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大数据在智慧城市规划与管理中的作用

来源:网络文摘 时间:2018-06-07 编辑:龙景园

智慧城市

随着互联网和移动互联网的广泛普及以及社交网站的不断涌现、政府信息化的日益完善等,我们迎来了“大数据时代”。智慧城市作为提高城市可持续发展能力的重要手段和途径,已成为中国新型城镇化的重要战略方向,在政府部门的引导下,相关的规划与实践已在全国各地不断推进。

信息科学、GIS、城市规划、地理学、经济学等不同学科的学者分别从不同视角出发,展开了大数据与智慧城市的研究与探讨。因此,大数据在城市领域中的应用以及在智慧城市的规划管理中正显现出更加重要的作用。

大数据时代的城市规划不是简单的规划信息化,也不是规划中多了一个数据源而已,相反,大数据时代的大数据更多的反映的是人的大数据,是中国经济社会与城市发展进入新的转型时期后各种新理念、如以人为本、新型城镇化等的终极体现,是城市研究与城市规划实践的又一个春天。

1大数据时代智慧城市规划与管理框架

北京大学时空行为研究团队提出了智慧城市规划与管理的框架(见图 1)。在现有理论基础和数据获取能力的基础上,对多源数据进行整合,一方面强调促进城市规划与管理的智慧化;另一方面,我们需要开创一个智慧城市的规划与管理模式。

 大数据时代的智慧城市规划与管理

1、大数据时代的时空信息获取

在大数据时代,定位技术、互联网技术与移动通信技术的不断发展为个体时空信息的获取提供了更多的可能。目前的个体时空信息获取主要有三种方法:

第一,被动式信息获取。即不需要被调查者的主动参与,如基于基站定位的手机通话数据、基于射频识别技术(RFID的公交 IC 卡、停车卡、银行卡数据以及通过在公交车或出租车上安装 GPS 获取的浮动车数据等。这些数据通常需要从相关的企业或政府管理部门获取(如通信运营商、交通管理部门);

第二,主动式信息获取。即被调查者主动向调查者提供自己的时空信息。日志调查被认为是最有效的方法之一,如出行日志、活动日志、时间利用日志等;

第三,介于被动式与主动式之间的半主动式信息获取,如社交网络数据中的用户签到信息以及用户发布的信息中所隐含的时空信息,研究者可根据需要提取个体的时空信息或社会经济属性等。

2、大数据时代的智慧城市规划与管理

智慧城市规划与管理可以从两个方面理解与展开,其一是传统城市规划与管理的智慧化改造,其二是创新新的智慧城市规划与管理。

1)传统城市规划与管理的智慧化。

在传统的以物为本的城市研究中全面融入时空间行为研究,彻底弥补对城市活动系统研究不足、对居民活动 - 移动需求分析不透、对行为决策机制了解不多以及对交通出行满意程度考虑不够等弊端,做到城市研究真正以人为本。在城市规划编制的过程中系统融入居民时空间行为的分析成果,促进城市规划编制的科学化、人本化。以居民时空间行为规律为基础,突破现有城市管理中的城市人口分布的汇总、静态处理方式,推进城市管理的精细化、动态化及智慧化。

2)智慧城市的规划与管理。

智慧城市的根本目标是实现城市居民日常生活的智慧化。也就是说,需要倡导以日常生活为导向的新的城市规划与管理模式,从而引导居民的行为模式和生活方式与智慧、低碳、可持续的城市发展目标相协同,以居民日常生活的智慧化来实现智慧城市。这里,我们从空间、时间、行为等三个维度,以居民日常生活的智慧化为目标,提出了人本导向的智慧城市规划与管理的三个方向,即智慧城市的生活空间规划、智慧城市的生活时间规划、智慧城市的居民行为引导。

