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李乐:多源数据在城市规划中的应用研究

2015-06-05 16:39 来源:中国城市规划网

编者按:

2015年5月23日至24日,由中国城市规划学会承办的中国科协年会分会场“大数据与城乡治理”研讨会于广州举行。天津市城市规划设计研究院工程师李乐作了题为《多源数据在城市规划中的应用研究》的报告。李乐工程师系统介绍了天津规划院数字规划研究中心作为规划单位,对多元数据如何应用于城市规划的思考和实践。指出,规划单位要更加注重打通多源数据的来源、更新的渠道;要建立专门的数据团队;从应用出发开展数据的需求分析;强化数据团队与设计团队的结合。

一、多源数据在城市规划工作中的分类和内容

规划院的核心竞争力,一个是人才,一个是数据。数据对一个地方院来说是一个首要的编制资源,一般的分类方式,都是按照规划编制的成果来划分的;从收集方式来说划分为三个部分,比较传统的基础数据、配合项目做分析过程中获得的数据、从互联网上获取的数据,可能是大数据的一小部分。

基础数据范围是非常广的,包括地形图、影像传统数据、灯光数据,还有一些购买的卫片,从卫片可以提取这种建设用地和水系的数据,包括进行一些热导和植被的分析。第二类是项目过程数据。在规划工作中,规划人员从甲方或者是委办局单位获取大量的信息,但是由于设计人员自身数据处理技术能力、编制时间短、关注规划区内信息等原因,造成大量信息在规划编制过程中丢失。在这种配合项目的过程中,数字规划人员紧随规划项目的全过程,对数据分类、核查、建库,进行量化分析,形成综合的项目数据库,这样积累的数据可以用于不同的规划编制项目,以后可以用于其他的规划项目。比如一些实际的规划案例,第一个是天津市历史文化街边保护规划,从发改委拿到的一些数据是第三次文物普查的数据,把将近几千个文档进行统计和利用对于规划编制人员来说是一个非常复杂的工作。对于规划技术人员来说,通过开发一些小的插件技术可以快速地形成这种结构化的数据库,应用于规划编制分析工作,最后通过GIS的建库形成专业的数据库,以后可以用于其他的规划项目。第二个例子是编制城乡规划数据手册,编制过程中会与各个委办局进行沟通让他们提供一些数据,在物流仓储专项里会拿到一些比如物流项目汇总表、物流园区的汇总表,这些数据除了规划手册编制之外,还有一些非常好的用处,可以形成不同的专项数据库,还有教委的教育设施,气象局的气象设施,还有保障房的这些数据。第三就是天津总规调整深化的数据。第三类数据就是现在比较热门的互联网数据,在这方面我们做的工作可能比较少。一是相关委办局公布的数据量没有达到大数据的级别,但是它们具有权威性,通过筛选在规划编制中量化分析中可以用到。二是POI数据,包括学术网站、LBS的数据,还有搜房网和百度地图等数据。

二、多源数据在规划中的应用

在这个规划数据使用的过程中,并不是数据的量越大,才会产生更好的效应,应该更好地整合数据,通过数据关联予以分析这些基础的数据,用在规划项目中,切实做好量化分析,这是现在规划编制单位可能要做的一部分工作。

我们作为一个配合规划编制人员的角色,一些量化分析方法对我们更有作用,图中这些分析方法来源于一些国内获奖的规划案例,核心的期刊,中国城市规划年会、中国城市规划信息化年会、中国生态规划年会等相关规划年会的论文集中提及的分析方法,院内实际规划项目总结的分析方法等。比如经济人口空间距离等数据下的城镇分析;配合宁夏总规修编的时候一些数据分析方法,比如经济圈、等级图。还有利用遥感及灯光数据下的用地识别;建筑物体块用于专项规划分析,像对城市通风廊道的分析,也用到了从互联网获取的一些POI数据,包括一些建筑的数据。通过地形图提取建筑物,分成100米乘以100米的网格,可以计算八个方向下下垫面的粗糙度。这是一个在45度视角下的三维效果,还可以进行很多其他方面的分析,在这样传统的数据上,深度挖掘传统数据的可应用性,能够在这个大数据方面有更好的突破。关于互联网数据下的城市多元分析,我们从某些房屋交易网站上获取的一些小区的数据进行了分析,比如城市居住户数的空间分析包括建筑年代的分析、房价的分布、配套停车场的分析。这是天津市6000多个小区的数据,通过地质匹配落到空间上进行不同房价的分析,这是利用密度分析对天津市区的房价分布图,通过对比可以反映更多的问题。这是一个建筑年代的数据。利用一些其他的数据,包括百度地图的一些物流数据和写字楼数据,还有一些专业局的数据,搜房网的数据能够进行其他规划项目的分析,比如快递物流、城市综合体和医疗卫生布局。

三、探索和思考

在大数据或者是多源数据方面的应用,我们也进行了一些思考,一是要打通多源数据的来源、更新的渠道,通过源源不断的获取数据,才能获得更好的使用,但是如果只是依靠于这种互联网企业的大腿,通过它们的数据,在比较短的时间内很难应用于实际规划编制的工作当中;二是要建立专门的数据团队,负责收集、分析、研究、建设;三是从应用出发,开展数据的需求,现在往往是有了数据不知道该怎么用;四是数据团队与设计团队定期结合,互相学习专业知识。

(根据速记整理,未经专家审阅)

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