Introducción
El rápido desarrollo de las tecnologías de la información y las comunicaciones ha favorecido la aparición de una gran cantidad de nuevos datos. Poco a poco está tomando forma un nuevo entorno de datos compuesto de big data y datos abiertos, que trae nuevas oportunidades y desafíos a la investigación, la planificación y el diseño urbanos. A diferencia de los datos tradicionales, como los anuarios estadísticos del pasado, los "nuevos datos" mencionados en este artículo se refieren específicamente a datos que no se utilizaban ampliamente hace diez años.
Los nuevos datos se han convertido en una herramienta importante en la industria de la planificación y afectan la innovación de los conceptos de planificación. Desde 2013, han surgido tendencias de investigación sobre la aplicación de datos en la planificación, dando lugar a conceptos como "Big Data y Small Planning", "Crowdfunding, Crowdsourcing and Crowd-Innovation", "Micro Era and Cloud Planning", "Data Mejora del “Diseño”, “gran modelo” y otras tendencias de pensamiento. El análisis de la planificación, la evaluación de la planificación, el diseño auxiliar y la predicción de simulación basados en nuevos datos se han convertido en las principales direcciones de exploración de la transformación de la planificación desde una perspectiva técnica.
Debido al espacio limitado, este artículo utiliza principalmente como casos investigaciones y aplicaciones realizadas en los últimos años.
Adquisición, gestión y plataforma de datos
2.1 Adquisición de datos
2.1.1 Tipos y características de datos
En primer lugar, big data y abra Analizar los datos. Los datos abiertos se refieren a datos que han sido seleccionados y autorizados, no están restringidos por derechos de autor, patentes y otros mecanismos de gestión, y están abiertos al público para su publicación y uso gratuitos. Los big data se originaron a partir del desarrollo de la tecnología de la información de Internet desde el siglo XXI. En la actualidad, se reconoce ampliamente que los big data deben tener las características "5V": volumen (volumen de datos), variedad (diversidad), velocidad (velocidad), veracidad (autenticidad) y valor (valor). Hay muchos tipos de big data y son de gran valor, pero hay relativamente pocos tipos de datos que realmente se utilizan en la industria de la planificación. Incluyen principalmente datos de tarjetas de autobús, datos LBS, datos de automóviles flotantes y datos de teléfonos móviles.
Big data y datos abiertos juntos constituyen el nuevo entorno de datos actual. Limitado por diversas razones, como el costo y el acceso a los datos, actualmente existe el fenómeno de que "los macrodatos no son abiertos y los datos abiertos no son grandes", lo que restringe la adquisición y aplicación de datos en la investigación y la práctica de planificación urbana.
2.1.2 El valor de los nuevos datos en planificación urbana
(1) Ampliación de la cobertura de datos básicos urbanos
(2) Innovación en los métodos de recopilación
p>(3) Ampliación de los métodos de participación
2.1.3 Exploración de nueva adquisición de datos
2.2 Gestión de datos
Para diferentes fuentes de datos, Diferentes Es necesario utilizar distintos tipos de bases de datos para el almacenamiento. Entre ellos, los datos estructurados utilizan principalmente bases de datos relacionales tradicionales como Oracle, MySql, SQL Server, etc., los datos semiestructurados utilizan bases de datos no relacionales como HBase, etc., y los datos no estructurados deben almacenarse mediante Texto, HDFS, etc. Para datos nuevos con grandes cantidades de datos, como datos de deslizamiento de tarjetas de autobús, datos de ubicación de LBS, etc., es necesario desarrollar una plataforma especial para la gestión. Además, existen plataformas de gestión de big data más comunes, como Hadoop y Spark, que se utilizan ampliamente en la industria de big data. Sin embargo, estas plataformas no son plataformas de gestión de datos creadas para la industria de la planificación, por lo que deben modificarse en consecuencia antes de su aplicación.
2.3 Plataforma de datos
Actualmente, existen varias plataformas de datos de planificación utilizadas por diferentes organizaciones. Sus marcos organizativos son similares, que incluyen principalmente la plataforma de procesamiento de datos y la plataforma de aplicación de planificación. Hay cuatro principales. partes de la plataforma de retrato de la ciudad y la plataforma de apoyo a la planificación (Tabla 1).
Actualmente, están surgiendo plataformas de datos integrales dirigidas específicamente a la industria de la planificación. La plataforma de análisis y planificación de mapas de seguimiento humano, el plan Xu Xiake y la plataforma de intercambio de datos BCL son tres de las categorías más típicas (Tabla 2).
Utilizan diferentes fuentes de datos y tienen diferentes campos de aplicación, pero todos tienen importancia funcional para el procesamiento de datos, la investigación urbana y el apoyo a la planificación.
