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业务方案

一、业务需求

立足国土空间规划管理本身，开展涉及国土空间规划管理及其相关的业务体系研究，厘清业务之间的脉络，分析对国土空间规划管理的信息化和智慧化需求，助力规划工作向数字化生态文明方式上转变，为提出可感知、能学习、善治理、自适应的国土空间规划信息化解决方案提供业务需求支撑。面向国土空间规划管理各阶段工作，提出智能化场景和应用点，明确应用方向和导向。

▶ 规划编制方向：服务于国土空间规划编制工作，结合编制需求，研究如何便捷地提供辅助国土空间规划编制的数据成果工具，满足规划研究对数据应用和数据分析的要求。

▶ 规划审批方向：服务于国土空间规划成果审批工作，实现自动化审查工具针对规划编制成果的辅助技术审查，实现对审查各阶段成果的规划编制成果的管理和利用。

▶ 规划实施方向：国土空间规划实施涉及耕地保护、生态修复、用途管制、自然资源利用等众多内容，目前已有较多信息系统进行支撑，需进一步提出规划业务管理规则并形成功能服务，供审批系统进行集成，支撑规划实施业务。

▶ 规划监督方向：涉及规划实施责任主体、规划监督与管理部门，在规划实施过程中，需要定期对规划实施情况进行实时监测、定期评估和及时预警，并依此对承担国土空间规划实施的责任主体进行绩效考核，需开展监测评估预警的数据来源、支撑模型和应用场景研究，利用信息化工具支撑及时、科学、准确的监测评估预警。

▶ 对外服务方向：按照面向公众、面向职能部门、面向科研机构等方面，研究国土空间规划服务的信息化手段，明确服务方式和内容。

总体来说，国土空间规划信息化建设要能够有效支撑国土空间规划编制、审批、实施、监测评估预警各个阶段，全面提升空间治理体系和治理能力现代化水平。

二、建设内容

国土空间规划建设内容

01制定配套标准规范

遵守标准化、规范化要求，结合国土空间治理及国土空间规划体系建设要求，自然资源部统一建立下发相关标准规范，用于国土空间规划成果的汇交建库及服务衔接，省、市、县级可在此基础上结合地方管理要求进行拓展。

02构建国土空间规划大数据体系

国土空间规划数据资源，横向涵盖测绘、国土、规划、发改、环保、住建、交通、水利、农业、林业等不同行业，纵向贯穿国家、省、市、县、乡五级。按照数据的不同业务来源，可分为现状数据、规划数据、管理数据和社会经济数据四种数据类型。依据国土空间规划管理需求，对现有数据资源体系进行丰富和完善，引入物联网、互联网等新兴数据，丰富数据来源，形成国土空间大数据体系。

国土空间大数据体系目录

03建设指标模型体系

以坚持目标导向、问题导向和实施导向为总体思路，按照 " 创新、协调、绿色、开放、共享 " 五大发展理念，对接国家 "两个一百年" 的奋斗目标，参考国内外城市指标体系，结合国内发展现状，建立国家级国土空间规划指标体系并完善地方指标内容。

指标体系分层分级构建

按照国家级指标库、省级指标库以及市县级指标库分别建设。

模型分类体系

04开发国土空间规划"一张图"实施监督信息系统

面向政府、自然资源主管部门及相关部门、规划编制/ 评估单位、科研院所、企事业单位、社会公众提供应用服务，包括国土空间规划一张图、辅助编制、辅助规划审批（查）、支撑用途管制、监测评估预警、资源环境承载能力监测预警、公众服务等业务应用系统，从而建立覆盖国土空间规划编制、审批、实施、监测、评估、预警、公众服务全过程的国土空间应用体系，全面提升空间治理体系和治理能力现代化水平。

业务与应用关系

05搭建基础支撑平台

面向不同的业务环节所涉及的不同的应用系统，要实现灵活构建和快速响应，对系统的支撑能力提出了较高的要求，用于保障应用系统的稳定高效运行，支持指标模型管理、数据分析可视化、地理信息应用、大数据分析与应用、成果资料管理、成果质量检查、统一运维管理等。

数据汇交内容及模式

三、实施模式

01数据体系建设

考虑到数据保密以及现有网络建设情况，针对分层分级的国土空间规划数据大体系建设，数据汇交方式如下：空间数据，近期通过光盘形式递交，远期通过国家电子政务内网递交；非空间数据，通过系统实时传送。

