CN106600028A - 海绵城市规划空间管制的数据分析系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种海绵城市规划空间管制的数据分析系统及方法，采集规划基地的现状数据，用来确定多个单因子指标各自取值及分布；以其中作为刚性因素的一部分单因子指标进行筛选，将刚性因素对应取值不符合设定数值范围的区域，确定为将用作海绵城市建设的区域并为其确定相应的海绵城市发展类型分区；对所有单因子指标的取值分别加权叠加，将加权叠加后的总分低于设定值的区域确定为海绵城市重点发展区并划分等级；以海绵城市重点发展区为界，筛选出其各自相应单因子指标取值不符合设定标准的区域，确定各个海绵城市重点发展区内的海绵城市发展类型分区。本发明能够实现对基地现状建设条件的系统预判，为空间管制策略的前期研究提供依据。

Description

海绵城市规划空间管制的数据分析系统及方法

技术领域

本发明涉及一种海绵城市规划空间管制的数据分析系统及方法。

背景技术

“海绵城市”是一种适应环境变化和应对自然灾害等方面的综合化、生态化发展理念，强调通过系统的吸纳、蓄渗和缓释有效管控雨水，实现自然积存、自然渗透和自然净化；海绵城市建设要求考虑空间布局、基础设施、建筑、交通等多类要素，在规划前期与水资源、水安全、水环境、水生态的规划目标融合。然而，现阶段和海绵城市规划普遍缺乏对基地现状建设条件的系统预判以及对空间管制策略的前期研究。

