大數據下城市規劃編制研究范文

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《地理信息世界雜志》2016年第4期

摘要：

大數據時代的來臨，為城市規劃編制方法帶來新的突破契機，為實時動態獲取城市居民生活和行為特征信息，評估和預測城市規劃編制成果提供方法和技術支持。本文從大數據視角的城市規劃思維方式出發，梳理了城市規劃編制各階段采用的大數據研究方法和技術，最后指出當前城市規劃編制中存在的問題，以期促進大數據助推城市精準規劃。

關鍵詞：

大數據；規劃編制；規劃評估；數據公開與共享

0引言

受互聯網普及和傳感網、物聯網、云計算等信息技術快速發展的影響，傳統城市規劃編制研究發生了很多變化，關注微觀主體-城市居民對城市發展的需求成為城市規劃研究的熱點，而大數據方法和技術將成為支撐這一熱點研究的重要手段[1-2]。發現、挖掘、處理、分析城市發展過程中獲取的大數據，可以為城市規劃編制提供新的思路和方法。采用大數據思維、方法和技術手段，可以精確、定量、精細化分析和研究城市問題，保障規劃方案更加科學，城市基礎設施、公共服務設施的布局更加合理高效，公眾參與規劃更加便捷直接，規劃決策更加民主[3-4]。

1數據思維

方式大數據改變了人們的生活和理解世界的方式，給人們帶來了思維變革，同樣，大數據也給城市規劃領域帶來思想上的沖擊，不僅改變了傳統城市規劃編制過程中對數據獲取、分析以及挖掘的認識，也在改變規劃師的思維模式。

1.1全樣本思維

大數據給城市規劃編制帶來全樣本數據，而不再僅限于傳統隨機樣本數據。城市規劃很難獲取城市居民日常生活與行為信息，只能采用隨機抽樣、問卷調查等小樣本分析方法進行估算，很難全面客觀反映城市居民活動特征。隨著大數據技術的廣泛應用，通過獲取不同出行特征：私人汽車、公共交通、自行車等定位數據，可以全面客觀地掌握城市居民出行，為構建城市綜合交通規劃體系提供了特定區域、特定時間內的居民出行全樣本信息。

1.2相關性思維

基于大數據的分析與研究不再熱衷于尋找因果關系，而是尋找事物之間的相關性。相關性也許不能準確預測事件為何發生，但可以及時提醒事情正在或即將發生。如利用鄉鎮和街道尺度的“五普”和“六普”人口資料，可以對一定時期人口密度的空間分布變化進行考察，基于人口密度視角，根據城鎮化格局的識別指標，可以分析出不同類型城鎮格局的演變特征[5]。

1.3數據挖掘

思維傳統數據時代由于信息量少，數據質量和精度是最為重要的指標。大數據時代由于數據量大、來源復雜、類型繁多、優劣摻雜，適當放松質量和精度，有利于獲取更多的數據，進而發現數據背后所隱藏的聯系和規律。通過對社交網絡數據進行抓取，可以獲取特定人群的粉絲、關注和好友信息，進而可以分析并構建其虛擬社交網絡關系[6-7]。當然這不是要完全放棄數據質量和精度，而是適當忽略微觀層面上的質量和精確，使城市規劃師在宏觀層面擁有更好的洞察力。

2規劃編制方法

2.1數據獲取途徑

傳統規劃編制的數據類型主要為統計數據、調查訪談數據、基礎地理信息數據、規劃信息數據等4類，這些數據在全面性、時效性、準確性等方面存在限制。大數據時代城市規劃編制中前期獲取數據的來源和類型變得豐高，數據獲取渠道更加通暢，數據精確性、時效性、全面性極大提高，保證了規劃編制對數據的客觀性和全面性的要求，為城市規劃編制的動態評估提供重要可靠的參考。目前通過不同渠道和方式，可以獲取以下七種類型的大數據資源，見表1。政府、行業和企業數據，可以采用申請、購買、開發網絡爬蟲軟件等形式獲取多類型共享數據、社交媒體數據以及開放數據。通過運營商、第三方平臺和指定管理機構，可以獲取特定地區、特定時間段內的包括GPS定位數據、手機信令數據、公共交通IC刷卡數據等在內的全樣本、實時動態的居民生活和出行行為數據。

2.2數據采集分析方法

1）網絡數據挖掘與分析

通過開發“網絡爬蟲”軟件，按照一定規則，在專業網站和社交網絡中自動抓取并下載與某一特定主體相關的Web網頁、文檔、圖片、音視頻等資源，并通過相應索引技術組織下載資源，以提供最后的查詢服務。如通過對新浪微博上北京三家知名規劃院用戶的粉絲和好友數據進行挖掘，可以分析三家單位的人脈特征、組織特征和相互聯系與影響的情況[8]。

