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  • 福田区产业事业空间布局规划 为了更集约高效地利用有限的产业空间引入总部经济现代服务业等高端产业大力促进辖区经济结构调整和产业布局优化促进产业规划布局城市更新改造相衔接统筹产业发展空间引导辖区产业集
  • 导读:清华同衡技术创新中心在国土空间规划信息化平台建设过程中,以“智能化决策支持服务”为核心,在人口、产业、交通、生态环境、历史文化、城市安全等领域,在运行监测、实施评估、系统归因、政策模拟等方面,...
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    导读:清华同衡技术创新中心在国土空间规划信息化平台建设过程中,以“智能化决策支持与服务”为核心,在人口、产业、交通、生态环境、历史文化、城市安全等领域,在运行监测、实施评估、系统归因、政策模拟等方面,在都市圈/城市群、城市/城区、街道/社区等尺度,形成了九大技术特色。本篇重点介绍特色二和特色三。

    新时代的国土空间规划是“可感知、能学习、善治理、自适应”的智慧规划。因此,建立国土空间规划信息平台,为规划编制、实施、监测、监督、预警等提供全链条的智能化服务,已成为实现智慧规划的重要支撑。

    清华同衡技术创新中心在国土空间规划信息化平台建设过程中,以“智能化决策支持与服务”为核心,在人口、产业、交通、生态环境、历史文化、城市安全等领域,在运行监测、实施评估、系统归因、政策模拟等方面,在都市圈/城市群、城市/城区、街道/社区等尺度,形成了九大技术特色。本篇重点介绍特色二和特色三。

    特色二:多源数据支撑的产业精准选择、转型升级与精准招商

    依托清华同衡自主研发的产业图谱技术、丰富的数据资源,突破传统城市产业孤立化研究的范式,基于人口、经济、空间等多种要素的融合,将城市产业升级转型置于城市与区域发展的总体视角,使用跨学科模型对城市产业发展的内在规律和要素耦合模式进行挖掘,支撑产业的精准选择、转型升级与空间绩效提升。

    主要优势如下:

    • 解析产业网络化联系,涵盖国民经济全行业:

    基于全国、全行业企业数据,识别产业间两两关联关系,构建涵盖国民经济全部行业的产业网络,融合多维度产业属性信息,实现任一产业的关联产业自动化提取、任意两产业间的转型路径自动化生成、任一产业的转型方向自动化识别等。

    • 融合产业链联系与空间关联,支持空间和时序特征解析:

    产业链关联反映拟引产业与自身产业体系的匹配度,空间关联反映产业间地理空间共生的概率,二者融合分析可以极大地提升产业落地的可能性;通过挖掘产业空间选址倾向、时序演变等规律及特征,提升产业空间布局科学性。

    • 采用量化、理性、多学科融合的技术方法:

    综合工商登记注册、股权投资数据、专利数据、海关进出口数据、统计数据、政务数据等多源大数据,融合经济、地理、规划、统计等多学科知识,通过统计分析、机器学习、复杂网络、自然语言处理等多种模型算法,实现对产业现状及潜力的定量、深入、科学的评估与预测。

    该套技术方案已在多个项目、多个城市进行了成功的应用和推广。

    在《乌鲁木齐高新区产业发展规划》项目中,从现状优势、发展趋势、空间分布、就业带动、运行效率等方面,开展产业发展现状诊断、产业发展潜力预判、区域产业统筹协作等分析,针对性支撑产业精准选择。

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    2005-2017各类高新区企业发展情况

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    基于产业图谱技术的潜力产业识别

    在《莆田高铁片区产业整合提升规划》项目中,在对全市产业进行整体评估的基础上,通过对全国各高铁站高铁开通前后产业增长规律挖掘,识别高铁指向型产业,融合自身产业转型升级与结构优化的诉求,支撑产业导入、转型升级、结构优化等重大发展问题。

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    高铁指向型产业识别

    在支撑城镇体系规划中,通过发掘不同地区之间产业发展的差异化特征,取长补短,科学制定区域特色产业发展策略,避免区域间产业的恶性竞争,形成区域产业良性互动。

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    三大城市群城市分工

    在城市内部的空间尺度上,通过细分行业与空间单元,对产业的空间集聚与演化等规律进行识别,结合相关人口、社会、空间要素,为产业空间格局优化提供支撑。

    在解决招商问题方面,根据城市发展意向确定招商方向,使用企业画像筛选优质企业或目标条件企业,排除具有信用风险、经营风险的企业,形成招商企业备选库。随后通过精准招商预测模型对备选库中企业的投资行为进行预测,还可针对重点意向企业进行详细研究,形成企业投资性格卡片,更精准帮助地方组织招商工作,保障招商质量并提高成功率。

