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2024年7月19日，由自然资源部国土空间规划研究中心、北京市城市规划设计研究院联合主办，湖南省国土资源规划院、湖南省国土空间规划学会总体规划委员会联合承办的第十七届中国智慧城市大会“智慧国土空间规划”论坛在长沙成功举办。我们将结合专家精彩讲座内容为大家推出系列专题分享，本期内容是北京市城市规划设计研究院数字技术规划中心副主任陈猛受邀发表的主题演讲“北京智慧国土空间规划决策模型体系建设”。
陈猛
北京市城市规划设计研究院数字技术规划中心副主任
空间规划是一个随着城市发展和学科进步而不断发展的领域，已经从单一的空间形态维度，扩展到了社会、政策、实施和计算等多个维度，形成了日益多元化的复杂体系。空间规划决策支持模型是空间计算的关键组成部分，在规划支持系统中扮演着日益重要的角色。迈克尔·巴蒂（Michael Batty）先生在其著作《新城市科学》中，将规划定义为一个包含规划、决策规划和决策支持模型的系统，这个系统整合了规划理论、数据、信息、知识、方法和工具，旨在反映城市发展的现状、预测未来趋势，并评估规划的影响，为政策制定和决策执行提供了有力的辅助。
模型技术的发展经历了从经典的城市空间结构模型，到后来的重力模型、元胞自动机，再到近期的复杂网络和人工智能的演变过程。这一进程体现了从静态宏观视角到动态、精细、复杂和网络化、智能化视角的转变。
北规院在规划决策模型的建设研发上伴随着与北京城市的发展同步推进。从早期的交通和市政模型，随后逐渐扩展到人口、城市形态、产业经济、城市安全和民生保障等多个领域。模型不仅覆盖宏观和中观的城市区域尺度，还覆盖微观的城市生活活动尺度，构建了多尺度的体系。同时，我们在进行相关工作时也紧扣城市发展的关键节点，例如在04版北京城市总体规划中，研发了城市空间发展模型，随后在16版北京城市总体规划的编制中陆续开展了新城发展指数建设，以及新版总规以来的双评价和平行城市计算等相关工作，不断在实践中优化和完善模型体系。
规划决策模型发展历程
在理论探索方面，随着技术的逐步拓展和丰富，决策模型也发生着重要的变化。在方法上，从个性到共性，不仅关注偶然问题，也更多地关注城市发展中偶然现象背后的共性、必然的规律。在多源大数据的支持下，我们有更强的技术能力专注于精细的数据、精细的分析和精细的决策，促使规划决策模型从粗放走向精细。
另外，研究视角也从静态空间向流动空间扩展。以往的研究更多关注静态空间的规划和设计，但实际上，城市的发展也包含要素流动和人的活动。在对象上，从场所空间到行为空间，不仅关注空间本身，也关注人的行为和对空间的互动影响。在周期上，要体现在从终极蓝图到动态实施，因为规划的治理转型和规划体系的结合，要求我们转向更高频次、全周期和陪伴式的动态决策支持方式。
整体模型体系的构建，是基于国土空间人地系统和人地耦合的视角，构建人、地、形、流的相互关联，构建感知、认知、推演、动态协同的决策支持框架体系，形成对国土空间规划全尺度、全过程、全链条的支撑。
规划决策支持体系构建思路
我们通过多学科、多专业的系统分析，建立了宏观、中观、微观这三个尺度，面向国土空间规划和实施的规划支持系统，架构整体模型的框架体系。在宏观层面，从京津冀和都市圈两个层面开展具体工作，兼顾了传统学科问题和当前热点。在中观层面，聚焦于对国土空间的支撑，随着《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》（18号文）颁布，我国建立了“五级三类四体系”的国土空间规划体系，我们结合国土空间规划体系和相关要求，从空间类型上，突出和加强了非建设空间构建模型体系建设。在三生空间的微观层面，则更加关注以人为本的生产生活支撑，包括时空行为、城市设计和微观生活等相关工作和研究。
按照上述原则，注重多规划协同、多尺度衔接和多视角统筹，明确指标体系的内涵。多规划协同不仅仅是原有城乡规划和土地利用规划的协同，而且也要与经济社会发展规划以及其他部门的专项规划进行多方面衔接。多尺度指的是宏观、中观和微观尺度。多视角统筹主要涉及规划的制定、评价、分析等环节。在实践过程中，围绕指标体系构建，形成了指标评价方法，为空间前期分析、规划制定、效用预测和评估提供量化技术支持。
具体而言，指标体系围绕功能维度、要素维度和空间尺度展开，形成三维指标矩阵。功能维度分为制定、分析、评价三个部分，要素维度包括资源与生态要素、社会经济要素、空间用地要素、市政公服要素和功能与设计要素等。上述三维矩阵，共包含3大类、6中类和30个专项。
