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大数据支持的城市规划方法初探_王鹏
大数据支持的城市规划方法初探
王鹏
摘要: 随着大数据概念的出现和技术的发展,来自智慧城市传感网和公众参与平台的各种大数
据逐渐与传统数据一起应用到城市规划实践,一方面形成了新的城市规划公众参与方式,另一方面,
其产生的大数据也为城市规划研究提供了新的分析工具。本文结合若干案例,初步分析了大数据在
城市规划中的应用途径,并提出以数据生命周期的视角重新认识和组织规划大数据,在数据获取、
数据分析、数据加工、数据生产、数据增值等各环节最大程度发挥数据的价值,促进城市规划行业
的发展。
关键词:大数据,城市规划,空间治理
1 引言
我国传统的城市规划往往作为政府行为,以政府和专家的价值判断为核心,以增
量空间生产为手段。而在新型城镇化发展的背景下,这种方式逐渐难以满足多元主体
的利益诉求。城市规划往往需要通过制度、地理、技术等手段消除或修复存量空间问
题,实现空间资源分配的正义和社会的公平。广泛、开放、多元协同的公众参与支持
的空间治理成为必然的趋势。如John F riedmann 所说,规划是通过公众参与的政策制
定与实施的过程。
另一方面,随着城市发展从规模扩张到品质提升的转变,相对于规划行业擅长的
未来规划和扩张规划,一些大城市逐渐进入稳态规划阶段,城市规划关注的重点也将
逐渐从宏观转向微观。新型城镇化要求城市建设在产业、低碳、智慧、绿色和管理水
平方面全面提升,必然需要向传统的空间统筹中加入多学科的科学技术方法,需要更
多的研究和应对“人”对城市空间的全方位需求。
因此,可以说“民主”和 “科学”是城市规划转型的两个重要的趋势。但我们在
1
实践中发现,公众参与渠道的不畅通和机制的不完善,限制了公众对城市和规划诉求
的表达;而支撑城市规划的各种传统基础资料也难以描述城市空间的深层次问题,往
往无法支撑科学、理性的规划分析研究。
随着信息技术的发展,大数据概念逐渐引起关注,各种新的数据类型和来源大大
扩展了城市规划的数据视野,为公众参与和科学规划提供了新的工具与方法。
2 大数据概述
“大数据”在 IT 行业指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流
程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据并非一个全新的或者可以
严格定义的概念,比如Michael Batty 引用的定义之一就是,大数据就是任何不能放在
[1]
一张excel 表中的数据 。
通常,我们可以将大数据理解为互联网和物联网产生的海量数据资源。与传统的
以静态统计和抽样方法获得数据相比,依靠大数据分析技术可以实时对所有样本进行
可视化和相关分析,可以更为全面客观地描述城市的现状和问题,规划也获得了动态
评估和调控城市空间的手段,这在存量规划中尤为重要。当然,我们这里说的大数据
并非强调其规模,传统数据经过重新组织,也可以成为大数据,或者与大数据协同完
成新的任务。
2
3 大数据的类型及其在城市规划中的应用
图 1 城市规划大数据方法
在实践中,我们把可应用于城市规划和空间治理的数据重新梳理,其中传统数据
包括统计数据、地形图、遥感影像、相关规划等,而新的大数据则包括智慧城市感知
数据和来自公众参与平台与社交网络 (LBSN )等新媒体的数据。
3.1 传统数据的重新认识
城市规划中原有的数据类型,主要可分为空间数据和社会经济数据两类。传统空
间数据包括地形图、遥感影像、相关规划图纸等,而社会经济数据则主要来自各类统
计年鉴。与城市规划相关的几乎所有数据都与空间关联密切,所以这些数据基本都可
以通过GIS 系统在空间上进行关联和可视化。当一个项目甚至一个规划编制机构大量
多元异构的数据形成空间数据库,其体量也已经基本达到了“大数据”的级别。
3.1.1 传统空间数据的再组织
对于本来具有空间属性的地形图等数据,已经有成熟的方法将其配准和建库,除
了直接浏览之外,也有大量的方法基于遥感影像进行城市规划的分析,除了常规的建
设用地边界识别和扩张分析、植被、生态要素识别以外,近年来通过灯光遥感判别城
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