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    精准招商技术流程

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    重点招商企业投资性格卡片

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    朝阳区产业规模及增长空间分布

    特色三:多源数据支撑的交通评估与空间优化

    清华同衡技术创新中心基于多源数据分析,结合产业发展趋势研判,识别区域交通主要联系方向与需求规模,辅助城市交通体系规划、重大交通基础设施建设决策。依托自主研发的算法模型和技术,进行城市交通现状检测、评估、问题识别、方案优化与评价,辅助城市交通系统空间优化。

    主要优势如下:

    • 综合分析城市区位优势度,判断城市交通地位变化趋势:

    基于GIS平台自动化工具分析中心城市可达性、交通枢纽可达性、交通网络密度等指标,结合城市经济水平评价城市区位优势度,并可分析城市在发展过程中区域交通地位的变化趋势,为城市交通发展方向提供决策依据。

    • 基于多源数据的城市空间交通一体化模型:

    突破基于调查抽样数据的传统综合交通规划模型和交通需求预测在技术上存在的诸多不足,清华同衡结合多源数据融合分析方法和行为建模分析手段,实现基础数据的精度提升与精细化程度完善、现状出行特征获取手段的更新与分析技术升级、交通方式选择行为的演化机理描述以及交通分配校核手段的丰富化,对传统的四阶段交通模型进行改进和完善,建立了更符合现状特征的交通现状模型和准确性更高的交通规划模型。

    • 交通系统方案优化与评价:

    城市交通系统是由道路系统、流量系统和管理系统组成的一个典型开放的复杂系统,基于空间GIS的位置分析,难以解决城市道路系统、公交系统等交通系统的优化问题。清华同衡将城市交通系统抽象为复杂网络,可以将交通系统的GIS数据、IC卡数据、GPS数据进行融合分析;借助复杂网络的丰富分析手段解决线网优化的技术难点。通过上述技术手段,可以对交通系统方案给出具体的优化建议,并可对优化后的方案效益进行评价,支撑量化比选和决策。

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    北京公交客流分析

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    北京公交断面客流网络拓扑

    • 优化静态交通,助力街区更新:

    为解决城市静态交通问题,各城市近年来掀起停车设施建设热潮,但仓促建成的停车设施往往存在使用率低、规模不合理等问题。静态交通问题是各城市中心区的重要交通矛盾,实质上反映了停车供给与需求的时空不平衡,应从城市空间优化的角度重新审视与解决。清华同衡研究建立了停车设施选址优化模型,针对全国百余城市停车特征数据进行分析,基于GIS平台构建新型定量的数据模型,能够对片区内停车设施选址给出比选建议和规模预测,优化城市停车空间。

    同时,清华同衡建立了以街道为尺度进行停车问题诊断和分析,并给出定制化方案的停车问题解决路径。以街道为单位开展停车资源调研,摸清辖区停车资源、停车缺口情况,建立停车空间优化平台,分析停车特征与问题症结,甄别重点地区,确定近期停车治理工作重点,有针对性地定制精细化、可落地的治理方案。停车空间优化平台的基础信息定期更新,同步进行停车问题复盘与分析,不断推进停车治理工作,提高停车资源利用效率,助力城市精细化管理。

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    某片区居住类停车需求密度

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    某片区不同业态停车占有率情况

    • 城市空间监测与交通系统运行分析:

    利用新时期空间监测的多源数据,实时监测城区交通系统运行状况,精准识别城市交通主要问题,支撑交通空间优化决策。例如通过路网运行状况分析重点改善路段,基于公交网络拓扑分析公交优化方向,依托AI识别街景技术评价慢行系统服务水平,结合货车停驻情况分析城市货运物流优化可行性等。

    在《北京市某区运营监测与分析(2017年)》项目中,通过多源数据分析了各季度道路交通运行特征,并识别出重点拥堵道路,对重点道路的分时段运行情况进行评价分析;利用道路货运车辆轨迹大数据,结合重点货车驻点停驻量对2017年全区公路货运情况进行分析,其结果可作为周边物流基地以及制造业企业发展战略研究依据。