发明内容

本发明提供一种海绵城市规划空间管制的数据分析系统及方法，实现对基地现状建设条件的系统预判，为空间管制策略的前期研究提供依据。

为了达到上述目的，本发明的一个技术方案是提供一种海绵城市规划空间管制的数据分析方法，其包含以下过程：

采集规划基地的现状数据，用来确定多个单因子指标各自取值及分布；

以其中作为刚性因素的一部分单因子指标进行筛选，将刚性因素对应取值不符合设定数值范围的区域，确定为将用作海绵城市建设的区域并为其确定相应的海绵城市发展类型分区；

对所有单因子指标的取值分别加权叠加，将加权叠加后的总分低于设定值的区域确定为海绵城市重点发展区并划分等级；

以海绵城市重点发展区为界，筛选出其各自相应单因子指标取值不符合设定标准的区域，确定各个海绵城市重点发展区内的海绵城市发展类型分区。

优选地，规划基地的现状数据，包含：地表覆盖类型、高程值、场次降雨量、年降雨量；

所述单因子指标，包含：

根据地表覆盖类型、高程值、场次降雨量确定的调蓄库容因子；

根据地表覆盖类型、高程值、场次降雨量确定的径流通道因子；

根据高程值确定的最大涝深因子；

根据地表覆盖类型、高程值确定的雨洪汇流因子；

根据地表覆盖类型、高程值、年降雨量确定的水土流失因子；

根据地表覆盖类型、高程值确定的生态辐射因子。

优选地，对获得的子流域的集水量L在第一组阈值范围中所处的档位进行评价，确定调蓄库容因子对应不同档位的取值及各取值的区域分布；

对获得的子流域的溢流量EL在第二组阈值范围中所处的档位进行评价，确定径流通道因子对应不同档位的取值及各取值的区域分布；

对获得的集水盆地最大水深D在第三组阈值范围中所处的档位进行评价，确定最大涝深因子对应不同档位的取值及各取值的区域分布；

对获得的子流域的累计汇流量FA在第四组阈值范围中所处的档位进行评价，确定雨洪汇流因子对应不同档位的取值及各取值的区域分布；

对获得的土壤侵蚀指标LSCP在第五组阈值范围中所处的档位进行评价，确定水土流失因子对应不同档位的取值及各取值的区域分布；

对获得的生态距离CR在第六组阈值范围中所处的档位进行评价，确定生态辐射因子对应不同档位的取值及各取值的区域分布。

优选地，所述单因子指标的取值V分别经过归一化处理：

式中，V_min和V_max分别为该单因子指标取值V对相应海绵城市发展目标适宜性最高的取值和对相应海绵城市发展目标适宜性最低的取值。

优选地，对各单因子指标的取值求取加权叠加的总分：

对M个因子中的第m个因子，i(s,t)表示取值从s到t的因子；

w为相加的权重，通过层次分析法结合专家咨询方式来确定；

对N个刚性因子中的第n个刚性因子，I{0,1}表示将因子i的非零部分赋为1，W为其相乘的权重。

优选地，所述单因子指标的取值越低，对相应海绵城市发展目标的适宜性越高；

所述单因子指标的取值加权叠加的总分越低，用作海绵城市发展的适宜性越高。

优选地，对单因子指标的取值加权叠加的总分，以面积分割比例、或空间拓补关系、或得分数值分布为原则，将总分低于所述原则中设定数值的区域作为海绵城市重点建设区。

优选地，对于将用作海绵城市建设的区域，以水资源、水安全、水环境、水生态四类目标为导向，确定在其相应的海绵城市发展类型分区中需布局的海绵设施类型。

本发明的另一个技术方案是提供一种海绵城市规划空间管制的数据分析系统，能够使用上文描述的任意一种数据分析方法；所述数据分析系统包含：

数据采集模块，采集规划基地的现状数据；

单因子分析模块，其根据所述数据采集模块输出的现状数据，确定多个单因子指标各自取值及分布；

多因子复合模块，其根据所述单因子分析模块输出的单因子指标各自取值，选定其中一部分单因子指标作为刚性因素，并对所有单因子指标的取值分别加权叠加；

分区定标模块，其根据所述多因子复合模块输出的刚性因素进行筛选，将刚性因素对应取值不符合设定数值范围的区域，确定为将用作海绵城市建设的区域并为其确定相应的海绵城市发展类型分区；

所述分区定标模块还根据所述多因子复合模块输出的加权叠加的总分，将总分低于设定值的区域确定为海绵城市重点发展区并划分等级，筛选出各个海绵城市重点发展区内相应单因子指标取值不符合设定标准的区域，确定各个海绵城市重点发展区内的海绵城市发展类型分区。

综上所述，本发明公开了一种海绵城市规划空间管制的分析系统及方法，其输出能定性识别现状海绵城市空间管制关键区划，并为海绵城市发展类型分区的设定提供前期引导。本发明适用的区域尺度，幅度可以达到几十平方公里以上，精度30m，丰富了海绵城市建设的分析手段，提高规划方法的系统性、前瞻性和整合性。

附图说明

图1是本发明中数据分析的过程示意图；

图2～图3是本发明中确定单因子指标值分布的一个案例示意；

图4是本发明中根据单因子复合模块的输出进行分区的示意图。

具体实施方式

本发明所述海绵城市规划空间管制的数据分析系统，包括：数据采集模块、单因子分析模块、多因子复合模块、分区定标模块。图1示出了一个示例的相应分析过程。

①数据采集模块，用于采集规划基地的地表覆盖类型、高程值、场次降雨量、年降雨量等现状数据。

②单因子分析模块，在收集数据的基础上进行六大类信息的提取和挖掘，得到六大类因子的得分格局(得分越低对相应海绵城市发展目标的适宜性越高)：通过地表覆盖类型、高程值、场次降雨量推出“调蓄库容”因子；通过地表覆盖类型、高程值、场次降雨量推出“径流通道”因子；通过高程值推出“最大涝深”因子；通过地表覆盖类型、高程值推出“雨洪汇流”因子；通过地表覆盖类型、高程值、年降雨量推出“水土流失”因子；通过地表覆盖类型、高程值推出“生态辐射”因子。

单因子指标值V都经过“归一化”处理：

式中，V_min和V_max分别为该指标值V对相应海绵城市发展目标适宜性最高的取值和对相应海绵城市发展目标适宜性最低的取值。

图2～图3示出的一个案例中，根据用地性质、地表覆盖类型、地形、土壤数据、植被覆盖、场次降雨量、年降雨量等确定的单因子指标值分布。其中，用以表示调蓄体重要性的调蓄库容因子，为子流域的集水量L(单位：m³)设定了多档阈值V_1-a～V_1-e进行评价，L处在不同的阈值范围时确定该因子相应的指标值V，并以不同颜色(灰度)在评价结果图中直观展示其分布情况。

