大数据在国外绿道研究中的应用进展综述

国外铁路大数据研究与应用现状0 引言随着信息采集、存储、分析技术的日益成熟，大数据已逐渐成为推动行业进步与社会发展的源动力，成为国家基础性战略资源。

计算社区联盟（Computing Community Consortium）曾发表白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》，并提出“大数据真正重要的是新用途和新见解，而非数据本身”。

我国铁路转企改革加速稳步推进，铁路正处于关键的转型期。

盘活数据资产、深挖数据价值、发现新知识、提升新能力，有助于推进铁路转型升级、创造新的利润增长点。

中国铁路总公司高度重视数据资源的开发利用，强调铁路应依托既有数据资源优势，统筹开展大数据专项应用，加强数据分析，提高铁路信息化应用水平。

大数据的概念是铁路行业多年来一直关注的问题，过去10年间，自动化检测技术的普及使这一概念进一步成为主流，大数据技术在铁路运输领域得到了越来越普遍的应用。

国外大数据在铁路行业的应用实践为我国铁路大数据的发展提供参考，围绕铁路资产管理、检修管理、运营管理等方面，对欧洲、美国和日本的铁路大数据研究与应用现状进行研究。

1 欧洲数据的收集和分析方式在过去10年发生了较大改变，大数据技术提供了更加复杂的数据收集、分析和可视化工具，并减少了报告系统中的人工干预。

欧洲铁路公司对大数据在铁路行业的应用潜力做了详细调查研究，调查结论为大数据技术在铁路安全管理中的应用潜力是值得研究的，但同时指出，影响大数据发挥作用的最大制约因素是数据的缺乏和可用性[1-2]。

1.1 德国在大数据迅速发展的背景下，大数据技术已经在德国铁路股份公司（DB）的分析与预测、决策支撑及自动化应用方面取得了一定进展。

DB通过规划建设统一的数据中心平台，实现了对经营状况、设备故障分析等精确分析功能在内的数据综合应用平台，并开展了4个方面的数据分析工作：设备故障对运输效率影响情况分析、关键设备故障分析及优先级识别、设备状态可视化展示、检修成本优化分析。

基于使用者运动轨迹大数据的城市绿道系统效用评估——以杭州市为例魏薇;丁浪【摘要】城市绿道规划建设呈现出急剧增长态势,面对高投入与低效用之间的现实矛盾,绿道空间的使用研究具有关键意义.文章借助智能手机APP所记录的运动轨迹大数据,探索了基于空间使用强度的城市绿道效用监测评估工具.以杭州为例,对城市骨架绿道进行了全局且精确的量化评估:24.3％的绿道未被使用,8.06％为高效用路段,绿道各路段的空间活力呈现出明显差异.基于运动轨迹大数据,评估了大范围内绿道各路段的效用等级,为精细化的空间规划、设计和管理提供了更为科学、客观的决策依据.【期刊名称】《建筑与文化》【年(卷),期】2018(000)007【总页数】2页(P155-156)【关键词】城市绿道;体力活动;运动轨迹;大数据;使用评估;杭州市【作者】魏薇;丁浪【作者单位】浙江大学建筑工程学院;浙江大学建筑工程学院【正文语种】中文引言城镇化已经进入以精细化提升质量为主的发展新阶段，从宏大的土地视角重新回归到空间基本主体——人的尺度，逐渐将健康和健康公平置于城市管理和规划的核心。

相对城市的无限扩张与不完整的街道，绿道能够安全承载骑行、步行、跑步等慢行活动，满足城市公共空间品质提升、生态环境优化和文化功能集聚等诸多诉求，是城市（尤其是高度发达地区）向市民提供开放空间的重要途径。

自2010年以来，城市绿道在全国范围内得到了广泛的规划建设实践，逐渐成为城市生活空间的结构性组成部分。

目前绿道的建设和使用还处于探索时期，相关评估研究主要有两个方面：一是利用街道审计工具，对绿道建成环境现状打分评估[1-2]；二是从使用者的角度，通过问卷调查、人工地图标记或者计数进行调查与评估研究[3-6]。

传统的空间行为调查方法费时耗力，反馈滞后，样本数量小，只能局限在特定时间和地域范围中进行，不涉及大规模且迭代的空间行为的测量，难以客观评估绿道项目是否成功有效地支持体力活动（physical activity）。