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    2017年重点道路分时运行速度

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    重点道路日均货车流量

    本文由清华同衡 技术创新中心提供
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  • 导读:清华同衡技术创新中心在国土空间规划信息化平台建设过程中,以“智能化决策支持服务”为核心,在人口、产业、交通、生态环境、历史文化、城市安全等领域,在运行监测、实施评估、系统归因、政策模拟等方面,...
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    导读:清华同衡技术创新中心在国土空间规划信息化平台建设过程中,以“智能化决策支持与服务”为核心,在人口、产业、交通、生态环境、历史文化、城市安全等领域,在运行监测、实施评估、系统归因、政策模拟等方面,在都市圈/城市群、城市/城区、街道/社区等尺度,形成了九大技术特色。本篇重点介绍特色二和特色三。

    新时代的国土空间规划是“可感知、能学习、善治理、自适应”的智慧规划。因此,建立国土空间规划信息平台,为规划编制、实施、监测、监督、预警等提供全链条的智能化服务,已成为实现智慧规划的重要支撑。

    清华同衡技术创新中心在国土空间规划信息化平台建设过程中,以“智能化决策支持与服务”为核心,在人口、产业、交通、生态环境、历史文化、城市安全等领域,在运行监测、实施评估、系统归因、政策模拟等方面,在都市圈/城市群、城市/城区、街道/社区等尺度,形成了九大技术特色。本篇重点介绍特色二和特色三。

    特色二:多源数据支撑的产业精准选择、转型升级与精准招商

    依托清华同衡自主研发的产业图谱技术、丰富的数据资源,突破传统城市产业孤立化研究的范式,基于人口、经济、空间等多种要素的融合,将城市产业升级转型置于城市与区域发展的总体视角,使用跨学科模型对城市产业发展的内在规律和要素耦合模式进行挖掘,支撑产业的精准选择、转型升级与空间绩效提升。

    主要优势如下:

    • 解析产业网络化联系,涵盖国民经济全行业:

    基于全国、全行业企业数据,识别产业间两两关联关系,构建涵盖国民经济全部行业的产业网络,融合多维度产业属性信息,实现任一产业的关联产业自动化提取、任意两产业间的转型路径自动化生成、任一产业的转型方向自动化识别等。

    • 融合产业链联系与空间关联,支持空间和时序特征解析:

    产业链关联反映拟引产业与自身产业体系的匹配度,空间关联反映产业间地理空间共生的概率,二者融合分析可以极大地提升产业落地的可能性;通过挖掘产业空间选址倾向、时序演变等规律及特征,提升产业空间布局科学性。

    • 采用量化、理性、多学科融合的技术方法:

    综合工商登记注册、股权投资数据、专利数据、海关进出口数据、统计数据、政务数据等多源大数据,融合经济、地理、规划、统计等多学科知识,通过统计分析、机器学习、复杂网络、自然语言处理等多种模型算法,实现对产业现状及潜力的定量、深入、科学的评估与预测。

    该套技术方案已在多个项目、多个城市进行了成功的应用和推广。

    在《乌鲁木齐高新区产业发展规划》项目中,从现状优势、发展趋势、空间分布、就业带动、运行效率等方面,开展产业发展现状诊断、产业发展潜力预判、区域产业统筹协作等分析,针对性支撑产业精准选择。

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    2005-2017各类高新区企业发展情况

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    基于产业图谱技术的潜力产业识别

    在《莆田高铁片区产业整合提升规划》项目中,在对全市产业进行整体评估的基础上,通过对全国各高铁站高铁开通前后产业增长规律挖掘,识别高铁指向型产业,融合自身产业转型升级与结构优化的诉求,支撑产业导入、转型升级、结构优化等重大发展问题。

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    高铁指向型产业识别

    在支撑城镇体系规划中,通过发掘不同地区之间产业发展的差异化特征,取长补短,科学制定区域特色产业发展策略,避免区域间产业的恶性竞争,形成区域产业良性互动。

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    三大城市群城市分工

    在城市内部的空间尺度上,通过细分行业与空间单元,对产业的空间集聚与演化等规律进行识别,结合相关人口、社会、空间要素,为产业空间格局优化提供支撑。

    在解决招商问题方面,根据城市发展意向确定招商方向,使用企业画像筛选优质企业或目标条件企业,排除具有信用风险、经营风险的企业,形成招商企业备选库。随后通过精准招商预测模型对备选库中企业的投资行为进行预测,还可针对重点意向企业进行详细研究,形成企业投资性格卡片,更精准帮助地方组织招商工作,保障招商质量并提高成功率。

