大数据在智慧城市规划中的应用研究

郭畅

摘要：在互联网技术、大数据技术等信息技术快速发展的大背景之下，为智慧城市建设发展提供了更加全面成熟的条件，通过在智慧城市规划发展中应用大数据技术，能够有效提升城市运行信息化水平，更好的帮助城市进行布局规划，提高城市资源利用率，对于推动城市未来实现可持续发展具有重要的意义。

关键词：大数据;智慧城市;规划发展;应用

一、大数据在智慧城市规划中的作用

1.1推动城镇建设的智能化发展

随着社会经济的不断发展，我国城市化进程不断加快，传统的城市规划方案已难以满足当前城市发展的需求。为适应城市化进程的需要，需要对传统的城市规划方案进行适当调整。大数据技术使数字城市升级为智慧城市成为可能，城镇建设的智能化，需要以充足的数据信息为基础，采用大数据技术，将城镇生活中所产生的各类数据信息进行有效分析，并予以整合。

1.2促进城镇建设的高质量发展

当前，我国社会经济正处于向高质量发展方向转型阶段，相应的城市化发展进程也在朝高质量发展方向转变。应用智慧城市理念，可有效促进城镇建设的高质量发展，同时，采用大数据技术能够为城镇的高质量发展规划提供更加有力的技术支持。在过去的发展过程中，城市发展规划存在一定的问题，通过大数据技术分析城市规划中存在问题，能够及时发现城市规划中的问题，并予以解决。随着科学技术水平的不断提高，人们对城市规划建设的质量要求越来越高，对城市环境与功能提出更多的要求。随着城镇建设向高质量发展阶段的不断迈进，在城市规划中采用大数据技术可促进高质量的城镇化建设，满足并提升人们的生活质量。

二、当前大数据在智慧城市规划中的不足

2.1数据的收集

一般来说，城市基础库以及行业系统是智慧城市建立的公共平台的访问路径。其中，城市基础库需要在采集大量的数据的基础上，对已采集的数据进行填充。在收集过程中，城市基础库一般会通过收集其他不同来源的数据，从而确保已经收集到的数据的客观性、真实性与全面性、科学性以及可信度。其次，城市基础库以及行业系统有时会将本次采集的数据与历史数据进行对比分析，以便为城市规划提供更好的参考。上述工作的过程较为繁杂，工作量大，增加了数据的研究工作的难度。

2.2数据的处理

数据处理是整个过程的第二步，其是大数据应用到智慧城市建设平台中的一大体现。数据处理主要指探寻已采集的信息或历年数据对比信息中的信息价值。与此同时，可以从大量的数据中找出某种关系或者规律，并且可以将发现的信息价值、信息之间存在的规律通过大数据技术应用于城市规划建设中，提升智慧城市规划设计人员设计与决策的合理性与科学性，满足城市居民对智慧城市规划的需求，进而推进新型城市化进程，提升智慧城市规划的整体水平。值得注意的是，通过大数据技术进行数据处理需要打破陈规，要求设计人员具有较强的计算机应用能力，可以与多种网络资源随时沟通，同时也要具备较强的数据处理归纳能力以及创造能力，这对城市规划设计人员的要求较高，目前我国绝大多数的城市规划设计人员难以达到这一要求。

2.3数据的存储

数据的存储工作要将所收集来的数据按照不同的数据类型分别存储在不同的存储空间中，这一过程对于数据的存储工作具有较高的要求。在数据的存储过程中，管理人员需要同时兼顾存储的信息的可靠性以及成本、能耗，即在存儲成本最低的条件下最大限度的保证数据的可靠性。这一过程对计算机系统的配置、分布以及大数据技术提出了较高的要求。

三、大数据在智慧城市规划发展中的应用分析

3.1结构化应用

如果智慧城市规划需要一个长期的过程，那么在应用大数据时，会对大数据有着非常高的要求，需要将大数据进一步加工，最终实现大数据结构化应用。结构化大数据作为一种比较常见的大数据形式，能够将数据核心信息直接传递、体现出来，非常适合于类似于智慧城市供水管道规划设计，如果在其中大量使用非结构化数据或半结构化数据，将会严重降低智慧城市供水管道规划效率。并且在其中应用结构化数据，还能够有效避免对基本数据的加工，相对规划效率及规划效果更好。云计算是大数据在智慧城市规划应用具体体现，我们可以假设当前智慧城市存在300000个数据样本，通过应用云计算技术，能够将这些数据样本快速进行结构化转化，并直接给出具体的直观的信息，从而为智慧城市规划发展提供良好的指导。

3.2典型模型应用

在针对于智慧城市的规划发展中，大数据信息是其中最为重要的基础、核心，这是由数据具备唯一性特点所决定的，例如在某一地段，数据显示在上午9：00至10：00经过了800辆汽车，那么该地段这一时间内，“通行汽车的数量”是不可能再出现其他变化的，受大数据这一特点影响，可以将大数据经过进一步加工。使其成为典型模型，从而在智慧城市规划中发挥更大的价值。另一方面，对于智慧城市规划来说，自身信息数据包括两种典型模型，一种是常规模型，一种是奇异值模型。其中常规模型可以将对象目标基本规律直接反映出来，而奇异值模型则会反映目标对象信息变动幅值。例如在进行智慧城市供水管道规划时，根据最近5年以来城市用水大数据信息，能够从中了解到该城市每年、每月甚至每天的用水平均值，然后以该平均值为基础，建立了一个用水管道模型，该模型即是常规模性，而根据城市每月最高/最低用水量等相对更加详细的信息建立的用水管道模型，则是奇异值模型。在实际进行智慧城市供水管道规划时，应确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，而针对高出部分的计算，则是结合最近5年以来奇异值模型最大值差额，实现城市供水管道的规划。

3.3零散化应用

在智慧城市规划中，所谓大数据的零散化的应用是指通过不间断的进行海量数据收集，不断分析城市运转规律，从而为后续智慧城市规划提供有力的指导与支持。收集的这种数据属于单一零散化数据，在具体应用价值上相对于结构化大数据比较低，因此也可以将其直接视为非结构化、半结构大数据资源。这细散的大数据价值主要体现在细节处，经过对这些细节不断挖掘、整理，最后能够总结出一定的规律，从而对于智慧城市规划发展完善具有重要的意义。例如在智慧城市中发生的某项寻常的网购活动中，可以借助物联网，来收集这位客户的物流信息，假如该客户网购了一双鞋，根据商家至客户所在的距离以及商家承诺来看，货物理应在3天时间内送到，但客户实际收到货物时间已经是7天后，这一事例便可以被看作为典型的“零散化”大数据信息，从而经过更多的这种“零散化”数据积累，能够进一步分析问题的内在原因，更有利于智慧城市在后续的城市规划发展中采取有效措施加以改善解决。

四、结语

在城市规划中，大数据技术在智慧城市建设中的应用效果越来越明显。从城市规划的角度来看，城市在未来就是一个巨大的物联网，规划城市可以从其中获取有价值的数据，而大数据则能为城市规划应用提供技术上的可能。拓展大数据在城市规划的应用范围，是规划界努力的方向，最终目的是使大数据在智慧城市规划领域运用的流程化、规范化。

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