基于多維數據模型的城市建設用地數據挖掘研究——以北京市為例

關 麗，魏 科，顏 涯，孔 令 彥，馮 學 兵

（1.北京市測繪設計研究院，北京 100038;2.北京市規劃委員會，北京 100045）

基于多維數據模型的城市建設用地數據挖掘研究
——以北京市為例

關 麗1，魏 科2，顏 涯2，孔 令 彥1，馮 學 兵1

（1.北京市測繪設計研究院，北京 100038;2.北京市規劃委員會，北京 100045）

針對城市建設用地數據的多源異構、多維、復雜度高等特點，探討基于空間數據倉庫理論挖掘城市建設用地潛在的空間信息，提出了面向城市建設用地利用的多維數據模型，并基于該模型構建了以城市建設用地利用為主題的空間數據倉庫，實現空間數據挖掘過程。以北京市中心城區的建設用地擴展為例，研究了城市建設用地的空間格局及其演變特征，為城市建設用地管理提供決策依據，同時也為城市建設用地數據的集成、分析和高層決策支持提供了方法論。

城市建設用地;多維數據模型;空間數據倉庫;數據挖掘

城市建設用地是城市發展的動力和載體，也是公共利益和可持續發展的關鍵保障。城市建設用地的管理是一個復雜的系統控制與決策過程，它必須充分利用現有的大量歷史業務數據和空間數據，挖掘信息潛力，提供政府決策。空間數據挖掘（Spatial Data Mining，SDM）是挖掘信息潛力有效解決方案之一［1－3］。其中，空間數據倉庫的數據集成能力以及對復雜數據分析、高層決策的支持為城市建設用地管理提供了方法論。通過城市建設用地的數據挖掘能夠實現對城市建設用地對象的空間分析，用以支持城市建設用地管理業務控制、決策分析及策略制定。本文基于空間數據倉庫的空間聚類和統計挖掘方法對北京市城市建設用地的空間格局及其演變特征進行了研究，探討實現空間數據挖掘多維分析的方法，提出了適用于城市建設用地管理的多維數據模型。通過對北京市城市建設用地空間格局的時空定量分析，為城市建設和規劃提供科學決策依據，引導城市土地空間合理、有序發展。

1 多維數據模型的構建

多維數據模型是空間數據倉庫進行空間在線分析處理 （Spatial Online Analysis Processing，SOLAP）或多維分析的基礎［4－6］，是空間數據倉庫應用的重要手段?；诔鞘薪ㄔO用地的多維數據模型包括7個維度：建設用地類型維、建筑高度維、區域維、面積維、方位維、環線方位維、時間維。其中，區域維為空間維，其他均為非空間維。事實表中包括3個度量：容積率、建筑量為數值度量，建設用地分布圖為空間度量?？臻g度量是指向空間對象集合的一組指針，進行空間OLAP操作時，需要計算空間對象的合并、疊加和連接等;數值度量涉及分布式聚集（如總數、總量或最大值等）、代數聚集（如平均值、標準差等），最終形成的多維數據模型如圖1所示。

圖1 城市建設用地利用的多維數據模型Fig.1 Multi-dimensional data models of urban construction land use

為了從不同的角度層次觀察數據，在每一維上定義了概念層次［7］;概念層次定義了從低到高的一系列映射，允許數據在不同的抽象層次上進行操作。非空間維的概念分層是對非空間維的細節描述，按維的實際意義分層。空間維可按地理要素的幾何特征進行概念分層，在城市建設用地多維數據模型中，其概念層次為：

