探索优化多个城市横向可比的、高空间精度的实时监测技术，有效支撑全国城市发展状态和规划实施效果的研判，是“十四五”时期深化全国城市体检工作的重要课题。当前，面向单个城市体检评估的高精度实时监测已有大量实践，而面向多个城市横向可比较的实时监测工作还面临着计算量约束下“可比性—实时性—高精度”目标之间的“三难困境”。其中，设施的时空覆盖型指标在单个城市的实践中有较成熟的高精度实时监测策略，却是多城比较中受到计算量制约较大的指标类型。文章在既有计算方法的基础上，探讨了一种保留实际路径的时空精度、通过计算范围的空间预筛选有效控制计算量、确保实时性的计算方法，并在6个城市3项典型指标测算中开展应用。从计算效能看，文章探索的策略较好地保留了数据时空精度，计算结果输出相对实时，可以有效支撑全国主要城市公共服务设施覆盖率的统一计算与实时监测。

[关键词] 城市体检；实时监测；公共服务设施；覆盖率；大数据

[文章编号] 1006-0022(2022)08-0115-06

[中图分类号] TU981

[文献标识码] A

[引文格式] 王吉力，吴明柏．多城可比的城市体检评估时空覆盖型指标高精度实时监测优化策略与应用[J]．规划师，2022(8)：115-120．

0 引言

城市体检评估是对城市发展阶段特征和规划实施效果进行分析和评价的重要工具，已在全国城市普遍开展，基本形成了常态化的年度体检机制。国家部委重视城市体检评估中的实时监测能力建设^①。2021年发布的国家行业标准《国土空间规划城市体检评估规程》(以下简称《规程》)，进一步明确了“实时监测、定期评估、动态维护”的城市体检评估体系构建要求。当前，面向单个城市体检评估的实时监测已有大量实践，而面向多个城市横向可比较的(以下简称“多城可比的”)监测工作，若直接沿用单个城市的实时监测方法，将成倍增加计算成本。多城可比的监测工作通常采用两类策略：一是通过缓冲区等方法，以适当降低时空精度的方式确保实时性；二是通过定期开展监测的方式确保计算的高时空精度。换言之，多城可比的城市体检实时监测工作面临着计算量约束下的“可比性—实时性—高精度”的“三难困境”。

因此，探索多城可比的、高空间精度的实时监测技术，有效支撑全国城市发展状态和规划实施效果的研判，及时发现城市发展的关键变化，是“十四五”时期深化全国城市体检工作的重要课题。基于此，本文以国家部委及各地在城市体检评估中普遍重视的设施时空覆盖型指标为例，在既有的实际路径计算方法的基础上探索了控制计算量的多城可比的高精度实时监测方法优化策略，并以全国三大城市群的6个主要城市为例开展计算应用。

1 城市体检评估的实时监测现状与面临的困境

1.1 面向单个城市的体检评估：高精度的实时监测

从时间维度视角考察城市体检评估工作，可以发现不同的数据资料来源各有周期。国土空间法定数据等部门数据、统计调查数据相对权威，通常以年度为统计周期进行数据更新，可以有效支撑常态化的年度体检工作。但由于上一年度的数据通常在本年度6月后才发布，存在实时性较弱的问题。时空大数据相对而言实时性更强、空间颗粒度更细，因而被广泛运用于各地城市体检中的高精度实时监测，成为官方数据的有益补充。例如，运用遥感影像数据实现城市全局建设强度、单体建筑高度监测等信息的定期更新，并与年度更新的地理国情普查数据相互支撑；结合POI、AOI、手机信令和各类LBS数据分析城市功能布局及其变化、典型设施承载能力及其空间生灭与迁移、相关人群的分布变化，可以实现精确到坐标的月度更新，同时对局部地区重点领域的监测可以精确到周、日数据；一些互联网地图平台提供的人口热力、交通拥堵情况等数据和路径规划功能，则更能反映即时情况。

1.2 面向多个城市的体检评估：计算量约束下“可比性—实时性—高精度”之间的“三难困境”