生物大数据技术在环境保护研究中的意义与应用案例近年来，随着科学技术不断进步，生物大数据技术在环境保护研究中发挥着日益重要的作用。

生物大数据技术通过收集、整理和分析大量的生物信息数据，为环境保护工作提供了重要的支持和指导。

本文将探讨生物大数据技术在环境保护研究中的意义，并给出一些应用案例。

生物大数据技术是一种将大数据分析技术应用于生物学领域的新兴技术。

生物信息数据是指通过测序、株系分析、基因表达分析、蛋白质组学等手段获得的关于生物体的各种信息数据。

生物大数据技术在环境保护研究中的意义主要体现在以下几个方面：首先，生物大数据技术能够提供全面、准确的环境监测数据。

通过对大量的生物信息数据进行收集和分析，可以获得大范围、长时间的监测数据，从而更好地了解环境变化的趋势和规律。

例如，通过对水体中各种微生物的基因组数据进行分析，可以准确监测水质的变化，并及时发现水体受到污染的情况。

其次，生物大数据技术可以帮助确定生物多样性状况。

生物多样性是衡量一个生态系统健康程度的重要指标，也是环境保护工作的重要目标之一。

通过对大量的生物信息数据进行分析，可以准确评估生物多样性的水平，并及时发现和保护濒危物种。

例如，通过对全球范围内的鸟类观察记录进行整理和分析，可以了解鸟类物种的分布、数量和迁徙情况，从而制定更科学的保护措施。

再次，生物大数据技术能够帮助识别环境污染源。

环境污染是一个全球性问题，通过对大量的生物信息数据进行分析，可以确定污染源和污染物的种类和来源。

例如，通过对植物和昆虫的基因组数据进行分析，可以确定某个地区是否受到农药污染，从而采取适当的措施减轻农药对生态系统的影响。

最后，生物大数据技术可以为环境保护研究提供决策支持。

通过对大量的生物信息数据进行整合和分析，可以为环境保护工作提供科学的决策依据。

例如，通过对全球范围内的植物和昆虫种类数据进行整理和分析，可以预测未来的生物多样性状况，并制定相应的保护策略。

通过上述分析可以看出，生物大数据技术在环境保护研究中具有重要的意义。

大数据的国内外研究现状及发展动态分析1 产生地背景与意义上世纪年代到年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等.尽管当时人们称其为大数据，但以今日地数据量来看，这些数据无疑是非常有限地.随着地出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式地数据，包括、文档，以及后来出现地图片、图像、影像和音频等.此时企业内部生产数据地已不仅是企业地财务人员，还包括大量地办公人员，这极大地促进了数据量地增长.互联网地兴起则促成了数据量地第三次大规模增长，在互联网地时代，几乎全民都在制造数据.而与此同时，数据地形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生地数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集地数据.时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用地进一步丰富，数据已呈指数级地增长，企业所处理地数据已经达到级，而全球每年所产生地数据量更是到了惊人地级.在数据地这种爆炸式增长地背景下，“大数据”地概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议.在大数据时代，我们分析地数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样地依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据地精确度，而是坦然面对信息地混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析地“据”也由传统地因果关系变为相关关系.文档收集自网络，仅用于个人学习大数据热潮地掀起让中国期待“弯道超越”地机会，创造中国企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追地战略机遇.传统行业对于底层设备、基础技术地要求非常高，企业在起点落后地情况下始终疲于追赶.每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段.这种一步落后、处处受制于人地状态在大数据时代有望得到改变.大数据对于硬件基础设施地要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件地相对落后.与在传统数据库操作层面地技术差距相比，大数据分析应用地中外技术差距要小得多.而且，美国等传统强国地大数据战略也都处于摸着石头过河地试错阶段.中国市场地规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台.大数据对于中国企业不仅仅是信息技术地更新，更是企业发展战略地变革.随着对大数据地获取、处理、管理等各个角度研究地开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”.任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累.数据是企业地核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在地.大数据是信息技术演化地最新产物，确立了数据这一信息技术元素地独立地位.正因为数据不再是软硬件及应用地附属产物，才有了今天爆炸式地数据增长，从而奠定了大数据地基础.为了充分利用数据资产，大数据产业也呼之欲出.大数据时代来临，使商业智能、信息安全和云计算具有更大潜力.大数据产业链按产品形态分为硬件、基础软件和应用软件三大领域，商业智能、信息安全和云计算主横跨三大领域，将构成产业链中快速发展地三驾马车.就国内而言，商业智能市场已步入成长期，预计未来年复合年均增长率( ) 为，“十二五”期间潜在产值将超亿元; 信息安全预计未来年有望保持～地快速增长，“十二五”期间潜在产值将超亿元; 云计算刚进入成长期，预计未来年将超，年产业规模预计将达万亿元.大数据处理地基础设施数据仓库、以物联网为代表地数据收集环节、实时性强地在线数据分析工具，以及数据可视化地产品呈现，数据挖掘地应用在营销、销售、人力资源、电子商务等各个商业领域广泛开展，大数据为个性化营销和精准化推荐提供了充足地养分和可持续发展地沃土.同时大数据研究会给企业管理变革带来巨大冲击.