

图5 人口评估界面

图6 用地评估界面

[1] 何灵聪.基于动态维护的城市总体规划实施评估方法和机制研究[J].规划师, 2013, 29(6):18-23.

[2] 李宏伟.城市规划实施评估的两种视角[J].城市建筑, 2014(27):25-25.

[3] 孟小峰, 慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展, 2013, 50(1):146-169.

[4] 丘晓平, 黄小兵.大数据环境下的城市计算及其应用[J].现代计算机(普及版), 2014(29):15-20.

[5] 郑宇.城市计算概述[J].武汉大学学报(信息科学版), 2015, 40(1):1-13.

[6] 唐凯.开展规划评估，促进规划改革[J].城市规划, 2011, 35(11):9-10.

[7] 彭晖，骆悰.转型背景下城市总体规划实施评估方法与机制研究[J].上海城市规划, 2013(3):23-29.

[8] 崔铁军, 郭黎.多源地理空间矢量数据集成与融合方法探讨[J].测绘科学技术学报, 2007, 24(1):1-4.

[9] 刘小生, 任海峰, 陈棉.用空间分析方法进行空间关联规则提取[J].测绘通报, 2007(5):19-21.

[10] 宋彦, 陈燕萍.城市规划评估指引[M].北京：中国建筑工业出版社, 2012.

Research on the Technology Support System of the Dynamic Evaluating Urban Planning Implementation

BAI Xiaohui1，CHEN Si1，TAN Luyuan2，WANG Hong1

(1. Beijing Key Laboratory of Urban Spatial Information Engineering, Beijing Institute of Surveying and Mapping，Beijing 100038, China;2. Beijing Municipal Commission of Urban Planning, Beijing 100045, China)

The key technology and application mode of the technology support system of the dynamic evaluating urban planning implementation are discussed. And the key technology are mainly about dynamic monitoring in urban development, data mining, and tools of dynamic evaluating. In this study, it combines the traditional data and dynamic data of city, GIS data and social property data, quantitative analysis and analysis of expertise to achieve a new model of the evaluating urban planning implementation.

planning and implementation of dynamic evaluation; quantitative evaluation;data mining

白晓辉，陈思，谭鲁渊，等.规划实施动态评估技术支撑体系研究[J].测绘通报，2017(2)：112-115.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0062.

2016-04-13；

2016-07-15

北京市科技计划(Z15111000210000)

白晓辉(1982—)，女，硕士，高级工程师，主要研究数字城市、GIS数据分析。E-mail：baixh@bism.cn

P20

A

0494-0911(2017)02-0112-04