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1、城市大数据挖掘应用实践： 从监测到评估 林文棋博士，清华大学建筑学院 副教授 北京清华同衡规划设计研究院 总规划师、技术创新中心主任 吴梦荷/蔡玉蘅/陈清凝，北京清华同衡规划设计研究院 技术创新中心 城市规划师 李栋博士，北京清华同衡规划设计研究院 技术创新中心常务副主任 当我们谈论城市时，我们在谈论什么 *图片来源于互联网 城市中发生的事件往往是瞬时的、突发的、 不确定的 上海外滩踩踏事件后，多地取消了元宵灯会等各类公众 活动，但城市的管理不能因噎废食，通过更精细的监测 手段，事故可以得到有效预防和控制。 当我们谈论城市时，我们在谈论什么 城市功能配置的失衡往往带来空间的结构化 不足/过剩
2、城市功能活动的节律性带来空间使用的节律性，空间功 能的划分保证了有序性，但功能过度单一则放大了空间 使用的不均匀性，降低了空间资源的使用效率。通过有 效的监测和管理手段，我们可以找到其中的平衡点。 *图片来源于互联网 当我们谈论城市时，我们在谈论什么 这是许多人的早饭、午饭、晚餐、和宵夜 流动摊贩的背后实则生活设施配置的缺失，城市以自发 的方式适应着人的需求。尊重城市演化的形态，通过智 慧分析找到其中的原因并进行管理和优化，是推动城市 进步的有效手段。 *图片来源于互联网 当我们谈论城市时，我们在谈论什么 一千个人心中就有一千个属于他们的城市 城市居民的多样性决定了需求的多样性、空间的多样性，
3、 我们无法一次性满足所有居民的需求，却可以通过常态 的监测和调控，找到满足各类人群需求的最佳平衡。 *图片来源于互联网 既有城市发展方式已经问题重重，我们需要城市发展范式的变革 新时代、新技术、新机遇 城市管理的范式转变 过去30年的快速增量式发展使我们“重规划建设、 轻管理”； 现有城市问题积重难返，忽视管理闭环的城市发展 方式难以为继； 城市发展的环境时刻变动，规划建设无法一劳永逸； 长期城市精细化监测评估和管理的缺失， 使大量城市问题发酵 规划 建设 规划 建设 规划 建设 城市需要迭代式发展，需要全生 命周期的闭环式管理； 有效的监测和管理手段是实现迭 代发展的重要环节，及时解决问 题
4、、引导发展； 以有效的监测评估管理形成城市发展的全周 期闭环，塑造可 “进化”的城市 运营 管理 建设 规划 过去未来 我们需要什么样的城市管理 全面、统筹 人、房、地、车、经济、设施城市管理 需要全面考虑城市中各个要素，并统筹考虑 要素之间的相互作用； 常态、持续 城市需要常态化管理、持续性监测，才能及 时发现城市问题，准确把握城市现状； 实时、精细 城市时刻处于变化之中，且变化通常以自下 而上的方式发生，需要信息实时、空间和时 间粒度精细； 轻便、高效 城市问题瞬息万变，需要快速处理；城市问 题复杂，需要轻便、简易的方法； 城市管理工作的需要 业务分散，信息打通难度大； 城市管理的各项内容
5、分散在各分管部门，信 息共享不充分，无法统筹化管理； 问题导向式工作，处理应对具有滞后性； 多采用事后应对的方式，对不构成问题的城 市现状缺少监测，导致问题发生时认识不足； 空间粒度局限于行政单元，时间粒度依赖于 官方统计调查工作； 时间、空间粒度上受到限制，对城市管理的 细节问题掌握能力不足； 高度依赖人工，成本高，工作效率受限； 以人工处理为主，投入人力成本高，流程多、 处理难度大，效率较低； 现有城市管理手段的特点 不匹配 不匹配 不匹配 不匹配 - 技术 - 新时代、新技术、新机遇 快速发展的信息技术为大数据的行业应用带来基础支持， 物联网、互联网等提供了丰富的数据资源，人工智能、云
6、计算等为数据的智慧分析提供方法依托； 动态：实时反映城市的动态特征和要素空间流动； 精细：反映城市精细时间、空间尺度上的状态和变化； 多元：可涵盖各个行业，从多个角度认识城市问题； 低成本：数据获取的人力和物力成本低，技术可持续； 智慧：算法支持实时快速分析，以及发展评估、模拟、 预测、预警等功能； 大数据和智慧分析为城市管理带来新机遇 人类历史上第一次可以 对城市进行实时的监测、评估、反馈 物联网互联网云计算大数据 发现问题：数据感知与监测，发现城市日常运 营和长期发展的问题； 解决问题：现状分析与评估，针对现状寻找原 因，提供解决途径； 发展引导：决策支持，情景模拟、趋势预测， 为城市发展