对现代企业地管理运作理念、组织业务流程、市场营销决策以及消费者行为模式等产生巨大影响，使得企业商务管理决策越来越依赖于数据分析而非经验甚至直觉.大数据将催生由信息驱动地地商业模式，在企业地价值链中发挥中间作用，通过商业交易创建极具价值地“排出数据”；数据驱动地决策制定，利用可控实验，企业能够验证假设、分析结果以指导投资决策及运作改变；利用大数据进一步提高算法和机器分析地作用，避免成本高昂地人工干预，节约成本，提高效益.文档收集自网络，仅用于个人学习国内外研究进展“大数据”这个概念早在上个世纪地年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，就将“大数据”热情地赞颂为“第三次浪潮地华彩乐章”.年月《科学》（）杂志发表了一篇文章“: ”.“大数据”这个词开始被广泛传播.目前国内外地专家学者对大数据只是在数据规模上达成共识：“超大规模”表示地是级别地数据，“海量”表示地是级地数据，而“大数据”则是级别及其以上地数据.但对其地准确定义给出地结论不一.美国国家科学基金会( ) 则将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成地大规模、多元化、复杂、长期地分布式数据集”.对大数据地定义为：所涉及地资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目地地资讯.麦肯锡全球数据分析研究所在年月发表地一篇论文中所说：“大数据是指大小超出了典型数据库工具收集、存储、管理和分析能力地数据集.”但它同时指出“大数据”并非总是说有数百个才算得上.根据实际使用情况，有时候数百个地数据也可称为大数据，这主要要看它地第三个维度，也就是速度或者时间维度.权威研究与顾问咨询公司将大数据定义为“在一个或多个维度上超出传统信息技术地处理能力地极端信息管理和处理问题”.公司把大数据概括为规模快速和多样，即，而则是地基础上多一个价值.具体来讲，指数据量极大并仍在持续增大；指所需地处理速度快，响应时间短；指数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据甚至是非结构化数据(以此区分大数据与海量数据两个概念)；指价值密度低，以视频为例，不间断地监控录像中，有用地数据长度可能仅有一两秒.由以上概念地差异可以看出目前主要从数据来源和数据地处理工具与处理难度两个方面对大数据进行定义.但是这种定义方式会和另一个词发生混淆——海量数据.有文献指出大数据海量数据复杂类型地数据，这一公式是否成立还待进一步讨论.如今“海量数据”研究方向主要考虑各种非结构化数据地有效管理、多数据源地集成问题.由此看来能区别两次还需要借助关于大数据特征，尤其是其中地.强调数据是快速动态变化地，形成流式数据则是大数据区别于其他概念地最重要地特征.文档收集自网络，仅用于个人学习国外除在大数据地概念上地研究外，重点放在技术研究.美国政府六个部门启动地大数据研究计划中，除了国家科学基金会地研究内容提到要“形成一个包括数学、统计基础和计算机算法地独特学科”外，绝大多数研究项目都是应对大数据带来地技术挑战，重视地是数据工程而不是数据科学，主要考虑大数据分析算法和系统地效率.在国内，“大数据”尚未直接以专有名词被我国政府提出并给予政策支持.因此国内学者关于大数据概念上地研究并不充分，大多是引用以上定义进行阐释.同时在国内对“海量数据”这一说法认同度较高，更习惯将“大数据”称为“海量数据，并没有将两个词进行明确地区分.国内在大数据研究领域地重点在大数据与云计算、数据挖掘，并行计算和分布式处理，应用式主要集中在地理信息系统.文档收集自网络，仅用于个人学习发展动态（）资源地管理与利用.数据作为一种重要地资源，对它价值地挖掘利用具有非常重要地意义，因此一直是该领域地研究重点.研究主要涉及到数字处理、数据分析以及数据挖掘，尤其是从海量、复杂、实时地大数据中挖掘知识，可见，对海量数据价值地挖掘、发现和创造价值一直是当前地研究热点.同时为了更好地建设数据资源，对数据地组织和存储显得尤为重点，于是相应地也成为研究热点，如元数据、数据仓库和数据存储等.文档收集自网络，仅用于个人学习（）信息服务.数据组织和建设地主要目地便是开展服务.相关研究主要涉及到地理信息系统、互联网、物联网、遥感、数字城市、商业智能等方面.而物联网一直是重点关注地新产业，对于数字城市及智慧城市地谋划建设更强调数据地价值.此外，统计还发现，中国移动、中国电信以及金融领域更注重从数据分析挖掘中获得智慧价值地利用.文档收集自网络，仅用于个人学习（）行业调整.迈向商业化，开源软件带来更多相关市场机会，将促使一批新型开放平台地诞生.同时大数据将由网络数据处理走向企业级应用，企业逐渐了解到大数据并不仅仅指处理网络数据，行业对大数据处理地需求也会增加，包括数据流检测和分析.大数据将创造出新地细分市场文档收集自网络，仅用于个人学习（）关键技术.数据地管理和利用离不开技术地支撑，服务质量地提高更离不开技术地保障.近几年地研究主要涉及到云计算、、、并行、分布式、多线程、网格、可视化等技术.尤其是云计算、以及带来地分布式、并行式算法与“海量数据”有着密切地关系，而事实上这三者针对地具体目标本来就是大规模地数据.文档收集自网络，仅用于个人学习目前存在地主要问题分析研究方法问题大数据研究开创了科研地第四范式，与传统地逻辑推理研究不同，大数据研究是对数量巨大地数据做统计性地搜索、比较、聚类和分类等分析归纳，因此继承了统计科学地一些特点.统计学关注数据地相关性或称关联性，所谓“相关性”是指两个或两个以上变量地取值之间存在某种规律性，而不再关注因果关系.因果关系地研究曾经引发了科学体系地建立，近代科学体系获得地成就已经证明，科学是研究因果关系最重要地手段.对于相关性研究是可以替代因果分析地科学新发展还只是因果分析地补充，这是一个大数据学术界讨论比较激烈地问题.文档收集自网络，仅用于个人学习（）领域融合问题当前大数据研究地局面是各个学科地科学家都以自己为主处理本领域地海量数据，信息领域地科学家只能起到助手地作用.也就是说，各领域地科学问题还掌握在各学科地科学家手里，计算机科学家所提炼出地具有共性地大数据科学问题并不多.通过对有关文献统计，目前大数据方面已发表论文多有计算机科学方面地研究机构专家学者撰写.大多立足于信息科学，侧重于大数据地获取、存储、处理、挖掘和信息安全等方面，鲜有从管理学地角度探讨大数据对于现代企业生产管理和商务运营决策等方面带来地变革与冲击地研究．缺乏学科之间地交叉与融合，缺乏既拥有清理和组织大型数据地能力又懂得“商业语言”地数据科学家.文档收集自网络，仅用于个人学习。

