“多規合一”視域下國土空間規劃方法探討

文/王豐、張駿杰 江蘇金寧達房地產評估規劃測繪咨詢有限公司 江蘇南京 210036

張駿杰 中國地質大學（北京）土地科學技術學院 北京 100083

國土空間是由水域、陸地及領空等組成的地域空間，其包含了土地、人口、產業、礦產資源等要素[1]。我國國土空間面積遼闊，但是適宜生存和發展的空間有限，人類對于空間的開發直接造成了土地供給與需求的不平衡，這些制約使得合理利用與規劃空間成為必要，國土空間規劃作為合理布局國土空間和開發利用的規劃[2]應運而生。我國將過去與土地利用空間相關的規劃進行融合并形成為一套國土空間規劃體系，即“多規合一”。目前針對“多規合一”的國土空間規劃研究多數停留在理論層面，缺乏有效的解決方案。因此，探討如何運用科學有效的方法實現“多規合一”對推進我國國土空間規劃編制和管理具有重要的研究意義。

1、空間規劃進展及方法研究現狀

1.1 存在問題與進展

改革開放以來，我國經濟的快速且持續增長，工業化及城鎮化的快速推進使得我國國土空間發生重大變化[3]。雖然這種變化推動了我國社會經濟的進步，但同時也帶來不少需要重視的問題，例如生態環境惡化與工業化發展的矛盾、耕地資源減少過快、城鄉發展不協調、開發強度過大等，因此必須統籌謀劃未來空間規劃的戰略格局，促進社會與國土空間協調發展，形成科學有效的規劃方法。

我國主流的規劃主要有城鄉總體規劃、土地利用總體規劃、主體功能區劃等，各類規劃從部門利益出發，實行自己的一套規劃體系和分類標準，致使多個規劃重復實施、口徑不一，造成了社會資源的浪費。同時出現規劃不協調，形成多種重復沖突的區域，在缺乏主管部門牽頭協調的情況下，往往造成部門職能交叉難以有效推進的僵局。為此，習近平總書記在十八大會議及中央城鎮化工作會議上提出，要大力推進生態文明建設，編制統一的空間規劃。隨后，十三屆人大一次會議表決通過了關于國務院機構改革方案的決定，批準成立自然資源部：國土資源部整合國土資源部的職責，國家發展和改革委員會的組織編制主體功能區規劃職責，住房和城鄉建設部的城鄉規劃管理職責，水利部的水資源調查和確權登記管理職責，農業部的草原資源調查和確權登記管理職責，國家林業局的森林、濕地等資源調查和確權登記管理職責，國家海洋局的職責，國家測繪地理信息局的職責，為建立“多規合一”的國土空間規劃體系確立了制度基礎。2019年1月初，全國人大公開征求《土地管理法》修正案草案征求意見稿，為“多規合一”預留空間，明確規劃改革完善的方向是多規統一合并為國土空間規劃。

1.2 方法研究現狀

“多規合一”視域下的國土空間規劃，核心為規劃方案的合一[4]，其本質在于對國土空間資源的多種用途或多重功能的一種優化配置，目前國內外學者在國土空間資源優化配置上的研究經歷了從理論探索、數學方法構建、結合GIS的空間布局優化到人工智能算法領域探索的過程，主要研究國土空間演化的過程、格局及驅動因素，模擬國土空間的變化從而尋找國土空間演變的時空規律和區域分異特征，通過定性分析和定量研究相結合的方法，不斷探索影響空間發展的驅動因子，從而為下一步研究提供思路。

在國內，針對我國國土空間規劃的研究側重點主要集中在“三生空間”協調發展、資源集約節約利用、生態環境保護、多重空間沖突優化等，而從“多規合一”角度出發的空間規劃研究主要為多重空間的沖突優化。多重空間的沖突問題有多種，包括單一規劃但由于土地多用途、多功能的屬性所導致的沖突，或者多種規劃的組合導致重疊等，不同學者根據自己的研究目的改進前人方法進行研究，追溯其研究方法的本源，不外乎線性規劃、CLUE-S模型、系統動力學等方法，本文根據這些方法的作用機理，按照其所解決問題的維度進行分類歸納。

2、現階段優化配置方法

2.1 基于數量結構優化的方法

基于數量結構優化的方法起步較早，在完善理論后學者就開始引入數學領域的模型來進行定量計算，該方法主要從空間資源的數據著手，通過不同的影響因子或參數來組合構建數學模型，計算出最符合研究目的的分類方式。

