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我局举办《微观视角的中国城市空间量化研究》学术讲座


2016-04-20

 

随着由大数据和开放数据所构成的新数据环境的形成,以及日益成熟的计算能力和日臻完善的区域和城市分析和模拟方法,城市研究技术支持水平有了新的突破。依靠大数据分析技术可以更为全面客观地描述城市的现状和问题,从传统的片段统计转向动态演变,从简单观察转向量化衡量,并有效提高了宏观层次研究的数据精度。201647日,我局邀请了清华大学城市规划工学博士,清华大学建筑学院副研究员龙瀛博士做主题为《微观视角的中国城市空间量化研究》的学术讲座。

龙瀛博士主要研究方向为规划支持系统和城市系统微观模拟,并长期关注利用大数据及开放数据进行城市空间结构研究,是北京城市实验室(BCL)创始人。2014年,龙瀛博士及其合作者提出基于大模型研究范式在中国城市系统应用的研究思路,即“一种由大规模数据驱动,多利用简单直接的建模方法,兼顾大尺度和精细化模拟单元的定量城市与区域研究工具,代表了一种新的研究范式”。

1、大模型相较传统模型的特点。1)大规模数据驱动,与传统模型数据具有量级上的区别。大模型所使用的数据,具有数据量庞大的特征,多由手机信令数据、公交刷卡数据、信用卡交易等大数据和来自政府网站、商业网站及社交网络的开放数据构成。(2)兼顾更大尺度范围和更精细化的模拟单元。在传统模型中,模型的尺度和分辨率两者往往不能兼顾,如更大的尺度需以牺牲分辨率为代价;而在大模型中,利用数据和技术的支持,可以有效拓展模型的可能性边界,可以在尺度上超过常规模拟单元对应的空间范围,而且在精度上对应更精细的空间和社会单元,兼顾了大空间和细粒度。比如建立全国范围所有城市达地块尺度的模型。(3)简单直接的建模方法。以往规划决策支持模型大多面临建模思路复杂、开发周期长、维护成本高的困境,在新的数据时代,大模型另辟蹊径,通过积累海量数据,分析其时间演化、空间分布和属性内容来反映整体的特征与变化趋势。

2大模型的应用模式和愿景。大模型将在多个方面开展应用:(1)对各个层次城市的研究。过去的城市研究受数据资源和技术水平限制,大多集中在大城市和少数中等规模城市,小城市涉及较少。大模型方法的引入能够充分利用多个渠道的数据资源,建立大中小城市一体化的研究思路与方法。(2)精细化分析与模拟。在大模型的支持下,可以在人的视角层面分析问题,一方面可以激发城市居民认知所在城市、关注城市发展的热情,另一方面也可以帮助规划决策者站在普通居民的立场反思规划。(3)对城市形态和网络关系的定量评价。通过覆盖广泛城市的数据收集和一体化的分析方法应用,可以将各类城市的形态特征和网络关系置于一个可以评估和相互比较的平台。这些形态指标未来可以与其他社会经济指标一同表征城市发展。

龙博士对大模型发展的愿景设定为:(1)致力于解决科学问题的同时,其本身也成为一个科学问题。其意义在于从微观的角度研究区域问题,也可以将个体的活动和移动上升到宏观层面来研究。(2)缓解中小城市的技术和数字鸿沟。全覆盖的城市模型,可以兼顾大中小城市。

3BCL的大模型实践。在阐述了大模型概念与特征后,龙博士展示了大模型在线服务平台,并重点介绍了BCL的一系列在新数据环境下开展的定量城市研究项目及大模型实践案例,包括通过微观数据构建重新认识中国人居环境、城市开发与空间结构、生态环境系统分析和城市规划与设计响应等,生动展示了大模型思想的应用。并提出在新数据环境下,中国城市研究对象应回归客观的城市系统,研究目标应回归提高居民生活质量。

讲座由局田燕总工主持,编展中心承办。来自局机关、各分局和局属二级单位的专业技术人员、城市研究网络成员单位的技术人员以及部分在汉高校师生聆听了讲座。龙瀛博士的相关论文及讲座材料可在http://www.beijingcitylab.com/上查阅并下载。

 

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