程文书
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摘要：大数据是时代发展的必然产物，正在改变着人们对城市复杂性的再认识。随着现代城市的信息化程度提高，大数据的渗入重新梳理我们对城市“以人为本”风景园林设计的理解。在新的数据环境下，风景园林专业传统的设计理念和分析框架，如历史文脉分析、纵向分析、区位分析、功能分析等，已远远不能适应时代的快速发展。然而，在大数据时代的背景下，无论是数量上还是质量上，分析的内容、方法和数据来源都是片面的、无能为力的，园林大数据时代的到来将使规划设计成果的分析具有可量化性。关键词：大数据；风景园林；研究；方法
1时空大数据的内涵与特征
1.1景观时空大数据内涵释义
从地理学视角来看，景观(landscape)具有地表可见景象的综合与某个限定性区域的双重含义。19世纪初期，德国著名地理学家洪堡(A.V.Humboldt)最早提出景观作为地理学的中心问题，并从此形成作为“自然地域综合体”代名词的景观含义。由此可见，景观规划设计场地往往是一个自然地理综合体或社会文化区，不仅涉及地质地貌、水系、生态系统等丰富的自然要素，还涉及社会经济、历史文化、城市体系等重人文元素。因此，景观规划设计大数据必须涵盖空间地理数据和历史文化数据，既包括地质、地貌、土壤、水文、植被、大气等自然地理数据，也包括人口、历史、文化、建筑、道路、社区等人文历史数据。同时，随着智慧城市、智慧景区的建设，更多的数据丰富了景观时空大数据的内容，如智慧城市、智慧景区动态监测数据、街区或景区人流实时统计数据等，定位市民与车辆之间的通信数据、市民或游客的网络媒体数据、网民的社交网络数据、市民刷卡消费数据。显然，景观规划设计大数据属于时空大数据范畴。它不仅具有大数据的基本特征，而且具有重要的时空特征。它是数字景观规划设计的重要数据源和定量科学依据。
1.2景观时空大数据类型解析
根据城乡景观规划设计的内涵与内容，特别是结合智慧城市与智慧景区的规划与建设，可以发现景观时空大数据类型多样、构成复杂，为了更好地认识景观时空大数据，可以按照常规的空间数据(直接定位)与属性数据(间接定位)，或者新型的静态数据(相对稳定)和动态数据(快速变化)2个视角进行梳理，涉及2个大类、12个中类和30多个小类。
1.3景观时空大数据特征分析
时空大数据与普通大数据相比，具有空间性、时间性、多维性、海量性、复杂性等特点。景观时空大数据不仅具有大数据的6V基本特征，亦即:规模大(volume)、种类多(variety)、变化快(velocity)、真实性(veracity)、化合性(valence)、价值性(value)，同时又具有时空大数据的特征，下面从几个方面描述景观时空大数据特征。
1)景观时空大数据的客观性。
数据的客观性是指数据是客观事物或现象的真实反映，不受人为干扰和处理，是了解景观规划设计场地、制定景观规划设计方案的客观依据。景观时空大数据中的动态监测数据（包括遥感图像数据、视频监测数据、环境参数遥感数据等）是通过记录目标对象反射或发射的电磁波信号来获取和记录的，这些数据是空间的综合反映景观规划设计场地内各种目标物的形态、物质组成、物理特性和化学性质。它们不受任何人为因素的干扰，具有良好的客观性。另一个例子是人流和车流的位置和通信数据，它是进入现场的车辆和人员携带的智能终端卫星定位导航技术记录的轨迹，是移动通信行为的客观记录。它能真实反映现场人群或车辆的时空行为模式或行为偏好，有助于规划设计人员分析和了解人们对场地设施的需求，以便在规划设计过程中有针对性地配置服务设施。
2)景观时空大数据的多源性。
数据的多源性直观是指数据的来源多种多样，在此，实质上要说明的是景观时空大数据类型的多样性。就基础空间数据中的遥感影像数据而言，遥感技术涵盖多种类型，包括多个遥感平台（气象卫星、陆地卫星、环境卫星等）、多个传感器（多光谱、高光谱、全色等）、多个电磁波光谱（可见光、热红外、微波等）和多分辨率（低分辨率、中分辨率、高分辨率等），必然会产生各种类型的遥感数据。另一个例子是动态监测数据，它不仅包括现场自然环境的监测数据，如温度数据、湿度数据、植被数据和鸟类数据，还包括人流监测数据、噪声监测数据和设施监测数据等人文环境数据。