国外园林大数据应用例子近年来，随着大数据技术的迅猛发展，其在各行各业的应用也越来越广泛。

园林行业作为人类改善生活环境的重要领域之一，也开始应用大数据技术来优化园林规划、设计和管理。

下面将介绍几个国外园林大数据应用的例子。

例子1：纽约市中央公园的大数据应用纽约市中央公园是全球知名的城市公园之一，其占地面积广阔，是众多市民和游客休闲娱乐的场所。

为了更好地管理和规划公园，纽约市利用大数据技术收集和分析游客的行为数据。

公园管理者通过安装传感器和摄像头等设备，收集游客的进出时间、热点区域集中度、游客对不同设施的使用偏好等数据。

通过对这些数据的分析，管理者可以更好地了解游客的行为习惯，进一步优化公园的设施布局和服务。

例子2：荷兰阿姆斯特丹市的绿化计划荷兰阿姆斯特丹市一直以其独特的城市规划和绿化环境而闻名于世。

为了改善和保护城市的绿化环境，阿姆斯特丹市政府利用大数据技术开展了绿化计划。

他们通过无人机和卫星图像等技术手段，对城市中的树木分布、绿地面积和植物物种进行高精度的测绘和监测。

这些数据不仅为城市规划者提供了重要参考，还帮助市政府进行精确的绿化管理和植物种植决策，从而保护和扩大城市的绿化面积。

例子3：英国伦敦的交通与园林数据融合伦敦作为全球重要的城市之一，其园林规划与交通规划有密切的联系。

为了更好地规划和管理城市的绿化空间，伦敦市政府将交通与园林数据进行融合。

他们通过分析交通流量、公共交通线路和绿化空间的分布情况，确定了一系列的绿化路线和景观走廊。

这些绿化路线在一定程度上缓解了城市的交通压力，同时提供了更多的绿化环境，为市民和游客创造了更好的休闲空间。

例子4：澳大利亚悉尼市的园林景观设计澳大利亚悉尼市作为国际大都市，其城市园林景观设计也应用了大数据技术。

市政府将城市景点、公园、绿地以及建筑物等大量地理信息输入到大数据分析平台中，通过分析市民和游客的旅游需求和行为，以及各个景点的访问流量，帮助设计师更好地规划和设计园林景观。

国外大数据发展现状
近年来，国外大数据发展取得了长足的进步。

以下是一些国外大数据发展的现状：
1. 美国：作为大数据领域的重要实力，美国拥有众多创新企业和研究机构。

硅谷成为了大数据技术和创业的重要中心，吸引了众多投资和人才。

此外，美国政府也支持大数据的研究和应用，如美国国家科学基金会（NSF）设立了大数据研究计划。

2. 英国：英国在大数据方面也取得了显著进展。

英国政府投资了大数据研究和创新中心，如英国国家大数据中心（The Alan Turing Institute）。

此外，英国还制定了相关政策和法规，保
护和管理大数据的使用。

3. 德国：德国大力推进了大数据的发展，建立了众多研究所和实验室。

德国推动了跨领域的大数据研究，如医疗、城市规划和工业等领域。

德国还提供了资金和资源支持大数据相关的研究和创新项目。

4. 加拿大：加拿大在大数据领域备受关注，拥有世界上最多的大数据研究和创新中心。

加拿大政府鼓励大数据的应用和创新，提供了财政支持和税收减免等政策措施。

加拿大还与其他国家合作，推进大数据的国际合作和交流。

5. 新加坡：新加坡将大数据视为发展的重要引擎之一，制定了相关的政策和计划。

新加坡推动了创新研究中心的建设，吸引了国际专家和人才。

同时，新加坡也注重数据隐私和安全，加
强了数据保护的法规和措施。

总体而言，国外大数据发展呈现出蓬勃的态势。

各国政府投资大数据研究和创新，促进了相关产业的发展和创业环境的改善。

此外，各国大数据的应用领域也在不断拓展，为经济社会发展带来了更多的机遇和挑战。

各国大数据产业现状及趋势标题：全球大数据产业的现状和趋势引言：随着科技和互联网的发展，大数据已经成为当今社会最热门的技术和商业领域之一。

各国都在积极发展大数据产业，将其作为提升经济竞争力、推动社会发展的重要手段。

本文将就全球范围内各国大数据产业的现状和趋势进行详细分析。

第一部分：北美洲大数据产业现状和趋势（1500字）1. 美国大数据产业现状- 主要企业和研究机构- 主要应用领域- 技术创新和产业发展情况2. 加拿大大数据产业现状- 主要企业和研究机构- 主要应用领域- 政府政策和支持措施3. 北美洲大数据产业趋势展望- 人工智能和机器学习在大数据领域的应用- 数据隐私和安全保护- 政府和企业的合作与合规第二部分：欧洲大数据产业现状和趋势（1500字）1. 英国大数据产业现状- 主要企业和研究机构- 主要应用领域- 政府政策和投资情况2. 德国大数据产业现状- 主要企业和研究机构- 主要应用领域- 技术发展和国际竞争力3. 欧洲大数据产业趋势展望- 数据保护和隐私法规- 跨国数据流动和标准化- 数据分析与决策支持系统的发展第三部分：亚洲大数据产业现状和趋势（1500字）1. 中国大数据产业现状- 主要企业和研究机构- 主要应用领域- 政府支持和投资情况2. 印度大数据产业现状- 主要企业和研究机构- 主要应用领域- 技术发展和外部环境3. 亚洲大数据产业趋势展望- 人才培养和技术创新- 跨国合作和竞争力增强- 亚洲市场的机遇与挑战第四部分：其他地区大数据产业现状和趋势（1500字）1. 澳大利亚和新西兰大数据产业现状- 主要企业和研究机构- 主要应用领域- 政府政策和投资情况2. 非洲大数据产业现状- 主要企业和研究机构- 主要应用领域- 技术发展和基础设施建设3. 其他地区大数据产业趋势展望- 区域间合作与交流- 创新和科技转移的推动- 可持续发展和社会影响评估结论：大数据产业正迅速发展成为全球范围内的重要经济动力。

绿道的研究进展及功能的开发张婧（福建农林大学艺术园林学院，福建福州350002）前言随着中国城市化进程的加快与扩张，生态环境也不同程度的遭到破坏，在当下，人们迫切的希望自然能走进城市，在这种背景下总结归纳了国内外对绿道（greenway）的研究进展，并且总结了绿道的基本功能，并针对如何更好的发挥绿道的功能阐述了一些自己的建议。

关键词：绿道功能进展自然保护环境Develepment and study progress of the fuction of greenwayPrefaceWith China's accelerating urbanization and expansion, the ecological environment is also different degrees of destruction, in the moment, there is an urgent hope naturally into the city, in this context summed up domestic and abroad greenway (greenway) research progress and summarizes the basic functions of greenways, and on how to better play the function of greenways explains some of my own suggestionsKey words：greenway function progress natural protection environment 绿色通道译自英文单词“greenway”，来源于greenbel t和parkway两个词汇。

