摘要：城市规划需要应用大量数据信息，比如地形图、交通网络、影像图、统计年鉴等。传统的城市规划获取数据信息方式比较落后。大数据的出现为城市规划提供了更多高价值、高密度的数据信息，对提升城市规划发展成效起到了十分重要的作用。为此，文章在阐述大数据内涵的基础上，结合大数据在城市规划中的应用现状，从应用领域、应用技术、应用模式三方面分析城市规划中的大数据应用构想，旨在更好的发挥出大数据在城市规划发展中的重要作用。
关键词：大数据；城市规划；应用构想
城市规划是相关人员在对大量数据信息处理、分析基础上，对城市未来发展面貌、发展状态、发展布局的综合设计。城市规划工作的开展需要应用大量数据信息，包括地形图、交通网络、影像图、统计年鉴等数据信息。传统城市规划工作中获取信息的手段和方式比较落后，时效性较差，无法为城市规划工作的进行提供有力支持。加上新型城镇化的发展，原来获取的数据信息难以满足城市规划发展需要。大数据的出现有效弥补了传统城市规划数据获取和应用面临的局限，能够合理规划和编制城市规划模型，有效解决城市规划交通拥挤、信息不完善的问题，对智慧城市的打造提供了重要支持。
一、大数据概述
大数据是一种新型数据形式，在信息技术的发展下不断完善。大数据和传统数据相比显示出强大的优势性。现阶段，大数据具有以下几个特征：第一，规模大。在互联网的广泛应用各各类传感器的发展下，每个用户通过网络都能够获取自己所需要的数据信息，大数据的应用发展体现出规模大的特点。第二，数据种类繁多。在传感器的深化发展下，非结构型数据出现，非结构型数据在具备原有记录功能的同时还具备数据存储、数据处理的功能。第三，数据信息处理速度快。和传统数据处理方式相比，大数据数据处理充分应用了各类信息技术和传感器，处理效率高。
二、大数据在城市规划中的应用现状
大数据为城市规划提供了更多手段、技术的支持，提升了城市规划的发展效率。但是从实际发展情况来看，大数据在城市规划中的应用还存在以下几个方面的问题：第一，数据收集存在问题。大数据收集是大数据应用的基础，但是从现阶段情况来看，城市规划应用大数据建立的公共平台，其访问渠道包括城市基础库、行业发展系统，系统中涉及的数据信息众多，因而大数据的收集存在一定的难度。第二，数据存储存在问题。数据存储工作操作严格，且还需要通过降低成本来减少大数据存储过程中不必要的消耗。想要实现有效的数据存储管理对云计算技术提出了更高的要求，但是从实际发展情况来看，现有的技术形式无法完全支持数据存储。第三，数据处理存在的问题。大数据实现了各类数据信息的共享，增强了数据信息的透明性。但是从城市规划中对大数据的实际应用情况来看，城市大数据的透明性、公开性不够，数据可视化技术发展应用不够完善。
三、城市规划中的大数据应用构想
（一）城市规划中的大数据应用技术可行性分析
城市规划中的大数据技术应用可行性分析如表一所示。根据表一发现，现阶段城市规划发电站能够有效应用的数据来自城市发展本身，互联网技术仅仅是作为城市规划的重要技术补充。大数据虽然涵盖多种数据类型， 但是想要发挥其在城市规划中的作用还需要有效进行数据挖掘。数据挖掘是计算机领域发展热点，主要是通过对现有数据的二次加工来获取数据中的重要信息。在城市规划中，可以借助数据挖掘中的数理统计、机器学习、人工智能等技术形式来对各类有价值的数据信息进行分析，从而了解更多和城市规划相关的信息，比如城市气候和城市空间特点的关联、城市居民特点对出行方式的影响等。
表一：城市规划中的大数据技术应用可行性分析
（二）城市规划中的大数据应用类型
第一，调查统计数据。调查统计数据是城市规划中常用的一种数据类型，主要是城市规划人员通过现场调研来获取相关数据，借助这些数据信息来分析城市发展情况、发展历史。第二， 互联网数据。互联网数据包含政府公开数据、企业个人数据、公众数据。第三，遥感测绘数据。遥感测绘数据主要是通过遥感影像测绘技术获取的数据信息，应用这些数据信息来反映城市发展的自然地理情况、遥感影像数据。
（三）城市规划中的大数据应用模式分析
现阶段大数据在城市规划中的应用一般侧重于对居民活动空间行为特点的识别分析，而基础社交数据网络的挖掘比较少。城市规划中的大数据应用模式具体如图一所示。根据图一发现，大数据在城市规划中的应用模式主要分为四个步骤完成：第一，原始数据信息的收集。结合城市规划研究内容和数据发展需求来采集城市居民出行数据信息和社交网络数据信息。将采集的居民出行数据信息和城市基础地理数据、城市交通数据、社会经济发展数据等融合在一起。第二，实现对数据信息的标准化处理。大数据获取来源比较广泛，数据类型多样，但是数据信息的总体价值密度较低，一些数据不适合应用到城市发展规划中。为此，将大数据应用在城市规划中的时候需要对数据信息进行标准化处理，使得结构化数据的使用有统一的格式。第三，加强对大数据的分析。在对获取的大数据信息进行标准化处理之后，应用数据统计分析方法、关联分析方法、聚类分析方法等来对大数据信息进行深度挖掘。第四，对城市时空行为特点的识别。在GIS技术的应用下实现对数据挖掘结果的空间化处理，将大数据和其他数据技术深度融合，从而帮助相关人员更好的了解和分析居民时空活动特点和活动规律。
图一：城市规划中的大数据应用模式
结束语
综上所述，大数据时代的到来为城市规划带来了新的机遇，使得城市规划方法发生了变革。大数据技术不仅能够整合各类数据资源，在资源能整合的基础上为城市规划提供更系统的分析，而且也能够为公众参与城市规划提供渠道支持。在城镇化的快速发展下，需要相关人员结合实际加强大数据在城市规划发展中的有效应用。
参考文献
[1]黄兰艳. 城市规划中的大数据应用构想[J]. 江西建材,2017,(23):16+20.
[2]吴昊,彭正洪. 城市规划中的大数据应用构想[J]. 城市规划,2015,39(09):93-99.
论文作者:陈燕
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2017年第32期
论文发表时间:2018/4/20
标签：数据论文; 城市规划论文; 信息论文; 城市论文; 技术论文; 遥感论文; 数据存储论文; 《建筑学研究前沿》2017年第32期论文;