02指标体系建设

在总体思路的指导下，指标体系的建设遵循全覆盖、可落实、可定制的基本原则。

▶ 全覆盖：自然资源本底与国土空间开发利用变化状况全覆盖。

▶ 可落实：基于平台构建的国土空间大数据资源，保证数据可提取、指标可计算、监测可落实。

▶ 可定制：建立一套国土空间监测基础指标，根据规划与监测监管目标需求可组合、可定制。

03模型研究与管理

▶ 模型研究：模型研究主要依托国土空间规划相关科研单位开展。应以问题为导向，开展模型的研究。对单模型而言，应形成模型说明、指标体系、计算公式和评估标准。

▶ 模型管理：模型研究成果获得后，需利用利用计算机语言，编写应用模型的源程序算子，并通过对各类算子进行编排、管理，构建成适用不同场景的模型，实现模型的建立、测试、运算和监控。

04系统建设

依据相关要求开展系统建设工作。

技术方案

一、总体技术框架

新时代国土空间规划，基于"大平台、微服务、轻应用"的思想进行技术架构设计，充分利用国土空间规划的各类资源，打造具有足够稳定性、开放性、高可用和灵活性，符合IT 主流趋势，跟云计算、大数据等新技术相匹配的技术架构。

▶ 大平台：采用企业级架构，具有足够的稳定性、开放性、高可用和灵活性，符合IT 主流趋势，匹配云计算、大数据等新技术。

▶ 微服务：聚焦于支持系统功能和数据资产的服务化形成信息资产，并通过系统运营持续累积，对外提供服务资产输出，降低后续信息化投资成本、缩短建设周期。

▶ 轻应用：提供更加简便、轻灵的前端应用，满足多端使用、所需即所得。

▶ 数据层：基于关系型数据库系统、文件系统、分布式文件系统汇集形成空间数据资源池、业务数据资源池、内容数据资源池及新数据资源池等多元数据资源，建设操作型数仓、核心数仓以及面向不同业务方向的数据集市，提供国土空间信息资源数据服务。

▶ 平台层：对国土空间规划过程中涉及的业务、指标、模型进行统一管理，包含规则库、指标库及模型库构建，以及对应的管理功能。以国土空间基础信息平台数据资源为基础，充分融合大数据与传统数据，保证数据可稳定获取、指标可持续计算、监测评估预警可落实；在一套国土空间规划"一张图"实施监督的基础指标基础上，根据国家- 省- 市县多级国土空间规划实施和监督要求，实现指标体系可组合、可定制。针对建设安全、绿色、协调、高效、宜居国土的关键问题，通过建立模型和量化分析，辅助开展三线保护、自然资源资产负债、绿色发展、宜居环境等方面的定期评估。

▶ 服务层：采用分布式微服务架构，聚焦于支持系统功能和数据资产的服务化，形成信息资产，对外提供服务资产输出。降低系统的复杂度和耦合度，提升组件的内聚性、敏捷性，降低后续信息化投资成本、缩短建设周期。基于多级时空网格体系的网格时空大数据，提供强大的数据建模和分析能力，为资源环境承载能力评价、国土空间开发适宜性评价和国土空间规划智能服务决策提供了效率更高、成本更低和更人性化的新技术支持，全面提升国土空间治理体系和治理能力现代化水平。

▶ 应用层：提供系统的构建管理和运行管理的支撑服务，以及提供以构建管理和运行管理为基础的业务轻应用，具体包括规划编制、规划审批、规划实施、规划监督和对外服务几个方面的应用。首先，需要基于统一的信息资源目录，对国土空间规划体系内分布式、海量异构的空间地理信息进行整合与管理，实现空间信息的统一组织、统一服务、高效应用。其次，需要针对不同的业务场景，对指标数据提供多种维度的切片分析，自主设计制作各类专题图、统计图表，不仅要考虑数据表现形式的丰富，还要考虑图表之间有效的交互。

二、关键技术

01指标模型支撑国土空间规划"一张图"实施监督

国土空间规划指标体系，是在统一自然资源管理、统一空间规划体系等新背景、新形势下的成果。作为国土空间规划的重要组成部分，指标体系一方面是落实目标、战略和任务，是指导规划实施的重要抓手，另一方面又是国土空间规划监测、评估、预警的重要工具。国土空间规划有着众多可选指标，其指标体系结构完整，指标类型全面，有宏观指标和中观指标、绝对指标和相对指标、预期性指标和约束性指标等多种分类。

由于国家- 省- 市县各层级空间规划的定位不同，对指标体系的侧重也不同，根据多级国土空间规划实施和监督要求，需实现指标体系可组合、可定制，从空间规划指标及自然资源监测要求出发，通过建立模型和量化分析，对自然资源本底和开发利用进行监测监管，强化国土空间管控。针对建设安全、绿色、协调、高效、宜居国土的关键问题，通过建立模型和量化分析，辅助开展三线保护、自然资源资产负债、绿色发展、宜居环境等方面的定期评估。

