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大數據在城市規(guī)劃領域的應用思考

2018-12-03 15:30

大數據是近幾年最熱的話題之一，但其在城市規(guī)劃領域的應用研究較少。在中國前幾十年的快速城市化進程中，每年有大量的城市規(guī)劃方案出臺，但由于科學性不足，它們容易在實施過程中發(fā)生變更，缺乏對城市的定量分析使得規(guī)劃師的話語權偏弱。

現在，大數據技術給了規(guī)劃師們這樣一個可能，對比大數據的概念與特征，可發(fā)現很多與城市規(guī)劃相吻合的方面，對于城市規(guī)劃來說，可以從各種類型數據中尋求事物間的聯系，從而在更為宏大的視角上，將更多領域的數據一并納入城市問題中考慮，將城市放在更為完整的數字量化環(huán)境中分析。

以下是關于大數據在城市規(guī)劃中應用領域的思考，需要說明的是即使按照用途進行了劃分，各個應用構想之間仍存在重合或關聯的部分。

1．規(guī)劃評價與規(guī)劃指標

就目前而言，大多數城市規(guī)劃的實施預測與評價仍然是一個以定性分析為主的過程，規(guī)劃方案評估能依托的多半只有類比經驗或者是設計者的主觀判斷，這也促使規(guī)劃師更多地去發(fā)展規(guī)劃中的定量分析手段。目前應用較為廣泛與成熟的是基于地理信息系統(tǒng)的定量分析方法，依托軟件的強大空間分析與信息能力，在規(guī)劃分析與規(guī)劃管理中應用廣泛。但單一的GIS軟件并不具備完善的方案模擬功能，因此，很多學者進一步研究GIS基礎上的城市仿真模型，這些模型考慮了多種相關因子在城市發(fā)展中的作用，從長遠來看研究發(fā)展空間更大。在眾多的城市規(guī)劃仿真模型中，智能體模型自下而上的模擬特征十分吻合城市規(guī)劃的需求，可將人或者其他城市要素作為智能體代入到模型中進行仿真，這些智能體在數據支撐下可以進行無限細分的單體規(guī)則制訂，進而在模擬中產生出類似真實世界的運行演化。始于計算機人工智能研究的智能體模型有著良好的算法支持，也支持分布式運算，這使其可成為大數據的良好載體。目前此類模型應用于實際規(guī)劃分析的最大障礙在于數據的缺乏，真實城市環(huán)境中各類要素的行為交互十分復雜，只有基于足夠的數據才能制訂對應的運行規(guī)則。

此外，我國的城市規(guī)劃實踐中都會運用各種指標來對規(guī)劃進行限制，這些指標在城市化早期發(fā)揮了重要的指導作用，可以高效地應對快速的城市化進程，但就目前的城市發(fā)展而言卻越來越不夠準確。大多數情況下都缺乏足夠的數據對指標進行論證，且無法根據發(fā)展變化進行實時更新。依托大數據去構建仿真模型，可以發(fā)掘過去幾十年的人口規(guī)模與城市空間擴張之間的關系，又或者是居住用地、公共設施用地的布局與城市道路交通之間的關系，納入原有的指標類別、數值進行分析，就能做到對指標的進一步完善。以上設想如能實現，因地制宜也不再成為一句空洞的介紹詞，可以考慮依據不同的環(huán)境要素如場地條件、城市氣候、居民訴求、經濟支撐等為不同的城市制定更為準確的控制指標。

2．規(guī)劃的公眾參與

城市居民才是城市的最終使用者與感受者，因此城市規(guī)劃一直在提倡公眾參與，這點國外發(fā)達國家做得相對較好，如規(guī)劃師與業(yè)主、建設者、開發(fā)商多利益代表集團組成規(guī)劃評定委員會，代表各自群體對規(guī)劃進行評估。但在國內，規(guī)劃的公眾參與還處于起步階段，無論是參與方法還是相關支撐技術都在不斷摸索中。

大數據應用中最鼓舞人心的一點在于其可視化技術的發(fā)展，數據分析的可視化是大多數研究者所采用的手段，也誕生了眾多的可視化工具，降低了技術門檻，使分析結果變得更加便于理解。大數據時代的來臨或將帶來新的公眾參與形勢，這種形勢是兩方面的：一方面從規(guī)劃師角度來說，需要做的是借助大數據分析工具從多個方向實現規(guī)劃方案的可視化圖形表達。另一方面，需要專業(yè)知識來解讀的方案如果能轉化成非專業(yè)人士可理解的直觀可視化圖表，那城市居民就可以更快地理解城市規(guī)劃的意圖與實施影響、判斷方案優(yōu)劣，繼而即時反饋——這將是另一類有價值的數據——而后二次分析形成對規(guī)劃方案的公眾評估。