Green意指自然或半自然植被的区域；way是通道的意思，具有移动的意味，是人类、动物、植物、水等的通道(1)，这是绿色通道的2个重要特征。

大数据技术在交通运输领域中的应用随着数字化、物联网等新技术的应用和发展，交通运输领域的数据量呈爆炸式增长，如何通过数据挖掘和分析提高交通运输的效率和安全性，成为了交通运输领域普遍关注的话题。

大数据技术毫无疑问是解决这一问题的有效途径之一。

本文将探讨大数据技术在交通运输领域中的应用现状和前景。

一、大数据在交通运输领域的应用概述随着无人驾驶、共享单车、智慧交通等新业态的兴起和普及，交通运输领域的数据量猛增。

这些数据涉及的领域包括但不限于道路交通、公共交通、物流配送、车辆安全等。

大数据技术在这些领域的应用主要包括数据采集、存储、处理、分析和应用等环节。

1.数据采集数据采集是大数据应用的第一步。

在交通运输领域，数据采集通常以传感器、视频监控、车载设备等形式进行。

以道路交通为例，车辆行驶轨迹、车速、拥堵情况等数据可以通过车载传感器、路边监控摄像头等设备进行采集。

以公共交通为例，乘客的上下车时间、地点，车站拥堵情况等数据可以通过智能公交站、卡机、监控摄像头等设备采集。

数据采集的精准性和全面性是后续应用的关键。

2.数据存储数据存储是大数据应用的关键环节之一。

在交通运输领域，数据的存储通常采用分布式数据库和云计算技术。

分布式数据库的优点是分布式储存，可以提高系统的可靠性和性能，同时能够快速响应查询请求。

云计算技术的优点是可以按需分配计算和存储资源，提高效率和节约成本。

数据存储的安全性和可靠性对于后续应用至关重要。

3.数据处理和分析数据处理和分析是大数据应用的核心环节。

在交通运输领域，数据处理和分析主要包括数据清洗、数据挖掘和预测建模等任务。

数据清洗是数据分析的前提，可以清除数据中的异常值和噪声，提高数据质量。

数据挖掘可以通过算法模型对数据进行分析和分类，挖掘数据的潜在规律和趋势，提高决策的准确性。

预测建模则可以通过历史数据和模型建立，为未来的决策提供参考。

4.数据应用数据应用是大数据应用的最终目的。

在交通运输领域，数据应用通常包括交通流量预测、交通安全预警、交通路线优化等任务。

政策研究Policy Research 42·该市在通往市中心的道路上设置了18个路边监视器，利用射频识别、激光扫描和自动拍照等技术，实现了对一切车辆的自动识别。

借助这些设备，该市在周一至周五6时30分至18时30分之间对进出市中心的车辆收取拥堵税，从而使交通拥堵水平降低了25%，同时温室气体排放量减少了40%。

英国利用数据管理交通。

在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，使用收集自闭路电视摄像机、地铁卡、移动电话和社交网络的实时信息，确保火车和公交路线只有限地中断，从而保证交通顺畅。

法国里昂市与IBM 的研究人员联手建立了一个可以帮助减少道路交通拥堵的系统，使用实时交通路况报告来检测和预测交通挤塞。

如果运营商看到可能会发生交通堵塞，就可以相应地调整交通信号，以保持平稳的车流。

该系统在紧急情况下尤其有用，比如在救护车前往医院的途中。

随着时间的推移，系统中的算法将从最成功的建议中“学习”，并将这些知识应用到将来的预测当中。

美国为解决交通拥堵难题，波士顿市政府与IBM 合作。

市政网联网能够实时采集的交通信号灯数据、汽车相关数据、二氧化碳传感器数据，来自社交媒体的数据，GPS 及手机数据。

基于大数据，快速发现问题，提出优化方案，支持制定更好的自行车、泊车和交通管理政策。

已在治理交通拥堵方面取得初步效果。

为解决停车难问题，SpotHero 公司开发了一个手机应用，能够实时监控华盛顿、纽约、芝加哥等入网城市的可用车库或停车位，以及相对应的价格、时间、区间等相关数据。

根据用户位置和目的地，实时跟踪停车位数量变化，瑞典为方便用户使用火车，联合第三方机构创建应用程序。

该程序能够采集火车进站和预期到站时间的实时数据，全国范围内运行的所有火车的实时数据。

旅行者和货运机构可以根据显示的数据做出交通方式和路线的决策。

大数据在城市绿地管理中的应用在当今数字化时代，大数据已经成为推动各个领域创新和发展的重要力量，城市绿地管理也不例外。

城市绿地作为城市生态系统的重要组成部分，对于改善城市环境、提高居民生活质量、促进城市可持续发展具有不可忽视的作用。

而大数据的应用，则为城市绿地管理带来了前所未有的机遇和挑战。

一、城市绿地管理面临的挑战随着城市化进程的加速，城市绿地管理面临着诸多挑战。

首先，城市绿地的分布往往不均衡，一些区域绿地资源丰富，而一些区域则严重匮乏。

如何合理规划和配置绿地资源，以满足不同区域居民的需求，是一个亟待解决的问题。

其次，城市绿地的类型多样，包括公园、街头绿地、防护绿地等，每种类型的绿地都有其特定的功能和管理要求。

如何对不同类型的绿地进行有效的分类管理，也是一个难题。

此外，城市绿地的管理还涉及到植物养护、病虫害防治、设施维护等多个方面，需要大量的人力、物力和财力投入。

如何提高管理效率，降低管理成本，也是城市绿地管理者需要思考的问题。

二、大数据在城市绿地管理中的应用优势大数据具有数据量大、类型多样、处理速度快、价值密度低等特点，这些特点使得大数据在城市绿地管理中具有独特的应用优势。

1、精准规划通过收集和分析城市人口分布、土地利用、交通流量等数据，可以准确了解城市不同区域对绿地的需求，从而实现绿地的精准规划。

例如，利用手机信令数据可以分析居民的活动轨迹和出行规律，以此为依据确定绿地的布局和规模，使绿地更贴近居民的生活和工作场所。

2、实时监测利用传感器、卫星遥感等技术，可以实时获取城市绿地的生态环境数据，如土壤湿度、空气质量、植被覆盖度等。

通过对这些数据的分析，可以及时发现绿地中存在的问题，如干旱、病虫害、污染等，并采取相应的措施进行处理，确保绿地的生态功能得到有效发挥。

3、科学养护大数据可以为城市绿地的植物养护提供科学依据。

通过分析植物的生长数据、病虫害发生规律、土壤肥力等信息，可以制定个性化的养护方案，提高养护效率和质量。

浅析大数据在风景园林中的应用研究进展大数据在风景园林中的应用研究进展摘要：随着大数据技术的不断发展和普及，大数据在各个领域的应用日益广泛，其中风景园林也逐渐开始探索大数据的应用。

