摘要：一直以来，城市规划项目运作中，多数就项目论项目，难以获得大区域范围内的较为全面的经济社会数据库，宏观区域分析深度不足。本文以浙江省为例，对省域统计年鉴与城市建设年鉴等资料进行整理，在Arcgis软件上通过空间关系模型将属性数据与空间数据连接起来建立可视化数据库，应用于实际城市规划项目当中。以期在周期短、任务紧的规划设计实践中，可节省数据收集时间，提升工作效率，以数据说话，更加理性的对宏观层面规划的分析。
关键词：数据库；区域分析；浙江省
1．数据采集与数据库建立
数据选取时，尽量采用通用、主流的数据，保持与政府公开统计口径的数据相一致。本文数据主要来源于浙江省统计年鉴（2001年至2014年）、浙江省城市建设统计年鉴（2008年-2014年），主要为国民经济发展和城市建设相关数据。
通过ARCGIS储存上述属性数据，并与空间数据通过空间关系模型将二者连接起来，高效率地存取数据、查询数据、以及制图分析。在ArcCatalog中建立“浙江省区域研究信息数据库”，管理平台为Access的核心，MS Access等软件直接打开并读写属性表。同时，添加已处理好的浙江省行政区划图的shape文件。亦可以批量导入诸如浙江省公路网、铁路网、水系等其他要素类。最后，关联空间数据与表数据。接下来，可以通过色彩分级、比例符号、多个属性分类等方法，对数据库进行可视化表达。
2．应用实例
结合城市规划中常用的数据分析要素，总结积累常用的、比较简便的分析方法。因为城市规划涉及的统计数据分析覆盖面广，数据量大，分析目的性较强，因此本次研究并不是针对具体的某项城市规划分析出发，而是从统计分析方法论的角度出发，介绍分析的常用方法。
3.城镇化质量分析
例如，采用数据库中较为全面的人口、社会、经济、环境等方面的数据，可以对城镇化质量进行综合评定。参考前人的研究成果按照城镇化发展的规律和特点，结合浙江省实际情况，从数据库中选取了38个指标数据，分别涵盖人口集聚、经济发展、社会进步、环境改善和基础设施等几个方面。
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表1 城镇化质量指标体系
3.1城市产业分析
利用数据库可以进行的产业方面的分析可以有：（1）产业特征分析：经济总量增长分析、经济结构特征（固定资产投资、出口及消费结构）、三次产业构成、贡献率分析、企业构成、主导产业分析。（2）产业梯度指数分析：按照产业生命周期，产业需要从高梯度地区朝低梯度地区转移，定量表征区域的梯度层次。（3）产业相似度分析：根据产业结构数据，计算区位商、区域分工指数和相似系数。（4）聚集及覆盖度分析：计算各产业间空间聚类、行业聚集程度、交通网络与产业覆盖度分析。
3.2结构分析：三次产业结构
在利用统计数据资料开展经济结构分析时，主要应对产业结构、所有制结构及行业内部结构、企业规模类型结构等进行分析研究，为经济结构调整提供资料。
4.城市人口分析
采用数据库数据可以进行的城市人口方面的分析主要有：（1）一般分析：包括人口空间总量变化（总量增长、户籍人口增长、外来人口增长、）、人口结构变化、人口迁移分析、人口聚集分析。（2）人口空间分布：人口\就业密度分析与空间趋势分析，采用Kernel Density、Line Density、Kriging空间插值计算等；建立人口时态数据，时间演变分析（NetCDF）。（3）人口增长预测：结合用地、公共服务、交通、市政设施，在空间上采用Overlay进行设施与人口的校核，利用反规划的方法推测人口。
4.1对比分析：各地市常住人口分布
对比分析可以将地区间或行业间、经济类型间、隶属关系间、不同单位间同一时间断面内有关指标的对比分析，从中发现问题，找出差距。例如通过浙江省2013年常住人口数据比较，可以反映全省常住人口分布情况。也可以反映某一时段某一指标在大区域的变化趋势，反映不同区域的发展水平。
4.2强度分析：人口密度对比
统计数据资料结合一些其他指标如人口、土地面积等，可以产生很多强度指标。这些强度相对指标分析的内容通常涉及与人民日常生活息息相关的一些情况。比如：人口密度、不同地区的每万人医院数量、学校数量、体育场馆数量，每百平方公里加油站数量、银行网点数量等。
5 结语
本次研究现阶段以统计年鉴数据为基础，随着数据库的不断完善，未来将有更多的规划数据进行更新与补充。通过建立数据共享机制，可以有利于数据的统一和规范。在周期短、任务紧的规划设计实践中，可节省数据收集时间，提升工作效率。同时基于区域分析模型的研究以数据说话，更加理性，对宏观层面规划的分析与运用具有一定的参考作用。
参考文献：
[1]王宗超.浙江省城镇化质量及其推进机制研究[D].浙江大学硕士学位论文.2014
论文作者:单涛,邢仲余,陈侃侃,刘维超
论文发表刊物:《基层建设》2016年19期
论文发表时间:2016/11/30
标签：数据论文; 浙江省论文; 人口论文; 数据库论文; 产业论文; 空间论文; 城市规划论文; 《基层建设》2016年19期论文;