大数据在弹性城市规划中的应用

大数据在弹性城市规划中的应用李婷MG1436044摘要：伴随城市的发展，气候变化、生态过载、能源污染、疾病传播、恐怖袭击等问题冲击着城市的抵抗能力，城市的脆弱性正逐渐成为影响城市可持续发展所面临的重大问题。不同国家也相继展开了关于弹性城市建设的科学问题的研究、相关联盟机构的成立与合作并制定了相关评价指标体系。随着信息化的发展和大数据的广泛应用，数据挖掘与数据分析对于城市问题、城市现象的反映及预测提供了新的思路。其所拥有的政府数据、企业数据以及个人数据对于弹性城市规划及预测的数据分析和模型构建提供了参考价值。本文通过大数据在城市应急、疫情发展、环境变迁、空间定位分析以及基础设施和交通数据等方面的应用，来阐述数据分析与预测对于弹性规划的意义。并认为由于国内各地区自然社会经济差异较大，弹性城市规划应考虑到各地区的发展阶段、社会文化，不同城市应有不同的弹性发展策略。关键词：弹性城市大数据数据分析Abstract:Withthedevelopmentofthecity，theproblemsofclimatechanges,ecologicaloverloadsenergypollutes,diseasespreadsandterroristattackshaveaffectedthesustainabledevelopmentofcities.Differentcountrieshavealsocarriedoutresearchonscientificissuesofresilientcityplanning,builtUnioninstitutionsandmadeEvaluationindexsystem.Withtheextensiveapplicationofinformationtechnologydevelopmentandbigdata,Dataanalysisprovidesanewwayofthinkingtourbanproblemsandcityphenomenons.Governmentdata,businessdataandpersonaldataprovideareferencevaluetoanalysisdataandbuildmodel.Throughtheapplicationofbigdatainurbanemergency,epidemicdevelopment,environmentalchanges,spatialorientationanalysisandinfrastructureandtransportation,etc,Thispaperaimstoelaboratedataanalysisandforecastingforresiliencyplanningismeaningful.Wethinkbecauseofthedifferentregionsofnatural,socialandeconomicdifferences,resilienturbanplanningshouldtakeintoaccountthestageofdevelopmentofeachregionandsocio-cultural.differentcitiesshouldhavedifferentstrategieinresilientcityplanning.Keywords:resilientcityBigDataDataAnalysis一前言城市作为复杂的巨系统，在变得越来越强大的同时，也变得越来越脆弱，任何子系统被破坏或不适应新变化，都可能给整个城市带来致命的危机甚至毁灭。气候变化、生态过载、能源环境污染、疾病传播、恐怖袭击和经济结构局部失衡等问题所造成的城市灾害显著地冲击了城市的抵抗能力。如极端气候带来的干旱和洪涝侵扰；重大自然灾害如汶川地震、海地地震和日本福岛海啸带来的城市毁灭；9·11恐怖袭击和SARS等传染病传播带来的社会恐慌；高密度开发及管理不善带来的空间混乱；低效率扩张和长距离运输带来的食物足迹延长等。因此城市如何在重重挑战与危机中，因应各种变化，保持自身的发展活力，就成为一个亟待解决的重要问题[1]。发达国家面临严峻的脆弱性问题，根据纽约州立大学布法罗分校和加州大学伯克利分校对美国361个城市的评测，美国40.2%的城市弹性处于差或极差的状态，其中较为知名的城市包括迈阿密、洛杉矶、亚历山大和奥兰多［1］。由于气候变化的全球效应，使得世界绝大多数城市都可能受到由气候变化所带来的冲击风险。以城市洪水为例，瑞士再保险最新报告对全球616个中心城市内17亿市民面临的自然灾害风险进行对比，发现水灾威胁的人数超过其他任何冲击，并指出亚洲城市的水灾风险最大[2]。随着我国快速化的进程，在防洪、公共安全、空气污染和暴雪等方面也暴露出了严重的问题，如北京721水灾(2012.7)、青岛输油管爆燃(2013.12)、京津冀、长三角灰霾(2013.12)和北京延庆52年来最大暴雪(2012.11)[3]。伴随城市的快速发展、城市综合负载的加大、气候变化等生态环境要素而导致的城市问题等，使得城市的脆弱性正逐渐成为影响甚至制约城市生存和可持续发展的重大科学问题。国外学术界、规划界和政府间组织正在强化对弹性城市或城市韧性的理论认知，启动多项战略性研究示范工作，提出在世界范围内构建弹性城市的倡导[2]。二、目前研究进展2.1概念界定弹性概念最早起源于生态学，由美国学者Hol-ling提出，随后不同的学科开始介入研究。不同学科的学者均认为，弹性最基本的含义是系统所拥有化解外来冲击、并在危机出现时仍能维持其主要功能运转的能力。不过，不同学科的研究侧重点不同[3]，有的学者强调缓冲力，有的强调灾后恢复的速度[4]。Alberti等将弹性城市定义为：城市一系列结构和过程变化重组之前，所能够吸收与化解变化的能力与程度。