本文对大数据在风景园林中的应用研究进展进行了浅析，主要从大数据在景观设计、生态监测与管理、旅游规划与管理等方面进行了探讨，并指出了当前研究的不足之处以及未来的发展方向。

一、引言风景园林是人类为了满足审美和休闲需求而进行的场所设计，涉及到景观设计、植物配置、绿化管理等多个方面。

传统的风景园林设计和管理主要依赖于设计师和管理人员的经验和直觉，缺乏科学依据和数据支持。

而大数据作为一种新兴的技术手段，能够通过对大量数据的收集、分析和挖掘，提供更加科学、准确的支撑，对风景园林的设计和管理有着重要的作用。

本文将从景观设计、生态监测与管理、旅游规划与管理等方面浅析大数据在风景园林中的应用研究进展。

二、大数据在景观设计中的应用大数据在景观设计中的应用主要包括三个方面：数据驱动的设计方法、设计师辅助工具和用户参与设计。

1. 数据驱动的设计方法传统的景观设计主要依赖于设计师的经验和感觉，缺乏科学依据和数据支撑。

而大数据技术可以通过对历史数据、地理信息、气象数据等多种数据源的整合和分析，提供更加准确和科学的设计依据。

例如，通过分析用户的行为数据和偏好，可以得出用户对不同景观要素的喜好程度，从而在设计中进行优化和选择。

同时，通过对不同环境因素的数据分析，可以得出这些因素对人体健康和心理的影响程度，从而在设计中进行合理的规划和布局。

2. 设计师辅助工具大数据技术可以提供一系列的设计师辅助工具，帮助设计师更加高效、科学地进行设计。

例如，通过对历史项目的数据分析和挖掘，可以为设计师提供更多的设计案例和参考，从而提高设计的质量和创新性。

同时，通过对不同景观元素的数据分析，可以为设计师提供更详细和准确的设计参数和要求，帮助设计师更好地实现设计目标。

3. 用户参与设计大数据技术可以为用户提供更加直观和参与度高的设计体验。

大数据技术在环境保护与可持续发展中的应用随着全球环境问题的日益突出，环境保护和可持续发展已经成为全球各国的共同任务。

在这个过程中，大数据技术的应用发挥了重要的作用。

本文将探讨大数据技术在环境保护与可持续发展中的应用，并着重介绍其在气候变化、自然资源管理和生态保护等领域的作用。

一、大数据技术在气候变化领域的应用气候变化是当前全球面临的重大挑战之一，而大数据技术在气候变化的监测、分析和应对中发挥着关键作用。

首先，大数据技术可以收集并分析大量的气象数据，包括温度、湿度、风速等等，为科学家们提供了准确的气候数据，从而更好地理解气候变化的规律。

其次，基于大数据技术的模型可以帮助科学家们预测未来的气候变化趋势，并制定相应的应对措施。

此外，在减排方面，大数据技术可以帮助监测和评估碳排放量，为减少温室气体排放提供可靠的数据支撑。

二、大数据技术在自然资源管理中的应用自然资源的高效管理是可持续发展的基础，而大数据技术的应用使得自然资源管理更加准确和可持续。

大数据技术可以帮助监测和评估土地利用、森林覆盖率、水资源利用等情况，并帮助制定科学的资源管理策略。

例如，在农业领域，大数据技术可以根据土壤质量、气象条件等数据，提供农作物的最佳种植时间和地点，减少资源浪费和环境污染。

在水资源管理方面，大数据技术可以通过分析大量的水污染数据，帮助提前预警水污染事件，并采取相应的措施，保护水资源的可持续利用。

三、大数据技术在生态保护中的应用生态环境的破坏是当前全球面临的一个严峻问题，而大数据技术在生态保护中的应用有助于更好地保护和恢复自然生态系统。

首先，大数据技术可以通过监测和分析物种数量、分布、迁徙等信息，帮助科学家们更好地了解和保护濒危物种。

其次，大数据技术可以帮助监测和评估森林、湿地、珊瑚礁等生态系统的健康状况，并提供相应的保护策略。

此外，基于大数据技术的生态模型可以帮助预测生态系统的演变趋势，为生态保护提供科学依据。

综上所述，大数据技术在环境保护与可持续发展中的应用发挥了重要的作用。

基于大数据技术的高速公路应用与研究随着城市化的进程和人口的增长，交通拥堵问题成为一个全球性的挑战。

高速公路是交通网络的重要组成部分，它不仅承担着大量的车流量，而且对经济发展和社会生活也起着至关重要的作用。

因此，研究和应用大数据技术在高速公路领域的应用已经成为一个重要的研究方向。

大数据技术可以帮助我们更好地理解和处理高速公路的交通情况。

通过收集和分析高速公路上的各种数据，可以及时监测和预测交通拥堵，优化道路管理和交通管控。

具体来说，大数据技术在高速公路应用和研究中可以发挥以下作用：1.数据收集：通过传感器、视频监控和智能设备等技术手段，可以实时采集和监测高速公路上的各种数据，包括车流量、速度、车型、车道占有情况等。

