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I G I T C W经验 交流Experience Exchange194DIGITCW2024.041 智慧城市的基本内涵智慧城市借助现代信息技术，建设数字化的基础设施，包括智慧社区、智能交通系统、智能医疗系统等，实现对城市运行状态的实时监测和管理。
智慧城市强调数据的重要性，通过数据的收集、分析和利用，为城市决策提供科学支持。
当前，从交通流量到环境污染，从市民需求到资源分配，数据驱动的决策正成为城市管理的核心。
智慧城市通过智能化技术实现对城市各个方面的智能管理。
例如，智能交通信号灯根据交通流量自动调整信号时间，优化交通流动；智能垃圾桶自动检测垃圾填充度，提供有效的垃圾收集方案。
智慧城市注重社会、环境和经济的可持续发展，通过合理的城市规划、资源利用和环境监管，实现城市的绿色、低碳和高效发展。
2 智慧城市空间规划要求与特点智慧城市空间规划在大数据时代呈现出一系列新的要求和特点，以适应不断变化的城市环境和日益复杂的社会需求。
（1）可持续性要求。
智慧城市空间规划需要更加注重城市的可持续发展。
随着城市人口的不断增长而自然资源有限，如何合理规划城市用地、提高能源效大数据时代智慧城市空间规划方法探讨饶瑛琦（数字广东网络建设有限公司，广东 广州 510000）摘要：文章深入探讨了大数据时代智慧城市空间规划的方法与策略。
首先介绍了大数据和智慧城市的基本内涵，剖析了大数据如何成为智慧城市发展的重要驱动力，进而提出了在智慧城市建设中如何通过大数据技术来优化空间规划，实现城市的可持续发展，提升市民的生活质量，并通过对大数据的基本内涵和智慧城市特点的分析，讨论了空间规划平台建设方法，以及基于“一张图”的IT系统的具体实施方案。
关键词：大数据；智慧城市；空间规划；数据处理；数据可视化；Hadoop；GIS doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.04.061中图分类号：TU984.113 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）04-0194-03Exploration of Spatial Planning Methods for Smart Cities in the Era of Big DataRAO Yingqi(Digital Guangdong Network Construction Co., Ltd., Guangzhou 510000, China)Abstract: This article delves into the methods and strategies of smart city spatial planning in the era of big data. Firstly, the basic connotations of big data and smart cities were introduced, and how big data has become an important driving force for the development of smart cities was analyzed. Then, it was proposed how to optimize spatial planning, achieve sustainable development of cities, and improve the quality of life of citizens through big data technology in the construction of smart cities. Through the analysis of the basic connotations of big data and the characteristics of smart cities, the construction methods of spatial planning platforms were discussed, And a specific implementation plan for an IT system based on a single diagram.Keywords: big data; smart city; space planning; data processing; data visualization; Hadoop; GIS作者简介：饶瑛琦（1992-），女，汉族，广东韶关人，工程师，本科，研究方向为IT 信息技术。
