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【摘要】传统城市规划技术，经过几十年的发展和完善，已经形成了一套相对成熟、固定和完整的体系，在应对近几十年来快速城镇化过程中取得了丰硕的成果。而大数据时代的到来，为城市规划学科的发展提供了新的机遇。大数据的几个特点决定了大数据对规划学科必将带来变革。本文初步预测展示和分析了大数据在规划中的应用，并分析其优点和不足之处。
【关键词】大数据；城市规划；数据评估；信息安全
一、引言
大数据技术不是突然凭空产生的新概念，而是社会经济和计算机技术发展的必然产物。大数据一词一经产生，便受到了各行各业的关注，并被许多行业尝试着与其未来的发展相结合。大数据产生之初，并没有明确的概念，一般指数据量较大，难以借助传统分析方式处理的数据。现在，大数据概念已经上升到了战略意义，大数据“不仅仅在于掌握庞大的具有数量、种类、速度和价值等多方面数据特征的资源，更重要的是对数据资源进行更专业化的处理，通过数据的加工，实现数据的增值[1]。”
二、大数据概述
大数据至今也并没有一个明确的定义，或者说大数据本身就是一个难以严格定义的概念，比如 Michael Batty引用的定义之一就是，“大数据就是任何不能放在一张excel表中的数据[2]。”
在城市规划领域中，传统数据主要包括调研、遥感图片、统计、测绘等，这些数据从其获取难度、准确性、时效性等诸多方面各有不足。而以手机移动定位通讯数据、公共参与平台数据和社交网络等为代表的大数据可以更加准确的分析全体样本的特征，可以更全面的体现和了解城市的现状和问题。
三、大数据应用研究
智慧城市是大数据与城市规划结合的典型案例之一，住建部已经公布我国第一批智慧城市名单，也意味着大数据技术已经正式应用于城市规划领域。而智慧城市的建设，依赖的是长期海量数据的积累，为了从中选取具有高价值的那部分信息和数据，必须应用大数据技术手段。可见，“大数据技术是智慧城市发展的基础和必然选择，是未来城市发展中一项重要的管理技术手段。[3]”结合大数据海量性、空间性和时效性三个特点，建立适当的模型，即可以为规划决策提供参考和技术支撑。
3.1海量性
大数据往往是大量数据的积聚而成的。2014年年初，百度公司利用大数据技术，对其拥有的百度应用软件终端大数据进行计算分析，并采用可视化呈现方式，首次展现了春节期间人口大迁徙的轨迹与特征。这种应用为城市规划研究提供了新的手段，为规划师提供了可供参考和研究的一手资料，同时为公众创造认识和接触大数据的机会。
传统的问卷等方式的调查，仅能对人流数据进行抽样分层式研究，而借助大数据技术可以抛开这些问题的原因，直接对数据结果进行分析。比如百度地图所展示的交通路况，相对传统的静态地图，百度地图可以实时在空间上显示出比较拥堵的路段，可以帮助规划工作者进行更权威的设计和评估。
3.2空间性
随着遥感技术与移动互联相关技术的发展，许多传统数据都拥有了位置属性。传统的规划方式中，各种公共服务设施的服务半径的确定往往是通过历史经验，难以结合实际城市形态与交通情况灵活变动。结合以智能手机为代表的传感器等设备，并结合GPS定位系统，可以获取大量微观条件下人流数据。借助大数据分析方法，可以对人群行为活动特征进行更为准确的描述与预测，为公共服务设施的配置提供更为科学的依据。
3.3时效性
大数据的另外一个特征是时效性，即大数据是通过长期的数据积累形成的。大数据的时效性特征，对于规划工作者来说，有助于其分析某些具有时间特性的问题。比如当前大气环境污染呈现出了一些区域和时间特点，这些特点可能与自然地理环境、用地布局、人口流动等一系列因素有关，而大数据的分析方法为此类问题提供了一种新的解决方式。
四、大数据技术的问题
与其他新兴技术一样，大数据技术目前也存在一些不成熟的地方。主要体现在以下几个方面。
4.1隐私保护不足
