由北京市城市规划设计研究院与中国城市规划学会城市规划新技术应用学术委员会共同主办的第五届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”已于2021年3月1日拉开帷幕，现已进入报名阶段（3月1日至4月30日），请参赛者于2021年5月31日前提交成果，成果以“报名编号+参赛者姓名+项目名称”作为附件名称并回复至大赛官方邮箱：chengyuancup@city-if.com，点此了解大赛详情。
为展示往届选手的风采，介绍选手获奖经验与心得，分享和传递学术观点，本期专访上届一等奖获得者，参赛团队成员均为同济大学建筑与城市规划学院城市规划系研究生，指导老师是同济大学建筑与城市规划学院的钮心毅教授。团队整体研究方向为城市规划信息化、规划决策支持系统、城市空间信息分析，主要研究兴趣为大数据等信息技术支持城市空间优化研究、支持城市规划设计等领域，具体包括城市功能体系、城际人口流动、城市功能区域、人群活动特征、城市轨道交通影响、街道活力等方面。点击回看获奖林诗佳、刘思涵、张竹君团队作品展示
林诗佳，女，同济大学建筑与城市规划学院城市规划系19级研究生，研二在读。主要研究方向是城市更新背景下产业园职住关系演变与影响机制、城市人口分布与流动格局监测等。
刘思涵，女，同济大学建筑与城市规划学院城市规划系19级研究生，研二在读。主要研究方向是大数据支持下的城际人员流动与城镇化。
张竹君，女，同济大学建筑与城市规划学院城市规划系19级研究生，研二在读。主要研究方向是大数据支持的城市轨道交通乘客活动特征、城市人口分布与流动格局监测等。
Q1：您在去年城垣杯大赛上的参赛作品《基于手机信令数据的轨道交通线网建设时序决策支持模型》给人留下了深刻的印象，轨道交通也是现如今大城市规划建设中人们关注的焦点。能再介绍一下您和您的团队开展这项研究的初衷吗？
首先，随着如今城市规模扩大和人们出行需求增长，轨道交通已成为各大城市缓解交通问题、甚至是优化城市空间结构的共同选择。从单线规划到网络规划，城市轨道交通规划建设趋向复杂、长期、高成本、系统化，更需要“合理”的线网规划来避免规划不当造成的浪费和折腾。对于许多城市轨道交通线网规划来说，建设时序是总体规划或交通专项规划确定大致线网布局之后最为首要的问题，虽说“以人为本”、“统筹协调”等规划原则已是老生常谈和明文导则，但由于数据和方法所限，大多时候考虑的因素偏重城市空间规划、交通线网等级、经济效益、工程实施等，这些静态物质层面的要素，抑或客流量、站间OD等轨道交通线网内部的动态要素，而忽视了乘客实际、完整的活动规律和活动需求，很大一部分原因就在于难以精确把握客流动态，尤其是空间分布和地上地下的全程活动轨迹，从而无法对乘客的来源去向、站点服务范围和服务对象进行探知。传统数据对于城市空间、经济社会信息的分析能够较好地支撑，而对于人的行为活动则较为局限，即便是公共交通刷卡数据，也只能支持人在交通工具线网内部的活动情况认知。随着移动通信全面普及，手机信令数据在人群时空行为活动方面的研究已有较多积淀。本次使用的杭州市用户手机信令数据，能够识别轨道交通乘客及其全程活动轨迹，即包括个人在当天是否有轨道交通出行、在何时何地进出站、以及轨道交通出行前后的地上行程等重要信息，这将是我们了解轨道交通乘客活动轨迹，进而分析背后的活动需求的重要入口。因此我们希望借助这个数据，为轨道交通出行需求和线网建设时序预测提供全新的视角，真正补充上“人本”角度的规划决策支持。
Q2：在去年大赛中，我们更多了解的是您的作品，能否更多的介绍一下您的研究方向？
我们团队在导师的带领下，主要研究利用时空活动大数据认知人的活动规律和需求，并以此为基点对城市发展规划中的重要议题进行再探讨。借助移动通信信令数据、LBS数据等大数据的兴起，我们得以从“人”视角观察城市，数据是重要工具，但绝非目的，最终目的应当是将原先基于经验、基于物质空间的规划认知，向最本质的“人的活动”转变，如此使我们的规划回归本质，更加贴近人的需求，更加符合城市高效、科学、宜居的发展诉求。宏观层面，我们通过分析城际人口流动认知中国城市体系和发展机制，如不同城市群的层级、空间结构和发展模式；中观层面，我们有城市之间的跨城通勤现象及背后机制探索，城市内部的开发边界识别、轨道交通对城市活动的作用、城市公共中心体系、市域城镇体系等方面的研究；微观层面，利用更精确的定位数据研究城市街道活力等。