基于大数据城市规划创新

1、甄峰 南京大学 2017/02/22 基于大数据的城市规划创新：理论与实践在城市规划管理中的应用实践 2017南京市“规划讲厅” 南京市城市规划协会 目录 CONTENTS 对智慧城市的理解与规划技术创新的探讨 1 1 大数据在规划应用中的探索 2 2 大数据在规划管理中的探索 3 3 总结 4 4 一、对智慧城市的理解与规划技术创新的探讨 概念 利用新一代信息技术，以整合、系统的方式管理城市 的运行，让城市中各个功能彼此协调运作，为企业提 供优质的发展空间，为市民提供更高的生活品质 主要体现 城市规划和管理、资源分配更加合理和充分 城市可持续发展的能力 城市的环境保护到位 提供更多的就业机会 对突发事件的应急反应能力 核心内涵感、传、知、控 信息化、城市化不断向纵深发展的综合性表现 不止于技术，要打破以单一ICT技术及其应用为核心的 格局；重视技术的集成与创新，以及贯穿其中的思想 与隐藏的人文因素，全民参与智慧城市建设。要挖掘 这些要素，数据就显得越来越重要。 一 对智慧城市的理解与规划技术创新的探讨 City 2.0: 当前的状态 城市管理城市管理 经济增长经济增长 废物管理废物管

2、理t 水资源管理 生活质量和幸福感生活质量和幸福感 城市规划城市规划 交通规划交通规划 能源效率能源效率 ICT 基础设施基础设施 和应用和应用 政策政策 社会包容社会包容 绿色基础绿色基础 设施设施 智慧城市智慧城市 环境 低碳排放 交通交通 管治管治 Zaheer Khan，2016 智慧基础设智慧基础设 施的施的整合整合 相关应用相关应用 地下管网三维管理图地下管网三维管理图 顶层设计不足 围绕城市政务、产业、交通、社区、民生、市政等各个方面的信息基础设施建设或应用进 行，强调新一代信息技术支撑下的城市智能管理，但是信息化规划和城市规划之间缺乏沟 通与融合。顶层设计目标不是大而全的IT系统，而是选择对城市发展最有价值的目标集中 精力去实现。 智慧城市建设仍然是信息化建设主导，外资企业或国内大型IT企业热衷于做智慧城市集成商，同时兼做顶层设计 怎样解决？顶层设计？城市科学等多学科介入？ 缺少民众的参与皇帝的新衣？ 政府：智慧城市建设大量的项目和工程，带来巨额的社会投资，拉动当地经济增长、就业 等。 企业：意味着前所未有的发展机遇，大量的订单和收入。 民众：对其知之甚少。民众本应是智

3、慧城市建设参与的主体，享受到智慧城市建设带来的 各种便利和智能化服务，并需要通过不断完善自我，做一个与智慧城市相适应的智慧市民 。缺少了民众的参与，智慧城市建设就容易与初衷渐行渐远。 重技术应用而轻观念转变 云计算、物联网、大数据等现代信息技术毕竟只是工具，政府执政理念的转变、体制机制 的完善才是建设智慧城市的关键。没有真正为民的服务理念，城市最多只能智能，而无法 智慧。 重“头衔”而轻目的 目前全国的智慧城市发展仍然停留在快速发展的初级阶段：换标签，玩概念 问题 问题与思考 问题与思考 大多数人对智慧城市的理解仍然停留在技术、基础设 施层面，缺乏从社会和人文层面的解读，更忽略了技 术进步所带来的知识体系的更新。 智慧城市建设仍然是信息化建设主导，外资企业或国 内大型IT企业热衷于做智慧城市集成商，同时兼做顶 层设计怎样解决？顶层设计？城市科学等多学科 介入（懂城市的不懂技术，懂技术的不懂城市）？ 智慧城市建设缺乏特色，新一轮的重复建设危机？ 怎样解决？整体规划？多规融合机遇 体制机制的创新，资源的协同、整合与创新 投融资模式 智慧城市规划是智慧城市建设的依据，而智慧的 城市规划是其前

