超大城市空间治理关键技术研究及应用

王 淼 杨梅子 杨旭东 蔡 彩 吴 霜 丁燕杰

(1. 北京市测绘设计研究院, 北京 100038;2. 城市空间信息工程北京市重点实验室, 北京 100038;3. 北京建筑大学, 北京 100044)

0 引言

城市是一个集多种要素和问题的聚合系统,人口的大量集聚、城镇化加速推进,城市安全风险愈发错综复杂,且城市灾害具有多发性、多样性、复杂性、叠加性、衍生性和传导性,对城市的治理必须从源头治理、系统治理[1]。我国城市以占国土面积0.85%的空间,集聚了64%的常住人口,创造了75%的经济总量、95%的技术创新能力[2]。随着我国城市化进程迅猛发展,城市环境污染、交通拥堵、房价过高、水资源短缺、管理粗放和应急迟缓等大城市病日益严峻,阻碍了城市可持续发展[3]。2016年以来,以北京为代表的超大城市总体规划、控制规划得到批复,对城市病及城市空间治理提出更高的要求。

随着推进国家治理体系与治理能力现代化的深刻变革,学界积极对城市空间治理开展了相关研究。在概念上,城市空间治理的理念已逐步向正义转变,城市的空间不公正带来社会不公正[4];在治理模式上,城市空间治理模式也随之不断演变[5],多元利益群体之间相互博弈,从冲突、斗争逐渐走向互动、协调、合作;治理对象方面,我国的内城老旧住宅区、保障性安置住区[6]、城中村以及特殊经济空间如新城区[7]等都是空间治理的对象。

我国是超大城市(常住人口1 000万以上)最多的国家,超大城市作为我国城镇体系中的“头部”城市,其空间治理关乎国家治理体系和治理能力现代化建设是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容[8]。2014—2021年,面向超大城市空间治理需求,北京市测绘设计研究院等单位综合运用空间大数据技术,开展超大城市空间治理基础理论方法、评估内容指标、分析评价模型、数据处理与挖掘、系统平台等的研发和集成创新,成果在首都“一总规”“两控规”的编制、实施、评估和超大城市空间治理中得到全面应用,在上海、重庆、武汉等多个超大城市得到推广,推动了超大城市治理体系和治理能力现代化水平。

1 研究思路

1.1 研究目标

超大城市空间治理的本质是对超大城市社会空间秩序、城市生活环境质量的控制[9]。课题组针对城市规划实施评估、大城市病治理等超大城市空间治理需求,项目综合运用空间大数据技术,开展城市空间治理理论方法、评估指标体系、模型库、大数据空间治理平台和系列治理技术等研究,形成城市空间大数据治理的一整套标准规范、技术架构、模型方法、软件平台,为城市“人—地—房—设施”空间格局规划治理、城市公共服务设施区域协调治理、城市建设空间环境的动态监测治理[10]、城市空间环境的预测治理、城市生态的空间管控、城市街道环境评估治理及资源配置协调机制、治理模式与效果评价等提供完整、先进的解决方案，总体研究思路见图1。

图1 总体研究思路

1.2 总体研究思路

按照“问题治理—模型方法—数据融合—技术研发”的总体思路,面向超大城市空间治理需求,综合运用空间大数据技术,构建了城市空间治理理论方法、评估指标体系、模型库、大数据空间治理平台和系列创新技术,并在超大城市空间治理多个应用场景开展了系列定量分析评估和典型应用,形成了城市空间治理理论、指标、模型、动态多元评估分析方法及“规划、诊断、治理”的成功案例[11]。

2 研究内容与方法

2.1 研究城市空间治理理论方法

针对人口拥挤等超大城市病及城市发展不平衡不充分等问题,发展了城市空间均衡性及公平性理论,提出了城市公共空间异化、公共服务设施空间公平性、空间资源社会剥夺等时空大数据测度方法[12],开展了城市空间格局、公共资源空间均衡及公平性的量化评估,提高了城市空间治理的针对性和实效性。

在生态格局分析与评估,提出了面向生态、生产、生活“三生空间”的综合生态格局分析与评估指标体系,打造创新、绿色、智慧城市。在生态空间动态监管方面,研究多时相遥感和估算区域植被净生产力模型(carnegie-ames-stanford approach,CASA)模型的生态空间动态监管理论,实现对北京市生态红线保护区内植被净第一生产力进行高分辨率的模拟[13-14]。在生态空间修复方面,基于生态本底及受损空间生态演化,研究受损生态空间修复目标和生态完整性恢复评估指标,实现生态涵养功能提升和优化配置诱导评估。

研究了基于土地利用、公共交通导向、公共健康促进等多个方面的理论方法,拓展了传统城乡规划学科中对城市空间的演化理解。

探索基于时空大数据的“现状-规划-评估-治理-再评估”机制,制定“市-区-街乡镇-社区-小区”多级评估方案,开展时空大数据首都城市空间治理模式研究。

2.2 制定城市空间治理评估指标体系

综合市级、区级、街乡镇、社区、小区等尺度在城市空间治理评估中的不同侧重,研究建立了五级超大城市空间治理评估指标体系,包括指标选取、指标值测算方法、指标参考确定等，详见图2。

