成都市低效用地识别的关键技术和应用探索

我国经历了改革开放40余年的快速增长后,城市发展由“增量扩张”进入“存量优化”的阵痛变革期,挖掘存量空间价值,推动低效用地再开发成为当前各大城市高质量发展的必然选择。

我院牢牢把握城市发展规律趋势,紧跟低效用地再开发政策导向,长期根植于低效用地识别和再利用领域,基于《城镇低效用地的认定、识别及处置经验借鉴》《基于多源数据的城市存量低效用地识别方法》《基于电力数据的低效商业服务业设施用地识别方法》等前沿探讨和课题研究,形成了一整套关于各类低效用地识别的关键技术体系,并实践运用于《成都市“中优”区域城市有机更新总体规划》《武侯区有机更新总体规划策划方案》《武侯区华西坝更新单元实施规划》《锦江区四圣祠片区城市有机更新实施规划》《成都市工业空间布局规划》等系列规划编制中,同时也系统运用于成都市更新单元划定、低效用地“标图建库”、低效用地分类再利用指引等更新实操工作中。

一、低效用地识别的关键技术

在低效用地识别层面,我院创新采用宏观识别与微观摸查上下结合的工作方法。即在市级层面,构建一套基于传统行业数据和多源大数据支撑的技术体系进行低效用地的初筛,初步确定低效用地分布特征,区(市)县根据分布特征从微观地块尺度进行具体情况摸排校验,上下联动识别低效用地。

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图:低效用地上下结合的工作方法

低效用地识别的关键技术层面,我院结合城市发展脉络,从空间效率、经济活力和环境品质三个维度,构建与老旧居住区、低效工业仓储区和低效商业区三类低效用地相匹配的26项评价指标体系,获取容积率、建筑年代、经营状况等传统行业数据和电力数据、手机信令、遥感影像、高德POI等多源大数据,针对点状、块状、栅格和电力等多元数据类型,明确处理精度要求和方法,有效建立大范围、高精度识别低效用地的技术方法。

表:26项评价指标一览表

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(一)老旧居住区识别的关键技术

老旧居住区识别包含三大关键技术,在获取多元数据基础上,基于地形图进行叠加分析技术、利用遥感影像识别城中村及棚户区技术和根据建设强度、配套设施等核心指标进行主成分分析技术。

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图:老旧居住区识别方法

基于地形图的叠加分析和遥感影像技术运用是老旧居住区的一次筛选。通过地形图构建全域建成区居住建筑的三维模型,叠加建筑年代、建筑材质、建筑结构等数据量化分析,筛选识别出建筑年代在2000年前建成,建筑结构为土、木、砖的老旧居住区。

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图:老旧居住区建筑年代分级(中优区域)

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图:老旧居住区建筑结构分类(中优区域)

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图:利用遥感影像识别城中村、棚户区

深度运用遥感影像技术识别城中村、棚户区,在收集大量与城中村、棚户区相似的遥感卫片基础上,根据城中村、棚户区建筑特点,制定筛选标准,利用地物的光谱信息和空间特征,分类提取屋顶与绿化波段、分析建筑肌理,通过“影像处理-位置识别-决策树”的流程,有效识别布局散乱的城中村、棚户区。

二次筛选注重空间环境品质的识别,基于人口数据、高德POI数据、手机信令数据等从建设强度、使用情况和配套设施三个方面构建评价指标,通过分级分类处理实现各项指标标准化,进而计算出主成分及及其权重得出地块得分,通过自然断点法筛选后老旧居住区并与之前结果叠加,形成最终老旧居住区评价结果。

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图:老旧居住区主成分分析流程

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图:老旧居住区科教文体卫覆盖分级图(中优区域)

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图:老旧居住区开敞空间覆盖分级图(中优区域)

(二)低效商业区识别的关键技术

低效商业区识别包含两大关键技术,即通过电力数据进行空置率分析技术,利用人群活力、高德POI数据等进行主成分分析技术,有效评估空间活力,实现经济效益导向的低效商业区识别。