利用大数据来优化城市规划在如今数字时代，大数据已经成为了各个行业中不可或缺的一部分。
城市规划也不例外。
利用大数据来优化城市规划，可以让城市更加智能、更加安全、更加生态化。
本文将探讨如何利用大数据来优化城市规划。
一、大数据在城市规划中的应用随着城市化进程的加快，城市人口的增加，城市规划变得越来越重要。
而大数据的应用为城市规划提供了更加精准、更加全面的数据支撑。
大数据可以从各个方面收集数据，如人口密度、城市交通、城市设施等等，从而使城市规划更加科学化和合理化。
例如，可以运用大数据技术监测交通流量，并根据数据分析来制定更加合理的交通规划。
又如，在城市规划中，可以运用大数据技术来分析人口分布、居住行为，以及生产生活方式等等，以便更好地满足居民的需求。
二、大数据在城市交通规划中的应用城市交通的规划也是城市规划的重要组成部分，交通的畅通与否直接影响到城市的发展。
而大数据可以从各个方面收集数据，为城市交通规划提供指导。
例如，可以利用大数据技术分析不同时段和不同区域的交通流量，进而提高交通运输效率。
还可以运用大数据技术对公共交通进行优化，如开通新线路、增加运力等等，以改善城市交通状况。
三、大数据在城市治理中的应用城市治理是保障城市安全、维护社会稳定的重要手段。
而大数据可以从各个方面收集数据，对城市治理提供更加全面、更加精准的数据支撑。
例如，可以利用大数据技术提高公共安全，如使用视频监控技术，根据数据分析来发现和预防犯罪事件的发生。
还可以利用大数据技术来监测城市环境污染状况，并采取相应措施来保障居民的健康。
四、大数据在城市环境规划中的应用城市环境规划是城市规划中十分重要的一环。
环保是一个全球性问题，大数据在城市环境规划中的应用，可以促进城市生态环境的可持续发展。
例如，可以利用大数据技术分析城市环保状况，根据分析结果制定相应的环保措施来保护城市环境。
又如，在城市规划中可以运用大数据技术分析城市绿化情况，制定更加合理的绿化方案，以改善城市的生态环境。
基于大数据的城市规划与发展策略随着社会的不断发展和科技的不断创新，城市规划和发展变得越来越重要。
而大数据作为一种新兴的技术和工具，正逐渐被应用于城市规划和发展的各个领域。
本文将探讨基于大数据的城市规划与发展策略，并分析其带来的潜在益处和挑战。
一、大数据在城市规划中的应用1. 基础设施规划：大数据可以提供城市内各个基础设施的使用状况、运营效率等信息，帮助决策者更好地制定城市基础设施规划。
例如，通过分析大数据，可以确定新建道路的最佳位置，以减少拥堵和增加出行效率。
2. 人口流动分析：大数据可以追踪人口的流动情况，了解人口稠密区域和相对疏散区域之间的联系。
这对于城市规划者来说是非常有价值的信息，可以帮助他们确定人口流动的趋势，从而制定相应的城市规划策略。
3. 商业发展：大数据分析可以揭示城市中各个商业区的消费需求、购买习惯等信息，为商业发展提供有力的支持。
通过深入了解消费者的需求，可以为城市规划者提供指导，使商业区的发展更加顺利和可持续。
二、基于大数据的城市规划策略1. 数据收集和整合：为了实施基于大数据的城市规划和发展策略，需要建立高效的数据收集和整合机制。
城市规划者应与相关机构和企业合作，共享数据资源，并确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析和模型建立：大数据虽然庞大，但对于城市规划者来说，关键是从中提取有价值的信息。
因此，需要使用适当的数据分析工具和技术，建立相应的模型来揭示数据背后的规律和趋势。
3. 城市发展策略：基于大数据的城市规划和发展策略应该注重可持续性和创新性。
除了传统的城市规划要素，如交通、住房等，还应考虑人们的生活方式、社交网络等因素，以及新兴产业和就业机会的引入。