从实践上看，由于多城可比的体检评估工作受到口径协调和资料获取等因素的影响，其数据精度和更新周期都难以与单个城市的同类工作相当，往往需要做出取舍。2019年，住房和城乡建设部在全国选取11个城市体检试点，结合7个方面34个指标^②开展城市人居环境质量评价工作，该项工作以城市整体数据为主要数据，以年度为数据更新周期。2020年6月，住房和城乡建设部公布2020年城市体检工作方案，在天津、上海、重庆、广州等36个样本城市开展城市体检工作，并综合运用高分辨率遥感影像、POI数据等提升了动态评估能力。

从工作机制上看，若城市体检工作直接采用各城市填报的数据，将面临较长的周期和付出大量的沟通成本，因此需要采用可统一获取的全局数据，如国家行业主管部门数据或覆盖全国的时空大数据。由于2022年城市体检样本城市已有59个，若直接沿用面向单个城市的高精度监测方法，各环节的计算量将扩大数十甚至数百倍，增加了工作成本。同时，既有的体现真实时空距离的运算多通过调用互联网地图API实现，在运算配额的限制下，其实时性也将被削弱。因此，多城可比的城市体检评估工作存在计算量约束下“可比性—实时性—高精度”的“三难困境”(图1)。

2 城市体检评估高精度实时监测优化策略

对于设施的时空覆盖率，在单一城市的实践中已有较成熟的高精度计算方法，但该方法在多城可比的城市体检评估中受到较大的制约。因此，本文探讨了一种保留实际路径的时空精度、通过计算范围的空间预筛选有效控制计算量、确保实时性的计算方法。

2.1 指标选取：设施时空覆盖型指标

国家对城市体检评估的宏观指导普遍重视设施的时空覆盖情况，北京、上海等城市结合城市总体规划提出了公共服务设施等设施的覆盖率指标，并将其纳入城市体检评估指标体系中，既包括15分钟社区服务圈覆盖率等综合性指标，又包括教育、医疗、养老、文化、体育、安全、生态等方面的专项指标。考虑到不同设施通常对应不同的出行方式和时空尺度，本文结合《规程》选取3项典型设施覆盖率指标，涵盖了步行和车行两种测算方式、由近及远3种时空尺度，以更好地验证方法的适用性(表1)。

2.2 算法优化策略

本文在实际路径计算方法的基础上对计算框架进行优化。首先，细分大面积居住用地的图斑，保障空间计算的精度；其次，参考缓冲区计算方法中的等效距离概念，结合不同城市、出行方式及相应的时间，设置空间预筛选范围；再次，将各个设施点与预筛选范围内的图斑中心点建立关联，形成限定计算量下的路径计算的起、终点；最后，逐个开展路径计算，获得其在时长要求内的点数，并对计算结果开展核算。若出现被判断为预筛选范围过小的点数，可适当扩大空间预筛选范围的参数后再次开展计算，稳定后可生成覆盖率计算结果(图2)。

3 高精度实时监测优化策略的应用

3.1 样本城市情况

本文在京津冀、长三角、珠三角三大城市群中各选取2个典型城市作为样本(即北京、天津、上海、南京、广州、深圳)。考虑到各城市空间尺度及形态存在一定差异，计算范围统一以市中心为圆心、15 km为半径，基本可涵盖各城市的中心城区范围。

在数据来源方面，本文采用高德地图AOI作为居住用地数据的基底筛选其中的城乡居住用地图斑，3个指标的设施点位数据分别对应公园绿地与广场、中学、消防机关三类设施的POI数量(图3)。

3.2 数据处理与计算

由于在各城市居住用地图斑的分布中存在少量的图斑占据较大面积比例的情况，本文以200 m边长的方格网为单元对居住用地进行细分，处理后所有图斑面积均小于4 hm²。结合指标对应的等效距离，扩大形成预筛选范围，可以确定与每个设施对应的参与计算的居住区图斑中心点，并通过路径计算方式测算时空距离，求得实际的覆盖空间范围(图4)。

