梅 睿

（杭州市规划和自然资源局临安分局，浙江杭州 311300）

大数据时代下，规划决策应经得起数字化检验，需要积极探索数字化在该领域的应用途径，使规划决策利益最大化，大幅增加城乡经济发展潜能，有效促进新时代城乡发展与经济发展。作为数字化经济强省，浙江省已全面开展数字赋能、城市智治探索，全面部署省数字化改革工作，应发挥改革对各领域改革引领作用，以数字化汇集改革需求，推动制度重塑，从整体上推动社会经济发展和治理能力的质量变革、效率变革、动力变革。数字化改革已深入城乡发展，文章就大数据时代下探索数字化应用途径，挖掘信息数据，对城乡发展领域的应用价值进行简要论述。

1 大数据时代下规划决策理念

1.1 体现“公共利益”的价值观

大数据时代下，信息的整合效率大幅提升，信息数据更公开透明，为规划民主决策、公众参与提供支撑，实现理论与实践的高度融合，合理分配公共资源，符合公共利益的价值取向[1]。规划数据作为公共资源，可以及时同步更新相关的政府信息，有利于公众参与公共事务，对政府工作发挥监督作用。

大数据时代下，海量数据可以为以“公共利益”为导向的规划提供支持。城乡空间演化过程中，可从两个视角对演化趋势与过程进行理解，宏观视角下，城市空间结构维度存在形态组织结构变化；微观视角下，可以观察个体社会选择与离散过程[2]。

城乡空间发展可以理解为不同的微观个体在时间成本、空间成本等约束下，对空间效用的有效衡量，并做出的区位决策。规划决策应服务于公共利益，以政府引导资源配置为基础，了解广大民众的真实利益诉求，在进行规划决策时参考微观主体中的“自下而上”需求，将各类结构化数据进行分析，以大规模微观主体需求作为参考依据，制定更科学的规划决策。

1.2 落实统筹协调机制

大数据的有效利用可以为资源配置提供数据支持平台，更好地实现多规协调，解决各类规划之间的矛盾，更好均衡区域间资源要素配置。在空间尺度上，区域竞争可以划分为纵向、横向及内部3种竞争模式，各规划之间的矛盾冲突主要由数据分离、信息不对称、信息不透明导致。“多规融合”将前置性解决项目落地难题，大幅提升规划执行度。

城乡空间资源配置不集约，因为各行政区域之间存在激烈的竞争关系，包括内外部竞争、上下级竞争。统筹区域整体性发展、加强核心发展资源的合理利用、合理定性各行政区域承担职能和城市定位，是未来区域合作以及城市群建设的基本条件。应基于大数据理念的指导，在大数据指导下统筹布局，实现空间利益的协调统一。

1.3 保护与发展兼顾

新时代，社会主体对环境保护、生态修复越来越重视，实现在保护下发展、发展中保护，是现阶段经济发展与自然保护中需重点考虑的问题。

自然环境是人类赖以生存与发展的重要物质基础，从总体发展分析，多数地区的自然环境保护工作呈现长期粗放发展，规划设计过程中缺乏前瞻性，导致生态文明建设水平滞后，无法与经济社会发展持平，自然资源约束趋紧，环境污染问题日趋严重。生态系统功能退化，使人口资源与环境之间存在的矛盾日益突出，可以在一定限度上限制经济社会的可持续发展。

实现推动生态文明建设、促进经济发展、提升发展质量与效益，均需要坚持以人为本，自然与社会相协调的基本原则。制定城市规划决策时，应明确加快推进生态文明建设的紧迫性与使命感，以保护自然为原则，积极动员社会群众，持续长久推进生态文明建设工作，通过资源的高效循环利用，重视生态环境保护，形成节约资源与环境保护相统一的空间格局与产业结构。应做好国土空间格局优化开发，实施主体功能区战略发展计划，建立空间规划体系，将生活空间、生产空间以及生态空间进行合理划分布局。需要促进绿色城镇化建设，合理优化产业结构，推动科技创新，加强生态保护管理工作，从源头预防，加强过程控制，落实生态保护工作，持之以恒建立生态文明城市。

2 大数据时下规划决策的具体应用途径

2.1 数据整合、信息共享

规划决策涉及面广，须考虑城乡发展的多个方面要素，如职能定位、空间结构、产业发展、完善公共服务体系等，均需要以海量信息作为决策制定的支持依据，数据信息规模越大，完整度越高，规划决策越具有前瞻性、合理性。应加强各类数据整合，数据更新，信息共享，最大限度发挥数据价值、辅助决策工作，避免因信息不全导致的决策偏离。通过大数据技术对同一层面、不同层面信息的数据信息整合处理，利用信息技术构建数据信息平台，可使各类信息数据的调用与分析更便捷。