2 空間數據倉庫的建立

2.1 空間數據倉庫的建立流程

空間數據倉庫的架構（圖2）由數據獲取、空間數據倉庫構建和客戶端應用3部分構成。1）數據獲?。簲祿词强臻g數據倉庫的基礎，位于空間數據倉庫構架的最底層，由空間數據和非空間數據構成［8，9］。按照元數據驅動機制，異質異構的非空間數據通過ETL（Extraction Transformation Loading）技術，實現數據提取、轉換、轉載等操作，完成按照主題管理數據，存儲于空間數據倉庫中，這也是構建數據倉庫的重要環節。從數據源中抽取出所需要的數據，經過清洗后，最終按照預先定義好的多維數據模型將數據加載到空間數據倉庫中，完成數據從數據源向目標空間數據倉庫轉化的過程。異構的空間數據經過數據預處理后，通過SDE存入空間數據庫。非空間數據倉庫和空間數據庫之間通過空間數據的ID號建立連接，方便空間OLAP服務同時處理非空間和空間數據。2）空間數據倉庫構建：在空間數據倉庫中，搭建多個面向主題的空間數據集市和空間OLAP服務器?？臻g數據集市是根據不同的功能劃分空間數據倉庫的子集［10，11］，而空間OLAP服務器協助用戶為分析查詢報表和數據挖掘進行數據準備。3）客戶端應用：用戶訪問空間數據倉庫中數據的工具，并利用空間數據挖掘、空間OLAP分析、報表分析和可視化等技術進行數據分析，最終實現向用戶提供決策級空間數據服務。

圖2 空間數據倉庫的架構Fig.2 Architecture of spatial data warehouse

2.2 數據集的劃分

根據城市建設用地空間數據倉庫的特點與主題，將其劃分為4個數據集：建設用地擴展數據集、建筑高度數據集、建設用地利用強度數據集、空間數據集。每個數據集市需要的指標都可在多維數據模型的支持下從空間數據倉庫中挖掘獲得。

（1）建設用地擴展數據集。用地擴展速度（Mue）和擴展強度指數（Iue）可用于分析和描述各方位城市建成區用地的擴展狀態，比較不同時段各研究單元建成區面積擴展的強弱、快慢和擴展趨勢。

式中：Mue為城市用地擴展速度，Iue為城市用地擴展強度指數，ΔUij為j時間段第i個研究單元（如方位或某格網）建成區擴展數量，Δtj為j時間段的時間跨度，ULAij為j時間段初期第i個單元建成區總面積，TLAij為j時間段第i個單元土地總面積。

（2）建筑高度數據集。根據建筑的樓層數＊100的數量，按照方位、環路、區縣等范圍比較研究低層（3層及以下）、多層（3～6層）、高層（7層以上）建筑的分布變化。

（3）建設用地利用強度數據集。通過容積率、建筑量在時間的變化率上，按照方位、環路、區縣、規劃界研究建設用地利用強度的變化規律。

（4）空間數據集。主要為其他數據集提供空間數據支持。

2.3 空間數據挖掘方法的選擇

本項目從實際出發選擇k-mean空間聚類方法和點分布的空間統計方法，空間數據挖掘步驟如圖3所示。

圖3 空間數據挖掘步驟Fig.3 Steps of spatial data mining

3 空間數據挖掘成果分析與評價

以北京市中心城區的建設用地擴展為例，研究城市建設用地的空間格局及其演變特征，對建設用地的空間擴展和發展特征完成數據挖掘過程，并對結果進行評價。建設用地擴展主題中利用的數據有面積維（包括建成區面積和土地總面積）、建設用地類型維（居住用地）、方位維（全部方位）、時間維（十年間隔）。

3.1 時間角度的建設用地擴展分析

利用用地擴展速度（Mue）和擴展強度指數（Iue）的計算方法，對中心城的建設用地擴展情況從時間和空間角度進行分析。城市用地擴展速度表示各城市用地類型在整個研究期內不同階段用地擴展面積的年增長速率，用以表征各階段不同類型城市用地擴展的總體規模和趨勢;而城市用地擴展強度指的是用各空間單元的土地面積對其年均擴展速度進行標準化處理，使不同時期城市用地擴展的速度具有可比性。

根據數據倉庫的建設用地擴展數據集中的數據，按照點分布的空間統計方法，計算出1934－2009年北京中心城區城市建成區面積，利用GIS模塊制作完成建成區的面積擴展圖（圖4、圖5）。

圖4 北京中心城區建成區面積變化Fig.4 Area change of built-up range in Beijing central city

圖5 北京中心城區建設用地擴展速度與擴展強度曲線Fig.5 Expansion speed and extension strength curves of urban construction land in Beijing central city