三、大数据城市规划的潜在益处和挑战1. 益处：基于大数据的城市规划可以使城市更加智能和高效，提升城市生活质量。
它能够帮助决策者更好地了解城市内部的运行机制，从而制定出更合理、更有针对性的规划策略。
2. 挑战：基于大数据的城市规划面临着数据隐私、安全性等问题。
探究大数据技术在城市规划中的应用近年来，随着物联网、云计算、大数据等技术的不断发展，大数据技术已经成为了城市规划中不可或缺的工具和手段。
本文将探究大数据技术在城市规划中的应用，并分析其优劣以及未来发展趋势。
一、大数据技术在城市规划中的应用1.城市交通规划城市交通规划是城市规划的重要组成部分，大数据技术在城市交通规划中的应用非常广泛。
通过对城市交通状况进行实时监测和数据分析，可以为城市交通规划提供更加科学的数据支持。
例如，可以通过大数据技术对城市交通状况进行分析，确定道路拥堵点、交通热点等，从而在城市交通规划中提出更加精准、高效的规划方案。
2.城市环境规划随着城市化进程的不断加快，城市环境问题日益凸显。
而大数据技术在城市环境规划中的应用也越来越广泛。
通过对城市空气、水质、噪音等环境指标进行实时监测和数据分析，可以为城市环境规划提供更加可靠、科学的数据支持。
例如，可以通过大数据技术对城市污染源进行分析和定位，制定更加具有针对性的环保计划，从而改善城市环境质量，提升城市可持续发展能力。
3.城市用地规划城市用地规划是城市规划的重要组成部分，而大数据技术在城市用地规划中的应用也越来越广泛。
通过对城市用地现状、人口流动、经济发展等因素进行实时监测和数据分析，可以为城市用地规划提供更加准确、科学的数据支持。
例如，可以通过大数据技术对城市用地需求进行预测和分析，制定合理的城市用地规划方案，从而优化城市的空间布局和资源配置，提高城市的利用效率和生态环境。
二、大数据技术在城市规划中的优劣1.优点(1)提高规划的科学性和可行性大数据技术可以对城市各种数据进行实时监测和数据分析，更加全面、准确地了解城市的状况，从而为城市规划提供更加科学和可行的数据支持，为城市可持续发展提供强大的技术支撑。
(2)降低规划成本和提高效率通过大数据技术，可以实现对城市数据的快速处理和分析，从而提高城市规划的处理效率和数据量。
这将有助于降低城市规划的成本和建设的周期，为城市规划提高效率和成本效益。
大数据在城市规划中的应用研究随着科技的不断发展，大数据技术也日益成为城市规划中重要的工具。
大数据技术可以通过收集、分析和处理海量数据，为城市规划提供更精准、有效的决策支持。
本文将从以下几个方面详细介绍大数据在城市规划中的应用研究。
一、城市流动人口管理城市是流动的，每天都会有大量的人在城市之间不断地流动着。
对于城市规划者而言，了解和管理这些流动人口的数据是制定城市规划的重要依据。
在过去，城市规划往往只能依靠人口普查等有限数据进行决策。
而如今，大数据技术的发展使得城市规划者可以更全面、更及时地掌握流动人口的信息。
比如，可以通过收集手机信令等数据对城市内的流动人口进行跟踪和管理，从而更好地解决城市交通、公共服务等方面的问题。
二、基础设施建设规划城市基础设施的建设和规划是城市规划中的重要方面。
大数据技术可以帮助城市规划者更好地了解城市的道路交通、水、电、气、热等基础设施需求，从而更好地规划城市的基础设施建设。
比如，城市交通的拥堵是城市规划中经常遇到的问题，在这方面大数据技术的应用可以收集车辆行驶数据、视频监控数据，更好地预测和控制交通拥堵，提高交通运输的效率。
三、城市公共服务管理城市公共服务的管理涉及到的方面非常广泛，包括医疗、教育、环保等各个方面。
市场经济的发展带来了更加复杂的城市公共服务管理模式，而大数据技术可以帮助城市规划者更好地了解市民对公共服务的需求，并能够自动搜索和分析大量的公共服务数据，挖掘公共服务的潜在需求和变化，使城市公共服务管理更加高效。
四、城市安全管理城市安全是城市规划中不可忽略的方面，而大数据技术可以帮助城市规划者更好地了解城市安全状况，并采取相应的安全管理措施。
比如，可以通过采集监控数据、社交媒体语音信息等数据发现城市安全事件发生的规律，或者通过分析城市人口、经济、交通和地理信息等数据做出相应的安全决策，保障城市的安全。