弹性联盟(ResilienceAlliance)将弹性城市定义为：城市或城市系统能够消化并吸收外界干扰，并保持原有主要特征、结构和关键功能的能力[5]。但实际上弹性城市不仅包括城市系统能够调整自己，应对各种消极的不确定性和突然袭击的能力，还包括能将那些积极的机遇有效转化为资本的能力[6]。2.2弹性城市的评价指标研究与实践目前世界范围内关于城市弹性的评价指标研究与实践有以下几个类型[2]：2.2.1弹性城市指标体系联合国减灾署于2012年确定了该指标体系，构建了“让城市更具韧性十大指标体系”，主要包括制定减轻灾害风险预算、维护更新并向公众公开城市抗灾能力数据、维护应急基础设施、评估校舍和医疗场所的安全性能、确保学校和社区开设减轻灾害风险的教育培训等指标。纽曼基于该指标，与此对应提出了通向弹性城市的十项战略步骤[7]。2.2.2弹性能力指数(ResilienceCapacityIndex;RCI)为了应对未来挑战，而测量区域的弹性(韧性)，由纽约州立大学布法罗分校区域研究所开发了弹性能力指数(ResilienceCapacityIndex;RCI)，共计12项指标，分为三个维度，(1)区域经济属性：收入公平程度、经济多元化程度、区域生活成本可负担程度、企业经营环境情况；(2)社会—人口属性：居民教育程度、有工作能力者比例、脱贫程度、健康保险普及率；(3)社区联通性)：公民社会发育程度、大都会区稳定性、住房拥有率、居民投票率。加州大学伯克利分校应用该指标体系，对美国361个城市的城区进行评估，识别出了不同弹性等级的城市。2.2.3弹性城市全球化标准指标由多伦多大学世界城市指标facility牵头，多伦多大学前市长、荷兰鹿特丹市景观设计团队、加拿大安大略省旺市市长和日立集团智慧城市事业部等参加，正在讨论构建一个与ISO框架相符合的，全球通用的弹性城市全球化的标准指标(GloballyStandardizedIndicatorsforＲesilientCities)[8]。2.2.4基于设计的弹性城市指标体系由英国工程与自然研究理事会(EPSＲC)资助的未来城市项目(UrbanFutueresprojects)由伯明翰大学、艾克赛特大学、兰卡斯特大学、伯明翰城市大学和考文垂大学参与，开发了能够帮助参与者实现对设计schemes弹性的测试[9]。JamesDavidHale、JonSadler基于生态学的弹性解决方法来探究城市的再生路径。他们设计的气候变化弹性指数是基于技术标准，主要包括水系统的供应能力、污水和固废服务的覆盖率、水涝发生概率、基层组织在税收征缴和解决客户投诉方面的能力，上游流域森林砍伐面积大小，家庭自来水分配和公众参与规划决策的机制等。2.2.5应对气候变化弹性指标体系该指标体系源于国际组织牵头的城市应对气候变化的弹性评价项目。作为亚洲城市应对气候变化弹性网络项目(AsianCitiesClimateChangeＲesilienceNetwork;ACCCＲN)的重要组成部分，亚洲10个城市(参与的城市主要来自于印度、印度尼西亚、泰国和越南)于2012年发起了先锋型应对气候变化弹性指标(climatechangeresilienceindicator)，应用该指标来帮助当地政府和非政府组织来设计和实施对策以应对气候变化给城市带来的影响，该指标体系由美国社会和环境转型研究所(SocialandEnvironmentalTransition;ISET)来设计，基于定量和非定量因素的考虑，体系将包括近40项指标，该指标体系定位能够在亚洲和其他地区的城市政府之间具有可复制性，但目前尚未发布该指标体系。在此之前，联合国开发署于2010年11月在阿拉伯启动了气候变化弹性能力建设行动计划(ArabClimateＲesilienceInitiativeACＲI)，但目前主要是从应对气候变化的要素角度(水资源短缺和干旱、荒漠化、海平面上升和海岸侵蚀、可持续能源供应)，不定期召开国际性研讨会，交流政策、技术方面的先进经验，尚未编制适合阿拉伯地区的弹性评价体系。三大数据的特征、前景3.1大数据的含义“大数据”(BigData)是一个庞大的概念集合，用以指代各种规模巨大到无法通过手工处理来分析解读信息的海量数据。大数据的出现以及数据获取与分析技术的发展，为城市的发展以及应对旧问题、新挑战带来了新的思维变革[10]。由于数据获取设备的日趋廉价，加之数据存储和处理能力的极大提高，全球数据的增长量巨大，据测算，全球每两天产生的数据量大于人类有史以来至2003年所产生的数据量[11]。在很短的时间内，人类从一个数据缺乏且昂贵的时代，跨入了数据极为丰富的时代。2009年，“大数据”的说法逐渐开始在互联网传播。2011年5月，麦肯锡咨询公司在第11届EMCWorld年会上首次提出“大数据”的概念[12]。2012年3月，美国开始实施“大数据研究和开发计划”(BigDataResearchandDevelopmentInitiative)，推动大数据的全面应用。2012年5月，联合国发布了《大数据带来的挑战和机遇》白皮书。这些都标志着人类社会进入了大数据时代[13]。迈尔·舍恩伯格等人认为这些变革主要体现在3个方面：①不是随机样本，而是全体数据；②不是精确性，而是混杂性；③不是因果关系，而是相关关系[14]，概括而言，即大数据具有的“3V”特点—数量(Volume)、类别(Variety)和速度(Velocity)。正是由于具有这些特点，大数据与传统的小数据有很大的区别，以至于大数据很难用普通的计算机硬件、软件来处理，而是必须采用网格式的服务器、平行式的软件和分割的数据处理方式。大数据不仅对信息行业产生了显著的影响，还逐渐对交通、医疗、教育和安全等方面产生了广泛的影响。大数据中有很多带有空间属性的数据集，为城市规划发展带来诸多潜在机遇[15]，也为城市应对气候变化、生态过载、能源环境污染、疾病传播、恐怖袭击和经济结构局部失衡等问题提供了及时的信息支撑和解决问题的思路转变。3.2数据来源大数据的分类主要可以分为三类：