摘要：近几年来，“大数据”逐渐从理论发展为实践。城乡规划决策的本质属性和大数据的特征紧密相联，大数据的逐步实践也在无形之中推动了城乡规划的发展，使城乡规划决策从“经验性决策”开始走向“有限理性决策”。在城乡规划决策中，大数据的应用范围十分宽泛。在本文中，笔者将会重点归纳分析整合数据平台建设、可视化数据、开发数据模型和情景模拟优选四个方面。未来随着城乡规划决策的支持数据不断增加，数据处理工具和技术不断进步，大数据的应用领域也会越来越广。
关键词：大数据，城乡规划；决策
2012 年，美国正式实施了“大数据研发”计划，涉及的部门有国防高级研究计划局、国防部、能源部、国家科学基金、地质勘探局和国家卫生研究院六大联邦政府部门，进一步推动大数据的搜集、组织和研发等相关技术的发展。目前大数据已经发展成为国家的核心资产，是各国相互竞争的新方向。
城乡规划主要是用来安排未来经济社会将要发展的空间，具有较明显的不完全预见性和复杂性。我国《城乡规划法》的提出，表明了科学的城乡规划决策必须满足多主体需求和多维度要求，同时也表明了决策的基本数据都是从诸多部门中搜集的，需要将这些数据进行综合的分析和预测再实施规划，从而保障城乡规划决策的合理性。
一、城乡规划在大数据背景下实施的必要性
（一）大数据的应用吻合城乡规划的价值观取向整合和公开大数据，才能够真正实现公众参与、民主决策。在城乡规划中，分配“公共领域”的资源必须要满足“公共利益”的价值观，决策应该从“精英决策”转向“大众决策”。很多城乡规划实施后的具体效果不尽人意，从本质上而言，是因为所谓的“公平”问题。
其中包括：不公平的分配空间、不公平的治理结构、不公平的制度环境和不公平的社会基础。
大数据的诞生，满足了获取大量规模个体属性以及主要需求特征的条件，从而为以“公共利益”为导向的城乡规划的实现，奠定了基础。城乡规划是政府配置资源的主要工具，满足大众的利益诉求是城乡规划的首要宗旨，大数据中各种结构化的数据，为人们尊重和理解大规模微观主体的要求提供了数据依据。
（二）大数据有益于城乡规划中利益协调机制的构建大数据为建构城乡规划中跨部门利益协调机制提供了基本的数据平台。区域竞争在每个空间尺度中都存在，主要有三种竞争模式：横向竞争、纵向竞争和内部竞争。其中，部门利益分割的重要原因是数据分割，信息不透明、不对称。目前在治理城乡空间资源配置时，表现出来各种不规范行为，主要原因是各上下级部门、行政区域内外部竞争激烈，从而发生利益冲突。在未来城乡建设中，要把区域整体发展作为目标，利用引导核心发展资源，对空间界限内战略性用地严格规划，并且采取相应的管理措施。满足这些条件都需要引进大数据理念，在数据平台上统一整合每个部门的结构性数据，使空间利益更加协调，并且达到“多规合一”。
二、大数据和城乡规划决策的结合（一）大数据背景下的城乡规划数据源特点大数据并不是直观意义上表达的“大数据”，大数据技术打破了物理区域和传统信息不对称的壁垒。大数据主要有四个特点：多样性、价值性、动态性和巨量规模。
第一，大数据的多样性主要边现在一定的组织结构和数据种类的多样。城乡规划所用的数据源是按照部门进行分类的，每一类数据都会有特定的管理和整理，属于结构化数据。第二，在城乡规划中会使用各种预测模型，数据源的价值就是通过预测模型发现更为准确和细致的规律，从而提高规划决策预测的准确性。第三，巨量数据的输入和存储都是依靠网络实施的，数据产生速度非常快，依靠网络可以实时进行更新。第四，城乡规划需要预测未来发展，因此所需要的数据数量十分庞大。
（二）城乡规划决策的本质特性城乡规划的四个特性分别是：一，相关性，主要表现在城乡的土地开发关联到多个利益主体，他们之间的决策也会彼此影响；二，不可分割性，规划确定的规模会对未来所获价值造成影响；三，不可逆性，城乡土地开发完成，规划就会失效；不确定性，受社会环境的影响，规划师很难对未来的发展进行预测。
（三）城乡规划决策的不完全预见性和大数据的作用城乡规划决策的不确定性主要表现在两个方面：第一，决策对象的不完全预见性。很多数据都是来自政府宏观数据，涉及微观层面的数据较少，使信息不对称。第二规划主体的不完全预见性。数据一般都不够全面，而且分析工具不够先进，难以掌控发展趋势。
三__________、大数据改善城乡规划不完全预见性的应用策略（一）整合共享大数据，提高城乡规划信息的对称程度城乡规划决策信息的对称程度是由数据的完整程度和规模大小决定的。近些年来，国内很多部门都开始对数据规划的价值展开关注，为了进一步提升管理精度和效率，都开始建构数据整合共享的平台。
依据国内当前城乡规划所处的环境来看，整合大数据需要从纵向和横向两个角度展开（图1）：把行政层级和不同空间尺度进行整合，进而提升上下级部门和区域之间的信息对称；而各部门之间进行横向共享整合，可以让最大化获取区域内的信息。
图1 城乡规划大数据整合共享概念图
（二）可视化的大数据，反映城乡规划决策的内部规律在城乡规划中，从微观的街道空间到宏观的城镇体系，可视化的大数据为其提供了高效的分析策略。比如，在微观层面，根据消费者的消费行为产生的数据，设计出更加人性化的空间；从中观层面看，可以把大量企业的地址信息集合起来，设立GIS 地理信息数据库，通过参考来规划城市功能结构和产业布局；在宏观层面上，可以根据全球在夜晚灯光分布的数据判断城镇体系中的热点区域。
（三）建构大数据模型，挖掘城乡规划决策的关键因素决策者在进行决策的时候，可以通过各种空间分析模型和计量模型得到内部潜在的规律。从已有的数据中发掘新数据的具体方式有两种：一，综合各类结构性数据来探究较为复杂的空间发展问题；
二，探究各种空间变量之间的关系进而分析某类空间要素分布的关键因素。
（四）比较大数据情景，模拟城乡规划决策的使用效果近几年来，大数据被广泛的应用，各类工具和模拟方法也不断进步，情景规划和事前模拟也被普遍采用，在此之中，具有代表性的有三种：一，纯数量模拟，目前已经成为系统动力学模型；二，简单空间模拟，能够把空间分析模型和纯数据模拟模型相互结合起来；三，空间相互作用模拟，在当前使用最多的是多智能体模型。
四、总结在城乡规划决策中，大数据的应用十分广泛。随着未来大数据技术的不断完善，城乡规划决策也将会受益更多。
参考文献：[1]严涵.新媒体时代的城乡规划公众参与研究[D].南京大学,2013.[2]曾万明.我国统筹城乡经济发展的理论与实践[D].西南财经大学,2011.作者简介：陈汝健（1987-03-25），男，广东佛山人，毕业于广东工业大学，城市规划专业，本科，研究方向：主要从事城市土地利用规划与控制方面的研究，作者单位：广东省建筑设计研究院。
论文作者:陈汝健
论文发表刊物:《工程管理前沿》2015年第7期供稿
论文发表时间:2015-6-15
标签：数据论文; 城乡规划论文; 空间论文; 预见性论文; 模型论文; 部门论文; 不完全论文; 《工程管理前沿》2015年第7期供稿论文;