总之，大数据技术的应用可以提高城市规划的数据和信息采集、分析和处理能力，更好地满足城市发展的需要，从而促进城市的经济、社会和文化发展。
大数据对城市规划与发展的支持随着科技的不断发展，大数据在城市规划与发展领域发挥着越来越重要的作用。
大数据技术的广泛应用使得城市规划与发展变得更加高效、精确和可持续。
本文将探讨大数据对城市规划与发展的重要性，并列举几个典型的应用案例。
首先，大数据可以为城市规划提供准确的数据支持。
城市规划需要深入了解城市发展的现状和趋势，以制定科学合理的规划方案。
传统的数据采集方法往往耗时费力且成本较高，而大数据技术的出现解决了这个问题。
通过采集各种传感器、手机信号、社交媒体等渠道的数据，可以获取到全面、准确的城市信息。
这些数据可以帮助规划师了解人口密度、交通流量、环境污染等重要指标，为城市规划提供科学依据。
其次，大数据可以帮助城市规划师进行精准预测和模拟。
城市规划需要对未来进行预测和规划，以确保城市的可持续发展。
大数据技术通过对历史数据的分析，可以预测未来趋势和变化。
例如，通过分析交通数据可以预测交通拥堵的状况，从而采取相应措施进行规划。
此外，大数据还可以模拟城市发展的影响，规划师可以通过模拟不同方案的结果，评估各种决策的优劣。
这种精准预测和模拟有助于规划师制定更为科学的城市规划方案。
此外，大数据还可以优化城市资源配置和服务。
城市规划需要兼顾人口增长、环境保护、交通拥堵等多方面因素，其复杂性使得资源配置变得困难。
大数据的应用可以帮助城市规划师发现资源利用的不平衡现象，并提供优化方案。
例如，通过分析人流数据，可以发现人口密集区域缺乏公园和绿地的情况，规划师可以根据这些数据合理规划公共设施的布局。
此外，大数据还可以提供精准的公共服务，根据民众需求制定针对性的政策和措施。
最后，大数据还可以促进城市创新和发展。
城市规划需要面对日益复杂的问题和挑战，传统的规划方法已经无法满足需求。
大数据的应用推动了城市规划的创新，使得规划师可以更好地解决城市发展中的难题。
例如，利用大数据技术可以建立智慧城市平台，实现城市基础设施的智能管理和效率提升。
大数据在城市规划中的应用案例分析近年来，随着信息技术的飞速发展，大数据技术逐渐渗透到各个领域，特别是在城市规划中起到了重要作用。
本文将通过案例分析，探讨大数据在城市规划中的应用。
一、交通规划交通是城市的生命线，而大数据分析可以帮助城市规划者更好地了解交通状况，提升交通系统效率。
以深圳为例，该城市首次应用大数据分析技术进行交通规划。
他们利用城市中的传感器、交通摄像头等设备收集大量的交通数据，包括道路通行情况、交通拥堵状况等。
通过对这些数据的分析，他们发现了城市中的交通热点区域，以及拥堵频发的时段。
基于这些数据，他们制定了相应的交通改善策略，例如增加公共交通线路、优化信号灯等。
这些措施的实施有效地缓解了交通拥堵问题，提升了城市居民的出行体验。
二、环境规划随着城市化进程的加速，城市环境问题日益凸显。
大数据技术在环境规划中的应用可以帮助城市规划者更好地了解环境状况，制定相应的环境保护策略。
例如，某城市利用大数据分析技术对空气质量进行监测和分析。
他们部署了大量的传感器监测空气中的污染物含量，并将数据实时传输到数据中心。
通过对这些数据的分析，规划者可以准确了解到不同地区各种污染物的排放情况，从而有针对性地制定减排策略。
此外，利用大数据分析还可以发现城市中的噪音污染点、水体污染源等，有助于引导城市规划以降低环境污染对居民的影响。
三、社会规划城市的社会规划不仅仅包括基础设施建设，还需要综合考虑社会问题，例如教育、医疗、社会福利等。
大数据技术在社会规划中的应用也发挥了重要的作用。
例如，某城市利用大数据分析技术对教育资源进行优化配置。
他们通过搜集城市中各学校的师生信息、学生成绩等数据，结合城市学生的家庭住址等信息，对教育资源进行分析和评估。
通过大数据分析，他们得出了不同地区学生的教育需求，从而合理配置教育资源，提升教育公平。
综上所述，大数据在城市规划中的应用案例正逐渐增多，对于提升城市发展质量和居民生活品质起到了重要作用。
如何利用大数据分析进行城市规划随着信息技术的飞速发展，大数据分析已经逐渐渗透到各个行业，其中包括城市规划领域。
大数据分析在城市规划中的应用，为城市的可持续发展提供了新的思路和方法。
