摘要：大数据的出现、获取方式与分技术的发展，为城乡规划应对旧问题、迎接新挑战带来了崭新的机遇，特别是在城乡规划编制的过程中，数据获取渠道的增多和数据分析方式的革新推动了城乡规划编制的发展。这可以帮助规划师更加客观和深入地审视城乡问题、分析城市发展机制，高效地利用数据和规划支持平台开展城乡规划编制工作，形成以单学科为主导的方案编制向多学科交叉的合作转变。
关键词：大数据；城市规划；应用；分析
1导言
随着我国经济增长放缓，尤其是与规划行业紧密相关的房地产行业不景气，城市规划行业进入转型期。面对转型，根本出路在于规划创新，探索存量时代规划服务于社会的新业态和新模式。与此同时，信息与通讯技术（ICT）飞速发展并逐渐与社会的各个方面相融合。作为ICT核心技术之一的大数据釆集和分析技术也已经渗透到城市规划，为城市规划各领域提供了新的手段和方法，大大开拓了规划行业的视野。
2大数据的涵义与特征
2.1大数据的涵义
大数据可视为一种新的数据形式，由于信息技术进展而拥有不断上升的巨大总量，通过新技术获取以前“小”数据时无法获得的利用价值。就城乡规划而言，设计需要的数据以及在城市中可搜集到各类勘察数据均可视为大数据的来源，数据形式同时也包括地理基础数据、文字符号、图片、音视频等多种类型。
2.2大数据的特征
大数据有四个基本特征，即数据规模大、数据种类多、数据要求处理速度快、数据价值密度低等四特性。一是数据规模大。随着互联网的广泛运用与推广以及各种传感器数据获取能力的大幅提高，数据获取、分享变得比较容易，每个用户可通过网络便捷地获取数据，同时用户在分享和无意的点击、浏览中均可快速的提供大量的各类数据。二是数据种类多。随着传感器的飞速发展，非结构化数据批量出现，在记录数据数值的同时还需要存储数据的结构，增加了数据存储、处理方面的难度。三是数据处理速度快。数据的快速处理，是区别于传统海量数据处理方式的重要特性之一。随着各种传感器、互联网络等数据信息的获取、传播技术的飞速发展普及，数据呈现出爆炸式快速增长，新的数据也不断涌现。四是数据价值密度低。数据价值密度低是大数据关注的非结构化数据的重要属性。获取事物的全部信息当中，未对事物进行抽象、归纳等处理，直接采用原始数据，所有数据细节信息，可以更全面地分析信息，因而对于特定的应用而言，大数据所关注的问题使其价值密度偏低。
3大数据在城市规划中的应用
3.1重新认识传统数据
在城市规划中，传统数据主要有两类:空间数据、社会经济数据。其中空间数据有有关规划图纸、遥感影像、地形图等等，社会经济数据主要是各种类型的统计年鉴。关系到城市规划的数据基本上都和空间有密切关系，因此可以利用GIS系统将这些数据在空间上实施可视化与关联。假如一个项目中含有大量的多元异构数据时，就产生了空间数据库，基本上就属于大数据。
3.1.1再组织传统的空间数据
对本身有空间特征的地形图数据，可以利用成熟方法进行建库与配准，一方面是能够直接浏览，另一方面是以遥感影像为基础分析城市规划。除了要对要识别常规建设用地的边界、生态要素和植被外，近几年利用灯光遥感对城镇化的程度、经济发展进行判别的实践也有很多。
3.1.2统计年鉴的数据库
对传统统计年鉴的数据，能采用webGIS技术连接统计年鉴数据和各级的行政边界，从而产生能够可视化、查询的空间数据库。在年鉴的空间数据库基础之上，可以将以web为基础的区域分析模型加进去，从而把原本复杂的制作专题图与GIS空间分析转变为web操作，更加简单化。
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3.1.3现场调研工具
在城市规划师采集数据时，一个重要环节就是现场调研，成果通常就是纸质地形图的图文信息，另外还包括现场照片。在离开现场之后，需要有大量人力对这些数据进行数字化的整理，并且要对应与地形图这些空间信息。另外，在移动终端(平板电脑、智能手机)的基础上，开发出调研规划现场的APP，在调研现场可以利用GPS全球定位系统，对所在区域的有关图纸进行调取，并通过文字标记、录音录像、照片等形式对所在位置进行记录，甚至可以编辑和绘制矢量信息，基本上实现电子化传统调研中的全部纸面工作。在结束调研后，调研项目的成员利用网络把信息传送到共享服务器中，将其汇总为地理信息系统中的一个基础数据集，为之后的数据工作做准备。
3.2智慧城市感知数据
3.2.1开源地图与POI
在互联网中有很多开源地图的信息，其中一个代表就是OSM，这些信息使我们的矢量空间信息得到大幅度扩展。开源地图中的空间信息在某种程度上已经是传统地形图无法超越的，所以在城市规划中不仅可以用开源地图取代地形图，并且能实现很多全新分析方法。尽管互联网地图在信息内涵、数据格式方面和传统地形图没有本质区别，不过互联网地图中最有价值的信息(POI)通常是来源于用户签到的信息，在每一个城市中都有数十万个之多，更新非常频繁，并且有详细分类信息。借助于适当算法，并与一些车辆、人的行为、轨迹数据相结合，利用POI信息就能将所在地块用地性质和功能混合程度大概计算出来。假如地图数据包含有建筑层数、平面，就可以对城市中功能建筑的容积率、建筑密度、总量等数据进行估算。
3.2.2交通传感数据
在建设智慧城市中，智能交通是开展比较广泛的一种实践，也是建设物联网最成熟的一个领域。所以，城市的政府与交通运营单位通常有大量交通传感方面的数据，假如对这些数据进行适当挖掘与分析，在一定程度上能够取代城市规划中调查交通的传统方式，并且会有更多作用，协助宏观、微观等不同尺度的城市规划研究。通过整理与挖掘铁路和航空班次数据，能在规划城镇体系中对城市间关联程度进行描述，也能够城镇群发育程度与形态进行描述。在大部分城市中都能够获得公交刷卡的数据，这个数据的量很大，包含了丰富的信息，不过在挖掘上也有较大的难度。挖掘公交刷卡数据的途径主要是对通勤人口OD信息进行提取，对城市中各个功能区域组团间联系进行判断，特别是适合对中心城和新城间的通勤特征进行考察。从而判断出其中的职住关系。在长时间积累数据的基础上，可以利用同一用户在OD信息方面发生变化的特征，对工作地迁移和人口居住情况进行收集。另外一个常见数据是出租车轨迹，其特点是分布比较均匀，数量比较大，可以当做全部车辆的样本进行考察。出租车的GPS轨迹除了能够提供OD信息之外，也能对城市道路实时车速进行描述。
4结语
大数据在城市规划中的应用还处于初级阶段，在科学技术的不断发展中，获取和分析数据更能够反应人们的生活轨迹，城市发展也需要以大数据作为支持。在未来，大数据会在城市规划中发挥越来越重要的作用，协助规划师更科学地进行城市规划。
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论文作者:张哲
论文发表刊物:《基层建设》2018年第21期
论文发表时间:2018/8/16
标签：数据论文; 城市规划论文; 信息论文; 地形图论文; 城市论文; 空间论文; 传统论文; 《基层建设》2018年第21期论文;