大數據在智慧城市研究與規劃中的應用

楊國水

杭州綠城信息技術有限公司 浙江 杭州 310012

一、概述

大數據目前在工業生產、公共服務、企業管理等諸多領域得到了廣泛的應用，大數據技術是智慧城市規劃建設的必要支撐，通過對各種類型數據的廣泛收集和動態化精細化處理有利于促進城市的協同發展，為城市居民的生產生活提供更多的便利，促進人們生活方式的調整優化和生活水平的提高。探討大數據技術的相關應用對于智慧城市的規劃建設具有積極的促進意義。

二、大數據和智慧城市規劃概述

2.1 大數據概述

大數據主要是通過對海量數據的收集和對比，對不同類型的數據進行篩選和分類，并對同類數據的相關信息進行分析計算，從而對事物的特點進行歸納，為不同事物聯系性的判定分析以及事物的發展情況進行推斷預測，為大數據使用者的行動或者是事物的發展提供方向和參考。大數據的優勢主要表現在強大的數據收集能力、高效的數據處理效率、準確的數據推算結果、真實的數據信息反映以及數據處理類型的多樣性等方面。大數據由于存在較大的數據量冗雜，因而相對的數據價值密度不高，但整體的數據推算結果卻具有較高的價值。

2.2 智慧城市規劃中的大數據

大數據為智慧城市的規劃建設提供了各類信息資源智慧化處理的能力，將大數據應用于智慧城市規劃和管理的不同方面，可以促進相關領域決策的科學性和有效性的提升。智慧城市對于城市空間規劃、公共服務模式以及城市基礎管理等提出了更高的要求，在大數據技術的支持下所構建的數據分析和信息共享平臺，可以推動城市運行、服務和管理智能化水平的提高。在智慧城市研究規劃實踐中，可以通過企業、政府以及社會組織等的積極合作，充分發揮大數據在綜合治理方面的優化，提高智慧城市的宜居水平和商業價值。

三、智慧城市研究中大數據應用的特點

3.1 數據信息的統一管理

智慧城市研究中需要采集處理的信息呈現出海量化、多源頭、數據類型多樣化等特點，因而也需要采取多種大數據架構技術。常用的大數據基礎架構技術包括YARN、HDFS以及Hadoop，可以采用Spark技術實現大數據計算框架的搭建，而大數據的日志收集則可以采用Flume+Logstash+Kibana。智慧城市規劃建設中的大數據應用對于中間件Zookeeper具有較高的部署依賴性，而不同領域的大數據的平臺建設則可以分別采用列式 Hbase、文檔型MongoDB、KV 式 Redis或者是分布式關系型TiDB，對于海量數據的搜索采用ElasticSearch或者是Lucene，數據庫內信息的查詢訪問可以選擇Presto，大數據的挖掘和多維分析可以采用MashOut和Kylin。在實踐中，技術人員可以在城市信息的大數據處理系統的基礎上，對異構數據庫的統一管理和共享訪問方法進行創新和優化研究，促進智慧城市控制管理效率的提升。

3.2 數據存儲和計算框架

智慧城市需要對彈性大數據進行分布式的存儲并且系統要可以支持開展大規模的計算，因而技術人員要注重對于存儲和計算聚集框架的研究，對智慧城市建設的彈性需求進行考慮。由于聚集框架強大的數據分析和計算能力，因而可以實現對系統中不同驅動裝置原始數據和新存數據的整合處理分析。相關政務部門可以借助智慧城市大數據聚集框架對不同類型信息集合中的數據進行記錄和提取，且可以盡可能快速地獲得所需的數據計算結果，為后續的城市管理和服務提供準確、科學的數據支撐。在智慧城市中應用數據計算聚集框架的用戶體驗感也比較好，這是因為統一的對外操作接口以及便捷的函數計算促進查詢結果有效性的提高。

3.3 數據交互可靠性

智慧城市的數據庫構建設計對數據交互的實時性和可靠性要進行保障，確保云平臺中數據資源在缺失監控的情況下，虛擬機的正常運行不受影響，這就需要保證中間件以及Web應用之間保持松散耦合的狀態，當用戶在終端瀏覽器中發出數據的訪問請求時，平臺服務器要對用戶的身份信息進行審核，還要監控獲取客戶的訪問信息，并借助負載均衡原則將訪問服務分散給多個服務器，從而降低大數據云平臺服務器的運載壓力。大數據云平臺的服務器應當具備一定的自檢能力，從而實現對系統內監控插件安全性的核查，在實踐中如果發現應用的壓力小于配置的壓力要及時進行資源的回收和重新分配。

