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1、浅谈控规全覆盖项目工作控规即控制性详细规划的简称，在规划管理、审批过程中控规起着最直接的指导作用。而广东省控制性详细规划管理条例的颁布实施，明确了控制性详细规划是规划行政审批的必要前提。因此为了不滞后于规划管理和审批，提出了在广州市总体规划的指引下实现控规全覆盖的工作目标。控规全覆盖工作有三个阶段，第一个阶段是将已经审批过的，合法的控规全部上网；第二个阶段是将正在编制的控规按照一定的条件进行整合，然后集中审批，最后上网；第三个阶段是在那些符合总规要求又没有进行控规编制的地区开展新编控规的工作。三个阶段的工作结束就将基本实现控规全覆盖，可以保证规划编制不拖规划管理审批的后腿。控规全覆盖的工作现在
2、进展到第二阶段的末期，在编控规成果的整合已经完成并通过局的技术审查会。自动化中心在第一阶段工作中承担了数据整理、数据建库、数据上网等工作，在第二阶段工作中承担了标准制定、数据审查、数据试建库等工作。在控规全覆盖的工作中，我主要有两点体会，一是数据标准在此工作中所起的重要作用，二是新的工具方法在此工作中的应用所取得的效果。1、严格控制项目全过程的数据标准问题首先，数据标准是比较老的话题，特别是做数据，特别强调数据的标准对后期工作的影响。扔过来一大堆历史数据，说要 1 到 2 周就实现建库，这是个非常难的工作。缺少数据标准是制约着信息化建设的重大瓶颈。在控规全覆盖的工作中，自动化中心从始至终坚持强
3、调数据标准化的制定，并通过密切的和规划编制研究中心合作来尽量深入的参与到具体的工作中。控规数据标准化的实施包含在和数据密切相关的五个阶段中：1.1 整合设计阶段规划编制，标准先行。在控规整合项目任务发布的同时就附文发布了控规整合数据提交标准和数据建库标准。并于前期与控规整合的规划师们密切联系，组织数据标准的培训，使得原本标准不一，格式各异的各个控规能够在一个明确的统一的标准下进行整合工作，极大的提高数据质量，为后期的数据处理、应用打下坚实的基础。1.2 审核阶段整合初步完成后，分批进行了控规整合的初审、终审会议。对整合后的控股的业务、数据标准进行审核。因为数据标准制定的比较早，比较完善，因此自
4、动化中心于审查会议之前就进行了一些数据审查模型的建立，使用 ArcGIS 相关技术设计了快速、简单的数据审查步骤。在审查会议进行中，在业务部门和整合单位分析研究业务上的问题时，就可以快速的对整合单位提交的初审或终审阶段成果数据进行分析和预入库，从而能够在会议结束时与会议的业务处理报告同步形成比较完备的控规整合数据检查报告，对整合单位后期的数据工作提出建议与要求，便于整合单位做数据整理，修正数据与标准不一致的问题。这样就避免了以往控规成果重业务、重效果、轻数据的现象，从控规整合的工作过程中就参与数据的核查，而不是最后提交终审成果时才发现并提出问题。1.3 建库阶段有了前期的大量工作，到建库阶段，
5、控规整合数据成果中出现的问题大为减少，数据质量得到极大的提高。数据标准发布之后，依据数据标准，自动化中心进行了建库工具的设计与开发。在完备的工具的辅助下，标准化的控规整合数据能够及时、高效、准确的进行建库，并按照规范的标准将数据发布到规划管理的平台上供规划管理、规划编制人员使用，解决了以往控规成果出来之后，迟迟不能够得到有效的利用，出现大量控规信息孤岛的问题。1.4 动态更新阶段早期大范围的控规整合建库上网之后，随之出现的就是持续的控规调整更新入库、部分的规划审批引起的调整更新入库以及少量的勘误更新入库。同样因为有着统一的数据标准，这几部分引起建库成果修改的数据来源也遵循着这一标准。在动态更新
6、规范化的申请和审批流程中，数据同样按照标准由各个参与数据动态更新的经办人来制作、修改和整合，最后由自动化中心更新到“一张图”中，共规划管理、规划编制等相关人员使用。1.5 应用及反馈阶段控规的数据建库是按照数据建库标准来进行的，同时数据上网也有着一些标准，比如保密性信息发布要求等。同时因为控规一张图是最权威的规划审批管理的基础，因此需要对数据的准确性、合法性等做出及时有效的反馈机制。业务处室对已经发布的控规建库成果需要进行有根据的修改，即可以按照特定的流程提交申请，经过业务审批、数据处理与整合，最后由自动化中心更新上网。1.6 实施过程中的不足：1.6.1 部分阶段参与不够在整合设计阶段参与不
7、够，只是文本标准的发布及前期的标准培训，并无实质的参与到规划师的工作当中，未来可以通过控规编制软件的开发，将数据标准融合进去，这样就能够在规划设计阶段参与到规划师的工作中，为后期的数据审查、建库等减少大量的数据问题。1.6.2 未能实现标准与建库无缝连接由于规划设计的传统工作平台与数据后期应用平台之间的差异，导致数据提交标准与建库标准存在较大差异，未能实现比较无缝的衔接，在规划设计阶段与建库阶段存在较大的工作量，也部分影响到数据建库的质量。2、新的工具方法在项目中的应用其次，规划编制成果对于规划业务部门办理业务有着重要的指导作用，尤其是控制性详细规划更是规划审批、行政管理的基础。而控规编制成果