图2 城市空间治理评估指标

2.3 建立多维度多时态的耦合分析模型库

研究建立适用于超大城市的评估模型方法库,包括10大项100多个模型的空间分析模型、业务分析模型和数据分析模型等。空间分析模型指传统的空间统计分析模型,主要解决空间数据的基本分析问题。在业务分析模型中,以专项业务为导向分别建立了相应专项模型,如就业人口分析模型、交通流量统计模型和城市安全综合评价模型等。创新了城市公共设施覆盖辐射指数[10]、基于实时大数据的通勤特征、自行车通行环境监测与评价和城市街道环境评价等专业分析模型。

2.4 研发智能化处理、知识挖掘与动态更新技术

研究物联网传感器动态监测及分析、海量空间数据的自动分析、快速建模和深度挖掘、基于空间位置和语义融合多源数据集成、基于深度神经网络模型的遥感影像分类和变化检测、基于多源数据的地块图斑变化检测、基于自然语言处理的知识挖掘等城市空间治理时空大数据关键技术[11],汇集整合城市发展相关的各类大数据,建立定量化、动态化的城市空间治理综合数据库[15]，如图3所示。

图3 空间位置和语义融合多源数据集成

2.5 建设空间大数据治理平台

基于大数据手段和时空技术,研究一套从数据获取、管理、分析,到指标自动化计算,再到数据空间化、直观动态展现的一系技术方案,开发一系列城市空间治理软件,满足不同层面用户的需求,最终实现对总体规划中各项指标进行实时监测,定期反馈和修正，如图4所示。

图4 城市空间治理平台内容

3 关键技术创新

3.1 时空大数据超大城市空间治理理论方法

提出了城市公共空间异化、公共服务设施空间公平性、空间资源社会剥夺等时空大数据测度理论,研究了基于多时相遥感和CASA模型的生态空间动态监管方法,联合马尔科夫链(Markov)和元胞自动机(cellular automata,CA)模型形成CA-Markov链预测模型,开展土地利用变化模拟预测,为超大城市空间治理提供了理论基础。

3.2 时空大数据超大城市空间治理评估指标体系

率先提出了“市-区-街乡镇-社区-小区”五级城市空间治理评估指标体系、测度方法和判定标准,形成了公共服务设施协调发展、城市职住平衡空间差异性和超大城市健康品质评估指标,为超大城市空间治理评估分析提供了标准。建筑规模指标首次作为总量和控制指标写入北京城市总体规划和分区规划。

3.3 “人-地-房-设施”耦合分析评估模型方法

构建了城市公共设施空间覆盖辐射指数,计算一定半径范围内学校、医院、文化设施等城市公共设施的覆盖辐射指数,体现城市公共设施在一定空间范围内的服务能力;提出基于手机信令数据的职住识别与分析方法,建立手机基站信号与管理单元/分析区域的相互映射关系,识别其白天和夜间出行概率最好的地理位置,近似估计其居住地与工作地[16];构建了居住、就业、公共服务、道路、职住匹配等综合人口承载力P-S-R空间评价模型,建成了多维度多时态“人-地-房-设施”耦合分析评估模型方法库(10大专题、100多个模型),支撑了超大城市空间治理评估分析。

3.4 时空大数据超大城市空间治理技术

研发了多尺度卷积神经网络的复杂城区单体建筑提取及变化检测、城市海量个体出行数据挖掘[17]、街景视觉可步性测算[18-19]等技术方法,突破了众源异构时空数据的智能化处理、知识挖掘与动态更新技术,建成了众源异构时空数据的城市空间治理平台,支撑了超大城市空间治理的智能评估。

4 结束语

项目构建了城市空间治理理论方法、评估指标体系、模型库和系列创新技术,支撑相关城市空间治理工作顺利开展,具有广泛的应用前景。重点服务规划实施评估、大城市病治理、生态环境保护、城市空间布局优化、资源利用效率提升和措施安全管理,促进测绘地理信息行业的融合发展。提升了城市品质、助力空间公平正义、优化营商环境、增强城市韧性,提高首都等超大城市治理体系和治理能力现代化水平。

城市治理是一项复杂的系统工程。本文所讨论的城市空间治理主要集中于城市物质空间特别是住区空间、特殊空间等较大空间范围上,侧重于治理特征、城市政体、城市规划及空间结构等方面,但国内外城市空间治理的理念都转向了以人为本和社会公平正义,体现以人为本中心的经济、物质环境、社会关系等空间治理特征及趋势还没有深入研究。同时,随着新一代信息技术和自然资源管理深度融合发展,后续还需进一步开展更大尺度、更精细化、更精准化、更加智能化的超大城市空间治理理论与技术方法研究,服务特大城市高质量发展。