探究大数据时代城乡规划决策理念及应用途径.pdf

中国科技期刊数据库 工业 A 收稿日期：2023 年 12 月 22 日 作者简介：杨茂林（1974），男，汉族，河北献县人，副高级职称，研究生，城乡规划。-186-探究大数据时代城乡规划决策理念及应用途径 杨茂林 乌海市物业服务中心，内蒙古 乌海 016000 摘要：摘要：城乡规划决策理念在大数据时代发生了转变，大量数据被用来为决策提供信息。本文首先探讨了大数据的定义和作用，强调了它对传统规划方法的影响以及新决策框架的出现。然后重点深入探讨智慧城市发展、交通规划、环境可持续性和社会公平改善的应用途径。最后，还必须解决数据隐私和法律复杂性等道德问题。在这个数据驱动规划的时代，发展机遇是巨大的，但负责任的治理和道德考虑对于确保可持续和公平的未来至关重要。关键词：关键词：大数据时代；城乡规划决策；理念；应用途径 中图分类号：中图分类号：TU984 0 引言 大数据的出现开创了城乡规划决策的新时代，彻底改变了工作方式。因此，要注重探讨城乡规划决策中不断演变的概念和方法，从传统方法的局限性到大数据的集成，以及新决策工具的出现，进一步深入研究在各个领域的实际应用。数据和规划之间的协同作用具有巨大的前景，但需要负责任的管理和道德警惕。1 了解大数据及其对城乡规划的影响 1.1 大数据的定义 大数据是指数字时代各种来源产生的海量结构化和非结构化信息。这些信息涵盖多种数据类型，包括文本、图像、视频、传感器读数、社交媒体交互等。大数据的三个关键特征是容量、速度和多样性。（1）容量。大数据涉及异常大的数据集，超出了传统数据管理系统的存储和处理能力，该体积的范围可以从 TB 到 PB 甚至更多。（2）速度。数据以前所未有的速度生成和更新。来自物联网设备、社交媒体和在线交易等来源的实时或近实时数据流，不断流入大数据生态系统。（3）多样性。大数据涵盖多种数据格式，包括结构化数据（例如数据库）、半结构化数据（例如 XML或 JSON）和非结构化数据（例如文本和多媒体），它还包括空间数据、时间数据等等。此外，还经常考虑另外两个特征：（1）真实性。这是指数据的可靠性和准确性。大数据通常包含嘈杂且不一致的信息，因此评估和确保数据质量至关重要。（2）价值。大数据的最终目标是从大量可用数据中提取有价值的见解和知识，这种价值可以表现为改进决策、增强运营、创新等。1.2 大数据在城乡规划决策中的作用 大数据对城乡规划产生深远影响，彻底改变决策和政策制定方式。具体而言：（1）数据驱动的决策。大数据为规划者提供了城市和农村环境的广泛而细致的视图。通过分析这些数据，规划者可以识别以前难以辨别的趋势、模式和相关性，这种数据驱动的方法可以做出更明智、基于证据的决策。（2）预测分析。大数据支持预测分析的使用，其中历史数据用于预测未来的趋势和场景。在城市规划中，这可以帮助预测人口增长、交通模式、环境变化和其他关键因素，使规划者能够主动应对新出现的挑战。（3）实时监控。随着大数据的速度，城乡状况的实时监控成为可能。规划人员可以访问有关交通拥堵、空气质量、能源消耗等的最新数据，这些实时信息可用于优化资源分配和应急响应。（4）强化资源配置。大数据有助于优化城乡资源配置。例如，数据分析可以帮助识别高能耗区域并提出节能措施建议。还可以根据实际使用模式帮助优化公共交通路线和时间表。（5）提高公民参与度。在线平台和移动应用程序可以收集居民的反馈和建议，从而实现更具包容性和响应性的决策1。2 城乡规划的理念和方法 2.1 传统规划方法及其局限性 中国科技期刊数据库 工业 A-187-很多年来，传统的城乡规划方法对于塑造城市和农村地区的发展至关重要。然而，这些方法有一些局限性，阻碍了它们解决当今复杂挑战的有效性。（1）静态数据。传统规划严重依赖静态数据源，而这些数据源往往很快就会过时。例如，人口普查数据每十年收集一次，这使得应对快速变化的人口统计数据和城市动态变得具有挑战性。（2）缺乏粒度。传统方法在数据收集和分析方面通常缺乏粒度，规划者对微观细节（例如个人交通模式或局部环境条件）的了解有限。（3）手动流程。规划流程通常是手动且耗时的，依赖于调查、纸质地图和物理文档。（4）利益相关者参与有限。