一种低效用地再开发的空间配置与格局优化方法及系统与流程

本发明涉及土地资源管理与城市规划，具体涉及一种低效用地再开发的空间配置与格局优化方法及系统。

背景技术：

1、城市发展模式正由增量扩张向存量优化转变，低效用地再开发成为盘活存量空间、提升土地利用效率的重要手段。然而，当前低效用地再开发面临以下技术难题：

2、（1）低效用地识别精度不足。现有低效用地识别方法包括文献分析法、层次分析法、德尔菲法等，以定性探讨为主，难以精准识别具有复杂多样性的低效用地。部分方法采用单一数据源或静态指标，未能充分考虑用地的动态变化特征和空间关联关系。

3、（2）评估指标体系不够完善。已有研究的用地评价指标体系不够完善、权重比例主观因素较强、缺少验证方式。现有评估多侧重于经济效益，对社会效益、生态效益和空间效益的综合考量不足，缺乏动态调整机制。

4、（3）空间优化缺乏可解释性。已有空间决策模型大多仅能用于小范围地块的更新方案决策，对于适用于大规模尺度更新决策的科学量化方案仍然较少。现有优化算法多为“黑箱”模型，决策者难以理解优化结果的生成逻辑，影响了方案的可接受性和实施可行性。

5、（4）缺乏全流程闭环管理。已有研究大多停留在识别或优化的单一环节，缺少从“识别-评估-优化-模拟-监测”的全生命周期闭环方法。

6、针对上述问题，本发明提供一种低效用地再开发的空间配置与格局优化方法，旨在实现低效用地的精准识别、科学评估、可解释优化和全生命周期动态管理。

技术实现思路

1、本发明针对现有低效用地再开发方法中识别精度不足、评估体系单一、优化缺乏可解释性、缺少全流程闭环管理等技术缺陷，提供一种低效用地再开发的空间配置与格局优化方法及系统。

2、第一方面，本发明提供一种低效用地再开发的空间配置与格局优化方法，包括：

3、步骤s1：多源动态数据融合与低效用地智能识别：获取目标区域的多源数据，所述多源数据包括国土调查数据、卫星遥感影像数据、手机信令数据、企业用电数据、企业纳税数据、poi数据及建筑普查数据；对所述多源数据进行时空配准与标准化处理，构建多源数据融合的特征矩阵；基于图神经网络构建低效用地识别模型，将目标区域的地块抽象为图结构中的节点，以地块间的空间邻接关系和功能关联关系为边，利用图神经网络对所述特征矩阵进行空间依赖关系建模，识别低效用地并输出低效用地的空间分布、类型及低效程度；

4、步骤s2：多维动态评估与障碍因子诊断：构建动态多维评估指标体系，所述指标体系包括经济效益维度、社会效益维度、生态效益维度和空间效益维度；采用熵权法结合时间序列动态权重调整方法计算各指标权重；基于topsis模型计算各地块的综合绩效得分；利用障碍度模型诊断影响各地块综合绩效的主要障碍因子；

5、步骤s3：可解释性空间格局优化：基于步骤s1识别的低效用地和步骤s2诊断的障碍因子，设置多个优化目标并建立约束条件；采用集成可解释性人工智能模块的多目标优化算法对低效用地的空间配置进行优化，生成至少两个候选空间优化方案；所述可解释性人工智能模块通过计算各优化目标对决策变量的贡献度，输出各候选方案的优化决策解释信息；

6、步骤s4：多维情景模拟与方案评估：对步骤s3生成的各候选空间优化方案，分别在经济情景、社会情景和生态情景下进行动态模拟，计算各方案在各情景下的综合效益指数；根据所述综合效益指数对各候选方案进行排序，输出最优空间配置与格局优化方案；

7、步骤s5：全生命周期动态监测与反馈：对步骤s4输出的最优方案的实施过程进行动态监测，定期采集实施区域的多源数据，更新低效用地识别结果和综合绩效评估结果，当监测指标偏离预设阈值时触发预警并自动反馈至步骤s3进行方案调整。

8、可选的，步骤s1中所述图神经网络为图注意力网络，所述图注意力网络通过注意力机制自适应地学习不同邻居节点对中心节点的贡献权重；所述低效用地识别模型采用多层次识别策略：第一层次为初步识别，判断地块是否为低效用地；第二层次为精细识别，确定低效用地类型和低效程度；第三层次为微观识别，识别低效用地内部的最小单元结构错配导致的低效子区域。

9、可选的，步骤s2中所述动态多维评估指标体系包括以下指标：

10、经济效益维度：地均税收、地均营业收入、单位用电产出、就业密度；

11、社会效益维度：公共服务设施可达性、公共交通覆盖率、人均公共空间面积；

12、生态效益维度：单位面积碳汇量、绿地率、生态斑块连通度；

13、空间效益维度：容积率、建筑密度、用地混合度；

14、其中，所述用地混合度按照下式计算：

15、；

16、式中，为第i个地块的用地混合度，k为用地类型总数，为第i个地块中第k类用地类型的面积占比；通过将地块矢量图斑与用地分类数据在gis平台中进行空间叠置分析获得。

