2025年大学《数据计算及应用》专业题库- 数据计算在城市规划中的应用

2025年大学《数据计算及应用》专业题库——数据计算在城市规划中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的字母填在题干后的括号内）1.在城市规划数据中，属于连续型数据的是（）。A.建筑物类型B.道路等级C.居住人口密度D.公园数量2.用于表示城市中各要素地理位置和空间关系的主要数据模型是（）。A.关系模型B.层次模型C.网络模型D.矢量模型3.当城市规划需要评估某区域受到公共服务设施（如学校）覆盖的范围时，常用的空间分析方法是（）。A.叠加分析B.缓冲区分析C.网络分析D.核心点分析4.在城市交通规划中，利用历史交通流量数据预测未来交通需求，属于数据计算的哪种应用范畴？（）A.数据可视化B.描述性统计分析C.预测性分析D.优化性分析5.将不同来源的城市规划数据（如人口普查数据、遥感影像数据）整合到同一地理信息系统中进行综合分析，主要体现了数据计算的（）能力。A.清洗B.集成C.分析D.可视化6.在进行城市土地利用适宜性评价时，将不同因素的评分数值进行加权求和，这种方法通常属于（）。A.排序聚类分析B.回归分析C.多准则决策分析（MCDA）D.主成分分析7.能够直观展示城市不同区域人口密度分布情况的图表类型是（）。A.折线图B.散点图C.饼图D.热力图8.城市规划中，计算城市内部任意两点之间最短路径或最佳出行路线，主要依赖（）。A.栅格数据分析B.网络分析技术C.时间序列分析D.关联规则挖掘9.下列哪项不属于利用数据计算方法优化城市公共服务设施布局的目标？（）A.提高服务设施的利用率B.缩短居民到达服务设施的平均距离C.最大化设施的覆盖范围D.严格控制设施的建设成本（在选址阶段）10.“数字孪城”概念在城市规划中应用的关键在于（）。A.构建城市物理实体的精确三维模型B.实现城市运行数据的实时采集与传输C.利用人工智能进行城市问题的自动决策D.建立城市信息模型与物理城市的一一对应关系二、填空题（每空1分，共15分。请将答案填在题干横线上）1.城市规划数据预处理阶段，处理缺失值、异常值和重复数据是常见的任务，目的是提高数据的________和________。2.地理信息系统（GIS）是城市规划中空间数据采集、存储、管理、分析和可视化的综合性________。3.利用大数据分析城市交通拥堵现象，可以通过挖掘交通流量的________、________和________等模式来辅助决策。4.在进行城市人口分布预测时，常用的统计模型包括________模型、________模型等。5.数据可视化在城市规划中的重要作用体现在能够将复杂的城市数据以直观的方式呈现，帮助规划者________、________并进行有效沟通。6.城市土地适宜性评价通常需要考虑的因素包括地形坡度、交通可达性、环境质量、基础设施数据等，这些因素往往需要通过一定的________方法进行综合权衡。7.“智慧交通”系统的发展依赖于数据计算技术，例如通过实时分析路况数据，动态调整________和________，以优化交通运行。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述利用数据计算方法进行城市公共设施选址的基本步骤。2.比较栅格数据模型和矢量数据模型在城市规划应用中的主要区别。3.简述数据清洗在城市规划数据应用中的重要性，并列举至少三种常见的清洗任务。4.描述一种利用数据计算技术改善城市空气质量规划的方法。四、应用题（每题10分，共20分）1.某城市规划师希望分析一片新区内的商业设施布局情况。现有数据包括该区域内所有商业设施的位置（经纬度坐标）、类型（餐饮、零售、娱乐等）以及每个设施的服务半径（500米）。请简述如何利用这些数据计算并分析该区域能否满足居民的日常商业需求，并提出至少两种可能的分析思路或计算方法。2.假设你负责一个智慧城市项目的小组，领导要求你们分析历史气象数据（包括温度、降水、风速等）与城市某主要河流水位之间的关系，以期为城市防洪规划提供数据支持。请说明你会采用哪些数据计算方法或技术来实现这一目标，并简述分析步骤。---试卷答案一、选择题1.C2.D3.B4.C5.B6.C7.D8.B9.D10.D二、填空题1.准确性,完整性2.工具3.趋势,周期性,异常点4.马尔可夫,逻辑斯蒂(或Logistic)5.发现规律,评估现状6.权重7.信号灯配时,路径诱导三、简答题1.基本步骤：*确定服务设施类型及需要考虑的因素（如覆盖范围、服务人口、成本等）。*收集相关数据，包括需求点数据（如人口分布、就业中心）和设施点数据（现有设施数据、候选设施数据）以及影响因素数据（如距离、交通条件等）。*选择合适的选址模型或方法，如覆盖模型（如最大覆盖问题、最小成本覆盖）、P-中位问题、区位分配模型等。