3)时空大数据的动态性。
数据的动态性主要集中在数据的实时采集、处理、分析和应用上，为进一步提供决策支持。例如，景观规划设计站点的监测数据可以反映站点资源与环境的动态状态、人数和时空分布；站点的社会网络数据可以反映站点资源的识别和利用程度，市民或游客随时提供的设施和环境。特别是随着高分辨率遥感技术的快速发展和普及，其获取周期性动态数据的能力大大提高，这对于研究景观规划设计场地的动态变化，如景观绿地生态效益的监测，具有十分重要的意义，极端天气现象预测预报及损失评估分析。当然，仅仅获取动态数据是不够的。在动态数据采集的基础上，进一步同步数据处理与分析，结合规划设计的应用需求，是景观时空大数据动态化的关键。
3大数据在风景园林规划设计中的应用趋势
如今，互联网信息技术已经融入人们的工作和生活，对人们的生活方式产生了巨大的影响，为人们的生活提供了便利。同时，在我国城市规划建设中，园林在城市建设中的作用也越来越突出。要提高园林在城市中的作用，不仅要提高园林的美感，更要提高园林在促进生态城市建设中的作用。目前，大数据技术在园林规划建设中的应用，促进了我国园林建设的发展。
3.1园林规划设计研究大数据开发过程
在风景园林规划设计过程中，景观设计主要依据城市的绿地面积和绿地质量，并与城市的发展程度和发展趋势紧密结合。目前，利用大数据技术进行景观规划设计的研究阶段，主要经历了从现象描述到规划指导、从规划指导到原因分析两个阶段。
首先，从现象描述到规划指导阶段。我们主要描述的是大数据技术在人们活动中的动态应用过程。现阶段，我们主要停留在描述技术的层面，无法准确获取具体位置。然而，随着互联网数据、社交网络数据和移动通信数据的应用，人们的空间活动可以从多个方面得到理解。同时，通过对各平台的数据分析，了解人的活动范围和各活动范围的人员密度，并根据人口分布情况规划园林建设规模，达到合理配置和利用绿地资源的目的。目前，大数据技术被应用于景观规划设计研究，作为提高城市绿地利用率的辅助工具。
其次，从规划指导到原因分析措施。在信息技术应用之初，景观建筑学主要是对景观规划与建设的研究。随着信息技术的进一步发展，人们通过信息技术获得的信息越来越多，范围越来越广，获取信息的准确性也越来越高。通过大数据技术分析城市景观规划的实施，可以反映出景观绿地的利用和绿地分布规律，并根据当前的使用情况合理规划，减少对城市环境的破坏和污染。通过大数据技术的应用，可以发现城市园林规划建设中存在的问题，并提出有针对性的解决方案。
3.2风景园林规划建设中大数据应用的展望
目前，大数据技术已经应用到社会发展的建设中，促进了各行业的发展。在园林规划建设中，主要通过大数据技术对城市空间进行规划，根据城市发展趋势和当前社会需求，对城市资源进行调整和优化。如今，经济大数据、医疗卫生大数据为社会发展提供了基础。通过大数据信息技术的分析，社会各界了解人们的需求，为人们提供准确的服务。在园林规划设计研究中，通过大数据了解当前园林建设的先进技术和人们对园林的偏好。同时，分析了景观设计对改善城市生态环境的作用。根据大数据分析的数据结果，可以指导我国风景园林规划建设的进一步完善，特别是风景名胜区的规划建设，从而从整体上提高风景名胜区的观赏价值。
结束语
时空大数据、大数据平台、大数据分析、大数据应用等是近年来非常热门的话题，受到广泛关注。大数据为城市复杂系统提供了一种新的分析工具。正确分析和利用这些数据，可以及时、准确地做出决策，优化其运行模式。毫无疑问，大数据的价值和应用前景是不可估量的。但是，相当数量的数据也具有很大的不确定性，是否真实、全面、客观，还存在诸多问题。谁也无法推断未来大数据的真正发展，但可以肯定的是，大数据必须依靠多种技术，相互融合，才能赢得更广阔的应用前景。
参考文献
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