17、可选的，步骤s2中所述障碍度模型按照下式计算各地块各指标的障碍度：

18、；

19、式中，为第i个地块第j个指标的障碍度，为第i个地块第j个指标经标准化处理后的指标值，为第j个指标的权重，m为指标总数；通过极差标准化法对原始指标值进行处理获得，通过熵权法计算获得；障碍度越大表示该指标对地块综合绩效的制约作用越强。

20、可选的，步骤s3中所述多目标优化算法的优化目标包括：最大化土地利用综合效益、最大化空间集聚度、最小化生态干扰度；所述约束条件包括：用地类型配置唯一性约束、容积率上下限约束、生态用地最低比例约束和开发强度分区管控约束。

21、可选的，步骤s3中所述可解释性人工智能模块采用shap值方法计算各优化目标对决策变量的贡献度，所述shap值基于合作博弈论中的shapley值，按照下式计算特征对预测结果的边际贡献：

22、；

23、其中，为第j个特征的shap值，f为所有特征的集合，s为不包含第j个特征的特征子集，f(s)为仅使用特征子集s时的模型预测值；通过计算各地块各指标对优化目标的shap值，生成各候选空间优化方案的可视化决策解释报告。

24、可选的，步骤s4中所述综合效益指数按照下式计算：

25、；

26、式中，e为综合效益指数，为经济效益评分，为社会效益评为生态效益评分，α、β、γ分别为经济效益、社会效益和生态效益的权重系数，且α+β+γ=1；所述权重系数根据目标区域的发展阶段和政策导向动态调整；所述动态模拟采用系统动力学模型或多智能体模型，对不同情景下的土地利用变化进行仿真推演。

27、可选的，步骤s5中所述动态监测的监测指标包括：已再开发地块的实际综合绩效得分、再开发进度完成率、容积率实现率、产业导入率和生态用地比例；所述预设阈值根据各监测指标的历史均值和标准差动态计算，当监测指标低于均值减去两倍标准差或高于均值加上两倍标准差时触发预警。

28、第二方面，本发明提供一种低效用地再开发的空间配置与格局优化系统，一种低效用地再开发的空间配置与格局优化系统，包括：

29、多类型传感器单元，布置于水轮发电机组定子铁芯上，用于采集定子铁芯的振动信号、温度信号、气隙信号和局部放电信号；

30、工况参数采集接口，用于与水轮发电机组监控系统连接，同步采集机组运行工况参数；

31、数据采集与预处理单元，与所述多类型传感器单元和所述工况参数采集接口连接，用于对采集的多源信号进行滤波去噪、异常值剔除和时间同步对齐，输出标准化的多源监测数据；

32、多物理场耦合分析单元，内置有基于定子铁芯几何尺寸和材料属性建立的电磁场‑温度场‑结构场三维有限元耦合模型，与所述数据采集与预处理单元连接，用于以所述标准化的多源监测数据中的励磁电流和电压数据作为激励，计算定子铁芯的电磁应力分布、温度梯度分布和机械形变分布，提取多物理场耦合特征参数；

33、综合健康指标计算单元，与所述多物理场耦合分析单元连接，用于根据所述多物理场耦合特征参数计算定子铁芯的综合健康指标hi；

34、深度学习预测与诊断单元，内置有经训练样本集训练完成的图注意力网络与长短期记忆网络混合模型，与所述数据采集与预处理单元和所述综合健康指标计算单元连接，用于根据所述标准化的多源监测数据和所述综合健康指标hi，预测定子铁芯未来时刻的健康状态，并输出故障预警信号和故障类型识别结果；

35、预警输出与显示单元，与所述深度学习预测与诊断单元连接，用于显示定子铁芯的实时监测数据、综合健康指标hi、健康状态预测趋势以及故障预警信息。

36、综上所述，本发明包括以下至少一种有益技术效果：

37、识别精度高：本发明采用图神经网络对多源数据进行融合分析，通过图注意力机制自适应学习地块间的空间依赖关系和功能关联关系，克服了传统方法仅依赖单一数据源或忽略空间关联的缺陷。多层次识别策略实现了从“是否低效”到“何种低效、低效程度如何”再到“低效内部结构”的递进式精准识别。

38、评估体系全面且动态：本发明构建了涵盖经济、社会、生态和空间四个维度的动态多维评估指标体系，克服了现有评估体系单一、权重主观的缺陷。通过熵权法结合时间序列动态权重调整，使评估结果能反映土地利用绩效的动态变化特征。

39、优化结果可解释：本发明在多目标优化算法中集成了可解释性人工智能模块，通过shap值方法定量解释各指标对优化结果的贡献。决策者不仅能看到“优化成什么样”，还能理解“为什么这样优化”，大幅提升了方案的可接受性。

40、全生命周期闭环管理：本发明建立了“识别-评估-优化-模拟-监测”的全流程闭环方法，通过动态监测和自动预警机制，实现了低效用地再开发从方案制定到实施反馈的全程闭环管理，克服了现有方法停留在单点优化的缺陷。

41、多情景模拟保障方案稳健性：本发明通过经济、 社会、生态三种情景下的动态模拟，综合评价各方案的稳健性，确保所选方案在不同发展情景下均具有较好的适应性和鲁棒性。