年8月18日，由北京市城市规划设计研究院主导开发的“北京城乡空间发展模型（BUDEM）”顺利通过专家评审，评审专家一致认为，该课题直接面向北京城乡规划实践，建模逻辑清晰，模拟方法合理，界面友好，具有较强的创新性，研究成果达到国际先进水平，同意通过评审。

图1评审会现场

该课题以北京市空间发展的大量数据为依托，直接面向北京城乡规划实践，对空间发展模型的理论和技术架构进行了深入研究，建立了一套多尺度、多维度的城乡空间发展模型（图2）。BUDEM模型由城市扩张模块、土地开发模块（宏观与微观）、人口空间化与属性合成模块、居住区位选择模块、企业区位选择模块以及基于活动的交通出行模块构成，可以对城市扩张与再开发进行模拟，并进行相应空间政策的评估。

图2课题总体框架

课题的主要创新点有以下三方面：（1）从城市扩张与再开发、人口空间化、居住和企业区位选择以及交通出行等方面，实现了跨越宏观、中观和微观等多个尺度的北京城乡空间发展的情景分析与政策模拟；（2）针对普遍存在的数据稀缺情况，借鉴国际经验，自主研发了人口空间化与属性合成技术方法，为微观空间模拟提供了数据支持；（3）将微观主体的空间决策纳入城乡空间发展模拟模型，提高了对空间政策的模拟能力和实际问题的解决能力。

课题历时多年完成，一期年启动，年8月通过专家评审，在多个规划和研究项目中进行了深入应用。二期年3月启动，后续将尝试在院内进行模型的应用。

BUDEM模型在考虑宏观因素的前提下，侧重于研究城市内部的空间自组织过程，即将城市空间增长的总量在不同时期分配到不同的具体空间上。本模型的模拟思路总体上分为两个步骤（图3）：首先在宏观上由政府（或开发商Planneragents）根据宏观社会经济条件确定每一阶段的待开发土地的总量（社会经济因素作为外生变量引入模型）；之后在微观上采用CA的方法考虑各种约束条件，模拟城市增长，基于模拟结果进行拟开发总量的空间分配（Allocation），给出与开发总量相对应的土地的空间分布。

图3BUDEM模型模拟逻辑ModelinglogicofBUDEM

本模型采用Logistic回归和MonoLoop集成的方法获取了CA的状态转换规则，进行了BEIJING的模拟（图4）。并在年的规划方案的基础上分不同的情景，进行了BEIJING的分析与预测。（图5）

图4BEIJING模拟结果BasicscenarioofBEIJING

图5BEIJING基准情景模拟结果BasicscenarioofBEIJING

土地开发模块分为宏观和微观两个部分。

宏观层面：该研究基于北京用地规划许可和年土地使用现状的-年用地变化情况，识别了城市土地扩张和开发空间分布。发现城市扩张用地主要分布于五环以外地区，而城市再开发主要集中于六环以内。（图6）

图6城市扩张与再开发的空间分布

微观层面：在进行土地利用模型的微观模拟时，首先进行了地块划分。叠加年现状和年规划地块，将现状地块依照规划地块进行划分，具体操作是用已规划地块替代同空间位置的现状地块；同时针对得到的大地块（主要在农村地区）进一步细分，最终生成的地块。（图7）

图7地块划分步骤示意

通过设定城市扩张和再开发比例，进行了用地布局的模拟。（图8、图9）

图8城市扩张模拟布局

图9城市再开发模拟布局

本模块提出了一种利用统计数据和相关规则反演个体样本数据的方法（Agenter）。该方法适合中国国情，充分利用已有的统计信息、典型调查和常规规则等多源数据，反演个体样本的属性信息，结合关于个体样本空间分布的统计性描述，进一步将个体样本体现在空间上。反演结果在统计层次具有较高的准确性，可以作为agent输入多主体系统（MAS）进行城市系统微观模拟，是对解决当前城市系统微观模拟中个体数据稀缺问题的有益探索，有望缓解微观模拟在我国乃至国际上应用的数据瓶颈问题。（图10）

图10反演的个体样本的空间分布图

本模块基于UrbanSim系统模型，利用多元离散选择模型技术，在北京市个交通小区的空间范围和分辨率下设定了居住区位选择模型。选择对象覆盖了北京市全市域范围，比较之前的相关研究，即对北京市中心城区的个交通小区的划分，对于选择对象的考查更为全面，对于选址偏好精确度的度量也更加精确。该模块从居民居住区位选择影响因素的理论研究出发，结合规划实践经验，设定了模型中的关键变量，测度了公共服务、市政设施、交通可达性、生活服务设施、就业可达性等区位因素对居住选址的影响机制和强度，特别分析了自有住房家庭与租房家庭、保障房需求群体和商品房家庭对上述因素的敏感度差异。通过对比参数估计结果，发现各类居民的选址偏好存在差异性：普通家庭较低收入家庭更偏好生活服务设施和休闲绿地场所；自有住房家庭更偏好获得房屋产权的隐性权益，租房家庭更偏好交通可达性与就业可达性优良。（图11）这进一步说明，需要以需求为导向，按照居民实际偏好和各类居民间的偏好差异来进行居住用地的空间配置。

