大數據在智慧城市規劃中的應用研究

郭暢

摘要：在互聯網技術、大數據技術等信息技術快速發展的大背景之下，為智慧城市建設發展提供了更加全面成熟的條件，通過在智慧城市規劃發展中應用大數據技術，能夠有效提升城市運行信息化水平，更好的幫助城市進行布局規劃，提高城市資源利用率，對于推動城市未來實現可持續發展具有重要的意義。

關鍵詞：大數據;智慧城市;規劃發展;應用

一、大數據在智慧城市規劃中的作用

1.1推動城鎮建設的智能化發展

隨著社會經濟的不斷發展，我國城市化進程不斷加快，傳統的城市規劃方案已難以滿足當前城市發展的需求。為適應城市化進程的需要，需要對傳統的城市規劃方案進行適當調整。大數據技術使數字城市升級為智慧城市成為可能，城鎮建設的智能化，需要以充足的數據信息為基礎，采用大數據技術，將城鎮生活中所產生的各類數據信息進行有效分析，并予以整合。

1.2促進城鎮建設的高質量發展

當前，我國社會經濟正處于向高質量發展方向轉型階段，相應的城市化發展進程也在朝高質量發展方向轉變。應用智慧城市理念，可有效促進城鎮建設的高質量發展，同時，采用大數據技術能夠為城鎮的高質量發展規劃提供更加有力的技術支持。在過去的發展過程中，城市發展規劃存在一定的問題，通過大數據技術分析城市規劃中存在問題，能夠及時發現城市規劃中的問題，并予以解決。隨著科學技術水平的不斷提高，人們對城市規劃建設的質量要求越來越高，對城市環境與功能提出更多的要求。隨著城鎮建設向高質量發展階段的不斷邁進，在城市規劃中采用大數據技術可促進高質量的城鎮化建設，滿足并提升人們的生活質量。

二、當前大數據在智慧城市規劃中的不足

2.1數據的收集

一般來說，城市基礎庫以及行業系統是智慧城市建立的公共平臺的訪問路徑。其中，城市基礎庫需要在采集大量的數據的基礎上，對已采集的數據進行填充。在收集過程中，城市基礎庫一般會通過收集其他不同來源的數據，從而確保已經收集到的數據的客觀性、真實性與全面性、科學性以及可信度。其次，城市基礎庫以及行業系統有時會將本次采集的數據與歷史數據進行對比分析，以便為城市規劃提供更好的參考。上述工作的過程較為繁雜，工作量大，增加了數據的研究工作的難度。

2.2數據的處理

數據處理是整個過程的第二步，其是大數據應用到智慧城市建設平臺中的一大體現。數據處理主要指探尋已采集的信息或歷年數據對比信息中的信息價值。與此同時，可以從大量的數據中找出某種關系或者規律，并且可以將發現的信息價值、信息之間存在的規律通過大數據技術應用于城市規劃建設中，提升智慧城市規劃設計人員設計與決策的合理性與科學性，滿足城市居民對智慧城市規劃的需求，進而推進新型城市化進程，提升智慧城市規劃的整體水平。值得注意的是，通過大數據技術進行數據處理需要打破陳規，要求設計人員具有較強的計算機應用能力，可以與多種網絡資源隨時溝通，同時也要具備較強的數據處理歸納能力以及創造能力，這對城市規劃設計人員的要求較高，目前我國絕大多數的城市規劃設計人員難以達到這一要求。

2.3數據的存儲

數據的存儲工作要將所收集來的數據按照不同的數據類型分別存儲在不同的存儲空間中，這一過程對于數據的存儲工作具有較高的要求。在數據的存儲過程中，管理人員需要同時兼顧存儲的信息的可靠性以及成本、能耗，即在存儲成本最低的條件下最大限度的保證數據的可靠性。這一過程對計算機系統的配置、分布以及大數據技術提出了較高的要求。

三、大數據在智慧城市規劃發展中的應用分析

3.1結構化應用

如果智慧城市規劃需要一個長期的過程，那么在應用大數據時，會對大數據有著非常高的要求，需要將大數據進一步加工，最終實現大數據結構化應用。結構化大數據作為一種比較常見的大數據形式，能夠將數據核心信息直接傳遞、體現出來，非常適合于類似于智慧城市供水管道規劃設計，如果在其中大量使用非結構化數據或半結構化數據，將會嚴重降低智慧城市供水管道規劃效率。并且在其中應用結構化數據，還能夠有效避免對基本數據的加工，相對規劃效率及規劃效果更好。云計算是大數據在智慧城市規劃應用具體體現，我們可以假設當前智慧城市存在300000個數據樣本，通過應用云計算技術，能夠將這些數據樣本快速進行結構化轉化，并直接給出具體的直觀的信息，從而為智慧城市規劃發展提供良好的指導。

3.2典型模型應用

在針對于智慧城市的規劃發展中，大數據信息是其中最為重要的基礎、核心，這是由數據具備唯一性特點所決定的，例如在某一地段，數據顯示在上午9：00至10：00經過了800輛汽車，那么該地段這一時間內，“通行汽車的數量”是不可能再出現其他變化的，受大數據這一特點影響，可以將大數據經過進一步加工。使其成為典型模型，從而在智慧城市規劃中發揮更大的價值。另一方面，對于智慧城市規劃來說，自身信息數據包括兩種典型模型，一種是常規模型，一種是奇異值模型。其中常規模型可以將對象目標基本規律直接反映出來，而奇異值模型則會反映目標對象信息變動幅值。例如在進行智慧城市供水管道規劃時，根據最近5年以來城市用水大數據信息，能夠從中了解到該城市每年、每月甚至每天的用水平均值，然后以該平均值為基礎，建立了一個用水管道模型，該模型即是常規模性，而根據城市每月最高/最低用水量等相對更加詳細的信息建立的用水管道模型，則是奇異值模型。在實際進行智慧城市供水管道規劃時，應確保管道供水能力比最低用水量要高，并且是高于最低用水量的峰值，而針對高出部分的計算，則是結合最近5年以來奇異值模型最大值差額，實現城市供水管道的規劃。

3.3零散化應用

在智慧城市規劃中，所謂大數據的零散化的應用是指通過不間斷的進行海量數據收集，不斷分析城市運轉規律，從而為后續智慧城市規劃提供有力的指導與支持。收集的這種數據屬于單一零散化數據，在具體應用價值上相對于結構化大數據比較低，因此也可以將其直接視為非結構化、半結構大數據資源。這細散的大數據價值主要體現在細節處，經過對這些細節不斷挖掘、整理，最后能夠總結出一定的規律，從而對于智慧城市規劃發展完善具有重要的意義。例如在智慧城市中發生的某項尋常的網購活動中，可以借助物聯網，來收集這位客戶的物流信息，假如該客戶網購了一雙鞋，根據商家至客戶所在的距離以及商家承諾來看，貨物理應在3天時間內送到，但客戶實際收到貨物時間已經是7天后，這一事例便可以被看作為典型的“零散化”大數據信息，從而經過更多的這種“零散化”數據積累，能夠進一步分析問題的內在原因，更有利于智慧城市在后續的城市規劃發展中采取有效措施加以改善解決。

四、結語

在城市規劃中，大數據技術在智慧城市建設中的應用效果越來越明顯。從城市規劃的角度來看，城市在未來就是一個巨大的物聯網，規劃城市可以從其中獲取有價值的數據，而大數據則能為城市規劃應用提供技術上的可能。拓展大數據在城市規劃的應用范圍，是規劃界努力的方向，最終目的是使大數據在智慧城市規劃領域運用的流程化、規范化。

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