大數據領先于傳統(tǒng)分析的技術優(yōu)勢在于其無分巨細的充實數據量，能帶來更多可定制的分析結果，同時與云計算的緊密相連使得網絡交互平臺成為可能，規(guī)劃師與使用者的距離進一步拉近。此外，規(guī)劃實施后的各類數據再次匯總即可形成反饋評估，通過對比可以很明確地發(fā)現與之前預測的差異，再與公眾評估相結合，就會使得下一次的預測分析更為精確。

3．城市規(guī)劃與城市生態(tài)

近幾十年來城市生態(tài)的持續(xù)惡化使得人們開始思考，怎樣的規(guī)劃才有利于城市生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)性發(fā)展，也因此提出了一系列相關概念。但通過文獻閱讀很容易發(fā)現這樣一個現實：著眼于新城建設的常面臨經濟上的不可復制性或非生態(tài)化演變，而著眼于更具普適性的指標制定的，最終整理出的大部分指標又往往無法直接對城市規(guī)劃進行指導，此外還有一些指標屬于很難獲取。生態(tài)城市的相關研究進展雖然普及了生態(tài)理念，也為城市發(fā)展指明了更好的方向，但在落實到城市規(guī)劃中卻缺乏更進一步的基礎——數據支撐。

如果需要的指標都可搜集到，而彼此間的相互關系將不再依托目前的主觀判斷，以上的問題則可能將迎刃而解：在生態(tài)城市指標的制訂中，如將節(jié)能減排作為最終目標，那么基于城市交通、居民行動、企業(yè)生產等排放源的大數據分析可以建立比現在更為精確的碳排放模型；更進一步可建立數據關聯分析模型，道路密度、綠地率、建設用地開發(fā)強度、交通方式、城市風道等規(guī)劃控制可與碳排放發(fā)生聯系，進而為減排制訂的目標可準確地反映到城市規(guī)劃指導中；而生態(tài)城市所一直提倡的社會人文、經濟發(fā)展等指標也可以通過相關關系來獲取一個趨勢判斷，獲得城市建設開發(fā)與社會經濟發(fā)展之間的平衡。

4．城市規(guī)劃與公眾健康

近兩年籠罩我國各大城市的霧霾屢屢發(fā)生，但從城市規(guī)劃角度很難解釋其成因。規(guī)劃提倡的是以人為本，但城市規(guī)劃與人的關系——確切地說與公眾健康的關系則缺乏客觀的評判標準。究竟怎樣才是對居民健康更有利的城市？小數據時代，規(guī)劃很難跨行業(yè)得到對自身有價值的醫(yī)療數據，而到了大數據時代，規(guī)劃終于有獲取城市居民健康數據的可能，進而能分析城市規(guī)劃與居民健康之間的聯系。

就大數據技術而言，生物醫(yī)藥比規(guī)劃領域更早關注并已經開展了很多相關方面的嘗試，如已經進入實際應用的基因序列組測試，此外也有更多關于醫(yī)學應用的構想：基于詳盡的臨床數據、近幾十年來的醫(yī)療數據與傳感器的實時數據，未來的醫(yī)學大數據有望朝著更智能的方向發(fā)展，能夠協(xié)助醫(yī)生做出診斷預測；而隨著數據類別的完善以及更多細節(jié)數據的保留，許多未曾被注意到的發(fā)病機制可能會被發(fā)現，病情診斷將會更加準確，甚至在發(fā)病之前就可依據病理特征對病人做出診斷。

當醫(yī)療大數據完成對過去多年積累數據的數字化轉換與整合，再加上今后更細致與更具針對性的病例數據整理，就能為公眾健康分析提供一個龐大又精細的數據庫，而依托這個數據庫，城市或許能規(guī)劃得更有利于居民健康。以傳染型疾病為例，通過對公眾發(fā)病空間與發(fā)病時間的定位，疊加城市空間信息，能很直觀地看到傳染病的蔓延區(qū)域、蔓延速度，再加上城市空間規(guī)劃的特征數據，或許就能發(fā)現在同一外部條件下，哪種城市空間能降低傳染病傳播效率，又或者哪種城市空間更適宜于特定人群的生活。

當然，醫(yī)療大數據進入城市規(guī)劃還需要其他類別數據的輔助，但城市規(guī)劃與居民健康之間應能發(fā)掘出越來越多的聯系。