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1、基于互联网和大数据 的城市研究与规划的城市研究与规划叶锺楠 2015.05Urban Study and Planning Based on Internet and Big DataFrom: 华东院城市设计所叶锺楠华东建筑设计研究院 城市设计所一室主任全国注册城市规划师 同济大学 博士研究生邮箱： YY大数据时代下的城市规划思想工作内容和方法城市规划概况From: 华东院城市设计所用地剴能、空间形态、城市形象、专项系统非专业解释工作内容和方法城市规划概况From: 华东院城市设计所传统规划思路：静态缺乏后续规划成果的检验规划评价 静态产品使用过程城市 规划城市 研究产品跟踪业态招商 设施配
2、置 交通运作 人群使用 空间形象 市政运行 土地价格 数据手段的发展传统数据的使用数据使用人口普查数据经济统计数据交通调查数据设计模拟数据地质水文数据数据静态化 数据收集成本高 结构化程度高地质水文数据城市全信息视角个体时空数据个体行为数据建筑运行数据交通实时数据数据动态实时数据收集被动化数据使用能源使用数据土地交易数据市民意愿数据业态运营数据结构化/非结构化信息互动性高城市全信息视角建筑 运行市民 调查车辆 运行能源数据使用能源 使用市政 系统房屋 交易?从“经验判断”到“数据支撑” ?从“以形定流”到“以流定型”发展思路 基于互联网和大数据的城市构架设计师经验主导计算机模拟评估方案智慧模型
3、决策系统From: 同济大学 吴志强主要工作内容关键数据应用主要技术支撑新阶段工作框架? 基于互联网和大数据的城 市空间诊断? 城市智慧模型 (CIM)? 个体时空数据 (手机信令)? 网络APP数据电子地图数据? 城市系统模型构建? 大数据挖掘技术大数据处理及分析工作创新? 规划公众参与网络平台? 多规合一信息蓝图系统? 基于大数据的商业/ 产业 选址及策划咨询? 基于网络信息的城市智能 交通规划? 电子地图数据? 统计数据? 专项数据? 楼宇运行数据? 卫星/遥感影像? 城乡风貌影像? 大数据处理及分析 (Hadoop, 机器学习, 深度学 习，统计模型等)? 数据可视化技术? 图像识别及
4、分析技术基于互联网和大数据的城市空间诊断诊断学客观发现主观判断经验 积累方法 手段规律 总结指标 体系价值 观标准 制定个体时空 数据挖掘空间诊断 指标设计相关案例 比较研究规划价值 立场 选择规律提取 理论建立空间诊断 标注构建基于大数据时代的背景，探索通过数据技术 来简化、优化和深化传统城市空间研究的新 方法，构建城市空间诊断的体系和标准，为 城市发展策略的制定和城市规划的编制、评 估提供更合理、科学的方法体系。城市空间诊断工作创新用脚投票，数据反馈判断标准标准 制定标注构建城市智慧模型CIM 建立从BIM 到 CIM 建筑信息模型（Building Information Modelin
5、g） 是以建筑工程项目的各项相关信息数据作为模型的基 础，进行建筑模型的建立，通过数字信息仿真模拟建 筑物所具有的真实信息。它具有可视化，协调性，模 拟性，优化性和可出图性五大特点。?BIM: Building Information Modeling?CIM: City Intelligent Model从单栋建筑走向群落，走向城市、城乡环境的模拟和 信息跟踪，把每个BIM单体作为系统的一个细胞或触 点，把单体之间的联络网络作为突破对象，如交通流 、水流、气流固废物的排泄等。From: 同济大学 吴志强工作创新规划公众参与网络平台公众参与从狭义上讲，公众参与即公民在代议制政治中参与投票选举活
