深圳服务业的空间分布及自相关格局分析

在建立深圳服务业地理数据库基础上,采用空间分析法分析深圳服务业的分布格局及空间自相关性.研究表明,点密度渲染和加权平均中心刻画出了地理要素总量分布情况,深圳服务业企业分布密度基本体现从市中心向外递减的规律,各服务业加权中心均西向偏离地理中心.通过Moran's I检验,显示深圳服务业具有不同的全局空间自相关性,高增加值比重(≥3%)服务业局部自相关集聚区呈多样化格局,区域分工已经形成,这是区位条件、经济联系和政府规划等因素共同作用的结果.研究指出,因为城市区位差异性和产业异质性的存在,不同区域有必要坚持定制化的服务业空间发展策略.

北京与伦敦地铁基于自动售检票数据的客流出行规律对比分析

基于地铁自动售检票系统连续一周的数据,从多粒度、多层次、多角度对比分析了北京与伦敦地铁乘客的出行规律。结果显示:北京与伦敦地铁乘客的出行频次分布相似,但伦敦地铁的高频出行乘客更多,而北京地铁的低频出行乘客更多;伦敦地铁的总体换乘比例略低于北京,更便捷,且伦敦的短距离出行比例远高于北京;北京地铁周末的通勤出行更多,而伦敦市民从周五至周日的夜晚出行更多。地铁乘客的出现规律不仅与城市结构,居民的工作生活状态有关,对城市轨道交通的网络结构及运营管理也有重要的参考价值。

未来城市形态的三个推测

自250年前工业革命开始以来,世界人口急剧增长。城市是这一增长的关键因素,而到2100年,我们都将生活在不同规模的城市中。文章将推测世界未来的模样:第一,工业革命标志着世界从过去没有城市彻底转变为由城市主导;第二,随着城市规模的扩大,城市将继续发生质的变化,但城市规模会出现上限;第三,城市将不再依据规模,而是按其内部动态网络和相互作用进行分类。

数字技术与城市协同发展的智慧城市演进

基于历史和发展的双重维度分析智慧城市的发展规律是其高质量发展的客观要求。文章从数字技术与城市协同发展的视角,通过对国外五个典型城市的案例分析,发现技术与城市协同遵循“采纳—融合—嵌入”的梯度渐进路径,进而推动智慧城市主要按照三个阶段发展演化。第一阶段是城市对数字技术浅层采纳。智慧城市主要是在数字技术催生和拉动下,采用以政府主导政务信息化的建设模式,将数字技术与交通等不同场景结合,提升城市管理效能是主要驱动力。第二阶段是政企合作的城市创新试点。在这一阶段,云计算、物联网、大数据等技术相互融合并深入业务流程,更多的数据可以被实时获取并融合处理去真正解决城市场景中的问题与挑战。第三阶段是数字技术全面嵌入的城市综合实验。在这一阶段,数字技术不只是一种外部资源,而是与城市所内嵌的结构互相碰撞融合,进化形成全新的城市运作模式,价值共创理念引导居民的参与程度明显提升。

利用规划师主体制定用地规划方案

用地规划方案的制定是城市总体规划编制的核心内容之一。本文旨在已有的规划支持系统研究基础上,提出利用规划师主体(Planner Agents)支持用地规划方案制定的方法框架,明确规划师的角色,强调不同主体间的沟通与协调,通过已有规划方案的数据挖掘等方法识别规划师的规划规则,结合综合约束条件和专项规划制定用地规划方案。该方法首先在虚拟空间进行验证,然后运用于北京实例中。结果表明,该方法具有可行性和实用性,能促进用地规划方案的制定更科学、合理化。

滨湖地区的多维景观服务价值与发展战略——以苏州盛泽湖南岸地区为例

滨湖地区是城市发展的重要生态与景观资源,充分发挥其多维度的景观服务属性与价值以实现城湖共荣,是城市发展面临的关键问题之一。在深度剖析滨湖地区特征的基础上,提出滨湖地区景观服务的多维价值体系,包括生态安全的发展支撑维度、环境品质的发展吸引维度和功能业态的发展导向维度。进而从上述3个维度出发,综合运用多源大数据,对苏州盛泽湖南岸地区进行了研究,提出了雨洪管控的底线、“珠链景观”的特色和城湖共荣的布局等发展策略,并对滨湖地区发展的管控进行了探讨。

基于PCA-SOM的深圳产业空间结构

利用深圳市企业空间分布数据,以街道为基本空间单元,运用主成分分析提取因子达到产业变量降维和抽象目的,在此基础上构建SOM神经网络进行聚类分析,通过PCA-SOM耦合模型实现了对城市内部产业空间分类和结构描述。研究表明:街道的产业功能可以通过提取各产业企业分布数据的主成分因子来表征;PCA-SOM耦合模型将深圳产业空间划分为六种类型区,分类结果与实际吻合;深圳城市产业结构存在空间分异,有别于传统城市的同心环形模式,深圳城市中心区位于地理空间的底部,以集聚型现代服务业为中心、整体呈扇型辐射,并具有明显的路径依赖特征;深圳东部分区产业功能现状仍不明朗,需要对该区域做进一步的空间结构规划和政策支持,以形成多中心的产业辐射模式。

