一、项目背景

我国城市化由快速扩张期逐步转入稳定发展期。由于以往快速发展阶段问题的积累，交通拥堵、环境污染、生态恶化等城市问题凸显。“城市病”严重影响着居民生活质量，制约了经济的进一步发展。《国家新型城镇化规划（2014-2020）》提出新阶段的城市规划与管理需要更加注重“以人为本”的城市发展理念，提升城市的品质内涵。从人的根本需求出发，以综合承载能力为支撑，以体制机制创新为保障，促进经济转型升级和社会和谐进步。2015年全国城市工作会议更进一步提出了转变城市发展方式、完善城市治理体系、提高城市治理能力的需求。

 上海是全国城镇化发展的先行地区，从增量扩张性发展已逐步转为存量更新优化。控制城市规模，优化城市内部结构，逐步着手进行城市更新成为新阶段上海城市建设发展的新目标。这一目标需要上海市全面的把握城市内部的空间建设情况及承载的功能的现状情况，了解各地区的发展特色以及可能存在的发展潜力。

二、项目构思及主要内容

城市是一个典型的复杂巨系统，包含了生产、生活方方面面的数个复杂的子系统。随着城市规模的迅速扩大和城市运行机制的深刻变化，城市的子系统间的关系将更为复杂。为了满足对城市整体进行梳理，应用新方法提升对城市理解的需要，项目提出了体征诊断这一分析模式。采用多源大数据综合评价的方式，利用多维指标体系，依靠专业知识和数据驱动定量评价等方法，多角度定量评价城市实时运行状态。（见图1）

相较于传统的城市规划模式，“城市体征诊断”立足于对城市日常状态的综合诊断，从而评估城市发展的重点问题，总结重要发展趋势，发现城市规律，辅助城市政府的日常管理，支撑核心的决策工作。体征诊断本身暗含的高时效性，多角度评估的要求也使得城市体征诊断更为复杂全面。

项目总体分为两个阶段，第一阶段，通过原始数据的清洗及基础指标的设计形成上海城市体征诊断指数体系，基于指数对上海市各街道进行初步评价；第二阶段，针对上海市重点关注的贴合民生的就业空间与居住空间，展开职住空间的专题研究。（见图2）

三、技术创新

（1）结合体征诊断需求，通过多数据源进行指标设计及清洗计算

城市体征诊断指数体系分为规划国土基础指标、人口普查基础指标、经济普查基础指标、手机信令基础指标、出租车GPS基础指标、轨道刷卡基础指标、房屋价格基础指标7类。结合上海市房屋土地资源信息中心的数据优势构建了城市用地、城市建设、城市人口、城市产业以及城市出行的多维描述。基于这一多维的指数评价体系能够初步对上海市的城市发展现状进行分析。（见图4）

一产企业主要集中在城市的最外围地区及崇明岛地区。从空间分布情况来看上海市的东南部及西南部一产企业较为集中，成片状分布。二产机构则在更为靠近中心城区的外围呈现环状分布。另外，在浦西的北侧有大片成规模的工业用地。大量土地由一产的作业用地转为二产的制造业工厂等。三产企业目前分布较为集中，主要集中在中心城区，也体现出上海市目前整体空间上的服务并未完全形成多中心发展的模式。服务业企业沿江集聚，沿中心城区扩张的趋势明显。(见图3)

（2）以职住为专题切入展开全域小尺度的评价研究

该专题研究在单项评价的基础上，对基础指标进行梳理筛选形成分析指标体系。采用机器学习方法，根据多维分析指标体系对各空间单元进行居住空间聚类和就业空间聚类，识别各空间单元的多维标签特征。如，通过分类算法对上海市各街道的人群活动进行分类，能够识别出明显属于工作地的街道、就业与工作混合街道等不同类型特征的街道。（见图4）

（3）通过识别街道特征及指标间的变动关联形成决策变化模拟

利用监督回归算法定量表征多因素聚类下的聚类决策过程（见图4），反向识别导致街道标签差异化的关键指标因素，建立决策模拟变化模型。通过决策模拟模型提供城市相应要素变化后的结果模拟。(见图5)