陈相东
浙江城市空间建筑规划设计院有限公司 浙江省丽水市 323000
摘要：在我国科技不断发展，各领域技术水平逐渐提高的今天，有效挖掘和利用“大数据”中隐含的价值信息成为众多专家的研究与关注的焦点。而“智慧城市”的建设要依托这些创新技术，将城市的各类系统与服务打通并集成，通过对现实城市中海量数据的采集、处理及分析，将现实城市与数字城市进行连接，以优化城市管理，提高资源的利用效率，为城市居民提供智慧服务并改善生活品质。
关键词：大数据时代；城乡规划；智慧城市
引言
在智慧城市的研究和规划中越来越多地使用大数据具有相当大的现实意义。可以找到建设智慧城市的合理技术方法体系，建立完善的大数据框架，促进智慧城市的建设。近年来，大数据已经应用在各个领域，并给人们的工作和生活带来了很大的便利。在智慧城市建设中加入大数据，对于建设新型化城市产生巨大影响。
1智慧城市规划
在智慧城市规划中，融入大数据技术可以提高城市建设效率，进一步规范城市空间的规划，有利于调整城市资源的合理分配。智慧城市建设的内容主要包括：智慧基础设施、智慧运行、智慧服务、智慧产业等。需要借助海量数据信息对城市空间进行规划、建设城市的基础设施，而大数据可以作为海量数据的来源。同时，借助大数据技术有助于更加精准地进行城市测绘，有效地利用土地资源，使城市规划更加科学，明确城市发展主题与目标，构建智慧化协同体系及空间规划体系。建立大数据分析平台，加快对城市各类信息资源的收集、整合及分析，并将分析结果进行及时反馈，以加强城市规划的合理性、科学性。
2大数据时代的城乡规划与智慧城市建设策略
2.1大数据挖掘技术
第一，数据预处理过程，包含信息的搜集、信息的集成、信息的规约、信息的清理以及信息的变换；第二，数据挖掘过程，包含数据分析挖掘、数据模式评估以及知识表示；第三，分析过程，包含关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析以及特异群组分析和演变；第四，大数据应用过程，包含大数据的可视化、存储、检索以及情报等方式。在智慧城市规划中，每天都会产生大量的数据资源，从这些数据资源中挖掘出有价值、可利用的知识，就有赖于大数据挖掘技术的应用。
2.2做好城乡一体化建设数据管理工作
目前，我国已成功启用大数据平台监测城乡规划工作信息，获取三维图像，绘制三维地图，构建城乡一体化建设模型。从技术架构来区分，大数据由基础层、管理层、分析层和应用层共同组成。基础层是大数据技术架构第一层，可实现大数据技术应用，构建和启动高度自动化数据平台，优化数据平台存储功能。应启用基础层扩展存储空间容量，优化存储性能，实现线性扩展，合理调配数据节点与分布结构，缩小数据传输时间。管理层可实现结构化数据和非结构化数据的兼容，具备数据传送、数据传输、信息存储和信息计算功能，本层次的数据存储结构类型有并行化存储、分布式存储。分析层主要用于分析海量数据信息，通过启用数据挖掘技术，以提取有价值的信息，使用计算机学习算法计算、分析并解释数据集。应用层的价值是进行数据决策，提供终端服务进行数据预测，实现数据驱动与数据货币化。
2.3大数据挖掘及可视化识别的应用
目前，可视化技术已经普及，该技术的出现能通过图、表等形式呈现大数据的分析结果，让人们更清晰地观察数据分析结果，以便更准确地做出决策。可视化技术出现初期，从简单图表开始，随着研究的深入与完善，逐步向更复杂的图表过渡，直至当前的动态模拟、三维地图、动画技术等，表现方法也更加趣味化、直觉化，交互性更强，并且能通过一份好的数据图表体现出数据所要传达的背后思想和知识。
城乡规划领域包含宏观体系中的城镇，也包含微观空间的街道，在这些空间数据分析与决策中，通过应用可视化技术，不仅能让分析人员通过图、表等直观地观察进行规划布局，而且提高了规划的效率。
2.4融合治理创新和技术创新
智慧城市的建设过程中，许多成功的案例其实都仅仅只涉及到了相对简单的数据分析和技术，主要还是在于政策和项目的创新。城市建设者在考虑采用新技术时，必须考虑这样的问题，如果没有技术创新是否会达到同样的结果。在美国某县发现，未经诊断的精神病患者入狱的频率很高，监禁他们需要花费大量的资金，而这些精神病患者被关进监狱的主要原因是，大多数社区缺乏必要的服务帮助他们。利用大数据技术创新来预测未来犯罪，以及逮捕是不能解决问题的。因此，当地政府整合了数据库以及开发了数据模型，这可以准确有效地找到曾经被逮捕且接受过心理健康治疗的人，这样就可以主动为其提供社会服务，降低再次犯罪的几率。地方政府从理解社会的角度出发，全面挖掘了什么因素导致精神病患者犯罪以及通过政策创新为其提供社会服务，降低精神病患者犯罪几率，只有在此基础上，技术应用才能更好地建设智慧城市。
2.5监控伪装“街道的眼睛”
提升城市的安全水平是智慧城市建设的核心目标之一，目前厂商提供的解决方案是扩大监控摄像头铺设范围，做到无死角全覆盖，并运用人工智能技术对可疑人员进行面部识别，通过中央控制系统判断是否可能发生危险事件，提前预警布控。虽然深度学习技术可以精准地算出人群的数量、密度，以及识别衣着特征、车辆号码，但无法准确判断哪类人员形迹可疑，哪种情况需要出警。街道上遍布的摄像头本身就是一种良好的安防系统。街道邻里的目光监督增强了街道的安全感，简雅各布斯将之称为“街道眼”。城市监控系统的异常发达，在某种程度上也让街道的活力逐步丧失。
2.6城市精准治理
智慧城市大数据的分析可以全面精准地为城市把脉，在事前预测、事中处理、事后改进上形成完整闭环。例如在城市危化品运输的管理上，充分收集车辆运营数据、危化品数据、驾驶员数据、道路数据等，将整个运输链条数字化、透明化。根据历史数据和实时数据，防患于未然，同时当出现突发情况时，及时上报并联动相关机构和资源，全面快速布置，实施应对措施，尽量将影响降至最小。事后，通过数据分析不断改进、迭代预防方案和处置方案。整体来说，数据的全面化、精准化和联动化非常关键，不仅需要车辆、车队、驾驶员、货品的历史、实时数据，也需要其相关资源的联动数据，这就对数据的统筹规划和打通提出了需求。以上场景覆盖了智慧城市治理中数据应用的主要要素，其中很重要的一点就是数据的联动和融通。同理，城市治理包罗万象，涉及众多不同垂直领域的实际情况，数据的协同作用十分重要。不同应用场景的数据融通将会产生1+1大于2的效果，城市治理中的能源管理、环境管理、交通管理、安防管理、市政管理、政府服务等不同应用的数据交叉赋能、相互贯通可以极大地促进效率提高和管理成本降低。
结语
将大数据技术应用在智慧城市建设中，有助于提高城市的智慧化水平，除了文中提到的几个方面之外，智慧城市建设内容还涉及到智慧公共服务、智慧物流、智慧金融等，充分发挥大数据、人工智能等技术的作用，不断地分析、挖掘数据中隐藏的价值信息，助力衡水智慧城市建设。
参考文献
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