*利用计算工具或算法执行模型求解，得到最优或较优的设施选址方案。*对计算结果进行评估和敏感性分析，结合实际情况进行调整，最终确定选址方案。2.主要区别：*数据结构：矢量模型使用点、线、面要素表示空间对象，数据量相对较小，精度高，适合表达清晰的地理边界；栅格模型将空间划分为规则的网格单元，每个单元存储一个值，数据量较大，适合表达连续分布的现象，但精度相对较低。*存储方式与表示能力：矢量模型能精确表达要素的几何形状和拓扑关系，适合进行空间查询和分析；栅格模型主要表达现象的强度或类别，适合进行区域统计和空间分析（如叠加、邻域分析）。*应用场景：矢量模型更适用于需要精确位置和边界信息的场景（如规划边界、道路中心线）；栅格模型更适用于需要分析连续现象或处理遥感影像的场景（如土地利用分类、环境模型）。3.重要性：城市规划数据往往来源于不同渠道，存在不完整、不准确、不一致等问题，直接使用可能导致分析结果偏差甚至错误。数据清洗能够去除或修正这些错误，确保数据的准确性、完整性和一致性，是后续分析的基础，直接影响规划决策的质量。常见清洗任务：*缺失值处理：填充、删除等。*异常值检测与处理：识别并修正或删除不符合常规的极端值。*重复数据识别与删除：去除完全相同或高度相似的多余记录。*数据格式转换与标准化：统一数据类型、单位、编码等。*数据一致性检查：纠正逻辑错误或不一致的信息（如地址格式不统一）。4.方法描述：*数据采集与整合：收集城市空气质量监测站点数据（污染物浓度）、气象数据（温度、风速、湿度、降雨）、交通流量数据、工业排放数据、扬尘源数据等。*数据预处理与分析：清洗数据，计算区域平均空气质量指数（AQI），分析不同污染物的时间变化和空间分布特征，识别高污染区域和时段。*影响因素分析：利用统计模型（如多元回归）或地理统计方法（如空间自相关、地理加权回归），分析气象条件、交通排放、工业活动等因素对空气质量的影响程度和空间关联性。*模型模拟与预测：建立空气质量预测模型（如空气质量模型CMAQ），输入未来气象预测和排放数据，模拟预测未来空气质量变化趋势。*规划建议：根据分析结果和模型预测，提出针对性的规划建议，如优化产业结构、推广清洁能源、加强交通管理、增加绿化面积、完善环境监测网络等，以改善城市空气质量。四、应用题1.分析思路/计算方法：*思路一：覆盖范围分析。计算每个商业设施以其服务半径为圆（或其他形状）所覆盖的区域。然后，对该区域进行叠加分析，检查任意给定的居民点（或区域网格单元）是否被至少一个商业设施覆盖。可以统计未覆盖的人口数量或区域面积，或者计算平均到每个居民点的商业设施数量。如果大部分区域和人口已被覆盖，且平均数达到一定标准，则说明基本满足需求；否则，识别出覆盖不足的区域。*方法：利用GIS缓冲区分析功能为每个设施生成服务范围，进行叠置分析（如点落在面内分析、面与面相交分析），计算覆盖度指标（如覆盖率、平均服务强度）。*思路二：需求-供给平衡分析。估算每个商业设施类型所能服务的人口潜力（基于服务半径和人口密度）。将各类型设施的服务潜力总和与该区域的总商业需求（或应服务的人口数）进行比较。如果总供给大于或等于总需求，则认为基本满足；否则，存在缺口。可以进一步分析不同类型商业设施的供需平衡情况。*方法：结合人口分布数据，估算各设施的服务人口。对不同类型商业设施进行供需统计和对比分析。*改进建议：考虑设施之间的竞争关系，或居民对不同类型设施的偏好（如果数据可得），进行更精细的分析。2.方法与技术、分析步骤：*方法与技术：*数据预处理：清洗和整理历史气象数据（温度、降水、风速等）和河流水位数据，确保时间序列对齐和一致性。*探索性数据分析（EDA）：绘制时间序列图，观察水位与各气象因素之间的初步关系和趋势。*相关性分析：计算水位与各气象因素之间的相关系数（如Pearson相关系数），初步判断线性关系的强度和方向。*回归分析：建立回归模型（如多元线性回归、岭回归、Lasso回归，或更复杂的非线性模型如支持向量回归、神经网络），将水位作为因变量，将温度、降水、风速等作为自变量，分析各气象因素对水位的影响程度和显著性。*地理加权回归（GWR）：如果认为影响关系在空间上存在差异（例如，上游降水对下游水位的影响小于下游本身降水的影响），可以使用GWR模型分析。*时间序列模型：如果气象因素与水位之间存在复杂的滞后效应或自相关性，可以尝试ARIMA模型等时间序列预测方法。*机器学习模型：对于更复杂的关系，可以尝试随机森林、梯度提升树等机器学习模型进行预测。*分析步骤：*第一步：收集并整理所需的历史气象数据和河流水位数据，进行数据清洗和质量控制。*第二步：进行探索性数据分析，可视化水位与各气象因素的关系，初步筛选可能影响水位的因素。*第三步：计算各气象因素与水位之间的相关性，筛选出相关性较高的因素。*第四步：选择合适的回归模型或时间序列模型，利用筛选出的气象因素作为输入变量，拟合模型。