大数据一个重要的问题在于隐私信息的保护。由于大数据存储的信息量大， 信息泄漏容易导致重大灾难的发生。城市规划中涉及的内容很多具有保密性要求，资料信息的保管显得尤为重要。大数据将传统无法收集的个体信息进行汇总，进而发现总的趋势或规律，但是泄密可能会造成严重的社会后果。
4.2模型建立的科学性难以验证
模型的选择和确立是大数据技术分析的关键。即便是再简单的数据分析，也需要使用者去提供一个或简单或复杂的模型。而模型的建立很大程度上是依靠使用者自身的生活经验，在某种程度上来说这些模型难以完全模拟复杂的城市发展情况。所以在某些位置信息的推导方面，模型的准确性难以得到验证，这也就可能导致结论的不准确。
4.3数据难以代表全体样本
大数据技术的数据获取渠道非常广泛，包括了上网资料、移动手机、公交卡、消费信息等资料，但是这些信息的真实性常常受到一定程度的影响。相对于传统的调研数据，大数据获取的一个重要特点就是“不是随机样本，而是全体数据[4]”。但是即便数据源的获取再广泛，在实际应用中也难以做到绝对的获取到全体数据。如上文所述“百度迁徙”的数据来源，对于规划师来说，智能手机收集来的数据就缺失了重要的一块——从那些没有使用智能手机人群中来的数据。
结语：
目前大数据对于城市规划建设的引导还处在起步阶段。随着时代的发展和智能移动终端的普及，大数据的获取和分析将越来越能反映市民的日常生活轨迹，城市的发展也必将越来越依靠大数据的科学支撑。在大数据技术的支撑下，未来城市将会以科学和多维化的形式呈现在规划师面前，从而帮助规划师更加科学的模拟和规划城市未来的发展趋势。
参考文献：
[1][美]维克托·迈尔·舍恩伯格著，周涛译.《大数据时代》[M].
[2]Batty M.Big data，smart cities and city planning[J].Dialogues in Human eography.2013，3（3）：274-279.
[3]吴淼.“智慧城市”的内涵和外延浅析[J].电子政务.2013，（12）： 41-7
[4]秦萧等.大数据时代城市时空间行为研究方法[J].地理科学进展.2013，32（9）：1352-1361
作者简介：
邹强（1990—），男，城市规划师，成都市规划设计研究院。
【关键词】大数据；城市规划；数据评估；信息安全
一、引言
大数据技术不是突然凭空产生的新概念，而是社会经济和计算机技术发展的必然产物。大数据一词一经产生，便受到了各行各业的关注，并被许多行业尝试着与其未来的发展相结合。大数据产生之初，并没有明确的概念，一般指数据量较大，难以借助传统分析方式处理的数据。现在，大数据概念已经上升到了战略意义，大数据“不仅仅在于掌握庞大的具有数量、种类、速度和价值等多方面数据特征的资源，更重要的是对数据资源进行更专业化的处理，通过数据的加工，实现数据的增值[1]。”
二、大数据概述
大数据至今也并没有一个明确的定义，或者说大数据本身就是一个难以严格定义的概念，比如 Michael Batty引用的定义之一就是，“大数据就是任何不能放在一张excel表中的数据[2]。”
在城市规划领域中，传统数据主要包括调研、遥感图片、统计、测绘等，这些数据从其获取难度、准确性、时效性等诸多方面各有不足。而以手机移动定位通讯数据、公共参与平台数据和社交网络等为代表的大数据可以更加准确的分析全体样本的特征，可以更全面的体现和了解城市的现状和问题。
三、大数据应用研究
智慧城市是大数据与城市规划结合的典型案例之一，住建部已经公布我国第一批智慧城市名单，也意味着大数据技术已经正式应用于城市规划领域。而智慧城市的建设，依赖的是长期海量数据的积累，为了从中选取具有高价值的那部分信息和数据，必须应用大数据技术手段。可见，“大数据技术是智慧城市发展的基础和必然选择，是未来城市发展中一项重要的管理技术手段。[3]”结合大数据海量性、空间性和时效性三个特点，建立适当的模型，即可以为规划决策提供参考和技术支撑。
3.1海量性
