基于大数据的城市规划云平台解决方案(城市规划大数据).ppt

基于大数据的城市规划云平台解决方案
大数据的概念
大数据——大量的数据
“ 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，大数据是任何不能放在一张 excel 表中的数据。
大数据的概念
大数据的一个核心是对应着人，让我们有机会看到人的尺度的活动、移动和心情等，这是以往的计算机辅助设计CAD、地理信息系统GIS、决策支持系统DSS哪怕是规划支持系统PSS所不具备的。
大数据的类型 传统数据
统计年鉴数据 遥感数据
规划调研数据 地形图数据
大数据的类型 智慧城市感知数据
航班铁路班次信息 公交刷卡数据
移动通讯定位数据
开源地图
智能基础设施网络估算人口和产业存量
……
大数据的类型 公共参与平台和社交网络数据
收集空间主观评价
自然语言语义分析评价空间质量
移动终端OD和行为采集
长期采集时空变化多媒体信息
签到数据识别空间热点和用地性质
……
大数据应用案例

移动通讯技术的发展，使移动运营商可以通过基站与用户间 不间断的信令信息获得每个用户 比较准确（通常精确到百米以内） 的实时位置，由于用户数量巨大，几乎覆盖城市所有活跃人口（除了老人、儿童及少量特殊人群外，基本全部覆盖），可以说是描述城市人口数量和空间分布的“终极”数据。移动位置数据可以代替上述多种数据， 通过人的位置， 描述区域、城市、道路、用地的运行情况。
大数据应用案例
无锡市区工作日 OD 客流走廊示意
传统城市研究面临方法革新
信息技术加速了知识、技术、人才、资金等的时空交换，使得城市生产与居民活动范围持续扩大、类型更加复杂，并促进了产业重构和空间重组，进而改变着区域和城市的空间格局；
流空间已经成为区域、城市以及居民活动的主要载体（Castells, 1989）；
由于时空间概念被重新定义，以空间研究和布局为核心内容的区域研究面临着研究范式的转型和方法上的革新（甄峰等, 2012）。
数据密集型城市研究
越来越多的“大数据”携带地理空间属性，为日益复杂的城市研究提供了强大的数据支撑，有助于学者和规划师更加全面、大尺度、精细化地研究各类城市社会经济问题；
吉姆·格雷（Jim Gray）的第四范式：将大数据科研从第三范式（计算机模拟）中分离出来单独作为一种科研范式，强调数据密集型科学研究的快速发展。以数据密集分析为核心的第四范式的提出必将指导城市研究理论与方法的创新
舍恩伯格等也认为大数据时代的到来意味着思维方式的变革，基于全样本微观数据挖掘的要素间相关关系研究可以把握发展总体规律（，2012），将成为未来城市研究的新方向。