基于CSPON的空间规划高频诊断与动态维护框架构建
2024-10-16摘要
文章基于CSPON,构建高频化、智能化、动态化“三化”同步的规划高频诊断与动态维护框架(HD-CSPON)。该框架包括数据层、技术层、系统层、应用层。其中,系统层是框架的核心,由感知系统、学习系统、模型系统、诊断与反馈系统、维护和治理系统构成,各系统各司其职,并融入多元主体和部门,形成一个协同工作的体系。在此基础上,文章讨论HD-CSPON可能应用的场景,如韧性防灾、低效用地识别、城市更新等,以期为高频网络联动、实时动态优化、开放互动协同的全国国土空间规划实施监测网络提供一定的应用参考,最终推进国土空间治理体系和治理能力现代化。
作 者
牛 强 武汉大学城市设计学院规划系教授
李银凤 武汉大学城市设计学院规划系硕士研究生
伍 磊 武汉大学城市设计学院规划系博士研究生
徐国斌 湖北省空间规划研究院正高级工程师
柯昌银 湖北省空间规划研究院工程师
建设数字化、智能化的规划实施监测网络是对新时代规划发展方向的积极响应。城市发展迅速,动态性和系统性大幅度增强,对规划的科学性和时效性要求与日俱增。然而,当前规划实施监督存在数据流动壁垒、智能化嵌入不足、监测与调控环节衔接弱、规划调整低频静态等问题,已无法满足新时代空间高水平发展和治理的需求。因此,自然资源部于2023年9月印发《全国国土空间规划实施监测网络建设工作方案(2023—2027年)》(简称《工作方案》),提出建立健全国土空间规划动态监测评估机制和监管维护机制,以数字化、网络化的国土空间规划实施监测网络(China Spatial Planning Observation Network,CSPON),赋能规划全生命周期监督的智能化,提升自然资源信息化监管水平。
然而,CSPON在动态化、高频化方面才刚刚起步,亟须构建相应的理论实施框架。CSPON建设主要依托现有的“一张图”实施监督信息系统,在数据、模块、功能等方面进行升级与拓展,提升规划编制、审批、实施、监督全流程在线管理水平和智能化水平,实现上下系统联通、业务部门协同、监测数据共享。由于CSPON概念提出不久,如何基于原有的“一张图”系统,优化技术体系,融合治理数据,对接业务场景等,还不甚明了。因此,亟须系统梳理规划实施监测网络的基础数据、关键技术、系统流程等,探索多源数据和信息技术协同,规划全生命周期循环的监测网络,以用促建,赋能面向实际规划业务的应用场景。
基于上述国家政策响应诉求及现实困境牵引,本文在阐明国土空间规划实施监测网络演进脉络及核心思想的基础上,建立以高频化诊断、智能化预警、动态化反馈“三化”牵引,数据层、技术层、系统层、应用层“四轮”驱动的高频诊断与动态维护框架(High-frequency-diagnosis and Dynamic-maintenance CSPON Framework,HD-CSPON),为国土空间规划高频诊断与动态维护的应用场景提供数据和框架支撑,促进“数据—技术”驱动的规划实施监测研究和实际应用,满足现阶段国土空间数字化与智能化建设需求,服务空间新发展格局。
01
研究综述
1.1 空间规划的发展历程
空间规划是城市化中期的产物,主要指发达国家和地区在第二次世界大战后以重建为主线开展的空间规划。我国空间规划主要的发展历程与中华人民共和国成立后整个国民经济和社会发展过程相生相伴,规范国土空间开发秩序和优化国土空间格局的理念始终贯穿其中。早期的空间规划聚焦规划方案编制,注重经验导向的物质空间规划设计,多为配合城市建设而开展,城市规划编制伴随社会经济发展起伏,规划实施情况取决于经济发展与政策动向。在市场经济发展和空间资源管控双向需求的推动下,空间规划编制体系化与规划管理规范化进程得以推进,国土资源管理受到极大重视。进入21世纪,我国城镇化进程加快,城市发展与建设迅速,资源保护与空间利用的矛盾日益显现,“多规合一”的空间规划受到重视。在“多规合一”工作推进过程中,空间规划从以规划编制为核心的框架体系,逐步转向对规划实施及监测的关注,理性导向的空间规划全过程理念受到极大重视。新时期,多源数据、智能算法的推广,促进大数据驱动的智能规划探索,人工智能、云计算等信息技术的发展,极大地提升了规划各环节的科学性与敏捷性。我国空间规划总体上经历了从经验向理性、从静到动、从管理到治理的转变。但发展至今,规划仍然面临缺乏及时诊断,调整周期长、效率低等问题,有待进一步解决。
