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自然资源学报 >

2022 , Vol. 37 >Issue 11: 2946 - 2960

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20221113

支撑体系

面向国土空间规划实施监督的监测评估预警模型体系研究

  • 钟镇涛 , 1 ,
  • 张鸿辉 , 1, 2 ,
  • 刘耿 1, 3 ,
  • 罗伟玲 1
展开
  • 1.广东国地规划科技股份有限公司，广州 510650
  • 2.湖南师范大学资源与环境科学学院，长沙 410081
  • 3.中山大学地理科学与规划学院，广州 510275
张鸿辉（1980- ），男，湖南长沙人，博士，教授级高级工程师，研究方向为智慧国土空间规划及地理空间智能。E-mail:

钟镇涛（1993- ），男，新疆库尔勒人，硕士，助理工程师，研究方向为自然资源信息化与智慧国土空间规划。E-mail:

收稿日期: 2021-10-08

  修回日期: 2022-05-29

  网络出版日期: 2023-01-28

基金资助

国家自然科学基金项目(41871318)

国家自然科学基金项目(42171410)

收起

Research on model system of monitoring-evaluation-warning for implementation supervision of territory spatial planning

  • ZHONG Zhen-tao , 1 ,
  • ZHANG Hong-hui , 1, 2 ,
  • LIU Geng 1, 3 ,
  • LUO Wei-ling 1
Expand
  • 1. Guangdong Guodi Planning Science Technology Co., Ltd, Guangzhou 510650, China
  • 2. College of Resources and Environmental Sciences, Hunan Normal University, Changsha 410081, China
  • 3. School of Geography and Planning, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China

Received date: 2021-10-08

  Revised date: 2022-05-29

  Online published: 2023-01-28

Fold

摘要

国土空间规划监测评估预警是监督规划实施管理、保障规划实施成效的重要手段，也是实现“可感知、能学习、善治理、自适应”智慧规划转型的关键支撑。针对当前国土空间规划监测评估预警研究重机制、轻理论，以及缺乏一套科学可用的监测评估预警技术方法支撑的不足，在系统分析国土空间规划监测评估预警目标与内涵的基础上，构建以人工智能（Artificial Intelligence）、大数据（Big Data）、云计算（Cloud Computing）等新型信息技术(“ABC”技术）为支撑，覆盖国土空间规划“监测—评估—预警”业务全生命周期的应用模型体系，并结合信息系统建设案例，介绍了基于“ABC”技术的国土空间规划监测评估预警模型体系对实现各地国土空间规划“动态监测、精准评估、及时预警”的重要支撑作用。

关键词： 空间规划; 监测评估预警; 人工智能; 大数据; 云计算

本文引用格式

钟镇涛 , 张鸿辉 , 刘耿 , 罗伟玲 . 面向国土空间规划实施监督的监测评估预警模型体系研究[J]. 自然资源学报, 2022 , 37(11) : 2946 -2960 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20221113

Abstract

The monitoring-evaluation-warning of territory spatial planning is not only an important means to supervise and ensure the effectiveness of spatial planning implementation, but also a key support for the evolution of smart planning that is "perceptible, learnable, governable and adaptive". At present, research on monitoring-evaluation-warning of national spatial planning focuses more on mechanism rather than theory, what's more important is that we are lack of a set of scientifically available monitoring-evaluation-warning techniques. In order to solve the above problems, this paper systematically analyzes and discusses the objectives and connotation of monitoring-evaluation-warning of national spatial planning, and on this basis, it constructs an application model system that covers the whole life cycle of monitoring-evaluation-warning of territory spatial planning business supported by new information technologies ("ABC" technology), such as artificial intelligence, big data and cloud computing. Finally, combined with the case of information system construction, the paper introduces the important supporting role of monitoring-evaluation-warning of territory spatial planning model system based on "ABC" technology to realize the territory spatial planning "dynamic monitoring, accurate evaluation and timely early warning". The main conclusions of this paper are as follows: (1) Monitoring, evaluation and early warning of territory spatial planning are indispensable technical links in the implementation and supervision of spatial planning, and the three are logically progressive and technologically support each other. (2) Three kinds of model systems are put forward: the dynamic perception and rapid identification model system of spatial information integrated with multi-source big data, the comprehensive evaluation model system coupling human activities and natural environment, and the land simulation and prediction model system based on artificial intelligence. (3) The practical application of three kinds of models in the information platform such as the territorial space change monitoring system, the smart planning big data decision-making platform and the 'Inteplan' information system for implementation and supervision of spatial planning embodies the important role of the model in territorial space control and governance as well as natural resources supervision.

