多源大数据支撑下的城市规划设计实践应用体系（PDF66页）

多源大数据支撑下的城市规划设计实践郑晓伟博士中国城市科学研究会城市大数据专业委员会委员/西安建筑科技大学城乡规划大数据应用技术实验中心（筹）TheApplicationSystemofUrbanPlanningandDesignPracticebasedonMulti-sourceBigData合作完成：陶田洁、南丹丹、李婉莹、李笑含、周嘉豪、康宁、史帅、惠倩、刘悦、杜瑾、费凡、巫天豪、何君、苏晔、马玉箫、李子璇、荆文文、赵渊第一部分大数据与城市规划大数据与开放数据大数据（BigData）是指无法在一定时间和范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性），例如手机信令数据、能耗数据、浮动车数据（例如车载GPS、公交刷卡、地铁刷卡）等。开放数据（OpenData）是指不受版权、专利或其他条件和机制的限制，可以进行免费获取，并重新按照使用者的意愿来使用的一种数据类型。其中，网络开放数据是社会使用最为普遍的开放数据类型。例如商业网站（大众点评、安居客等）数据、地图开放平台数据、社交媒体数据、政府政务公开数据等。TheApplicationSystemofUrbanPlanningPracticeinNewDataEnvironment第一部分大数据与城市规划物质空间导向下的城市规划与设计空间艺术视觉构图概念方案竞赛设计技术规范工程制图美学形态从“物质空间导向”下的城市规划与设计到“数据驱动”下的城市规划与设计困境与问题见物不见人供需矛盾人地不匹配政策与趋势以人为本信息互联网存量规划新数据驱动下的城市规划与设计变革与创新理念创新方法创新技术创新成果创新其他创新机遇与挑战学科融合思维惯性技术壁垒TheApplicationSystemofUrbanPlanningPracticeinNewDataEnvironment倒逼引致第一部分大数据与城乡规划大数据在城乡规划研究与设计中的应用信息技术和互联网技术的发展使人类社会生产与生活方式发生了巨大的转变，城市内部与城市之间的空间组织方式也发生了巨大的变化，作为区域、城市以及城市居民活动的主要载体，城市空间在网络信息时代的发展较以往呈现出不同的特征，这也将会影响到城市功能、结构和形态的变化。由于“大数据”体现的数量大、种类多、速度快、价值高等特征，加之网络（主题门户网站、社交网络、搜索引擎等）开始成为城市经济和社会发展不可或缺的平台，互联网的使用将产生大量、实时反映城市社会经济活动特征的数据，这不仅有助于更加全面、大尺度、精细化地研究城市问题，而且会在一定程度上促使传统基于“空间和场所”的城市研究转向基于“人、活动与空间及其联系”的研究，实现“流态—形态—业态”的全面整合，为城市研究与城市规划方法的变革带来新的机遇。经济社会人口历史文化交通安全景观产业业态形态流态设施POI数据商业中心数据统计数据土地利用数据建筑模型数据交通数据城市热力图数据手机信令数据调研数据基于“流态—形态—业态”多维复合的城市规划与设计TheApplicationSystemofUrbanPlanningPracticeinNewDataEnvironment第二部分城市规划信息系统（UPIS）数据平台建构TheApplicationSystemofUrbanPlanningPracticeinNewDataEnvironment能源利用环境保护社会保障医疗教育经济发展城乡就业区域尺度层面——宏观社会经济发展指标数据库经济指标产业发展指标社会发展指标就业指标收入指标环境指标人口指标生活指标文教卫生指标其他指标…第二部分城市规划信息系统（UPIS）数据平台建构DEM（DigitalElevationModel）数据街道（OpenStreetMap）数据土地利用数据建筑单体数据LBS（LocationBasedService）数据POI（PointofInterest）数据交通流量数据行政区划数据第二部分城市规划信息系统（UPIS）数据平台建构第二部分城市规划信息系统（UPIS）数据平台建构第三部分大数据在城市规划与设计中的应用案例研究案例一：基于网络开放数据的西安城市公共中心体系优化案例二：基于人口热力数据的西安中心城区职住关系研究案例三：城市能耗数据与可持续低碳式城市形态关系探索案例四：多源数据驱动下西安中心城区公共厕所布点选址案例五：春节期间西安城市运行活力监测大数据评价分析案例六：存量时代西安城市商业与居住建筑库存识别研究案例七：基于手机信令数据的大西安城市群腹地划分研究案例八：多源数据支撑下西安明城区更新与改造城市设计TheApplicationSystemofUrbanPlanningPracticeinNewDataEnvironment空间结构规划是城市规划与设计的重点，而城市空间结构又是由城市中心体系所构成。所谓城市中心体系是指在一个城市中，由不同主导职能、不同等级规模、不同服务范围的中心区集合构成，联系密切、互相依存的有机整体。对于特大城市而言，功能复杂且形态完整的城市中心体系使得不同类型的服务业在空间上产生分异，这种现象不仅是城市，也是城市中心产业体系自我选择和自我调整的过程。因此，如何探索出一种针对特大城市中心体系服务业主导产业类型识别的方法，对于进一步促进不同等级、不同功能城市中心的专业化发展，引导和发挥特定服务业产生空间集聚效应，优化城市服务业的职能分工和空间布局，提高城市中心规划设计的科学性，都具有非常重要的意义。