Investigación Urbana
3.1 Nuevo Paradigma de la Investigación Urbana
Con la expansión de las escalas espaciales y temporales, los nuevos datos han traído un nuevo paradigma a la investigación urbana. Ying et al. Esto se resume en el "gran modelo". El "modelo grande" es un modelo de simulación y análisis urbano y regional a escala relativamente fina establecido en un área geográfica grande. En comparación con los modelos urbanos y regionales tradicionales, los modelos grandes se basan en datos a gran escala y pueden tener en cuenta tanto la precisión como la escala de la investigación (Figura 2, derecha: gran espacio, precisión fina).
En términos de aplicación, el "modelo grande" actualmente tiene las siguientes direcciones principales: primero, análisis de ciudades grandes, medianas y pequeñas de varias escalas (Figura 3, análisis detallado y análisis de una); Simulación de la perspectiva humana (Figura 4); tercero, análisis cuantitativo de indicadores agregados a escala intraurbana e indicadores macrourbanos para enriquecer la teoría urbana (Figura 5).
3.2 Investigación basada en datos abiertos
Los investigadores urbanos han realizado diferentes estudios sobre distintos datos abiertos. Como datos abiertos del gobierno, datos de Weibo, datos de LBS, etc. En términos generales, a pesar de cierta acumulación técnica y logros académicos en la industria, la investigación basada en datos abiertos aún está en sus inicios. Debido a problemas con la precisión y el tamaño de los datos, la investigación en este campo todavía tiene mucho margen de desarrollo y mejora.
3.3 Investigación basada en big data
Los big data utilizados principalmente en la industria incluyen datos de registro de tarjetas de autobús, datos de señalización de teléfonos móviles, datos LBS de teléfonos inteligentes, etc. Este tipo de datos proviene del sistema de facturación automática del transporte público basado en tarjetas inteligentes. Registra el comportamiento de viaje de los titulares de tarjetas y también revela los patrones de uso del espacio urbano en la dimensión individual. Seguido de datos de señalización de teléfonos móviles. Los datos de señalización de teléfonos móviles pueden tener en cuenta una cobertura más amplia en función de la precisión del comportamiento espacio-temporal individual. Es un tipo de datos con una muestra casi completa y una cobertura completa. Además, se recopilan datos de etiquetas de usuario y LBS en función de la aplicación para teléfonos inteligentes obtenida a través de la cooperación con TalkingData.
Aplicación de planificación
4.1 Comprensión de las leyes urbanas - Comprensión
Sin embargo, a pesar de las muchas ventajas de los nuevos datos, todavía existen sesgos en los datos y una falta de información social individual. Atributos económicos y otros defectos inevitables. Aunque los nuevos datos son buenos para analizar las relaciones características de los fenómenos urbanos, no son buenos para revelar las causas detrás de los fenómenos.
4.2 Planificación - Creación
Long Ying y Shen Yao propusieron un "Diseño Aumentado de Datos" (DAD) basado en el "gran modelo". Es un modelo de diseño basado en un diseño a escala fina que comprende y evalúa con precisión los efectos de cada escala. Es la profundización y el desarrollo del concepto de "gran modelo" en la planificación y el diseño. Está impulsado por el análisis urbano cuantitativo y proporciona herramientas de apoyo como investigación, análisis, diseño de programas, evaluación y seguimiento de todo el proceso de planificación y diseño a través del análisis de datos, modelado, predicción, etc. (Figura 6) para mejorar la naturaleza científica. del diseño. , estimulan la creatividad de planificadores y diseñadores.
DAD es esencialmente lo mismo que el diseño asistido por computadora (CAD) y el sistema de información geográfica (GIS) anteriores, y es un nuevo método de asistencia de planificación y diseño. Su marco de diseño se compone principalmente de las tres dimensiones de tiempo, espacio y personas en el diseño urbano a gran escala (Figura 7). Entre ellos, cada dimensión se puede subdividir en dos indicadores de caracterización, escala y granularidad (Figura 8), y se puede programar libremente entre escala y granularidad.
En términos de práctica específica, el concepto DAD se ha aplicado en el caso de diseño incremental del Subcentro de Beijing y en el caso de diseño urbano general y diseño de stock de Xiongan, Shanghai Urban Design Challenge. Para el diseño incremental, DAD puede desempeñar el papel de explorar patrones y ayudar al diseño. Entre ellos, el método del "gen de crecimiento urbano" se puede utilizar en sitios con escasez de datos, como Planificación y Diseño Urbano Subcentral de Beijing.