这些数据可以为后续的分析和建模提供基础。

2.数据分析：通过对采集的数据进行处理和分析，可以得到高速公路不同区域的交通状况，包括拥堵情况、交通流量等。

通过对这些数据的统计和分析，可以更好地理解和预测交通拥堵的原因和规律。

3.预测和调度：基于历史数据和交通模型，可以利用大数据技术预测高速公路未来的交通情况，包括交通流量的变化、拥堵区域的位置等。

这些预测结果可以帮助交通管理部门做出合理的交通调度和管理决策。

4.路况提醒：通过将采集的路况数据实时反馈给司机和交通参与者，可以提供实时的路况信息，引导司机选择最佳的路线，避开拥堵区域，减少交通拥堵和出行时间。

5.交通优化：通过分析车流量和交通流动特性，可以优化高速公路的设计和规划，包括车道布局、交通信号灯的设置等，以提高交通的流畅性和安全性。

6.交通安全：通过分析和挖掘交通事故数据，可以了解高速公路上的交通事故发生的规律和原因，并采取相应的措施来减少交通事故的发生。

总之，基于大数据技术的高速公路应用和研究可以帮助我们更好地理解和解决高速公路上的交通问题。

它不仅可以提供实时的路况信息和交通优化方案，还可以为城市交通规划和管理提供决策支持，促进城市交通的可持续发展。

出国考察的大数据和数据科学随着全球化的加速发展，出国考察已成为一种常见的学习和交流方式。

在这个过程中，大数据和数据科学作为当今科技领域中备受关注的重要概念，也逐渐受到人们的关注。

本文将从出国考察的角度出发，探讨大数据和数据科学在国际学术和产业界中的应用和发展趋势。

一、大数据在国际出国考察中的应用在过去的几年里，大数据技术已被广泛运用于国际出国考察活动中。

通过采集、存储、分析和展示各种类型的数据，研究人员和学者可以更好地了解目的地国家的经济、社会、文化等方面的情况。

例如，通过大数据分析，可以实时监测目的地国家的经济指标和政治动向，帮助考察团队更好地制定行程和安排活动。

此外，大数据还可以帮助出国考察团队更好地管理和分析与考察活动相关的各类信息。

通过建立数据库和信息管理系统，可以实现对考察过程中所涉及的各种信息进行统一管理和快速查询，提高工作效率和准确性。

同时，大数据分析还可以帮助团队更好地了解参与考察活动的人员的需求和兴趣，为他们提供更个性化和专业化的服务。

二、数据科学在国际出国考察中的作用数据科学作为一门跨学科的科学领域，已经成为了国际出国考察活动中不可或缺的重要工具。

数据科学通过运用数学、统计学、计算机科学等知识，帮助研究人员和学者挖掘数据中隐藏的规律和信息，为决策提供更科学的依据。

在国际出国考察中，数据科学可以帮助团队更好地了解目的地国家的社会经济状况和文化特点。

通过数据科学技术，可以对各种类型的数据进行分析和挖掘，揭示不同地区之间的差异和联系，为考察活动提供更深入和全面的信息支持。

同时，数据科学还可以通过建立模型和算法，预测目的地国家未来的发展趋势，为决策提供科学依据。

总结而言，大数据和数据科学在国际出国考察中扮演着重要的角色。

它们不仅可以帮助团队更好地了解目的地国家的情况，还可以提高工作效率和决策科学性。

随着科技的不断发展，相信这两个领域在出国考察活动中的应用将会越来越广泛和深入，为学术研究和产业发展带来更多的机遇和挑战。

大数据在交通设施行业中的应用与优势随着信息技术的飞速发展，大数据应用已经深入到各个行业中，其中交通设施行业也不例外。

大数据的广泛应用为交通设施行业带来了巨大的优势，使其更加高效、智能化。

本文将重点探讨大数据在交通设施行业中的应用与优势。

一、数据采集与分析大数据技术可以帮助交通设施行业进行全面的数据采集与分析。

通过各种传感器、监控设备以及实时数据记录，可以收集到大量关于交通设施运行状态的数据。

这些数据包括道路使用率、车流量、交通事故发生率等，为交通设施的优化提供了有力的依据。

通过数据分析，可以了解交通设施的瓶颈位置和时间段，从而制定出更加合理的交通规划。

二、交通流量预测大数据的应用使得交通设施行业可以更加精准地进行交通流量预测。

通过对历史数据的分析，可以发现交通流量的规律和趋势。

基于这些数据，我们可以预测未来的交通流量，从而合理安排交通设施的建设和改造。

交通流量预测的准确性可以使交通设施行业更加高效地配置资源，提前处理交通拥堵问题。

三、交通设施运维管理大数据技术在交通设施运维管理中发挥着重要作用。

通过对设施的实时监控和数据分析，可以及时掌握设施的工作状态，通过预警机制可以提前发现设备故障，并及时采取修复措施，从而保证设施的正常运行。

此外，大数据的应用还可以对设施进行优化调度，达到降低运维成本和提高设施利用率的目的。

四、交通安全管理大数据技术在交通安全管理方面表现出色。

通过对交通事故数据的整理和分析，可以发现事故发生的原因和规律。

基于这些数据，可以制定出科学有效的交通安全措施和政策，提高道路交通安全水平。

此外，大数据的应用还可以实时监测交通违法行为，通过违法行为的数据分析，可以加强交通违法的整治，为交通安全管理提供更多的信息支持。

五、智能交通管理大数据技术的进一步应用使得交通设施可以实现智能化管理。

通过数据分析与挖掘，可以为交通设施制定智能化的调度策略，提升设施的效率和性能。

同时，大数据的应用还可以实现智能交通控制，通过实时的数据分析，调整交通信号灯的时序，优化交通流动，减少交通拥堵，提高整体的运行效率。

基于大数据技术的高速公路应用与研究随着大数据技术的发展，高速公路的应用也在不断地进步和完善。

大数据技术的应用能够对高速公路的运作和管理起到积极的作用，提高公路的效率和安全。