案例一：基于网络开放数据的西安城市公共中心体系优化第三部分大数据在城市规划与设计中的应用案例研究TheApplicationSystemofUrbanPlanningPracticeinNewDataEnvironment结构优化职住平衡形态测度设施选址活力监测库存识别腹地划分存量设计案例一：基于网络开放数据的西安城市公共中心体系优化第三部分大数据在城市规划与设计中的应用案例研究TheApplicationSystemofUrbanPlanningPracticeinNewDataEnvironment大多数特大城市空间结构都经历了从“单中心”到“主中心+副中心”的阶段性发展演变；以往通过统计用地和建筑属性（例如地块面积、建筑面积等）的方法已经难以准确识别各类服务业的详细业态分布，从而对规划设计中明确其主导产业带来一定的影响和制约；互联网的使用将在不同的城市中心区产生大量、实时反映城市社会经济活动特征的数据，为城市公共中心规划设计方法的变革带来新的机遇；城市中心作为城市最具活力的地区，其内部的业态构成与空间分布信息，以及发生的各类商业活动所产生的相关开放数据能够通过网络平台得以呈现，从而为利用这一新的数据形式对城市中心体系进行设计与优化提供方法和技术上的可能。服务产业类别服务产业行业细分权重权重指标城市级服务业商务业银行、保险、广告、公司企业、房屋地产等热度值星级评价、评论数、效率评分、环境评分、服务评分零售业超市、丽人、亲子、购物、结婚等星级评价、评论数、人均消费、产品质量评分、环境评分、服务评分餐饮业美食、小吃快餐、外卖等星级评价、评论数、人均消费、口味评分、环境评分、服务评分娱乐业休闲娱乐、电影、酒吧、K歌、运动健身等星级评价、评论数、人均消费、环境评分、服务评分宾馆业酒店、宾馆、旅馆星级评价、评论数、房间、位置、服务社区级服务业社区服务业医院、社区卫生中心、学校、营业网点、物流快递、运动健身、家政服务等无研究以互联网(大众点评网)上城市中心各服务业商户的地理位置和社会评价信息为数据源，通过分析城市中心服务业的空间集聚特征，从而识别西安市主城区不同主导职能的服务业在空间上的分异；并依据识别的结果，结合城市总体规划对未来城市中心体系专业化发展提出若干建议。结构优化职住平衡形态测度设施选址活力监测库存识别腹地划分存量设计案例一：基于网络开放数据的西安城市公共中心体系优化第三部分大数据在城市规划与设计中的应用案例研究研究对象——西安主城区西安市主城区的城市中心体系可以概括为“一主七副”，虽然在总体规划中明确了主城区城市中心的等级，但并未对各中心内部的服务业具体主导产业类型进行细分。事实上，随着近年来西安市主城区空间结构的不断发展与完善，各级城市中心的服务业主导产业已经出现了一定的专业化分工趋势。本研究以互联网上城市中心各服务业商户的地理位置和社会评价信息为数据源，通过分析城市中心服务业的空间集聚特征，从而识别西安市主城区不同主导职能的服务业在空间上的分异；并依据识别的结果，结合城市总体规划对未来城市中心体系构成及其专业化发展的优化路径提出若干建议。TheApplicationSystemofUrbanPlanningPracticeinNewDataEnvironment结构优化职住平衡形态测度设施选址活力监测库存识别腹地划分存量设计案例一：基于网络开放数据的西安城市公共中心体系优化第三部分大数据在城市规划与设计中的应用案例研究技术路线——数据抓取采用火车采集器（V8）软件分别对西安市主城区范围内的城市级服务业和社区级服务业商户信息数据进行抓取、清洗（去除个别未含有经纬度和评价信息的商户）和预处理，最终获得有效信息商户数量32895个，其中商务业2922个、零售业5568个、餐饮业6136个、娱乐业4847个、宾馆业7832个、社区服务业5590个。TheApplicationSystemofUrbanPlanningPracticeinNewDataEnvironment采用主成分分析法（FCA）对城市级服务业各行业的权重指标进行生态因子分析，Kaiser-Meyer-Olkin和球形检验结果显示，KMO值均大于0.6，p值均为0.000，适合进行主成分提取和计算。将综合后权重指标公因子总得分作为该类型商户的热度值，对热度值进行标准化处理后作为各类城市级服务业的影响权重（ArcGIS核密度分析中的population变量）。由于社区级服务业主要是直接为社区成员提供公共服务和其他物质、文化、生活等方面的服务，公益性特征较为明显，空间分布更多地应该关注覆盖范围而非社会评价，故不考虑对其设置权重。结构优化职住平衡形态测度设施选址活力监测库存识别腹地划分存量设计案例一：基于网络开放数据的西安城市公共中心体系优化第三部分大数据在城市规划与设计中的应用案例研究技术路线——主成分分析服务业类型Kaiser-Meyer-OlkinValuePValue主成分个数对应特征值累计方差贡献率商务业0.6770.00033.996、2.617、1.07583.4%零售业0.7240.00024.279、1.18488.7%餐饮业0.8810.00025.405、1.23290.5%娱乐业0.7390.00023.873、1.13689.9%宾馆业0.7020.00033.281、1.964、1.12184.1%TheApplicationSystemofUrbanPlanningPracticeinNewDataEnvironment结构优化职住平衡形态测度设施选址活力监测库存识别腹地划分存量设计案例一：基于网络开放数据的西安城市公共中心体系优化第三部分大数据在城市规划与设计中的应用案例研究宾馆业密度空间聚类餐饮业密度空间聚类商务业密度空间聚类零售业密度空间聚类娱乐业密度空间聚类社区业密度空间聚类采用基于ArcGIS平台的核密度分析法，分别对城市级服务业和社区级服务业的空间密度分布特征进行分析，在对栅格数据进行矢量化转换的基础上，采用空间统计功能模块下局部空间自相关的局部G统计量对各类服务业的密度分布进行空间聚类分析，并采用自然断裂法对计算得出的空间聚类Z值得分进行分类。技术路线TheApplica