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城市规划中大数据的应用 大数据的概念 大数据 大量的数据 大数据 在IT行业指需要新处理模式才能具有更强的决策力 洞察发现力和流程优化能力的海量 高增长率和多样化的信息资产 大数据并非一个全新的或者可以严格定义的概念 比如MichaelBatty引用的定义之一就是 大数据是任何不能放在一张excel表中的数据 大数据的概念 大数据的一个核心是对应着人 让我们有机会看到人的尺度的活动 移动和心情等 这是以往的计算机辅助设计CAD 地理信息系统GIS 决策支持系统DSS哪怕是规划支持系统PSS所不具备的 大数据的类型传统数据 统计年鉴数据遥感数据 规划调研数据地形图数据 大数据的类型智慧城市感知数据 航班铁路班次信息公交刷卡数据 移动通讯定位数据 开源地图智能基础设施网络估算人口和产业存量 大数据的类型公共参与平台和社交网络数据 收集空间主观评价自然语言语义分析评价空间质量移动终端OD和行为采集长期采集时空变化多媒体信息签到数据识别空间热点和用地性质 大数据应用案例 1 移动通讯定位数据移动通讯技术的发展 使移动运营商可以通过基站与用户间不间断的信令信息获得每个用户比较准确 通常精确到百米以内 的实时位置 由于用户数量巨大 几乎覆盖城市所有活跃人口 除了老人 儿童及少量特殊人群外 基本全部覆盖 可以说是描述城市人口数量和空间分布的 终极 数据 移动位置数据可以代替上述多种数据 通过人的位置 描述区域 城市 道路 用地的运行情况 大数据应用案例 无锡市区工作日OD客流走廊示意 大数据应用案例 夜间常驻太湖新城人口白天工作地的空间分布 大区域统计 大数据应用案例 2 通过LBSN公众参与平台主动收集的空间数据针对特定项目或城市 主动地开发LBSN平台 所有市民和关注者都可以发出声音 借助网络平台形成有效的组织 表达对城市的诉求 维护自己的权利 这种方式比起以往的街头问卷等工具 可以更有针对性的大量获得特定群体的诉求 大数据应用案例 北京钟鼓楼改造项目社区规划参与讨论网站 大数据应用案例 3 交通传感数据智能交通是智慧城市建设中最为广泛开展的实践 也是物联网建设最为成熟的领域 因此 城市政府和交通运营部门往往掌握着大量相关的交通传感数据 如果得到适当的挖掘和分析 可以很大程度代替城市规划传统的交通调查方式并有更多的作用 可以支持从宏观到微观不同尺度的城市和规划研究 公交刷卡数据是大多数较大城市都可以获得的 其数据量极大 包含的信息丰富 但挖掘难度较大 其主要用途是提取通勤人口的OD信息 判断城市各功能区和组团之间的联系 尤其适合考察新城和中心城之间的通勤特征 由此判断其间的值住关联 长时间的数据积累 还可以通过同一用户的OD变化特征 收集人口居住和工作地迁移的情况等等 大数据应用案例 根据航班信息绘制的内蒙古与全国其它主
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