城市与区域规划支持系统

由Richard Brail主编的《城市与区域规划支持系统》是一本关于规划支持系统（PSS）理论和应用的著作。近期科学出版社出版了该书的中文版。该书汇集了20多位作者编写11个章节，比较系统性地介绍了规划支持系统概念、类型、应用等诸多方面。该书关注具有大量应用实例的通用规划支持系统的原理、模型框架和应用，包括了CommunityViz、What-if、LEAM、INDEX、SLEUTH等。尽管这些系统的框架、用途、输入输出等方面各有不同，但是这些系统都是经过实际应用，是各个方面都具有代表性的系统。参与编写本书各个章节的作者均是在规划支持系统和城市模拟领域的知名学者。全书分为四个部分，分别是“宏观视角”、“区域尺度”、“城市尺度”、“规划支持系统应用”，从各个方面展开对规划支持系统的讨论。

本书第一部分“宏观视角”包括了两个章节。Michael Batty撰写了第一章“规划支持系统：进展、展望和思考”，介绍了规划支持系统的定义。他从计算机辅助规划的历程出发，讨论了规划支持系统概念和类型，认为规划支持系统是规划师的工具箱。Harry Timmermans撰写了第二章“推广空间决策：城市规划支持系统”，综述了空间决策支持系统及其发展状况，尤其是土地使用和交通综合模型LUTMs。Timmermans认为城市和区域是非常复杂的，需要有持续的资源投入和复杂的模型解决方案。

本书第二部分“区域尺度”包括了三个章节，分别涉及到SLEUTH、LEAM、What-if等三个典型实用规划支持系统的原理、应用案例。在第三章“元胞自动机模型的10年：尚未解决的议题和问题”中，Keith Clarke系统性地介绍了一个典型的CA模型——SLEUTH系统的工作原理和应用案例。SLEUTH是应用最为广泛的CA模型，已经在超过100个城市和地区得到了应用。在第四章“模拟区域未来：土地利用演变和影响模型”中，Brian Deal介绍了LEAM模型框架、发展历程、以及LEAM模型应用于圣路易斯规划支持系统的案例。LEAM也是一个基于CA的模型，进一步结合社会经济模型，可以进一步模拟土地开发和交通设施之间影响过程。通过不同发展情景设置，还可以实现人机交互、支持多方参与的规划讨论。第五章“新的规划支持系统：‘What-if’”的作者是Richard Klosterman。他系统性地介绍了“What-if”系统的应用模式。 What-if的特点是采用了矢量数据模型的可开发土地单元，根据用户自定义的政策及优先级建立未来发展情景。What-if采用了基于规划建模的方法，模拟某种政策实施后会带来的情况变化。这个章节详细讨论了What-if的规则设计、应用途径，并介绍了What-if 2.0的应用案例。

本书第三部分“城市尺度”包括了四个章节，分别涉及了UrbanSim、INDEX、CommunityViz等三个典型规划支持系统、以及用于开发控制的规划支持系统。第六章“UrbanSim：不断发展的规划支持系统”的作者是Paul Waddell，他介绍了著名的UrbanSim系统的原理。UrbanSim采用代理人 （agent）表示居住和就业，模拟居住和就业之间相互作用，还模拟了房地产市场中不同主体之间的相互作用、房地产市场价格形成等，并将城市交通模型集成了进来。UrbanSim是一种较为复杂的城市模拟模型。本章还介绍了UrbanSim一些应用案例。本书的第七章作者Eliot Allen介绍了INDEX系统的发展历程、该系统的原理和构架、以及在美国的若干应用案例。INDEX系统是一套原理简单、易于理解的评价工具，包含了一套指标体系，可用于评估各种土地使用方案带来的影响。INDEX系统侧重于当前的项目，用于改善对土地使用和交通问题所做的决策的质量。INDEX系统简单易用，本章还介绍了佛罗里达的两个INDEX系统应用案例。第八章“社区控制：运用CommunityViz开发地方模型”是由“CommunityViz”的开发者撰写的，介绍了CommunityViz系统的起源、研究进展、建模方法并介绍了南金斯敦、罗德岛两个案例。CommunityViz系统是融合了三维可视化环境规划支持系统，适用于多情景分析比较，为社区开发控制提供一个多方案比较，支持公共参与规划的平台。用户能在CommunityViz系统上实现二维规划图和三维场景的联动，模拟开发政策带来的变化。在本书的第九章“开发控制规划支持系统”中，叶嘉安讨论了如何将规划支持系统作为开发规划的管理工具。这一章介绍了中国香港的规划管理中应用规划支持系统的案例，包括了协同工作流方法、基于案例的推理方法。本章讨论的规划支持系统是在城市规划管理中用于新开发项目规划决策。