Key words： spatial planning; monitoring-evaluation-warning; artificial intelligence; big data; cloud computing

自然资源部成立以来，多次强调建立国土空间规划动态监测评估预警机制，加强规划实施监督，提高空间规划严肃性、科学性、落地性的重要意义[1⇓-3]。国土空间规划监测评估预警既是保障当下规划实施成效、强化空间用途管制的重要手段，更是面向未来实现“可感知、能学习、善治理、自适应”的智慧规划转型的关键支撑[4⇓-6]。无论是从完善国土空间规划体系的层面，还是提升国土空间治理能力的需要来看，建立国土空间规划监测评估预警技术体系都是非常必要且迫切的。
当前，针对国土空间规划监测评估预警的相关研究主要聚焦于如何建立工作机制层面，而对监测评估预警理论与技术方法的研究缺失，是阻碍建立完善的国土空间规划实施监督体系的重要原因[7,8]。有鉴于此，本文结合新时代国土空间规划体系下建立规划实施监督机制的要求，在阐明国土空间规划监测评估预警内涵逻辑的基础上，提出基于人工智能、大数据、云计算等新技术的监测评估预警模型体系，并构建以该模型体系为支撑的监管决策应用系统，以期为厘清监测评估预警工作本质、增强监测评估预警科学性提供理论与技术支撑，为完善国土空间规划体系、提升国土空间治理能力提供参考借鉴。

1 监测评估预警研究进展

在规划实施监测评估机制与技术体系构建方面，国内外均已有一定探索。国外对规划监测评估的探索起源于1960年左右，随着规划理念的发展，静态的蓝图式规划逐渐无法满足规划实施需要，Pressman等[9]率先提出“规划偏移”的概念。随后西方学术界围绕城市规划评估开始长期研究与探索，不断丰富规划评估的理论体系与技术方法。在实践应用中，美国于20世纪70年代就针对密西西比河流域规划构建了实施监测评估体系，其内容主要包括水质监测、地质灾害监测、土地覆盖遥感监测、地理信息系统构建等[10,11]。英国在1990年开始实施“政策评估”，并在2000年后逐步确定规划实施监测报告制度在规划体系中的法定地位，同时构建了一套反映空间资源、经济发展、自然环境等内容变化的规划实施成效监测指标体系[12]。可以看出，以美、英等为代表的西方国家在规划发展历程中，都较为重视规划监测评估在各自规划体系中的作用，并形成了相应的工作机制。
相较于国外，国内对规划实施监测的研究起步较晚，大体是从20世纪90年代左右，土地利用规划、城乡规划、主体功能区规划等各类空间性规划逐步开始探索规划实施监测评估机制。在土地利用规划方面，原国家土地管理局于20世纪90年代末开始借助遥感手段来监测土地利用变化情况，并逐步形成以3S技术为核心的监测预警技术体系，为土地利用规划的实施监督提供了科学的技术手段[13]。在城乡规划方面，原建设部于2002年启动了“全国城市城市规划监督管理信息系统”建设试点工作，并选取南京、保定等多个城市开展城市规划动态监测工作[14]，且同样是以3S技术为支撑，重点对城乡建设活动和变化进行监测，此后随着大数据等各类新兴技术的崛起，城市总体规划实施监测预警技术手段愈发丰富。在主体功能区规划方面，自2010年底中共中央国务院发布《全国主体功能区规划》以来，各省相继部署了有关工作。其中江苏省在主体功能区监测工作中提出“空间结构监测”与“规划实施评价”相结合的工作模式，并构建了江苏省特色监测指标体系[15]。
总体而言，在国内外半个多世纪的实践探索中，涌现出多元的规划实施监测理论、方法与机制，都为当前中国国土空间规划实施监督机制建立提供了有益的借鉴经验。然而无论是国外还是国内，早期都存在各类空间性规划不够协调、无法形成规划合力，从而影响规划实施成效的问题。尤其是国内各类传统规划监测评估的对象、方法、机制都存在差异，并未形成统一的规划实施监督工作机制与技术体系，极大地制约了国土空间资源管控，使规划实施成效大打折扣。因此，面向现阶段构建统一国土空间规划体系，以促进空间高质量发展的现实需求，亟需加快建立新时代国土空间规划实施监督机制，构建完善国土空间规划监测评估预警技术体系。