图11-1自有住房家庭选址概率分布

图11-2租房家庭选址概率分布

本模块在GIS中整合北京市多个微观空间数据图层，对城市空间仿真模型系统UrbanSim中的现代办公类和社会服务业类企业选址模型进行北京运行环境的设定和参数标定，通过实证结果揭示了现代办公类和社会服务业类企业选址特征。（图12）

图12-1现代办公类企业选址概率分布

图12-2社会服务类企业选址概率分布

人们的出行行为，一般基于个人属性、家庭属性等的差异而有所不同。出行行为在一日中基本体现为由人的活动链引致出的出行链。不同个人（如有无工作或学生）、不同家庭（有车家庭、无车家庭等）的出行链长度及数量也有所不同。该模型结合北京模型维度框架、北京年居民出行调查书等，将本次模型的研究群体类别按家庭拥车情况及个人身份情况划分成六类人群分别进行出行链的统计和分析。

交通分布模型是在出行生成模型的基础上，根据同期的交通设施的规模，利用交通运输费用模型计算的各小区之间的交通费用结果，将各小区的交通出行产生和吸引量转换为各小区之间的出行量。

出行方式选择模型的功能就是在出发地和目的地之间的出行估算不同出行模式的比例。它的主要依据是根据不同模式的出行综合费用及其它的模式特性。与分布模型相同，方式划分模型根据不同的家庭类型和出行目的而建立，其中是否有小汽车可以使用在模式的选择当中起着重要的作用。不同交通运输方式所提供的服务水平将构成方式划分模型的重要因素，同时也反映出采纳的交通运输战略，包括市中心与卫星城之间如何衔接的思考。在本次模式选择模型中，考虑到自行车、电动自行车等出行方式受出行者体能和电池容量的限制，与出行距离有直接关系，这种关系同时也因家庭类型和出行目的不同而有所差异。因此，按不同出行距离使用NLOGIT模型对出行方式选择进行模型参数标定，以提高模型精度。

现有模型分别就自行车、电动自行车、小汽车（含摩托车）、出租车、小货车和大货车进行道路网分配。均采用最短路径法，通过多次的容量限制迭代分配，获取基于各次容量限制分配流量结果进行平均的平衡分配算法。

基于多种建模方法和平台，我们建立了一套微观尺度的城乡空间发展模型（BUDEM2），包括土地开发模块、人口空间化与合成模块、居住区位选择模块、企业区位选择模块、基于活动的出行模块和环境影响模块等：

（1）土地开发模块在识别开发商行为偏好的基础上，考虑了城市扩张和再开发，实现了近期用地布局的情景分析

（2）人口空间化与合成模块可以利用开放数据实现人口空间分布以及居民家庭社会经济属性的推算

（3）居住区位选择模块通过居民的居住区位选择偏好的识别，可以模拟近期的居住区位选择行为

（4）企业区位选择模块通过企业的区位选择偏好的识别，可以对企业的区位变化进行模拟

（5）基于活动的出行模块则是上述城市空间空间模块的下游交通模块，目前实现了出行链的建立和出行方式选择

（1）形成了一套完整的北京市微观尺度的空间数据库系统，包括全市人口空间化与合成结果、地块尺度的现状和模拟结果和基于活动的居民出行链等。

（2）城市模型学术报告会（年6月11日，清华大学）

（3）大数据时代的城市空间发展分析研究学术研讨会（年12月21日）

（4）专题研究报告《城市居住和产业用地空间配置的需求端技术支持研究——基于UrbanSim的北京市中观尺度选址模型及应用探索》（清华大学郑思齐教授研究团队）

（5）基于本项目发表了若干学术论文

（6）用于了北京总规修改专题支持、总规修改之空间模型研究

（7）用于支持院内其他科研课题如公共服务设施选址模型、大模型及区域问题研究、微观交通模型升级等

（8）潜在应用还包括：支持政策评估工作，如支持规划方案的评价（专项、选址、控论、镇中心区）和居住、就业、交通、公共服务设施等政策评价；支持用地和设施选址工作，如支持小尺度的城市再开发工作（如金融街西扩、旧城改造等），支持房地产和企业项目选址，以及支持公共服务设施选址；支持活动和出行相关研究等

“第一类规划师”的故事06连载

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