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數字賦能,大數據技術助力空間規劃編制

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浙江大學規劃院:當前數字化改革和轉型升級是一項復雜的系統工程,需要加強戰略謀劃和頂層設計,并借助數字化技術、數字化思維和工作機制才能取得成功。我院當前正在全面推進 “產業數字化”“數字產業化”“數字化管理”三大工程落地實施,2020年度由我院牽頭,聯合浙江工業大學、聯通智慧足跡組建了大數據與空間創新實驗室,將“大數據”研究成果在我院落地轉化,構建起從數據采集、清洗、加工,到數據分析、可視化,再到規劃應用的大數據助力規劃編制“全流程”的解決方案,儲備了一批數據資源、開發了一批實用工具、解決了大數據在人口研判、區域規劃、中心城規劃及各類專項規劃中的數據和技術瓶頸。

實驗室以解決國土空間規劃中的現實問題為導向,系統建構了大數據應用于國土空間規劃的相關理論基礎,提出了移動定位大數據的概念,解決了大數據的模型算法、分析方法、場景應用等一系列關鍵技術問題,并成功實現研究成果轉化應用。研究成果助推了國土空間規劃方法從依據主觀經驗定性判斷轉變為依據客觀數據定量決策,提高了規劃的科學性、客觀性、精準性。研究成果獲得2021年度浙江省規劃科技進步一等獎。

1.1 多元數據融合建立規劃數據倉庫

通過數據挖掘和數據購買相結合,在傳統數據基礎上,廣泛采用設施POI點數據、人口遷移信息、交通流量、燈光遙感、建筑物數據等,建立起以手機信令數據、企業數據為核心的數據倉庫,結合豐富的智能量化技術和可視化呈現效果,使數據信息深度揭示。重要數據可隨取隨用,確保在項目早期階段即有數據介入。

基于實踐應用和數據挖掘需求,對海量大數據進行相應的處理,針對性構建模型體系,強化分析結論的科學性。

1.2 科學算法模型輔助數據高效應用

1.在線地圖路徑(路線)抓取

通過實時在線地圖路徑規劃,提升設施可達路徑及用戶偏好的精準度。

2.坐標校正

抓取獲得的開放地圖路徑和手機信令數據存在坐標不一致時,通過計算對坐標進行轉換和糾偏。

3.地理編碼

對興趣點等要素的地址信息進行拆分和語義解析,獲取地址對應的信息點數據,以及經緯度等信息,繼而實現要素數據的采集、處理、建庫等一系列數據維護和應用服務。

2.1 大數據在人口研判中的應用

實時動態獲取城市人口信息,識別短期駐留人口、獲得城市實際服務管理人口數量,識別外來務工人口數量和來源地、外出務工人口數量和務工地、節假日客流來源地等,為城市人口流動、預測提供數據支撐。

2.2 大數據在區域規劃中的應用

1.構建城市網絡,揭示區域城市聯系特征

可視化呈現城市之間的人口、經濟聯系,優化傳統以規模定等級的規劃方法。

2.提取第一優勢流,揭示中心城市輻射范圍

從復雜城市網絡中提取最緊密聯系方向,根據連線指向識別中心城市,根據聯系緊密程度劃分組團,評價城市(鎮)群規劃的現實基礎。

3.高精度呈現數據分布

將傳統以市縣為單元的數據精確到坐標定位,根據研究尺度可按任意精度做可視化呈現,揭示數據在市縣內部的分布特征。

4.精準識別跨城通勤居民來源

識別規律性長距離跨城通勤居民的居住地、工作地分布,結合現狀道路交通網絡,為綜合交通規劃、優化交通線網提供決策依據。

2.3 大數據在中心城區規劃中的應用

1.精準識別公共中心

根據人口、建筑真實的集聚特征識別城市公共中心,與規劃的位置、類型、等級比較,評估規劃公共中心建設效益。

2.可視化呈現公共中心真實服務范圍

根據公共中心人流來源地,生成密度分布圖,可視化呈現公共中心吸引輻射范圍,評價公共中心實際服務半徑。

3.優化公共中心布局

根據服務人口、服務需求識別現狀對公共中心需求緊迫的地區,為規劃公共中心選址提供客觀依據。

4.評估多中心體系對減少通勤距離的效果

依據多中心體系的理想通勤模型,判斷現狀就業中心和通勤距離的耦合關系,評估多中心空間結構對減少長距離通勤的效果。

5.精準識別交通擁堵源頭

從居住地和工作地兩方面剖析通勤高峰產生的源頭,通過路徑模擬分析路網通勤承載量,為優化路網體系提供支撐。

隨著數字技術的發展,規劃領域的量化研究逐漸深入,城市規劃從定性轉為定量研究,分析方法從簡單數理分析轉為復雜統計和人工智能運算,中共中央、國務院、自然資源部相繼頒布重要文件,對規劃中的數據應用提出更高要求,強調應用手機信令數據、POI數據、交通IC卡數據、企業信息、交通流量、燈光遙感等城市運行大數據,落實國家大數據戰略,提高對空間治理問題動態精準別能力。


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