7、提供解决方案和政策建议； - 特点 - 应用 - 新时代、新技术、新机遇 基于大数据的城市管理技术方法： 数据采集数据清洗智慧分析问题识别解决方案 发展引导工具打造 智慧分析是基于大数据监测评估的城市管理的关键环节： 贴近业务背景 掌握行业知识 需求理解充分 激活数据价值 连接技术与应用 - 智慧分析是城市监测评估的核心内容 - 数据城市问题 解决方案 发展建议 发现问题 解决问题 引导发展 技术 优化 核心： 智慧分析 城市-特征-场景-诉求 发展阶段：增量发展阶段 诉求：承接北京非首都功能疏解和人口 疏解，合理把控发展方向 特征：发展迅速，各要素处于快速变动 且不稳定状态 需要对城市现状进
8、行监测和评估 通 州 北 京 城 市 副 中 心 上 海 发展阶段：存量发展阶段 诉求：应对城市的复杂性，对存量空 间的功能调整效果进行把握 特征：城市总体趋于稳定，城市更新 动作小、影响大 需要对城市更新的影响进行模拟预测 全面统筹、常态持续、复杂高维、 精细、智慧、高效 助力城市管理与发展 手段：现状发展监测评估手段：存量空间模拟预测 案例：通州北京城市副中心城市运营监测与分析 城市营造中的职能转型 城市管理水平升级的先行示范 未来京津冀协同发展的核心 背景 & 需求 行政副中心城市副中心 北京主中心 雄安新区北三县 副中心 以人为本高标准建设高质量管理 项目目标 及时把握城市的发展现状情
9、况 监测城市同周边地区的发展关系 为区域的协同发展，城市的服务提升提供建议及依据 解决方案分季度的连续监测 产业活动人群活动设施及住房城市运行 城市各项运行指标 数据可行性 城市管理关注点 案例：通州北京城市副中心城市运营监测与分析 产业活动 对通州区整体产业发展进行评估，聚焦现代服务业、制造业，对重点行业、重点区域产业发展进行分析。 人群活动 对通州区人群整体分布及动态属性进行分析，聚焦通勤及休闲出行活动，评估职住平衡。 设施与住房 对通州设施配套现状水平进行衡量，对通州区住房整体以及分类型的住房状况进行分析，针对房价极值 进行房价空间结构研究。 城市运行 综合对城市中的道路交通运行、货车通
10、行及公共交通设施使用情况进行分析评估，对城市的各项环境能 源相关指标进行监测。 案例：通州北京城市副中心城市运营监测与分析 同期横向对比时序纵向对比自身状态评估 利用长期具有连续性 的数据对通州区的各 项分析指标进行动态 监测，判断通州区的 变化趋势。 通过多维度的数据， 从多个角度对现状通 州发展进行评估，与 发展目标相对照，判 断现状发展情况。 将城六区、北三县同 通州进行比较。通过 判断通州区在比较对 象中所处的发展水平， 评估通州的发展状况。 数据处理与筛选地理空间可视化空间集聚分析变量聚类分析 多源监测原始数据 形成可用指标支撑评估分析 案例：通州北京城市副中心城市运营监测与分析 产
11、业活动 对通州区整体产业发展进行评估，聚焦现 代服务业、文创产业、制造业，对重点行业、 重点区域产业发展进行分析。 人群活动 通过手机信令数据，对通州区人群整体分布及动态 属性进行分析，聚焦通勤及休闲出行活动，评估职住平 衡。 案例：通州北京城市副中心城市运营监测与分析 设施与住房活动 对通州设施配套现状水平进行衡量，对通州区 住房整体以及分类型的住房状况进行分析，针对房价 极值进行房价空间结构研究。 城市运行 综合对城市中的道路交通运行、货车通行及公共交通设施 使用情况进行分析评估，对城市的各项环境能源相关指标进行 监测。 通州地面公交站点客流高峰系数 案例：上海基于上海城市体征诊断模型的辅