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    精准招商技术流程

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    重点招商企业投资性格卡片

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    朝阳区产业规模及增长空间分布

    特色三:多源数据支撑的交通评估与空间优化

    清华同衡技术创新中心基于多源数据分析,结合产业发展趋势研判,识别区域交通主要联系方向与需求规模,辅助城市交通体系规划、重大交通基础设施建设决策。依托自主研发的算法模型和技术,进行城市交通现状检测、评估、问题识别、方案优化与评价,辅助城市交通系统空间优化。

    主要优势如下:

    • 综合分析城市区位优势度,判断城市交通地位变化趋势:

    基于GIS平台自动化工具分析中心城市可达性、交通枢纽可达性、交通网络密度等指标,结合城市经济水平评价城市区位优势度,并可分析城市在发展过程中区域交通地位的变化趋势,为城市交通发展方向提供决策依据。

    • 基于多源数据的城市空间交通一体化模型:

    突破基于调查抽样数据的传统综合交通规划模型和交通需求预测在技术上存在的诸多不足,清华同衡结合多源数据融合分析方法和行为建模分析手段,实现基础数据的精度提升与精细化程度完善、现状出行特征获取手段的更新与分析技术升级、交通方式选择行为的演化机理描述以及交通分配校核手段的丰富化,对传统的四阶段交通模型进行改进和完善,建立了更符合现状特征的交通现状模型和准确性更高的交通规划模型。

    • 交通系统方案优化与评价:

    城市交通系统是由道路系统、流量系统和管理系统组成的一个典型开放的复杂系统,基于空间GIS的位置分析,难以解决城市道路系统、公交系统等交通系统的优化问题。清华同衡将城市交通系统抽象为复杂网络,可以将交通系统的GIS数据、IC卡数据、GPS数据进行融合分析;借助复杂网络的丰富分析手段解决线网优化的技术难点。通过上述技术手段,可以对交通系统方案给出具体的优化建议,并可对优化后的方案效益进行评价,支撑量化比选和决策。

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    北京公交客流分析

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    北京公交断面客流网络拓扑

    • 优化静态交通,助力街区更新:

    为解决城市静态交通问题,各城市近年来掀起停车设施建设热潮,但仓促建成的停车设施往往存在使用率低、规模不合理等问题。静态交通问题是各城市中心区的重要交通矛盾,实质上反映了停车供给与需求的时空不平衡,应从城市空间优化的角度重新审视与解决。清华同衡研究建立了停车设施选址优化模型,针对全国百余城市停车特征数据进行分析,基于GIS平台构建新型定量的数据模型,能够对片区内停车设施选址给出比选建议和规模预测,优化城市停车空间。

    同时,清华同衡建立了以街道为尺度进行停车问题诊断和分析,并给出定制化方案的停车问题解决路径。以街道为单位开展停车资源调研,摸清辖区停车资源、停车缺口情况,建立停车空间优化平台,分析停车特征与问题症结,甄别重点地区,确定近期停车治理工作重点,有针对性地定制精细化、可落地的治理方案。停车空间优化平台的基础信息定期更新,同步进行停车问题复盘与分析,不断推进停车治理工作,提高停车资源利用效率,助力城市精细化管理。

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    某片区居住类停车需求密度

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    某片区不同业态停车占有率情况

    • 城市空间监测与交通系统运行分析:

    利用新时期空间监测的多源数据,实时监测城区交通系统运行状况,精准识别城市交通主要问题,支撑交通空间优化决策。例如通过路网运行状况分析重点改善路段,基于公交网络拓扑分析公交优化方向,依托AI识别街景技术评价慢行系统服务水平,结合货车停驻情况分析城市货运物流优化可行性等。

    在《北京市某区运营监测与分析(2017年)》项目中,通过多源数据分析了各季度道路交通运行特征,并识别出重点拥堵道路,对重点道路的分时段运行情况进行评价分析;利用道路货运车辆轨迹大数据,结合重点货车驻点停驻量对2017年全区公路货运情况进行分析,其结果可作为周边物流基地以及制造业企业发展战略研究依据。

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    2017年重点道路分时运行速度

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    重点道路日均货车流量

    本文由清华同衡 技术创新中心提供
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  • 本报告是厦门市城市规划设计研究院周晓然工程师在2020年中国城市规划信息化年会“数字国土空间规划”分论坛上所作的报告。厦门市规划院上海数慧共同开发的空间基础信息平台制定了一套数据标准体系和管理机制规范,...
    本报告是厦门市城市规划设计研究院周晓然工程师在2020年中国城市规划信息化年会“数字国土空间规划”分论坛上所作的报告。厦门市规划院与上海数慧共同开发的空间基础信息平台制定了一套数据标准体系和管理机制规范,总体架构包括设施层、包括数据层以及应用层,同时也考虑到了新平台与原有平台数据库之间的衔接。获得了中国地理信息产业协会的优秀工程奖。

