近幾年，“大數據”成為城市規(guī)劃最熱的話題之一，很多相關研究人員開展了一系列基于大數據的城市研究，對城市規(guī)劃產生了一定的影響。

大數據（BigData），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）、Veracity（真實性）。

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而城市規(guī)劃中的大數據應用，則是利用采集、挖掘到的大數據或開放數據，對人與城市進行可視化分析，建立預測模型，為城市規(guī)劃提供依據。茅明睿認為，大數據之所以如此迅速對城市規(guī)劃產生影響，主要有兩個因素：開放數據運動和互聯(lián)網規(guī)劃圈。

在開放數據運動下，大批商業(yè)化或非商業(yè)化組織的涌現，促進了數據的開放和共享，如新浪微博、大眾點評、百度、開放街道地圖、開放數據中國、城市數據派、TalkingData等。而由規(guī)劃師、學者、高校師生等規(guī)劃人組成的互聯(lián)網規(guī)劃圈，因為其極高的活躍度和極強的互動性，更是促進了城市規(guī)劃中大數據的傳播與應用。

對于城市規(guī)劃來說，可以從各種類型數據中尋求事物間的聯(lián)系，從而在更為宏大的視角上，將更多領域的數據一并納入城市問題中考慮，將城市放在更為完整的數字量化環(huán)境中分析。

1．規(guī)劃的公眾參與

大數據應用中最鼓舞人心的一點在于其可視化技術的發(fā)展，數據分析的可視化是大多數研究者所采用的手段，也誕生了眾多的可視化工具，降低了技術門檻，使分析結果變得更加便于理解。

城市居民是城市的最終使用者與感受者，因此城市規(guī)劃一直在提倡公眾參與，而大數據時代的來臨或將帶來新的公眾參與形勢，

這種形勢是兩方面的：一方面從規(guī)劃師角度來說，需要做的是借助大數據分析工具從多個方向實現規(guī)劃方案的可視化圖形表達。另一方面，需要專業(yè)知識來解讀的方案如果能轉化成非專業(yè)人士可理解的直觀可視化圖表，那城市居民就可以更快地理解城市規(guī)劃的意圖與實施影響、判斷方案優(yōu)劣，繼而即時反饋——這將是另一類有價值的數據——而后二次分析形成對規(guī)劃方案的公眾評估。

大數據領先于傳統(tǒng)分析的技術優(yōu)勢在于其無分巨細的充實數據量，能帶來更多可定制的分析結果，同時與云計算的緊密相連使得網絡交互平臺成為可能，規(guī)劃師與使用者的距離進一步拉近。此外，規(guī)劃實施后的各類數據再次匯總即可形成反饋評估，通過對比可以很明確地發(fā)現與之前預測的差異，再與公眾評估相結合，就會使得下一次的預測分析更為精確。

2．規(guī)劃評價與規(guī)劃指標

目前應用較為廣泛與成熟的是基于地理信息系統(tǒng)的定量分析方法，依托軟件的強大空間分析與信息能力，在規(guī)劃分析與規(guī)劃管理中應用廣泛。但單一的GIS軟件并不具備完善的方案模擬功能，因此，很多學者進一步研究GIS基礎上的城市仿真模型，這些模型考慮了多種相關因子在城市發(fā)展中的作用，從長遠來看研究發(fā)展空間更大。

在眾多的城市規(guī)劃仿真模型中，智能體模型自下而上的模擬特征十分吻合城市規(guī)劃的需求，可將人或者其他城市要素作為智能體代入到模型中進行仿真，這些智能體在數據支撐下可以進行無限細分的單體規(guī)則制訂，進而在模擬中產生出類似真實世界的運行演化。始于計算機人工智能研究的智能體模型有著良好的算法支持，也支持分布式運算，這使其可成為大數據的良好載體。

目前此類模型應用于實際規(guī)劃分析的最大障礙在于數據的缺乏，真實城市環(huán)境中各類要素的行為交互十分復雜，只有基于足夠的數據才能制訂對應的運行規(guī)則。

以上設想如能實現，因地制宜也不再成為一句空洞的介紹詞，可以考慮依據不同的環(huán)境要素如場地條件、城市氣候、居民訴求、經濟支撐等為不同的城市制定更為準確的控制指標。

3．城市規(guī)劃與城市生態(tài)

近幾十年來城市生態(tài)的持續(xù)惡化使得人們開始思考，怎樣的規(guī)劃才有利于城市生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)性發(fā)展，也因此提出了一系列相關概念。生態(tài)城市的相關研究進展雖然普及了生態(tài)理念，也為城市發(fā)展指明了更好的方向，但在落實到城市規(guī)劃中卻缺乏更進一步的基礎——數據支撐。

如果需要的指標都可搜集到，而彼此間的相互關系將不再依托目前的主觀判斷，以上的問題則可能將迎刃而解：在生態(tài)城市指標的制訂中，如將節(jié)能減排作為最終目標，那么基于城市交通、居民行動、企業(yè)生產等排放源的大數據分析可以建立比現在更為精確的碳排放模型；更進一步可建立數據關聯(lián)分析模型，道路密度、綠地率、建設用地開發(fā)強度、交通方式、城市風道等規(guī)劃控制可與碳排放發(fā)生聯(lián)系，進而為減排制訂的目標可準確地反映到城市規(guī)劃指導中；而生態(tài)城市所一直提倡的社會人文、經濟發(fā)展等指標也可以通過相關關系來獲取一個趨勢判斷，獲得城市建設開發(fā)與社會經濟發(fā)展之間的平衡。

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4．城市規(guī)劃與公眾健康

近兩年籠罩我國各大城市的霧霾屢屢發(fā)生，但從城市規(guī)劃角度很難解釋其成因。小數據時代，規(guī)劃很難跨行業(yè)得到對自身有價值的醫(yī)療數據，而到了大數據時代，規(guī)劃終于有獲取城市居民健康數據的可能，進而能分析城市規(guī)劃與居民健康之間的聯(lián)系。

就大數據技術而言，生物醫(yī)藥比規(guī)劃領域更早關注并已經開展了很多相關方面的嘗試，隨著數據類別的完善以及更多細節(jié)數據的保留，許多未曾被注意到的發(fā)病機制可能會被發(fā)現，病情診斷將會更加準確，甚至在發(fā)病之前就可依據病理特征對病人做出診斷。

當醫(yī)療大數據完成對過去多年積累數據的數字化轉換與整合，再加上今后更細致與更具針對性的病例數據整理，就能為公眾健康分析提供一個龐大又精細的數據庫，而依托這個數據庫，城市或許能規(guī)劃得更有利于居民健康。當然，醫(yī)療大數據進入城市規(guī)劃還需要其他類別數據的輔助，但城市規(guī)劃與居民健康之間應能發(fā)掘出越來越多的聯(lián)系。

對于大數據技術展現出來的潛力，從理論到實踐還需要更多的研究。