基于多源数据的规划评估

大数据时代的多源数据类型多，如调查统计型、直接观测型、自动获取型及自愿贡献型；数据来源多，有统计调查数据、遥感地形及地理普查数据、互联网开放数据、图片文本数据、手机摄像头等监测数据。

这些“大数据”的数据识别性不高、非全部共享、只重视相关关系、虚假信息多、冗余处理技术少、涉及个人隐私等，存在缺陷；同时，“小数据”样本抽样技术成熟、丰富的研究对象属性信息、重视因果关系研究，具有特定优势，二者结合，可相互补充验证。

传统城市规划评估存在诸多问题——静态蓝图式评估，导致规划实效性和动态性不强；受制于传统数据获取方法，规划评估的全面性和系统性不强；强调物质空间实施评估，缺乏对多元主体需求的评价。

大数据时代的规划评估思路转变，要引导城市规划评估从“物质规划评价”转向“系统性评估”，并强调“规划效果”“合作规划”“人本规划”和“可持续规划”。基于此，我提出“基于目标层、操作层、调控层的多源数据城市规划评估框架”。

源数据在城市体检与规划评估中的应用，大体可分为三个方面：

城市动态监测与评估——通过多源异构数据的挖掘，来分析要素流、城乡空间发展、城市交通、公共健康、环境、资源利用等空间要素发展、变化过程；更加透彻的认识评价城市规划在资源配置和空间调控中公共政策作用的发挥程度。相关案例：利用GPS调查数据监测人流、交通流；利用灯光指数监测城乡建设状况及夜间活跃程度；城区活动强度监测与评估；江苏城镇空间格局监测；长江经济带（江苏段）城镇空间格局监测。

规划实施成效评估——将传统结构化数据（人口、社会经济、土地利用、交通、环境等统计数据）与大数据（居民活动数据、企业数据、手机数据等）结合，利用公众参与“众包”评价信息，采用系统耦合分析、要素叠置分析，实现规划实施的成效评估。相关案例：基于多源评估城市群规划、济南区域关系与定位的评估、常州市域城镇体系与空间结构评估、南京城市空间布局评估、嘉兴城市规划实施评估与指标体系构建。

空间质量与运行效率评估。相关案例：常州工业用地效率评价、汉中宜居城市规划评估（产业发展、公共交通、空间布局等评估）。

多源数据将为多维度、系统、全面的规划实施评估提供新的数据源和方法体系，将为以人为本价值导向的规划评估提供可能。