2 对监测评估预警内涵的理解

国土空间规划不同于以往的土地利用规划、城乡规划等，其在综合性、系统性等方面远超传统空间性规划，要实现国土空间高效管控与治理，有赖于坚实的科学理论支撑。因此厘清国土空间规划监测评估预警内在本质，明确其目标与路径，既是开展相关技术研究应用的必要前提，也是强化规划实施监管的重要科学基础。
国土空间规划监测评估预警是开展规划实施监督的具体手段，对规划实施过程与状态的监督主要从监测、评估、预警三个方面展开，即通过构建针对重要控制线与重点区域的监测评估预警指标和模型，实现国土空间规划实施的动态监测、定期评估与及时预警。动态监测的重点在于监测的实时性，尤其是对重要管控边界以及约束性指标而言，需要快速广泛的采集多源数据，为动态分析国土空间要素变化提供支撑；定期评估的重点在于评估的精准性与常态化，针对国土空间规划“一年一体检，五年一评估”的体检评估需要，能够对底线管控、结构效率等多维度的规划评估指标进行精准分析评估，便于掌控国土空间开发保护现状与实施情况；及时预警的重点在于及时性，尤其是对潜在可能违反重要控制线与约束性指标警情的提前预判告知，是遏制规划偏离现象的重要手段。
综上所述，国土空间规划监测、评估和预警都是规划实施监督不可缺少的技术环节。监测是国土空间规划监督监管的基础，通过多样化的信息采集手段，实时获取国土空间诸多要素的变化，从而实现对国土空间保护和开发利用行为的全流程监管，因此监测本质上是对国土空间的感知，而感知的目的则是为了更好地评估与预警。一方面，通过获取长时间序列的动态监测信息，对国土空间开发利用现状以及规划实施成效、目标等进行动态评估，从而精准判断规划是否合乎预期，为国土空间规划编制动态调整完善、底线管控等提供依据。另一方面，监测与评估的相关成果，又进一步为国土空间规划及时预警奠定了前置基础，通过对监测到的国土空间要素变化情况或规划评估的状态分析，结合一定的预警规则，对有突破重点管控边界或约束性指标风险的情况及时预警，便于部署相应的行动决策。通过持续的监测评估预警，形成国土空间规划监督监管闭环，亦即从规划“感知”到“决策”的行动路线，助力“可感知、能学习、善治理、自适应”智慧规划目标的实现。

3 基于新技术的监测评估预警模型体系构建

3.1 “ABC”技术基础

国土空间规划新技术的应用是保障监测评估预警质量与成效的重要基础。当前以大数据、人工智能、移动互联网、物联网、高性能计算、虚拟仿真等为代表的一系列信息技术，已逐渐在国土空间规划相关工作中崭露头角[16,17]。其中，由人工智能（Artificial Intelligence）、大数据（Big Data）、云计算（Cloud Computing）（简称“ABC”）构成的“ABC”技术体系（图1），对监测评估预警具有重要支撑作用。
图1 “ABC”技术逻辑关联