共性在于利用大数据挖掘人的活动特征，进而解读空间之间的关系以及行为活动背后的形成机制。关于轨道交通，是我们团队较为重视的方向之一，因为既已观测到城市轨道交通对城市人群活动和空间结构都起到了至关重要的作用。目前主要涉及的方面，一是轨道交通对城市活动的作用，最为典型的比如对城市职住空间关系的改变，刷新了我们对“职住平衡”的认知；一是轨道交通乘客的活动轨迹，相较前者，这个更为微观、从个体出发认知城市，目前在轨道交通乘客来源和去向、轨道交通服务范围、服务对象方面已有一些新的发现，并在轨道交通客流监测、出行需求预测、线网规划决策方面进行了初步应用尝试，本次比赛的决策模型就是一例。现在进一步试图利用乘客全程的活动轨迹，而不只是轨道交通行程前后的停留点，来更为深入地剖析城市轨道交通对人的行为活动带来的影响及其原因。利用大数据对于轨道交通乘客活动的研究，最终目的都是希望更为全面、透彻地理解轨道交通对城市人群，再到城市空间产生的作用，不再单一地从线网位置和城市区位理解轨道交通站点的职能，最终导向差异化的轨道交通开发策略。
Q3：您和您的团队是如何分工合作的呢？
首先前期探索性分析的阶段，我们团队三位成员分工去遍历、学习了历届“城垣杯”大赛的获奖作品，了解了这些优秀作品的选题特色、模型方法和表达技巧。其次在主要工作阶段，由林诗佳完成了轨交乘客及其出行链的识别和轨交站点理论服务范围的计算，张竹君在此基础上进行了数据遍历和特征发掘，刘思涵负责完成了模型指标和评价体系的构建。在最后模型呈现的环节，根据前一阶段各位成员的分工，完成了各自的ppt和文本工作。由于疫情影响我们三个均为居家工作，但保持着每周至少两次的线上集体讨论频率，所以每个成员在分工的基础上对研究内容都有比较好的整体把控，这对最后成果的完整呈现有很大的帮助。整体而言，我们三位成员在过程中保持着平衡的分工，整个成果的选题、设计、计算和呈现都是所有成员讨论研究的共同成果。
Q4：您所在的同济大学建筑与城市规划学院一直以来在规划的新技术创新方面有很多长足的发展与探索。您认为，传统的以设计为基础的规划实践，和新技术领域应该如何更好的结合呢？
这要看“新技术”是如何定义的。实际上，规划实践一直都处在和新技术不断结合、发展的过程中。在手绘图纸的时代，CAD等计算机绘图技术属于“新技术”，而现在已经成为了规划实践中最为基础的的技能；GIS也曾经是“新技术”，现如今在规划行业也得到了越来越广泛的应用，尤其是在国土空间规划体系实施后；现在也有更多的大数据、人工智能等“新技术”开始被用于规划方向的研究。城市规划是一个实践学科，金经昌前辈曾经说过“城市规划是具体为人民服务的工作“，因此一切新技术在规划领域的应用，都要以实用为基础，都要服务于规划实践。因此规划实践与新技术的结合，首先要求从规划的实际问题出发，再寻找能够解决问题的技术。如轨道交通线网建设时序一直是实践当中面对的重要问题，针对这一问题现在能够使用什么方法技术去解决，这些现有的方法技术有什么长处，又有什么可以被补充和改进的方向，在此基础上再思考有没有新技术可以被应用进来，如手机信令数据识别乘客的技术可以扩充原有的方法。这要求有一批规划人应当既懂规划的基本原理，又懂得新技术，不能在传统的设计领域止步不前，也不能只重视技术本身而忽视了规划的现实需求，规划师应该更多的直接参与到技术的学习、应用中去。当前，大数据、人工智能、模拟模型等各类技术都在规划领域进行着探索，学术研究与实践应用是相辅相成的，这些技术中有价值的内容未来一定会被应用在规划实践当中。
Q5：大数据的申请和使用是2020年大赛的一项亮点，21年的大赛还会沿用这一模式。请问在去年的大赛中您对于大数据的使用感受如何？对于今后的大数据使用环节，您有哪些建议吗？
我们认为大数据的使用无疑是城市规划领域规划决策支持的一大利器，通过观测大规模城市个体行为来获知群体规律，从而高效及时且有针对性地给出规划决策。我们团队所在的工作室，长期以来从事“以大数据等信息技术支持城市空间优化研究、支持城市规划设计”的研究，认为这个研究方向充满了机遇与挑战。本次竞赛选题对于我们也是一次全新的探索，通过手机信令数据还原真实客流出行分布，通过基于人的供需落差来评估轨道交通建设时序决策，目前认为取得了较为理想的成果。对于大数据的使用，结合自身研究经历，有三点较为深切的感受。其一，大数据的使用必须审慎，前期数据清洗和质量检核工作是能不能用对大数据、用好大数据的基础。