1大数据国土空间规划的含义
在综合大数据和国土空间规划的研究基础上,提出大数据国土空间规划的基本概念。大数据国土空间规划是国土空间规划的升级版,其充分运用云计算、GIS等技术和科学化的研究方法,进一步整合各类国土空间要素信息及数据,开展大数据的分析与挖掘,对国土空间分布特征、规划进行综合分析、动态仿真和可视化表达,进行数据资源服务体系的统一规划[2]。它倾向于多种手段的组合与集成运用,自下而上公众参与,具有较强的综合环境适应能力,建立在最新科学思想与技术方法基础上,统筹谋划未来国土空间开发的战略格局,形成科学的国土空间开发导向[3]。
2将“大数据”引入国土空间规划的必要性
“大数据”是数量巨大、结构复杂、类型众多的数据集合,经过云计算的数据处理与应用模式后,将数据整合共享,交叉复用,形成智力资源和知识服务能力。因其具有大量、高速、多样、价值、真实性等突出特点,正逐步应用于生物工程、电网、交通以及医疗等诸多领域。就国土而言,多从土地流转、城镇土地定级、土地管理、城市规划等方面进行研究,而针对国土空间规划的研究相对甚少[4]。国土空间规划是涉及国土空间合理布局和开发利用的规划整合。现行的规划体系中呈现出“纵向”自上而下的部门垂直管理和“横向”多规并行、相互渗透的运行特征,存在内容交叉、管制重叠以及标准不一等复杂问题,给规划实施层面带来了诸多困难。尤其是在市、县各级规划实施工作中,由于规划依据的法规体系、用地分类标准、规划期限、编制审批等不同,各类规划的矛盾集中爆发,出现内容冲突、管制重叠错位、相互牵制、审批复杂等问题,实施主体为协调和符合各类规划消耗大量的行政资源,同时导致了空间资源利用的碎片化和资源管控的混乱局面,降低了规划的执行效果。在大数据时代的背景下,将大数据引入国土空间规划是十分必要的,以转变国土空间规划编制方式,建立和完善国土空间规划体系,确保规划编制和实施的科学性、实用性[5]。
3大数据应用于国土空间规划研究
3.1数据采集平台的研究
国土空间的数据体系,以全域数字化、人地要素全覆盖为基础,涉及的数据资源多达一两百项。特别是对一些核心数据源来说,如遥感数据等,能够支撑持续摄取是一项很关键的能力。数据采集平台采用分布式架构设计,稳定性高且扩展能力强。内置实时数据、离线数据以及互联网采集三类采集方案,支持http、udp等多种通信协议,可以采集数据库、文件等多种数据源,数据可落地到hdfs、数据库等。技术上的实现,采用了主流的nifi、kafka、scrapy等开源技术,支持采集规则和采集模板。可对不同的数据类型,如土地供应、用水/电/气、互联网地图POI、根据数据的特点采用更合适的技术。
3.2数据处理平台的研究
将数据摄取到大数据平台后,平台是否有足够的计算能力?计算耗时是否在可接受的范围?是否支持空间分析?这些问题是数据处理平台必须解决的。具体到国土空间规划,则是解决多源异构数据的汇聚叠加空间分析。数据处理平台采用多级时空网格的处理方式,将多要素的数据基于多级网格进行汇聚。利用基于内存的分布式计算引擎Spark进行复杂的数值计算,结合ArcGIS大数据平台和GeoSpark的聚合分析、缓冲区分析等空间分析能力,实现了多要素在多尺度网格上的汇聚叠加分析,满足了资源环境的承载力及空间开发的适宜性分析需要。
图1大数据下的空间分析
3.3数据挖掘平台的研究
数据挖掘平台将指标库和模型库作为平台分析洞察的主要载体,实现国土空间规划辅助决策。具体通过引入机器学习、深度学习技术,建立模型,实现基于指标的量化分析,辅助开展三线保护、自然资源资产负债、绿色发展、宜居环境等方面的定期评估。指标库和模型库提供了指标和模型的管理功能,支持指标的个性化组合、定制及模型的动态调整。随着数据的持续接入,可以不断学习调整完善,为国土空间规划的监测预警评估提供更好的决策支持。
3.4数据应用平台的研究
美观的图表易于传递数据背后的故事,简单易用的工具能降低数据的使用门槛。通过这两者的结合,可以实现可视化的数据分析,将时空大数据平台的能力工具化,为业务人员赋能。使业务人员能够针对不同的业务场景,对指标数据进行多种维度的切片分析,自主设计制作各类专题图、统计图表,轻松实现丰富酷炫的展示效果。数据应用平台提供了可视化数据分析工具,内置几十种丰富的图表类型,支持图表联动、数据下钻、拖拽式操作,分析成果可见即可得。
4结语
总之,大数据在国土空间规划中有着不可替代的作用,但是这种作用目前还没有充分地发挥出来。相关部门在编制国土空间规划时,应该要更加清醒认识大数据的重要性,同时采取更好形式采集大数据、分析大数据、共享大数据、利用大数据,进而确保国土空间规划更科学、更完备。
参考文献
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作者简介:甘小凤(1988.11-),女,广西南宁人,南宁师范大学管理学学士,工程师,单位:广西壮族自治区国土资源规划院,研究方向:土地资源管理。
论文作者:甘小凤
论文发表刊物:《中国建筑知识仓库》2019年01期
论文发表时间:2019/6/18
标签:数据论文; 空间规划论文; 国土论文; 平台论文; 空间论文; 数据处理论文; 指标论文; 《中国建筑知识仓库》2019年01期论文;