大數據支持的城市規劃方法初探

黃皓

（上海經緯建筑規劃設計研究院有限公司上海　200092）

大數據支持的城市規劃方法初探

黃皓

（上海經緯建筑規劃設計研究院有限公司上海200092）

在城市規劃中，大數據的發展和應用為其提供一個新的方法，但同時也帶來一些挑戰。在大數據支持下，城市各項規劃的編制過程中數據獲取渠道的增多和數據分析方式的進步，也在很大程度上推動了城市規劃方法思路的革新。本文分析大數據支持下的城市規劃現狀和技術方法的應用，并提出應注意的問題。

大數據；城市規劃；方法

引言

目前，城市無論從規模還是品質，都獲得了巨大的轉變，在城市規劃管理方面，一些大城市逐漸進入穩態規劃階段，城市規劃關注的重點也將逐漸從宏觀轉向微觀。而大數據概念逐漸引起關注，各種新的數據類型和來源大大擴展了城市規劃的數據視野，為公眾參與和科學規劃提供了新的工具與方法。

1　大數據支持的城市規劃現狀

云時代的來臨為大數據的發展提供技術支持，也使大數據的應用范圍愈加廣泛，同時越來越多的行業開始關注大數據，并嘗試著把行業未來的發展與大數據相結合。大數據并沒有一個非常確切的概念，最初，這個概念主要是指由于需要處理的信息量過大，超出了普通電腦所能夠處理的數據量，必須通過改進處理數據的工具來實現。現在，大數據已經由基礎的概念上升到了一種戰略意義，它不僅僅在于掌握龐大的具有數量、種類、速度與和價值等多方面特征的數據資源，更重要的是對數據資源進行專業化的處理，通過獨特的加工，實現數據的增值。在大數據支持下，城市規劃呈現以下特點：①城市規劃基礎數據爆炸式增長。傳統的城市規劃數據源，包括了歷史沿革、人文民俗、地質水文、產業經濟、道路交通、各類用地信息等多方面的數據，但隨著時代的進步，傳統數據源的一些劣勢如時效性差、統一性差、獨立性差、占用空間大（存在大量紙質數據）等尤為凸顯。如今的城市規劃對人本要素的考慮越來越多，傳統數據源在表現非正規經濟活動、民情輿情等方面的能力相對較弱。與此同時，伴隨著城市居民的日常生活，大規模的數據由眾多的聯網設備生成，包括PC機、智能手機和各類集成電路卡等傳感器設備。另外，這些數據表現為多種格式的異構存在，包括文本、影像和視頻等。②智慧城市建設需要規劃行業科學性的提升。截至2012年末，在國內已有超過180個城市投入智慧城市建設。其中，北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、寧波、武漢、廈門等地方已制定或實施智慧城市發展的專項規劃。2012年底，住建部正式啟動國家智慧城市試點創建工作，公布了首批90個智慧城市試點，其中上海市浦東新區成為首批試點之一。大數據最重要的用途就是為城市規劃提供科學依據，以大數據為手段的規劃數據源，具有時效性、動態性、全面性等多個特點，基本上可以模擬城市各類流空間的情形，為規劃工作的進行以及城市的管理提供科學的預測、模擬。城市規劃相關的數據類型和獲取方式見圖1。

圖1　城市規劃相關的數據類型和獲取方式圖

2　大數據支持的城市規劃方法的應用

2.1開源地圖的應用

互聯網上以OSM（Open Street Map）為代表的大量開源地圖數據為規劃人員擴展了矢量空間數據的來源。開源地圖數據主要包括各級道路網、三維數字高程模型DEM、具有平面和高度信息的2.5D建筑物、興趣點（PointofInterest）。在某種程度上，這些地圖所包含的空間信息比傳統的地形圖更豐富，不但可以在一些情況下替代傳統地形圖，還可以運用全新的數據分析方法進行處理。

2.2POI的規劃與應用

在互聯網地圖中，POI信息具有十分重要作用和價值，其中最為重要的信息往往來自互聯網用戶的簽到信息，很多城市都有數十萬個POI信息，隨時更新、分類詳細。例如，使用信息熵模型對上海市域POI信息進行分析，得到城市用地的混合程度，還能在一定程度上表征城市的空間結構，也能大致反映建成區的實際邊界。此外，利用POI信息中建筑的平面和層數，可以估算城市各種功能建筑的總量、建筑密度和容積率等指標。