2.1.1 線性規劃法

線性規劃法是一種確定的靜態模型，常用于求解多變量問題。該方法由目標函數、決策變量和約束條件構成，目標函數即一元線性函數，決策變量為多個自變量，在國土空間中表現為土地的用途或利用方式，約束條件由線性代數式（等式或不等式）表示，該方法的標準形式如下[5]：

式中MaxZ為目標函數公式，式（2）為約束條件，式（3）為決策變量的非負限制。

該方法依據調查所得的資料和社會發展需求，從社會、經濟和生態效益中選取一種作為規劃的目標，其次劃分土地的用途或利用類型并確定各變量權重（通常采用專家打分法、AHP層次分析法或綜合平衡法），將剩余的效益作為約束條件并利用計算機技術解得最終結果，相比于傳統的人為調整土地利用結構的方法，線性規劃法更具有科學性和可操作性。

實際上，國土空間是一個復雜的巨系統，各變量之間并非簡單的線性關系就能描述清楚，變量的設定及參數設置均存在較多主觀因素，在目前階段的研究中該方法已經顯得過時，不過該方法奠定了優化配置方法的基礎，在這個基礎上又改進得出灰色線性規劃模型及多目標規劃模型等方法。

2.1.2 灰色線性規劃模型

針對線性規劃法過于單一的缺陷，學者引入灰色變量使其具有動態模擬的特征，將部分變量的數值采用區間段的方式來設置，這樣可以使得模型結果不再單一，給研究提供了多種可能。相比于傳統的線性規劃法，該模型提供了多種規劃結果，更適用于空間資源的數量配置，但仍停留在線性關系層面。

2.1.3 多目標規劃模型

針對以上兩種方法的不足，國外學者在前人方法中引入非劣解的思想，使得方程組不再是單一的線性函數，它可以根據研究人員的目的來設定多種目標函數，并得出能平衡多種函數的解集。尤其是在國土空間規劃領域，通常要滿足不同規劃部門的規劃體系或目的，達到社會、生態和經濟效益的相對最大化。通過對不同目標函數權重的賦值，輔助計算機進行效益判斷，最終得出的解集供研究者挑選。該方法較好的解決了傳統線性方法的靜態問題，但是仍然停留在數量結構層面，需要具體落到空間圖層中才能真正實現國土空間規劃。

2.1.4 系統動力學模型

系統動力學模型是一種建立在控制論、系統論和信息論基礎上的模型，該模型從系統內部結構入手，通過對各空間之間及其與周圍環境間的正負反饋關系進行分析，從而模擬資源優化配置的過程，適合解決長時間段的動態優化問題（圖1）。該模型很好的跳出人為控制以求達到機器智能化，但是在模擬空間之間反饋關系時過于宏觀，難以研究空間單元之間的聯系及相互作用，同時系統動力學模型對于許多因素的確定存在較多定性，如何將其定量化是一個待解決的難題。

圖1 系統動力學結構圖[6]Fig.1 Structure diagram of system dynamics

2.2 基于空間布局調整的方法

傳統意義上的空間資源優化配置僅僅在數量上進行結構優化，隨著社會、經濟及生態發展對國土空間規劃的要求逐步提高，國土空間規劃的重點轉向了空間布局調整，只有能落地的規劃才能更好地與實際相結合。利用GIS強大的空間信息處理功能解決傳統數學模型難以解決的問題，能更好地輔助研究人員進行可視化研究。

2.2.1 CLUE-S模型

CLUE-S模型主要用于研究土地利用與變化，該模型通過對土地利用變化與其所在區域的社會、經濟和生態環境等因素之間的關系進行量化，運用系統論的方法處理不同土地利用類型之間的競爭關系，從而實現良好的空間模擬效果[7]。由于CLUE-S模型的友好性，其能與多種模型進行耦合優化，兼容度較高，且自下而上從空間單元出發進行整個國土空間的優化配置，達到良好的規劃效果（圖2）。目前該方法存在一定缺陷：過于考慮微觀單元，若某一環節設置有偏差，則得出的結果可能不理想，需要結合其他較宏觀的模型來進行改進。