4、提和统领。 思考 城市城市 政府政府 增加城市管理效率与创造透明度 提高公共服务质量（民生、安防） 获得新城市竞争力（产业、资本） 部门数据共享，简化行政审批程序，辅助人工决策 环境治理与营造，公共交通管理与服务，医疗保险 与公共卫生，市政实施监测与管理 人群分类定制服务，创新企业竞争模式、产品和服 务，区域/城市功能挖掘 城市城市 经济经济 发展环境的提升 运营成本降低 劳动生产率提高 企业模式创新（物流、金融等） 行业趋势与市场需求预测，区域资源要素评估，风 险评估 个性化产品设计和研发，运营和供应链分析，分配 和物流优化，建筑节能监测与可视化 生产设备监控与管理，劳动力资源分配优化 位置营销，客户行为与情感分析，新商业模式，管 理模式创新 城市城市 社会社会 居民服务质量与多样需求的变化 就业与居住不匹配的问题 时空间需求规律、选择与供给调整 处理城市社会空间割裂或重大事件 居民出行方式调查与预测，居民环境感知预测，公 共参与调查分析 居民个人位置服务，交通与信息技术的整合，智慧 出行、移动办公、远程教育的结合 居民休闲购物需求分析，企业空间组织变化与趋势 ，城市特色与文化识别

5、人群分类与信仰识别，预测犯罪，预测分析处理网 络威胁，控制疾病传播、自然灾害 过程决定结果，通过大数据来实现科学的规划过程，是形成科学合理规划结果的 重要保障和技术支撑 大数据驱动 深入分 析城市 问题 科学进 行城市 模拟 空间分 析更加 合理 趋势预 测更加 精准 空间管 理更加 精细 城市模拟与仿真 规划技术创新 科学的结果 大数据推动了城市 问题分析、城市空 间分析模拟、空间 趋势预测、城市空 间运行评估和管理 的科学化、精准化 ，科学化的过程决 定了城市规划结果 的科学和合理，从 而实现城市空间的 可持续发展。 国家战略需求与问题导向下的“自上而下”智慧城市发展产业化路径 多源数据融合 一体化仿真平台 动态仿真模拟 人本化智慧管理智慧城 市设计 仿真与 可视化宜居环境改善 资源高效配置 安全与弹性城市 城乡区域协调发展智慧 城市 规划 建设城市科学健康与可持续发展城市服务平台与大数据采集 处理设备国家战略 需求城市发展 重要手段核心技术 支撑产品与 服务资源环境承载压力大交通拥堵问题突出城市公共服务滞后发展不均衡问题城市管理水平较低多源数据融合一体化仿真平台动态仿真模拟人本化

6、智慧管理存 在 问 题一 对智慧城市的理解与规划技术创新的探讨 规划创新规划创新 研究重点研究重点 一 对智慧城市的理解与规划技术创新的探讨 多源异构数据采集集成、智慧城市数据库、智慧城市大数据分 析处理、智慧城市仿真模拟技术系统平台 大数据采集处理与规划仿真技术平台开发 虚拟现实、无人机倾斜摄影与室内定位、多维度空间仿真建模 、城市数据信息模型、可视化分析 三维空间建模与时空仿真模拟技术与设备 智慧的城市规划设计 智慧城市顶层设计 多规融合规划 智慧规划设计应用 城市空间综合监测、智慧运营管理监测、城市可持续发展能力 监测 为政府、企业、公众提供应用服务与产品 智慧城市综合分析建模与服务产品 数据 平台层 技术 支撑层 应用层 服务层 一 对智慧城市的理解与规划技术创新的探讨 “大数据”与“小数据”相结合的数据密集型城市研究范式 其中“大数据”从“相关关系相关关系”角度，发掘地理过程的空间布局特征、相关因素、发展态 势等。并从对地理过程的动态分析、模拟提出研究问题，针对研究问题提出假设，发掘面 向具体问题研究的“小数据”，通过构建模型解释问题找寻“因果关系因果关系”。从而发挥不同从而

