探究大数据时代城乡规划决策理念及应用途径.pdf
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1、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,
2、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
3、、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
4、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
5、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
6、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
7、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
8、)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
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