其他各因子的指标值确定情况与之类似，如用以表示径流通道重要性的径流通道因子对子流域的溢流量EL(单位：m³)设定阈值范围进行评价，用以表示潜在涝淹深度的最大涝深因子对集水盆地最大水深D(单位：m)设定阈值范围进行评价，用以表示雨洪汇流量的雨洪汇流因子对子流域的累计汇流量FA(单位：m³)设定阈值范围进行评价，用以表示水土流失量的水土流失因子对土壤侵蚀指标LSCP设定阈值范围进行评价(可参考修正通用水土流失方程等计算)，用以表示生态辐射可达性的生态辐射因子对生态距离CR(单位：m)设定阈值范围进行评价(可参考生态阻力加权距离等计算)。

③多因子复合模块，基于单因子分析模块的输出结果并根据相关规范和原则进行汇总分析：首先筛查出部分单因子指标作为评价的刚性因素，将其视作复合评价的无条件满足对象，得到第一中间结果。

其次对各单因子进行叠加计算，同时采用层次分析法、专家咨询等确定叠加的权重，得到第二中间结果。采用的算法可归纳如下：

式中，i(s,t)表示取值从s(≥0)到t的因子(共M个)，本例中为i(0,10)；w为其相加权重(由层次分析法结合专家咨询的方式确定)；刚性因子I{0,1}表示将因子i的非零部分赋为1(共N个)，W为其相乘权重(＝1)；上式含义即在因子加权叠加的基础上，确保刚性因子0值区域保留于复合评价结果中。

④分区定标模块，将基于多因子复合模块的输出结果根据相关规范、经验和原则进行分类、分组、分区：首先根据所选的刚性因素(第一中间结果)，确定必须用作海绵城市建设的地区，同时基于水资源、水安全、水环境、水生态四类目标导向，确定海绵城市建设类型的分区(例如：在某刚性因素指标值的最低区域必须布局相关类型的海绵设施)。

其次根据叠加后的CSI值(第二中间结果)揭示海绵城市建设的适宜性(CSI值越低的区域越适宜用作海绵城市建设)，并以面积分割比例、空间拓补关系或得分数值分布为原则，将CSI较低的区域作为海绵城市重点建设区，得到第一输出项：

例如，以面积分割比例为原则时，根据规范、经验和要求设定的海绵城市设施面积比例选出CSI值最低的X％面积确定CSI的设定值，将低于该设定值的区域作为海绵城市重点建设区；

以空间拓补关系为原则时，根据海绵城市重点建设区必须空间上包含某重要海绵城市设施的准则选出满足该准则的最小区域，确定CSI的设定值，将低于该设定值的区域作为海绵城市重点建设区；

以得分数值分布为原则时，根据CSI值的样本分布情况由统计学原理设定标准值，据此确定CSI的设定值，将低于该设定值的区域作为海绵城市重点建设区。

最后以该重点发展区为界结合各单因子指标特性，确定重点发展区内的海绵城市发展类型分区(例如：在某刚性因素指标值显著低于其他因素指标值的区域适宜布局相关类型的海绵设施)，结合第一步得到的海绵城市发展类型分区推出第二输出项。

图4的案例中，即根据单因子复合模块的输出进行分区后，确定了海绵城市重点发展区等级(一级至四级，一级最重要)，以及海绵城市发展类型分区(水资源、水安全、水环境、水生态重点区)。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (9)