6、 动，即由公众参与选出代议制机构及人员的过程，这是现代民 主政治的一项重要指标，也是现代社会公民的一项重要责任。 从广义上讲，公众参与除了公民的政治参与外，还必须包括所 有关心公共利益、公共事务管理的人的参与，要有推动决策过 程的行动。?市民需求微调研?规划建设方案网络公示?环境影响公众评分?政策听证发布媒介?规划设计互动平台?规划设计“众包”平台工作创新多规合一信息蓝图系统“三规合一”，即指将经济社会发展规划、城市空间 规划与土地利用总体规划编制、实施融合起来，更广 泛的“多规融合”还包括环保、文化、教育、体育卫 生、绿化、市政、水利、环卫等专业规划。“三规合一”“多规合一”“一张蓝图”工程
7、以基础地理信息、规划审批信息和用地现状信息为基 础，以控制性详细规划和乡级土地利用规划层面为核工作创新础，以控制性详细规划和乡级土地利用规划层面为核 心，系统整合各层次、各项专项规划成果，具备动态 更新机制的信息共享管理平台。?基于网络GIS的规划信息库?基于POI的服剶设施布局?基于时空数据的城市建成区识别?多部门网络协同管理系统商业产业选址及战略咨询工作创新?商业网点布局咨询?客户群体识别项目选址评估产业发展战略咨询商业市场业态策划?项目选址评估?城市市场选择?业态比例规模策划From: 同济大学 王德基于网络信息的智能交通规划?城市出行调查?城市交通问题诊断?城市路网布局规划?轨道交通选
8、线定站?地面公交网络规划工作创新数据概况 ?数据格式：GPS点 ?数据来源：手机终端，车载终端采集公众数据，出租车，物流车等数据处理 ?GPS点-轨迹切分-道路匹配-特征统计-数据挖掘 ?存储和运营相辅相成，通过设计适宜的采集方案和时空数据索引，为 数据的运营、质量评估和问题调查提供良好的支持地面公交网络规划?城市交通政策建议上海中心城区研究案例1基于百度地图热割图的上海城市空间结构分析Research on the Urban Structure of Shanghai Central City Based on Baidu Thermodynamic Map选择百度地图热力图作为大 数据来
9、源，对上海市中心城数据来源，对上海市中心城 区的城市空间进行了考察和 研究。分析了上海中心城区 内人群的集聚度、集聚位置、 人口重心等指标在一天中随 时间的变化情况，揭示了这 些指标在工作日和周末时间 的差异，并尝试以此为基础 分析和推测上海中心城区在 一天和一周时段内，人群活 动和空间使用的特征。百度地图热力图是百度在2014年新推出的一款 大数据可视化产品，该产品以LBS平台手机用户 地理位置数据为基础，通过一定的空间表达处 理，最终呈现给用户不同程度的人群集聚度， 即通过叠加在网络地图上的不同色块来实时描 述城市中人群的分布情况(右图)。百度地图热割图数据优势：百度地图热力图应用界面研究
10、案例1数据开放覆盖面广集合表达数据优势：上海中心城区研究案例1上海中心城区将上海市中心城区作为研究范围，根据上海市城 市总体规划1999-2020，上海市中心城的范围为 外环线以内地区，是上海政治、经济、文化中心， 城市建设用地控制在600平方公里。研究案例1数据时间选择连续一周数据 (2014.5.22-5.28)自编程序定时截取间隔：1小时研究案例1对2014年5月22日至5月28日连续一周期间 的上海市中心城区范围内的百度地图热力图 数据进行跟踪，并利用自编程序对热力图数 据定时截取，截取时间间隔为一小时，总计 截取热力图108张，以此作为研究的重要基 础数据。数据矢量化与赋值原始分析原
11、始数据特点：面向大众、重直观感受、缺乏量化说明数据误差：移动数据代替真实人口分布数据存在误差 (Chaogui Kang等,2012)同一时段不同区位比较效果优于同一区位不同时段比较研究案例1数据矢量化 原始栅格数据转化为矢量化数据数据赋值 对不同色彩的区域定义数值坐标重新投影 从百度座标转到WGS84坐标系原始 数据分析 数据热割度定义：划分1-7级热力度，6-7为高热区，4-5为次热区数据矢量化与赋值研究案例1原始栅格数据经矢量化、赋值并重新投影的数据城市热割度分布的时空变化周末数据分析周末-工作日 以周为单位的周期规律研究案例1城市热割度分布的时空变化不同热割度区域面积随时间变化情况数据