指标管理和模型管理，均作为国土空间规划"一张图"实施监督信息系统的后台服务，支撑前端应用。指标管理一系列指标和指标值，有一部分指标值计算过程由模型完成，并将指标值写入到指标库中存储。

指标模型赋能国土空间规划

指标由维度值和指标值组成，指标值又分为规划值、标准值、监测值等。指标管理是集指标体系管理，指标计算管理，指标值管理和字典管理于一体，将已有数据指标化，通过指标差异化管理模型构建，对国土空间的多源数据进行监管与计算，实现指标的趋势分析和指标空间可视化研究。

指标体系管理包括对指标项、指标元数据、指标维度以及指标体系进行管理；指标计算管理主要是对指标值计算和指标健康状态计算进行关联模型的配置，以及针对关联模型计算的运行监控；指标值管理主要是对指标监测值和健康状态值进行管理，通过关联模型多次计算，实现指标值历史数据的追踪和查询；数据字典管理由字典类型和字典值管理组成。

指标管理中，指标的属性信息元数据、指标维度、维度组合都不是固定的，普通的关系数据库表设计难以应对，需要利用数据仓库的多维模型技术来实现指标数据的有效管理和快速存取。借鉴数据仓库中星型模型的设计模式，建立多维的数据关系，通过事实表和维表的组合检索，实现指标数据的快速查询。最终，通过整合多数据源的历史数据进行细粒度的、多维的分析，帮助管理者或者业务分析人员做出决策和业务分析报表。

指标管理

模型管理由数据资源、模型管理、任务调度和计算框架组成。其中，数据资源是针对多数据源的采集和存储；模型管理包括模型、算法、模型构建和模型计算的管理，以及针对同一模型的多版本管理；任务调度通过任务调度中心响应外部命令和输入数据，调用运行时服务，获取计算模型，将计算任务按资源分发，对作业流进行编排、监管和干预。计算框架集成了模型运算的环境，接受调度中心分发的任务，进行逻辑运算，产生相应的输出结果。

模型管理的核心是通过对模型、规则、算法的层层分解，实现模型的构建。首先将模型拆解为一系列规则，分为单一规则和复合规则，通过规则之间的编排组装，实现规则的复用，每个规则又通过一系列算法来实现。每个规则的算法和参数支持配置，在模型计算时可对模型的参数灵活调整。

模型运算通过任务来展开，用户不需要关心任务的调度逻辑，只需要实现业务逻辑即可。每次模型运算都会开启一个独立的任务，任务类型包括定时任务和即时任务2 种。任务调度涉及多线程并发、线程池维护、运行时间规则解析、运行现场的保护以及恢复等方面。多任务并发的情况下，需要解决多任务的协调调度问题，保证任务不重复不遗漏的执行。

随着国土空间规划"一张图"实施监督指标模型体系的建设，通过整合自然资源的各类数据，持续完善指标模型体系，全面提升国土空间规划编制智能分析能力、治理实施网络驱动能力和监测评估精准能力，有效支撑起空间规划编制、审批、实施、监测评估预警全过程，全面提升空间规划治理能力和空间治理体系现代化水平。

模型管理

02大数据赋能国土空间规划分析洞察

大数据及其相关的新思维、新技术和新体系的应用，是推进国土空间全域全要素的数字化和信息化，构建国土空间数字化生态，逐步实现"可感知、能学习、善治理和自适应"的智慧型规划、不断提升空间治理体系和治理能力现代化的重要手段。

国土空间规划大数据通过整合基础地理信息数据、社会经济统计数据、规划成果数据、科研成果数据、网络开放数据、物联网大数据等多种数据源，最终构成国土空间规划的新型数据。大数据平台需要基于这些多源数据，依托大数据工程建设体系，提供数据采集、数据处理、分析洞察、数据应用等多方面的能力。

上海数慧大数据平台架构

（1）数据采集能力

数据采集平台基于分布式架构设计，支持离线数据采集、实时数据采集、互联网数据采集等多种采集方式。针对数据库、文件等多种数据源，通过NiFi 采集；针对监控视屏、物联网等实时数据，通过Kafka 进行采集；针对互联网数据，采用Scrapy 分布式爬虫框架进行采集。

（2）数据处理能力

数据处理平台采用多级时空网格的处理方式，将多要素的数据基于多级网格进行汇聚，利用基于内存的分布式计算引擎Spark 进行复杂的数值计算，结合ArcGIS 大数据平台和GeoSpark 的聚合分析、缓冲区分析等空间分析能力，实现了多要素在多尺度网格上的汇聚叠加分析，满足资源环境的承载力及空间开发的适宜性分析等应用需要。