1.2 规划监测评估的演进历程
规划监测评估从空间规划发展历程中萌芽,规划监测的内容、评估指标、技术方法、运作流程、工作机制逐步完善,并呈多元化、智慧化发展趋势。基于典型事件分析和政策法规发布,我国规划监测评估的演进历程大致可以划分为四个阶段(表1)。
表1 规划实施监测评估的演进历程
Tab.1 Evolutionary process of planning implementation monitoring and evaluation
资料来源:笔者自绘
1.2.1 20世纪50年代—21世纪初期:曲折发展中规划实施监测评估萌芽
五年计划的实施情况总结为我国建国后的规划实施监测评估工作奠定基础。1953年,国民经济的第一个五年计划开始执行,国家工程建设、生产力布局和国民经济比例等在计划中得到部署。“一五”计划执行后,相关部门对计划实施情况进行项目总结与要点评价,开启早期的规划实施评估。而后一段时间内,城市规划工作伴随社会经济发展起伏,规划实施监测评估工作被搁置。直至20世纪90年代末,空间规划进程推进,土地利用规划、城市总体规划等各类规划在编制后逐步开展规划评估,推动规划实施监测评估的发展。这一阶段的规划评估工作受限于经济发展及政策动向未能充分开展,评估多局限于指标特征描述、项目完成进度核实,评估内容和工作程序有待深化与规范化。
1.2.2 21世纪初期—2008年:规划实施监测评估工作试点展开
步入21世纪后,城市规划和资源管理工作并行,形成相对完整的规划运作体系和行政体系。2002年,《国务院关于加强城乡规划监督管理的通知》提出,运用信息技术手段对规划建设情况进行监测。这是我国开展城市规划以来首次提出规划实施动态监测的要求。2003年,南京市、贵阳市及浙江省等成为试点,探索规划监测评估的工作方法和技术路线。全球定位系统、遥感、地理信息系统等技术逐步应用于规划监测中,为土地利用规划、城市规划、主体功能区划等的监测评估提供了科学的技术手段。2006年,《中华人民共和国各级人民代表大会常务委员会监督法》明确提出开展规划中期评估的政策要求,为规划监测评估的制度完善提供保障。2007年,《国家级专项规划管理暂行办法》要求强化对重大专项规划实施过程的跟踪监测与适时评估。这一时期,规划监测评估受到重视并逐步走向规范化,评估数据质量得到极大提升,然而也存在一些待进一步完善的问题,如规划评估偏静态化、评估与其他规划环节的衔接不充分等。
1.2.3 2008—2018年:规划实施监测评估规范化进程推进
2008年,《中华人民共和国城乡规划法》施行,确立规划实施评估的重要地位,鼓励利用信息技术提升规划实施监测的效能。同年,“十一五”规划中期评估工作启动,奠定规划中期评估的制度基础。随后,“十一五”和“十二五”规划期间,部分地区对规划年度进展的监测评估开展有益探索。2016年,《关于建立健全国家“十三五”规划纲要实施机制的意见》发布,明确建立年度监测评估机制,加强动态监测与调整修订机制。至此,年度评估、中期评估、总结评估的规划监测评估体系大致形成,评估范围扩展到重点专项规划、区域规划等领域,呈现内容多样化、范围多层次特征。这一阶段,空间规划已从以规划编制为核心的框架体系,逐步向对规划实施监测与城市体检的关注,动态监测与调整反馈机制日臻完善。但受限于信息技术的发展水平等因素,实践中监测评估成果的应用和指导力不足。
1.2.4 2018年至今:规划实施监测评估多元智慧化发展