    一、建设前存在问题

    第一,没有直接可以用的数据。主要表现在数据资源匮乏、更新不济事、数据分散碎片化、数据孤岛和数据壁垒。此外,数据标准不统一,数据内容不完整、不准确,数据处理烦琐低效。第二,项目有交叉、编制难协同。一是上下未规划的纵向传导的协同,二是不同的专项、不同的单元规划的横向协同。第三,出现的规划成果的错、漏、碰、缺。一张蓝图数据库的建设经常会遇到拓扑图形错误,属性表缺失问题和编制成果矛盾。第四,数据格式不统一、软件工具不兼容。第五,通用型的软件不简单,定制型的软件不灵活。通用型的软件操作复杂、烦琐低效、学习成本比较高,也经常发生数据格式的不统一以及数据格式转换容易丢失数据属性信息等问题。

    二、数据库建设内容

    1、项目成果库。面向全域、全要素的规划一张蓝图数据库。2、现状数据库。坐标系统一,边界衔接吻合,上下贯通的现状一张底图数据库。3、知识图。规划编制单位作为空间治理智库所必须建设的数据库。

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    四个应用系统:1.查询系统。为设计人员提供规划项目多元数据和项目的查询。2.数据分析系统。将设计人员常用或通用的数据分析流程进行集成嵌入,形成快速高效的数据统计分析模型。3.平台运维管理系统。提供数据管理服务,数据专题配置工具和容器配置以及日志管理等功能。4.数据更新管理系统。提供数据入库、数据导出、版本管理以及数据调用功能。

    平台开发了两款绘图制图的辅助设计软件,第一款是CAD的辅助绘图制图软件,包括数据加载和辅助制图两大功能。数据加载是在CAD的环境中,实现在线数据库的GIS数据的调用,辅助制图是协助设计人员快速地进行规划成果数据的绘制和建库。第二款是GIS数据的分析软件,是在GIS通用型分析工具的基础上,进行简化和集成,为设计人员提供可以直接调用的数据分析的模型。同时,平台配套制定了面向不同的规划编制类型的数据标准和成果规范,也制定了一系列平台运维管理的机制,包括成果的汇交、数据的汇交以及数据的下载、数据更新维护以及数据安全保密等。

    业务场景:1.外业调研。该场景中最常见的需求是数据的采集、录入、定位、调研轨迹记录和后台数据管理。因此外业调研APP中,设计了数据的录入、数据的查询以及数据管理功能。2.资料整理。需求是对规划项目基础数据以及规划的案例材料、资料的查询、浏览和调用。因此系统开发了规划项目的查询,包括现状数据、案例资料的查询、浏览和调用。    3.现状分析。需求是获取完备的现状数据,并做高效数据分析。因此,系统开发了现状数据的浏览和查看元数据的信息,同时可以进行叠加、比对分析和历史回看等。4.绘制方案。实现数据的调用、修改以及信息录入的需求。同时,也需要为设计人员提供简单便利的制图工具,确保设计人员规范性的制图和建库。5.在编项目信息的协同。目的是避免在编项目出现错漏、碰缺的问题。6.成果表达:将设计人员或项目组常用的成果表达模型、模板集成到系统中,包括自定义的模板、分别率、纸张的大小以及透明度的设置等参数。7.成果校审。系统开发了数据质检以及成果合规性检查等工具,为规划项目组提供快速高效的数据成果校审的工具。8.归档入库。为设计人员提供自主高效归档的入口和功能。

