大数据时代规划管理信息化建设探微

吴辛

摘要：一个大规模生产、分享和应用数据的大数据时代已经开启，可开发利用的信息资源不断增加，信息交流和知识共享变得更为容易与普遍，这给规划信息化建设带来了新的内容，也为其革新带来了契机。本文笔者对大数据时代规划管理信息化建设进行了分析探讨，希望对相关从业人员具有借鉴意义。

关键词：大数据时代；规划管理；信息化；建设

关于针对 “大数据” 的研究成果已于当前日渐增多， 其中有研究认为， 数据是构成世界的基础元素， 在人们的生产与生活当中， 数据无处不在。大数据时代是凭借着现代信息技术的发展而将数据整合构建新数据库的过程， 正是因为大数据具有着无可比拟的诸多优势， 决定了当前社会的发展拥有了更为先进的便利条件。规划管理工作作为社会发展进程中的一项重要工作， 保证规划的科学化亦是必要前提。

一、大数据时代对于规划科学化的作用

随着城市化进程的深入， 我国于该领域当中的研究成果也越来越多， 总体来看关于规划科学化保证的认知存在着较为明显的差异性。然而城市规划作为城市建设的龙头， 保证其科学化的作用却不容忽视， 从最现实的角度来看， 规划科学化战略的实施需要满足整个规划体系流程的优化， 将社会要素与自然要素高度整合， 确保规划能够契合人类系统的运行规律， 以保证社会基础环境的和谐。在大数据时代的作用下， 规划管理工作开启了新的尝试，诸多学者从不同的角度对大数据城市给出了全新的定义， 大数据当中所蕴含的数据量也成为了规划界学者们高度关注的热点。其作用绝不仅仅体现于简单的规划布局管理等方面， 更大的作用已经拓展到了地块模拟与城市交通网络的整合等等更为宏观的领域。因此， 大数据时代对于规划的科学化实施来说， 无疑就是一次颠覆性的创举， 为规划的科学化发展提供了坚实的技术保障。

二、大数据时代下的规划管理

规划领域的信息化建设应用起步较早， 并且伴随近年来城乡一体化的深入改革已展现出了诸多喜人的成果。而概括大数据时代下规划管理信息化建设的内容除了最基本的数据库、 模型、 标准规范体系等基础建设项目之外， 更囊括了人才与机制以及机构等等方面。首先， 基础建设项目包括数据库、 模型、 标准规范体系等。其中， 构建数据库的作用已无需赘言， 其完全是发挥发数据之优势作用的前提保障； 模型体系的建设是规划信息化发展的核心， 其覆盖了信息化项目的所有技术， 通过将结构化与非结构化数据的转换来为规划的实践提供技术支撑； 标准规范体系的建设主要是通过相关的约束来维护规划信息化建设成果的科学性， 并于技术应用平台当中广纳民意， 切实保障规划信息最大程度满足于民众的意愿。其次， 大数据时代下规划管理信息化建设内容还包括着机制与机构以及人才的建设方面； 一方面， 规划信息化对于大数据的引用实为一项复杂而又系统的长效工程， 仅依赖于规划业务等部门发展信息化势必难以为继， 只有通过机制的保障来拓展相关技术科研机构的参与范围， 才能有效进一步推动大数据的联盟， 切实发挥出其应有的价值； 另一方面， 大数据所涉及的行业领域不胜枚举， 因此对于专业人才的需求量也在不断上升， 人才的引入也就自然而然地成為了推动规划管理信息化建设的必要举措。

三、大数据时代规划信息化建设策略

1.总体建设策略

引入大数据的规划信息化是一项系统性的复杂工程，兼具复杂性、开放性特征，建设中应该遵循三方面的总体策略：①设计总体框架下的有序推进。“设计总体框架”便于充分思考和预留不同建设模块间的有机联通接口， “有序推进”在于保障各模块的协同， 避免短板效应。②主体联动下的共建共享。规划领域内部的管理、编制和公众主体的联动共享是规划信息化建设的核心目标，数据采集和应用主体间的联动共享是大数据得以引入的关键。③积极主动下的冷静回归。“积极主动”在于“取大数据之长”加快规划信息化建设，“冷静回归”在于避免“冒进式尴尬”。

2.具体建设策略

在总体建设策略的指引下，笔者提出数据、模型、标准、平台及人才方面的五点具体建设策略。

（1）面向空间的数据建设策略。

80%的人类行为与位置有关，要摸清社会经济和城乡空间布局规律，就要依赖于大数据的可空间化。除了基础地理信息数据和已空间化的社会经济数据，大数据中的大量数据并不直接带有位置坐标，难以直接利用。为提高大数据在规划科学化中的利用率，必须坚持面向空间的数据建设，具体可基于基础地理信息数据库，通过地址编码技术、空间化模型技术和遥感解译技术等实现含空间位置信息的文本、图像数据和不含空间位置的文本、图像数据的空间化。

（2）注重灵活的模型建设策略。

规划对象不同， 相应的空间尺度和分析 “精度” 亦不同；同时， 规划问题往往带有综合性，需要调用不同的模型形成模型集来进行分析评价。因此，研发的模型既需要考虑不同应用环境下的适用性和灵活性（指标体系、权重的可调整 ），又需要考虑不同模型统一调用时的方便与灵活。 此外，应结合标准规范制定模型，在保证模型分析中的合理弹性的同时，保证模型分析结果的科学性和客观性。

（3）对接规划的标准建设策略。

强调“乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性”的大数据理念拓展了可用数据的范围，但也可能对秉持严肃、客观的规划造成较大的负面影响。为消除这种负面影响，需要采取对接规划的标准建设策略，保障数据库契合规划关注要点、模型架构符合规划分析逻辑与理念以及信息化的应用流程满足法规的规定。

（4）依托现状的平台建设策略。

平台建设体系庞杂，从头开始费时费力，必须依托现有的规划管理信息化平台、规划编制技术系统，并融入已有较好基础的数字城市、智慧城市建设成果，以实现规划信息化平台低成本、高效益建设的目标。具体做法为依托基于政务网的政务平台构建规划政务管理平台，依托基于专网的规划专业应用平台，以及依托互联网构建公众服务平台，并纳入智慧城市的统一平台中。

（5）面向综合的人才建设策略。

除了在规划编制和管理领域引进信息化技术人员实现专业背景的综合，还需要预研学科建设，思考支撑大数据时代规划信息化建设的学科延展和专业设置。 此外，需要设立规划、地理信息及计算机技术等交叉性研究课题，并加强对规划人才的综合技术训练。

（6）加强专业人才的引进力度。大数据时代下规划信息化建设并非简单的工作流程， 其复杂性与系统性毋庸置疑。对此， 除了应当在相关领域加大对人才的引进力度之外， 还应当将更多的重心倾向于预研学科的建设方面， 确保通过教育的延伸为大数据时代规划管理信息化建设提供强大的人才支撑， 并在此基础上以多学科领域的较差来提升规划方面人才的综合技术水平。

四、结论

综上所述， 社会经济的发展推动了大数据的生成， 大数据时代也强势到来， 为当代各个行业领域充实着信息资源量。规划管理信息化建设也因此拥有了前所未有的巨大优势。在此背景下， 相关部门应当充分抓住时代赋予的契机， 结合实践过程中所出现的问题， 以长远的眼光来眺望规划信息化科学发展的宏伟蓝图， 致力于更好地改善社会空间与人居环境。

参考文献 ：

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