（3）分析洞察能力

数据挖掘平台集成了数十种人工智能算法，提供了机器学习模型的一体化构建工具，可实现时空大数据的探索式分析，为指标分析提供模型支持，辅助开展三线保护、自然资源资产负债、绿色发展、宜居环境等方面的定期评估。

（4）应用展示能力

数据应用平台引入了数据可视化分析和应用展示工具，提供了聚合函数、逻辑函数等多种分析工具和图表、地图等可视化效果，可以实现对模型和指标分析结果的进一步分析，实现分析结果的快速应用展示。

03"双D合一"加强数据可视化联动分析展示

国土空间规划"一张图"实施监督，针对不同的业务场景，需要对数据进行多种维度的切片分析，自主设计制作各类专题图、统计图表，并能快速搭建自定义的信息展示大屏且希望将自己的成果共享到各个层面（团队成员、系统内部）。涉及大量的数据展示以及地图和图表之间可视化联动操作。

目前市场上虽有很多成熟的数据分析平台，但是对用户来说显得较为繁重，上手使用成本也较高，对GIS 数据的分析展示支持也比较弱。而GIS平台的强项是空间展示及拓扑分析，缺乏BI特性。基于这些因素的考虑，我们将数慧地理信息应用平台（DGP）和大数据可视化分析平台（DataEye）进行了深度融合，分别结合DataEye的BI 特性和DGP的强GIS特性，打造轻量级大数据分析可视化平台。

（1）DATAEYE

DataEye 是数慧自主研发的大数据可视化分析平台，主要针对非开发人员做大数据可视化分析页面设计，并且支持其他系统内部嵌套使用—即DataEye 既可作为单独的应用平台，同时又可作为单独的系统模块或系统工具页面供其它系统平台使用。平台特点如下：

DataEye框架图

▶ 轻量：用户操作简单，使用上手更快。

▶ 组件丰富：内置大量常用组件（图表组件、表单组件、地图组件、图形组件、多媒体组件等），满足不同的业务场景需求。

▶ 多类型地图组件：针对于地图展示内置ECharts地图、leaflet地图、arcgis地图、mapbox地图以及数慧DGP平台，以支持不同的地图服务或空间数据的展示。

▶ 地图可视化库接入：地图组件中使用mapbox和deck.gl地图可视化库，极大的增强了地图可视化渲染效果，让数据表现更生动形象。

▶ 组件属性灵活配置：针对于不同组件的不同属性有不同的配置方式，且配置方式体验性较好，用户操作简单快捷。

▶ 定制页面模版：针对不同的业务场景定制不同的页面模版，方便用户使用，并且可定制地图和图表交互能力。

▶ 成果共享：用户可将数据分析成果以网页链接的形式分享给更多人使用。

▶ 多类数据源的接入：DataEye已支持多类数据源的接入，如EXCEL文件、CSV文件、数据库连接、API接口等，保证了数据的真实有效性及实时性。

（2）DGP

DGP是面向国土空间规划领域的地理信息应用平台，除了具备常用的GIS功能，还提供全面覆盖各种应用层次的应用组件。可帮助用户迅速构建能够充分伸缩、并预留任意扩展空间的GIS应用。平台特点如下：

DGP框架图

▶ 多源异构数据接入管控空间数据：支持ArcGIS服务，并支持符合OGC标准地图服务；通过OfficeOnline技术实现Word、Excel等Office文档在线浏览；通过服务对象扩展（SOE）技术实现CAD、ShapeFile等本地文件加载。

▶ 空间服务管控：在应用系统和GIS服务器之间架设管控引擎，通过请求拦截、Token管控、权限解析、图像处理等一系列技术手段，将用户权限与资源进行匹配，确保用户每次请求仅能获取到有权限的数据，从而保障GIS数据安全。

▶ 丰富数据可视化效果：集成了Echarts，将Echarts流向图、热力图等和地图叠加显示；开发Canvas动画插件，实现数据落图的动画效果。

▶ 内容、界面根据用户权限可配置：在前端应用系统里面，用户只能使用自己有权限部分的数据和功能，从而实现内容和界面可配置。

DataEye和DGP融合，显性放大了大数据的可视化展示能力。DataEye接入不同类型的数据源，通过后端数据分析能力自动识别数据源中的数据维度和度量。用户确定维度和度量后，自动绑定组件所需的数据。经过定制页面模版，可将简单的图表和强大的DGP平台进行图表关联，使图表和地图具有联动交互效果。DGP中封装了目前规划行业中常用的地图组件，DataEye和DGP平台建立有效的通信机制，两者在数据表现形式上更加丰富，并具有有效的交互功能。DataEye因为DGP而更美观强大，DGP因为DataEye而更灵活通用。

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