大数据在城市规划中的应用研究.docx

大数据在城市规划中的应用研究李 乐 ，张 恒，孙保磊，李 刚（天津市城市规划设计研究院，天津市 300201）摘要：传统城市规划工作需要使用大量的基础数据，如地形图、影像图、交通路网、统计年鉴等，这些数据在时效性方面具有滞后性，很难做到实时更新及使用。大数据的出现为城乡规划工作提供大量的实时、价值密度高的新兴数据和全新的研究方法、应用技术。本文通过对大数据的基本概念、处理流程、涉及的方法技术进行了初步的研究，分析了适用于城市规划领域的大数据类型，给出一些大数据在城市规划工作中应用实例，展现大数据在规划行业中的价值，以促进城市规划行业的健康发展。关键词：计算机技术；大数据；城市规划；模型及方法The study of Big Data Applications in Urban PlanningLI Le, ZHANG Heng, SUN Baolei, LI Gang(Tianjin Urban Planning & Design Institute, Tianjin, 300201, China)Abstract: Traditional urban planning requires a lot of basic data, such as ographic maps, imagery, roadnetwork, statistical yearbooks, etc. These data lack timeliness, and it is difficult to achieve real-timeupdates. The advent of Big Data offers a variety of real-time, high-value density of new data and newresearch methods for urban and rural planning. In this paper, the author studies and summarizes severalnoted concepts, process, method and techniques of Big Data, analyzes the types of big data for urbanplanning field. In addition, the author shows the value of Big Data in the urban planning industry topromote the development of the urban planning industry.Keywords: computer technology, big data, urban planning, model and method城市规划工作是规划人员在对大量现状数据进行综合分析、挖掘的基础上，对城市未来的面貌、发展方向、空间布局做出的综合性的设计。传统的城市规划工作需要涉及到大量的现状基础数据，如地形图、影像图、交通路网、统计年鉴、人口、经济专项数据等等，这些数据往往难以实时更新，其价值也不言而喻，而在新型城镇化发展的背景下，仅靠这些数据完成规划编制工作，显然难以满足多元主体的利益诉求。IT 行业的巨大发展使得信息飞速增长信息大爆炸。在如今，信息的逐年累积引发了时代的变革，出现了“大数据”（Big Data），是继物联网、云计算之后又一翻天覆地的技术变革。据统计，仅 2011 年就产生了 18ZB 的新数据,之后每年全球的数据都在以 50%左右的速度保持高速增长。大数据不仅为我们带来大量源源不断的可利用数据，也提供给我们新的思维模式和工作方式。随着概念的落地，大数据必将为政府提供决策支持，对企业提供帮助手段，对城市的居住、交通、医疗、教育等各个方面产生巨大的影响。从规划人员的角度看，大数据的出现，能够为城乡规划工作提供多种新的数据、技术和方法，规划师在这些海量、高价值、实时的多源异构数据上，利用大数据的思维，建立针对城市规划场景的分析模型，更好的完成规划编制工作，解决城市交通拥堵等关键问题，建设智慧城市，推进新型城镇化建设。作者简介：李乐，天津市城市规划设计研究院；联系电话转 1041，E-mail: 。11 大数据概述大数据是继云计算、物联网之后 IT 产业面临的又一次颠覆性的技术革命。从麦肯锡报告Big data: Thenext frontier for innovation, competition, and productivity1、著名未来学家阿尔文-托夫勒在第三次浪潮中将大数据热情赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”2、维克托迈尔舍恩伯格的著作大数据时代到美国政府的“未来的新石油”论,大数据已成为社会各界关注的新焦点,“大数据时代”已然来临，已然渗透到我们的生活、工作甚至思维方式。如何利用大数据提升其工作效率、产品和服务，提高竞争力和效益，是传统的行业、企业关注的重要课题。到目前为止，业界并没有公认的“大数据”定义，主流的理解有： l 麦肯锡报告Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and productivity中对大数据进行定义为：大数据是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集1；l 亚马逊网络服务（AWS）负责人 JohnRauser 给出一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量；l 维基百科和百度百科将大数据定义为其所涉及的资料量规模巨大，甚至通过目前主流软件工具，在合理时间内基本无法完成对有价值资料的提取、管理、处理并整理成可供经营者科学决策的各类海量数据，并迅速获取影响未来信息的能力，这也是大数据技术的优势所在1。大数据并不是一个新生的概念，是随着信息系统、物联网、云计算、移动互联网等技术的发展和普及，数据逐步积累、实时产生到了一定的量级，引起了人们对数据重要性的空前认识，人们可以在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。作者认为，大数据不仅仅是体量大、复杂度高的数据，对研究领域来说，能够充满或覆盖整个样本空间的数据，这些不依赖于理论和模型的全样本数据，能够被获取、挖掘、整合，展现出巨大的商业价值，这是所谓的“大数据”。2 大数据技术及应用大数据不简单是数据体量大（Volumes），也具有数据类别(Variety)多、处理速度（Velocity）快、价值密度（Value）低及真实性（Veracity）高的特点。作者认为价值密度低是大数据的关键特征，通过相关技术进行分析后获取智能的、有价值的信息，从沙里淘出的金子是大数据的核心价值所在。正是大数据具有的这些区别于海量数据的特点，使得大数据相关技术就显得尤为重要，是最终信息是否有价值的决定性因素。大数据的处理过程可借鉴目前传统的数据挖掘流程，区别在于使用的技术不同，即将多源数据获取后采用相应的方法进行整合和处理，将其转变为“统一标准”的数据格式，以便下一步采用合适的数据分析和挖掘方法进行分析，最后将挖掘结果利用直观的可视化技术表达处理，直接面向用户或者集成到业务系统中，如图 1 所示：2图 1 大数据处理流程图 2 大数据处理相关技术从上述大数据处理流程可以看出，大数据在体量、特征、类型等方面都区别于传统数据，故涉及到的采集、存储、处理分析、结果展示等技术也不同，作者总结了部分技术及工具，如图 2 所示。3大数据有太多的经典案例，无论是沃尔玛的啤酒与尿布捆绑销售策略，还是智能交通案例，涉及各个行业。百度天眼是百度开发的一款航班实时信息查询产品，用户在百度天眼可以看到全中国的飞机实时动态，是大数据首次应用于航空领域，如图 3 所示。The Internet Map 是大数据可视化展现的经典代表作，是俄罗斯工程师根据 2011 年的数据，将 196 个国家的 30 多万个网站的流量数据进行整合，每个星球的大小由其流量决定，星球之间的距离是根据网站间的链接关系、用户关联等因素决定，如图 4 所示。图 3 百度天眼应用程序图 4 The Internet Map43 规划大数据及其在城市规划中的应用3.1 规划大数据的类型传统的城市规划工作需要涉及到大量的基础数据，大致有：l 遥感测绘数据：电子地图、航拍影像图、卫星遥感数据、地形图、建筑模型、地下管网数据等；l 统计数据：社会、经济、人口等统计年鉴数据；l 调查数据：交通 OD 调查数据