编者注：居住是城市重要的功能和组成部分，居住空间是城市空间的细化和延续。然而，随着城市经济社会高度集中，空间要素种类多、流向复杂，增加居住用地供给和提高居住空间质量的需求越来越大。在网络复杂、利益多元、空间多维的城市发展格局下，探索国土空间优化新模式已成为主流趋势。
传统的居住空间布局选址工作主要基于法定规则、土地用地调查、征地入库等数据，依靠人工选地和空间判断，数据类型有限、自上而下特征明显，不能有效反映居住空间的现状，重复性工作多、低效率。
当前，以大数据为代表的新一代信息技术快速发展，各类空间数据的获取、存储、分析和呈现能力显著提高。因此，有必要充分发挥新技术的优势，进行居住空间覆盖现状分析和需求计算。
居住空间布局选址智慧系统实现了居住空间数据的集成管理，重点关注居住空间所涉及的空间要素和布局选址工作流程，提供从现状监测评估到空间方案决策辅助的“一条龙”服务。
（1）现状监测评估
现状评估模块主要为生活空间提供全要素实时诊断服务，以“人-地-房”为切入点，在供给侧和需求侧对居住空间和流动现状进行分析，确定空间的问题，总结已实施的空间优化规划和相关政策效果，为居住空间布局及选址现状提供依据。
（2）居住平衡分析
利用手机信号、公共交通刷卡和道路交通流量三种时空大数据，统计早晚高峰的通勤人数、主要通勤路线、通勤时长、主要出发地和目的地，为交通设施优化和产业引导提供参考，提高居住空间的就业可达性。
（3）人口分布分析
通过使用移动电话信号大数据，结合标准单位划定国家总体规划的空间，识别常住人口和就业人口密度较高的标准单元并进行空间比对，分析全市“人”的时空特征。
（4）用地结构分析
使用基本空间数据，如法定计划和“三调整”，计算目前居住用地和其他主要土地类型的占比，分析其变化趋势，从“土地”的角度判断居住用地的规模和占比是否合理，识别土地利用的结构性问题。
（5）建筑规模分析
借助年度建筑普查数据，统计城市各类建筑空间的规模和结构，将居住空间分析由传统二维“土地”升级为三维的“住房”，以便更准确地把握居住空间的规模和结构，提供精细化、立体化的居住空间状况监测评估服务。
（6）配套压力分析
整合建筑普查、法定图则、POI等数据，以标准单元为空间焦点，计算出每个标准单元的附加居住空间，特别是以居住为主导功能的标准单元，识别超载的标准单元，及时补齐配套短板、提高配套资源利用效率。
交通区位分析。判断选址地块所处的行政区域、街道和社区，确定最近的地铁和车站点，计算地块与地铁站的距离。结合道路网空间数据，分析地块和地铁站之间有无高快速路、主干道分隔，识别与地铁站直线距离较近、但因道路分隔的原因实际可达性较差的地块，提升交通区位分析细致度。
配套负荷计算。根据国家标准和地方标准，计算选址地块所在标准单元内公共服务市政配套设施的当前负荷和最大承载力，并预测选址地块可能带来的新增人口数，避免出现局部配套过载的情况。
土地权属梳理。自动将选址地块边界与国有储备地、核定地、备案地、其他选址项目、规划更新整备区边界进行比较，输出重叠区域，明确所选地块的权属情况，并快速整理所选地块的可行性和预期可用时间。
规划条件核查。根据用户指令，核对基本生态控制线、工业区块线、水源保护区、各类城市控制线等重要规划管控要素，确保选址地块与控制要素不冲突。
环境质量判断。POI大数据可以用来读取选址地块周边的公园绿地、公共绿道等可提升环境质量的设施。同时，可以识别附近污染物排放大或气味明显的污水处理厂、垃圾填埋场和工业区，及时发现潜在的环境问题。
城市居民的思想意识、心理需求、行为特征正从同质化走向多样化，空间品质是衡量城市高质量发展的重要指标，智慧系统发挥综合性作用，推动国土空间布局和选址过程的优化，改变了传统城市规划大多基于静态空间分析方法，借助智慧系统空间仿真技术，形成空间规划编制、推演、实施和管理的全过程的闭环，这将促进传统的蓝图规划向治理规划的转变。
