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“大数据”对城市规划的影响:观察与展望

作者:宋小冬     2015-11-10 13:49     关键词:大数据,城市规划,观察展望 人气

    1 引言

    近两年来,“大数据”这个词汇在城市规划界的关注度持续提升,本文将简单介绍所观察到的有关“大数据”的学术动向,结合研究工作的经验,进行分析,提出见解。

    2 “大数据”是否给城市规划带来实质性的变化

    本文所讨论的大数据,除了数据量很大之外,还有数据类型不统一,特别是数据来源不受规划业务的影响的特点。如:面向大众的互联网网页,移动通信业务,公共场合摄像,公共交通预付卡刷卡记录等等;装载卫星定位设备的浮动车有特定调查目的,属特例。在规划体系内部,随着业务信息化,数据会日积月累、逐渐膨胀。如:各种规划许可、批文,现状图、规划图,不同时相的遥感影像等等,这些一般不纳入大数据范畴。对近几年的研究进展做进一步归纳,可以得出大数据如下特征:

    (1)现有的大数据都来源于规划行业之外,并不是为了规划行业应用而采集,数据本身和规划不一定有必然联系。从规划业务角度来看,不同种类的大数据多少都存有缺憾:或者缺少行为目的,或者数据覆盖面较偏。例如:手机信令无法记录用户的行为目的;微博签到数据虽然易于判断行为目的,但过于集中在特定人群、特定行为。这些问题的存在,对规划中的应用带来困扰。处理者需要从大量、混杂的数据中提取有用的信息,以和规划业务建立联系。尽管研究者有强烈的目的指向,如用手机信令识别商业中心对居民的吸引范围,但是数据本身并不是针对购物者而记录。又如公交刷卡记录可识别通勤出行,但是数据本身并不含出行目的。再如通过网页的语义内容、相互关联,来识别公众所关心的规划问题,较难将“跑题”的内容排除在外。

    (2)大数据虽然是大样本,或者被称为“全样本”,但是研究人员不能有针对性地抽样,样本自身有误差、偏差,统计归纳并不一定向着预计的方向收敛。如何验证结果,怎样判断样本是否可靠,有诸多困难,目前还缺少合适的方法,需要较长时期的摸索总结。除了上述的数据本身的局限,大数据与传统数据相比,照样存在数据质量问题,只不过质量的表现形式、产生偏差的原因不同而已。如何识别大数据的数据质量、可靠程度,传统的方法并不适用,这是应用方面遇到的新挑战。

    (3)大数据的属性经过转换显露出来,还可以从其他途径获得事物的其他特征,可以认为不同特征存在关联,但是不一定有因果关系。如何判定不同特征之间有相互影响,需要进一步的理论研究,达到比较可靠的程度,才宜作为规划、决策的依据。依靠常规数据和传统统计分析方法开展研究,也有上述的类似过程,但是到了大数据领域,由于原始数据的采集目的、数据质量带来干扰,会使这个过程变得更加复杂。

    (4)在规划行业,预测是核心任务,目前靠大数据处理,一般不能直接用作规划预测。

    根据上述分析及笔者自身经验,在目前可预见的时期内,如果大数据给规划带来实质性的突破,应该是局部性的,不太可能发生既是实质性又是整体性的突破。

    3 大数据和常规数据是什么关系

    本文所提的常规数据,除了规划业务中经常使用,比较规范的数据,如:各种规划许可、批文、规划成果图、遥感影像等等。还包括各种有针对性的调查,如:居民出行交通调查,土地使用现状调查,房屋质量和使用状态调查等等;此外,还包括相关机构的常规数据,如:环境监测,房地产价格,教育、医疗设施的分布、规模等等。人口普查、经济普查的全体样本是大数据,经统计部门汇总后再向外提供,属常规数据。 

    上述常规数据虽然规划中经常用到,但是利用的广度、深度还远远不够,我们不能因为有了大数据而淡化这些常规数据,更不应该忽视它们的重要程度。笔者认为,大数据和常规数据之间至少存在三种关系:

    (1)可以相互验证,相互推断。例如:利用手机信令可以统计手机的空间分布,利用人口普查可以得到常住人口的空间分布,据此我们可以验证某些基站的数据质量有无明显的差错,也可推断人口在一定空间范围内如何移动。