2.2 数据加工、活用数据

多数地区开展规划决策工作时，利用大数据技术对庞大复杂的数据进行处理[4]。在大量基础数据汇集的基础上，将数据与地理空间点匹配，对指定层面信息进行综合处理。

（1）构建统一的数据信息平台，架构数据结构，对横向、纵向多维数据归集处理，将数据与地理空间点黏合，使各类信息数据的调用更便捷。

（2）将数据与城乡空间发展挂钩，通过定制化数据分析，解析城市发展动态、面临难题、发展优势，为后续规划工作提供有力数据支持。

2.3 大数据技术各类模型开发

交通、建筑、环境等不同方面的规划，具有一定的复杂性与系统性。应合理应用各类计量模型，分析各类信息中存在的规律，有效辅助规划决策，保证规划决策工作开展更具全面性、科学性、整体性[5]。大数据技术开发模型时，应重视数量模型、空间模拟模型、空间相互作用模型等多类模型的规划与分析。数量模型应在明确单一数据要素的基础上，在变量环境中动态变化。空间模型主要对规划空间进行模拟，为区域空间的合理分配、布局、规划等提供有效的信息支持。空间相互作用模型应体现城乡空间内各个细分空间之间存在的关系，分析其中存在的规律要素，为规划决策选定最优秀的规划方案。

2.4 加强可视化技术的挖掘与应用

大数据规模激增，为了更好地展示、理解、演绎数据，直接刺激数据可视化专业市场的提出，在最初点线图、直方图、饼图等简单图标快速展现数据的基础上，研发仪表盘、计分板，推出具有交互式的动态模拟、三维地图、动画技术，使数据信息具有趣味性、直觉化[6]。良好的数据图标可以快速且有效地将数据背后隐藏的知识、思想进行表达。

规划决策中，海量数据信息发挥着数据支撑作用，但纯数据输出内容，会增加规划决策工作的难度，降低决策的效率。面对庞大且复杂的信息数据，实现数据的收集、整理是的重点研究问题。数据可视化技术的应用，可以对相关的数据信息进行收集整理，筛选有利于规划决策工作相关的数据信息。

常用的可视化技术是利用动画技术、交互式三维地图等对城乡数据信息进行清晰、直观呈现，更好地提升规划决策工作的效率与整体决策质量[7]。在规划中利用可视化技术，可以对宏观系统与微观街道进行规划决策。在宏观层面上，可以根据夜晚灯光分布数量，分析灯光亮度与密度变化情况，对不同城镇体系的热点区域进行变化，通过遥感影像显示灯光，根据社会经济数据分析，对热点区域进行简单、直观展现。微观层面上，可以根据消费者在局部空间内的消费行为进行统计调查，了解局部空间的适宜性程度，更好地设计人性化空间。

2.5 大数据情景事前模拟

规划决策的落实成本高，具有不可逆性，有必要在规划决策前，做好事前模拟。随着大数据的应用、模拟方式与工具的进步，事前模拟与情景规划等方式在规划中得到较为普及应用。纯数量模拟、简单空间模拟、空间相互作用模拟等方式最具代表性。

纯数量模拟已经成为一种系统动力学模型，主要通过大规模数据对各土地分系统间存在的动态演化关系进行建立，明确城乡的人口迁入与迁出形态，了解城乡内产业结构改变，了解能源消耗与存储情况等，根据信息的变化情况，建立系统动力学模型，更好地探讨城乡土地的利用规模与结构情景[8]。

简单空间模拟是在纯数据模拟模型基础上，结合空间分析模型，为城市总体规划的用地布局提供合理化建议。

空间相互作用模拟使用多智能体模型，基于城市特征数据、土地利用数据、社会经济数据等，对区位决策规律进行提取分析，更好指导规划决策。

3 结语

大数据时代下，规划工作决策理念与数字信息应用途径的良好配合，是保证规划工作效率提升的关键。在规划工作开展中，应深入思考决策理念的科学、合理化制定，利用数据化工具对城乡内大数据进行有效分析，加强数据资源的整合利用，加强决策模拟，进一步保证规划工作的有序落实，更好促进城乡经济发展。