本书第四部分“规划支持系统应用”包括了两个章节。这两个章节都是讨论规划支持系统应用中遇到的非技术问题和瓶颈。在第十章中，作者Stan Geertman认为规划支持系统作为一套信息技术工具，在应用中还存在许多非技术问题。他对规划支持系统作用和应用框架进行了深入讨论，认为在应用中应更加注重使用这些工具的目的、使用的环境、相关理论概念，在上述方面进行更多研究。他认为规划支持系统应用还有很长的路要走。第十一章的作者Terry Moore是一位来自实际规划部门的规划师。他在这一章节中认为将规划支持系统推向规划主流业务需要用户的认可，规划支持系统应该更加灵活，为规划师和社会提供有用的结果。他讨论了不确定性以及使用规划支持系统工具预测未来涉及的问题。第四部分的两个章节分别从两个角度评价和展望了规划支持系统在实际工作中的应用潜力。

本书汇集了国际规划学术界规划支持系统研究知名学者，各个章节的作者均是章节对应领域的前沿学者。尤其是第二部分、第三部分7个章节，每一个章节都介绍了一个实用规划支持系统，而这7个章节的作者均是该系统的主导研究者、开发者。本书的另一个特点是兼顾了理论和实践，以实践应用为主要导向。各章节中对各个系统的介绍都提供了若干实践案例，并针对实践案例反映出问题，提出了今后的发展方向。本书的第一、第四部分则是对规划支持系统的概念、应用现状、应用趋势进行全面的综述。通过阅读本书，读者能够系统化了解规划支持系统的渊源、理论、实践现状、应用趋势。为规划师提供“工具箱”、为规划中分析、设计、参与、沟通提供支持平台，这是本书讨论的规划支持系统的核心目的。

正如译者所言，这个中文版似乎是一本迟到的书。因为原书《Planning Support System for Cities and Regions》出版于2008年，迄今已有8年，已经成为规划支持系统领域知名的著作之一。近年来，国际学术界对规划支持系统研究继续持续深入，研究重点更加关注如何在应用中发挥规划支持系统的潜力。国内规划学界对规划支持系统讨论、研究也有了近10年的历程，但略有遗憾的是国际上几本系统性讨论规划支持系统的著作一直没有中文版问世。这也是在一定程度上阻碍了国内城市规划界对规划支持系统的了解、研究和应用。从这个意义上而言，本书对国内读者来说，其实仍是一本非常及时的书。因为这是第一个国外规划支持系统著作的中文版，也是一本非常全面介绍规划支持系统理论、实践的著作。尤其是本书中讨论各个实用系统，其设计思想、模型框架、应用途径都值得国内规划界学习和参考。

来源: [美]BRAIL R K. 城市与区域规划支持系统[M]. 沈体雁, 等, 译. 北京: 科学出版社, 2015.

对规划支持系统学习效果的现场调查

很多学者认为缺少明确的证据能说明规划支持系统能有效地在规划中发挥作用，这一点是制约规划支持系统得以广泛应用的瓶颈。这需要对规划支持系统的应用过程进行详细现场调查研究。美国密西根大学的学者采用了对规划支持系统实际应用案例进行全程跟踪调查方式，研究影响规划支持系统学习效果的相关因素。该研究重点关注规划支持系统应用中支持绘制草图的规划方式给参与规划各方人员产生的作用。

这项研究选取了美国德克萨斯州的奥斯汀都市区土地使用规划项目为研究案例，评估分析在这一项目中应用规划支持系统所产生的效果。由于在土地使用规划中会以绘制草图的方式表达规划意图。研究者选择这一类型是为了研究支持绘制草图的方式的规划支持系统的使用效果。在这种类型土地使用规划中，通常采用小型研讨会的形式，使用规划支持系统记录规划方案、计算相应的规划指标、依据规划指标比较规划方案的合理性。

