国土空间规划背景下面向小城镇的多规合一云服务平台建设—以湖北神农架林区为例 | ![]() |
2. 武汉大学城市设计学院,湖北 武汉,430072
2. School of Urban Design, Wuhan University, Wuhan 430072, China
长期以来,受计划经济体制的影响,我国涉及空间资源分配与管理相关的规划包括国民经济与社会发展计划、主体功能区规划、城乡规划、土地利用规划、环境保护规划,以及交通规划、旅游规划、林业规划等,各个规划的目标、内容、标准不同,而对发展或保护区域的划分经常出现不一致甚至冲突的情况,导致规划实施过程中的混乱、不协调和资源浪费[1-3]。2014年在《国家新型城镇化规划实施纲要(2014)》颁布后,我国正式提出要实施“多规合一”。随后几年,宁夏、海南、广州、厦门等多省市开展了多规合一试点工作[4-6]。2019年,我国更提出要建立国土空间规划体系,旨在从根本上对传统的规划体制进行改革。国土空间规划的重要目标之一就是实现“多规合一”,彻底消除各种规划的冲突。
目前我国国土空间规划中主要的4个部门是发改委、城乡建设部门、土地管理部门和环境保护部门。这些部门在制定相关规划时,规划目标、规划周期、规划内容往往存在不一致。而最后规划成果中采用的数据格式、坐标系统以及土地利用分类标准都存在差异[7]。文献[1, 8]在分析中国空间规划体系的背景和问题的基础上,详细探讨了解决多规冲突的现实困境。要充分认识信息与通信技术的应用对于多规协调的重要作用,且多规合一改革不可能脱离制度仅依靠技术取得成功[4, 9, 10]。
相比大城市,我国的小城镇普遍存在基础设施落后和相关人才缺乏的问题[11],尤其是很多地方缺乏与国土空间规划相关的基础地理数据库及信息管理平台。这导致很多小城镇的规划管理仍以传统的图片和文字为主,信息化建设严重滞后。面对该现状,需要相关部门运用新的技术手段,帮助小城镇获得足够的数据和专业知识,建立简单易用的空间规划信息系统[7]。
随着大数据、云计算等技术的成熟,GIS在我国的发展也进入了新阶段。GIS在云计算中的应用已有较多实践经验[12]。在缺乏相关人才、资金、设备的情况下,小城镇也能通过GIS在新技术中的应用实现多规整合[13, 14]。而云计算所具有的大数据承载的低成本、地理分布式计算资源、方便为用户提供服务的基于互联网的通信以及共享的可分配资源池等优势,可以有效提高国土空间规划实施管理的可能性[15, 16]。
基于此,本文提出了一种面向小城镇的多规合一云服务系统(以下简称系统)辅助当前的国土空间规划工作,该系统是实现小城镇规划管理工作的一种新模式。
1 系统设计 1.1 需求分析与功能设计系统需求分析是设计系统的前提。本系统的需求分析主要基于两个方面:①分析与空间规划相关的政府职能部门的工作流程和空间管控的具体要求;②深入了解各职能部门工作人员面临的实际问题和技术困难。
实地调研发现,小城镇城乡空间规划与建设管理的要求是非常复杂的。首要任务是确定多个规划之间存在哪些冲突和哪些地方存在冲突,故系统需要检测并表达出多个规划之间的空间差异。其中,城乡总体规划和土地利用总体规划两种规划的空间矛盾最为突出。以这两种规划为主,设计了冲突检测功能来检测任意两种规划方案之间的具体差异。此外,大多数乡镇的开发建设活动缺乏系统管控,侵占生态保护区和耕地保护区的现象普遍存在,所以系统应满足底线控制要求,实现早期预警的功能。由于很多乡镇在实际工作中对各项建设活动进行智能化管理需要专业技术人员的远程支持,系统核心强调了两个主要功能模块的实现,即冲突检测和预警,并为用户提供在网络环境下执行远程操作的接口(图 1)。
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图 1 系统功能 Fig.1 System Function |
冲突检测模块的要素包括城乡发展规划、土地利用规划、旅游规划、林业规划等之间的空间边界、行业标准和开发指标。需要实现任意两种规划方案之间土地利用类型的多对多或多对一冲突检测和分析报告。所谓的多对多,即检测某一类型规划所定义的多种土地利用类型(如建设用地)与另一类型规划所定义的多种土地利用类型(如非建设用地)可能存在的差异。而所谓的多对一,即检测某一类型规划所定义的多种土地利用类型(如建设用地)与另一类型规划所指定的某一种土地利用类型(如非建设用地中的农田)可能存在的差异。这两种冲突检测基本涵盖了规划编制工作中需要检测的空间冲突的所有需求类型(图 1)。预警模块分析和报告拟编制的乡镇一级地方发展规划对基本控制线内地区的潜在侵蚀。结合小城镇空间治理的实际需要和国土空间规划的要求,确定了3种基本控制线作为规划管理的预警底线,即城乡建设用地增长边界、生态保护红线、永久基本农田保护红线。城乡建设用地增长边界是指在城市已有建设用地边界之外新划定的“弹性增长空间”,目的是为了应对城镇发展的不确定性,即在不突破建设用地管控的情况下,确保城市建设用地的选择在满足将来增长需求的同时还能够有一定的灵活性。生态保护红线是国家和区域生态安全的底线,依法划定的严格管控边界,主要内容包括重点生态功能区、生态环境敏感区和脆弱区等。永久基本农田保护红线是指土地利用规划根据国家粮食安全和耕地保护政策的要求,即必须保证18亿亩耕地保有量而划定的不能以任何方式改变用途的基本农田,将这类基本农田的范围称为永久基本农田保护区。
