作者

金贤锋  重庆市地理信息和遥感应用中心正高级工程师，地理科学和资源研究所所长，注册城乡规划师

罗   跃  重庆市地理信息和遥感应用中心工程师，注册城乡规划师


正文

2019 年1 月23 日，中央全面深化改革委员会审议通过了《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》，明确要求建立健全国土空间规划动态监测评估预警和实施监管机制。

随后，省和市县级的国土空间规划编制指南、《国土空间规划“一张图”建设指南（试行）》、《市县国土空间开发保护现状评估技术指南（试行）》等相继发布，在对具体工作提出指引的同时，也在内容上反映了新的国土空间规划“可感知、能学习、善治理、自适应”的智慧化本质要求，以及提升各环节智能化水平的信息化支撑要求。

《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》明确提出以自然资源调查监测数据为基础，采用国家统一的测绘基准和测绘系统，整合各类空间关联数据，建立全国统一的国土空间基础信息平台；逐步形成全国国土空间规划“一张图”，推进政府各部门之间的数据共享以及政府与社会之间的信息交互。

《国土空间规划“一张图”建设指南（试行）》明确的建设内容包括国土空间规划“一张图”应用、国土空间规划分析评价、国土空间规划成果审查与管理、国土空间规划监测评估预警、资源环境承载能力监测预警、国土空间规划指标模型管理。

《市县国土空间开发保护现状评估技术指南（试行）》明确指出，随着国土空间规划“一张图”实施监督系统建设的启动，将评估指标体系逐步纳入信息系统开展动态监测评估预警，通过评估工作和信息系统的同步提升，着力构建可感知、能学习、善治理、自适应的智慧规划监测评估预警体系。

同时，在现状评估的基本指标和推荐指标中，为了对步行15 分钟森林覆盖率、实际服务人口数量等进行高效和精准的计算，必须引入地理信息和时空大数据资源以及相应的分析技术。

上述工作和要求，共通之处在于均涉及多源数据高效获取处理、基于数据的指标计算、基于模型的效果分析评价、基于监测技术的监督预警，它们贯穿规划的全过程。智慧规划支持系统建设的目的在于辅助提升规划全过程的自动化和智能化水平，而这依赖于信息全流程与规划全过程中各环节的耦合，在这种耦合中发现需要解决的问题则构成了智慧规划支持系统的建设重点。

信息化手段和计算机技术的进步，促进了规划支持系统（Planning Support System， 简称PSS） 的产生和应用，既有适用于专项规划的，也有面向综合规划的。

在Harris 提出规划支持系统后，该系统在规划编制和管理中得到广泛应用，并发挥了很好的作用。面向原来的城市规划，龙瀛教授在2010 年对其定义、目标和框架有过系统的研究。相关研究较多，特别是用各类算法和模型辅助规划方案的效果分析和评价比对。

在数字生态文明和国土空间规划体系变革、“多规合一”思路深化落地，特别是对监督实施环节提出明确要求的背景下，规划支持系统必然需要有相应的变化。如何变化则需要依据国土空间规划的新态势和智慧化发展的内在要求来确定。

在生态文明新时代，处于五大发展理念下的国土空间规划是“可感知、能学习、善治理和自适应”的智慧规划，是对规划“智能化”水平的提升，进而提升国土空间治理能力。

国土空间治理能力的提升，依赖于四个方面的能力：

这四种能力是递进的关系，也符合人认识世界和适应世界的过程。

从信息的角度看，智慧规划背景下的国土空间治理能力的提升过程，也是数据和信息的价值不断提升的过程，即国土空间信息治理能力提升的过程。借助DIKW 模型，我们能将国土空间治理能力和国土空间信息治理能力进行耦合提升（图1）。

图1 基于DIKW 的系统建设内在逻辑与要求

数据是对现状的基本描述，经整理所形成的数据可以辅助发现问题和分析规律，信息汇聚和提升所产生的知识是对规律的应用，用于判断影响力并预测未来，知识的正确应用上升为智慧，形成符合客观规律的行为决策。

在信息技术的支持下，国土空间治理能力能够得到有效提升，且这四种能力不是被动发挥，而是可以在特定条件下主动“触发”，这也正是信息全流程与规划全过程耦合的过程。

根据上述分析，作为信息化手段、服务国土空间规划的智慧规划支持系统，其主要目的就在于提升国土空间信息的治理能力。

与“数据—信息—知识—智慧”环节相对应，智慧规划支持系统需要形成准确且有效描述现状和变化的国土空间大数据库、用于表明态势和关联性的指标库、用于发现问题和开展预测的模型库以及辅助理性行为决策的推理库。

