数字赋能，大数据技术助力空间规划编制

📝 规划笔记——推荐一则来自浙江大学规划院的文章，摘录如下：

浙江大学规划院：当前数字化改革和转型升级是一项复杂的系统工程，需要加强战略谋划和顶层设计，并借助数字化技术、数字化思维和工作机制才能取得成功。我院当前正在全面推进 “产业数字化”“数字产业化”“数字化管理”三大工程落地实施，2020年度由我院牵头，联合浙江工业大学、联通智慧足迹组建了大数据与空间创新实验室，将“大数据”研究成果在我院落地转化，构建起从数据采集、清洗、加工，到数据分析、可视化，再到规划应用的大数据助力规划编制“全流程”的解决方案，储备了一批数据资源、开发了一批实用工具、解决了大数据在人口研判、区域规划、中心城规划及各类专项规划中的数据和技术瓶颈。

实验室以解决国土空间规划中的现实问题为导向，系统建构了大数据应用于国土空间规划的相关理论基础，提出了移动定位大数据的概念，解决了大数据的模型算法、分析方法、场景应用等一系列关键技术问题，并成功实现研究成果转化应用。研究成果助推了国土空间规划方法从依据主观经验定性判断转变为依据客观数据定量决策，提高了规划的科学性、客观性、精准性。研究成果获得2021年度浙江省规划科技进步一等奖。

1.1 多元数据融合建立规划数据仓库

通过数据挖掘和数据购买相结合，在传统数据基础上，广泛采用设施POI点数据、人口迁移信息、交通流量、灯光遥感、建筑物数据等，建立起以手机信令数据、企业数据为核心的数据仓库，结合丰富的智能量化技术和可视化呈现效果，使数据信息深度揭示。重要数据可随取随用，确保在项目早期阶段即有数据介入。

基于实践应用和数据挖掘需求，对海量大数据进行相应的处理，针对性构建模型体系，强化分析结论的科学性。

1.2 科学算法模型辅助数据高效应用

1.在线地图路径（路线）抓取

通过实时在线地图路径规划，提升设施可达路径及用户偏好的精准度。

2.坐标校正

抓取获得的开放地图路径和手机信令数据存在坐标不一致时，通过计算对坐标进行转换和纠偏。

3.地理编码

对兴趣点等要素的地址信息进行拆分和语义解析，获取地址对应的信息点数据，以及经纬度等信息，继而实现要素数据的采集、处理、建库等一系列数据维护和应用服务。

2.1 大数据在人口研判中的应用

实时动态获取城市人口信息，识别短期驻留人口、获得城市实际服务管理人口数量，识别外来务工人口数量和来源地、外出务工人口数量和务工地、节假日客流来源地等，为城市人口流动、预测提供数据支撑。

2.2 大数据在区域规划中的应用

1.构建城市网络，揭示区域城市联系特征

可视化呈现城市之间的人口、经济联系，优化传统以规模定等级的规划方法。

2.提取第一优势流，揭示中心城市辐射范围

从复杂城市网络中提取最紧密联系方向，根据连线指向识别中心城市，根据联系紧密程度划分组团，评价城市（镇）群规划的现实基础。

3.高精度呈现数据分布

将传统以市县为单元的数据精确到坐标定位，根据研究尺度可按任意精度做可视化呈现，揭示数据在市县内部的分布特征。

4.精准识别跨城通勤居民来源

识别规律性长距离跨城通勤居民的居住地、工作地分布，结合现状道路交通网络，为综合交通规划、优化交通线网提供决策依据。

2.3 大数据在中心城区规划中的应用

1.精准识别公共中心

根据人口、建筑真实的集聚特征识别城市公共中心，与规划的位置、类型、等级比较，评估规划公共中心建设效益。

2.可视化呈现公共中心真实服务范围

根据公共中心人流来源地，生成密度分布图，可视化呈现公共中心吸引辐射范围，评价公共中心实际服务半径。

3.优化公共中心布局

根据服务人口、服务需求识别现状对公共中心需求紧迫的地区，为规划公共中心选址提供客观依据。

4.评估多中心体系对减少通勤距离的效果

依据多中心体系的理想通勤模型，判断现状就业中心和通勤距离的耦合关系，评估多中心空间结构对减少长距离通勤的效果。

5.精准识别交通拥堵源头

从居住地和工作地两方面剖析通勤高峰产生的源头，通过路径模拟分析路网通勤承载量，为优化路网体系提供支撑。

随着数字技术的发展，规划领域的量化研究逐渐深入，城市规划从定性转为定量研究，分析方法从简单数理分析转为复杂统计和人工智能运算，中共中央、国务院、自然资源部相继颁布重要文件，对规划中的数据应用提出更高要求，强调应用手机信令数据、POI数据、交通IC卡数据、企业信息、交通流量、灯光遥感等城市运行大数据，落实国家大数据战略，提高对空间治理问题动态精准别能力。