2018年,自然资源部成立并在相关会议中提出完善规划监测评估,强化监测评估结果应用,提升规划实施效能。2019年发布的《中共中央国务院关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》(简称《若干意见》)明确提出建立国土空间规划体系并监督实施,强调规划的全生命周期和数字化监管。近年来,多源数据库、智能算法库和实施管理平台得到巨大发展,其快速收集整理数据、分析问题的能力,能满足国土空间规划智慧化转型的需求,推动规划实施监测跨越式发展。
2021年自然资源部发布《自然资源部办公厅关于认真抓好〈国土空间规划城市体检评估规程〉贯彻落实工作的通知》(自然资办发〔2021〕55号),明确要求将城市体检评估作为编制、审批和维护城市国土空间规划的重要基础工作。《国土空间规划城市体检评估规程》(2021年)进一步明确提出,体检评估工作由城市自然资源主管部门结合国土空间规划编制、审批、动态维护、实施监督等职责负责具体实施,五年评估工作要对规划的动态维护及下一个五年规划实施措施、政策机制等方面提出建议。城市体检成为新时期推动国土空间规划实施评估、动态维护、实现国土空间高水平治理的重要工具。
2023年,自然资源部办公厅印发《全国国土空间规划实施监测网络建设工作方案(2023—2027年)》(简称《工作方案》),提出建设业务联动、数据互通、开放治理的CSPON,支撑实现国土空间规划全生命周期管理的智能化。CSPON建设是规划实施监测评估数字化发展的一个新“里程碑”。这一阶段侧重借助大数据、智能算法、信息平台等,提升规划实施监测评估的实时性、智慧性,促使实施监测从侧重单一的“结果判断”转向关注多元的“过程检测”。
1.3 小结
当前已形成城市体检评估的常态化工作机制与国土空间信息化平台,监测评估和规划修改之间的重要联系也受到普遍重视[17-18]。但在实践中,国土空间规划实施的监测评估与后续的规划调整及修改工作,仍缺乏有效衔接。监测结果反馈不及时、响应不积极,是实现智慧国土空间监管、提升国土空间治理现代化亟须解决的难题。CSPON的运作,不仅为规划高频诊断与动态维护提供平台,也为规划的持续优化和适应性调整提供有力支持。因此,需要基于CSPON,将规划调整与实施监测进行有机结合。这种有机结合的机制,将促进规划的编制、实施、监测和调整形成一个完整的运行闭环,有助于更好地服务城市、地区的高质量发展和智慧化治理。
02
基于CSPON的空间规划高频诊断
与动态维护框架(HD-CSPON)
2.1 建构思路
国土空间规划实施监测网络顺应新时代动态、理性、智能发展的诉求,不仅应强化发现当前规划实施中存在问题的能力,还要在实施过程中及时、反复预警,以高频发现问题、纠正偏差的能力,对规划予以动态反馈。全国国土空间规划实施监督网络由此被赋予新的内涵,面临新的要求。例如,2021年,《国土空间规划“一张图”实施监督信息系统技术规范》(GB/T 39972—2021)明确提出,国土空间规划实施监督的重点是实时采集和接入多源数据,对国土空间规划及相关活动开展动态监测,并对现状情况和规划实施进行定期评估和及时预警。2023年,《工作方案》进一步提出,以业务联动网络、信息系统网络和开放治理网络,推进国土空间规划编制、审批、实施、监督全流程数字化管理水平。从“一张图”到“一张网”,国土空间规划实施监测网络更多是对“一张图”系统的功能、业务、技术的迭代升级和探索创新。
本文认为,从规划编制到实施监测,需要一个连续诊断、不断调适、实现相对最优的高频机制,即高频化诊断、智能化预警、动态化反馈“三化”同步。因此,在CSPON的基础上,基于业务联动网络、信息系统网络和开放治理网络,进一步衍生出面向高频诊断与动态维护的HD-CSPON(图1),增强对规划各环节的智能感知、风险应对和动态适应。
图1 国土空间规划实施监测网络的内核
Fig.1 The core of the monitoring network for the implementation of territorial spatial planning