传统规划过程中的公民参与通常仅限于公开听证会或市政厅会议，这可能会排除不同的声音和观点。（5）反应性方法。传统的规划往往是反应性的，在问题出现后才解决问题，而不是主动预测和预防问题。2.2 将大数据整合到规划流程 大数据融入城乡规划流程，解决了传统方法的许多局限性，彻底改变了该领域。具体主要包括：（1）实时数据。物联网设备和社交媒体等大数据源提供实时或近乎实时的数据流，使规划人员能够及时了解最新动态，例如交通状况、空气质量和天气事件。（2）精细洞察。大数据提供对城市和农村环境的精细洞察，规划者可以分析微观层面的数据，使他们能够做出更精确的决策，并针对特定地区或人群制定干预措施。（3）预测分析。大数据分析使规划人员能够采用预测建模，预测未来趋势和潜在挑战，这种主动的方法有助于先发制人地解决问题和分配资源。（4）自动化。自动化工具和机器学习算法可以快速处理和分析大量数据集，减少了数据分析所需的时间和精力，使规划人员能够专注于决策。（5）空间分析。地理信息系统（GIS）和空间数据分析已成为规划不可或缺的一部分。规划人员可以叠加不同的数据层，以了解土地利用、交通和人口统计等变量之间的空间关系。（6）公民参与平台。大数据促进了公民参与在线平台和移动应用程序的开发，这些工具促进实时反馈和参与，使规划更具包容性并更好地响应社区需求。（7）基于证据的决策。决策不再仅仅基于直觉，而是基于经验数据，这使得决策更加可靠和透明。2.3 新的决策框架和工具（1）智慧城市框架。智慧城市概念已得到重视，强调使用数据和技术来改善城市生活。该框架采用了数据驱动的方法，从而改善基础设施、交通、能源效率和公民服务。（2）数据分析平台。规划人员现在可以访问可处理、可视化和解释复杂数据集的高级数据分析平台，这些平台支持数据驱动的场景规划和影响评估。（3）机器学习和人工智能。机器学习算法和人工智能用于预测城乡趋势、优化资源分配以及自动化规划过程中的日常任务。（4）决策支持系统。决策支持系统（DSS）集成了数据分析和建模工具，以帮助规划者评估不同规划场景。DSS 可以模拟政策变化和基础设施投资的影响2。（5）环境可持续发展工具。遥感、卫星图像和环境监测数据用于评估和减轻环境风险。（6）交通规划工具。大数据在交通规划中发挥着重要作用，可以实现实时交通管理、路线优化，以及根据客流量模式规划公共交通服务。（7）社会公平指标。可以使用大数据来评估社会公平和包容性，从数据中得出的衡量标准和指标，有助于确定在获得服务、教育和经济机会方面存在差异的领域。3 大数据在城乡规划决策中的应用 3.1 智慧城市发展与数据驱动决策 智慧城市是利用技术和数据来提高居民生活质量，同时优化资源利用的城市地区。大数据在智慧城市发展中发挥着核心作用，可以在城市规划的各个方面实现数据驱动的决策。（1）基础设施优化。大数据通过分析人口增长、交通模式和能源消耗数据，帮助规划者优化基础设施开发。这种数据驱动的方法可确保有效分配资源，以满足当前和未来的需求3。（2）实时监控。智慧城市使用传感器和物联网设备收集城市生活各个方面的实时数据，例如交通、空气质量和废物管理，这些信息有助于主动管理城市服务并及时响应问题。（3）能源效率。智能电网系统使用大数据来有效地监控和管理能源分配，这会减少城市的能源消耗、成本和碳足迹。（4）公共安全。大数据分析通过预测和预防事故和犯罪来帮助增强公共安全。可以分析来自监控摄像头、社交媒体和紧急服务的数据，以有效地部署资源。（5）公民参与。智慧城市使用数字平台和移动应用程序让公民参与决策过程，公民可以报告中国科技期刊数据库 工业 A-188-问题、提供反馈并参与城市规划讨论。3.2 通过大数据分析加强交通和出行规划 大数据分析通过提供对交通模式、优化路线和改善可达性的宝贵见解，彻底改变了这些领域。（1）交通管理。来自 GPS 设备和交通摄像头等来源的大数据使，规划人员能够实时监控交通流量，该信息用于调整交通信号计时、重新安排车辆路线并减少拥堵。（2）公共交通优化。通过分析客流量数据，可以优化公共交通路线、时刻表和运力，提高服务效率并增加客流量。（3）乘车共享服务。大数据通过有效地匹配乘客和司机来为乘车共享平台提供动力，这些服务减少了道路上的车辆数量，缓解了拥堵并减少了排放。