1.一种海绵城市规划空间管制的数据分析方法，其特征在于，包含以下过程：

采集规划基地的现状数据，用来确定多个单因子指标各自取值及分布；

以其中作为刚性因素的一部分单因子指标进行筛选，将刚性因素对应取值不符合设定数值范围的区域，确定为将用作海绵城市建设的区域并为其确定相应的海绵城市发展类型分区；

对所有单因子指标的取值分别加权叠加，将加权叠加后的总分低于设定值的区域确定为海绵城市重点发展区并划分等级；

以海绵城市重点发展区为界，筛选出其各自相应单因子指标取值不符合设定标准的区域，确定各个海绵城市重点发展区内的海绵城市发展类型分区。

2.如权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，

规划基地的现状数据，包含：地表覆盖类型、高程值、场次降雨量、年降雨量；

所述单因子指标，包含：

根据地表覆盖类型、高程值、场次降雨量确定的调蓄库容因子；

根据地表覆盖类型、高程值、场次降雨量确定的径流通道因子；

根据高程值确定的最大涝深因子；

根据地表覆盖类型、高程值确定的雨洪汇流因子；

根据地表覆盖类型、高程值、年降雨量确定的水土流失因子；

根据地表覆盖类型、高程值确定的生态辐射因子。

3.如权利要求2所述的数据分析方法，其特征在于，

对获得的子流域的集水量L在第一组阈值范围中所处的档位进行评价，确定调蓄库容因子对应不同档位的取值及各取值的区域分布；

对获得的子流域的溢流量EL在第二组阈值范围中所处的档位进行评价，确定径流通道因子对应不同档位的取值及各取值的区域分布；

对获得的集水盆地最大水深D在第三组阈值范围中所处的档位进行评价，确定最大涝深因子对应不同档位的取值及各取值的区域分布；

对获得的子流域的累计汇流量FA在第四组阈值范围中所处的档位进行评价，确定雨洪汇流因子对应不同档位的取值及各取值的区域分布；

对获得的土壤侵蚀指标LSCP在第五组阈值范围中所处的档位进行评价，确定水土流失因子对应不同档位的取值及各取值的区域分布；

对获得的生态距离CR在第六组阈值范围中所处的档位进行评价，确定生态辐射因子对应不同档位的取值及各取值的区域分布。

4.如权利要求3所述的数据分析方法，其特征在于，

所述单因子指标的取值V分别经过归一化处理：

$V_n=\frac{V-V_{min}}{V_{max}-V_{min}}\×10$

式中，V_min和V_max分别为该单因子指标取值V对相应海绵城市发展目标适宜性最高的取值和对相应海绵城市发展目标适宜性最低的取值。

5.如权利要求1～4中任意一项所述的数据分析方法，其特征在于，

对各单因子指标的取值求取加权叠加的总分：

$CSI=\underset{n=1,S_n>0}{\overset{N}{\mathrm{\Π}}}\[I{\{0,1\}}_n^W_n\]\·\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}\[i{(s,t)}_m\·w_m\]$

对M个因子中的第m个因子，i(s,t)表示取值从s到t的因子；

w为相加的权重，通过层次分析法结合专家咨询方式来确定；

对N个刚性因子中的第n个刚性因子，I{0,1}表示将因子i的非零部分赋为1，W为其相乘的权重。

6.如权利要求5所述的数据分析方法，其特征在于，

所述单因子指标的取值越低，对相应海绵城市发展目标的适宜性越高；

所述单因子指标的取值加权叠加的总分越低，用作海绵城市发展的适宜性越高。

7.如权利要求5所述的数据分析方法，其特征在于，

对单因子指标的取值加权叠加的总分，以面积分割比例、或空间拓补关系、或得分数值分布为原则，将总分低于所述原则中设定数值的区域作为海绵城市重点建设区。

8.如权利要求1所述的数据分析方法，其特征在于，

对于将用作海绵城市建设的区域，以水资源、水安全、水环境、水生态四类目标为导向，确定在其相应的海绵城市发展类型分区中需布局的海绵设施类型。

9.一种海绵城市规划空间管制的数据分析系统，能够使用权利要求1～8中任意一项所述的数据分析方法，其特征在于，所述数据分析系统包含：

数据采集模块，采集规划基地的现状数据；

单因子分析模块，其根据所述数据采集模块输出的现状数据，确定多个单因子指标各自取值及分布；

多因子复合模块，其根据所述单因子分析模块输出的单因子指标各自取值，选定其中一部分单因子指标作为刚性因素，并对所有单因子指标的取值分别加权叠加；

分区定标模块，其根据所述多因子复合模块输出的刚性因素进行筛选，将刚性因素对应取值不符合设定数值范围的区域，确定为将用作海绵城市建设的区域并为其确定相应的海绵城市发展类型分区；

所述分区定标模块还根据所述多因子复合模块输出的加权叠加的总分，将总分低于设定值的区域确定为海绵城市重点发展区并划分等级，筛选出各个海绵城市重点发展区内相应单因子指标取值不符合设定标准的区域，确定各个海绵城市重点发展区内的海绵城市发展类型分区。