资料来源:笔者根据《全国国土空间规划实施监测网络建设工作方案(2023-2027年)》自绘
第一,高频化诊断。HD-CSPON需建立坚实的数据底座,通过构建面向国土资源与社会活动相关的大数据模型,保持数据的实时收集和高频分析,建立高频诊断结果与定期体检评估相衔接的监测闭环。
第二,智能化预警。HD-CSPON应具备将诊断结果转化为可视化预警信号的能力,以实时监测数据、诊断分析结果等为依据,基于深度学习和人工智能,对违反国土空间保护利用要求、运行异常的指标进行主动监督和预警,对符合要求的行为与指标持续跟进监测。
第三,动态化反馈。规划调整与决策须以预警信号、评估结果为主要依据,形成一套包含规划主动调适、实施措施调整、向其他规划传导、配套政策调校、主体行为约束及引导等内容的动态反馈流程。
高频诊断是预警和维护的前置基础,智能预警为规划调整和决策制定提供依据,动态维护指导规划优化行动的决策部署,由此形成从“感知”到“应用”的路径,助力数据赋能、协同治理、智慧决策的国土空间规划实施监测网络搭建。
2.2 高频诊断和动态维护的HD-CSPON框架
HD-CSPON实质上是网络,具有节点、关系等构成要素。本文基于网络的核心成分,确立面向规划高频诊断与动态调控的“数据—技术—系统—应用”的运行流程。其中,数据是底座,用于描述和记录各类信息,为HD-CSPON的上游环节提供支持;技术是实现数据处理和分析的工具;系统整合数据和技术,以实现HD-CSPON的核心功能;应用将系统功能转化为实际服务和解决方案。综合上述国土空间规划实施监测网络的核心思想及运作体系,本文搭建多源数据汇聚处理、智能算法协同支撑、系统自动感知智慧响应、应用场景广泛丰富的框架,为规划的高频诊断和动态维护提供支撑(图2)。
图2 高频诊断和动态维护的HD-CSPON总体框架
Fig.2 The overall framework of HD-CSPON for high-frequency diagnosis and dynamic maintenance
资料来源:笔者自绘
2.2.1 数据层:多源数据汇聚处理
面向全域、全要素、全空间管控的国土空间规划实施监测网络,需集成多个部门和行业的基础数据和多源数据。这些数据可划分为城市动态数据库、城市基础数据库和城市政务数据库三大数据库。城市动态数据库是高频动态的HD-CSPON实现“三化”同步的核心,包括手机信令数据、个体出行数据、交通刷卡数据、社交媒体数据、街景影像数据、物联网大数据等。城市基础数据库是原有“一张图”信息系统数据库的延伸和拓展,其中既包括规范化的各类国土调查数据、地理信息数据,也包括基于航空遥感、航天摄影、地面检测的遥感影像数据、机载传感器数据等,为国土空间规划实施监测提供全面、统一的数据资源。城市政务数据库集合并分类人口与公安、文化与教育、医疗与民生等统计数据,为难以实时检测的数据提供有效信息来源。
2.2.2 技术层:智能算法协同支撑
当前,以人工智能、传感器技术、智能算法、大数据处理分析、城市智慧大脑、数字孪生为代表的一系列信息技术,已逐渐在国土空间规划领域得到应用,推动规划监测的数字化发展,提高实施监测的科学性、准确性和效率。技术层结合大数据、人工智能等算法和模型,为规划提供实时监测、高频诊断、及时预警、趋势预判等监测分析技术,辅助规划实施监督和动态反馈。高频动态的CSPON以国土空间信息模型(TIM)为核心,将智能模型和算法有机组合,通过行业规范和标准准入、智能感知和封装数据、智能算法处理分析、城市监测模型运营,构建动态调度的技术支持层,实现规划监测高频、动态、智能的强大支撑。
大数据处理分析算法与数据层的多源数据库对接,基于Spark、Hadoop和Storm等计算框架,将数据处理为统一可识别、实时能调度的数据格式,并将转化后的数据传输至各调度环节,进行内部运算、数据比较、范围识别等[22]。大数据处理分析,整体上涵盖数据挖掘、数据提取、数据分析、数据整合、数据生产、数据模拟等过程,为实时数据库与各模型库搭建起到沟通联系的“桥梁”作用。