3.3 设施的时空覆盖率

将上述方法分别应用在北京、天津、上海、南京、广州、深圳6个城市的3个指标计算中，可以得到覆盖的空间范围及覆盖率结果(图5～图8)。从计算结果看，公园绿地、广场步行5分钟覆盖的空间范围较小，但由于其在各城市的空间分布相对均匀，城市间的计算结果差异不大，普遍在20%左右，其中深圳稍高，达到了30%。中学步行15分钟覆盖的空间范围明显更大，北京、上海、深圳的覆盖率相对高于其他3个城市，北京、天津的中心地区基本实现全覆盖。此外，广州，深圳、南京在图中呈现的未覆盖范围为山体、湖泊及河流区域。消防救援5分钟可达覆盖圈考虑了车行和步行综合可达的空间范围，在非早高峰情况下，6个城市的居住区覆盖率均接近100%。

4 讨论与展望

4. 1讨论

由于不同圈层尺度会对计算结果产生影响，选择覆盖率指标的测量区域通常有两种思路：一是面向城市全域或基于行政区划，二是聚焦实体的中心地区。考虑到面向全域或行政区划会纳入大量乡村地区，与各类社区设施覆盖的定义有所差异，国家部委对相关覆盖率的要求均集中在实体概念的城市建成区或城区。因此，本文采用了一种简化的选取实体范围的思路，即采用以市中心为圆心的15 km半径圈层选定测量区域。从指标计算情况看，在不需要输出区一级覆盖率结果的前提下，此范围可以在一定程度上反映各城市相关指标整体情况。若半径继续扩大至20 km，纳入的乡村地区将过多；而半径若缩小至10 km，覆盖率数据将适当增高(图9)。

与等时圈的计算精度相比，缓冲区计算方法测算出的覆盖率结果普遍更高(图10)。其中，在步行方式下，缓冲区计算方法与实际路径计算方法测算出的覆盖率数值之比约为1.4∶1；在车行方式下，两种计算方法测算出的覆盖率数值之比约为1.1∶1，反映出步行受到真实空间阻隔的影响更大。因此，对步行类指标的覆盖率测算，应尽量选用实际路径方法。

在计算效能方面，本文的计算方法采用的居住用地颗粒度较细，较好地保障了等时圈计算的时空精度。该方法在获取与筛选POI、AOI等基础数据方面的计算用时较长，此后6个样本城市、3项指标共18轮时圈的计算用时约为2小时，对应1.47万个设施点的时空覆盖范围，计算结果输出的实时性较好。在城市间的可比性方面，本文采用高德地图对POI、AOI数据的标签进行筛选，得出的中学设施数据较准确，公园绿地、广场在局部地区的标注有缺失，居住用地中包含了一些商住、商务类楼宇，有可能影响部分计算结果的可比性。

4.2 展望

本文探索了有限计算量下实现多城可比的、高空间精度的实时监测算法优化策略：一是实现实时监测，结合互联网地图API的基础数据和路径计算接口调用，可实时开展所需的指标计算。二是确保多城可比数据基础和运算规则的统一，实现了不同城市计算运用相似口径，并结合空间圈层框定相近尺度。三是在高空间精度下优化计算效能，既将大型居住区进行空间细分，细化时空计算颗粒度，又通过标定路径计算的空间冗余，有效限制空间细分带来的计算增量，提高有效算量占比。本文提出的策略可用于测算城市体检相关公共服务及各类设施的时空覆盖率，支撑全国主要城市统一计算与实时监测工作。

【注　释】

①《自然资源部办公厅关于认真抓好〈国土空间规划城市体检评估规程〉贯彻落实工作的通知》指出“建立健全规划实时监测评估预警体系。在北京、上海、重庆、南京、武汉、广州、成都、西安、大连、青岛、厦门、深圳等开展城市‘实时体检评估’试点”。住房和城乡建设部对城市体检工作提出要提高“动态感知、实时评价、及时反馈”能力的要求。

②7个方面包括生态宜居(10项)、城市特色(3项)、交通便捷(3项)、生活舒适(5项)、多元包容(3项)、安全韧性(4项)、城市活力(6项)。