Fig. 1 Relationship of "ABC" technology

人工智能具备自我学习、自我成长的特征，可基于对大量数据的深入学习与分析，辅助识别与判断国土空间变化特征、规律以及趋势[18]；大数据蕴涵丰富的信息资源，且更新速度快，能支撑多维、全面的国土空间运行感知，辅助挖掘空间发展特征，增强对物质空间与流动空间的认识[19,20]；云计算具备分布式、高性能的特点，可支撑海量多源大数据的存储、处理，以及人工智能模型的高速并行运算[21]。整体而言，人工智能、大数据与云计算三者之间是紧密相连的，没有云计算提供的分布式存储、处理与计算能力，则无法支撑国土空间大数据的高效分析与挖掘。同样，没有大数据提供的海量数据资源，人工智能算法也没有足够的训练样本，无法学习与推演国土空间变化趋势与规律。因此，国土空间规划监测评估预警需要依托“ABC”技术的有机结合，以此支撑国土空间规划智慧化转型，促进监测评估预警科学化、精准化。
综上，本文以“ABC”技术为核心，重点发挥人工智能与大数据的技术优势，构建国土空间规划监测评估预警模型体系，为实现国土空间规划的动态监测、精准评估与及时预警夯实技术底座。

3.2 国土空间规划监测模型体系

国土空间规划监测的核心是对国土空间信息的感知，当前以卫星遥感、航空摄影、物联网、互联网等典型技术为主构成的“天—空—地—网”一体化监测网，是国土空间信息感知体系的关键组成部分，国内已有不少研究运用相关技术辅助规划监测。如利用遥感影像与机器学习算法对违法建设行为进行动态监测[22]，或基于街景影像、城市兴趣点（POI）、交通刷卡、手机信令等大数据分析人类时空活动特征，监测城乡运行动态、区域联系强度等[23⇓-25]。
总体上各类国土空间规划监测方法可以概括为：通过空间信息感知手段采集多源时空数据，并基于此构建应用分析模型，最终实现对自然空间或人类活动状态、规律的监测。
一方面，在监测过程中要根据监测目标与对象的不同，选取合适的数据感知手段。对于永久基本农田、生态保护红线等自然空间管控要素的监测，可充分发挥卫星遥感、航空摄影等方法监测范围广、数据周期短、数据信息丰富的优点，定期采集多时相遥感影像，提取地表信息变化；对于人口活动强度、区域联系度等人类活动信息的监测，可采用手机信令、交通刷卡、互联网等可以反映人口时空结构、情感变化规律的数据，从人的活动、感受等维度监测城乡运行体征。
另一方面，要充分运用大数据、机器学习、深度学习等技术，结合监测对象的表现形式与变化特征，构建融合多源大数据的空间信息动态感知与快速识别模型体系。模型体系由国土空间信息智能提取模型与城乡运行体征监测模型两类模型构成，其中国土空间信息智能提取模型主要以遥感影像数据为基础，对水体、植被、耕地、建筑等要素进行高精度提取，用于国土空间规划中对重点管控边界与要素的监测。城乡运行体征监测模型是以新兴大数据为基础，通过融合空间分析、定量分析、语义分析等分析方法，从多源异构的人类活动监测数据中挖掘人类活动特征规律。两类模型互为补充，实现对国土空间自然信息与人类活动信息的全面监测，为国土空间保护与开发利用监测提供支撑。
国土空间规划监测模型体系架构如图2所示。其中，国土空间信息智能提取模型是以随机森林、支持向量机等机器学习算法以及卷积神经网络、全卷积网络、生成式对抗网络等深度学习算法为支撑，通过对遥感影像纹理、特征的学习训练，进而具备精准识别地表要素的能力，从而辅助自然资源与国土空间要素的快速监测。而对于城乡运行体征监测模型，其更多是通过对海量人类活动与城乡运行数据的综合分析与挖掘，运用空间分析、语义分析、对比分析等分析手段来实现对人类活动空间规律、变化趋势特征的识别分析。总体而言，构建融合多源大数据的空间信息动态感知与快速识别模型体系，是实现国土空间规划动态监测必要前提，尤其是在国土空间底线管控要素方面，需要充分应用人工智能手段，实现智慧监测。
图2 国土空间规划监测模型体系架构