2）行為數據采集與分析技術

針對居民行為活動特征進行數據采集，獲取手機信令、出租車軌跡、公交IC卡刷卡等生活和行為數據，分析城市居民的行為與活動規律，進而構建居民與城市空間組織與結構之間的關系。表2是基于手機信令數據的城市規劃編制研究方法，通過分析手機定位數據中包含的地理位置信息，可以獲取手機用戶在真實地理空間中的活動情況，并以此為研究依據，開展人群空間活動特征分析，分析不同尺度下城市建成區域使用情況，并進行規劃評估分析。

3）數據分析與可視化技術

借助GIS平臺的地圖顯示、空間分析等功能，對帶有地理屬性信息的多源數據進行可視化和空間分析，找出能夠反映城市空間發展的規律與機制。如基于GIS平臺，通過分析北京2008年連續一周的公交IC卡刷卡數據，結合2005年居民出行調查、地塊級別的土地利用圖，可以識別公交持卡人的居住地、就業地和通勤出行情況，進而可以評價北京市職住分離的空間差異[9]。

2.3規劃編制管理方法

公眾參與是城市規劃編制的重要組成部分，既是公眾表達對政府功能、政府與利益集團之間權利斗爭的不滿，也是政府兌現民主政治口號的重要手段。公眾參與城市規劃有助于提高城市規劃決策的科學性和實施性。在現實中公眾參與城市規劃的效果很難達到公眾期望的結果，主要體現在有效參與城市規劃編制渠道不暢、傳統公眾參與方式效率不高、參與主體無法體現公眾代表性、公眾利益缺乏法制化保障等方面。為提高公眾參與程度，基于PPGIS、WebGIS等技術，搭建網絡公共互動平臺，不僅城市管理者和規劃師可以便捷、廣泛地獲取公眾對城市發展的意見，還可以讓公眾了解并參與規劃編制和建設的全過程，逐漸改變傳統的主要由政府和專家的價值判斷主導城市建設和規劃格局。公參與規劃編制模式也不再僅僅限于官對民和民對官的單向模式，而形成利益共同體的多方關注和介入。以武漢市為例，武漢國土資源與規劃局打造“眾規平臺”網站，推出“環東湖路綠道規劃”，通過網絡建立社會公眾直接參與規劃編制的渠道。在“眾規平臺”上，公眾不僅可以通過文字、圖片和矢量圖形的方式提交對規劃項目的策劃方案、建議和設計方案，更可以利用平臺提供的地圖服務，直接進行規劃方案的標繪。此外，以社交網絡、移動終端為代表的新媒體平臺，也改變著公共參與城市建設規劃的方式，不僅公眾可以自由表達對城市發展的訴求，實現“自下而上的”公共參與，第三方組織也越來越多地通過新媒體平臺，針對具體規劃項目發起記錄、宣傳活動，進而介入公共參與。王鵬等利用社交網絡、位置服務和移動終端等新媒體工具，對北京“鐘鼓樓片兒區”和梅州市“梅州圍龍屋”進行關注，通過新浪微博和騰訊微信平臺傳播和推廣社會關注，通過WebGIS平臺匯聚和空間數據，收集公眾反饋信息，從而構建了一套完整的基于新媒體平臺的城市規劃社區公眾參與模式[10]。

2.4規劃編制評估方法

大數據時代的城市規劃編制由于能夠獲取城市發展巨量規模的個體屬性及其需求特征，因此，為實現“公共利益”導向的城市規劃實施提供了基礎。基于遙感影像數據，可以快速準確地把握城市空間發展現狀和趨勢，全面掌握城市建設用地的基本情況，為城市總體規劃和分區規劃的編制和修改提供科學可靠的數據支撐。以城市規劃許可數據為依據，通過對比不同時序的遙感影像，結合GPS、出租車軌跡、公交刷卡等居民出行活動信息，可以有效區分城市規劃邊界和實際開發邊界，評價城市增長邊界。針對傳統公共服務設施專項規劃方法適合發展成熟、配套完善的老城區，指導新城規劃建設針對性不強的特點，采用大數據“自下而上”的技術方法，獲取新區房產注冊信息、居民按月用水量、移動通信終端分布數據、交付房產竣工驗收數據、歷年財政統計數據等,，分析新區人口空間分布、人口流動以及住宅空置情況等信息，并以此作為杭州灣新區公共服務設施專項規劃編制的依據[11]。基于大數據的規劃編制評估不僅可以對規劃實施效果進行評估，還可以對規劃方案進行預評估。馬世發等基于2005和2010年土地利用數據，構建約束性CA模型，可以對城市規劃編制過程中的建設用地布局方案進行預評估，并檢測城市建設用地空間布局的合理性[12]。