圖2 CLUE-S結構圖[8]Fig.2 Structure diagram of CLUE-S

2.2.2 多智能體系統

多智能體系統是由兩個及兩個以上主體所構成的系統，該系統模擬了人的交互模式，不僅考慮主體自身的規則，同時需要對其他主體做出一定的回應。該模型能很好地模擬不同情景下國土空間資源的演變過程，但是研究仍然停留在定性方面，僅考慮完全市場化背景，對于模擬尺度的大小、精度檢驗均存在空白，有待進一步探索。

圖3 多智能體系統結構圖[9]Fig.3 Structure diagram of multi-agent system

2.2.3 元胞自動機

元胞自動機適用于時間空間均離散的研究，該模型沒有固定的函數或者方程組，而是由一系列規則所組成，因此元胞自動機實質是一種模型框架[10]。轉換規則是其中最重要的部分，但是對于規則的定義具有很大的主觀經驗，其尺度確定及效應研究不足，目前大多數采用單一的規則格網進行國土空間單元劃分，缺乏社會經濟屬性。

2.3 引入智能算法的方式

算法作為一種解決問題的邏輯方法，用于求解人類所不能直接計算的模型[11]。隨著大數據和人工智能時代的來臨，越來越多的學者開始研究智能算法在國土空間規劃中的應用。

由于僅做空間資源數量結構優化或僅結合GIS進行空間布局優化的方法對于影響變量的考慮均存在不足，學者們嘗試將其與其他學科的方法結合，如生物智能中的遺傳算法[12]、微粒群算法[13]、模擬退火算法[14]等，通過對智能算法適應性的改造，提高算法求解效率，減少錯誤解的可能，目前已成國土空間規劃方法研究的主流方式。

3、多規合一視域下空間規劃方法

通過以上對現有適用于國土空間規劃方法的梳理，可以發現學者針對國土空間資源優化配置的方法研究從數量結構優化著手，起初僅調整數據達到結構性優化，在方法不斷的改進同時，結合GIS實現空間可視化，考慮到模型復雜程度的增加，又引入智能算法輔助解決方程并提供更多的解，同時為了彌補單一方法的缺陷，將多種方法進行組合來解決問題。綜上，未來基于“多規合一”視域下的國土空間規劃方法主要發展方向有以下幾個方面。

3.1 多目標化

國土空間規劃是在人口和生產力科學布局下合理配置國土空間資源，對各類國土空間開發利用和保護修復做出有序分工，而在“多規合一”基礎上的國土空間規劃更多的需要考慮到不同規劃之間的協調和融合。在做該研究時不能僅考慮一種優化目標，需考慮到生產空間、生活空間和生態空間布局協調且綜合利益最大化，促進城鄉融合，同時兼顧宏觀與微觀層面的發展，因此未來的國土空間規劃方法是一種基于多目標發展的模型，目標函數之間互相博弈與協調。

3.2 大數據技術

國土空間規劃的實施需要與實際相結合，真正落到地塊單元上實現“一張藍圖管到底”，隨著遙感技術的成熟和數據采集精度的提高，研究底圖的數據量已成幾何倍數增長，GIS等軟件中傳統的工具已經難以實現復雜模型的求解和快速出圖，未來國土空間規劃的方法需引入能實現自我學習的人工智能算法等，結合編程軟件實現復雜模型的求解和巨量數據的處理，最后再在GIS、CAD軟件中實現規劃的可視化。

3.3 方法耦合

現階段無論何種方法均有其局限性，未來在進行國土空間規劃時需進行不同方法間耦合的嘗試，由于用于國土空間資源優化配置的方法較多，因此可產生的耦合包括模型與模型的耦合、算法與模型的耦合[15]或者是多個模型的耦合等，如何選取合適有效且高效的方法是未來需要研究的方向，筆者認為可篩選合適的解釋變量進行方法有效性評價，以此選取出最優的方法組合。

結語：

“多規合一”視域下的空間規劃，應當能為未來的國土空間發展提供科學依據，現階段如何將土地利用規劃、城鄉規劃、主體功能區規劃等空間規劃融合為統一的國土空間規劃缺乏有效的解決方案。而“多規合一”的本質在于國土空間資源的優化配置，本文通過梳理現階段已有研究方法，總結各方法適用性，分析得出未來的研究需以大數據為技術支撐，通過多種方法耦合的方式實現多個目標利益最大化的國土空間規劃。除了自上而下將不同規劃疊加并利用不同數學模型和算法來優化空間的方法外，筆者認為，通過自下而上的方式融合不同規劃的特征，重新定義各地類的組成要素或識別方式，從而構建新型國土空間規劃方法和體系也是未來可以探索的方法之一。