基于大數據的智慧城市規劃研究

孫翠玲 王蕊 李國杰

摘要：大數據在城市運營和管理的作用日益凸顯，利用大數據分析有利于識別城市中普遍問題和趨勢性的問題。通過對大數據分析，形成針對城市熱點區域、歷史文化區域的規劃及未來的推演，將智慧城市規劃體系化，是城市發展的要求。本文通過對傳統城市規劃的弊端進行簡述，對大數據在智慧城市規劃中的作用進行分析，提出大數據在智慧城市規劃中應用的存在的問題及展望。

關鍵詞：大數據;智慧城市;規劃

1 傳統城市規劃的弊端

我國城市化進程的快速推進，使城市問題尖銳化，例如：土地用地混亂、城市交通擁擠、生態環境惡化等。傳統的城市規劃是政府行為，如今難以滿足多元主體的利益要求，如：城市交通發展與城市土地利用的不合理性，造成了擁堵和停車空間不足等不合理現象;城市規劃中難以合理保護歷史古跡等。城市的運行和發展，是公眾參與的過程，所以，規劃是公眾參與制定政策和實施政策的過程，大數據的出現和應用，可以達到精準、合理、精細化和以人為本的城市規劃要求。

2 大數據在智慧城市規劃中的作用

大數據結合了互聯網和物聯網的數據資源，可對數據進行樣本分析和相關性分析，也可對趨勢進行預測，以便獲得更客觀的結果和動態評估，是城市規劃重要的數據來源。在實踐中，可以把可應用與城市規劃和管理的數據歸納整理，這些數據包括：傳統數據、智慧城市感知數據、公眾參與平臺與社交網絡。傳統數據來源比較固定，信息量較智慧城市感知數據和公眾參與平臺等數據少，主要有統計年鑒數據庫、遙感解譯、規劃調研移動終端和地形圖。遙感解譯可協助建設用地邊界識別和擴張分析、燈光遙感判別城鎮化程度和發達程度，以及植被生態要素識別等。而用地、道路等信息部分來源于遙感解譯。隨著城市復雜程度提高，大數據智慧城市的感知數據的出現，使開源地圖、航班班次信息、交通刷卡記錄、移動通訊定位數據、智能基礎設施網絡數據等積累，尤其是公共社交平臺及參與網絡，將更好的描述城市之間、城鎮之間的關聯度、城市的密集程度、出行特征、外來人口分析，可作為公共服務選址、交通用地一體化、城市空間優化、人群特征推演用地性質等參考。大數據具體應用于一下幾個方面：

2.1 面向市民需求的城市規劃

建立集政府、行業、公眾于一體的運營平臺，面向對象，解決痛點，整體規劃。公眾門戶中為本地服務及應用的平臺，收集市民需求，通過準確感知、系統互通、深入分析獲得集整體性、創新性、生態性、特色性為一體的智慧園區規劃原則，建立網絡層、感知層、數據層、平臺層、應用層的自下而上的解決方案，包括照明、道路交通、公共服務建筑等優化。

2.2 對智慧城市空間規劃的優化和城市的綠色發展

大數據應在智慧城市發展的預測、戰略、布局評價等方面進行構建。使用GIS數據分析結合VR技術使城市規劃更具體驗感，能更加直觀的展現城市布局，結合城市需求，優化城市空間。例如：對于歷史古跡的保護問題，可利用大數據對某城市的地圖（包括古代和現代）上的信息進行分析，確定歷史古跡位置及重要性，使其在城市規劃中重點保護避免破壞。

2.3 高效協同規劃機制的建立

通過各業務部門的數據整合，清楚地認識到各部門聯系的密切程度，使各部門高效協調，提高辦事效率。通過各部門協調，盡快提煉出智慧城市在建設目標、環境保護、土地利用等各方面的需求，建立高效的協同規劃機制。

3 存在的問題

3.1 現有信息共享程度低

2015年8月國務院印發《促進大數據發展行動綱要》中明確指出，要推動政府數據開放共享。2016年12月的《十三五國家信息化規劃》中更是指出要打破各種信息壁壘和“孤島”。然而現有城市規劃管理系統各部分獨立，信息共享程度低，“信息孤島”情況仍然存在，降低了辦事效率及城鄉規劃的統籌性。由于信息安全問題、標準問題、管理權責問題增大了信息共享難度。

3.2 專業技術人員缺乏

現階段智慧城市面臨核心技術、信息安全、體制等方面的制約，缺少高端技術人才、管理人才，這也是影響智慧城市規劃發展的原因。大數據與物聯網的等新興領域的發展，對電子設備、芯片等材料的需求，對高端計算機技術的需求，具有自主研發能力的專業人才成為剛需。“十二五”初期我國信息產業人才數量約為1050萬人，雖然較以往有很大提高，然而本科以上的人員僅達到26.2%，相比于快速發展的大數據與物聯網，人才缺口大。

3.3 大數據的倫理問題

大數據可能帶來的隱私泄露問題、信息安全問題、數據鴻溝問題是普遍存在的倫理問題。一方面，個人信息如身份證信息、住址、電話等可能遭到惡意搜集販賣;另一方面，可能存在一小部分人占有絕大多數數據和信息，造成信息鴻溝、信息分配不均，從而造成社會矛盾。

4 結語

我國處于城鎮化建設的關鍵時期，城市的空間擴張和城市的轉型帶來了機遇和挑戰。在城市規劃中需要面對城市過度蔓延、交通堵塞、環境污染等城市化進程帶來的問題。這些問題對于政府職能部門無論在治理能力還是服務水平上，都是考驗。大數據時代下，通過對信息篩分、建立合理的計算模型進行分析預測，是加快了解城市基本需求變化、在城市規劃廣度和深度兩個維度提供決策的理論支持。后續工作應正視大數據時代和智慧城市所面臨的問題，大力發展數據產業，完善共享機制，培養高端人才，建立一體化的城市信息化軟件、硬件支撐平臺，高度整合的公共服務體系，高度共享的城市政務信息資源體系，快速反應的城市應急管理體系，豐富的城市應用系統體系。

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