大数据影响下区域规划编制方法的创新

龚子逸

摘要：在信息化的今天，数据获取方式和分析技术的进步推动着区域规划编制的创新。大数据成为了在区域规划编制的前期工作中，区域范围内自然地理、经济、人口、设施和环境等现状信息数据获取的新方式。在数据的分析和加工阶段，可以用大数据分析技术进行规划的分析和设计。同时，具有公共政策属性的区域规划也在大数据运用下，推动规划评估和管理创新。本文将探讨在区域规划编制中如何利用大数据及其分析技术和方法，发挥数据的价值，提高规划编制效率和水平，促进行业的发展。

关键词：区域规划；大数据；数据分析；编制方法

1我国区域规划的内容

区域规划是指一定地域范围内对国民经济建设和土地利用的总体部署，为城市规划提供有关城市发展方向和生产力布局的重要依据。公共政策属性是区域规划的最根本属性。而随着社会体制和经济发展的变化，我国区域规划的主导部门和编制内容也在随着时代变迁，从原来较单一的统筹工业、城镇和区域的生产力布局目标转变成为了促进区域经济、人口、资源、环境的协调发展。

2区域规划的工作流程和编制内容

区域规划的基本思路就是根据区域的现状和问题，提出规划要求，再形成和选择出较为理想的规划方案，并促进其实施。区域规划的一般程序分为七个步骤：①区域发展的现状调查与资料收集：②确定区域发展目标：③区域发展的课题和对策研究；④规划方案设计；⑤规划方案评估；⑥报批定案；⑦实施阶段。除了规划结果也要注重规划的动态性，包括重视规划过程的循环，保持规划的弹性和定期检查规划实施状况。

区域规划的内容包括四个方面：区域分析、区域发展定位、区域发展目标和区域规划。区域分析包括区位分析、自然条件分析、经济基础分析、城镇化状况分析、社会发展分析、区域生态环境分析。通过分析之后提出发展定位和目标，然后进行规划工作。区域规划包括区域空间发展战略、区域城镇化与城镇体系规划、空间准入和发展时序、基础设施和公共服务设施布局、区域生态环境保护规划、经济结构与产业布局、区域管治与协调规划、近期建设规划和区域政策的制定。

3区域规划编制中大数据的应用

3.1大数据的定义

“大数据”，迄今在学术界没有标准的定义，vance和A shley认为，当数据量规模巨大以致于无法通过人工或者计算机，在合理的时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的形式的信息，我们称之为大数据。大数据一般是用来描述数据的规模非常大，以致于超出了传统软件和数据库工具的获取、存储、管理和分析能力。大数据的特征被归纳为5个v，即数量巨大（volum e）、变化速度快（velo city）、模态繁多（variety）、难以辨识（veraclty）和价值大密度低（value）。传统获得的数据是通过静态统计和抽样方法，相比而言，动态性、全局性是大数据的特点，大数据分析技术可以用来对全局数据和实时数据进行可视化及相关性分析。海量数据资源在物联网和互联网中产生，而这也是通常情况下我们理解的大数据。

3.2大数据影响下区域规划编制方法的创新

如果以大数据应用的角度来看区域规划，那么区域规划的现状调查與资料收集可以理解为数据获取，过程，对于区域的分析即是数据的分析，在规划方案设计的过程就是对数据的加工，而最后成果的产生就是新数据生产。由于区域规划涉及到众多行政主体的利益，从而需要规划范围内各个行政主体的参与，所以数据形式的规划成果的共享和管理是数据的增值阶段。

3.2.1数据的获取

在数量上，互联网、物联网等这类信息与通信技术让城市拥有了前所未有的丰富数据量，统计表明，2003年以前产生的总数据量都不及现今两天所产生的数据量。

整个规划数据链的源于调研阶段获取的数据，其数量和质量会对整个规划对数据利用的广度和深度产生深远的影响。在传统的规划现状调查和资料收集过程中所获取的数据，主要类型就是描述城市物质空间形态的各类影像图、地形图、统计年鉴和相关规划图纸等，粗糙地反映城市经济、社会、产业等要素属性，因而建立在其上的规划研究方法可干预的深度和广度也仅限于此。而大数据的兴起代表可以收集的海量的现状数据而且种类更多，收集的方式也更加多样化。比如在开源地图（Open StreetM ap简称OSM）中的POI信息、路网信息等，航班和铁路班次信息，公交刷卡数据，移动通讯定位数据，智能基础设施的数据等等，这些数据都是传统方式所无法获取得数据。

大数据具有“实时性”的优势。传统的数据更新周期往往是以年、月计，制作时间较长，比如在区域规划中，人口、经济、产业及用地等相关数据，在数据时效性上往往存在以“年”为单位的滞后期限，在我国高速城市化的背景下，会直接导致了规划在实施过程中难以与区域发展现实相吻合。而大数据具有实时性，基本上以天、小时、分为单位产生，在此基础上，区域规划编制在数据使用方面可以做到近乎实时化的分析处理和响应。