本文将探讨如何利用大数据分析进行城市规划，以实现城市的高效、智能和可持续发展。
一、数据收集与整合大数据分析的基础是数据收集与整合。
在城市规划中，数据的来源非常广泛，包括人口数据、交通数据、地理数据等。
这些数据需要通过科学的方法进行收集和整合，以建立完整的城市数据平台。
通过数据平台，可以实时获取城市各个方面的信息，为城市规划决策提供可靠的依据。
二、人口调查与预测城市规划的首要任务是合理安排人口分布。
利用大数据分析，可以对城市现有的人口分布进行调查分析，并通过数据模型进行预测。
通过了解人口流动情况和趋势，可以更好地进行城市规划，合理布局居住区、商业区、工业区等。
三、交通流量优化交通拥堵一直是城市面临的重要问题。
利用大数据分析，可以实时监测和预测交通流量，为交通管理部门提供决策依据。
通过分析交通流量数据，可以发现交通瓶颈，并合理规划道路、公交线路等，以提高交通效率，缓解交通拥堵。
四、空气质量改善随着城市化进程的加速，空气质量逐渐成为城市居民关注的焦点。
大数据分析可以帮助城市规划师了解城市空气质量的分布和影响因素，从而提出相应的对策。
通过分析污染源、气象数据等，可以制定减排措施和调整产业结构，以改善城市空气质量。
五、资源利用效率提升城市规划中另一个重要的问题是如何提高资源利用效率。
大数据分析可以帮助城市规划师了解资源利用的情况，并提出相应的优化方案。
通过分析用电量、水资源利用情况等数据，可以制定节能减排政策，推动可持续发展。
六、智慧城市建设智慧城市是大数据分析在城市规划中的最高境界。
通过整合城市各个领域的数据，利用人工智能等技术，实现城市的智能化管理和服务。
智慧城市可以通过大数据分析实现交通管控、环境监测、公共安全等方面的智能化，提升城市的整体管理水平和居民生活质量。
大数据对城市规划决策的支持近年来，大数据的发展和应用给各行各业带来了巨大的变革，其中之一就是在城市规划方面的应用。
大数据的广泛应用为城市规划决策提供了强大的支持，能够为城市规划者们提供丰富的信息和准确的分析，促使城市规划变得更为科学、高效和精准。
本文将探讨大数据在城市规划决策中的应用，并分析其优势和挑战。
一、大数据在城市规划决策中的应用1. 空间数据分析：大数据中包含了大量的空间数据，如人口分布、交通流量、建筑物分布等，这些信息对于城市规划来说至关重要。
基于大数据的空间数据分析能够帮助规划者们精确了解城市的发展现状和潜在问题，为他们提供决策依据。
例如，通过大数据分析可以发现某些区域交通拥堵问题严重，可能需要建设新的交通设施或者提升现有设施的容量。
2. 市民参与决策：大数据不仅可以为城市规划者们提供数据支持，还可以为广大市民参与决策提供平台。
通过大数据平台，市民可以了解和参与城市规划过程，提出自己的意见和建议，从而促进民主决策的实现。
这种公众参与的方式能够增强决策的合法性和科学性，提高城市规划的透明度和民众的满意度。
3. 预测和模拟分析：大数据可以为城市规划决策提供全面的预测和模拟分析。
利用历史数据和实时数据，可以模拟不同决策方案的结果，评估其对城市发展的影响。
例如，在制定新的城市发展规划时，可以利用大数据进行模拟分析，预测不同规划方案对就业、经济、环境等方面的影响，以便选择最合适的方案。
二、大数据在城市规划决策中的优势1. 数据丰富性：大数据的特点之一就是数据量大、种类多，包含了各个方面的信息。
传统的城市规划往往会因为信息不足而导致决策的不准确性，而大数据的应用能够弥补这一不足，提供更为全面、准确的信息。
2. 决策效率提升：基于大数据的城市规划决策可以快速收集和整合各类数据，通过数据分析和模拟分析，可以在较短的时间内得出决策结果。
相比传统的决策方式，大数据能够提高决策的效率和准确性。
3. 决策科学性：大数据分析可以提供客观、真实的数据支持，减少主观因素对决策结果的影响。
基于大数据的城市规划分析随着科技的不断发展，大数据已经成为了当前社会上一个热门的话题。
在城市规划领域，大数据的使用已经成为一种趋势。
本文将探讨基于大数据的城市规划分析，并分析其对城市发展的影响。
一、大数据在城市规划中的应用大数据在城市规划中的应用主要体现在以下几个方面：1 .交通规划：通过收集和分析城市.中的交通数据，如公交车运行时间、拥堵情况等，可以有效地指导交通规划，并提供解决交通问题的方案。