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图:低效商业区识别方法

在电力数据运用方面,根据各业态电力使用数据,同步采用“POI-建筑-用地-格网”分析确定不同区域零售商业、批发市场、商务办公、等细分行业用电特征。结合成都用电标准与用电规律,明确细分行业低效用地标准值,有效分析空置率,识别低效商业用地。

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图:利用电力数据识别低效商业区

在经济效益评价方面,同样采用主成分分析法进行,主成分权重计算时侧重能反映经济效益的空置率、人群活力、经营状况等指标。具体数据利用方面,通过高德POI数据分析城市内部不同区域、不同类型企业数量以及配套设施的分布;通过手机信令数据、热力图数据分析不同时空的人群活动频率、不同区域间人口流向、不同商业类型人气程度;通过租金数据、租售水平等分析区域经营状况等。

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图:低效商业区主成分分析流程

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图:POI设施分布(老城区域)

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图:手机信令数据分析(左白天 右夜晚)(老城区域)

 

(三)低效工业仓储区识别的关键技术

低效工业仓储区识别是在产业政策导向和环境保护导向下进行,不符合产业政策导向、工业集中区及物流园区外和连续三年受到环评处罚的企业所在地块均直接识别为低效工业仓储区。不在以上范围的其他低效工业仓储区识别涉及一项关键技术,即通过地均产出效益的核心指标聚类分析技术,有效识别低效工业仓储区。

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图:低效工业仓储区识别方法

    以新都区工业和物流区为例,对亩均税收和亩均产值进行聚类分析,将亩均产值低且亩均税收低聚类类型识别为低效工业仓储区。同时叠加容积率和建筑密度分析,识别需提升土地利用强度,实现节约工业用地的低效区域。

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图:低效工业仓储区聚类分析结果(新都区)(过程稿)

二、低效用地识别关键技术的应用

(一)应用于“中优”区域低效用地的识别

我院编制《成都市“中优”区域城市有机更新总体规划》时系统运用老旧居住区、低效商业区和低效工业仓储区识别的关键技术,经过初筛发现,老旧居住区主要集中在两江抱城的历史古城区域,以及由于城镇化进程被纳入城市的场镇和部分城中村区域;低效商业用地零散度高,相对集中在城市北部和东部,契合当前城市的产业分布,城市北部和东部零售市场和专业市场较为集中;工业仓储主要集中在绕城高速的两侧,这是本世纪初成都老城区经历的“退二进三战略的结果,工业区向绕城两侧集中导致。

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图:利用大数据识别低效用地

(二)应用于“中优”区域更新单元划定

更新单元划定是推动低效用地高效再利用,实现片区综合开发的关键。当前,市规自局明确更新单元划定前提为低效用地面积占比不低于30%,且低效用地应类型划分、位置分布应准确。我院运用各类低效用地识别的关键技术,校核检验更新单元划定是否符合要求,有效甄别各更新单元内低效用地类型、分布正确与否,协助市规自局科学划定更新单元。

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图:“中优”区域更新单元划定(过程稿)

(三)应用于低效用地的“标图建库”工作

“标图建库”奠定低效用地再利用基础,低效用地入库是其再利用享受支持政策的前提。当前市规自局已有序铺开低效用地的“标图建库”工作,已实现基于我院低效用地识别的关键技术,厘清各类低效用地数据入库标准。数据库有效集合了各类低效用地的用地现状、规划功能、权属情况、建设情况等信息,可实现精准评估低效用地其再利用的价值和难度。

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图:低效用地标图建库

(四)应用于低效用地分类再利用指引

依据低效用地识别的关键技术,有效掌握每处低效用地特征,指引其再利用方向。聚焦优化改造和拆旧建新两种更新方式,围绕产权变不变、性质改不改、建筑拆不拆、强度增不增、业主迁不迁等核心问题,创新提出一地一策的20种更新情景和适用范围,精准指引低效用地再利用。

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图:更新情景示意

成都市推进低效用地再开发已进入下深水阶段,推进土地节约集约的责任正进一步下沉至区(市)县。我院将继续发挥技术优势,深耕低效用地精准识别、高效利用和运营维护方向,助推形成存量时代低效用地再利用的成都经验。