    三、规划编制的信息平台建设思考与展望

    第一个问题:面向新的国土空间规划体系,数据如何的管理?作者认为应该是三方面,即统一底图,明确底数和编管衔接。统一底图、明确底数就是面向全域全要素的数据去构建一张底图和一个底数,要求从规划编制、实施管理监测到体检评估到规划调整去规划全周期的数据建设,同时要求多个业务主管部门之间实现数据资源的统筹协调共享。编管衔接,就是规划编制和规划管理的数据要实现互联互通,规划编制和规划管理的平台要实现无缝对接。第二个问题:区分规划管理平台和规划编制平台。这两个平台存在非常大的区别。规划编制的业务场景分为三类,第一个是业务管理,包括数据资源管理、项目管理和办公管理;第二个是方案设计和图形绘制;第三个是知识沉淀和应用。规划管理平台和规划编制平台建设的区别主要是体现在这三个场景当中,二者共性的场景是业务管理,即对业务内容的体系和管理工作流程的数字化,而主要区别体现在方案设计、图形绘制以及知识沉淀与应用中。规划管理的平台很少涉及第二和第三场景,因此在进行规划编制信息平台建设时,要注意其与规划编制规划管理平台的差别。第三个问题:信息平台的架构是采用BS架构还是CS架构。BS架构是信息平台的未来趋势,但是目前来看,BS架构是很难在规划管制业务场景中发挥优势,因为现在技术的局限性难以适应现在规划编制对工具灵活性的需要。因此,信息平台的架构的选择应该结合具体的业务场景来设定。如果是面向业务管理,建议采用BS端系统架构,如果是针对方案设计和图形绘制,建议采用CS端系统架构。同时在数据库的层面,应该实现BS结构和CS结构的一体化。第四个问题:通用型的产品和定制化的产品应该如何的选择。作者认为信息化的产品建设模式有三种,第一种是直接使用产品化、标准化的通用型软件,第二种是完全根据自己的需求进行定制开发,第三种是使用标准化软件和定制开发相结合的模式。在信息化建设的初期,建议直接使用产品化标准化的通用型的软件,当信息化建设到一定的阶段,需求已经足够明确的时候,可以逐步地是根据自己的需求进行定制的开发展望关键词是“在线”,即规划的全流程的在线。作者认为未来规划的信息化建设应该包括数据编制,沟通,方案审批等,甚至未来的一个主体都是在线模式,那在线对于规划行业的意义到底在哪里?规划理念的提出与真正在治理阶段的落实是需要一个关键载体和工具的,而规划信息平台的在线,就是这样的关键的载体和工具。规划信息化平台的意义就是在于将规划理念、顶层设计和制度机制去嵌入到信息平台当中,通过人机交互,使得规划的内容成为可以实施执行,可以考核绩效的工作流,再将这个工作流与其他在线行业系统共同接入到城市综合的治理信息平台中,使规划与城市的社会、经济、保护、管理、运营等各个方面有效衔接并达成共识。这是规划信息化未来的重要发展方向。

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  • 通过分析县域城乡空间发展存在的一般性问题和制约因素,提出 :东南部欠发达地区的发展应以空间规划作为 切入点,通过空间规划与行动集成,将城乡统筹概念落实到县域空间层面上,构建一个综合的发展战略与行动 规划 。
  • 本文已发表于微信公众号:中国国土空间规划导读在国家大数据战略新一轮国土空间规划编制等工作的背景下,大数据从数据支撑、分析方法、决策支持等方面为新一轮的国土空间规划编制提供了新的解决方案。其中,人口...

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    本文已发表于微信公众号:中国国土空间规划

    导读

    在国家大数据战略与新一轮国土空间规划编制等工作的背景下,大数据从数据支撑、分析方法、决策支持等方面为新一轮的国土空间规划编制提供了新的解决方案。其中,人口底数往往对一个地区的经济产业发展具有举足轻重的影响,人口流动监测在空间要素配置、公共应急预警等方面扮演重要角色,人口规模与特征则是城镇体系规划、产业空间布局规划及职住平衡分析的基础工作。利用传统的调查手段获取的人口基数与流动情况不仅耗资巨大,且难以支撑精细化的人口分布、人口结构与人群活动等分析。本文通过总结相关空间规划项目中人口模型的研究经验,融合传统人口数据、手机信令与互联网位置服务数据等多种人口大数据,设计并实现了多空间尺度与多分析角度的人口评估大数据模型,以辅助国土空间规划编制业务。

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    1、 数据支撑与技术路线

    1.1 数据支撑

    手机信令数据

    手机信令数据是由手机用户在发生通话、发短信或移动位置等事件时,被运营商的通信基站捕获并记录同一用户信令轨迹所产生,最后经过脱密、脱敏、扩样等处理后可用于居民行为偏好、移动轨迹分析、城镇空间布局等研究。手机信令数据具有样本量大、时空连续性、更新速度快、与自然人关联等优点,是用于研究城市居民行为与空间分布较好的数据源。

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    手机信令数据捕获方式

    互联网位置服务数据
    互联网位置服务数据主要来源于百度、高德、腾讯等地图开放平台,基于GPS、基站和WiFi共现信息实时获取用户海量时空定位大数据,具有精度高、覆盖广、更新快的特点,是研究人口画像、人口流动、职住关系、交通流动的较好数据源。