大数据往往是大量数据的积聚而成的。2014年年初，百度公司利用大数据技术，对其拥有的百度应用软件终端大数据进行计算分析，并采用可视化呈现方式，首次展现了春节期间人口大迁徙的轨迹与特征。这种应用为城市规划研究提供了新的手段，为规划师提供了可供参考和研究的一手资料，同时为公众创造认识和接触大数据的机会。
传统的问卷等方式的调查，仅能对人流数据进行抽样分层式研究，而借助大数据技术可以抛开这些问题的原因，直接对数据结果进行分析。比如百度地图所展示的交通路况，相对传统的静态地图，百度地图可以实时在空间上显示出比较拥堵的路段，可以帮助规划工作者进行更权威的设计和评估。
3.2空间性
随着遥感技术与移动互联相关技术的发展，许多传统数据都拥有了位置属性。传统的规划方式中，各种公共服务设施的服务半径的确定往往是通过历史经验，难以结合实际城市形态与交通情况灵活变动。结合以智能手机为代表的传感器等设备，并结合GPS定位系统，可以获取大量微观条件下人流数据。借助大数据分析方法，可以对人群行为活动特征进行更为准确的描述与预测，为公共服务设施的配置提供更为科学的依据。
3.3时效性
大数据的另外一个特征是时效性，即大数据是通过长期的数据积累形成的。大数据的时效性特征，对于规划工作者来说，有助于其分析某些具有时间特性的问题。比如当前大气环境污染呈现出了一些区域和时间特点，这些特点可能与自然地理环境、用地布局、人口流动等一系列因素有关，而大数据的分析方法为此类问题提供了一种新的解决方式。
四、大数据技术的问题
与其他新兴技术一样，大数据技术目前也存在一些不成熟的地方。主要体现在以下几个方面。
4.1隐私保护不足
大数据一个重要的问题在于隐私信息的保护。由于大数据存储的信息量大， 信息泄漏容易导致重大灾难的发生。城市规划中涉及的内容很多具有保密性要求，资料信息的保管显得尤为重要。大数据将传统无法收集的个体信息进行汇总，进而发现总的趋势或规律，但是泄密可能会造成严重的社会后果。
4.2模型建立的科学性难以验证
模型的选择和确立是大数据技术分析的关键。即便是再简单的数据分析，也需要使用者去提供一个或简单或复杂的模型。而模型的建立很大程度上是依靠使用者自身的生活经验，在某种程度上来说这些模型难以完全模拟复杂的城市发展情况。所以在某些位置信息的推导方面，模型的准确性难以得到验证，这也就可能导致结论的不准确。
4.3数据难以代表全体样本
大数据技术的数据获取渠道非常广泛，包括了上网资料、移动手机、公交卡、消费信息等资料，但是这些信息的真实性常常受到一定程度的影响。相对于传统的调研数据，大数据获取的一个重要特点就是“不是随机样本，而是全体数据[4]”。但是即便数据源的获取再广泛，在实际应用中也难以做到绝对的获取到全体数据。如上文所述“百度迁徙”的数据来源，对于规划师来说，智能手机收集来的数据就缺失了重要的一块——从那些没有使用智能手机人群中来的数据。
结语：
目前大数据对于城市规划建设的引导还处在起步阶段。随着时代的发展和智能移动终端的普及，大数据的获取和分析将越来越能反映市民的日常生活轨迹，城市的发展也必将越来越依靠大数据的科学支撑。在大数据技术的支撑下，未来城市将会以科学和多维化的形式呈现在规划师面前，从而帮助规划师更加科学的模拟和规划城市未来的发展趋势。
参考文献：
[1][美]维克托·迈尔·舍恩伯格著，周涛译.《大数据时代》[M].
[2]Batty M.Big data，smart cities and city planning[J].Dialogues in Human eography.2013，3（3）：274-279.
[3]吴淼.“智慧城市”的内涵和外延浅析[J].电子政务.2013，（12）： 41-7
[4]秦萧等.大数据时代城市时空间行为研究方法[J].地理科学进展.2013，32（9）：1352-1361
作者简介：
邹强（1990—），男，城市规划师，成都市规划设计研究院。