结合相关政策文件和指导性文件，智慧规划支持系统建设的重点为数据、模型、算法，以及支持国土空间规划多主体协同的共享机制和新技术应用4 个方面，从而形成对国土空间规划编制、审批、实施、监督全过程的统一、精准、高效和智能辅助。

2.2.1   国土空间规划大数据体系

数据是智慧规划支持系统建设与运行最根本的基础。

万物互联互动的数字化催生了新的“生态文明”，规划也要适应这种新思维，从工业化主导的规划理念和思维方式向数字化生态文明主导的思维方式转化，数据是规划的“生态”基础，即要建立规划的“数字生态文明”。

智慧规划支持系统是实现这一目标的重要基础（表1），而实现全域国土空间数字化、构建国土空间规划大数据体系则是具体的建设要求。

表1 国土空间开发保护现状评估的数据来源

类似于生态系统，这种大数据体系包括两个方面：

全域国土空间数字化是系统建设的重点，也是一个难点。智慧规划需要有充足、有效的数据源，来保障规划全过程中的分析、评估与监测。

同时，数据的存储与安全使用、数据的共享与有效更新，也是决定系统运行效率的基础。其中，更新既有常规的定期更新，也有契合规划编制与管理要求的不定期更新，后者需要有高效的“内外业一体化”调查技术来提供有效支撑。“既要有充足、有效的数据源，又无需背负过于沉重的数据包袱”，是系统中数据基础建设的主要目标。

2.2.2   国土空间规划分析模型

模型是智慧规划支持系统提升规划全过程智能化水平的关键。

规划前的国土空间开发保护现状评估中的指标计算，规划中的资源环境承载力评价、国土空间适宜性评价、“三线”划定等，规划审批中的成果审查，规划实施后的监测预警、资源环境承载力监测预警等，都需要便捷调用、能提供智能计算、具有动态反馈功能的模型发挥关键作用。

从而让系统具备对现状的自动感知能力，对现状问题、规划效果的智能分析能力，对主要现状、规划指标实施监测、规划实施效果与趋势的多层级的动态评估能力，以及通过阈值设置对特定问题的及时预警能力。

模型建构的前提是面向国土空间规划全过程需求的业务规范化，包括构建规划全过程的闭环式业务流程和将各环节的业务和技术规则进行整合从而实现高度集成，目的在于充分发挥规则集成知识的能力，尽量避免规则产生偏差的可能。

在业务规范化的基础上，以应用为驱动，研发分析评估监测模型来支撑国土空间规划各环节的智能化需要。

由于国土空间规划对象的复杂性，所需要的模型种类繁多，同时模型本身需要经过研发、测试、试用、改进等多个环节，难以一蹴而就，加之模型的参数、指标和判断的阈值还存在地域适用性问题，因此在模型的建设中，需要以应用为驱动，并结合实际业务循序渐进。

具体可以将分析模型划分为通用模型和研究模型，通用模型通过现有模型集成、国家统一研发、地方共享交换等方式快速丰富和完善；研究模型则坚持“因地制宜”“按需研发”，满足特定地区国土空间规划具体环节的需求（图2）。

图2 通用模型与研究模型分类支撑国土规划全过程

2.2.3   算法算力、共享与新技术应用

国土空间规划智能化的算法算力是智慧化可实施的保障。

将数据转化为信息、知识，业务规则和模型是转换器，算法算力则决定了转换效率。精确落地的国土空间规划，面对着多源、海量的数据资源，需要有基于云计算等新技术的高效算法和软硬件支撑的可靠算力，来保障模型的有效运行、用户的高频访问。

如Spark 大数据计算模式，其特点是节点数越多，大数据计算速度越快；数据量越大，性能提升幅度越大，适合用于全域国土空间数字化背景下的各种分析和评估。

共享是国土空间规划多主体协同对应的本质要求，需要通过数据共享、模型共享、软硬件基础共享、网络环境共享，来实现不同部门的业务环节协同耦合、编制和管理流程的分步耦合，以及不同层级规划管理、审批的统一。

新技术的引入与应用是智慧规划支持系统的重要体现。

如数据采集中的“内外业一体化”调查技术，能够实现现场踏勘数据即时采集、实时传输、自动处理入库、采集需求在线发布，保障特定区域特定数据更新的效率；