2城市规划与管理的智慧化

1、城市研究的智慧化

通过分析城市居民日常活动与出行的决策机制,可以辨识居民行为的制约因素,为城市设施布局优化或相关管理政策的调整提供量化指标,从而辅助规划师及城市管理者检讨已有规划或城市管理措施中存在的问题,为城市规划与管理提供更精细的科学依据;并且,基于多源数据与不同活动类型,可以多尺度透视城市时空间体系,具体包括微观尺度的城市社区规划与旅游景区规划研究,城市尺度的城市空间规划与交通规划研究,以及宏观尺度的城市体系和区域空间结构研究。已有的大量实证研究表明,时空间行为研究能够弥补静态城市研究方法所不能发掘的现实居民生活的动态性问题,为城市规划与管理提供新的思路。

2、城市规划编制的智慧化

在城市规划的编制过程中,与信息化手段结合的时空间行为研究能为规划调研、规划决策支持、规划实施效果评估等提供科学依据,并有效节省规划编制的成本而提高规划的效率。随着 GIS 技术、复杂计量模型、多智能体模型等新技术在城市规划编制中的应用,城市规划方案的制定和评估等工作日趋定量化、信息化、系统化,而时空间行为研究能有效推动微观、精细化、时态化的城市模型发展。

一方面,大规模时空间行为数据在城市规划编制过程中的使用,为城市功能区的识别、城市用地现状分析和规划城市用地功能结构的评价等提供了良好的数据基础。早期的城市功能区识别工作多基于遥感影像或土地利用勘测数据,划分的功能区已显得过于粗放,而浮动车、公交刷卡、签到数据等反映居民行为特征的数据集与城市路网数据、兴趣点数据(POI)等基础地理数据的结合,可以辅助进行高效率、高精度的城市功能区识别。这在一定程度上降低了规划编制过程中现场勘测的工作量,以智慧化的手段减少了规划编制的成本。

另一方面,通过分析城市空间与居民行为的互动机制,可以模拟不同的规划方案及其实施各阶段的居民行为响应,并以此为规划方案评价与选择提供决策支持。例如,利用网上虚拟环境获取上海世博会参观数据,基于参观者游览行为的建模分析,模拟规划设计的两轮方案编制过程中的人流分布特征,以此为依据进行规划方案的对比评价提出改进建议。

3、城市管理的智慧化

现有的城市管理模式以居民居住地作为人口统计与管理单元,难以有效捕捉城市系统的动态性以及城市人口分布的流动性特征,因此,实时信息处理能力与响应速度较低,难以发现城市系统运行中的潜在问题并做出及时预警。虽然云计算、物联网、移动互联网、大数据等新技术的发展提高了城市信息基础设施建设与运营的水平,为城市管理的智慧化提供了技术保障,但已有的智慧化城市管理解决方案多强调物理层面的技术创新以及管理技术手段的信息化,对城市社会系统(特别是城市居民的活动 - 移动系统)的正面关注显著不足。

面对中国城市规划与管理人本化的转型,智慧化的城市管理应将信息化的管理手段与对城市居民活动 - 移动行为的动态分析相结合,在不同的时空背景、针对不同的居民行为特征采取针对性的管理策略,对城市系统日常运行中出现的问题做出及时、精确、细致的响应。具体而言,需要动态分析与模拟居民时空行为与城市空间的相互关系,识别并预测不同时间截面上城市人口(特别是弱势群体、违法乱纪者、重大事件的集聚人流等)的分布结构,为即时化、精细化的城市管理提供决策依据。城市管理的智慧化主要体现在社会管理、公共安全管理、安全事故预警、重大活动人流管理等方面。

在社会管理方面,促使在管理中切实考虑被管理对象(尤其是流动人口、老年人、残障人口等弱势群体)的需求与决策,使管理更加人性化。在公共安全管理方面,基于城市违法乱纪行为及刑事案件发生的时空分析与模拟,可以发掘刑事案件频发的时段及对应的空间热点区域,有利于对城市违纪与犯罪事件进行遏制与预警。在安全事故预警方面,通过城市人口聚集区的动态分析、结合城市自然灾害预警信息,可以及时发现城市安全事故的潜在发生区域并进行预警。在重大活动人流管理方面,通过分析重大活动期间人流集聚与扩散的规律并模拟居民的应急避难行为,为人流疏导管理及应急预案提供有效依据。


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