從數據挖掘的結果可以看出，北京中心城區建設用地面積在不斷擴張。根據建設用地面積和速度、強度的階段性差異，可以分為以下階段：1）20世紀80年代前緩慢增長階段。在民國時期與新中國成立初期，北京作為一個消費性城市，城市增長速度緩慢;之后，北京重新確立為全國政治中心的地位，并實行“變消費性城市為生產性城市”的城市建設方針，城市擴張進程相對加快。2）80年代至90年代中期快速增長階段。改革開放后，受市場經濟、亞運場館建設、二三四環路相繼建成等影響，城市快速發展。3）90年代中期至21世紀初中期高速增長階段。受全球經濟一體化、大北京城市建設規劃、2008年奧運會場館建設、軌道交通建設的影響，北京城市進入有史以來最快的擴張階段。4）21世紀緩慢增長階段。中心城進入調整優化的階段，中心城擴張速度放緩。

3.2 空間角度的建設用地擴展分析

中心城建設用地擴展的各向異性分析通過各方位的面積增長、擴展速度和擴展強度的差異，揭示城市用地空間擴展方向與規模的差異。本研究統計了以天安門為中心，16個方位的建設用地擴展強度指標（%），建設用地擴展強度如圖6所示，四大方向的建設用地擴展強度堆積曲線如圖7所示。

從結果可以看出，不同階段北京城市的發展方向如下：1934－1956年，城區范圍突破了內外城墻，擴張方向主要在西部;1956－1965年，城市空間主要擴張方向仍然在西部與西北部，南邊的擴張主要是由于將南苑機場也納入了城市建設用地;1956－1975年，城市空間主要擴張方向呈“三葉草”型，主要沿長安街東西方向以及城市西北部擴張;1975－2003年，城市空間主要在北部以較高強度擴展;2003－2007年，西北面由于天通苑等大型社區建設擴展強度較大;2007－2009年，東面和東北面由于靠近通州和望京地區的發展，擴展強度較大。

總之，北京城市擴展模式可概括為1975年以前，沿擴展翼緩慢擴展;1975－2003年，呈現出高強度圈層漸進式擴展，發展方向偏北;2003年后擴展強度放緩，主要由一些重點地區帶動了西北和東北方向的發展，就目前來看，南部擴展遠不如北部。

4 結語

本文面向城市建設用地利用主題建立了多維數據模型，并以該模型為基礎構建了空間數據倉庫，為城市建設用地的集成、分析和決策提供了方法。對建設用地主題的事實、維度、維層次及維層次關系進行識別。針對時空維的復雜度，以星型數據模型結構構建城市建設用地多維數據倉庫。本文以北京市城市建設用地空間格局為主題，構建北京市城市建設用地空間數據倉庫，提供北京市城市建設用地的空間分布模型，為城市建設用地管理提供決策依據。

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Research on Data Mining of Urban Construction Land Based on Multidimensional Data Model：A Case Study of Beijing

GUAN Li1，WEI Ke2，YAN Ya2，KONG Ling－yan1，FENG Xue－bing1
（1.BeijingInstituteofSurveyingandMapping，Beijing100038;2.BeijingMunicipalCommissionofUrbanPlanning，Beijing100045，China）

For the characteristics of urban construction land data，such as multi-source，heterogeneous，multi-dimensional and high complexity，to mine the potential spatial information of urban construction land based on spatial data warehouse theory is discussed in this paper.Multi-dimensional data model-oriented urban construction land use is put forward and designed to build spatial data warehouses in the theme of urban construction land use and to achieve spatial data mining process.Taking construction land in Beijing central city for example，the spatial structure and evolution features of urban construction land are researched to provide methodology and basis for management，integration，analysis，and high-level decision-making of urban construction land.

urban construction land;multidimensional data model;spatial data warehouse;data mining

P 208;F293.2

A

1672－0504（2012）06－0049－04

2012－03- 06;

2012－06－01

關麗（1980－），女，博士，從事空間數據組織理論與應用方法研究，發表論文30余篇。E－mail：binger02600＠163.com