深圳企业GIS空间分布格局研究

针对深圳市城市内部企业空间分布相关研究较少、城市产业空间结构规划缺少相关参考的问题,该文基于2012年数字城市数据,采用区域密度模型和地统计学GIS分析方法,从整体模型、方向变异性等方面展开对深圳企业空间分布格局的研究。结果表明:整体上深圳企业分布密度基本呈现从市中心向外递减的规律,在同一数据来源下运用圈层距离采样法能提高企业区域密度模型拟合精度;同时计算结果显示:相比人口分布,深圳企业空间分布更符合克拉卡模型,通过半异函数揭示出深圳企业对周边地区亦产生影响力。

规划支持系统框架及其应用

近年来,规划支持系统（PSS：Planning Support System）引起了学者和决策者的广泛关注,但已有研究多集中于单一系统（如What if？,Community Viz和INDEX等）的设计、开发和应用,还未提出一个能综合考虑不同城乡规划类型的PSS框架。在广泛的文献调研和多轮针对规划师、决策者的问卷调查和访谈后,提出了一个涵盖国内各项规划（如总体规划、详细规划、市政基础设施建设规划和交通规划等）的PSS框架。该框架针对城乡规划的编制和评估两方面,将规划支持系统分为三类,即方法、软件和模型,逐项列出了每项规划的内容和与之相关的PSS。截至投稿,该框架已在北京城市规划设计研究院进行数月的实践,产生了数百次的应用请求,并取得了较好的实际效果,证明其能够促进规划信息化由数据服务向知识服务扩展。

中国城市标度律及标度因子时空特征

城市标度律刻画了城市系统中城市要素与人口数量之间的规模缩放关系,但标度律在中国城市系统中的适用性和意义尚不明确。本文采用中国275个地级及以上城市数据,探究不同城市要素与人口规模的标度关系,并从时空维度探究标度因子的时空演化规律。结果表明:作为典型的快速城市化发展中国家,中国城市发展符合标度律,且呈现出与发达国家不同的特征:中国城市人口集聚带来的经济产出集聚效应显著,而土地利用、基础设施与公共服务的规模经济效应还有待增强。部分基础设施、生活设施要素与人口规模呈超线性或线性关系,与预期的次线性相悖,基础教育、医疗等要素的标度因子则远低于发达国家的次线性阈值,反映了公共资源向大城市聚集、不同规模城市发展不平衡等快速城镇化进程中城市系统的独特性。标度因子的区域分异反映城市发展协调程度差异,其中东北地区不同规模城市差异最为显著。主要城市要素标度因子随时间的变化表明,中国大城市的经济产出集聚效应在2009年最为显著,而后略有下降;中国大城市土地扩张总体上自2000年以来持续加速,2008年以后仍维持在较高水平,管控城市特别是大城市的外延式扩张、提高土地利用效率具有紧迫性。中国城市标度律研究有助于认知快速城市化地区城市系统特征和演化规律,为实现区域协调发展与落实新型城镇化发展战略提供支持。

未来的智慧城市

本文初步概括了智慧城市的组成要素。智慧城市是指运用新数字技术进行协同与整合,将现代信息通信技术与城市传统基础设施有机结合起来的城市。首先,我们提出了智慧城市的7个目标:(1)发现理解城市问题的新视角;(2)高效灵活地整合城市技术;(3)不同尺度城市时空数据的模型与方法;(4)开发通信与传媒新技术;(5)开发城市管理与组织新模式;(6)定义与城市、交通、能源等相关的重大问题;(7)识别智慧城市中的风险、不确定性及灾害。为实现以上目标,我们的研究需要在六个方面有所突破:(1)通过管理、控制和优化,使智慧城市的基础设施与实际运行、前期规划更好的衔接;(2)探索城市作为创新实验室的新理念;(3)提供城市模拟技术目录,为未来设计提供指引;(4)探索更加公平合理的技术方法以实现更好的城市生活品质;(5)探索促进有效公众参与以及公众认知的民主化城市管理新技术;(6)保障更加便捷高效的人口流动性以及机会获取渠道。文章首先梳理了当前城市技术发展概况,并对智慧城市科学进行定义。我们将目前的智慧城市归纳为6种情景类型:(1)旧城的智慧型更新;(2)科技园建设;(3)围绕高新技术的科技城建设;(4)运用当前信息通信技术的城市公共服务;(5)运用信息通信技术开发新的城市智慧功能;(6)运用网络以及移动客户端开发公众参与新模式。接下来,我们提出了七类可探索的项目领域:(1)智慧城市综合数据库的建立;(2)数据采集、网络分析技术以及新社交媒体的影响;(3)网络及移动行为建模;(4)城市土地使用、交通、经济互动的建模;(5)城市劳动市场与住房市场交易活动的建模;(6)智慧城市的决策支持,如城市智能技术,公众参与式城市管理以及(7)智慧城市规划架构等。最后,我们期望通过这项研究,转变传统的城市研究范式,并进一步探索促进智慧城市科学形成和发展的关键要素。

“大数据与智慧城市规划”专栏寄语

新信息技术在公共空间、集体体系以及为公益事业提供服务的公众参与活动中的广泛应用正在改变城市生活。智慧城市正是描绘了这样一种愿景。在过去的50年里,计算机全面渗透到当代社会的公共与私人领域,但直到最近,城市的各大区域才广泛互联,使得计算学能够为大众提供多样化的服务,并极大地提高了这些服务的效率与公平性。