Basándose en los "genes del crecimiento urbano", este proyecto explora los "genes del crecimiento urbano" a partir de datos históricos para realizar análisis cuantitativos y predicciones de la futura forma y vitalidad urbana de Beijing. Además, el proyecto también explora otros "genes de crecimiento" urbanos con objetivos similares, resume reglas generales y extrae patrones para respaldar la evaluación y optimización de nuevos planes de diseño de distritos (Figura 9).
Para el diseño de stock, DAD también puede proporcionar una plataforma de información que ayude a la comunicación y la colaboración. Tomemos como ejemplo el trabajo de Cao Zhejing y otros en el Concurso de Diseño Urbano Hengfu de Shanghai. El proyecto tiene su sede en el distrito histórico de Hengfu de Shanghai e implica la colisión e integración de múltiples sujetos, múltiples derechos de propiedad y múltiples valores. Por lo tanto, este proyecto construyó una plataforma de retroalimentación dinámica para medir datos espaciales con la ayuda de datos multidimensionales, comunicó el sujeto y el objeto del diseño y creó un mecanismo de retroalimentación para la intervención espacial.
4.3 Evaluación de planificación y diseño - evaluación
Plataforma en la nube de planificación urbana: nueva forma de planificación y base técnica en la era de la planificación de stock
5.1 Dirección futura de la industria de la planificación: planificación de existencias humanística de datos respaldada por la plataforma
La importancia revolucionaria de la dataización y la plataforma para la industria de la planificación es evidente. Cómo adaptarse y utilizar la era DT (tecnología de datos) se ha convertido en una. Necesidad urgente de autoactualización dentro de la industria de la planificación y propuestas clave para el cambio. Hoy en día, algunos de los negocios de los institutos de planificación tradicionales han cumplido las condiciones para la plataformatización y han surgido casos con valor económico. CITYIF, la plataforma en la nube de planificación urbana construida por el Instituto de Diseño y Planificación Urbana de Beijing, es un ejemplo.
5.2 Contenido y composición de la plataforma en la nube de planificación urbana
La plataforma en la nube de planificación urbana es una nube construida por el Instituto de Diseño y Planificación Urbana de Beijing en 2014 para servir al gobierno, los ciudadanos, y plataforma de planificadores. La plataforma se puede dividir en tres partes: plataforma de nube de datos, plataforma de nube de sabiduría y plataforma de nube de energía, con el objetivo de realizar las tres funciones principales de recopilación de datos, recopilación de sabiduría y recopilación de poder.
(1) Nube de datos
La misión de la nube de datos es lograr la integración de pequeños elementos en Internet, incluidos todos los datos nuevos y proporcionar las tecnologías, herramientas y aplicaciones. sistemas que generan nuevos datos.
(2) Nube inteligente
La misión de la nube inteligente es construir una plataforma para recopilar e intercambiar conocimientos entre los planificadores. Actualmente, existen plataformas para compartir como Weibo, WeChat, foros en línea y comunidades virtuales. La misión de la nube inteligente es construir bases de conocimiento y think tanks basados en estas plataformas.
(3) Power Cloud
Power Cloud tiene como objetivo lograr la socialización completa y el proceso completo de planificación del crowdsourcing, la recolección de energía y la participación pública. La plataforma en la nube facilitará la agregación de más micropoder ascendente. Es una plataforma de conexión entre arriba hacia abajo y abajo hacia arriba, y también es una plataforma de reunión para todos los aspectos y niveles de motivación.
Conclusiones y sugerencias
6.1 Ganancias y experiencias
Como se mencionó anteriormente, se han aplicado nuevos datos en todos los aspectos de la planificación y la investigación urbana. Para la planificación urbana, los nuevos datos no son sólo la exploración de recursos, sino también un paradigma de investigación. También desencadenan la innovación conceptual y forman un sistema de aplicación en la práctica. A continuación se resumirán brevemente los logros y las experiencias en estos aspectos en los últimos años:
(1) Exploración de recursos
Para la planificación y la investigación urbanas, los nuevos datos primero deben convertirse en un recurso. En comparación con los datos tradicionales, los datos nuevos tienen las características de gran tamaño de muestra, dinámica, puntualidad, refinamiento y diversificación. Tienen más ventajas para capturar el comportamiento individual, el tamaño de la muestra, la escala de investigación, la predicción de tendencias y el descubrimiento de patrones. Después de varios años de exploración, la industria ha dominado ciertos métodos técnicos para adquirir de forma inteligente datos de múltiples fuentes. También se obtienen ciertos resultados al reflexionar sobre cuestiones prácticas como, por ejemplo, cómo coopera la industria de la planificación con las empresas de Internet.
(2) Paradigma de investigación
Además de los recursos, los nuevos datos también aportan innovación paradigmática a la investigación urbana.