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    互联网位置服务数据采集模式

    数据对比

    综合分析手机信令、互联网位置服务数据与统计年鉴的数据特点,从指标种类、数据精度。空间范围、数据准确性、更新频率、数据可视化六个维度进行对比分析。其中手机信令数据从定位精度、数据范围、准确性与更新频率表现更佳,互联网地图厂商从指标种类与数据可视化能力更加突出。

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    1.2 技术路线

    基于手机信令数据、互联网位置服务数据、统计年鉴的多源人口大数据,在经过脱密脱敏、坐标转换、格式转换等数据预处理后,针对不同类型人口专题模型分析的需要,结合特征识别、时间序列分析等大数据分析模型进行计算,最后得到人群画像、人口结构等多种视角的分析结果,将结果进行对比分析,为区域、城市空间布局与发展战略提供决策依据。

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    2、多源人口大数据模型的设计2.1 特征识别

    基于手机信令的大样本数据,运用Hadoop分布式集群构建海量数据特征提取算法,识别出手机用户在一定范围内的驻留行为,结合驻留行为发生的时间,筛选出用户的职住地、休闲地或兴趣区域。

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    手机信令特征识别核心内容

    2.2 时间序列分析

    基于一段时间的人口动态数据应具备一定的平稳时序变化规律,例如一天周期内的商务集中区应在工作时间达到人口数量峰值,在下班休息时间达到人口数量低谷,形成以日为周期的潮汐现象。针对不同区域构成多组时间序列样本,通过建立ARMA模型(自移动平均回归模型),并计算自相关系数(ACF)与偏自相关系数(PACF),可用于预测短期且平稳的区域人口变化情况。

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    时间序列分析流程图

    2.3 聚合分析

    人口分布与人口流动目的地的空间位置一般具有一定的集聚分布或随机分布规律,在数据量巨大而且不进行抽稀、去项等操作的情况下,难以得出比较直观的分析结果。采用大数据点聚合分析方法,在分析区域内进行大量点要素的聚合分析,得到区域内聚合中心及其属性的总和、最小最大值、方差、标准差、平均值等统计数据。

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    人口分布聚合分析示意图

    3、多源人口大数据模型的实现

    基于多源人口大数据模型中的基本算法与人口评估的具体需求,以下对城市的人口规模、人口结构、职住平衡、人口潮汐、人口流动、旅游分析、产业分析、公共服务分析八个方面进行了模型实现与分析。3.1 人口规模

    根据人口标签的基本定义和手机信令特征识别方法,识别工作日工作时间频繁出现在某一地点的工作人口,识别晚上休息时间长时间在某一地点驻留的居住人口,识别包括常住人口和3天以上、半年以下短期驻留人口总和为实际服务人口。本研究基于手机信令构建人口规模评估大数据模型,汇总统计了多个城市的工作人口、居住人口和实际服务人口规模(如下图所示)。

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    工作人口

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    居住人口

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    实际服务人口

    3.2 人口结构

    人口结构主要包括人口性别、人口年龄、人口学历、人口就业、人口收入等方面,不同人口结构的模型构建思路基本一致,本研究选取某市的人口年龄结构为研究对象,分析结果如下图所示。综合分析各区域人口年龄结构发现,该城市19-24岁人口占比最大,属于比较年轻化的城市,而60岁以上人口超过区域总人口10%的区域占11/14,根据国际标准来判定具有一定的老龄化风险。

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    人口年龄结构(单位:%)

    3.3 职住平衡

    城市内部普遍存在一定的职住分离现象,在识别手机用户工作地与居住地归属的基础上,统计城市内部各镇街间的发生职住通勤OD人口数量,分析职住分离规律。以某市为例,根据行政区性质将城市分为8个区域,从人口密度来看位于城市中心的B、C区域人口分布最密集,而在城东西两侧A、E、H区域与市中心区域的职住联系度最高,并在核心区形成了比较明显的人口集聚现象。

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    利用职住比模型测量区域职住关系,其计算公式如下:

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    Pe是研究单元就业人口数,∑Pt是研究区总就业人数,Le是研究单元居住人口数,∑Lt是研究区总居住人数。一般认为,职住比指数JHR在0.8-1.2的地区属于人口居住-就业平衡区;JHR大于1.2说明该地区就业岗位数大于区域需就业人口数,属于就业导入型;JHR小于0.8说明该地区就业岗位数小于区域需就业人口数,属于就业导出型。
    本研究综合手机信令和互联网位置服务数据,从镇街空间尺度展开分析,该研究区仅有3个镇属于就业导入型,11个镇为就业导出型,其余为就业平衡型,因此可基本判断研究区职住情况偏向于就业导出型。