2 .城市环境规划：通过监测城市中的环境数据，如空气质量、噪音水平等，可以评估城市的环境质量，并制定相应的环境改善措施。
3 .住房规划：通过分析房屋租金、房价等数据，可以评估住房供需情况，以及合理制定住房政策。
4 .公共设施规划；通过分析人口密度、人口流动等数据，可以确定公共设施的布局与扩建计划，以满足城市居民的需求。
二、大数据在城市规划中的优势使用大数据进行城市规划分析具有以下优势：1 .数据量大：大数据具有庞大的数据量，并且能够涵蛊城市各个方面的数据，从而提供全面的分析基础。
2 .实时性强：大数据的收集和分析几乎是实时进行的，可以对城市中的问题进行及时的监测和预警。
3 .可视化效果好：通过将大数据进行可视化处理，可以直观地展示城市规划与发展的状况，帮助决策者更好地了解和把握。
4 .数据精准性高：大数据的分析具有较高的准确性，能够为城市规划提供客观、科学、精细的支持。
三、大数据在城市规划中的案例研究1 .交通规划：某城市.通过收集出租车GPS数据，结合城市交通地图,分析热点交通拥堵区域，并针对性优化道路规划和公共交通线路，以减少路况拥堵。
2 .城市环境规划：利用传感瞄数据监测空气质量、噪音水平等环境指标的变化，通过大数据分析发现城市中污染源的分布与影响范围，以便有针对性地改善环境状况。
3 .住房规划：利用大数据对房屋租金、销售价格进行分析，了解不同区域的住房需求情况，制定差别化的住房政策，促进房地产市场的稳定发展。
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 Friedmann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一张excel表中的数据[1]。
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。
23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3镇化程度和经济发展水平的实践也较多。
图 2 京津冀地区2002年夜间灯光遥感数据3.1.2统计年鉴数据库对于传统的统计年鉴数据，可以使用webGIS技术将各级行政边界与其统计数据进行连接，形成可以查询和可视化的年鉴空间数据库，在此基础上加入基于web的区域分析模型，则可以将原来复杂的GIS空间分析和专题图制作变成简单的web操作。
（图3）4图3基于web的年鉴数据展示系统（图片来源：）3.1.3现场调研工具现场调研是城市规划师主动采集数据的最重要环节，而其成果往往是绘制在纸质地形图上的各种图文信息，还有相机拍摄的照片，从现场返回后，这些数据往往要耗费大量的人力重新数字化整理，并与地形图等空间信息对应。
为此，我们基于智能手机和平板电脑等移动终端开发了规划现场调研APP，可以现场通过GPS定位，调取所在位置的相关图纸，并记录所在位置的照片、录音录像和文字标记，甚至绘制和编辑矢量信息，基本实现了传统调研所有纸面工作的电子化。
调研结束后，项目组成员可以通过网络将信息上传至共同的服务器，汇总成地理信息系统的基础数据集，为后续的各种数据工作打下良好的基础。
（图4）5图4基于web的现场调研数据展示系统3.2智慧城市的感知数据随着智慧城市建设的全面展开，物联网技术使我们可以通过无处不在的传感器和传感网了解城市各个系统的实时运行状态，包括电网的运行，每条道路的车速和流量，甚至每个个人的位置和行为，通过这些数据的叠加和计算，我们可以对城市空间资源分配状态进行评估和干预。
以往，知道一个城市的实际人口几乎是件不可能的事情，更不必说一个街区或者地块里到底生活着多少人，而在大数据时代，我们有越来越多的方法可以了解这些。
3.2.1 开源地图和POI互联网上以OSM为代表的大量开源地图信息为我们大大扩展了矢量空间信息的来源。
开源地图信息主要包括各级道路网、三维数字高程模型DEM、具有平面和高度信息的2.5D建筑物、兴趣点POI，这些地图包含的空间信息某种程度上超过了传统的地形图，因此在城市研究中不但可以一定程度上代替地形图，还可以实现大量全新的分析方法。