Fig. 2 Monitoring model framework for national spatial planning

3.3 国土空间规划评估模型体系

国土空间规划评估是监测评估预警的核心工作，主要包括现状评估与实施评估，其重在评估规划实施成效与规划目标之间差距。传统的规划评估主要为城市总体规划实施评估，受限于数据获取范围小、技术方法落后等问题，评估方法以定性分析为主，难以保证评估的客观性与科学性，致使评估结果往往流于表面，无法准确地反映规划实施的真实成效[26,27]。
随着规划评估理论与方法的不断成熟以及新兴技术的发展完善，规划评估方法逐渐由“定性”走向“定性”与“定量”相结合的道路。当前规划评估主要有三种方法：指标体系法[28]、GIS分析法[29]以及社会影响调查法[30]，各类方法应用基础广泛、各有优劣，但无论是侧重指标构建的指标体系法、侧重空间分析的GIS分析法还是侧重公众意见搜集的社会影响调查法，在评估过程中都需要庞大的数据资源做支撑，这是开展定量评估的基础。而且，规划分析评估也有赖于定量化算法模型提供技术支持，以保证评估结果的科学性与客观性。
当前海量的多源时空大数据、丰富的地理空间分析方法以及社会公众对空间规划关注度的提升，都为动态精准的国土空间规划评估提供了有力支持。新时代的国土空间规划评估应将传统的指标体系法、GIS分析法以及社会影响调查法等融合，在充分考虑物质空间与人本空间的基础上，以动态更新、种类丰富的多源大数据为支撑，基于大数据分析、空间分析、人工智能等技术方法，构建耦合人类活动和自然环境作用的综合评价模型体系，进而科学客观、精准智能地实现国土空间规划现状评估与实施评估。
耦合人类活动和自然环境作用的综合评价模型体系如图3所示。在基础支撑分析方法上，以GIS空间分析以及专项主题分析为主，前者通过叠加分析、插值分析、空间自相关等分析手段支撑各类空间类评估模型的构建与运算；后者则主要以情感分析、社会网络分析、图片分析等支撑对人类活动情感、规律的分析。在评估模型上，以两大分析方法为基础，根据国土空间规划编制重点内容，从空间格局与结构、公共空间与服务、基础资源与环境、底线管控与约束以及自然与历史文化五个方面，构建涵盖人口、交通、产业、用地、环境等多个维度的规划评估模型，从而实现对国土空间开发利用现状、规划实施成效的全面评估。
图3 国土空间规划评估模型体系架构

Fig. 3 Evaluation model framework for national spatial planning

3.4 国土空间规划预警模型体系

国土空间规划预警是监测评估预警工作的最后一环，不同于监测评估主要是面向空间规划发展现状的持续性监测以及阶段进展的评估分析，规划预警是以当下监测数据、评估结果等为依据，实现对违反国土空间开发保护利用要求行为的预警，通过事前预判与防御，阻止破坏国土空间安全的现象发生。传统规划实施监管中，对于违法用地监管多为对违法事件的事后处置，缺乏对违法现象的精准识别与预判能力，只能在违法现象发生后，做补偿性的处置措施，既增加了规划监管的成本，又无法保证规划实施的成效。
事实上，面对国土空间开发利用管控预警的需要，已有大量学者围绕城镇扩张、耕地保护、粮食安全、生态环境安全、土壤污染防治等领域开展了以土地利用变化为主的预警方法研究[31]。研究方法包含时间序列分析法、灰色预测法、回归分析法、系统动力学模拟、贝叶斯网络模型等[32]，总体上多数预警方法都是通过运用相应的预测分析模型，对未来一定时期的土地空间发展结构、形态、规模等进行模拟，再结合特定的预警规则，实现对空间开发利用情况的警示预警。这些方法研究都对构建情景模拟预测模型体系，以辅助对规划重点管控要素变化的及时预警起到较强支撑作用。
情景模拟预测模型是以情景分析、机器学习、深度学习等技术为主，通过对土地类型特征、变化影响因子以及其历史演变规律的分析，预测土地未来变化趋势，从而实现对未来土地利用变化的模拟推演。当前使用较为广泛的情景模拟模型包含马尔科夫模型、元胞自动机、系统动力学模型、CLUE-S模型、FLUS模型、FLUS-UGB模型以及Multi-Model模型等[33,34]。如FLUS-UGB模型是一种耦合了人工神经网络、系统动力学、元胞自动机等算法的城镇空间发展模拟模型，通过综合考虑自然条件、社会经济、政策规划等影响城镇发展的驱动与限制因素，动态模拟城镇空间时空演变过程，预测一定时期内城镇空间形态与结构[35]，该模型可用于辅助判断城市增长侵占生态保护红线、基本农田控制线等管控区域的可能性，从而支撑重要控制线的变化预警。
基于人工智能的国土空间模拟预测模型体系如图4所示。总体上，通过耦合各类机器学习与深度学习算法，构建以土地利用变化模拟为代表的国土空间多情景模拟模型。一方面可以支撑生态保护红线、永久基本农田等重要控制线的管控预警；另一方面，相关分析模拟结果也可用于辅助国土空间规划约束性指标、资源开发利用限制的趋势预警，通过结合国土空间规划监测信息，构建相应的预警规则，进而对国土空间开发强度、土地资源利用压力等指标和内容变化进行严格的管控，从而更好地辅助国土空间用途管制与底线管控。
图4 国土空间规划预警模型体系架构