Basándose en el nuevo entorno de datos, el autor refinó el nuevo paradigma de investigación urbana impulsado por nuevos datos hasta convertirlo en un "gran modelo". El "modelo grande" puede tener en cuenta tanto la escala como la granularidad de la investigación, por lo que amplía la escala de la investigación cuantitativa urbana al tiempo que garantiza la granularidad de la investigación.
(3) Innovación conceptual
Con la aplicación de nuevos datos en la práctica de la planificación urbana, nacen algunos conceptos nuevos, como el diseño aumentado de datos (DAD), el desarrollo urbano a escala humana. forma, Urbanismo de Calle, Urbanismo de Imagen, etc. Estos conceptos también se han aplicado en la planificación y el diseño reales, como la planificación y el diseño de la ciudad subcentral de Beijing, el diseño urbano general de Xiongan y la renovación del área histórica de Hengfu del desafío de diseño urbano de Shanghai, etc. En la práctica, han nacido subdivisiones conceptuales como "genes de crecimiento urbano" que pueden aplicarse directamente a la planificación y el diseño.
(4) Sistema de aplicación
La plataforma integral de aplicación de planificación basada en nuevos datos es también la cosecha y acumulación de la adopción de nuevos datos por parte de la industria de la planificación. Entre ellos, CITYIF, la plataforma en la nube de planificación urbana construida por el Instituto de Planificación de Beijing, es un ejemplo típico. Este sistema permite la interacción en línea entre planificadores, gobiernos y ciudadanos, y es una verdadera plataforma auxiliar para la participación pública basada en "Internet" y datos de múltiples fuentes.
6.2 Lecciones
Si bien los nuevos datos aportan nuevas perspectivas y un nuevo impulso a la planificación y la investigación urbanas, también aportan una serie de lecciones aprendidas debido al uso irregular de los datos. En términos de investigación urbana, las principales lecciones que se enfrentan son "grandes errores" causados por métodos inadecuados de uso de datos y una serie de cuestiones morales y éticas. El primero es la calidad de los datos y los métodos de uso, como los "grandes errores" causados por problemas como la distorsión de la recopilación de datos, la falta de datos, la falta de representatividad, la coherencia y la confiabilidad de los datos; en segundo lugar, las cuestiones de ética y privacidad personal; En el campo de la práctica de la planificación urbana, también existe el fenómeno del uso ciego de los datos y el uso de datos por el bien de los datos. La falta de métodos rigurosos hace que los resultados finales sean contradictorios.
En general, estos problemas están relacionados con procesos de recopilación y procesamiento de datos poco científicos e irregulares. Sin el uso científico de los datos, no podemos guiar científicamente la investigación y la aplicación de la planificación urbana. Por lo tanto, debemos extraer de ellos las siguientes lecciones: (1) la naturaleza científica de los métodos de procesamiento y análisis de datos; (3) los métodos tradicionales de recopilación de datos no pueden abandonarse por completo; (4) verificación de datos de múltiples fuentes; (5) revisión de la ética de la investigación;
6.3 Juicio del desarrollo futuro
El nuevo entorno de datos proporciona apoyo para una planificación humanista refinada en la era de la planificación de stocks. Por primera vez, la industria de la planificación está equipada para llevar a cabo una planificación humanística. planificación. Sin embargo, la mayoría de las aplicaciones actuales de investigación y planificación urbana que utilizan nuevos datos todavía se encuentran en la etapa de descripción del fenómeno y extracción de características. Un mayor uso de nuevos datos en el futuro requerirá inevitablemente mayores avances en los métodos de análisis y extracción de datos. En la siguiente etapa, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial seguramente intervendrán en la industria de la planificación urbana.
Por lo tanto, en este contexto, la reforma de la industria de la planificación es urgente. Este tipo de reforma es diferente de la introducción de innovaciones tecnológicas como CAD y GIS en el pasado, pero reconstruye metodológicamente la base teórica, los métodos de preparación, los indicadores técnicos y el sistema de evaluación de la planificación urbana. Sin embargo, este tipo de reforma es difícil de lograr por parte del grupo de planificadores por sí solo. Por lo tanto, toda la industria de la planificación también debe estar preparada para abrir y combinar recursos fuera de la industria.
El autor tiene motivos para creer que en un futuro próximo los big data ya no serán propiedad exclusiva de unos pocos investigadores urbanos con conocimientos de ciencia de datos, sino que serán utilizados por todos los planificadores, como el CAD y los mapas topográficos. . , medios de producción que pueden ponerse en producción. Este es también el resultado de la autorreforma y renovación de la industria de la planificación urbana en la era de los datos.