虽然互联网地图的数据格式和信息内涵与传统的地形图并无本质区别，但其中最有价值的POI信息往往来自互联网用户的签到信息，每个城市动辄数十万个，更新十分频繁，而且已经具有详细的分类信息。
通过适当的算法，结合一些车辆和人的轨迹、行为数据，用这些POI信息可以大致计算所在地块的用地性质，以及功能混合的程度。
6如所示，我们使用信息熵模型对北京市域20多万个POI进行计算，计算出的用地混合程度，可以一定程度上表征城市的活力和中心体系，也能大致描述建成区的最新范围。
图5北京市域功能混合程度（POI信息熵）示意图如果地图数据中还包括了建筑的平面和层数，则可以估算城市各种功能建筑的总量、建筑密度、容积率等数据。
这些数据也是空间句法等传统的分析模型很好的辅助。
3.2.2 交通传感数据智能交通是智慧城市建设中最为广泛开展的实践，也是物联网建设最为成熟的领域，因此，城市政府和交通运营部门往往掌握着大量相关的交通传感数据，如果得到适当的挖掘和分析，可以很大程度代替城市规划传统的交通调查方式，并有更多的作用，可以支持从宏观到微观不同尺度的城市和规划研究。
航班和铁路班次数据经过整理和挖掘，可以在城镇体系规划中描述城市间的关联程度，也可以描述城镇群的形态和发育程度。
如图6、图7所示，我们利用全国航班时刻信息制作的城市间联系示意，京沪穗渝四极清晰可见，而在内蒙城镇体系规划中78的应用，也能清晰描述包头和呼市各自的区域地位和联系方向。
图6根据航班信息绘制的全国城市间联系强度示意图图7根据航班信息绘制的内蒙古与全国其它主要城市间联系强度示意图9公交刷卡数据是大多数较大城市都可以获得的，其数据量极大，包含的信息丰富，但挖掘难度较大。
其主要用途是提取通勤人口的OD 信息，判断城市各功能区和组团之间的联系，尤其适合考察新城和中心城之间的通勤特征，由此判断其间的值住关联。
长时间的数据积累，还可以通过同一用户的OD 变化特征，收集人口居住和工作地迁移的情况等等。
图8北京市中心区的通勤形态(a) 极端出行时间的通勤出行；(b) TAZ 尺度的通勤链接[2]出租车的GPS 轨迹也是比较常见的数据，由于其数量较大，分布均匀，足以作为所有车辆的样本考察。
出租车轨迹除了OD 信息外，还可以描述城市道路的实时车速，更复杂地，通过数据挖掘算法，还可以识别用地的性质和出行人口的行为特征。
图9 基于出租车GPS轨迹数据的城市空间结构分析图[3]交通传感数据中最容易获得的是城市公开发布的路况信息，各种web地图都提供了实时路况的功能，当然只是比较粗糙的拥堵程度分级而非原始数据，而且实时路况的偶然性较大。
通过我们开发的工具，逐时抓取并通过其颜色信息反演拥堵级别数据，并将多日数据进行叠加和平均，可以识别出工作日和休息日每段道路的平均路况，由此分析交通与用地规划的结构性问题。
10图10 基于百度路况数据的早晚高峰期道路拥堵情况分析图3.2.3 智能基础设施网络数据智能电网、燃气网和水网也是早已成熟的技术，通过其传感网采集的精确到每家每户的使用数据，不仅能简化家庭缴费的程序，更能用来评估城市规划的效果和城市运行的状态。
以智能电网为例，我们可以通过数据实时了解每个地块（变压器）的用地负荷曲线，根据曲线形态，可以推断其用地性质（如11）；根据负荷峰值和经验数值，可以估算其人口、产业容量；如果对曲线形态进行精细地分类，可以对居住人群和产业类别进行更精细的分类。
11图11典型的产业和居住用地用电负荷曲线（数据来源国家电网公司）3.2.4 移动通讯定位数据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。
在宏观上，通过长途电话话单描述城镇间联系强度是很传统的方法，现在我们可以直接通过人的迁移数据描述城镇间的关联；中观上，大量详细的移动轨迹可以代替传统的OD调查，而且通过目的地、运动的速度和轨迹可以挖掘其交通方式和出行类别，甚至进行特征人群的识别和行为分析（如学生、通勤人员）；微观上，精确到用地的人口分布对公共设施和商业设施评价和选址的价值不可替代，通过交通方式的识别也可以对车速和道路使用状态进行评价和优化。
如图12、图13所示，无锡基于手机信令数据的居民出行调查项目[4]基于无锡移动通讯数据平台，对占无锡总人口78.4%12的无锡移动505万手机用户进行了连续不间断追踪，动态采集了无锡市域范围内手机用户的信令数据。