    (2)提高数据质量。经济普查数据有职工人数、单位地址、邮政编码,城市规划需要分析就业岗位的空间分布,目前的常用方法是通过邮政编码使职工人数落地,显然空间单元偏大,精度较低。城市规划部门、测绘部门有地名管理,如果将地址、地名信息规范化,提供给经济普查、交通调查使用,再利用计算机的地址匹配功能,使调查信息落地,社会经济数据的空间定位可更加准确。根据笔者的经验,目前面向大众的地图网站虽然也有匹配功能,但是基础数据的规范性需要政府来扶持,而不是放任为市场行为(相比之下,美国1970年的人口普查就推广采用了拓扑结构型数据用于地址匹配,而且成为标准,供社会免费使用)。

    (3)改进常规调查。公交刷卡数据可以监测乘客的流量,流向、换乘:规划政策的改变可以通过网页检索、搜索、识别、统计、估计群众的反响。显然,上述信息体现了大数据相对于常规数据的优势。

    4 大数据的推广应用有哪些障碍

    4.1 大数据的来源

    大数据的推广应用首先是数据来源。规划领域有应用潜力的数据,有些来自专营企业,如移动通信.有些来自互联网运营企业,如BAT等互联网巨头,规划领域的应用给他们带来的利润极少,调动不了他们的积极性,要求他们提供数据也没有法律、法规依据。该方向的应用若要大范围推广,近期会遇到很多障碍,长远看,要建立起稳定的数据来源机制。 

    4.2 常规数据的来源

    按前文所述。大数据不能替代常规数据。两者有互补作用,共同推进信息化。现实中,政府机构掌握的数据很少向外提供,规划设计、咨询、研究者往往是知道有数据,却无法得到并使用数据,这已经成为规划领域信息化进程中的最大障碍。面对大数据的出现,政府机构是否更加不愿意提供常规数据,或者对数据共享设置更多的阻碍,又或者将本应由政府向社会提供的服务,让规划设计、技术咨询机构自己通过市场途径解决,这些都不是没有理由的担心。

    4.3 处理方法和技术

    在计算机科学领域,大数据的处理方法尚处于探索阶段,规划专业人士更不熟悉,要在有限时间内计算出可靠、可信的结果,会遇到各种技术上的困难需要克服。大样本并不等同于高质量,大数据的处理结果若要作为规划依据,要有质量验证的途径,这是另一个技术问题,不可掉以轻心。

    4.4 知识和人才

    大数据在大众互联网、工商业领域已经获得了一些实用效果,将他们的经验、方法引入规划领域,需要规划思想的介入。规划本质上是公益事业,规划咨询业的商业化市场很小,对信息技术领域的专业人士吸引力不大。对知识和人才,除了引迸来,也要走出去,规划专业人士自己要学习新知识,掌握新方法,否则与外专业人士合作时,容易走偏方向,或者没将力量用在刀刃上。

    5 近期应用展望

    (1)现状调查。某些大数据比传统调查方法成本低,效率高,可作为规划基础资料的来源,弥补传统途径的不足。例如:在交通调查领域,已经有了良好开端;在城镇体系规划编制中,用手机信令判断城镇之间的相互联系,估计也会较快实用化,得到推广。

    (2)规划实施评估。在现状调查的基础上进一步分析,可以评估已有规划的实施效果,自下而上,比较客观,能起到传统数据起不到的作用。

    (3)理论模型的验证。城市规划中的定量模型很多,用于解释各种因素对城市发展的作用,但因资料收集工作量太大,往往不能精确发挥作用,而大数据提供了一种从个体出发,以大样本来验证假设的途径,既可以证实,也可以证伪。

    (4)大数据与传统模型相结合可用于预测。大数据用于现状调查、基础数据采集,其归纳得到的一些关键参数,可用于传统模型.服务于规划预测。

    6 结语

    大数据应用会对规划业务带来局部突破,主要变化将在定量研究技术。方法方面。从目前的现状和趋势判断,还不太可能给规划业务带来整体性、实质性的变化。从城市规划中应用的需求来看,大数据既有优势,也有缺陷。常规数据与大数据相互配合,会更好地满足规划业务的需求。近期需要解决大数据的来源、大数据处理分析技术等应用障碍。大数据在城市规划中应用需要规划专业思想和知识引导,规划专业人员要学习新的知识和技能。

    当前的大数据研究与规划实践还有很大距离,现状调查、规划实施评估是大数据应用可以较快见效的领域。建立大数据、常规数据稳定的数据来源,拓展其应用范围,是规划界应努力的方向。规划专业人士在规划实践中应密切关注大数据潜在的应用需求,并不断探索其在实践中的应用,才能防止大数据应用从热变冷,经过较长时间的共同努力,最终走向大数据在规划领域运用的流程化,规范化。




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