大數據影響下區域規劃編制方法的創新

龔子逸

摘要：在信息化的今天，數據獲取方式和分析技術的進步推動著區域規劃編制的創新。大數據成為了在區域規劃編制的前期工作中，區域范圍內自然地理、經濟、人口、設施和環境等現狀信息數據獲取的新方式。在數據的分析和加工階段，可以用大數據分析技術進行規劃的分析和設計。同時，具有公共政策屬性的區域規劃也在大數據運用下，推動規劃評估和管理創新。本文將探討在區域規劃編制中如何利用大數據及其分析技術和方法，發揮數據的價值，提高規劃編制效率和水平，促進行業的發展。

關鍵詞：區域規劃；大數據；數據分析；編制方法

1我國區域規劃的內容

區域規劃是指一定地域范圍內對國民經濟建設和土地利用的總體部署，為城市規劃提供有關城市發展方向和生產力布局的重要依據。公共政策屬性是區域規劃的最根本屬性。而隨著社會體制和經濟發展的變化，我國區域規劃的主導部門和編制內容也在隨著時代變遷，從原來較單一的統籌工業、城鎮和區域的生產力布局目標轉變成為了促進區域經濟、人口、資源、環境的協調發展。

2區域規劃的工作流程和編制內容

區域規劃的基本思路就是根據區域的現狀和問題，提出規劃要求，再形成和選擇出較為理想的規劃方案，并促進其實施。區域規劃的一般程序分為七個步驟：①區域發展的現狀調查與資料收集：②確定區域發展目標：③區域發展的課題和對策研究；④規劃方案設計；⑤規劃方案評估；⑥報批定案；⑦實施階段。除了規劃結果也要注重規劃的動態性，包括重視規劃過程的循環，保持規劃的彈性和定期檢查規劃實施狀況。

區域規劃的內容包括四個方面：區域分析、區域發展定位、區域發展目標和區域規劃。區域分析包括區位分析、自然條件分析、經濟基礎分析、城鎮化狀況分析、社會發展分析、區域生態環境分析。通過分析之后提出發展定位和目標，然后進行規劃工作。區域規劃包括區域空間發展戰略、區域城鎮化與城鎮體系規劃、空間準入和發展時序、基礎設施和公共服務設施布局、區域生態環境保護規劃、經濟結構與產業布局、區域管治與協調規劃、近期建設規劃和區域政策的制定。

3區域規劃編制中大數據的應用

3.1大數據的定義

“大數據”，迄今在學術界沒有標準的定義，vance和A shley認為，當數據量規模巨大以致于無法通過人工或者計算機，在合理的時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的形式的信息，我們稱之為大數據。大數據一般是用來描述數據的規模非常大，以致于超出了傳統軟件和數據庫工具的獲取、存儲、管理和分析能力。大數據的特征被歸納為5個v，即數量巨大（volum e）、變化速度快（velo city）、模態繁多（variety）、難以辨識（veraclty）和價值大密度低（value）。傳統獲得的數據是通過靜態統計和抽樣方法，相比而言，動態性、全局性是大數據的特點，大數據分析技術可以用來對全局數據和實時數據進行可視化及相關性分析。海量數據資源在物聯網和互聯網中產生，而這也是通常情況下我們理解的大數據。

3.2大數據影響下區域規劃編制方法的創新

如果以大數據應用的角度來看區域規劃，那么區域規劃的現狀調查與資料收集可以理解為數據獲取，過程，對于區域的分析即是數據的分析，在規劃方案設計的過程就是對數據的加工，而最后成果的產生就是新數據生產。由于區域規劃涉及到眾多行政主體的利益，從而需要規劃范圍內各個行政主體的參與，所以數據形式的規劃成果的共享和管理是數據的增值階段。

3.2.1數據的獲取

在數量上，互聯網、物聯網等這類信息與通信技術讓城市擁有了前所未有的豐富數據量，統計表明，2003年以前產生的總數據量都不及現今兩天所產生的數據量。

整個規劃數據鏈的源于調研階段獲取的數據，其數量和質量會對整個規劃對數據利用的廣度和深度產生深遠的影響。在傳統的規劃現狀調查和資料收集過程中所獲取的數據，主要類型就是描述城市物質空間形態的各類影像圖、地形圖、統計年鑒和相關規劃圖紙等，粗糙地反映城市經濟、社會、產業等要素屬性，因而建立在其上的規劃研究方法可干預的深度和廣度也僅限于此。而大數據的興起代表可以收集的海量的現狀數據而且種類更多，收集的方式也更加多樣化。比如在開源地圖（Open StreetM ap簡稱OSM）中的POI信息、路網信息等，航班和鐵路班次信息，公交刷卡數據，移動通訊定位數據，智能基礎設施的數據等等，這些數據都是傳統方式所無法獲取得數據。

大數據具有“實時性”的優勢。傳統的數據更新周期往往是以年、月計，制作時間較長，比如在區域規劃中，人口、經濟、產業及用地等相關數據，在數據時效性上往往存在以“年”為單位的滯后期限，在我國高速城市化的背景下，會直接導致了規劃在實施過程中難以與區域發展現實相吻合。而大數據具有實時性，基本上以天、小時、分為單位產生，在此基礎上，區域規劃編制在數據使用方面可以做到近乎實時化的分析處理和響應。