7、发挥不同 数据自身优势数据自身优势，实现大数据与小数据的深度融合实现大数据与小数据的深度融合。 要素运行过程 空间分布格局 发展趋势规模 挖掘相关关系 “大数据” 精细模拟建模 解释具体问题 找寻因果关系 “小数据” 二、大数据在城市规划应用中的探索 信息技术为城乡规划的数据采集提供了多种手段，可使用的数据类型包括：信息技术为城乡规划的数据采集提供了多种手段，可使用的数据类型包括： 遥感影像数据遥感影像数据：包含波段信息，可提取各类地表信息，如植被、水体、裸露 土壤等，遥感影像有不同分辨率，精度从几千米至几十公分不等。 高程数据高程数据：包含地表高程信息。 三维激光扫描三维激光扫描：包含城市的空间三维信息。 街道摄影测量街道摄影测量：包含空间三维影像信息。 气象数据气象数据：包含地面气象数据、高空气象数据、卫星探测数据、天气雷达探 测数据等，包含温度、降水、风力等多种气象相关的信息，数据由气象站、 卫星、雷达等设备采集。 空气质量数据空气质量数据：包含各类空气成分的数据，如二氧化硫、二氧化氮、PM2.5 ，PM10等，数据由监测站测量提供，也可间接测量其他信息反演得到，如空 气折射率等

8、。 位置信息数据位置信息数据：通过GPS设备、基于位置服务（LBS）的应用、或者移动通 讯基站获取，包含经纬度信息和高程信息，不同数据源具有不同的数据采集 时间精度，但手机基站数据只能获取手机基站的经纬度信息，因此获取的数 据为离散分布，可统计基站范围内的人数总量。 交通相关数据交通相关数据：城市道路交通的数据包含轨迹数据、车速、行 驶方向等动态数据，以及公交刷卡的交易数据，可通过车载 GPS、LBS数据、手机信令、刷卡器数据获取，进而获得道路 的行驶状态、车速、堵点等信息，以及城市内部各区域的空间 联系，如OD数据等。 定点实时人口数据定点实时人口数据：通过上述的位置信息数据获取，或通过探 测器获取，如人脸识别闸机、红外探测器、WIFI探针等。 设施数据设施数据：各类设施点的POI点状数据，包含位置信息和设属 性信息。 其他渠道获得的专类数据其他渠道获得的专类数据：如就医记录、企业数据、老人卡的 消费数据等，应用场景的特异性较强。 其他互联网数据其他互联网数据：从互联网获取，如淘宝、点评、微博数据等 ，这类数据的覆盖对象人群具有特异性，样本有特定倾向，但 在城乡规划中具有参考价值。

9、“自上而下”与“自下而上”规划理念的紧密结合“自上而下”与“自下而上”规划理念的紧密结合 传统城市规划：传统城市规划：遵循 “自上而下”的规划模式，忽视居民、企业等城市主体的行 为和活动对城市发展的影响 智慧的城市规划智慧的城市规划：充分考虑城市居民、企业等建设主体的生存现状、发展需求、 活动规律，正确评估制约城市发展存在的关键问题，科学制定城市发展各方面解 决目标和方案（政策、管理、经济、社会、环境等），最终通过“智慧化”的空 间资源分配和安排来增加城市发展主体的满意度 以智慧城市建设为契机，开展以大数据分析为核心的城市空间综合研究以智慧城市建设为契机，开展以大数据分析为核心的城市空间综合研究 各领域数据支撑：各领域数据支撑：城市产业、交通、社区、生态、公共服务等领域（各类传感器 、视频监控、社交网络、智能手机、智能卡等） 微观行为数据分析微观行为数据分析：分析城市活动-移动系统的时空间特征及存在问题，优化空间 结构大数据时代城市空间研究的新范式大数据时代城市空间研究的新范式 数据驱动的数据驱动的城市规划编制城市规划编制 利用信息技术快速发展所带来的优势，通过对城市各类主体行为活动大数据的分 析，找出城市发展所存在的问题，并在区域规划、城市总体规划、城市详细规划 与设计等多个层面进行方法革新。在这过程中，还应注重传统小数据在具体规划 编制中的应用价值，进而通过多学科交叉、多数据融合、多方法集成来实现城市 规划科学化目标。 基于基于大数据的城乡规划体系：理论大数据的城乡规划体系：理论框架框架 理论框架理论框架 规划调研及数据库构建 面向移动端的现场调研工具开 发 基于 WEB-GIS 的城市地理信息数据与统计数据集成 城市大数据采集 网络数据挖掘 基于移动终端的居民活动调查 移动信息设备数据采集 城市运行监测 空间协调规划 数据与技术标准 规划体系协调 规划机制协调 空间控制要求 基于多元异构数据的空间分析 区域空间分析 区域城市联系

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