8、的建库长期以来有着步骤多、操作复杂、耗时长的特点，这与控规编制成果的数据特点密切相关。规划设计部门习惯于使用 AutoCAD+Office+PhotoShop 来进行成果编制，而最后提交的数据成果往往是 JPG 格式的效果图，今年来已经加强了控规编制成果提交的数据标准的制定，也因此增强了提交成果的质量，但是长期的使用习惯和技术上的原因，不可能实现提交的规划编制成果完全满足后期审批、管理等应用的需要。最终的规划编制成果需要制作成为完整的 GIS 格式数据在统一平台上使用，用户可以通过简单的工具实现数据定位、指标查询等，同时通过对成果的符号化的展示，用户也可以很直观的看到规划编制成果的效果。非 G
9、IS 的 CAD 数据、JPG 文件、Office 文档需要经过一系列的处理、转换才能够在统一平台上使用。长期以来已经形成了比较完善的、稳定的处理流程来处理这些数据。由于涉及的软件平台较多如 AutoCAD、Office、ArcGIS 等，操作人员需要按照一定的步骤进行数据处理和转换，通常花费较长的时间。ArcGIS 的 ModelBuilder 是将既定的工作自动化，将稳定的流程模型化的建模平台，通过使用 ModelBuilder 将规划编制成果的建库过程全部或者部分模型化，可以极大的提高数据处理的效率，使得操作人员将时间精力集中于加强数据的质量审核。2.1 ModelBuilder 概述：
10、模型生成器是 ArcGIS9 提供的构造地理处理工作流和脚本的图形化建模工具，它加速复杂地理处理模型的设计和实施，也集成了 3D、空间分析、地理统计等多种空间处理工具。使用建模器工作可以简化复杂空间处理模型的设计和实施，可以运用直观的图形语言将具体的建模过程表达出来。简单的模型包括模型输入、输出分析或者处理工具三方面内容，复杂的分析过程可以由一系列简单模型组合而成。使用模型生成器构建的模型可以自动执行所定义的操作功能。当模型经过检验和执行无误后即可被保存以便在需要时候使用。模型的建立和应用有很大的灵活性，而且能够实现多用户的共享。模型基本由三部分组成：输入数据、输出数据和空间处理工具。Mode
11、lBuilder 的空间处理工具包括 ArcToolBox 中所有的工具集，也可以是模型、脚本定制的工具或者其它系统工具。输入数据和输出数据的类型多种多样，可以是栅格数据集或者矢量数据集（shape 和 coverage）等。不同的空间处理工具要求的输入数据不同，产生的输出数据也不同。建模由脚本编写和连接，连接是模型中一个不可或缺的要素，连接指定了数据与操作之间的关系，因此符合条件的要素才能被连接，如果连接了不适合的要素，模型会提示出错信息。只有将各种要素有机的连接起来，才能组成一个完整的图形模型。1）Tools 与 ArcToolBox 一样，可以直接拖拽到 Model 中来使用，在 Mod
12、el中默认用金黄色的方框来表现。2）Project Data 是在工具执行之前存在的任何数据。Project Data 作为工具的输入数据，用蓝色的椭圆来表现。3）Derived Data 是衍生数据，是根据项目数据与工具分析之后生成的新数据。衍生数据可以作为项目数据来做另一个处理。衍生数据用绿色的椭圆来表现。4）Values 是参考工具参数而不是数据集，例如缓冲工具的缓冲距离，值通过浅蓝色椭圆表现。5）Derived Values 是运行工具以后创建的参考值，例如计算默认簇容限工具的输出值。用浅绿色椭圆表现。一个模型由一个或多个过程组成，每个过程都有个共同的基本结构：输入-函数-输出，不同模
13、型所包含的输入、函数、输出的数量可以发生变化，但是整体的结构保持不变。2.2 传统控规成果建库的过程步骤 1：将 Excel 控制指标表转换到 Access 数据表格式步骤 2：将 CAD 中的用地边线转换到 Coverage 格式步骤 3：将 coverage 格式通过 clean、build 操作构面 Polygon步骤 4：将 CAD 中的用地编码注记转换到点格式步骤 5：将步骤 3 和步骤 4 的结果通过 polygon feature class from lines。操作将用地编码注记内容赋值给用地多边形要素步骤 6：通过 join 操作将步骤 1 的指标表和步骤 5 当中的带编码的用地地块挂接步骤 7：将步骤 6 生成的临时数据层文件转出为 shape 格式2.3 使用 ModelBuilder 的控规成果建库的过程使用 ModelBuilder 就是将传统建库的过程转换为 MdoelBuilder 中的空间处理模块的过程，由于篇幅关系，在此不做建模过程的详细说明。ModelBuilder 建模之后的成果就是一个可执行的模型，可以定制参数，可以自动化执行，可以批处理执行，如图所示