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    3.4 人口潮汐

    基于手机信令的人口分布数据,以小时为时间变量,以一天为分析周期,并在网格尺度聚合采集的信令点数量,分析区域内人口潮汐变化规律,形成统计分析结果。

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    城市人口分布

    选择城市五个典型区域进行时间序列分析,其中B区域与D区域出现了一定程度的工作时间“涨潮”现象,即9:00-18:00出现信令数量增长,早晚两极出现信令数量回落现象,而该区域是商务办公区比较集中的城区,是工作人口相对集中区域,而其余三个区域则表现比较平稳,推断出A、C、E区域是职住分布相对比较平衡的区域。

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    3.5 人口流动

    统计各市之间一个月跨市出行的人流量,并根据以下公式得出各城市对外日均人流联系量:

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    上式中:Ni 表示 i 城市对外日均人流联系量(万人次/天)的指标结果值,Oi 表示以 i 城市为出发地的OD记录,j 表示第j 条OD记录,T表示统计天数。
    从研究区分析结果可知,城市间人口流通量最高的五条城际OD线路中,有四条线路是A市及其相邻的四个城市,还有一个OD是G市与H市之间形成,说明A市的吸引力较高,在研究区的人口辐射能力较强。

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    3.6 旅游分析

    以地级市为基本统计单元,提取手机用户号码归属地不属于本市的用户,将用户的信令数据的驻留行为(在某个基站范围停留超过30分钟)与出行行为(在某个基站范围停留不超过30分钟)结合,形成连续的人口流动OD,分析十一黄金周八天假ABCD四个热门旅游城市的流入人口分布地及流入数量。

    黄金周旅游人口流入量

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    A市

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    B市

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    C市

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    D市

    通过汇总统计分析四个城市的游客来源地发现,国庆黄金周到达四个城市的流入地Top10城市分布以相邻的东侧城市为主,总流入量均超过20万人次,其次为北侧距离较远的几个城市,而旅游地以A市与B市最受欢迎,日均游客访问量都超过30万人次。

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    (Oi代表游客来源地,A-D代表目的地)

    3.7 产业分析

    为了分析各类产业就业状况,对工商企业进行地址解析后,叠加手机信令数据提取的工作人口空间分布与区域内各类企业数量,计算各类产业就业人口。

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    3.8 公共服务分析

    以手机信令和POI数据为核心数据,分文教体卫四种公共服务设施展开分析。各类设施分析方法类似,以教育设施的小学为例,根据我国《城市公共服务设施规划标准》,当千人学位数为60-80个,小学的规模为36个班时,每所小学的服务人口为27000人。统计各个镇街行政区现有某类教育设施数量,计算现有某类教育设施的服务人口,将某类教育设施的服务人口与根据手机信令数据提取得到镇街行政区实际服务人口之差,即为某类教育设施供需缺口。

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    4、系统应用集成

    结合多源大数据在人口评估的各项应用,集成到国土空间规划“一张图”实施监督信息系统中对动态监测、及时预警和定期评估的分析模型中,并实现指标模型管理和灵活配置,为国土空间规划编制、实施、监测、评估、预警等提供模型计算支撑。

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    系统应用集成

    五、结论与展望

    在城市精细化治理与空间大数据应用的背景下,包括运营商、互联网公司、APP采集商、定位服务应用等反映人口行为特征的多源大数据未来将与空间规划、城市管理、消费购物等领域深度融合,以数据+算力+算法+可视化展示构建各种行业应用。除了运营商与互联网平台的人口大数据以外,包括POI数据、移动APP数据、旅游平台数据等基于位置的多源大数据也可在旅游客源标签分析、综合交通体系运行、城市功能区识别等应用方向发挥作用,而在2020年春节爆发的新冠病毒疫情防控中,手机信令、互联网实时大数据等方法也可应用于人口活动轨迹、重点人群流向实时、快速、精准的监测。部门简介:大数据中心是国地科技信息化产品与智慧城市建设的技术支持部门,负责信息化产品功能研发、前沿技术与科技课题研究,可提供自然资源与城乡空间规划建设管理信息化一体化解决方案,并致力于推动大数据、人工智能、城市信息模型等新型信息化技术从智慧规划到智慧城市的实践应用。以专业和创新提供一流的行业信息化和智慧城市建设全流程服务。

    责任编辑:林冬娜、邓小云︱文章审核:张鸿辉、洪良

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