2.3SOLOMO技術的應用

隨著大信息技術的發展和應用，SOLOMO成為其一個重要發展方向，簡單來說，SOLOMO指社交化、本地化和移動化，是信息技術發展的重要趨勢。通過對社交網絡數據、位置數據和移動終端數據的獲取與挖掘，可以在空間上和時間上提取各類城市規劃編制關注的居民空間行為特征。①“簽到”數據的應用。“簽到”是移動應用中越來越普遍的功能，通過抓取帶有“簽到”位置信息的微博或照片、評論，并通過特定的自然語言分析等技術，可以獲取人們對城市空間質量的評價和對城市生活的滿意度；采集居民移動的軌跡，進行特定的OD（交通出勤起始點）分析，如“百度遷徙”展示了春節期間的人口在城市間流動的信息。此外，規劃人員還可以通過數據的密度和行為模式的區別來識別空間熱點甚至用地性質。②“熱圖”功能的挖掘。百度地圖最近推出的“熱圖”功能是基于移動終端位置信息的城市研究工具，通過對所有調用百度地圖APP接口的用戶位置進行可視化處理，來展現城市人群的實時分布狀態。利用相關工具對其進行逐時抓取和動態展示分析，可以描述城市中各功能區的使用狀態，包括中心體系、職住分布和人口流動等信息，提供描述“人”的行為而非物質空間形態的工具。

2.4公眾參與平臺（LBSN）的應用

隨著SOLOMO融合發展，LBSN得到快速的發展和應用。所謂LBSN，即基于位置的社交網絡，是與SOLOMO融合發展的新產物，是虛擬社交與真實空間的有機結合，可以作為城市規劃中促進公眾參與的工具。具體可以表現為針對空間興趣點（POI）的簽到、評論、上傳信息和其他在線互動方式。通過針對特定項目專門開發基于LBSN的公眾參與平臺，鼓勵市民和關注者表達意見，成為公眾參與城市空間治理的重要渠道。比起以往的街頭問卷調查等方式，這種方式可以更有針對性地了解特定群體的利益訴求。

2.5基于交通傳感數據的城市特征分析

對交通傳感數據而言，其在一個城市中所起到的作用是不可忽視的，這些數據信息往往由城市政府和交通運營部門掌握著，如果這些數據得到適當的挖掘和分析，可以在很大程度上代替城市規劃傳統的交通調查方式，支持從宏觀到微觀不同尺度的城市規劃研究。例如：上海可利用公交刷卡數據提取人口OD信息。公交刷卡數據是大多數較大城市都可以獲得的，數據量極大，包含的信息豐富，但挖掘難度也較大。公交刷卡數據的主要用途是提取通勤人口的OD信息，判斷城市各功能區和組團之間的聯系，尤其適合考察新城和中心城之間的通勤特征，由此判斷其間的職住關聯。此外，還可以通過長時間的數據積累，分析同一用戶的OD變化特征，反映人口居住和工作地遷移情況。

3　大數據支持下的城市規劃應注意的幾個問題

在大數據背景下，城市規劃更應關注其技術和方法的應用，以提高規劃的合理性，現以上海為例，提出以下幾個建議：①在大數據時代，基礎信息收集不完善，就可能導致得出的結論也相對片面，不能很好地、完善地表現出城市的真實運營情況。因此，上海城市規劃應在完善的基礎信息的基礎上，充分發揮大數據的作用和優勢，利用交通數據、公眾參與平臺（LBSN）等，提高城市規劃的科學性和合理性；同時，現階段大數據協助規劃設計的手段，由于受到思路尚未成熟、信息公開性較差、相關開源軟件的使用普及率較低等諸多軟硬件因素的影響，目前還處在起步階段，鑒于此，應不斷提高大數據應用水平，使其在城市規劃中起到更大的作用。②營造良好環境。加大宣傳力度，積極推廣普及大數據支持下的城市規劃的最新研究方法、標準、政策與成功應用案例，擴大示范帶動效應；加強相關知識普及和專業技能培訓，例如：改變傳統的單純的因果分析法，通過因果分析法與相關性分析法相結合的手段，指導獲取數據的處理，進而幫助規劃評估、規劃編制以及城市管理等多方面工作的開展。組織開展各類專業論壇、專業會展等活動，集聚引導相關企業、社會團體、專家學者和廣大市民參與大數據支持下城市規劃的討論、制定和理念、方法的完善，形成良好氛圍。

4　結束語

為了適應當前的城市規劃實踐，本文初步探討了大數據支持下城市規劃的方法。但應該意識到，隨著技術的發展，今后很有可能會出現新的理論指導大數據及相關技術在城市規劃中的應用，進一步推動城市規劃的轉型和發展；技術本身只提供了工具和手段，真正的公眾參與、科學規劃的制定還需要城市規劃人員的不懈努力，以開放的態度、科學的精神去探索和鉆研，真正發揮大數據的優勢，推動行業的轉型。

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[3]秦蕭，甄峰.大數據時代智慧城市空間規劃方法探討[J].現代城市研究，2014（10）：56.

TU984

A

1673-0038（2015）03-0009-02

2014-12-30

黃皓（1979-），男，中級，大學本科，主要從事規劃設計方面的工作。