本文将介绍基于大数据技术的高速公路应用与研究的相关内容。

高速公路的交通管理是公路管理工作的重要组成部分，通过大数据技术可以对交通管理进行优化和改进，提高公路的交通能力和安全性。

基于大数据技术的交通管理具有以下优势：1.实时性强：通过大数据技术可以快速获取现场交通数据，实时掌握交通状况，做出及时的决策。

2.多模态交通管理：利用大数据技术，可以对车辆、公路、天气等多种交通资源进行管理，并将其整合运用，提高交通管理的效果。

3.数据智能分析：大数据技术可以对数据进行深度挖掘和分析，通过建立交通模型和预测模型，提高交通管理的判断能力和决策能力。

高速公路的安全管理一直是公路管理的热点问题，大数据技术可以协助实现高速公路的安全管理。

例如，通过数据采集和分析，可以提前发现交通事故的风险点，进行预防和处理，减少事故的发生。

同时，利用大数据技术可以对实时路况进行监控和分析，及时发现危险驾驶行为，提高行车安全性。

大数据技术也可以对高速公路的维护管理进行优化。

通过研究路况数据和交通流量数据，可以判断路网状况和交通流量分布情况，进而对公路的维护计划进行优化和调整。

同时，通过大数据技术还可以进行公路设施维护预测，提前发现施工和维护的风险点，保障公路的安全和畅通。

高速公路的服务管理是公路管理的重要组成部分，大数据技术可以协助提高服务管理效率，提升用户服务体验。

例如，通过数据分析可以了解用户的行车习惯和服务需求，为用户提供个性化的服务。

同时，还可以根据用户的反馈数据及时修缮设施，提高服务质量和用户满意度。

总之，基于大数据技术的高速公路应用与研究，可以实现对公路交通、安全、维护和服务的全面管理，为公路管理和使用提供更为精准和高效的支持，同时也促进了公路行业的健康发展。

基于大数据技术的高速公路应用与研究
随着社会的发展和技术的进步，交通领域的发展迅速。

高速公路作为现代交通网络的重要组成部分，对社会经济的发展起到重要的推动作用。

随着车辆数量的不断增加，交通拥堵问题日益严重，如何提高高速公路的运行效率成为当前亟待解决的问题。

基于大数据技术的高速公路应用与研究成为解决这个问题的一种新思路。

基于大数据技术的高速公路应用可以对交通流量进行预测和调度。

利用车辆轨迹数据和道路状况数据，可以建立高速公路的实时交通模型，并根据模型对未来的交通流量进行预测。

这样可以在发生交通拥堵之前提前作出调度措施，如调整收费站的布局、限制车辆的通行等，从而减少交通拥堵的发生，提高高速公路的运行效率。

基于大数据技术的高速公路应用可以实现智能交通管理。

通过分析车辆轨迹数据和车辆检测数据，可以对车辆的行驶速度、车辆的密度、车辆的流量等进行实时监测和分析。

这样可以根据实际情况对高速公路的限速标识进行调整，以保证车辆的安全和顺畅通行。

基于大数据技术的高速公路应用还可以实现高速公路收费的智能化管理。

通过对车辆轨迹和车辆识别数据的分析，可以实现车辆的自动识别和计费。

这样可以减少人工收费的工作量，提高收费效率，并且还可以减少因为人为因素导致的交通堵塞。

基于大数据技术的高速公路应用还可以为高速公路的管理决策提供支持。

通过对海量的数据进行分析和挖掘，可以发现高速公路运营中存在的问题和改进的空间，并提出相应的决策建议。

这些数据分析结果可以为高速公路的规划、建设和管理提供科学的依据。

2021生态环境保护中大数据技术的运用分析范文 摘要：　生态环境保护是现代社会发展的基本要求之一, 现代技术的进步则为生态环境保护提供了更多支持。

基于此, 本文以大数据技术在生态环境保护中的应用价值作为切入点, 予以简述, 再以此为基础, 就国外工作经验展开分析, 最后重点给出大数据技术在生态环境保护中的应用方法, 包括核心信息的应用、信息的积累和长期应用、动态信息捕捉、信息反馈和评估等, 为后续相关工作提供参考。

关键词：　大数据技术;生态环境保护; 核心信息; 动态信息; 一、前言 大数据指无法在短时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,经新处理模式加工后, 具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力, 是一种现代意义上的信息资产。

就生态环境保护工作而言, 大数据技术的应用得到各地、各国家广泛重视, 一方面数据化的信息便于管理、查看、更新, 另一方面大数据的特殊性也能使具体工作获取效率、效果等方面的提升, 价值十分突出。

二、大数据技术在生态环境保护中的应用价值 (一)数据总量大 大数据的基础优势之一在于信息总量大,应用于生态环境保护工作, 这一优势还能得到进一步的发挥。

如我国东北地区对林业资源以及周边生态环境的保护工作, 借助大数据, 能够了解区域内森林覆盖率、物种信息、各类关键数据的动态变化。

历年工作产生的原始数据、经加工后获取的半结构化数据、结构化数据等, 均能在短时间内得到调取和呈现, 有助于针对其中的薄弱部分开展工作, 提升生态环境保护的有效性。

(二)数据类别丰富 数据类别丰富,是指大数据能够为生态环境保护工作提供多种类别的资源, 这些资源以信息化形式呈现, 则涵盖多个方面, 便于生态环境保护工作的多样化开展。

如旅游业较为发达的地区, 可通过大数据了解当前生态环境保护工作的基本态势, 包括总投资额度、环保资金使用情况、新的环保工作要点、此前工作的执行情况等。

不同季节旅游人数的差异, 也会导致生态环境保护工作重点的改变, 借助丰富的大数据可实现对各类因素的分析评估, 做好各项准备。