考虑到在许多小城镇,不同部门的规划数据在分类标准、坐标系统和数据格式上往往五花八门,因此,在实现空间冲突检测与预警之前,还需要将所有的数据标准化,具体包括传统规划图片的数字化,文本的信息化,统一土地利用分类标准,统一坐标系统等,并输入到云平台中,以GIS的网络格式发布,作为实现远程操作的基础。
除上述基本功能外,两个模块还实现了规划数据检索、协同智能评价、阈值设置、结果显示、统计处理等功能,为规划管理提供多种技术支持。例如,针对小城镇管理人员的特点,系统产生两种报告:Excel格式的差异信息表和图形格式的差异斑块。所有结果都可以输出保存到本地计算机,也可以上传到云服务平台中进行存储管理。
1.2 系统总体架构设计目前我国各省普遍已建成省级地理信息服务平台,这一平台多数基于云服务平台构建。该平台既可以获取丰富的数据,也可以通过浏览器—服务器的方式使偏远地区的远程终端实现异地的访问和操作。本系统最终基于省级地理信息中心搭建的地理信息服务平台,在满足上述需求的基础上完成二次开发(图 2)。
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图 2 多规冲突检测及预警系统整体架构图 Fig.2 Overall Structure of Conflict Detection and Early Warning System |
1.2.1 平台层
平台层主要是指“小城镇规划建设和综合管理服务云平台”,该平台建成的数据库包括小城镇基础地理信息数据库和规划专题数据库。依托云平台,本系统将各类规划数据分类处理,生成各类规划数据文件夹,存储在云平台专题数据库中。该数据库的建成真正实现了对小城镇规划数据的统一管理,为整个系统功能的实现以及“多规”协同工作的开展奠定了数据基础。
1.2.2 系统层系统层是本系统的主体部分,具体功能主要是基于Asp.Net、ArcGIS API for JavaScript、Asp.net for ArcGIS开发实现的,并运用Oracle数据库和ArcSDE(ArcGIS Spatial Database Engine)数据库存储数据。系统分别设计了用户层和功能层。用户层分管理员和普通用户两种类型,分别拥有不同的操作权限。
功能层又具体包括数据层、检测层和存储层:
1) 数据层包括要素集、数据调用两个模块。要素集用于创建参与冲突检测的规划类型及冲突检测要素。数据调用是通过Web接口,调用“小城镇组群规划建设和综合管理服务云平台”发布的数据。
2) 检测层是本系统中最重要的部分,包括冲突检测、冲突预警两大模块。冲突检测主要用于各规划之间空间数据的两两检测、获取差异图斑及统计相关检测信息。冲突预警是在确定冲突预警控制线后,各类规划与之进行空间检测,并实施冲突预警提示。
3) 存储层主要是统计与展示模块,对各项检测结果进行空间信息统计,自动生成差异列表,并可进行图、表操作。通过Web浏览器请求要显示的结果,服务器将冲突检测计算的结果数据回传到Web端,可对每条结果记录进行浏览、定位、查看属性等相关操作:
根据小城镇需求,并综合考虑可实施性,本系统共设计了7个功能模块,分别是要素集创建、数据调用、冲突检测、冲突预警、结果统计与展示、用户登录以及打印地图等。具体功能模块结构如图 3所示。
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图 3 多规冲突检测及预警系统功能结构图 Fig.3 Functional Structure of Conflict Detection and Early Warning System |
1.2.3 支撑层
系统构建及运行需要网络环境和系统软硬件环境的支撑。网络环境分为互联网和局域网,在互联网环境支持下,用户可在客户端通过浏览器访问系统,登录并上传数据;局域网是指在某个网段内,其他用户无法进行访问,只有在这个网段内的用户才可以操作的系统,由于规划初期未经审核的规划成果具有保密性,需要在局域网内支撑这一操作。系统硬件环境主要是指服务器和磁盘存储设备。技术参数为:GIS数据库和应用服务器1台,机架式CPU:2X4核Xeon2.1GHZ;内存:32GB;硬盘:2T。系统软件环境是ArcGIS软件平台,主要用到其中3个部分:ArcGIS Engine、ArcGIS Server和Arc SDE。
1.3 系统操作系统的操作流程如图 4所示。位于不同乡镇的用户可以在互联网环境下访问云平台上的数据集、服务工具。系统通过支持云数据检索和上传,实现了规划、建设、管理数据在平台上的集成。系统设计了两种类型的用户。一个是管理员用户,有权管理、添加、删除普通用户,并具有上传基本数据,发布数据等功能。另一个是普通用户,需要申请账号才能登录系统。普通用户可以实现修改密码、上传数据、冲突检测功能和预警功能。
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图 4 系统操作流程图 Fig.4 System Operation Process |
