大数据时代城乡规划决策理念及应用 焦彦国

发表时间:2021/6/23   来源:《建筑科技信息》2020年11期   作者:焦彦国
[导读] 本文主要围绕大数据时代背景下的城乡规划背景,分析城乡规划决策的不确定性特征,点明大数据技术有效改良城乡规划决策理念不确定性的具体应用途径。
        摘要:随着我国社会经济的快速发展,信息科技水平的不断提高,大数据技术概念应运而生,它在近几年的理论拓展与实践应用中已经走向成熟,全面渗透融合于各个行业应用之中。本文主要围绕大数据时代背景下的城乡规划背景,分析城乡规划决策的不确定性特征,点明大数据技术有效改良城乡规划决策理念不确定性的具体应用途径。
        关键词:大数据时代;城乡规划;决策理念;应用
       
        
引言
        当前,在先进科技快速发展的背景下,大数据技术的出现也宣告了大数据时代的到来,并且在日常生产、生活中都得到了广泛应用,带给人们极大的便利。城乡规划是政府的主要工作之一,以往在城乡规划工作开展过程中,规划技术和方法相对落后,不仅效率不高,而且规划工作质量也难以提升。随着大数据技术应用于城乡规划工作中,为规划决策提供了更为科学的依据,提高了城乡规划决策的准确性。
        1城乡规划数据源在大数据视角下的特征
        1.1规模大
        体现在数据体量方面,通常以拍字节、太字节的纯数据级数来衡量大数据。在城乡规划中,涉及的数据体量非常庞大,包含人口、GDP、产业结构及国民收入等,同时包含土地覆盖类型、遥感图、地形图、交通系统图等海量图形数据,以及居民消费记录、购房者属性等各行业、专业数据。
        1.2多样性
        数据种类多样也是大数据的特征之一。在城乡规划中,可用到的数据源比较多,不同的部门均有自己的结构树,涉及的数据类型也比较多,各类数据共同组成结构化数据。
        1.3动态性
        大数据通过网络途径完成海量数据的存储、传输等,且数据产生的速度飞快,在网络支持下实现数据的随时调用、实时入库等。在城乡规划中,土地开发、人口变化、城市更新、经济发展及道路建设的数据均处于动态、实时变化的过程,各部门数据库也处于动态完善、更新的过程。
        1.4价值性
        大数据最核心的性能并非简单的数据存储、传输等功能,而是通过数据分析,发现数据中潜在的规律并将其作为决策的依据。在城乡规划中,对未来发展进行预测是重要的工作之一,规划中对各类预测模型的使用也比较多,整体思路是将大量的历史数据代入模型中,通过模型分析,将海量数据之间的变化规律进行揭示,通过规律分析来决策事物的发展规律,以实现预测未来的目的。
        2城乡规划决策的本质属性
        2.1决策对象不确定性
        因影响城乡规划的因素较多,涉及的数据也比较复杂,不同数据间缺少接口,在处理时,难度与工作量都非常大。同时,各类数据多数源自政府宏观数据,很少涉及微观数据,导致规划中各种微观冲突频发,存在决策信息严重不对称的弊端。
        2.2规划主体不确定性
        因缺少适用于预测分析的工具及完整的数据,在对决策对象的发展趋势进行把握时,决策主体难以全面把握,多数采用经验性决策。同时,对于决策主体而言,不同主体的价值观也存在差异,且同一主体在不同时期的价值观也可能发生改变。根据城乡规划的特点及大数据的特征分析,大数据的特征与城乡规划决策的数据具有较好的耦合性,所以在改善城乡规划决策不确定性中,大数据具有较高的应用价值。