3.2.2數據的分析與加工

較之以往依靠小樣本數據來做出預估的各種模型和分析方法，海量、實時的大數據的直觀呈現，能夠為各層面的規劃預測提供更堅實的基礎。在區域規劃中對數據的分析階段，相較于傳統的通過長途電話數據來研究城鎮間的聯系強度，通過對海量的航空、鐵路班次和手機用戶移動軌跡的數據挖掘和分析，可為城鎮群的形態和發育程度、城市間的關聯強弱等展現更直觀的效果。除此之外，現在城市中水電網、燃氣等已形成智能網絡，通過其傳感網可以采集的精確到每家每戶的使用數據，通過對這些數據的分析可得到人口和產業存量的相關成果，為人口規模和產業規劃打下基礎。區域產業發展數據和城市現有企業經營數據的挖掘，可以用于分析區域產業發展趨勢轉移方向及產業政策的影響，結合城市資源優勢綜合確定產業發展類型定位和目標，促進一批新興產業和服務業的發展并合理安排產業發展功能片區和各類產業園區布局。

在數據分析過程中，也要用到聚類分析、因子分析、相關分析、回歸分析等傳統分析方法，規劃常用的分析軟件也很多，統計分析軟件spss、遙感分析軟件Envi空間分析所用的A rcGis等等。區域規劃的方案設計階段就是數據的加工階段，在傳統的規劃方案生成過程中，規劃師會用到由以A utpCAD、Photoshop等制圖軟件及Sketchup等三維建模軟件來輔助完成。不過在處理和分析大數據是，海量的數據對軟硬件的性能提出新的要求，常用的GIS系統在除了可視化和相關分析的基本方法外，還需要新的突破。

3.2.3數據的增值

區域規劃作為綜合性規劃，其制定原則可在城市規劃，資源規劃、自然保護區規劃、歷史保護規劃當中得到一定體現，所以在區域規劃中各種類型尺度的規劃都需要協同進行。但是包括基礎數據在內的技術方面的銜接失當常常導致這些規劃在編制時常出現內容重疊、協調不周和管理分割等問題。各類規劃的基礎數據缺乏可比性常常歸因于編制過程中存在基礎數據來源、統計口徑及數據可信度等的差異。

大數據為促進區域規劃協同這些分散的規劃提供了技術層面的可能，在大數據的對接平臺上，讓各類型的規劃信息實現共享，最終實現規劃統一的信息聯動平臺

“一張圖”。在國土資源“一張圖”中，多源信息都集合到一起，與國土資源的計劃、審批、供應、補充、開發、執法等行政監管系統疊加，共同構建統一的綜合監管平臺，而且實現了數據的實時更新，促進了資源動態監管，在區域規劃的管理階段都有著不可或缺的作用。

4面臨的挑戰

4.1如何保障數據的安全

大數據時代信息更加開放、透明化，共享程度更高，但是數據開放也意味著其存在一定安全性問題，數據安全的威脅隨時都有可能發生。區域規劃涉及到的一些政府的國土數據和信息基礎設施和承載著的龐大數據信息，都有可能成為被攻擊的目標。大數據的安全上升到了城市安全、區域安全甚至國家安全層面。所以規劃部門在實現信息公開和共享時也要注意數據的安全，在注重城市發展的同時，也不能忽視信息安全保障，應維護國家數據安全和城市發展利益。同時，通過技術截堵，應用立法保護城鄉規劃管理大數據應用中個人隱私。當然，區域規劃是跨城市跨行政區的規劃，各行政主體不能因為了保障數據的安全而放棄信息的共享，而是應該致力于如何在安全的環境下共享規劃所需的所有數據。

4.2如何應對數據的混雜性

規劃中，我們在處理數據時，和大數據相比，傳統數據數量少，減少錯誤、保證質量是最基本和最重要的。但是正是由于數據的有限，任何細微的錯誤會被放大，最后導致結果的不準確。大數據的“variety”是多樣性，也意味著數據的混雜性是不可避免的，既可能有數據產生主體的問題，又可能有采集手段、存儲方式的問題，所以在區域規劃中對大數據應用應該對其混雜性保持什么樣的態度呢？很多學者認為大數據跟傳統數據相比是不精確的，但是在這些海量數據中有一部分數據存在不精確，那這些數據會被更多的正確的數據淹沒掉。也就是說，這些不符合規律的不精確數據，最終也會被更大量正確的數據給過濾掉。如果誤差是內在的必然性，更多樣化的數據采集和信息融合也必然能糾正誤差。所以，規劃師的在應對大量數據時，應著重于尋找大數據所反映出來的一般規律，而不用去強求每個數據的準確性。

4.3如何管理海量數據

在規劃中，從大數據中精準定位并采集所需信息、管理海量復雜結構、實時增長的數據，保護和控制數據等等都是對規劃管理階段提出的挑戰。這就需要規劃管理的大數據技術的開發，比如服務器、存儲、網絡、軟件和服務等，來獲得更高的應用效果。同時，相關技術人員的培養也不可或缺。

結語：信息化的進步讓基于大數據的分析與決策成為新形勢下城鄉規劃和管理發展的必由之路。大數據時代的新的數據形式，獲取方式、分析技術和管理方法帶給了區域規劃編制注入了新的活力。本文結合了大數據相關技術的發展，找尋與傳統數據挖掘、分析、加工和增值不一樣的新的區域規劃編制方法，并且具體闡述了在區域規劃每個階段大數據對其影響，促進其編制方法如何創新。同時提出大數據的應用在規劃中所面臨的挑戰和解決途徑。然而，我們要意識到，大數據并不是萬能的，在利用大數據的同時，我們也不能忽視傳統的研究和分析方法，結合兩者從而使我們更加透徹地認識城市和區域空間，從而使我們的規劃更加合理，管理更加完善。