Fig. 4 Warning model framework for national spatial planning

3.5 国土空间规划监测评估预警模型总体架构

本文以上述“ABC”技术为支撑，融合国土空间规划监测、评估、预警模型体系，构建由基础资源、数据资源、算法模型以及业务应用四个层级所组成的模型总体框架（图5）。
图5 国土空间规划监测评估预警模型总体架构

Fig. 5 An overall framework for "monitoring-evaluation-warning" models for national spatial planning

（1）基础资源
基础资源是监测评估预警模型构建、计算、应用的底层支撑，通过云计算技术对底层的计算资源、网络资源与存储资源进行管理和调度，满足多源大数据的分析挖掘、存储传输、复杂算法实现等应用需求，为国土空间规划监测评估预警夯实基础。
（2）数据资源
数据资源是以“天—空—地—网”一体化数据感知网络为基础，对国土空间地理环境信息与城乡运行活动信息进行全面感知，汇聚遥感影像、地质地貌、气象环境监测、手机信令、POI等多源异构大数据，形成监测评估预警数据资源库，作为模型运算分析的“原料”，通过数据规整处理、融合分析等手段，支撑国土空间信息提取挖掘。
（3）算法模型
算法模型作为国土空间规划监测评估预警的核心技术层，主要由以人工智能为代表的机器学习与深度学习模型、大数据分析模型以及空间分析模型构成。其中人工智能模型主要用于支撑地表信息的变化监测预警，大数据模型与空间分析模型则重点用于国土空间人地关系、人口活动等方面内容的评估。三类模型既能辅助监测评估预警专题分析，同时也可通过不同模型的有机组合，形成支撑复杂规律挖掘的复合型模型，更好地辅助智慧国土空间规划监测评估预警。
（4）业务应用
业务应用是国土空间规划监测评估预警模型应用导向的具体体现，在云计算、大数据与人工智能所提供的算力、数据以及算法支撑下，面向国土空间规划动态监测、精准评估与及时预警的应用目标，发挥监测评估预警模型的科学性、实用性与适用性，辅助自然资源与环境快速感知监测、国土空间实施成效细化评估、底线管控预警等。

4 国土空间规划监测评估预警模型应用

国土空间规划监测评估预警模型在技术层面为监测评估预警工作提供了基础支撑，面向实际业务应用需要。由于许多算法模型的构建与分析具备一定专业门槛，不利于非专业人员快速掌握应用。因此，通过构建信息化系统，将各类模型封装集成为可便捷交互应用的产品，一方面是降低模型学习与应用难度的重要手段，另一方面，自然资源部于2019年11月印发的《自然资源部信息化建设总体方案》也强调了要建立基于大数据的自然资源的态势感知、全时全域监管与决策支持信息化机制，构建自然资源监管决策应用体系。国土空间规划监测评估预警模型正是支撑相关监管决策应用构建的重要基础与前提[5]。以下介绍了集成不同模型的应用系统在辅助国土空间规划态势感知、综合评估、形势预判等方面的实践。