3問題思考

盡管基于大數據的城市規劃編制研究和應用已經取得大的進展，但仍然在數據公開與共享、數據真實性以及數據安全等方面存在需要進一步思考與解決的問題。

3.1數據公開與共享

目前我國城市管理和規劃行業仍然處于缺乏數據公開和共享的局面，受技術、成本、體制等因素的限制，個人、科研機構和規劃編制單位很難獲取所須數據，政府和大型企事業單位仍是大數據的實際擁有者和解讀者。隨著城市規劃行業獲取更多更全面的數據需求，公眾了解和參與城市規劃的意愿和能力日益增強，政府和專業機構需要更多地公開城市規劃等相關數據以滿足多方面對獲取數據的強烈要求。政府部門應主動公開包括城市發展、規劃信息等在內的數據，并通過城市信息平臺和規劃管理部門網站，建立城市規劃信息與數據公開方式的平臺，推動城市規劃行業的數據公開。

3.2數據真實性

大數據由于獲取途徑不受限制，使得數據質量和可用性被極大地降低。如開放的理空間數據由于采用大眾采集、上傳的數據共享和更新模式，其數據質量和精度很難得以保證。手機信息自身存在不足，不僅體現在個體屬性缺失、出行目的和方式缺失、漂移誤差、記錄缺失問題，更面臨著個人隱私泄露的問題。由于大數據獲取過程中無法做到“小數據”的精確性和針對性，使得基于大數據的分析方法和結果也不能完全客觀地反映復雜的人類行為過程和城市的發展規律，容易導致計算和預測結果失真。

3.3數據的安全問題

規劃編制所需要的基礎地理信息數據、社會經濟發展數據、土地利用數據、專題數據甚至是個人隱私數據等都掌握在以政府、企業、科研單位、互聯網站等為代表的大數據管理者手中，如果這些信息不能被妥善保存和管理，而是被濫用，將會給社會和個人帶來極大的侵害。另外如個人位置信息、出行計劃、路線選擇、購物清單與檢索內容等大數據研究中最關心的居民日常生活聯系緊密的數據，其本身并非用戶的精確隱私信息，但在大量收集并被進行深入分析挖掘后，卻可以輕易地泄露出個人消費習慣、出行規律、政治傾向、業務愛好等相關信息。要解決大數據安全，急需加快制定相應政策法規，推動大數據信息技術的快速發展，才能更好地解決數據安全問題。

4結束語

目前，大數據在城市規劃編制研究中仍然處于探索階段，未來以小數據方法驅動大數據質量、以專業知識驅動大數據分析、以有限方式應用大數據預測、以精細化模型研究復雜城市發展規劃將是城市規劃編制研究的主要方向。相信大數據在城市規劃編制中將發揮更大的作用，貫穿并支撐不同層次的城市規劃編制及其不同的階段。

參考文獻:

[4]黨安榮,袁牧,沈振江,等.基于智慧城市和大數據的理性規劃與城鄉治理思考[J].建設科技,2015,(5):64-66.

[5]龍瀛.中國人口密度的時空演變與城鎮化空間格局初探:2000-2010[C]，城鄉治理與規劃改革——2014中國城市規劃年會,北京：中國城市規劃學會,2014.

[6]王波,甄峰,席廣亮,等.基于微博用戶關系的網絡信息地理研究——以新浪微博為例[J].地理研究,2013,(2):380-391.

[8]茅明睿.規劃師微博人脈特征分析——以北京三大規劃院規劃師的新浪微博為例[J].北京規劃建設,2013,(5):178-180.

[9]龍瀛,崔承印,張宇,等.利用公交一卡通刷卡數據評價北京職住分離的空間差異[C].2012中國城市規劃年會.北京：中國城市規劃學會,2012.

[10]王鵬.新媒體與城市規劃公眾參與[J].上海城市規劃,2014(05):21-25.

[11]田軻,林飛宏,羅雙雙.一次以大數據為方法的“自下而上”的規劃實踐——以杭州灣新區公共服務設施規劃為例[C].城鄉治理與規劃改革//2014中國城市規劃年會.北京：中國城市規劃學會,2014.

[12]馬世發,艾彬,念沛豪.基于約束性CA的土地利用規劃預評估及警情探測[C].地理與地理信息科學,2014,30(4):51-55,2.

作者:許劍 黨安榮 李濤 單位:清華大學建筑學院 倫敦大學瑪麗皇后學院 西安測繪研究所 西安市城市規劃信息中心