3.2.2数据的分析与加工

较之以往依靠小样本数据来做出预估的各种模型和分析方法，海量、实时的大数据的直观呈现，能够为各层面的规划预测提供更坚实的基础。在区域规划中对数据的分析阶段，相较于传统的通过长途电话数据来研究城镇间的联系强度，通过对海量的航空、铁路班次和手机用户移动轨迹的数据挖掘和分析，可为城镇群的形态和发育程度、城市间的关联强弱等展现更直观的效果。除此之外，现在城市中水电网、燃气等已形成智能网络，通过其传感网可以采集的精确到每家每户的使用数据，通过对这些数据的分析可得到人口和产业存量的相关成果，为人口规模和产业规划打下基础。区域产业发展数据和城市现有企业经营数据的挖掘，可以用于分析区域产业发展趋势转移方向及产业政策的影响，结合城市资源优势综合确定产业发展类型定位和目标，促进一批新兴产业和服务业的发展并合理安排产业发展功能片区和各类产业园区布局。

在数据分析过程中，也要用到聚类分析、因子分析、相关分析、回归分析等传统分析方法，规划常用的分析软件也很多，统计分析软件spss、遥感分析软件Envi空间分析所用的A rcGis等等。区域规划的方案设计阶段就是数据的加工阶段，在传统的规划方案生成过程中，规划师会用到由以A utpCAD、Photoshop等制图软件及Sketchup等三维建模软件来辅助完成。不过在处理和分析大数据是，海量的数据对软硬件的性能提出新的要求，常用的GIS系统在除了可视化和相关分析的基本方法外，还需要新的突破。

3.2.3数据的增值

区域规划作为综合性规划，其制定原则可在城市规划，资源规划、自然保护区规划、历史保护规划当中得到一定体现，所以在区域规划中各种类型尺度的规划都需要协同进行。但是包括基础数据在内的技术方面的衔接失当常常导致这些规划在编制时常出现内容重叠、协调不周和管理分割等问题。各类规划的基础数据缺乏可比性常常归因于编制过程中存在基础数据来源、统计口径及数据可信度等的差异。

大数据为促进区域规划协同这些分散的规划提供了技术层面的可能，在大数据的对接平台上，让各类型的规划信息实现共享，最终实现规划统一的信息联动平台

“一张图”。在国土资源“一张图”中，多源信息都集合到一起，与国土资源的计划、审批、供应、补充、开发、执法等行政监管系统叠加，共同构建统一的综合监管平台，而且实现了数据的实时更新，促进了资源动态监管，在区域规划的管理阶段都有着不可或缺的作用。

4面临的挑战

4.1如何保障数据的安全

大数据时代信息更加开放、透明化，共享程度更高，但是数据开放也意味着其存在一定安全性问题，数据安全的威胁随时都有可能发生。区域规划涉及到的一些政府的国土数据和信息基础设施和承载着的庞大数据信息，都有可能成为被攻击的目标。大数据的安全上升到了城市安全、区域安全甚至国家安全层面。所以规划部门在实现信息公开和共享时也要注意数据的安全，在注重城市发展的同时，也不能忽视信息安全保障，应维护国家数据安全和城市发展利益。同时，通过技术截堵，应用立法保护城乡规划管理大数据应用中个人隐私。当然，区域规划是跨城市跨行政区的规划，各行政主体不能因为了保障数据的安全而放弃信息的共享，而是应该致力于如何在安全的环境下共享规划所需的所有数据。

4.2如何应对数据的混杂性

规划中，我们在处理数据时，和大数据相比，传统数据数量少，减少错误、保证质量是最基本和最重要的。但是正是由于数据的有限，任何细微的错误会被放大，最后导致结果的不准确。大数据的“variety”是多样性，也意味着数据的混杂性是不可避免的，既可能有数据产生主体的问题，又可能有采集手段、存储方式的问题，所以在区域规划中对大数据应用应该对其混杂性保持什么样的态度呢？很多学者认为大数据跟传统数据相比是不精确的，但是在这些海量数据中有一部分数据存在不精确，那这些数据会被更多的正确的数据淹没掉。也就是说，这些不符合规律的不精确数据，最终也会被更大量正确的数据给过滤掉。如果误差是内在的必然性，更多样化的数据采集和信息融合也必然能纠正误差。所以，规划师的在应对大量数据时，应着重于寻找大数据所反映出来的一般规律，而不用去强求每个数据的准确性。

4.3如何管理海量数据

在规划中，从大数据中精准定位并采集所需信息、管理海量复杂结构、实时增长的数据，保护和控制数据等等都是对规划管理阶段提出的挑战。这就需要规划管理的大数据技术的开发，比如服务器、存储、网络、软件和服务等，来获得更高的应用效果。同时，相关技术人员的培养也不可或缺。

结语：信息化的进步让基于大数据的分析与决策成为新形势下城乡规划和管理发展的必由之路。大数据时代的新的数据形式，获取方式、分析技术和管理方法带给了区域规划编制注入了新的活力。本文结合了大数据相关技术的发展，找寻与傳统数据挖掘、分析、加工和增值不一样的新的区域规划编制方法，并且具体阐述了在区域规划每个阶段大数据对其影响，促进其编制方法如何创新。同时提出大数据的应用在规划中所面临的挑战和解决途径。然而，我们要意识到，大数据并不是万能的，在利用大数据的同时，我们也不能忽视传统的研究和分析方法，结合两者从而使我们更加透彻地认识城市和区域空间，从而使我们的规划更加合理，管理更加完善。