智慧城市的大脑——智慧模型的概念、类型和作用

分析了我国智慧城市的发展现状,发现我国的智慧城市亟需智慧的"大脑"来分析利用数据、发现城市问题、提供解决方案,以实现"智慧"。对此,提出智慧模型就相当于智慧城市的大脑,可以满足智慧城市分析的需要;进而对智慧模型的概念、类型和作用进行了剖析,认为智慧模型包含5大类型:城市测度评价模型、城市预测模拟模型、运筹决策模型、城市改变影响评估模型和城市运作模型;并举例说明了它们在智慧管治、智慧产业、智慧交通、智慧基础设施、智慧环境、智慧生活等领域的具体应用。

基于社区发现算法的宏中观通勤交通分析单元划分方法探索——以武汉市中心城区为例

城市宏中观通勤交通分析多采用集计分析的方法,其基本单元目前主要以行政区、规划管理单元、或人工划定的单元为主,存在和实际通勤紧密联系区域不相符,不够客观等问题,不同的划分会影响区内外OD通勤数量,进而影响交通量预测、分配等后续研究。基于社区发现算法,提出了一种城市宏中观通勤交通分析单元的自动划分方法:它首先将城市划分成规则网格,并利用手机移动位置大数据统计网格之间的通勤量,然后在不同解释度下,根据网格间的通勤联系强度自动识别每一个网格归属的通勤单元,使同一通勤单元内的网格与网格的连接强度最强,从而得到不同解释度,亦即不同尺度下的通勤交通单元。通过在武汉的实证分析发现,所得到通勤单元边界清晰、内部完整,分区与实际的职住分布保持一致,边界与江湖、铁路线等通勤隔阻要素重叠。区内、区间通勤量相比基于区级行政区划的计算结果更加合理,更具现实价值,证实了该方法的有效性。