四、大數據在智慧城市規劃中的應用

4.1 公共資源管理系統架構設計

智慧城市的研究和規劃需要對物聯網、云計算、數字城市等多種技術進行綜合的應用，大數據可以通過對城市動態資源的收集和處理，進而對多元化的城市公共資源進行表現和處理。在大數據的支持下可以對智慧城市所需的各種破碎化、片面化的海量數據資源進行挖掘和采集，從從中篩選和獲取價值較高的信息資源，為城市公共資源的優化配置提供參考依據。在物聯網技術的支持下，技術人員在城市中特定的位置進行傳感設備的防止，通過所形成的傳感網絡對城市的動態化信息進行感知和實時的數據上傳，并結局大數據云計算平臺對前言的信息數據進行壓縮、分類和處理，進而實現海量信息資源的充分利用。以大數據為基礎的智慧公共資源配置管理系統的架構如圖1所示，可以在邏輯上將其分為網絡層、數據層、平臺層和應用層四個方面。其中感知層又包括攝像頭、GPS設備、RFID以及讀寫器等物聯網感知終端，主要的功能是進行智慧城市基礎數據的識別和采集，網絡層的功能主要是信息數據的傳輸，數據層通過對公共基礎數據、公共服務和公共業務數據的整合提供給應用層方面后續的大數據智能化分析處理。平臺層主要是對公共資源數據進行審批、運營和發布，保障大數據框架的穩定性，應用層作為智慧城市公共資源配置系統的頂層，通過信息資源的深入挖掘和智能化分析處理可以向城市中的政務部門、企業用戶以及公眾提供大數據服務，促進城市公共資源的優化配置。

4.2 智慧民生的發展

智慧民生是智慧城市建設的重要內容，在大數據技術的支持下可以通過對城市交通、醫療、社區服務等多方面的完善促進市民生活幸福指數的提高，利用科技解決百姓關注的重點問題，實現數字科技促幸福的目標的實現。

在智慧城市交通體系中，可以利用大數據對終端傳感設備所搜集的道路、車輛等信息進行綜合的處理分析，實現對居民出行規律和特定路段交通通行量的分析，并通過可視化的展示提高交通管理效率，此外還可以將擁堵路段、停車空位以及出行方案的優化利用信息化廣播等形式傳遞給市民，改善城市的通行狀況，同時還可以通過RFID以及ETC等智能交通服務系統配合大數據信息處理實現高速公路不停車繳費，為人們的出行提供便利。

在智慧社區的構建中，可以在大數據技術的基礎上搭建社區服務平臺，對居民的工作、生活等活動信息進行采集和統計分析，加之社區監控系統、緊急求助系統以及門禁系統等提高社區生活的安全性，同時還可以實現停車管理、水電以及物業費的線上繳納。

在醫療系統中，可以借助大數據和互聯網技術實現電子病歷的存檔和患者信息處理，同時智慧型城市可以加快一體化醫療服務平臺的構建，通過在線掛號、疾病預測以及醫療聯網等科技手段切實解決百姓看病難、看病慢的問題。

4.3 環境質量監控

智慧城市對于居住環境提出了更高的要求，在大數據技術的支持下城市環境衛生部門可以通過環境監控系統的構建，實現對城市全區域的環境質量監測，并通過網絡層實現環境數據的傳輸，在此基礎上對智慧城市環境狀況進行可視化的表現，通過各環境監測點的數據分析和監控預警實現環境的智能化監控。在智慧城市建設實踐中，可以將遙感、地理信息系統與大數據進行結合，深入挖掘環境數據信息的內涵，在準確掌握環境質量狀況的基礎上對城市環境進行有效的優化管理。例如目前很多北方城市都構建了控制質量預警系統，當PM2.5等污染因子超標時，系統會根據大氣質量預報模型中關于霧霾天氣的指標要求進行預警，政務會通過媒體或者其他的途徑提醒市民做好防霾措施。

4.4 推動城市智慧政務

在智慧城市研究規劃中，可以借助大數據技術對城市的交通、地理地址以及人口等信息進行綜合，從而實現對城市未來發展趨勢的科學預測，促進智慧政務的實現。政務部門可以搭建相應的市政設施信息平臺，負責對市政這時的路況、異常表現以及養護周期等進行監控和評估，提高市政設施維護保養的效率和政府性。此外還可以通過城市政務云平臺的構建，深入挖掘城市互聯網上的民眾輿情信息，為政務部門的決策、宏觀調控和社會管理提供依據，通過協同性的網上辦理服務等功能為市民提供便利。

五、結束語

綜上所述，智慧城市的建設有利于對當前城市存在的醫療、環境、交通以及公共服務等問題進行解決，大數據作為智慧城市的信息資源支撐，可以為智慧城市的規劃建設提供準確可靠的數據信息依據，在智慧城市的研究和規劃建設中要注重在公共資源配置、空間規劃、環境質量監控、智慧政務以及智慧民生等方面的應用，促進智慧城市建設質量的提高，充分發揮科技對于城市美好生活構建的助推作用。