2 系统应用 2.1 应用实例概述
本系统以神农架林区作为示范案例加以应用。神农架林区位于湖北省西部(图 5(a)),是中国唯一以“林区”命名的行政区划名称,具有典型的偏远山区特征。截至2018年底,神农架林区下辖6个镇、2个乡。总面积3 253 km2,常住人口76.8万人,森林覆盖率达85%以上。
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图 5 研究区域的地理位置 Fig.5 Geographical Location of the Study Area |
神农架林区于2016年开始编制空间规划(草案),初步划定了城乡建设用地增长边界线、生态保护红线、永久基本农田保护红线。近年来,神农架林区开发建设活动不断加强,尤其是2016年入选世界自然遗产名录之后。由于没有数字技术的支持,传统的以图片和文本为主的管理方式很难实现有效的开发管控,各种规划冲突以及突破生态底线的行为经常发生。
2019年,在国土空间规划改革的背景下,多规合一云服务系统开始在神农架林区建设。系统主要布设在松柏镇和新华镇(图 5(b))。松柏镇位于林区东北部,是神农架林区政府所在地,是全区的行政、文化和公共服务中心。作为神农架林区的首府,松柏镇拥有较强的规划、管理能力和较完善的信息基础设施。新华镇位于神农架林区东南边境,面积207 km2,总人口3 826人(2017年)。新华镇是林区对外的交通枢纽和门户。随着2017年从郑州到重庆的郑万高铁的建设,新华镇将成为林区唯一具有高铁站的镇,这为林区带来了大规模的城市开发活动。因此,新华镇急需协调各类空间规划,进而协调建设开发活动。
2.2 系统实现利用湖北省地理信息中心支持建设的神农架林区云服务平台,将服务器设在湖北省省会武汉市,将服务终端设在松柏镇和新华镇,通过远程访问将两镇所有的空间规划成果数据统一到平台中,即可方便高效利用系统开发的针对小城镇规划管理的各种功能。例如冲突检测功能,可以快速有效地识别出任意两种规划方案的空间差异,包括冲突位置、冲突数量、总面积及土地利用类型(图 6)。
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图 6 多规冲突检测界面 Fig.6 Multi-planning Conflict Detection Interface |
同时,3条基本控制线的数据,即城乡建设用地增长边界、生态保护红线、永久基本农田保护红线也纳入云服务平台。利用系统的预警检测功能,可以方便地获取任何突破基本控制线的方案的空间坐标(质心)、数量、总面积及土地利用类型(图 7)。
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图 7 冲突预警界面 Fig.7 Conflict Warning Interface |
对于通过系统操作获得的所有结果,用户可以浏览、定位和查看每个检测结果的属性。此外,所有数据都可以传输到云服务平台进行存储,并用于随后的查询和修改。结果也可以导出到本地计算机进行进一步分析或打印(图 8)。其最终目的是方便规划管理部门找到有针对性的协调冲突的方法。
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图 8 结果输出界面 Fig.8 Result Output Interface |
3 结束语
多规合一是国土空间规划的重要目标之一,但不同部门的规划数据在分类标准、坐标系统和数据格式上的不一致增加了多规合一的实现难度。而数据管理混乱,技术基础薄弱,缺乏专业知识等情况,更对众多的小城镇构成额外的挑战。因此,针对小城镇缺乏技术力量和人力资源的情况,急需开发一套简单、实用、易于操作的规划管理系统。
在我国的许多小城镇甚至农村地区,互联网已经得到了很大程度的普及,这为新的国土空间规划的智能化管理提供了很好的应用基础。而云计算平台为小城镇信息化发展提供了切实的可能性。对于小城镇,特别是偏远地区的小城镇,云计算与互联网技术等结合,能够使其更为便利地获取大量信息和技术支持。本次开发以神农架林区为实际案例,云服务平台通过云服务器提供云计算的网络环境,任何类型的PC终端都可以连接到公共版本的门户网络主页,为本地管理人员和技术人员提供远程访问丰富数据的机会,用户可获得关于规划空间冲突的可视化结果。目前这一项目已成功实施,大大提升了神农架林区规划管理工作的效率,得到当地政府部门的较高评价。
该系统针对国土空间规划中面临的核心问题而开发,总体功能仍有待完善。如基于省级云服务平台的系统由于云计算服务器的容量限制,无法实现所有项目的实时在线。作为替代服务计划,本系统制定了一个切换时间表:当前正在进行的高优先级服务保持在线状态,其他项目和服务将以需求响应模式启动。当客户端(本例中为神农架)需要访问系统时,中心将打开系统,完全在线运行。由于省级中心提供的云服务是免费的,而且中心承担的项目太多,无法同时维持实时运行,故该模式在不影响云服务正常运行的前提下,是当前较为合理的解决方案。
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