智能算法主要由优化算法、学习算法和时空间分析算法构成。遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)、模拟退火算法等主要用于解决复杂的优化问题,如土地利用优化、资源分配模拟等,其在空间要素、约束条件和目标量化方面的应用更高效。人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法可学习历史数据的模式,既可用于土地利用变化、人口增长的监测预警,也能有效支撑地表信息变化的监测预警。时空数据挖掘算法、时空关联规则挖掘算法、时空聚类算法能高频、快速地处理与聚类时空数据,总结城市各项指标的时空变化规律,与实时数据结合,辅助预警监测。
城市智慧大脑基于城市测度评价模型、城市预测和模拟模型、运筹和决策模型、城市改变影响评估模型及城市运作模型进行平台式运作,提升国土空间规划实施监测网络的精细化和高效化水平。城市智慧大脑能将分散的数据连接起来,通过对城市实时运行数据的分析、指挥、调动和管理,辅助城市运行体征感知,模拟重大事件预警,优化公共资源配置,实现对规划实施监测的精准分析、整体研判与协同指挥。
数字孪生通过实时的数据反馈和模拟分析,形成一个能反映物理实体状态和行为的综合信息空间,在数据整合共享、时空模拟预警、决策可视化支持等方面具有显著优势。在网络搭建中,运用数字孪生技术创建三维城市与环境,可实现数字空间与现实信息的实时关联互通,模拟预测政策法规实施、技术方案落地、要素配置流动等带来的城市空间绩效变化,辅助规划动态反馈与调控。虚拟城市模型结合社会发展、环境影响、资源利用等多维度数据,可以提升居民的理解度和参与度,丰富元宇宙形态。
2.2.3 系统层:自动感知、智慧响应
系统层由感知系统、学习系统、模型系统、诊断与反馈系统、维护和治理系统构成。
随着遥感技术的发展,高分辨率、高精度、易提取的航天遥感数据产品不断涌现,航空遥感技术也日渐成熟,遥感技术与大数据的结合,为规划实施监测网络提供高效、适用的来源。感知系统综合利用遥感、浮空器、传感器、监测基站、互联网、物联网等多种途径,对国土资源进行多角度、多维度、多尺度的全面感知。其数据采集范围更大、类型更多、精度更高,这些准确、实时的数据为上层决策和控制提供可靠基础。
学习系统基于TensorFlow、Keras、Pytorch等深度学习框架构建模型,经调参和训练优化后,将最终生成的网络参数和模型结构保存并用于前向推理。随着基础数据库、训练数据量的不断增加,学习系统的模型内容将不断丰富。本文学习系统的核心是调用机器学习和数据挖掘算法等,对感知数据进行学习和分析,识别历史数据的发展模式、趋势和规律。
模型系统通过分类构建模拟、预测、分析的模型库,以多算法组合调用多源感知数据,对指标值进行计算,监测指标运行状态。对国土空间规划实施过程中未达要求或突破警戒值的情况进行预警,实时感知或事先模拟事件对城市的影响,预测未来发展和演变趋势。感知系统、学习系统、模型系统属于CSPON的“经济基础”,服务于诊断与反馈系统、维护与治理系统。
诊断与反馈系统基于高频的时间节点,对实时感知数据、学习和模型系统的运行结果进行收集汇总,对不符合目标范围的指标进行分级预警。同时,诊断结果将同步反馈给规划目标,为规划编制修订和决策实施完善提供依据。
维护与治理系统对外面向规划决策,对内为学习和模型系统提供动态维护的历史经验。政府侧以自然资源相关部门为主要对象,通过数据流动,减少部门间壁垒,串联国土空间开发保护全链条管理业务,形成统一口径的维护治理决策。公众侧包括市民、企业及各类非营利组织,通过线上、线下的服务渠道,获取对外开放的感知数据、监测问题和规划实施效果,通过参与治理系统提出意见和建议。规划师作为连接政府侧和公众侧的纽带,负责综合各方意见、平衡多方利益,形成最终规划调整及治理决策。
2.2.4 业务层:应用场景广泛、丰富