12、解读：早、晚面积小，上午至下午面积较大 早上9:00时的面积均远小于晚上23:00时 次热区：形成一个大约持续6小时的面积稳定期 高热区：在15:00和19:00前后形成两个较为明显的波峰 周六、周日数据分析结果接近研究案例1分析推测：在周末早上的人群活动强度低于晚上的活动强度 周末大部分家庭很可能在家用完午餐后出门向城市商业中心集中， 开始周末的各项休闲娱乐活动并在晚餐后陆续回家。 城市的大部分重要商业休闲空间在上午时间处于低使用率的状态。 周日的城市集聚度在19:00之后下降速度高于周六，人群选择较 早回家休息。城市热割度分布的时空变化城市高热区的空间分布整日数据平均值计算：利用GIS工具
13、将上海中心城区进行50m*50m 的栅格单元划分，并对每个单元的整日数据进行 了平均值计算，以此作为分析的数据基础。 H =H /24研究案例1Hi=Hix/24Hi:单元i的整日平均热力度, Hix:单元i在X点时刻的 热力度，X=1,2,3，?，24。城市热割度分布的时空变化城市高热区的空间分布连续高热区8处：人民广场 徐家汇 中山公园 金沙江路地铁站区域大大大大面面面面原规划城市中心原规划城市副中心龙 之 梦 中 山 公 园七 浦 路 批研究案例1金沙江路地铁站区域 静安寺 五角场 世纪大道 七浦路小小小小面面面面 积积积积(可与 POI 比较分析)原规划城市副中心大型商业综合体所在区域
14、批 发 市 场月 星 环 球 港周末人群集聚与城市商业休闲空间高度相关城市热割度分布的时空变化 工作日数据分析 不同热割度区域面积随时间变化情况数据解读：面积在9:00-10:00期间增长很快 面积自11:00起达到一天中相对较高阶段，一直持续大约9小时 18:00至19:00之间出现一个明显的波峰 相比通常认为的工作时段(9:00-18:00)而言，高热区和次热区面 积达到高水平的时段要滞后2小时左右研究案例1分析推测：人群受上班早高峰时间影响从居住区向商务办公区和商业区等岗 位密集区域的大量集中 工作日，岗位密集区域所能达到的最高人口密度远高于居住区域 受到工作时间的影响，人群集聚度稳定在
15、高水平的时段明显较长 人群集聚度首先随着人群从居住区域向工作区域集中而第一次显 著提升，随后又受到休闲消费人群向商业、餐饮、休闲区域集中 的影响而第二次提升城市热割度分布的时空变化城市高热区的空间分布世纪大道 陆家嘴 静安寺 上海火车站研究案例1上海火车站 徐家汇 中山公园 虹口足球场 打浦桥 人民广场 南京东路东段 金沙江路地铁站周边 七浦路 上海马戏城 镇坪路地铁站周边世纪大道 陆家嘴 静安寺 上海火车站城市热割度分布的时空变化城市高热区的空间分布连续高热区14处：大大大大 在工作日，人群的集聚呈现出相对分散的趋势，集聚的中心更 多，但是每处集聚的面积更小 商务办公对人群集聚的影响力远远高
16、于周末时间，不少商务功 能比重较高的区域在工作日成为高热区 传统的商业中心依然是最主要的人群集聚中心研究案例1上海火车站 徐家汇 中山公园 虹口足球场 打浦桥 人民广场 南京东路东段 金沙江路地铁站周边 七浦路 上海马戏城 镇坪路地铁站周边小小小小面面面面 积积积积城市热割度分布的时空变化城市高热区的空间分布无论是周末还是工作日，城市人群的分布在早上和晚上总是较为均质化，而在白天呈现较高的集聚度。在工作日人群集聚度维持在较高水准的时段要长于周末。周末与工作日的比较：研究案例1周末城市人群集聚的峰值出现在午后(14:00-15:00)，而工作日城市人群集聚的峰值出现在晚餐时间 (18:00-20:00)。周末期间人群倾向于向少数几个中心高强度集聚，而在工作日人群倾向于向较多中心集聚，但集聚的强 度相对较低。周末期间城市商业中心的使用强度远高于其他地区，而在工作日商务中心