4.1 动态监测：国土空间要素变化监测系统

国土空间要素变化监测系统（图6）是以多源遥感影像数据为基础，结合机器学习与深度学习算法，集成了涵盖土地、建筑、水体、植被等多种高精度地物提取模型，可辅助自然资源与空间规划要素变化精准监测。如在建筑物变化监测方面，系统可通过建筑物变化监测模型，实现对区域建筑物轮廓、面积、高度等信息变化的识别监测，对于生态保护红线、永久基本农田等重点管控边界内国土空间开发利用行为的动态监测具有较强的支撑作用。
图6 建筑物变化信息在线提取

Fig. 6 On-line extraction of building change information

以广东省某市农房违建监管为例，该地区以往在自然资源执法督查工作中常常面临违法用地监管不及时、定位不精准等问题，造成部分耕地被非法侵占，对永久基本农田保护造成极大威胁。通过分析违法建筑特征，以定期更新的高分辨率遥感影像为基础，构建基于深度学习方法的建筑物变化提取模型，并集成于国土空间要素变化监测系统，可辅助业务人员自动提取分析违法建筑图斑，便于当地监管决策部门实时动态掌握重点区域国土空间开发利用情况，提升自然资源执法督查效率，提高国土空间管控能力。

4.2 精准评估：智慧规划大数据决策平台

智慧规划大数据决策平台（图7）是以大数据集成应用为驱动，智能化辅助国土空间规划评估为目标，通过构建面向自然资源评价与人类活动评估相关的算法模型，满足规划精准评估的应用需求。平台针对国土空间规划现状评估、实施评估的自动分析评估需要，利用手机信令、交通刷卡、POI、工商主体等大数据，搭建了包括城市人口、职住空间、城市交通、城镇体系、公共服务设施、城市用地分析等模块的大数据规划分析模型，为规划业务人员提供辅助支撑，提升规划评估科学性与合理性。
图7 职住空间分析评估

Fig. 7 Analysis and evaluation of occupation and living space

以湖北省某市规划实施成效评估为例，在城市空间格局或结构方面，以往通过传统静态数据进行分析评估，多存在“见地不见人”、空间粒度不够精细等问题，无法准确衡量规划落地真实成效。通过平台提供的职住空间分析模型，结合手机信令、互联网位置服务等人类活动数据，运用GIS空间位置关联聚合、叠加分析等方法，可识别区域的就业空间、居住空间以及职住分离度等信息，进而据此评估城市产业布局是否均衡、交通体系是否完善，支撑对城市宏微观空间的一体化把控，为优化城市空间格局与结构提供依据。

4.3 及时预警：国土空间规划“一张图”实施监督信息系统

国土空间规划“一张图”实施监督信息系统（图8）是开展国土空间规划动态监测评估预警，并为实现“可感知、能学习、善治理、自适应”的智慧规划提供重要基础的信息系统。系统围绕生态保护红线、永久基本农田、城镇开发边界等重要控制线的刚性管控要求以及空间规划约束性指标，基于国土空间情景模拟模型，模拟空间要素的变化趋势，并结合空间分析、趋势预警等方法，可对突破或临近重要控制线的情况进行在线自动化分析预警，为相关决策响应提供依据。
图8 违法用地预警

Fig. 8 Early warning of illegal land use

以湖南省某市生态保护红线监测预警为例，生态保护红线一般具有覆盖面积广、地表要素复杂等特点，要实现红线范围内各类违法用地行为的及时预警，仅靠传统的遥感监测手段不仅监测成本高，且预警时效性难以保证。系统集成了耦合机器学习与深度学习的地理模拟预警模型，在实现土地利用变化现状监测的基础上，通过对未来城市发展空间的模拟预测，识别生态保护红线内违法开发建设的潜在风险区，从而为预测高度非线性、碎片化的违法用地行为提供前瞻性的管控战略支撑，极大地提高了生态保护红线预警的主动性与精准性，助力当地底线管控工作科学高效开展。
上述三个应用系统仅是国土空间规划监测评估预警模型在国土空间规划实施监督工作中的部分应用，面向未来全面构建自然资源监管决策应用体系的需要，该模型体系还可用于支撑如耕地保护监管、国土空间生态修复监管、自然资源开发利用监管、自然资源执法和督察等相关应用的构建。可以预见，通过当前在国土空间规划监管中的实践应用，不断完善该模型体系，并逐步推广至自然资源全线管理业务，最终形成自然资源监管决策模型体系，实现从空间规划实施监督到自然资源决策监管的跨越，是监测评估预警模型体系的必然发展趋势。