12、助决策研究 城市发展新目标：转型升级及智慧运营 上海“十三五”：机遇与挑战 精细化城市管理难点：城市的复杂性 背景 & 需求 认识规律提升质量精细管理智慧运营 转型升级城市管理精细服务精准调控 系统协调单元更小因素更多问题复杂 解决方案 以城市体征诊断解构城市复杂性， 综合评估城市运行状态， 解析模拟城市发展变化 空间多维标签构建研究 基于多维标签变化的用地基础评估应用 基于机器学习的体征变化模拟应用 体征指标构建与分析研究 案例：上海基于上海城市体征诊断模型的辅助决策研究 人地兼顾，动静结合，多角度、全面反映城市体征 空间单元5000+ 规划国土类基础指标 人口普查类基础指标 经济普查类基础
13、指标 手机信令类基础指标 出租车GPS基础指标 轨道刷卡类基础指标 房屋价格类基础指标 7大类数据源，基础指标80+ 从抽象到具象 城市复杂特征抽取 从复杂到直观 案例：上海基于上海城市体征诊断模型的辅助决策研究 区位特征 建成环境 人口特征 通勤特征 多维标签：根据地块的单一指标的特征构成，提取多维特征标签 人群活动特征 案例：上海基于上海城市体征诊断模型的辅助决策研究 模拟预测：基于多维标签的城市发展预测模拟，量化评估政策对空间单元特征的影响 单一场景1：在地块周围10公里范围内新设置一个区域中心 预测结果： 建中居委会：区位聚类无变化 吉祥居委会：区位聚类无变化 昌鑫居委会：区位聚类改变
14、为第0类 典型居住单元多维标签 案例：上海基于上海城市体征诊断模型的辅助决策研究 综合场景：新增区域中心，基础设施改善，人口结构优化，房价提高 新的区域中心 新增地铁线路 高学历年轻人就业 通勤特征改变 房价提高 公共服务设施供给量增长0.05 1公里范围内增加1个地铁站点 常住人口平均教育水平增长0.05 常住人口平均年龄减小5岁 工作日平均通勤距离缩短2公里 工作日平均通勤人数增长70个单位 地块的房价增长2万元 区位特征建成环境人口特征人群活动通勤特征 调 整 前 建中居委会21045 吉祥居委会22322 昌鑫居委会54301 调 整 后 建中居委会21045 吉祥居委会21320 昌
15、鑫居委会00200 综合场景下典型空间单元标签变化情况 对城市偏远且不成熟地区进行环境干预，其影响效果最为明显，变化投入的产出效率最高， 并可能随着地块建成条件成熟度的提高出现边际效应递减 模拟预测：基于多维标签的城市发展预测模拟，量化评估政策对空间单元特征的影响 场景量化变化 城市-特征-场景-诉求 首都人口和功能疏解效用的应对： 精确找出现状城市产业、人口等特征，为疏解工作与人口导流提供支撑； 对城市新区快速发展方向把控的应对： 合理探究城市要素分布情况，优势及短板，为发展方向提供指导； 通 州 北 京 城 市 副 中 心 上 海 城市复杂性的应对：多维标签 从高维特征提炼城市突出的“体征
16、”特点，为管理工作提供精准定位； 城市存量空间演化的应对：体征变化模拟 模拟空间特征量化演变的影响，为城市存量空间管理决策提供参考； 多源融合时间挖掘空间挖掘 精细尺度，将空间关系本 身纳入思考 动静态、多时序，将城市的时 间动态变化作为特征之一 多主题，多问题 城市的多元要素协同考虑 时间累积历史，时间塑造未来 城市空间特征的时序变化包含多个时间尺度的表征： 短时间的周期性体现城市的规律性； 长时间的趋势体现城市演化与发展； 波动体现城市的不确定性和特异性； 时间挖掘- 高度动态是当下城市的特征，也是未来城市问题关注的重点。 城市的演化性 城市的规律性 城市的不确定性 ? - 周期 - -
17、趋势 - - 波动 - 时间是不断延展的，趋势在更大的时间尺度 上，也可表现为周期性特征； 对城市规律的理解需要综合考虑三个时间尺 度上的规律和特点。 秒，分，时，天，周，月，季，年， 实践应用 未知探索 思考与展望 基于大数据的监测评估对城市的管理和优化起到了积极作用； 智慧分析是相关工作的核心，该项技术应用范围广、适用场景多； 现有的成熟应用仍然有限，更多技术和实践有待探索； 随着行业应用的深入，相关需求将持续增长，并在解决城市复杂问 题方面发挥显著作用； 大数据在规划行业的应用需要多行业合作： 数据采集数据清洗智慧分析问题识别解决方案发展引导工具打造 数据运营商行业专家+ 数据分析师 行业专家+ 软件工程师 - 成效积极，需求增长，加强探索，多方合作 - THANKS 技 术 创 新 中 心 清 华 同 衡