（4）停车管理。有关停车位可用性和利用率的数据，有助于城市实施智能停车系统。驾驶员可以使用移动应用程序找到可用的停车位，从而减少寻找停车位的时间。3.3 利用大数据促进城乡环境可持续发展 可持续发展是城乡规划的一个关键目标，大数据通过实现更高效的资源管理和环境友好型实践，为实现这一目标做出了重大贡献。（1）环境监测。大数据通过收集空气质量、水质、噪音水平和温度数据来支持持续的环境监测，这些信息有助于识别污染源并评估城市活动对生态系统的影响。（2）能源效率。通过实时数据分析，城市可以优化公共建筑、街道照明和交通管理系统的能源消耗，这不仅降低了成本，还减少了温室气体排放。（3）废物管理。数据分析有助于优化废物收集路线和时间表。比如，配备传感器的智能垃圾箱，会在需要清空时发出信号。（4）绿地规划。大数据可用于确定绿地开发、城市森林和公园的区域，这些绿色空间可以改善空气质量，提供休闲机会，并提高整体生活质量。（5）备灾。数据驱动的风险评估帮助城市为自然灾害做好准备。地理数据、天气预报和历史灾害数据，可以帮助制定更有效的应急响应计划4。3.4 通过数据驱动规划提高社会公平性和包容性 大数据有潜力通过提供对差异的洞察、识别服务不足的社区以及定制政策和服务以满足他们的需求，可以解决社会公平和包容性问题。（1）识别弱势群体。数据分析有助于识别由于收入不平等、缺乏教育机会或医疗资源有限等因素而面临风险的群体。（2）公平获得服务：大数据支持资源分配，以确保公平地获得医疗保健、教育和公共交通等基本服务。（3）包容性住房政策。数据可以为促进包容性、可负担性以及所有居民获得安全稳定住房的住房政策提供信息。（4）有针对性的社会计划。政府可以利用大数据针对最需要的个人和家庭制定社会保障计划和补贴。4 实践应用的挑战思考 4.1 隐私问题与数据保护 使用大数据进行规划的最重要挑战之一是可能侵犯个人隐私。随着城市和农村地区变得更加仪器化和互联，大量的个人数据被收集，包括位置数据、在线活动和传感器数据。这引发了以下担忧：（1）数据隐私。如果没有充分保护，收集和存储有关个人活动、行为和偏好的数据可能会导致隐私泄露。未经授权的访问或数据泄露可能会泄露个人信息。（2）同意和透明度。要求个人了解正在收集哪些数据、如何使用这些数据，并有机会同意或选择退出。确保数据收集实践的透明度至关重要。（3）数据匿名化。即使出于规划目的而收集数据，也必须努力对数据进行匿名化和汇总，以防止个人身份被识别。（3）数据保留和删除：应制定有关数据保留和删除的明确政策，以避免个人数据保留时间超过必要的时间。（4）数据安全。必须实施强大的网络安全措施来保护数据的完整性和机密性。安全漏洞可能会给个人和规划过程带来严重后果5。4.2 法律和监管问题 城乡规划中大数据的法律和监管环境非常复杂且不断变化：（1）数据所有权和同意。需要明确的规则来确定谁拥有个人、组织和公共基础设施生成的数据。应建立数据收集和使用的同意框架。（2）遵守数据保护法。要求严格遵守数据保护原则，包括被遗忘权和数据可移植性。（3）责任。确定数据驱动的规划决策所造成的错误或损害的责任。（4）公众意见。法律框架应确保公众在制定数据驱动的规划政策时拥有发言权，并在决策过程中考虑他们的权利和关切。5 结语 随着城市化和农村发展不断加速，利用大数据的力量对于有效城乡规划至关重要。然而，在这个数据丰富的环境中，保护隐私、应对法律复杂性仍然至关重要。大数据时代的城乡规划不仅意味着范式转变，还意味着致力于塑造包容、可持续和前瞻性的社会。中国科技期刊数据库 工业 A-189-参考文献 1王连君.大数据时代城乡规划决策理念及运用讨论J.住宅与房地产,2019(31):215.2戚晓波.大数据时代城乡规划决策的理念及应用途径J.智能城市,2019(13):13-14.3张震.城乡规划中常见问题与解决措施探讨J.现代物业,2019(06):162-163.4张宝鹏.大数据在城乡规划决策中的应用途径J.中国商论,2020(04):178-179.5杨彧,杨静珏.探究大数据时代城乡规划决策理念及应用J.住宅与房地产,2020(24):65-66.