5 结论与讨论

本文聚焦国土空间规划监测评估预警技术方法的探索，在厘清监测评估预警内涵的基础上，从人工智能、大数据、云计算等新技术如何应用于监测评估预警工作的角度，构建了国土空间规划监测评估预警模型体系。结合实践案例阐述了以信息化手段加强模型应用，支撑国土空间规划动态监测、精准评估与及时预警的思路与方法，总体上构建了集“理论—方法—应用”于一体的监测评估预警框架，主要结论如下：
（1）在理论内涵方面，在回顾国内外监测评估预警发展历程的基础上，系统分析了国土空间规划监测、评估、预警的内涵特点，通过对三者逻辑关系的梳理，明确了监测评估预警支撑国土空间规划实施监督的技术路径，一定程度上弥补了当前国土空间规划监测评估预警理论研究较为缺乏，内涵思路模糊不清的不足，为丰富并完善国土空间规划监测评估预警理论基础提供了借鉴。
（2）在模型体系方面，提出了基于“ABC”技术的国土空间规划监测评估预警模型体系。其中，融合多源大数据的空间信息动态感知与快速识别模型体系，可有效解决国土空间信息感知能力匮乏与效率低下的问题，实现大范围复杂地理环境多要素目标的快速监测；耦合人类活动和自然环境作用的综合评价模型体系，能有效兼顾空间变化和人类活动以及自然环境的相关作用，智能分析揭示国土空间演变的复杂规律，进而实现国土空间规划精准评估；基于人工智能的国土空间模拟预测模型体系，能够较为准确地模拟国土空间演变格局与趋势，为国土空间底线管控提供科学合理的预测结果。基于三类专题模型构建的国土空间监测评估预警总体技术框架，可为国土空间规划实施监督提供结构化的技术支撑。
（3）在系统应用方面，通过智能化监测评估预警模型在国土空间要素变化监测系统、智慧规划大数据决策平台、国土空间规划“一张图”实施监督信息系统等信息平台中的实践应用，凸显了该模型体系在国土空间规划实施监督中的应用价值，同时也反映出在未来自然资源监管、国土空间管控信息化建设工作中耦合智能监测评估预警模型的重要性。
总体而言，本文所构建的监测评估预警模型体系弥补了当前国土空间监测评估预警技术体系不够完善、实现路径不够清晰的问题，为提升国土空间规划实施监督效能、完善国土空间治理体系提供了技术参考。同时该模型体系的应用也是促进国土空间规划智慧化转型的重要抓手，对于更好地理解并开展智慧国土空间规划工作，加快实现“可感知、能学习、善治理、自适应”的智慧规划，具有较强的参考与实践意义。但由于国土空间规划监测评估预警仍处在探索发展期，其理论基础研究尚不深入，相关实践案例也较少，面临空间规划转型时期的技术与应用革新需求，需要进一步加快相关领域的研究探索。一方面，在监测技术上，需要尽快构建“天—空—地—网”一体化监测网络，完善国土空间信息感知体系，尤其是加快探索运用物联网、互联网技术对城市空间运行信息的感知方法，弥补传统规划监测中“重地不重人”的短板。另一方面，要充分运用人工智能、大数据等新技术的优势，构建针对监测评估预警实际业务需要，管用、好用的算法模型，并通过建设相关信息化系统发挥监测评估预警模型体系的应用价值，在实践中优化完善模型体系，进而使模型更好地支撑自然资源监管决策工作。

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