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1、城市规划管理中大数据应用 进展与趋势进展与趋势 党安荣 教授/博导 清华大学建筑学院 2015-11-04 1. 大数据应用的保障 2. 城市规划应用进展 3. 城市规划发展趋势 主要内容： 1.1 大数据技术进展 1.2 大数据应用政策 1.3 大数据应用环境 1. 大数据应用的保障 1.1 大数据技术进展 Gartner 光环曲线光环曲线 之之 Big Data 1.1 大数据技术进展 Gartner 光环曲线光环曲线 之之 Big Data o Hadoop（BP级数据，可靠性、扩展性、容错性、效率性） o Storm（实时分析、机器学习、不停顿计算、RPC、ETL） o Apache
2、Drill（API接口，支持多源数据及格式、查询语言） o Rapid Miner（数据挖掘解决方案，文本挖掘、多媒体挖掘） o Pentaho BI（报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等） o Tableau（可视化、大数据分析、专题统计，数据挖掘） o HPCC（高性能计算与通信，美国总统科学战略项目） 1.1 大数据技术进展 2015年年09月月05日日，国务院发布国务院发布关于印发促进大数据发展关于印发促进大数据发展 行动纲要的通知行动纲要的通知（国发国发2015-50号号），确定了主要任务：确定了主要任务： （1）加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。 （2）推动产业创
3、新发展，培育新兴业态，助力经济转型。 （3）强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。 刚要刚要要求要求2018年底前年底前，要建成国家政府数据统一要建成国家政府数据统一 开放平台开放平台，率先在信用率先在信用、交通交通、医疗等重要领域实现医疗等重要领域实现 公共数据资源合理适度向社会开放公共数据资源合理适度向社会开放。 1.2 大数据应用政策 成立大数据管理局成立大数据管理局：广东、四川、辽宁等省份均已有地方 政府成立大数据管理局，拟由政府牵头，统筹公共数据开 放，推动产业发展。 建设建设大数据大数据交易所：交易所：贵阳、武汉、陕西西咸新区等地筹划 建设大数据交易所，探索大数据交易机制，广州
4、、哈尔滨 等城市也有这方面的计划。 发展大数据产业园：发展大数据产业园：重庆、四川、广东等省市启动大数据 产业园建设，只在引进和培养数据分析高端人才，建设国 内重要的大数据产业基地。 1.3 大数据应用环境 2.1 规划问题的大数据解析 2.2 人本规划的大数据应用 2.3 规划实施的大数据评估 2. 城市规划应用进展 2.1 规划问题的大数据解析 运用移动手机数据寻找空间互动社区: Song Gao, Yu Liu et (2013) 研究对哈尔滨100万个 手机用户一周的通讯记录 (超过7400万个通讯数据) 进行了分析，发现这些数据流90% 以上有距离衰减特征，并且遵循幂法则规律。 基于
5、公交一卡通刷卡数据的出行与通勤研究：龙瀛等（2012）基于公交刷卡数据 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，考察新城和中心 城之间的通勤特征，判断其间的职住关联，反应城市居民居住和工作地通勤特征。 北京市中心区的通勤形态(a) 极端出行时间的通勤出行；(b) TAZ尺度的通勤链接 基于多源大数据的城市空气质量预测与住区环境评价：微软亚洲研究院郑宇研究员 （2012）通过气候、个人的移动、兴趣点（POIs）、空气质量等大数据的叠加分 析，预测城市空间质量，并通过网格化方式表达，反映我们所在城市的环境质量。 研究人口稠密的城市地区及其时空变化： Marcos R. Vieir
6、a et(2013)基于移动对 象的位置轨迹研究城市动态性人口密集区及其时空变化。反映城市环境中个体 在何时何地聚集的关键信息，能给交通规划、灾害管理、紧急救援提供定量依据。 图(a)-(d)分别代表早晨、中午、傍晚和夜晚。 黑线和黑点分别代表地铁线路和地铁站。 工作日密集区可视化非工作日密集区可视化 纽约人的抱怨地图（城市病的诊断）： 蓝色抱怨乱扔垃圾、绿色抱怨环境噪音、红色抱怨街头涂鸦 曼哈顿抱怨噪音多；布朗克思抱怨街头涂鸦多；斯塔腾岛抱怨乱扔垃圾多。 2.2 人本规划的大数据应用 时空路径时空路径 事件发生频率事件发生频率 根据移动通讯数据研究个人出行特征：Chaogui Kang, S