在这个德州奥斯汀都市区的土地使用规划项目中，研讨会参与者使用一张大幅面纸质地图，在这张大图上用彩色笔绘制出各自开发设想。在这个项目中使用了一种 Envision Tomorrow+的规划支持系统。该系统是以一个ArcGIS扩展模块的形式运行在笔记本电脑上。在Envision Tomorrow+系统中，通过输入草图方案能自动计算出方案对应的指标。各个参与者绘制各自规划方案设想，由一位操作员将这些草图输入Envision Tomorrow+系统。在这个方案研讨会上，使用总人口数、就业岗位数、职住平衡、对财政税收影响等四个指标评价规划方案。这个项目在德克萨斯州的Hutto、Elgin、Drpping Springs、Lockhart 等4个城市分别举办了同样内容的规划研讨会，均采用绘制草图规划的方式。各个研讨会参与人数不等，四个城市参加研讨会共107人。这些参与者平均在该地居住时间为12.9年，平均年龄51.7岁。参与人员的背景多样，不限于专业规划师。

本项研究关注规划支持系统是否提升了各个参与者参与草图规划的能力。由于规划支持系统在该项目中起到辅助各个参与者之间进行对话、辅助参与者学习的功能，作者认为规划支持系统的效果可以表达为参与者的学习效果、对话效果的质量。在上述4个城市研讨会后，均对参与研讨会的人士进行访谈调查。参与者用1-5级评分对使用规划支持系统的效果进行评分。参与者在使用规划支持系统后，对学习质量平均给分是4.25分。总体上，参与者都报告了通过使用规划支持系统后表现出较高的学习、对话质量。

这个研究通过回归分析，对参与者的个人身份与使用规划支持系统的评价相关性进行了分析。参与者的各种个人背景信息，如性别、教育水平、规划师身份等等均与学习质量评分不相关。参与者的两个个人身份背景因素与对话质量显著相关。参与者如本身具有规划师身份，与调查得到对话质量是正相关。参与者的会议出席率则与对话质量评分负相关。

通过对规划支持系统使用效果的现场调查，作者认为要提升规划支持系统应用水平，不仅要在规划支持系统技术上进行完善，还必须关注规划支持系统使用中的社会因素。这项研究能有助于建立起衡量规划支持系统使用效果的测度标准。

来源：GOODSPEED R. Sketching and learning: a planning support system field study[J]. Environment and Planning B: Planning and Design, 2016, 43(3): 444-463.

伦敦推特话题的地理分布研究

全球已经有了3亿多活跃的推特用户，每日会产生超过5亿条推文。推特正成为有价值的社会数据来源，已经成为了解居民行为、活动的社会媒体。其中近80%的活跃推特用户是通过手机使用推特，1%的用户愿意通过手机设备在推文中分享他们的位置信息。因此，通过分析这些带有地理位置标签推文中的话题可以认知城市活动的时间、空间分布，有助于分析城市内部活动的时空特征。这项伦敦大学学院进行的研究是针对内伦敦的推特话题地理分布进行分析，旨在分析城市内部推特反映的居民行为差异。个人所发推文的内容与个人特征、位置和活动相关，且具有时间上规律。为此，该研究选择典型工作日对内伦敦的范围内的推特话题进行分析。

这个研究数据的时间段是2013年1月1日至2013年12月31日整一年时间，通过推特的API采集了仅带有地理标签的推文。在内伦敦范围里，采集的推文所表示活动密度已经能够用于识别分析城市内部尺度的活动。内伦敦范围内的2011年人口普查数据是320万居民，近270万就业人口。在典型工作日，此范围内的就业人口和不就业居住人口合计密度为213.3人/hm2。这个数字比大伦敦的114.0人/hm2高出许多。相应地，发自内伦敦的推文密度也是大伦敦的2.27倍。