随着国土空间规划业务场景的纵向延伸、横向铺展,国土空间规划监测预警愈发需要以具体业务为导向,基于多源数据驱动的模型参数和警戒阈值自动调优技术,加强算法模型的自动化、智能化监测评估能力,输出可以指导规划编制和修订的报告、指标或文件,强化对国土空间规划全流程信息的智能、动态监测。本文构建面向空间规划高频诊断与动态维护的CSPON框架,在国土空间信息模型、大数据处理、城市智慧大脑、数字孪生等提供的算力、数据及算法支撑下,通过感知系统的精准数据采集,学习系统和模型系统的智能分析与比对,以及诊断与反馈系统、维护与治理系统的协同运作,提供可视化的监测结果、预警信息和调控方向,旨在加强对底线管控、用途管制、发展目标、重点领域和重要城市等的监测与预警。
03
HD-CSPON在空间规划高频诊断
与动态维护中的应用场景
3.1 韧性防灾
韧性防灾是城市面对外来冲击时,凭借自身特性减轻灾害损失,并通过合理的资源调配及时修复,保障社会秩序稳定和人民财产安全的能力,是国土空间规划编制和空间治理的重要内容。国土空间规划实施监测网络基于对各类致灾因子、隐患点、潜在风险区的实时监测和规律预测,对存在风险隐患的区域开展风险预警,提醒相关主体采取防控应对措施,为韧性防灾相关规划实践提供了可调控的实施监测路径。具体路径如下:
第一,借助智能传感器、雷达、激光扫描、摄像头等感知设备,获取地质、气象、公共卫生等方面的数据。结合韧性防灾相关规划构建多灾种类型、多空间层次的数据库,协同GIS、卫星导航定位与通信技术等技术,对数据库进行实时监测与更新。第二,运用时空聚类算法、大数据处理分析、神经网络算法等,对各类型灾害的历史数据和实时监测数据进行致灾因子归类、前后对比分析和未来趋势模拟,划定风险分区与洞察潜在风险。第三,凭借城市智慧大脑、数字孪生等人机交互技术,建立隐患点的形制、风险区的虚拟模型,在模型中实时输入监测和评估数据,采用4D 技术(三维模型+时间轴)结合变形色谱云图,提供防灾空间格局、灾害风险区划、防灾设施布局的预警信息。第四,维护与治理系统在前端接入多灾种预警信息,在后端对接政府部门的工作平台、面向公众的发布平台公众预警阈值被触发后,政府收到预警信息,启动应急预案和行动;社区居民可获取实时灾情信息及优化的避灾路径。事后,可根据维护治理经验和历史数据,助力防灾标准和设施优化、区域避让策略制定、风险工程部署整治,并反馈给韧性防灾的相关规划(图3)。
图3 HD-CSPON在韧性防灾场景中的应用路径
Fig.3 Application of HD-CSPON in resilience and disaster prevention scenarios
资料来源:笔者自绘
3.2 低效用地识别
城镇中布局散乱、利用粗放、功能失调的低效用地识别,关乎城市正常运转与空间有效治理。国土空间规划实施监测网络为精准识别低效用地,支撑低效用地的转型利用,提供精细化的实践路径。国土空间规划实施监测网络首先通过卫星遥感技术,获取高分辨率的卫星图像、城镇地籍数据、规划文件中的功能区划等信息,确定除生态保护区、永久基本农田等要素外的潜在低效用地空间判定范围。其次,利用人口流动、道路交通和商业经济等数据,挖掘低效用地的关联性,并选取循环神经网络、时空关联规则挖掘算法、空间句法、出行成本模型等算法和模型进行组合,重点研判用地属性、产业发展、空间利用、经济效益、公共设施、人居环境等内容。第三,借助智能赋权与聚合技术,构建低效用地的时空预测与评估模型,结合国家发布的标准规范,识别低效用地类型,应用情景模拟模型,基于历史用地数据,预测未来土地利用的演变趋势。最后,基于TIM平台,细化低效用地的空间模型和时序属性,与城市总体规划等规划中的相关要素叠加,为多方主体提供地图浏览、数据预警、文档管理、对比分析等三维可视化服务。监测网络的前端面向社会公众、研究机构,方便其获取人流、物流、信息流等信息;后端面向自然资源部相关部门、规划师,协助其开展土地利用、资源配置等规划调整工作(图4)。
图4 HD-CSPON在低效用地识别场景中的应用路径
