徐晓磊

【摘要】尺度是对客体中“容器”规模的大小的描述。在各种自然现象中，无论是生物环境，还是非生物环境中都存在着各种尺度变化，社会、经济发展的过程与现象中同样也存在着尺度特点，这种尺度主要来源于自然过程中对其造成影响的尺度性，并且在一定程度上受到社会经济活动自身的尺度性制约。因此，对由地理现象多尺度问题造成的的空间数据多尺度特征与表示方法进行研究，是当前地图学和GIS面临的一个重要课题。本文主要就城乡规划空间数据的多尺度的特征进行分析，并对其处理与表达进行阐述。

【关键词】城乡规划；空间数据；多尺度处理与表达

前言

尺度是一切空间数据所具备的共同特征，空间数据多尺度的处理与表示就是指与人类推理习惯相符的一种更为自然的空间认知与空间分析的方法。目前，多类型、多尺度以及多时态空间数据，已经成为人们研究与解决各种重大问题时必备的信息资源。在我国建立的“数字中国”地理空间的基础框架战略中， 空间数据多尺度的表达已经被列入了地理空间数据库关键技术研究中的一个核心问题，我国的国家自然科学基金委会同样也把地理空间尺度和基于尺度的智能化自动综合作为了首选资助领域。

1. 城市规划空间数据的多尺度的特征

1.1城市规划编制的多尺度特性

在我国现行的城乡规划体系中，包含了规划法规体系、规划行政体系和规划运作体系三个方面。其中由城镇体系规划、城市总体规划及详细规划三个不同层次规划组成了城乡规划编制体系， 一般情况下，可将其分为战略性发展规划与实施性发展规划现个层次。战略性发展规划的主要功能是为了城市的各分区与各系统规划的实施提供框架，但是也无法对城市规划的开发进行控制。

就我国目前的情况而言，城市的总体规划是战略性发展规划，而控制性的详细规划则属于实施性发展规划，其中建设城市的市域城镇体系规划和县人民政府所在地编制的县域城镇体系规划被纳入了城市总体规划中的范畴中，并依据各个特定城市的特征不同，其城市规划的层次也有着很大的差异。在国内城市规划一般分为四个层次：总体规划、控制性详细规划、分区规划以及修建性的详细规划。不同的层次编制出的城市规划效果， 其主导的比例尺度也存在一定的差异，并且在不同规划阶段对于规划的需求不同， 对于空间尺度也有不同的要求，这就是空间数据多尺度特征的体现。

1.2城市规划空间数据的多源异构性特征

城市规划管理是对城市规划编制、审批以及实施等多种管理工作的统称，其主要任务是把城市的各项建设纳入到城市规划的轨道当中，对城市功能进行不断的完善与拓展， 有效的对人民社会生活环境与自然生态环境进行优化和改善， 推动经济、社会以及环境三者的协调与可持续发展， 是一个动态性实践的过程。城市规划空间数据大致可以分成城市基础数据、规划编制成果数据、城市现状调查统计数据及城市规划管理数据四个方面，具备典型的空间数据多源异构特性。并且不同的规划阶段对于规划的需求的不同，其空间尺度的应用要求也不一样，因此，在城市规划空间数据的尺度推绎中，具有尺度推绎的双向特征。

2. 支持多尺度表达的数据结构与模型

2.1面向对象的数据结构

面向对象的方法与人类思维习惯很接近，抽象特性与丰富的语义描述能力相对较强，面向对象的方法就是把现实世界发生的某种现象抽象成为若干个对象类， 让各个对象都具备自己独有的属性、行为及规则。地理空间的实体都具备明确的空间位置与特性，一般来说，空间对象主要包括以下几种类型：几何拓扑类型、纯几何类型、纯拓扑类型以及空间地物和非地物，因此，可以把各个实体依据以上各个类型具备的不同特性，将其抽象为点、线、面、体四个要素。其中线的设定由点的位置来决定，面则是由线围成，而体则是由面构成，把空间的实体规则与特性以不同方式分别封装入这四个要素之中，就可以将各种空间地物特性充分的表达出来。而结点、柱形、弧段以及断面等特殊地物都需要利用上述的点、线、面以及体等部分的特性进行組合才能表述出来。

2.2尺度依赖空间数据模型

在空间数据的处理与表达的过程中，需要利用地理空间的多尺度划分与变换， 对空间对象的尺度行为进行描述，以便多个尺度之间空间数据逻辑关系的建立，让空间数据集可以从一种表示完备的状态过度到一种新的表示状态，尺度依赖空间数据模型是利用尺度的划分来对地理信息空间进行多级分解，以建立出一个多尺度的子空间序列。该数据模型的定义可以下面的公式进行表述：MGeoObjects =〈OID，Aj，Dj 〉 ，其中MGeoObjects 指的是广义尺度之下多尺度地理空间对象，OID 为其标识即ID ，Aj为相应空间对象中的主体成分组成子空间，Dj表示为次要成分构成的子空间；j表示为尺度，该模型具备储备空间较小、易于维护、且与人们习惯从整体到局部的认识规律相符。

3. 城市规划空间数据多尺度表达与处理

3.1城市规划空间数据多尺度转换的理论基础

在尺度推绎理论基础中主要可分为等级理论、区域化随机变量理论、分形理论及小波理论等几种类型，这些理论在一定程度上对领域和特定的空间尺度都有不同的适用性。而怎样把这些理论和多尺度分析思想与传统误差理论、空间数据挖掘理论以及空间数据不确定性理论等进行有机的结合，找到正确的城市规划空间数据多尺度转换的理论支撑， 有利于对城市规划空间数据多尺度可视化表达的中存在的基础问题进行解决。

3.2城市规划空间数据的多源匹配与集成

城市规划空间数据具备典型的多源异构特征，因此，只有把这些来源不同、时间不同以及精度不同的空间数据进行有效的集成和融合，将语义特征与尺度特征进行合理的匹配，把不同尺度的数据调进行调整得更加一致，让临时输出且不同版本的数据的尺度实现一致或是接近，才能有效的提高横向一致性的匹配性和便捷性，从而提升城市规划空间数据库融合的技术水平，这也是有效解决城市规划空间数据多尺度可视化表达的重要途径之一。

3.3城市规划空间数据的多尺度可视化表达

要想真正的实施城市规划管理模式，把来源不同、尺度不同的各类城市规划空间信息叠加显示在同一尺度上，就需要基于广域网的城市规划空间数据库自身具备可视化表达的能力，这样的管理模式在对空间表达尺度方式进行选择时，并非是预先在服务器是固定下来的，而是依据不同终端用户的个性化要求进行制定的，由服务器自行提供合理的表达尺度。多尺度城市规划空间数据库是利用用户视图输出时的相关数据集，获取相应尺度下的数据表达，而系统则对这些临时组合下产生的空间表达冲突问题进行适当的处理，让空间数据的表达可以随着显示的范围与要求变化对其详细程度进行动态调整，让其表达出来的地理信息更加层次分明、清晰易懂， 以达到不同尺度的多源数据能在用户视图中的自适应可视化表达。

结束语

总之，城市规划空间数据的多尺度处理与表达， 需要对地理空间的多尺度进行合理的划分与变换， 确保其能够对空间对象的尺度行为进行正确的描述，以建立多尺度之间城市规划空间数据之间的逻辑关系， 以确保空间数据能够更加全面的表达出来。

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