数据分析的第一步骤是数据清洗。数据清洗包括对文字内容的清洗、对推文的清洗。对文字内容的清洗包括剔除出小于3个字符的词、大于16个字符的词、非拉丁字母等。对推文的清洗包括剔除小于3个词的推文、剔除发出过3000个推文以上用户的推文、剔除1日内超过3次同样信息的用户推文等。清洗数据是为了剔除特别用户、保留真实可信的用户。在清洗后的数据库中有153,397个用户。在这些用户中，发送推文最多达到3000次，也有约58000位用户仅保留了1条推文。由于已经有其他研究发现推特上共享位置信息的用户普遍偏于年轻，集中在15-30岁的年龄段之间。因此，对这些数据库中保留下来用户的分析只能反映推特用户的总体特征，还不能代表全市人口的特征。在整个大伦敦地区2013年带有地理位置标签的推文共约800万条。在工作日中发出的约353.8万条，其中位于内伦敦的约167.95万条推文。经过数据清洗，保留下的推文数为1,301,004条。

对带有地理位置参照的推文分析，目的是分析城市居民的活动特征。这里的活动并不是局限于居住地、工作地分析，更重要的是对各个活动类型之间出行联系、也包括对休闲等活动情况分析。将获取的推文时空分布采用200m×200m栅格表达。从获取的推文时空分布来看，不仅仅只反映出居住地和就业地。在推文最密集的位置是中心区西部，比伦敦城更高。中心区西部除了就业密集，还有旅游、休闲功能较为集中。进一步区分出推文发布的时间变化，夜间（19:00-7:00）密集区域不只是居住区，而且是与夜生活密切相关，比如城市中心的Soho区等。日间（10:00-16:00）的密集区域一般是就业枢纽区域，如金丝雀码头区等。由于这一结果与以往研究结论一致，作者认为获取的推文地理分布是可信的。下一步就能进行推特话题的识别。

推文必须使用小于140字符文本，所以在推文中往往会包括很多非标准用语。这对文本识别带来了挑战。在此，该项研究使用了LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型，这是一种文档主题生成模型，按概率从离散数据中获取文本的主题。每一个话题中，对每一个词给定一个属于该话题的概率。从每一组词的最大概率词归属确定该文本的话题。采用LDA模型，识别为20个大组，平均每一大组包括65000条推文。每一大组是一种大类型话题群，包括电视和电影组、摄影和旅游组、交通和出行组、体育和运动组等等。每一大组进一步通过采用分层级LDA，结合使用文本挖掘分出5个子类。由此深入，最后希望将每一条推文识别为单一话题。在近130万条推文中，仅有24,000条没能被识别为单一话题。在得到推文话题之后，就能进行推特话题的地理分布识别。

将20个大组话题的推文按每日发布的时间序列进行排列分析，得到了时间维度上的推特话题的分布。20大组各有独特的时间分布模式。例如，食物和饮料组的发布密集高峰在中午、在夜间就餐时间出现另一次高峰。交通和运输组峰值出现在早高峰，在晚高峰时会稍低一些。这些话题的时间分布特征与通常对这些活动的认知基本一致。

在空间分布上，该研究也分析了土地使用与推特话题分布之间关系。此处主要考虑三大类用地，分别是居住用地、非居住用地、公共开放空间。在清洗后的数据中，约28.9万条推文在空间位置上对应居住用地、24.1万条推文对应非居住用地、11.55万条推文对应公共开放空间。20大类话题与三大类用地之间比例各不相同。例如，休闲相关话题与居住用地关系更密切一些，商业、信息、网络等话题与非居住用地关系更密切。随后，继续将推特话题空间分布与伦敦6个重点场所的关系进行了分析，进一步将100个话题子类分组的推文发布位置进行了密度分析。

通过这一研究，作者认为推特数据按话题分类的地理分布分析能给规划师带来有益的帮助。研究发现城市土地使用、城市活动会对推特话题产生影响。对内伦敦推特话题的时间、空间分析，已经能证明推特用户发布推文在时空上都不是均匀。社会经济条件等都对此产生影响。作者认为社交媒体数据是可以用来揭示城市活动的特征。

来源：LANSLEY G, LONGLEY P A. The geography of twitter topics in London[J]. Computers Environment and Urban Systems, 2016(58): 85-96.