        3大数据时代城乡规划决策理念应用
        3.1提升城乡规划决策信息的对称程度
        (1)决策信息是否对称,或数据对称的程度,与所分析的数据规模、完善程度等有直接关系,对改善城乡规划决策中不可分割性及相关性的特征具有关键作用。现阶段,城乡规划编制工作中,各部门、各规划要素之间数据格式的整理、转换等工作最为烦琐,原因在于各部门数据格式、结构不同。近年来,在数据价值规划中,国内诸多部门基于提升数据精度、提高管理效率的目标,在数据共享、整合平台构建中投入了大量的精力。如国土资源“一张图”工程中,集合了多种数据与信息,同时叠加了国土资源的相关信息,实现了数据统一,也实现了动态化的资源监管目标。
        (2)应用大数据技术对结构化数据进行整合的过程中,其“多样性”的特点决定了大数据的使用价值,在城乡规划中,须从横向和纵向两个方向进行数据整合。首先,是横向。各部门间的共享整合,包含社会组织与商业公司的常规业务数据,也包含同一级政府不同主管部门的数据等。其次,是纵向。不同层级行政部门、不同空间尺度之间的共享整合,目的是提升上下级管理部门之间、区域之间的信息对称性。在此基础上,利用数据库管理软件、GIS技术,构建结构化、标准化、统一化的数据存储、调用、查询及分析平台,在开展城乡规划编制工作中,充分利用该平台的优势作用,以提高编制工作的准确性与效率性。
        3.2大数据挖掘及可视化识别的应用
        随着大数据规模的不断扩大,人们迫切需要对数据进行展示、理解与演绎,为满足这一需求,学界也进行了大量的探索。目前,可视化技术已经普及,该技术的出现能通过图、表等形式呈现大数据的分析结果,让人们更清晰地观察数据分析结果,以便更准确地做出决策。可视化技术出现初期,从简单图表开始,随着研究的深入与完善,逐步向更复杂的图表过渡,直至当前的动态模拟、三维地图、动画技术等,表现方法也更加趣味化、直觉化,交互性更强,并且能通过一份好的数据图表体现出数据所要传达的背后思想和知识。城乡规划领域包含宏观体系中的城镇,也包含微观空间的街道,在这些空间数据分析与决策中,通过应用可视化技术,不仅能让分析人员通过图、表等直观地观察进行规划布局,而且提高了规划的效率。例如,在宏观层面,对灯光的密度、亮度等分析可通过全球夜晚灯光分布数据进行,并能对城镇体系热点区域进行清晰辨别,与社会经济数据、遥感影像数据相比,全球夜晚灯光分布数据更加直观、简单。同样,在微观空间领域内,人性化空间的设计则需要借助局部空间消费行为的数据来分析,并以分析结果作为依据,对局部空间进行合理规划设计。
        3.3大数据模型的开发与探索
        城乡规划中,规划决策需要大量的数据素材,而大数据以其样式多样、规模巨量的特点,通过各类分析模型、计量模型的分析,有效分析数据中潜在的规律,为决策者在制定决策时提供依据。大数据最大的特点是数据丰富,不但能提供原始数据,还能从数据中通过分析得到新的数据。在城乡规划中,一方面,通过多种结构性数据的分析,探讨复杂空间的发展问题。比如,通过民意调查问卷中的民意数据进行分析,结合综合模型,对影响城市中心体系的关键因素及发展状态进行分析;另一方面,利用不同空间类别的变量间关系,对某一类空间要素分布产生影响的因素进行判断。比如,借助历年全国各地年均产出数值、劳动力数量、交通条件、资源情况、土地市场化程度、产业多样性、对外开放程度等数据,通过多变量回归模型分析,可提取对城市土地产出效率产生影响的关键因素。
        结束语
        综上所述,在城乡规划决策中,城乡规划的本质属性与大数据的特征存在耦合性,在城乡规划中,大数据符合城乡规划的不可分割性与相关性,能够通过预测模型、数据挖掘等,减少城乡规划中的不确定性及不可逆性。在未来发展中,随着城乡规划数据的增加、处理工具的改进及数据处理技术的发展,大数据在城乡规划中的应用也必然会越来越深入。
        参考文献:
        [1]王连君.大数据时代城乡规划决策理念及运用讨论[J].住宅与房地产,2019(31):215.
        [2]王笋,郝丽丽.大数据时代城乡规划决策理念及应用途径[J].智能城市,2018,4(10):74-75.
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