Fig.4 Application of HD-CSPON in inefficient land use identification scenarios
资料来源:笔者自绘
3.3 城市更新
在存量发展背景下,城市更新成为城市提质增效与高质量发展的重要手段,更加注重统筹摸清更新区域底盘,精细指引分级、分类,综合提升土地利用效率和发展潜力。在城市更新启动前,规划实施监测网络可利用传感器、遥感、GIS等技术,辅以其他业务场景的相关监测数据,对城市各区域的空间、经济、历史、社会、生态、治理六大维度进行监测分析,揭示是否需要开展城市更新。如果需要更新,则根据监测情况将区域划分为不同的更新类型。基于此,监测网络中的大数据处理分析、时空关联聚类算法等,通过综合分析城市人口流动、社会经济活动等数据,深入监测更新区域的功能与发展潜力;并对照平台监督体系的针对性指标,评估区域现状,诊断片区存在问题,确定更新目标和更新策略。此外,多方参与主体可以从自身利益视角出发,通过维护与治理系统,对城市更新的规划、审批及施工阶段进行监督;基于监督体系的透明性,及时发现问题,有针对性地进行整改。城市更新阶段性目标完成后,依托平台监督体系的针对性指标,实时监测重要指标的变化趋势,判断实施结果是否达到预期,未达到预期的,及时预警并采取调控措施,循环到专项评估与实施监测环节(图5)。
图5 CSPON在城市更新场景中的应用路径
Fig.5 Application of CSPON in urban renewal scenarios
资料来源:笔者自绘
04
结论与讨论
经过多年发展与探索,规划实施监测网络已经由静态转为动态,由数据管理转向数据分析,建立起多渠道采集数据、多方法运用智能算法和模型的发展路径。本文聚焦规划实施监测的高频化、智能化和动态化实现,在厘清规划实施监测发展演进和核心思想的基础上,从数据、技术、系统和应用四个层面,构建基于CSPON的空间规划高频诊断与动态维护框架,并结合应用场景,阐述HD-CSPON支撑国土空间规划高频诊断、实时预警和动态维护的思路与方法。主要结论如下:在系统框架方面,提出基于CSPON的空间规划高频诊断与动态维护框架。其中,融合数据库和传感设备的感知系统具有动态感知空间信息,快速监测多空间尺度、复杂地理环境及多要素指标的能力;学习系统和模型系统基于智能算法和模型,能快速调用模型算法,对规划监测指标进行智能分析和模拟预测,揭示国土资源和空间格局的演变规律,为诊断和反馈系统提供监测结果;诊断与反馈系统、维护与治理系统是网络的业务核心,为上下联通、业务协同、数据共享的各层级国土空间规划实施监测提供结构化的载体。
在系统应用方面,国土空间规划实施监测网络在韧性防灾、低效用地识别、城市更新中的应用实践,凸显了HD-CSPON框架的实用价值,同时反映出在未来国土资源动态化监测、规划信息化调控中耦合规划实施监测网络的重要性。
总体而言,本文基于CSPON构建的空间规划高频诊断与动态维护框架,丰富了当前国土空间规划实施监督网络的信息化搭建路径,加强了监测结果与后续调控与决策环节的衔接,为国土空间规划实施监督的效能提升和数字化发展提供一定的参考。同时,HD-CSPON的场景应用,也是促进规划智能治理的重要落脚点,对于加快实现多源数据汇聚处理、智能算法协同支撑、系统智慧响应、多部门和主体开放共享,具有较强的实践价值。在空间规划转型后的新时期,国土空间规划实施监测网络的技术与应用革新需求仍然强烈,需要进一步加快相关领域的探索与实践。在技术创新方面,需要探索人工智能、模拟仿真技术等智能技术在规划领域更为深入、更为精细的应用,强化算法技术逻辑与规划管控逻辑的嵌套和结合。在标准与制度方面,应加快国家或行业标准的统一,确保地方规划监测网络的建设具备标准化和一体化程度,完善相应的政策法规,规范监测网络的数据采集、处理和使用。技术和制度环环相扣,两者协同融入国土空间规划实施监测网络架构中,有助于以数字化、网络化支撑国土空间规划实施、监测、监督的智能化,推动国土空间治理体系和治理能力现代化。