三维指标矩阵
技术研发主要包括三个方面：通用核心算法研发、业务领域模型研发和AI大模型研发。
主要围绕城市规划、国土空间规划需求框架，集成感知、认知、推演环节，注重以城市场景为主体的算法体系构建，尤其突出生态治理和城市安全韧性评估，加强应急管理和城市韧性评估模型支持建设。
其中包括若干重点算法，例如流动空间与复杂网络算法。从基于物理邻近原则构建的“场所空间”到基于时间和过程共享的“流动空间”，城市要素间的“关系”、“联系”与“交互”业已成为理解、干预城市空间的新视角。通过对不同地区的专利合作、创新要素流动展开分析，能够清晰地呈现不同地区的创新网络特征。
此外，还可以将城市中的要素流动汇总，通过数学优化方法，应用图神经网络方法对城市网络进行预测。例如，利用北京特定轨道站点的历史客流数据，对城市地铁未来时段进出站的人流进行预测。从预测结果来看，与真实情况较为贴合，为交通治理提供了一定支持。
通过研发行为算法，挖掘行为规律，针对不同的场所形成画像特征，对城市要素与空间组合的行为机制形成再认识，来支撑智慧决策。例如，通过聚类算法，识别出不同商业地区的客流特征，推动商圈优化策略制定，进而助力国际消费中心城市建设；基于个体轨迹数据，开展定制化计算实验，针对不同场景开展仿真模拟。
业务领域的算法研发重点突出以下几个方面。首先是安全韧性，构建包括空间韧性、工程韧性和组织韧性在内的多维度国土空间规划安全韧性评估优化模型，着重对重点功能区、山区沟域、人员密集场所、重要危险源等特定区域，进行危险性评估和预警。例如，利用时间可达性模型评估消防站点覆盖情况，辅助消防站点选址和优化。此外在北京“7·31”特大暴雨的灾后重建工作中，通过流体动力学粒子模型构建建筑受山洪冲击的侵蚀模拟，通过应力计算，模拟冲击位置和建筑受力，为灾后安置和村庄布局提供参考，这些都将会对构建韧性、安全城市提供决策支持。
在产业经济场景中，着重研究流动空间对城市发展的支撑作用，研发区域流动要素分析模型、产业图谱模型，基于上述模型优化区域产业布局。在京津冀要素流动方面的工作中，对创新流、投资流、产品流以及商务和休闲流动情况开展监测和特征分析。
在绿色生态场景中，综合考虑生态空间的山、水、林、田、湖、草等要素，研发底线管控、规划支撑、生境共生三类模型。在宏观和微观尺度上，对各类空间要素进行监测和评估，从人类经济社会活动与生态要素之间的相互作用出发，构建模型体系，提升生态系统的服务价值和功能。
在AI大模型研发方面，结合开源大模型的通用能力，针对垂直领域需求进行了研发，以期实现从“单个场景+AI小模型”到“全流程+AI大模型”的转变，为国土空间规划管理的全流程提供强大赋能。
“城悟”规划大语言模型问答示例
平台构建主要分为三大类：动态感知和监测平台、预警推演和管理赋能平台，以及底层的算力支持和数据支持平台。平台建设思路为：以数据支撑体系和算力支撑体系作为基础，构建动态感知与监测平台、规划推演与管理赋能平台。通过汇聚数据、提升算力、减少人工、降低门槛，推动数据资产、模型、算法和应用场景的贯通，使决策支持模型更好用、更管用、更实用。
重点是围绕规划的核心问题，明确感知监测目标，构建规划决策支持指标，搭建规划决策支持模型，主要包括区域发展评估、城市发展预测、自然资源分析，以及人口经济用地、公共设施和安全设施等议题。为了加强模型统一调用和交叉复用，开发了“城律”平台，将不同来源、不同时期、不同技术栈的模型进行重构和整合，实现贯通，推动高效和集成运用。
从场景角度集成三类模型：规划一致性评估模型、规划预测推演模型和绩效评估模型。一致性评估是确保规划从始至终得以贯彻的关键，相关工作重点针对规划编制、土地供应、用地和建设项目的审批全流程进行实时管控，确保规划既有弹性又不失控。规划预测推演是规划编制、修改和方案生成的重要支持。而规划绩效评估则结合规划实施的关键时点和事件，按照国家对规划实施的年度体检和五年评估的要求有序开展。
规划一致性评估模型
方面，将决策模型深度融入控制性详细规划的数字运行体系，对主导功能、基准强度和基准高度进行实时监测。同时，对于预留的弹性空间，确保弹性执行情况不失控，并设有预警功能，以防临界地块区域的指标超出预定范围。
规划预测推演模型
方面，以丽泽商务区管理平台为例，在三维场景下实现方案评估检验和迭代优化，支持规划审批管理。基于智慧交通仿真模型，在设定车流和人流参数后，自动生成行人车辆智能体，模拟道路使用和通勤情况。