7、ong Gao et al (2013) 通过海量轨迹数据挖掘识别时空模式，GIS可视化用于表征和构建个体动态模型。 2.2 人本规划的大数据应用 无锡基于手机信令数据的居民出行调查研究： 无锡市区手机识别常住人口全市OD客流走廊示意 太湖新城通勤人口 核心区分段客流 在2013年11月至12 月两个月，对占无锡 总人口78.4%的无锡 移动505万手机用户 进行了连续不间断追 踪，动态采集了无锡 市域范围内手机用户 信令数据，分析人的 出行模式及交通需求 2.2 人本规划的大数据应用 Mobile Landscape: People of MIT SENSEable City Lab hav
8、e developed a continuously changing real-time maps of cell phone usage in Graz, Austria. 3 AM 6 AM 12 PM 21 PM Temporal phone-call flow interactions By Song Gao, UCSB Geography. 基于百度LBS数据的人口空间集散： 六个主要城市2014年6月20日10:00AM人口空间分布特征 2.2 人本规划的大数据应用 研究出行模式和大型社会活动的关系： Francisco C. P. et (2010)依据移动通讯数据， 研究了波
9、士顿大都市区举办的大型活动和其参与者来源的地理位置的关系。 2.3 规划实施的大数据评估 基于出租车车流与兴趣点数据的功能基于出租车车流与兴趣点数据的功能区识别与职区识别与职住住平衡评价：平衡评价：微软研究院和北规院 合作，利用出租车流数据的分析识别各种城市功能分区（如居住、办公、商业等） 的比例，评价每个小区的混合使用程度，是城市土地混合使用程度研究的方法补充 Jing Yuan, et al （2012. Discovering regions of different functions in a city using human mobility and POIs 2.3 规划实施的大
10、数据评估 基于POIs与出租车GPS数据的城市功能分区评价：以北京市丰台区为例，依据信息 熵基本模型，在300m*300m网格尺度，基于POIs与出租车GPS两种大规模异构数 据集，构建空间熵与时间熵，将两者相结合用于识别城市功能混合度，提高准确性 基于迁徙大数据的人口“固化”水平的评估：李栋博士（2015）以甘肃和贵州为例， 依据春节迁徙大数据和人口统计数据进行分析，计算和评估一个省区的人口“固化” 总人口总迁徙人次固化水平 基于迁徙大数据的“城镇化潜力”的评估：李栋博士（2015）以甘肃和贵州为例， 依据春节迁徙大数据和人口统计数据，评估省区“城镇化潜力（或人口吸引力）” 净迁徙人口 总人
11、口 基于迁徙大数据的“城镇体系空间规划”的评估：李栋博士（2015）以甘肃和贵州 为例，依据春节迁徙大数据和人口统计数据，评估“城镇体系空间规划”的合理性。 3.1 基于大数据的规划分析技术 3.2 基于大数据的规划服务体系 3.3 基于大数据的精细规划模式 3. 城市规划发展趋势 3.1 基于大数据的规划分析技术 规划云数据中心规划云数据中心大数据大数据 规划云分析模型规划云分析模型大模型大模型 规划规划云技术平台云技术平台大大平台平台 规划协同一张图规划协同一张图大规划大规划 3.2 基于大数据的规划服务体系 规划数据规划数据云服务云服务数据聚合数据聚合 规划技术规划技术云服务云服务技术聚合技术聚合 规划模型规划模型云云服务服务模型聚合模型聚合 规划知识云规划知识云服务服务知识聚合知识聚合 3.3 基于大数据的精细规划模式 数据数据、模型模型、分析：定量化分析：定量化 人本人本、实时实时、过程：动态化过程：动态化 众创众创、协同协同、融合：精准化融合：精准化 规划规划、管理管理、服务：流程化服务：流程化 谢谢各位聆听！敬请批评斧正！ 党安荣 教授/博导 清华大学建筑学院