可以通过数据本身的重复率检查、以及与传统调查数据相校核、多源大数据相互校核的办法，来提高数据的可信度。其二，在大数据计算时，必须找到和实际问题或传统概念相吻合的算法。以大数据计算常住人口为例，常住人口的定义是“实际经常居住半年及以上的人口”，这本身是一个生活的逻辑，那么在大数据计算过程中，如何识别居住，如何定义经常半年及以上，如何把这些定义转化为数据计算的规则，甚至手机信令数据多大程度上可以代表行为个体，如何确定样本率如何实现扩样，都是需要考虑的问题。其三，大数据计算要有明确的问题导向，不能为了算数据而算数据，计算本身可以无穷无尽，无效的工作量反而是给自己的负担。因此在使用大数据之前，必须明确研究目标，在此基础上有针对性地进行计算推导或验证，或是有的放矢地找到相应问题的答案，或是有力证实或证伪自己的预期结论。
Q6：您认为决策支持的工作在未来有哪些新的发展机遇和挑战？为此我们应该如何应对呢？
随着自然资源部成立，我国国土空间规划体系逐步建立。决策支持工作贯穿于国土空间规划编制、实施、监测、评估的全过程，且面临多学科、多专业融合的需求，这既是机遇，也是挑战。其一从全过程来看，新的国土空间规划体系不再只是关注规划编制与管理，还关注落地实施、监测预警、评估反馈等多个阶段的工作，无疑对数据采集与分析提出了更高的要求，但同时也有利于多方位地提升国土空间规划编制的科学性、规划实施的高效性、监测评估预警的及时性及社会公众的参与性。其二从多学科来看，新的国土空间体系规划涉及城乡规划、土地资源学、自然地理学、城市生态学、大气环境学等学科，如何实现多方博弈无疑是个难点。但通过将不同规划参与方所关心的影响决策的各种因素进行周密、全盘深入的剖析，有助于增强规划方案审批和决策的科学性，以及规划实施的可操作性。面对上述机遇与挑战，以模型为代表的规划决策支持应用会拓展到规划全过程，也会与其他学科模型结合、融合。我们可以预先建设面向国土空间规划的模型库，一方面国土空间规划融合新型数据源，需要专业的数据分析模型和更高的信息技术运用能力，但规划和信息技术复合型人才的培养成本和时间周期较长，短时间内需要工具辅助来满足国土空间规划工作的迫切需要，通过构建模型库的方式可以提高上述知识的复用率，降低知识使用的门槛；另一方面未来国土空间规划编制、监测、评估及预警各个阶段都将实现系统化、自动化，其核心是如何将空间规划相关的法律、规范转化为可量化、可计算、信息化系统可复用的软件模块。因此，构建功能全面的模型库可以有效地支撑各类国土空间规划信息化平台的智能化建设，实现更高效的规划决策支持工作。
Q7：可以谈一谈您在去年大赛中的备赛经验吗？
首先在数据来源方面，感谢同门师兄师姐完成了艰辛的数据采集工作，通过为期两周的实地路测建构了地下基站数据库，为识别手机用户乘坐地铁记录、构建地铁乘客包含进出站的完整出行轨迹奠定基础。基于此，我们还进行了严格的数据质量检验与无效数据筛查，使得后期研究能够顺利开展。
其次在研究选题方面，感谢导师为我们提供了创新的研究思路，提出手机信令数据也可以用于轨道交通服务能力的评估。具体通过地上地下的出行链连接，克服传统轨道交通数据无法反映乘客地面活动的问题，精准还原各个站点的地上服务空间范围。在初步拟定选题方向和完成数据质量检验后，组员们在阅读大量文献的基础上进行探索创新。通过引入信息熵指标、等效路阻模型等等构建量化客源溢出程度的指标体系，再基于供需差异的紧迫程度建立建设时序决策评分体系，从而指定完整合理的研究框架，使得研究工作能有的放矢地高效进行。在确定研究方法的同时，我们还制定了构建-预测-反馈-再预测的模型设计思路，确保模型真实可信。最后值得一提的是，汇报环节也需要精心准备。研究思路不等于汇报逻辑，如何更好地传递模型价值、如何让观众更好地理解建模逻辑、如何简明概要地讲明白技术难点与重点，都是汇报阶段需要注意地问题。总结来说，整个研究工作期间，虽然受疫情影响大家都是居家工作，但是工作室内定期举行组会，使得我们能及时交流，按照预期计划推进研究进度；并多次得到导师、同门的有效建议，整体研究进程较为顺畅。由北京市城市规划设计研究院、中国城市规划学会城市规划新技术应用学术委员会、北京城垣数字科技有限责任公司共同编制的《城垣杯•规划决策支持模型设计大赛获奖作品集（2019-2020）》已正式出版，希望大家多多关注！点击了解详细内容
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